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迭代函数python例子 python迭代法求解方程

求解答Python中一个简单的迭代

首先这是个递归函数,功能是将一个10进制数,转换成一个其他进制的数,这里转换只是将结果打印出来。

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递归这么调用foo(126,2)-foo(63,2),0-foo(31,2),1,0-foo(15,2),1,1,0-foo(7,2),1,1,1,0-foo(3,2),1,1,1,1,0-foo(1,2),1,1,1,1,1,0-1,1,1,1,1,0(共5个1,这个程序写的其实并不对。)有函数表示前面的先算出来,后面才能打印。所以虽然0是最先要打印的,但是却在最后一位,那是因为print放在函数调用的后面。

这个函数的应该在print后面加一句elif num0:print num这句和if缩进相同,这个程序的功能才正常,否则最高位会缺失。

不明白可追问。

Python中的“迭代”详解

迭代器模式:一种惰性获取数据项的方式,即按需一次获取一个数据项。

所有序列都是可以迭代的。我们接下来要实现一个 Sentence(句子)类,我们向这个类的构造方法传入包含一些文本的字符串,然后可以逐个单词迭代。

接下来测试 Sentence 实例能否迭代

序列可以迭代的原因:

iter()

解释器需要迭代对象 x 时,会自动调用iter(x)。

内置的 iter 函数有以下作用:

由于序列都实现了 __getitem__ 方法,所以都可以迭代。

可迭代对象:使用内置函数 iter() 可以获取迭代器的对象。

与迭代器的关系:Python 从可迭代对象中获取迭代器。

下面用for循环迭代一个字符串,这里字符串 'abc' 是可迭代的对象,用 for 循环迭代时是有生成器,只是 Python 隐藏了。

如果没有 for 语句,使用 while 循环模拟,要写成下面这样:

Python 内部会处理 for 循环和其他迭代上下文(如列表推导,元组拆包等等)中的 StopIteration 异常。

标准的迭代器接口有两个方法:

__next__ :返回下一个可用的元素,如果没有元素了,抛出 StopIteration 异常。

__iter__ :返回 self,以便在需要使用可迭代对象的地方使用迭代器,如 for 循环中。

迭代器:实现了无参数的 __next__ 方法,返回序列中的下一个元素;如果没有元素了,那么抛出 StopIteration 异常。Python 中的迭代器还实现了 __iter__ 方法,因此迭代器也可以迭代。

接下来使用迭代器模式实现 Sentence 类:

注意, 不要 在 Sentence 类中实现 __next__ 方法,让 Sentence 实例既是可迭代对象,也是自身的迭代器。

为了“支持多种遍历”,必须能从同一个可迭代的实例中获取多个独立的迭代器,而且各个迭代器要能维护自身的内部状态,因此这一模式正确的实现方式是,每次调用 iter(my_iterable) 都新建一个独立的迭代器。

所以总结下来就是:

实现相同功能,但却符合 Python 习惯的方式是,用生成器函数代替 SentenceIteror 类。

只要 Python 函数的定义体中有 yield 关键字,该函数就是生成器函数。调用生成器函数,就会返回一个生成器对象。

生成器函数会创建一个生成器对象,包装生成器函数的定义体,把生成器传给 next(...) 函数时,生成器函数会向前,执行函数定义体中的下一个 yield 语句,返回产出的值,并在函数定义体的当前位置暂停,。最终,函数的定义体返回时,外层的生成器对象会抛出 StopIteration 异常,这一点与迭代器协议一致。

如今这一版 Sentence 类相较之前简短多了,但是还不够慵懒。 惰性 ,是如今人们认为最好的特质。惰性实现是指尽可能延后生成值,这样做能节省内存,或许还能避免做无用的处理。

目前实现的几版 Sentence 类都不具有惰性,因为 __init__ 方法急迫的构建好了文本中的单词列表,然后将其绑定到 self.words 属性上。这样就得处理整个文本,列表使用的内存量可能与文本本身一样多(或许更多,取决于文本中有多少非单词字符)。

re.finditer 函数是 re.findall 函数的惰性版本,返回的是一个生成器,按需生成 re.MatchObject 实例。我们可以使用这个函数来让 Sentence 类变得懒惰,即只在需要时才生成下一个单词。

标准库提供了很多生成器函数,有用于逐行迭代纯文本文件的对象,还有出色的 os.walk 函数等等。本节专注于通用的函数:参数为任意的可迭代对象,返回值是生成器,用于生成选中的、计算出的和重新排列的元素。

第一组是用于 过滤 的生成器函数:从输入的可迭代对象中产出元素的子集,而且不修改元素本身。这种函数大多数都接受一个断言参数(predicate),这个参数是个 布尔函数 ,有一个参数,会应用到输入中的每个元素上,用于判断元素是否包含在输出中。

以下为这些函数的演示:

第二组是用于映射的生成器函数:在输入的单个/多个可迭代对象中的各个元素上做计算,然后返回结果。

以下为这些函数的用法:

第三组是用于合并的生成器函数,这些函数都可以从输入的多个可迭代对象中产出元素。

以下为演示:

第四组是从一个元素中产出多个值,扩展输入的可迭代对象。

以下为演示:

第五组生成器函数用于产出输入的可迭代对象中的全部元素,不过会以某种方式重新排列。

下面的函数都接受一个可迭代的对象,然后返回单个结果,这种函数叫“归约函数”,“合拢函数”或“累加函数”,其实,这些内置函数都可以用 functools.reduce 函数实现,但内置更加方便,而且还有一些优点。

参考教程:

《流畅的python》 P330 - 363

python中for是怎么迭代

迭代嘛,不就是结果带入原式继续计算嘛

例如我for一个函数,得到一个结果,将结果带入函数继续运算:

num = 2

while 1:

for i in range(num):

num = num + i

print(num)

这个函数就是:

num = num + i

我设置了while 1无线循环,当然到后面由于num太大导致程序死亡

反正for下的迭代意思就是这样子吧,如果上面设置一下num的范围,超过范围就break就行了

Python:理解迭代器,并用迭代器生成斐波那契数列

-- 斐波那契数列,是有一系列整数组成的数列;

-- 这一数列任意位置上的数值与后一位相加,等于第三位数值;

-- 示例:

-- 方法缺陷:

(1)每次只能获取一个末位的数值,而不是整个数列;

(2)如果数值太大,运行时间会变得非常的长;

-- 如上面的例子,max_index = 30 的时候程序运行时常只需要 0:00:00.749871 秒,到了 max_index = 40 的时候就已经需要 0:00:57.805053 秒,这种耗时的增速在实际生产中是不能接受的;

-- 该方法的优点:相比与前面的方法,程序运行耗费的时间相对较快;

-- 该方法的缺陷:该方法使用 result_list = [] 作为一个容器存储生成的数值,如果数值足够大这个 list 将会占用大量内存空间,简言之: 如果数值过大,会占用大量内存 ;

-- 有兴趣的小伙伴可以尝试 max_index=10000 时程序的执行情况,看一看程序内存占用情况;

-- 请注意:你的电脑可能会被卡死!!!

Python里面怎么给自己的类自定义迭代器方法

迭代器的用法在 Python 中普遍而且统一。在后台,for 语句在容器对象中调用 iter() 。 该函数返回一个定义了 next() 方法的迭代器对象,它在容器中逐一访问元素。没有后续的元素时,next() 抛出一个 StopIteration 异常通知 for 语句循环结束。 

了解了迭代器协议的后台机制,就可以很容易的给自己的类添加迭代器行为。定义一个 __iter__() 方法,使其返回一个带有 next() 方法的对象。如果这个类已经定义了 next(),那么 __iter__() 只需要返回self。 

以下是其工作原理的示例: 

Python代码 

class Reverse: 

"Iterator for looping over a sequence backwards" 

def __init__(self, data): 

self.data = data 

self.index = len(data) 

def __iter__(self): 

return self 

def next(self): 

if self.index == 0: 

raise StopIteration 

self.index = self.index - 1 

return self.data[self.index] 

Python代码 

for char in Reverse('spam'): 

print char

希望能帮到你!

python里哪些是可迭代对象

序列,包括字符串,列表,元组,集合,字典在内;

迭代器对象(Iterator);

生成器函数(generator);

文件对象。


本文题目:迭代函数python例子 python迭代法求解方程
链接URL:http://cdkjz.cn/article/hhppjc.html
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