python循環next

Ⅰ python 語句解釋next for

列表生成式，生成一個有5個元素的列表，5個元素的值是依次調用next(seq_num)5次得到的值。
seq_num是一個迭代器，next()方法作用於迭代器上返回迭代器中的下一個元素。對seq_num調用5次next()方法則返回迭代器中接下來的5個元素。

Ⅱ python 循環讀取表格每次讀入N行

from itertools import islice
N = 1000000 #每次讀入100w行
with open( 'your_File_path','r') as f:
while True:
next_n_lines = list(islice(f,N))
if not next_n_lines: break
#print(str(next_n_lines))
#將每次讀入的n行記錄轉換成DataFrame處理
next_n_lines="".join(next_n_lines)
TESTDATA = StringIO(next_n_lines)
df = pd.read_csv(TESTDATA, sep="\t",header=None,names=['col_1','col_2','col_Name'],dtype=str)
print(df)
time.sleep(1)

Ⅲ python3自定義迭代器對象如何用next方法依次迭代

Python 3.x與Python 2.x之間存在著較多的語法細節差異。今天在看Python核心編程的時候，說到了自定義迭代器對象。於是動手將源碼打了一遍，原書代碼如下：

class AnyIter(object):
def __init__(self, data, safe=False):
""" The initialization of iterators """
self.safe = safe
self.iter = iter(data)
def __iter__(self):
""" return a iterator """
return self
def next(self, count=1):
""" Return arbitrary numbers of elements """
retval = []
for item in range(count):
try:
retval.append(self.iter.next())
except StopIteration:
if self.safe:
break
else:
raise # reraise the exception again
return retval

if __name__ == '__main__':
a = AnyIter(range(10), True)
b = iter(a)
for item in range(1,5):
print('{}:{}'.format(item, a.next(item)))

我機器上裝的是Python 3.3.2，在控制台運行該腳本的時候直接拋出異常TypeError:

說是iter()返回的是一個非迭代器類型的對象。前後對照了一下，並沒有發現哪裡有錯誤啊。於是嘗試使用Ipython(Python 版本是2.7.5)來運行該代碼，得出完美結果。於是考慮是不是版本的問題。求助google，在stackoverflow上找到一個帖子，找到了關鍵原因：

於是將上述代碼中調用next()的地方全部替換為__next__()，最後在控制台運行該代碼，正確得到了預期的結果：

查閱Python 3.3.2 附帶的用戶手冊，果然得到如下結果：

問題得到解決：Python核心編程使用的是Python 2.x，版本差異使得該狀況得以發生。還是得動手，不然這樣的差異無法得知。

Ⅳ python中為什麼next（o）就能順序得出step 2，3，step3,5呢

你用next(odd())多次調用,實際上每次都是創建一個新的引用,就相當於你每次都創建一個新的生成器,調用next取出的自然是第一次執行時返回的step1,1,每次執行後引用數就為0了,就在內存中銷毀了,

只有創建一個生成器對象o後,能讓生成器對象在內存有大於等於1的引用計數,不斷執行next(o)輸出step1,1step2,3,step3,5

完整的Python程序如下

def odd():

print('step 1')

yield 1

print('step 2')

yield(3)

print('step 3')

yield(5)

o=odd()

print(next(o))

print(next(o))

print(next(o))

源代碼(注意源代碼的縮進)

Ⅳ python中pass和continue的區別

continue是指循環繼續，執行循環next
pass是指啥都不幹，如果是循環體，那就直接到循環next，如果是函數，則直接函數返回。

Ⅵ python生成器有next和iter方法嗎

先說迭代器，對於string、list、dict、tuple等這類容器對象，使用for循環遍歷是很方便的。在後台for語句對容器對象調用iter()函數，iter()是python的內置函數。iter()會返回一個定義了next()方法的迭代器對象，它在容器中逐個訪問容器內元素，next()也是python的內置函數。在沒有後續元素時，next()會拋出一個StopIteration異常，通知for語句循環結束。生成器（Generator）是創建迭代器的簡單而強大的工具。它們寫起來就像是正規的函數，只是在需要返回數據的時候使用yield語句。每次next()被調用時，生成器會返回它脫離的位置（它記憶語句最後一次執行的位置和所有的數據值）。

Ⅶ python 怎麼讓下面代碼循環5次

Ⅷ Python中的迭代器與可迭代:iter()和next()

一種自動迭代的更優雅的實現是使用 for循環

在Python中，迭代器（Iterator）和可迭代(iterable)的區別是，迭代器支持 iter ()和 next ()方法；可迭代支持 iter ()方法。可迭代只能在for循環中獲得元素，迭代器還可以用next()方法獲取元素。
list/truple/map/dict都是可迭代，但不是迭代器；這些數據的大小是確定的；迭代器不是，迭代器不知道要執行多少次，所以可以理解為不知道有多少個元素，每調用一次next()，就會往下走一步。

凡是可以for循環的，都是Iterable
凡是可以next()的，都是Iterator

Ⅸ python next() 方法的問題

多次調用func()，實際上每次都是創建一個新的引用。你可以這樣來理解，你每一次執行print(next(func()))，實際上就是在執行f = func() ; print(next(f))。如果你每次都創建一個新的生成器，自然每次就只能取出一次元素。