这个返回语句是什么意思？python

我正在研究一个遗传算法，我发现了一个有效的代码，现在我正在努力理解，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

以下是完整的代码：

main.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)

随机导入
geneSet=“abcdefghijklmnopqrstuvxyzabefghijklmnopqrstuvxyz！”，1234567890-\=+！@$%^&*（）：“[]”
目标=输入（）
def生成_父项（长度）：
基因=[]
而len（基因）<长度：
样本大小=最小值（长度-len（基因），len（基因集））
基因.扩展（随机.样本（基因集，样本化））
parent=“”
对于基因中的i：
父项+=i
返回父级
def get_健身（猜测）：
返回和（预期值为1，实际值为zip（目标值、猜测值）
如果预期==实际）
def突变（父代）：
索引=随机。随机范围（0，len（父级））
childGenes=列表（父项）
newGene，alternate=随机样本（基因集，2）
childGenes[索引]=备用\
如果newGene==childGenes[索引]\
埃尔斯纽金
child=“”
对于childGenes中的i：
child+=i
返回儿童
def显示（猜测）：
timeDiff=datetime.datetime.now（）-startTime
适合度=获得适合度（猜测）
打印（str（猜测）+“\t”+str（适合）+“\t”+str（时间差））
random.seed（）
最佳父对象=生成父对象（len（target））
最佳适应度=获得最佳适应度（最佳家长）
打印（最佳家长）

这是一个正在运行的遗传算法的完整代码。我修改了一些部分，使它更具可读性

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return语句位于population.py文件中的get_fitness函数中。

我认为它返回实际值=预期值的匹配总数。本质上，我认为它是检查算法模型能够正确预测的次数。

它是一种使用函数的类型

基本上，守则是这样说的：

• 创建一个列表
• 从zip（target，guess）中检索变量“expected”和“actual”。如果它们相等，则在列表中添加1
• 对zip中的下一个值重复此操作（目标，猜测）
• 把所有的1加起来
• 返回此总和

让我们来分析一下：

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）

列出了

a

和

b

中的成对项目，如：

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

产生

[（1，'a'），（2，'b'），（3，'c'）]

。因此

zip（target，guess）

表达式返回来自

target

的第一项和

guess

的第一项的列表，然后是来自

target

的第二项和来自

guess

的第二项，依此类推

for expected，actual in zip（）

位从

zip（）

的输出中解压成对的值，因此成对值中的第一个（来自

target

）进入变量

expected

，成对值中的第二个（来自

guess

）进入变量

actual

1…if expected==actual

位表示“如果

expected

中的值等于

actual

中的值，则为

zip（）中的每个项目发出1的值。”

sum（）
将for循环中的
1
值相加

塔达！现在您有了预期值和实际值相同的项目计数。这样写有几个原因：

它非常简洁，但富有表现力。编写大量Python的人可以浏览一下并理解它
它可能非常快，因为Python解释器正在处理循环、条件等，对Python解释器的改进可以使代码更快，而不必理解整个程序。基本上，您告诉Python的是“我希望完成这件事”，而不是“这里有100个小步骤来完成这件事”
发生了几件事：

return sum(...)

这意味着您正在返回一个数字

sum
的内部是一个函数，它创建并运行一个隐式循环

在这种情况下，
1 for expected，actual In zip（target，guess），if expected==actual
创建一系列
1
值，每次保护条件为true时创建一个条目（
expected==actual
）

因此，这一行实际上创建了如下代码：
sum（1，1，1，1，…）

在生成器表达式中，有一个调用。zip表达式将获取两个（或更多！）序列，并将它们转换为具有两个（或更多！）值的元组的单个序列。也就是说，
zip（['a'，'b'，'c']，[1,2,3]）
将生成一个序列作为其输出，如
[（'a'，1），（'b'，2），（'c'，3）]

因此，如果您的
预期的
是
[1,2,3]
，而您的
实际的
是
[1,1,3]
，您将得到如下结果：

expected = [1, 2, 3]
actual = [1, 1, 3]
zip(expected, actual)   # [(1, 1), (2, 1), (3, 3)]

生成器表达式包含一个用于
的
，该表达式使用曾经被称为“tuple unpacking”的方法，从单个聚合（tuple）值中为其分配多个目标

因此，当zip表达式生成
（1，1）
时，expected，actual
的
将其解压为
expected=1，actual=1

因此，
zip
采用两个等长序列，并将它们对应的元素配对：a[0]与b[0]，a[1]与b[1]，等等。for
生成器表达式将这些元素分配到称为
预期的
和
实际的
变量中。
for…if
生成器条件部分比较
预期==实际值，并生成值或不生成值。因此，结果序列的长度保证小于或等于输入序列的长度，但您不知道它的长度。生成器的表达式部分只是
1
。所以你有一个1的可变长度序列。它不是1或0。要么是1，要么就是没有入口。把所有的1加起来，就是结果。
它被称为