我们将要来学习python的重要概念迭代和迭代器,通过简单实用的例子如列表迭代器和xrange。
可迭代
一个对象,物理或者虚拟存储的序列。list,tuple,strins,dicttionary,set以及生成器对象都是可迭代的,整型数是不可迭代的。如果你不确定哪个可迭代哪个不可以,你需要用python内建的iter()来帮忙。
>>> iter([1,2,3]) <listiterator object at 0x026C8970> >>> iter({1:2, 2:4}) <dictionary-keyiterator object at 0x026CC1B0> >>> iter(1234) Traceback (most recent call last): File "<pyshell#145>", line 1, in <module> iter(1234) TypeError: 'int' object is not iterable
iter()为list返回了listiterator对象,为dictionary返回了dictionary-keyiterator对象。类似对其他可迭代类型也会返回迭代器对象。
iter()用在自定义的类型会怎样呢?我们先自己定义一个String类:
class String(object): def __init__(self, val): self.val = val def __str__(self): return self.val st = String('sample string')
那么,st是可迭代的吗?
>>> iter(st) TypeError: 'String' object is not iterable
你可能会有几个问题要问:
怎么让自定义的类型可迭代?
iter()究竟做了些什么?
让我们补充String类来找找答案
class String(object): def __init__(self, val): self.val = val def __str__(self): return self.val def __iter__(self): print "This is __iter__ method of String class" return iter(self.val) #self.val is python string so iter() will return it's iterator >>> st = String('Sample String') >>> iter(st) This is __iter__ method of String class <iterator object at 0x026C8150>
在String类中需要一个'__iter__'方法把String类型变成可迭代的,这就是说'iter'内部调用了'iterable.__iter__()'
别急,不是只有增加'__iter()'方法这一种途径
class String(object): def __init__(self, val): self.val = val def __str__(self): return self.val def __getitem__(self, index): return self.val[index] >>> st = String('Sample String') >>> iter(st) <iterator object at 0x0273AC10>
‘itr'也会调用'iterable.__getitem__()',所以我们用'__getitem__'方法让String类型可迭代。
如果在String类中同时使用'__iter__()'和'__getitem__()',就只有'__iter__'会起作用。
自动迭代
for循环会自动迭代
for x in iterable: print x
我们可以不用for循环来实现吗?
def iterate_while(iterable): index = 0 while(i< len(iterable)): print iterable[i] i +=1
这样做对list和string是管用的,但对dictionary不会奏效,所以这绝对不是python式的迭代,也肯定不能模拟for循环的功能。我们先看迭代器,等下回再过头来。
迭代器
关于迭代器先说几条………..
1. 迭代器对象在迭代过程中会会产生可迭代的值,`next()`或者`__next()__`是迭代器用来产生下一个值的方法。
2. 它会在迭代结束后发出StopIteration异常。
3. `iter()`函数返回迭代器对象
4. 如果`iter()`函数被用在迭代器对象,它会返回对象本身
我们试一试模仿for循环
def simulate_for_loop(iterable): it = iter(iterable) while(True): try: print next(it) except StopIteration: break >>> simulate_for_loop([23,12,34,56]) 23 12 34 56
前面我们看过了iterable类,我们知道iter会返回迭代器对象。
现在我们试着理解迭代器类的设计。
class Iterator: def __init__(self, iterable) self.iterable = iterable . . def __iter__(self): #iter should return self if called on iterator return self def next(self): #Use __next__() in python 3.x if condition: #it should raise StopIteration exception if no next element is left to return raise StopIteration
我们学了够多的迭代和迭代器,在python程序中不会用到比这更深的了。
但是为了学习的目的我们就到这儿。。。。
列表迭代器
你可能会在面试中写这个,所以打起精神来注意了
class list_iter(object): def __init__(self, list_data): self.list_data = list_data self.index = 0 def __iter__(self): return self def next(self): #Use __next__ in python 3.x if self.index < len(self.list_data): val = self.list_data[self.index] self.index += 1 return val else: raise StopIteration()
我们来用`list_iter`自己定义一个列表迭代器
class List(object): def __init__(self, val): self.val = val def __iter__(self): return list_iter(self.val) >>> ls = List([1,2,34]) >>> it = iter(ls) >>> next(it) 1 >>> next(it) 2 >>> next(it) 34 >>> next(it) Traceback (most recent call last): File "<pyshell#254>", line 1, in <module> next(it) File "<pyshell#228>", line 13, in next raise StopIteration() StopIteration
xrange
从一个问题开始——xrange是迭代还是迭代器?
我们来看看
>>> x = xrange(10) >>> type(x) <type 'xrange'>
几个关键点:
1. `iter(xrange(num))`应该被支持
2. 如果`iter(xrange(num))`返回同样的对象(xrange类型)那xrange就是迭代器
3. 如果`iter(xrange(num))`返回一个迭代器对象那xrange就是迭代
>>> iter(xrange(10)) <rangeiterator object at 0x0264EFE0>
它返回了rangeiterator,所以我们完全可以叫它迭代器。
让我们用最少的xrange函数实现自己的xrange
xrange_iterator
class xrange_iter(object): def __init__(self, num): self.num = num self.start = 0 def __iter__(self): return self def next(self): if self.start < self.num: val = self.start self.start += 1 return val else: raise StopIteration()
my xrange
class my_xrange(object): def __init__(self, num): self.num = num def __iter__(self): return xrange_iter(self.num) >>> for x in my_xrange(10): print x, 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
以上就是本文的全部内容,希望对大家学习掌握Python迭代和迭代器有所帮助。

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Aplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Aplikasi dunia sebenar Python termasuk analisis data, pembangunan web, kecerdasan buatan dan automasi. 1) Dalam analisis data, Python menggunakan panda dan matplotlib untuk memproses dan memvisualisasikan data. 2) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan penciptaan aplikasi web. 3) Dalam bidang kecerdasan buatan, tensorflow dan pytorch digunakan untuk membina dan melatih model. 4) Dari segi automasi, skrip python boleh digunakan untuk tugas -tugas seperti menyalin fail.

Python digunakan secara meluas dalam bidang sains data, pembangunan web dan bidang skrip automasi. 1) Dalam sains data, Python memudahkan pemprosesan dan analisis data melalui perpustakaan seperti numpy dan panda. 2) Dalam pembangunan web, rangka kerja Django dan Flask membolehkan pemaju dengan cepat membina aplikasi. 3) Dalam skrip automatik, kesederhanaan Python dan perpustakaan standard menjadikannya ideal.

Fleksibiliti Python dicerminkan dalam sokongan multi-paradigma dan sistem jenis dinamik, sementara kemudahan penggunaan berasal dari sintaks mudah dan perpustakaan standard yang kaya. 1. Fleksibiliti: Menyokong pengaturcaraan berorientasikan objek, fungsional dan prosedur, dan sistem jenis dinamik meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Kemudahan Penggunaan: Tatabahasa adalah dekat dengan bahasa semulajadi, perpustakaan standard merangkumi pelbagai fungsi, dan memudahkan proses pembangunan.

Python sangat disukai kerana kesederhanaan dan kuasa, sesuai untuk semua keperluan dari pemula hingga pemaju canggih. Kepelbagaiannya dicerminkan dalam: 1) mudah dipelajari dan digunakan, sintaks mudah; 2) perpustakaan dan kerangka yang kaya, seperti numpy, panda, dan sebagainya; 3) sokongan silang platform, yang boleh dijalankan pada pelbagai sistem operasi; 4) Sesuai untuk tugas skrip dan automasi untuk meningkatkan kecekapan kerja.

Ya, pelajari Python dalam masa dua jam sehari. 1. Membangunkan pelan kajian yang munasabah, 2. Pilih sumber pembelajaran yang betul, 3 menyatukan pengetahuan yang dipelajari melalui amalan. Langkah -langkah ini dapat membantu anda menguasai Python dalam masa yang singkat.


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

VSCode Windows 64-bit Muat Turun
Editor IDE percuma dan berkuasa yang dilancarkan oleh Microsoft

MantisBT
Mantis ialah alat pengesan kecacatan berasaskan web yang mudah digunakan yang direka untuk membantu dalam pengesanan kecacatan produk. Ia memerlukan PHP, MySQL dan pelayan web. Lihat perkhidmatan demo dan pengehosan kami.

ZendStudio 13.5.1 Mac
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver Mac版
Alat pembangunan web visual

MinGW - GNU Minimalis untuk Windows
Projek ini dalam proses untuk dipindahkan ke osdn.net/projects/mingw, anda boleh terus mengikuti kami di sana. MinGW: Port Windows asli bagi GNU Compiler Collection (GCC), perpustakaan import yang boleh diedarkan secara bebas dan fail pengepala untuk membina aplikasi Windows asli termasuk sambungan kepada masa jalan MSVC untuk menyokong fungsi C99. Semua perisian MinGW boleh dijalankan pada platform Windows 64-bit.