【写出下面程序的运行结果】 def f(): a, b = 1, 2 while True: yield a a, b = b, a * b a = f() for i in range(7): print(a.__next__(), end=',')

时间: 2023-12-16 20:03:37 浏览: 34
这是一个使用生成器实现的斐波那契数列的程序。运行结果应该是: ``` 1,2,2,4,8,32,256, ``` 解释一下,程序中定义了一个生成器函数`f()`,它可以不断地生成斐波那契数列中的数字。同时,程序使用`a = f()`将生成器函数转化为一个生成器对象`a`。接下来,使用`for`循环遍历生成器,每次调用`a.__next__()`方法可以获取生成器的下一个值,然后将这个值输出即可。 因此,上述程序输出了斐波那契数列的前7个数字:1, 2, 2, 4, 8, 32, 256。其中,第3个数字是2,是因为斐波那契数列的定义是从第3个数字开始,每个数字都是前两个数字之和,因此第3个数字是1+1=2。第4个数字是4,是因为2+2=4。以此类推。
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def f(): a,b = 1,2 while True: yield a a,b=b,a*b a =f() for i in range(7): print(a._next_(),end=',)

这段代码似乎有一些语法错误,应该是: ```python def f(): a,b = 1,2 while True: yield a a,b = b,a*b a = f() for i in range(7): print(next(a), end=', ') ``` 输出结果为:`1, 2, 2, 4, 8, 32, 256, `,这个函数实现了斐波那契数列的生成。

def f(): a,b = 1,2 while True: yield a a,b = b,a*ba = f()for i in range(7): print(next(a), end=', ')

这段代码定义了一个生成器函数 `f()`,该函数可以连续生成斐波那契数列中的数字。在函数中,首先定义了两个变量 `a` 和 `b`,分别初始化为 1 和 2。然后进入一个无限循环,每次都使用 `yield` 语句返回当前的 `a` 值,同时通过 `a,b = b,a*b` 更新 `a` 和 `b` 的值,使其变成下一次循环需要返回的数字。最后,在主程序中调用 `f()` 函数生成一个生成器对象 `a`,并使用 `next()` 函数从中获取 7 个数字并打印出来。 输出结果为:1, 2, 2, 4, 8, 32, 256,

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根据错误:AttributeError: module 'networkx' has no attribute 'from_numpy_matrix',修改下述代码:import os import jieba.analyse from textrank4zh import TextRank4Keyword import concurrent.futures # 定义分块读取函数 def read_in_chunks(file_path, chunk_size=1024*1024): with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f: while True: data = f.read(chunk_size) if not data: break yield data # 定义处理函数 def process_chunk(chunk): # 使用jieba分词提取关键词 jieba_keywords = jieba.analyse.extract_tags(chunk, topK=10, withWeight=True) # 使用textrank4zh提取关键词 tr4w = TextRank4Keyword() tr4w.analyze(chunk, lower=True, window=2) textrank_keywords = tr4w.get_keywords(10, word_min_len=2) # 合并两种方法提取的关键词 keywords = jieba_keywords + textrank_keywords return keywords # 读取文本文件,并按块处理 chunks = [] for chunk in read_in_chunks('input.txt'): chunks.append(chunk) # 多线程并行处理 results = [] with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as executor: futures = [executor.submit(process_chunk, chunk) for chunk in chunks] for future in concurrent.futures.as_completed(futures): results.extend(future.result()) # 合并结果,并按权重降序排序 keywords = {} for keyword, weight in results: if keyword in keywords: keywords[keyword] += weight else: keywords[keyword] = weight keywords = sorted(keywords.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True) keywords = [(keyword, weight) for keyword, weight in keywords if len(keyword) > 1][:10] # 输出到txt文件中 with open('output.txt', 'w', encoding='utf-8') as f: for keyword, weight in keywords: f.write(keyword + '\t' + str(weight) + '\n')

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