python 迭代器的基本方法？

一、python 迭代器的基本方法？

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。

延迟计算或惰性求值 (Lazy evaluation)

迭代器不要求你事先准备好整个迭代过程中所有的元素。仅仅是在迭代至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。

今天创建了一个实体类，大致如下：

class Account():

def __init__(self,

account_name,

account_type,

account_cost,

return_amount=0):

self.account_name = account_name # 账户名

self.account_type = account_type # 账户类型

self.account_cost = account_cost # 月结费用

二、python中元组可以迭代吗？

1. 可以迭代。2. 元组是Python中的一种数据类型，它是不可变的序列。由于元组是序列，因此可以对其进行迭代操作。可以使用for循环来遍历元组中的每个元素，也可以使用内置函数iter()和next()来实现迭代。3. 除了元组，Python中的列表、字符串、字典等数据类型也都可以进行迭代操作。在实际编程中，迭代是一种非常常见的操作方式，可以方便地对数据进行遍历和处理。

三、python怎么通过epoch增加迭代次数？

用kmeans类 clf = KMeans(n_clusters=9) s = clf.fit(feature) print s

四、python中的迭代式什么意思？

数学上面的定义:迭代公式就是指用现在的值，代到一个公式里面，算出下一个值，再用下一个值代入公式，如此往复地代。比如:x=(x+2/x)/2 你随便拿一个x=10代入，得x=(10+2/10)/2=5.1，再代进去x=(5.1+2/5.1)/2=2.746，再代入得1.737，以此类推。

在python中，迭代式也可以是递归的调用，下面给你举个例子:

def f(n):

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

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

这就是一个简单的第n项斐波那契数的求法，这里就用的是迭代式。另外的例子就是牛顿迭代法，采用逐次渐进的效果求出n的开方数，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

guess = guess - diff / fd(guess)

diff = f(guess) - x

ctr += 1。

五、python 迭代器基本方法有close吗？

close()是为了释放资源。 如果不close()，那就要等到垃圾回收时，自动释放资源。垃圾回收的时机是不确定的，也无法控制的。 如果程序是一个命令，很快就执行完了，那么可能影响不大（注意：并不是说就保证没问题）。 但如果程序是一个服务，或是需要很长时间才能执行完，或者很大并发执行，就可能导致资源被耗尽，也有可能导致死锁。

六、python生成器和迭代器的区别？

生成器和迭代器是 Python 编程语言中重要的概念。两者都可以用于处理大量数据，但是有一些重要的区别。具体而言，区别如下：

1. 创建方式不同：迭代器可以通过定义一个类来实现，这个类需要实现 `__iter__()` 和 `__next__()` 方法，也可以通过内置函数 `iter()` 和 `next()` 来创建。而生成器可以使用 `yield` 关键字实现，它是一个函数，只要在函数中包含了 `yield` 语句，就可以将其变成一个生成器。

2. 内部实现不同：迭代器需要自己实现 `__next__()` 方法来不断返回下一个元素，而生成器在 `yield` 关键字处暂停执行，并返回一个值，等待下一次调用 `__next__()` 方法时再从当前暂停处继续执行。

3. 可迭代性不同：迭代器一般通过在类中实现 `__iter__()` 方法来实现可迭代性，但是它并不一定是可迭代对象。生成器不仅是可迭代对象，而且还是可以产生迭代器的可迭代对象。

4. 内存占用不同：迭代器一次只能返回一个数据，它不会一次产生所有数据，因此内存占用比较小。而生成器可以用来处理大量数据，因为它只在需要时产生数据，因此内存占用比较小。

总之，生成器在处理大量数据时非常有用，特别是在内存或性能有限的情况下。而迭代器则适用于需要遍历数据集合并逐一处理每个元素的情况。

七、python中不可迭代和不可变的区别？

python中不可迭代和不可变区别是对象的属性不同。

不可迭代对象指的是一种数据类型，它不支持通过迭代器进行遍历。比如数字、字符串等基本数据类型都是不可迭代对象，因为它们并不具有__next__()方法。如果尝试对不可迭代对象执行for循环迭代操作，将会抛出TypeError异常。

不可变对象则是指其内部的数据无法被修改的数据类型。比如Python中的元组和字符串都是不可变对象，这意味着它们一旦被创建后就不能再进行修改，只能重新创建一个新的对象来替代原有对象。而相反，可变对象在其创建后可以随时改变其内部的数据或状态，比如Python中的列表、字典、集合等数据类型。

综上所述，在Python中不可迭代和不可变虽然都与对象的属性相关，但是两者是存在明显的区别的：前者指的是不支持遍历的类型，而后者指的则是内部的数据或状态不可改变的类型。

八、python迭代器和生成器的区别？

迭代器与生成器的区别：（1）生成器：生成器本质上就是一个函数，它记住了上一次返回时在函数体中的位置。对生成器函数的第二次（或第n次）调用，跳转到函数上一次挂起的位置。而且记录了程序执行的上下文。生成器不仅“记住”了它的数据状态，生成器还记住了程序执行的位置。

（2）迭代器

迭代器是一种支持next()操作的对象。它包含了一组元素，当执行next()操作时，返回其中一个元素。当所有元素都被返回后，再执行next()报异常—StopIteration生成器一定是可迭代的，也一定是迭代器对象

（3）区别：①生成器是生成元素的，迭代器是访问集合元素的一中方式②迭代输出生成器的内容③迭代器是一种支持next()操作的对象④迭代器（iterator）：其中iterator对象表示的是一个数据流，可以把它看做一个有序序列，但我们不能提前知道序列的长度，只有通过nex()函数实现需要计算的下一个数据。可以看做生成器的一个子集。

九、Python中生成器和迭代器的区别？

在Python中，生成器（generator）和迭代器（iterator）都是用于处理可迭代对象的工具，但它们有一些不同之处。

1. 定义方式不同

生成器使用`def`关键字定义，而迭代器使用`class`关键字定义。

2. 返回值不同

生成器返回一个值（通常是`None`），而迭代器返回一个迭代器对象。

3. 使用方式不同

生成器可以使用`for`循环进行遍历，每次遍历都会调用生成器函数，生成器函数会根据需要生成下一个值。而迭代器只能使用`next()`函数进行遍历，每次遍历都会返回下一个值，直到没有值为止。

4. 内存占用不同

由于生成器每次只生成一个值，所以生成器在处理大量数据时可以节省内存空间。

下面是一个使用生成器和迭代器的例子：

```python

# 使用生成器

def my_generator():

    for i in range(5):

        yield i

gen = my_generator()

print(next(gen)) # 输出0

for i in gen:

    print(i)

# 使用迭代器

my_list = [1, 2, 3, 4, 5]

my_iter = iter(my_list)

print(next(my_iter)) # 输出1

for i in my_iter:

    print(i)

```

在上面的例子中，使用生成器生成了一个包含0到4的整数的序列，并使用`next()`函数和`for`循环进行遍历。使用迭代器遍历了一个包含1到5的整数的列表，并使用`next()`函数和`for`循环进行遍历。

十、python多重条件语句怎么写？

if [条件1]：

[命令1]

elif [条件2]：

[命令2]

....

elif [条件n]：

[命令n]