Python에서 반복자 만들기
Python 반복자는 __iter__() 및 __next__() 기능을 갖춘 반복자 프로토콜을 준수하는 객체입니다. 메소드.
iter 메소드:
__iter__() 메소드는 루프 시작 시 자동으로 호출되는 반복자 객체를 반환합니다.
다음 메서드:
__next__() 메서드는 후속 값을 검색하고 루프 증분 중에 암시적으로 호출됩니다. 더 이상 사용할 수 있는 값이 없으면 StopIteration 예외가 발생합니다. 이는 루프 구성에 의해 감지되어 반복을 중지하는 데 사용됩니다.
예를 들어 다음과 같은 단순한 카운터 클래스를 고려하세요.
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> 카운터 활용:</p><pre class="brush:php;toolbar:false">for c in Counter(3, 9): print(c)
출력은 be:
3 4 5 6 7 8
또는 생성기는 반복자 생성에 대한 더 간단한 접근 방식을 제공합니다.
def counter(low, high): current = low while current <p>생성기 사용:</p><pre class="brush:php;toolbar:false">for c in counter(3, 9): print(c)
동일한 출력을 생성합니다. 내부적으로 생성기는 반복기 프로토콜을 지원하는 Counter 클래스와 유사합니다.
반복기에 대한 포괄적인 개요를 보려면 David Mertz의 기사 "반복기와 단순 생성기"를 참조하세요.
위 내용은 Python의 `__iter__` 및 `__next__` 메서드는 어떻게 반복자 생성을 활성화합니까?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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