本文实例讲述了Python迭代器与生成器基本用法。分享给大家供大家参考,具体如下:
迭代器
可以进行for循环的数据类型包括以下两种:
1. 集合数据类型比如list
,tuple
,dict
,str
等
2. 另一种是生成器
而他们都是可迭代对象,称为Iterable
Isinstandce()
可以用来判断对象是否为可迭代对象
> from collections import Iterable > isinstance([], Iterable) True > isinstance({}, Iterable) True > isinstance('abc', Iterable) True > isinstance((x for x in range(10)), Iterable) True > isinstance(100, Iterable) False
然后,只有生成器可以称为迭代器,因为他们是不断使用next()
函数返回值的,属于惰性计算,而对于迭代器也有一个判断函数
> from collections import Iterator > isinstance((x for x in range(10)), Iterator) True > isinstance([], Iterator) False > isinstance({}, Iterator) False > isinstance('abc', Iterator) False
生成器
生成器:就是未循环完的列表,这是为了节约电脑内存,设立的一种一边循环一边计算的机制。
创建的方法也是很简单,其中一种就是把列表生成式的[]
改成()
就可以了
而调用的时候也一般不用麻烦的next()的方法,而是用for循环来遍历
比如:
g= (x*x for x in range(10)) for n in g: print(n)
这样就能遍历出所有的生成器中的元素
另一种生成器的方法:如果函数中包含有yield关键字,则这是一个生成器
def odd(): print('step 1') yield 1 print('step 2') yield(3) print('step 3') yield(5)
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希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。
Python,迭代器,生成器
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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。