Python에서 반복자를 구현하는 방법의 예
개요
반복자는 컬렉션의 요소에 액세스하는 방법입니다. 반복기 개체는 모든 요소에 액세스할 때까지 컬렉션의 첫 번째 요소부터 액세스하기 시작합니다. 반복자는 앞으로만 갈 수 있고 뒤로 갈 수는 없습니다.
지연 평가 또는 게으른 평가(Lazy Evaluation)
Iterator는 전체 Iteration 프로세스의 모든 요소를 미리 준비할 것을 요구하지 않습니다. 요소는 반복할 때만 평가되며, 해당 요소 전후에는 존재하지 않거나 소멸될 수 있습니다. 이 기능은 거대하거나 무한한 컬렉션을 탐색하는 데 특히 적합합니다.
오늘 대략 다음과 같이 엔터티 클래스를 만들었습니다.
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
그런 다음 엔터티 목록을 만듭니다. :
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)]
목록에서 다음 요소를 가져오는 데 필요할 때 next()
함수, 즉 "next"를 실행하고 싶습니다.
직접 테스트해 보세요:
List에서는 next()
기능을 지원하지 않는 것으로 나타났습니다. 현재 List는 iterator가 아닌 iterable일 뿐입니다.
iterable과 iterator의 차이점은 다음과 같습니다.
iterable - __iter__ 객체만 구현합니다.
iterator - __iter__ 및 __next__ 메서드를 모두 구현하는 개체입니다.- 그 중 는 반복자 객체를 반환하고,
__iter__
__next__
1. 목록을 반복자로 만듭니다
이전 계정을 반복자로 만들려면 간단한
함수를 사용하세요.
iter()
accounts_iterator = iter(accounts) (next(accounts_iterator)).account_name
아직도 이런 기능을 모르는 Python 개발자가 많은 것으로 추정됩니다. 간단한 기능 바?
2. 사용자 정의 반복자 객체
확장 측면에서 자신만의 반복자 객체를 정의하는 방법은 무엇입니까? 실제로 위의 정의에 따라
,
__iter__
다음으로 AccountIterator 클래스를 정의합니다. __next__
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]
실행 결과는 다음과 같습니다.
잠시 던지는 끝에 next() 함수가 구현되었습니다. Python에는 여전히 우리가 계속 탐구하기를 기다리고 있는 예상치 못한 기능이 많이 있습니다. 아마도 이것이 Python의 매력이자 괴짜일 것입니다.

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Python은 웹 개발, 데이터 과학, 기계 학습, 자동화 및 스크립팅 분야에서 널리 사용됩니다. 1) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크는 개발 프로세스를 단순화합니다. 2) 데이터 과학 및 기계 학습 분야에서 Numpy, Pandas, Scikit-Learn 및 Tensorflow 라이브러리는 강력한 지원을 제공합니다. 3) 자동화 및 스크립팅 측면에서 Python은 자동화 된 테스트 및 시스템 관리와 같은 작업에 적합합니다.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.
