Python에서 반복자 생성
Python에서 반복자를 작성하려면 __iter__()와 __iter__() 및 두 가지 필수 메서드를 지정하는 반복자 프로토콜을 구현해야 합니다. __다음__(). 이러한 메서드는 객체가 일련의 값을 통해 초기화하고 반복할 수 있는 방법을 정의합니다.
반복자 프로토콜 이해
__iter__()에서는 반복자 객체가 반환됩니다. 일반적으로 루프 시작 시 암시적으로 호출됩니다. __next__()는 시퀀스의 다음 값을 반환하는 기본 메서드입니다. Python 2 사용자의 경우 이 메서드를 next()라고 합니다. 모든 값이 소진되면 __next__()는 반복 구문을 캡처하여 반복을 종료하는 StopIteration 예외를 발생시킵니다.
예: 카운터 반복자
간단한 지정된 범위 내에서 값을 생성하는 카운터 반복자:
class Counter: def __init__(self, low, high): self.current = low - 1 self.high = high def __iter__(self): return self def __next__(self): # Python 2: def next(self) self.current += 1 if self.current <p>이렇게 하면 다음이 생성됩니다. 출력:</p><pre class="brush:php;toolbar:false">3 4 5 6 7 8
반복기에 생성기 사용
생성기는 반복기를 생성하기 위한 대체 메커니즘을 제공합니다. 생성기 함수는 한 번에 하나씩 값을 생성하여 반복자 프로토콜을 효과적으로 구현합니다.
def counter(low, high): current = low while current <p>위 코드는 Counter 클래스와 동일한 출력을 생성합니다.</p><p><strong>추가 리소스</strong> </p><p>반복자에 대한 포괄적인 이해를 위해서는 David Mertz의 기사 "Iterators and Simple"과 같은 리소스를 참조하세요. 발전기."</p>
위 내용은 Python에서 반복자를 어떻게 만들고 사용합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

pythonlistsareimplementedesdynamicarrays, notlinkedlists.1) thearestoredIntIguousUousUousUousUousUousUousUousUousUousInSeripendExeDaccess, LeadingSpyTHOCESS, ImpactingEperformance

PythonoffersfourmainmethodstoremoveElementsfromalist : 1) 제거 (값) 제거 (값) removesthefirstoccurrencefavalue, 2) pop (index) 제거 elementatAspecifiedIndex, 3) delstatemeveselementsByindexorSlice, 4) RemovesAllestemsfromTheChmetho

Toresolvea "permissionDenied"오류가 발생할 때 오류가 발생합니다.

arraysarecrucialinpythonimageProcessingAstheyenableantureficient -manipulationand analysysofimagedata.1) ImagesAreconTortonumpyArrays, withGrayScaleImages2DarraysAndColorImagesS3darrays.2) arraysallowforvectorizedoperations, inablingastAdmentments bri

ArraysareSareSareStificerTanlistSforoperationsbenefitingfrom DirectMemoryAccessandfixed-sizestructures.1) AccessingElements : ArraysprovideConstant-timeaccessduetocontiguousUousUousSougues.2) 반복 : ArraysleAgeCachelocalityFasterItertion.3) Mem

ArraysareBetterForElement-WiseOperationsDuetOfasterAcccessandoptimizedimmentations.1) ArraysHaveCecontIguousMemoryFordirectAccess, 향상

Numpy에서 전체 배열의 수학적 작업은 벡터화 된 작업을 통해 효율적으로 구현 될 수 있습니다. 1) 추가 (ARR 2)와 같은 간단한 연산자를 사용하여 배열에서 작업을 수행하십시오. 2) Numpy는 기본 C 언어 라이브러리를 사용하여 컴퓨팅 속도를 향상시킵니다. 3) 곱셈, 분할 및 지수와 같은 복잡한 작업을 수행 할 수 있습니다. 4) 배열 모양이 호환되도록 방송 작업에주의를 기울이십시오. 5) NP.Sum ()과 같은 Numpy 함수를 사용하면 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다.

Python에는 요소를 목록에 삽입하는 두 가지 주요 방법이 있습니다. 1) 삽입 (인덱스, 값) 메소드를 사용하여 지정된 인덱스에 요소를 삽입 할 수 있지만 큰 목록의 시작 부분에서 삽입하는 것은 비효율적입니다. 2) Append (value) 메소드를 사용하여 목록 끝에 요소를 추가하여 매우 효율적입니다. 대형 목록의 경우 Append ()를 사용하거나 Deque 또는 Numpy Array를 사용하여 성능을 최적화하는 것이 좋습니다.


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