Циклы for python: Интерактивный учебник языка Python

Содержание

Циклы в Python

Каждый язык программирования, с которым я сталкивался, содержит какую-нибудь конструкцию цикла. В большей части языков есть больше одной такой конструкции. В мире Python есть два типа циклов:

  • Цикл for
  • Цикл while

Я заметил, что цикл for популярнее второго. Циклы используются в тех случаях, когда нам нужно сделать что-нибудь много раз. Нередко вам придется выполнить какую-нибудь операцию (или ряд операций) в части данных снова и снова. Тут то и вступают в силу циклы. Благодаря им становится возможно максимально упростить данный вопрос. Давайте подробно разберём, как работают эти структуры!

Как было сказано ранее, мы используем цикл в тех случаях, когда вам нужно повторить что-нибудь n-ное количество раз. Это проще понять, если взглянуть на пример. Мы используем встроенную функцию Python range. Функция range создаст список длинной в «n» элементов. В Python версии 2.Х существует другая функция под названием xrange, которая является генератором чисел и не такая ресурсоемкая, как range. Ранее разработчики сменили xrange на range в Python 3. Вот пример:

print(range(5)) # ответ: range(0, 5)

print(range(5)) # ответ: range(0, 5)

Как вы видите, функция range взяла целое число и вернула объект range. Функция range также принимает начальное значение, конечное значение и значение шага. Вот еще два примера:

a = range(5, 10)
print(a) # range(5, 10)

b = list(range(1, 10, 2))
print(b) # [1, 3, 5, 7, 9]

a = range(5, 10)

print(a) # range(5, 10)

 

b = list(range(1, 10, 2))

print(b) # [1, 3, 5, 7, 9]

В пером примере показано, что вы можете передать начальное и конечное значение, и функция range вернет числа, начиная с начального значения вплоть до (но не включая) последнее значение. Например, при запросе 5-10 мы получим 5-9. Во втором примере видно, как использовать функцию списка (list) для того, чтобы функция range вернула каждый второй элемент, между 1 и 10. Так что она начинает с 1, пропускает 2 и так далее. Теперь вы, наверное, гадаете, что же именно она будет делать с циклами? Что-ж, есть один простой способ показать, как работает цикл с использованием функции range! Давайте взглянем:

for number in range(5):
print(number)

for number in range(5):

    print(number)

Что здесь произошло? Давайте почитаем слева на право, чтобы понять это. Для каждого числа в диапазоне 5 мы вводим число. Мы знаем, что если мы вызываем range со значением 5, мы получим список из 5 элементов. Так что каждый раз, проходя через цикл, она выводит каждый из элементов. Цикл for, показанный выше, может быть эквивалентом следующего:

for number in [0, 1, 2, 3, 4]:
print(number)

for number in [0, 1, 2, 3, 4]:

    print(number)

Функция range лишь делает результат несколько меньшим. Цикл for может обходить любой итератор Python. Мы уже видели, как именно он может работать со списком. Давайте взглянем, может ли он выполнять итерацию со словарем.

a_dict = {«one»:1, «two»:2, «three»:3}

for key in a_dict:
print(key)

a_dict = {«one»:1, «two»:2, «three»:3}

 

for key in a_dict:

    print(key)

Когда вы используете for в словаре, вы увидите, что он автоматически перебирает ключи. Вам не нужно указывать ключ for в a_dict.keys() (впрочем, это также работает). Python делает только нужные нам вещи. Вы возможно думаете, почему ключи выводятся в другом порядке, отличном от того, какой был указан в словаре? Как мы знаем из соответствующей статьи, словари не упорядочены, так что мы можем выполнять итерацию над ними, при этом ключи могут быть в любом порядке. Теперь, зная, что ключи могут быть отсортированы, вы можете отсортировать их до итерации. Давайте немного изменим словарь, чтобы увидеть, как это работает.

a_dict = {1:»one», 2:»two», 3:»three»}
keys = a_dict.keys()

keys = sorted(keys)
for key in keys:
print(key)

a_dict = {1:»one», 2:»two», 3:»three»}

keys = a_dict.keys()

 

keys = sorted(keys)

for key in keys:

    print(key)

Результат:

Давайте остановимся и разберемся с тем, что делает этот код. Во-первых, мы создали словарь, в котором ключи выступают в качестве целых чисел, вместо строк. Далее, мы извлекли ключи из словаря. Каждый раз, когда вы взываете метод keys(), он возвращает неупорядоченный список ключей. Если вы выведите их, и увидите, что они расположен в порядке по возрастанию, то это просто случайность. Теперь у нас есть доступ к ключам словаря, которые хранятся в переменной, под названием keys. Мы сортируем наш список, после чего используем цикл for в нем. Теперь мы готовы к тому, чтобы сделать все немного интереснее. Мы попробуем применить цикл в функции range, но нам нужно вывести только целые числа. Чтобы сделать это, нам нужно использовать условный оператор вместо параметра шага range. Это можно сделать следующим образом:

for number in range(10):
if number % 2 == 0:
print(number)

for number in range(10):

    if number % 2 == 0:

        print(number)

Результат:

Вы наверное гадаете, что вообще здесь происходит? Что еще за знак процента? В Python, % называется оператором модуля. Когда вы используете оператор модуля, он возвращает остаток. Когда вы делите целое число на два, вы получаете число без остатка, так что мы выводим эти числа. Вам, возможно, не захочется использовать оператор модуля часто в будущем, но в моей работе он нередко помогает. Теперь мы можем взглянуть на цикл while.

Есть вопросы по Python?

На нашем форуме вы можете задать любой вопрос и получить ответ от всего нашего сообщества!

Telegram Чат & Канал

Вступите в наш дружный чат по Python и начните общение с единомышленниками! Станьте частью большого сообщества!

Паблик VK

Одно из самых больших сообществ по Python в социальной сети ВК. Видео уроки и книги для вас!

Цикл while также используется для повторения частей кода, но вместо зацикливания на n количество раз, он выполняет работу до тех пор, пока не достигнет определенного условия. Давайте взглянем на простой пример:

i = 0
while i < 10:
print(i)
i = i + 1

i = 0

while i < 10:

    print(i)

    i = i + 1

Цикл while является своего рода условным оператором. Вот что значит этот код: пока переменная i меньше единицы, её нужно выводить на экран. Далее, в конце, мы увеличиваем её значение на единицу. Если вы запустите этот код, он выдаст от 0 до 9, каждая цифра будет в отдельной строке, после чего задача будет выполнена. Если вы удалите ту часть, в которой мы увеличиваем значение i, то мы получим бесконечный цикл. Как правило – это плохо. Бесконечные циклы известны как логические ошибки, и их нужно избегать. Существует другой способ вырваться из цикла, для этого нужно использовать встроенную функцию break. Давайте посмотрим, как это работает:

while i < 10:
print(i)

if i == 5:
break

i += 1

while i < 10:

    print(i)

    

    if i == 5:

        break

    

    i += 1

В этой части кода мы добавили условное выражение для проверки того, равняется ли когда-либо переменная i цифре 5. Если нет, тогда мы разрываем цикл. Как вы видите в выдаче кода, как только значение достигает пяти, код останавливается, даже если мы ранее указали while продолжать цикл, пока переменная не достигнет значения 10. Обратите внимание на то, что мы изменили то, как мы увеличиваем значение при помощи +=. Это удобный ярлык, который вы можете также использовать в других операциях, таких как вычитание -= и умножение *=. Встроенный break также известен как инструмент управления потока. Существует еще один, под названием continue, который в основном используется для пропуска итерации, или перейти к следующей итерации. Вот один из способов его применения:

i = 0

while i < 10:
if i == 3:
i += 1
continue

print(i)
if i == 5:
break

i += 1

i = 0

 

while i < 10:

    if i == 3:

        i += 1

        continue

    

    print(i)

    if i == 5:

        break

    

    i += 1

Слегка запутанно, не так ли? Мы добавили второе условное выражение, которое проверяет, не равняется ли i трем. Если да, мы увеличиваем переменную и переходим к следующему циклу, который удачно пропускает вывод значения 3 на экран. Как и ранее, когда мы достигаем значения 5, мы разрываем цикл. Существует еще одна тема, касающаяся циклов, которую нам нужно затронуть – это оператор else.

Зачем нужен else при работе с циклами?

Оператор else в циклах выполняется только в том случае, если цикл выполнен успешно. Главная задача оператора else, это поиск объектов:

my_list = [1, 2, 3, 4, 5]

for i in my_list:
if i == 3:
print(«Item found!»)
break
print(i)
else:
print(«Item not found!»)

my_list = [1, 2, 3, 4, 5]

 

for i in my_list:

    if i == 3:

        print(«Item found!»)

        break

    print(i)

else:

    print(«Item not found!»)

В этом коде мы разорвали цикл, когда i равно 3. Это приводит к пропуску оператора else. Если вы хотите провести эксперимент, вы можете изменить условное выражение, чтобы посмотреть на значение, которое находится вне списка, и которое приведет оператор else к выполнению. Честно, ни разу не видел, чтобы кто-либо использовал данную структуру за все годы работы. Большая часть примеров, которые я видел, приведена блогерами, которые пытаются объяснить, как это работает. Я видел несколько людей, которые использовали эту структуру для провоцирования ошибки, когда объект не удается найти в искомом цикле. Вы можете почитать статью, в которой вопрос рассматривается весьма детально. Статья написана одним из разработчиков ядра Python.

Подведем итоги

Надеюсь, с этого момента вы осознали всю значимость циклов в Python. Они делают повторение очень простым, и весьма понятным. Вы будете сталкиваться с циклом for намного чаще, чем с циклом while. Если вы все еще не совсем понимаете, как это работает, настоятельно рекомендую перечитать эту статью, перед тем как продолжить.

Являюсь администратором нескольких порталов по обучению языков программирования Python, Golang и Kotlin. В составе небольшой команды единомышленников, мы занимаемся популяризацией языков программирования на русскоязычную аудиторию. Большая часть статей была адаптирована нами на русский язык и распространяется бесплатно.

E-mail: [email protected]

Образование
Universitatea Tehnică a Moldovei (utm.md)

  • 2014 — 2018 Технический Университет Молдовы, ИТ-Инженер. Тема дипломной работы «Автоматизация покупки и продажи криптовалюты используя технический анализ»
  • 2018 — 2020 Технический Университет Молдовы, Магистр, Магистерская диссертация «Идентификация человека в киберпространстве по фотографии лица»

Циклы в Python: их сравнение и производительность

Содержание

На сегодняшний день Python является одним из самых популярных языков программирования. Это интерпретируемый высокоуровневый язык с элегантным и легко читаемым синтаксисом. Но Python, как правило, значительно медленнее, чем Java, C#, особенно C и C++, а также Fortran. И иногда вопросы производительности могут сильно влиять на возможность полноценно использовать приложения.

К счастью, есть решения для улучшения производительности программ на Python. И у разработчиков есть возможности увеличить скорость выполнения кода. Например, широко распространена практика использовать оптимизированные процедуры, обычно написанные на C или Cython. Они могут быть частью как самого языка Python, так и сторонних библиотек. Кроме того, работу можно ускорить, если пользоваться не глобальными, а локальными переменными. Поэтому копирование глобальной переменной в локальную перед циклом считается хорошим стилем.

И наконец, всегда есть возможность написать функции Python на C, C++ или Cython и вызывать их потом из Python-приложения, ликвидировав таким образом узкие места в программе. Но это уже крайняя мера, и на практике так делать приходится редко.

Очень часто вопросы производительности возникают при использовании циклов с большим количеством итераций. И существует большое количество полезных приемов, позволяющих ускорить код. Но это уже выходит за рамки настоящего обзора.

В нашей статье мы будет сравнивать производительность различных способов поэлементного суммирования двух последовательностей. А именно:

  • с использованием цикла while;
  • с использованием цикла for;
  • с использованием представления списков;
  • с использованием библиотеки NumPy;

Но производительность это не главное при разработке программного обеспечения. Более того, как сказал Дональд Кнут в своей книге «Искусство программирования»: «Поспешная оптимизация — это корень всех (или почти всех) зол в программировании.» В конечном итоге, «важна читаемость (readability counts)». Это сказано в «Дзен Python» Тима Питерса.

Постановка задачи

Мы будем производить поэлементное суммирование двух последовательностей. Иными словами, мы возьмем две последовательности одинаковой длины (представленные либо списками, либо массивами) и создадим третью последовательность, элементы которой будут представлять из себя суммы соответствующих элементов первых двух последовательностей.

Подготовка

Мы импортируем встроенный пакет random и создадим список r, который будет содержать 100000 псевдослучайных целых чисел, принимающих значение от 0 до 99 включительно.

import random
r = [random.randrange(100) for _ in range(100_000)]

Также мы будем использовать библиотеку NumPy, поэтому импортируем и ее.

import numpy as np

Теперь мы готовы двигаться дальше!

Простые циклы

Давайте для начала рассмотрим в действии обычные циклы Python.

Используем чистый Python

Начнем с двух списков по тысяче элементов в каждом. Целочисленная переменная n равна длине этих списков. Списки x и y получены путем случайного выбора из списка r.

n = 1_000
x, y = random.sample(r, n), random.sample(r, n)

Давайте посмотрим, сколько времени потребуется для получения списка z, n элементов которого являются суммами соответствующих элементов списков x и y.

%%timeit
i, z = 0, []
while i < n:
    z.append(x[i] + y[i])
    i += 1

В результате получим:

160 µs ± 1.44 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000 loops each)

Заметим также, что результат выполнения команды timeit зависит от многих факторов и может при каждом запуске быть разным.

Цикл for должен быть лучше оптимизированным для подобных операций, так как был создан, чтобы перебирать коллекции, итераторы и генераторы. Давайте посмотрим, так ли это.

%%timeit
z = []
for i in range(n):
    z.append(x[i] + y[i])

Результатом будет:

122 µs ± 188 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000 loops each)

В данном случае цикл for не только работает быстрее, но и выглядит гораздо лучше, чем цикл while.

Представления списков в языке Python очень похожи на обычные циклы for и весьма удобны в простых ситуациях. Они имеют более компактный код и обычно чуть-чуть быстрее обычных циклов.

%%timeit
z = [x[i] + y[i] for i in range(n)]

В результате получим:

87.2 µs ± 490 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000 loops each)

Но пожалуйста, имейте ввиду, что представления списков не всегда применимы. В ряде более сложных задач вам придется использовать обычные циклы for или while.

Использование библиотеки NumPy

NumPy — это сторонняя библиотека, которая очень часто используется в численных вычислениях. Она особенно удобна для операций с массивами (для этого в ней есть множество полезных функций). Также она позволяет писать простой и элегантный код без использования циклов.

На самом деле циклы, равно как и другие критичные для производительности операции, реализованы в NumPy на системном уровне. Именно это и позволяет функциям NumPy быть быстрее обычных функций языка Python. Еще одним преимуществом является то, как Numpy обрабатывает переменные и типы.

Давайте для начала создадим из списков целого типа Python x и y массивы NumPy типа integer 64-bit (целочисленный 64-х битный тип числа).

x_, y_ = np.array(x, dtype=np.int64), np.array(y, dtype=np.int64)

Код для поэлементного сложения двух массивов так же прост, как и для сложения двух обычных переменных: x_ + y_. Но давайте проверим производительность:

%%timeit
z = x_ + y_

Результат будет следующий:

1.03 µs ± 5.09 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000000 loops each)

Это почти в 85 раз быстрее, чем при использовании представления списков! И код крайне прост и красив. При работе с большими данными массивы NumPy — это самый лучший выбор. Причем, чем больше данных, тем больше выигрыш во времени.

И это не все. Если нам подходит 32-х битный целочисленный тип данных вместо 64-х битного, мы можем еще сэкономить не только память, но и время.

x_, y_ = np.array(x, dtype=np.int32), np.array(y, dtype=np.int32)

Точно так же теперь складываем два массива:

%%timeit
z = x_ + y_

И результат будет следующий:

814 ns ± 5.8 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000000 loops each)

Результаты с большими n (10 000 и 100 000) приведены в таблице в конце статьи. Они иллюстрируют ту же зависимость, причем выигрыш в производительности NumPy при росте n тоже увеличивается.

Вложенные циклы

Теперь сравним работу вложенных циклов.

Используем чистый Python

Как и раньше, мы будем работать с двумя списками: x и y. Каждый из них состоит из ста списков, которые в свою очередь содержат по 1000 псевдослучайных целых чисел. Таким образом, x и y фактически представляют собой матрицы размером 100 на 1000.

m, n = 100, 1_000
x = [random.sample(r, n) for _ in range(m)]
y = [random.sample(r, n) for _ in range(m)]

Теперь давайте сложим их и посмотрим скорость работы при использовании двух вложенных циклов while.

%%timeit
i, z = 0, []
while i < m:
    j, z_ = 0, []
    while j < n:
        z_.append(x[i][j] + y[i][j])
        j += 1
    z.append(z_)
    i += 1

В результате получим:

19.7 ms ± 271 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)

Как и в прошлый раз, мы можем несколько улучшить производительность, использовав циклы for.

%%timeit
z = []
for i in range(m):
    z_ = []
    for j in range(n):
         z_.append(x[i][j] + y[i][j])
    z.append(z_)

Результат будет следующий:

16.4 ms ± 303 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)

В некоторых случаях вложенные циклы могут использоваться и в представлении списков, давая при этом дополнительный выигрыш в скорости.

%%timeit
z = [[x[i][j] + y[i][j] for j in range(n)] for i in range(m)]

Результат:

12.1 ms ± 99.4 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)

Мы опять видим, что и в случае вложенных циклов представление списков быстрее обычных циклов for, которые в свою очередь быстрее циклов while.

В этом примере у нас было 100000 (100 * 1000) элементов в списке. Его обработка лишь чуть-чуть медленней, чем обработка одиночным циклом одного обычного списка со 100000 элементов. Этот вывод верен для всех трех рассмотренных нами подходов (представление списков, циклы for и циклы while).

Использование библиотеки NumPy

NumPy великолепно подходит для работы с многомерными массивами. Давайте опять используем списки x и y для создания из них массивов NumPy типа integer 64-bit (целочисленный 64-х битный тип числа).

x_, y_ = np.array(x, dtype=np.int64), np.array(y, dtype=np.int64)

И снова измерим производительность операции сложения:

%%timeit
z = x_ + y_

Результат будет следующим:

69.9 µs ± 909 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000 loops each)

Это примерно в 173 раза быстрее, чем представление списков (самый быстрый способ использования циклов Python). Но результат может быть еще лучше, если мы будем использовать 32-х битные целые числа.

x_, y_ = np.array(x, dtype=np.int32), np.array(y, dtype=np.int32)

Снова замеряем, как и прежде, скорость работы:

%%timeit
z = x_ + y_

И в результате получаем:

34.3 µs ± 44.6 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000 loops each)

Это еще в два раза быстрее, чем при использовании 64-х битных целых чисел.

Результаты

Количество элементов, m × n 1×1.000 1×10.000 1×100.000 100×1.000
Цикл while 160 μs 1.66 ms 17.0 ms 19.7 ms
Цикл for 122 μs 1.24 ms 13.4 ms 16.4 ms
Представление списков 87.2 μs 894 μs 8.92 ms 12.1 ms
numpy с 64-х битными целыми числами 1.03 μs 6.36 μs 71.9 μs 69.9 μs
numpy с 32-х битными целыми числами 814 ns 2.87 μs 34.1 μs 34.3 μs

Выводы

В данной статье было произведено сравнение скорости работы циклов Python при поэлементном сложении списков или массивов. Результаты показывают, что представления списков работают быстрее обычных циклов for, которые в свою очередь работают быстрее циклов while. Простые циклы работают чуть-чуть быстрее вложенных (при одинаковом количестве элементов) во всех трех случаях.

Библиотека NumPy дает нам функции и операторы, которые существенно повышают скорость работы и сильно уменьшают количество кода в программе. Это особенно полезно при работе с одномерными и многомерными массивами.

Пожалуйста, имейте ввиду, что все результаты и закономерности, полученные в данной статье, не могут быть распространены на все случаи жизни. Эти примеры даны просто для иллюстрации. Правильный путь для улучшения эффективности программы — находить в ней узкие места и проводить свои собственные тесты.

Марк Лутц «Изучаем Python»

Скачивайте книгу у нас в телеграм

Скачать

×

Цикл for в Python — как работает, синтаксис, примеры

Содержание:развернуть

Циклы являются мощнейшим инструментом, предоставляемым высокоуровневыми языками программирования. Эти управляющие конструкции позволяют многократно выполнять требуемую последовательность инструкций. Циклы в языке Python представлены двумя основными конструкциями: while и for.

Подробнее о циклах while вы можете прочитать здесь:

Применение циклов

Концепция циклов — это не просто очередная абстрактная выдумка программистов. Повторяющиеся раз за разом операции окружают нас и в реальной жизни:

🥣 добление щепотки приправ в варящийся бульон и помешивание его до тех пор, пока пакетик специй не закончится,

🕙 следование строгому расписанию каждый будний день, пока не наступят долгожданные выходные,

🌄 даже банальная смена времён год,

— всё это циклы, и представить нормальную жизнь без них попросту невозможно.

Впрочем, то же касается и программирования. Представьте, что вам нужно последовательно напечатать числа от 1 до 9999999999. В отсутствии циклов, эту задачу пришлось бы выполнять ручками, что потребовало бы колоссального количества кода и огромных временных затрат:

print(1)
print(2)
print(3)
# ...
# 9999999995 строк
# ...
print(9999999998)
print(9999999999)

Циклы же позволяют уместить такую многокилометровую запись в изящную и простую для понимания конструкцию, состоящую всего из двух строчек:

for i in range(1, 10000000000):
print(i)

Смысл её крайне прост. В основе цикла for лежат последовательности, и в примере выше это последовательность чисел от 1 до 9999999999. for поэлементно её перебирает и выполняет код, который записан в теле цикла. В частности, для решения данной задачи туда была помещена инструкция, позволяющая выводить значение элемента последовательности на экран.

Итерации

  • Итерация (Iteration) — это одно из повторений цикла (один шаг или один «виток» циклического процесса). К примеру цикл из 3-х повторений можно представить как 3 итерации.
  • Итерируемый объект (Iterable) — объект, который можно повторять. Проще говоря это объект, который умеет отдавать по одному результату за каждую итерацию.
  • Итератор (iterator) — итерируемый объект, в рамках которого реализован метод __next__, позволяющий получать следующий элемент.

👉 Чтобы выполнить итерацию, Python делает следующее:

  • Вызывает у итерируемого объекта метод iter(), тем самым получая итератор.
  • Вызывает метод next(), чтобы получить каждый элемент от итератора.
  • Когда метод next возвращает исключение StopIteration, цикл останавливается.

Схема работы цикла «for» в Python

Пример создания итерируемого объекта
Для того чтобы создать собственный класс итерируемого объекта, нужно всего лишь внутри него реализовать два метода: __iter__() и __next__():

  • внутри метода __next__ () описывается процедура возврата следующего доступного элемента;
  • метод __iter__() возвращает сам объект, что даёт возможность использовать его, например, в циклах с поэлементным перебором.

Создадим простой строковый итератор, который на каждой итерации, при получении следующего элемента (т.е. символа), приводит его к верхнему регистру:

class ToUpperCase:
def __init__(self, string_obj, position=0):
"""сохраняем строку, полученную из конструктора,
в поле string_obj и задаём начальный индекс"""
self.string_obj = string_obj
self.position = position

def __iter__(self):
""" возвращаем сам объект """
return self

def __next__(self):
""" метод возвращает следующий элемент,
но уже приведенный к верхнему регистру """
if self.position >= len(self.string_obj):
# исключение StopIteration() сообщает циклу for о завершении
raise StopIteration()
position = self.position
# инкрементируем индекс
self.position += 1
# возвращаем символ в uppercase-e
return self.string_obj[position].upper()

low_python = "python"
high_python = ToUpperCase(low_python)
for ch in high_python:
print(ch, end="")

> PYTHON

Синтаксис for

Как было замечено, цикл for python — есть средство для перебора последовательностей. С его помощью можно совершать обход строк, списков, кортежей и описанных выше итерируемых объектов.

В простейшем случае он выглядит так:

for item in collection:
# do something

Если последовательность collection состоит, скажем, из 10 элементов, for будет поочерёдно обходить их, храня значение текущего элемента в переменной item.

Принцип работы for максимально схож с таковым у циклов foreach, применяемых во многих других высокоуровневых языках.

aliceQuote = "The best way to explain it is to do it."
# с помощью цикла for посчитаем количество символов (с пробелами) в строке
# зададим счетчик
count = 0
# будем посимвольно обходить весь текст
for letter in aliceQuote:
# на каждой новой итерации:
# в переменной letter будет храниться следующий символ предложения;
# увеличиваем счетчик на 1;
count += 1

print(count)
> 39

range() и enumerate()

Вы уже наверняка запомнили, что for работает с последовательностями. В программировании очень часто приходится повторять какую-то операцию фиксированное количество раз. А где упоминается «количество чего-то», существует и последовательность, числовая.

👉 Для того чтобы выполнить какую-либо инструкцию строго определенное число раз, воспользуемся функцией range():

# скажем Миру привет целых пять раз!
for i in range(5):
print("Hello World!")

>
Hello World!
Hello World!
Hello World!
Hello World!
Hello World!

range() можно представлять, как функцию, что возвращает последовательность чисел, регулируемую количеством переданных в неё аргументов. Их может быть 1, 2 или 3:

  • range(finish);
  • range(start, finish);
  • range(start, finish, step).

Здесь start — это первый элемент последовательности (включительно), finish — последний (не включительно), а step — разность между следующим и предыдущим членами последовательности.

# 0 - начальный элемент по умолчанию
for a in range(3):
print(a)

>
0
1
2

# два аргумента
for b in range(7, 10):
print(b)

>
7
8
9

# три аргумента
for c in range(0, 13, 3):
print(c)

>
0
3
6
9
12

👉 Чрезвычайно полезная функция enumerate() определена на множестве итерируемых объектов и служит для создания кортежей на основании каждого из элементов объекта. Кортежи строятся по принципу (индекс элемента, элемент), что бывает крайне удобно, когда помимо самих элементов требуется ещё и их индекс.

# заменим каждый пятый символ предложения, начиная с 0-го, на *
text = "Это не те дроиды, которых вы ищете"
new_text = ""
for char in enumerate(text):
if char[0] % 5 == 0:
new_text += '*'
else:
new_text += char[1]
print(new_text)

> *то н* те *роид*, ко*орых*вы и*ете

break и continue

Два похожих оператора, которые можно встретить и в других языках программирования.

  • break — прерывает цикл и выходит из него;
  • continue — прерывает текущую итерацию и переходит к следующей.

# break
for num in range(40, 51):
if num == 45:
break
print(num)

>
40
41
42
43
44

Здесь видно, как цикл, дойдя до числа 45 и вернув истину в условном выражении, прерывается и заканчивает свою работу.

# continue
for num in range(40, 51):
if num == 45:
continue
print(num)

>
40
41
42
43
44
46
47
48
49
50

В случае continue происходит похожая ситуация, только прерывается лишь одна итерация, а сам же цикл продолжается.

else

Если два предыдущих оператора можно часто встречать за пределами Python, то else, как составная часть цикла, куда более редкий зверь. Эта часть напрямую связана с оператором break и выполняется лишь тогда, когда выход из цикла был произведен НЕ через break.

group_of_students = [21, 18, 19, 21, 18]
for age in group_of_students:
if age < 18:
break
else:
print('Всё в порядке, они совершеннолетние')

> Всё в порядке, они совершеннолетние

Best practice

Цикл по списку

Перебрать list в цикле не составляет никакого труда, поскольку список — объект итерируемый:

# есть список
entities_of_warp = ["Tzeench", "Slaanesh", "Khorne", "Nurgle"]
# просто берём список, «загружаем» его в цикл и без всякой задней мысли делаем обход
for entity in entities_of_warp:
print(entity)

>
Tzeench
Slaanesh
Khorne
Nurgle

Так как элементами списков могут быть другие итерируемые объекты, то стоит упомянуть и о вложенных циклах. Цикл внутри цикла вполне обыденное явление, и хоть количество уровней вложенности не имеет пределов, злоупотреблять этим не следует. Циклы свыше второго уровня вложенности крайне тяжело воспринимаются и читаются.

strange_phonebook = [
["Alex", "Andrew", "Aya", "Azazel"],
["Barry", "Bill", "Brave", "Byanka"],
["Casey", "Chad", "Claire", "Cuddy"],
["Dana", "Ditrich", "Dmitry", "Donovan"]
]
# это список списков, где каждый подсписок состоит из строк
# следовательно можно (зачем-то) применить тройной for
# для посимвольного чтения всех имён
# и вывода их в одну строку
for letter in strange_phonebook:
for name in letter:
for character in name:
print(character, end='')

> A l e x A n d r e w A y a A z a z e l B a r ...

Цикл по словарю

Чуть более сложный пример связан с итерированием словарей. Обычно, при переборе словаря, нужно получать и ключ и значение. Для этого существует метод .items(), который создает представление в виде кортежа для каждого словарного элемента.

Цикл, в таком случае, будет выглядеть следующим образом:

# создадим словарь
top_10_largest_lakes = {
"Caspian Sea": "Saline",
"Superior": "Freshwater",
"Victoria": "Freshwater",
"Huron": "Freshwater",
}

# обойдём его в цикле for и посчитаем количество озер с солёной водой и количество озёр с пресной
salt = 0
fresh = 0
# пара "lake, water", в данном случае, есть распакованный кортеж, где lake - ключ словаря, а water - значение.
# цикл, соответственно, обходит не сам словарь, а его представление в виде пар кортежей
for lake, water in top_10_largest_lakes.items():
if water == 'Freshwater':
fresh += 1
else:
salt += 1
print("Amount of saline lakes in top10: ", salt)
print("Amount of freshwater lakes in top10: ", fresh)

> Amount of saline lakes in top10: 1
> Amount of freshwater lakes in top10: 3

Цикл по строке

Строки, по сути своей — весьма простые последовательности, состоящие из символов. Поэтому обходить их в цикле тоже совсем несложно.

word = 'Alabama'
for w in word:
print(w, end=" ")

> A l a b a m a

Как сделать цикл for с шагом

Цикл for с шагом создается при помощи уже известной нам функции range, куда, в качестве третьего по счету аргумента, нужно передать размер шага:

# выведем числа от 100 до 1000 с шагом 150
for nums in range(100, 1000, 150):
print(nums)

>
100
250
400
550
700
850

Обратный цикл for

Если вы еще не убедились в том, что range() полезна, то вот ещё пример: благодаря этой функции можно взять и обойти последовательность в обратном направлении.

# выведем числа от 40 до 50 по убыванию
# для этого установим step -1
for nums in range(50, 39, -1):
print(nums)

>
50
49
48
47
46
45
44
43
42
41
40

for в одну строку

Крутая питоновская фишка, основанная на так называемых list comprehensions или, по-русски, генераторов. Их запись, быть может, несколько сложнее для понимания, зато очевидно короче и, по некоторым данным, она работает заметно быстрее на больших массивах данных.

В общем виде генератор выглядит так:

[результирующее выражение | цикл | опциональное условие]

Приведем пример, в котором продублируем каждый символ строки inputString:

# здесь letter * 2 — результирующее выражение; for letter in inputString — цикл, а необязательное условие опущено
double_letter = [letter * 2 for letter in "Banana"]

print(double_letter)
> ['BB', 'aa', 'nn', 'aa', 'nn', 'aa']

Другой пример, но теперь уже с условием:

# создадим список, что будет состоять из четных чисел от нуля до тридцати
# здесь if x % 2 == 0 — необязательное условие
even_nums = [x for x in range(30) if x % 2 == 0]

print(even_nums)
[0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28]

Циклы в Питоне. While и for в Python.

Чтобы производить повторяющиеся расчёты, на языках программирования были созданы специальные конструкции которые называются циклами. именно они помогают компьютеру высчитывать какие-то величины очень большое число раз.

В отличие от других языков программирования в Питоне оставили всего два основных цикла: цикл с параметром и цикл с предусловием. Рассмотрим в этом уроке по изучению Питона и тот и другой операторы, а также вы узнаете про дополнительные конструкции, которые облегчат жизнь простого программиста работающего на Питоне.

Цикл с предусловием while

Цикл While можно назвать самым универсальным циклом в Python, но он выполняется медленнее, чем следующий циклы. Операторы, входящие в тело цикла будут выполняться до тех пор, пока условие цикла будет истинно. В этом и плюс, но и жирный минус. Если вы создадите неправильное условие, то циклы будет выполняться бесконечно долго.

i=1 # задаём начальное значение i
while i print (i =, i)
i=i+1 # стандартный счётчик увеличивающий значение i

Эта конструкция напечатает ряд строк, где i будет в диапазоне от 1 до 100

Цикл с параметром for

Гораздо быстрее выполняется цикл for это связано с тем, что в нём нет логических проверок. Он подходит для любого итерируемого объекта (те, которые можно вычислить конечное число раз). Подходят не только числа, но и строки и списки, что делает его более универсальным. Однако при этом, его синтаксис будет казаться поначалу более запутанным, чем, к примеру, for на Паскале. Во время каждого прохода выполняются все операторы (нужно сделать отступ), находящиеся в теле цикла.

Пример цикла for с диапазоном чисел

s=0
for i in range(1,n):
s=3+s

то есть пока i идёт от 1 до n-значения переменная s будет накапливать сумму чисел, делящихся на 3.

Пример цикла for со строкой


a=Эта строка задаёт количество проходов цикла
s=0
for i in a:
s=1+s
print(Длина строки ",a," =,s)

В этом цикле в переменной s вычисляется длина строки, которая была передана в строковую переменную a.

Дополнительные операторы, используемые в циклах на Питоне

Однако на практике бывает очень много ситуаций в которых нужно игнорировать часть блока операторов или наоборот, принудительно выйти из цикла, если все необходимые данные уже в нём подсчитаны. Их одинаково хорошо можно использовать в циклах for и while. Посмотрим как они работают.

Оператор следующего прохода continue

С помощью этого оператора начинается следующий проход цикла, минуя оставшиеся после него операторы в теле цикла.


a=0
for i in 3232453232455456: # делаем цикл по строке (а не числу!)
if i != 3:
continue # если условие срабатывает, берём следующий символ
print(i)
a=a+1 # увеличиваем счетчик троек
print(Число троек в строке = ,a)

Этот пример делает цикл по строке и по условию проверяет каждый символ на соответствие с числом 3. Если находит его, то увеличивает счётчик a, а в самом конце выводит общее число троек в строке.

Оператор прерывания цикла break

С помощью этого оператора циклы досрочно прерывается. Удобно использовать, когда все что нужно уже подсчитано.


a=0
for i in 32324532732455456:
if i == 7: # если находит символ 7 прерывает обработку цикла.
break
print(i)
a=a+1
print(Число символов в строке до 7 = ,a)

Результат выполнения программы

Инструкция проверки прерывания else

Для завершения цикла более естественным образом, применяется, как вы знаете в условном операторе if. В цикле эта команда будет определять было ли произведено прерывание инструкцией break. Если это имеет место, то выполняется блок операторов, стоящих за этой инструкцией.

Видоизменим наш пример, с включением обработки исключительного случая.

a=0
for i in 32324532732455456:
if i == 7: # если находит символ 7 прерывает обработку цикла.
break
print(i)
a=a+1
else:
print(в строке символов не содержится символ 7)
print(Количество символов в строке (до символа 7) = ,a)

Здесь главное не промахнуться с расстановкой отступов, у else их нет, так как она выше проверки условия if. если сделаете правильно — код заработает правильно.

Вот так может быть выполнен этот код, если семёрка встречается

а вот так, если её нет в строке

На этом я попрощаюсь с вами. Разбирайте примеры по этой теме.


Как быстро посчитать на Питоне? Строки в Питоне

Цикл for | Python: Списки

Ранее мы рассматривали цикл while. Эта конструкция предназначена для повторения некоего набора действий — всё, что выходит за рамки «бездумного» повторения, как правило, требует дополнительных средств для хранения состояния. Пример: счётчик, который мы изменяем в цикле. И при работе с коллекциями нам нужно как-то выбирать, с каким элементом мы работаем в текущей итерации. Так что же, использовать переменную-счётчик каждый раз? Любой программист всегда стремится автоматизировать рутинную работу, и авторы языков — не исключение. Поэтому в Python для работы с коллекциями существует другой вид цикла — цикл for.

Стоит сразу отметить, что этот цикл не похож на циклы с тем же названием в других языках программирования. Во многих языках этот цикл всего лишь дополняет условие завершения цикла переменной-счётчиком. Python в стремлении сделать удобно пошёл дальше, поэтому в этом языке цикл for сразу перебирает элементы входной коллекции, и думать об индексе чаще всего вообще не нужно.

Синтаксис

Цикл for устроен очень просто:

for element in collection:
    print(element)  # this is body of cycle

Заметьте, в простейшем случае у цикла даже нет явного условия завершения: цикл просто останавливается, когда в коллекции заканчиваются элементы!

Пример выше сработает для кортежей и списков — в этом случае будут выведены все элементы. А если проитерировать (так называют обход коллекции — позже вы узнаете, почему) строку, то переменная цикла (в коде выше это element) будет поочерёдно содержать все символы строки. Пример:

>>> for c in 'Hello!':
...     print(c)
...
H
e
l
l
o
!

Но что же делать, если нам нужно не просто получить элементы списка один за другим, но и изменить эти элементы? Ведь для этого нам понадобится индекс каждого элемента! На этот случай в Python есть удобная функция enumerate («пронумеровать»). Эта функция снабжает каждый элемент индексом, складывая каждый индекс вместе с элементом в кортеж. Кортежи эти, как правило, прямо в первой строке цикла и распаковывают:

>>> items = ['foo', 'bar', 'baz']
>>> for (index, elem) in enumerate(items):
...     items[index] = elem + '!'
...
>>> items
['foo!', 'bar!', 'baz!']

В этом цикле мы заменили каждый элемент оригинальным значением, дополненным строкой '!'. Этот код можно было написать и несколько иначе:

>>> items = ['foo', 'bar', 'baz']
>>> for (index, _) in enumerate(items):
...     items[index] += '!'
...
>>> items
['foo!', 'bar!', 'baz!']

В этот раз мы вообще не используем сами элементы — только их индексы. Поэтому вместо переменной цикла, в которую распаковываются элементы, у нас стоит прочерк. Это не какая-то особая переменная, а всего лишь соглашение: в Python часто незначимые в данном контексте вещи «спихивают» в переменную _.

Заметьте: хоть в последнем примере речь и шла об индексах, но мы всё равно не использовали длину коллекции — enumerate тоже знает, где остановиться (в конце исходной коллекции).

Управление циклом с помощью

break и continue.

Иногда не нужно доходить до конца коллекции. Пример: поиск элемента, удовлетворяющего некоему условию. Как только мы нашли первый подходящий элемент, нам неплохо бы сэкономить ресурсы и завершить цикл. Такой ранний выход из цикла делается с помощью команды break. Вот цикл поиска первого положительного числа:

>>> items = [-2, 0, -10, 3, 5, -1]
>>> for item in items:
...     if item > 0:
...         break
...
>>> item
3

Как вы могли заметить, переменная цикла оказалась доступна и после его завершения. Однако если коллекция окажется пустой, то переменная не будет определена — имейте это в виду!

Этот код, кажется, работает как надо. Однако если в списке не встретится ни одного положительного числа, то в переменной item окажется просто последний элемент списка! Как же понять, что мы ничего не нашли? На помощь приходит else — да, в Python у цикла for тоже есть такая ветка! В цикле else выполняется, если цикл так и не прервался с помощью break. Для алгоритмов поиска — идеальный вариант! Перепишем наш пример с применением else:

>>> items = [-2, 0, -10, -1]
>>> for item in items:
...     if item > 0:
...         break
... else:
...     item = None
...
>>> print(item)
None

Победа!

Теперь представим ситуацию, что мы в процессе выполнения тела цикла поняли, что остаток тела выполнять незачем и можно сразу перейти к следующей итерации. Для перехода к следующей итерации предназначена команда continue. Её использование продемонстрирует следующий пример: мы читаем строки, содержащие строчки кода, но нам не нужно обрабатывать код тех строчек, которые начинаются с символа #. Вот так будет выглядеть код:

>>> lines_of_code = [
... '# begin of example',
... 'echo 123',
... 'cd foo',
... '# end']
>>> for line in lines_of_code:
...     if line[:1] == '#':
...         continue
...     # here we process a code
...     print(line)
...
echo 123
cd foo

Конечно же, мы могли бы обойтись условной конструкцией. Однако в этом случае код, обрабатывающий нужные строки, был бы вложен глубже. А нам нужно стремиться держать вложенность кода в разумных пределах, иначе код очень быстро станет очень сложным для прочтения.

break, continue, else и цикл while

Да, и ветка else, и команды break и continue — доступны и для цикла while! Вот комплексный пример, демонстрирующий все эти возможности:

tries = 3
while tries:
    print('>>> ', end='')
    command = input()
    if not command:
        continue
    if command in ('echo', 'cd', 'help'):
        break
    print('Unknown command!')
    tries -= 1
else:
    print('Too many bad tries!')
    command = None

Этот код просит пользователя ввести одну из команд, игнорирует пустой ввод, ограничивает кол-во попыток ввода. Подумайте, какая часть тела цикла за что отвечает.

Цикл

for и изменяемые коллекции

Хочу вас предостеречь от изменения состава списка во время обхода его же в цикле for. Если вы будете удалять элементы из списка, по которому проходитесь — или даже всего лишь добавлять новые элементы в конец — результат может быть неожиданным, вплоть до завершения программы с ошибкой! Лучше наполнять новый список в процессе обхода старого.

Если же вы хотите обязательно изменить состав исходного списка (объекта по ссылке), то либо обходите в цикле копию списка

for x in original_list[:]:
    original_list.pop(0)  # и т.п.

либо создайте временный список, а потом очистите исходный и добавьте элементы из временного

new_list = []
for x in original_list:
    ...
original_list[:] = []  # удаляем старое содержимое
original_list.extend(new_list)

Циклы в Python

python-scripts.com

Циклы в Python

автор

8-12 минут


Каждый язык программирования, с которым я сталкивался, содержит какую-нибудь конструкцию цикла. В большей части языков есть больше одной такой конструкции. В мире Python есть два типа циклов:

  • Цикл for
  • Цикл while

Я заметил, что цикл for популярнее второго. Циклы используются в тех случаях, когда нам нужно сделать что-нибудь много раз. Нередко вам придется выполнить какую-нибудь операцию (или ряд операций) в части данных снова и снова. Тут то и вступают в силу циклы. Благодаря им становится возможно максимально упростить данный вопрос. Давайте подробно разберём, как работают эти структуры!

Цикл for

Как было сказано ранее, мы используем цикл в тех случаях, когда вам нужно повторить что-нибудь n-ное количество раз. Это проще понять, если взглянуть на пример. Мы используем встроенную функцию Python range. Функция range создаст список длинной в «n» элементов. В Python версии 2.Х существует другая функция под названием xrange, которая является генератором чисел и не такая ресурсоемкая, как range. Ранее разработчики сменили xrange на range в Python 3. Вот пример:

print(range(5)) # ответ: range(0, 5)

Как вы видите, функция range взяла целое число и вернула объект range. Функция range также принимает начальное значение, конечное значение и значение шага. Вот еще два примера:

a = range(5, 10)

print(a) # range(5, 10)

b = list(range(1, 10, 2))

print(b) # [1, 3, 5, 7, 9]

В пером примере показано, что вы можете передать начальное и конечное значение, и функция range вернет числа, начиная с начального значения вплоть до (но не включая) последнее значение. Например, при запросе 5-10 мы получим 5-9. Во втором примере видно, как использовать функцию списка (list) для того, чтобы функция range вернула каждый второй элемент, между 1 и 10. Так что она начинает с 1, пропускает 2 и так далее. Теперь вы, наверное, гадаете, что же именно она будет делать с циклами? Что-ж, есть один простой способ показать, как работает цикл с использованием функции range! Давайте взглянем:

for number in range(5):

    print(number)

Что здесь произошло? Давайте почитаем слева на право, чтобы понять это. Для каждого числа в диапазоне 5 мы вводим число. Мы знаем, что если мы вызываем range со значением 5, мы получим список из 5 элементов. Так что каждый раз, проходя через цикл, она выводит каждый из элементов. Цикл for, показанный выше, может быть эквивалентом следующего:

for number in [0, 1, 2, 3, 4]:

    print(number)

Функция range лишь делает результат несколько меньшим. Цикл for может обходить любой итератор Python. Мы уже видели, как именно он может работать со списком. Давайте взглянем, может ли он выполнять итерацию со словарем.

a_dict = {«one»:1, «two»:2, «three»:3}

for key in a_dict:

    print(key)

Когда вы используете for в словаре, вы увидите, что он автоматически перебирает ключи. Вам не нужно указывать ключ for в a_dict.keys() (впрочем, это также работает). Python делает только нужные нам вещи. Вы возможно думаете, почему ключи выводятся в другом порядке, отличном от того, какой был указан в словаре? Как мы знаем из соответствующей статьи, словари не упорядочены, так что мы можем выполнять итерацию над ними, при этом ключи могут быть в любом порядке. Теперь, зная, что ключи могут быть отсортированы, вы можете отсортировать их до итерации. Давайте немного изменим словарь, чтобы увидеть, как это работает.

a_dict = {1:»one», 2:»two», 3:»three»}

keys = a_dict.keys()

keys = sorted(keys)

for key in keys:

    print(key)

Результат:

Давайте остановимся и разберемся с тем, что делает этот код. Во-первых, мы создали словарь, в котором ключи выступают в качестве целых чисел, вместо строк. Далее, мы извлекли ключи из словаря. Каждый раз, когда вы взываете метод keys(), он возвращает неупорядоченный список ключей. Если вы выведите их, и увидите, что они расположен в порядке по возрастанию, то это просто случайность. Теперь у нас есть доступ к ключам словаря, которые хранятся в переменной, под названием keys. Мы сортируем наш список, после чего используем цикл for в нем. Теперь мы готовы к тому, чтобы сделать все немного интереснее. Мы попробуем применить цикл в функции range, но нам нужно вывести только целые числа. Чтобы сделать это, нам нужно использовать условный оператор вместо параметра шага range. Это можно сделать следующим образом:

for number in range(10):

    if number % 2 == 0:

        print(number)

Результат:

Вы наверное гадаете, что вообще здесь происходит? Что еще за знак процента? В Python, % называется оператором модуля. Когда вы используете оператор модуля, он возвращает остаток. Когда вы делите целое число на два, вы получаете число без остатка, так что мы выводим эти числа. Вам, возможно, не захочется использовать оператор модуля часто в будущем, но в моей работе он нередко помогает. Теперь мы можем взглянуть на цикл while.

Цикл while

Цикл while также используется для повторения частей кода, но вместо зацикливания на n количество раз, он выполняет работу до тех пор, пока не достигнет определенного условия. Давайте взглянем на простой пример:

i = 0

while i < 10:

    print(i)

    i = i + 1

Цикл while является своего рода условным оператором. Вот что значит этот код: пока переменная i меньше единицы, её нужно выводить на экран. Далее, в конце, мы увеличиваем её значение на единицу. Если вы запустите этот код, он выдаст от 0 до 9, каждая цифра будет в отдельной строке, после чего задача будет выполнена. Если вы удалите ту часть, в которой мы увеличиваем значение i, то мы получим бесконечный цикл. Как правило – это плохо. Бесконечные циклы известны как логические ошибки, и их нужно избегать. Существует другой способ вырваться из цикла, для этого нужно использовать встроенную функцию break. Давайте посмотрим, как это работает:

while i < 10:

    print(i)

    if i == 5:

        break

    i += 1

В этой части кода мы добавили условное выражение для проверки того, равняется ли когда-либо переменная i цифре 5. Если нет, тогда мы разрываем цикл. Как вы видите в выдаче кода, как только значение достигает пяти, код останавливается, даже если мы ранее указали while продолжать цикл, пока переменная не достигнет значения 10. Обратите внимание на то, что мы изменили то, как мы увеличиваем значение при помощи +=. Это удобный ярлык, который вы можете также использовать в других операциях, таких как вычитание -= и умножение *=. Встроенный break также известен как инструмент управления потока. Существует еще один, под названием continue, который в основном используется для пропуска итерации, или перейти к следующей итерации. Вот один из способов его применения:

i = 0

while i < 10:

    if i == 3:

        i += 1

        continue

    print(i)

    if i == 5:

        break

    i += 1

Слегка запутанно, не так ли? Мы добавили второе условное выражение, которое проверяет, не равняется ли i трем. Если да, мы увеличиваем переменную и переходим к следующему циклу, который удачно пропускает вывод значения 3 на экран. Как и ранее, когда мы достигаем значения 5, мы разрываем цикл. Существует еще одна тема, касающаяся циклов, которую нам нужно затронуть – это оператор else.

Зачем нужен else при работе с циклами?

Оператор else в циклах выполняется только в том случае, если цикл выполнен успешно. Главная задача оператора else, это поиск объектов:

my_list = [1, 2, 3, 4, 5]

for i in my_list:

    if i == 3:

        print(«Item found!»)

        break

    print(i)

else:

    print(«Item not found!»)

В этом коде мы разорвали цикл, когда i равно 3. Это приводит к пропуску оператора else. Если вы хотите провести эксперимент, вы можете изменить условное выражение, чтобы посмотреть на значение, которое находится вне списка, и которое приведет оператор else к выполнению. Честно, ни разу не видел, чтобы кто-либо использовал данную структуру за все годы работы. Большая часть примеров, которые я видел, приведена блогерами, которые пытаются объяснить, как это работает. Я видел несколько людей, которые использовали эту структуру для провоцирования ошибки, когда объект не удается найти в искомом цикле. Вы можете почитать статью, в которой вопрос рассматривается весьма детально. Статья написана одним из разработчиков ядра Python.

Подведем итоги

Надеюсь, с этого момента вы осознали всю значимость циклов в Python. Они делают повторение очень простым, и весьма понятным. Вы будете сталкиваться с циклом for намного чаще, чем с циклом while. Если вы все еще не совсем понимаете, как это работает, настоятельно рекомендую перечитать эту статью, перед тем как продолжить.

Цикл for в Python — Учебник по Python

Циклы — одна из фундаментальных концепций языков программирования. Циклы используются для выполнения повторяющихся задач до тех пор, пока не будет выполнено определенное условие.

В Python есть две основные конструкции циклов, которые позволяют многократно повторять блок кода: циклы for и while

В этой статье мы рассмотрим основы for в Python. Мы также покажем вам, как использовать range для генерации последовательности чисел, а else break и continue для изменения потока цикла.

for в Python

Цикл for в Python перебирает элементы последовательности и многократно выполняет блок операторов.

Цикл for Python имеет следующую форму:

for item in sequence:
  statements

Оператор for начинается с for , затем переменной ( item ), которой назначается каждый элемент последовательности (цель управления циклом), за которым следует in и, наконец, последовательность. Каждый условный оператор заканчивается двоеточием ( : ).

Блок statements начинается с отступа и заканчивается первой строкой без отступа. Большинство людей предпочитают использовать отступы с четырьмя или двумя пробелами. Официальное руководство по стилю для кода Python рекомендует использовать 4 пробела для каждого уровня отступа и избегать смешивания использования табуляции и пробелов для отступа.

Вот пример:

berries = ["Blueberry", "Raspberry", "Strawberry"]

for berry in berries:
  print(berry)
Blueberry
Raspberry
Strawberry

Вы можете перебирать любую последовательность, такую как строка, список, словарь или кортеж.

В приведенном ниже коде мы перебираем символы в строке linux:

for x in 'linux':
  print(x)
l
i
n
u
x

При просмотре словаря переменная присваивается ключу:

berries = {'Blueberry': 100, 'Raspberry': 125, 'Strawberry': 150}

for key in berries:
  print(key)
Blueberry
Raspberry
Strawberry

Для доступа к значениям словаря используйте индекс ключа:

berries = {'Blueberry': 100, 'Raspberry': 125, 'Strawberry': 150}

for key in berries:
  print(berries[key])

Другой вариант для цикла по значениям словаря — использовать метод values() :

berries = {'Blueberry': 100, 'Raspberry': 125, 'Strawberry': 150}

for value in berries.values():
  print(value)

Результат обоих примеров одинаков:

100
125
150

Конструктор

range()

Конструктор Python range() позволяет генерировать последовательность целых чисел, определяя начальную и конечную точки диапазона. range() работает по-разному в Python 2 и 3. В этой статье мы используем Python 3.

range() обычно используется с for для перебора последовательности чисел. Это Python-эквивалент цикла for

Когда указан только один аргумент, range возвращает последовательность чисел, увеличенных на 1, начиная с 0 до argument - 1 :

for i in range(3):
  print(i)
0
1
2

Если указаны два аргумента, range возвращает последовательность чисел, увеличенных на 1, начиная с первого аргумента до second argument - 1 :

for i in range(3, 5):
  print(i)
3
4

Третий аргумент позволяет указать приращение:

for i in range(0, 16, 5):
  print(i)
0
5
10
15

Вложенный

for цикл

Вложенный цикл — это цикл внутри другого цикла. Они часто используются для обработки итерируемого объекта, содержащего итерируемые элементы:

for i in range(0, 6):
  for j in range(0, 6):
    print('%d + %d = %d' % (i, j, i+j))
0 + 0 = 0
0 + 1 = 1
0 + 2 = 2
...
5 + 3 = 8
5 + 4 = 9
5 + 5 = 10

Операторы break и continue

Операторы break и continue позволяют контролировать выполнение цикла for .

Оператор break

Оператор break завершает текущий цикл и передает управление программой оператору, следующему за циклом. При использовании внутри вложенного цикла break завершает самый внутренний цикл.

В следующем примере мы используем if для прекращения выполнения цикла, когда текущий повторяемый элемент равен ‘Raspberry’:

for i in ["Blueberry", "Raspberry", "Strawberry"]:
  if i == "Raspberry":
    break
  print(i)
Blueberry

Оператор continue

Оператор continue завершает текущую итерацию цикла и передает управление программой следующей итерации цикла. Цикл не прерывается; пропускается только текущая итерация.

В следующем примере мы перебираем диапазон чисел. Когда текущий повторяемый элемент равен ‘3’, continue приведет к возврату выполнения к началу цикла и продолжению следующей итерации:

for i in range(1, 6):
  if i == 3:
    continue
  print(i)
1
2
4
5

Пункт

else

В Python for может иметь необязательное предложение else

Предложение else выполняется, когда цикл завершается нормально, то есть когда все итерации исчерпаны:

for i in ["Blueberry", "Raspberry", "Strawberry"]:
  print(i)
else:
  print('Loop completed.')
Blueberry
Raspberry
Strawberry
Loop completed.

Когда цикл завершается break или continue , предложение else не выполняется:

for i in ["Blueberry", "Raspberry", "Strawberry"]:
  if i == "Raspberry":
    break
  print(i)
else:
  print('Loop completed.')
Blueberry

Вывод

Цикл for Python используется для многократного выполнения блока кода фиксированное количество раз.

Если у вас есть какие-либо вопросы или отзывы, не стесняйтесь оставлять комментарии.

Похожие статьи

Python для цикла

Что такое цикл for в Python?

Цикл for в Python используется для перебора последовательности (списка, кортежа, строки) или других итерируемых объектов. Обход последовательности называется обходом.

Синтаксис цикла for

 
для val последовательно:
    тело петли  

Здесь val — это переменная, которая принимает значение элемента внутри последовательности на каждой итерации.

Цикл продолжается, пока мы не дойдем до последнего элемента в последовательности.Тело цикла for отделяется от остального кода отступом.

Блок-схема цикла

Блок-схема цикла for в Python

Пример: Python for Loop

  # Программа для нахождения суммы всех чисел, хранящихся в списке

# Список номеров
числа = [6, 5, 3, 8, 4, 2, 5, 4, 11]

# переменная для хранения суммы
сумма = 0

# перебираем список
для val в числах:
    сумма = сумма + значение

print ("Сумма равна", сумма)
  

Когда вы запустите программу, вывод будет:

  Сумма 48  

Функция range ()

Мы можем сгенерировать последовательность чисел, используя функцию range () . диапазон (10) будет генерировать числа от 0 до 9 (10 чисел).

Мы также можем определить начало, остановку и размер шага как range (start, stop, step_size) . step_size по умолчанию равен 1, если не указан.

Объект range в некотором смысле «ленив», потому что он не генерирует все числа, которые он «содержит», когда мы его создаем. Однако это не итератор, поскольку он поддерживает в операциях , len и __getitem__ .

Эта функция не сохраняет все значения в памяти; это было бы неэффективно.Таким образом, он запоминает начало, остановку, размер шага и генерирует следующее число на ходу.

Чтобы заставить эту функцию выводить все элементы, мы можем использовать функцию list () .

Следующий пример поясняет это.

  отпечаток (диапазон (10))

печать (список (диапазон (10)))

print (список (диапазон (2, 8)))

print (список (диапазон (2, 20, 3)))  

Выход

  диапазон (0, 10)
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
[2, 3, 4, 5, 6, 7]
[2, 5, 8, 11, 14, 17]  

Мы можем использовать функцию range () в для циклов , чтобы перебирать последовательность чисел.Его можно комбинировать с функцией len () для перебора последовательности с использованием индексации. Вот пример.

  # Программа для перебора списка с использованием индексации

жанр = ['поп', 'рок', 'джаз']

# перебираем список с помощью индекса
для i в диапазоне (len (жанр)):
    print («Мне нравится», жанр [i])  

Выход

  я люблю поп
Я люблю рок
Я люблю джаз  

для цикла с else

Цикл для цикла может иметь дополнительный блок else .Часть else выполняется, если элементы в последовательности, использованной в цикле for, завершаются.

Ключевое слово break можно использовать для остановки цикла for. В таких случаях часть else игнорируется.

Следовательно, часть else цикла for выполняется, если не происходит прерывания.

Вот пример, иллюстрирующий это.

  цифр = [0, 1, 5]

для i цифрами:
    печать (я)
еще:
    print («Ничего не осталось»)  

Когда вы запустите программу, вывод будет:

  0
1
5
Ничего не осталось. 

Здесь цикл for печатает элементы списка до тех пор, пока цикл не будет исчерпан. Когда цикл for завершается, он выполняет блок кода в else и печатает Нет оставшихся элементов.

Этот оператор for ... else может использоваться с ключевым словом break для запуска блока else только тогда, когда ключевое слово break не было выполнено. Возьмем пример:

  # программа для отображения оценок ученика из записи
student_name = 'Союдж'

mark = {'Джеймс': 90, 'Жюль': 55, 'Артур': 77}

для студента в оценках:
    если студент == имя_студента:
        печать (отметки [студент])
        перерыв
еще:
    print ('Запись с таким именем не найдена.')  

Выход

  Не найдено ни одной записи с таким именем.  

Python for Loop, объяснение на примерах

Цикл используется для многократного повторения набора операторов. В Python у нас есть три типа циклов: для , , а и — в то время как . В этом руководстве мы изучим для цикла , а два других цикла рассматриваются в отдельных руководствах.

Синтаксис цикла For в Python

 для <переменная> в <последовательности>:
   # body_of_loop с набором операторов
   # который требует повторного выполнения
 

Здесь <переменная> — это переменная, которая используется для итерации по <последовательности>.На каждой итерации требуется следующее значение от до достижения конца последовательности.

Давайте рассмотрим несколько примеров цикла for, чтобы понять его использование.

Python — пример цикла

В следующем примере показано использование цикла for для перебора списка чисел. В теле цикла for мы вычисляем квадрат каждого числа, присутствующего в списке, и отображаем его.

 # Программа для печати квадратов всех чисел, присутствующих в списке

# Список целых чисел
числа = [1, 2, 4, 6, 11, 20]

# переменная для хранения квадрата каждого временного числа
sq = 0

# итерация по заданному списку
для val в числах:
    # вычисление квадрата каждого числа
    sq = val * val
    # отображение квадратов
    печать (кв.)
 

Выход:

 1
4
16
36
121
400 

Диапазон функций ()

В приведенном выше примере мы перебирали список с помощью цикла for.Однако мы также можем использовать функцию range () в цикле for для перебора чисел, определенных функцией range ().

диапазон (n) : генерирует набор целых чисел от 0 до (n-1).
Например:
диапазон (8) эквивалентен [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]

диапазон (старт, стоп) : генерирует набор целых чисел, начиная с start до stop-1 .
Например:
диапазон (5, 9) эквивалентен [5, 6, 7, 8]

диапазон (start, stop, step_size) : значение step_size по умолчанию равно 1, поэтому, когда мы не указали step_size, сгенерированные числа имеют разницу в 1.Однако, указав step_size, мы можем сгенерировать числа с разницей step_size.
Например:
диапазон (1, 10, 2) эквивалентен [1, 3, 5, 7, 9]

Давайте использовать функцию range () в цикле for:

Python для примера цикла с использованием функции range ()

Здесь мы используем функцию range () для вычисления и отображения суммы первых 5 натуральных чисел.

 # Программа для вывода суммы первых 5 натуральных чисел

# переменная для хранения суммы
сумма = 0

# перебираем натуральные числа с помощью range ()
для val в диапазоне (1, 6):
    # вычисление суммы
    сумма = сумма + значение

# отображение суммы первых 5 натуральных чисел
печать (сумма) 

Выход:

 15 

Для цикла с блоком else

В отличие от Java, в Python мы можем иметь дополнительный блок else, связанный с циклом.Блок «else» выполняется только после того, как цикл завершил все итерации. Возьмем пример:

 для val в диапазоне (5):
печать (val)
еще:
print («Цикл завершил выполнение»)
 

Выход:

 0
1
2
3
4
Цикл завершил выполнение 

Примечание: Блок else выполняется только после завершения цикла.

Вложенный цикл For в Python

Если цикл for присутствует внутри другого цикла for, он называется вложенным циклом for.Давайте возьмем пример вложенного цикла for.

 для num1 в диапазоне (3):
для num2 в диапазоне (10, 14):
print (число1, ",", число2)
 

Выход:

 0, 10
0, 11
0, 12
0, 13
1, 10
1, 11
1, 12
1, 13
2, 10
2, 11
2, 12
2, 13 

Python для цикла: полное руководство

Цикл for в Python выполняет итерацию по объекту, пока этот объект не будет завершен. Например, вы можете перебирать содержимое списка или строки.В цикле for используется синтаксис: для элемента в объекте, где «объект» — это итерация, по которой вы хотите выполнить итерацию.

Найдите свой учебный лагерь Match