Comment faire d'un objet un générateur en python?
Pour faire d'un objet un générateur, vous devez générer des valeurs à la demande en définissant une fonction contenant un rendement, en implémentant des classes itérables qui implémentent \ _ \ _ iter \ _ et \ _next \ _ méthodes, ou à l'aide d'expressions de générateur. 1. Définissez une fonction contenant le rendement, renvoyez l'objet générateur lorsqu'il est appelé et générez des valeurs successivement; 2. Implémentez le \ _ \ _ iter \ _ \ _ \ _ et \ _ \ _ Next \ _ \ _ \ _ \ _ dans une classe personnalisée pour contrôler la logique itérative; 3. Utilisez des expressions de générateur pour créer rapidement un générateur léger, adapté aux transformations simples ou au filtrage. Ces méthodes évitent de charger toutes les données dans la mémoire, améliorant ainsi l'efficacité de la mémoire.
Pour faire d'un objet un générateur dans Python, vous ne transformez pas nécessairement l'objet lui-même en un générateur, mais créez plutôt un moyen de produire des valeurs à la volée - généralement en définissant une fonction ou une classe qui donne des valeurs en utilisant yield , ou en implémentant la logique d'itération avec __iter__ et __next__ . Voici comment le faire efficacement.
Définir une fonction de générateur en utilisant yield
Le moyen le plus simple de créer un générateur est d'utiliser le mot clé yield dans une fonction. Lorsqu'il est appelé, cette fonction renvoie un objet générateur sur lequel vous pouvez itéré.
def my_generator ():
rendement 1
rendement 2
rendement 3
gen = my_generator ()
pour la valeur dans la génération:
Imprimer (valeur)Cela imprime:
1 2 3
- La fonction ne s'exécute pas en même temps; Il s'arrête à chaque fois qu'il frappe
yield. - Ceci est économe en mémoire car il génère des valeurs une à la fois au lieu de construire une liste complète en mémoire.
- Vous pouvez utiliser des boucles, des conditions ou n'importe quelle logique à l'intérieur de la fonction du générateur pour contrôler ce qui est cédé.
Faire un objet personnalisé itérable qui produit des valeurs comme un générateur
Si vous avez une classe personnalisée et que vous souhaitez que ses instances soient itables à la manière de générateur, vous devrez définir les méthodes __iter__() et __next__() .
classe MyRange:
def __init __ (self, start, fin):
self.current = start
self.end = fin
def __iter __ (soi):
Se retourner
def __Next __ (self):
Si self.current <self.end:
valeur = self.Current
self.current = 1
Valeur de retour
autre:
augmenter la pertinence
# Utilisation
pour num dans myRange (0, 3):
imprimer (num)Cela imprime:
0 1 2
- La méthode
__iter__doit renvoyer l'objet itérateur lui-même (généralementself). - La méthode
__next__gère le renvoi de la valeur suivante ou l'augmentationStopIterationune fois terminé. - Cette approche vous donne un contrôle fin sur le comportement d'itération.
Utilisez des expressions de générateur pour les générateurs légers
Si vous avez juste besoin d'un générateur rapide sans écrire une fonction entière, vous pouvez utiliser une expression de générateur - similaire aux compréhensions de la liste, mais avec ParentsTheses.
carrés = (x * x pour x dans la plage (5))
Pour le carré dans les carrés:
Imprimer (carré)Cela imprime:
0 1 4 9 16
- Ceux-ci sont utiles pour les transformations ou le filtrations simples.
- Ils sont plus concis que d'écrire une fonction de générateur complète.
- Contrairement aux listes, ils ne stockent pas tous les éléments en mémoire à la fois.
Ainsi, faire agir un objet comme un générateur signifie généralement écrire une fonction de générateur, créer une classe itérable qui contrôle la production de valeur, soit utiliser une expression de générateur. Il ne s'agit pas de transformer l'objet en un générateur en soi, mais de lui permettre de se comporter comme un lorsqu'il est itéré.
Fondamentalement, c'est tout.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!
Outils d'IA chauds
Undress AI Tool
Images de déshabillage gratuites
Undresser.AI Undress
Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes
AI Clothes Remover
Outil d'IA en ligne pour supprimer les vêtements des photos.
Clothoff.io
Dissolvant de vêtements AI
Video Face Swap
Échangez les visages dans n'importe quelle vidéo sans effort grâce à notre outil d'échange de visage AI entièrement gratuit !
Article chaud
Outils chauds
Bloc-notes++7.3.1
Éditeur de code facile à utiliser et gratuit
SublimeText3 version chinoise
Version chinoise, très simple à utiliser
Envoyer Studio 13.0.1
Puissant environnement de développement intégré PHP
Dreamweaver CS6
Outils de développement Web visuel
SublimeText3 version Mac
Logiciel d'édition de code au niveau de Dieu (SublimeText3)
Quelles sont les stratégies courantes pour déboguer une fuite de mémoire à Python?
Aug 06, 2025 pm 01:43 PM
UsetracemalloctotrackMemoryAllocations et identifier les high-momemorylines; 2.MonitorObjectCountSwithgcandobjgraphtodetectGrowingObjectTypes; 3.inspectreferencyclesandlong-livefreencesUsingobjgraph.show_backrefscheckForonColdCyledCycles; 4.USEMMORY_PROFOF
Qu'est-ce que l'analyse des sentiments dans le trading des crypto-monnaies?
Aug 14, 2025 am 11:15 AM
Table des matières Qu'est-ce que l'analyse des sentiments dans le trading des crypto-monnaies? Pourquoi l'analyse des sentiments est importante dans l'investissement des crypto-monnaies sources clés de données d'émotion a. Plateforme de médias sociaux b. Médias d'information c. Outils pour l'analyse des sentiments et la technologie Utilisé couramment des outils dans l'analyse des sentiments: Techniques adoptées: intégrer l'analyse des sentiments dans les stratégies de trading comment les traders l'utilisent: Exemple de stratégie: supposer le scénario de trading BTC Réglage du scénario: Signal émotionnel: interprétation des commerçants: Décision: Résultats: Limitations et risques de l'analyse des sentiments en utilisant de plus en plus les émotions pour le commerce des crypto-oreilles. Une récente étude en 2025 de Hamid
Comment automatiser la saisie de données d'Excel à un formulaire Web avec Python?
Aug 12, 2025 am 02:39 AM
La méthode de remplissage des données Excel dans les formulaires Web à l'aide de Python est: utilisez d'abord des pandas pour lire les données Excel, puis utilisez le sélénium pour contrôler le navigateur pour remplir et soumettre automatiquement le formulaire; Les étapes spécifiques incluent l'installation de bibliothèques Pandas, OpenPyxl et Selenium, en téléchargeant le pilote de navigateur correspondant, en utilisant des pandas pour lire le nom, le courrier électronique, le téléphone et d'autres champs dans le fichier data.xlsx, le lancement du navigateur via le sélénium pour ouvrir la page Web cible, localiser les éléments de formulaire et remplir le traitement de données, en utilisant le formulaire Web pour traiter le contenu dynamique, ajouter le contenu de la charge dynamique, ajouter un traitement exception et traiter toutes les lignes de données dans une boucle.
Comment implémenter un itérateur personnalisé dans une classe Python?
Aug 06, 2025 pm 01:17 PM
Définir__iter __ () ToreturnTheiteratorObject, typiquement SellorAsParateiteratoratance.2.Define__Next __ () ToreturnTheNextValueAndraiStopitérityWenex Hausted.
Comment utiliser l'énumération pour boucler avec un index dans Python
Aug 11, 2025 pm 01:14 PM
Lorsque vous devez parcourir la séquence et accéder à l'index, vous devez utiliser la fonction énumérer (). 1. EnuMerate () fournit automatiquement l'index et la valeur, ce qui est plus concis que Range (LEN (séquence)); 2. Vous pouvez spécifier l'index de démarrage via le paramètre de démarrage, tel que start = 1 pour réaliser un nombre basé sur 1; 3. Vous pouvez l'utiliser en combinaison avec la logique conditionnelle, comme sauter le premier élément, limitant le nombre de boucles ou format la sortie; 4. Applicable à tout objet itérable tel que les listes, les chaînes et les tuples, et le déballage des éléments de support; 5. Améliorez la lisibilité du code, évitez la gestion manuelle des compteurs et réduisez les erreurs.
Comment gérer les grands ensembles de données dans Python qui ne rentrent pas dans la mémoire?
Aug 14, 2025 pm 01:00 PM
Lors du traitement de grands ensembles de données qui dépassent la mémoire dans Python, ils ne peuvent pas être chargés en RAM en même temps. Au lieu de cela, des stratégies telles que le traitement de la chasse, le stockage du disque ou le streaming doivent être adoptées; Les fichiers CSV peuvent être lus en morceaux via les paramètres ChunkSize de Pandas et le bloc traité par bloc. La daste peut être utilisée pour réaliser la parallélisation et la planification des tâches similaires à la syntaxe Pandas pour prendre en charge les opérations de données de mémoire importantes. Écrivez les fonctions du générateur pour lire les fichiers texte ligne par ligne pour réduire l'utilisation de la mémoire. Utilisez le format de stockage en colonne de parquet combiné avec Pyarrow pour lire efficacement des colonnes ou des groupes de lignes spécifiques. Utilisez Memmap de Numpy pour mapper la mémoire de grands tableaux numériques pour accéder aux fragments de données à la demande, ou stocker des données dans des données légères telles que SQLite ou DuckDB.
Comment copier des fichiers et des répertoires d'un endroit à un autre à Python
Aug 11, 2025 pm 06:11 PM
Pour copier des fichiers et des répertoires, le module Shuttil de Python fournit une approche efficace et sécurisée. 1. Utilisez ShutLil.copy () ou ShutLil.copy2 () pour copier un seul fichier, qui conserve les métadonnées; 2. Utilisez ShutLil.CopyTree () pour copier récursivement l'intégralité du répertoire. Le répertoire cible ne peut pas exister à l'avance, mais la cible peut être autorisée à exister via dirrs_exist_ok = true (python3.8); 3. Vous pouvez filtrer des fichiers spécifiques en combinaison avec les paramètres Ignore et shuttil.ignore_patterns () ou des fonctions personnalisées; 4. La copie du répertoire nécessite uniquement OS.Walk () et Os.MakeDirs ()
Comment utiliser Python pour l'analyse et la prédiction boursières?
Aug 11, 2025 pm 06:56 PM
Python peut être utilisé pour l'analyse et la prédiction boursières. La réponse est oui. En utilisant des bibliothèques telles que la yfinance, en utilisant des pandas pour le nettoyage des données et l'ingénierie des caractéristiques, la combinaison de Matplotlib ou de la mer pour l'analyse visuelle, puis en utilisant des modèles tels que ARIMA, Random Forest, XGBOost ou LSTM pour construire un système de prédiction et évaluer les performances grâce à un backtesting. Enfin, l'application peut être déployée avec Flask ou Fastapi, mais l'attention doit être accordée à l'incertitude des prévisions du marché, des risques de sur-ajustements et des coûts de transaction, et le succès dépend de la qualité des données, de la conception du modèle et des attentes raisonnables.
