class NumberPrinter: def __init__(self, start, end): self.start = start self.end = end def print_numbers(self): numbers = [] for num in range(self.start, self.end + 1): if num % 10 != 3 and num % 3 != 0: numbers.append(str(num)) result = ' '.join(numbers) print(result) printer = NumberPrinter(1, 100) printer.print_numbers()优化一下

下面是对代码进行了一些优化的版本：

class NumberPrinter:
    def __init__(self, start, end):
        self.start = start
        self.end = end

    def print_numbers(self):
        numbers = [str(num) for num in range(self.start, self.end + 1) if num % 10 != 3 and num % 3 != 0]
        result = ' '.join(numbers)
        print(result)


printer = NumberPrinter(1, 100)
printer.print_numbers()

在这个优化的版本中，使用了列表推导式来构建满足条件的数字列表，避免了使用显式的循环和条件判断。这样可以更简洁地生成数字列表。其余部分与之前的实现相同。

相关问题

编写一个类装饰器，用于计算被装饰函数的执行时间。 class MeasureTime: def __init__(self, func): self.func = func def __call__(self, *args, **kwargs): start_time = time.time() result = self.func(*args, **kwargs) end_time = time.time() execution_time = end_time - start_time print(f"Method {self.func.__name__} executed in {execution_time:.4f} seconds.") return result

非常好的问题！你的问题提供了一个很好的示例，可以向其他人展示如何编写类装饰器。下面是一个示例代码，演示了如何使用类装饰器来测量函数的执行时间：

import time

class MeasureTime:
    def __init__(self, func):
        self.func = func

    def __call__(self, *args, **kwargs):
        start_time = time.time()
        result = self.func(*args, **kwargs)
        end_time = time.time()
        execution_time = end_time - start_time
        print(f"Method {self.func.__name__} executed in {execution_time:.4f} seconds.")
        return result

@MeasureTime
def my_function():
    time.sleep(1)

my_function()

在这个例子中，我们定义了一个名为`MeasureTime`的装饰器类，它采用一个函数作为其唯一参数。在`__call__`方法中，我们记录了函数执行的开始时间和结束时间，并计算了函数的执行时间。最后，我们打印出函数的名称和执行时间，并返回函数的结果。

在我们的示例中，我们使用`@MeasureTime`语法将`MeasureTime`类应用于`my_function`函数。这意味着当我们调用`my_function`时，实际上会调用`MeasureTime`的`__call__`方法，该方法会测量函数的执行时间并打印出结果。

希望这个示例可以帮助你理解类装饰器的工作原理！

import random class Path(): def __init__(self, path, cost): self.__path = path self.__cost = cost # 获取路径上最后一个节点(T) def getLastNode(self): return self.__path[-1] # 获取路径的只读属性 @property def path(self): #这个函数有什么用 return self.__path # 判断node是否为最后一个节点 def isLastNode(self, node): return node == self.getLastNode() # 增加节点和成本 def addNode(self, node, price): return Path(self.__path+[node], self.__cost+price) # 输出当前路径 def printPath(self): for n in self.__path: if self.isLastNode(n): print(n) else: print(n, end="-->") print("Cost is: "+str(self.__cost)) # 获取成本的只读属性 @property def travelCost(self): return self.__cost class DirectedGraph(): def __init__(self,d): self.__graph = d def __generatePath(self, graph, path, end, results, costIndex): current = path.getLastNode() if current == end: results.append(path) else: for n in graph[current]: if n not in path.path: self.__generatePath(graph, path.addNode(n, self.__graph[path.getLastNode()][n][costIndex]), end , results, costIndex) # 搜索start到end之间时间或空间的最短路径，并输出 def searchPath(self, start, end): self._results = [] self.__generatePath(self.__graph, Path([start], 0), end,self._results) self._results.sort(key=lambda x: len(x)) # 调用searchPath搜索start到end之间空间最短的路径，并输出 def searchMinPath(self, start, end): self.searchPath(start, end) print("共有{}条路径".format(len(self._results))) # 计算路径数 for path in self._results: #print(path) distance = 0 light_points=0 time = 0 for i in range(len(path) - 1): point1 = self.__graph[path[i]] point2 = point1[path[i + 1]] distance += point2[0] time += (point2[0]/point2[1]) light_points+=point2[2] path.append(distance) path.append(light_points)

这段代码定义了两个类：`Path`和`DirectedGraph`。其中，`Path`类用于表示图中的一个路径，`DirectedGraph`类用于表示有向图。

`Path`类有以下方法：

- `__init__(self, path, cost)`：类的构造函数，用于初始化路径和成本。
- `getLastNode(self)`：获取路径上最后一个节点。
- `path(self)`：获取路径的只读属性。
- `isLastNode(self, node)`：判断node是否为最后一个节点。
- `addNode(self, node, price)`：增加节点和成本。
- `printPath(self)`：输出当前路径。
- `travelCost(self)`：获取成本的只读属性。

`DirectedGraph`类有以下方法：

- `__init__(self,d)`：类的构造函数，用于初始化有向图。
- `__generatePath(self, graph, path, end, results, costIndex)`：生成从起点到终点的所有路径。
- `searchPath(self, start, end)`：搜索从起点到终点的所有路径，并将结果存储在`_results`列表中。
- `searchMinPath(self, start, end)`：搜索从起点到终点的所有路径，并输出最短路径的长度和路径上的节点。

在`searchMinPath`方法中，首先调用`searchPath`方法搜索从起点到终点的所有路径，并将结果存储在`_results`列表中。然后，对于每一条路径，遍历路径上相邻的两个节点，计算两个节点之间的距离、时间和灯光点数，并将这些信息存储在路径对象中。最后，输出所有路径的数量和最短路径的长度和路径上的节点。