花下猫语:Python 中很多内置函数的作用都非常大,比如说 enumerate() 和 zip(),它们使得我们在作迭代操作时极为顺手.这是一篇很多年前的 PEP,提议在 Python 2.3 版本中引入 enumerate(),该文档整合了其它几篇 PEP 的想法(包括当时新引入的迭代器与生成器),提出了更好的实现方案以及函数名.经过这么多年的发展,enumerate() 不可避免地有了一些变化,但不变的是,它跟 19 年前一样,还是很有必要.很好用,用着真香! PEP原文: https:/

原文:https://mp.weixin.qq.com/s/Jm7YiCA20RDSTrF4dHeykQ 如何以去写以及为什么你应该使用Python中的内置枚举函数来编写更干净更加Pythonic的循环语句? Python的 enumerate函数是一个神话般的存在,以至于它很难用一句话去总结它的目的和用处. 但是,它是一个非常有用的函数,许多初学者,甚至中级Pythonistas是并没有真正意识到.简单来说, enumerate()是用来遍历一个可迭代容器中的元素,同时通过一个计数器变量记录当

Python 的 enumerate() 函数就像是一个神秘的黑箱,你无法简单地用一句话来概括这个函数的作用与用法. enumerate() 函数属于非常有用的高级用法,而对于这一点,很多初学者甚至中级学者都没有意识到.这个函数的基本应用就是用来遍历一个集合对象,它在遍历的同时还可以得到当前元素的索引位置. 我们看一个例子: names = ["Alice","Bob","Carl"] for index,value in enumerate(n

1.合并可以匹配的条件 s1 = 7 if s1 > 5 and s1 < 10: print(s1) s1 = 7 if 5 < s1 < 10: print(s1) 2.if条件避免与布尔值比较 l1 = [] if l1 != []: print('l1 is not empty') else: print('l1 is empty') l1 = [] if l1: print('l1 is not empty') else: print('l1 is empty') 此时等

最近想学习Libra数字货币的MOVE语言,发现它是用Rust编写的,所以先补一下Rust的基础知识.学习了一段时间,发现Rust的学习曲线非常陡峭,不过仍有快速入门的办法. 学习任何一项技能最怕没有反馈,尤其是学英语.学编程的时候,一定要"用",学习编程时有一个非常有用的网站,它就是"欧拉计划",网址: https://projecteuler.net 这个网站提供了几百道由易到难的数学问题,你可以用任何办法去解决它,当然主要还得靠编程,编程语言不限,论坛里已经有

CNN的Pytorch实现(LeNet)   上次写了一篇CNN的详解,可是累坏了老僧我.写完后拿给朋友看,朋友说你这Pytorch的实现方式对于新人来讲会很不友好,然后反问我说里面所有的细节你都明白了吗.我想想,的确如此.那个源码是我当时<动手学pytorch>的时候整理的,里面有很多包装过的函数,对于新入门的人来讲,的确是个大问题.于是,痛定思痛的我决定重新写Pytorch实现这一部分,理论部分我就不多讲了,咱们直接分析代码,此代码是来自Pytorch官方给出的LeNet Model.你可

python中的对象和类型 在python中,认为系统中的每一个"东西"都是一个对象,在python中,"对象"有着特殊的意义,python中的对象有: 一个标识 一些属性 零个或多个名称 当python创建对象时,它接收到一个标识号,可以使用id函数,查找它的ID号,python用这个数字将一个对象和其他对象区分开.除了ID号,对象还有一个或者多个名字,名字不是对象ID的一部分,使用名字是为了提高对象的可读性.python使用命名空间(每当创建新变量时,它被放入列

一.递归和迭代 1.递归:(问路示例) 递归算法是一种直接或者间接地调用自身算法的过程.在计算机编写程序中,递归算法对解决一大类问题是十分有效的,它往往使算法的描述简洁而且易于理解. 2.迭代:简单理解为更新换代( 儿子生孙子的故事) 二.迭代器协议 1.迭代器协议是指:对象必须提供一个next方法,执行该方法要么返回迭代中的下一项,要么就引起一个StopIteration异常,以终止迭代 (只能往后走不能往前退) 2.可迭代对象:实现了迭代器协议的对象(如何实现:对象内部定义一个__iter_

转载来自: http://blog.csdn.net/bluebird_237/article/details/38894617 迭代器就是重复地做一些事情,可以简单的理解为循环,在python中实现了__iter__方法的对象是可迭代的,实现了next()方法的对象是迭代器,这样说起来有点拗口,实际上要想让一个迭代器工作,至少要实现__iter__方法和next方法.很多时候使用迭代器完成的工作使用列表也可以完成,但是如果有很多值列表就会占用太多的内存,而且使用迭代器也让我们的程序更加通用.优

源Link:http://www.cnblogs.com/huxi/archive/2011/07/01/2095931.html 迭代器 迭代器是访问集合元素的一种方式.迭代器对象从集合的第一个元素开始访问,直到所有的元素被访问完结束.迭代器只能往前不会后退,不过这也没什么, 因为人们很少在迭代途中往后退.另外,迭代器的一大优点是不要求事先准备好整个迭代过程中所有的元素.迭代器仅仅在迭代到某个元素时才计算该元素,而在这之前或之后,元素可以不存在或者被销毁.这个特点使得它特别适合用于遍历一些巨大

一.列表推导式 1.列表推导式是颇具python风格的一种写法.这种写法除了高效,也更简短. In [23]: {i:el for i,el in enumerate(["one","two","three"])} Out[23]: {0: 'one', 1: 'two', 2: 'three'} enumerate是内建函数,可以让列表获得“下标”的属性.而如果不用列表推导式,上例需要这么写 In [24]: lst = ["one&

python迭代器与iter()函数实例教程 发布时间:2014-07-16编辑:脚本学堂 本文介绍了python迭代器与iter()函数的用法,Python 的迭代无缝地支持序列对象,而且它还允许程序员迭代非序列类型,包括用户定义的对象.   迭代器是在版本 2.2 被加入 Python 的,它为类序列对象提供了一个类序列的接口.序列是一组数据结构,你可以利用它们的索引从0 开始一直“迭代“ 到序列的最后一个条目.用“计数“的方法迭代序列是很简单的.Python 的迭代无缝地支持序列对象,而且

1.内置参数     Built-in Functions     abs() dict() help() min() setattr() all() dir() hex() next() slice() any() divmod() id() object() sorted() ascii() enumerate() input() oct() staticmethod() bin() eval() int() open() str() bool() exec() isinstance() o

初识装饰器(decorator ) Python的 decorator 本质上就是一个高阶函数,它接收一个函数作为参数,然后,返回一个新函数. 使用 decorator 用Python提供的 @ 语法,这样可以避免手动编写 f = decorate(f) 这样的代码. 先看一个例子: #!/usr/bin/env python def outer(func): print('这是outer.') def inner(): print('这是inner.') func() print('这是最后.

一,迭代器 1.迭代器  (1)迭代器是访问集合元素的一种方式.迭代器对象从集合的第一个元素开始访问,知道所有的元素被访问完结束.迭代器只能往前不会后退.  (2)对于原生支持随机访问的数据结构(如tuple.list),迭代器和经典for循环的索引访问相比并无优势,反而丢失了索引值(可以使用内建函数enumerate()找回这个索引值).但对于无法随机访问的数据结构(比如set)而言,迭代器是唯一的访问元素的方式.另外,迭代器的一大优点是不要求事先准备好整个迭代过程中所有的元素.迭代器仅仅在迭

迭代器 __iter__方法返回一个迭代器,它是具有__next__方法的对象.在调用__next__方法时,迭代器会返回它的下一个值,若__next__方法调用迭代器 没有值返回,就会引发一个StopIteration异常.    特点: 访问者不需要关心迭代器内部的结构,仅需通过__next__方法不断去取下一个内容 不能随机访问集合中的某个值 ,只能从头到尾依次访问 访问到一半时不能往回退 便于循环比较大的数据集合,节省内存 name = iter(['koka','lolo','lala

一, map     #基本的map运用都可以用解析去替代,复杂的仍然需要定义函数,利用map去做 map(函数, 序列) 将序列的各项经过函数处理, 然后返回到一个新列表中. #itertools.imap() >>> s['a', 'b', 'c', 'd'] >>> exp1 = map(ord, s)      #s 也可以是字符串, 元组, 字典>>> exp1[97, 98, 99, 100] 序列的个数根据前面的函数而定, ord()一次

1.迭代器 迭代器是访问集合元素的一种方式.迭代器对象从集合的第一个元素开始访问,直到所有的元素被访问完结束.迭代器只能往前不会后退,不过这也没什么,因为人们很少在迭代途中往后退.另外,迭代器的一大优点是不要求事先准备好整个迭代过程中所有的元素.迭代器仅仅在迭代到某个元素时才计算该元素,而在这之前或之后,元素可以不存在或者被销毁.这个特点使得它特别适合用于遍历一些巨大的或是无限的集合,比如几个G的文件. 特点: 访问者不需要关心迭代器内部的结构,仅需通过next()方法不断去取下一个内容 不能随

首先,廖雪峰老师的教程中解释了迭代器和生成器,这篇文章只是补充和我个人的总结. 什么是迭代 可以直接作用于for循环的对象统称为可迭代对象(Iterable). 可以被next()函数调用并不断返回下一个值的对象称为迭代器(Iterator). 所有的Iterable均可以通过内置函数iter()来转变为Iterator. 对迭代器来讲,有一个__next__()就够了.在你使用for 和 in 语句时,程序就会自动调用即将被处理的对象的迭代器对象,然后使用它的__next__()方法,直到监测

本文以实例详解了python的迭代器与生成器,具体如下所示: 1. 迭代器概述: 迭代器是访问集合元素的一种方式.迭代器对象从集合的第一个元素开始访问,直到所有的元素被访问完结束.迭代器只能往前不会后退,不过这也没什么,因为人们很少在迭代途中往后退. 1.1 使用迭代器的优点 对于原生支持随机访问的数据结构(如tuple.list),迭代器和经典for循环的索引访问相比并无优势,反而丢失了索引值(可以使用内建函数enumerate()找回这个索引值).但对于无法随机访问的数据结构(比如set)而