利用Python 手写一个迭代器

Python
# coding:utf-8 __author__ = 'songhao' class Data(object): def __init__(self): self._data = [] def add(self,a): self._data.append(a) def data(self): return iter(self._data) if __name__ == '__main__': d = Data() d.add(1) d.add(2) d.add(3) for i in d.data(): print(i) """ 运算结果 /usr/local/bin/python3 /Users/songhao/Desktop/Old_Boy_Python/04/data.py 1 2 3 """
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# coding:utf-8
__author__ = 'songhao'
 
 
class Data ( object ) :
     def __init__ ( self ) :
         self . _data = [ ]
 
     def add ( self , a ) :
         self . _data . append ( a )
 
     def data ( self ) :
         return iter ( self . _data )
 
 
if __name__ == '__main__' :
     d = Data ( )
     d . add ( 1 )
     d . add ( 2 )
     d . add ( 3 )
     for i in d . data ( ) :
         print ( i )
 
"""
运算结果
/usr/local/bin/python3 /Users/songhao/Desktop/Old_Boy_Python/04/data.py
1
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3
"""



  • zeropython 微信公众号 5868037 QQ号 5868037@qq.com QQ邮箱
潮汐研究作为海洋科学的关键分支,融合了物理海洋学、地理信息系统及水利工程等多领域知识。TMD2.05.zip是一套基于MATLAB环境开发的潮汐专用分析工具集,为科研人员与工程实践者提供系统化的潮汐建模与计算支持。该工具箱通过模块化设计实现了两大核心功能: 在交互界面设计方面,工具箱构建了图形化操作环境,有效降低了非专业用户的操作门槛。通过预设参数输入模块(涵盖地理坐标、时间序列、测站数据等),用户可自主配置模型运行条件。界面集成数据加载、参数调整、可视化呈现及流程控制等标准化组件,将复杂的数值运算过程转化为可交互的操作流程。 在潮汐预测模块中,工具箱整合了谐波分解法与潮流要素解析法等数学模型。这些算法能够解构潮汐观测数据,识别关键影响要素(包括K1、O1、M2等核心分潮),并生成不同时间尺度的潮汐预报。基于这些模型,研究者可精准推算特定海域的潮位变化周期与振幅特征,为海洋工程建设、港湾规划设计及海洋生态研究提供定量依据。 该工具集在实践中的应用方向包括: - **潮汐动力解析**:通过多站点观测数据比对,揭示区域主导潮汐成分的时空分布规律 - **数值模型构建**:基于历史观测序列建立潮汐动力学模型,实现潮汐现象的数字化重构与预测 - **工程影响量化**:在海岸开发项目中评估人工构筑物对自然潮汐节律的扰动效应 - **极端事件模拟**:建立风暴潮与天文潮耦合模型,提升海洋灾害预警的时空精度 工具箱以"TMD"为主程序包,内含完整的函数库与示例脚本。用户部署后可通过MATLAB平台调用相关模块,参照技术文档完成全流程操作。这套工具集将专业计算能力与人性化操作界面有机结合,形成了从数据输入到成果输出的完整研究链条,显著提升了潮汐研究的工程适用性与科研效率。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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