5.9 迭代器 5.91 可迭代对象和迭代器对象 1、什么是迭代？：迭代是一个重复的过程，并且每次重复都是基于上一次的结果而来 2、要想了解迭代器到底是什么？必须先了解一个概念，即什么是可迭代的对象？ 可迭代的对象:在python中，但凡内置有iter方法的对象，都是可迭代的对象 3、迭代器：迭代取值工具，可迭代的对象执行iter方法得到的返回值就是迭代器对象 iter_dic=dic.__iter__()print(iter_dic.__next__())print(iter_dic.__ne...
我只是想知道是否有一种简单的方法来迭代特定用户的所有评论(我想检查一个特定的短语).任何帮助表示赞赏:)解决方法:如果用户有超过1,000条评论,则无法获得所有评论.这是reddit API的限制.但是,下面的代码将获取(并打印正文)用户所做的所有注释.import prawr = praw.Reddit('Your unique user agent') user = r.get_redditor('REDDITOR-USER-HANDLE') for comment in user.get_comments(limit=None):print comment.body一辆轿跑车注...
我有Python代码,有很多循环使用Python生成器的数据.有些还会产生处理过的数据.这是一个瓶颈,我想加速这部分,并考虑使用Cython. 什么是处理发电机和产量的推荐方法.我想要 >将Python生成器转换为Cython而无需数据副本> Make Cython for循环使用Python生成器生成的数据>像发电机一样产生数据 我猜这是一个常见的用例,推荐的方法是什么.解决方法:一些建议： > Cython支持开箱即用的生成器,所以你应该尝试将带有生成器的Python代码传递...
我有一个生成器,它返回我想要转换为索引的pandas数据帧的未知数量的数据行.我所知道的最快的方法是将CSV写入磁盘,然后通过’read_csv’解析.我知道创建一个空数据帧然后不断追加新行是没有效率的.我无法创建预先调整大小的数据帧,因为我不知道将返回多少行.有没有办法将迭代器输出转换为pandas数据帧而无需写入磁盘？解决方法:迭代地附加到pandas数据帧并不是最好的解决方案.最好将数据构建为列表,然后将其传递给pd.DataFrame.impo...
考虑下面的示例JSON.{ "widget": {"test": "on","window": {"title": "myWidget1","name": "main_window"},"image": {"src": "Images/wid1.png","name": "wid1"} }, "os":{"name": "ios" }} 考虑我们不知道JSON的结构和任何键的情况.我需要实现的是一个python函数,它遍历所有的键和子键并打印键.这只是通过知道JSON文件名,我应该能够迭代整个键和子键. JSON可以是任何结构.我试过的是下面给出的.JSON_PATH = "D:\workspace\python\...
好的,所以我想在索引中创建一个循环迭代器,就像这样[0,1,2,3,4,5,6,7,8][1,2,3,4,5,6,7,8,0][2,3,4,5,6,7,8,0,1][3,4,5,6,7,8,0,1,2]...[8,0,1,2,3,4,5,6,7]其中最大值可以是8或其他数字. 到目前为止,我有一些代码不起作用.a = ['l','m','n','o','p','q','r','s','t'] #len(a) = 9 b = [[]] *len(a) c = [[]] *len(a) for offset_index in range(len(a)):b[offset_index] = []c[offset_index] = []for i in range(offset_index, le...
我有一份足球比赛清单,我想要显示表格.该列表来自远程源.matches = ["A vs. B", "C vs. D", "E vs, F"] matchFormset = formset_factory(MatchForm,extra=len(matches)) formset = MatchFormset()在模板方面,我想显示带有相应标题的formset(即“A vs. B”).{% for form in formset.forms %}<fieldset><legend>{{TITLE}}</legend>{{form.team1}} : {{form.team2}}</fieldset> {% endfor %}现在我如何获得TITLE以包含当前表单的正确标...
我在Python / PyMongo中有奇怪的行为.dbh = self.__connection__['test'] first = dbh['test_1'] second = dbh['test_2']first_collection_records=first.find() second_collection_records=second.find()index_f=first_collection_records.count() //20 index_s=second_collection_records.count() //120i=0 for f in first_collection_records:for s in second_collection_records:i=i+1print i它只打印120次(1..120)而不是20...
my_dict = {'a':10, 'b':20, 'c':30}for key in my_dict:print key, my_dict[key]给a 10 c 30 b 20和my_dict = {'a':10, 'c':30, 'b':20}for key in my_dict:print key, my_dict[key]给出相同的结果a 10 c 30 b 20我想知道为什么输出不像10 b 20 c 30.如何在迭代字典时完成键的选择？是随机的吗？解决方法:The keys() method of a dictionary object returns a list of all thekeys used in the dictionary, in arbitrary order (i...
我有一个如下所示的列表：test = [[1,11],[2,22],3.0]我想从中创建每对中第一个值的列表,如下所示：[f for [f,l] in test]所以我得到了这个结果：[1,2]但是,正如预期的那样,我收到此错误：TypeError: 'float' object is not iterable所以我试着像这样修改它：[f for [f,l] in test if type([f,l]) != float]我仍然得到同样的错误：TypeError: 'float' object is not iterable在迭代内部项目之前,如何在列表推导内的列表中测试值的类...
我对Keras很新,我正在尝试定义自己的指标.它计算一致性指数,它是回归问题的度量.def cindex_score(y_true, y_pred):sum = 0pair = 0 for i in range(1, len(y_true)):for j in range(0, i):if i is not j:if(y_true[i] > y_true[j]):pair +=1sum += 1* (y_pred[i] > y_pred[j]) + 0.5 * (y_pred[i] == y_pred[j])if pair is not 0:return sum/pairelse:return 0def baseline_model(hidden_neurons, inputdim):model = Sequenti...
如果我采取简单的查询,例如匹配$x isa dog;限制5;得到;那么无论Grakn中存放了多少只狗,我都会得到5个结果.这很好,但是如果我在查询时不知道有多少只狗,并希望限制我稍后在代码中检索的数字呢？ 这是我使用Python客户端的想法：import grakn client = grakn.Grakn(uri="localhost:48555") session = client.session(keyspace="dogs_keyspace") tx = session.transaction(grakn.TxType.WRITE)results = tx.query('match $x isa dog; ...
#!/usr/bin/env python #__author: hlc #date: 2019/6/7# 列表生成式 # def f(n): # return n**3 # a = [f(x) for x in range(10)] #前面的参数必须和后面一样 # print(a) # [0, 1, 8, 27, 64, 125, 216, 343, 512, 729]# 生成器# a = (x for x in range(10)) # print(a)# for i in a : # 等于print(next(a))的遍历 # print(i)""" 生成器函数和普通的函数有一点不一样，就是把return换成yeild，其中yeild是一个语法糖，...
问题嘿伙计们.我正在寻找有关python性能的一些建议.关于我的问题的一些背景： 鉴于： > A(x,y)节点网格,每个节点的值从0开始,值为(0 … 255)> N个输入坐标的列表,每个坐标位于范围内的指定位置(0 … x,0 … y)>值Z,用于定义节点数中的“邻域” 增加输入坐标和节点邻居的节点值.网格边缘之外的邻居将被忽略. (没有包装) 基础案例：大小为10241024个节点的网格,具有400个输入坐标和75个节点的范围Z. 处理应为O(x * y * Z * N).我希望...
那么，如何判断一个对象是可迭代对象呢？方法是通过collections模块的Iterable类型判断： >>> from collections import Iterable >>> isinstance('abc', Iterable) # str是否可迭代 True >>> isinstance([1,2,3], Iterable) # list是否可迭代 True >>> isinstance(123, Iterable) # 整数是否可迭代 False