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目录

         一. 可以明确循环的次数

         二. iteratle_object(可迭代对象)

         三. enumerate()使用方法

         四. 补充(统计文件行数)

         五. python中的zip()方法

         六. 列表推导式

         七. 迭代器(for 语句会在容器对象上调用 iter())

一. 可以明确循环的次数

• 遍历一个数据集内的成员
• 在列表解析中使用
• 生成器表达式中使用

二. iteratle_object(可迭代对象)

• String(字符串)
• List(列表)
• Tuple(元组)
• Dictionary(字典)
• File(文件)
• 注意字符串就是一个iterable_object

s='python'
for c in s:
    print(c)

#输出 
p
y
t
h
o
n

• range()返回的也是iterable_object

for i in range(3,11,2)
    print(i,end=' ')

#输出 
3 5 7 9 

三. enumerate()使用方法

• enumerate()(单词意思是枚举的意思)是python中的内置函数

enumerate(X,[start=0])

• 函数中的参数X可以是一个迭代器(iterator)或者是一个序列，start是起始计数值，默认从0开始。X可以是一个字典。(注意观察下面的输出结果)

a = {1: 1, 2: 2, 3: 3}
for i , item in enumerate(a):
    print (i, item)

Output:
0 1
1 2
2 3

b=[1,2,3,4,5,6]
for i,item in enumerate(b):
    print (i, item)

Output:
0 1
1 2
2 3
3 4
4 5
5 6

• 下面是把start设置为10，输出结果下标将是从10开始，不再是默认的0.

b = [1,2,3,4,5,6]
for i,item in enumerate(b, start=10):
    print(i,item)

Output:
10 1
11 2
12 3
13 4
14 5
15 6

四. 补充(统计文件行数)

count=len(open(filepath,'r').readlines())

• 这种方法简单，但是可能比较慢，当文件比较大时甚至不能工作。可以利用enumerate()：

count=0
for index,line in enumerate(open(filepath,'r')):
    count+=1

五. python中的zip()方法

• zip函数的原型为：zip([iterable, …])
• 参数iterable为可迭代的对象，并且可以有多个参数。该函数返回一个以元组为元素的列表，其中第 i 个元组包含每个参数序列的第 i 个元素。返回的列表长度被截断为最短的参数序列的长度。只有一个序列参数时，它返回一个1元组的列表。没有参数时，它返回一个空的列表。

x = [1, 2, 3]
y = [4, 5, 6]
z = [7, 8, 9]
xyz = zip(x, y, z)
print(list(xyz))

#结果：
[(1, 4, 7), (2, 5, 8), (3, 6, 9)]

Process finished with exit code 0

x = ["id", "name", "age"]
y = [3306,"dh",18]
xy = zip(x, y)  
print(list(xy))

#结果：
[('id', 3306), ('name', 'dh'), ('age', 18)]

Process finished with exit code 0

六. 列表推导式

• 列表推导式提供了一个更简单的创建列表的方法。常见的用法是把某种操作应用于序列或可迭代对象的每个元素上，然后使用其结果来创建列表，或者通过满足某些特定条件元素来创建子序列。
• 例如，假设我们想创建一个平方列表，像这样

>>> squares = []
>>> for x in range(10):
...     squares.append(x**2)
...
>>> squares
[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

• 等价于如下，这种写法更加简洁易读。

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

• 列表推导式的结构是由一对方括号所包含的以下内容：一个表达式，后面跟一个 for 子句，然后是零个或多个 for 或 if 子句。 其结果将是一个新列表，由对表达式依据后面的 for 和 if 子句的内容进行求值计算而得出。 举例来说，以下列表推导式会将两个列表中不相等的元素组合起来:

>>> [(x, y) for x in [1,2,3] for y in [3,1,4] if x != y]
[(1, 3), (1, 4), (2, 3), (2, 1), (2, 4), (3, 1), (3, 4)]

• 而它等价于

>>> combs = []
>>> for x in [1,2,3]:
...     for y in [3,1,4]:
...         if x != y:
...             combs.append((x, y))
...
>>> combs
[(1, 3), (1, 4), (2, 3), (2, 1), (2, 4), (3, 1), (3, 4)]

七、迭代器(for 语句会在容器对象上调用 iter())

• 大多数容器对象都可以使用 for 语句：

for element in [1, 2, 3]:
    print(element)
for element in (1, 2, 3):
    print(element)
for key in {'one':1, 'two':2}:
    print(key)
for char in "123":
    print(char)
for line in open("myfile.txt"):
    print(line, end='')

• 在幕后，for 语句会在容器对象上调用 iter()。 该函数返回一个定义了 __next__() 方法的迭代器对象，此方法将逐一访问容器中的元素。 当元素用尽时，__next__() 将引发 StopIteration 异常来通知终止 for 循环。 你可以使用 next() 内置函数来调用 __next__() 方法；这个例子显示了它的运作方式：

>>> s = 'abc'
>>> it = iter(s)
>>> it
<iterator object at 0x00A1DB50>
>>> next(it)
'a'
>>> next(it)
'b'
>>> next(it)
'c'
>>> next(it)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
    next(it)
StopIteration

• 看过迭代器协议的幕后机制，给你的类添加迭代器行为就很容易了。 定义一个 __iter__() 方法来返回一个带有 __next__() 方法的对象。 如果类已定义了 __next__()，则 __iter__() 可以简单地返回 self:

class Reverse:
    """Iterator for looping over a sequence backwards."""
    def __init__(self, data):
        self.data = data
        self.index = len(data)

    def __iter__(self):
        return self

    def __next__(self):
        if self.index == 0:
            raise StopIteration
        self.index = self.index - 1
        return self.data[self.index]

>>> rev = Reverse('spam')
>>> iter(rev)
<__main__.Reverse object at 0x00A1DB50>
>>> for char in rev:
...     print(char)
...
m
a
p
s