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Python 循環函數詳細介紹

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一、循環函數

1、for循環

for循環需要預先設定好循環的次數(n),然后執行隸屬于for的語句n次。

基本構造是

for 元素 in 序列: 
    statement


舉例來說,我們編輯一個叫forDemo.py的文件

for a in [3,4.4,'life']:
    print a


這個循環就是每次從表[3,4.4,'life'] 中取出一個元素(回憶:表是一種序列),然后將這個元素賦值給a,之后執行隸屬于for的操作(print)。

介紹一個新的Python函數range(),來幫助你建立表。

idx = range(5)
print idx


可以看到idx是[0,1,2,3,4]

這個函數的功能是新建一個表。這個表的元素都是整數,從0開始,下一個元素比前一個大1, 直到函數中所寫的上限 (不包括該上限本身)

(關于range(),還有豐富用法,有興趣可以查閱, Python 3中, range()用法有變化,見評論區)

舉例:

for a in range(10):
    print a**2
 

2、while循環

while的用法是

while 條件:
    statement


while會不停地循環執行隸屬于它的語句,直到條件為假(False)

舉例:

while i  10:
    print i
    i = i + 1
 

3、中斷循環

continue :在循環的某一次執行中,如果遇到continue, 那么跳過這一次執行,進行下一次的操作

break  :停止執行整個循環

for i in range(10):
    if i == 2: 
        continue
    print i
 

當循環執行到i = 2的時候,if條件成立,觸發continue, 跳過本次執行(不執行print),繼續進行下一次執行(i = 3)。

for i in range(10):
    if i == 2:        
        break
    print i


當循環執行到i = 2的時候,if條件成立,觸發break, 整個循環停止。

二、循環設計

1、range()

在Python中,for循環后的in跟隨一個序列的話,循環每次使用的序列元素,而不是序列的下標。

之前我們已經使用過range()來控制for循環。現在,我們繼續開發range的功能,以實現下標對循環的控制:

S = 'abcdefghijk'
for i in range(0,len(S),2):
    print S[i]


在該例子中,我們利用len()函數和range()函數,用i作為S序列的下標來控制循環。在range函數中,分別定義上限,下限和每次循環的步長。這就和C語言中的for循環相類似了。

2、enumerate()

利用enumerate()函數,可以在每次循環中同時得到下標和元素:

S = 'abcdefghijk'
for (index,char) in enumerate(S):
    print index
    print char


實際上,enumerate()在每次循環中,返回的是一個包含兩個元素的定值表(tuple),兩個元素分別賦予indexchar

3、zip()

如果你多個等長的序列,然后想要每次循環時從各個序列分別取出一個元素,可以利用zip()方便地實現:

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)


每次循環時,從各個序列分別從左到右取出一個元素,合并成一個tuple,然后tuple的元素賦予給a,b,c

zip()函數的功能,就是從多個列表中,依次各取出一個元素。每次取出的(來自不同列表的)元素合成一個元組,合并成的元組放入zip()返回的列表中。zip()函數起到了聚合列表的功能。

我們可以分解聚合后的列表,如下:

ta = [1,2,3]
tb = [9,8,7]

# cluster
zipped = zip(ta,tb)
print(zipped)

# decompose
na, nb = zip(*zipped)
print(na, nb)

三、循環對象

這一講的主要目的是為了大家在讀Python程序的時候對循環對象有一個基本概念。

循環對象的并不是隨著Python的誕生就存在的,但它的發展迅速,特別是Python 3x的時代,循環對象正在成為循環的標準形式。

1、什么是循環對象

循環對象是這樣一個對象,它包含有一個next()方法(__next__()方法,在python 3x中), 這個方法的目的是進行到下一個結果,而在結束一系列結果之后,舉出StopIteration錯誤。

當一個循環結構(比如for)調用循環對象時,它就會每次循環的時候調用next()方法,直到StopIteration出現,for循環接收到,就知道循環已經結束,停止調用next()。

假設我們有一個test.txt的文件:

1234
abcd
efg


我們運行一下python命令行:

>>>f = open('test.txt')

>>>f.next()

>>>f.next()

...

不斷輸入f.next(),直到最后出現StopIteration

open()返回的實際上是一個循環對象,包含有next()方法。而該next()方法每次返回的就是新的一行的內容,到達文件結尾時舉出StopIteration。這樣,我們相當于手工進行了循環。

自動進行的話,就如下:

for line in open('test.txt'):
    print line


在這里,for結構自動調用next()方法,將該方法的返回值賦予給line。循環知道出現StopIteration的時候結束。

相對于序列,用循環對象的好處在于:不用在循環還沒有開始的時候,就生成好要使用的元素。所使用的元素可以在循環過程中逐次生成。這樣,節省了空間,提高了效率,編程更靈活。

2、迭代器

從技術上來說,循環對象和for循環調用之間還有一個中間層,就是要將循環對象轉換成迭代器(iterator)。這一轉換是通過使用iter()函數實現的。但從邏輯層面上,常常可以忽略這一層,所以循環對象和迭代器常常相互指代對方。 

3、生成器

生成器(generator)的主要目的是構成一個用戶自定義的循環對象。

生成器的編寫方法和函數定義類似,只是在return的地方改為yield。生成器中可以有多個yield。當生成器遇到一個yield時,會暫停運行生成器,返回yield后面的值。當再次調用生成器的時候,會從剛才暫停的地方繼續運行,直到下一個yield。生成器自身又構成一個循環器,每次循環使用一個yield返回的值。

下面是一個生成器:

def gen():
    a = 100
    yield a
    a = a*8
    yield a
    yield 1000

該生成器共有三個yield, 如果用作循環器時,會進行三次循環

for i in gen():
    print i
 

再考慮如下一個生成器:

def gen():
    for i in range(4):
        yield i


它又可以寫成生成器表達式(Generator Expression):

G = (x for x in range(4))

生成器表達式是生成器的一種簡便的編寫方式。讀者可進一步查閱。

4、表推導

表推導(list comprehension)是快速生成表的方法。它的語法簡單,很有實用價值。

 假設我們生成表L:

L = []
for x in range(10):
    L.append(x**2)


以上產生了表L,但實際上有快捷的寫法,也就是表推導的方式:

L = [x**2 for x in range(10)]


這與生成器表達式類似,只不過用的是中括號

(表推導的機制實際上是利用循環對象,有興趣可以查閱。)

到此這篇關于Python 循環函數詳細介紹的文章就介紹到這了,更多相關Python 循環函數內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家!

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