迭代器
在python中,迭代器协议就是实现对象的__iter()方法和next()方法,其中前者返回对象本身,后者返回容器的下一个元素。实现了这两个方法的对象就是可迭代对象。迭代器是有惰性的,只有在使用时才会产生,这就为处理大量数据提供了好处,不同一次性把所有数据写入内存。下面自己写了一个迭代器,可以看到使用for循环可以处理自己编写的迭代器,实现了迭代器协议的对象,可以使用任何类似于for循环这样的迭代器工具。但是,看下面的输出,第二次输出为空,这是为什么呢?我们在使用list时,可以多次输出同一个对象,这和实现了自己实现了迭代器协议的对象有什么区别?
class it(object):def __init__(self, n):
self.a = 0
self.n = n
def __iter__(self):
<br/>return self
def next(self):
if self.a < self.n:
self.a += 1
return self.a
else:
raise StopIteration
i=it(5)
for j in i:
print j,
print ''
print '------'
for j in i:
print j
# 1 2 3 4 5
# ------
经过学习,得知,list等类型迭代器返回的是一个迭代器对象,不是返回了本身。那么就写了如下代码进行测试,经过打印输出可以看到,类TestIt的对象是可以反复使用的。那么又有一个问题了,没有实现next()方法的对象,还是迭代器对象吗?这是因为在使用it类时,是返回了迭代器对象的,把迭代的功能使用了it迭代器实现,也就是说相当于实现了迭代器协议。迭代器协议在python中很有用,python中有一个关于迭代器的模块itertools,下面我就学习一下itertools模块,看看有哪些惊喜!
class TestIt(object): def __init__(self, a): self.a = a def __iter__(self): return it(self.a)
itertools
无限迭代器
1 count(),接受两个参数,第一个是开始的数字,第二个是步幅,默认从0开始,用法如下
import itertools as it c = it.count(10, 2) for i in c: if i > 20: break print i, # 10 12 14 16 18 20
2 cycle(),接受一个参数,该参数是迭代器对象(列表,字符串等),会循环生成迭代器中的元素
c = it.cycle([1, 2, 3]) i = 1 for j in c: if i > 7: break print j, i += 1
3 repeat(),接受两个参数,用于生成第一个参数n次
for j in it.repeat([1, 2, 3], 4): print j
有限迭代器,选取感觉自己常用的介绍下
1 chain(),接受多个迭代器对象作为参数,并把它们连接起来chain('abc', [1, 2, 3])
2 compress(data, selectors), 根据后面的参数过滤前面的参数,两个参数都需要是迭代器对象
3 dropwhile(pre, iterable),pre参数是一个函数,当pre(i)是Ture是,返回该项以及后面所有项
4 groupby(iterable[, keyfunc]),其中iterable 是一个可迭代对象,keyfunc 是分组函数,用于对 iterable 的连续项进行分组,如果不指定,则默认对 iterable 中的连续相同项进行分组,返回一个 (key, sub-iterator)
的迭代器。
5 ifilter(function or None, sequence),将 iterable 中 function(item) 为 True 的元素组成一个迭代器返回,如果 function 是 None,则返回 iterable 中所有计算为 True 的项
6 tee(iterable [,n]),tee
用于从 iterable 创建 n 个独立的迭代器,以元组的形式返回,n 的默认值是 2。
for j in it.tee('abc', 4): print list(j)
组合生成器
1 permutations(iterable[, r]),用于生成一个排列,r是生成排列的元素长度,不指定则为默认长度
list(it.permutations( list(it.permutations(, 2
2 combinations(iterable, r), 求序列的组合,其中,r 指定生成组合的元素的长度,是必需的参数
3 combinations_with_replacement(iterable, r),生成的组合包含自身元素
print list(it.combinations_with_replacement('abc', 2)) # [('a', 'a'), ('a', 'b'), ('a', 'c'), ('b', 'b'), ('b', 'c'), ('c', 'c')]
更多python迭代器以及itertools模块相关文章请关注PHP中文网!

Python sesuai untuk sains data, pembangunan web dan tugas automasi, manakala C sesuai untuk pengaturcaraan sistem, pembangunan permainan dan sistem tertanam. Python terkenal dengan kesederhanaan dan ekosistem yang kuat, manakala C dikenali dengan keupayaan kawalan dan keupayaan kawalan yang mendasari.

Anda boleh mempelajari konsep pengaturcaraan asas dan kemahiran Python dalam masa 2 jam. 1. Belajar Pembolehubah dan Jenis Data, 2.

Python digunakan secara meluas dalam bidang pembangunan web, sains data, pembelajaran mesin, automasi dan skrip. 1) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan proses pembangunan. 2) Dalam bidang sains data dan pembelajaran mesin, numpy, panda, scikit-learn dan perpustakaan tensorflow memberikan sokongan yang kuat. 3) Dari segi automasi dan skrip, Python sesuai untuk tugas -tugas seperti ujian automatik dan pengurusan sistem.

Anda boleh mempelajari asas -asas Python dalam masa dua jam. 1. Belajar pembolehubah dan jenis data, 2. Struktur kawalan induk seperti jika pernyataan dan gelung, 3 memahami definisi dan penggunaan fungsi. Ini akan membantu anda mula menulis program python mudah.

Bagaimana Mengajar Asas Pengaturcaraan Pemula Komputer Dalam masa 10 jam? Sekiranya anda hanya mempunyai 10 jam untuk mengajar pemula komputer beberapa pengetahuan pengaturcaraan, apa yang akan anda pilih untuk mengajar ...

Cara mengelakkan dikesan semasa menggunakan fiddlerevery di mana untuk bacaan lelaki-dalam-pertengahan apabila anda menggunakan fiddlerevery di mana ...

Memuatkan Fail Pickle di Python 3.6 Kesalahan Laporan Alam Sekitar: ModulenotFoundError: Nomodulenamed ...

Bagaimana untuk menyelesaikan masalah segmentasi kata Jieba dalam analisis komen tempat yang indah? Semasa kami mengadakan komen dan analisis tempat yang indah, kami sering menggunakan alat segmentasi perkataan jieba untuk memproses teks ...


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

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Versi Mac WebStorm
Alat pembangunan JavaScript yang berguna

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.

SublimeText3 Linux versi baharu
SublimeText3 Linux versi terkini

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma