位置: 编程技术 - 正文
推荐整理分享Python 迭代器工具包【推荐】(python迭代器iter),希望有所帮助,仅作参考,欢迎阅读内容。
文章相关热门搜索词:python迭代器详解,python迭代器工作原理,python迭代器工作原理,python3迭代器,python迭代器工作原理,python迭代器iter,python3迭代器,python3迭代器,内容如对您有帮助,希望把文章链接给更多的朋友!
原文: 0x 介绍了迭代器的概念,即定义了 __iter__() 和 __next__() 方法的对象,或者通过 yield 简化定义的“可迭代对象”,而在一些函数式编程语言(见 0x Python 中的函数式编程)中,类似的迭代器常被用于产生特定格式的列表(或序列),这时的迭代器更像是一种数据结构而非函数(当然在一些函数式编程语言中,这两者并无本质差异)。Python 借鉴了 APL, Haskell, and SML 中的某些迭代器的构造方法,并在 itertools 中实现(该模块是通过 C 实现,源代码:/Modules/itertoolsmodule.c)。
itertools 模块提供了如下三类迭代器构建工具:
无限迭代
整合两序列迭代
组合生成器
1. 无限迭代
所谓无限(infinite)是指如果你通过 for...in... 的语法对其进行迭代,将陷入无限循环,包括:
从名字大概可以猜出它们的用法,既然说是无限迭代,我们自然不会想要将其所有元素依次迭代取出,而通常是结合 map/zip 等方法,将其作为一个取之不尽的数据仓库,与有限长度的可迭代对象进行组合操作:
2. 整合两序列迭代
所谓整合两序列,是指以两个有限序列为输入,将其整合操作之后返回为一个迭代器,最为常见的 zip 函数就属于这一类别,只不过 zip 是内置函数。这一类别完整的方法包括:
这里就不对所有的方法一一举例说明了,如果想要知道某个方法的用法,基本通过 print(method.__doc__) 就可以了解,毕竟 itertools 模块只是提供了一种快捷方式,并没有隐含什么深奥的算法。这里只对下面几个我觉得比较有趣的方法进行举例说明。
3. 组合生成器
关于生成器的排列组合:
Python 类与元类的深度挖掘 I【经验】 上一篇介绍了Python枚举类型的标准库,除了考虑到其实用性,还有一个重要的原因是其实现过程是一个非常好的学习、理解Python类与元类的例子。因此
Python 类与元类的深度挖掘 II【经验】 上一篇解决了通过调用类对象生成实例对象过程中可能遇到的命名空间相关的一些问题,这次我们向上回溯一层,看看类对象本身是如何产生的。我们
Python的dict字典结构操作方法学习笔记 一.字典的基本方法1.新建字典1)、建立一个空的字典dict1={}dict2=dict()dict1,dict2({},{})2)、新建的时候初始化一个值dict1={1:'a',2:'b',3:'c'}dict1{1:'a',2:'b',3:'c'}3
标签: python迭代器iter
本文链接地址:https://www.jiuchutong.com/biancheng/386149.html 转载请保留说明!友情链接: 武汉网站建设