Python 迭代器工具包【推荐】
0x01 介绍了迭代器的概念,即定义了 __iter__() 和 __next__() 方法的对象,或者通过 yield 简化定义的“可迭代对象”,而在一些函数式编程语言(见 0x02 Python 中的函数式编程)中,类似的迭代器常被用于产生特定格式的列表(或序列),这时的迭代器更像是一种数据结构而非函数(当然在一些函数式编程语言中,这两者并无本质差异)。Python 借鉴了 APL, Haskell, and SML 中的某些迭代器的构造方法,并在 itertools 中实现(该模块是通过 C 实现,源代码:/Modules/itertoolsmodule.c)。
itertools 模块提供了如下三类迭代器构建工具:
无限迭代
整合两序列迭代
组合生成器
1. 无限迭代
所谓无限(infinite)是指如果你通过 for...in... 的语法对其进行迭代,将陷入无限循环,包括:
count(start, [step]) cycle(p) repeat(elem [,n])
从名字大概可以猜出它们的用法,既然说是无限迭代,我们自然不会想要将其所有元素依次迭代取出,而通常是结合 map/zip 等方法,将其作为一个取之不尽的数据仓库,与有限长度的可迭代对象进行组合操作:
from itertools import cycle, count, repeat print(count.__doc__) count(start=0, step=1) --> count object Return a count object whose .__next__() method returns consecutive values. Equivalent to: def count(firstval=0, step=1): x = firstval while 1: yield x x += step counter = count() print(next(counter)) print(next(counter)) print(list(map(lambda x, y: x+y, range(10), counter))) odd_counter = map(lambda x: 'Odd#{}'.format(x), count(1, 2)) print(next(odd_counter)) print(next(odd_counter)) 0 1 [2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20] Odd#1 Odd#3 print(cycle.__doc__) cycle(iterable) --> cycle object Return elements from the iterable until it is exhausted. Then repeat the sequence indefinitely. cyc = cycle(range(5)) print(list(zip(range(6), cyc))) print(next(cyc)) print(next(cyc)) [(0, 0), (1, 1), (2, 2), (3, 3), (4, 4), (5, 0)] 1 2 print(repeat.__doc__) repeat(object [,times]) -> create an iterator which returns the object for the specified number of times. If not specified, returns the object endlessly. print(list(repeat('Py', 3))) rep = repeat('p') print(list(zip(rep, 'y'*3))) ['Py', 'Py', 'Py'] [('p', 'y'), ('p', 'y'), ('p', 'y')]
2. 整合两序列迭代
所谓整合两序列,是指以两个有限序列为输入,将其整合操作之后返回为一个迭代器,最为常见的 zip 函数就属于这一类别,只不过 zip 是内置函数。这一类别完整的方法包括:
accumulate() chain()/chain.from_iterable() compress() dropwhile()/filterfalse()/takewhile() groupby() islice() starmap() tee() zip_longest()
这里就不对所有的方法一一举例说明了,如果想要知道某个方法的用法,基本通过 print(method.__doc__) 就可以了解,毕竟 itertools 模块只是提供了一种快捷方式,并没有隐含什么深奥的算法。这里只对下面几个我觉得比较有趣的方法进行举例说明。
from itertools import cycle, compress, islice, takewhile, count # 这三个方法(如果使用恰当)可以限定无限迭代 # print(compress.__doc__) print(list(compress(cycle('PY'), [1, 0, 1, 0]))) # 像操作列表 l[start:stop:step] 一样操作其它序列 # print(islice.__doc__) print(list(islice(cycle('PY'), 0, 2))) # 限制版的 filter # print(takewhile.__doc__) print(list(takewhile(lambda x: x < 5, count()))) ['P', 'P'] ['P', 'Y'] [0, 1, 2, 3, 4] from itertools import groupby from operator import itemgetter print(groupby.__doc__) for k, g in groupby('AABBC'): print(k, list(g)) db = [dict(name='python', script=True), dict(name='c', script=False), dict(name='c++', script=False), dict(name='ruby', script=True)] keyfunc = itemgetter('script') db2 = sorted(db, key=keyfunc) # sorted by `script' for isScript, langs in groupby(db2, keyfunc): print(', '.join(map(itemgetter('name'), langs))) groupby(iterable[, keyfunc]) -> create an iterator which returns (key, sub-iterator) grouped by each value of key(value). A ['A', 'A'] B ['B', 'B'] C ['C'] c, c++ python, ruby from itertools import zip_longest # 内置函数 zip 以较短序列为基准进行合并, # zip_longest 则以最长序列为基准,并提供补足参数 fillvalue # Python 2.7 中名为 izip_longest print(list(zip_longest('ABCD', '123', fillvalue=0))) [('A', '1'), ('B', '2'), ('C', '3'), ('D', 0)]
3. 组合生成器
关于生成器的排列组合:
product(*iterables, repeat=1):两输入序列的笛卡尔乘积 permutations(iterable, r=None):对输入序列的完全排列组合 combinations(iterable, r):有序版的排列组合 combinations_with_replacement(iterable, r):有序版的笛卡尔乘积 from itertools import product, permutations, combinations, combinations_with_replacement print(list(product(range(2), range(2)))) print(list(product('AB', repeat=2))) [(0, 0), (0, 1), (1, 0), (1, 1)] [('A', 'A'), ('A', 'B'), ('B', 'A'), ('B', 'B')] print(list(combinations_with_replacement('AB', 2))) [('A', 'A'), ('A', 'B'), ('B', 'B')] # 赛马问题:4匹马前2名的排列组合(A^4_2) print(list(permutations('ABCDE', 2))) [('A', 'B'), ('A', 'C'), ('A', 'D'), ('A', 'E'), ('B', 'A'), ('B', 'C'), ('B', 'D'), ('B', 'E'), ('C', 'A'), ('C', 'B'), ('C', 'D'), ('C', 'E'), ('D', 'A'), ('D', 'B'), ('D', 'C'), ('D', 'E'), ('E', 'A'), ('E', 'B'), ('E', 'C'), ('E', 'D')] # 彩球问题:4种颜色的球任意抽出2个的颜色组合(C^4_2) print(list(combinations('ABCD', 2))) [('A', 'B'), ('A', 'C'), ('A', 'D'), ('B', 'C'), ('B', 'D'), ('C', 'D')]

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Es gibt keine integrierte Summenfunktion in der C-Sprache, daher muss sie selbst geschrieben werden. Die Summe kann erreicht werden, indem das Array durchquert und Elemente akkumulieren: Schleifenversion: Die Summe wird für die Schleifen- und Arraylänge berechnet. Zeigerversion: Verwenden Sie Zeiger, um auf Array-Elemente zu verweisen, und eine effiziente Summierung wird durch Selbststillstandszeiger erzielt. Dynamisch Array -Array -Version zuweisen: Zuordnen Sie Arrays dynamisch und verwalten Sie selbst den Speicher selbst, um sicherzustellen, dass der zugewiesene Speicher befreit wird, um Speicherlecks zu verhindern.

Es gibt kein absolutes Gehalt für Python- und JavaScript -Entwickler, je nach Fähigkeiten und Branchenbedürfnissen. 1. Python kann mehr in Datenwissenschaft und maschinellem Lernen bezahlt werden. 2. JavaScript hat eine große Nachfrage in der Entwicklung von Front-End- und Full-Stack-Entwicklung, und sein Gehalt ist auch beträchtlich. 3. Einflussfaktoren umfassen Erfahrung, geografische Standort, Unternehmensgröße und spezifische Fähigkeiten.

Obwohl eindeutig und unterschiedlich mit der Unterscheidung zusammenhängen, werden sie unterschiedlich verwendet: Unterschieds (Adjektiv) beschreibt die Einzigartigkeit der Dinge selbst und wird verwendet, um Unterschiede zwischen den Dingen zu betonen; Das Unterscheidungsverhalten oder die Fähigkeit des Unterschieds ist eindeutig (Verb) und wird verwendet, um den Diskriminierungsprozess zu beschreiben. In der Programmierung wird häufig unterschiedlich, um die Einzigartigkeit von Elementen in einer Sammlung darzustellen, wie z. B. Deduplizierungsoperationen; Unterscheidet spiegelt sich in der Gestaltung von Algorithmen oder Funktionen wider, wie z. B. die Unterscheidung von ungeraden und sogar Zahlen. Bei der Optimierung sollte der eindeutige Betrieb den entsprechenden Algorithmus und die Datenstruktur auswählen, während der unterschiedliche Betrieb die Unterscheidung zwischen logischer Effizienz optimieren und auf das Schreiben klarer und lesbarer Code achten sollte.

Die H5 -Seite muss aufgrund von Faktoren wie Code -Schwachstellen, Browserkompatibilität, Leistungsoptimierung, Sicherheitsaktualisierungen und Verbesserungen der Benutzererfahrung kontinuierlich aufrechterhalten werden. Zu den effektiven Wartungsmethoden gehören das Erstellen eines vollständigen Testsystems, die Verwendung von Versionstools für Versionskontrolle, die regelmäßige Überwachung der Seitenleistung, das Sammeln von Benutzern und die Formulierung von Wartungsplänen.

! X Understanding! X ist ein logischer Nicht-Operator in der C-Sprache. Es booleschen den Wert von x, dh wahre Änderungen zu falschen, falschen Änderungen an True. Aber seien Sie sich bewusst, dass Wahrheit und Falschheit in C eher durch numerische Werte als durch Boolesche Typen dargestellt werden, ungleich Null wird als wahr angesehen und nur 0 wird als falsch angesehen. Daher handelt es sich um negative Zahlen wie positive Zahlen und gilt als wahr.

Es gibt keine integrierte Summenfunktion in C für die Summe, kann jedoch implementiert werden durch: Verwenden einer Schleife, um Elemente nacheinander zu akkumulieren; Verwenden eines Zeigers, um auf die Elemente nacheinander zuzugreifen und zu akkumulieren; Betrachten Sie für große Datenvolumina parallele Berechnungen.

Wie erhalte ich dynamische Daten von 58.com Arbeitsseite beim Kriechen? Wenn Sie eine Arbeitsseite von 58.com mit Crawler -Tools kriechen, können Sie auf diese begegnen ...

Das Kopieren und Einfügen des Codes ist nicht unmöglich, sollte aber mit Vorsicht behandelt werden. Abhängigkeiten wie Umgebung, Bibliotheken, Versionen usw. im Code stimmen möglicherweise nicht mit dem aktuellen Projekt überein, was zu Fehlern oder unvorhersehbaren Ergebnissen führt. Stellen Sie sicher, dass der Kontext konsistent ist, einschließlich Dateipfade, abhängiger Bibliotheken und Python -Versionen. Wenn Sie den Code für eine bestimmte Bibliothek kopieren und einfügen, müssen Sie möglicherweise die Bibliothek und ihre Abhängigkeiten installieren. Zu den häufigen Fehlern gehören Pfadfehler, Versionskonflikte und inkonsistente Codestile. Die Leistungsoptimierung muss gemäß dem ursprünglichen Zweck und den Einschränkungen des Codes neu gestaltet oder neu gestaltet werden. Es ist entscheidend, den Code zu verstehen und den kopierten kopierten Code zu debuggen und nicht blind zu kopieren und einzufügen.
