Python でイテレータとリスト内包表記を使用するにはどうすればよいですか?
イテレーター: 予備調査
前の章で述べたように、実際、for ループは任意の反復可能なオブジェクトで使用できます。実際、これは、for ループ、リスト内包表記、メンバーシップ テスト、マップ組み込み関数など、オブジェクトを左から右にスキャンする Python のすべての反復ツールに当てはまります。
「反復可能なオブジェクト」の概念は、Python では非常に新しいものです。基本的に、これはシーケンスの概念を一般化したものです。オブジェクトが実際に保存されたシーケンスであるか、ツール環境で一度に 1 つずつ反復できるオブジェクトであるかどうかです。 、それを反復可能であると考えてください。
>>ファイル反復子
組み込みのデータ型として、ファイルは反復可能です。これは、呼び出されるたびにファイル内の次の行を返します。ファイルの終わりに到達すると、__next__ は空の文字列を返す代わりに、組み込みの StopIteration 例外を発生させます。
このインターフェイスは、Python のいわゆる反復プロトコルです。__next__ メソッドを持つオブジェクトは次の結果に進み、一連の結果の最後に StopIteration がトリガーされます。このようなオブジェクトはすべて反復可能であるとみなされます。このようなオブジェクトは、for ループやその他の反復ツールを使用して反復することもできます。これは、すべての反復ツールが内部で各反復で __next__ を呼び出し、StopIteratin 例外をキャッチして終了時期を決定することで動作するためです。
Pythonイテレータとリスト内包表記
1) イテレータ
一种特殊的数据结构,以对象形式存在 >>> i1 = l1.__iter__() >>> i1 = iter(l1) 可迭代对象: 序列: list、str、tuple 非序列: dict、file 自定义类: __iter__()、 __getitem__() 注意: 若要实现迭代器,需要在类中定义next()方法 要使迭代器指向下一个对象,则使用成员函数 next() i1.next() 当没有元素时,会引发StopIteration异常 for循环可用于任何可迭代对象 例: >>> l1 = ['Sun','Mon','Tue','Wed','Thu','Fri','Sat'] >>> i1 = l1.__iter__() >>> il.next() 'Sun' >>> il.next() 'Mon'
2) リスト内包表記[ ]
根据已有列表,高效生产新列表的方式。 常用于实现创建新的列表,因此要放置于 [ ] 中 语法: [ expression for iter_var in iterable ] [ expression for iter_var in iterable if cond_expr ] os模块中 listdir() 能够列出所有文件 例:事先定义l1 l2 l1 = [ 1,2,3,4,5 ] l2=[ ] >>> for i in l1: l2.append(i**2) l2列表内各项为l1的平方 >>> print l2 [1, 4, 9, 16, 25] >>> l3 = [ i**2 for i in l1 ] l3列表内各项为l1的平方 [1, 4, 9, 16, 25] >>> l4 = [ i**2 for i in l1 if i>=3 ] l3列表内各项为l1中 >= 3的平方 [9, 16, 25] 例题: l1 = ['x','y','z'] l2 = [1,2,3] 应用列表解析方法使其各项相乘 >>> l3 = [ (i,j) for i in l1 for j in l2 ] for循环内部嵌套一个for循环实现各项乘 [('x', 1), ('x', 2), ('x', 3), ('y', 1), ('y', 2), ('y', 3), ('z', 1), ('z', 2), ('z', 3)]
3) ジェネレータ()
惰性计算、延迟求值 生成器表达式并不真正创建数字列表,而是返回一个生成器对象,此对象在每次计算出一个条目后,把这个条目产生出来(一次返回一个值) 语法: ( expr for iter_var in iterable ) ( expr for iter_var in iterable if cond_expr ) 例: >>> l1 = ( i**2 for i in range(2,11,2)) >>> l1.next() 2 >>> l1 = ( i**2 for i in range(2,11) if i%2==0 ) >>> l1.next() 2 注意: 序列过长,并且每次只获取一个元素时,应当考虑使用生成器表达式而不是列表解析 列表解析与生成器的关系相当于range()与xrange()
4) オフセットと要素の生成
enumerate 同时偏移缩印和偏移元素,使用enumerate()函数 此内置函数返回一个生成器对象 >>> S = 'Hello,world' >>> a = enumerate(S) >>> a.next() (0,'H') >>> a.next() (1,'e')
以上がPython でイテレータとリスト内包表記を使用するにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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MySQLのインストール障害の主な理由は次のとおりです。1。許可の問題、管理者として実行するか、SUDOコマンドを使用する必要があります。 2。依存関係が欠落しており、関連する開発パッケージをインストールする必要があります。 3.ポート競合では、ポート3306を占めるプログラムを閉じるか、構成ファイルを変更する必要があります。 4.インストールパッケージが破損しているため、整合性をダウンロードして検証する必要があります。 5.環境変数は誤って構成されており、環境変数はオペレーティングシステムに従って正しく構成する必要があります。これらの問題を解決し、各ステップを慎重に確認して、MySQLを正常にインストールします。

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MySQLデータベースパフォーマンス最適化ガイドリソース集約型アプリケーションでは、MySQLデータベースが重要な役割を果たし、大規模なトランザクションの管理を担当しています。ただし、アプリケーションのスケールが拡大すると、データベースパフォーマンスのボトルネックが制約になることがよくあります。この記事では、一連の効果的なMySQLパフォーマンス最適化戦略を検討して、アプリケーションが高負荷の下で効率的で応答性の高いままであることを保証します。実際のケースを組み合わせて、インデックス作成、クエリ最適化、データベース設計、キャッシュなどの詳細な主要なテクノロジーを説明します。 1.データベースアーキテクチャの設計と最適化されたデータベースアーキテクチャは、MySQLパフォーマンスの最適化の基礎です。いくつかのコア原則は次のとおりです。適切なデータ型を選択し、ニーズを満たす最小のデータ型を選択すると、ストレージスペースを節約するだけでなく、データ処理速度を向上させることもできます。

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MySQLパフォーマンスの最適化は、インストール構成、インデックス作成、クエリの最適化、監視、チューニングの3つの側面から開始する必要があります。 1。インストール後、INNODB_BUFFER_POOL_SIZEパラメーターやclose query_cache_sizeなど、サーバーの構成に従ってmy.cnfファイルを調整する必要があります。 2。過度のインデックスを回避するための適切なインデックスを作成し、説明コマンドを使用して実行計画を分析するなど、クエリステートメントを最適化します。 3. MySQL独自の監視ツール(ShowProcessList、ShowStatus)を使用して、データベースの健康を監視し、定期的にデータベースをバックアップして整理します。これらの手順を継続的に最適化することによってのみ、MySQLデータベースのパフォーマンスを改善できます。
