python循環迭代

Ⅰ python中的for循環、可迭代對象、迭代器和生成器-

問題：

「迭代是重復反饋過程的活動，其目的通常是為了逼近所需目標或結果。」在Python中，可迭代對象、迭代器、for循環都是和「迭代」密切相關的知識點。

下面我們試著通過實現自定義一下list的迭代過程：

迭代器和生成器總是會被同時提起，那麼它們之間有什麼關聯呢——生成器是一種特殊的迭代器。

Ⅱ Python的基礎知識之迭代器

迭代：按照一定的順序訪問集合中的每一個元素，或者叫遍歷（其他語言叫做遍歷）；

可迭代對象（Iterable）：能被迭代的對象，或者說直接作用於for循環的對象，可以通過for..in來遍歷的對象，比如數組（list）、元祖（tuple）字元串等；

迭代器（Iterator）：能作用於next() 函數，並不斷返回下一個值的對象稱為迭代器，是惰性計算的序列（很重要）

1、判斷一個對象是可迭代對象呢？方法是通過collections模塊的Iterable類型判斷

2、判斷一個對象是否是迭代器Iterator對象

3、可迭代對象Iterable轉化為迭代器對象Iterator

4、使用迭代器迭代

1、迭代器的特性
A.惰性計算數據，節省內存
B.能記枝基錄狀態，並通過next()函數執行下早談一個狀態
C.具有可迭代性

2、集合數據類型如list、dict、str、tuple等是可迭代對象Iterable但不是迭代器Iterator，不過可以通過iter()函數轉化為一個Iterator對象

原因：Iterator對象表示的是一個數據流，Iterator對象可以被next()函數調用並不斷返回下一個數據，直到沒有數據時拋出StopIteration錯誤。Iterator對象表示一個無限大的數據，集合是有限集合，假如被next()到最後就是沒有返回直接carsh

3、生成器（generator）一定是迭代器，他是一種特殊的迭代器；

如果想了解更多Python知識，請查看
Python的基礎知識之生成器
Python的基猛睜謹礎知識之裝飾器

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Ⅲ python編程編寫循環的技巧

編寫循環的技巧，for循環包含了常見的計數器式循環。由於通常for循環比while循環更容易寫盯凱,也執行得更快，所以for循環一般是你遍歷序列或其他可迭代對象時的首選。事實上，作為一條通用法則，你應該克制在Python中使用計數方式的誘惑——Python提供的迭代工具,能幫你把像C這樣低級語言中循環集合體的工作自動化。不過，有些情況下你還是需要以更為特定的方式進行迭代。例如，如果你需要在列表中每隔一個元素或每隔兩個元素進行訪問，或是要同時修改列表呢?如果在同一個for循環內，並行遍歷一個以上的序列呢?如果你也需要進行索引呢?
你總是可以用while循環和手動索引運算來編寫這些獨特的循環，但是python提供了一套內置函數,可以幫你在for循環內定製迭代:·內置函數range (Python 0.X及之後版本可用)返回一系列連續增加的整數，可作為for中的索引。內置函數zip (Python 2.0及之後版本可用)返回一系列並行元素的元組，可用於在for中內遍歷多個序列。內置函數enumerate (Python 2.3及之後版本可用）同時生成可迭代對象中元素的值和索引，因而我們不必再手動計數。內置函數map (Python 1.0及之後版本可用）在Python 2.X中與zip有著嘩則枝相似的效果，但是在3.X中 map 的這一角色被移除了。因為for循環可能會比基於while的計數器循環運行得更快，所以藉助這些工具並盡可能地使用for循環，會讓你受益匪淺。讓我們在常見的使用場景亂敏下，依次看一看這些內置函數吧。我們將會看到，它們的用法在Python 2.X和3.X中稍有不同，同時它們中的一些要比其他的更加有效。

Ⅳ 用python循環解答 有數列2/3、4/5、6/9、10/15……求此數列前30項的和。

你可以使用 Python 的循豎賀棚環語句來解決這個問題。
首先，可以定義一個變數 sum 來記錄數列的和，並將其初始化為 0。然後，使拍兄用 for 循環迭代數列的前 30 項，並將每一項的值加到 sum 中。最後，輸出 sum 的值，就可以得到數列前 30 項的和了。
下面是一個示例代碼，它使用 Python 的循環語句來解決這個問題：
sum = 0 # 初始化 sum 為余則 0

# 迭代數列的前 30 項
for i in range(1, 31):
# 計算數列的第 i 項的值
value = (i * 2 + 1) / (i * 2 + 2)
# 將第 i 項的值加到 sum 中
sum += value

# 輸出數列前 30 項的和
print(sum)

運行上述代碼後，會在屏幕上輸出數列前 30 項的和。

Ⅳ Python中的迭代器與可迭代:iter()和next()

一種自動迭代的更優雅的實現是使用 for循環

在Python中，迭代器（Iterator）和可迭代(iterable)的區別是，迭代器支持 iter ()和 next ()方法；可迭代支持 iter ()方法。可迭代只能在for循環中獲得元素，迭代器還可以用next()方法獲取元素。
list/truple/map/dict都是可迭代，但不是迭代器；這些數據的大銀圓小是確定的；迭代器不是，迭代器不知春蘆道要執行多少次，所以可以理解為不知道有多少個元素，每調用一次next()，就會往下走一步。

凡是可以for循環的，都是Iterable
凡是可扒搏帶以next()的，都是Iterator

Ⅵ Python中什麼是迭代

如果給定一個list或tuple，我們可以通過for循環來遍歷這個list或tuple，這種遍歷我們稱為迭代（Iteration）。

在Python中，迭代是通過for ... in來完或行成的，而很多語言比如C或者Java，迭代list是通過下標完成的，比如Java代碼：

for (i=0; i<list.length; i++) { n = list[i];
}

可以看出，Python的for循環抽象程度要高於Java的for循環，因為Python的for循環不僅可以用在list或tuple上，還可以作用在其他可迭代對象上。

list這種數據類型雖然有下標，但很多其他數據類型是沒有下標的，但是，只要是可迭代對象，無論有無下標，都可以迭代，比如dict就可以迭代：

>>> d = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}>>> for key in d:... print(key)
...
a
c
b

因為dict的存儲不是按照list的方式順序排列，所以，迭代出的結果順序很可能不一樣。

默認情況下，dict迭代的是key。如果要迭代value，可以用for value in d.values()，如果要同時迭代key和value，可以用for k, v in d.items()。

由於字元串也是可迭代對象，因此，也可以作用於for循環：

>>> for ch in 'ABC':... print(ch)
...
A
B
C

所以，當我們使用for循環時，只要作用於一個可迭代對象，絕握for循環就可以正常運行，而我們不太關心該對象究竟是list還是其他數據類型。

這個網站有很多Python的系統、基礎教程，可以看看並團慶。網頁鏈接

Ⅶ python循環語句for是什麼

python循環語句for是一種代碼上實現循環的語法。

Python 有兩種類型的循環：for 循環和 while 循環。for 循環用來遍歷可迭代對象。可迭代對象是每次可以返回其中一個元素的對象, 包括字元串、列表和元組等序列類型。

python循環語句內容：

類似if語句的語法，如果你的while循環體中只有一條語句，你可以將該語句與while寫在同一行中。Python for 循環可以遍歷任何可迭代對象，如一個列表或者一個字元串。for 實例中使用了 break 語句，break 語句用於跳出當前循環體。

Ⅷ 如何使用python語句跳出循環

在Python中，有兩個語句可以幫助您跳出循環：

• break語句：當程序執行到break語句時，循環會立即結束，程序會跳出循環並執行後續的代碼。示例如下頃睜氏：

需要注意的是，break和continue語句通常需要結合條件語雀散句或者函數來使用，以便在滿足特定條件時跳出循環或者跳過本次迭代。另外，在使用這些語句時，需要謹慎處理循環的邊界條件和程序流程，避免產生不必要的錯誤和邏輯混亂。

Ⅸ Python中的「迭代」詳解

迭代器模式：一種惰性獲取數據項的方式，即按需一次獲取一個數據項。

所有序列都是可以迭代的。我們接下來要實現一個 Sentence（句子）類，我們向這個類的構造方法傳入包含一些文本的字元串，然後可以逐個單詞迭代。

接下來測試 Sentence 實例能否迭代

序列可以迭代的原因：

iter()

解釋器需要迭代對象 x 時，會自動調用iter(x)。

內置的 iter 函數有以下作用：

由於序列都實現了 __getitem__ 方法，所以都可以迭代。

可迭代對象：使用內置函數 iter() 可以獲取迭代器的對象。

與迭代器的關系：Python 從可迭代對象中獲取迭代器。

下面用for循環迭代一個字元串，這里字元串 'abc' 是可迭代的對象，用 for 循環迭代時是有生成器，只是 Python 隱藏了。

如果沒有 for 語句，使用 while 循環模擬，要寫成下面這樣：

Python 內部會處理 for 循環和其他迭代上下文（如列表推導，元組拆包等等）中的 StopIteration 異常。

標準的迭代器介面有兩個方法：

__next__ ：返回下一個可用的元素，如果沒有元素了，拋出 StopIteration 異常。

__iter__ ：返回 self，以便在需要使用可迭代對象的地方使用迭代器，如 for 循環中。

迭代器：實現了無參數的 __next__ 方法，返回序列中的下一個元素；如果沒有元素了，那麼拋出 StopIteration 異常。Python 中的迭代器還實現了 __iter__ 方法，因此迭代器也可以迭代。

接下來使用迭代器模式實現 Sentence 類：

注意， 不要 在 Sentence 類中實現 __next__ 方法，讓 Sentence 實例既是可迭代對象，也是自身的迭代器。

為了「支持多種遍歷」，必須能從同一個可迭代的實例中獲取多個獨立的迭代器，而且各個迭代器要能維護自身的內部狀態，因此這一模式正確的實現方式是，每次調用 iter(my_iterable) 都新建一個獨立的迭代器。

所以總結下來就是：

實現相同功能，但卻符合 Python 習慣的方式是，用生成器函數代替 SentenceIteror 類。

只要 Python 函數的定義體中有 yield 關鍵字，該函數就是生成器函數。調用生成器函數，就會返回一個生成器對象。

生成器函數會創建一個生成器對象，包裝生成器函數的定義體，把生成器傳給 next(...) 函數時，生成器函數會向前，執行函數定義體中的下一個 yield 語句，返回產出的值，並在函數定義體的當前位置暫停，。最終，函數的定義體返回時，外層的生成器對象會拋出 StopIteration 異常，這一點與迭代器協議一致。

如今這一版 Sentence 類相較之前簡短多了，但是還不夠慵懶。 惰性 ，是如今人們認為最好的特質。惰性實現是指盡可能延後生成值，這樣做能節省內存，或許還能避免做無用的處理。

目前實現的幾版 Sentence 類都不具有惰性，因為 __init__ 方法急迫的構建好了文本中的單詞列表，然後將其綁定到 self.words 屬性上。這樣就得處理整個文本，列表使用的內存量可能與文本本身一樣多（或許更多，取決於文本中有多少非單詞字元）。

re.finditer 函數是 re.findall 函數的惰性版本，返回的是一個生成器，按需生成 re.MatchObject 實例。我們可以使用這個函數來讓 Sentence 類變得懶惰，即只在需要時才生成下一個單詞。

標准庫提供了很多生成器函數，有用於逐行迭代純文本文件的對象，還有出色的 os.walk 函數等等。本節專注於通用的函數：參數為任意的可迭代對象，返回值是生成器，用於生成選中的、計算出的和重新排列的元素。

第一組是用於 過濾 的生成器函數：從輸入的可迭代對象中產出元素的子集，而且不修改元素本身。這種函數大多數都接受一個斷言參數(predicate)，這個參數是個 布爾函數 ，有一個參數，會應用到輸入中的每個元素上，用於判斷元素是否包含在輸出中。

以下為這些函數的演示：

第二組是用於映射的生成器函數：在輸入的單個/多個可迭代對象中的各個元素上做計算，然後返回結果。

以下為這些函數的用法：

第三組是用於合並的生成器函數，這些函數都可以從輸入的多個可迭代對象中產出元素。

以下為演示：

第四組是從一個元素中產出多個值，擴展輸入的可迭代對象。

以下為演示：

第五組生成器函數用於產出輸入的可迭代對象中的全部元素，不過會以某種方式重新排列。

下面的函數都接受一個可迭代的對象，然後返回單個結果，這種函數叫「歸約函數」，「合攏函數」或「累加函數」，其實，這些內置函數都可以用 functools.rece 函數實現，但內置更加方便，而且還有一些優點。

參考教程：
《流暢的python》 P330 - 363

Ⅹ pythonfor循環循環結束輸入東西怎麼實現

1、python可以使用 break語句結束for循環，如果執行了 break 就會結束整個 for 循環，具體的效果來用一個小案例來演示會更加直觀，這里首先打開pycharm編輯器，新建一個python文件：
2、然後寫入演示小程序，這里輸出0到10的數，當數字等於5時結束整個for循環，否則則依次列印出所有的數字：
3、最後運行一下程序，可以直觀的看到程序的for循環執行到5時就強制結束了，輸出的結果只有前5個數：