


Wie ermöglichen die Python-Methoden „__iter__' und „__next__' die Erstellung von Iteratoren?
Erstellen von Iteratoren in Python
Python-Iteratoren sind Objekte, die dem Iteratorprotokoll entsprechen und über die Methoden __iter__() und __next__() verfügen.
iter Methode:
Die Methode __iter__() gibt das Iteratorobjekt zurück, das automatisch zu Beginn von Schleifen aufgerufen wird.
nextMethode:
Die Methode __next__() ruft den nachfolgenden Wert ab und wird implizit während der Schleife aufgerufen Inkremente. Es löst eine StopIteration-Ausnahme aus, wenn keine weiteren Werte verfügbar sind, die von Schleifenkonstrukten erkannt und zum Beenden der Iteration verwendet wird.
Betrachten Sie beispielsweise die folgende vereinfachte Zählerklasse:
class Counter: def __init__(self, low, high): self.current = low - 1 self.high = high def __iter__(self): return self def __next__(self): # Python 2: def next(self) self.current += 1 if self.current < self.high: return self.current raise StopIteration
When Verwendung des Zählers:
for c in Counter(3, 9): print(c)
Die Ausgabe ist:
3 4 5 6 7 8
Alternativ Generatoren bieten einen einfacheren Ansatz zur Iteratorerstellung:
def counter(low, high): current = low while current < high: yield current current += 1
Einsatz des Generators:
for c in counter(3, 9): print(c)
Erzeugt eine identische Ausgabe. Intern ähnelt der Generator der Counter-Klasse und unterstützt das Iterator-Protokoll.
Eine umfassende Übersicht über Iteratoren finden Sie im Artikel „Iteratoren und einfache Generatoren“ von David Mertz.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie ermöglichen die Python-Methoden „__iter__' und „__next__' die Erstellung von Iteratoren?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Um die Effizienz des Lernens von Python in einer begrenzten Zeit zu maximieren, können Sie Pythons DateTime-, Zeit- und Zeitplanmodule verwenden. 1. Das DateTime -Modul wird verwendet, um die Lernzeit aufzuzeichnen und zu planen. 2. Das Zeitmodul hilft, die Studie zu setzen und Zeit zu ruhen. 3. Das Zeitplanmodul arrangiert automatisch wöchentliche Lernaufgaben.

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

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Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Python und C haben jeweils ihre eigenen Vorteile, und die Wahl sollte auf Projektanforderungen beruhen. 1) Python ist aufgrund seiner prägnanten Syntax und der dynamischen Typisierung für die schnelle Entwicklung und Datenverarbeitung geeignet. 2) C ist aufgrund seiner statischen Tipp- und manuellen Speicherverwaltung für hohe Leistung und Systemprogrammierung geeignet.
