『Python笔记』python中的for循环总结(enumerate)

『Python笔记』python中的for循环总结(enumerate)目录 1 可以明确循环的次数 2 iteratle object 可迭代对象 3 enumerate 使用方法为 4 补充 统计文件行数可以这样写 1 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 2 iteratle object 可迭代对象 String 字符串 List 列表 Tuple 元组 Dictionary

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())


『Python笔记』python中的for循环总结(enumerate)

一. 可以明确循环的次数

  • 遍历一个数据集内的成员
  • 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(x2) ... >>> 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 = [x2 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 
   
     >>> next(it) 'a' >>> next(it) 'b' >>> next(it) 'c' >>> next(it) Traceback (most recent call last): File " 
    
      ", line 1, in 
     
       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

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