Python 반복자와 생성기에서 쉽게 혼동되는 개념
반복자와 생성기
반복자와 생성기는 Python에서 일반적으로 사용되며 쉽게 혼동되는 두 가지 개념입니다. 오늘은 이를 정리하고 일반적으로 사용되는 몇 가지 예를 제공하겠습니다.
for 문 및 반복 가능 객체(반복 가능 객체):
for i in [1, 2, 3]:
print(i)
obj = {"a": 123, "b": 456}
for k in obj:
print(k)
for 문에서 반복하는 데 사용할 수 있는 이러한 개체는 반복 가능한 개체입니다. for 문을 통해 반복할 수 있는 내장 데이터 유형(목록, 튜플, 문자열, 사전 등) 외에도 일련의 요소를 포함하는 컨테이너를 직접 만들 수도 있으며 각 요소는 반복될 수 있습니다. for 문을 통해 순차적으로 출력됩니다. 이 A 컨테이너는 반복자입니다.
for 루프는 시퀀스, 튜플 및 문자열을 포함하여 Python의 모든 시퀀스 유형에 사용할 수 있습니다. 예:
>>> for x in [1,2,3,4]: print(x * 2,end='')
...
2468
>>> x in (1,2,3,4): print(x * 2,end='')
...
2468
>>> for y in 'python': print(y * 2 , end =' ')
...
pp yy tt hh oo nn
사실 for 루프는 이보다 훨씬 더 일반적입니다. 모든 반복 가능한 객체와 함께 사용할 수 있습니다. for는 반복 도구로 생각할 수 있으며 목록 구문 분석, 멤버십 테스트 및 내장 기능 매핑과 같은 몇 가지 예가 있습니다.
File iterator
File에는 호출될 때마다 파일의 다음 줄을 반환하는 __next__라는 메서드가 있습니다. 파일 끝에 도달하면 __next__가 빈 문자열을 반환하는 대신 내장된 StopIteration 예외를 발생시킨다는 점은 주목할 가치가 있습니다.
예:
줄 문자열에 이미 하나가 있기 때문에 여기서 인쇄에서는 항상 n을 추가하기 위해 end=''를 사용합니다(이것이 없으면 출력은 두 줄로 구분됩니다).
이 방법으로 파일을 읽으면 세 가지 장점이 있습니다.
1. 간단한 쓰기 방법
2. 빠른 실행 속도
3. 메모리 사용량 측면에서도 최고입니다.
원래 방법과 동일하지만, for 루프는 파일을 메모리에 로드하고 줄 문자열 목록을 만드는 파일의 readlines 메서드를 호출합니다.
두 가지 효과는 동일하지만 후자는 파일을 메모리에 한 번에 로드하는 경우 파일이 너무 크면 컴퓨터 메모리 공간이 부족하여 작동하지 않을 수도 있습니다. 이전 반복자 버전에는 이 문제가 없습니다. (Python3에서는 유니코드 텍스트를 지원하도록 i/o를 다시 작성하여 이를 좀 덜 명확하게 만들고 시스템에 대한 의존도를 줄입니다.)
물론 while 루프로 구현할 수도 있지만 상대적으로 말하면 while은 여전히 for보다 느립니다.
수동 반복: iter 및 next
코드의 수동 반복을 지원하기 위해 Python3은 객체의 __next__ 메서드를 자동으로 사용하는 내장 함수 next도 제공합니다. 반복 가능한 객체 z가 주어지면 next(z)를 호출하는 것은 z.__next__()와 동일하지만 전자가 훨씬 더 간단합니다. 예를 들면 다음과 같습니다.
기술적인 관점에서 for 루프가 시작되면 반복 가능한 객체에서 반복자를 얻기 위해 iter 내장 함수를 제공하고 반환된 객체에는 다음이 포함됩니다. 다음 방법이 필요합니다.
목록 및 기타 여러 내장 객체는 반복자를 여러 번 열 수 있도록 지원하므로 반복자 자체가 아닙니다. 이러한 객체의 경우 iter를 호출하여 반복을 시작해야 합니다.
기술적으로 for 루프는 여기에서 사용된 next(I) 대신 I.__next__의 내부 등가물을 호출합니다
이제 우리는 사이의 자동 동등성을 보여줍니다. 수동 반복:
액션을 실행하고 작업 중 발생하는 예외를 캡처하는 try 문에 대해서는 나중에 기사를 게시하여 자세히 설명하겠습니다.
위 내용은 Python 반복자와 생성기에서 쉽게 혼동되는 개념의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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PHP는 주로 절차 적 프로그래밍이지만 객체 지향 프로그래밍 (OOP)도 지원합니다. Python은 OOP, 기능 및 절차 프로그래밍을 포함한 다양한 패러다임을 지원합니다. PHP는 웹 개발에 적합하며 Python은 데이터 분석 및 기계 학습과 같은 다양한 응용 프로그램에 적합합니다.

PHP는 웹 개발 및 빠른 프로토 타이핑에 적합하며 Python은 데이터 과학 및 기계 학습에 적합합니다. 1.PHP는 간단한 구문과 함께 동적 웹 개발에 사용되며 빠른 개발에 적합합니다. 2. Python은 간결한 구문을 가지고 있으며 여러 분야에 적합하며 강력한 라이브러리 생태계가 있습니다.

Sublime 텍스트로 Python 코드를 실행하려면 먼저 Python 플러그인을 설치 한 다음 .py 파일을 작성하고 코드를 작성한 다음 CTRL B를 눌러 코드를 실행하면 콘솔에 출력이 표시됩니다.

PHP는 1994 년에 시작되었으며 Rasmuslerdorf에 의해 개발되었습니다. 원래 웹 사이트 방문자를 추적하는 데 사용되었으며 점차 서버 측 스크립팅 언어로 진화했으며 웹 개발에 널리 사용되었습니다. Python은 1980 년대 후반 Guidovan Rossum에 의해 개발되었으며 1991 년에 처음 출시되었습니다. 코드 가독성과 단순성을 강조하며 과학 컴퓨팅, 데이터 분석 및 기타 분야에 적합합니다.

Python은 부드러운 학습 곡선과 간결한 구문으로 초보자에게 더 적합합니다. JavaScript는 가파른 학습 곡선과 유연한 구문으로 프론트 엔드 개발에 적합합니다. 1. Python Syntax는 직관적이며 데이터 과학 및 백엔드 개발에 적합합니다. 2. JavaScript는 유연하며 프론트 엔드 및 서버 측 프로그래밍에서 널리 사용됩니다.

Golang은 성능과 확장 성 측면에서 Python보다 낫습니다. 1) Golang의 컴파일 유형 특성과 효율적인 동시성 모델은 높은 동시성 시나리오에서 잘 수행합니다. 2) 해석 된 언어로서 파이썬은 천천히 실행되지만 Cython과 같은 도구를 통해 성능을 최적화 할 수 있습니다.

Visual Studio Code (VSCODE)에서 코드를 작성하는 것은 간단하고 사용하기 쉽습니다. vscode를 설치하고, 프로젝트를 만들고, 언어를 선택하고, 파일을 만들고, 코드를 작성하고, 저장하고 실행합니다. VSCODE의 장점에는 크로스 플랫폼, 무료 및 오픈 소스, 강력한 기능, 풍부한 확장 및 경량 및 빠른가 포함됩니다.

메모장에서 Python 코드를 실행하려면 Python 실행 파일 및 NPPEXEC 플러그인을 설치해야합니다. Python을 설치하고 경로를 추가 한 후 nppexec 플러그인의 명령 "Python"및 매개 변수 "{current_directory} {file_name}"을 구성하여 Notepad의 단축키 "F6"을 통해 Python 코드를 실행하십시오.
