在本篇博客中,我们将讨论 Python 中 for 循环的原理. 我们将从一组基本例子和它的语法开始,还将讨论与 for 循环关联的 else 代码块的用处. 然后我们将介绍迭代对象.迭代器和迭代器协议,还会学习如何创建自己的迭代对象和迭代器. 之后,我们将讨论如何使用迭代对象和迭代器实现 for 循环,以及利用 while 循环通过迭代器协议实现 for 循环逻辑. 最后,我们将反编译一个简单的 for 循环,并逐步介绍 Python 解释器在执行 for 循环时执行的指令,以满足大家的好奇心

Python可迭代对象.迭代器和生成器 python 函数 表达式 序列 count utf-8 云栖征文 python可迭代对象 python迭代器 python生成器 摘要: 8.1 可迭代对象(Iterable) 大部分对象都是可迭代,只要实现了__iter__方法的对象就是可迭代的. __iter__方法会返回迭代器(iterator)本身,例如: >>> lst = [1,2,3] >>> lst.__iter__() <listiterator obj

本节内容 语法糖的概念 列表生成式 生成器(Generator) 可迭代对象(Iterable) 迭代器(Iterator) Iterable.Iterator与Generator之间的关系 一.语法糖的概念 "语法糖",从字面上看应该是一种语法."糖",可以理解为简单.简洁.其实我们也已经意识到,没有这些被称为"语法糖"的语法,我们也能实现相应的功能,而 "语法糖"使我们可以更加简洁.快速的实现这些功能. 只是Python解

[转]Python之列表生成式.生成器.可迭代对象与迭代器 本节内容 语法糖的概念 列表生成式 生成器(Generator) 可迭代对象(Iterable) 迭代器(Iterator) Iterable.Iterator与Generator之间的关系 一.语法糖的概念 “语法糖”,从字面上看应该是一种语法.“糖”,可以理解为简单.简洁.其实我们也已经意识到,没有这些被称为“语法糖”的语法,我们也能实现相应的功能,而 “语法糖”使我们可以更加简洁.快速的实现这些功能. 只是Python解释器会把这

孤荷凌寒自学python第十六天python的迭代对象 (完整学习过程屏幕记录视频地址在文末,手写笔记在文末) 迭代也就是循环. python中的迭代对象有相关的如下几个术语: A容器 contrainer 序列/集合/字典等都是容器,我的理解是因为它们都容纳了很多的元素在其中,每个元素都是别的对象,所以称他们为容器非常贴切. B 可迭代对象 iterable 大部分容器都是可迭代对象(iterable) 可迭代对象的意思 是,这个对象本身可以提供有限数量的内部元素供循环语句遍历,因此多数容器都

学习python有一段时间了,在学习过程中遇到很多难理解的东西,做一下总结,希望能对其他朋友有一些帮助. 完全是个人理解,难免有错,欢迎其他大神朋友们批评指正. 1 迭代 什么是迭代呢??我们可以这样理解,一个容器类型的数据,比如 列表[ ]  .元组 () 和 字典 { }, 我们可以把这样类型的数据放入for temp in [1,2,3] 当中,temp 被一次一次的赋值成为后面容器内数据,然后我们拿到temp进行一些想做的事情.那么for 循环中自动的帮我们把数据一次一次的取出来,可以理

## 复习 '''函数的嵌套定义:在函数内部定义另一个函数 闭包:被嵌套的函数 -- 1.外层通过形参给内层函数传参 -- 2.验证执行 开放封闭原则: 功能可以拓展,但源代码与调用方式都不可以改变 装饰器:装饰器名就是外层函数 @outer@outer  # fn = outer(fn)def fn(): pass''' def wrap(func):    def inner(*args, **kwagrs):        # res = func(*args, **kwagrs)    

复习 ''' 函数的嵌套定义:在函数内部定义另一个函数 闭包:被嵌套的函数 -- 1.外层通过形参给内层函数传参 -- 2.验证执行 开放封闭原则: 功能可以拓展,但源代码与调用方式都不可以改变 装饰器:装饰器名就是外层函数 @outer @outer # fn = outer(fn) def fn(): pass ''' def wrap(func): def inner(*args, **kwagrs): # res = func(*args, **kwagrs) res = outer.i

Python 的 asyncio 类似于 C++ 的 Boost.Asio. 所谓「异步 IO」,就是你发起一个 IO 操作,却不用等它结束,你可以继续做其他事情,当它结束时,你会得到通知. Asyncio 是并发(concurrency)的一种方式.对 Python 来说,并发还可以通过线程(threading)和多进程(multiprocessing)来实现. Asyncio 并不能带来真正的并行(parallelism).当然,因为 GIL(全局解释器锁)的存在,Python 的多线程也不

 迭代是访问集合元素的一种方式. 迭代器是一个可以记住遍历的位置的对象. 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. 1. 可迭代对象 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: Iterab

迭代 通常意义上的迭代是指:重复执行一系列运算,从前面的量依次推出后面的量的过程,每一次迭代的结果,会作为下一次迭代的初始值. 在c.c++.java等编程语言中的for循环语句,就是一个迭代过程,例如: ;i<;i++) { cout << i << endl; } 这种for循环语句比较符合迭代的含义,for语句中给定了一个初始输入 i=0 ,然后开始执行一个重复推导变量 i 是否小于 100 ,如果小于就对 i 加1并执行循环体中代码的过程,且每次执行后的结果将作为下一

分页查找 #5.随意写一个20行以上的文件(divmod) # 运行程序,先将内容读到内存中,用列表存储. # l = [] # 提示:一共有多少页 # 接收用户输入页码,每页5条,仅输出当页的内容 def read_page(bk_list,n,endline=None): startline = 5 * (n-1) endline = endline+startline-1 if endline else startline + 4 # print(startline,endline) fo

我刚开始学习编程没多久,对于很多知识还完全不知道,而有些知道的也是一知半解,我想把学习到的知识记录下来,一是弥补记忆力差的毛病,二也是为了待以后知识能进一步理解透彻时再回来做一个补充. 参考链接: 完全理解 Python 迭代对象.迭代器.生成器:http://python.jobbole.com/87805/ 一.迭代器(iterator) 参考链接:http://www.runoob.com/python3/python3-iterator-generator.html 迭代是Python最

一.三者在代码上的特征 1.有__iter__方法的对象就是可迭代类(对象) 2.有__iter__方法,__next()方法的对象就是迭代器3.生成器 == 函数+yield 生成器属于迭代器, 迭代器是特殊的可迭代对象 二.各自的执行过程 1.可迭代对象执行过程 1.先调用iter()函数:  iter(iterable) -> iterator : 函数传入一个可迭代对象(iterable),返回迭代器(iterator); 内部是通过可迭代对象(iterable)的__iter__ ()

一.可迭代对象 对象必须提供一个__iter__()方法,如果有,那么就是可迭代对象, 像列表,元祖,字典等都是可迭代对象可使用isinstance(obj,Iterable)方法判断 from collections import Iterable,Iterator l={':2,'fd':5,'f':6} l_i=l.__iter__() print(isinstance(l,Iterable)) print(isinstance(l_i,Iterator)) 结果: True True 二

很多伙伴对 Python 的迭代器.可迭代对象.生成器这几个概念有点搞不清楚,我来说说我的理解,希望对需要的朋友有所帮助. 1 迭代器协议 迭代器协议是核心,搞懂了这个,上面的几个概念也就很好理解了. 所谓迭代器协议,就是要求一个迭代器必须要实现如下两个方法 iterator.__iter__() Return the iterator object itself. iterator.__next__() Return the next item from the container. 也就是说

1. 迭代器与可迭代对象 # ### 迭代器 """ 迭代器: 能被next方法调用,并且不断返回下一个值的对象,是迭代器(对象) 特征:迭代器会生成惰性序列,它通过计算把值依次的返回,一边循环一边计算而不是一次性得到所有数据 优点:需要数据的时候,一次取一个,可以大大节省内存空间.而不是一股脑的把所有数据放进内存. 总结: 1.惰性序列,节省内存空间 2.遍历获取值得时候使用next,方向不可逆 3.迭代器可以遍历无限量大的数据 """ # 可

可迭代对象 什么是可迭代对象?顾名思义就是可以迭代的一个对象,再通俗点就是可以被for循环遍历的对象,如常用的list.str等数据类型.我们可以使用isinstance来判断这个数据是否是可迭代对象,在此要先从Iterable包中导入模块collections. from collections import Iterable a = 1 #int b= [1,2,3] #list c= "abc" #str d = {1,2,3} #set e = (1,2,3) #tuple f

第四章 基础知识进阶第十七节 迭代.可迭代对象.迭代器 一.    引言 本来计划讲完元组和字典后就讲列表解析和字典解析,但要理解列表解析和字典解析,就需要掌握Python的高级的类型迭代器,因此本节将迭代器的概念先进行介绍. 二.    概念 1.    迭代:是通过重复执行的代码处理相似的数据集的过程,并且本次迭代的处理数据要依赖上一次的结果继续往下做,上一次产生的结果为下一次产生结果的初始状态,如果中途有任何停顿,都不能算是迭代.例如: 1)    非迭代例子 loop = 0 while

迭代器 迭代器(iterator)有时又称游标(cursor)是程式设计的软件设计模式,可在容器物件(container,例如链表或阵列)上遍访的界面,设计人员无需关心容器物件的内存分配的实现细节. 摘自维基百科 也就是说迭代器类似于一个游标,卡到哪里就是哪里,可以通过这个来访问某个可迭代对象的元素:同时,也不是只有Python有这个特性.比如C++的STL中也有这个,如vector<int>::iterator it.下面主要说一下Python中的可迭代对象和迭代器吧. Python可迭代对

刚刚学习Python,对“可迭代对象”和"迭代器对象"的个人理解,不知道对不对. 1.几个概念 (1)迭代工具:包括for循环.列表解析.in成员关系测试.....等等在内的,用于依次访问可迭代对象(容器)内元素的操作(?). (2)迭代器对象:具有__next__()方法的对象.该方法能够自动返回下一个结果,当到达序列结尾时,引发StopIteration异常. (3)可迭代对象:具有__iter__()方法的对象.该方法可获取其迭代器对象. 2.迭代过程(以for循环为例) (1)