使用Python编写的困难示例挖掘器生成器

下面是一个使用Python编写的困隐藏例挖掘器生成器的例子：

import random

# 生成随机的困隐藏例子
def generate_puzzle():
    operators = ['+', '-', '*', '/']
    numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

    # 随机选择两个操作符
    operator1 = random.choice(operators)
    operator2 = random.choice(operators)
    
    # 随机选择三个数字
    number1 = random.choice(numbers)
    number2 = random.choice(numbers)
    number3 = random.choice(numbers)

    # 构建困隐藏例字符串
    puzzle = f"{number1} {operator1} {number2} {operator2} {number3}"
    
    # 计算答案
    answer = eval(puzzle)

    return puzzle, answer

# 生成一定数量的困隐藏例子
def generate_puzzles(num_puzzles):
    puzzles = []
    for i in range(num_puzzles):
        puzzle, answer = generate_puzzle()
        puzzles.append((puzzle, answer))
    
    return puzzles

# 使用例子
puzzles = generate_puzzles(5)
for puzzle, answer in puzzles:
    print(f"Puzzle: {puzzle}")
    print(f"Answer: {answer}")
    print("---------------------")

这个代码定义了两个函数：generate_puzzle和generate_puzzles。generate_puzzle函数用于生成一个随机的困隐藏例子及其答案。generate_puzzles函数则用于生成一定数量的困隐藏例子。

在使用例子部分，我们调用generate_puzzles函数生成了5个困隐藏例子，并打印出每个例子的题目和答案。

输出示例：

Puzzle: 2 + 7 * 8
Answer: 58
---------------------
Puzzle: 9 - 10 * 5
Answer: -41
---------------------
Puzzle: 1 - 4 / 7
Answer: 0.42857142857142855
---------------------
Puzzle: 5 / 6 + 10
Answer: 10.833333333333334
---------------------
Puzzle: 2 - 6 / 7
Answer: 1.1428571428571428
---------------------

通过这个例子，你可以了解如何使用Python编写一个简单的困隐藏例挖掘器生成器，并生成一定数量的困隐藏例子。你可以使用这些困隐藏例子来训练一个机器学习模型或测试算法的性能。