Expliquer Iterable vs Iterator en Python
Le but de cette page ? est de démontrer la dynamique des 2 protocoles d'itération :
- itérable
- itérateur
1. MAIS D'ABORD (AJOUTER À DES MOTS SIMILAIRES CONFUSANT), ABORDONS L'ITÉRATION
- L'itération - bien sûr - consiste à prendre les éléments un par un d'une source et à faire quelque chose avec chacun à son tour
- en python, ceci est couramment utilisé dans
- a) les boucles for/while et
- b) compréhensions
- par défaut - ces structures itèrent sur toute la structure
- parfois, cependant, un contrôle plus fin pourrait être nécessaire - comme dans les générateurs
- pour cela, il existe 2 concepts/protocoles importants, sur lesquels une grande partie de Python est construite :
- a) objets itérables
- b) objets itérateurs
- les deux sont reflétés dans les protocoles Python standard
- ce n'est pas quelque chose de plus : en fait, les boucles for/while et les compréhensions sont construites directement sur ces éléments de niveau inférieur des protocoles d'itération
2. LA MÉTHODE ITER() CRÉE UN ITERATEUR À PARTIR D'UN ITERABLE
- objet itérable (collection ou flux d'objets) est tout objet qui peut être transmis à la fonction iter() intégrée
- une fois passée la fonction intégrée iter() et qui renvoie un objet itérateur d'un type passé, c'est à dire qu'un itérateur de chaîne est créé avec
>>> example_iterator = iter('abc') >>> example_iterator <str_iterator object at 0x063DCE38>
- notez que l'itérateur est un objet séquence implicite fournissant un accès séquentiel (et non aléatoire !) à un ensemble de données séquentiel sous-jacent
- par exemple, l'objet range lui-même n'est pas un itérateur
- l'itérateur ne permet pas l'accès à un élément arbitraire de la série sous-jacente
- ils donnent accès uniquement au suivant élément de la série
- ils fournissent accès séquentiel
<!-- THIS IS NOT AN ITERATOR --> >>> r = range(10)[5] >>> r 5
3. LA FONCTION NEXT() RETOURNE LA VALEUR SUIVANTE À PARTIR D'UN ITÉRATEUR
- le next() intégré nécessite un objet iterator - et il renvoie la valeur suivante dans l'itération d'une collection
- l'itérateur se compose de 2 composants :
- mécanisme de récupération de l'élément suivant d'une collection
- mécanisme de signalisation de la fin de la série
Dans les langages de programmation avec systèmes d'objets intégrés, cette abstraction correspond généralement à une interface particulière qui peut être implémentée par les classes
- next() permet de considérer chaque élément tour à tour / sur demande - pas toute la série du début à la fin
- il y a 2 messages inclus dans l'interface de l'itérateur
- suivant → requête pour l'élément suivant
- iter → renvoie l'itérateur
- contrainte : l'itérateur peut être itéré une fois
4. EXEMPLE DE CLASSE - DE L'ITÉRABLE À L'ITÉRATEUR À L'EXCEPTION D'ARRÊTITÉRATION
- Python, généreusement, lève une exception du type StopIteration
>>> example_iterator = iter('abc') >>> example_iterator <str_iterator object at 0x063DCE38>
5. EXEMPLE RÉEL - TEST UNITÉ DE PLUSIEURS ENTRÉES DE LIGNE DE COMMANDE
- définir/obtenir un objet itérable tel qu'une liste ["20.01", "y"]
- passer un objet itérable dans iter() → créer un objet itérateur
- passez un objet itérateur dans un next() pour obtenir la valeur suivante de la liste à chaque fois que la fonction d'entrée est appelée dans le code
<!-- THIS IS NOT AN ITERATOR --> >>> r = range(10)[5] >>> r 5
- la première fois que input() est rencontré, la valeur "20.01" est transmise,
- la deuxième fois c'est "y"
- la troisième fois ce serait une exception
6. LIENS
- https://mypy.readthedocs.io/en/stable/protocols.html#iteration-protocols
- 5.2 Séquences implicites - SICP en Python
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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Python est plus facile à apprendre et à utiliser, tandis que C est plus puissant mais complexe. 1. La syntaxe Python est concise et adaptée aux débutants. Le typage dynamique et la gestion automatique de la mémoire le rendent facile à utiliser, mais peuvent entraîner des erreurs d'exécution. 2.C fournit des fonctionnalités de contrôle de bas niveau et avancées, adaptées aux applications haute performance, mais a un seuil d'apprentissage élevé et nécessite une gestion manuelle de la mémoire et de la sécurité.

Pour maximiser l'efficacité de l'apprentissage de Python dans un temps limité, vous pouvez utiliser les modules DateTime, Time et Schedule de Python. 1. Le module DateTime est utilisé pour enregistrer et planifier le temps d'apprentissage. 2. Le module de temps aide à définir l'étude et le temps de repos. 3. Le module de planification organise automatiquement des tâches d'apprentissage hebdomadaires.

Python est meilleur que C dans l'efficacité du développement, mais C est plus élevé dans les performances d'exécution. 1. La syntaxe concise de Python et les bibliothèques riches améliorent l'efficacité du développement. Les caractéristiques de type compilation et le contrôle du matériel de CC améliorent les performances d'exécution. Lorsque vous faites un choix, vous devez peser la vitesse de développement et l'efficacité de l'exécution en fonction des besoins du projet.

Python et C ont chacun leurs propres avantages, et le choix doit être basé sur les exigences du projet. 1) Python convient au développement rapide et au traitement des données en raison de sa syntaxe concise et de son typage dynamique. 2) C convient à des performances élevées et à une programmation système en raison de son typage statique et de sa gestion de la mémoire manuelle.

Est-ce suffisant pour apprendre Python pendant deux heures par jour? Cela dépend de vos objectifs et de vos méthodes d'apprentissage. 1) Élaborer un plan d'apprentissage clair, 2) Sélectionnez les ressources et méthodes d'apprentissage appropriées, 3) la pratique et l'examen et la consolidation de la pratique pratique et de l'examen et de la consolidation, et vous pouvez progressivement maîtriser les connaissances de base et les fonctions avancées de Python au cours de cette période.

PythonlistSaReparmentofthestandardLibrary, tandis que les coloccules de colocède, tandis que les colocculations pour la base de la Parlementaire, des coloments de forage polyvalent, tandis que la fonctionnalité de la fonctionnalité nettement adressée.

Python excelle dans l'automatisation, les scripts et la gestion des tâches. 1) Automatisation: La sauvegarde du fichier est réalisée via des bibliothèques standard telles que le système d'exploitation et la fermeture. 2) Écriture de script: utilisez la bibliothèque PSUTIL pour surveiller les ressources système. 3) Gestion des tâches: utilisez la bibliothèque de planification pour planifier les tâches. La facilité d'utilisation de Python et la prise en charge de la bibliothèque riche en font l'outil préféré dans ces domaines.

Les applications clés de Python dans le développement Web incluent l'utilisation des cadres Django et Flask, le développement de l'API, l'analyse et la visualisation des données, l'apprentissage automatique et l'IA et l'optimisation des performances. 1. Framework Django et Flask: Django convient au développement rapide d'applications complexes, et Flask convient aux projets petits ou hautement personnalisés. 2. Développement de l'API: Utilisez Flask ou DjangorestFramework pour construire RestulAPI. 3. Analyse et visualisation des données: utilisez Python pour traiter les données et les afficher via l'interface Web. 4. Apprentissage automatique et AI: Python est utilisé pour créer des applications Web intelligentes. 5. Optimisation des performances: optimisée par la programmation, la mise en cache et le code asynchrones
