【搞懂python中的可迭代对象和迭代器对象(即迭代器)】教程文章相关的互联网学习教程文章

python笔记-迭代器-生成器-对象生成式【代码】

一、迭代器 迭代器: 每次只能访问一个值, 且当值完全被访问后立即销毁对象 1.1 创建迭代器(iter(obj:[iterable]))返回一个 iterator 对象。 根据是否存在第二个实参,第一个实参的解释是非常不同的。如果没有第二个实参,obj 必须是支持迭代协议(有 __iter__() 方法)的集合对象,或必须支持序列协议(有 __getitem__() 方法,且数字参数从 0 开始)1.2 迭代器取值(next(iterator))依次取出迭代器中的数据 触发迭代器对象的__next...

Python机器学习(四十一)NumPy 数组迭代【代码】

NumPy提供了迭代器对象NumPy.nditer,是一个高效的多维迭代器对象,可以使用它对数组进行迭代,使用Python的标准迭代器接口访问数组元素。 示例import numpy as np a = np.array([[1,2,3,4],[2,4,5,6],[10,20,39,3]]) print("打印数组:") print(a); print("\n") print("数组迭代:") for x in np.nditer(a): print(x, end= ) print("\n") 输出打印数组: [[ 1 2 3 4][ 2 4 5 6][10 20 39 3]]数组迭代: 1 2 3 4 2 ...

Python之第十二天的努力--参数补充,global,nonlocal,格式化输出,迭代器【代码】【图】

01 内容回顾函数的参数:实参角度:位置参数,关键字参数,混合参数。 形参角度:位置参数,默认参数,仅限关键字参数,万能参数 形参角度参数顺序:位置参数,*args,默认参数,仅限关键字参数,**kwargs*的魔性用法:函数的定义时:代表聚合。 函数的调用时:代表打散。Python中存在三个空间:内置名称空间:存储内置函数:print,input...... 全局名称空间:py文件,存放的是py文件(除去函数、类内部的)的变量,函数名与函数的...

python基础之闭包与迭代器【代码】

一、闭包 1.写法:在外层函数中声明一个变量,在内存函数使用或者返回这个变量。 这个结构叫闭包。def fun1():a=10def fun2():    print(a)return fun2这种结构就叫做闭包2.作用: 1).保护变量 2).使变量常驻内存 __closure__:有东西,就是闭包;None就不是闭包def outer():a = 10 # 常驻内存def inner():print(a) # 在内部使用的外面的变量return inner # 返回了内部函数 ret = outer() print(ret.__closure__) # 有东西, 就...

python2.7 可迭代对象、迭代器和迭代的概念说明【代码】

描述python 中 可迭代对象,迭代器和迭代的概念1 概念可迭代对象:只要定义了__iter__()方法,就说该对象是可迭代对象,并且可迭代对象能提供迭代器.例如: str,list,tuple,dict,set,文件对象在自定义可迭代对象需要实现 __iter__ 函数;严格来讲,还需要实现 __getitem__ 函数,这个函数的主要作用是当前对象可通过下标取值迭代器:实现了__next__()或者next()(python2)方法的称为迭代器,迭代器仅仅在迭代到某个元素时才计算该元...

深入解析Python中的list列表及其切片和迭代操作【代码】

@本文来源于公众号:csdn2299,喜欢可以关注公众号 程序员学府 这篇文章主要介绍了Python中的列表及其切片和迭代操作,文中还对tuple元组作了介绍,需要的朋友可以参考下 有序列表list >>> listTest = ['ha','test','yes'] >>> listTest ['ha', 'test', 'yes']len()获取list元素个数。 >>> len(listTest) 3可以用索引来访问每一个元素,0表示第一个,-1还可以表示最后一个,即倒数第一个,依此类推-2表示倒数第二个,超过了也会报越界...

Python中的迭代器和生成器【代码】

前言 面试的时候总是被问到迭代器、生成器、装饰器,一开始不知道怎么回答,然后查阅资料之后总算是有点认识了。 迭代器 迭代器其实是一个实现了迭代器协议的容器对象。 它基于2个方法:__next__: 返回容器的下一个元素 __iter__: 返回迭代器本身range()函数就是一个迭代器 接下来我模拟range写一个迭代器 class Range:def __init__(self, start : int = 0, end : int = 10, step : int = 1):self.start = startself.end = endself...

python 全栈开发,Day13(迭代器,生成器)

一、迭代器 python 一切皆对象 能被for循环的对象就是可迭代对象 可迭代对象: str,list,tuple,dict,set,range 迭代器: f1文件句柄 dir打印该对象的所有操作方法s = python print(dir(s))执行输出: [__add__, __class__, __contains__, __delattr__, __dir__, __doc__, __eq__, __format__, __ge__, __getattribute__, __getitem__, __getnewargs__, __gt__, __hash__, __init__, __iter__, __le__, __len__, __lt__, __m...

25、Python之迭代器【代码】

目录一、什么是迭代器二、为什么要有迭代器三、如何使用迭代器3.1 可迭代对象(iterable)3.2 迭代器对象3.3 可迭代对象与迭代器对象详解3.4 常见的迭代器对象与可迭代对象数据类型3.5 for循环的工作原理3.6 迭代器对象的优缺点3.6.1 优点:3.6.2 缺点: 一、什么是迭代器 迭代器指的是迭代取值的工具,迭代是一个重复的过程,每次重复都是基于上一次的结果而继续的,单纯的重复并不是迭代。 二、为什么要有迭代器 迭代器是用来迭代取...

python学习之有参装饰器与迭代器【代码】

1、有参装饰器 1.1 知识储备 1.1.1 参数的限制 1)由于语法糖@的限制,outter函数只能有一个参数,并且该才是只用来接收被装饰对象的内存地址 def outter(func):# func = 函数的内存地址def wrapper(*args,**kwargs):res=func(*args,**kwargs)return resreturn wrapper# @outter # index=outter(index) # index=>wrapper@outter # outter(index) def index(x,y):print(x,y)2)偷梁换柱之后 index的参数什么样子,wrapper的参数就应...

Python入门day18——迭代器生成器【代码】

迭代器什么是迭代器 迭代器指的是迭代取值的工具,迭代是一个重复的过程,每次重复都是基于上一次的结果而继续的,单纯的重复并不是迭代。为何要有迭代器 迭代器是用来迭代取值的工具,而涉及到把多个值循环取出来的类型有:列表、字符串、元组、字典、集合、文件对象 l=['egon','liu','alex']i=0while i < len(l):print(l[i])i+=1上述迭代取值的方式只适用于有索引的数据类型:列表、字符串、元组 为了解决基于索引迭代器取值的局...

Python 高级特性之迭代【图】

什么是迭代呢?如果给定一个list或tuple,我们可以通过for循环来遍历这个list或tuple,这种遍历我们称为迭代(Iteration)。在Python中,迭代是通过for ... in来完成的,例如:因为dict的存储不是按照list的方式顺序排列,所以,迭代出的结果顺序很可能不一样,默认字典迭代的是key,如果要迭代value,可以用for value in d.values() 例如:如果要同时迭代key和value,可以利用 for key,value in d.items() 例如:同样字符串也是可...

Python迭代器详解【代码】【图】

从for循环说起 我们都知道,在Python中,我们可以for循环去遍历一个列表,元组或者range对象。 for i in [1,2,3]:print(i) for i in range(0,10):print(i) 那底层的原理是什么样的呢?这其中涉及到了几个概念,“可迭代”,“迭代器”,“生成器”等,大部分人可能听过这些名词,但是他们具体的含义以及之间的关系可能没搞清楚,以下就是它们之间的关系图,接下来我们就来分析这个关系图。可迭代对象与迭代器(先不关心左边的生成器...

Python的迭代器(iterator)和生成器(generator)*************

Python的迭代器(iterator)和生成器(generator) https://blog.csdn.net/qq_28485501/article/details/84638377?depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task&utm_source=distribute.pc_relevant.none-task

Python生成器和迭代器

生成器 延迟操作,在需要的时候,调用它,才产生一个元素,节约空间资源,不立即产生全部结果 比如yield 看一个斐波那契数列的例子 #斐波那契 def fib(length):a,b=0,1n = 0while n<length:yield b #到此停止 相当于return 但是下次调用next时会从上次yield的位置继续执行n +=1a,b = b,a+breturn "没有更多内容" #会通过报错来返回 g = fib(10) try:print(next(g),next(g),next(g),next(g),next(g))print(next(g),next(g),next(g...