


Itération à travers des structures de données avec des itérateurs Python
Lorsque vous travaillez avec des structures de données en Python, les itérateurs fournissent un mécanisme puissant pour parcourir leurs éléments. En créant des itérateurs, vous pouvez contrôler comment et où les données sont accessibles, permettant un traitement flexible et efficace.
Créer un itérateur de base
Pour construire un itérateur de base, vous devez implémenter les deux éléments essentiels méthodes définies par le protocole de l'itérateur :
1. __iter__() :
- Renvoie l'objet itérateur. Cette méthode est automatiquement invoquée au début des itérations de boucle.
2. __next__() (Python 2 : next()) :
- Renvoie l'élément suivant dans la séquence. Cette méthode lève une exception StopIteration lorsqu'il n'y a plus d'éléments, signalant la fin de l'itération.
Par exemple, considérons l'exemple de classe suivant qui contient une liste de valeurs :
class Example: def __init__(self, values): self.values = values
Pour activer l'itération sur les valeurs, nous pouvons définir un itérateur :
class ValueIterator: def __init__(self, example): self.example = example self.index = 0 def __iter__(self): return self def __next__(self): if self.index <h3 id="Personnalisation-de-la-valeur-Les-itérateurs-d-accès">Personnalisation de la valeur Les itérateurs d'accès</h3><p> offrent une grande flexibilité en vous permettant de personnaliser la source et le comportement de récupération de valeur. Par exemple, vous pouvez implémenter un itérateur qui calcule les valeurs à la volée en fonction d'un algorithme ou d'une source de données spécifique.</p><h3 id="Itérateurs-basés-sur-un-générateur">Itérateurs basés sur un générateur</h3><p>Les itérateurs basés sur un générateur sont une approche alternative qui utilise les itérateurs basés sur un générateur. mot-clé rendement. Au lieu de renvoyer une instance de classe, une fonction génératrice génère la valeur suivante dans la séquence, ce qui rend l'itération plus compacte et plus économe en mémoire.</p><h3 id="Exemple-pratique">Exemple pratique</h3><p>En utilisant notre classe Exemple et ValueIterator, nous pouvons parcourir les valeurs et effectuer des opérations sur chacune :</p><pre class="brush:php;toolbar:false">e = Example([1, 2, 3]) it = ValueIterator(e) for value in it: print(f"The example object contains {value}")
Cela permettra print :
The example object contains 1 The example object contains 2 The example object contains 3
Conclusion
En comprenant le protocole des itérateurs et en utilisant des itérateurs, vous obtenez le pouvoir de parcourir efficacement et de manière flexible les structures de données, qu'elles contiennent des valeurs prédéfinies ou des éléments générés dynamiquement.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

ForhandlingLargedatasetSInpython, UsenumpyArraysforbetterperformance.1) NumpyArraysAremeMory-EfficientAndFasterFornumericalOperations.2) EvitUnneceSsaryTypeConversions.3) Le effet de levier

Inpython, listSusedynamicMemoryallocation withover-allocation, whileLumpyArraySallocateFixedMemory.1) listsallocatemoreMoryThreededEdededInitialement, redimensipwenessary.2) NumpyArraySallocateExactMemoryForElements, offrantwectable usinessflexibilité.

Inpython, YouCanscthedatatatypeyfelemememedenernSspant.1) usenpynernrump.1) usenpynerp.dloatp.ploatm64, formateur préséconstrolatatype.

NumpyissentialFornumericalComputingInpythondutOtsSpeed, MemoryEfficiency et ComprehenSiveMathematicalFunctions.1) It'sfastBecauseitPerformSoperations INC.2) NumpyArraySareMoremory-EfficientThanpythonlists.3)

ContigusMymoryallocationiscrucialforAraySBauseitallowsforefficient andfastelementAccess.1) iTenablesConstanttimeAccess, o (1), duetoDirectAddressCalculation.2) itimproveScacheefficiendyAllowingMultipleElementFetchesperCacheline.3) itsimplieniesMemorymorymorymorymorymory

SlitingyPapyThonListIsDoneUsingTheSyntaxList [Démarrage: arrêt: étape] .He'showitworks: 1) startisheindexofthefirStelementoinclude.2) stopisTheIndexoftheFirstelementsoexclude.3) StepistheincrementBetweenselans.it'susefulfactingPortationSoListShsandCanusegeg

NumpyAllowsForvariousOperations ONARRAYS: 1) BasicarithmeticLikeaddition, Soustraction, Multiplication, anddivision; 2) AdvancedOperationSuchasmatrixMultiplication; 3) Element-Wiseoperations withoutExplicitloop

ArraySinpython, en particulier ThroughNumpyandPandas, aressentialfordataanalysis, offingspeeedAfficiency.1) numpyarrayablefficienthandlingoflargedatasetsandComplexOperationsLikEMoVingAverages.2)


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