Циклы for python: Интерактивный учебник языка Python

что это такое, как работает, примеры

Для выполнения повторяющихся, однотипных операций в программировании используются циклы. В Python таких циклов два:

• for – счетный цикл, повторяется определенное количество раз;
• while – условный цикл, повторяется до выполнения определенного условия.

В этой статье мы разберем цикл for, а в следующей – while.

Назначение цикла for в Python

Цикл for используется в двух случаях:

• Если нужно выполнить одну операцию (или набор из нескольких различных действий) определенное количество раз.
• Если необходимо провести итерацию (перебор) элементов коллекции – списка, строки, словаря, кортежа, множества – одновременно выполняя какие-либо операции с этими элементами.

В любом из этих случаев цикл for может быть:

• простым – состоящим из одного for-цикла;
• вложенным – состоящим из двух и более for-циклов.

Кроме того, цикл может содержать:

• простые и многоуровневые условия if… elif… else;
• оператор break для прерывания и continue для перехода к следующей итерации.

Каждый из этих вариантов мы рассмотрим ниже.

Структура простого цикла Python for

Простой цикл for выглядит так:

for название_переменной in range(число_повторений):
    тело цикла

    

Простейший пример такого цикла:

>>> for i in range(5):
    print('Python')
    
Python
Python
Python
Python
Python

    

Другой пример простого цикла – перебор элементов какой-либо коллекции:

for название_переменной in название_коллекции:
    тело цикла

    

Код и результат работы подобного цикла выглядят так:

>>> for i in 'Python':
    print(i)
    
P
y
t
h
o
n

    

Первая строка, открывающая цикл for, завершается двоеточием:. Такие двоеточия используются во многих конструкциях Python, не только в for, и каждый раз, обнаруживая :, интерпретатор будет ожидать индентацию (отступ) на следующей строке. Отступы в Python разделяют код на логические блоки (в других языках такое разделение происходит с помощью иных знаков – фигурных скобок, точки с запятой). В соответствии с руководством PEP8, отступ может состоять либо из

4 пробелов, либо из одного символа табуляции Tab. Индентация пробелами – предпочтительна, табами – допустима. Однако недопустимо смешивать пробелы и табуляцию – это сразу же приведет к ошибке:

TabError: inconsistent use of tabs and spaces in indentation
    

Недостаток или избыток пробелов также приводят к ошибке, поскольку не дают интерпретатору определить, к какому именно логическому блоку относится фрагмент кода:

IndentationError: unindent does not match any outer indentation level
    

Структура вложенного цикла for

Любой цикл for может включать в себя другой for-цикл (или даже несколько):

lst1 = ['1', '2', '3', '4', '5']
lst2 = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']
for i in lst1:
    for j in lst2:
        print(i + j)

    

Во время выполнения вложенного цикла Python сначала перебирает все элементы внутреннего цикла, а затем переходит к следующему элементу внешнего цикла:

1a
1b
1c
1d
1e
2a
2b
2c
2d
2e
3a
3b
3c
3d
3e
4a
4b
4c
4d
4e
5a
5b
5c
5d
5e

    

Структура цикла for с условием

Для проверки соответствия переменных (элементов) каким-либо условиям в Python используется конструкция вида if… elif… else…:

age = int(input('Сколько тебе лет? '))
if age < 7:
    print('В какой детсад ходишь?')
elif 7 <= age <= 18:
    print('В какой школе учишься?')
elif 18 <= age <= 23:
        print('Учишься в ВУЗе?')
elif 60 <= age < 90 :
        print('Уже не работаешь?')        
elif age > 90:
        print('Долгожитель!')
else:
    print('Где работаешь?')

    

Разумеется, при решении более простых задач условие может выглядеть гораздо проще:

st = 'abracad5bra'
for i in st:
    if not i. а>б(о@р'
for i in st:
    if not i.isalpha():
        continue
    else:
        print(i)

    

Этот код пропускает все символы, которые не являются буквами. Результат:

м
у
т
а
б
о
р

    

Ввод и вывод данных с помощью цикла for в Питоне

Цикл for часто используют для ввода данных. Например, так можно ввести вложенный список (матрицу) из n строк:

n = int(input())
lst = []
for i in range(n):
    lst.append(list(map(int, input().split())))

    

А так матрицу можно вывести:

# 1-й способ вывода
for i in lst:
    print(*i)
# 2-й способ вывода
for i in range(len(lst)):
    for j in range(len(lst)):
        print(lst[i][j], end=' ')
    print()
print() 
    

Результат вывода матрицы из 5 строк:

1 2 3 4 7
7 8 3 9 0
1 3 9 5 3
2 7 4 9 2
1 9 0 4 5

    

Особенности цикла for в Python

1. В цикле for может быть более одной переменной. Например, так можно вывести на экран элементы словаря:

>>> my_dict = {'цвет': 'красный', 'артикул': 'ABC123', 'цена': 650}
>>> for k, v in my_dict.items():
	print(f'{k} - {v}')
	
цвет - красный
артикул - ABC123
цена - 650

    

2. Если переменная не используется в теле цикла, вместо названия можно указывать символ подчеркивания _ :

>>> mydict = {}
>>> for _ in range(int(input())):
	k, v = input().split(': ')
	mydict[k.capitalize()] = v.title()
	
3
жанр: ужасы, триллер
название: "мизери"
автор: стивен кинг
>>> print(mydict)
{'Жанр': 'Ужасы, Триллер', 'Название': '"Мизери"', 'Автор': 'Стивен Кинг'}

    

3. В цикле for можно использовать дополнительные параметры функции range() – старт и шаг:

>>> for i in range(1, 12, 2):
	print('*' * i)
	
*
***
*****
*******
*********
***********

    

4. Для проверки множества условий в цикле for очень удобно использовать словарь:

ops = {'-':'a - b', '+':'a + b', '*': 'a * b', '/':'a / b'}
a, b = int(input('Введите значение a: ')), int(input('Введите значение b: '))
op = input('Введите знак операции: ')
if op in ops.keys():
    print(eval(ops[op]))
else:
    print('Поддерживаются операции +, -, * и /')

    

Без словаря код выглядел бы так:

a, b = int(input('Введите значение a: ')), int(input('Введите значение b: '))
op = input('Введите знак операции: ')
if op == '-':
    print(a - b)
elif op == '+':
    print(a + b)
elif op == '/':
    print(a / b)
elif op == '*':
    print(a * b)  
else:
    print('Поддерживаются операции +, -, * и /')

    

5. Несмотря на то, что во многих случаях цикл for – простой, вложенный, с условиями – можно заменить генератором или списковым включением, обычный цикл читается легче – сравните эти примеры:

Генератор:

my_dict = {s[0].  lower(): s[1] for s in (input().split(': ') for _ in range(int(input())))}
    

Обычный цикл for:

for _ in range(int(input())):
    k, v = input().split(': ')
    my_dict[k.lower()] = v

    

Кроме того, решение многих задач с помощью циклов выглядит более понятным и интуитивным – сравните цикл и генератор для вычисления ряда Фибоначчи:

Цикл + кортежи:

f1, f2 = 1, 1
for i in range(int(input())):
    print(f1)
    f1, f2 = f2, f1 + f2

    

Генератор Фибоначчи:

fib = [1, 1]
calc = [fib.append(fib[i - 1] + fib[i - 2]) for i in range(2, int(input()))]
print(*fib)

    

6. Вложенные циклы делают код для ввода и вывода матриц (вложенных списков) довольно объемным.

Предположим, что нужно написать программу для ввода и вывода матрицы n x m. При n = 4 и m = 3 результат вывода выглядит так:

2 5 6
1 7 8
9 0 3
4 7 5

    

Сравним код ввода и вывода, написанный с применением вложенных циклов и код, реализованный с помощью генератора:

Вложенные циклы:

n, m = int(input()), int(input())
matrix = []
for i in range(n):
    matrix.append([])
    for j in range(m):
        temp = input()
        matrix[i].append(temp)
for i in range(n):
    for j in range(m):
        print(matrix[i][j], end=' ')
    print()

    

Генератор:

n, m = int(input()), int(input())
matrix = [[input() for word in range(m)] for _ in range(n)]
[print(*i) for i in matrix]

    

7. Хотя генераторы и списковые включения являются, по сути, сжатой формой записи цикла, в синтаксисе циклов и генераторов есть различия. Например, в генераторax и списковыx включениях, в отличие от циклов, не используются операторы break и continue – вместо этого условие формулируется по-другому:

Цикл:

st = input()
sp = []
for i in st:
    if i.isalpha():
        sp.append(i)
    else:
        continue
print(sp)

    

Генератор:

sp2 = [i for i in st if i.isalpha()]
print(sp2)

    

8. Для параллельной итерации вместо вложенного цикла удобнее использовать простой for вместе с функцией zip():

>>> list1 = ['а', 'б', 'в', 'г', 'д']
>>> list2 = [1, 2, 3, 4, 5]
>>> for i, j in zip(list1, list2):
        print(i + str(j))
а1
б2
в3
г4
д5 

    

Другой способ параллельной итерации – использование индекса одного из списков. Для обращения к индексам в range() включают функцию len():

>>> lst1 = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']
>>> lst2 = [11, 12, 13, 14, 15]
>>> for i in range(len(lst1)):
	print(lst1[i], lst2[i])
	
a 11
b 12
c 13
d 14
e 15

    

9. Для работы с индексами в цикле часто используется функция enumerate():

>>> my_list = ['хард-рок', 'хэви-метал', 'хип-хоп', 'рэп', 'панк-рок']
>>> for i, j in enumerate(my_list):
	print(i, j)
	
0 хард-рок
1 хэви-метал
2 хип-хоп
3 рэп
4 панк-рок

    

10. При решении задач в циклах часто используют счетчики. Так, например, можно подсчитать количество отрицательных чисел:

lst = [5, 6, -3, 1, 12, -2, -7, 8, 3, 2]
k = 0
for i in lst:
    if i < 0:
        k += 1
print(f'Количество отрицательных чисел: {k}')  

    

Результат:

Количество отрицательных чисел: 3
    

Практика

Задание 1

Напишите программу, которая получает от пользователя число n и выводит n строк с результатом умножения чисел от 1 до n на символ *.

Пример ввода:

7
    

Вывод:

Умножаю * на 1: *
Умножаю * на 2: **
Умножаю * на 3: ***
Умножаю * на 4: ****
Умножаю * на 5: *****
Умножаю * на 6: ******
Умножаю * на 7: *******

    

Решение:

n = int(input())
for i in range(1, n + 1):
    print(f"Умножаю * на {i}: {'*' * i}")

    

Задание 2

Напишите программу, которая получает от пользователя строку целых чисел, и выводит:

• Количество положительных чисел.
• Произведение всех отрицательных чисел.
• Минимальное и максимальное числа без использования функций min() и max().

Пример ввода:

3 -5 2 4 12 7 3 4 6 9 25 -50 12 35 2 11
    

Вывод:

Количество положительных чисел: 14
Произведение отрицательных чисел: 250
Минимальное число: -50
Максимальное число: 35

    

Решение:

lst = map(int, input(). split())
pos = 0
neg_prod = 1
min_num = 0
max_num = 0
for i in lst:
    if i > 0:
        pos += 1
    elif i < 0:
        neg_prod *= i
    if i < min_num:
        min_num = i
    elif i > max_num:
        max_num = i
print(f'Количество положительных чисел: {pos}')
print(f'Произведение отрицательных чисел: {neg_prod}')
print(f'Минимальное число: {min_num}')
print(f'Максимальное число: {max_num}')

    

Задание 3

Напишите программу, которая создает вложенный список из n строк, полученных от пользователя, и выводит сумму и произведение элементов каждого подсписка (без использования sum() и math.prod()).

Пример ввода:

6
4 5 6 7 8
2 1 3 9 8
6 4 3 2 6
9 7 6 3 2
1 4 5 7 2
7 3 2 1 6

    

Вывод:

Подсписок 0: сумма чисел = 30, произведение = 6720
Подсписок 1: сумма чисел = 53, произведение = 2903040
Подсписок 2: сумма чисел = 74, произведение = 2508226560
Подсписок 3: сумма чисел = 101, произведение = 5688657838080
Подсписок 4: сумма чисел = 120, произведение = 1592824194662400
Подсписок 5: сумма чисел = 139, произведение = 401391697054924800

    

Решение:

n = int(input())
lst = []
for i in range(n):
    lst. append(list(map(int, input().split())))
summa = 0
prod = 1
for i, j in enumerate(lst):
    for num in j:
        summa += num
        prod *= num        
    print(f'Подсписок {i}: сумма чисел = {summa}, произведение = {prod}')

    

Задание 4

Напишите программу, которая получает от пользователя строку текста и число n, а затем выводит вложенный список, в котором n последовательных элементов принадлежат разным подспискам.

Пример ввода:

абвгдеёжзийклмнопрстуфхцчшщъыьэюя
9

    

Вывод:

[['а', 'и', 'с', 'ъ'], ['б', 'й', 'т', 'ы'], ['в', 'к', 'у', 'ь'], ['г', 'л', 'ф', 'э'], ['д', 'м', 'х', 'ю'], ['е', 'н', 'ц', 'я'], ['ё', 'о', 'ч'], ['ж', 'п', 'ш'], ['з', 'р', 'щ']]
    

Решение:

st = list(input())
n = int(input())
result = []
for i in range(n):
    result. append(st[i::n])
print(result)

    

Задание 5

Напишите программу для транспонирования квадратной матрицы.

Пример ввода:

5
1 4 7 8 9
3 5 6 1 0
8 2 4 7 2
8 1 0 3 6
5 4 9 1 2

    

Вывод:

1 3 8 8 5
4 5 2 1 4
7 6 4 0 9
8 1 7 3 1
9 0 2 6 2

    

Решение:

n = int(input())
matrix = [input().split() for _ in range(n)]
for i in range(n):
    for j in range(i, n):
        matrix[i][j], matrix[j][i] = matrix[j][i], matrix[i][j]
for i in matrix:
    print(*i)  

    

Задание 6

Напишите программу, которая выводит на экран снежинку размера n x n. Элементы снежинки состоят из символов *, фон – из точек.

Пример ввода:

15
    

Вывод:

* .  . . . . . * . . . . . . *
. * . . . . . * . . . . . * .
. . * . . . . * . . . . * . .
. . . * . . . * . . . * . . .
. . . . * . . * . . * . . . .
. . . . . * . * . * . . . . .
. . . . . . * * * . . . . . .
* * * * * * * * * * * * * * *
. . . . . . * * * . . . . . .
. . . . . * . * . * . . . . .
. . . . * . . * . . * . . . .
. . . * . . . * . . . * . . .
. . * . . . . * . . . . * . .
. * . . . . . * . . . . . * .
* . . . . . . * . . . . . . *

    

Решение:

n = int(input())
snowflake = [['.'] * n for _ in range(n)]
for i in range(n):
    for j in range(n):
        if i == n // 2 or j == n // 2:
            snowflake[i][j] = '*'
        elif i == j or i + j + 1 == n:
            snowflake[i][j] = '*'
            
for line in snowflake:
    print(*line)  
    

Задание 7

Напишите программу, которая:

• создает квадратную матрицу из полученных на вход строк;
• проверяет, является ли матрица симметричной относительно побочной диагонали;
• выводит Да или Нет в зависимости от результата.

Пример ввода:

4
1 2 3 1
2 2 2 3
3 3 2 2
4 3 2 1

    

Вывод:

Да
    

Решение:

n = int(input())
matrix = []
for _ in range(n):
    matrix.append(list(map(int, input().split())))
ans = 'Да'
for i in range(n - 1):
    for j in range(n - i - 1):
        if matrix[i][j] != matrix[n - j - 1][n - i - 1]:
            ans = 'Нет'
            break
    if ans == 'Нет':
        break
print(ans)

    

Задание 8

Напишите программу, которая получает от пользователя число 1 <= n <= 9, и выводит таблицу умножения для всех чисел от 1 до n.

Пример ввода:

5
    

Вывод:

1 * 1 = 1
1 * 2 = 2
1 * 3 = 3
1 * 4 = 4
1 * 5 = 5
1 * 6 = 6
1 * 7 = 7
1 * 8 = 8
1 * 9 = 9
 
2 * 1 = 2
2 * 2 = 4
2 * 3 = 6
2 * 4 = 8
2 * 5 = 10
2 * 6 = 12
2 * 7 = 14
2 * 8 = 16
2 * 9 = 18
 
3 * 1 = 3
3 * 2 = 6
3 * 3 = 9
3 * 4 = 12
3 * 5 = 15
3 * 6 = 18
3 * 7 = 21
3 * 8 = 24
3 * 9 = 27
 
4 * 1 = 4
4 * 2 = 8
4 * 3 = 12
4 * 4 = 16
4 * 5 = 20
4 * 6 = 24
4 * 7 = 28
4 * 8 = 32
4 * 9 = 36
 
5 * 1 = 5
5 * 2 = 10
5 * 3 = 15
5 * 4 = 20
5 * 5 = 25
5 * 6 = 30
5 * 7 = 35
5 * 8 = 40
5 * 9 = 45

    

Решение:

n = int(input())
for i in range(1, n + 1):
    for j in range(1, 10):
        print(i, '*', j, '=', i * j)
    print()

    

Задание 9

Напишите программу, которая получает на вход нечетное положительное число n, и выводит треугольник, указывающий вправо.

Пример ввода:

11
    

Вывод:

*
**
***
****
*****
******
*****
****
***
**
*

    

Решение:

n = int(input())
for i in range(1, n // 2 + 2):
    print('*' * i, sep='\n')
for i in range(n // 2, 0, -1):
    print('*' * i)

    

Задание 10

Напишите программу, которая:

• получает на вход x и y координаты n точек;
• подсчитывает количество точек в каждой из координатных четвертей.

Примечание: к четвертям не относят точки, лежащие непосредственно на координатных осях X и Y.

Пример ввода:

8
-4 1
3 6
7 -9
-1 -10
15 5
-12 15
11 17
-10 1

    

Вывод:

Первая четверть: 3
Вторая четверть: 3
Третья четверть: 1
Четвертая четверть: 1

    

Решение:

q_1, q_2, q_3, q_4 = 0, 0, 0, 0
for _ in range(int(input())):
    x, y = [int(i) for i in input(). split()]
    if int(x) > 0 and int(y) > 0:
        q_1 += 1
    elif int(x) < 0 and int(y) > 0:
        q_2 += 1
    elif int(x) < 0 and int(y) < 0:
        q_3 += 1
    elif int(x) > 0 and int(y) < 0: 
        q_4 += 1
print(f'Первая четверть: {q_1}', f'Вторая четверть: {q_2}', f'Третья четверть: {q_3}', f'Четвертая четверть: {q_4}', sep='\n')

    

Подведем итоги

Цикл for универсален – его можно использовать для ввода, обработки и вывода данных. Простые циклы удобнее заменять генераторами и списковыми включениями, но сложные лучше использовать в обычном, развернутом виде – это упрощает отладку и чтение кода.

В следующей статье будем изучать особенности цикла while.

Содержание самоучителя

1. Особенности, сферы применения, установка, онлайн IDE
2. Все, что нужно для изучения Python с нуля – книги, сайты, каналы и курсы
3. Типы данных: преобразование и базовые операции
4. Методы работы со строками
5. Методы работы со списками и списковыми включениями
6. Методы работы со словарями и генераторами словарей
7. Методы работы с кортежами
8. Методы работы со множествами
9. Особенности цикла for
10. Условный цикл while
    
11. Функции с позиционными и именованными аргументами
    

***

Больше полезных материалов вы найдете на нашем телеграм-канале «Библиотека питониста»

Интересно, перейти к каналу

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:

Python

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:

Python

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:

Python

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:

Python

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.

Python

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.

Python

a_dict = {1:»one», 2:»two», 3:»three»} keys = a_dict.keys() keys = sorted(keys) for key in keys: print(key)

1 2 3 4 5 6

a_dict = {1:»one», 2:»two», 3:»three»} keys = a_dict.keys()   keys = sorted(keys) for key in keys:     print(key)

Результат:

Python

1 2 3

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:

Python

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

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

Результат:

Python

0 2 4 6 8

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!

Python Форум Помощи

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!

Подписаться

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:

Python

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:

Python

while i < 10: print(i) if i == 5: break i += 1

1 2 3 4 5 6 7

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:

Python

i = 0 while i < 10: if i == 3: i += 1 continue print(i) if i == 5: break i += 1

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

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:

Python

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!»)

1 2 3 4 5 6 7 8 9

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.

Vasile Buldumac

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»

циклов Python — Javatpoint

следующий → ← предыдущая Следующие циклы доступны в Python для удовлетворения потребностей циклов. Python предлагает 3 варианта запуска циклов. Базовая функциональность всех методов одинакова, хотя синтаксис и количество времени, необходимое для проверки условия, различаются. Мы можем многократно запускать один оператор или набор операторов, используя команду цикла. В языке программирования Python доступны следующие типы циклов. Серийный номер Название петли Тип петли и описание 1 Пока цикл Повторяет оператор или группу операторов, пока заданное условие имеет значение TRUE. Он проверяет условие перед выполнением тела цикла. 2 Для петли Этот тип цикла выполняет блок кода несколько раз и сокращает код, управляющий переменной цикла. 3 Вложенные циклы Мы можем повторять цикл внутри другого цикла. Операторы управления циклом Операторы, используемые для управления циклами и изменения хода итерации, называются управляющими операторами. Все объекты, созданные в локальной области цикла, удаляются после завершения выполнения. Python предоставляет следующие операторы управления. Мы обсудим их позже подробно. Давайте быстро пробежимся по определениям этих операторов управления циклом. Серийный номер Имя оператора управления Описание 1 Заявление о перерыве Эта команда завершает выполнение цикла и передает управление программой оператору, следующему за циклом. 2 Оператор продолжения Эта команда пропускает текущую итерацию цикла. Операторы, следующие за оператором continue, не выполняются, как только интерпретатор Python достигает оператора continue. 3 Заявление о пропуске Оператор pass используется, когда оператор синтаксически необходим, но код не должен выполняться. Цикл for Цикл for в Python предназначен для многократного выполнения блока кода при итерации по списку, кортежу, словарю или другим итерируемым объектам Python. Процесс обхода последовательности известен как итерация. Синтаксис цикла for для значения последовательно: {блок кода} В этом случае значение переменной используется для хранения значения каждого элемента, присутствующего в последовательности, до начала итерации, пока эта конкретная итерация не будет завершена. Цикл повторяется до тех пор, пока не будет достигнут последний элемент последовательности. Код # Программа на Python, показывающая, как работает цикл for # Создание последовательности, представляющей собой набор чисел числа = [4, 2, 6, 7, 3, 5, 8, 10, 6, 1, 9, 2] # переменная для хранения квадрата числа квадрат = 0 # Создание пустого списка квадраты = [] # Создание цикла for для значения в цифрах: квадрат = значение ** 2 Squares. append(квадрат) print(«Список квадратов есть», квадраты) Вывод: Список квадратов [16, 4, 36, 49, 9, 25, 64, 100, 36, 1, 81, 4] Использование оператора else с циклом for Как уже было сказано, цикл for выполняет блок кода до тех пор, пока не будет достигнут элемент последовательности. Оператор записывается сразу после выполнения цикла for после завершения цикла for. Оператор else вступает в действие, только если выполнение завершено. Он не будет выполнен, если мы выйдем из цикла или возникнет ошибка. Вот код для лучшего понимания операторов if-else. Код # Программа на Python, показывающая, как работают операторы if-else строка = «цикл Python» # Запуск цикла для s в строке: # задаем условие в блоке if если с == «о»: print(«Если блокировать») # если условие не выполнено, то иначе будет выполнен блок еще: печать(и) Вывод: Р у т час Если блок н л Если блок Если блок п Теперь аналогично, используя else с циклом for. Синтаксис: для значения последовательно: # выполняет операторы до тех пор, пока последовательности не будут исчерпаны еще: # выполняет эти операторы после завершения цикла for Код # Программа на Python, показывающая, как использовать оператор else с циклом for # Создание последовательности кортеж_ = (3, 4, 6, 8, 9, 2, 3, 8, 9, 7) # Запуск цикла для значения в tuple_: если значение % 2 != 0: печать (значение) # предоставление оператора else еще: print(«Это нечетные числа, присутствующие в кортеже») Вывод: 3 9 3 9 7 Это нечетные числа, присутствующие в кортеже Функция range() С помощью функции range() мы можем получить серию чисел. range(10) будет давать значения от 0 до 9. (10 номеров). Мы можем указать конкретные значения начального, конечного и размера шага в диапазоне способов (начало, останов, размер шага). Если размер шага не указан, по умолчанию он равен 1. Поскольку он не создает каждое значение, которое он «содержит», после того, как мы его создадим, объект диапазона можно охарактеризовать как «медленный». Он предоставляет действия in, len и __getitem__, но не является итератором. Следующий пример пояснит это. Код # Программа на Python для демонстрации работы функции range() печать (диапазон (15)) распечатать (список (диапазон (15))) распечатать (список (диапазон (4, 9))) распечатать (список (диапазон (5, 25, 4))) Вывод: диапазон (0, 15) [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14] [4, 5, 6, 7, 8] [5, 9, 13, 17, 21] Чтобы перебрать последовательность элементов, мы можем применить метод range() в циклах for. Мы можем использовать индексацию для перебора заданной последовательности, комбинируя ее с функцией len() итерируемого объекта. Вот иллюстрация. Код # Программа на Python для перебора последовательности с помощью индексации tuple_ = («Python», «Циклы», «Последовательность», «Условие», «Диапазон») # перебор tuple_ с помощью функции range() для итератора в диапазоне (len (tuple_)): печать (кортеж_[итератор].upper()) Вывод: ПИТОН ПЕТЛИ ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТЬ СОСТОЯНИЕ ДИАПАЗОН Пока Цикл Циклы While используются в Python для повторения до тех пор, пока не будет выполнено указанное условие. Однако инструкция в программе, которая следует за циклом while, выполняется, как только условие становится ложным. Синтаксис цикла while: в то время как : {блок кода} Все операторы кодирования, следующие за структурной командой, определяют кодовый блок. Эти операторы предназначены для одинакового количества пробелов. Python группирует операторы вместе с отступом. Код # Программа на Python, показывающая, как использовать цикл while счетчик = 0 # Запуск цикла пока счетчик Выход: Петли Python Петли Python Петли Python Петли Python Использование оператора else с циклами while Как обсуждалось ранее в разделе цикла for, мы также можем использовать оператор else с циклом while. Он имеет тот же синтаксис. Код Программа #Python, показывающая, как использовать оператор else с циклом while счетчик = 0 # Повторяем цикл while пока (счетчик Вывод: Петли Python Петли Python Петли Python Петли Python Блок кода внутри оператора else Один оператор в то время как Блок Цикл можно объявить в одном операторе, как показано ниже. Это похоже на блок if-else, где мы можем записать блок кода в одну строку. Код # Программа на Python, показывающая, как написать один оператор во время цикла счетчик = 0 пока (счет Операторы управления циклом Теперь мы подробно обсудим операторы управления циклом. Мы увидим пример каждого управляющего оператора. Заявление о продолжении Возвращает управление в начало цикла. Код # Программа на Python, показывающая, как работает оператор continue # Запуск цикла для строки в «Python Loops»: если строка == «o» или строка == «p» или строка == «t»: Продолжить print(‘Текущее письмо:’, строка) Вывод: Текущая буква: P Текущая буква: у Текущая буква: h Текущая буква: n Текущее письмо: Текущая буква: Л Текущая буква: с Заявление о перерыве Останавливает выполнение цикла при достижении оператора break. Код # Программа на Python, показывающая, как работает оператор break # Запуск цикла для строки в «Python Loops»: если строка == ‘L’: сломать print(‘Текущее письмо:’, строка) Вывод: Текущая буква: P Текущая буква: у Текущая буква: т Текущая буква: h Текущее письмо: о Текущая буква: n Текущее письмо: Заявление о пропуске Операторы Pass используются для создания пустых циклов. Оператор Pass также используется для классов, функций и пустых управляющих операторов. Код # Программа на Python, показывающая, как работает оператор pass для строки в «Python Loops»: проходят print(‘Последняя буква:’, строка) Вывод: Последняя буква: с Следующая темаPython For Loop ← предыдущая следующий →

Как исключить циклы из кода Python | by Youssef Hosni

Хотя использование циклов при написании кода Python не обязательно является плохим шаблоном проектирования, использование посторонних циклов может быть неэффективным и дорогостоящим. Давайте рассмотрим некоторые инструменты, которые могут помочь нам избавиться от необходимости использовать циклы в нашем коде. Python поставляется с несколькими шаблонами циклов, которые можно использовать, когда мы хотим выполнить итерацию по содержимому объекта:

• Циклы for перебирают элементы последовательности по частям.
• Циклы While выполняют цикл повторно, пока выполняется некоторое логическое условие.
• Вложенные циклы используют несколько циклов один внутри другого.

Хотя все эти шаблоны циклов поддерживаются Python, мы должны быть осторожны при их использовании. Поскольку большинство циклов оцениваются по частям, они часто являются неэффективными решениями.

При написании эффективного кода мы должны максимально избегать циклов. Устранение циклов обычно приводит к уменьшению количества строк кода, которые легче интерпретировать. Одна из идиом питонического кода заключается в том, что «9Плоский 0026 лучше, чем вложенный ». Стремление устранить циклы в нашем коде поможет нам следовать этой идиоме. В этой статье мы обсудим и изучим несколько простых способов избавиться от циклов или, по крайней мере, написать их лучше и эффективнее.

Фото Priscilla Du Preez на Unsplash

1. Git Избавьтесь от петель
   1.1. Устранение циклов с помощью понимания списка, функции отображения и инструментов itertools
   1.2. Устранение циклов с помощью NumPy
2. Улучшение написания циклов
   2.1. Перемещение вычислений над циклом
   2.2. Целостные преобразования

Вы можете найти данные и код, используемые в этой статье, в этом репозитории GitHub:

GitHub — youssefHosni/Advanced-Python-Programming-Tutorials-

Вы не можете выполнить это действие в настоящее время . Вы вошли в другую вкладку или окно. Вы вышли из системы на другой вкладке или…

github.com

1.1. Устранение циклов с помощью понимания списков, функции карты и инструментов itertools

Предположим, у нас есть список списков, называемый poke_stats, который содержит статистические значения для каждого покемона. Каждая строка соответствует покемону, а каждый столбец соответствует конкретному статистическому значению покемона. Здесь столбцы представляют очки здоровья, атаку, защиту и скорость покемона. Мы хотим сделать простую сумму каждой из этих строк, чтобы собрать общую статистику для каждого покемона. Если бы мы использовали цикл для вычисления сумм строк, нам пришлось бы перебирать каждую строку и добавлять сумму строки в итоговый список. Мы можем выполнить ту же задачу с помощью меньшего количества строк кода, используя понимание списка. Или мы могли бы использовать встроенную функцию карты, которую мы обсуждали ранее в моей предыдущей статье 9.0026 Напишите эффективный код Python для специалистов по данным: определение и измерение эффективности кода .

Во-первых, мы определим массив статистики:

Теперь мы пройдемся по элементам этого массива, используя цикл for, и напечатаем время:

Мы сделаем то же самое, но используя понимание списка:

Наконец, мы будет перебирать элементы с помощью функции карты :

Каждый из этих подходов вернет один и тот же список, но использование понимания списка или функции карты занимает одну строку кода и имеет более быстрое время выполнения.

В предыдущей статье мы также рассмотрели несколько встроенных модулей, которые могут помочь нам устранить циклы. Вместо использования вложенного цикла for мы можем использовать комбинации из модуля itertools для более чистого и эффективного решения.

1.2. Устранение циклов с помощью NumPy

Еще один эффективный метод устранения циклов — использование пакета NumPy. Предположим, у нас есть тот же набор статистики, что и в предыдущем примере, но он хранится в массиве NumPy, а не в списке списков.

Мы хотим получить среднее значение статистики для каждого покемона (или строки) в нашем массиве. Мы могли бы использовать цикл для перебора массива и сбора средних значений строк.

Но массивы NumPy позволяют нам выполнять вычисления сразу над целыми массивами. Здесь мы используем метод .mean и указываем ось, равную 1, для вычисления среднего значения для каждой строки (это означает, что мы вычисляем среднее значение по значениям столбца). Это устраняет необходимость в цикле и намного эффективнее.

Мы можем сравнить время обоих методов с кодом ниже:

При сравнении времени выполнения мы видим, что использование метода .mean для всего массива и указание оси значительно быстрее, чем использование цикла.

Мы уже говорили о том, что циклы могут быть дорогостоящими и неэффективными. Но иногда вы не можете устранить петлю. В этом разделе мы рассмотрим, как сделать циклы более эффективными, когда циклы неизбежны. Прежде чем углубиться, некоторые из циклов, которые мы обсудим, могут быть устранены с помощью методов, описанных в предыдущих уроках. В демонстрационных целях мы предположим, что показанные здесь варианты использования — это случаи, когда цикл неизбежен.

Лучший способ повысить эффективность цикла — проанализировать, что делается в цикле. Мы хотим быть уверены, что не делаем ненужной работы на каждой итерации. Если вычисление выполняется для каждой итерации цикла, но его значение не меняется с каждой итерацией, лучше всего перенести это вычисление за пределы (или выше) цикла. Если цикл преобразует типы данных при каждой итерации, вполне возможно, что это преобразование может быть выполнено вне (или ниже) цикла с использованием функции сопоставления. Все, что можно сделать один раз, должно быть перемещено за пределы цикла. Давайте рассмотрим несколько примеров.

2.1. Перемещение вычислений над циклом

У нас есть список имен покемонов и массив соответствующих значений атаки каждого покемона. Мы хотели бы напечатать имена каждого покемона со значением атаки, превышающим среднее значение всех значений атаки. Для этого мы будем использовать цикл, который перебирает каждого покемона и его значение атаки. Для каждой итерации общее среднее значение атаки рассчитывается путем нахождения среднего значения всех атак. Затем оценивается значение атаки каждого покемона, чтобы увидеть, превышает ли оно общее среднее значение.

Неэффективность этого цикла заключается в том, что переменная total_attack_avg создается при каждой итерации цикла. Но этот расчет не меняется между итерациями, поскольку это общее среднее значение. Нам нужно вычислить это значение только один раз. Перемещая это вычисление за пределы (или выше) цикла, мы вычисляем общее среднее значение атаки только один раз. Мы получаем тот же результат, но это более эффективный подход.

Сравним время выполнения обоих методов:

Мы видим, что удержание в цикле вычисления total_attack_avg занимает более 120 микросекунд.

2.2. Целостные преобразования

Еще один способ повысить эффективность циклов — использовать целостные преобразования вне (или ниже) цикла. В приведенном ниже примере у нас есть три списка из набора данных 720 Pokémon: список имен каждого покемона, список, соответствующий тому, имеет ли покемон легендарный статус, и список поколений каждого покемона.

Мы хотим объединить эти объекты, чтобы каждое имя, статус и поколение сохранялись в отдельном списке. Для этого мы будем использовать цикл, который перебирает выходные данные функции zip. Помните, zip возвращает набор кортежей, поэтому нам нужно преобразовать каждый кортеж в список, так как мы хотим создать список списков в качестве нашего вывода. Затем мы добавляем каждый отдельный poke_list в нашу выходную переменную poke_data. Распечатав результат, мы видим искомый список списков.

Давайте сначала определим данные, которые мы будем использовать:

Теперь давайте запустим цикл и преобразуем кортежи внутри цикла и посмотрим на время:

Однако преобразование каждого кортежа в список внутри цикла не очень эффективно . Вместо этого мы должны собрать все наши poke_tuples вместе и использовать функцию карты для преобразования каждого кортежа в список. Цикл больше не преобразует кортежи в списки при каждой итерации. Вместо этого мы переместили этот кортеж в список конверсий вне (или ниже) цикла. Таким образом, мы преобразуем все типы данных сразу (или целостно), а не на каждой итерации.

Среда выполнения показывает, что преобразование каждого кортежа в список вне цикла более эффективно.