这篇教程Python 循环函数详细介绍写得很实用,希望能帮到您。
一、循环函数
1、for循环for循环需要预先设定好循环的次数(n),然后执行隶属于for的语句n次。 基本构造是 举例来说,我们编辑一个叫forDemo.py的文件 for a in [3,4.4,'life']: print a 这个循环就是每次从表[3,4.4,'life'] 中取出一个元素(回忆:表是一种序列),然后将这个元素赋值给a,之后执行隶属于for的操作(print)。 介绍一个新的Python函数range(), 来帮助你建立表。 可以看到idx是[0,1,2,3,4] 这个函数的功能是新建一个表。这个表的元素都是整数,从0开始,下一个元素比前一个大1, 直到函数中所写的上限 (不包括该上限本身) (关于range(), 还有丰富用法,有兴趣可以查阅, Python 3 中, range() 用法有变化,见评论区) 举例: for a in range(10): print a**2
2、while循环while的用法是 while会不停地循环执行隶属于它的语句,直到条件为假(False) 举例: while i < 10: print i i = i + 1
3、中断循环continue : 在循环的某一次执行中,如果遇到continue , 那么跳过这一次执行,进行下一次的操作
break : 停止执行整个循环
for i in range(10): if i == 2: continue print i 当循环执行到i = 2 的时候,if条件成立,触发continue , 跳过本次执行(不执行print ),继续进行下一次执行(i = 3 )。 for i in range(10): if i == 2: break print i 当循环执行到i = 2 的时候,if条件成立,触发break, 整个循环停止。
二、循环设计
1、range()在Python中,for 循环后的in跟随一个序列的话,循环每次使用的序列元素,而不是序列的下标。 之前我们已经使用过range() 来控制for 循环。现在,我们继续开发range 的功能,以实现下标对循环的控制: S = 'abcdefghijk'for i in range(0,len(S),2): print S[i] 在该例子中,我们利用len() 函数和range() 函数,用i作为S序列的下标来控制循环。在range 函数中,分别定义上限,下限和每次循环的步长。这就和C语言中的for 循环相类似了。
2、enumerate()利用enumerate() 函数,可以在每次循环中同时得到下标和元素: S = 'abcdefghijk'for (index,char) in enumerate(S): print index print char 实际上,enumerate ()在每次循环中,返回的是一个包含两个元素的定值表(tuple ),两个元素分别赋予index 和char
3、zip()如果你多个等长的序列,然后想要每次循环时从各个序列分别取出一个元素,可以利用zip()方便地实现: ta = [1,2,3]tb = [9,8,7]tc = ['a','b','c']for (a,b,c) in zip(ta,tb,tc): print(a,b,c) 每次循环时,从各个序列分别从左到右取出一个元素,合并成一个tuple,然后tuple的元素赋予给a,b,c zip()函数的功能,就是从多个列表中,依次各取出一个元素。每次取出的(来自不同列表的)元素合成一个元组,合并成的元组放入zip()返回的列表中。zip()函数起到了聚合列表的功能。 我们可以分解聚合后的列表,如下: ta = [1,2,3]tb = [9,8,7]# clusterzipped = zip(ta,tb)print(zipped)# decomposena, nb = zip(*zipped)print(na, nb)
三、循环对象这一讲的主要目的是为了大家在读Python程序的时候对循环对象有一个基本概念。 循环对象的并不是随着Python 的诞生就存在的,但它的发展迅速,特别是Python 3x 的时代,循环对象正在成为循环的标准形式。
1、什么是循环对象
循环对象是这样一个对象,它包含有一个next() 方法(__next__() 方法,在python 3x 中), 这个方法的目的是进行到下一个结果,而在结束一系列结果之后,举出StopIteration 错误。 当一个循环结构(比如for)调用循环对象时,它就会每次循环的时候调用next() 方法,直到StopIteration 出现,for 循环接收到,就知道循环已经结束,停止调用next()。 假设我们有一个test.txt的文件: 我们运行一下python命令行: >>>f = open('test.txt')>>>f.next()>>>f.next()... 不断输入f.next(),直到最后出现StopIteration open()返回的实际上是一个循环对象, 包含有next()方法。而该next()方法每次返回的就是新的一行的内容,到达文件结尾时举出StopIteration。这样,我们相当于手工进行了循环。
自动进行的话,就如下: for line in open('test.txt'): print line 在这里,for结构自动调用next()方法,将该方法的返回值赋予给line。循环知道出现StopIteration的时候结束。 相对于序列,用循环对象的好处在于:不用在循环还没有开始的时候,就生成好要使用的元素。所使用的元素可以在循环过程中逐次生成。这样,节省了空间,提高了效率,编程更灵活。
2、迭代器从技术上来说,循环对象和for循环调用之间还有一个中间层,就是要将循环对象转换成迭代器(iterator)。 这一转换是通过使用iter()函数实现的。但从逻辑层面上,常常可以忽略这一层,所以循环对象和迭代器常常相互指代对方。
3、生成器生成器(generator)的主要目的是构成一个用户自定义的循环对象。 生成器的编写方法和函数定义类似,只是在return 的地方改为yield 。生成器中可以有多个yield 。当生成器遇到一个yield 时,会暂停运行生成器,返回yield 后面的值。当再次调用生成器的时候,会从刚才暂停的地方继续运行,直到下一个yield 。生成器自身又构成一个循环器,每次循环使用一个yield 返回的值。 下面是一个生成器: def gen(): a = 100 yield a a = a*8 yield a yield 1000 该生成器共有三个yield , 如果用作循环器时,会进行三次循环。 再考虑如下一个生成器: def gen(): for i in range(4): yield i 它又可以写成生成器表达式(Generator Expression): G = (x for x in range(4))
生成器表达式是生成器的一种简便的编写方式。读者可进一步查阅。
4、表推导表推导(list comprehension) 是快速生成表的方法。它的语法简单,很有实用价值。 假设我们生成表L: L = []for x in range(10): L.append(x**2) 以上产生了表L,但实际上有快捷的写法,也就是表推导 的方式: L = [x**2 for x in range(10)] 这与生成器表达式类似,只不过用的是中括号 。 (表推导的机制实际上是利用循环对象,有兴趣可以查阅。) 到此这篇关于Python 循环函数详细介绍的文章就介绍到这了,更多相关Python 循环函数内容请搜索51zixue.net以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持51zixue.net!
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