python - 这个返回语句是什么意思？ Python

Question

我正在研究遗传算法，我找到了一个有效的代码，现在我试图理解，但我看到了这个返回语句:

return sum(1 for expected, actual in zip(target, guess)
  if expected == actual)

它有什么作用？

完整代码如下:

主要.py:

from population import *

while True:
    child = mutate(bestParent)
    childFitness = get_fitness(child)
    if bestFitness >= childFitness:
        continue
    print(child)
    if childFitness >= len(bestParent):
        break
    bestFitness = childFitness
    bestParent = child

人口.py:

import random

geneSet = " abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ!.,1234567890-_=+!@#$%^&*():'[]\""
target = input()

def generate_parent(length):
    genes = []
    while len(genes) < length:
        sampleSize = min(length - len(genes), len(geneSet))
        genes.extend(random.sample(geneSet, sampleSize))
    parent = ""
    for i in genes:
        parent += i
    return parent

def get_fitness(guess):
    return sum(1 for expected, actual in zip(target, guess)
        if expected == actual)

def mutate(parent):
    index = random.randrange(0, len(parent))
    childGenes = list(parent)
    newGene, alternate = random.sample(geneSet, 2)
    childGenes[index] = alternate \
        if newGene == childGenes[index] \
        else newGene

    child = ""
    for i in childGenes:
        child += i

    return child

def display(guess):
    timeDiff = datetime.datetime.now() - startTime
    fitness = get_fitness(guess)
    print(str(guess) + "\t" + str(fitness) + "\t" + str(timeDiff))

random.seed()
bestParent = generate_parent(len(target))
bestFitness = get_fitness(bestParent)
print(bestParent)

这是一个有效的遗传算法的完整代码。我修改了一些部分以使其对我来说更具可读性。

return 语句在 population.py 文件中，在 get_fitness 函数中。

Answer 1

让我们分解一下:

return sum(1 for expected, actual in zip(target, guess)
  if expected == actual)

可以写成:

total = 0
for i in range(len(target)):
    if target[i] == guess[i]:
        total = total + 1
return total

zip(a, b) 列出来自 a 和 b 的项目对，例如:

zip([1, 2, 3], ['a', 'b', 'c'])

产生 [(1, 'a'), (2, 'b'), (3, 'c')]。所以 zip(target, guess) 表达式返回一个列表，其中包含 target 的第一项和 guess 的第一项，然后是第二项来自 target，第二个来自 guess，依此类推。

for expected, actual in zip() 位从 zip() 的输出中解压值对，所以第一个对中的一个(来自 target)转到变量 expected，对中的第二个(来自 guess)转到变量 >实际。

1 ... if expected == actual 位表示“如果 expected 中的值，则为 zip() 中的每个项目发出值 1 等于 actual 中的值。

sum() 将 for 循环中 1 值的数量相加。

哒哒!现在您有了预期值和实际值相同的项目数。以这种方式编写它有几个原因:

1. 非常简洁但富有表现力。写了很多 Python 的人可以看一眼就明白了。
2. 它可能非常快，因为 Python 解释器正在处理循环、条件等，并且对 Python 解释器的改进可以使代码更快，而无需理解整个程序。基本上，您是在告诉 Python“我想完成这件事”，而不是“这里有 100 个小步骤来完成这件事”。