小猿会从最基础的面试题开始，每天一题。如果参考答案不够好，或者有错误的话，麻烦大家可以在留言区给出自己的意见和讨论，大家是要一起学习的 。
容器是用来储存元素的一种数据结构，它支持隶属测试，容器将所有数据保存在内存中，在Python中典型的容器有：
Python是一门非常灵活的语言，很多语法是其他语言不具备的，特别是对于从C、Java等语言转向Python的人来说，很容易按照C、Java等语言的写法来写Python，对于初学者来说，如果对Python语言的理解不够透彻，就会写出很冗余的代码来。 这篇文章，主要介绍几个简单技巧，让你在写Python代码，更Pythonic。 变量交换 Pythonic写法 普通写法 循环遍历区间元素 在Python2中，有range和xrange2种写法，xrange是生成器写法，更节省内存。
月初公众号上给大家送了10本书，有5本是用抽奖助手抽的，大家可以在抽奖助手上查看。
在了解Python的数据结构时，容器(container)、可迭代对象(iterable)、迭代器(iterator)、生成器(generator)、列表/集合/字典推导式(list,set,dict comprehension)众多概念参杂在一起，难免让初学者一头雾水，我将用一篇文章试图将这些概念以及它们之间的关系捋清楚。
Python中的迭代器是一种对象，它可以迭代（遍历）一个可迭代对象（比如列表、元组或字符串）的元素。迭代器用于实现迭代器协议，即包含 __iter__() 方法和 __next__() 方法。
我当初第一次学到迭代器和生成器的时候，并没有太在意，只是觉得这是一种新的获取数据的方法。对于获取数据的方法而言，我们会一种就足够了。但是在我后来Python的使用以及TensorFlow等学习使用当中，我发现很多地方都用到了迭代器和生成器，或者是直接使用，或者是借鉴了思路。今天就让我们仔细来看看，它们到底是怎么回事。
首先让我们了解迭代器iterators。 根据维基百科，迭代器iterators是一个对象，使得程序员能够遍历一个容器，特别是list。 但是，迭代器执行遍历并访问容器中的数据元素，但不执行迭代。 你可能会感到困惑，所以让我们慢一点。 有三个部分即：
迭代器模式是一种十分常用的行为设计模式，各种面向对象编程语言大多提供了迭代器模式的实现和具体的工具类，迭代器主要用来按需要的顺序顺次获取容器中的数据项。 我们在此前的文章中用简单明了的例子说明了 Python 中迭代器与关键字 yield 的用法。
前一段时间和同事聊到Python技术知识，发现自己对生成器，迭代器傻傻分不清楚，于是乎查文档，找资料，有了此文。
Python是一门非常灵活的语言，很多语法是其他语言不具备的，特别是对于从C、Java等语言转向Python的人来说，很容易按照C、Java等语言的写法来写Python，对于初学者来说，如果对Python语言的理解不够透彻，就会写出很冗余的代码来。
随机性的使用是机器学习算法配置和评估的重要部分。从神经网络中的权重的随机初始化，到将数据分成随机的训练和测试集，再到随机梯度下降中的训练数据集的随机混洗（random shuffling），生成随机数和利用随机性是必需掌握的技能。
在上周三和本周三的测试运维试听课中，我们学习了如何写出高效玩转Python编程，让我们一起来复习一下吧。
前面我们学过迭代，可以直接用for循环的都是可迭代对象，可用于for循环的数据类型有以下几种：
使用Pandas dataframe执行数千甚至数百万次计算仍然是一项挑战。你不能简单的将数据丢进去，编写Python for循环，然后希望在合理的时间内处理数据。
在自动化测试多线程编程中，确保数据结构的线程安全性是至关重要的。本文将讨论如何在 Python 中处理生成器和迭代器的线程安全问题，并提供一些优化的思路。我们将深入分析现有代码，并进行改进，以解决潜在的性能问题。
迭代：重复做一件事 iterable(可迭代)对象：支持“每次仅返回自身所包含的其中一个元素”的对象 iterable对象实现了__iter__方法 序列类型，如：list、str、tuple 非序列类型，如：dict、file 用户自定义的一些包含了__iter__()或__getitem__方法的类 用dir(object)时，只要有__iter__()方法或__getitem__方法都是iterable对象。 object.__iter__() 每运行一次，都返回一个迭代器对象的内存地址 例：i1=list1.__iter__() 返回一个迭代器对象 i1.next() i1.next() .... 迭代器(iterator) 迭代器又称为游标(cursor)，它是程序设计的软件设计模式，是一种可在容器物件(container)上实现元素遍历的接口。 迭代器是一种特殊的数据结构，当然在python中，它也是以对象的形式存在的。简单理解方式：对于一个集体中的每一个元素，想要执行遍历，那么针对这个集体的迭代器就定义了遍历该集体中每一个元素的顺序或方法。 迭代器本身是不可逆的。 可以使用一个“可迭代对象”的__iter__()方法生成一个“迭代器对象” In [31]: print list1 [(1, 2), (3, 4), (5, 6)] In [32]: iterable1=list1.__iter__() In [33]: iterable1.next() Out[33]: (1, 2) In [34]: iterable1.next() Out[34]: (3, 4) In [35]: iterable1.next() Out[35]: (5, 6) 也可以使用iter函数生成一个迭代器对象。用法： iter(container_object) In [37]: iterable1=iter(list1) In [38]: iterable1.next() Out[38]: (1, 2) In [39]: iterable1.next() Out[39]: (3, 4) In [40]: iterable1.next() Out[40]: (5, 6) 在python中，迭代器是遵循迭代协议的对象；使用iter()函数可以从任何序列对象中生成一个迭代器对象 若要使用迭代器，需要在类中定义next()方法(python3中是 __next__()) 要使得迭代器指向下一个元素，则使用成员函数next() (在python3中，是函数next()，而非成员函数) 当没有元素时，则触发StopIteration异常 for循环可用在任何可迭代对象： for循环开始时，会通过迭代协议传递给iter()内置函数，从而能够从可迭代对象中获得一个迭代器，返回的对象含有需要的next方法。 python的列表解析： 根据一个已存在列表再生成另一个新列表时，可以使用列表解析功能。 列表解析是python迭代机制的一种应用，它常用于实现创建新的列表，因此要放置于[]中。 语法：[expression for iter_var in iterable_object] [expression for iter_var in iterable_object if condition_expression]
迭代器 可迭代的数据类型： list dic str set tuple f=open（）--文件句柄 range enumerate 不可迭代的数据类型： int bool 什么叫迭代？ 结合我们使用for循环取值的现象，再从字面上理解一下，其实迭代就是，可以将某个数据集内的数据“一个挨着一个的取出来”，就叫做迭代。 什么是可迭代协议？ 可以被迭代要满足的要求就叫做可迭代协议。可迭代协议的定义非常简单，就是内部实现了__iter__方法，只要含有_
本文展示如何轻松地在Python中生成随机和唯一的数据，这里将使用一个名为faker的库。
我们来详细的看一下代码，我们知道斐波那契数据为1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, 144, 233，377，610，987，由此我们可以得知，
现在是从结果分析原因，能被for循环的就是"可迭代的"，但是如果按常规想，for怎么知道谁是可迭代的呢？
选自GitHub 机器之心编译 参与：路雪、李泽南 变分自编码器（VAE）与生成对抗网络（GAN）是复杂分布上无监督学习最具前景的两类方法。本文中，作者在 MNIST 上对这两类生成模型的性能进行了对比测试。 项目链接：https://github.com/kvmanohar22/Generative-Models 本项目总结了使用变分自编码器（Variational Autoencode，VAE）和生成对抗网络（GAN）对给定数据分布进行建模，并且对比了这些模型的性能。你可能会问：我们已经有了数百万张图像
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。
yield 英 [jiːld] 美 [jiːld] v.出产(作物);产生(收益、效益等);提供;屈服;让步;放弃;缴出 n.产量;产出;利润 上面路牌是「让」的意思
在 Python 开发中，yield 关键字的使用其实较为频繁，例如大集合的生成，简化代码结构、协程与并发都会用到它。
1、生成器提供了一种更容易实现简单对象迭代的方法。与定义类相比，性能支出和复杂性大大降低。
git,svn两个都要说到，github，码云也要提及，面试官想要的就是版本管理工具，你只要选择一个你熟悉的，疯狂的说一通就可以了，最好说一下自己以前做过哪些开源的项目，放在上面，没有，就另当别论了。
来源：机器之心 本文长度为3071字，建议阅读6分钟 本文在 MNIST 上对VAE和GAN这两类生成模型的性能进行了对比测试。 项目链接：https://github.com/kvmanohar22/ Generative-Models 变分自编码器（VAE）与生成对抗网络（GAN）是复杂分布上无监督学习最具前景的两类方法。 本项目总结了使用变分自编码器（Variational Autoencode，VAE）和生成对抗网络（GAN）对给定数据分布进行建模，并且对比了这些模型的性能。你可能会问：我们已经
如果你问10个互不相干的程序员，问他们最青睐的2种编程语言是啥，我想Python会有极大的概率出现在里面，这充分说明了其在编码圈不可撼动的江湖地位，Python是一门老牌而有非常具有活力的编程语言，发展这么久，讲真不用github都知道，肯定有非常多的web框架了，我们今天的主题是使用Python来搭建一个个人主页，如果使用Python已有的web框架，应该是非常简单的事情。但是本文的目标是自己使用Python实现一个自己的web框架，当然是一个基础版的，在实现之前，我们先了解下主流的web框架是怎么玩的。
迭代是访问集合元素的一种方式。迭代器是一个可以记住遍历的位置的对象。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。迭代器只能往前不会后退。
你没听错，为探究LLM的任务规划和工具使用能力，商汤最近为基于LLM的AI智能体量身打造了一个框架。
迭代对于数据处理是基础的：程序将计算应用于数据系列，从像素到核苷酸。如果数据不适合内存，我们需要惰性地获取项目——一次一个，并按需获取。这就是迭代器的作用。本章展示了迭代器设计模式是如何内置到 Python 语言中的，因此您永远不需要手动编写它。
Python 与其它语言（比如Java或者C++）相比有比较大的区别，其中最大的特点就是非常简洁。如果按照其它语言的思路来写Python代码，则会使得代码繁琐复杂，并且容易出现Bug。在Python语言中，有个词很火，Pythonic。有的同学可能不明白这个词的意义，小编的理解就是用Python的写法写代码，而非是其它语言的通用的写法，写出Python的特点，写出Python的风格。
迭代器在 Python 2.2 版本中被加入, 它为类序列对象提供了一个类序列的接口。 Python 的迭代无缝地支持序列对象, 而且它还允许迭代非序列类型, 包括用户定义的对象。即迭代器可以迭代不是序列但表现出序列行为的对象, 例如字典的 key , 一个文件的行, 等等。迭代器有以下特性：
[Python]生成器generator，可迭代Iterable和迭代器Iterator
神奇宝贝已经是一个家喻户晓的动画了，我们今天来确认是否可以使用深度学习为他自动创建新的Pokemon。
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前言 GAN 从 2014 年诞生以来发展的是相当火热，比较著名的 GAN 的应用有 Pix2Pix、CycleGAN 等。本篇文章主要是让初学者通过代码了解 GAN 的结构和运作机制，对理论细节不做过多介绍。我们还是采用 MNIST 手写数据集（不得不说这个数据集对于新手来说非常好用）来作为我们的训练数据，我们将构建一个简单的 GAN 来进行手写数字图像的生成。 认识 GAN GAN 主要包括了两个部分，即生成器 generator 与判别器 discriminator。生成器主要用来学习真实图像
GAN，全称GenerativeAdversarialNetworks，中文叫生成式对抗网络，了解GAN，私下我喜欢叫它为“内卷”网络，为啥这么说，我们先来看一个故事！！！
曾经我们都曾幻想某一天我们的大部分工作都会被人工智能取代，而这一天正在到来。但我们很难想象人工智能可以像人类一样具有创造力和艺术设计的能力。然而最新的人工智能技术已经向我们证明我们错了。
一 迭代和可迭代协议 什么叫迭代 1234不可以for循环，是因为它不可迭代。那么如果“可迭代”，就应该可以被for循环了。 这个我们知道呀，字符串、列表、元组、字典、集合都可以被for循环，说明他们都是可迭代的。 我们怎么来证明这一点呢？ from collections import Iterable l = [1,2,3,4] t = (1,2,3,4) d = {1:2,3:4
在原始的GAN[1]中，生成网络 和判别网络 使用的都是前馈神经网络MLP。随着深度学习技术的发展，得益于卷积神经网络CNN在图像领域的成功，在DCGAN[2]中尝试将CNN与GAN相结合，用CNN网络替换GAN的生成网络 和判别网络 中的MLP，同时在训练的过程中使用了一些技巧来避免模型崩溃和模型不收敛等问题。
在生成药品电子监管码之前，我们首先要对药品电子监管码有一个简单的了解。药品电子监管码共计20位数字，前7位是产品资源码（包含企业信息，药品名称，批准文号等等信息），8到16位是单件产品的序列号，最后4位是校验位。药监码是通过Code128C编码标准进行编码，接下来我们看下，在条码生成器中生成药监码的两种方法。
今天给大家介绍巴黎东大和索邦大学的Asma Nouira等人在AAAI Spring Symposium 2019上分享的文章“CrystalGAN: Learning to Discover Crystallographic Structures with Generative Adversarial Networks”。作者在文章中提出使用生成对抗网络(generative adversarial networks,GAN)可以高效地生成新的数据，因此可以应用于生成新的晶体结构数据。但在材料科学领域，需要生成相对于样本复杂度更高阶的数据，一般的生成对抗网络难以满足这一要求。本文提出的CrystalGan可以生成更高复杂度的新的稳定的晶体结构。本文提出的这一种高效的方法在新型氢化物发现等实际问题中可能会有比较深入的应用。
ES6生成器是JavaScript中的一项强大特性，它允许您在函数执行期间暂停和恢复代码的执行。生成器函数使用function*语法进行声明，并使用yield关键字来产生（yield）值。
AI 科技评论按：本文原作者天雨粟，原文载于作者的知乎专栏——机器不学习，经授权发布。 前言 GAN 从 2014 年诞生以来发展的是相当火热，比较著名的 GAN 的应用有 Pix2Pix、CycleGAN 等。本篇文章主要是让初学者通过代码了解 GAN 的结构和运作机制，对理论细节不做过多介绍。我们还是采用 MNIST 手写数据集（不得不说这个数据集对于新手来说非常好用）来作为我们的训练数据，我们将构建一个简单的 GAN 来进行手写数字图像的生成。 认识 GAN GAN 主要包括了两个部分，即生成器 ge
本文的目的是解释Conditional Tabular GANs的工作原理，因为目前我还没有看到类似这样的文章。表格数据生成是一个不断发展的研究领域。CTGANs 论文已成为许多其他机器学习架构的基础，这些架构如今构成了该研究领域的最新技术。
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