千千惠生活的文章

如果你想以数据管道(类似Unix管道)的方式迭代处理数据。比如，你有个大量的数据需要处理，但是不能将它们一次性放入内存中。 生成器函数是一个实现管道机制的好办法。为了演示，假定你要处理一个非常大的日志文件目录：foo/ access-log...

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你想在多个对象执行相同的操作，但是这些对象在不同的容器中，你希望代码在不失可读性的情况下避免写重复的循环。 itertools.chain()方法可以用来简化这个任务。它接受一个可迭代对象列表作为输入，并返回一个迭代器，有效的屏蔽掉在多个容...

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为了同时迭代多个序列，使用zip()函数。比如：>>> xpts=[1, 5, 4, 2, 10, 7] >>> ypts=[101, 78, 37, 15, 62, 99]>>> fo...

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内置的enumerate()函数可以很好的解决这个问题：>>> my_list=[‘a’,’b’,’c’] >>> for idx,...

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itertools模块提供了三个函数来解决这类问题。其中一个是itertools. permutations()，它接受一个集合并产生一个元组序列，每个元组由集合中所有元素的一个可能排列组成。也就是说通过打乱集合中元素排列顺序生成一个元组，...

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你想遍历一个可迭代对象，但是它开始的某些元素你并不感兴趣，想跳过它们。 itertools模块中有一些函数可以完成这个任务。首先介绍的是itertools. dropwhile()函数。使用时，你给它传递一个函数对象和一个可迭代对象。它会返...

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你想得到一个由迭代器生成的切片对象，但是标准切片操作并不能做到。 函数itertools.islice()正好适用于在迭代器和生成器上做切片操作。比如：>>> def count(n):… while True...

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如果你想让你的生成器暴露外部状态给用户，别忘了你可以简单的将它实现为一个类，然后把生成器函数放到__iter__()方法中过去。比如：from collections import deque class linehistory: def_...

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使用内置的reversed()函数，比如：>>> a=[1, 2, 3, 4] >>> for x in reversed(a):… print(x) … 4321 反向迭代仅仅当...

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