While в питоне: Интерактивный учебник языка Python

Содержание

Цикл For в Python

Цикл for в Python предназначен для перебора элементов, находящихся в коллекции. Зачем нужно перебирать эти элементы? Разумеется, что сам по себе перебор элементов нам ничего не дает. С каждым элементом, последовательно должно выполняться одно и тоже действие, указанное в теле цикла for.

Итерация цикла for в Python

Например, у нас есть список чисел. На первом проходе берется первое число, затем второе, третье и так далее и распечатывается на экране. Один виток совершения однотипного действия (взяли число и распечатали) - называется итерацией.

Чтобы оценить полезность цикла for, представим, как бы мы справились, если бы не было циклов. Создадим список с целыми числами и присвоим его переменной num. Обратимся по индексу к каждому элементу списка и распечатаем их. На экране вывелись все значения из списка.

num = (5, 10, 15)
print(num[0])
print(num[1])
print(num[2])

5
10
15

Нетрудно догадаться, что если список будет состоять из ста чисел, то слово

print придется вводить 100 раз. В программировании такое расточительство не прокатит, иначе какой в нем смысл?

Создание цикла for по списку в Python

Решим ту же самую задачу (вывод элементов на экран), но с использованием цикла for. Цикл for будет сам брать элементы из списка, пока они не закончатся и делать с ними то, что указано в теле цикла.

num = (5, 10, 15) // 1
for elem in num: // 2
    print (elem) // 3

5
10
15

// 1 - создали список num
// 2 - запускаем цикл for для каждого элемента (elem) в списке num
// 3 - вывести на экран все элементы

Мы получили такой же результат как и в первом случае, но более рациональным способом. Когда элементы списка заканчиваются, цикл for прекращает работу.

Синтаксис цикла for

  • for - ключевое слово, с английского языка переводится как "для".
    Говоря простым языком - "Сделать для каждого элемента действие из тела цикла".
  • elem - произвольное название переменной в цикле. Переменная elem поочерёдно принимает на себя значение из списка для дальнейшего выполнения команды из тела цикла.
  • : - после двоеточия, с новой строки и с отступом в 4 пробела пишется тело цикла - какое-то действие.

Задача на цикл for


Условие задачи:

Посчитать сумму чисел в списке.

Решение:

a = (10, 20, 30)
summa = 0
for number in a:
    summa = summa + number
print (summa)

60 // вывод результата


Алгоритм решения задачи

Помимо переменной a со списком, объявляет ещё одну переменную summa с нулевым значением. При каждом новом прохождении цикла, обновляется результат сложения текущего значения из переменной summa со следующим элементом, пока мы не получим конечный результат.

Значение переменной summa, поменялось по ходу итерации, с 0 до 60.

summa = 0 + 10 // 10
    10 + 20 // 30
    30 + 30 // 60

Функция range() в Python

Что делать, если количество элементов в списке внушительное, глупо последовательно прописывать все числа один за другим. Необходимо более элегантное решение. В Python есть встроенная функция range(), которая может принимать один, два или три аргумента. Функция range() генерирует последовательность чисел в указанном диапазоне. Если мы пропишем range(0, 10), то сгенерируется последовательность 0,1,2,3,4,5,6,7,8,9. Обратите внимание, что числа генерируются от первого аргумента до второго, не включая последнего. Зададим диапазон чисел, от 5 до 11 и выведем список сгенерированных чисел. Мы вывели числа списка в указанном диапазоне, не включая второй аргумент.

for i in range(5, 11):
    print(i)
5
6
7
8
9
10

Цикл for и функция range() отлично выполняют свою работу, нам больше не нужно перечислять весь список. Кроме того, мы все так же можем обращаться к элементу по его индексу.

Вложенные циклы в Python

Цикл называется вложенным, если он располагается внутри другого цикла. С помощью вложенных циклов можно вывести на экран разные элементы, разное количество раз.

cars = ["mazda", "opel", "audi", "honda"]
for i in range(len(cars)): // 0, 1, 2, 3
    for h in range(i+1):
    print(cars[i])

mazda
opel
opel
audi
audi
audi
honda
honda
honda
honda


Как так получилось?

Функция range() у внешнего цикла последовательно выведет значение индексов от 0 до 4. На первой итерации цикла i = 0. Это значит, что переменная h вложенного цикла получит в диапазоне одно число и совершит одну итерацию. Поэтому название машины и индексом 0, выведется только один раз.

Вернемся во внешний цикл и на второй итерации i = 1, а в диапазоне h = 0, 1 уже находится два числа. Вложенный цикл for пройдется по двум числам в диапазоне и название opel, выведется на экран два раза. При каждом следующем проходе, количество последовательных элементов будет увеличиваться на единицу.

  • Создано 21.10.2019 10:29:40
  • Михаил Русаков

Копирование материалов разрешается только с указанием автора (Михаил Русаков) и индексируемой прямой ссылкой на сайт (http://myrusakov.ru)!

Добавляйтесь ко мне в друзья ВКонтакте: http://vk.com/myrusakov.
Если Вы хотите дать оценку мне и моей работе, то напишите её в моей группе: http://vk.com/rusakovmy.

Если Вы не хотите пропустить новые материалы на сайте,
то Вы можете подписаться на обновления: Подписаться на обновления

Если у Вас остались какие-либо вопросы, либо у Вас есть желание высказаться по поводу этой статьи, то Вы можете оставить свой комментарий внизу страницы.

Если Вам понравился сайт, то разместите ссылку на него (у себя на сайте, на форуме, в контакте):

Цикл while в Python

Назад в начало

Цикл while (“пока”) позволяет выполнить одну и ту же последовательность действий, пока проверяемое условие истинно. Условие записывается до тела цикла и проверяется до выполнения тела цикла. Как правило, цикл while используется, когда невозможно определить точное значение количества проходов исполнения цикла.

i = 0
while i 5:
    print(i)
    i += 1

# Вывод:
>>> 0
>>> 1
>>> 2
>>> 3
>>> 4

Цикл while и цикл for имеют схожую структуру, НО есть одно важное различие - цикл while может быть бесконечным.

i = 0
while True:
    print(i)
    i += 1

# Вывод:
>>> 0
>>> 1
>>> 2
>>> 3
>>> 4
# Это может продолжаться долго. ..

Код выше будет бесконечно печатать возрастаютщую последовательность чисел.

Цикл while можно сравнить с цикличным условным оператором.

text = 'Hello world'
i = 0
while i len(text):
    print(text[i])
    i += 1

# Вывод:
>>> H
>>> e
>>> l
>>> l
>>> o
>>>
>>> w
>>> o
>>> r
>>> l
>>> d

Код, приведенный выше, печатает строку посимвольно. Приведу пример аналогичного цикла for:

text = 'Hello world'

for i in text:
    print(i)

# Вывод:
>>> H
>>> e
>>> l
>>> l
>>> o
>>>
>>> w
>>> o
>>> r
>>> l
>>> d

Более того, я приведу даже два цикла for!

text = 'Hello world'
for i in range(len(text)):
    print(text[i])

Напомню, что отличие между двумя, приведенными выше примерами, в следующем: первый цикл проходит по элементам последовательности (в нашем случае строки), а второй — по ее индексам. Здесь также используется функция len(), которая позволяет узнать длину последовательности.

Вернемся к циклу while. Цикл while, как и цикл for, можно остановить с помощью специальной управлющей конструкции break.

j = 0

while True:
    if j == 3:
        print('Выход из цикла')
        break
    print(j)
    j += 1

# Вывод:
>>> 0
>>> 1
>>> 2
>>> Выход из цикла

Конструкция break прерывает цикл. Она очень похожа на обычное условие после ключевого слова while.

Так же есть еще одна управляющая конструкция - continue. С ее помощью мы можем не выпонять текущую итерацию (повторение) цикла и перейти сразу к следующему.

j = 0
while j 5:
    j += 1
    if j == 3:
        print('Пропускаем j == 3')
        continue
    print(j)

# Вывод:
>>> 1
>>> 2
>>> Пропускаем j == 3
>>> 4
>>> 5

Как и для цикла for, для цикла while мы можем записать конструкцию else.

from random import randint
j = 0
element = randint(0, 15)
while j 10:
    j += 1
    if j == element:
        print('Нашли element, он равен', element)
        break
else:
    print('Неудачная попытка')

Примеры решения задач

Возведение числа в степень с помощью цикла while

n = int(input()) # число
k = int(input()) # степень
i = 1 # текущая степень
result = 1
while i k:
    result *= n
    i += 1
print(result)

Сумма последовательности с помощью цикла while

n = int(input())
result = 0
i = 0
while i n:
    result += i

    i += 1
print(result)

Ввод последовательности чисел

i = 0
while True:
    n = input()
 &

Инструкции break, continue и else в циклах Python.

Поведение цикла, при использовании инструкций break, continue и else.

Заявление break, как и в C, прерывает выполнение блока for или while с выходом из него.

Операторы цикла могут иметь блок else, который выполняется, когда цикл заканчивается исчерпанием итерируемого объекта для for или когда условие становится ложным для while, но не тогда, когда цикл завершается оператором break. Это иллюстрируется следующим циклом, который ищет простые числа:

>>> for n in range(2, 10):
...     for x in range(2, n):
...         if n % x == 0:
...             print(n, 'equals', x, '*', n//x)
...             break
...     else:
...         # loop fell through without finding a factor
...         print(n, 'is a prime number')
...
2 is a prime number
3 is a prime number
4 equals 2 * 2
5 is a prime number
6 equals 2 * 3
7 is a prime number
8 equals 2 * 4
9 equals 3 * 3
>>>

Это правильный код. Посмотрите внимательно, инструкция else относится к блоку цикла for/in, а не к оператору if.

Оператор else в циклах, имеет больше общего с else в конструкциях с try, чем в конструкциях с if. В конструкциях с оператором try, else выполняется тогда, когда не поднимается исключение, и оператор цикла else выполняется тогда, когда не срабатывает break. Подробнее о конструкциях try/except/else/finally и исключениях смотри в разделе Обработка исключений.

Заявление continue, также заимствованы из C, при их применении в коде, цикл продолжается со следующей итерации:

>>> for num in range(2, 10):
...     if num % 2 == 0:
...         print("Found an even number", num)
...         continue
...     print("Found a number", num)
Found an even number 2
Found a number 3
Found an even number 4
Found a number 5
Found an even number 6
Found a number 7
Found an even number 8
Found a number 9
>>>

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.

Цикл for. Урок 18 курса "Python. Введение в программирование"

Цикл for в языке программирования Python предназначен для перебора элементов структур данных и некоторых других объектов. Это не цикл со счетчиком, каковым является for во многих других языках.

Что значит перебор элементов? Например, у нас есть список, состоящий из ряда элементов. Сначала берем из него первый элемент, затем второй, потом третий и так далее. С каждым элементом мы выполняем одни и те же действия в теле for. Нам не надо извлекать элементы по их индексам и заботится, на каком из них список заканчивается, и следующая итерация бессмысленна. Цикл for сам переберет и определит конец.

>>> spisok = [10, 40, 20, 30]
>>> for element in spisok:
...     print(element + 2)
...
12
42
22
32

После ключевого слова for используется переменная под именем element. Имя здесь может быть любым. Нередко используют i. На каждой итерации цикла for ей будет присвоен очередной элемент из списка spisok. Так при первой прокрутке цикла идентификатор element связан с числом 10, на второй – с числом 40, и так далее. Когда элементы в spisok заканчиваются, цикл for завершает свою работу.

С английского "for" переводится как "для", "in" как "в". Перевести конструкцию с языка программирования на человеческий можно так: для каждого элемента в списке делать следующее (то, что в теле цикла).

В примере мы увеличивали каждый элемент на 2 и выводили его на экран. При этом сам список конечно же не изменялся:

>>> spisok
[10, 40, 20, 30]

Нигде не шла речь о перезаписи его элементов, они просто извлекались и использовались. Однако бывает необходимо изменить сам список, например, изменить значение каждого элемента в нем или только определенных, удовлетворяющих определенному условию. И тут без переменной, обозначающей индекс элемента, в большинстве случаев не обойтись:

>>> i = 0
>>> for element in spisok:
...     spisok[i] = element + 2
...     i += 1
...
>>> spisok
[12, 42, 22, 32]

Но если мы вынуждены использовать счетчик, то выгода от использования цикла for не очевидна. Если знать длину списка, то почему бы не воспользоваться while. Длину можно измерить с помощью встроенной в Python функции len().

>>> i = 0
>>> while i < len(spisok):
...     spisok[i] = spisok[i] + 2 
...     i = i + 1 # или i += 1
...
>>> spisok
[14, 44, 24, 34]

Кроме того, с циклом while мы избавились от переменной element.

Функция range()

Теперь пришло время познакомиться со встроенной в Python функцией range(). "Range" переводится как "диапазон". Она может принимать один, два или три аргумента. Их назначение такое же как у функции randrange() из модуля random. Если задан только один, то генерируются числа от 0 до указанного числа, не включая его. Если заданы два, то числа генерируются от первого до второго, не включая его. Если заданы три, то третье число – это шаг.

Однако, в отличие от randrange(), функция range() генерирует не одно случайное число в указанном диапазоне. Она вообще не генерирует случайные числа. Она генерирует последовательность чисел в указанном диапазоне. Так, range(5, 11) сгенерирует последовательность 5, 6, 7, 8, 9, 10. Однако это будет не структура данных типа "список". Функция range() производит объекты своего класса – диапазоны:

>>> a = range(-10, 10)
>>> a
range(-10, 10)
>>> type(a)
<class 'range'>

Несмотря на то, что мы не видим последовательности чисел, она есть, и мы можем обращаться к ее элементам:

>>> a[0]
-10
>>> a[5]
-5
>>> a[15]
5
>>> a[-1]
9

Хотя изменять их нельзя, так как, в отличие от списков, объекты range() относятся к группе неизменяемых:

>>> a[10] = 100
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: 'range' object does not support 
item assignment

Цикл for и range()

Итак, зачем нам понадобилась функций range() в теме про цикл for? Дело в том, что вместе они образуют неплохой тандем. For как цикл перебора элементов, в отличие от while, позволяет не следить за тем, достигнут ли конец структуры. Не надо вводить счетчик для этого, изменять его и проверять условие в заголовке. С другой стороны, range() дает последовательность целых чисел, которые можно использовать как индексы для элементов того же списка.

>>> range(len(spisok))
range(0, 4)

Здесь с помощью функции len() измеряется длина списка. В данном случае она равна четырем. После этого число 4 передается в функцию range(), и она генерирует последовательность чисел от 0 до 3 включительно. Это как раз индексы элементов нашего списка.

Теперь "соединим" for и range():

>>> for i in range(len(spisok)):
...     spisok[i] += 2
...
>>> spisok
[16, 46, 26, 36]

В заголовке цикла for берутся элементы вовсе не списка, а объекта range. Список, элементы которого планируется перезаписывать, тут по-сути не фигурирует. Если заранее знать длину списка, то заголовок может выглядеть так: for i in range(4). То, как используется i в теле цикла, вопрос второй. Примечание. Вместо идентификатора i может быть любой другой.

Функция enumerate()

В Python есть еще одна встроенная функция, которая часто используется в заголовке for. Это функция enumerate(). Если range() позволяет получить только индексы элементов списка, то enumerate() генерирует пары кортежей, состоящих из индекса элемента и значения элемента.

>>> spisok = [16, 46, 26, 36]
>>> for i in enumerate(spisok):
...     print(i)
...
(0, 16)
(1, 46)
(2, 26)
(3, 36)

Эти кортежи можно распаковывать, то есть извлекать индекс и значение, в теле цикла:

>>> for item in enumerate(spisok):
...     print(item[0], item[1])
...
0 16
1 46
2 26
3 36

Однако чаще это делают еще в заголовке for, используя две переменные перед in:

>>> for id, val in enumerate(spisok):
...     print(id, val)
...
0 16
1 46
2 26
3 36

Если функция enumerate() так хороша, зачем использовать range() в заголовке for? На самом деле незачем, если только вам так не проще. Кроме того, бывают ситуации, когда значения не нужны, нужны только индексы. Однако следует учитывать один нюанс. Функция enumerate() возвращает так называемый объект-итератор. Когда такие объекты сгенерировали значения, то становятся "пустыми". Второй раз по ним пройтись нельзя.

Функция range() возвращает итерируемый объект. Хотя такой объект может быть превращен в итератор, сам по себе таковым не является.

Когда range() и enumerate() используются в заголовке for, то разницы нет, так как range- и enumerate-объекты не присваиваются переменным и после завершения работы цикла теряются. Но если мы присваиваем эти объекты переменным, разница есть:

>>> r_obj = range(len(spisok))
>>> e_obj = enumerate(spisok)
>>> for i in r_obj:
...     if i == 1:
...             break
...
>>> for i in e_obj:
...     if i[0] == 1:
...             break
...
>>> for i in r_obj:
...     print(i)
...
0
1
2
3
>>> for i in e_obj:
...     print(i)
. ..
(2, 26)
(3, 36)

Сначала мы прерываем извлечение элементов из объектов на элементе с индексом 1. Когда снова прогоняем объекты через цикл for, то в случае r_obj обход начинается сначала, а в случае e_obj продолжается после места останова. Объект e_obj уже не содержит извлеченных ранее элементов.

Практическая работа

  1. Заполните список случайными числами. Используйте в коде цикл for, функции range() и randint().

  2. Если объект range (диапазон) передать встроенной в Python функции list(), то она преобразует его к списку. Создайте таким образом список с элементами от 0 до 100 и шагом 17.

  3. В заданном списке, состоящем из положительных и отрицательных чисел, посчитайте количество отрицательных элементов. Выведите результат на экран.

  4. Напишите программу, которая заполняет список пятью словами, введенными с клавиатуры, измеряет длину каждого слова и добавляет полученное значение в другой список. Например, список слов – ['yes', 'no', 'maybe', 'ok', 'what'], список длин – [3, 2, 5, 2, 4]. Оба списка должны выводиться на экран.

Примеры решения и дополнительные уроки в android-приложении и pdf-версии курса

Как работает цикл for в Python

В этой статье мы разберем, работу цикла for в Python.

Мы начнем с пары основных примеров и их синтаксиса. Далее обсудим, когда может быть полезен блок else, связанный с циклом for. Затем мы разберем итерактивные объекты (iterable), итераторы (iterator) и протокол итератора. Также узнаем, как создавать собственные итераторы и итерируемые объекты. После этого мы обсудим, как цикл for реализован с использованием итерактивных объектов и итераторов. Потом мы рассмотрим реализацию логики цикла for, используя цикл while и используя протокол итератора.
И наконец, для тех, кому интересно, мы разберем простой цикл for и пройдемся по инструкциям, которые интерпретатор Python выполняет при выполнении цикла for. Это должно помочь понять, что именно происходит внутри, во время работы цикла for.

Цикл for в Python

Оператор for является одним из двух операторов, используемых для создания циклов в Python, другим является оператор while. Если вы совсем не знакомы с итерациями в Python, то рекомендуем почитать статью Итерации в Python: операторы for, while, break и continue которая будет хорошей отправной точкой для изучения циклов и итераций.

Простой цикл for

Давайте начнем с простого цикла for, который перебирает список строк и печатает каждую строку.

>>> for word in ["You", "are", "awesome!"]:
...   print(word)
...
You
are
awesome!

Как видите, цикл перебирает все слова в списке и печатает их. То есть на каждом шаге цикла переменной word присваивается элемент списка, а затем выполняется кодовый блок. Поскольку список — это упорядоченная последовательность элементов, цикл проходит по ним в том же порядке.

Цикл for с условием else

В Python цикл for может иметь необязательное условие else. Кодовый блок в предложении else выполняется после завершения цикла for, то есть после того, как все элементы итерируемого элемента были исчерпаны. Теперь давайте посмотрим, как мы можем расширить предыдущий пример, чтобы включить условие else.

>>> for word in ["You", "are", "awesome!"]:
...   print(word)
... else:
...   print("See you later!")
...
You
are
awesome!
See you later!
Когда полезно условие else?

Как вы могли заметить, блок else выполняется после завершения цикла for. Так какой смысл использовать блок else? Разве не будет выполнен следующий набор операторов после цикла for?

Ну, во многих случаях у нас возникают ситуации, когда нам нужно выйти из цикла for, когда выполняется определенное условие. И если это условие никогда не выполняется, но нам все равно нужно выполнить набор операторов. Для этого мы обычно используем логический флаг. Давайте посмотрим на пример.

def search(search_list, search_item):
  found_item = False

  for word in search_list:
    if word == search_item:
      found_item = True
      print("Found word '{}'".format(search_item))
      break

  if not found_item:
    print("Word '{}' was not found!".format(search_item))

Использование:

>>> search(["You", "are", "awesome!"], "are")
Found word 'are'
>>> search(["You", "are", "awesome!"], "we")
Word 'we' was not found!

С помощью блока else мы можем избежать использования логического флага found_item. Давайте посмотрим, как мы можем переписать вышеуказанный метод с помощью else. Обратите внимание, что блок else будет пропущен, если в цикле for встречается оператор break.

def search(search_list, search_item):
  for word in search_list:
    if word == search_item:
      print("Found word '{}'".format(search_item))
      break
  else:
    print("Word '{}' was not found!".format(search_item))

Таким образом, блок else действительно полезен, только если у нас есть оператор break в цикле for, и нам нужно, чтобы выполнился набор операторов, если условие break никогда не выполнялось.

В противном случае операторы, связанные с else, просто выполняются в конце цикла for. Вы увидите это, когда мы разберем байт-код в последнем разделе этой статьи.

Синтаксис цикла for

Теперь, когда мы рассмотрели несколько основных примеров, давайте завершим этот раздел синтаксисом цикла for.

for <element> in <iterable>:
    <set_of_statements_1>
else:
    <set_of_statements_2>

По сути, для каждого итерируемого элемента выполняется set_of_statements_1. Как только все элементы исчерпаны, управление переходит к блоку else и выполняется set_of_statements_2.

Обратите внимание, что предложение else является необязательным. Если блок else отсутствует, цикл завершается после того, как все элементы будут пройдены, и управление переходит к следующему оператору программы.

Итерируемые объекты (iterables) и итераторы (iterators)

Итерируемые объекты

В предыдущем разделе мы использовали термин «iterables» для обозначения объекта, который итерировался циклом for. Теперь давайте попробуем понять, что такое итерируемый объект в Python.

В Python итерируемый объект — это любой объект, который можно использовать в итерации с использованием цикла for. Это означает, что объект должен возвращать итератор при передаче в метод iter(). Давайте посмотрим примеры некоторых часто используемых встроенных итерируемых объектов в Python.

>>> iter("You are awesome!") # String
<str_iterator object at 0x1041ad2e8>
>>> iter(["You", "are", "awesome!"]) # List
<list_iterator object at 0x1041ad358>
>>> iter(("You", "are", "awesome!")) # Tuple
<tuple_iterator object at 0x1041ad390>
>>> iter({"You", "are", "awesome!"}) # Set
<set_iterator object at 0x1041ac678>
>>> iter({1: "You", 2: "are", 3: "awesome!"}) # Dictionary
<dict_keyiterator object at 0x10400df48>
>>> iter(range(3)) # Range function
<range_iterator object at 0x1041a1450>

Как вы можете видеть, когда мы вызываем iter() для итерируемого объекта, он возвращает объект итератора.

Итераторы

А что такое итератор? В Python итератор определяется как объект, представляющий поток данных. По сути, если мы передаем итератор во встроенный метод next(), он должен вернуть следующее значение из связанного потока данных. Когда все элементы исчерпаны, должно появиться исключение StopIteration. Он должен продолжать вызывать исключение StopIteration для любых последующих вызовов метода next().

Примеры итератора со списком.

>>> my_list = ["You", "are", "awesome!"]
>>>
>>> # Get the iterator.
... list_iterator = iter(my_list)
>>>
>>> # Get next element of iterator.
... next(list_iterator)
'You'
>>> next(list_iterator)
'are'
>>> next(list_iterator)
'awesome!'
>>> next(list_iterator)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration
>>> next(list_iterator)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration

Итераторы тоже итеративные объекты! Но. .

Следует помнить одну интересную вещь: итераторы сами по себе также поддерживают (обязаны поддерживать согласно протоколу итератора) метод iter(). Это означает, что мы можем вызвать метод iter() для итератора и получить сам объект итератора.

>>> my_list = ["You", "are", "awesome!"]
>>> list_iterator = iter(my_list)
>>> list_iterator
<list_iterator object at 0x1099a6320>
>>> iterator_of_iterator = iter(list_iterator)
>>> iterator_of_iterator
<list_iterator object at 0x1099a6320>

Таким образом, мы можем использовать итераторы везде, где ожидается итерация, например, в цикле for.

Однако обратите внимание, что вызов iter() для объекта-контейнера, такого как list, каждый раз будет возвращать новый итератор. Но вызов iter() для итератора просто возвращает тот же объект.

>>> my_list = [1, 2]
>>> iter(my_list)
<list_iterator object at 0x1099a62b0>
>>> iter(my_list) # This gives a fresh iterator object
<list_iterator object at 0x1099a62e8>
>>> my_list = [1, 2]
>>> list_iter = iter(my_list)
>>> list_iter
<list_iterator object at 0x1099a62b0>
>>> iter(list_iter) # This returns the same iterator object
<list_iterator object at 0x1099a62b0>
>>> iter(list_iter) # This returns the same iterator object
<list_iterator object at 0x1099a62b0>
Итерация по списку дважды

Обратите внимание, что это работает так, как мы ожидали.

>>> my_list = ["You are Awesome!"]
>>>
>>> for word in my_list:
...   print(word)
...
You are Awesome!
>>> for word in my_list:
...   print(word)
...
You are Awesome!
Итерация через list_iterator дважды

Обратите внимание, что итератор будет исчерпан в первом цикле, а во второй раз мы просто видим пустой контейнер.

>>> my_list = ["You are Awesome!"]
>>> list_iterator = iter(my_list)
>>>
>>> for word in list_iterator:
...   print(word)
...
You are Awesome!
>>>
>>> for word in list_iterator:
. ..   print(word)
...
>>>

Протокол итератора

В предыдущем разделе мы увидели, что:

  1. Итерируемый объект при передаче в функцию iter() возвращает итератор.
  2. Итератор,
    1. при передаче в функцию next() возвращает следующий элемент или вызывает StopIteration после того, как все элементы будут исчерпаны.
    2. при передаче функции iter() возвращает себя.

Протокол итератора — это не что иное, как стандартный способ определения объектов как итераторов. Мы уже видели протокол в действии в предыдущем разделе. Согласно протоколу, итераторы должны определить следующие два метода:

  1. __next()__
    • Этот метод должен возвращать следующий элемент серии каждый раз, когда он вызывается. Как только все элементы исчерпаны, должно появиться исключение StopIteration.
    • Этот метод вызывается изнутри, когда мы вызываем встроенный метод next().
  2. __iter()__
    • Этот метод должен возвращать сам объект итератора.
    • Это метод, который вызывается внутри, когда мы вызываем встроенный метод iter().

Создание своего собственного итератора

Теперь, когда мы рассмотрели, как работает протокол итераторов, мы можем создавать свой собственный итератор. Давайте посмотрим на простой пример, где мы создаем наш собственный класс Range, который генерирует числа в данном диапазоне с заданным шагом.

class Range:
  def __init__(self, start, stop, step):
    self.next = start
    self.stop = stop
    self.step = step

  def __next__(self):
    if self.next > self.stop:
      raise StopIteration
    next_item = self.next
    self.next += self. step
    return next_item

  def __iter__(self):
    return self

Теперь посмотрим, как он работает с циклом for.

>>> for num in Range(1, 10, 2):
...   print(num)
...
1
3
5
7
9

Обратите внимание, что экземпляр Range является как итерируемым объектом, так и итератором.

Создание своего собственного итерируемого объекта

Все, что для этого нужно, это возвращать новый итератор всякий раз, когда вызывается метод __iter__() , т. е. в этом случае он должен возвращать новый экземпляр Range.

class RangeIterable:
  def __init__(self, start, stop, step):
    self. start = start
    self.stop = stop
    self.step = step

  def __iter__(self):
    return Range(self.start, self.stop, self.step)

Давайте теперь используем наш RangeIterable с циклом for.

>>> for num in RangeIterable(1, 10, 2):
...   print(num)
...
1
3
5
7
9

Как работает цикл for?

Теперь, когда мы поняли, что такое итератор и итерируемый объект, мы можем глубже понять, как на самом деле работает цикл for.

Давайте снова посмотрим на наш предыдущий пример.

>>> for word in ["You", "are", "awesome!"]:
. ..   print(word)
... else:
...   print("See you later!")
...
You
are
awesome!
See you later!

Когда мы выполняем вышеуказанный блок кода, происходит следующее:

  1. Оператор for внутри себя вызывает iter() для списка [«You», «are», «awesome!»]. Это приводит к получению итератора.
  2. Затем вызывается next() для итератора, и возвращаемое им значение присваивается переменной цикла, в данном случае word.
  3. После этого выполняется блок оператора, связанный с циклом for. В этом случае print(word).
  4. Шаги 2 и 3 повторяются до тех пор, пока next() не вызовет StopIteration.
  5. Как только next() вызывает StopIteration, управление переходит к предложению else, если оно присутствует, и выполняется блок операторов, связанных с else.

Примечание. Если в блоке кода, связанном с циклом for, встречается оператор break, то блок else пропускается.

Реализация логики цикла for с помощью оператора while

Мы могли бы реализовать вышеуказанную логику, используя оператор while следующим образом.

my_list = ["You", "are", "awesome!"]
list_iter = iter(my_list)
while True:
  try:
    word = next(list_iter)
    print(word)
  except StopIteration:
    print("See you later!")
    break

Цикл while ведет себя точно так же, как наш цикл for, и выдает следующий результат.

You
are
awesome!
See you later!

Разбор цикла for

В этом разделе мы разберем цикл for и пройдемся по инструкциям, которые интерпретатор исполняет при выполнении цикла for. Мы будем использовать модуль dis для разборки цикла for. Чтобы быть точным, мы будем использовать метод dis.dis, чтобы получить удобочитаемое представление дизассемблированного байт-кода.

Мы будем использовать тот же простой цикл for, который мы рассматривали до сих пор. Запишем следующий цикл for в файл for_loop.py.

for word in ["You", "are", "awesome!"]:
  print(word)
else:
  print("See you later!")

Теперь мы можем получить читаемую форму байт-кода, вызвав dis.dismethod. Запустим следующую команду в терминале.

$ python3 -m dis for_loop. py
  1           0 SETUP_LOOP              28 (to 30)
              2 LOAD_CONST               0 (('You', 'are', 'awesome!'))
              4 GET_ITER
        >>    6 FOR_ITER                12 (to 20)
              8 STORE_NAME               0 (word)

  2          10 LOAD_NAME                1 (print)
             12 LOAD_NAME                0 (word)
             14 CALL_FUNCTION            1
             16 POP_TOP
             18 JUMP_ABSOLUTE            6
        >>   20 POP_BLOCK

  4          22 LOAD_NAME                1 (print)
             24 LOAD_CONST               1 ('See you later!')
             26 CALL_FUNCTION            1
             28 POP_TOP
        >>   30 LOAD_CONST               2 (None)
             32 RETURN_VALUE

Каждый из столбцов в разобранном виде представляет следующее:

  1. Колонка 1: номер строки кода.
  2. Колонка 2: знак «>>», если инструкция является целью перехода.
  3. Колонка 3: смещение байт кода в байтах.
  4. Колонка 4: инструкция байт-кода.
  5. Колонка 5: аргументы инструкции. В скобках отображается более понятный для человека имя аргументов.

Теперь давайте шаг за шагом пройдемся по нашему разобранному байт-коду и попытаемся понять, что на самом деле происходит.
В этом описание термин TOS означает вершина стека (top of the stack)

  1. строка 1, for word in [“You”, “are”, “awesome!”]: переводится как:
    • 0 SETUP_LOOP 28 (to 30)
      • Этот оператор помещает блок для цикла for в стек. Блок занимает от этой инструкции до 28 байт, то есть до «30»
      • Это означает, что если в цикле for есть оператор break, управление переместится на «30» байт. Обратите внимание, блок else, будет пропущен если встретится оператор break.
    • 2 LOAD_CONST 0 ((‘You’, ‘are’, ‘awesome!’))
      • Затем список помещается на вершину стека (TOS).
    • 4 GET_ITER
      • Эта инструкция выполняет «TOS = iter (TOS)». Это означает, что итератор получается из списка, который на данный момент является TOS, а затем итератор переносится в TOS.
    • 6 FOR_ITER 12 (to 20)
      • Эта инструкция получает TOS, который на данный момент является нашим итератором, и вызывает для него метод next().
      • Если next() возвращает значение, оно помещается в стек, и будет выполнена следующая инструкция «8 STORE_NAME».
      • Как только функция next() указывает, что итератор исчерпан (т. к. сработал StopItered), TOS (а именно итератор) будет извлечен из стека, а счетчик байтового кода будет увеличен на 12. Это означает, что элемент управления перейдет к инструкция «20 POP_BLOCK».
    • 8 STORE_NAME 0 (word)
      • Эта инструкция преобразуется в word = TOS, то есть значение, возвращаемое функцией next(), будет присвоено переменной word.
  2. строка 2, print(word) переводится как:
    • 10 LOAD_NAME 1 (print)
      • Эта команда помещает команду print в стек.
    • 12 LOAD_NAME 0 (word)
      • Это команда перемещает аргумент print, то есть word в стек.
    • 14 CALL_FUNCTION 1
      • Это команда вызывает функцию с позиционными аргументами.
      • Аргументы, связанные с функцией, будут присутствовать в TOS, как мы видели в предыдущей инструкции. Все аргументы выталкиваются до тех пор, пока не получит вызываемый объект, то есть print.
      • Как только он получает вызываемый объект, он вызывается путем передачи ему всех аргументов.
      • Как только вызов выполнен, его возвращаемое значение будет передано в TOS. В текущий момент это будет None.
    • 16 POP_TOP
      • TOS, то есть возвращаемое значение из функции удаляется (выталкивается) из стека.
    • 18 JUMP_ABSOLUTE 6
      • Счетчик байт-кода теперь установлен на «6». Это означает, что следующая выполняемая инструкция будет «6 FOR_ITER». Вот так цикл проходит по элементам итератора.
      • Обратите внимание, что инструкция «6 FOR_ITER» заставит программу выйти из этого цикла и перейти к «20 POP_BLOCK», как только все элементы итератора будут исчерпаны.
    • 20 POP_BLOCK
      • POP_BLOCK приведет к удалению блока, установленного в «0 SETUP_LOOP», из стека блоков.
  3. Обратите внимание, что номер строки 3, т.е., else, не имеет каких-либо конкретных инструкций, связанных с этим. Управление программой естественным образом переходит к следующей инструкции, которая в основном состоит из операторов, связанных с else.
  4. строка 4, “print(“See you later!”)” переводится как:
    • 22 LOAD_NAME 1 (print)
      • Вызываемый объект, связанный с print, помещается в стек.
    • 24 LOAD_CONST 1 (‘See you later!’)
      • Аргументы для вызываемого объекта помещаются в стек.
    • 26 CALL_FUNCTION 1
      • Аргументы для print и команда print извлекаются из стека. Затем выполняется вызываемая функция, и ее возвращаемое значение передается в TOS.
    • 28 POP_TOP
      • TOS, то есть возвращаемое значение функции (в данном случае None) удаляется из стека.
  5. Следующие две инструкции в основном загружают возвращаемое значение нашего скрипта (None) в стек и возвращают его.
    • 30 LOAD_CONST 2 (None)
    • 32 RETURN_VALUE

Вув! Итак, мы закончили с разборкой инструкций для цикла for. Я надеюсь, что это поможет немного лучше понять работу цикла for.

Заключение

В этом посте мы рассмотрели следующее:

  1. Как написать цикл for в Python?
  2. Как использовать else, связанное с циклом for?
  3. Что такое итераторы и итерируемые объекты?
  4. Что такое протокол итератора?
  5. Как создать итератор и итерируемый объект?
  6. Как работает цикл for?
  7. Как используя цикл while имитировать цикл for?
  8. Как разобрать цикл for с помощью модуля dis и увидеть понятные человеку инструкции, выполняемые интерпретатором Python? Как читать и понимать разобранные инструкции?

Оригинальная статья Shyama Sankar Understanding for-loops in Python

Была ли вам полезна эта статья?

[11 / 3. 1]


Ciclo в Python, итерация con в Python, цикл

In questa lezione studieremo il ciclo, а в Python .

Ricordiamo quindi che un ciclo, в то время как это структура управления, которая обеспечивает согласованность действий, в которой установлена ​​последовательность действий зябликов, определенных в настоящее время.

Dunque appena la condizione diventa falsa si esce fuori dal ciclo.

Un ciclo che non si ferma mai si dice infinito .Ciò può acadere volutamente or anche per errori di programmazione.

Sintassi ciclo, а Python

La sintassi del ciclo, а в Python è dunque questa:

в то время как condizione:

istruzioni # l’indentazione è obbligatoria e sta ad indicare che le istruzioni sono eseguite all’interno del ciclo.

Il carattere due punti (:) dopo la condizione indica l’inizio della sequence di istruzioni che devono essere eseguite se la condizione è vera.

Этот тип итераций является предварительным условием затрат, который является контролем над кондизионом и предшествует всем выполненным операциям.

Se dunque la condizione è falsa già in partenza, le istruzioni non verranno eseguite neanche una volta.

Esempio в Python

Vediamo subito un semplice esempio pratico, al fine di spiegare meglio ilconcetto.

Prendere во вводе 10 цифр и соммарли.

Для реализации этой программы, использующей различные варианты, которые используются для создания и ed inizializziamo 0.Допо, per ogni numero insertito, la incrementiamo di 1 (i + = 1).

Dunque il ciclo dovrà continare finché i sarà uguale a 9 (da 0 a 9 sono 10 numeri). Allora la nostra condizione sarà questa: i <10.

Inizializziamo anche la somma a zero perché la prima volta che eseguiamo questa operazione: somma = somma + n, somma non ha un valore Definito. Dunque essendo 0 l’elemento Neutro faccio quest’assegnazione.

Ecco dunque un semplice esempio di sviluppo del programma utilizzando il ciclo while in Python:

i = сомма = 0

при i <10:

n = int ( ввод (‘Inserisci un numero:‘))

соммы + = n

я + = 1

печать (‘La somma è:‘, somma)

L’istruzione print viene eseguita dopo il ciclo while in quanto la sua indentazione non è tra le istruzioni del while.

Не используйте другие лингвистические программы, которые увеличивают и увеличивают различные варианты с ++ на языке Python, что невозможно.

Заключение

Это одно семплицкое произведение с циклом, а на языке Python - это не просто приложение, которое используется в настоящее время, и его цикл бесконечного и бесконечного цикла.

Alcuni link utili

Indice tutorial sul linguaggio Python

1 - Введение в язык Python

2 - Le variabili

3 - Операторы арифметики и сборки

4 - Stringhe

5 - литье

6 - Входная электронная печать

7 - Primi esercizi в Python

8 - Ошибка в Python

9 - Скрипт Python

10 - Scambio di variabili

11 - Математический модуль

Python While Loop (Учебник с примерами)

Циклы используются для повторного выполнения кода до тех пор, пока не будет выполнено желаемое условие. В этом руководстве вы узнаете о цикле Python while .

В Python есть только два типа циклов.

Программирование на Python во время цикла


Циклы могут быть бесконечными или условными. Python , а цикл продолжает повторять блок кода, определенный внутри него, до тех пор, пока не будет выполнено желаемое условие.

Цикл while содержит логическое выражение, и код внутри цикла многократно выполняется, пока логическое выражение истинно.

Python цикл while - синтаксис

  while (выражение)
     выписка (а)  

Как видно из синтаксиса, цикл , в то время как цикл выполняется до тех пор, пока логическое выражение не вернет ИСТИНА . Операторы, которые выполняются внутри while, могут быть одной строкой кода или блоком из нескольких операторов.

Блок-схема цикла Python while

Следует отметить одну ключевую вещь: цикл while управляется входом, что означает, что цикл никогда не может выполняться, а цикл while пропускается, если первоначальный тест возвращает FALSE .

Например, следующий код внутри цикла while никогда не будет выполнен, потому что первоначальный тест вернет FALSE .

  я = 5
в то время как (i> 8):
  print ('Это цикл while')
  я ++  

Здесь в этой программе цикл и не будет выполнен, потому что в начальном тесте i> 8 вернет FALSE , поскольку значение i равно 5.

Бесконечный цикл while в Python

Хотя цикл пропускается, если первоначальный тест возвращает FALSE , он также повторяется бесконечно, если выражение всегда возвращает TRUE .

Например, цикл while в следующем коде никогда не выйдет из цикла, а цикл while будет повторяться бесконечно.

  я = 5
в то время как (i = 5):
  print ('Бесконечный цикл')
  

В этом примере значение i всегда будет 5, поэтому выражение всегда будет возвращать ИСТИНА , в результате чего итерация , а будет бесконечным циклом. Программа никогда не остановится и будет бесконечно печатать «бесконечный цикл».

Python цикл while: пример

  # программа для отображения с 1 по 9
я = 1
в то время как (я <10):
  печать (я)
  я = я + 1  

Выход

Эта программа сначала проверяет, меньше ли значение i 10 или нет. Если это ИСТИНА , то он напечатает значение i , а значение i будет увеличено на 1. Этот процесс будет повторяться до тех пор, пока значение i не станет меньше 10 i.е. 9.

Следовательно, он будет генерировать следующий вывод.

 1
2
2
4
5
6
7
8
9 

Python: использование оператора If с циклом while


До сих пор мы обсуждали повторение блока кода в цикле при до тех пор, пока не будет выполнено условие.

Что, если мы хотим наложить другое условие внутри цикла while и выйти из цикла, даже не выполняя условия в выражении цикла while?

Для этого мы можем использовать оператор if else для проверки условия и ключевое слово break для выхода из цикла while даже без завершения выражения в цикле while .

Вот пример, иллюстрирующий это.

 а = 1
b = 1
в то время как (a <10):
  print ('Итерация', а)
  а = а + 1
  б = б + 1
  если (b == 4):
    сломать
print ('Пока цикл завершен') 

Выход

Этот сценарий выдаст следующий результат.

  Итерация 1
Итерация 2
Итерация 3
Пока цикл завершен  

Пояснение

В приведенной выше программе цикл и должен повторяться 9 раз, пока значение a не станет меньше 10.

В первых трех итерациях Итерация 1 , Итерация 2 и Итерация 3 печатается в консоли.

До этого момента значения a и b оба равны 3, следовательно, оператор if не выполняется. После 3-й итерации значение a и b становится равным 4, а выражение в , если оператор возвращает TRUE , запускает оператор break , поскольку значение b равно 4.

Следовательно, поток программы выходит из цикла до завершения 9 итераций, и , когда цикл завершен, распечатывается в консоли.

Это все о цикле Python и . В следующем руководстве вы узнаете о Python для цикла .



Python цикл while [с простыми примерами]

В этом руководстве мы рассмотрим основы цикла while Python. Это похоже на цикл Python for с одним отличием.Вы можете использовать цикл while, если заранее не знаете количество итераций. Итак, пока условие, указанное для цикла, не будет истинным, цикл будет выполняться.

Синтаксис цикла while в Python

Как мы уже обсуждали, цикл while принимает одно условие. Когда условие оценивается как истинное, цикл while будет продолжать выполняться. Как только условие перестает выполняться, цикл останавливается.

Таким образом, в этом случае, если вы создаете цикл с условием «ИСТИНА», цикл будет выполняться бесконечно, пока не будет добавлен оператор break или continue.

Пока состояние:
# Начало заявлений
утверждение
. . . . . . .
утверждение
# Конец заявлений
еще:
# эта область не является обязательной
        # Этот оператор будет выполнен, если условие
# написано для выполнения, пока цикл ложный

 

1. Простой пример цикла while

Например, следующий код даст вам некоторые идеи о цикле while. В этом примере мы печатаем числа от 1 до 4 внутри цикла и 5 вне цикла

cnt = 1 # это начальная переменная
пока cnt <5:
        # внутри цикла while
        print (cnt, "Это внутри цикла while")
        cnt + = 1
еще:
        # этот оператор будет напечатан, если cnt равно 5
        print (cnt, "Это вне цикла while")

 

Выходные данные

Чтобы дать вам реальный пример, давайте попробуем создать цикл, в котором мы хотим распечатать здесь отдельные символы слова.Мы уже выполнили этот пример с циклом for, но этот будет работать с циклом while.

word = "анаконда"
pos = 0 # начальная позиция равна нулю
в то время как pos  

Выходные данные

Преимущество циклов while в Python заключается в том, что вы можете игнорировать количество итераций и нарушить условие, как только конкретная задача будет завершена.

2.Python Вложенный цикл while

В этом случае давайте начнем работать с вложенным циклом while. Вложенный цикл while помогает работать с переменной итератора, пока цикл продолжает выполняться. Взгляните на пример ниже:

line = 1 # это начальная переменная
а строка <= 5:
        pos = 1
        в то время как pos <строка:
 
                # Эта печать добавит пробела после печати значения
                печать pos
                # увеличиваем значение pos на единицу
                поз + = 1
        еще:
                # Эта печать добавит новую строку после печати значения
                печать pos
        
        # увеличить значение строки на единицу
        строка + = 1

 

Выход:

1
1
2
1
2
3
1
2
3
4
1
2
3
4
5
 

3.Бесконечный цикл while

Как мы упоминали ранее, цикл while в Python работает с одним условием. И пока условие истинно, цикл продолжает выполняться.

И вот здесь возникает проблема - Проблема бесконечного цикла while .

Взгляните на пример ниже:

var = 100
while var == 100: # бесконечный цикл
   data = input ("Введите что-нибудь:")
   print ("Вы ввели:", данные)

print («До свидания, друг!»)

 

Если вы запустите указанную выше программу, она никогда не закончится, и вам придется убить ее, используя команду клавиатуры Ctrl + C.

>>>
================= ПЕРЕЗАПУСК: /Users/pankaj/Desktop/infinite.py =================
Введите что-нибудь: 10
Вы ввели: 10
Введите что-нибудь: 20
Вы ввели: 20
Введите что-нибудь:
Отслеживание (последний вызов последний):
  Файл "/Users/pankaj/Desktop/infinite.py", строка 3, в 
    data = input ("Введите что-нибудь:")
KeyboardInterrupt
>>>
 

Заключение

Это все, что касается цикла while Python. Если вам интересно, мы продолжаем освещать гораздо более сложные руководства по Python.Прочтите эту статью, если хотите начать работу с машинным обучением на Python.

циклов в Python - Учебник по Python

  1. Дом
  2. Учебник Python
  3. Циклы в Python