概述
迭代器是存取集合元素的一種方式。迭代器物件從集合的第一個元素開始訪問,直到所有的元素被訪問結束。迭代器只能往前不會後退。
延遲計算或惰性求值 (Lazy evaluation)
#迭代器不要求你事先準備好整個迭代過程中所有的元素。只是在迭代至某個元素時才計算該元素,而在這之前或之後,元素可以不存在或被銷毀。這個特點使得它特別適合用來遍歷一些巨大的或是無限的集合。
今天創建了一個實體類,大致如下:
#class Account(): def __init__(self, account_name, account_type, account_cost, return_amount=0): self.account_name = account_name # 账户名 self.account_type = account_type # 账户类型 self.account_cost = account_cost # 月结费用 self.return_amount = return_amount # 返还金额
然後建立一個實體清單:
accounts = [Account("张三", "年费用户", 450.00, 50), Account("李四", "月结用户", 100.00), Account("杨不悔", "月结用户", 190.00, 25), Account("任我行", "月结用户", 70.00, 10), Account("凌未风", "年费用户", 400.00, 40)]
我想要執行next()
功能,也就是需要的時候「next」一下,得到List中的下一個元素。
直接測試一下:
#結果發現List不支援next()
特性。這時候,List只是一個iterable,而不是iterator。
iterable與iterator的差異如下:
#iterable - 只實作了__iter__的物件;
iterator —— 同時實作了__iter__和__next__方法的物件。
其中,
__iter__返回iterator對象,__next__
1. 讓清單成為iterator
iter()函數:
accounts_iterator = iter(accounts) (next(accounts_iterator)).account_name結果如下圖:
這麼簡單的函數,估計還是有不少Python開發者不知道吧?
2. 自訂iterator物件擴充來講,如何定義自己的iterator物件呢?其實也就是依照上面的定義,實作
__iter__和
__next__###方法。 ######我們接下來定義一個AccountIterator類別:#########class AccountIterator(): def __init__(self, accounts): self.accounts = accounts # 账户集合 self.index = 0 def __iter__(self): return self def __next__(self): if self.index >= len(self.accounts): raise StopIteration("到头了...") else: self.index += 1 return self.accounts[self.index-1]############運行結果如:######### ########透過這陣折騰,next()功能就實現了。 Python有不少意外的功能,還等著我們不斷去探究,或許這就是Python的魅力及極客之處。 ######更多python中實作迭代器(iterator)的方法範例相關文章請關注PHP中文網! ###

每天學習Python兩個小時是否足夠?這取決於你的目標和學習方法。 1)制定清晰的學習計劃,2)選擇合適的學習資源和方法,3)動手實踐和復習鞏固,可以在這段時間內逐步掌握Python的基本知識和高級功能。

Python在Web開發中的關鍵應用包括使用Django和Flask框架、API開發、數據分析與可視化、機器學習與AI、以及性能優化。 1.Django和Flask框架:Django適合快速開發複雜應用,Flask適用於小型或高度自定義項目。 2.API開發:使用Flask或DjangoRESTFramework構建RESTfulAPI。 3.數據分析與可視化:利用Python處理數據並通過Web界面展示。 4.機器學習與AI:Python用於構建智能Web應用。 5.性能優化:通過異步編程、緩存和代碼優

Python在開發效率上優於C ,但C 在執行性能上更高。 1.Python的簡潔語法和豐富庫提高開發效率。 2.C 的編譯型特性和硬件控制提升執行性能。選擇時需根據項目需求權衡開發速度與執行效率。

Python在現實世界中的應用包括數據分析、Web開發、人工智能和自動化。 1)在數據分析中,Python使用Pandas和Matplotlib處理和可視化數據。 2)Web開發中,Django和Flask框架簡化了Web應用的創建。 3)人工智能領域,TensorFlow和PyTorch用於構建和訓練模型。 4)自動化方面,Python腳本可用於復製文件等任務。

Python在數據科學、Web開發和自動化腳本領域廣泛應用。 1)在數據科學中,Python通過NumPy、Pandas等庫簡化數據處理和分析。 2)在Web開發中,Django和Flask框架使開發者能快速構建應用。 3)在自動化腳本中,Python的簡潔性和標準庫使其成為理想選擇。

Python的靈活性體現在多範式支持和動態類型系統,易用性則源於語法簡潔和豐富的標準庫。 1.靈活性:支持面向對象、函數式和過程式編程,動態類型系統提高開發效率。 2.易用性:語法接近自然語言,標準庫涵蓋廣泛功能,簡化開發過程。

Python因其簡潔與強大而備受青睞,適用於從初學者到高級開發者的各種需求。其多功能性體現在:1)易學易用,語法簡單;2)豐富的庫和框架,如NumPy、Pandas等;3)跨平台支持,可在多種操作系統上運行;4)適合腳本和自動化任務,提升工作效率。

可以,在每天花費兩個小時的時間內學會Python。 1.制定合理的學習計劃,2.選擇合適的學習資源,3.通過實踐鞏固所學知識,這些步驟能幫助你在短時間內掌握Python。


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