Как сделать арифметическую прогрессию в питоне

Арифметическая прогрессия

Единственное, что можно сказать: так как вы собираете последовательность, то логичнее хранить ее в списке, а не строке, и также логичнее не преобразовывать элементы к строке до того момента, пока вам не понадобится вывести элементы на печать.

Иначе представьте: вам в дальнейшем придется работать с этой последовательностью, и тогда придется доставать ее из этой строки, что не очень удобно.

Предлагаю написать как-то так, логика работы не меняется, но этот код чуть более архитектурный:

Нажимая «Принять все файлы cookie» вы соглашаетесь, что Stack Exchange может хранить файлы cookie на вашем устройстве и раскрывать информацию в соответствии с нашей Политикой в отношении файлов cookie.

Как найти арифметическую прогрессию в списке?

exibite777

к сожалению python не мой рабочий инструмент, поэтому сделал реализацию на js. Старался не использовать «особые фишки» языка, чтобы получить более универсальный код (с точки зрения переносимости на другие ЯП). Думаю вы без проблем сможете переписать его на python.

Facebook
Вконтакте
Twitter

adugin

Измерения скорости для 1000 элементов:

Facebook
Вконтакте
Twitter

longclaps

adugin

exibite777

adugin

Дмитрий Темников, по сути можно посчитать такую вещь:

Но поскольку здесь формируется матрица N x N x N, то можно упереться в нехватку памяти.

adugin

Интервал известен заранее? Если нет, то сколько чисел будут считаться прогрессией? больше 2?

Взять уникальные значения, отсортировать по возрастанию, запихнуть в хэш и далее искать, начиная с меньшего, смотреть разницу с каждым бОльшим числом и проверять наличие большего числа * 2 минус меньшее число.

Например для последовательности 8, 4, 12, 7, 3
Получаем отсортированный массив 3, 4, 7, 8, 12
Для 3ки ничего не находим
Для 4ки проверяем 7: 7 * 2 — 4 = 10 (10 не найдено)
Для 4ки проверяем 8: 8 * 2 — 4 = 12 (12 есть, значит последовательность найдена)

Name already in use

PythonCources / lesson43.md

Go to file T
Go to line L
Copy path
Copy permalink

Open with Desktop
View raw
Copy raw contents Copy raw contents

Copy raw contents

Урок 43. Асинхронное программирование в python. Корутины. Asyncio.

Во многих современных языках программирования используют такие сущности как итераторы. Основное их назначение – это упрощение навигации по элементам объекта, который, как правило, представляет собой некоторую коллекцию (список, словарь и т.п.). Язык Python, в этом случае, не исключение и в нем тоже есть поддержка итераторов. Итератор представляет собой объект перечислитель, который для данного объекта выдает следующий элемент, либо бросает исключение, если элементов больше нет.

Основное место использования итераторов – это цикл for. Если вы перебираете элементы в некотором списке или символы в строке с помощью цикла for, то, фактически, это означает, что при каждой итерации цикла происходит обращение к итератору, содержащемуся в строке/списке, с требованием выдать следующий элемент, если элементов в объекте больше нет, то итератор генерирует исключение, обрабатываемое в рамках цикла for незаметно для пользователя.

Приведем несколько примеров, которые помогут лучше понять эту концепцию. Для начала выведем элементы произвольного списка на экран.

Как уже было сказано, объекты, элементы которых можно перебирать в цикле for , содержат в себе объект итератор, для того, чтобы его получить необходимо использовать функцию iter() , а для извлечения следующего элемента из итератора – функцию next() .

Как видно из приведенного выше примера вызов функции next(itr) каждый раз возвращает следующий элемент из списка, а когда эти элементы заканчиваются, генерируется исключение StopIteration.

Последовательности и итерируемые объекты

По-сути, вся разница, между последовательностями и итерируемыми объектами(Не итераторы), заключается в том, что в последовательностях элементы упорядочены.

Так, последовательностями являются: списки, кортежи и даже строки.

Итерируемые объекты же, напротив, не упорядочены, но, тем не менее, могут быть использованы там, где требуется итерация: цикл for, генераторные выражения, списковые включения — как примеры.

Последовательность всегда итерируемый объект, итерируемый объект не всегда последовательность

Как мы могли убедиться, цикл for не использует индексы. Вместо этого он использует так называемые итераторы .

Итераторы — это такие штуки, которые, очевидно, можно итерировать 🙂 Получить итератор мы можем из любого итерируемого объекта.

Что бы сделать это явно нужно вызвать метод iter()

Что бы получить следующий объект из итератора нужно вызвать метод next()

Как работает for

Цикл for вызывает метод iter() и к полученному объекту применит метод next() пока не встретит исключение StopIteration

Это называется протокол итерации. На самом деле он применяется не только в цикле for , но и в генераторном выражении и даже при распаковке и «звёздочке»:

В случае, если мы передаём в iter итератор, то получаем тот же самый итератор

Итерируемый объект — это что-то, что можно итерировать.

Итератор — это сущность порождаемая функцией iter , с помощью которой происходит итерирование итерируемого объекта.

Итератор не имеет индексов и может быть использован только один раз.

Мы уже видели много итераторов в Python. Я уже упоминал о том, что генераторы — это тоже итераторы. Многие встроенные функции является итераторами.

Так, например, enumerate :

В Python очень много итераторов, и, как уже упоминалось выше, они откладывают выполнение работы до того момента, как мы запрашиваем следующий элемент с помощью next . Так называемое, «ленивое» выполнение.

Создание своих итераторов

Если нужно обойти элементы внутри объекта вашего собственного класса, необходимо построить свой итератор. Создадим класс, объект которого будет итератором, выдающим определенное количество единиц, которое пользователь задает при создании объекта. Такой класс будет содержать конструктор, принимающий на вход количество единиц и метод __next__() , без него экземпляры данного класса не будут итераторами.

В нашем примере при четвертом вызове функции next() будет выброшено исключение StopIteration . Если мы хотим, чтобы с данным объектом можно было работать в цикле for , то в класс SimpleIterator нужно добавить метод __iter__() , который возвращает итератор, в данном случае этот метод должен возвращать self.

Объект созданный при помощи list comprehension тоже является итератором.

Генераторы — это тоже итераторы

Return VS Yield

Ключевое слово return — это финальная инструкция в функции. Она предоставляет способ для возвращения значения. При возвращении весь локальный стек очищается. И новый вызов начнется с первой инструкции.

Ключевое слово yield же сохраняет состояние между вызовами. Выполнение продолжается с момента, где управление было передано в вызывающую область, то есть, сразу после последней инструкции yield .

Генератор vs. Функция

Дальше перечислены основные отличия между генератором и обычной функцией.

Генератор использует yield для отправления значения пользователю, а у функции для этого есть return ;

При использовании генератора вызовов yield может быть больше чем один;

Вызов yield останавливает исполнение и возвращает итератор, а return всегда выполняется последним;

Вызов метода next() приводит к выполнению функции генератора;

Локальные переменные и состояния сохраняются между последовательными вызовами метода next() ;

Каждый дополнительный вызов next() вызывает исключение StopIteration , если нет следующих элементов для обработки.

Дальше пример функции генератора с несколькими yield .

Генераторы тоже реализуют протокол итератора:

Если генератор встречает return , то в этот момент, генерируется исключение StopIteration

Если функция завершается без return , то после последней строки вызывается return без параметров, что и вызовет StopIteration в следующем примере:

Когда использовать генератор?

Есть много ситуаций, когда генератор оказывается полезным. Вот некоторые из них:

Генераторы помогают обрабатывать большие объемы данных. Они позволяют производить так называемые ленивые вычисления.

Подобным образом происходит потоковая обработка. Генераторы можно устанавливать друг за другом и использовать их как Unix-каналы.

Генераторы позволяют настроить одновременное исполнение

Они часто используются для чтения крупных файлов. Это делает код чище и компактнее, разделяя процесс на более мелкие сущности.

Генераторы особенно полезны для веб-скрапинга и увеличения эффективности поиска. Они позволяют получить одну страницу, выполнить какую-то операцию и двигаться к следующей. Этот подход куда эффективнее чем получение всех страниц сразу и использование отдельного цикла для их обработки.

Зачем использовать генераторы?

Генераторы предоставляют разные преимущества для программистов и расширяют особенности, которые проявляются во время выполнения.

Удобные для программистов

Генератор кажется сложной концепцией, но его легко использовать в программах. Это хорошая альтернатива итераторам.

Рассмотрим следующий пример реализации арифметической прогрессии с помощью класса итератора.

Создание арифметической прогрессии с помощью класса итератора:

Ту же логику куда проще написать с помощью генератора.

Генерация арифметической прогрессии с помощью функции генератора:

Есть использовать обычную функцию для возвращения списка, то она сформирует целую последовательность в памяти перед отправлением. Это приведет к использованию большого количества памяти, что неэффективно.

Генератор же использует намного меньше памяти за счет обработки одного элемента за раз.

Обработка больших данных

Генераторы полезны при обработке особенно больших объемов данных, например, Big Data. Они работают как бесконечный поток данных.

Такие объемы нельзя хранить в памяти. Но генератор, выдающий по одному элементы за раз и представляет собой этот бесконечный поток.

Следующий код теоретически может выдать все простые числа.

Найдем все простые числа с помощью генератора:

С помощью генераторов можно создать последовательность разных операций. Это более чистый способ разделения обязанностей между всеми компонентами и последующей интеграции их для получения нужного результата.

Цепочка нескольких операций с использованием pipeline генератора:

В примере ниже связаны две функции. Первая находит все простые числа от 1 до 100, а вторая — выбирает нечетные.

Есть специальная конструкция yield from она нужна для:

yield from принимает в качестве параметра итератор.

Напоминаю, генератор это тоже итератор.

А значит yield from может принимать другой генератор:

Это важнейшее свойство мы и будем использовать далее

Генераторные выражения и особенности генераторов

В случае использования генераторного выражения, мы не храним значения, а значит что мы можем использовать только 1 раз:

А теперь о том, ради чего это, собственно, затевалось. Оказывается, генератор может не только возвращать значения, но и принимать их на вход.

О стандарте можно почитать тут PEP 342.

Предлагаю сразу начать с примера. Напишем простую реализацию генератора, который может складывать два аргумента, хранить историю результатов и выводить историю.

Пример с передачей более чем одного параметра

send, throw, close

В python 2.5 добавили в генераторы возможность отправлять данные и эксепшены.

send — передача данных в корутину. send(None) — равносильно next

throw — передача исключения в корутину. Например, GeneratorExit, для выхода из корутины

close — для «закрытия» корутины, и очистки локальной памяти корутины

Корутин как декоратор

Т.е. мы создали генератор, проинициализировали его и подаём ему входные данные. Он, в свою очередь, эти данные обрабатывает и сохраняет своё состояние между вызовами, до тех пор пока мы его не закрыли. После каждого вызова генератор возвращает управление туда, откуда его вызвали. Это важнейшее свойство генераторов мы и будем использовать.

Так, с тем, как это работает, вроде, разобрались. Давайте теперь избавим себя от необходимости каждый раз руками инициализировать генератор. Решим это типичным, для питона, образом, с помощью декоратора.

Начиная с Python 3.4 существует новый модуль asyncio, который вводит API для обобщенного асинхронного программирования. Мы можем использовать корутины с этим модулем для простого и понятного выполнения асинхронного кода. Мы можем использовать корутины вместе с модулем asyncio для простого выполнения асинхронных операций. Пример из официальной документации:

Мы создали функцию display_date(num, loop) которая принимает два аргумента, первый номер, а второй цикл событий, после чего наша корутина печатает текущее время. После чего используется ключевое слово yield from для ожидания результата выполнения asyncio.sleep – которая является корутиной, которая выполняется через указанное количество секунд (пауза выполнения), мы в своем коде передаем в эту функцию случайное количество секунд. После чего мы используем asyncio.ensure_future для планирования выполнения корутины в цикле событий. После чего мы указываем, что цикл событий должен работать бесконечно долго.

Если мы посмотрим на вывод программы, то увидим, что две функции выполняются одновременно. Когда мы используем yield from , цикл обработки событий знает, что он будет какое-то время занят, поэтому он приостанавливает выполнение функции и запускает другую. Таким образом, две функции работают одновременно (но не параллельно, поскольку цикл обработки событий является однопоточным).

Стоит отметить, yield from – это синтаксический сахар для for x in asyncio.sleep(random.randint(0, 5)): yield x – который делает код чище и проще.

Этот декоратор был удалён в python 3.8

Помните, мы все еще используем функции на основе генератора? В Python 3.5 мы получили новые встроенные корутины, которые используют синтаксис async / await. Предыдущая функция может быть написана так:

Фактически изменены были только строки 6 и 12, для определения встроенной корутины определение функции помечается ключевым словом async, а вместо yield from используется await.

Корутины на генераторах и встроенные корутины

Функционально нет никакой разницы между корутинами на генераторах и встроенными корутинами, кроме различия в синтаксисе. Кроме того не допускается смешивания их синтаксисов. То есть нельзя использовать await внутри корутин на генераторах или yield / yeild from внутри встроенных корутин.

Несмотря на различия, мы можем организовывать взаимодействия между ними. Нам просто нужно добавить декоратор @types.coroutine к старым генераторам. Тогда мы можем использовать старый генератор из встроенных корутин и наоброт.

Пример для python 3.6:

Asyncio. Loop, run, create_task, gather, etc.

loop — один набор событий, до версии python 3.7 любые корутины запускались исключительно внутри loop

Давайте рассмотрим пример, где отдельная корутина вычисляет факториал последовательно (сначала 2, потом 3, потом 4 итд), и делает паузу на одну секунду, перед следующим вычислением

Обратите внимание, этот код будет работать на python 3.6+

То же самое для python 3.7+ будет выглядеть так:

Рассмотрим код, в котором основная корутина запускает две других.

Обязаны ли мы задавать параметры там же где и запускаем корутину. Нет, мы сожем сделать это через create_task

Попытка запустить асинхронный метод синхронно не приведёт ни к чему, это просто не будет работать.

Что если нам необходимо запустить асинхронно несколько одинаковых задач с разными параметрами? Нам поможет gather.

Вернёмся к коду с факториалами

Обратите внимание, если вам необходимо вернуть значения вы свободно можете использовать ретурн, где это необходимо.

Вы можете быть уверены в том, что в переменную res результаты придут именно в том порядке в котором вы их запросили, в примере результат всегда будет [24, 6, 2], никакой неожиданности

Это далеко не все методы и подробности корутин, за всеми деталями в доку

Как мы помним одним из основных преимуществ использования асинхронности это возможность отправки параллельных http запросов, не дожидаясь результатов других. К сожалению используя корутиновый подход вместе с классическим requests , запросы будут выполнены синхронно, т.к. сами запросы не являются awaitable объектами, и результат будет таким же как если бы вы использовали обычный слип, а не асинхронных, соседние корутины будут ждать остальные, что бы такого не было, существует специальный пекедж aiohttp , его необходимо устанавливать через pip :

pip install aiohttp

После чего необходимо создать асинхронный клиент, и можно выполнять запросы.

Объединив знания можно приступать к практике и сделать те же задачи, что и на прошлом занятии, но теперь при помощи корутин