迭代器

理解迭代器与可迭代对象
#我们知道的迭代器有两种:一种是调用方法直接返回的,
# 一种是可迭代对象通过执行iter方法得到的,
#迭代器有的好处是可以节省内存。
# for i in [1234]:
# print(i)
#校验是否可迭代,能被for循环的就是可迭代的
# from collections import Iterable
# l=[1,2,3,4]
# i=1234
# print(isinstance(l,Iterable))
# print(isinstance(i,Iterable))
# print()
# #查看存在不存在_iter_方法,存在的话就满足可迭代协议
# print(dir(l))
# print(dir(i))
#iter方法,生成迭代器:list_iterator,迭代器比可迭代的协议增加一个方法就是:_next_()
# l=[1,2,3,4]
# print(l.__iter__())
# print(dir(l))
# print(set(dir(l.__iter__()))-set(dir(l)))
#迭代器遵循迭代器协议:必须拥有__iter__方法和__next__方法
# l=[1,2,3,4]
# l1=l.__iter__()
# print(l1.__next__())

#
# print((range(4).__iter__()).__next__())
# print('_next_'in dir(range(4)))
from collections import Iterator
print(isinstance(range(10).__iter__(),Iterator))

转载于:https://www.cnblogs.com/lixiaoxuan/articles/8966367.html

内容概要:本文介绍了一个基于Matlab的综合能源系统优化调度仿真资源,重点实现了含光热电站、有机朗肯循环(ORC)和电含光热电站、有机有机朗肯循环、P2G的综合能源优化调度(Matlab代码实现)转气(P2G)技术的冷、热、电多能互补系统的优化调度模型。该模型充分考虑多种能源形式的协同转换与利用,通过Matlab代码构建系统架构、设定约束条件并求解优化目标,旨在提升综合能源系统的运行效率与经济性,同时兼顾灵活性供需不确定性下的储能优化配置问题。文中还提到了相关仿真技术支持,如YALMIP工具包的应用,适用于复杂能源系统的建模与求解。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和能源系统背景知识的科研人员、研究生及工程技术人员,尤其适合从事综合能源系统、可再生能源利用、电力系统优化等方向的研究者。; 使用场景及目标:①研究含光热、ORC和P2G的多能系统协调调度机制;②开展考虑不确定性的储能优化配置与经济调度仿真;③学习Matlab在能源系统优化中的建模与求解方法,复现高水平论文(如EI期刊)中的算法案例。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的网盘资源,下载完整代码和案例文件,按照目录顺序逐步学习,重点关注模型构建逻辑、约束设置与求解器调用方式,并通过修改参数进行仿真实验,加深对综合能源系统优化调度的理解。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值