class Fab(object): def __
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2023-06-15 11:09:27
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目录一、简单示例二、StopIteration异常版三、模拟range四、斐波那契数列一、简单示例死循环class Foo:
def __init__(self, x):
self.x = x
def __iter__(self):
return self
def __next__(self):
self.x += 1
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2021-04-15 19:41:33
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实现迭代器__iter__ 和 __next__文章目录实现迭代器`__iter__ 和 __next__`前面迭代器那一章我们讲解了可迭代对象和迭代器对象的特点以及 For 循环的原理 :可迭代对象 (iterable) : 在python中，但凡内置有 __iter__方法的对象，都是可迭代的对象迭代器对象 (iterator) : 内置有__next__和 __iter__方法的对象, 就是迭代器对象, 可迭代对象执行__iter__得到的返回值就是迭代器对象For 循环原理请到上面链接查
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2021-05-20 17:06:01
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实现迭代器__iter__ 和 __next__前面迭代器那一章我们讲解了可迭代对象和迭代器对象的特点以及 For 循环的原理 :可迭代对象 (iterable) : 在python中，但凡内置有 __iter__方法的对象，都是可迭代的对象迭代器对象 (iterator) : 内置有__next__和 __iter__方法的对象, 就是迭代器对象, 可迭代对象执行__ite...
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2021-05-20 18:05:02
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class Foo: def __init__(self,start,stop): self.num=start self.stop=stop def __iter__(self): r
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2019-02-26 11:39:43
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2021-05-11 16:02:36
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目录 一、简单示例 二、StopIteration异常版 三、模拟range 四、斐波那契数列 一、简单示例 死循环 class Foo: def __init__(self, x): self.x = x def __iter__(self): return self def __next__(s
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2019-11-22 17:19:00
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在 Python 中，迭代器是一个实现了 __iter__ 和 __next__ 方法的对象。__iter__ 方法返回迭代器对象自身，而 __next__ 方法返回下一个元素。换句话说，迭代器是一个可以逐个返回元素的对象。下面是一个简单的迭代器示例，演示了如何实现 __iter__ 和 __next__ 方法：class MyIterator:
def __init__(self, ma
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2023-08-09 16:00:00
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class MyList(object): """自定义的一个可迭代对象""" def __init__(self): self.items = [] def add(self, val): self.items.append(val) def __iter__(self): myiterator
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2021-07-21 17:29:13
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首先说一下 Iterable 与 iterator的区别：Iterator 迭代器 Iterable 可迭代对象Iterable 凡是可以for循环的 都属于 iterable 可迭代对象Iterator 凡是可以next（)的 都是iterator 迭代器可迭代对象(iterble)并不一定是 迭代器(iterator)迭代器(iterator)一定是可迭代对象(iterable)from collections import Iterable,Iteratorxxx='abcd
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2021-08-12 21:56:41
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# 实现Python __next__方法
## 引言
在Python中，迭代器是一个非常重要的概念。迭代器提供了一种遍历容器中元素的机制，它是通过实现`__iter__`和`__next__`方法来实现的。`__iter__`方法返回迭代器对象自身，`__next__`方法返回容器的下一个元素。本文将教会你如何实现Python中的`__next__`方法。
## 流程
下面是整个实现过程的流
python Class: 面向对象高级编程 __iter__ 和 next()
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2018-07-20 10:41:01
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...
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2021-08-28 07:41:00
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在前面讲迭代器和生成器原理的时候，就已经说过__iter__方法和__next__方法的作用了，在这里就不做重复描述了。在这补一个实现迭代器协议的例子。例1:（在没有抛出StopIteration这个异常之前，这个迭代器会无限的生成值）class c1: def __init__(self,start): self.s
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2017-04-23 11:43:09
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先看一个例子：class Fib: def __init__(self, max): self.max = max def __iter__(self): print('__iter__ called') self.a = 0 self.b = 1 return self def __next__(self): print('__next__ called') fib
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2021-08-12 21:43:44
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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、优雅、pythonic。如果一个
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精选
2015-08-26 11:55:58
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python next iter Python 的列表推导式在处理的数据量很大的时候，性能会有所下降。因为很多时候用户并不需要一下子取出所有数据，只是在需要的时候才拿，这时候我们就可以用到迭代器了。迭代器是 Python 中一个抽象的概念，它是一种类，具有 __next__ 方法来实现遍历 和使用 __iter__ 方法返回自己本身。这里有三个概念要清晰：第一 迭
看到类似__slots__这种形如__xxx__的变量或者函数名就要注意，这些在Python中是有特殊用途的。__iter__如果一个类想被用于for ... in循环，类似list或tuple那样，就必须实现一个__iter__()方法，该方法返回一个迭代对象，然后，Python的for循环就会不断调用该迭代对象的next()方法拿到循环的下一个值，直到遇到StopIteration错误时退出循
说明：next()、iter()这两个函数一般配套使用。下面先介绍用法，后说明用途。用法：iter( object )：生成可迭代对象的迭代器；object必须是可迭代对象，比如list、tuple、dict等；next( iter, end_num )：每执行一次，按顺序每次从迭代器中提取一个元素。如果没有第2个参数时，当从迭代器中取完所有元素后会报StopIteration错误，提示已取完；若
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2023-02-23 17:41:21
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Python中的类(class)是一种非常重要的概念，它允许我们创建自定义的数据类型，并对其进行操作。在Python中，类可以具有许多不同的功能和特性。其中之一是迭代(iteration)。迭代是指按照一定顺序遍历集合中的元素的过程。Python中的类可以实现迭代功能，使我们能够在自定义的对象上使用内置的迭代工具。
在Python中，要实现迭代，我们需要使用两个特殊的方法：`__iter__`和
