fab函数Python python fact函数

python做斐波那契数列。

直接创建一个类然后调用下面的def函数即可

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#斐波那契数列

'''

第一位是1

第二位是1

第三位是2

公式位F(n)=f(n-1)+f(n-2)

'''

def get_Fibonacci_sequence(n):

'''输入n,遍历到第n位的斐波那契数列'''

a,b=0,1

if n=3:#即等于2 相当于1,2位特殊处理

for i in range(n-1):#操作次数是n-1，去除一次第一位的操作

c=a+b

a,b,=b,c

print(b)#这里选择先改变再输出，可以减少1次的循环

def get_Fibonacci_Num(n):

'''输入n,遍历到第n位的斐波那契数列的第n位数'''

a, b = 0, 1

if n = 3: # 即等于2 相当于1,2位特殊处理

for i in range(n - 1): # 操作次数是n-1，去除一次第一位的操作

c = a + b

a, b, = b, c

# 这里选择先改变再输出，可以减少1次的循环

return b

def get_Fibonacci_Num_recursion(n):

'''输入n,遍历到第n位的斐波那契数列的第n位数,递归实现'''

if n==1 or n==2:#特别注意，这里要用逻辑或判断，不能直接用或判断，

return 1

else:

return get_Fibonacci_Num_recursion(n-1)+get_Fibonacci_Num_recursion(n-2)

get_Fibonacci_sequence(11)

print(get_Fibonacci_Num(11))

print(get_Fibonacci_Num_recursion(11))

pythonfabric2.0使用方法

pythonfabric2.0使用方法如下：

1、连接服务器，通过fabric.Connection方法连接服务器。

2、通过fabric安装软件通过一段代码实现在Ubuntu上批量安装docker，顺序取走列表中的ip。fabric是一个python（2.7，3.4+）的库，用来通过SSH远程执行shell命令，并返回有用的python对象。fabric的典型使用方式就是，创建一个Python文件，该文件包含一到多个函数，然后使用fab命令调用这些函数。

python生成器是怎么使用的

生成器(generator)概念

生成器不会把结果保存在一个系列中，而是保存生成器的状态，在每次进行迭代时返回一个值，直到遇到StopIteration异常结束。

生成器语法

生成器表达式：通列表解析语法，只不过把列表解析的[]换成()

生成器表达式能做的事情列表解析基本都能处理，只不过在需要处理的序列比较大时，列表解析比较费内存。

Python

gen = (x**2 for x in range(5))

gen

generator object genexpr at 0x0000000002FB7B40

for g in gen:

... print(g, end='-')

...

0-1-4-9-16-

for x in [0,1,2,3,4,5]:

... print(x, end='-')

...

0-1-2-3-4-5-

生成器函数：在函数中如果出现了yield关键字，那么该函数就不再是普通函数，而是生成器函数。

但是生成器函数可以生产一个无线的序列，这样列表根本没有办法进行处理。

yield 的作用就是把一个函数变成一个 generator，带有 yield 的函数不再是一个普通函数，Python 解释器会将其视为一个 generator。

下面为一个可以无穷生产奇数的生成器函数。

Python

def odd():

n=1

while True:

yield n

n+=2

odd_num = odd()

count = 0

for o in odd_num:

if count =5: break

print(o)

count +=1

当然通过手动编写迭代器可以实现类似的效果，只不过生成器更加直观易懂

Python

class Iter:

def __init__(self):

self.start=-1

def __iter__(self):

return self

def __next__(self):

self.start +=2

return self.start

I = Iter()

for count in range(5):

print(next(I))

题外话：生成器是包含有__iter()和next__()方法的，所以可以直接使用for来迭代，而没有包含StopIteration的自编Iter来只能通过手动循环来迭代。

Python

from collections import Iterable

from collections import Iterator

isinstance(odd_num, Iterable)

True

isinstance(odd_num, Iterator)

True

iter(odd_num) is odd_num

True

help(odd_num)

Help on generator object:

odd = class generator(object)

| Methods defined here:

| __iter__(self, /)

| Implement iter(self).

| __next__(self, /)

| Implement next(self).

......

看到上面的结果，现在你可以很有信心的按照Iterator的方式进行循环了吧！

在 for 循环执行时，每次循环都会执行 fab 函数内部的代码，执行到 yield b 时，fab 函数就返回一个迭代值，下次迭代时，代码从 yield b 的下一条语句继续执行，而函数的本地变量看起来和上次中断执行前是完全一样的，于是函数继续执行，直到再次遇到 yield。看起来就好像一个函数在正常执行的过程中被 yield 中断了数次，每次中断都会通过 yield 返回当前的迭代值。

yield 与 return

在一个生成器中，如果没有return，则默认执行到函数完毕时返回StopIteration；

Python

def g1():

... yield 1

...

g=g1()

next(g) #第一次调用next(g)时，会在执行完yield语句后挂起，所以此时程序并没有执行结束。

next(g) #程序试图从yield语句的下一条语句开始执行，发现已经到了结尾，所以抛出StopIteration异常。

Traceback (most recent call last):

File "stdin", line 1, in module

StopIteration

如果遇到return,如果在执行过程中 return，则直接抛出 StopIteration 终止迭代。

Python

def g2():

... yield 'a'

... return

... yield 'b'

...

g=g2()

next(g) #程序停留在执行完yield 'a'语句后的位置。

'a'

next(g) #程序发现下一条语句是return，所以抛出StopIteration异常，这样yield 'b'语句永远也不会执行。

Traceback (most recent call last):

File "stdin", line 1, in module

StopIteration

如果在return后返回一个值，那么这个值为StopIteration异常的说明，不是程序的返回值。

生成器没有办法使用return来返回值。

Python

def g3():

... yield 'hello'

... return 'world'

...

g=g3()

next(g)

'hello'

next(g)

Traceback (most recent call last):

File "stdin", line 1, in module

StopIteration: world

生成器支持的方法

Python

help(odd_num)

Help on generator object:

odd = class generator(object)

| Methods defined here:

......

| close(...)

| close() - raise GeneratorExit inside generator.

| send(...)

| send(arg) - send 'arg' into generator,

| return next yielded value or raise StopIteration.

| throw(...)

| throw(typ[,val[,tb]]) - raise exception in generator,

| return next yielded value or raise StopIteration.

......

close()

手动关闭生成器函数，后面的调用会直接返回StopIteration异常。

Python

def g4():

... yield 1

... yield 2

... yield 3

...

g=g4()

next(g)

g.close()

next(g) #关闭后，yield 2和yield 3语句将不再起作用

Traceback (most recent call last):

File "stdin", line 1, in module

StopIteration

send()

生成器函数最大的特点是可以接受外部传入的一个变量，并根据变量内容计算结果后返回。

这是生成器函数最难理解的地方，也是最重要的地方，实现后面我会讲到的协程就全靠它了。

Python

def gen():

value=0

while True:

receive=yield value

if receive=='e':

break

value = 'got: %s' % receive

g=gen()

print(g.send(None))

print(g.send('aaa'))

print(g.send(3))

print(g.send('e'))

执行流程：

通过g.send(None)或者next(g)可以启动生成器函数，并执行到第一个yield语句结束的位置。此时，执行完了yield语句，但是没有给receive赋值。yield value会输出初始值0注意：在启动生成器函数时只能send(None),如果试图输入其它的值都会得到错误提示信息。

通过g.send(‘aaa’)，会传入aaa，并赋值给receive，然后计算出value的值，并回到while头部，执行yield value语句有停止。此时yield value会输出”got: aaa”，然后挂起。

通过g.send(3)，会重复第2步，最后输出结果为”got: 3″

当我们g.send(‘e’)时，程序会执行break然后推出循环，最后整个函数执行完毕，所以会得到StopIteration异常。

最后的执行结果如下：

Python

got: aaa

got: 3

Traceback (most recent call last):

File "h.py", line 14, in module

print(g.send('e'))

StopIteration

throw()

用来向生成器函数送入一个异常，可以结束系统定义的异常，或者自定义的异常。

throw()后直接跑出异常并结束程序，或者消耗掉一个yield，或者在没有下一个yield的时候直接进行到程序的结尾。

Python

def gen():

while True:

try:

yield 'normal value'

yield 'normal value 2'

print('here')

except ValueError:

print('we got ValueError here')

except TypeError:

break

g=gen()

print(next(g))

print(g.throw(ValueError))

print(next(g))

print(g.throw(TypeError))

输出结果为：

Python

normal value

we got ValueError here

normal value

normal value 2

Traceback (most recent call last):

File "h.py", line 15, in module

print(g.throw(TypeError))

StopIteration

解释：

print(next(g))：会输出normal value，并停留在yield ‘normal value 2’之前。

由于执行了g.throw(ValueError)，所以会跳过所有后续的try语句，也就是说yield ‘normal value 2’不会被执行，然后进入到except语句，打印出we got ValueError here。然后再次进入到while语句部分，消耗一个yield，所以会输出normal value。

print(next(g))，会执行yield ‘normal value 2’语句，并停留在执行完该语句后的位置。

g.throw(TypeError)：会跳出try语句，从而print(‘here’)不会被执行，然后执行break语句，跳出while循环，然后到达程序结尾，所以跑出StopIteration异常。

下面给出一个综合例子，用来把一个多维列表展开，或者说扁平化多维列表)

Python

def flatten(nested):

try:

#如果是字符串，那么手动抛出TypeError。

if isinstance(nested, str):

raise TypeError

for sublist in nested:

#yield flatten(sublist)

for element in flatten(sublist):

#yield element

print('got:', element)

except TypeError:

#print('here')

yield nested

L=['aaadf',[1,2,3],2,4,[5,[6,[8,[9]],'ddf'],7]]

for num in flatten(L):

print(num)

如果理解起来有点困难，那么把print语句的注释打开在进行查看就比较明了了。

总结

按照鸭子模型理论，生成器就是一种迭代器，可以使用for进行迭代。

第一次执行next(generator)时，会执行完yield语句后程序进行挂起，所有的参数和状态会进行保存。再一次执行next(generator)时，会从挂起的状态开始往后执行。在遇到程序的结尾或者遇到StopIteration时，循环结束。

可以通过generator.send(arg)来传入参数，这是协程模型。

可以通过generator.throw(exception)来传入一个异常。throw语句会消耗掉一个yield。可以通过generator.close()来手动关闭生成器。

next()等价于send(None)

python杨辉三角形原理

triangles里用到了yield,yield 的作用就是把一个函数变成一个 generator，带有 yield 的函数不再是一个普通函数，Python 解释器会将其视为一个 generator，调用 triangles(5) 不会执行 triangles函数，而是返回一个 iterable 对象！在 for 循环执行时，每次循环都会执行 fab 函数内部的代码，执行到 yield L 时，triangles函数就返回一个迭代值，下次迭代时，代码从 yield L 的下一条语句继续执行，而函数的本地变量看起来和上次中断执行前是完全一样的，于是函数继续执行，直到再次遇到 yield。

1 那个2去哪了

你看else语句 L1 = [1,1]每次L都是基于这个L1生成的比如L=[1,2,1] 那么下一个L1就是[1,3,3,1],下一句L = L1 所以每次都是新的L1生成

2 画红圈的地方应该是和L1.insert(i,L[i-1+i])意思一样

不一样,插入的值是两个数的和

def triangles(max):

L = [1]

n = 0

while(nmax):

n = n+1

if(n == 2):

L=[1,1]

yield L

else:

i = 1

L1 = [1,1]

while(i=n-2):

L1.insert(i,L[i-1]+L[i])

i=i+1

L = L1

yield L

for n in triangles(5):

print n

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