迭代器 我们知道,可以直接用for循环的数据类型有以下几种: 一类是集合数据类型:list.tuple.dict.set.str等 一类是generator:包括生成器和带yield的generator function 这些可以直接用作与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 isins…

1 引言 只要你学了Python语言,就不会不知道for循环,也肯定用for循环来遍历一个列表(list),那为什么for循环可以遍历list,而不能遍历int类型对象呢?怎么让一个自定义的对象可遍历? 这篇博客中,我们来一起探索一下这个问题,在这个过程中,我们会介绍到迭代器.可迭代对象.生成器,更进一步的,我们会详细介绍他们的原理.异同. 2 迭代器与可迭代对象 在开始下面内容之前,我们先说说标题中的“迭代”一词.什么是迭代?我认为,迭代一个完整过程中的一个重复,或者说每一次对过程的重复称为一…

前言:很多python教程中,对python的解释不容易理解,本文记录自己的理解和体会,是对迭代器和生成器的初步理解. 迭代器: 迭代器的实质是实现了next()方法的对象,常见的元组.列表.字典都是迭代器. 迭代器中重点关注两种方法: __iter__方法:返回迭代器自身.可以通过python内建函数iter()调用. __next__方法:当next方法被调用的时候,迭代器会返回它的下一个值,如果next方法被调用,但迭代器没有只可以返回,就会引发一个StopIteration异常.该方法可…

l=[1,2,3,4] for n in l: print n 在看上面这段代码的时候,我们没有显式的控制列表的偏移量,就可以自动的遍历了整个列表对象.那么for 语句是怎么来遍历列表l的呢?要回答这个问题,我们必须首先来看一下迭代器相关的知识. 1.迭代器 迭代器对象要求支持迭代器协议,所谓支持迭代器协议就是对象包含__iter__()和next()方法.其中__iter__()方法返回迭代器对象自己:next()方法返回下一个前进到下一个结果,在结尾时引发StopIteration异常. 列…

#!/usr/bin/python def power(values): for value in values: print "powing %s" % value yield value def add(values): for value in values: if value % 2 == 0: yield value + 3 else: yield value + 2 elements = [1, 4, 7, 9, 12, 19] add(power(elements)) f…

一.迭代器 迭代器是访问集合元素的一种方式.迭代器从访问到集合的第一个元素开始访问,直到所有元素被访问结束.而且迭代器只能往前访问,不能后退.另外迭代器的另一个优点,不会事先准备好访问的集合的所有元素.迭代器只有在迭代到某个元素后才会访问元素,而在这之前或之后,元素可以不存在或者销毁,这个特点是他特别适用于访问比较大或者无限的集合. 特点: 1.访问者不需要了解内部结构,仅需通过next()方法不断获取下一个内容 2.不能随机访问集合中的某个元素值,只能从头到尾依次遍历 3.访问到一半时不能回退…

https://www.cnblogs.com/wilber2013/p/4652531.html…

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…

本文以实例详解了python的迭代器与生成器,具体如下所示: 1. 迭代器概述: 迭代器是访问集合元素的一种方式.迭代器对象从集合的第一个元素开始访问,直到所有的元素被访问完结束.迭代器只能往前不会后退,不过这也没什么,因为人们很少在迭代途中往后退. 1.1 使用迭代器的优点 对于原生支持随机访问的数据结构(如tuple.list),迭代器和经典for循环的索引访问相比并无优势,反而丢失了索引值(可以使用内建函数enumerate()找回这个索引值).但对于无法随机访问的数据结构(比如set)而…

1. is 比较的是两个实例对象是不是完全相同,它们是不是同一个对象,占用的内存地址是否相同 == 比较的是两个对象的内容是否相等 2. with语句时用于对try except finally 的优化,让代码更加美观, 例如常用的开发文件的操作,用try except finally 实现: f=open('file_name','r') try: r=f.read() except: pass finally: f.close() 打开文件的时候,为了能正常释放文件的句柄,都要加个try,然…