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python循環調用函數

發布時間: 2023-03-16 17:11:34

python 第一個函數的for循環返回的值怎麼讓其他函數調用

在函數用定義zd循野悉戚環頌陵,用yield返回值,構成陸賀一個迭代器,這樣每調用一次這個函數就內會輸出下一個值。試試下面容這串代碼。python3的

def dd(y): for x in range(y): yield xz=dd(5)for x in z: print(x)

Ⅱ python中哪些只能循環遍歷一次的函數

Python中只能循環遍歷一次的函數包括以下幾個:中孫戚

1. map函數:對序列中的每個元素都調用函數執行操作,返回由函數執行結果組成的新列表。由於它是立即計算的,只能遍歷一凱迅次。

2. filter函數:對序列中的每個元素都調用函數執行操作,返回由函數返回true的元素組成的新列表。由於它是立即計算的,只能遍歷一次。

3. zip函數:將多個序列中的元素配對並且返回一個由元組組賣陵成的新序列,它是惰性計算的,只能遍歷一次。

4. enumerate函數:將一個序列中的元素和它們的下標配對並返回一個枚舉對象,它是惰性計算的,只能遍歷一次。

5. range函數:返回一個由參數指定范圍內的整數組成的序列,它是惰性計算的,只能遍歷一次。

Ⅲ python循環、遞歸

for 變數 in range(次數):<被執行的語句>                       變數:表示每次循環的次數,0-1之間

range(n)n表示產生0到n-1的整數序列共N個               range(m,n)  產生m到n-1的整數序列,共n-m個

循環for語句  :for 循環變數 in遍歷結構:<語句體液碼餘1>  else:<語句體2> 

無限循環: while條件: 語句塊

while 條件:語句體1 else: 語句體2

循環保留字:break     continue

方法1:from random import random

from time import perf_counter

DARTS=1000

hits=0.0

start =perf_counter()

for i in range(1,DARTS+1):

    x,y=random(),random()

    dist=pow(x**2+y**2,0.5)

    if dist<=1.0:

        hits =hits+1

    pi=4*(hits/DARTS)

    print("圓周率是:{}".format(pi))

   鬧滾 print("運行時間是{:.5f}s".format(perf_counter()-start))

方法2:

pi=0

n=100

for k in range(n):

    pi += 1/pow(16,k)*(\

        4/(8*k+1)-2/(8*k+4) - \

        1/(8*k+5) - 1/(8*k+6))

print("圓周率值是:{}".format(pi))

def 函數名 (0個或者多個):函數體  renturn 返回值

def 函數名 (非可選參數,可選參模猜數):函數體  renturn 返回值

參數傳遞的兩種方式:位置傳遞,名稱傳遞

科赫雪花:

import turtle

def koch(size,n):

    if n==0:

        turtle.fd(size)

    else:

        for angle in [0,60,-120,60]:

            turtle.left(angle)

            koch(size/3,n-1)

def main():

    turtle.setup(400,200)

    turtle.penup()

    turtle.pendown()

    turtle.pensize(2)

    l=3

    koch(600,l)

    turtle.right(120)

    turtle.pencolor('blue')

    koch(600,l)

    turtle.right(120)

    turtle.pencolor('red')

    koch(600,l)

    turtle.speed(3000)

    turtle.hideturtle()

main()

階乘:

def fact(n):

    s=1

    for i in range(1,n+1):

        s*=i

    return s

c=eval(input("從鍵盤輸入一個數字"))

print("階乘結果",fact(c))

Ⅳ python 怎麼實現 在循環中返回每次循壞的值,供其他函數調用

在函數用定義循環,用yield返回值,構成一個迭代器,這樣每調用一次這個函數就會輸出下一個值。試試下面培首這串代碼。python3的


defdd(y):
forxinrange(y):
蔽清宏中前yieldx
z=dd(5)
forxinz:
print(x)

Ⅳ Python函數的定義(構造)和調用

這里來給大家演示一下,函數的定義或構造,並調用函數來實現封裝後的效果。

首先我們來看看想實現下面的這個效果,如果不使用函數應該怎麼實現。

以上兩種返回結果都是1-9這幾個數字。

以上兩種方法,第一種代碼重復率太高,代碼美觀效果太差,雖然能實現效果,但是因為數量比較少,還能手工打出來這幾行代碼,如果是列印1-100000就很難實現了。這時候for循環還是可以實現的,但是for循環只能實現類似的數字和變數循環,無法進行復雜的功能開發。鑒於此,函數這個概念就被python引入了,下面先來看看函數是怎麼實現上面的效果的,還是兩種方法。

這時候如果想實現上面的列印結果就直接使用函數名+小括弧調用函數就可以了,這種類型的語法,不僅可以反復使用,而且封裝後的代碼更美觀。

Ⅵ python第七天:for循環中的range與len函數

len 函數能夠返回一個序列的長度,for i in range(len(L))能夠迭代整個列表L的元素索引。雖然直接使用for循環似乎也可以實現這個效果,但是直接使用 for循環難以對序列進行修改,因為每次迭代調取的元素並不是序列元素的引用。而通過range函數和len函數可以快速通過索引訪問序列並對其進行修改。

Ⅶ 怎樣讓python多次調用函數.讓函數返回的值相加

下面是一個例子,用 for 循環調用 10 次 test 函數,並把返回值加到 sum 變數中:

#coding=utf-8

deftest(n):
returnn+1


sum=0

#使用for循環調用10次test函數
foriinrange(10):

#調用test函數,並將返回值加到sum中
sum=sum+test(i)

print('sum='+str(sum))

Ⅷ python如何用for循環控制多次執行一個自定義函數

#腳本賀盯裡面直接這樣寫就好了禪檔和
importrandom

defR():
蠢鎮print(random.randint(1,1000))

foriinrange(1,10):
R()

Ⅸ 學python,寫了個函數獲取這個網站當前板塊下一頁地址,我再怎麼循環調用這個函數去獲取後10頁的地址呢

用while true無限循環先判斷是否有下一頁,如果有則繼續調用get_next_pages方判好法,如果沒有則跳出掘激鉛循環
url = "鉛虧第一頁網址"
while true:
next_page =get_next_pages(url)
if next_page:
get_next_pages(next_page)
else:
break

Ⅹ python編程中編寫循環的技巧

編寫循環的技巧,for循環包含了常見的計數器式循環。由於通常for循環比while循環更容易寫,也執行得更快,所以for循環一般是你遍歷序列或其他可迭代對象時的首選。事實上,作為一條通用法則,你應該克制在Python中使用計數方式的誘惑——Python提供的迭代工具,能幫你把像C這樣低級語言中循環集合體的工作自動化。不過,有些情況下你還是需要以更為特定的方式進行迭代。例如,如果你需要在列表中每隔一個元素或每隔兩個元素進行訪問,或是要同時修改列表呢?如果在同一個for循環內,並行遍歷一個以上的序列呢?如果你也需要進行索引呢?
你總是可以用while循環和手動索引運算來編寫這些獨特的循環,但是python提供了一套內置函數,可以幫你在for循環內定製迭代:·內置函數range (Python 0.X及之後版本可用)返回一系列連續增加的整數,可作為for中的索引。內置函數zip (Python 2.0及之後版本可用)返回一系列並行元素的元組,可用於在for中內遍歷多個序列。內置函數enumerate (Python 2.3及之後版本可用)同時生成可迭代對象中元素的值和索引,因而我們不必再手動計數。內置函數map (Python 1.0及之後版本可用)在Python 2.X中與zip有著相似的效果,但是在3.X中 map 的這一角色被移除了。因為for循環可能會比基於while的計數器循環運行得更快,所以藉助這些工具並盡可能地使用for循環,會讓你受益匪淺。讓我們在常見的使用場景下,依次看一看這些內置函數吧。我們將會看到,它們的用法在Python 2.X和3.X中稍有不同,同時它們中的一些要比其他的更加有效。

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