この記事では、主に Python イテレータの定義と簡単な使用法を紹介し、例の形でイテレータの概念、原理、作成と使用法を分析します。必要な友人はそれを参照できます
この記事の例では、定義とイテレータについて説明します。 Python イテレータの使用の簡素化。参考までに皆さんと共有してください。詳細は次のとおりです:
1. イテレーターとは何ですか?
反復とは、名前が示すように、何かを何度も繰り返すことです (ループ内で行われていることと同じです)。 )。イテレータは __next__() メソッドを実装するオブジェクトです (このメソッドは呼び出すときにパラメータを必要としません)。通常、イテレータはシーケンスの最初の要素からアクセスを開始し、すべての要素が終了するまでアクセスします。すべての要素がアクセスされました。 [注]: イテレータは前方にのみ移動でき、後方には移動できません
[イテレータの利点]:
イテレータを使用する場合、反復プロセス全体のすべての要素を事前に準備する必要はありません。イテレータは要素を反復するときにのみ要素を計算します。要素は存在しないか、その前後で要素が存在しない可能性があります。したがって、反復子は、巨大なシーケンス、さらには無限のシーケンスを走査するのに適しています。代 2. イテレータ
A を作成し、組み込みファクトリ関数 It (Iteraable) を使用して、反復シーケンスをイテレータ
a=[1,2,3,4] b=(1,2,3) str='Tomwenxing' print(iter(a)) print(iter(b)) print(iter(str))に変換します。 実行結果:
& lt; listiterator オブジェクト at 0x0000000001D6D550 & GT ;
•Python には「イテレータ」クラスがないため、次の 2 つの特徴を持つクラスが使用されます「反復子」クラスと呼ぶことができます:2.
1.__next__()
メソッドがあり、コンテナの次の要素を返すか、StopIteration 例外をスローしますがあります。 __iter__()
メソッド。イテレーター自体を返します
#斐波那契数列 class Fabs(): def __init__(self,max): self.max=max self.n,self.a,self.b=0,0,1 def __iter__(self):#定义__iter__方法 return self def __next__(self):#定义__next__方法 if self.n<self.max: tmp=self.b self.a,self.b=self.b,self.a+self.b #等价于: #t=(self.a,self.a+self.b) #self.a=t[0] #self.b=t[1] self.n+=1 return tmp raise StopIteration print(Fabs(5)) for item in Fabs(10): print(item,end=' ')
演算結果:
<__main__.fabs object at>1 1 2 3 5 8 13 21 34 55__next__()
方法都返回下一个元素或抛出StopIteration的容器对象
•由于Python中没有“迭代器”这个类,因此具有以下两个特性的类都可以称为“迭代器”类:
1、有__next__()
方法,返回容器的下一个元素或抛出StopIteration异常
2、有__iter__()
3.イテレータメソッド
1.iter.__next__ (): イテレータを返します 次の要素はあるが、次の要素がない場合、StopIteration 例外がスローされます
list=[1,2,3,4] list=iter(list) print(list.__next__()) print(list.__next__()) print(list.__next__()) print(list.__next__()) print(list.__next__())動作結果:
Traceback (最新の呼び出し) last): ファイル "E:py3DemoHelloiterDemo.py"、7 行目、
1
234
2.iter.__iter__( ): イテレータ オブジェクト自体を返しますlist=[1,2,3,4] list=iter(list) print(list.__iter__())
演算結果:
関連する推奨事項:Pythonイテレーターのnext()
以上がPython イテレータの定義と簡単な使用法分析の詳細内容です。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を1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

Pythonの実際のアプリケーションには、データ分析、Web開発、人工知能、自動化が含まれます。 1)データ分析では、PythonはPandasとMatplotlibを使用してデータを処理および視覚化します。 2)Web開発では、DjangoおよびFlask FrameworksがWebアプリケーションの作成を簡素化します。 3)人工知能の分野では、TensorflowとPytorchがモデルの構築と訓練に使用されます。 4)自動化に関しては、ファイルのコピーなどのタスクにPythonスクリプトを使用できます。

Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化スクリプトフィールドで広く使用されています。 1)データサイエンスでは、PythonはNumpyやPandasなどのライブラリを介してデータ処理と分析を簡素化します。 2)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksにより、開発者はアプリケーションを迅速に構築できます。 3)自動化されたスクリプトでは、Pythonのシンプルさと標準ライブラリが理想的になります。

Pythonの柔軟性は、マルチパラダイムサポートと動的タイプシステムに反映されていますが、使いやすさはシンプルな構文とリッチ標準ライブラリに由来しています。 1。柔軟性:オブジェクト指向、機能的および手続き的プログラミングをサポートし、動的タイプシステムは開発効率を向上させます。 2。使いやすさ:文法は自然言語に近く、標準的なライブラリは幅広い機能をカバーし、開発プロセスを簡素化します。

Pythonは、初心者から上級開発者までのすべてのニーズに適した、そのシンプルさとパワーに非常に好まれています。その汎用性は、次のことに反映されています。1)学習と使用が簡単、シンプルな構文。 2)Numpy、Pandasなどの豊富なライブラリとフレームワーク。 3)さまざまなオペレーティングシステムで実行できるクロスプラットフォームサポート。 4)作業効率を向上させるためのスクリプトおよび自動化タスクに適しています。

はい、1日2時間でPythonを学びます。 1.合理的な学習計画を作成します。2。適切な学習リソースを選択します。3。実践を通じて学んだ知識を統合します。これらの手順は、短時間でPythonをマスターするのに役立ちます。


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