Einführung in Generatoren: Werte für Effiziente Iteration Bereitstellen
Generatoren vereinfachen die verzögerte Auswertung, indem sie eine prägnante und gut lesbare Möglichkeit bieten, Iteratoren zu erstellen. Während ein Iterator als Klasse mit den Methoden __iter__() und __next__() implementiert wird, wird ein Generator als Funktion implementiert, die das Schlüsselwort yield verwendet, um Werte einzeln zu erzeugen. Generatoren verwalten ihren Zustand automatisch zwischen den Aufrufen, was sie für viele Anwendungsfälle intuitiver und effizienter macht.
Ein Generator ist eine spezielle Art von Funktion, die:
- Das Schlüsselwort
yieldanstelle vonreturnverwendet; - Die Ausführung pausiert und ihren Zustand beibehält, wenn yield aufgerufen wird;
- Die Ausführung dort fortsetzt, wo sie unterbrochen wurde, wenn der Generator erneut aufgerufen wird.
123456789def example_generator(): yield "First value" yield "Second value" yield "Third value" gen = example_generator() print(next(gen)) # Output: First value print(next(gen)) # Output: Second value print(next(gen)) # Output: Third value
12345678910import random def limited_dice_roller(num_rolls): for _ in range(num_rolls): yield random.randint(1, 6) # Using the limited dice roller print("Rolling the dice:") for roll in limited_dice_roller(5): print(f"Rolled: {roll}")
Unterschiede zwischen Iterator und Generator
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In der vorherigen Aufgabe haben Sie einen endlosen Würfelroller mithilfe einer benutzerdefinierten Iterator-Klasse implementiert. Nun vereinfachen Sie die gleiche Funktionalität durch den Einsatz einer Generatorfunktion. Generatoren bieten eine prägnante und gut lesbare Möglichkeit, Werte mithilfe des yield-Schlüsselworts verzögert zu erzeugen.
- Definieren Sie die Generatorfunktion. Verwenden Sie das Schlüsselwort
yieldinnerhalb der Funktiondice_roller, um zufällige Würfelergebnisse zwischen1und6zu erzeugen. Nutzen Sie die Funktionrandom.randint(), um jeden Wurf zu simulieren. - Rufen Sie die Funktion
dice_roller()auf, um ein Generatorobjekt zu erstellen, und weisen Sie dieses der Variablendice_generatorzu. - Verwenden Sie eine
for-Schleife mitenumerate(), um über den Generator zu iterieren. Beenden Sie die Iteration nach10Würfen mithilfe einerif-Bedingung und derbreak-Anweisung.
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Generatoren vereinfachen die verzögerte Auswertung, indem sie eine prägnante und gut lesbare Möglichkeit bieten, Iteratoren zu erstellen. Während ein Iterator als Klasse mit den Methoden __iter__() und __next__() implementiert wird, wird ein Generator als Funktion implementiert, die das Schlüsselwort yield verwendet, um Werte einzeln zu erzeugen. Generatoren verwalten ihren Zustand automatisch zwischen den Aufrufen, was sie für viele Anwendungsfälle intuitiver und effizienter macht.
Ein Generator ist eine spezielle Art von Funktion, die:
- Das Schlüsselwort
yieldanstelle vonreturnverwendet; - Die Ausführung pausiert und ihren Zustand beibehält, wenn yield aufgerufen wird;
- Die Ausführung dort fortsetzt, wo sie unterbrochen wurde, wenn der Generator erneut aufgerufen wird.
123456789def example_generator(): yield "First value" yield "Second value" yield "Third value" gen = example_generator() print(next(gen)) # Output: First value print(next(gen)) # Output: Second value print(next(gen)) # Output: Third value
12345678910import random def limited_dice_roller(num_rolls): for _ in range(num_rolls): yield random.randint(1, 6) # Using the limited dice roller print("Rolling the dice:") for roll in limited_dice_roller(5): print(f"Rolled: {roll}")
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- Definieren Sie die Generatorfunktion. Verwenden Sie das Schlüsselwort
yieldinnerhalb der Funktiondice_roller, um zufällige Würfelergebnisse zwischen1und6zu erzeugen. Nutzen Sie die Funktionrandom.randint(), um jeden Wurf zu simulieren. - Rufen Sie die Funktion
dice_roller()auf, um ein Generatorobjekt zu erstellen, und weisen Sie dieses der Variablendice_generatorzu. - Verwenden Sie eine
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