Wenn Sie es auf einer iterativen Ebene verstehen, haben Sie möglicherweise ein tieferes Verständnis dafür, wie for funktioniert.
Verwenden wir zunächst dir, um zu sehen, was die beiden verschiedenen Arten von range und str gemeinsam haben.
>>> dir(range) ['__class__', '__contains__', '__delattr__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__getitem__', '__gt__', '__hash__', '__init__', '__iter__', '__le__', '__len__', '__lt__', '__ne__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__reversed__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', 'count', 'index', 'start', 'step', 'stop'] >>> dir(str) ['__add__', '__class__', '__contains__', '__delattr__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__getitem__', '__getnewargs__', '__gt__', '__hash__', '__init__', '__iter__', '__le__', '__len__', '__lt__', '__mod__', '__mul__', '__ne__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__rmod__', '__rmul__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', 'capitalize', 'casefold', 'center', 'count', 'encode', 'endswith', 'expandtabs', 'find', 'format', 'format_map', 'index', 'isalnum', 'isalpha', 'isdecimal', 'isdigit', 'isidentifier', 'islower', 'isnumeric', 'isprintable', 'isspace', 'istitle', 'isupper', 'join', 'ljust', 'lower', 'lstrip', 'maketrans', 'partition', 'replace', 'rfind', 'rindex', 'rjust', 'rpartition', 'rsplit', 'rstrip', 'split', 'splitlines', 'startswith', 'strip', 'swapcase', 'title', 'translate', 'upper', 'zfill'] 查看这两个的共有属性 >>> set(dir(range)) & set(dir(str)) {'__hash__', '__eq__', '__contains__', '__iter__', '__getitem__', 'count', '__lt__', '__dir__', '__le__', '__subclasshook__', '__ge__', '__sizeof__', '__format__', '__len__', '__ne__', '__getattribute__', '__delattr__', '__reduce_ex__', '__gt__', '__reduce__', '__setattr__', '__doc__', '__class__', '__new__', '__repr__', '__init__', 'index', '__str__'}
Wir konzentrieren uns auf das Attribut __iter__, beide haben diese Funktion. Wenn Sie sich andere Objekte ansehen, die mit einer for-Schleife iteriert werden können, finden Sie diese spezielle Methode.
Das Objekt, das diese Methode implementiert, heißt iterierbar.
Wir übergeben das Objekt an die integrierte iter()-Methode von Python, die einen Iterator zurückgibt. Die for-Schleife verwendet dieses Muster, um es für alle Objekte anwendbar zu implementieren.
Zum Beispiel:
>>> iter([1, 2]) <list_iterator object at 0x000001A1141E0668> >>> iter(range(0, 10)) <range_iterator object at 0x000001A1124C6BB0> >>> iter("abc") <str_iterator object at 0x000001A1141E0CF8> >>> iter函数返回的对象我们称之为iterator,iterator只需要做一件事,那就是调用next(iterator)方法,返回下一个元素。
Zum Beispiel:
>>> t = iter("abc") >>> next(t) 'a' >>> next(t) 'b' >>> next(t) 'c' >>> next(t) Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> StopIteration
Eine Ausnahme wird ausgelöst, wenn der Iterator keine weiteren Elemente zum Iterieren hat.
Hier gebe ich die Definitionen von itrable und iterator.
iterable:
kann an iter übergeben werden und ein Iteratot-Objekt zurückgeben
iterator:
kann an die nächste Funktion übergeben werden und ein Objekt des nächsten iterierten Elements zurückgeben und am Ende eine Ausnahme auslösen die Iteration.
Für das von Ihnen erwähnte Beispiel verwenden wir also Iteratoren, um es neu zu definieren.
>>> t = iter(range(90, 0, -1)) >>> t <range_iterator object at 0x000001A1124C6BB0> >>> next(t) 90 >>> next(t) 89 >>> next(t) 88
Ich hoffe, dass Sie durch die Lektüre etwas gewinnen.
Weitere Artikel zur Funktionsweise der for-Schleife in [Python] finden Sie auf der chinesischen PHP-Website!

Python eignet sich für Datenwissenschafts-, Webentwicklungs- und Automatisierungsaufgaben, während C für Systemprogrammierung, Spieleentwicklung und eingebettete Systeme geeignet ist. Python ist bekannt für seine Einfachheit und sein starkes Ökosystem, während C für seine hohen Leistung und die zugrunde liegenden Kontrollfunktionen bekannt ist.

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Python wird in den Bereichen Webentwicklung, Datenwissenschaft, maschinelles Lernen, Automatisierung und Skripten häufig verwendet. 1) In der Webentwicklung vereinfachen Django und Flask Frameworks den Entwicklungsprozess. 2) In den Bereichen Datenwissenschaft und maschinelles Lernen bieten Numpy-, Pandas-, Scikit-Learn- und TensorFlow-Bibliotheken eine starke Unterstützung. 3) In Bezug auf Automatisierung und Skript ist Python für Aufgaben wie automatisiertes Test und Systemmanagement geeignet.

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