Python でイテレータを作成するにはどうすればよいですか?
イテレータとは
python
イテレータとは何ですか?最も単純な例を見てみましょう:
list1 = ["pdudo","juejin","hello"] tuple1 = ("pdudo","juejin","hello") dict1 = {"name":"pdudo"} for i in list1: print(i) for i in tuple1: print(i) for i in dict1: print(i)
これは python
イテレータです。それでは、これを手動で実行しましょう。
はい、for...in
メソッドを使用すると、最下層でイテレータが使用されます。以前に書いたときは、異なるデータをトラバースする理由について興味を持ったことはありませんでした。すべてのデータ型を使用できます for...in
は普遍的ですか?
兄さん、私も同じですが、なぜこのように書けるのか考えたことはありません。イテレータ構文についてはすでに説明しましたが、次にイテレータのベールを剥がしてみましょう。
イテレータが必要な理由
python
イテレータの条件を満たしている限り、for...in
を使用して要素を走査できます。 、つまり: 同じコードを使用して、異なるデータ コンテナを走査します。 これが根本的な原因だと思います。
上記の説明が明確でない場合は、c
と python
を使用して配列と文字列を走査すると、明確に理解できます。
上記のコードは c
言語トラバース配列 "pdudo","hello","juejin"
および string pdudohellojuejin
、トラバース条件の臨界値を自分で書く必要があります。
そして、python
を使用してそれを記述するにはどうすればよいでしょうか?見てみましょう。
list1 = ["pdudo","hello","juejin"] char1 = "pdudohellojuejin" for v in list1: print(v) for c in char1: print(c)
配列と文字列を定義し、for...in
を使用するだけで完了です。
上記の例は、イテレータを使用する必要がある理由を証明するのに十分だと思います。なぜなら、それは本当に楽しいからです。
イテレータの仕組み
最初の 2 つの段落を読んだ後は、イテレータがどのように機能するかを知りたいと思うはずです。今、ここにあります。
for...in
ステートメントを使用すると、inter()
オブジェクトが呼び出され、イテレータ オブジェクトが返されます。このオブジェクトは、一度に 1 つのコンテナ要素を返す __next__()
メソッドも定義します。それ以上要素を返せない場合、 を示すために
StopIteration 例外がスローされます。 for
ループを終了します。
まだ理解できませんか?それは問題ではありません。説明するために別のケースを書いてみましょう。
list1 = ["pdudo","hello","juejin"] it = iter(list1) print(next(it)) print(next(it)) print(next(it)) print(next(it))
上記のコードは、値が「pdudo」、「hello」、「juejin」であるリストを定義し、イテレータを返す iter
メソッドを呼び出します。そして、次の要素を返すために next
メソッドが呼び出されますが、定義したリストの長さは 3 であり、next
メソッドは 4 回呼び出されます。最後に例外がスローされる時刻。
実行後の効果は次のとおりです。
for で、上記の推測と一致していることがわかります。 ...
ステートメントでは、 inter()
コンテナ オブジェクトも呼び出され、 __next__
を使用して後続の反復可能なオブジェクトが返されるなど、例外 ## が発生するまで続きます。 #StopIteration が発生し、ループが終了します。
a = 9527 for i in a: print(i)
for...in を使用して、
int 型のデータを走査します。
__iter__ メソッドがあるかどうかで決まります。
#!/bin/env python class flashBack: def __init__(self,list1): self.data = list1 self.index = len(list1)-1 def __iter__(self): return self def __next__(self): if self.index < 0: raise StopIteration val = self.data[self.index] self.index = self.index - 1 return val def main(): list1 = [1,2,3,4,5] tuble1 = ("pdudo","juejin","hello") for i in flashBack(list1): print(i) for i in flashBack(tuble1): print(i) if __name__ == '__main__': main()
__iter__ メソッドが必要であることがわかります。 __next__
メソッドには、# と が必要です。
#!/bin/env python class Node: def __init__(self,val): self.val = val self.nextNode = None class Lists: def __init__(self,currentNodes): self.currentNode = currentNodes def __iter__(self): return self def __next__(self): if self.currentNode is None: raise StopIteration v = self.currentNode.val self.currentNode = self.currentNode.nextNode return v def main() : node1 = Node(1) node2 = Node(2) node3 = Node(3) node1.nextNode = node2 node2.nextNode = node3 for i in Lists(node1): print(i) if __name__ == '__main__': main()
Node を作成します。これには 2 つの値があり、
val は記録された値、
nextNode# です。 ## は、次の Node
へのレコード ポインターであり、クラス Lists
を定義します。呼び出し時には、Node
を渡す必要があります。 currentNodes
現在の Node
を記録します。__next__
に注目します。現在のノードが空の場合、StopIteration
が返されて for に通知されます。
反復子が終了したことを示します。そうでない場合は、現在のノードの val
を取り出して返し、それを次のノードにスライドさせます。 上記のコードを実行すると、結果は次のようになります:
以上がPython でイテレータを作成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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ブートがさまざまな理由によって引き起こされる可能性がある場合、「読み込み」に巻き込まれたPS:腐敗したプラグインまたは競合するプラグインを無効にします。破損した構成ファイルの削除または名前変更。不十分なプログラムを閉じたり、メモリをアップグレードしたりして、メモリが不十分であることを避けます。ソリッドステートドライブにアップグレードして、ハードドライブの読み取りをスピードアップします。 PSを再インストールして、破損したシステムファイルまたはインストールパッケージの問題を修復します。エラーログ分析の起動プロセス中にエラー情報を表示します。

「ロード」は、PSでファイルを開くときに発生します。理由には、ファイルが大きすぎるか破損しているか、メモリが不十分で、ハードディスクの速度が遅い、グラフィックカードドライバーの問題、PSバージョンまたはプラグインの競合が含まれます。ソリューションは、ファイルのサイズと整合性を確認し、メモリの増加、ハードディスクのアップグレード、グラフィックカードドライバーの更新、不審なプラグインをアンインストールまたは無効にし、PSを再インストールします。この問題は、PSパフォーマンス設定を徐々にチェックして使用し、優れたファイル管理習慣を開発することにより、効果的に解決できます。

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羽毛の鍵は、その漸進的な性質を理解することです。 PS自体は、勾配曲線を直接制御するオプションを提供しませんが、複数の羽毛、マッチングマスク、および細かい選択により、半径と勾配の柔らかさを柔軟に調整して、自然な遷移効果を実現できます。

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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。
