python編號迭代函數(shù) python的迭代

python中的迭代是什么意思？

數(shù)學(xué)上面的定義:迭代公式就是指用現(xiàn)在的值，代到一個公式里面，算出下一個值，再用下一個值代入公式，如此往復(fù)地代。比如:x=(x+2/x)/2 你隨便拿一個x=10代入，得x=(10+2/10)/2=5.1，再代進去x=(5.1+2/5.1)/2=2.746，再代入得1.737，以此類推。

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在python中，迭代式也可以是遞歸的調(diào)用，下面給你舉個例子:

def f(n):

if n == 0 or n == 1 or n == 2: return 1

else: return f(n-1) + f(n-2)

這就是一個簡單的第n項斐波那契數(shù)的求法，這里就用的是迭代式。另外的例子就是牛頓迭代法，采用逐次漸進的效果求出n的開方數(shù)，下面是例子:

def f(guess):

return guess ** 2

def fd(guess):

return 2 * guess

def SquareRootNR(x， epsilon):

guess = x / 2.0

diff = f(guess) - x

ctr = 1

while abs(diff) epsilon and ctr = 100:

guess = guess - diff / fd(guess)

diff = f(guess) - x

ctr += 1。

求解答Python中一個簡單的迭代

首先這是個遞歸函數(shù)，功能是將一個10進制數(shù)，轉(zhuǎn)換成一個其他進制的數(shù)，這里轉(zhuǎn)換只是將結(jié)果打印出來。

遞歸這么調(diào)用foo(126,2)-foo(63,2),0-foo(31,2)，1，0-foo(15,2)，1，1，0-foo(7,2),1，1，1，0-foo(3,2)，1，1，1，1，0-foo(1,2)，1，1，1，1，1，0-1,1,1,1,1,0(共5個1，這個程序?qū)懙钠鋵嵅⒉粚Α?有函數(shù)表示前面的先算出來，后面才能打印。所以雖然0是最先要打印的，但是卻在最后一位，那是因為print放在函數(shù)調(diào)用的后面。

這個函數(shù)的應(yīng)該在print后面加一句elif num0:print num這句和if縮進相同，這個程序的功能才正常，否則最高位會缺失。

不明白可追問。

Python3 - 排列組合的迭代

遍歷一個序列中元素的所有可能的排列或組合。

itertools 模塊提供了三個函數(shù)來解決這類問題。 其中一個是 itertools.permutations() ， 它接受一個序列并產(chǎn)生一個元組序列，每個元組由序列中所有元素的一個可能排列組成，即通過打亂序列中元素排列順序生成一個元組，比如：

如果想得到指定長度的所有排列，你可以傳遞一個可選的長度參數(shù)。比如：

使用 itertools.combinations() 可得到輸入序列中元素的所有的組合。比如：

對于 combinations() 來講，元素的順序已經(jīng)不重要了，即組合 ('a', 'b') 與 ('b', 'a') 其實是一樣的，最終只會輸出其中一個。

在計算組合的時候，一旦元素被選取就會從候選中剔除掉(比如如果元素’a’已經(jīng)被選取了，那么接下來就不會再考慮它了)。 而函數(shù) itertools.combinations_with_replacement() 允許同一個元素被選擇多次，比如：

盡管手動可以實現(xiàn)排列組合算法，但是這樣做比較麻煩，當(dāng)遇到有些復(fù)雜的迭代問題時，可以先去看看itertools模塊是否能實現(xiàn)，很有可能會在里面找到解決方案！

Python中的“迭代”詳解

迭代器模式：一種惰性獲取數(shù)據(jù)項的方式，即按需一次獲取一個數(shù)據(jù)項。

所有序列都是可以迭代的。我們接下來要實現(xiàn)一個 Sentence（句子）類，我們向這個類的構(gòu)造方法傳入包含一些文本的字符串，然后可以逐個單詞迭代。

接下來測試 Sentence 實例能否迭代

序列可以迭代的原因：

iter()

解釋器需要迭代對象 x 時，會自動調(diào)用iter(x)。

內(nèi)置的 iter 函數(shù)有以下作用：

由于序列都實現(xiàn)了 __getitem__ 方法，所以都可以迭代。

可迭代對象：使用內(nèi)置函數(shù) iter() 可以獲取迭代器的對象。

與迭代器的關(guān)系：Python 從可迭代對象中獲取迭代器。

下面用for循環(huán)迭代一個字符串，這里字符串 'abc' 是可迭代的對象，用 for 循環(huán)迭代時是有生成器，只是 Python 隱藏了。

如果沒有 for 語句，使用 while 循環(huán)模擬，要寫成下面這樣：

Python 內(nèi)部會處理 for 循環(huán)和其他迭代上下文（如列表推導(dǎo)，元組拆包等等）中的 StopIteration 異常。

標(biāo)準(zhǔn)的迭代器接口有兩個方法：

__next__ ：返回下一個可用的元素，如果沒有元素了，拋出 StopIteration 異常。

__iter__ ：返回 self，以便在需要使用可迭代對象的地方使用迭代器，如 for 循環(huán)中。

迭代器：實現(xiàn)了無參數(shù)的 __next__ 方法，返回序列中的下一個元素；如果沒有元素了，那么拋出 StopIteration 異常。Python 中的迭代器還實現(xiàn)了 __iter__ 方法，因此迭代器也可以迭代。

接下來使用迭代器模式實現(xiàn) Sentence 類：

注意， 不要 在 Sentence 類中實現(xiàn) __next__ 方法，讓 Sentence 實例既是可迭代對象，也是自身的迭代器。

為了“支持多種遍歷”，必須能從同一個可迭代的實例中獲取多個獨立的迭代器，而且各個迭代器要能維護自身的內(nèi)部狀態(tài)，因此這一模式正確的實現(xiàn)方式是，每次調(diào)用 iter(my_iterable) 都新建一個獨立的迭代器。

所以總結(jié)下來就是：

實現(xiàn)相同功能，但卻符合 Python 習(xí)慣的方式是，用生成器函數(shù)代替 SentenceIteror 類。

只要 Python 函數(shù)的定義體中有 yield 關(guān)鍵字，該函數(shù)就是生成器函數(shù)。調(diào)用生成器函數(shù)，就會返回一個生成器對象。

生成器函數(shù)會創(chuàng)建一個生成器對象，包裝生成器函數(shù)的定義體，把生成器傳給 next(...) 函數(shù)時，生成器函數(shù)會向前，執(zhí)行函數(shù)定義體中的下一個 yield 語句，返回產(chǎn)出的值，并在函數(shù)定義體的當(dāng)前位置暫停，。最終，函數(shù)的定義體返回時，外層的生成器對象會拋出 StopIteration 異常，這一點與迭代器協(xié)議一致。

如今這一版 Sentence 類相較之前簡短多了，但是還不夠慵懶。 惰性 ，是如今人們認為最好的特質(zhì)。惰性實現(xiàn)是指盡可能延后生成值，這樣做能節(jié)省內(nèi)存，或許還能避免做無用的處理。

目前實現(xiàn)的幾版 Sentence 類都不具有惰性，因為 __init__ 方法急迫的構(gòu)建好了文本中的單詞列表，然后將其綁定到 self.words 屬性上。這樣就得處理整個文本，列表使用的內(nèi)存量可能與文本本身一樣多（或許更多，取決于文本中有多少非單詞字符）。

re.finditer 函數(shù)是 re.findall 函數(shù)的惰性版本，返回的是一個生成器，按需生成 re.MatchObject 實例。我們可以使用這個函數(shù)來讓 Sentence 類變得懶惰，即只在需要時才生成下一個單詞。

標(biāo)準(zhǔn)庫提供了很多生成器函數(shù)，有用于逐行迭代純文本文件的對象，還有出色的 os.walk 函數(shù)等等。本節(jié)專注于通用的函數(shù)：參數(shù)為任意的可迭代對象，返回值是生成器，用于生成選中的、計算出的和重新排列的元素。

第一組是用于 過濾 的生成器函數(shù)：從輸入的可迭代對象中產(chǎn)出元素的子集，而且不修改元素本身。這種函數(shù)大多數(shù)都接受一個斷言參數(shù)(predicate)，這個參數(shù)是個 布爾函數(shù) ，有一個參數(shù)，會應(yīng)用到輸入中的每個元素上，用于判斷元素是否包含在輸出中。

以下為這些函數(shù)的演示：

第二組是用于映射的生成器函數(shù)：在輸入的單個/多個可迭代對象中的各個元素上做計算，然后返回結(jié)果。

以下為這些函數(shù)的用法：

第三組是用于合并的生成器函數(shù)，這些函數(shù)都可以從輸入的多個可迭代對象中產(chǎn)出元素。

以下為演示：

第四組是從一個元素中產(chǎn)出多個值，擴展輸入的可迭代對象。

以下為演示：

第五組生成器函數(shù)用于產(chǎn)出輸入的可迭代對象中的全部元素，不過會以某種方式重新排列。

下面的函數(shù)都接受一個可迭代的對象，然后返回單個結(jié)果，這種函數(shù)叫“歸約函數(shù)”，“合攏函數(shù)”或“累加函數(shù)”，其實，這些內(nèi)置函數(shù)都可以用 functools.reduce 函數(shù)實現(xiàn)，但內(nèi)置更加方便，而且還有一些優(yōu)點。

參考教程：

《流暢的python》 P330 - 363

Python基礎(chǔ)之迭代器

一.什么是迭代器

迭代器是用來迭代取值的工具。

而涉及到把多個值循環(huán)取出來的類型有：列表，字符串，元組，字段，集合，打開文件等。通過使用的遍歷方式有for···in···，while等，但是，這些方式只適用于有索引的數(shù)據(jù)類型。為了解決索引取的局限性，python提供了一種 不依賴于索引的取值方式：迭代器

注意：

二.可迭代對象

可迭代對象：但凡內(nèi)置有__iter__方法的都稱為可迭代對象

常見的可迭代對象：

1.集合數(shù)據(jù)類型，如list,tuple,dict,set,str等

2.生成器，包括生成器和帶yield的生成器函數(shù)。

三.如何創(chuàng)建迭代器

迭代器是一個包含數(shù)個值的對象。

迭代器是可以迭代的對象，這意味著您可以遍歷所有值。

從技術(shù)上講，在Python中，迭代器是實現(xiàn)迭代器協(xié)議的對象，該協(xié)議由方法 __iter__() 和 __next__() 組成。

簡而言之，一個類里面實現(xiàn)了__iter__()和__next__()這兩個魔法方法，那么這個類的對象就是可迭代對象。

四.迭代器的優(yōu)缺點

1.優(yōu)點

2.缺點

五.迭代器示例

另外，如果類Stu繼承了Iterator，那么Stu可以不用實現(xiàn)__iter__()方法

遍歷迭代器

StopIteration

如果你有足夠的 next() 語句，或者在 for 循環(huán)中使用，則上面的例子將永遠進行下去。

為了防止迭代永遠進行，我們可以使用 StopIteration 語句。

在 __next__() 方法中，如果迭代完成指定的次數(shù)，我們可以添加一個終止條件來引發(fā)錯誤

Python的基礎(chǔ)知識之迭代器

迭代：按照一定的順序訪問集合中的每一個元素，或者叫遍歷（其他語言叫做遍歷）；

可迭代對象（Iterable）：能被迭代的對象，或者說直接作用于for循環(huán)的對象，可以通過for..in來遍歷的對象，比如數(shù)組（list）、元祖（tuple）字符串等；

迭代器（Iterator）：能作用于next() 函數(shù)，并不斷返回下一個值的對象稱為迭代器，是惰性計算的序列（很重要）

1、判斷一個對象是可迭代對象呢？方法是通過collections模塊的Iterable類型判斷

2、判斷一個對象是否是迭代器Iterator對象

3、可迭代對象Iterable轉(zhuǎn)化為迭代器對象Iterator

4、使用迭代器迭代

1、迭代器的特性

A.惰性計算數(shù)據(jù)，節(jié)省內(nèi)存

B.能記錄狀態(tài)，并通過next()函數(shù)執(zhí)行下一個狀態(tài)

C.具有可迭代性

2、集合數(shù)據(jù)類型如list、dict、str、tuple等是可迭代對象Iterable但不是迭代器Iterator，不過可以通過iter()函數(shù)轉(zhuǎn)化為一個Iterator對象

原因：Iterator對象表示的是一個數(shù)據(jù)流，Iterator對象可以被next()函數(shù)調(diào)用并不斷返回下一個數(shù)據(jù)，直到?jīng)]有數(shù)據(jù)時拋出StopIteration錯誤。Iterator對象表示一個無限大的數(shù)據(jù)，集合是有限集合，假如被next()到最后就是沒有返回直接carsh

3、生成器（generator）一定是迭代器，他是一種特殊的迭代器；

如果想了解更多Python知識，請查看

Python的基礎(chǔ)知識之生成器

Python的基礎(chǔ)知識之裝飾器

學(xué)無止境，學(xué)習(xí)Python的伙伴可以多多交流。

文章題目：python編號迭代函數(shù) python的迭代
標(biāo)題鏈接：http://muchs.cn/article20/doccgjo.html

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