4、迭代器

Pytorch IterableDataset的使用 Pytorch IterableDataset的使用 Pytorch IterableDataset的使用 背景 当数据量特别大,无法一次性load进内存时,Pytorch里的Dataset就无法胜任了,此时需要使用IterableDataset. 基本用法 只需要实现__init__()、__iter__()和__len__(),模版如下: from torch.utils.data import IterableDataset, DataLoader class MyIterableDataset(I 阅读详情
from collections import Iterable
from collections import Iterator

1、#可迭代对象(Iterable)---可以直接作用于for循环的对象,
可以用isinstance判断一个对象是否是Iterable对象
可作用于for的数据类型分两种:
a、集合:list tuple dict set str
b、generator,包括生成器和带yield的generator function

#判断
print(isinstance([],Iterable))



2、#迭代器(Iterator)---不但可以作用于for循环,还可以被next()函数不断调用并返回
#下一个值,直到最后报出StopIteration错误时表示无法返回下一个值时结束

#判断
print(isinstance((x for x in range(10)),Iterator))

#使用迭代器
l = (x for x in range(5))
print(next(l))-------0
print(next(l))-------1
print(next(l))-------2
print(next(l))-------3
print(next(l))-------4

#转换成迭代器
ls = [1,2,3,4,5]
d = iter(ls)


#实例----创造一个可以换行的input(一般input执行后按回车就结束程序了)

endStr = 'end'  
str = ''            #输入的字符串用str接收,输入end时终止程序

for line in iter(input, endStr):    #line是从input中一行一行接收的东西
    str += line + '\n'

print(str)












第4关:迭代器 本关的编程任务是补全ListCalculate.py文件中的部分代码,具体要求如下: 当输入一个列表时,填入将列表List转换为迭代器的代码; 填入用next()函数遍历迭代器IterList的代码。 阅读详情

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TrueEik
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