利用迭代器和range生成器，计算100以内的质数，要求给出注释和验证方法

以下是利用迭代器和range生成器计算100以内的质数的Python代码：

def is_prime(n):
    """
    判断是否为质数
    :param n: 待判断的数
    :return: True或False
    """
    if n < 2:
        return False
    for i in range(2, int(n**0.5)+1):
        if n % i == 0:
            return False
    return True


def primes():
    """
    生成器函数，用于生成100以内的质数
    :return: 100以内的质数
    """
    for i in range(2, 101):
        if is_prime(i):
            yield i


# 调用primes函数并打印结果
for prime in primes():
    print(prime)

验证方法如下：

我们从2开始，依次判断每个数是否为质数。对于每个数n，判断方法为：从2到n的平方根范围内的所有数，依次判断是否能够整除n，如果存在整除因子，则n不是质数。如果所有数都不能整除n，则n是质数。在判断完100以内的所有数之后，将所有质数通过生成器函数返回，并通过for循环逐一打印出来，从而验证计算结果的正确性。

相关问题

利用迭代器和range生成器，计算100以内的质数

可以使用以下代码来计算100以内的质数：

def is_prime(n):
    if n <= 1:
        return False
    for i in range(2, int(n**0.5)+1):
        if n % i == 0:
            return False
    return True

primes = []
for num in range(2, 101):
    if is_prime(num):
        primes.append(num)

print(primes)

这个代码首先定义了一个函数`is_prime()`，用于判断一个数是否为质数。然后使用一个循环迭代100以内的所有数，对每个数调用`is_prime()`函数进行判断，如果是质数则加入到一个列表`primes`中。最后输出`primes`列表即可。

python生成器和迭代器的应用场景并给出举例代码

Python生成器和迭代器的应用场景是在需要处理大量数据时，可以逐个处理，不必一次性读入内存。通过生成器和迭代器，可以大量节省内存空间，并且提高程序运行效率。

举例代码如下：

1. 迭代器示例代码：

class MyRange:
    def __init__(self, start, stop):
        self.current = start
        self.stop = stop

    def __iter__(self):
        return self

    def __next__(self):
        if self.current < self.stop:
            value = self.current
            self.current += 1
            return value
        else:
            raise StopIteration

for i in MyRange(0, 5):
    print(i)

这段代码实现了一个自定义的迭代器，用于生成一定范围内的数字序列。在每次迭代时，只生成当前需要的数字，而不是一次性生成整个序列。

2. 生成器示例代码：

def fibonacci():
    a, b = 0, 1
    while True:
        yield a
        a, b = b, a + b

f = fibonacci()
for i in range(10):
    print(next(f))

这段代码实现了一个斐波那契数列的生成器。通过生成器，每次只生成下一个数字，而不是一次性生成整个数列。这种方法可以无限地生成斐波那契数列，而不会占用过多的内存空间。