超简单的Python教程系列——第7篇：循环和迭代器
Posted 飞天程序猿
tags:
篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了超简单的Python教程系列——第7篇：循环和迭代器相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
还记得你上次丢东西是什么时候吗？
你可能会翻遍你的房子。一个一个房间地查找，而你周围的人问一些毫无意义的问题，比如“你最后一次是放在哪里的？” （说真的，如果我知道的话，我就不会找他们了！）如果优化一下你的搜索方式的话就会变得很轻松，但是你的房子房间没有排序……或者特别有条理，如果你和我一样的话，你就是被线性搜索困住了。
在编程中，就像在现实生活中一样，我们通常不会拿到任何有意义的顺序数据。一般都从一团糟开始，我们必须在上面执行任务。搜索无序数据可能是第一个浮现在脑海中的例子，但你可能还想做数百件其他事情：将所有华氏温度记录转换为摄氏温度，找到所有数据点的平均值，等等。
“是的，这就是循环的用途！”
但这是 Python。它的循环在一个完全不同的层次上。他们太好用了。
循环概述
让我们把无聊的东西扔掉，好吗？
在 Python 中，与大多数语言一样，有两个基本的循环：while和for。
while
while循环是非常基本的。
clue = None
while clue is None:
clue = searchLocation()
clue is None在这种情况下，只要循环条件的计算结果为True，就会执行循环的代码。
在 Python 中，我们还有几个有用的关键字：break立即停止循环，同时continue跳到循环的下一次迭代。
break最有用的方面之一是如果我们想要运行相同的代码，直到用户提供有效的输入。
while True:
try:
age = int(input("Enter your age: "))
except ValueError:
print(f"Please enter a valid integer!")
else:
if age > 0:
break
一旦我们遇到该break语句，我们就退出循环。当然，上面是一个较复杂的例子，但它证明了这一点。你还经常看到while True:在游戏循环中使用。
注意：如果你曾经使用过任何语言的循环，那么你已经熟悉了无限循环（死循环）。这通常是由while条件计算结果为True 并且循环中没有break语句引起的。
for
来自 Java、C++ 或许多类似的 ALGOL 风格的语言，你可能熟悉三方for循环：for i := 1; i < 100; i := i + 1。 我不了解你，但当我第一次遇到这种情况时，它吓坏了我。我现在对它很满意，但它不具备 Python 的优雅简洁。
Python 的for循环看起来大不相同。与上述伪代码等效的 Python 代码是...
for i in range(1,100):
print(i)
range()是 Python 中一个特殊的“函数”，它返回一个序列。（从技术上讲，它根本不是一个函数。）
这是 Python 令人印象深刻的地方——它迭代了一种特殊类型的序列，称为iterable，我们稍后会谈到。
目前，最容易理解的是我们可以迭代一个顺序数据结构，比如一个数组（在 Python 中称为“列表”）。
因此，我们可以这样做...
places = [Nashville, Norway, Bonaire, Zimbabwe, Chicago, Czechoslovakia]
for place in places:
print(place)
print("...and back!")
我们得到这个...
Nashville
Norway
Bonaire
Zimbabwe
Chicago
Czechoslovakia
...and back!
for...else
Python 在其循环中还有另一个独特的小技巧：else子句！循环完成后，没有遇到break语句，就会运行else。但是，如果手动中断循环，它将else完全跳过。
places = [Nashville, Norway, Bonaire, Zimbabwe, Chicago, Czechoslovakia]
villain_at = Mali
for place in places:
if place == villain_at:
print("Villain captured!")
break
else:
print("The villain got away again.")
由于“Mali”不在列表中，因此我们看到了“The villain got away again.”的消息。但是，如果我们将值更改villain_at为Norway，我们将看到“Villain captured!” ，而看不到了“The villain got away again.”。
存在do...whiel吗？
Python 没有do...while循环。如果你正在寻找这样的循环方式，典型的 Python 是使用while True:带内部break条件的 ，就像我们之前演示的那样。
数据结构（容器）
Python 有许多保存数据的容器或数据结构。我们不会深入讨论其中的任何一个，但我想快速浏览一下最重要的部分：
list
list是一个可变序列（其实就是一个数组）。
它是用方括号定义的[ ]，你可以通过索引访问它的元素。
foo = [2, 4, 2, 3]
print(foo[1])
>>> 4
foo[1] = 42
print(foo)
>>> [2, 42, 2, 3]
尽管对它没有严格的技术要求，但典型的约定是列表只包含相同类型的元素（“同质”）。
tuple
tuple是一个不可变的序列。一旦你定义了它，你在技术上就不能改变它（回想一下之前不变性的含义）。这意味着在定义tuple后，你不能在tuple中添加或删除元素。
一个tuple是在括号中定义的( )，你可以通过索引访问它的元素。
foo = (2, 4, 2, 3)
print(foo[1])
>>> 4
foo[1] = 42
>>> TypeError: tuple object does not support item assignment
与列表不同，标准约定允许tuple包含不同类型的元素（“异构”）。
set
set是一个无序的可变集合，保证没有重复。记住“无序”很重要：不能保证单个元素的顺序！
一个集合在花括号中定义 ，但如果你想要一个空集合，你可以使用foo = set()， 或者foo = 创建一个空的dict. 你不能通过索引访问它的元素，因为它是无序的。
foo = 2, 4, 2, 3
print(foo)
>>> 2, 3, 4
print(foo[1])
>>> TypeError: set object does not support indexing
对于要添加到集合中的对象，它也必须是可散列的（hash）。一个对象是可散列的，如果：
- 它定义了方法__hash__()，该方法将哈希值（hash）作为整数返回。（见下文）
- 它定义了__eq__()比较两个对象的方法。
对于同一个对象（值），一个有效的散列值（hash）应该总是相同的，并且它应该是合理的唯一的，因此另一个对象返回相同的散列是不常见的。（两个或多个具有相同哈希值的对象称为哈希冲突，它们仍然会发生。）
dict
dict（字典）是键值数据结构。
它在花括号中定义 ，:用于分隔键和值。它是无序的，所以你不能通过索引访问它的元素；但是你可以通过[ ]加键值访问元素。
foo = a : 1, b : 2, c : 3, d : 4
print(foo[b])
>>> 2
foo[b] = 42
print(foo)
>>> a: 1, b: 42, c: 3, d: 4
只有可散列的对象可以用作字典键。（有关set哈希性的更多信息，请参阅官网的部分。）
其他
除了基础之外，Python 还提供了额外的容器/数据结构。可以在内置模块collections中找到它们。
拆包
有一个重要的 Python 语法我们还没有讨论过，但很快就会派上用场。我们可以将容器中的每个元素分配给一个变量！这称为拆包。
当然，我们需要确切地知道我们要拆包多少才能结束，否则我们会得到一个ValueError的异常。
让我们看一个使用tuple元组的基本示例。
fullname = (Carmen, Sandiego)
first, last = fullname
print(first)
>>> Carmen
print(last)
>>> Sandiego
看第二行代码，我们可以列出多个要分配的变量，用逗号分隔。Python 将拆分等号右侧的容器，将每个值按从左到右的顺序分配给一个变量。
注意：记住，set是无序的！虽然你可以在技术上使用集合来执行此操作，但你无法确定将什么值分配给什么变量。不保证按顺序进行分配，集合的值的分配顺序通常是偶然的！
in
Python 提供了一个关键字in ，用于检查是否在容器中找到了特定元素。
places = [Nashville, Norway, Bonaire, Zimbabwe, Chicago, Czechoslovakia]
if Nashville in places:
print("Music city!")
这适用于许多容器，包括列表、元组、集合，甚至是字典键（但不是字典值）。
如果你希望你的自定义类之一支持in运算符，你只需要定义__contains__(self, item)方法，它应该返回Trueor False。
迭代器
Python 的循环是配合我之前提到的迭代器一起使用。前面提到的数据结构都是是可以使用迭代器迭代的对象。
好的，让我们从头开始。Python 容器对象，例如 list，也是一个可迭代对象，因为它的__iter__()方法，返回一个迭代器对象。
方法__next__()也是一个迭代器，在容器迭代器的情况下，返回下一项。即使是无序的容器，例如set()，也可以使用迭代器进行遍历。
当__next__()不能返回任何其他内容时，它会抛出一个名为StopIteration的特殊异常。这可以使用try...except捕获异常。
让我们再看一下for遍历 list 的循环，例如...
dossiers = [The Contessa, Double Trouble, Eartha Brute, Kneemoi, Patty Larceny, RoboCrook, Sarah Nade, Top Grunge, Vic the Slick, Wonder Rat]
for crook in dossiers:
print(crook)
dossiers是一个list对象，它是一个可迭代的对象。当 Python 到达for循环时，它会做三件事：
- 调用
iter(dossiers)，依次执行dossiers.__iter__()。这将返回一个我们将调用的迭代器对象list_iter。这个迭代器对象将被循环使用。 - 对于循环的每次迭代，它都会调用
next(list_iter)，执行list_iter.__next__()并将返回的值分配给crook。 - 如果迭代器抛出了特殊异常
StopIteration，则循环结束，退出。
while True:如果我在循环中重写该逻辑可能会更容易理解......
list_iter = iter(dossiers)
while True:
try:
crook = next(list_iter)
print(crook)
except StopIteration:
break
如果你尝试这两个循环，你会发现它们做的事情完全相同！
了解__iter__(),__next__()和StopIteration异常的工作原理后，你现在可以使自己的类可迭代！
注意：虽然将迭代器类与可迭代类分开定义都可以，但你不一定必须这样做！只要这两种方法都在你的类中定义，并且__next__()行为适当，你就可以定义__iter__()为return self.
值得注意的是迭代器本身是可迭代的：它们有一个__iter__()方法返回self。
字典案例
假设我们有一本想要使用的字典......
locations =
Parade Ground: None,
Ste.-Catherine Street: None,
Pont Victoria: None,
Underground City: None,
Mont Royal Park: None,
Fine Arts Museum: None,
Humor Hall of Fame: The Warrant,
Lachine Canal: The Loot,
Montreal Jazz Festival: None,
Olympic Stadium: None,
St. Lawrence River: The Crook,
Old Montréal: None,
McGill University: None,
Chalet Lookout: None,
Île Notre-Dame: None
如果我们只想查看其中的每个项目，我们只需使用for循环。所以，这应该有效，对吧？
for location in locations:
print(location)
哎呀！这只向我们展示了键，而不是值。这并不是我们想要的，不是吗？
dict.__iter__()返回一个dict_keyiterator对象，该对象执行其类名的操作：它遍历键，但不遍历值。
要同时获取键和值，我们需要调用locations.items()返回dict_items对象。dict_items.iter()返回 dict_itemiterator，它将字典中的每个键值对作为元组返回。
旧版说明：如果你使用的是 Python 2，则应改为调用locations.iteritems()。
还记得刚才，当我们谈到拆包的时候吗？我们将每一对键值作为一个元组并拆分成成两个变量。
for key, value in locations.items():
print(fkey => value)
打印出以下内容：
Parade Ground => None
Ste.-Catherine Street => None
Pont Victoria => None
Underground City => None
Mont Royal Park => None
Fine Arts Museum => None
Humor Hall of Fame => The Warrant
Lachine Canal => The Loot
Montreal Jazz Festival => None
Olympic Stadium => None
St. Lawrence River => The Crook
Old Montréal => None
McGill University => None
Chalet Lookout => None
Île Notre-Dame => None
现在我们可以处理数据了。例如，我想在另一个字典中记录重要信息。
information =
for location, result in locations.items():
if result is not None:
information[result] = location
# Win the game!
print(information[The Loot])
print(information[The Warrant])
print(information[The Crook])
print("Vic the Slick....in jaaaaaaaaail!")
这将找到 Loot、Warrant 和 Crook，并按正确顺序列出它们：
Lachine Canal
Humor Hall of Fame
St. Lawrence River
Vic the Slick....in jaaaaaaaaail!
自定义迭代器
我之前已经提到你可以制作自己的迭代器和迭代器，但现在来实现它！
想象一下，我们想方便保留一个代理列表，以便我们始终可以通过代理编号来识别它们。但是，有些代理是我们不能谈论的。我们可以通过将代理 ID 和名称存储在字典中，然后维护分类代理列表来轻松完成此操作。
注意：请记住，在我们对类的讨论中，Python 中实际上没有私有变量这样的东西。如果你真的打算保密，请使用行业标准的加密和安全实践，或者至少不要将你的 API 暴露给任何 VILE 操作员。;)
对于初学者，这是该类的基本结构：
class AgentRoster:
def __init__(self):
self._agents =
self._classified = []
def add_agent(self, name, number, classified=False):
self._agents[number] = name
if classified:
self._classified.append(name)
def validate_number(self, number):
try:
name = self._agents[number]
except KeyError:
return False
else:
return True
def lookup_agent(self, number):
try:
name = self._agents[number]
except KeyError:
name = "<NO KNOWN AGENT>"
else:
if name in self._classified:
name = "<CLASSIFIED>"
return name
我们可以继续测试一下，只是为了后续：
roster = AgentRoster()
roster.add_agent("Ann Tickwitee", 2539634)
roster.add_agent("Ivan Idea", 1324595)
roster.add_agent("Rock Solid", 1385723)
roster.add_agent("Chase Devineaux", 1495263, True)
print(roster.validate_number(2539634))
>>> True
print(roster.validate_number(9583253))
>>> False
print(roster.lookup_agent(1324595))
>>> Ivan Idea
print(roster.lookup_agent(9583253))
>>> <NO KNOWN AGENT>
print(roster.lookup_agent(1495263))
>>> <CLASSIFIED>
太好了，这完全符合预期！现在，如果我们希望能够遍历整个字典怎么办。
但是，我们不想直接访问roster._agents字典，因为这将忽略这个类的整个“分类”方面。我们如何处理？
正如我之前提到的，我们可以让这个类也作为它自己的迭代器，这意味着它有一个__next__()方法。在这种情况下，我们只会 return self。但是，这里是超简单Python教程，所以让我们跳过烦人步骤，简化内容，实际创建一个单独的迭代器类。
在这个例子中，我实际上将字典变成了一个元组列表，这将允许我使用索引。（请记住，字典是无序的。）我还将计算出有多少代理未分类。当然，所有这些逻辑都属于该__init__()方法：
class AgentRoster_Iterator:
def __init__(self, container):
self._roster = list(container._agents.items())
self._classified = container._classified
self._max = len(self._roster) - len(self._classified)
self._index = 0
要成为迭代器，类必须有__next__()方法；这是唯一的要求！请记住，一旦我们没有更多数据要返回，该方法就需要抛出StopException异常。
我将定义AgentRoster_Iterator的__next__()方法如下：
class AgentRoster_Iterator:
# ...snip...
def __next__(self):
if self._index == self._max:
raise StopIteration
else:
r = self._roster[self._index]
self._index += 1
return r
现在我们返回到AgentRoster类，我们需要在其中添加一个__iter__()返回迭代器对象的方法。
class AgentRoster:
# ...snip...
def __iter__(self):
return AgentRoster_Iterator(self)
只需要一点点操作，现在我们的AgentRoster类的行为与循环的预期完全一样！这段代码如下...
roster = AgentRoster()
roster.add_agent("Ann Tickwitee", 2539634)
roster.add_agent("Ivan Idea", 1324595)
roster.add_agent("Rock Solid", 1385723)
roster.add_agent("Chase Devineaux", 1495263, True)
for number, name in roster:
print(fname, id #number)
产生的结果如下...
Ann Tickwitee, id #2539634
Ivan Idea, id #1324595
Rock Solid, id #1385723
保持期待
我听到后面的 Pythonista：“等等，等等，我们还不能完成！你甚至还没有接触到列表解析！”
Python 确实在循环和迭代器之上增加了一个额外的级别，它使用了一个名为generator的特殊工具。这种类型的类提供了另一种令人难以置信的工具，称为comprehension，它就像一个用于创建数据结构的完美闭环。
我还故意跳过了zip()和enumerate()的优点，这使得循环和迭代更加强大。我会把它们归纳在这里，但我不想让文章太长。我在后面也会谈到这些。
我大概猜到你们中的一些人已经开始期待了，但是很遗憾，你将不得不等到下一篇文章才能了解更多信息。
总结
让我们回顾一下本节中最重要的概念：
- 只要
while其条件评估为 ，循环就会运行True。 - 你可以使用关键字跳出循环
break，或使用关键字跳到下一个迭代continue。 -
for循环迭代一个可迭代对象（可以迭代的对象），例如一个列表。 - 该
range()函数返回一个可迭代的数字序列，可以在for循环中使用，例如for i in range(1, 100). - Python 没有
do...while循环。使用while True:带有显式 break 语句的循环。 - Python 有四种基本的数据结构或容器：
- 列表是可变的、有序的、顺序的结构……基本上是数组。
- 元组是不可变的、有序的、顺序的结构。思考列表，但不能修改内容。
- 集合是可变的、无序的结构，保证不会有任何重复的元素。它们只能存储可散列的对象。
- 字典是存储键值对的可变的、无序的结构。你通过键而不是索引查找项目。只有可散列的对象可以用作键。
- 你可以使用约定将容器的值拆分为多个变量
超简单的Python教程系列——第3篇：项目结构和导入