一、循環(huán)函數(shù)

1、for循環(huán)

for循環(huán)需要預(yù)先設(shè)定好循環(huán)的次數(shù)(n)，然后執(zhí)行隸屬于for的語(yǔ)句n次。

基本構(gòu)造是

for 元素 in 序列: 
    statement

舉例來(lái)說(shuō)，我們編輯一個(gè)叫forDemo.py的文件

for a in [3,4.4,'life']:
    print a

這個(gè)循環(huán)就是每次從表[3,4.4,'life'] 中取出一個(gè)元素（回憶：表是一種序列），然后將這個(gè)元素賦值給a，之后執(zhí)行隸屬于for的操作(print)。

介紹一個(gè)新的Python函數(shù)range()，來(lái)幫助你建立表。

idx = range(5)
print idx

可以看到idx是[0,1,2,3,4]

這個(gè)函數(shù)的功能是新建一個(gè)表。這個(gè)表的元素都是整數(shù)，從0開始，下一個(gè)元素比前一個(gè)大1， 直到函數(shù)中所寫的上限 （不包括該上限本身）

(關(guān)于range()，還有豐富用法，有興趣可以查閱， Python 3中， range()用法有變化，見評(píng)論區(qū))

舉例：

for a in range(10):
    print a**2
 

2、while循環(huán)

while的用法是

while 條件:
    statement

while會(huì)不停地循環(huán)執(zhí)行隸屬于它的語(yǔ)句，直到條件為假(False)

舉例：

while i  10:
    print i
    i = i + 1
 

3、中斷循環(huán)

continue ：在循環(huán)的某一次執(zhí)行中，如果遇到continue, 那么跳過(guò)這一次執(zhí)行，進(jìn)行下一次的操作

break  ：停止執(zhí)行整個(gè)循環(huán)

for i in range(10):
    if i == 2: 
        continue
    print i
 

當(dāng)循環(huán)執(zhí)行到i = 2的時(shí)候，if條件成立，觸發(fā)continue, 跳過(guò)本次執(zhí)行(不執(zhí)行print)，繼續(xù)進(jìn)行下一次執(zhí)行(i = 3)。

for i in range(10):
    if i == 2:        
        break
    print i

當(dāng)循環(huán)執(zhí)行到i = 2的時(shí)候，if條件成立，觸發(fā)break, 整個(gè)循環(huán)停止。

二、循環(huán)設(shè)計(jì)

1、range()

在Python中，for循環(huán)后的in跟隨一個(gè)序列的話，循環(huán)每次使用的序列元素，而不是序列的下標(biāo)。

之前我們已經(jīng)使用過(guò)range()來(lái)控制for循環(huán)?，F(xiàn)在，我們繼續(xù)開發(fā)range的功能，以實(shí)現(xiàn)下標(biāo)對(duì)循環(huán)的控制：

S = 'abcdefghijk'
for i in range(0,len(S),2):
    print S[i]

在該例子中，我們利用len()函數(shù)和range()函數(shù)，用i作為S序列的下標(biāo)來(lái)控制循環(huán)。在range函數(shù)中，分別定義上限，下限和每次循環(huán)的步長(zhǎng)。這就和C語(yǔ)言中的for循環(huán)相類似了。

2、enumerate()

利用enumerate()函數(shù)，可以在每次循環(huán)中同時(shí)得到下標(biāo)和元素：

S = 'abcdefghijk'
for (index,char) in enumerate(S):
    print index
    print char

實(shí)際上，enumerate()在每次循環(huán)中，返回的是一個(gè)包含兩個(gè)元素的定值表(tuple)，兩個(gè)元素分別賦予index和char

3、zip()

如果你多個(gè)等長(zhǎng)的序列，然后想要每次循環(huán)時(shí)從各個(gè)序列分別取出一個(gè)元素，可以利用zip()方便地實(shí)現(xiàn)：

ta = [1,2,3]
tb = [9,8,7]
tc = ['a','b','c']
for (a,b,c) in zip(ta,tb,tc):
    print(a,b,c)

每次循環(huán)時(shí)，從各個(gè)序列分別從左到右取出一個(gè)元素，合并成一個(gè)tuple，然后tuple的元素賦予給a,b,c

zip()函數(shù)的功能，就是從多個(gè)列表中，依次各取出一個(gè)元素。每次取出的(來(lái)自不同列表的)元素合成一個(gè)元組，合并成的元組放入zip()返回的列表中。zip()函數(shù)起到了聚合列表的功能。

我們可以分解聚合后的列表，如下:

ta = [1,2,3]
tb = [9,8,7]

# cluster
zipped = zip(ta,tb)
print(zipped)

# decompose
na, nb = zip(*zipped)
print(na, nb)

三、循環(huán)對(duì)象

這一講的主要目的是為了大家在讀Python程序的時(shí)候?qū)ρh(huán)對(duì)象有一個(gè)基本概念。

循環(huán)對(duì)象的并不是隨著Python的誕生就存在的，但它的發(fā)展迅速，特別是Python 3x的時(shí)代，循環(huán)對(duì)象正在成為循環(huán)的標(biāo)準(zhǔn)形式。

1、什么是循環(huán)對(duì)象

循環(huán)對(duì)象是這樣一個(gè)對(duì)象，它包含有一個(gè)next()方法(__next__()方法，在python 3x中)， 這個(gè)方法的目的是進(jìn)行到下一個(gè)結(jié)果，而在結(jié)束一系列結(jié)果之后，舉出StopIteration錯(cuò)誤。

當(dāng)一個(gè)循環(huán)結(jié)構(gòu)（比如for）調(diào)用循環(huán)對(duì)象時(shí)，它就會(huì)每次循環(huán)的時(shí)候調(diào)用next()方法，直到StopIteration出現(xiàn)，for循環(huán)接收到，就知道循環(huán)已經(jīng)結(jié)束，停止調(diào)用next()。

假設(shè)我們有一個(gè)test.txt的文件:

1234
abcd
efg

我們運(yùn)行一下python命令行：

>>>f = open('test.txt')

>>>f.next()

>>>f.next()

...

不斷輸入f.next()，直到最后出現(xiàn)StopIteration

open()返回的實(shí)際上是一個(gè)循環(huán)對(duì)象，包含有next()方法。而該next()方法每次返回的就是新的一行的內(nèi)容，到達(dá)文件結(jié)尾時(shí)舉出StopIteration。這樣，我們相當(dāng)于手工進(jìn)行了循環(huán)。

自動(dòng)進(jìn)行的話，就如下：

for line in open('test.txt'):
    print line

在這里，for結(jié)構(gòu)自動(dòng)調(diào)用next()方法，將該方法的返回值賦予給line。循環(huán)知道出現(xiàn)StopIteration的時(shí)候結(jié)束。

相對(duì)于序列，用循環(huán)對(duì)象的好處在于：不用在循環(huán)還沒有開始的時(shí)候，就生成好要使用的元素。所使用的元素可以在循環(huán)過(guò)程中逐次生成。這樣，節(jié)省了空間，提高了效率，編程更靈活。

2、迭代器

從技術(shù)上來(lái)說(shuō)，循環(huán)對(duì)象和for循環(huán)調(diào)用之間還有一個(gè)中間層，就是要將循環(huán)對(duì)象轉(zhuǎn)換成迭代器(iterator)。這一轉(zhuǎn)換是通過(guò)使用iter()函數(shù)實(shí)現(xiàn)的。但從邏輯層面上，常常可以忽略這一層，所以循環(huán)對(duì)象和迭代器常常相互指代對(duì)方。 

3、生成器

生成器(generator)的主要目的是構(gòu)成一個(gè)用戶自定義的循環(huán)對(duì)象。

生成器的編寫方法和函數(shù)定義類似，只是在return的地方改為yield。生成器中可以有多個(gè)yield。當(dāng)生成器遇到一個(gè)yield時(shí)，會(huì)暫停運(yùn)行生成器，返回yield后面的值。當(dāng)再次調(diào)用生成器的時(shí)候，會(huì)從剛才暫停的地方繼續(xù)運(yùn)行，直到下一個(gè)yield。生成器自身又構(gòu)成一個(gè)循環(huán)器，每次循環(huán)使用一個(gè)yield返回的值。

下面是一個(gè)生成器:

def gen():
    a = 100
    yield a
    a = a*8
    yield a
    yield 1000

該生成器共有三個(gè)yield， 如果用作循環(huán)器時(shí)，會(huì)進(jìn)行三次循環(huán)。

for i in gen():
    print i
 

再考慮如下一個(gè)生成器:

def gen():
    for i in range(4):
        yield i

它又可以寫成生成器表達(dá)式(Generator Expression):

G = (x for x in range(4))

生成器表達(dá)式是生成器的一種簡(jiǎn)便的編寫方式。讀者可進(jìn)一步查閱。

4、表推導(dǎo)

表推導(dǎo)(list comprehension)是快速生成表的方法。它的語(yǔ)法簡(jiǎn)單，很有實(shí)用價(jià)值。

 假設(shè)我們生成表L：

L = []
for x in range(10):
    L.append(x**2)

以上產(chǎn)生了表L，但實(shí)際上有快捷的寫法，也就是表推導(dǎo)的方式:

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

這與生成器表達(dá)式類似，只不過(guò)用的是中括號(hào)。

（表推導(dǎo)的機(jī)制實(shí)際上是利用循環(huán)對(duì)象，有興趣可以查閱。）

到此這篇關(guān)于Python 循環(huán)函數(shù)詳細(xì)介紹的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python 循環(huán)函數(shù)內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！