‘`iter(callable，sentinel)’仍然是Pythonic语言吗？ - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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详解Python内置函数iter()用法

iter()函数用来返回指定对象的迭代器，有两种用法：iter(iterable)和iter(callable, sentinel)，前者要求参数必须为序列或者有自己的迭代器，后者会持续调用参数callable...直至其返回sentinel。...>>> x = [1, 2, 3] >>> next(x) TypeError: 'list' object is not an iterator >>> y = iter(x) #根据列表创建迭代器...>>> next(y) 1 >>> next(y) 2 >>> x = {1, 2, 3} >>> y = iter(x) #根据字典创建迭代器 >>> next(y) 1 >>> class T:...__data = list(seq) def __iter__(self): #特殊方法，对应于内置函数iter() return iter(self.

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Python内置函数iter()语法及应用

iter()函数用来返回指定对象的迭代器，有两种用法：iter(iterable)和iter(callable, sentinel)，前者要求参数必须为序列或者有自己的迭代器，后者会持续调用参数callable...直至其返回sentinel。...next()函数用来返回可迭代对象中的下一个元素，同样适用于生成器对象以及zip、enumerate、reversed、map、filter、iter等对象，等价于这些对象的__next__()方法。...>>> x = [1, 2, 3] >>> next(x) TypeError: 'list' object is not an iterator #根据列表创建迭代器对象 >>> y = iter(x...__data = list(seq) #特殊方法，对应于内置函数iter() def __iter__(self): return iter(self.

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是的

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深入分析iter()方法

但其实如果仔细看官方文档，会发现 iter() 方法其实是接受两个参数的，文档说明如下 iter(object[, sentinel]) sentinel 英文翻译为哨兵。...sentinel 参数是可选的，当它存在时，object 不再传入一个可迭代对象，而是一个可调用对象，通俗点说就是可以通过()调用的对象，而 sentinel 的作用就和它的翻译一样，是一个“哨兵”，当时可调用对象返回值为这个...(123) TypeError: 'int' object is not iterable 再来看看有第二个参数的情况 If the second argument, sentinel, is given..., then object must be a callable object....翻译：如果给定了第二个参数 sentinel，object 则必须是一个可调用对象，这个可调用对象没有任何参数，当可调用对象的返回值等于 sentinel 的值时，抛出 StopIteration 的异常

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matinal：python 部分内置函数详解

(object[, sentinel]) 返回一个迭代器 object:需要操作的对象，对象要求跟随是否存在第二个参数来决定 sentinel：需要标记的返回值，正常都是设置为b'' 1.当不存在第二个参数时...() 方法时都会不带实参地调用 object；如果返回的结果是 sentinel 则触发 StopIteration，否则返回调用结果。...3.适合 iter() 的第二种形式的应用之一是构建块读取器。...(fun2, b'') print(type(data)) print(isinstance(data, Iterator)) <class 'callable_iterator...之后，将会在迭代过程中遇到__sentinel将会自动触发stopIteration停止迭代。

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for死循环、怪异字符串、两次return……Python冷知识（三）

但是如果让你用 for 写一个死循环，你会写吗？这是个开放性的问题，在往下看之前，建议你先尝试自己思考，你会如何解答。...好了，如果你还没有思路，那就来看一下一个海外 MIT 群友的回答: for i in iter(int, 1):pass 是不是懵逼了。iter 还有这种用法？这为啥是个死循环？...原来iter有两种使用方法，通常我们的认知是第一种，将一个列表转化为一个迭代器。而第二种方法，他接收一个 callable 对象，和一个sentinel 参数。...第一个对象会一直运行，直到它返回 sentinel 值才结束。那int 呢，这又是一个知识点，int 是一个内建方法。通过看注释，可以看出它是有默认值0的。

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谈谈 Python 那些不为人知的冷知识（三）

但是如果让你用 for 写一个死循环，你会写吗？（问题来自群友陈**）这是个开放性的问题，在往下看之前，建议你先尝试自己思考，你会如何解答。...好了，如果你还没有思路，那就来看一下一个海外 MIT 群友的回答: for i in iter(int, 1):pass 是不是懵逼了。iter 还有这种用法？这为啥是个死循环？...原来iter有两种使用方法，通常我们的认知是第一种，将一个列表转化为一个迭代器。而第二种方法，他接收一个 callable对象，和一个sentinel 参数。...第一个对象会一直运行，直到它返回 sentinel 值才结束。那int 呢，这又是一个知识点，int 是一个内建方法。通过看注释，可以看出它是有默认值0的。

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python花式读取大文件(10g50g1t)遇到的性能问题（面试向）

利用生成器解耦代码假如我们在讨论的不是 Python，而是其他编程语言。那么可以说上面的代码已经很好了。...iter(iterable) 是一个用来构造迭代器的内建函数，但它还有一个更少人知道的用法。...当我们使用 iter(callable, sentinel) 的方式调用它时，会返回一个特殊的对象，迭代它将不断产生可调用对象 callable 的调用结果，直到结果为 setinel 时，迭代终止。...def chunked_file_reader(file, block_size=1024 * 8): """生成器函数：分块读取文件内容，使用 iter 函数 """ # 首先使用...fp.read, block_size) 构造一个新的无需参数的函数 # 循环将不断返回 fp.read(block_size) 调用结果，直到其为 '' 时终止 for chunk in iter

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盘点Python 63个内置函数

()　　判断对象是否可以被调用，能被调用的对象就是一个callable 对象，比如函数 str, int 等都是可被调用的，但是例子4 中xiaoming这个实例是不可被调用的： In [48]: callable...(object, sentinel) 返回一个可迭代对象, sentinel可省略 In [72]: lst = [1,3,5] In [73]: for i in iter(lst): ......: print(i) ...: 1 3 5 sentinel 理解为迭代对象的哨兵，一旦迭代到此元素，立即终止： In [81]: class TestIter(object):...__(self): #支持迭代协议(即定义有__iter__()函数) ...: print ("__iter__ is called!!")......: return iter(self.l) ...: In [82]: t = TestIter() ...: t1 = iter(t,

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python中的map和filter避坑指南

◆ Pythonic的方式使用map和filter 列表迭代在python中是非常pythonic的使用方式 def inc(x): return x+1 >>> list(map(inc,range...(10))) [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] # pythonic way >>> [inc(i) for i in range(10)] [1, 2, 3, 4, 5...list 是值类型吗？不是，因为list是可变类型。 tuple是值类型吗？是的，因为tuple是不可变类型 iterator是值类型吗？...大多数函数式语言都具有不可变性是有原因的。只有当可以保证表达式的参数每次都具有相同的含义时，才能延迟表达式的求值。在本例中，filter(is_even, a)的结果取决于迭代器的实现时间。...) >>> take(5, res) (1, 2, 3, 4, 5) >>> take(5, res) (1, 2, 3, 4, 5) 您总是会得到相同的结果，就像在clojure或任何其他函数式编程语言中一样

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盘点Python 63个内置函数

()　　判断对象是否可以被调用，能被调用的对象就是一个callable 对象，比如函数 str, int 等都是可被调用的，但是例子4 中xiaoming这个实例是不可被调用的： In [48]: callable...(object, sentinel) 返回一个可迭代对象, sentinel可省略 In [72]: lst = [1,3,5] In [73]: for i in iter(lst): ......: print(i) ...: 1 3 5 sentinel 理解为迭代对象的哨兵，一旦迭代到此元素，立即终止： In [81]: class TestIter(object):...__(self): #支持迭代协议(即定义有__iter__()函数) ...: print ("__iter__ is called!!")......: return iter(self.l) ...: In [82]: t = TestIter() ...: t1 = iter(t,

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Python 工匠：高效操作文件的三个建议

而这两行代码主要做了这么几件事：首先使用 Path(path) 将字符串路径转换为 Path 对象调用 .glob('*.txt') 对路径下所有内容进行模式匹配并以生成器方式返回，结果仍然是 Path...利用生成器解耦代码假如我们在讨论的不是 Python，而是其他编程语言。那么可以说上面的代码已经很好了。...iter(iterable) 是一个用来构造迭代器的内建函数，但它还有一个更少人知道的用法。...当我们使用 iter(callable,sentinel) 的方式调用它时，会返回一个特殊的对象，迭代它将不断产生可调用对象 callable 的调用结果，直到结果为 setinel 时，迭代终止。...(callable,sentinel) 可以在一些特定场景简化代码难以编写测试的代码，通常也是需要改进的代码让函数依赖“类文件对象”可以提升函数的适用面和可组合性 -python好课- ?

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让你的 Python 代码优雅又地道

一般说地道(idiomatic)的python代码，就是指这份代码很pythonic。Python的语法和标准库设计，处处契合着pythonic的思想。...而且Python社区十分注重编码风格一的一致性，他们极力推行和处处实践着pythonic。所以经常能看到基于某份代码P vs NP (pythonic vs non-pythonic)的讨论。...(partial(f.read, 32), ''): blocks.append(block) iter接受两个参数。...更好的方法 d = defaultdict(list) for name in names: key = len(name) d[key].append(name) 字典的popitem()是原子的吗？...finally: sys.stdout = oldstdout 简洁的单句表达两个冲突的原则：一行不要有太多逻辑不要把单一的想法拆分成多个部分 Raymond的原则：一行代码的逻辑等价于一句自然语言

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如何写出优雅又地道的Python代码？

一般说地道(idiomatic)的python代码，就是指这份代码很pythonic。Python的语法和标准库设计，处处契合着pythonic的思想。...而且Python社区十分注重编码风格一的一致性，他们极力推行和处处实践着pythonic。所以经常能看到基于某份代码P vs NP (pythonic vs non-pythonic)的讨论。...(partial(f.read, 32), ''): blocks.append(block) iter接受两个参数。...更好的方法 d = defaultdict(list) for name in names: key = len(name) d[key].append(name) 字典的popitem()是原子的吗？...finally: sys.stdout = oldstdout 简洁的单句表达两个冲突的原则：一行不要有太多逻辑不要把单一的想法拆分成多个部分 Raymond的原则：一行代码的逻辑等价于一句自然语言

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让你的 Python 代码优雅又地道

一般说地道(idiomatic)的python代码，就是指这份代码很pythonic。Python的语法和标准库设计，处处契合着pythonic的思想。...而且Python社区十分注重编码风格一的一致性，他们极力推行和处处实践着pythonic。所以经常能看到基于某份代码P vs NP (pythonic vs non-pythonic)的讨论。...PEP 8给出的不过是编码规范，对于实践pythonic还远远不够。如果你正被如何写出pythonic的代码而困扰，或许这份笔记能给你帮助。...(partial(f.read, 32), ''): blocks.append(block) iter接受两个参数。... = defaultdict(list) for name in names: key = len(name) d[key].append(name) 字典的popitem()是原子的吗？

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Python要点总结，我使用了100个小例子！

静态类型 vs 动态编程语言强类型 vs 弱类型编程语言 1.1 类型检查类型检查是一个验证和施加类型约束的过程，编译器或解释器通常在编译或运行阶段做类型检查。...在静态类型语言中，类型检查发生在编译阶段；动态类型语言，类型检查发生在运行阶段。强类型语言有更强的类型检查机制，表达式计算中会做严格的类型检查；而弱类型语言允许各种变量类型间做一些运算。...()　　判断对象是否可以被调用，能被调用的对象就是一个callable 对象，比如函数 str, int 等都是可被调用的，但是例子4 中xiaoming这个实例是不可被调用的： In [48]: callable...(object, sentinel) 返回一个可迭代对象, sentinel可省略 In [72]: lst = [1,3,5] In [73]: for i in iter(lst): .....我不打算笼统的介绍它们所能实现的功能，而是想分析这些功能背后的实现代码，它们如何做到高效节省内存的，Python内核的贡献者们又是如何写出一手漂亮的代码的，这很有趣，不是吗？

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Python进阶-内置函数大全

bin(10) >>> '0b1010' #6.bool() 测试一个对象是True还是False bool([]) >>> False #7.bytearray() 字节数组字节是计算机的语言...，字符串是人类语言，它们之间通过编码表形成一一对应的关系 a = 'python' >>> bytearray(a,'utf8') bytearray(b'python') >>> list(bytearray...() 判断对象是否可以被调用，能被调用的对象就是一个callable对象，比如函数 callable(str) >>> True #10.chr() 查看十进制数对应的ASCII字符 chr...(iterable) -> iterator iter(callable, sentinel) -> iterator ''' >>> a = iter([1,2,3]) >>> next(a) 1 >...>> a = iter([1,2,3,4,5]) >>> b = iter(a.

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Python要点总结，我使用了100个小例子！

静态类型 vs 动态编程语言强类型 vs 弱类型编程语言 1.1 类型检查类型检查是一个验证和施加类型约束的过程，编译器或解释器通常在编译或运行阶段做类型检查。...在静态类型语言中，类型检查发生在编译阶段；动态类型语言，类型检查发生在运行阶段。强类型语言有更强的类型检查机制，表达式计算中会做严格的类型检查；而弱类型语言允许各种变量类型间做一些运算。...()　　判断对象是否可以被调用，能被调用的对象就是一个callable 对象，比如函数 str, int 等都是可被调用的，但是例子4 中xiaoming这个实例是不可被调用的： In [48]: callable...(object, sentinel) 返回一个可迭代对象, sentinel可省略 In [72]: lst = [1,3,5] In [73]: for i in iter(lst): .....我不打算笼统的介绍它们所能实现的功能，而是想分析这些功能背后的实现代码，它们如何做到高效节省内存的，Python内核的贡献者们又是如何写出一手漂亮的代码的，这很有趣，不是吗？

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Python要点总结，我使用了100个小例子！

静态类型 vs 动态编程语言强类型 vs 弱类型编程语言 1.1 类型检查类型检查是一个验证和施加类型约束的过程，编译器或解释器通常在编译或运行阶段做类型检查。...在静态类型语言中，类型检查发生在编译阶段；动态类型语言，类型检查发生在运行阶段。强类型语言有更强的类型检查机制，表达式计算中会做严格的类型检查；而弱类型语言允许各种变量类型间做一些运算。...()　　判断对象是否可以被调用，能被调用的对象就是一个callable 对象，比如函数 str, int 等都是可被调用的，但是例子4 中xiaoming这个实例是不可被调用的： In [48]: callable...(object, sentinel) 返回一个可迭代对象, sentinel可省略 In [72]: lst = [1,3,5] In [73]: for i in iter(lst): .....我不打算笼统的介绍它们所能实现的功能，而是想分析这些功能背后的实现代码，它们如何做到高效节省内存的，Python内核的贡献者们又是如何写出一手漂亮的代码的，这很有趣，不是吗？

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手把手教你学会Python函数式编程

魔术方法就像是一个API，可以帮助你的对象变得更加Pythonic。...一些对象将具有魔术方法\_\_next\_\_而不是\_\_iter\_\_魔术方法，例如集合（在本文后面讨论）。对于本文，我们假设我们接触的所有内容都是可迭代的对象。...举个例子，这个lambda表达式对给定的数字进行平方：让我们运行它：这看起来不像一个函数吗？嗯，这有点令人困惑，但可以解释。我们将一些东西分配给变量“square”。...我们可以继续写下它们吗？好吧，你可以。但程序员很懒的。如果你一遍又一遍地重复同样的事情，这表明有一种更快的方法来加快速度，这将使你不再重复。我们可以在这里使用闭包。...这是一首关于Pythonic意味着什么的诗。

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让你的 Python 代码优雅又地道

一般说地道(idiomatic)的python代码，就是指这份代码很pythonic。Python的语法和标准库设计，处处契合着pythonic的思想。...而且Python社区十分注重编码风格一的一致性，他们极力推行和处处实践着pythonic。所以经常能看到基于某份代码P vs NP (pythonic vs non-pythonic)的讨论。...(partial(f.read, 32), ''): blocks.append(block) iter接受两个参数。...更好的方法 d = defaultdict(list) for name in names: key = len(name) d[key].append(name) 字典的popitem()是原子的吗？...finally: sys.stdout = oldstdout 简洁的单句表达两个冲突的原则：一行不要有太多逻辑不要把单一的想法拆分成多个部分 Raymond的原则：一行代码的逻辑等价于一句自然语言

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