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  1. 深入理解Python中文版高清PDF

  2. 第1部分 Python核心  第1章 欢迎来到Python世界    1.1 什么是Python    1.2 起源    1.3 特点     1.3.1 高级     1.3.2 面向对象     1.3.3 可升级     1.3.4 可扩展     1.3.5 可移植性     1.3.6 易学     1.3.7 易读     1.3.8 易维护     1.3.9 健壮性     1.3.10 高效的快速原型开发工具     1.3.11 内存管理器     1.3.12 解释性和
  3. 所属分类:Python

    • 发布日期:2012-09-04
    • 文件大小:11534336
    • 提供者:xyhu_gm
  1. python cookbook(第3版)

  2. 第一章:数据结构和算法 1.1 解压序列赋值给多个变量 1.2 解压可迭代对象赋值给多个变量 1.3 保留最后N个元素 1.4 查找最大或最小的N个元素 1.5 实现一个优先级队列 1.6 字典中的键映射多个值 1.7 字典排序 1.8 字典的运算 1.9 查找两字典的相同点 1.10 删除序列相同元素并保持顺序 1.11 命名切片 1.12 序列中出现次数最多的元素 1.13 通过某个关键字排序一个字典列表 1.14 排序不支持原生比较的对象 1.15 通过某个字段将记录分组 1.16 过滤
  3. 所属分类:Python

    • 发布日期:2016-01-06
    • 文件大小:4194304
    • 提供者:chengyulin888
  1. Python编程实战 运用设计模式、并发和程序库创建高质量程序.pdf

  2. 前言 1.1抽象工厂模式 1.1.1经典的抽象工厂模式 1.1.2Python风格的抽象工厂模式 1.2建造者模式 1.3工厂方法模式 1.4原型模式 1.5单例模式 2.1适配器模式 2.2桥接模式 2.3组合模式 2.3.1常规的“组合体/非组合体”式层级 2.3.2只用一个类来表示组合体与非组合体译者序 序 前言第1章Python的创建型设计模式 1.1抽象工厂模式 1.1.1经典的抽象工厂模式 1.1.2Python风格的抽象工厂模式 1.2建造者模式 1.3工厂方法模式 1.4原型模
  3. 所属分类:Python

    • 发布日期:2018-03-16
    • 文件大小:59768832
    • 提供者:weixin_37989267
  1. python入门到高级全栈工程师培训 第3期 附课件代码

  2. python入门到高级全栈工程师培训视频学习资料;本资料仅用于学习,请查看后24小时之内删除。 【课程内容】 第1章 01 计算机发展史 02 计算机系统 03 小结 04 数据的概念 05 进制转换 06 原码补码反码 07 物理层和数据链路层 08 网络层和arp协议 09 传输层和应用层 第2章 01 上节课复习 02 arp协议复习 03 字符编码 第3章 01 网络基础和dos命令 02 为何学习linux 03 课程内容介绍 04 操作系统内核与系统调用 05 操作系统安装原理 0
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2018-06-07
    • 文件大小:88
    • 提供者:sacacia
  1. Python迭代器协议及for循环工作机制详解

  2. 主要介绍了Python迭代器协议及for循环工作机制详解,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-09-16
    • 文件大小:68608
    • 提供者:weixin_38722464
  1. 深入浅析Python中的迭代器

  2. 迭代器是实现了迭代器协议的类对象,迭代器协议规定了迭代器类必需定义__next()__方法。这篇文章主要介绍了Python中的迭代器,需要的朋友可以参考下
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-09-19
    • 文件大小:93184
    • 提供者:weixin_38643401
  1. Python迭代器协议及for循环工作机制详解

  2. 一、递归与迭代 二、什么是迭代器协议 1、迭代器协议是指:对象必须提供一个next方法,执行该方法要么返回迭代中的下一项,要么就引起一个stopiteration异常,已终止迭代(只能往后走不能往前退) 2、可迭代对象:实现了迭代器协议的对象(如何实现:对象内部定义一个__iter__()方法) 3、协议是一种约定,可迭代对象实现了迭代器协议,python的内部工具(如for循环,sum,min,max函数等)使用迭代器协议访问对象。 三、python中强大的for循环机制 for循环的本质
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-17
    • 文件大小:68608
    • 提供者:weixin_38659805
  1. Python迭代器和生成器介绍

  2. 迭代器 迭代器是一个实现了迭代器协议的对象,Python中的迭代器协议就是有next方法的对象会前进到下一结果,而在一系列结果的末尾是,则会引发StopIteration。 在for循环中,Python将自动调用工厂函数iter()获得迭代器,自动调用next()获取元素,还完成了检查StopIteration异常的工作。 常用的几个内建数据结构tuple、list、set、dict都支持迭代器,字符串也可以使用迭代操作。 你也可以自己实现一个迭代器,如上所述,只需要在类的__iter__方
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-24
    • 文件大小:69632
    • 提供者:weixin_38655682
  1. Python中的迭代器与生成器高级用法解析

  2. 迭代器 迭代器是依附于迭代协议的对象——基本意味它有一个next方法(method),当调用时,返回序列中的下一个项目。当无项目可返回时,引发(raise)StopIteration异常。 迭代对象允许一次循环。它保留单次迭代的状态(位置),或从另一个角度讲,每次循环序列都需要一个迭代对象。这意味我们可以同时迭代同一个序列不只一次。将迭代逻辑和序列分离使我们有更多的迭代方式。 调用一个容器(container)的__iter__方法创建迭代对象是掌握迭代器最直接的方式。iter函数为我们节约一些
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-24
    • 文件大小:96256
    • 提供者:weixin_38652270
  1. Python上下文管理器和with块详解

  2. 上下文管理器和with块,具体内容如下 上下文管理器对象存在的目的是管理 with 语句,就像迭代器的存在是为了管理 for 语句一样。 with 语句的目的是简化 try/finally 模式。这种模式用于保证一段代码运行完毕后执行某项操作,即便那段代码由于异常、 return 语句或 sys.exit() 调用而中止,也会执行指定的操作。 finally 子句中的代码通常用于释放重要的资源,或者还原临时变更的状态。 ==上下文管理器协议包含enter和exit两个方法==。 with 语句开
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-24
    • 文件大小:66560
    • 提供者:weixin_38722891
  1. 深入讲解Python中的迭代器和生成器

  2. 在Python中,很多对象都是可以通过for语句来直接遍历的,例如list、string、dict等等,这些对象都可以被称为可迭代对象。至于说哪些对象是可以被迭代访问的,就要了解一下迭代器相关的知识了。 迭代器 迭代器对象要求支持迭代器协议的对象,在Python中,支持迭代器协议就是实现对象的__iter__()和next()方法。其中__iter__()方法返回迭代器对象本身;next()方法返回容器的下一个元素,在结尾时引发StopIteration异常。 __iter__()和next()
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-23
    • 文件大小:380928
    • 提供者:weixin_38734506
  1. 初学者python笔记(类的内置属性)

  2. 文章目录1、isinstance与issubclass判断方法2、__getattribute__方法3、item系列4、__str__与__repr__方法5、自定制格式化方法6、__doc__描述属性7、__del__析构8、__call__方法9、迭代器协议10、迭代器协议实现斐波那契数列 前几篇关于Python面向对象编程的文章也介绍了一部分类的一些内置方法和属性,本篇文章总结的是类的一些其他内置方法及属性 1、isinstance与issubclass判断方法 isinstance(o
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-22
    • 文件大小:119808
    • 提供者:weixin_38662327
  1. 浅谈Python中的可迭代对象、迭代器、For循环工作机制、生成器

  2. 1.iterable iterator区别 要了解两者区别,先要了解一下迭代器协议: 迭代器协议是指:对象需要提供__next__()方法,它返回迭代中的元素,在没有更多元素后,抛出StopIteration异常,终止迭代。 可迭代对象就是:实现了迭代器协议的对象。 协议是一种约定,可迭代对象实现迭代器协议,Python的内置工具(如for循环,sum,min,max函数等)通过迭代器协议访问对象,因此,for循环并不需要知道对象具体是什么,只需要知道对象能够实现迭代器协议即可。 迭代器(ite
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-20
    • 文件大小:115712
    • 提供者:weixin_38575421
  1. 深入浅析Python中的迭代器

  2. 目录结构: contents structure [-] 在开始文章之前,先贴上一张Iterable、Iterator与Generator之间的关系图:   1. Iterator VS Iterable 迭代器(Iterator) 迭代器是实现了迭代器协议的类对象,迭代器协议规定了迭代器类必需定义__next()__方法。当对迭代器对象调用next()方法时,对象会去调用__next()__计算迭代器的返回值。 可迭代对象(Iterable) 可迭代对象可以是任何对象,不一定是能返回迭代器的
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-20
    • 文件大小:96256
    • 提供者:weixin_38553648
  1. Python中的yield浅析

  2. 在介绍yield前有必要先说明下Python中的迭代器(iterator)和生成器(constructor)。 一、迭代器(iterator) 在Python中,for循环可以用于Python中的任何类型,包括列表、元祖等等,实际上,for循环可用于任何“可迭代对象”,这其实就是迭代器 迭代器是一个实现了迭代器协议的对象,Python中的迭代器协议就是有next方法的对象会前进到下一结果,而在一系列结果的末尾是,则会引发StopIteration。任何这类的对象在Python中都可以用for循环
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-20
    • 文件大小:56320
    • 提供者:weixin_38749305
  1. Python生成器以及应用实例解析

  2. 本文研究的主要是Python生成器及其应用,具体如下。 一、定义 可以理解为一种数据类型,这种数据类型自动实现了迭代器协议(其他的数据类型需要调用自己内置的__iter__方法),所以生成器就是可迭代对象 二、生成器的两种形式(Python有两种不同的方式提供生成器) 1.生成器函数:常规函数定义,但是,使用yield语句而不是return语句返回结果。yield语句一次返回一个结果,在每个结果中间,挂起函数的状态,以便下次重它离开的地方继续执行 yield的功能: 把函数的结果做生迭代器
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-20
    • 文件大小:48128
    • 提供者:weixin_38713412
  1. Python的迭代器和生成器使用实例

  2. 一、迭代器Iterators 迭代器仅是一容器对象,它实现了迭代器协议。它有两个基本方法: 1)next方法 返回容器的下一个元素 2)__iter__方法 返回迭代器自身 迭代器可使用内建的iter方法创建,见例子: 复制代码 代码如下: >>> i = iter(‘abc’) >>> i.next() ‘a’ >>> i.next() ‘b’ >>> i.next() ‘c’ >>> i.next()
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-20
    • 文件大小:46080
    • 提供者:weixin_38723527
  1. 趣味理解迭代器和生成器

  2. 学习了这么久Python,那么如果让你说迭代器协议和生成器协议是什么,你是否可以很快速的回答上来。 咳咳咳,好吧,你脑海中有这个概念,但是没办法清楚的做出回答。那让我们重新认识一下他们吧! 迭代器: 1.一辆满载的大客车,这里面坐着一群回家的乘客,在行驶路线的沿途中,没到一个地方,总会有几个人下车,还剩下一小部分在到达终点站的时候就会全部下车。 2.一辆满载的旅游客车,里面坐着去旅行的人,在沿途中,他们并不会下车,等到了旅行地点的时候,乘客便会一个一个从车上全部都下来。 通过上面两个实例,我们便
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-20
    • 文件大小:64512
    • 提供者:weixin_38678773
  1. 小白IT:Python 入门基础进阶(迭代器/生成器/*装饰器)

  2. 文章目录Python 入门基础进阶迭代器&生成器前引python中for循环的机制迭代器和可迭代协议可迭代协议迭代器协议方法1方法2方法3为什么要使用for循环生成器Python中提供的生成器:生成器Generator:生成器函数生成器的优点:yield关键字:send方法:yield from方法列表推导式和生成器表达式推导式的套路列表推导式字典推导式集合推导式**装饰器**装饰器初识概念装饰器的形成过程装饰器推导过程第一步:把函数当做参数传入第二步:利用闭包函数,解决重复运行问题第三步:提炼
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-20
    • 文件大小:228352
    • 提供者:weixin_38631389
  1. 浅谈Python中的生成器和迭代器

  2. 迭代器 迭代器协议 对象必须提供一个next方法,执行该方法要么返回迭代中的下一项,要么返回一个异常来终止本次迭代。(只能往前走,不能往后退!) 迭代器对象 遵循了(实现了)迭代器协议的对象。(对象内部实现了一个__next__方法,以实现迭代器协议)称为一个迭代器对象。他们的作用是逐个遍历容器中的对象。迭代器对象一定是可迭代对象 >>> from collections import Iterable, Iterator >>> l = list([1,
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-19
    • 文件大小:48128
    • 提供者:weixin_38611459
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