


Apakah perbezaan antara Iterator dan 'Lazy Iterator' dalam Python?
Dalam Python, iterator ialah objek yang membolehkan anda mengulangi jujukan nilai, seperti senarai atau tupel. Ia berfungsi dengan melaksanakan dua kaedah: __iter__() dan __next__(). Kaedah __iter__() mengembalikan objek iterator itu sendiri, manakala kaedah __next__() mengembalikan nilai seterusnya dalam jujukan. Apabila tiada lagi nilai untuk dikembalikan, ia menimbulkan pengecualian StopIteration.
Iterator tersuai standard:
class Squares: def __init__(self, n): self.n = n self.current = 0 def __iter__(self): return self def __next__(self): if self.current >= self.n: raise StopIteration else: result = self.current ** 2 self.current += 1 return result # Using the iterator squares = Squares(5) for square in squares: print(square)
Dalam Python, iter() ialah fungsi terbina dalam yang mengembalikan lelaran untuk objek boleh lelaran yang diberikan.
Objek boleh lelar ialah sebarang objek yang boleh diulang, seperti senarai, tuple, set, kamus atau objek tersuai yang mentakrifkan kaedah __iter__().
Apabila iter() dipanggil pada objek lelaran, ia mengembalikan objek lelaran yang menggunakan kaedah next() untuk menyediakan urutan nilai daripada objek lelaran satu demi satu.
Fungsi iter() sering digunakan dengan gelung dan iterator lain untuk melaksanakan tugas seperti menapis, memetakan dan mengurangkan unsur-unsur jujukan.
Peulang yang dicipta dengan fungsi iter():
numbers = [1, 2, 3, 4, 5] iterator = iter(numbers) print(next(iterator)) # Output: 1 print(next(iterator)) # Output: 2 print(next(iterator)) # Output: 3
peulang malas:
"peulang malas" ialah jenis peulang khas yang tidak menambah Menjana semua nilai dalam urutan. Sebaliknya, ia menjana mereka apabila diperlukan. Ini berguna apabila berurusan dengan urutan yang sangat besar atau tidak terhingga, kerana ia mengelakkan menjana semua nilai sekaligus dan memakan banyak memori.
Dalam Python, iterator malas sering dilaksanakan menggunakan fungsi penjana (Penjana ialah fungsi yang menggunakan kata kunci hasil ) yang mengembalikan satu nilai pada satu masa. Setiap kali nilai diminta, penjana mengambil tempat ia berhenti dan menghasilkan nilai seterusnya dalam jujukan.
rreeeeAtas ialah kandungan terperinci Apakah perbezaan antara Iterator dan 'Lazy Iterator' dalam Python?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

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.

Python sesuai untuk pembangunan pesat dan pemprosesan data, manakala C sesuai untuk prestasi tinggi dan kawalan asas. 1) Python mudah digunakan, dengan sintaks ringkas, dan sesuai untuk sains data dan pembangunan web. 2) C mempunyai prestasi tinggi dan kawalan yang tepat, dan sering digunakan dalam pengaturcaraan permainan dan sistem.

Masa yang diperlukan untuk belajar python berbeza dari orang ke orang, terutamanya dipengaruhi oleh pengalaman pengaturcaraan sebelumnya, motivasi pembelajaran, sumber pembelajaran dan kaedah, dan irama pembelajaran. Tetapkan matlamat pembelajaran yang realistik dan pelajari terbaik melalui projek praktikal.

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

Python cemerlang dalam permainan dan pembangunan GUI. 1) Pembangunan permainan menggunakan pygame, menyediakan lukisan, audio dan fungsi lain, yang sesuai untuk membuat permainan 2D. 2) Pembangunan GUI boleh memilih tkinter atau pyqt. TKInter adalah mudah dan mudah digunakan, PYQT mempunyai fungsi yang kaya dan sesuai untuk pembangunan profesional.


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

Versi Mac WebStorm
Alat pembangunan JavaScript yang berguna

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

EditPlus versi Cina retak
Saiz kecil, penyerlahan sintaks, tidak menyokong fungsi gesaan kod

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

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