python中的next()以及iter()函数

博客介绍了可迭代对象(Iterable),包括list、tuple等和生成器等。生成器是迭代器(Iterator),可被next()函数调用返回下一个值,而list等是Iterable但非Iterator,可用iter()函数转换。还介绍了next()函数用法及示例。

我们首先要知道什么是可迭代的对象(可以用for循环的对象)Iterable:

一类:list,tuple,dict,set,str

二类:generator,包含生成器和带yield的generatoe function

 

而生成器不但可以作用于for,还可以被next()函数不断调用并返回下一个值,可以被next()函数不断返回下一个值的对象称为迭代器:Iterator

 

生成器都是Iterator对象,但list,dict,str是Iterable,但不是Iterator,要把list,dict,str等Iterable转换为Iterator可以使用iter()函数

next()用法:

next(iterator[, default])
iterator -- 可迭代对象
default -- 可选,用于设置在没有下一个元素时返回该默认值,如果不设置,又没有下一个元素则会触发 StopIteration 异常。
>>> list_ = [1,2,3,4,5]
>>> it = iter(list_)
>>> next(it,'-1')
1
>>> next(it,'-1')
2
>>> next(it,'-1')
3
>>> next(it,'-1')
4
>>> next(it,'-1')
5
>>> next(it,'-1')
'-1'
---------------------
作者:阿_波_
来源:优快云
原文:https://blog.youkuaiyun.com/li1615882553/article/details/79360172
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MATLAB主动噪声和振动控制算法——对较大的次级路径变化具有鲁棒性内容概要:本文主要介绍了一种在MATLAB环境下实现的主动噪声和振动控制算法,该算法针对较大的次级路径变化具有较强的鲁棒性。文中详细阐述了算法的设计原理与实现方法,重点解决了传统控制系统中因次级路径动态变化导致性能下降的问题。通过引入自适应机制和鲁棒控制策略,提升了系统在复杂环境下的稳定性和控制精度,适用于需要高精度噪声与振动抑制的实际工程场景。此外,文档还列举了多个MATLAB仿真实例及相关科研技术服务内容,涵盖信号处理、智能优化、机器学习等多个交叉领域。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础和控制系统理论知识的科研人员及工程技术人员,尤其适合从事噪声与振动控制、信号处理、自动化等相关领域的研究生和工程师。; 使用场景及目标:①应用于汽车、航空航天、精密仪器等对噪声和振动敏感的工业领域;②用于提升现有主动控制系统对参数变化的适应能力;③为相关科研项目提供算法验证与仿真平台支持; 阅读建议:建议读者结合提供的MATLAB代码进行仿真实验,深入理解算法在不同次级路径条件下的响应特性,并可通过调整控制参数进一步探究其鲁棒性边界。同时可参考文档中列出的相关技术案例拓展应用场景。
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