Курс Python → Итераторы в Python

Итератор — это объект, который позволяет нам поочередно получать элементы последовательности без необходимости хранить все элементы в памяти одновременно. Он состоит из начала, конца, текущего элемента и правила преобразования. Благодаря этому можно эффективно обрабатывать большие объемы данных, не загружая память.

Одним из наиболее популярных итераторов в Python является функция range(), которая генерирует последовательность чисел в указанном диапазоне. Например, range(1, 10) создаст итератор, возвращающий числа от 1 до 9. Это очень удобно, когда нам нужно выполнить циклические операции.

Еще одним полезным итератором является функция map(), которая принимает два аргумента: функцию для определения правила преобразования и последовательность элементов, которую нужно преобразовать. Например, map(lambda x: x*2, [1, 2, 3]) вернет итератор, удваивающий каждый элемент списка [1, 2, 3].


# Пример использования функции map()
def double(x):
    return x * 2

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
double_numbers = map(double, numbers)

for num in double_numbers:
    print(num)

Использование итераторов в Python помогает оптимизировать работу с данными, уменьшая использование памяти и ускоряя выполнение кода. Благодаря этому мы можем эффективно обрабатывать большие объемы информации и улучшать производительность наших программ.

Твои коллеги будут рады, поделись в

Автор урока

Дмитрий Комаровский
Дмитрий Комаровский

Автоматизация процессов
в КраснодарБанки.ру

Другие уроки курса "Python"

  1. Генераторы списков в Python
  2. Работа с атрибутом dict
  3. Анонимные функции в Python
  4. Множественное наследование в Python
  5. Итерация по итерируемым объектам
  6. Базовые объекты Python
  7. Декораторы в Python
  8. Установка и использование howdoi
  9. Основы слова
  10. Оператор zip в Python
  11. Defaultdict в Python
  12. split() — разделение строки
  13. Импорт модулей и пакетов в Python
  14. Подсказки при вводе данных в Python
  15. Контроль точности вывода чисел
  16. Генераторы в Python
  17. Работа с f-строками 2.0
  18. Тестирование функции сложения
  19. Отслеживание прогресса с tqdm
  20. Навыки Python: строки, типы данных
  21. Ноутбуки AMD Ryzen ™ 4000: мощность и эффективность
  22. Удаление элементов из списка в Python.
  23. Управление асинхронными задачами с помощью Semaphore
  24. Проверка запуска скрипта или импорта модуля
  25. Роль object и type в Python
  26. Работа с enumerate()
  27. Преобразование типов данных в set comprehension
  28. Вычисление натуральных логарифмов в NumPy
  29. Очистка вывода в Python
  30. Библиотека sh: удобные команды терминала
  31. Хранение переменных в Python.
  32. Работа с файлами и директориями в Python.
  33. Красивый вывод списка
  34. Оператор умножения для вектора
  35. Работа с кортежами в Python
  36. Многострочные комментарии в Python
  37. Модуль Operator в Python
  38. Подсчет элементов с помощью Counter
  39. Защита данных в Python
  40. Метод count в Python: почему count(», ») возвращает 4?
  41. Генераторы списков
  42. Импорт в Python: список all
  43. Конструктор в Python

Marketello читают маркетологи из крутых компаний