迭代计算

迭代器 = 循环 迭代器 我们已经知道，可以直接作用于 for 循环的数据类型有以下几种： 一类是集合数据类型，如 list 、 tuple 、 dict 、 set 、 str 等； 一类是 generator ，包括生成器和带 yield 的generator function。 这些可以直接作用于 for 循环的对象统称为可迭代对象： Iterable 。 可以使用 isinstance() 判断一个对象是否是 Iterable 对象： >>> from collections import Iterable >>> isinstance([], Iterable) True >>> isinstance({}, Iterable) True >>> isinstance('abc', Iterable) True >>> isinstance((x for x in range(10)), Iterable) True >>> isinstance(100, Iterable) False 而生成器不但可以作用于for循环，还可以被next()函数不断调用并返回下一个值，直到最后抛出StopIteration错误表示无法继续返回下一个值了。 *可以被next()函数调用并不断返回下一个值的对象称为迭代器：Iterator。 可以使用isinstance(

我们已经知道，可以直接作用于·for·循环的数据类型有以下几种： 一类是集合数据类型，如 list 、 tuple 、 dict 、 set 、 str 等； 一类是 generator ，包括生成器和带 yield 的 generator function 。 这些可以直接作用于 for 循环的对象统称为可迭代对象： Iterable 。 可以使用 isinstance() 判断一个对象是否是 Iterable 对象： >>> from collections import Iterable >>> isinstance([], Iterable) True >>> isinstance({}, Iterable) True >>> isinstance('abc', Iterable) True >>> isinstance((x for x in range(10)), Iterable) True >>> isinstance(100, Iterable) False 而生成器不但可以作用于 for 循环，还可以被 next() 函数不断调用并返回下一个值，直到最后抛出 StopIteration 错误表示无法继续返回下一个值了。 可以被next()函数调用并不断返回下一个值的对象称为迭代器： Iterator 可以使用`isinstance()`判断一个对象是否是

可以直接作用于 for 循环的对象统称为可迭代对象： Iterable 。一类是集合数据类型，如 list 、 tuple 、 dict 、 set 、 str 等，一类是 generator ，包括生成器和带 yield 的 generator function。 　　可以使用 isinstance() 判断一个对象是否是 Iterable 对象：　　 >>> from collections import Iterable >>> isinstance([], Iterable) True >>> isinstance({}, Iterable) True >>> isinstance('abc', Iterable) True >>> isinstance((x for x in range(10)), Iterable) True >>> isinstance(100, Iterable) False 迭代器（Iterator）：可以被 next() 函数调用并不断返回下一个值的对象称为迭代器 >>> from collections import Iterator >>> isinstance((x for x in range(10)), Iterator) True >>> isinstance([], Iterator) False >>> isinstance({

迭代器和生成器 迭代和可迭代 什么是迭代(iteration)？ 如果给定一个list或tuple，我们要想访问其中的某个元素，我们可以通过下标来，如果我们想要访问所有的元素，那我们可以用for循环来遍历这个list或者tuple，而这种遍历我们就叫做迭代。 可迭代(iterable)？ 其实你已经知道，不是所有的数据类型都是可迭代的。那么可迭代的数据类型都有什么特点呢？ print(dir([1,2])) print(dir((2,3))) print(dir({1:2})) print(dir({1,2})) ['__add__', '__class__', '__contains__', '__delattr__', '__delitem__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__getitem__', '__gt__', '__hash__', '__iadd__', '__imul__', '__init__', '__iter__', '__le__', '__len__', '__lt__', '__mul__', '__ne__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '_

一、 楔子 假如我现在有一个列表l=['a','b','c','d','e']，我想取列表中的内容，有几种方式？ 首先，我可以通过索引取值l[0],其次我们是不是还可以用for循环来取值呀？ 你有没有仔细思考过，用索引取值和for循环取值是有着微妙区别的。 如果用索引取值，你可以取到任意位置的值，前提是你要知道这个值在什么位置。 如果用for循环来取值，我们把每一个值都取到，不需要关心每一个值的位置，因为只能顺序的取值，并不能跳过任何一个直接去取其他位置的值。 但你有没有想过，我们为什么可以使用for循环来取值？ for循环内部是怎么工作的呢？ 二、迭代器 2.1 python中的for循环 要了解for循环是怎么回事儿，咱们还是要从代码的角度出发。 首先，我们对一个列表进行for循环。 for i in [1,2,3,4]: print(i) 上面这段代码肯定是没有问题的，但是我们换一种情况，来循环一个数字1234试试 for i in 1234 print(i) 结果： Traceback (most recent call last): File "test.py", line 4, in <module> for i in 1234: TypeError: 'int' object is not iterable 看，报错了！报了什么错呢？“TypeError: 'int'

迭代器和生成器是函数中的一大重点，务必掌握，何为迭代？何为迭代器？ 预习： 1、处理文件，用户指定要查找的文件和内容，将文件中包含要查找内容的每一行都输出到屏幕（使用生成器） 2、 批量处理文件，用户指定要查找的目录和内容，将本层目录下所有文件中包含要查找内容的每一行都输出到屏幕 本篇导航： 可迭代的 迭代器 生成器 列表推导式和生成器表达式 一、可迭代的 for i in 50: print(i) #运行结果： # Traceback (most recent call last): # File "G:/python/python代码/八月/day2 迭代器生成器/3迭代器.py", line 8, in <module> # for i in 50: # TypeError: 'int' object is not iterable 报错： TypeError: 'int' object is not iterable 类型报错：'int'对象是不可迭代的 何为迭代？ iterable： 可迭代的；迭代的； 可迭代的：从上面代码可以简单分析出能被for循环取值的就是可迭代，那么我们就可以初步总结出可迭代的类型： str、list、tuple、set、dict 可迭代的 ——对应的标志 拥有__iter__方法 print('__iter__' in dir([1,2,3]))

python中的for循环 for i in [1,2,3,4]: print(i) 正常可运行的，但是如下运行呢？ for i in 1234 print(i) 结果： Traceback (most recent call last): File "test.py", line 4, in <module> for i in 1234: TypeError: 'int' object is not iterable 看，报错了！报了什么错呢？“TypeError: 'int' object is not iterable”，说int类型不是一个iterable。 说明int数据类型并不是一个可迭代类型 字符串、列表、元组、字典、集合 都可以被for循环，说明他们 都是可迭代的 。 让我们导入模块试验一下： from collections import Iterable l = [1,2,3,4] t = (1,2,3,4) d = {1:2,3:4} s = {1,2,3,4} print(isinstance(l,Iterable)) print(isinstance(t,Iterable)) print(isinstance(d,Iterable)) print(isinstance(s,Iterable)) 迭代器协议

python函数-迭代器&生成器 一、迭代器 1 可迭代协议 迭代：就是类似for循环，将某个数据集内的数据可以“一个挨着一个取出来” 可迭代协议： 　　　　① 协议内容：内部实现__iter__方法 　　　　② 验证方法：dir()方法。通过dir()方法查看是否含有__iter__方法 　　　　③ __iter__方法的作用：可迭代的数据类型执行__iter__方法后会生成一个迭代器对象 print([1,2].__iter__()) 结果 <list_iterator object at 0x1024784a8> 2 迭代器协议 　　1 引出 ''' dir([1,2].__iter__())是列表迭代器中实现的所有方法，dir([1,2])是列表中实现的所有方法,都是以列表的形式返回给我们的，为了看的更清楚，我们分别把他们转换成集合， 然后取差集。 '''#实现的所有方法 print(dir([1,2].__iter__())) print(dir([1,2]))#取差集 print(set(dir([1,2].__iter__()))-set(dir([1,2]))) 结果： {'__length_hint__', '__next__', '__setstate__'} 　　我们看到在列表迭代器中多了三个方法，那么这三个方法都分别做了什么事呢？ iter_l = [1,2

1.列表生成式 语法：[条件表达式 for i in iterable] a=list(range(10)) b=[i+1 for i in a] #这种形式就是列表生成式 print(b) 用列表生成式可以简化代码，等价于下面的几种方法： 1 #方法一 2 a=list(range(10)) 3 b=[] 4 for i in a: 5 b.append(i+1) 6 7 print(b) 8 9 #方法二 10 a=list(range(10)) 11 for index,i in enumerate(a): 12 a[index]+=1 13 print(a) 14 15 #方法三 16 a=list(range(10)) 17 a=map(lambda a:a+1,a) #返回的是一个内存地址，想要调用需要用for循环 18 for i in a: 19 print(i) 2.生成器 通过列表生成式，我们可以直接创建一个列表。但是，受到内存限制，列表容量肯定是有限的。而且，创建一个包含100万个元素的列表，不仅占用很大的存储空间，如果我们仅仅需要访问前面几个元素，那后面绝大多数元素占用的空间都白白浪费了。 所以，如果列表元素可以按照某种算法推算出来，那我们是否可以在循环的过程中不断推算出后续的元素呢？这样就不必创建完整的list，从而节省大量的空间。在Python中

一，什么是迭代器协议 1.迭代器协议是指：对象必须提供一个next方法，执行该方法要么返回迭代中的下一项，要么就引起一个StopIteration异常，以终止迭代 （只能往后走不能往前退） 2.可迭代对象：实现了迭代器协议的对象（如何实现：对象内部定义一个__iter__()方法） 3.协议是一种约定，可迭代对象实现了迭代器协议，python的内部工具（如for循环，sum，min，max函数等)使用迭代器协议访问对象。 二，for循环的本质 循环所有对象，全都是使用迭代器协 for循环可以遍历（字符串，列表，元组，字典，集合，文件对象），但是这些都不是可迭代对象，只不过在for循环式，调用了他们内部的__iter__方法，把他们变成了可迭代对象。 然后for循环调用可迭代对象的__next__方法去取值，而且for循环会捕捉StopIteration异常，以终止迭代。 #:用while去模拟for循环做的事情 l=[1,2,3,4,5,6] diedai_l=l.__iter__() while True: try: print(diedai_l.__next__()) except StopIteration:#捕捉到异常后退出 break 三，如何查看是不是可迭代的或是不是迭代器 from collections import Iterable from