Python迴圈結構用法

Python · 發表 2018-12-17 01:21:00

摘要：本文介紹python中的while迴圈、for迴圈。在python中for可以用於迴圈，也可用於另一種近親的列表解析，列表解析是python中非常重要的特性，詳細內容見後面的文章。一般來說，python寫for迴圈比寫while更容易、方便，而且python中的for比while效率要更...

本文介紹python中的while迴圈、for迴圈。在python中for可以用於迴圈，也可用於另一種近親的列表解析，列表解析是python中非常重要的特性，詳細內容見後面的文章。

一般來說，python寫for迴圈比寫while更容易、方便，而且python中的for比while效率要更高，如果可以，用for而不是while。

while迴圈

python中的while/for迴圈和其它語言的while迴圈有些不一樣，它支援else分支。結構如下：

while <CONDITION>:
CODE
else:
CODE_ELSE

注意，condition部分只能是表示式，不能是語句，所以condition中不能包含賦值語句，如while a = x: 是錯誤的。

while和for的else分支表示當正常退出while/for迴圈的時候所執行的程式碼分支。所謂正常退出，是指不是通過break跳出的情況，也就是正常把所有迴圈條件輪完的情況。這對於那些需要通過設定標誌位來判斷的情況來說非常方便，而標誌位通常是用於離開迴圈的時候，提供一個額外的標記、通知功能，比如退出迴圈時想找的資料是否找到。

例如搜尋一個列表，並在退出時告知是否找到。如果使用標誌位來實現，如下：

found = False

while x and not found:
if match(x[0]):
print("found it")
found = True
else:
x = x[1:]

if not found:
print("not found")

如果通過else，則邏輯更清晰：

while x:
if match(x[0]):
print("found it")
break
x = x[1:]
else:
print("not found")

再例如，判斷一個數(如下面的y)是否是質數。

y = 21

x = y // 2
while x > 1:
if y % x == 0:
print( y, "has a factor: ", x)
break
x -= 1
else:
print("y is a prime")

想象一下如果不使用while的else，上面的功能該如何實現。

pass、break、continue、else

這幾個關鍵字都能用在while/for中。

break：退出整個迴圈(while/for)，如果嵌套了迴圈，則退出break所在的那個層次
continue：直接跳到下一次迴圈
else：在迴圈正常退出(不是break中斷的迴圈)時執行的所執行的預設程式碼塊
pass：在python中作為空的佔位符，表示什麼也不做。比如:
- if x:pass
- while x:pass
- def x():pass
- class x:pass

在python 3.x中，pass的另一種方式是... ，它也表示什麼也不做的佔位符。

for迴圈

python中的for是一個通用的序列迭代器，和bash的for語法類似。python中沒有for(i=0;i<N;i++) 的語法，但for結合range可以實現一樣的功能，後文介紹。

for語法：

for i in <Sequence>:
CODE
else:
CODE_ELSE

每次迭代時，for從序列中取一個元素賦值給控制變數i，下一輪迭代取下一個元素再賦值給i。和其它語言不太一樣，for中的控制變數不會在for迴圈完後消失，它會保持最後一個被迭代的元素值。之所以會這樣，是因為其它語言中for是一個程式碼塊，而python中for不算是程式碼塊，也就是說沒有自己的名稱空間。

實際上不止序列，只要是可迭代的物件，都能用for進行遍歷。關於什麼是可迭代的，將專門在迭代器相關的文章中解釋。

例如，遍歷一個字串，因為它是序列。

for i in 'xiaofang':
print(i)

print("var i after: ",i)# 輸出g

遍歷一個列表：

L = ["aa","bb","cc"]
for i in L:
print(i)

巢狀：

L = ["aa","bb","cc"]
for i in L:
for j in i:
print(j)

計算序列中所有數值的和：

L = [1,2,3,4,5]
sum = 0
for i in L:
sum += i

print(sum)

for迭代字典

for迭代字典時，迭代的是key。

D = {'a': 1,
'b': 2,
'c': 3}

for key in D:
print(key, "=>", D[key])

其它迭代字典的幾種方式：

1.通過keys()迭代字典

for k in D.keys():
print(key, "=>", D[key])

2.直接迭代字典的value

for v in D.values():
print(v)

3.同時迭代key和value

for k, v in D.items():
print(k, v)

for中的賦值和序列解包

for迭代時，實際上是從可迭代物件中取元素並進行賦值的過程，python中各種變數賦值的方式在for中都支援。而且，python中變數賦值是按引用賦值的，所以每次迭代過程中賦值給控制變數的是那個元素的引用，而不是拷貝這個元素並賦值給控制變數。所以，如果賦值給控制變數的是可變物件時，修改控制變數會直接修改原始資料。

例如:

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

for (a, b) in T:
print(a, b)

輸出：

(1, 2)
(3, 4)
(5, 6)
1 2
3 4
5 6

for還支援序列解包的賦值形式。

例如：

for (a, *b, c) in [(1, 2, 3, 4), (5, 6, 7, 8)]:
print(a, b, c)

結果：

1 [2, 3] 4
5 [6, 7] 8

因為python是按引用賦值的，所以控制變數都是直接指向迭代元素的，而不是拷貝副本後進行賦值。看下面的結果：

L = [1111, 2222]
print(id(L[0]))
print(id(L[1]))

print("-" * 15)

for i in L:
print(id(i))

輸出結果：

46990096
46990128
---------------
46990096
46990128

可見，變數i和列表中元素的記憶體地址是一致的。

正因為是按引用賦值，所以迭代過程中修改賦值給控制變數i的不可變物件時會建立新物件，從而不會影響原始資料，但如果賦值給i的是可變物件，則修改i會影響原始資料。

例如：

L = [1111, 2222]

for i in L:
i += 1

print(L)

列表L不會改變：

[1111, 2222]

而下面修改控制變數i會改變原始物件：

L = [[1],[1,2],[1,2,3],[1,2,3,4]]

for i in L:
i.append(0)

print(L)

結果：

[[1, 0], [1, 2, 0], [1, 2, 3, 0], [1, 2, 3, 4, 0]]

for + range

python中並沒有直接支援for i=0;i<N;i++ 的for語法，但是，通過for + range()，可以實現類似的功能。

先介紹一下range()。它像Linux下的seq命令功能一樣，用來返回一些序列數值。range()返回一個迭代器，目前無需知道迭代器是什麼，只需知道它可以轉換成list、tuple、Set，然後可以在for中進行迭代。

>>> range(3)
range(0, 3)

>>> list(range(3)),set(range(3)),tuple(range(3))
([0, 1, 2], {0, 1, 2}, (0, 1, 2))

可見，range()返回的序列值是前閉後開的。

還可以指定起始值，步進(每隔幾個數)。

>>> list(range(1,5))
[1, 2, 3, 4]

>>> list(range(-1,5))
[-1, 0, 1, 2, 3, 4]

>>> list(range(-1,5,2))
[-1, 1, 3]

步進值指定為負數的時候，可以生成降序的序列值。

>>> list(range(10,5,-1))
[10, 9, 8, 7, 6]

range()返回了生成序列值的迭代器後，可以用for來進行迭代。

for i in range(3):
print(i)

range()還經常用於for中作為序列的索引位。例如：

L = ["a","b","c","d"]
for i in range(3):
print(L[i])

分析for + range迭代的過程

下面兩個例子，在結果上是等價的：

for i in range(3):
print(i)

for i in [0,1,2]:
print(i)

但除了結果上，過程並不一樣。range()既然返回迭代器，說明序列數值是需要迭代一個臨時生成一個的，也就是說range()從始至終在記憶體中都只佔用一個數值的記憶體空間。而[0,1,2] 則是在記憶體中佔用一個包含3數值元素的列表，然後for從這個列表物件中按照索引進行迭代。

再通俗地解釋下，for i in range(3) 開始迭代的時候，生成一個數值0，第二次迭代再生成數值1，第三次迭代再生成數值2，在第一次迭代的時候，1和2都是不存在的。而[0,1,2] 則是早就存在於記憶體中，for通過list型別編寫好的迭代器進行迭代，每次迭代從已存在的數值中取一個元素。

所以，在效率上，使用range()要比直接解析列表要慢一點，但是在記憶體應用上，range()的方式要比直接解析已存在的列表要好，特別是列表較大的時候。一般來說，python中最簡單的方式總是最好的、效率很大可能上也是最高的，所以能直接解析的時候，不使用range的效率總會更高一些。

這種效率的區別，也可以應用於其它迭代方式的分析上。例如，按行讀取檔案的兩種方式：

for i in open("filename"):
print(i)

for i in open("filename").readlines():
print(i)

第一種方式，open()返回一個檔案迭代器，每次需要迭代的時候才會去讀需要的那一行，也就是說從始至終在記憶體中都只佔用一行資料的空間。而第二種通過readlines()讀取時，它會一次性將檔案中所有行都讀取到一個列表中，然後for去迭代這個列表。如果檔案比較大，第二種方式可能會佔用比較大的記憶體，甚至可能比原檔案大小還要大，因為很可能會一次性為400M的檔案分配500M記憶體，以免後續不斷的記憶體分配。

for + range的步進以及分片

無論是range()，還是序列的分片計數，都支援步進。例如步進為2：

>>> list(range(1,6,2))
[1, 3, 5]

>>> L = [1,2,3,4,5]
>>> L[::2]
[1, 3, 5]

它們都能用於for。

for i in range(1,6,2):
print(i)

L = [1,2,3,4,5]
for i in L[::2]:
print(i)

它們的結果是一樣的。但是和前面分析的一樣，range除了在記憶體應用上比較有優勢，在效率上是不及直接列表解析的，包括這裡分片步進。

for修改列表元素

有一個列表，想要為列表中的值都加1。

L = [1,2,3,4]
for i in L:
i += 1

這是無效的，雖然python中是按照引用進行賦值的，但數值型別是不可變型別，所以每次修改i實際上都會建立新的資料物件，並不會直接影響L中的元素。這些前文已經解釋過了。

如果想要修改L本身，直接迭代L是沒法實現的，可以通過迭代它的索引，然後通過索引的方式來修改L的元素值。例如：

L = [1,2,3,4]
for i in range(len(L)):
L[i] += 1
print(L)# 輸出：[2,3,4,5]

通過while也可以實現。但更簡單的方式是後面的文章要詳細解釋的"列表解析"：

L = [1,2,3,4]

L = [x + 1 for x in L]

print(L)

for迭代的陷阱

for是一個通用的迭代器，它按照next的方式一次取一個元素，下一輪迭代取下一個元素。所以，如果在for內部修改了正在迭代的序列(所以這裡是說可變序列，且特指列表型別)，可能會引起一些奇怪現象。

這是for的一個陷阱，或者說是迭代器的一個陷阱：迭代的物件在迭代過程中被修改了。

陷阱一

迭代操作是遞迴到資料物件中去的，而不是根據變數名進行迭代的。也就是說迭代的物件是記憶體中的資料物件。

例如：

L = [1,2,3,4]
for i in L:
...

這個for迭代器在迭代剛開始的時候，先找到L所指向的迭代物件，即記憶體中的[1,2,3,4] 。如果迭代過程中如果L變成了一個集合，或另一個列表物件，for的迭代並不會收到影響。但如果是在原處修改這個列表，那麼迭代將會收到影響，例如新增元素也會被迭代到。

看下面的例子：

L = ['a','b','c','d','e']

## 原處修改列表，新元素f、g也會被迭代
for i in L:
if i in "de":
L += ["f", "g"]
print(i)

## 建立新列表，新元素f、g不會被迭代
for i in L:
if i in "de":
L = L + ["f", "g"]
print(i)

陷阱二

例如，迭代一個列表 ，迭代過程中刪除一個列表元素。

L = ['a','b','c','d','e']
for i in L:
if i in "bc":
L.remove(i)
print(i)

print(L)

輸出的結果將是：

b
['a', 'c', 'd', 'e']

這個for迴圈的本意是想刪除b、c元素，但結果卻只刪除了b。通過結果可以發現，c根本就沒有被for迭代。之所以會這樣，是因為迭代到b的時候，滿足if條件，然後刪除了列表中的b元素。正因為刪除操作，使得列表中b後面的元素整體前移一個位置，也就是c元素的索引位置變成了index=1，而index=1的元素已經被for迭代過(即元素b)，使得c幸運地逃過了for的迭代。

如果迭代並修改的是集合或字典呢？將會報錯。雖然它們是可變序列，但是它們是以hash key作為迭代依據的，只要增、刪元素，就會導致整個物件的順序hash key發生改變，這顯然是編寫這兩種型別的迭代器時所需要避免的問題。如下：

D = {'a':1,
'b':2,
'c':3,
'd':4,
'e':5}

for i in D:
if i in "bc":
L.remove(i)
print(i)

print(L)

報錯：

b
Traceback (most recent call last):
File "g:/pycode/lists.py", line 12, in <module>
for i in D:
RuntimeError: dictionary changed size during iteration

S = {'a','b','c','d','e'}

for i in S:
if i in "bc":
S.remove(i)
print(i)

print(S)

報錯：

b
Traceback (most recent call last):
File "g:/pycode/lists.py", line 4, in <module>
for i in L:
RuntimeError: Set changed size during iteration

迭代並修改集合、字典是非常常見的需求，但很多第三方模組在迭代並修改它們的時候都隱隱忽略了這種問題。那麼如何實現這種需求且不會出錯？可以考慮迭代它們的副本，並修改它們自身 。

例如：

D = {'a':1,'b':2,'c':3,'d':4,'e':5}

for i in D.copy():
if i in "bc":
D.pop(i)
print(i)
print(D)


S = {'a','b','c','d','e'}

for i in S.copy():
if i in "bc":
S.remove(i)
print(i)
print(S)

結果：

b
c
{'a': 1, 'd': 4, 'e': 5}
c
b
{'e', 'd', 'a'}

注意，別使用dict的keys()函式，在python 2.x是可以的，因為返回的是一個列表，但是在python 3.x中，它返回的是一個迭代器。

除了使用copy()，使用其它的方式也可以，只要保證迭代的物件和修改的物件不是同一個物件即可。例如，list()方法轉換Set/Dict，在轉換的過程中會建立新的資料物件，所以迭代和修改操作是互不影響的。

D = {'a':1,'b':2,'c':3,'d':4,'e':5}

for i in list(D):
if i in "bc":
D.pop(i)
print(i)

print(D)