为什么list(next(iter(()))for_inrange(1))返回一个空列表而不是引发StopIteration？>>>next(iter(()))Traceback(mostrecentcalllast):File"",line1,inStopIteration>>>[next(iter(()))for_inrange(1)]Traceback(mostrecentcalllast):File"",line1,inStopIteration>>>list(next(iter(()))for_inrange(1))#?![]显式引发StopIteration的自定义函数也会
这是来自djangodocsonthequerysetiterator()method:AQuerySettypicallycachesitsresultsinternallysothatrepeatedevaluationsdonotresultinadditionalqueries.Incontrast,iterator()willreadresultsdirectly,withoutdoinganycachingattheQuerySetlevel(internally,thedefaultiteratorcallsiterator()andcachesthereturnvalu
这个问题在这里已经有了答案:Ifrange()isageneratorinPython3.3,whycanInotcallnext()onarange?(1个回答)关闭8年前。我写了这个并且期望0:>>>x=range(20)>>>next(x)相反，我得到了:TypeError:'range'objectisnotaniterator但我以为它是发电机？最初的答案与我最初对自己说的相同:它是可迭代的，而不是交互器。但是，如果两者都只是生成器，那并不能解释为什么会这样:>>>x=(iforiinrange(30))>>>next(x)0 最佳答案
我想要类似于executor.map的东西，除了当我迭代结果时，我想根据完成顺序迭代它们，例如首先完成的工作项应该首先出现在迭代中，依此类推。这样，如果序列中的每个工作项都还没有完成，迭代就会阻塞。我自己知道如何使用队列来实现这一点，但我想知道是否可以使用futures框架。(我主要使用基于线程的执行器，所以我想要一个适用于这些的答案，但也欢迎提供一般性的答案。)更新:感谢您的回答!您能解释一下我如何将as_completed与executor.map一起使用吗？executor.map是我使用future时最有用和最简洁的工具，我不愿意手动开始使用Future对象。
当字符串没有__iter__函数时，我们如何迭代python字符串？$pythonPython2.6.5(r265:79063,Apr162010,13:09:56)[GCC4.4.3]onlinux2Type"help","copyright","credits"or"license"formoreinformation.>>>"asdf".__iter__Traceback(mostrecentcalllast):File"",line1,inAttributeError:'str'objecthasnoattribute'__iter__'>>>it=iter("asdf")>>
尽管阅读了它，但我仍然不太明白__iter__是如何工作的。什么是简单的解释？我见过def__iter__(self):returnself。我看不到它是如何工作的，也不知道它是如何工作的。 最佳答案 简单地说:__iter__在一个类上定义一个方法，该方法将返回一个迭代器(一个连续产生对象包含的下一项的对象)。__iter__()返回的迭代器对象几乎可以是任何对象，只要它定义了next()方法即可。next方法将被for...in...之类的语句调用以产生下一项，以及next()当没有更多项目时应该引发StopIteration异
在包装(内部)迭代器时，通常必须将__iter__方法重新路由到底层可迭代对象。考虑以下示例:classFancyNewClass(collections.Iterable):def__init__(self):self._internal_iterable=[1,2,3,4,5]#...#variantAdef__iter__(self):returniter(self._internal_iterable)#variantBdef__iter__(self):yieldfromself._internal_iterable变体A和B之间是否存在显着差异？变体A返回一个迭代器对象，该
在使用Numpy的Python程序中，iterable和array_like对象有什么区别？iterable和array_like都经常出现在Python文档中，它们有一些相似的属性。我知道在这种情况下array_like对象应该支持Numpy类型的操作，例如广播，但是Numpy数组区域也是可迭代的。说array_like是iterable的扩展(或超集？)是否正确？ 最佳答案 术语"array-like"确实只在NumPy中使用，指的是可以作为第一个参数传递给numpy.array()以创建数组的任何内容。术语"iterable"
是否有一种简洁/内置的好方法来查看可迭代对象中的所有值是否都为零？现在我正在使用带有一点列表理解的all()，但是(对我而言)似乎应该有一种更具表现力的方法。我认为这在某种程度上等同于C中的memcmp()。values=(0,0,0,0,0)#Testifallitemsinvaluestuplearezeroifall([v==0forvinvalues]):print'indeedtheyare'我希望内置函数可以执行以下操作:defallcmp(iter,value):foriteminiter:ifitem!=value:returnFalsereturnTruepython
在pyspark1.6.2中，我可以通过导入col函数frompyspark.sql.functionsimportcol但是当我尝试在Githubsourcecode中查找时我在functions.py文件中找不到col函数，python如何导入不存在的函数？ 最佳答案 它存在。它只是没有明确定义。从pyspark.sql.functions导出的函数是JVM代码的精简包装器，除了少数需要特殊处理的异常(exception)情况外，它们是使用辅助方法自动生成的。如果你仔细检查出处you'llfindcollistedamongot
