正则专题总结 13设计模式 14Python时间模块总结 15 Python 装饰器 按照施工计划，该到迭代器部分。...本篇专题写作思路，由几个问题，逐步讨论迭代器存在的价值、使用的方法、以及如何转化为自身武器并真正用到日常Python中。 第一个问题：什么是迭代器？...迭代器又是一个特殊的对象，特殊在于它必须实现两个方法：__iter__和__next__. 第二个问题：为什么要有迭代器？ 迭代器存在的一个最重要价值：节省内存，这在小数据量时无足轻重。...第三个问题：迭代器怎么节省内存了？ 只知道使用迭代器能节省内存，但却不知道怎么使用才能节省内存，下面就来回答这个问题。...最后总结： 第一个问题：什么是迭代器？ 第二个问题：为什么要有迭代器？ 第三个问题：迭代器怎么节省内存了？ 第四个问题：如何自定义一个迭代器？ 第五个问题：迭代器使用有哪些注意事项？
按照施工计划，该到迭代器部分。 本篇专题写作思路，由几个问题，逐步讨论迭代器存在的价值、使用的方法、以及如何转化为自身武器并真正用到日常Python中。 第一个问题：什么是迭代器？...迭代器又是一个特殊的对象，特殊在于它必须实现两个方法：__iter__和__next__. 第二个问题：为什么要有迭代器？ 迭代器存在的一个最重要价值：节省内存，这在小数据量时无足轻重。...第三个问题：迭代器怎么节省内存了？ 只知道使用迭代器能节省内存，但却不知道怎么使用才能节省内存，下面就来回答这个问题。...结论：迭代器更加节省空间！ 第四个问题：如何自定义一个迭代器？ 上面说过，迭代器对象必须要实现两个方法，为了更加具体，我们演示如何自定义一个迭代器。...最后总结： 第一个问题：什么是迭代器？ 第二个问题：为什么要有迭代器？ 第三个问题：迭代器怎么节省内存了？ 第四个问题：如何自定义一个迭代器？ 第五个问题：迭代器使用有哪些注意事项？
本篇专题写作思路，由几个问题，逐步讨论迭代器存在的价值、使用的方法、以及如何转化为自身武器并真正用到日常Python中。 第一个问题：什么是迭代器？...迭代器又是一个特殊的对象，特殊在于它必须实现两个方法：__iter__和__next__. 第二个问题：为什么要有迭代器？ 迭代器存在的一个最重要价值：节省内存，这在小数据量时无足轻重。...第三个问题：迭代器怎么节省内存了？ 只知道使用迭代器能节省内存，但却不知道怎么使用才能节省内存，下面就来回答这个问题。...结论：迭代器更加节省空间！ 第四个问题：如何自定义一个迭代器？ 上面说过，迭代器对象必须要实现两个方法，为了更加具体，我们演示如何自定义一个迭代器。...迭代器只能前进不能回退！ 也就是说一旦迭代结束，要想再使用此迭代器对象从头开始遍历元素，将是不可行的！
使用生成器和迭代器：使用生成器和迭代器可以减少内存占用，特别是处理大数据集时。使用内置数据结构：内置数据结构如列表、字典等经过优化，使用它们可以提高程序的性能并减少内存占用。...通过理解Python的内存管理和垃圾回收机制，开发者可以编写出更加高效、稳定的Python程序。同时，合理利用内存管理和垃圾回收机制的知识，还能够避免一些常见的内存泄漏和性能问题。...# 示例代码：使用生成器表达式sum_of_squares = sum(x * x for x in range(10))使用内存分析工具：Python提供了一些内置的内存分析工具，如tracemalloc...：生成器和迭代器可以节省大量内存，特别是在处理大型数据集时。...提供了丰富的内置工具，如pdb调试器和traceback模块，可以帮助开发者定位和解决内存管理和垃圾回收相关的问题。
1、SPARK-SQL优化三剑客：1内存2并发3CPU1、内存： spark的dirver和executor内存及对应spark作业参数涉及内存调优就三个参数：spark.driver.memory ，...overwrite table c as selectxxxfroma join weidu union allb join weidugroup by xxx;如果数据量比较小，那么这样操作是没什么问题的...因为在做一些调优，这个花费的时间比较长，join也是不可去避免的，只能去进行一个拆分并行计算的方法。...或者在a/b的操作的时候进行提前预聚合，也可以避免一些数据倾斜的问题3、关联的时候将大表放到左边，小表放到右边这个是小表join大表，大表缓存造成oom代码一样，看大表join小表1、其实在对表关联的时候小表驱动大表的时候还是注意下大表是否是被缓存不然或许会起到反作用...这个是需要注意关联条件2、广播join，将右边的小表缓存到内存中，避免shuffle的情况4、Spark，lateral view explode。
避免手动管理索引变量：不再需要手动维护一个计数器，减少出错的可能性。 注意：在使用enumerate时，要确保循环的顺序和列表中元素的实际顺序一致。...迭代器与生成器的概念 在Python中，迭代器（Iterators）和生成器（Generators）是处理大规模数据集或无限序列时的重要工具。它们不仅提供了高效的性能，还能有效地减少内存消耗。...什么是迭代器和生成器？ 迭代器： 是一个可以逐个访问元素的对象，而不需要提前将整个序列加载到内存。在Python中，迭代器可以通过实现__iter__和__next__方法的类来创建。...生成器： 是一种特殊类型的迭代器，它使用yield语句来产生值。生成器函数可以暂停执行并在需要时恢复，有效地节省了内存。 如何使用迭代器和生成器？...总结 以上是Python中两种主要的循环结构。您可以根据具体需求选择适合的循环来实现所需的迭代和重复操作。记得在循环中正确处理循环变量的值，以避免出现意外结果或死循环。
_01, SUM(d1*dscores_0) OVER () AS dw2_10, SUM(d1*dscores_1) OVER () AS dw2_11,...SUM(dscores_0) OVER () AS db2_0, SUM(dscores_1) OVER () AS db2_1, CASE WHEN (...() AS dw_01, SUM(x2*dhidden_0) OVER () AS dw_10, SUM(x2*dhidden_1) OVER () AS dw_11,...SUM(dhidden_0) OVER () AS db_0, SUM(dhidden_1) OVER () AS db_1 FROM {inner subquery} 最后...如你所见，资源瓶颈决定了数据集的大小以及迭代执行的次数。除了祈求谷歌开放资源上限，我们还有如下优化手段来解决这个问题。 创建中间表和多个 SQL 语句有助于增加迭代数。
对应的查询语句是： SELECT *, SUM(d0*dscores_0) OVER () AS dw2_00, SUM(d0*dscores_1) OVER () AS...SUM(dscores_0) OVER () AS db2_0, SUM(dscores_1) OVER () AS db2_1, CASE WHEN (...() AS dw_01, SUM(x2*dhidden_0) OVER () AS dw_10, SUM(x2*dhidden_1) OVER () AS dw_11,...SUM(dhidden_0) OVER () AS db_0, SUM(dhidden_1) OVER () AS db_1 FROM {inner subquery} 最后...如你所见，资源瓶颈决定了数据集的大小以及迭代执行的次数。除了祈求谷歌开放资源上限，我们还有如下优化手段来解决这个问题。 创建中间表和多个 SQL 语句有助于增加迭代数。
要回答这个问题，我们来看看每个变量的引用模式。...在每次循环迭代中被引用一次，因此，对于sum来说，有好的时间局部性。...另一方面，因为sum是标量，对于sum来说，没有空间局部性。 数组a的元素是被顺序读取的，一个接一个，按照它们存储在内存中的顺序（为了方便，我们假设数组是从地址0开始的）。...在内存中以大步长跳来跳去的程序空间局部性会很差。 对于取指令来说，循环有好的时间和空间局部性。循环体越小，循环迭代次数越多，局部性越好。...; //结束时间 double dqFreq; //计时器频率 LARGE_INTEGER f; //计时器频率 QueryPerformanceFrequency(&f);
yield和return的区别与python中的generator和iterables相关，所以要了解其不同，首先要明白产生器和迭代器。...迭代器Iterables 迭代器就是你创建一个列表，你可以一个个的读取。 lists,strings,files 等都是可以迭代的，只要你可以用for ... in ......print(i) 生成器generator 生成器也是迭代器,即迭代器包括生成器，但是你只能迭代他们一次，因为他们不是全部在内存中，他们只有在调用的时候在内存中生成。...这种方法之所以能很好的运行是因为Python不关心方法的参数是不是一个列表.它只希望接受一个迭代器,所以不管是strings,lists,tuples或者generators都可以!...(*iterables) 将多个迭代器作为参数, 但只返回单个迭代器, 它产生所有参数迭代器的内容, 就好像他们是来自于一个单一的序列. from itertools import * for i
一、迭代器 对于Python 列表的 for 循环，他的内部原理：查看下一个元素是否存在，如果存在，则取出，如果不存在，则报异常 StopIteration。...（python内部对异常已处理） 迭代器是访问集合元素的一种方式。迭代器对象从集合的第一个元素开始访问，直到所有的元素被访问完结束。...2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] >>> print xrange(10) xrange(10) 生成器内部基于yield创建，即：对于生成器只有使用时才创建，从而不避免内存浪费...函数可以处理迭代器和可迭代对象 Sum后面可以跟可迭代对象，和sum的实质是一样的。...Sum函数将可迭代对象使用iter方法，变成迭代器，然后使用迭代器的next方法遍历可迭代器的值，并，在最后报错的时候结束。
掌握一些技巧，可尽量提高Python程序性能，也可以避免不必要的资源浪费。 1、使用局部变量 尽量使用局部变量代替全局变量：便于维护，提高性能并节省内存。...这样在使用Y时，可以减少一次查询（解释器不必首先查找到X模块，然后在X模块的字典中查找Y）。 3、采用映射替代条件查找 映射（比如dict等）的搜索速度远快于条件语句（如if等）。...#dict查找，性能更优d = {1:10,2:20,...}b = d[a] 4、直接迭代序列元素 对序列（str、list、tuple等），直接迭代序列元素，比迭代元素的索引速度要更快。...而生成器表达式则不会，其不会真正创建列表，而是返回一个生成器，在需要时产生一个值（延迟计算），对内存更加友好。...#计算文件f的非空字符个数#生成器表达式l = sum([len(word) for line in f for word in line.split()]) #列表解析l = sum(len(word
个人博客地址：zhihu.com/people/zhong-yun-75-63 掌握一些技巧，可尽量提高Python程序性能，也可以避免不必要的资源浪费。...1、使用局部变量 尽量使用局部变量代替全局变量：便于维护，提高性能并节省内存。 使用局部变量替换模块名字空间中的变量，例如 ls = os.linesep。...这样在使用Y时，可以减少一次查询（解释器不必首先查找到X模块，然后在X模块的字典中查找Y）。 3、采用映射替代条件查找 映射（比如dict等）的搜索速度远快于条件语句（如if等）。...而生成器表达式则不会，其不会真正创建列表，而是返回一个生成器，在需要时产生一个值（延迟计算），对内存更加友好。...#计算文件f的非空字符个数 #生成器表达式 l = sum([len(word) for line in f for word in line.split()]) #列表解析 l = sum(len(
") # over # del run...需要开启更大的内存区域，将原始的属性赋值过去 问题：如果开启的容量太大（为了效率牺牲了空间），将造成内存的浪费 解决方案：在创建对象是告诉系统这个对象只有哪些属性，也就是固定了对象的属性数量，这样就可任意要多少开多少...优化的原理：将原本不固定的属性数量，变得固定了，这样的解释器就不会以这个对象创建名称空间（所以__dict__也没了），从而达到减少内存开销的效果 另外当类中出现了__slots__时将导致这个类的对象不再添加...' print(a.name, a['name']) # sum sum print(a['name']) # sum a.name = 'jackson' print(a.name) # jackson...迭代器协议 迭代器：是指具有__iter__和__next__的对象 我们可以为对象增加这两个方法来让对象变成迭代器 class MyIter: # num 传入，用来指定迭代次数 def
print "over" ... 9 8 7 6 三、for循环 for循环在Python中是一个通用的序列迭代器：可以遍历任何有序的序列对象内的元素。...xreadlines则是按需求加载文字列，从而避免大型文件导致内存溢出。 每个步骤所读取的数据越多，程序会员越快。 四、迭代器：初探 for循环可以用在任何【可迭代的对象】。...这个接口就是python所谓的迭代协议：有next方法的对象会前进到下一个结果，而在一些列结果的末尾时，则会引发StopIteration. 在Python中，任何这类对象都认为是可迭代的。...>>> sum([3,5,6,9]) #sum调用会计算任何可迭代对象内所有数字的和 23 而如果可迭代对象中的任何元素或者全部元素为True,内置函数就会返回True:all全部元素为True才返回...用户定义的迭代器可以在这里的任何迭代环境中使用任意对象和运算。 五、编写循环的技巧 遍历序列时，首选for循环，for循环包括多数计数器式的循环，for比while容易写，执行时也比较快。
／支持迭代的函数list() sum()...）。...迭代隐含的操作 在每次的迭代语句中，python都会按照迭代协议去对迭代器进行迭代。...__next__()，在python2中则是：foo.next() 迭代器的实现 迭代器是用class来实现的。...生成器的迭代 通常，对于数据量特别大的序列，我们会用生成器generator来代替容器对象container，这样可以利用lazy evaluable来节省内存开销。...可以在遍历迭代器的时候，加入一个判断语句，避免无法多次迭代的情况发生： def iterator_checker(iterator): assert iter(iterator) is not
命名空间(Namespace)是从名称到对象的映射，大部分的命名空间都是通过 Python 字典来实现的。 命名空间主要是为了避免程序中的名字冲突。...Python中可以通过变量名改写的方式来避免私有变量的覆盖。...迭代器 对于大多数容器对象来说，可以使用for语句来遍历容器中的元素。...，我们就可以为自定义的class添加迭代器对象了，我们需要定义一个 __iter__() 方法来返回一个带有 __next__() 方法的对象。...print(char) ... f l o g 可以用生成器来完成的操作同样可以用前一节所描述的基于类的迭代器来完成。
避免不必要的循环 ▍3、Python有什么特点？ 1. 易于编码 2. 免费和开源语言 3. 高级语言 4. 易于调试 5. OOPS支持 6. 大量的标准库和第三方模块 7....如果没有发现错误，则解释器会将Python代码转换为等效形式或字节代码。...Python内存由Python的私有headspace管理。 所有的Python对象和数据结构都位于一个私有堆中。私用堆的分配由Python内存管理器负责。...Python还内置了一个的垃圾收集器，可以回收未使用的内存并释放内存，使其可用于headspace。 ▍8、解释Python的内置数据结构？ Python中主要有四种类型的数据结构。...iterable：可迭代是一个对象，可以对其进行迭代。在可迭代的情况下，整个数据一次存储在内存中。 iterators：迭代器是用来在对象上迭代的对象。它只在被调用时被初始化或存储在内存中。
这一节课，我们深入到 Python 的容器类型实现底层去走走，了解一种叫做迭代器和生成器的东西。 你肯定用过的容器、可迭代对象和迭代器 容器这个概念非常好理解。...这样一来，你可以清晰地看到，生成器并不会像迭代器一样占用大量内存，只有在被使用的时候才会调用。...那么如果我们用迭代器和生成器呢？...总结 总结一下，今天我们讲了四种不同的对象，分别是容器、可迭代对象、迭代器和生成器。 1、容器是可迭代对象，可迭代对象调用 iter() 函数，可以得到一个迭代器。...迭代器可以通过 next() 函数来得到下一个元素，从而支持遍历。 2、生成器是一种特殊的迭代器（注意这个逻辑关系反之不成立）。
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