Um ein Objekt zu einem Generator zu machen, müssen Sie Werte auf Bedarf generieren, indem Sie eine Funktion, die Ertrag enth?lt, iterable Klassen definieren, die \ _ \ _ iter \ _ und \ _next \ _ Methoden oder Generatorausdrücke verwenden. 1. Definieren Sie eine Funktion mit Ertrag, geben Sie das Generatorobjekt zurück, wenn sie aufgerufen werden, und generieren Sie sie nacheinander. 2. Implementieren Sie das \ _ \ _ iter \ _ \ _ \ _ und \ _ \ _ Weiter \ _ \ _ \ _ \ _ in einer benutzerdefinierten Klasse, um die iterative Logik zu steuern; 3. Verwenden Sie Generatorausdrücke, um schnell einen leichten Generator zu erstellen, der für einfache Transformationen oder Filterung geeignet ist. Diese Methoden vermeiden das Laden aller Daten in den Speicher, wodurch die Speichereffizienz verbessert wird.
Um ein Objekt zu einem Generator in Python zu machen, verwandeln Sie das Objekt selbst nicht unbedingt in einen Generator, sondern erstellen einen Weg, um Werte im Fliegen zu erzeugen - normalerweise durch Definieren einer Funktion oder Klasse, die Werte unter Verwendung yield
oder durch die Implementierung der Iterationslogik mit __iter__
und __next__
ergibt. Hier erfahren Sie, wie man es effektiv macht.

Definieren Sie eine Generatorfunktion mit yield
Der unkomplizierteste Weg, um einen Generator zu erstellen, besteht darin, das yield
in einer Funktion zu verwenden. Wenn diese Funktion aufgerufen wird, gibt diese Funktion ein Generatorobjekt zurück, über das Sie iterieren k?nnen.

def My_generator (): Ausbeute 1 Ausbeute 2 Ausbeute 3 Gen = my_generator () für Wert in Gen: Druck (Wert)
Dies druckt:
1 2 3
- Die Funktion l?uft nicht auf einmal; Jedes Mal, wenn es
yield
trifft, pausiert es. - Dies ist speichereffizient, da es Werte einzeln erzeugt, anstatt eine vollst?ndige Liste im Speicher zu erstellen.
- Sie k?nnen Schleifen, Bedingungen oder eine beliebige Logik in der Generatorfunktion verwenden, um zu steuern, was erhalten wird.
Machen Sie ein benutzerdefiniertes Objekt iterbar, das Werte wie einen Generator erzeugt
Wenn Sie eine benutzerdefinierte Klasse haben und die Instanzen generator?hnlich iterbar sind, müssen Sie sowohl __iter__()
als auch __next__()
-Methoden definieren.

Klasse Myrange: Def __init __ (Selbst, Start, Ende): self.current = Start self.end = Ende def __iter __ (selbst): Rückkehr selbst Def __Next __ (Selbst): Wenn self.current <self.end: value = self.current self.current = 1 Rückgabewert anders: Stopitation erh?hen # Nutzung für Num in Myrange (0, 3): drucken (num)
Dies druckt:
0 1 2
- Die
__iter__
-Methode sollte das Iteratorobjekt selbst (normalerweiseself
) zurückgeben. - Die
__next__
-Methode übernimmt die Rückgabe des n?chsten Wertes oder die Erh?hungStopIteration
wenn sie fertig sind. - Dieser Ansatz gibt Ihnen eine feink?rnige Kontrolle über das Iterationsverhalten.
Verwenden Sie Generatorausdrücke für leichte Generatoren
Wenn Sie nur einen schnellen Generator ben?tigen, ohne eine ganze Funktion zu schreiben, k?nnen Sie einen Generatorausdruck verwenden - ?hnlich wie bei der List -Verst?ndnis, jedoch bei Eltern.
Quadrate = (x*x für x in Bereich (5)) Für Quadrat in Quadr?ten: Druck (Quadrat)
Dies druckt:
0 1 4 9 16
- Diese sind nützlich für einfache Transformationen oder Filtern.
- Sie sind pr?gnanter als eine vollst?ndige Generatorfunktion zu schreiben.
- Im Gegensatz zu Listen speichern sie nicht alle Artikel gleichzeitig im Speicher.
Wenn ein Objekt wie ein Generator wirkt, bedeutet dies normalerweise entweder eine Generatorfunktion, erstellen eine iterable Klasse, die die Wertproduktion steuert, oder verwenden einen Generatorausdruck. Es geht nicht darum, das Objekt per se in einen Generator zu verwandeln, sondern es zu erm?glichen, sich wie eines zu verhalten, wenn es iteriert wird.
Grunds?tzlich ist das.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie mache ich ein Objekt zu einem Generator in Python?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Der Polymorphismus ist ein Kernkonzept in der objektorientierten Programmierung von Python-Objekte und bezieht sich auf "eine Schnittstelle, mehrere Implementierungen" und erm?glicht eine einheitliche Verarbeitung verschiedener Arten von Objekten. 1. Polymorphismus wird durch Umschreiben durch Methode implementiert. Unterklassen k?nnen übergeordnete Klassenmethoden neu definieren. Zum Beispiel hat die Spoke () -Methode der Tierklasse unterschiedliche Implementierungen in Hunde- und Katzenunterklassen. 2. Die praktischen Verwendungen des Polymorphismus umfassen die Vereinfachung der Codestruktur und die Verbesserung der Skalierbarkeit, z. 3. Die Python -Implementierungspolymorphismus muss erfüllen: Die übergeordnete Klasse definiert eine Methode, und die untergeordnete Klasse überschreibt die Methode, erfordert jedoch keine Vererbung derselben übergeordneten Klasse. Solange das Objekt dieselbe Methode implementiert, wird dies als "Ententyp" bezeichnet. 4. Zu beachten ist die Wartung

Iteratoren sind Objekte, die __iter __ () und __next __ () Methoden implementieren. Der Generator ist eine vereinfachte Version von Iteratoren, die diese Methoden automatisch über das Keyword für Rendite implementiert. 1. Der Iterator gibt jedes Mal, wenn er als n?chstes anruft, ein Element zurück und wirft eine Ausnahme in der Stopperation aus, wenn es keine Elemente mehr gibt. 2. Der Generator verwendet Funktionsdefinition, um Daten auf Bedarf zu generieren, Speicher zu speichern und unendliche Sequenzen zu unterstützen. 3. Verwenden Sie Iteratoren, wenn Sie vorhandene S?tze verarbeiten, und verwenden Sie einen Generator, wenn Sie dynamisch Big Data oder faule Bewertung generieren, z. B. das Laden von Zeilen nach Zeile beim Lesen gro?er Dateien. Hinweis: Iterbare Objekte wie Listen sind keine Iteratoren. Sie müssen nach dem Erreichen des Iterators nach seinem Ende nachgebaut werden, und der Generator kann ihn nur einmal durchqueren.

Eine gemeinsame Methode, um zwei Listen gleichzeitig in Python zu durchqueren, besteht darin, die Funktion ZIP () zu verwenden, die mehrere Listen in der Reihenfolge und die kürzeste ist. Wenn die Listenl?nge inkonsistent ist, k?nnen Sie iTertools.zip_longest () verwenden, um die l?ngste zu sein und die fehlenden Werte auszufüllen. In Kombination mit Enumerate () k?nnen Sie den Index gleichzeitig erhalten. 1.zip () ist pr?gnant und praktisch, geeignet für die Iteration gepaarte Daten; 2.zip_longest () kann den Standardwert beim Umgang mit inkonsistenten L?ngen einfüllen. 3.Enumerate (ZIP ()) kann w?hrend des Durchlaufens Indizes erhalten und die Bedürfnisse einer Vielzahl komplexer Szenarien erfüllen.

Assert ist ein Inssertion -Tool, das in Python zum Debuggen verwendet wird, und wirft einen Assertionerror aus, wenn der Zustand nicht erfüllt ist. Die Syntax ist eine geltende Bedingung sowie optionale Fehlerinformationen, die für die interne Logiküberprüfung geeignet sind, z. B. Parameterprüfung, Statusbest?tigung usw., k?nnen jedoch nicht für die Sicherheits- oder Benutzereingabeprüfung verwendet werden und sollten in Verbindung mit klaren Eingabeaufforderungen verwendet werden. Es ist nur zum Hilfsdebuggen in der Entwicklungsphase verfügbar, anstatt die Ausnahmebehandlung zu ersetzen.

TypHintsinpythonsolvetheProblemofAmbiguityAndpotentialbugsindynamicalpedCodeByAllowingDevelopstospecifyexpectypes

INPYTHON, ITERATORATORSAROBJECTSHATALWOULOUPING ThroughCollections Byimplementing__iter __ () und __Next __ (). 1) IteratorsworkviATheiterProtocol, verwendete __iter __ () toreturn thiteratorand__Next __ () torethentexteemtemuntemuntilstoperationSaised.2) und

Um ein Objekt zu einem Generator zu machen, müssen Sie Werte auf Bedarf generieren, indem Sie eine Funktion, die Ertrag enth?lt, iterable Klassen definieren, die \ _ \ _ iter \ _ und \ _next \ _ Methoden oder Generatorausdrücke verwenden. 1. Definieren Sie eine Funktion mit Ertrag, geben Sie das Generatorobjekt zurück, wenn sie aufgerufen werden, und generieren Sie sie nacheinander. 2. Implementieren Sie die \ _ \ _ iter \ _ \ _ und \ _ \ _ Weiter \ _ \ _ \ _ in einer benutzerdefinierten Klasse zur Steuerung der iterativen Logik; 3. Verwenden Sie Generatorausdrücke, um schnell einen leichten Generator zu erstellen, der für einfache Transformationen oder Filterung geeignet ist. Diese Methoden vermeiden das Laden aller Daten in den Speicher, wodurch die Speichereffizienz verbessert wird.

Um den Python -Code in C aufzurufen, müssen Sie zuerst den Interpreter initialisieren und dann die Interaktion erreichen, indem Sie Zeichenfolgen, Dateien oder aufrufen oder bestimmte Funktionen aufrufen. 1. Initialisieren Sie den Interpreter mit py_initialize () und schlie?en Sie ihn mit py_finalize (); 2. Führen Sie den String -Code oder pyrun_simpleFile mit pyrun_simpleFile aus; 3.. Importieren Sie Module über pyimport_importmodule, erhalten Sie die Funktion über PyObject_getAttrstring, konstruieren
