Rumah pembangunan bahagian belakang Tutorial Python Gelung dan lelaran Python: analisis komprehensif tentang persamaan dan perbezaannya

Gelung dan lelaran Python: analisis komprehensif tentang persamaan dan perbezaannya

Feb 19, 2024 pm 02:54 PM
python for kitaran while Lelaran objek boleh lelaran

Python 循环与迭代:全面剖析其异同点

Gelung dan Lelaran: Analisis Konsep

Gelung ialah struktur kawalan yang membenarkan blok kod dilaksanakan berulang kali dalam beberapa kali tertentu atau sehingga syarat tertentu dipenuhi. python menyediakan pelbagai jenis gelung, termasuk untuk gelung, gelung sambil dan gelung do-while. Sebaliknya, lelaran ialah konsep abstrak yang mewakili proses melintasi unsur-unsur urutan mengikut tertib. Python menyediakan alat seperti iterator dan penjana untuk melaksanakan lelaran.

Gelung lwn. Lelaran: Persamaan dan Perbezaan

  • Mekanisme pelaksanaan: Gelung mengawal aliran pelaksanaan secara eksplisit, manakala lelaran dilakukan secara tersirat melalui objek lelaran.
  • Pengurusan Negeri: Gelung mengekalkan keadaannya sendiri (seperti kaunter atau syarat), manakala iterator merangkumi pengurusan negeri.
  • Senario penggunaan: Gelung sesuai untuk situasi di mana ia perlu diulang beberapa kali tetap atau sehingga syarat dipenuhi, manakala lelaran sesuai untuk melintasi unsur jujukan mengikut tertib.
  • Prestasi: Gelung selalunya lebih cekap daripada iterator dalam situasi di mana sejumlah besar lelaran diperlukan kerana ia mengelakkan overhed mencipta objek lelaran.

Jenis gelung dalam Python

untuk gelung: digunakan untuk mengulangi setiap elemen dalam urutan (seperti senarai, tuple atau rentetan). Kod contoh:

for item in [1, 2, 3]:
print(item)# 输出:1 2 3
Salin selepas log masuk

gelung while: digunakan untuk melaksanakan berulang kali blok kod berdasarkan syarat. Kod contoh:

counter = 0
while counter < 5:
print(counter)# 输出:0 1 2 3 4
counter += 1
Salin selepas log masuk

gelung do-while: Serupa dengan gelung sementara, tetapi blok kod dilaksanakan sekurang-kurangnya sekali sebelum menyemak keadaan. Kod contoh:

counter = 0
do:
print(counter)# 输出:0
counter += 1
while counter < 5
Salin selepas log masuk

Lelaran menggunakan iterator dan penjana

Iterator: Objek boleh lelar yang menyediakan kaedah untuk bergerak antara unsur jujukan (next()). Kod contoh:

my_list = [1, 2, 3]
my_iterator = iter(my_list)

print(next(my_iterator))# 输出:1
print(next(my_iterator))# 输出:2
print(next(my_iterator))# 输出:3
Salin selepas log masuk

Penjana: Objek boleh lelar yang menjana elemen atas permintaan, mengelakkan overhed untuk menyimpan keseluruhan jujukan dalam ingatan. Kod contoh:

def number_generator():
for i in range(5):
yield i

my_generator = number_generator()

print(next(my_generator))# 输出:0
print(next(my_generator))# 输出:1
print(next(my_generator))# 输出:2
Salin selepas log masuk

Pilih Gelung dan Lelaran

Apabila memilih sama ada untuk menggunakan gelung atau lelaran, anda perlu mengambil kira faktor berikut:

  • Sama ada jujukan yang dilalui mempunyai saiz tetap
  • Sama ada keadaan perlu dipelihara antara unsur jujukan
  • Keperluan prestasi

Secara umumnya, jika anda perlu melintasi jujukan saiz tetap dan tidak memerlukan pengurusan keadaan, gelung biasanya merupakan pilihan yang paling sesuai. Jika tidak, iterator dan penjana menyediakan penyelesaian yang lebih fleksibel dan cekap.

Kesimpulan

Gelung dan lelaran dalam Python menyediakan mekanisme berkuasa untuk melaksanakan blok kod berulang kali. Dengan memahami persamaan dan perbezaan mereka, pembangun boleh bijak memilih teknologi yang paling sesuai untuk tugas tertentu. Gelung menyediakan kawalan dan kecekapan, manakala iterator dan penjana menyediakan fleksibiliti dan penjanaan elemen atas permintaan. Menguasai kedua-dua konsep adalah penting untuk menulis kod Python yang cekap dan boleh dibaca.

Atas ialah kandungan terperinci Gelung dan lelaran Python: analisis komprehensif tentang persamaan dan perbezaannya. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

R.E.P.O. Kristal tenaga dijelaskan dan apa yang mereka lakukan (kristal kuning)
1 bulan yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Tetapan grafik terbaik
1 bulan yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Cara Memperbaiki Audio Jika anda tidak dapat mendengar sesiapa
1 bulan yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Arahan sembang dan cara menggunakannya
1 bulan yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

PHP dan Python: Contoh dan perbandingan kod PHP dan Python: Contoh dan perbandingan kod Apr 15, 2025 am 12:07 AM

PHP dan Python mempunyai kelebihan dan kekurangan mereka sendiri, dan pilihannya bergantung kepada keperluan projek dan keutamaan peribadi. 1.PHP sesuai untuk pembangunan pesat dan penyelenggaraan aplikasi web berskala besar. 2. Python menguasai bidang sains data dan pembelajaran mesin.

Cara Melatih Model Pytorch di CentOs Cara Melatih Model Pytorch di CentOs Apr 14, 2025 pm 03:03 PM

Latihan yang cekap model pytorch pada sistem CentOS memerlukan langkah -langkah, dan artikel ini akan memberikan panduan terperinci. 1. Penyediaan Persekitaran: Pemasangan Python dan Ketergantungan: Sistem CentOS biasanya mempamerkan python, tetapi versi mungkin lebih tua. Adalah disyorkan untuk menggunakan YUM atau DNF untuk memasang Python 3 dan menaik taraf PIP: Sudoyumupdatepython3 (atau SudodnfupdatePython3), pip3install-upgradepip. CUDA dan CUDNN (Percepatan GPU): Jika anda menggunakan Nvidiagpu, anda perlu memasang Cudatool

Penjelasan terperinci mengenai Prinsip Docker Penjelasan terperinci mengenai Prinsip Docker Apr 14, 2025 pm 11:57 PM

Docker menggunakan ciri -ciri kernel Linux untuk menyediakan persekitaran berjalan yang cekap dan terpencil. Prinsip kerjanya adalah seperti berikut: 1. Cermin digunakan sebagai templat baca sahaja, yang mengandungi semua yang anda perlukan untuk menjalankan aplikasi; 2. Sistem Fail Kesatuan (Unionfs) menyusun pelbagai sistem fail, hanya menyimpan perbezaan, menjimatkan ruang dan mempercepatkan; 3. Daemon menguruskan cermin dan bekas, dan pelanggan menggunakannya untuk interaksi; 4. Ruang nama dan cgroups melaksanakan pengasingan kontena dan batasan sumber; 5. Pelbagai mod rangkaian menyokong interkoneksi kontena. Hanya dengan memahami konsep -konsep teras ini, anda boleh menggunakan Docker dengan lebih baik.

Bagaimana sokongan GPU untuk Pytorch di CentOS Bagaimana sokongan GPU untuk Pytorch di CentOS Apr 14, 2025 pm 06:48 PM

Membolehkan pecutan GPU pytorch pada sistem CentOS memerlukan pemasangan cuda, cudnn dan GPU versi pytorch. Langkah-langkah berikut akan membimbing anda melalui proses: Pemasangan CUDA dan CUDNN Tentukan keserasian versi CUDA: Gunakan perintah NVIDIA-SMI untuk melihat versi CUDA yang disokong oleh kad grafik NVIDIA anda. Sebagai contoh, kad grafik MX450 anda boleh menyokong CUDA11.1 atau lebih tinggi. Muat turun dan pasang Cudatoolkit: Lawati laman web rasmi Nvidiacudatoolkit dan muat turun dan pasang versi yang sepadan mengikut versi CUDA tertinggi yang disokong oleh kad grafik anda. Pasang Perpustakaan Cudnn:

Python vs JavaScript: Komuniti, Perpustakaan, dan Sumber Python vs JavaScript: Komuniti, Perpustakaan, dan Sumber Apr 15, 2025 am 12:16 AM

Python dan JavaScript mempunyai kelebihan dan kekurangan mereka sendiri dari segi komuniti, perpustakaan dan sumber. 1) Komuniti Python mesra dan sesuai untuk pemula, tetapi sumber pembangunan depan tidak kaya dengan JavaScript. 2) Python berkuasa dalam bidang sains data dan perpustakaan pembelajaran mesin, sementara JavaScript lebih baik dalam perpustakaan pembangunan dan kerangka pembangunan depan. 3) Kedua -duanya mempunyai sumber pembelajaran yang kaya, tetapi Python sesuai untuk memulakan dengan dokumen rasmi, sementara JavaScript lebih baik dengan MDNWebDocs. Pilihan harus berdasarkan keperluan projek dan kepentingan peribadi.

Cara Memilih Versi PyTorch Di Bawah Centos Cara Memilih Versi PyTorch Di Bawah Centos Apr 14, 2025 pm 02:51 PM

Apabila memilih versi pytorch di bawah CentOS, faktor utama berikut perlu dipertimbangkan: 1. Keserasian versi CUDA Sokongan GPU: Jika anda mempunyai NVIDIA GPU dan ingin menggunakan pecutan GPU, anda perlu memilih pytorch yang menyokong versi CUDA yang sepadan. Anda boleh melihat versi CUDA yang disokong dengan menjalankan arahan NVIDIA-SMI. Versi CPU: Jika anda tidak mempunyai GPU atau tidak mahu menggunakan GPU, anda boleh memilih versi CPU PyTorch. 2. Pytorch versi python

Cara Memasang Nginx di CentOs Cara Memasang Nginx di CentOs Apr 14, 2025 pm 08:06 PM

CentOS Memasang Nginx memerlukan mengikuti langkah-langkah berikut: memasang kebergantungan seperti alat pembangunan, pcre-devel, dan openssl-devel. Muat turun Pakej Kod Sumber Nginx, unzip dan menyusun dan memasangnya, dan tentukan laluan pemasangan sebagai/usr/local/nginx. Buat pengguna Nginx dan kumpulan pengguna dan tetapkan kebenaran. Ubah suai fail konfigurasi nginx.conf, dan konfigurasikan port pendengaran dan nama domain/alamat IP. Mulakan perkhidmatan Nginx. Kesalahan biasa perlu diberi perhatian, seperti isu ketergantungan, konflik pelabuhan, dan kesilapan fail konfigurasi. Pengoptimuman prestasi perlu diselaraskan mengikut keadaan tertentu, seperti menghidupkan cache dan menyesuaikan bilangan proses pekerja.

Cara melakukan pra -proses data dengan pytorch di centOs Cara melakukan pra -proses data dengan pytorch di centOs Apr 14, 2025 pm 02:15 PM

Dengan cekap memproses data pitorch pada sistem CentOS, langkah-langkah berikut diperlukan: Pemasangan Ketergantungan: Kemas kini pertama sistem dan pasang Python3 dan PIP: Sudoyumupdate-iSudoyumStallpython3-Isudoyumstallpython3-y Konfigurasi Persekitaran Maya (disyorkan): Gunakan Conda untuk membuat dan mengaktifkan persekitaran maya baru, contohnya: condacreate-n

See all articles