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函数迭代法python 函数迭代法和策略迭代法

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Python什么是迭代器iamlaosong文
我们在用for
...
in
...语句循环时，in后面跟随函数迭代法python的对象要求是可迭代对象 ， 即可以直接作用于for循环的对象统称为可迭代对象（iterable），如list、tuple、dict、set、str等 。
可迭代对象是实现函数迭代法python了__iter__()方法的对象 ， 而迭代器（iterator）则是实现了__iter__()和__next__()方法的对象，可以显示地获取下一个元素 。这种可以被next调用并不断返回下一个值的对象称为迭代器 。迭代器一定是可迭代对象，反过来则不一定成立 。用iter()函数可以把list、dict、str等iterable变成iterator，例如函数迭代法python：
bb=[x
for
x
in
range(10)]
cc=iter(bb)
cc.next()
循环变量的值其实可以看着是一次次用next取值的过程，每取一个值 ， 做一次处理 。list等对象用于循环实际上可以看着是用iter()方法产生一个迭代器 ， 然后循环取值 。
生成器（generator）就是一个能返回迭代器的函数，其实就是定义一个迭代算法 ， 可以理解为一个特殊的迭代器 。调用这个函数就得到一个迭代器 ， 生成器中的yield相当于一个断点，执行到此返回一个值后暂停，从而实现next取值 。
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中的迭代器的理解？9.9. 迭代器
现在函数迭代法python你可能注意到大多数容器对象都可以用 for 遍历:
for element in [1, 2, 3]:
print(element)
for element in (1, 2, 3):
print(element)
for key in {'one':1, 'two':2}:
print(key)
for char in "123":
print(char)
for line in open("myfile.txt"):
print(line, end='')
这种形式函数迭代法python的访问清晰、简洁、方便 。迭代器的用法在 Python 中普遍而且统一 。在后台函数迭代法python，for 语句在容器对象中调用 iter()。该函数返回一个定义函数迭代法python了 __next__() 方法的迭代器对象函数迭代法python ， 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 。你可以是用内建的 next() 函数调用 __next__() 方法；以下是其工作原理的示例:
s = 'abc'
it = iter(s)
it
next(it)
'a'
next(it)
'b'
next(it)
'c'
next(it)
Traceback (most recent call last):
File "
", line 1, in ?
next(it)
StopIteration
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:
Python中迭代器(Iterator)？generator都输出生成一个iterator对象，再由iterator遍历出元素 。迭代器就是逐个以“下一个”的形式返回元素的函数 。
比如range(10)是生成器,生成一个显示为"range(0,10)"的迭代器对象，可以进一步由for等遍历输出0,1 ， 2,3..10
又比如对于遍历字典的iter(d)都是生成器函数
都在不同的层面，无所谓好坏...生成器产生不同的迭代器 ， 迭代器直接产生元素 ， 适合各自情况的就用...
有必要区分generator生成器函数(对象)和generator expression生成器表达式
比如：
range()生成器函数
for i in range(10)生成器表达式
[i 1 for i in range(10)]对生成器表达式的"列表分解"
另，贴图中由于断章取义，这里的“生成器自身”应该是有特指某个生成器，而不是所有生成器的共性
python中的迭代式什么意思数学上面函数迭代法python的定义:迭代公式就是指用现在的值函数迭代法python，代到一个公式里面 ， 算出下一个值，再用下一个值代入公式，如此往复地代 。比如:x=(x 2/x)/2 你随便拿一个x=10代入，得x=(10 2/10)/2=5.1，再代进去x=(5.1 2/5.1)/2=2.746，再代入得1.737，以此类推 。
在python中，迭代式也可以是递归的调用，下面给你举个例子:
def f(n):
if n == 0 or n == 1 or n == 2: return 1
else: return f(n-1)f(n-2)
这就是一个简单的第n项斐波那契数的求法 ， 这里就用的是迭代式 。另外的例子就是牛顿迭代法 ， 采用逐次渐进的效果求出n的开方数，下面是例子:
def f(guess):
return guess ** 2
def fd(guess):
return 2 * guess
def SquareRootNR(x，epsilon):
guess = x / 2.0
diff = f(guess) - x
ctr = 1
while abs(diff)epsilon and ctr = 100:
guess = guess - diff / fd(guess)
diff = f(guess) - x
ctr= 1 。
【函数迭代法python 函数迭代法和策略迭代法】关于函数迭代法python和函数迭代法和策略迭代法的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站 。

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