まず、小さなプログラムからインポートし、それぞれリストを定義し、その中の素数を見つけます。次のように書きます
import math def is_Prims(number): if number == 2: return True //除2以外的所有偶数都不是素数 elif number % 2 == 0: return False //如果一个数能被除1和本身之外的数整除,则为合数。其实我们的判定范围到根号n就可以 for cur in range(2,int(math.sqrt(number))+1,2): if number % cur == 0: return False else: return True def get_Prims(input_list): result_list = list() for element in input_list: if is_Prims(element): result_list.append(element) return result_list aa = get_Prims([1,2,3,4,5,6,7,8,9]) print (aa)
しかし、数値を与えて、それより大きい素数をすべてリストしたい場合はどうなるでしょうか。この番号?次のように書くこともできます:
def get_Prims(number): if is_Prims(number): return number
しかし、制御を呼び出し元に渡して戻り 関数 が完全に終了すると、ローカル 変数 と関数の作業は破棄され、次の呼び出しは最初から開始されます。したがって、次の記述方法を使用できます:
def get_Prims(number): while(True): if is_Prims(number): yield number number += 1 def get_numbers(): total = list() for next_prim in get_Prims(2): if next_prim < 100: total.append(next_prim) else: print(total) return get_numbers()
ジェネレーター関数について説明します。関数の def コードに yield が含まれており、関数は自動的にジェネレーター関数になります (return が含まれている場合でも)。ジェネレーター関数はジェネレーターを作成します。 (特殊な形式のイテレータの一種で、このイテレータには next() メソッドが組み込まれています)。値が必要な場合、値は直接返されるのではなく、yield を通じて生成されます。したがって、通常の関数とは異なり、制御は渡されません。現時点では。
for ループ は暗黙的に next() 関数を呼び出します。この時点で、ジェネレーターは、呼び出したメソッドに値を返す責任があります。 next()。yield to を使用します。値が返されます。これは return ステートメントと同等です。
以上がPythonでのyieldとgeneratorのサンプルコードの詳細な説明の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Pythonの柔軟性は、マルチパラダイムサポートと動的タイプシステムに反映されていますが、使いやすさはシンプルな構文とリッチ標準ライブラリに由来しています。 1。柔軟性:オブジェクト指向、機能的および手続き的プログラミングをサポートし、動的タイプシステムは開発効率を向上させます。 2。使いやすさ:文法は自然言語に近く、標準的なライブラリは幅広い機能をカバーし、開発プロセスを簡素化します。

Pythonは、初心者から上級開発者までのすべてのニーズに適した、そのシンプルさとパワーに非常に好まれています。その汎用性は、次のことに反映されています。1)学習と使用が簡単、シンプルな構文。 2)Numpy、Pandasなどの豊富なライブラリとフレームワーク。 3)さまざまなオペレーティングシステムで実行できるクロスプラットフォームサポート。 4)作業効率を向上させるためのスクリプトおよび自動化タスクに適しています。

はい、1日2時間でPythonを学びます。 1.合理的な学習計画を作成します。2。適切な学習リソースを選択します。3。実践を通じて学んだ知識を統合します。これらの手順は、短時間でPythonをマスターするのに役立ちます。

Pythonは迅速な開発とデータ処理に適していますが、Cは高性能および基礎となる制御に適しています。 1)Pythonは、簡潔な構文を備えた使いやすく、データサイエンスやWeb開発に適しています。 2)Cは高性能で正確な制御を持ち、ゲームやシステムのプログラミングでよく使用されます。

Pythonを学ぶのに必要な時間は、人によって異なり、主に以前のプログラミングの経験、学習の動機付け、学習リソースと方法、学習リズムの影響を受けます。現実的な学習目標を設定し、実用的なプロジェクトを通じて最善を尽くします。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。

限られた時間でPythonの学習効率を最大化するには、PythonのDateTime、時間、およびスケジュールモジュールを使用できます。 1. DateTimeモジュールは、学習時間を記録および計画するために使用されます。 2。時間モジュールは、勉強と休息の時間を設定するのに役立ちます。 3.スケジュールモジュールは、毎週の学習タスクを自動的に配置します。

PythonはゲームとGUI開発に優れています。 1)ゲーム開発は、2Dゲームの作成に適した図面、オーディオ、その他の機能を提供し、Pygameを使用します。 2)GUI開発は、TKINTERまたはPYQTを選択できます。 TKINTERはシンプルで使いやすく、PYQTは豊富な機能を備えており、専門能力開発に適しています。


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