python循环next

Ⅰ python 语句解释next for

列表生成式，生成一个有5个元素的列表，5个元素的值是依次调用next(seq_num)5次得到的值。
seq_num是一个迭代器，next()方法作用于迭代器上返回迭代器中的下一个元素。对seq_num调用5次next()方法则返回迭代器中接下来的5个元素。

Ⅱ python 循环读取表格每次读入N行

from itertools import islice
N = 1000000 #每次读入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))
#将每次读入的n行记录转换成DataFrame处理
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自定义迭代器对象如何用next方法依次迭代

Python 3.x与Python 2.x之间存在着较多的语法细节差异。今天在看Python核心编程的时候，说到了自定义迭代器对象。于是动手将源码打了一遍，原书代码如下：

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)))

我机器上装的是Python 3.3.2，在控制台运行该脚本的时候直接抛出异常TypeError:

说是iter()返回的是一个非迭代器类型的对象。前后对照了一下，并没有发现哪里有错误啊。于是尝试使用Ipython(Python 版本是2.7.5)来运行该代码，得出完美结果。于是考虑是不是版本的问题。求助google，在stackoverflow上找到一个帖子，找到了关键原因：

于是将上述代码中调用next()的地方全部替换为__next__()，最后在控制台运行该代码，正确得到了预期的结果：

查阅Python 3.3.2 附带的用户手册，果然得到如下结果：

问题得到解决：Python核心编程使用的是Python 2.x，版本差异使得该状况得以发生。还是得动手，不然这样的差异无法得知。

Ⅳ python中为什么next（o）就能顺序得出step 2，3，step3,5呢

你用next(odd())多次调用,实际上每次都是创建一个新的引用,就相当于你每次都创建一个新的生成器,调用next取出的自然是第一次执行时返回的step1,1,每次执行后引用数就为0了,就在内存中销毁了,

只有创建一个生成器对象o后,能让生成器对象在内存有大于等于1的引用计数,不断执行next(o)输出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))

源代码(注意源代码的缩进)

Ⅳ python中pass和continue的区别

continue是指循环继续，执行循环next
pass是指啥都不干，如果是循环体，那就直接到循环next，如果是函数，则直接函数返回。

Ⅵ python生成器有next和iter方法吗

先说迭代器，对于string、list、dict、tuple等这类容器对象，使用for循环遍历是很方便的。在后台for语句对容器对象调用iter()函数，iter()是python的内置函数。iter()会返回一个定义了next()方法的迭代器对象，它在容器中逐个访问容器内元素，next()也是python的内置函数。在没有后续元素时，next()会抛出一个StopIteration异常，通知for语句循环结束。生成器（Generator）是创建迭代器的简单而强大的工具。它们写起来就像是正规的函数，只是在需要返回数据的时候使用yield语句。每次next()被调用时，生成器会返回它脱离的位置（它记忆语句最后一次执行的位置和所有的数据值）。

Ⅶ python 怎么让下面代码循环5次

Ⅷ Python中的迭代器与可迭代:iter()和next()

一种自动迭代的更优雅的实现是使用 for循环

在Python中，迭代器（Iterator）和可迭代(iterable)的区别是，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循环中获得元素，迭代器还可以用next()方法获取元素。
list/truple/map/dict都是可迭代，但不是迭代器；这些数据的大小是确定的；迭代器不是，迭代器不知道要执行多少次，所以可以理解为不知道有多少个元素，每调用一次next()，就会往下走一步。

凡是可以for循环的，都是Iterable
凡是可以next()的，都是Iterator

Ⅸ python next() 方法的问题

多次调用func()，实际上每次都是创建一个新的引用。你可以这样来理解，你每一次执行print(next(func()))，实际上就是在执行f = func() ; print(next(f))。如果你每次都创建一个新的生成器，自然每次就只能取出一次元素。