Python next() Функция | Итерация в Python С помощью next

Python предоставляет нам различные объекты и различные типы данных для работы с различными вариантами использования. Некоторые из этих объектов могут быть iterables, iterator и generators. Списки, кортежи-это примеры итераций. Итераторы-это объекты, значения которых могут быть получены путем итерации по этому итератору. Еще один способ отличить итераторы от итерабельных состоит в том, что в python итераторы имеют функцию next ().

Функция Python Next используется для итерации по итератору требуемым образом. Управляемость для получения значения из iterable при необходимости уменьшает потребление памяти. В результате функция next() так же важна, как и любая другая базовая функция в Python.

Мы также можем сказать, что каждый итератор итеративен, но противоположное не одно и то же. И в этой статье мы изучим функцию Python next (), которая делает итерацию квалифицируемой как итератор.

Что такое функция next() в python?

Чтобы получить следующее значение из итератора, мы можем использовать функцию next ().Кроме того, мы не можем использовать next() со списком или кортежем. Но мы можем сделать список, кортеж или строку итератора, а затем использовать next(). Если мы хотим создать итеративный итератор, мы можем использовать функцию iter () и передать эту итерацию в аргументе.

Синтаксис-

next(iterator[, default])

Параметры-

В первом параметре мы должны передать итератор, через который мы должны выполнить итерацию. И если итератор будет исчерпан, значение параметра по умолчанию будет показано в выводе. Параметр по умолчанию – optional. И если никакое значение не передается, то после того, как итератор исчерпан, мы получаем StopIteration Error.

Тип возврата-

Мы получаем следующее значение итератора. Это может быть строка, целое число или значение с плавающей запятой.

Как использовать функцию Python next ()?

Во-первых, дайте нам знать, как сделать любую итерацию, an href=”https://en.wikipedia.org/wiki/Iterator”>итератор. href=”https://en.wikipedia.org/wiki/Iterator”>итератор.

С помощью iter()

list1=[1,2,3,4,5]
# Making iterable an iterator using iter()(list1)
print(type(list1))

Выход-

С помощью __iter__()

list1=[1,2,3,4,5]
# Special functions can also be used.__iter__()
print(type(list1))

1: Итерация по списку с помощью python next()

list1=[1,2,3,4,5](list1)
# It will return first value of iterator i.e. '1'
print(next(list1))
# It will return second value of iterator i.e. '2'
print(next(list1))
# It will return third value of iterator i.e. '3'
print(next(list1))
# It will return fourth value of iterator i.e. '4'
print(next(list1))
# It will return fifth value of iterator i.e. '5'
print(next(list1))
# As all the items of iterator have been looped over, now it will return 
# error
print(next(list1))

1 2 3 4 5
StopIteration:

2: Итерация по строке с помощью Python Next

P
y
t
h
o
n
StopIteration

3: Избегайте ошибок с помощью параметра по умолчанию python next()

P
y
t
h
o
n
Exhausted

4. Использование цикла while

i
t
e
r
a
t
o
r

5. Использование next()

Функция Next() вызывает метод __next__() в фоновом режиме. Давайте посмотрим, как мы можем использовать next() в нашем списке.

tup=(10,20,30)(tup)
print(tup.__next__()) # returns 10
print(tup.__next__()) # returns 20
print(tup.__next__()) # returns 30
print(tup.__next__()) # returns Error

10 20 30
StopIteration:

Примечание - В __next__() нет параметра по умолчанию.

6. Использование next() на генераторах

Если вы не знаете, что такое генераторы, вот вам простое определение. В python генераторы - это специальные функции, которые возвращают наборы элементов (например, iterable) по одному. Мы можем перебирать столько значений, сколько нам нужно, не задумываясь о пространственных ограничениях . Ключевое слово – yield используется для создания генераторов.

def gen_nums():
   
    while n < 5:
        yield n
        n()

print(next(gen)) # returns 0
print(next(gen)) # returns 1
print(next(gen)) # returns 2
print(next(gen)) # returns 3
print(next(gen)) # returns 4
print(next(gen)) # returns StopIteration Error

0
1
2
3
4
StopIteration

Надо Читать:

Как преобразовать строку в нижний регистр в
Как вычислить Квадратный корень
Пользовательский ввод | Функция ввода () | Ввод с клавиатуры
Лучшая книга для изучения Python

Вывод

Итерация через итераторы с использованием python next() занимает значительно больше времени, чем для 'for loop'. Но благодаря некоторым преимуществам функции next() она широко используется в промышленности, несмотря на то, что занимает так много времени.Одним из существенных преимуществ функции next() является то, что мы знаем , что происходит на каждом шаге. Это помогает нам лучше понять нашу программу.

Еще одно преимущество next() заключается в том, что если размер данных огромен (предположим, в миллионах), то нормальной функции трудно его обработать. Тем не менее, генераторы могут справиться с этим, не используя много места и вычислительной мощности.

Попробуйте запустить программы на вашей стороне и дайте нам знать, если у вас есть какие-либо вопросы.

Счастливого кодирования!