Генератор решений: Выбор случайного ответа | Рандомус

Содержание

Генератор ответов да/нет

Генератор ответов «Да» или «Нет» — один из самых лучших сервисов в интернете для тех людей, которые сомневаются в правильности поступка и колеблются при принятии решения. Главным отличием является тот факт, что эта программа выдает однозначные ответы — «Да» или «Нет». Для того, чтобы воспользоваться этим сервисом, нужно сосредоточить своем внимание, предельно точно сформулировать свой вопрос и записать его в поле «Введите вопрос» и нажать на кнопку «Узнать ответ».

Часть людей думает о том, что этот сервис является прообразом гадания «Орел или решка», который знаменит подкидыванием монеты. Человек загадывает какой-то вопрос и выбирает стороны монеты утверждениями: «Орел — Да» или «Решка — Нет». Если монета падает на сторону «орел», то ответ положительный. Если выпадает решка, то ответ отрицательный.

При использовании этим сервисом стоит избегать таких неоднозначных вопросов а-ля «Что делать?», «Как быть?», ведь программа выдает только однозначные ответы «Да» или «Нет». А если будет задан вопрос на неопределенную тематику — то ответ «да» или «нет» не удовлетворит любопытство.

Часто возникают проблемы при принятии сложных решений. Но этот генератор поможет снять груз ответственности с плечей того человека, которого интересует ответ. Этот сервис настроен так, что он выдает ответы несмотря на тему вопроса и когда тот был задан. Результат, который получается в итоге — является совершенно случайным и непредсказуемым.

Нужно помнить о том, что Генератор «Да» или «Нет» — это не гадание, которое максимально предсказывает дальнейшее будущее. Это скорее программа для принятия решений, основанная на случайности.

Также стоит обратить внимание на то, что задавая один и тот же вопрос несколько раз — можно получить разные ответы. Так что, если не нравится результат — стоит попробовать еще раз до удовлетворительного варианта.

Преимущества этого сервиса:

  • — хорошее и удобное меню с правильно подобранной цветовой гаммой
  • — большой объем символов для задаваемого вопроса
  • — быстрое реагирование сервиса
  • — полученную информацию можно распечатать или разместить в социальную сеть

Правила для лучшего использования этим сервисом:

  • — вопрос должен отвечать на утверждения «Да» или «Нет»
  • — не употребляйте ненормативную лексику в задаваемом вопросе.

Интересный факт о генераторе «Да» или «Нет». Подобный вариант генератора можно было увидеть в фильме «Трасса 60», в котором главный герой искал ответы на задаваемые ним вопросы

Ультра Генератор на любой вкус

Генератор подписей

Сгенерируй себе интересную подпись и сохрани на компьютер

Начать

Ultra ᐈ SpeedTest

Speedtest: Тест скорости Интернет соединения

Начать

Победитель в конкурсе Ютуб

Выбрать победителя ютуб

Начать

Победитель в конкурсе ВК

Конкурс Вк выбрать победителя

Начать

Скачать видео с Ютуб

Скачайте видео онлайн генератром

Начать

Генератор рифм

Сгенерируй рифмы для твоей учебы

Начать

Генератор паролей

Сгенерируй сложный пароль для отлиной защиты

Начать

Скачать видео с Facebook

Скачайте сколько желаете видео с FBdownloader онлайн

Начать

Генератор фактов

Интересные факты для твоего саморазвития

Начать

Генератор анекдотов

Сгенерируй анекдоты для себя и друзей

Начать

Генератор HTML цветов

Создай уникальный цвет для проекта

Начать

Генератор игральных карт

Сгенерируй игральные карты

Начать

Генератор имен и фамилий

Создай уникальные сочитания

Начать

Генератор комплиментов

Лучшие комплименты для твоей любимой

Начать

Жребий онлайн

Сгеренируй жребий

Начать

Генератор фильмов

Выбери интересный фильм для просмотра

Начать

Генератор броска монетки

Бросай монетку на удачу онлайн

Начать

Генератор броска кости

Бросай кости онлайн

Начать

Генератор да или нет

Сгенерируй ответ онлайн

Начать

Шар предсказаний онлайн

Сгенерируй предсказание

Начать

Разделить на группы

Разделить список на группы

Начать

Перемешать список

Перемешать список онлайн

Начать

Генератор QR кода

Сгенерируй данные в QR код

Начать

Номер в QR

Кодирует телефон в QR

Начать

SMS в QR код

Кодирует сообщение в QR код

Начать

Логин Skype в QR

Кодирует логин в QR

Начать

Email в QR

Сгенерируй Email в OR код

Начать

Vcard в QR код

Кодирует визитку в QR

Начать

Генератор чисел лотереи

Генерируй числа для лотереи онлайн

Начать

Генератор штрих кода

Генератор штрихкода

Начать

Генератор названий фирм

Создай уникальное название для фирмы

Начать

Генератор номеров кредиток

Делай номера Mastercard и Visa онлайн

Начать

Большие города

Генератор больших городов

Начать

Выбрать страну

Генератор всех стран для ткризма

Начать

Генератор стихов

Читай стихи и получай вдохновение

Начать

Калькулятор кредита Сбербанка

Кредитный калькулятор сбербанка

Начать

Генератор никнеймов

Сгенерируй интересный никнейм для своего профиля

Начать

Генератор слоганов

Создай свой слоган

Начать

Генератор загадок

Загадки с ответами

Начать

Генератор кличек животных

Сгеренируй кличку животного

Начать

Генератор тона

Частота тона Hz

Начать

Гадание на 36 картах

Гадание на картах онлайн

Начать

Генератор слов

Сгенерируй нужные слова для беседы

Начать

Генератор поз для секса

Сгеренируй позы для секса

Начать

Гадание на ромашке

Ромашка любит не любит

Начать

Генератор случайных чисел

Сгенерируй случайное число для своих нужд

Начать

Генератор цитат

Сгенерируй сколько нужно цитат онлайн

Начать

Наши онлайн генераторы помогут решить Вам много задач и при этом сохранят Ваше время. Будь то скачивание, гадание или генерация данных, мы со всем справимся!

Генератор готовых решений для управления НКО

«Генератор готовых решений для управления НКО» — это онлайн продукт – коллекция алгоритмов, шаблонов и чек-листов, которые помогут руководителям организаций и ресурсных центров, менеджерам проектов быстрее и эффективнее принимать решения в часто встречающихся ситуациях: организация мероприятий или процесса консультирования, работа с волонтерами, подсчеты и т.д. «Генератор» будет содержать набор модельных стратегий, таблицы для подсчетов бюджетов мероприятий и проектов. Материалы также будут доступны для скачивания.

Главная цель проекта – снизить издержки при принятии типовых решений в НКО. Набор готовых материалов, собранных в новом продукте, подойдет для сотрудников НКО, менеджеров и руководителей проектов, руководителей организаций и ресурсных центров.
Контент «Генератора» будет разделен на 2 части – для руководителей и менеджеров проектов/специалистов.

Первая часть включит набор технологий по работе с органами власти, управлению организацией, работе с партнерами, ведению бюджетно-фискальной и кадрово-организационной деятельности, комплекс корпоративной супервизии для выявления проблемы эмоционального выгорания.

Раздел для менеджеров и специалистов будет состоять из алгоритмов управления проектами, информационному сопровождению, практических руководств по организации и проведению мероприятий, работе с волонтерами, контрольно-надзорными органами и т.д.

В основе подготовленного контента будут лежать собственные разработки Центра ГРАНИ, созданные при работе с ресурсными центрами, СОНКО, при проведении публичных мероприятий, и выявленные в публичном доступе материалы, которые будут переработаны в практические руководства для НКО (с сохранением авторства разработчиков и со ссылкой на первоисточник).

Сейчас идет подготовка и сбор контента, работа с потенциальными пользователями разрабатываемого сервиса. Совсем скоро мы представим прототип продукта. Следите за новостями в социальных сетях https://vk.com/resheniya_nko и https://www.facebook.com/grany.center/

Проект «Генератор готовых решений для управления НКО» реализуется Центром ГРАНИ с использованием средств Фонда президентских грантов.

 

Генератор практических заданий для детей – программа онлайн – Развитие ребенка

Каждый родитель должен верить в успех своего ребенка, в его силы, в его потенциал. Проверять успехи своих детей в учебе, а также помочь лучше освоить и закрепить любой школьный предмет, каждый родитель может с помощью генератора практических заданий для детей. Он был создан с целью упрощения процесса выбора нужных материалов для обучения как дома, так и в детском саду, начальных классах в школе. Генератор практических заданий – отличный помощник для родителей, опекунов, учителей и воспитателей.

Что такое генератор практических заданий

Представьте себе ситуацию. Ваш ребенок скоро пойдет в школу или уже учится в начальном классе. Детей в этом классе немало, и учитель просто физически не сможет уделить всем должного внимания. Тут на помощь, как раз и приходит генератор заданий. На сайте Childdevelop легко можно получить такую возможность, как создание индивидуальных заданий для детей, подобрав нужную сложность заданий и их количество. В любой, необходимой теме: прописи, задания по математике, задачи с кроссвордами и т.д.

На нашем сайте Childdevelop находится автоматический генератор заданий для дошкольников и учеников начальных классов. В нем можно легко, самостоятельно сгенерировать задания любого уровня сложности в режиме онлайн.

Например, генератор математических заданий (вычитание, сложение, умножение, деление). Тут нужно всего лишь вести пример задания. Программа сама высчитает сложность и сгенерирует сколько угодно подобных, но разных (уникальных) примеров. Задания генерируются сразу на листе в клеточку, что дает дополнительную возможность ребенку учится выводить правильно цифры.

Генератор задач для прописей работает по такому же принципу. Распечатайте сколько угодно заданий, чтобы малыш учился выводить буквы.

Подобрав нужные задания, скачайте их у нас абсолютно бесплатно и распечатать у себя на принтере. По желанию, с готовыми ответами. Таким образом, нет нужды покупать дополнительные задачники и пособия, а также оплачивать услуги репетиторов. Потому что можно самостоятельно создавать задания для ребенка, помогая ему усилится в нужной теме.

Генератор практических заданий и преимущества его использования

Генератор практических заданий создан для:

1) Учителя дошкольных и начальных классов для которых действительно важно, чтоб их подопечные учились мыслить и считать в уме. Они могут создать задания для ребенка и не беспокоится, что ответы на них он спишет в решебнике.

2) Родителям, которые хотят, чтоб их дети лучше закрепляли полученные знания. Очень пригодится, если они решили отдать своего ребенка в школу с углубленным изучением предметов.

3) Учителям средних и старших классов.

Скачав задания с нашего сайта и занимаясь по ним с ребенком, мамы и папы получают отличную возможность быть уверенными в его будущем. А для учителей генератор практических заданий будет настоящей находкой и каждый урок будет разнообразным и интересным для детей.

Поиск генераторов истинных случайных чисел / Блог компании Mail.ru Group / Хабр

Знай себе числа генерируй на основе непредсказуемых данных физического мира — немудреная мысль эта преследует человека на протяжении всего пути современной криптографии. Псевдослучайные генераторы чисел (PRNG), основанные на одних лишь математических алгоритмах, предсказуемы или подвержены внешнему влиянию, поэтому аппаратные генераторы, использующие различные источники энтропии, считаются золотым стандартом безопасности.

Однако даже генераторы реальных случайных чисел (RNG), собирающие непредсказуемые данные физических явлений, имеют недостатки: они могут быть громоздкими, медленными и дорогостоящими в производстве. Нет никакой гарантии, что проприетарная система не открыта для спецслужб — поэтому разработчики FreeBSD, отказались от непосредственного использования аппаратных генераторов, встроенных в чипы Intel.

Эволюция методов шифрования повлекла за собой необходимость создать более совершенные генераторы — о них и пойдет сегодня речь.

100 лет назад для получения случайных чисел бросали игральные кубики, раздавали карты, собирали номера из шляпы. В 1927 году статистик Леонард Генри Калеб Типпетт опубликовал первую в мире «таблицу случайности» — 41 600 чисел — полученную путем сбора данных о площади английских церквей.

В 1955 году корпорация RAND опубликовала книгу, которая на долгие годы стала одним из главных источников данных о рандоме — «Миллион случайных цифр со стандартным отклонением 100 000». Возможно, книгу до сих пор никто не прочитал от корки до корки — почти весь ее текст состоит из пятизначных чисел.

С развитием компьютерной эры для RNG стали использовать осмысленные и неосмысленные действия пользователя: нажатия клавиш на клавиатуре, клики мышью и др. Впрочем, такой подход дает небольшую скорость получения случайных бит. Проблема и в том, что все происходящее внутри компьютера нельзя считать истинно случайным. Компьютеры с самого начала создавались так, чтобы быть предсказуемыми. Источники из окружающей среды — например, действия пользователя — тоже имеют свои пределы, хотя бы во времени.
Высокие требования к безопасности дали жизнь сразу нескольким новым взаимодополняющим подходам к генерации случайных чисел.


«Игрушечный» генератор

Фонд Electronic Frontier Foundation (EFF), занимающийся борьбой за общечеловеческие права в вопросах, связанных с новыми технологиями связи, предложил простой способ создания безопасных паролей, основанный на использовании физического генератора случайных чисел.

Способ действительно простой — в его основе игральные кости.

Бросаем пять игральных кубиков одновременно, и записываем получившиеся цифры. Допустим, кубики расположились слева направо так: 4, 3, 4, 6, 3. Открываем список EFF’s Long Wordlist, чтобы найти соответствующее слово рядом с 43463. Это слово «panoramic».

Процедура повторяется пять раз. В результате у нас получается что-то вроде panoramic nectar precut smith banana handclap — парольная фраза, которая имеет около 221 073 919 720 733 357 899 776 вариаций.

С помощью мнемоники фразу легко запомнить. С учетом наличия 2⁷⁷ альтернатив брутфорсом подобрать ваш пароль будет крайне сложно.


ChaosKey

Кейт Паккард, активный разработчик Debian, лидер проекта X.Org, создатель XRender, XComposite и XRandR, совместно с известным сторонником открытых данных, главой направления Linux-проектов Hewlett-Packard Бдейлом Гарби разработали недорогой, но надежный генератор случайных чисел ChaosKey.

Устройство с открытым исходным кодом ChaosKey 1.0 было представлено на конференции DeConf16 Debian. Цель разработки — добавить реальную энтропию генератору случайных чисел, обеспечить высокий уровень безопасности и снизить цену до минимума.

К ChaosKey невозможно получить удаленный доступ и нельзя перезаписать прошивку, даже когда устройство подключено по USB к компьютеру. Для этого вам необходимо получить физический доступ, вскрыть гаджет и соединить два контакта внутри.

Сам полнофункциональный RNG похож на маленькую флешку и занимает один USB-разъем. Конструкция платы минималистична — на ней фактически имеется только процессор и транзисторы для генерации шума. Скорость передачи случайных значений — около мегабайта в секунду.

И по поводу цены. Устройство можно заказать, но все схемы и прошивка выложены в открытый доступ — разработчики сами рекомендуют каждому создавать и совершенствовать ChaosKey.


Z1FFER

Еще один недорогой генератор случайных чисел с открытым исходным кодом, который придется по душе всем любителям DIY. Каждый может собрать и разобрать устройство, а также удостовериться, что в нем нет встроенных бэкдоров.

Z1FFER не является законченным продуктом и не поставляется с каким-либо ПО (авторы делятся лишь несколькими сценариями и инструкцией для начала работы). Он предназначен для работы на платформе arduino, однако не имеет подтвержденной надежности от взлома извне. Устройство в первую очередь для тех, кто хочет лично «пощупать» технологию генерации чисел с помощью железа.

Z1FFER использует тепловой шум от резистора, удваивая сигнал, что приводит к экспоненциальному росту сложности предсказания последовательности бит.


QRBG121

Грешно было бы не упомянуть в этой теме генератор случайных чисел QRBG121, который по неизвестной причине однажды стал маскотом одной из имиджборд рунета. QRBG121 (Quantum Random Bit Generator), возможно, действительно, у кого-то вызывает умиление, но самое интересное скрывается внутри коробочки.

Эффект случайности в устройстве зависит от квантового физического процесса фотонного излучения в полупроводниках и последующего обнаружения отдельных фотонов с помощью фотоэлектронного умножителя. В этом процессе фотоны обнаруживаются случайным образом, независимо друг от друга. Информация о синхронизации обнаруженных фотонов используется для генерации бит. Уникальной особенностью этого метода является то, что он использует только один детектор фотонов для получения как нулей, так и единиц.


Лава-лампы в Cloudflare

Компания CloudFlare, которая сама заявляет, что через ее сеть проходит «около 10 % мирового трафика», защищает интернет-проекты от DDoS-атак, но и ей самой нужна защита. Трафик, который проходит через сети CloudFlare, шифруется — и в этом помогает сотня разноцветных лава-ламп на «Стене Энтропии».

Лавовая лампа представляет собой стеклянную емкость, заполненную прозрачным маслом и полупрозрачным парафином. Расположенная в нижней части емкости лампочка накаливания нагревает и подсвечивает содержимое цилиндра, при этом происходит «лавообразное» перемещение парафина в масле. Парафин немного тяжелее масла, но при небольшом нагреве становится легче и всплывает.

За движением жидкостей наблюдают несколько камер, делающих моментальные фотоснимки. Снимки преобразовываются в числа, из которых потом генерируются ключи шифрования. За один кадр получается 16 384 бит энтропии.

В двух других офисах CloudFlare используются иные способы получать случайные значения. В Лондоне камера снимает движения трех хаотических маятников, а в Сингапуре поставили счетчик Гейгера, замеряющий показатели радиоактивного распада небольшого кусочка урана. В последнем случае уран используется в качестве «источника данных», поскольку для радиоактивного излучения характерна случайность каждого отдельного акта распада.

Все эти способы работы с данными привлекают внимание к деятельности компании, чья работа часто остается невидимой для обычных клиентов.


HotBits

HotBits — сайт, который предоставляет всем желающим истинные случайные числа, генерируемые с помощью счетчика Гейгера, регистрирующего ионизирующее излучение. Вы заполняете на сайте форму запроса с указанием количества случайных байт и выбираете предпочтительный способ получения данных. Предварительная заявка необходима, поскольку аппаратное обеспечение HotBits позволяет создавать данные со скромной скоростью около 100 байт в секунду.

После того, как случайные числа предоставляются клиенту, они немедленно удаляются из системы — одни и те же данные никогда не будут отправлены разным пользователям (если, конечно, вы доверяете HotBits).

Для получения еще большей надежности данных существует ресурс EntropyPool, который собирает и «миксует» случайные биты из разных источников, включая HotBits и random.org (этот ресурс, в свою очередь, «добывает» энтропию атмосферного радиошума). Люди, которые переживают за квантовую безопасность в максимальной степени, к вышеназванным ресурсам могут добавить онлайн-сервис Quantum Random Bit Generator.


Квантовые флуктуации вакуума


Схематическое представление пространственно-временных отклонений от уровня невозмущенных вакуумных флуктуаций электрического поля
Источник

Вакуум, вопреки названию («vacuus» — пустой), истинно пустым считать нельзя, поскольку в нем в силу принципа неопределенности Гейзенберга беспрестанно рождаются и умирают виртуальные частицы — происходят так называемые квантовые флуктуации, колебания уровня энергии в единице объема пространства-времени.

Канадские физики сконструировали быстрый и конструктивно простой генератор случайных чисел на базе вакуумных флуктуаций. Генератор состоит из импульсного лазера с высокой частотой излучения, среды с высоким коэффициентом преломления (алмаз) и детектора. Проходя через алмаз, каждый импульс на детекторе показывает разные характеристики, в зависимости от вакуумных флуктуаций поля, которые встретились на пути фотонов. В спектре рассеянного излучения на выходе появляются спектральные линии, которых нет в спектре первичного света, а из-за непредсказуемости вакуумных флуктуаций эти линии каждый раз отличаются непредсказуемым образом.

Физики говорят, что не существует даже концепции того, как теоретически можно было бы разработать устройство для предсказаний колебаний энергии появления и аннигиляции виртуальных частиц — это одно из самых случайных событий, которое мы наблюдаем во Вселенной.

Осталось сделать этот генератор достаточно компактным и дешевым, чтобы начать его массовое использование.


Сервер случайных чисел ANU Quantum

Альтернативный вариант, основанный на измерении квантовой флуктуации вакуума, предлагает сайт ANU Quantum. Случайные числа, выложенные в открытый доступ, генерируются в реальном времени в лаборатории Центра квантовых вычислений и коммуникационных технологий Университета Нового Южного Уэльса (Сидней, Австралия).

Измеряя колебания электромагнитного поля вакуума, ANU Quantum позволяет всем видеть, слушать или загружать случайные квантовые числа и оценивать в реальном времени качество генерируемых чисел.


Серийная квантовая случайность

Существует не так много компаний, создающих устройства QRNG (Quantum Random Number Generator). Лидером в этом направлении сейчас называют швейцарский стартап ID Quantique (IDQ), с 2001 года создающий коммерческие генераторы квантовых случайных чисел. IDQ предлагает множество форматов QRNG, как показано на изображении выше. Одно из самых популярных устройств компании — USB Quantum, генерирующее больше случайных чисел, чем вам, вероятно, может понадобиться в этой жизни.

Другая известная в этой области компания — QuintessenceLabs. В компании утверждают, что их версия QRNG-устройства настолько мощная, что эквивалентна 60 устройствам IDQ.

Компания ComScire на рынке QRNG-устройств представлена с 1994 года. На изображении выше представлен топовый источник случайных чисел, дающий поток данных из смешения различных типов транзисторных шумов со скоростью 128 Мбит/сек.


Генератор из углеродных нанотрубок

Существующие решения аппаратных и программных генераторов не особенно подходят для носимых устройств. В Northwestern предложили другой подход, сочетающий компактность с генерируемым тепловым шумом.

Исследователи построили генератор случайных чисел из статической ячейки памяти с произвольным доступом (SRAM), напечатанной специальными чернилами, содержащими полупроводниковые углеродные нанотрубки. Ячейка памяти использует флуктуации теплового шума для генерации случайных бит.

Генератор из углеродных нанотрубок можно напечатать на гибких пластиковых подложках, что позволяет интегрировать его в крошечные устройства гибкой электроники — носимые датчики, одноразовые этикетки, элементы умной одежды. Печать ячеек SRAM с нанотрубками относительно недорогой процесс, что позволяет использовать их в производстве бытовой электроники.


Генератор квантовых случайных чисел из смартфона

В 2014 году Женевский университет отметился устройством QRNG, которое использует восьмимегапиксельную камеру смартфона Nokia N9.

Камера смартфона подсчитывает количество фотонов, попадающих на каждый отдельный пиксель. Источником света выступает обычный светодиод. Работа камеры и светодиода регулируется так, чтобы каждый пиксель в 8 МП камере обнаруживал около 400 фотонов за короткое время. Число фотонов на всех пикселях преобразуется в последовательность случайных чисел со скоростью 1,25 Гбит/сек.

Такая скорость — не рекорд. Еще в 2011 году Intel показал, что их процессорный генератор создает поток случайных чисел со скоростью около 3 Гбит/сек. Однако все компоненты QRNG могут быть интегрированы на чипе стоимостью в несколько долларов и легко добавлены в любые портативные электронные устройства, включая смартфоны.


Истинная случайность

Имея так много источников данных, логично задаться вопросом: а как в действительности проверить случайность бит?

Национальный институт стандартов и технологий США предложил «Пакет статистических тестов для случайных и псевдослучайных генераторов чисел для криптографических приложений». В его состав входят 15 статистических тестов, целью которых является определение меры случайности бит, порожденных либо аппаратными, либо программными генераторами.

Одни из самых строгих статистических тестов предложил профессор Джордж Марсалья из Университета штата Флорида. «Тесты diehard» включают 17 различных проверок, некоторые из них требуют очень длинных последовательностей: минимум 268 мегабайт.

Случайность можно проверить с помощью библиотеки TestU01, представленной Пьером Л`Экуйе и Ричардом Симардом из Монреальского университета, включающей классические тесты и некоторые оригинальные, а также посредством общедоступной библиотеки SPRNG.

Еще один полезный сервис для количественного измерения случайности — http://www.fourmilab.ch/random.

И не будем забывать про самый главный критерий — каждый следующий бит в последовательности случайных данных должен быть предсказан с вероятностью, не превышающей вероятность встретить динозавра на улице 😉

разбор генераторов игровых уровней — Gamedev на DTF

Практические особенности разных алгоритмов.

Зачастую игры используют процедурную генерацию для создания разнообразного и неповторимого контента. Такой подход значительно увеличивает реиграбельность и позволяет пользователям находить что-то новое после многих часов прохождения.

Майк Кук, геймдизайнер и исследователь ИИ, на своём сайте опубликовал текст, в котором рассказал про разные алгоритмы для создания генераторов уровней. Особое внимание он уделил соотношению понятий «генеративное пространство» и «пространство возможностей». Мы выбрали главное из материала.

Можно представить, что существует огромная книга, в которой присутствуют скриншоты всех миров Minecraft. Каждый из них помечен случайным уникальным номером, который можно ввести в Minecraft, чтобы заставить его сгенерировать этот мир. На первой странице показан мир под номером 0, на следующей — под номером 1 и так далее.

Мировой генератор Minecraft содержит в общей сложности 2⁶⁴ случайных номера, что является по-настоящему огромным числом: это 18 446 744 073 709 551 616 миров, которые он может сгенерировать. При каждом нажатии на кнопку «Новый мир», выпадает один из номеров. Число 2⁶⁴ является размером генеративного пространства Minecraft — набора всех вещей, которые он может сгенерировать.

Теперь нужно представить абсолютно пустой мир Minecraft. В нём нет ничего, кроме слоя травы. Помимо того, что он довольно скучный, этот мир не является чем-то, что можно сгенерировать в Minecraft (без модификации). Его можно представить, описать, можно даже открыть Minecraft и создать его самостоятельно, но Minecraft не может его сгенерировать. Такого не может быть хотя бы из-за разных биомов, присутствующих в игре: так или иначе они будут встречаться в мире, сгенерированным стандартным способом.

Плоский травяной мир относится к возможному пространству Minecraft — совокупности всех возможных миров, которые можно представить или описать. Но плоский травяной мир не находится в генеративном пространстве Minecraft, потому что он не может быть сгенерирован игровым процедурным генератором.

Диаграмма выше даёт представление о том, как это выглядит. Всё в генеративном пространстве Minecraft также находится пространстве возможностей. Но не всё в пространстве возможностей находится в генеративном пространстве. Например, это касается плоского травяного мира. Но диаграмма не отражает реальный масштаб. Фактически, пространство возможностей Minecraft намного больше, чем его генеративное пространство.

Чтобы увидеть, насколько оно велико, нужно посчитать размер отдельного мира Minecraft. Объём — это ширина, умноженная на высоту, умноженная на глубину. Миры Minecraft по умолчанию имеют 256 тайлов в высоту и около 30 000 000 тайлов в любом направлении от начала.

256 x 60 000 000 x 60 000 000 = 921 600 000 000 000 000 блоков

Каждый из этих блоков может отличаться по типу: камень, трава, воздух, вода. Всего в Minecraft насчитывается 64 стандартных типов блоков. Формула для вычисления количества возможных миров — это число вариантов каждого блока, возведённое в степень количества блоков:

Все о выражениях-генераторах, генераторах списков, множеств и словарей / Хабр

Заключительная часть моего цикла, посещенного работе с коллекциями. Данная статья самостоятельная, может изучаться и без предварительного изучения предыдущих.

Эта статья глубже и детальней предыдущих и поэтому может быть интересна не только новичкам, но и достаточно опытным Python-разработчикам.

Будут рассмотрены: выражения-генераторы, генераторы списка, словаря и множества, вложенные генераторы (5 вариантов), работа с enumerate(), range().
А также: классификация и терминология, синтаксис, аналоги в виде циклов и примеры применения.

Я постарался рассмотреть тонкости и нюансы, которые освещаются далеко не во всех книгах и курсах, и, в том числе, отсутствуют в уже опубликованных на Habrahabr статьях на эту тему.

Оглавление:


1. Определения и классификация.
2. Синтаксис.
3. Аналоги в виде цикла for и в виде функций.
4. Выражения-генераторы.
5. Генерация стандартных коллекций.
6. Периодичность и частичный перебор.
7. Вложенные циклы и генераторы.
8. Использование range().
9. Приложение 1. Дополнительные примеры.
10. Приложение 2. Ссылки по теме.

1. Определения и классификация


1.1 Что и зачем

  • Генераторы выражений предназначены для компактного и удобного способа генерации коллекций элементов, а также преобразования одного типа коллекций в другой.
  • В процессе генерации или преобразования возможно применение условий и модификация элементов.
  • Генераторы выражений являются синтаксическим сахаром и не решают задач, которые нельзя было бы решить без их использования.

1.2 Преимущества использования генераторов выражений

  • Более короткий и удобный синтаксис, чем генерация в обычном цикле.
  • Более понятный и читаемый синтаксис чем функциональный аналог сочетающий одновременное применение функций map(), filter() и lambda.
  • В целом: быстрее набирать, легче читать, особенно когда подобных операций много в коде.

1.3 Классификация и особенности

Сразу скажу, что существует некоторая терминологическая путаница в русских названиях того, о чем мы будем говорить.

В данной статье используются следующие обозначения:

  • выражение-генератор (generator expression) — выражение в круглых скобках которое выдает создает на каждой итерации новый элемент по правилам.
  • генератор коллекции — обобщенное название для генератора списка (list comprehension), генератора словаря (dictionary comprehension) и генератора множества (set comprehension).


В отдельных местах, чтобы избежать нагромождения терминов, будет использоваться термин «генератор» без дополнительных уточнений.

2. Синтаксис


Для начала приведем иллюстрацию общего синтаксиса выражения-генератора.
Важно: этот синтаксис одинаков и для выражения-генератора и для всех трех типов генераторов коллекций, разница заключается, в каких скобках он будет заключен (смотрите предыдущую иллюстрацию).

Общие принципы важные для понимания:

  • Ввод — это итератор — это может быть функция-генератор, выражение-генератор, коллекция — любой объект поддерживающий итерацию по нему.
  • Условие — это фильтр при выполнении которого элемент пойдет в финальное выражение, если элемент ему не удовлетворяет, он будет пропущен.
  • Финальное выражение — преобразование каждого выбранного элемента перед его выводом или просто вывод без изменений.

2.1 Базовый синтаксис

list_a = [-2, -1, 0, 1, 2, 3, 4, 5]    # Пусть у нас есть исходный список
list_b = [x for x in list_a]           # Создадим новый список используя генератор списка
print(list_b)                          # [-2, -1, 0, 1, 2, 3, 4, 5]
print(list_a is list_b)                # False - это разные объекты!

По сути, ничего интересного тут не произошло, мы просто получили копию списка. Делать такие копии или просто перегонять коллекции из типа в тип с помощью генераторов особого смысла нет — это можно сделать значительно проще применив соответствующие методы или функции создания коллекций (рассматривались в первой статье цикла).

Мощь генераторов выражений заключается в том, что мы можем задавать условия для включения элемента в новую коллекцию и можем делать преобразование текущего элемента с помощью выражения или функции перед его выводом (включением в новую коллекцию).

2.2 Добавляем условие для фильтрации


Важно: Условие проверяется на каждой итерации, и только элементы ему удовлетворяющие идут в обработку в выражении.

Добавим в предыдущий пример условие — брать только четные элементы.

# if x % 2 == 0 - остаток от деления на 2 равен нулю - число четное
list_a = [-2, -1, 0, 1, 2, 3, 4, 5] 
list_b = [x for x in list_a if x % 2 == 0]
print(list_b)   # [-2, 0, 2, 4]

Мы можем использовать несколько условий, комбинируя их логическими операторами:
list_a = [-2, -1, 0, 1, 2, 3, 4, 5]
list_b = [x for x in list_a if x % 2 == 0 and x > 0]
# берем те x, которые одновременно четные и больше нуля
print(list_b)   # [2, 4]

2.3 Добавляем обработку элемента в выражении


Мы можем вставлять не сам текущий элемент, прошедший фильтр, а результат вычисления выражения с ним или результат его обработки функцией.

Важно: Выражение выполняется независимо на каждой итерации, обрабатывая каждый элемент индивидуально.

Например, можем посчитать квадраты значений каждого элемента:

list_a = [-2, -1, 0, 1, 2, 3, 4, 5]
list_b = [x**2 for x in list_a]
print(list_b)   # [4, 1, 0, 1, 4, 9, 16, 25]

Или посчитать длины строк c помощью функции len()
list_a = ['a', 'abc', 'abcde']
list_b = [len(x) for x in list_a]
print(list_b)   # [1, 3, 5]

2.4 Ветвление выражения


Обратите внимание: Мы можем использовать (начиная с Python 2.5) в выражении конструкцию if-else для ветвления финального выражения.

В таком случае:

  • Условия ветвления пишутся не после, а перед итератором.
  • В данном случае if-else это не фильтр перед выполнением выражения, а ветвление самого выражения, то есть переменная уже прошла фильтр, но в зависимости от условия может быть обработана по-разному!
list_a = [-2, -1, 0, 1, 2, 3, 4, 5]
list_b = [x if x < 0 else x**2 for x in list_a]
# Если x-отрицательное - берем x, в остальных случаях - берем квадрат x
print(list_b)   # [-2, -1, 0, 1, 4, 9, 16, 25]

Никто не запрещает комбинировать фильтрацию и ветвление:
list_a = [-2, -1, 0, 1, 2, 3, 4, 5]
list_b = [x**3 if x < 0 else x**2 for x in list_a if x % 2 == 0]
# вначале фильтр пропускает в выражение только четные значения
# после этого ветвление в выражении для отрицательных возводит в куб, а для остальных в квадрат
print(list_b)   # [-8, 0, 4, 16]

Этот же пример в виде цикла
list_a = [-2, -1, 0, 1, 2, 3, 4, 5]
list_b = []
for x in list_a:
    if x % 2 == 0:
        if x < 0:
            list_b.append(x ** 3)
        else:
            list_b.append(x ** 2)
print(list_b)   # [-8, 0, 4, 16]

2.5 Улучшаем читаемость


Не забываем, что в Python синтаксис позволяет использовать переносы строк внутри скобок. Используя эту возможность, можно сделать синтаксис генераторов выражений более легким для чтения:
numbers = range(10)

# Before
squared_evens = [n ** 2 for n in numbers if n % 2 == 0]

# After
squared_evens = [
    n ** 2
    for n in numbers
    if n % 2 == 0
]

3. Аналоги в виде цикла for и в виде функций


Как уже говорилось выше, задачи решаемые с помощью генераторов выражений можно решить и без них. Приведем другие подходы, которые могут быть использованы для решения тех же задач.

Для примера возьмем простую задачу — сделаем из списка чисел список квадратов четных чисел и решим ее с помощью трех разных подходов:

3.1 Решение с помощью генератора списка

numbers = range(10)
squared_evens = [n ** 2 for n in numbers if n % 2 == 0]
print(squared_evens)   # [0, 4, 16, 36, 64]

3.2. Решение c помощью цикла for


Важно: Каждый генератор выражений можно переписать в виде цикла for, но не каждый цикл for можно представить в виде такого выражения.
numbers = range(10)
squared_evens = []
for n in numbers:
    if n % 2 == 0:
        squared_evens.append(n ** 2)
print(squared_evens)   # [0, 4, 16, 36, 64]

В целом, для очень сложных и комплексных задач, решение в виде цикла может быть понятней и проще в поддержке и доработке. Для более простых задач, синтаксис выражения-генератора будет компактней и легче в чтении.

3.3. Решение с помощью функций.


Для начала, замечу, что выражение генераторы и генераторы коллекций — это тоже функциональный стиль, но более новый и предпочтительный.

Можно применять и более старые функциональные подходы для решения тех же задач, комбинируя map(), lambda и filter().

numbers = range(10)
squared_evens = map(lambda n: n ** 2, filter(lambda n: n % 2 == 0, numbers))
print(squared_evens)         # <map object at 0x7f661e5dba20>
print(list(squared_evens))   # [0, 4, 16, 36, 64]
# Примечание: в Python 2 в переменной squared_evens окажется сразу список, а в Python 3 «map object», который мы превращаем в список с помощью list()

Несмотря на то, что подобный пример вполне рабочий, читается он тяжело и использование синтаксиса генераторов выражений будет более предпочительным и понятным.

4. Выражения-генераторы


Выражения-генераторы (generator expressions) доступны, начиная с Python 2.4. Основное их отличие от генераторов коллекций в том, что они выдают элемент по-одному, не загружая в память сразу всю коллекцию.

UPD: Еще раз обратите внимание на этот момент: если мы создаем большую структуру данных без использования генератора, то она загружается в память целиком, соответственно, это увеличивает расход памяти Вашим приложением, а в крайних случаях памяти может просто не хватить и Ваше приложение «упадет» с MemoryError. В случае использования выражения-генератора, такого не происходит, так как элементы создаются по-одному, в момент обращения.

Пример выражения-генератора:

list_a = [-2, -1, 0, 1, 2, 3, 4, 5]
my_gen = (i for i in list_a)    # выражение-генератор
print(next(my_gen))     # -2 - получаем очередной элемент генератора
print(next(my_gen))     # -1 - получаем очередной элемент генератора

Особенности выражений-генераторов


  1. Генаратор нельзя писать без скобок — это синтаксическая ошибка.
    # my_gen = i for i in list_a      # SyntaxError: invalid syntax

  2. При передаче в функцию дополнительные скобки необязательны
    list_a = [-2, -1, 0, 1, 2, 3, 4, 5]
    my_sum = sum(i for i in list_a)
    # my_sum = sum((i for i in list_a))  # так тоже можно
    print(my_sum)   # 12

  3. Нельзя получить длину функцией len()
    # my_len = len(i for i in list_a)  # TypeError: object of type 'generator' has no len()

  4. Нельзя распечатать элементы функцией print()
    print(my_gen)   # <generator object <genexpr> at 0x7f162db32af0>
    

  5. Обратите внимание, что после прохождения по выражению-генератору оно остается пустым!
    list_a = [-2, -1, 0, 1, 2, 3, 4, 5]
    my_gen = (i for i in list_a)
    print(sum(my_gen))  # 12
    print(sum(my_gen))  # 0

  6. Выражение-генератор может быть бесконечным.
    import itertools
    inf_gen = (x for x in itertools.count())  # бесконечный генератор от 0 to бесконечности!
    Будьте осторожны в работе с такими генераторами, так как при не правильном использовании «эффект» будет как от бесконечного цикла.
  7. К выражению-генератору не применимы срезы!
    list_a = [-2, -1, 0, 1, 2, 3, 4, 5]
    my_gen = (i for i in list_a)
    my_gen_sliced = my_gen[1:3]
    # TypeError: 'generator' object is not subscriptable

  8. Из генератора легко получать нужную коллекцию. Это подробно рассматривается в следующей главе.

5. Генерация стандартных коллекций


5.1 Создание коллекций из выражения-генератора


Создание коллекций из выражения-генератора с помощью функций list(), tuple(), set(), frozenset()

Примечание: Так можно создать и неизменное множество и кортеж, так как неизменными они станет уже после генерации.

Внимание: Для строки такой способ не работает! Синтаксис создания генератора словаря таким образом имеет свои особенности, он рассмотрен в следующем под-разделе.

  1. Передачей готового выражения-генератора присвоенного переменной в функцию создания коллекции.
    list_a = [-2, -1, 0, 1, 2, 3, 4, 5]
    my_gen = (i for i in list_a)   # выражение-генератор
    my_list = list(my_gen) 
    print(my_list)          # [-2, -1, 0, 1, 2, 3, 4, 5]

  2. Написание выражения-генератора сразу внутри скобок вызываемой функции создания коллекции.
    list_a = [-2, -1, 0, 1, 2, 3, 4, 5]
    my_list = list(i for i in list_a)
    print(my_list)          # [-2, -1, 0, 1, 2, 3, 4, 5]

    То же самое для кортежа, множества и неизменного множества
    # кортеж
    my_tuple = tuple(i for i in list_a)
    print(my_tuple)         # (-2, -1, 0, 1, 2, 3, 4, 5)
    
    # множество
    my_set = set(i for i in list_a)
    print(my_set)           # {0, 1, 2, 3, 4, 5, -1, -2}
    
    # неизменное множество
    my_frozenset = frozenset(i for i in list_a)
    print(my_frozenset)     # frozenset({0, 1, 2, 3, 4, 5, -1, -2})

5.2 Специальный синтаксис генераторов коллекций


В отличии от выражения-генератора, которое выдает значение по-одному, не загружая всю коллекцию в память, при использовании генераторов коллекций, коллекция генерируется сразу целиком.

Соответственно, вместо особенности выражений-генераторов перечисленных выше, такая коллекция будет обладать всеми стандартными свойствами характерными для коллекции данного типа.

Обратите внимание, что для генерации множества и словаря используются одинаковые скобки, разница в том, что у словаря указывается двойной элемент ключ: значение.

  1. Генератор списка (list comprehension)
    list_a = [-2, -1, 0, 1, 2, 3, 4, 5]
    my_list = [i for i in list_a]
    print(my_list)          # [-2, -1, 0, 1, 2, 3, 4, 5]

    Не пишите круглые скобки в квадратных!
    list_a = [-2, -1, 0, 1, 2, 3, 4, 5]
    my_list = [(i for i in list_a)]
    print(my_list)          # [<generator object <genexpr> at 0x7fb81103bf68>]

  2. Генератор множества (set comprehension)
    list_a = [-2, -1, 0, 1, 2, 3, 4, 5]
    my_set= {i for i in list_a}
    print(my_set)       # {0, 1, 2, 3, 4, 5, -1, -2} - порядок случаен

  3. Генератор словаря (dictionary comprehension)
    переворачивание словаря
    dict_abc = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 3}
    dict_123 = {v: k for k, v in dict_abc.items()}
    print(dict_123)  # {1: 'a', 2: 'b', 3: 'd'}
                     # Обратите внимание, мы потеряли "с"! Так как значения были одинаковы, 
                     # то когда они стали ключами, только последнее значение сохранилось.

    Словарь из списка:
    list_a = [-2, -1, 0, 1, 2, 3, 4, 5]
    dict_a = {x: x**2 for x in list_a}
    print(dict_a)   # {0: 0, 1: 1, 2: 4, 3: 9, 4: 16, -2: 4, -1: 1, 5: 25}

    Важно! Такой синтаксис создания словаря работает только в фигурных скобках, выражение-генератор так создать нельзя, для этого используется немного другой синтаксис (благодарю longclaps за подсказку в комментариях):
    # dict_gen = (x: x**2 for x in list_a)      # SyntaxError: invalid syntax
    dict_gen = ((x, x ** 2) for x in list_a)    # Корректный вариант генератора-выражения для словаря
    # dict_a = dict(x: x**2 for x in list_a)    # SyntaxError: invalid syntax
    dict_a = dict((x, x ** 2) for x in list_a)  # Корректный вариант синтаксиса от @longclaps

5.3 Генерация строк


Для создания строки вместо синтаксиса выражений-генераторов используется метод строки .join(), которому в качестве аргументов можно передать выражение генератор.
Обратите внимание: элементы коллекции для объединения в строку должны быть строками!
list_a = [-2, -1, 0, 1, 2, 3, 4, 5]
# используем генератор прямо в .join() одновременно приводя элементы к строковому типу
my_str = ''.join(str(x) for x in list_a)
print(my_str)  # -2-1012345

6. Периодичность и частичный перебор


6.1 Работа с enumerate()


Иногда в условиях задачи в условии-фильтре нужна не проверка значения текущего элемента, а проверка на определенную периодичность, то есть, например, нужно брать каждый третий элемент.

Для подобных задач можно использовать функцию enumerate(), задающую счетчик при обходе итератора в цикле:

for i, x in enumerate(iterable)
здесь x — текущий элемент i — его порядковый номер, начиная с нуля

Проиллюстрируем работу с индексами:

list_a = [-2, -1, 0, 1, 2, 3, 4, 5]
list_d = [(i, x) for i, x in enumerate(list_a)]
print(list_d)   # [(0, -2), (1, -1), (2, 0), (3, 1), (4, 2), (5, 3), (6, 4), (7, 5)]

Теперь попробуем решить реальную задачу — выберем в генераторе списка каждый третий элемент из исходного списка:
list_a = [-2, -1, 0, 1, 2, 3, 4, 5]
list_e = [x for i, x in enumerate(list_a, 1) if i % 3 == 0]
print(list_e)   # [0, 3]

Важные особенности работы функции enumerate():

  1. Возможны два варианта вызова функции enumerate():
    • enumerate(iterator) без второго параметра считает с 0.
    • enumerate(iterator, start) — начинает считать с значения start. Удобно, например, если нам надо считать с 1, а не 0.

  2. enumerate() возвращает кортеж из порядкового номера и значения текущего элемента итератора. Кортеж в выражении-генераторе результате можно получить двумя способами:
    • (i, j) for i, j in enumerate(iterator) — скобки в первой паре нужны!
    • pair for pair in enumerate(mylist) — мы работаем сразу с парой

  3. Индексы считаются для всех обработанных элементов, без учета прошли они в дальнейшем условие или нет!
    first_ten_even = [(i, x) for i, x in enumerate(range(10)) if x % 2 == 0]
    print(first_ten_even)   # [(0, 0), (2, 2), (4, 4), (6, 6), (8, 8)]

  4. Функция enumerate() не обращается к каким-то внутренним атрибутам коллекции, а просто реализует счетчик обработанных элементов, поэтому ничего не мешает ее использовать для неупорядоченных коллекций не имеющих индексации.
  5. Если мы ограничиваем количество элементов включенных в результат по enumerate() счетчику (например if i < 10), то итератор будет все равно обработан целиком, что в случае огромной коллекции будет очень ресурс-затратно. Решение этой проблемы рассматривается ниже в под-разделе «Перебор части итерируемого».

6.2 Перебор части итерируемого.


Иногда бывает задача из очень большой коллекции или даже бесконечного генератора получить выборку первых нескольких элементов, удовлетворяющих условию.

Если мы используем обычное генераторное выражение с условием ограничением по enumerate() индексу или срез полученной результирующей коллекции, то нам в любом случае придется пройти всю огромную коллекцию и потратить на это уйму компьютерных ресурсов.

Выходом может быть использование функции islice() из пакета itertools.

import itertools
first_ten = (itertools.islice((x for x in range(1000000000) if x % 2 == 0), 10))
print(list(first_ten))  # [0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18]

Для сомневающихся: проверяем время выполнения
import time
import itertools

# На генераторе с малым количеством элементов
start_time = time.time()
first_ten = (itertools.islice((x for x in range(100) if x % 2 == 0), 10))
print(list(first_ten))  # [0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18]
elapsed_time = time.time() - start_time
print(elapsed_time)  # 3.409385681152344e-05

# На генераторе с огромным количеством элементов
start_time = time.time()
first_ten = (itertools.islice((x for x in range(100000000) if x % 2 == 0), 10))
print(list(first_ten))  # [0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18]
elapsed_time = time.time() - start_time
print(elapsed_time)  # 1.1205673217773438e-05

# То есть максимальное количество элементов в генераторе range() мы увеличили на 6 порядков, 
# а время исполнения осталось того же порядка

7. Вложенные циклы и генераторы


Рассмотрим более комплексные варианты, когда у нас циклы или сами выражения-генераторы являются вложенными. Тут возможны несколько вариантов, со своими особенностями и сферой применения, чтобы не возникало путаницы, рассмотрим их по-отдельности, а после приведем общую схему.

7.1 Вложенные циклы


В результате генерации получаем одномерную структуру.

Важно! При работае с вложенными циклами внутри генератора выражений порядок следования инструкций for in будет такой же (слева-направо), как и в аналогичном решении без генератора, только на циклах (сверху-вниз)! Тоже справедливо и при более глубоких уровнях вложенности.

7.1.1 Вложенные циклы for где циклы идут по независимым итераторам


Общий синтаксис: [expression for x in iter1 for y in iter2]
Применение: генерируем одномерную структуру, используя данные из двух итераторов.

Например, создадим словарь, используя кортежи координат как ключи, заполнив для начала его значения нулями.

rows = 1, 2, 3
cols = 'a', 'b'
my_dict = {(col, row): 0 for row in rows for col in cols}
print(my_dict)  # {('a', 1): 0, ('b', 2): 0, ('b', 3): 0, ('b', 1): 0, ('a', 3): 0, ('a', 2): 0}

Дальше можем задавать новые значения или получать их
my_dict['b', 2] = 10   # задаем значение по координатному ключу-кортежу
print(my_dict['b', 2])   # 10 - получаем значение по координатному ключу-кортежу

Тоже можно сделать и с дополнительными условиями-фильтрами в каждом цикле:
rows = 1, 2, 3, -4, -5
cols = 'a', 'b', 'abc'
# Для наглядности разнесем на несколько строк
my_dict = {
    (col, row): 0  # каждый элемент состоит из ключа-кортежа и нулевого знаечния
    for row in rows if row > 0   # Только положительные значения
    for col in cols if len(col) == 1  # Только односимвольные
    }
print(my_dict)  # {('a', 1): 0, ('b', 2): 0, ('b', 3): 0, ('b', 1): 0, ('a', 3): 0, ('a', 2): 0}

Эта же задача решенная с помощью цикла
rows = 1, 2, 3, -4, -5
cols = 'a', 'b', 'abc'
my_dict = {}
for row in rows:
    if row > 0:
        for col in cols:
            if len(col) == 1:
                my_dict[col, row] = 0
print(my_dict)  # {('a', 1): 0, ('b', 2): 0, ('b', 3): 0, ('b', 1): 0, ('a', 3): 0, ('a', 2): 0}

7.1.2 Вложенные циклы for где внутренний цикл идет по результату внешнего цикла


Общий синтаксис: [expression for x in iterator for y in x].

Применение: Стандартный подход, когда нам надо обходить двумерную структуру данных, превращая ее в «плоскую» одномерную. В данном случае, мы во внешнем цикле проходим по строкам, а во внутреннем по элементам каждой строки нашей двумерной структуры.

Допустим у нас есть двумерная матрица — список списков. И мы желаем преобразовать ее в плоский одномерный список.

matrix = [[0, 1, 2, 3],
          [10, 11, 12, 13],
          [20, 21, 22, 23]]

# Решение с помощью генератора списка:
flattened = [n for row in matrix for n in row]
print(flattened)    # [0, 1, 2, 3, 10, 11, 12, 13, 20, 21, 22, 23]

Таже задача, решенная с помощью вложенных циклов
flattened = []
for row in matrix:
    for n in row:
        flattened.append(n)
print(flattened)

UPD:Изящные решения из комментариев
import itertools
flattened = list(itertools.chain.from_iterable(matrix))  # от @iMrDron
# Данный подходнамного быстрее генератора списков 
# и рекомендован к использованию для подобных задач.

flattened = sum(a, [])  # от @YuriM1983
# sum(a, []) имеет квадратическую сложность(O(n^2)) 
# и потому совсем не рекомендуется к использованию для таких целей

7.2 Вложенные генераторы


Вложенными могут быть не только циклы for внутри выражения-генератора, но и сами генераторы.
Такой подход применяется когда нам надо строить двумерную структуру.

Важно!: В отличии от примеров выше с вложенными циклами, для вложенных генераторов, вначале обрабатывается внешний генератор, потом внутренний, то есть порядок идет справа-налево.

Ниже рассмотрим два варианта подобного использования.

7.2.1 — Вложенный генератор внутри генератора — двумерная из двух одномерных


Общий синтаксис: [[expression for y in iter2] for x in iter1]
Применение: генерируем двумерную структуру, используя данные из двух одномерных итераторов.

Для примера создадим матрицу из 5 столбцов и 3 строк и заполним ее нулями:

w, h = 5, 3  # зададим ширину и высотку матрицы
matrix = [[0 for x in range(w)] for y in range(h)]
print(matrix)   # [[0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0]]

Создание этой же матрицы двумя вложенными циклами — обратите внимание на порядок вложения
matrix = []
for y in range(h):
    new_row = []
    for x in range(w):
        new_row.append(0)
    matrix.append(new_row)
print(matrix)   # [[0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0]]

Примечание: После создания можем работать с матрицей как с обычным двумерным массивом
# теперь можно добавлять значения по координатам (координаты - индексы в списке списков)
matrix[0][0] = 1
matrix[1][3] = 3
print(matrix)   # [[1, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 3, 0], [0, 0, 0, 0, 0]]

# Получаем значение по произвольным координатам
x, y = 1, 3
print(matrix[x][y])  # 3

7.2.2 — Вложенный генератор внутри генератора — двумерная из двумерной


Общий синтаксис: [[expression for y in x] for x in iterator]
Применение: Обходим двумерную структуру данных, сохраняя результат в другую двумерную структуру.

Возьмем матрицу:

matrix = [[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12]]

Возведем каждый элемент матрицы в квадрат:
squared = [[cell**2 for cell in row] for row in matrix]
print(squared)    # [[1, 4, 9, 16], [25, 36, 49, 64], [81, 100, 121, 144]]

Эта же операция в виде вложенных циклов
squared = []
for row in matrix:
    new_row = []
    for cell in row:
        new_row.append(cell**2)
    squared.append(new_row)
print(squared)    # [[1, 4, 9, 16], [25, 36, 49, 64], [81, 100, 121, 144]]

Обобщим все вышеперечисленные варианты в одной схеме (полный размер по клику):

7.3 — Генератор итерирующийся по генератору


Так как любой генератор может использоваться как итератор в цикле for, это так же можно использовать и для создания генератора по генератору.
При этом синтаксически это может записываться в два выражения или объединяться во вложенный генератор.

Проиллюстрирую и такую возможность.
Допустим у нас есть два таких генератора списков:

list_a = [x for x in range(-2, 4)]    # Так сделано для дальнейшего примера синтаксиса, 
                                      # конечно в подобной задаче досточно только range(-2, 4)
list_b = [x**2 for x in list_a]

Тоже самое можно записать и в одно выражение, подставив вместо list_a его генератор списка:
list_c = [x**2 for x in [x for x in range(-2, 4)]]
print(list_c)  # [4, 1, 0, 1, 4, 9]

UPD от longclaps: Преимущество от комбинирования генераторов на примере сложной функции f(x) = u(v(x))
list_c = [t + t ** 2  for t in (x ** 3 + x ** 4 for x in range(-2, 4))]

8. Использование range()


Говоря о способах генерации коллекций, нельзя обойти вниманием простую и очень удобную функцию range(), которая предназначена для создания арифметических последовательностей.
Особенности функции range():

  • Наиболее часто функция range() применяется для запуска цикла for нужное количество раз. Например, смотрите генерацию матрицы в примерах выше.
  • В Python 3 range() возвращает генератор, который при каждом к нему обращении выдает очередной элемент.
  • Исполльзуемые параметры аналогичны таковым в срезах (кроме первого примера с одним параметром):
    • range(stop) — в данном случае с 0 до stop-1;
    • range(start, stop) — Аналогично примеру выше, но можно задать начало отличное от нуля, можно и отрицательное;
    • range(start, stop, step) — Добавляем параметр шага, который может быть отрицательным, тогда перебор в обратном порядке.

  • В Python 2 были 2 функции:
    • range(…) которая аналогична выражению list(range(…)) в Python 3 — то есть она выдавала не итератор, а сразу готовый список. То есть все проблемы возможной нехватки памяти, описанные в разделе 4 актуальны, и использовать ее в Python 2 надо очень аккуратно!
    • xrange(…) — которая работала аналогично range(…) в Python 3 и из 3 версии была исключена.

Примеры использования:
print(list(range(5)))           # [0, 1, 2, 3, 4]
print(list(range(-2, 5)))       # [-2, -1, 0, 1, 2, 3, 4]
print(list(range(5, -2, -2)))   # [5, 3, 1, -1]

9. Приложение 1. Дополнительные примеры


9.1 Последовательный проход по нескольким спискам
import itertools
l1 = [1,2,3]
l2 = [10,20,30]
result = [l*2 for l in itertools.chain(l1, l2)]
print(result)   # [2, 4, 6, 20, 40, 60]

9.2 Транспозиция матрицы
(Преобразование матрицы, когда строки меняются местами со столбцами).

Возьмем матрицу.

matrix = [[1, 2, 3, 4],
          [5, 6, 7, 8],
          [9, 10, 11, 12]]

Сделаем ее транспозицию с помощью генератора выражений:
transposed = [[row[i] for row in matrix] for i in range(len(matrix[0]))]
print(transposed)  # [[1, 5, 9], [2, 6, 10], [3, 7, 11], [4, 8, 12]]

Эта же транспозиция матрицы в виде цикла
transposed = []
for i in range(len(matrix[0])):
    new_row = []
    for row in matrix:
        new_row.append(row[i])
    transposed.append(new_row)
print(transposed)  # [[1, 5, 9], [2, 6, 10], [3, 7, 11], [4, 8, 12]]

И немного черной магии от @longclaps
transposed = list(map(list, zip(*matrix)))
print(transposed)  # [[1, 5, 9], [2, 6, 10], [3, 7, 11], [4, 8, 12]]

9.3 Задача выбора только рабочих дней
# Формируем список дней от 1 до 31 с которым будем работать
days = [d for d in range(1, 32)]

# Делим список дней на недели
weeks = [days[i:i+7] for i in range(0, len(days), 7)]
print(weeks)   # [[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7], [8, 9, 10, 11, 12, 13, 14], [15, 16, 17, 18, 19, 20, 21], [22, 23, 24, 25, 26, 27, 28], [29, 30, 31]]

# Выбираем в каждой неделе только первые 5 рабочих дней, отбрасывая остальные
work_weeks = [week[0:5] for week in weeks]
print(work_weeks)   # [[1, 2, 3, 4, 5], [8, 9, 10, 11, 12], [15, 16, 17, 18, 19], [22, 23, 24, 25, 26], [29, 30, 31]]

# Если нужно одним списком дней - можно объединить
wdays = [item for sublist in work_weeks for item in sublist]
print(wdays)   # [1, 2, 3, 4, 5, 8, 9, 10, 11, 12, 15, 16, 17, 18, 19, 22, 23, 24, 25, 26, 29, 30, 31]

Можно убрать выходные еще более изящно, используя только индексы
# Формируем список дней от 1 до 31 с которым будем работать
days = [d for d in range(1, 32)]

wdays6 = [wd for (i, wd) in enumerate(days, 1) if i % 7 != 0]  # Удаляем каждый 7-й день
# Удаляем каждый 6 день в оставшихся после первого удаления:
wdays5 = [wd for (i, wd) in enumerate(wdays6, 1) if i % 6 != 0]

print(wdays5)
# [1, 2, 3, 4, 5, 8, 9, 10, 11, 12, 15, 16, 17, 18, 19, 22, 23, 24, 25, 26, 29, 30, 31]

# Обратите внимание, что просто объединить два условия в одном if не получится,
# как минимум потому, что 12-й день делится на 6, но не выпадает на последний 2 дня недели!

# Шикарное короткое решение от @sophist:
days = [d + 1 for d in range(31) if d % 7 < 5]

10. Приложение 2. Ссылки по теме


  1. Хорошая англоязычная статья с детальным объяснением что такое генераторы и итераторыИллюстрация из статьи:

  2. Если у Вас есть сложности с пониманием логики работы с генераторными выражениями, посмотрите интересную англоязычную статью, где проводятся аналогии между генераторными выражениями и работой с SQL и таблицами Excel.Например так:
    squared_evens = [n ** 2              # SELECT
                    for n in numbers    # FROM
                    if n % 2 == 0]      # WHERE

  3. UPD от fireSparrow: Существуюет расширение Python — PythonQL, позволяющее работать с базами данных в стиле генераторов коллекций.
  4. Иллюстрированная статья на английском, довольно наглядно показывает синтаксис генераторных выражений.
  5. Если требуются дополнительные примеры по теме вложенных генераторных выражений (статья на английском).


Приглашаю к обсуждению:

  • Если я где-то допустил неточность или не учёл что-то важное — пишите в комментариях, важные комментарии будут позже добавлены в статью с указанием вашего авторства.
  • Если какие-то моменты не понятны и требуется уточнение — пишите ваши вопросы в комментариях — или я или другие читатели дадут ответ, а дельные вопросы с ответами будут позже добавлены в статью.

Устройство для принятия случайных решений — упрощение процесса принятия решений: устройство для принятия случайных решений





Совместное использование заботы и помогает нам двигаться вперед!
Верните меня в приложение RDM!

Устройство принятия случайных решений — быстрые и легкие решения!

Приложения для принятия решений

появились со времен простых кнопок Да и Нет , подбрасывает монеты и прядильных колес . С момента своего создания в 2014 году наше простое в использовании приложение для принятия случайных решений (мы с любовью называем его RDM-приложением) стало популярным и сегодня используется людьми со всего мира, чтобы делать самые разные повседневные выборы.

Вдохновением для разработки нашего приложения послужила необходимость создать инструмент для людей, страдающих децидофобией . Мы хотели создать что-то, что позволило бы людям быстро принимать простые решения путем случайной генерации выбора из набора определяемых пользователем вариантов выбора. Этот инструмент позволит им жить более эффективно.

Конечно, они могли бы прекрасно справиться с приложением подбрасывания монеты или Да Нет, кнопка , но что, если бы было более двух вариантов выбора? Нам нужно было что-то лучшее, что работало бы в более сложных ситуациях.

Децидофобия.

Децидофобия — это реальный страх принятия решений или выбора. Конечно, это очень экстремальное состояние, которого у вас, вероятно, нет … по крайней мере, не все время. Понимаете — реальность, которую мы должны принять, такова, что многим из нас трудно принимать решения в какой-то момент нашей жизни или в другой. Независимо от того, насколько вы образованны, волевы, практичны, прагматичны, умны, холодны и / или расчетливы, в какой-то случайный момент времени в прошлом вы УВЕРЕННЫ в принятии решения.

Но это не проблема! В конце концов, не проблема подумать, прежде чем прыгнуть, и мужчина / женщина, которые колеблются, не всегда теряются.

Проблема в страхе, который возникает из-за необходимости принимать какие-то решения. Тревога решения реальна для многих людей. Решения и сделанный выбор формируют наше будущее, но часто принимаются на основе уроков, извлеченных в прошлом. Часто говорят, что нужно учиться на своих ошибках (или, что еще лучше, на чужих ошибках!), И что нельзя также допустить повторения плохой истории — однако обстоятельства прошлого, настоящего и будущего вполне могут быть очень разными.Например, было бы отличной идеей продолжить карьеру в нефтегазовой отрасли в 2010 году, но пожалейте только что окончившего дурака, который пытается прорваться на этот рынок в 2017 году.

Но что, если вы уже приняли это решение и, таким образом, сегодня оказались без работы и по носу в долгах? Не ругайте себя за это. Стоп. Переоцените варианты, а затем сделайте следующий лучший ход, основываясь на информации, которую вы теперь знаете. Я знаю, что это то, что вы делали в прошлом, и, возможно, это не сработало очень хорошо, но я уверен, что у вас это срабатывало большую часть времени, только не всегда .На самом деле, конечно, не всегда. Чтобы это работало ВСЕГДА, вам нужно быть каким-то пророком. Тогда вам бы не пришлось быть на этом сайте, не так ли?

Так почему же некоторые люди все время принимают правильные решения? Верите вы или нет, но они, вероятно, использовали тот же метод принятия решений, что и вы — они приняли лучшее решение, какое могли, на основе того, что им было известно в то время.

Они просто лучше знали во время принятия решений и действий, которые они предприняли.

Но, возможно, вы думаете, что вы лягушка в колодце, который слишком мало знает. Но вы по-прежнему хотите принимать лучшие решения? Я слышу тебя. Я тоже. На самом деле, мы все тоже.

Итак, вы должны найти время, чтобы подготовиться к следующему шагу.

Не полагайтесь просто на информацию, которую вы знаете сейчас, или ошибки, которые вы совершили в прошлом, или ошибки, которые сделал кто-то другой. Выйдите и узнайте больше об окружающем мире.Узнайте, каков финансовый цикл нефтегазовой отрасли, и где он находится сейчас и где он, вероятно, будет, когда вы начнете работать, до вашего следующего большого экзотического приключенческого отпуска, проверьте отзывы о поездках уважаемых консультантов по путешествиям, прежде чем бронировать рейс в глуши, или корчитесь от артиллерийского огня, или поговорите с консультантом, прежде чем действительно решите, действительно ли вы действительно хотите развестись со своей не очень лучшей половиной или нет, потому что, возможно, не очень лучшая половина — не ваш партнер.

В наши дни — для людей, которые живут в развитых странах, и для многих, кто живет в развивающихся странах… невозможность получить информацию, необходимую для принятия решения, на самом деле не является хорошим оправданием. Вы буквально могли бы построить космический корабль, чтобы улететь с этой планеты, используя информацию, которую вы можете бесплатно найти в Интернете (я не пробовал, я уверен, что это возможно, но, может быть, я немного преувеличиваю — я просто пытаясь донести мысль.)

А пока мы на сайте www.randomdecisionmaker.com рады видеть вас здесь, использовать наше приложение и, надеюсь, поделиться с друзьями, вашими врагами и незнакомцами, насколько оно круто.

Да благословит тебя Бог, друг мой.

Хватит болтать! Верните меня в приложение RDM

Illustration shows how several choices get fed into a robot algorithm that spits out a single decision as return

Схема дизайна нашего приложения.

Как пользоваться этим (простым!) Приложением для выбора

Существует множество различных способов использования этого приложения:

Расширенный Да Нет Кнопка:

Да и Нет, кнопка и подбрасывание монеты приложений давно и давно являются фаворитом среди пользователей приложений.Все, что вам нужно сделать, это ввести «Да» в качестве одного варианта и «Нет» в качестве другого варианта в параметры RDM, и у вас будет собственное приложение Да Нет, кнопка . Вы также можете сделать еще один шаг, взвесив результат, если хотите. Например, если вы хотите уменьшить вероятность появления ответа «Да», вы можете включить два варианта «Нет» вместо одного.

Генератор случайных имен:

Как часто вам приходилось произвольно генерировать имена для своего новорожденного ребенка? Я почти никогда не уверен, но если вам действительно нужно такое приложение, вы можете попробовать огромную коллекцию приложений «Детские имена» — есть много генераторов случайных имен для мальчиков и девочек и множество других генераторы случайных вещей онлайн. Но мы держим пари, что в конечном итоге вы сузите свой выбор до нескольких вариантов, из которых вы не смогли бы выбрать один! Вот и мы. В нашем приложении вы можете ввести имена, которые у вас на уме, и позволить нашему электронному мастеру сделать выбор за вас. Хотя мы должны упомянуть, что мы действительно не рекомендуем использовать случайного лица, принимающего решения, для чего-то столь важного, как эта. Возможно, обсуждение этого выбора со своими близкими — лучший способ сделать это.

Вертушка:

Это популярная модель, которая заменяет прялку на вечеринках! На самом деле наше приложение лучше, чем простое вращающееся колесо , поскольку вы можете вводить любой результат, который вам нравится, на каждом повороте.

В нашем приложении вы можете ввести несколько глупых действий, например:

1. Спой детский стишок

2. Позвоните соседу и скажите ему / ей, что он / она ваш лучший друг

3. Вести себя как кошка на публике

4. Веди себя как попугай и повторяй все, что говорит тебе мама

5. Позвоните в местную службу доставки пиццы и скажите человеку, принимающему ваш заказ, что вы хотите съесть лапшу.

Затем соберите группу друзей и начните игру «правда или действие» — пусть приложение для принятия случайных решений определяет за вас смелый выбор! Наше приложение показывает чисто случайный результат без предвзятости.Таким образом, есть большая вероятность, что каждый получит неприятный вызов, и никакие скрытые союзы никого не защитят.

Горячий совет — если вы введете имена игроков, приложение может заменить вращающуюся бутылку!

Создатель случайного комментария или ответа:

Иногда в жизни нам нужно ответить на чье-то сообщение, но мы действительно не знаем, что лучше сказать. Итак, мы думаем об этом и вводим, и удаляем, и вводим, и удаляем, и вводим, и удаляли.Человек на другом конце с нетерпением и тревогой ждет вашего эпического текста, так как вы занимаетесь так много времени, но в конце концов этот человек получает ответ из двух слов, например «Хорошо, спасибо». В тех ситуациях, когда подойдет несколько ответов — позвольте нашему приложению принять трудное решение за вас!

Вращайте колесо на призы:

Колеса удачи популярны на детских праздниках. Используя наше приложение, вы можете транслировать экран мобильного устройства и вводить призы в качестве параметров, тем самым создавая альтернативу настраиваемому вращающемуся колесу.Разрешение приложению выбирать результат заменяет процесс вращения колеса принятия решений. Самое приятное то, что это действительно хорошо работает для маленьких детей, у которых может не хватать силы или ловкости, чтобы двигать вертушку. Все, что им нужно, это сила и управление пальцами, необходимые для нажатия «Выбери для меня» на экране мобильного телефона!

Создатель выбора имени пользователя:

Это еще одно популярное использование RDM! Так много игр, так много новых игроков и так много возможностей каждый раз заново изобретать себя.

Да, вам каждый раз нужно новое имя пользователя, не так ли? Или вы просто перерабатываете старые имена пользователей как старые пароли?

Что ж, что бы вы ни предпочли, наше приложение позволяет легко выбрать новое имя пользователя из множества имен, которые вам действительно нравятся.Существует множество генераторов имен пользователей. Но кто хоть раз запускал их и появлялся с первым именем? Правильно — почти никто! Обычно происходит то, что вы запускаете эти приложения миллиард раз и выбираете около 5 имен, которые вам действительно нравятся — тогда у вас паралич анализа и вы тратите слишком много времени на размышления о своем теге игрока , чем на самом деле, играя. Ну не товарищи! Все, что вам нужно сделать сейчас, это открыть наше приложение и попробовать — вот и все!

Другие варианты, которые мы делаем каждый день, где можно использовать RDM…

1.Когда-нибудь возникали проблемы с выбором фильма?

2. А может быть, вы не могли придумать, чем набить лицо на обед?

3. Застряли в пробке, когда не знали, кого пригласить на бал?

4. Теперь вы уверены, что смена места работы принесет вам пользу?

5. Или ты дома жалко играешь — любит, а меня не любит ?

6. Может быть, вы не уверены, стоит ли использовать свадебное платье от предыдущего брака повторно?

7.Или вы не можете понять, какого цвета вы хотите на ужин?

8. Иногда в кинотеатрах слишком много хороших фильмов, не правда ли?

9. Придется решить, в какой цвет (или цвет) красить волосы?

10. Нужны игровые кубики? Введите числа в приложение, и вы сможете использовать его как игральные кости!

Не волнуйтесь, мой дорогой друг. Ибо мы здесь для того, чтобы принимать такие случайные решения! Наше приложение поможет вам сделать этот выбор, и не беспокойтесь — мы не будем судить вас, если вы используете наше приложение, чтобы сделать этот мучительный выбор.Мы — рыцарь в сияющих доспехах, который стоит между вами и драконом беспокойства по поводу принятия решений.

Помогите нам помочь вам!

Мы сделали приложение «Принятие случайных решений», и это блог для развлечения. И это было весело. На самом деле это все еще весело. Но мы небольшая команда, у нас есть дневная работа и, как правило, нужно вести беспокойный образ жизни. Вы можете помочь нам, рассказав о нашем приложении друзьям, родственникам и врагам.

1. Когда мы примем для вас отличное решение, сделайте снимок экрана и поделитесь им, как будто завтра не наступит, во всех ваших социальных сетях.

2. Расскажите о нас друзьям

3. Используйте наше приложение, чтобы играть в игры для вечеринок!

4. Расскажите о нас соседям

5. Распечатайте баннер с нашим URL-адресом и приклейте его к себе на крышу или повесьте на балконе.

6. Поднимите знамя на вертолете и облетите мир

Хорошо, возможно, последние 2 предложения были чрезмерными. Но мы действительно не против, если вы этого не сделаете.

Еще раз, да благословит тебя Бог дорогой незнакомец!


Хватит трепаться! Верните меня в приложение RDM .

Колесо выбора — вращайте колесо, чтобы выбрать случайный выбор

Ссылки на быстрые инструменты: колесо выбора команды, колесо выбора Да, колесо выбора нет, колесо выбора числа, колесо выбора букв, колесо выбора изображений

1. Что это за инструмент?

Это колесо случайного выбора, очень удобный онлайн-инструмент для принятия решения о случайном колесе, который может вращать колесо и выбирать выбор из множества входных данных.

В некоторых ситуациях наш мозг просто не может принять решение, так почему бы не позволить случайному колесу выбора принять небольшое решение.

Этот колесный сборщик даст вам наилучший результат благодаря использованию передового алгоритма.

Помимо этого основного колеса выбора, существует также несколько специализированных инструментов колеса выбора.

  1. Если вы ищете инструмент для случайного группирования , пожалуйста, ознакомьтесь с нашим Генератором случайных команд.
  2. Или, если вам нужно решение, которое составляет всего около да или нет , пожалуйста, также ознакомьтесь с нашим колесом Да или Нет.
  3. Или, если вы специально хотите получить случайных чисел на выходе , вы также можете изучить наш Генератор случайных чисел.
  4. Или, если вы хотите получить случайных букв на выходе , у нас есть для вас Генератор случайных букв.
  5. Или, если вам нужно колесо выбора на основе изображений , мы создали генератор случайных изображений.

Давайте углубимся в детали колеса выбора.

2. Как использовать колесо выбора?

Колесо выбора

можно использовать как средство случайного выбора или случайного выбора имени.

Для произвольного имени Picker Wheel оно часто используется в качестве призового колеса, где имя победителя будет выбрано после вращения колеса.

Для более общего приложения выбора случайного выбора вы можете вставить любые входные данные, которые вы хотите, чтобы колесо случайного выбора решало за вас.

Picker Wheel очень прост в использовании. Ниже приведены несколько шагов по использованию колеса выбора для выбора случайного выбора.

  1. Пользователь вставляет входы.

    • Пользователь может вставлять входы один за другим, нажимая кнопку + или клавишу возврата на вашем устройстве.
    • Пользователь может использовать инструмент списка, который может напрямую вставить список входов, щелкнув этот значок.
  2. Списки входов вставляются и отображаются. Здесь вы можете изменить значение ввода, скрыть или удалить ввод.
  3. Пользователь нажимает кнопку Spin на случайном колесе, чтобы начать вращение колеса.
  4. Picker Wheel сообщит о выбранном выборе в диалоговом окне, когда это будет сделано.
  5. Пользователь выбирает один из режимов действия в соответствии с выбранным выбором.
  6. Пользователь может изменить параметры вращения, звука, конфетти и цвета в разделе «Настройки инструмента».

2.1. Теперь поддерживается несколько списков сохранения

  1. Нажмите кнопку «Сохраненные списки».
  2. Выберите список, в котором вы хотите использовать или сохранить. Он извлечет ваши предыдущие данные и сохранит последние данные в списке.
  3. Вы можете изменить названия списков в разделе «Настройки инструмента» на вкладке «Имена сохраненных списков».

3. Типы режимов

Есть 3 режима, которые пользователь может выбрать, чтобы сделать правильный выбор.

3.1. Нормальный режим

Это режим одноразового выбора случайным образом. Колесо рандомизатора объявляет выбранный результат, когда пользователь нажимает кнопку «Готово». Выбранный результат не будет иметь побочных эффектов.

Пример использования 1

Может использоваться как случайный выбор имени для конкурса. Он определит 1 победителя из списка имен кандидатов от конкурса.

3.2. Режим ликвидации

Он выбирает случайное имя поочередно, удаляя входные данные один за другим.Результат будет временно снят с колеса в следующем раунде.

Пример использования 2

Это колесо выбора с произвольным названием можно использовать в классе, когда учитель может вызвать учеников, чтобы они решали несколько вопросов один за другим, не повторяя одно и то же имя.

3.3. Режим накопления

Это режим накопления случайных решений. Счетчик каждого выбранного входа суммируется и переносится к следующему вращению.

Пример использования 3

Может использоваться, чтобы выбрать еду. Вместо того, чтобы вращать только один раз и решать, какую еду съесть (пользователь может быть менее убежден при однократном результате), этот режим накапливает каждый из вариантов выбора после нескольких вращений, чтобы еще больше убедить вас принять решение.

4. Другие функции

  • Вставленные данные хранятся в кеше вашего браузера. Это означает, что входы по-прежнему будут доступны в следующий раз, когда вы воспользуетесь приложением.
  • Колесо может быть встроено на ваш сайт или в Power Point. См. Руководство здесь.
  • Можно установить как приложение для смартфона.
  • Можно установить как настольное приложение.
  • Можно легко поделиться этим случайным колесом выбора с друзьями и семьей.
  • Нажав кнопку «Еще» — пользователь может перемешать входы, включить обратно все входы, сбросить счетчик всех входов и удалить все входы.

5. Как сохранить как приложение на вашем устройстве?

5.1. Настольное приложение

Откройте колесо выбора с помощью Chrome. Нажмите Настройки -> Дополнительные инструменты -> Создать ярлык …

Убедитесь, что вы отметили «Открыть как окно», затем нажмите «Создать».

Теперь он установлен на вашем настольном компьютере или ноутбуке. Вы можете получить к нему доступ в любое время, не запоминая URL-адрес и не просматривая браузер.

5.2. Приложение для смартфона

Откройте сайт колеса выбора в Safari (iOS) или Chrome (Android).Нажмите кнопку «Поделиться» (iOS) или кнопку «Настройки» (Android) и нажмите «Добавить на главный экран».

Установите Picker Wheel на устройство iOS Установите Picker Wheel на устройство Android

Теперь он установлен на вашем устройстве.

6. Как поделиться приложением?

Нажмите кнопку «Поделиться» на сайте Picker Wheel. Вы можете скопировать адрес ссылки или нажать кнопку «Копировать», чтобы поделиться колесом выбора с другими людьми.

Вы также можете поделиться им напрямую через Facebook или Twitter.

При включении «включить ваши текущие входы» все ваши текущие входы также будут доступны через вашу ссылку. Чтобы поделиться без текущих данных, просто снимите флажок.

Давайте крутим колесо — Счастливого вращения!

.

Страница не найдена · GitHub Pages

Страница не найдена · GitHub Pages

Файл не найден

Сайт, настроенный по этому адресу, не содержать запрошенный файл.

Если это ваш сайт, убедитесь, что регистр имени файла соответствует URL-адресу.
Для корневых URL (например, http://example.com/ ) вы должны предоставить index.html файл.

Прочтите полную документацию для получения дополнительной информации об использовании GitHub Pages .

.

Post A Comment

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *