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 目录 迭代器(Iterator) 生成器(Generator) 迭代器 迭代器协议:对象提供一个next方法,执行该方法要么返回下一项,要么引起一个Stopiteration异常 可迭代对象:实现了可迭代协议的对象(内部对象定义了_iter_()方法) name = 'chen' test_iter = name.__iter__()#生成一个可迭代对象 print(test_iter) test_iter._next_() 返回: <str_iterator object at 0x0000…
在使用pytorch训练模型,经常需要加载大量图片数据,因此pytorch提供了好用的数据加载工具Dataloader. 为了实现小批量循环读取大型数据集,在Dataloader类具体实现中,使用了迭代器和生成器. 这一应用场景正是python中迭代器模式的意义所在,因此本文对Dataloader中代码进行解读,可以更好的理解python中迭代器和生成器的概念. 本文的内容主要有: 解释python中的迭代器和生成器概念 解读pytorch中Dataloader代码,如何使用迭代器和生成器实现数…
迭代器 iterator # 只要是能被for循环的数据类型 就一定拥有__iter__方法 # 迭代器多了的方法 print(set(dir([].__iter__()))-set(dir([]))) print([1,2,'s'].__iter__().__length_hint__()) # 元素个数 print(l.__iter__().__next__()) # 一个个的取值 # 迭代器协议 -- 内部含有__next__()和__iter__()两个方法 # 可迭代协议 -- 只要含…
前面的话 用循环语句迭代数据时,必须要初始化一个变量来记录每一次迭代在数据集合中的位置,而在许多编程语言中,已经开始通过程序化的方式用迭代器对象返回迭代过程中集合的每一个元素 迭代器的使用可以极大地简化数据操作,于是ES6也向JS中添加了这个迭代器特性.新的数组方法和新的集合类型(如Set集合与Map集合)都依赖迭代器的实现,这个新特性对于高效的数据处理而言是不可或缺的,在语言的其他特性中也都有迭代器的身影:新的for-of循环.展开运算符(...),甚至连异步编程都可以使用迭代器 本文将详细介…
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.可以被next()函数调用并不断返回下一个值的对象称为迭代器:Iterator. 注意:在Python3中,next(Iterator)实际上调用的是Iterator.__next__(),在表…
一.生成器 1. 生成器的定义 把所需要值得计算方法储存起来,不会先直接生成数值,而是等到什么时候使用什么时候生成,每次生成一个,减少计算机占用内存空间 2. 生成器的创建方式 第一种只要把一个列表生成式的 [ ] 改成 ( ) ret = (n + 1 for n in range(0,10)) # 返回值是生成了一个生成器对象<genexpr>储存在16进制的地址中<generator object <genexpr> at 0x7f909f4be150> # 如果…
三者联系 迭代器(iterator)是一个更抽象的概念,任何对象,如果它的类有next方法(next python3)和__iter__方法返回自己本身,即为迭代器 通常生成器是通过调用一个或多个yield表达式构成的函数s生成的.同时满足迭代器的定义. 生成器是一种特殊的迭代器,即生成器都是迭代器,但反过来不行. 生成器和迭代器都只能遍历一次,即对象迭代完后就不能重新迭代了. 可直接作用于for循环的数据类型: 集合数据类型,如list.tuple.dict.set.str等: generat…
generator 生成器generator:一边循环一边计算的机制. 生成器是一个特殊的程序,可以被用于控制循环的迭代行为.python中的生成器是迭代器的一种,使用yield返回值函数,每次调用yield会暂停,可以使用next()函数和send()函数恢复生成器. 生成器类似于返回值为数组的一个函数,这个函数可以接受参数,可以被调用.但是,不同于一般函数会一次性返回包括了所有数值的数组,生成器一次只能产生一个值,这个消耗的内存数量将大大减小.因此,生成器看起来像是一个函数,但是表现得像迭代…
#最近一周刚开始接触python,基本的语法,和使用特性和Java差别还是蛮大的. 今天接触到Python的迭代器和生成器有点不是很明白,所以搜索了先关资料整理了一些自己的理解和心得 简述(Profile): 迭代是Python最强大的功能之一,是访问集合元素的一种方式. Iteration one of Python's most powerful functions and a way to access colleaction elements. 迭代器是一个可以记住遍历位置的对象. An…
python 生成器 & 迭代器 生成器 (generator) 列表生成式 列表生成式用来生成一个列表,虽然写的是表达式,但是储存的是计算出来的结果,因此生成的列表受到内存大小的限制 示例: a = [x ** 2 for x in range(5)] print(a) 输出结果: [0, 1, 4, 9, 16] 生成器 (generator) 生成器同样可以用来生成一个列表,但是生成器保存的是算法,在每一次调用 next 时才会计算出结果,因此生成的列表不会受到内存大小的限制 示例: a…