一加Ace2 Pro官宣：普及16G內(nèi)存 引領(lǐng)24G
一加官方今天繼續(xù)為本月發(fā)布的新機(jī)一加Ace2 Pro帶來(lái)預(yù)熱，公布了內(nèi)存方面的信息。“淘汰 8GB ，12GB 起步，16GB 普及，24GB 引領(lǐng)，還有呢？#一加Ace2Pro#，2023 年 8 月，敬請(qǐng)期待?！蓖瑫r(shí)
在Python中，迭代器（Iterators）和生成器（Generators）是兩個(gè)關(guān)鍵的概念，為我們提供了強(qiáng)大的工具，用于處理各種數(shù)據(jù)序列。
迭代器和生成器不僅使我們能夠更有效地操作數(shù)據(jù)，還可以大大減少內(nèi)存占用，尤其在處理大型數(shù)據(jù)集時(shí)表現(xiàn)突出。
迭代器是一種特殊的對(duì)象，可以在數(shù)據(jù)序列上進(jìn)行迭代。它可以讓你逐個(gè)訪問(wèn)序列中的元素，而無(wú)需將整個(gè)序列加載到內(nèi)存中。Python中的大多數(shù)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)都可以用作可迭代對(duì)象，例如列表、元組、字符串等。
迭代器對(duì)象必須遵守以下兩個(gè)方法：
示例代碼，演示如何創(chuàng)建一個(gè)自定義的迭代器：
class MyIterator: def __init__(self, start, end): self.current = start self.end = end def __iter__(self): return self def __next__(self): if self.current < self.end: self.current += 1 return self.current - 1 raise StopIteration# 使用自定義迭代器my_iterator = MyIterator(0, 3)for item in my_iterator: print(item) # 輸出0, 1, 2Python中的for循環(huán)用于迭代可迭代對(duì)象中的元素。當(dāng)我們使用for循環(huán)時(shí)，會(huì)自動(dòng)調(diào)用可迭代對(duì)象的__iter__()方法，并使用__next__()方法來(lái)遍歷元素，直到引發(fā)StopIteration異常。
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]for num in numbers: print(num) # 輸出1, 2, 3, 4, 5可迭代對(duì)象是實(shí)現(xiàn)了__iter__()方法的對(duì)象，可以被用作迭代器的基礎(chǔ)。Python標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)中有許多內(nèi)置的可迭代對(duì)象，例如range()、enumerate()、zip()等。
生成器是一種特殊類型的迭代器，允許你按需生成值，而不是一次性生成所有值。
這種按需生成的方式非常有用，尤其是在處理大量數(shù)據(jù)時(shí)，以減少內(nèi)存占用和提高性能。
生成器函數(shù)是包含yield語(yǔ)句的函數(shù)，而不是return。當(dāng)函數(shù)包含yield語(yǔ)句時(shí)，它變成了一個(gè)生成器函數(shù)。每次調(diào)用生成器的__next__()方法時(shí)，函數(shù)會(huì)從上次yield的位置繼續(xù)執(zhí)行，直到遇到下一個(gè)yield或函數(shù)結(jié)束。
讓我們看一個(gè)示例，演示如何創(chuàng)建一個(gè)生成器函數(shù)：
def countdown(n): while n > 0: yield n n -= 1# 使用生成器函數(shù)for i in countdown(5): print(i) # 輸出5, 4, 3, 2, 1生成器表達(dá)式類似于列表推導(dǎo)式，但它返回一個(gè)生成器對(duì)象，而不是一次性生成所有元素。在處理大量數(shù)據(jù)時(shí)非常有用。
# 生成器表達(dá)式示例even_numbers = (x for x in range(10) if x % 2 == 0)for num in even_numbers: print(num) # 輸出0, 2, 4, 6, 8生成器以惰性方式生成數(shù)據(jù)，只有在需要時(shí)才計(jì)算和返回?cái)?shù)據(jù)。這意味著生成器不會(huì)一次性生成所有值，從而減少內(nèi)存占用。
由于生成器的惰性求值，可以創(chuàng)建無(wú)限序列，而不必?fù)?dān)心內(nèi)存問(wèn)題。例如，生成無(wú)限的斐波那契數(shù)列：
def fibonacci(): a, b = 0, 1 while True: yield a a, b = b, a + b# 生成無(wú)限的斐波那契數(shù)列fib = fibonacci()for _ in range(10): print(next(fib)) # 輸出0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34Python的迭代器（Iterators）和生成器（Generators）都是用于處理數(shù)據(jù)序列的概念，但在工作方式、用途和實(shí)現(xiàn)上有一些重要的區(qū)別和聯(lián)系。
都用于處理數(shù)據(jù)序列： 迭代器和生成器都用于處理數(shù)據(jù)序列，允許逐個(gè)訪問(wèn)元素而不必一次性加載整個(gè)序列。
都可以用于for循環(huán)： 可以將迭代器和生成器用于for循環(huán)，這是常見(jiàn)用途。for循環(huán)會(huì)自動(dòng)調(diào)用迭代器的__next__()方法來(lái)遍歷序列中的元素。
都可以實(shí)現(xiàn)惰性求值： 迭代器和生成器都支持惰性求值，只在需要時(shí)計(jì)算和返回值，這有助于節(jié)省內(nèi)存。
都可以創(chuàng)建無(wú)限序列： 可以使用生成器來(lái)創(chuàng)建無(wú)限序列，而迭代器也可以用于處理無(wú)限序列的數(shù)據(jù)。
示例代碼，展示迭代器和生成器之間的區(qū)別和聯(lián)系：
# 迭代器示例class MyIterator: def __init__(self, start, end): self.current = start self.end = end def __iter__(self): return self def __next__(self): if self.current < self.end: self.current += 1 return self.current - 1 raise StopIteration# 生成器示例def countdown(n): while n > 0: yield n n -= 1# 使用迭代器my_iterator = MyIterator(0, 3)for item in my_iterator: print(item) # 輸出0, 1, 2# 使用生成器for i in countdown(5): print(i) # 輸出5, 4, 3, 2, 1在這個(gè)示例中，展示了如何使用自定義迭代器和生成器函數(shù)來(lái)處理數(shù)據(jù)序列。盡管在實(shí)現(xiàn)方式上不同，但都能夠逐個(gè)訪問(wèn)元素并支持惰性求值。
迭代器是Python中最基本的迭代工具，允許我們逐個(gè)訪問(wèn)數(shù)據(jù)序列的元素，而不需要一次性加載整個(gè)序列到內(nèi)存中。
生成器則將迭代提升到了一個(gè)全新的層次，它們以一種更加靈活和高效的方式生成數(shù)據(jù)，只在需要時(shí)計(jì)算，極大地提高了性能。
深入學(xué)習(xí)迭代器和生成器的工作原理、用途和示例，幫助你全面了解這兩個(gè)重要概念，并在實(shí)際編程中合理地選擇它們以應(yīng)對(duì)各種數(shù)據(jù)處理任務(wù)。
本文鏈接：http://www.tebozhan.com/showinfo-26-25480-0.htmlPython迭代器和生成器的實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景
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