>>>fromcollections.abcimportIterable>>>isinstance(rev, Iterable) True 由此可知,定义的rev类的对象是可迭代的对象。 collections.abc ---容器的抽象基类 这个模块定义了一些抽象基类。它们可用于判断一个具体类是否具有某一特定的接口;例如,这个类是否可哈希,或其是否为映射类。 abc是abstract base class的简写。...
python也提供了isinstance()判断一个对象是否为某某的实例化对象,于是我们先测试s = [1, 2, 3]是否为可迭代对象: fromcollections.abcimportIterable s = [1,2,3]print(isinstance(s,Iterable))# print True 使用范例 ... 考完试再填坑. Reference https://www.liaoxuefeng.com/wiki/1016959663602400/101732369...
from collections.abc import Generator from collections.abc import Iterator print(issubclass(Generator, Iterator)) # True print(set(dir(Generator)) - set(dir(Iterator))) # 生成器有三个专属方法 {'throw', 'close', 'send'} 生成器和迭代器在Python 中有密切的关系,可以说生成器是一种特殊类型的迭...
第一个是可迭代对象(Iterable),第二个是迭代器(Iterator),第三个是生成器(Generator),这里暂且不谈生成器。 可迭代对象 列表、元组、字符串、字典等都是可迭代对象,可以使用for循环遍历出所有元素的都可以称为可迭代对象(Iterable)。在Python的内置数据结构中定义了Iterable这个类,在collections.abc模块中,我们可以用...
三、生成器 Generator 继承于迭代器,相对于迭代器多了send,throw,close方法 1.生成式表达式: from collections.abc import Generator # 生成器表达式 g = (i for i in range(10)) # 判断是否为生成器 print(isinstance(g,Generator)) # 使用next()生成数据 ...
• 生成器(generator)。 • 装饰器(decorator)。 • 上下文管理器(contextmanager)。 2.2.1 迭代器 迭代器只不过是一个实现了迭代器协议的容器对象。它基于以下两个方法。 • __next__:返回容器的下一个元素。 • __iter__:返回迭代器本身。
>>> from collections import Iterable >>> isinstance([], Iterable) True >>> isinstance({}, Iterable) True >>> isinstance('abc', Iterable) True >>> isinstance((x for x in range(10)), Iterable) True >>> isinstance(100, Iterable) False ...
5.1 双向迭代器与collections.abc模块 5.1.1 实现双向迭代器及__reversed__方法 双向迭代器允许我们在两个方向上无缝遍历序列。Python的标准库并未为所有内置容器提供原生的双向迭代器,但可以通过自定义类实现。例如,我们可以创建一个简单的双向链表节点类,并实现双向迭代器: ...
from collections.abc import * def flatten(lst, out_lst=None): if out_lst is None: out_lst = [] for i in lst: if isinstance(i, Iterable): # 判断i是否可迭代 flatten(i, out_lst) # 尾数递归 else: out_lst.append(i) # 产生结果 return out_lst 调用flatten: print(flatten([[1,2...
collections.OrderedDict类: def __setitem__(self, key, value, dict_setitem=dict.__setitem__): if key not in self: root = self.__root last = root[0] last[1] = root[0] = self.__map[key] = [last, root, key] return dict_setitem(self, key, value) ...