この記事では、主に Python のイテレーターとジェネレーターのインスタンスの詳細な説明に関する関連情報を紹介します。必要な方は参照してください
Python のイテレーターとジェネレーターのインスタンスの詳細な説明
この記事は、さまざまなアプリケーション シナリオに焦点を当てています。解決方法では、Python のイテレーターとジェネレーターに関するいくつかの関連知識が次のように要約されています。
1. イテレーターを手動で走査する
アプリケーション シナリオ: 反復可能なオブジェクト内のすべての要素を走査したいのですが、 for ループを使用したくない
解決策: next() 関数を使用して、StopIteration 例外をキャプチャします
def manual_iter(): with open('/etc/passwd') as f: try: while True: line=next(f) if line is None: break print(line,end='') except StopIteration: pass
#test case items=[1,2,3] it=iter(items) next(it) next(it) next(it)
2. エージェントの反復
アプリケーション シナリオ: を直接追加したいリスト、要素 グループのコンテナ オブジェクトまたはその他の反復可能なオブジェクトに対して反復操作を実行します
解決策: iter() メソッドを定義して、反復操作をコンテナ内のオブジェクトにプロキシします
例:
class Node: def init(self,value): self._value=value self._children=[] def repr(self): return 'Node({!r})'.fromat(self._value) def add_child(self,node): self._children.append(node) def iter(self): #将迭代请求传递给内部的_children属性 return iter(self._children)
#test case if name='main': root=Node(0) child1=Node(1) child2=Nide(2) root.add_child(child1) root.add_child(child2) for ch in root: print(ch)
3. 逆反復
アプリケーションシナリオ: シーケンスを逆反復したい
解決策: 組み込みの reversed() 関数を使用するか、カスタム クラスに reversed() を実装します
例 1
a=[1,2,3,4] for x in reversed(a): print(x) #4 3 2 1 f=open('somefile') for line in reversed(list(f)): print(line,end='') #test case for rr in reversed(Countdown(30)): print(rr) for rr in Countdown(30): print(rr)
例 2
class Countdown: def init(self,start): self.start=start #常规迭代 def iter(self): n=self.start while n > 0: yield n n -= 1 #反向迭代 def reversed(self): n=1 while n <= self.start: yield n n +=1
4. 選択的反復
アプリケーションシナリオ: 反復可能なオブジェクトを走査したいが、その先頭の一部の要素には興味がないのでスキップしたい
解決策: itertools.dropwhile() を使用します
例 1
with open('/etc/passwd') as f: for line in f: print(line,end='')
例 2
from itertools import dropwhile with open('/etc/passwd') as f: for line in dropwhile(lambda line:line.startwith('#'),f): print(line,end='')
5. 複数のシーケンスを同時に反復します
シナリオ: 複数を同時に反復したいシーケンスは一度に 1 つのシーケンスから 1 つの要素を取得します
解決策: zip() 関数を使用します
6. 異なるセットでの要素の反復
アプリケーションシナリオ: 複数のオブジェクトに対して同じ操作を実行したいが、これらのオブジェクトは異なるコンテナーにあります
解決策: itertool.chain() 関数を使用します
7. ネストされたシーケンスを展開します
アプリケーション シナリオ:マルチレベルのネストされたシーケンスを単一レベルのリストに展開したい
解決策: yield from ステートメントを含む再帰ジェネレーターを使用します
例
from collections import Iterable def flatten(items,ignore_types=(str,bytes)): for x in items: if isinstance(x,Iterable) and not isinstance(x,ignore_types): yield from flatten(x) else: yield x
#test case items=[1,2,[3,4,[5,6],7],8] for x in flatten(items): print(x)
以上がPython のイテレータとジェネレータのインスタンスの詳細な説明の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

PythonはゲームとGUI開発に優れています。 1)ゲーム開発は、2Dゲームの作成に適した図面、オーディオ、その他の機能を提供し、Pygameを使用します。 2)GUI開発は、TKINTERまたはPYQTを選択できます。 TKINTERはシンプルで使いやすく、PYQTは豊富な機能を備えており、専門能力開発に適しています。

Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化タスクに適していますが、Cはシステムプログラミング、ゲーム開発、組み込みシステムに適しています。 Pythonは、そのシンプルさと強力なエコシステムで知られていますが、Cは高性能および基礎となる制御機能で知られています。

2時間以内にPythonの基本的なプログラミングの概念とスキルを学ぶことができます。 1.変数とデータ型、2。マスターコントロールフロー(条件付きステートメントとループ)、3。機能の定義と使用を理解する4。

Pythonは、Web開発、データサイエンス、機械学習、自動化、スクリプトの分野で広く使用されています。 1)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksが開発プロセスを簡素化します。 2)データサイエンスと機械学習の分野では、Numpy、Pandas、Scikit-Learn、Tensorflowライブラリが強力なサポートを提供します。 3)自動化とスクリプトの観点から、Pythonは自動テストやシステム管理などのタスクに適しています。

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