Python에서 Iterable과 Iterator 설명하기
이 페이지의 목적은 2가지 반복 프로토콜의 역학을 보여주는 것입니다.
- 반복 가능
- 반복자
1. 하지만 먼저 (혼란스러울 정도로 유사한 단어를 추가하기 위해) 반복 문제를 해결해 보겠습니다.
- 반복은 물론 소스에서 항목을 하나씩 가져와서 차례로 작업을 수행하는 것입니다
- 파이썬에서는 다음에서 일반적으로 사용됩니다.
- a) for/while 루프 및
- b) 이해
- 기본적으로 이 구조는 전체 구조를 반복합니다
- 그러나 때로는 발전기처럼 더 세밀한 제어가 필요할 수도 있습니다.
- 이를 위해 2가지 중요한 개념/프로토콜이 있으며 그 위에 Python의 대부분이 구성됩니다.
- a) 반복 가능한 객체
- b) 반복자 객체
- 둘 다 표준 Python 프로토콜에 반영됩니다
- 이것은 추가 기능이 아닙니다. 실제로 for/while 루프와 이해는 반복 프로토콜의 하위 수준 요소를 기반으로 직접 구축됩니다.
2. ITER() 메서드는 ITERABLE에서 반복자를 생성합니다.
- 반복 가능한 객체(객체의 컬렉션 또는 스트림)는 내장 iter() 함수에 전달될 수 있는 모든 객체입니다
- 내장 iter() 함수를 전달하고 전달된 유형의 반복자 객체를 반환합니다. 즉, 문자열 반복자는 다음을 사용하여 생성됩니다.
>>> example_iterator = iter('abc') >>> example_iterator <str_iterator object at 0x063DCE38>
- 반복자는 기본 순차 데이터세트에 대한 순차(무작위 아님!) 액세스를 제공하는 암시적 시퀀스 개체입니다.
- 예를 들어 범위 객체 자체는 반복자가 아닙니다
- 반복자는 기본 시리즈의 임의 요소에 대한 액세스를 허용하지 않습니다
- 시리즈의 다음 요소 에만 액세스할 수 있습니다.
- 순차 액세스를 제공합니다.
<!-- THIS IS NOT AN ITERATOR --> >>> r = range(10)[5] >>> r 5
3. NEXT() 함수는 반복자로부터 다음 값을 반환합니다.
- 내장된 next()에는 iterator 객체가 필요하며 컬렉션 반복에서 다음 값을 반환합니다
- 반복자는 2개의 구성요소로 구성됩니다.
- 컬렉션의 다음 요소를 검색하는 메커니즘
- 시리즈 종료를 알리는 메커니즘
객체 시스템이 내장된 프로그래밍 언어에서 이 추상화는 일반적으로 클래스로 구현할 수 있는 특정 인터페이스에 해당합니다
- next()를 사용하면 요청 시 각 항목을 차례로 고려할 수 있습니다. 전체 시리즈가 처음부터 끝까지는 아닙니다.
- 반복자 인터페이스에는 2개의 메시지가 포함되어 있습니다.
- 다음 → 다음 요소 쿼리
- iter → 반복자 반환
- 제약: 반복자는 한 번 반복될 수 있습니다
4. 강의실 예 - 반복 가능에서 반복자, 중지 예외까지
- Python은 StopIteration 유형의 예외를 자유롭게 발생시킵니다.
>>> example_iterator = iter('abc') >>> example_iterator <str_iterator object at 0x063DCE38>
5. 실제 예 - 여러 명령줄 입력에 대한 단위 테스트
- 목록 ["20.01", "y"]와 같은 반복 가능한 객체 정의/가져오기
- 반복 가능한 객체를 iter()에 전달 → 반복자 객체 생성
- 코드에서 입력 함수가 호출될 때마다 반복자 객체를 next()에 전달하여 목록의 다음 값을 생성합니다.
<!-- THIS IS NOT AN ITERATOR --> >>> r = range(10)[5] >>> r 5
- 처음 input()이 발생하면 "20.01" 값이 전달됩니다.
- 두 번째는 "y"입니다.
- 세 번째는 예외입니다
6. 링크
- https://mypy.readthedocs.io/en/stable/protocols.html#iteration-protocols
- 5.2 암시적 시퀀스 - Python의 SICP
위 내용은 Python에서 Iterable과 Iterator 설명하기의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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Python은 데이터 과학, 웹 개발 및 자동화 작업에 적합한 반면 C는 시스템 프로그래밍, 게임 개발 및 임베디드 시스템에 적합합니다. Python은 단순성과 강력한 생태계로 유명하며 C는 고성능 및 기본 제어 기능으로 유명합니다.

Python은 게임 및 GUI 개발에서 탁월합니다. 1) 게임 개발은 Pygame을 사용하여 드로잉, 오디오 및 기타 기능을 제공하며 2D 게임을 만드는 데 적합합니다. 2) GUI 개발은 Tkinter 또는 PYQT를 선택할 수 있습니다. Tkinter는 간단하고 사용하기 쉽고 PYQT는 풍부한 기능을 가지고 있으며 전문 개발에 적합합니다.

2 시간 이내에 Python의 기본 프로그래밍 개념과 기술을 배울 수 있습니다. 1. 변수 및 데이터 유형을 배우기, 2. 마스터 제어 흐름 (조건부 명세서 및 루프), 3. 기능의 정의 및 사용을 이해하십시오. 4. 간단한 예제 및 코드 스 니펫을 통해 Python 프로그래밍을 신속하게 시작하십시오.

2 시간 이내에 파이썬의 기본 사항을 배울 수 있습니다. 1. 변수 및 데이터 유형을 배우십시오. 이를 통해 간단한 파이썬 프로그램 작성을 시작하는 데 도움이됩니다.

Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

제한된 시간에 Python 학습 효율을 극대화하려면 Python의 DateTime, Time 및 Schedule 모듈을 사용할 수 있습니다. 1. DateTime 모듈은 학습 시간을 기록하고 계획하는 데 사용됩니다. 2. 시간 모듈은 학습과 휴식 시간을 설정하는 데 도움이됩니다. 3. 일정 모듈은 주간 학습 작업을 자동으로 배열합니다.

Python은 웹 개발, 데이터 과학, 기계 학습, 자동화 및 스크립팅 분야에서 널리 사용됩니다. 1) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크는 개발 프로세스를 단순화합니다. 2) 데이터 과학 및 기계 학습 분야에서 Numpy, Pandas, Scikit-Learn 및 Tensorflow 라이브러리는 강력한 지원을 제공합니다. 3) 자동화 및 스크립팅 측면에서 Python은 자동화 된 테스트 및 시스템 관리와 같은 작업에 적합합니다.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.
