模拟实现一个enumerate函数 def myEnumerate(seq, start=0): results = [] n = start for i in seq: results.append((n, i)) return results 返回一个list, 如果list数据过多,则占用内存太大.而迭代器每次只需要很小的内存.再往下看迭代器. 迭代器 内建函数iter()可以生成一个iterator迭代器.相比list来说,iterator不需要很大的内存空间. 迭代器通过next()来…

一. iter&yield迭代器 1.1 iter names = iter(['zeng', 'chun', 'yun']) print(names) print(names.__next__()) print(names.__next__()) print(names.__next__()) print(names.__next__()) #第一个输出打印迭代器对象 #第二三四次next方法每次都去获取迭代对象的值,每次往下取一个值,直到取完 #第五次输出 print(names.__nex…

第一个參数iter是一个迭代器,涉及被map函数产生的键和值.它们是reduce实例. 在本例中.单词随机被托付给不同的reduce实例.然后,要单词同样,处理它的reduce也同样.可确保终于合计是正确的. 第二个參数params与map函数中一致,在此.仅简单使用disco.util.kvgroup()来提取每一个单词统计计数.累计计数,yield(产生)结果. 执行作业 以下開始执行作业.可使用大量參数定制作业,但通常来说.对于简单的任务来说 ,仅使用当中3个就可以.除了启动作业之外,我们…

01 昨日回顾 迭代器: 迭代器有iter方法 next方法就是迭代器 递归: 自己调用自己 明确的结束条件 递归的最大深度 官方 1000 实际测试:998/997 import sys sys.setrecursionlimit(100000) 修改最大深度 递归的效率不高,尾递归的效率和for循环是一样 递归的应用场景: 在不明确循环次数的时候,就可以使用递归 for循环的本质: li =[1,23,3] iter(li) == li.__iter__() li = li.__iter__…

mapPartitions操作与 map类似,只不过映射的参数由RDD中的每一个元素变成了RDD中每一个分区的迭代器,如果映射过程需要频繁创建额外的对象,使用mapPartitions操作要比map操作效率高效许多.比如将RDD中的所有数据通过JDBC链接写入数据库,如果使用map函数,可能要为每个元素创建一个connection,开销很大.如果使用mapPartitions,那么只需要针对一个分区建立connection. Scala中的yield的主要作用是记住每次迭代中的有关值,并逐一存入…

<#@ template debug="false" hostspecific="false" language="C#" #> <#@ assembly name="Microsoft.CSharp" #> <#@ assembly name="System.Core" #> <#@ import namespace="System.Linq"…

1. train_test_split(under_x, under_y, test_size=0.3, random_state=0)  # under_x, under_y 表示输入数据, test_size表示切分的训练集和测试集的比例, random_state 随机种子 2. KFold(len(train_x), 5, shuffle=False)  # len(train_x) 第一个参数数据数据大小, 5表示切分的个数,即循环的次数, shuffle表示是否进行打乱数据 3. r…

#生成器def MyDemo(M): for i in range(M): yield i**2for item in MyDemo(9): print(item) # #生成器import sysa=(i**2 for i in range(5))while True: try: print(next(a)) except Exception: #现在有一个需求,求一段文字中,每个单词出现的位置. def index_words(text):#如果字段是空,那就返回0 if text=="&q…

day12 生成器 迭代器:python中内置的一种节省空间的工具 生成器的本质就是一个迭代器 迭代器和生成器的区别:一个是pyhton自带的,一个是程序员自己写的 写一个生成器 基于函数 在函数中将return改写成yield就是一个生成器 函数名()就是产生一个生成器 return 可以写多个,但是只执行一个 yield也可以写多个,还可以返回多次 **一个__next__()对应一个yield** ______next______() == next():推荐使用next() ______…

说明:掌握spark的一个关键,就是要深刻理解掌握RDD各个函数的使用场景,这样我们在写业务逻辑的时候就知道在什么时候用什么样的函数去实现,得心应手,本文将逐步收集整理各种函数原理及示例代码,持续更新,方便大家学习掌握. 函数列表: 1.join的使用2.cogroup的使用3.GroupByKey的使用4.map的使用5.flatmap的使用6.mapPartitions的使用7.mapPartitionsWithIndex的使用8.sortBy的使用9.takeOrdered的使用10.ta…