


Pourquoi les itérables ne peuvent pas être itérés deux fois
Lorsqu'il s'agit d'itérateurs et d'itérables, il est crucial de comprendre leur nature de consommation. En Python, un itérateur ne peut être consommé qu'une seule fois. Cela signifie qu'une fois que vous parcourez un itérateur, celui-ci est épuisé et ne peut plus être utilisé.
Considérez le code suivant :
def test(data): for row in data: print("first loop") for row in data: print("second loop")
Si les données sont un itérateur non vide (par exemple, un itérateur de liste ou expression génératrice), le code imprimera la « première boucle » plusieurs fois, mais la « deuxième boucle » ne sera jamais imprimée. En effet, l'itérateur a été consommé lors de la première boucle.
Le même problème se pose avec d'autres formes d'itération, telles que les compréhensions list/set/dict, les appels à list(), sum() ou réduire (), et ainsi de suite.
Cependant, si les données sont un autre itérable tel qu'une liste ou une plage (qui sont des séquences), les deux boucles s'exécuteront comme prévu, en imprimant "première boucle" et "seconde boucle" pour chaque élément. En effet, ces itérables peuvent être itérés plusieurs fois.
Pour réitérer, lorsque vous utilisez des itérateurs, il est important de se rappeler leur nature à consommation unique. Pour réutiliser les données, pensez à enregistrer les éléments dans une liste ou à utiliser itertools.tee() pour créer des itérateurs indépendants.
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!

Python convient à la science des données, au développement Web et aux tâches d'automatisation, tandis que C convient à la programmation système, au développement de jeux et aux systèmes intégrés. Python est connu pour sa simplicité et son écosystème puissant, tandis que C est connu pour ses capacités de contrôle élevées et sous-jacentes.

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Python est largement utilisé dans les domaines du développement Web, de la science des données, de l'apprentissage automatique, de l'automatisation et des scripts. 1) Dans le développement Web, les cadres Django et Flask simplifient le processus de développement. 2) Dans les domaines de la science des données et de l'apprentissage automatique, les bibliothèques Numpy, Pandas, Scikit-Learn et Tensorflow fournissent un fort soutien. 3) En termes d'automatisation et de script, Python convient aux tâches telles que les tests automatisés et la gestion du système.

Vous pouvez apprendre les bases de Python dans les deux heures. 1. Apprenez les variables et les types de données, 2. Structures de contrôle maître telles que si les instructions et les boucles, 3. Comprenez la définition et l'utilisation des fonctions. Ceux-ci vous aideront à commencer à écrire des programmes Python simples.

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