In Python sind Iteratoren Objekte, die durch Kollektionen durch die Implementierung von __iter __ () und __next __ () das Schleifen erm?glichen. 1) Iteratoren arbeiten über das Iteratorprotokoll und verwenden __iter __ (), um den Iterator und __next __ () zurückzugeben, um das n?chste Element abzurufen, bis die Stopperation erh?ht ist. 2) Ein iterabler (wie eine Liste oder ein Diktat) bietet einen Iterator über __iter __ (), w?hrend der Iterator den Iterationszustand verwaltet. 3) benutzerdefinierte Iteratoren k?nnen in Klassen eingebaut werden, nützlich für Speicher- oder unendliche Sequenzen, wie es auch Zahlen generieren, ohne sie alle zu speichern. 4) Zu den h?ufigen Fallstricken geh?ren ersch?pfte Iteratoren, die nicht zurückgesetzt werden und die Wiederverwendung in Schleifen oder Funktionen wie Summe () nicht zurückgesetzt werden.
Python -Iteratoren sind Objekte, mit denen Sie Sammlungen wie Listen, Tupel oder W?rterbücher jeweils durch einen Element durchlaufen k?nnen. Sie sind der Mechanismus hinter den Kulissen, der Schleifen wie for
die Arbeit in Python macht.

Wie arbeiten Iteratoren in Python?
Im Kern von Pythons Iteration -System steht das Iteratorprotokoll , das zwei Methoden erfordert:
-
__iter__()
- Gibt das Iteratorobjekt selbst zurück -
__next__()
- Gibt den n?chsten Wert aus der Sammlung zurück
Wenn Sie eine for
Schleife in einer Liste oder einem W?rterbuch verwenden, erstellt Python automatisch einen Iterator und ruft next()
auf, bis keine Elemente übrig sind. Wenn es keine Elemente mehr gibt, erh?ht __next__()
eine Ausnahme StopIteration
, um das Ende der Iteration zu signalisieren.

Zum Beispiel:
my_list = [1, 2, 3] it = iter (my_list) Druck (n?chstes (es)) # Drucke 1 Druck (n?chstes (es)) # Drucke 2
Sie k?nnen auch Ihren eigenen benutzerdefinierten Iterator erstellen, indem Sie eine Klasse mit diesen beiden Methoden definieren.

Was ist der Unterschied zwischen iterabler und Iterator?
Dies ist ein h?ufiger Verwirrungspunkt für Anf?nger.
- Ein iterabler ist jedes Objekt, das einen Iterator zurückgeben kann. Beispiele sind Listen, Zeichenfolgen, W?rterbücher und Dateien.
- Ein Iterator ist das Objekt, das tats?chlich das Iterieren durchführt - er verfolgt den aktuellen Zustand und gibt den n?chsten Element zurück.
Wenn Sie iter(some_list)
anrufen, erhalten Sie einen Iterator zurück. Mit dem iterablen Zugriff auf die Daten, w?hrend der Iterator die Art und Weise, wie Sie es durchgehen, umgeht.
Hier ist eine schnelle M?glichkeit, sich zu erinnern:
- Iterbar: hat
__iter__()
- Iterator: Hat sowohl
__iter__()
als auch__next__()
Wann würden Sie einen benutzerdefinierten Iterator verwenden?
Benutzerdefinierte Iteratoren sind nützlich, wenn Sie Ihre eigene Art der Durchführung einer Sequenz definieren m?chten. Vielleicht haben Sie es mit unendlichen Sequenzen zu tun, oder Sie m?chten die Speicherverwendung steuern, indem Sie im laufenden Fliegen Werte generieren.
Stellen Sie sich beispielsweise vor, Sie m?chten auch Zahlen generieren, ohne sie alle im Ged?chtnis zu speichern:
Klassenausgleich: Def __init __ (Selbst, Limit): self.limit = limit self.value = 0 def __iter __ (selbst): Rückkehr selbst Def __Next __ (Selbst): Wenn self.Value> = self.limit: Stopitation erh?hen result = self.Value self.Value = 2 Rückgabeergebnis
Dann k?nnen Sie es so verwenden:
Für Num in Evenitners (10): drucken (num)
Dadurch werden sogar Zahlen von 0 bis 8 gedruckt.
H?ufige Fallstricke bei der Arbeit mit Iteratoren
Es gibt ein paar Dinge, auf die man achten muss:
- Sobald Sie einen Iterator ersch?pft haben, erh?ht die Anrufen
next()
erneutStopIteration
. - Iteratoren setzen sich nicht zurück - sobald sie fertig sind, bleiben sie fertig.
- Wenn Sie einen Iterator an mehreren Stellen wiederverwenden, finden Sie m?glicherweise nach der ersten Schleife nichts mehr übrig.
Probleme zu vermeiden:
- Verwenden Sie denselben Iterator nicht mehrmals wieder. Erstellen Sie jedes Mal eine neue.
- Verwenden Sie integrierte Funktionen wie
list()
odertuple()
wenn Sie die Ergebnisse für die sp?tere Verwendung speichern müssen. - Seien Sie vorsichtig, um Iteratoren mit Funktionen zu mischen, die sie vollst?ndig konsumieren, wie
sum()
odermax()
.
Im Grunde genommen arbeiten Iteratoren in Python - nicht zu auff?llig, aber für die effiziente Umstellung von Schleifen unerl?sslich.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWas sind Python -Iteratoren?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Verwenden Sie die Jointplot von Seeborn, um die Beziehung und Verteilung zwischen zwei Variablen schnell zu visualisieren. 2. Das grundlegende Streudiagramm wird durch sns.jointplot (data = tips, x = "total_bill", y = "tip", sort = "scatter") implementiert, das Zentrum ist ein Streudiagramm und das Histogramm wird auf der oberen und unteren und rechten Seite angezeigt. 3. Fügen Sie Regressionslinien und Dichteinformationen zu einer Art "Reg" hinzu und kombinieren Sie Marginal_KWS, um den Edge -Plot -Stil festzulegen. 4. Wenn das Datenvolumen gro? ist, wird empfohlen, "Hex" zu verwenden,

String -Listen k?nnen mit der join () -Methode wie '' .Join (Words) zusammengeführt werden, um "helloWorldfrompython" zu erhalten; 2. Die Zahlenlisten müssen vor dem Beitritt in Zeichenfolgen mit Karte (STR, Zahlen) oder [STR (x) ForxInnumbers] konvertiert werden. 3. Jede Typliste kann direkt in Zeichenfolgen mit Klammern und Zitaten umgewandelt werden, die zum Debuggen geeignet sind. 4. Benutzerdefinierte Formate k?nnen durch Generatorausdrücke in Kombination mit Join () implementiert werden, wie z.

Installieren Sie PYODBC: Verwenden Sie den Befehl pipinstallpyoDBC, um die Bibliothek zu installieren. 2. SQLServer verbinden: Verwenden Sie die Verbindungszeichenfolge, die Treiber, Server, Datenbank, UID/PWD oder Trusted_Connection über die Methode Pyodbc.Connect () und die SQL -Authentifizierung bzw. der Windows -Authentifizierung unterstützen; 3. überprüfen Sie den installierten Treiber: Führen Sie Pyodbc.Drivers () aus und filtern Sie den Treibernamen mit 'SQLServer', um sicherzustellen, dass der richtige Treiberame wie 'ODBCDRIVER17 für SQLServer' verwendet wird. 4. Schlüsselparameter der Verbindungszeichenfolge

Pandas.Melt () wird verwendet, um weite Formatdaten in ein langes Format umzuwandeln. Die Antwort besteht darin, neue Spaltennamen zu definieren, indem id_vars angegeben wird, die Identifikationsspalte beibehalten. 4.Value_name = 'Score' legt den neuen Spaltennamen des ursprünglichen Wertes fest und generiert schlie?lich drei Spalten, einschlie?lich Name, Betreff und Punktzahl.

Definieren Sie zun?chst ein ContactForm -Formular mit Namen, Mailbox und Nachrichtenfeldern. 2. In der Ansicht wird die Einreichung von Formular durch die Beurteilung der Postanfrage bearbeitet, und nach der überprüfung wird Cleaned_data erhalten und die Antwort wird zurückgegeben, sonst wird das leere Formular gerendert. 3. In der Vorlage verwenden Sie {{{form.as_p}}, um das Feld zu rendern und {%csrf_token%} hinzuzufügen, um CSRF -Angriffe zu verhindern; 4. Konfigurieren Sie die URL -Routing auf Punkt / Kontakt / an die Ansicht contact_view; Verwenden Sie Modelform, um das Modell direkt zu verknüpfen, um die Datenspeicherung zu erreichen. DjangoForms implementiert eine integrierte Verarbeitung von Datenüberprüfung, HTML -Rendering und Fehleraufforderungen, die für die schnelle Entwicklung sicherer Formfunktionen geeignet sind.

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Iter () wird verwendet, um das Iteratorobjekt zu erhalten, und als n?chstes () wird das n?chste Element erhalten. 1. Verwenden Sie Iterator (), um iterable Objekte wie Listen in Iteratoren umzuwandeln. 2. Rufen Sie als n?chstes an () an, um Elemente nacheinander zu erhalten, und ausl?sen Sie die Ausnahme der Stopperation, wenn die Elemente ersch?pft sind. 3. Verwenden Sie als n?chstes (Iterator, Standard), um Ausnahmen zu vermeiden. 4. Benutzerdefinierte Iteratoren müssen die Methoden __iter __ () und __Next __ () implementieren, um die Iterationslogik zu kontrollieren; Die Verwendung von Standardwerten ist ein h?ufiger Weg zum sicheren Traversal, und der gesamte Mechanismus ist pr?gnant und praktisch.
