что такое итерация цикла python

Цикл «for» в Python — универсальная управляющая конструкция

Применение циклов

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

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

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

🌄 даже банальная смена времён год,

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

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

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

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

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

Итерации

👉 Чтобы выполнить итерацию, Python делает следующее:

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

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

class ToUpperCase: def __init__(self, string_obj, position=0): «»»сохраняем строку, полученную из конструктора, в поле string_obj и задаём начальный индекс»»» self.string_obj = string_obj self.position = position def __iter__(self): «»» возвращаем сам объект «»» return self def __next__(self): «»» метод возвращает следующий элемент, но уже приведенный к верхнему регистру «»» if self.position >= len(self.string_obj): # исключение StopIteration() сообщает циклу for о завершении raise StopIteration() position = self.position # инкрементируем индекс self.position += 1 # возвращаем символ в uppercase-e return self.string_obj[position].upper() low_python = «python» high_python = ToUpperCase(low_python) for ch in high_python: print(ch, end=»») > PYTHON

Синтаксис for

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

В простейшем случае он выглядит так:

for item in collection: # do something

aliceQuote = «The best way to explain it is to do it.» # с помощью цикла for посчитаем количество символов (с пробелами) в строке # зададим счетчик count = 0 # будем посимвольно обходить весь текст for letter in aliceQuote: # на каждой новой итерации: # в переменной letter будет храниться следующий символ предложения; # увеличиваем счетчик на 1; count += 1 print(count) > 39

range() и enumerate()

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

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

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

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

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

# заменим каждый пятый символ предложения, начиная с 0-го, на * text = «Это не те дроиды, которых вы ищете» new_text = «» for char in enumerate(text): if char[0] % 5 == 0: new_text += ‘*’ else: new_text += char[1] print(new_text) > *то н* те *роид*, ко*орых*вы и*ете

break и continue

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

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

# continue for num in range(40, 51): if num == 45: continue print(num) > 40 41 42 43 44 46 47 48 49 50

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

group_of_students = [21, 18, 19, 21, 18] for age in group_of_students: if age Всё в порядке, они совершеннолетние

Best practice

Цикл по списку

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

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

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

Цикл по словарю

Цикл, в таком случае, будет выглядеть следующим образом:

Цикл по строке

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

word = ‘Alabama’ for w in word: print(w, end=» «) > A l a b a m a

Как сделать цикл for с шагом

# выведем числа от 100 до 1000 с шагом 150 for nums in range(100, 1000, 150): print(nums) > 100 250 400 550 700 850

Обратный цикл for

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

for в одну строку

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

В общем виде генератор выглядит так:

[результирующее выражение | цикл | опциональное условие]

Приведем пример, в котором продублируем каждый символ строки inputString :

# здесь letter * 2 — результирующее выражение; for letter in inputString — цикл, а необязательное условие опущено double_letter = [letter * 2 for letter in «Banana»] print(double_letter) > [‘BB’, ‘aa’, ‘nn’, ‘aa’, ‘nn’, ‘aa’]

Другой пример, но теперь уже с условием:

# создадим список, что будет состоять из четных чисел от нуля до тридцати # здесь if x % 2 == 0 — необязательное условие even_nums = [x for x in range(30) if x % 2 == 0] print(even_nums) [0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28]

Источник

Понимание итераторов в Python

Особенности, с которыми вы часто можете столкнуться в повседневной деятельности

1. Использование генератора дважды

Как мы видим в этом примере, использование переменной squared_numbers дважды, дало ожидаемый результат в первом случае, и, для людей незнакомых с Python в достаточной мере, неожиданный результат во втором.

2. Проверка вхождения элемента в генератор

Возьмём всё те же переменные:

А теперь, дважды проверим, входит ли элемент в последовательность:

Получившийся результат также может ввести в заблуждение некоторых программистов и привести к ошибкам в коде.

3. Распаковка словаря

Для примера используем простой словарь с двумя элементами:

Результат будет также неочевиден, для людей, не понимающих устройство Python, «под капотом»:

Последовательности и итерируемые объекты

По-сути, вся разница, между последовательностями и итерируемымыи объектами, заключается в том, что в последовательностях элементы упорядочены.

Так, последовательностями являются: списки, кортежи и даже строки.

Отличия цикла for в Python от других языков

А с итерируемыми объектами, последовательностями не являющимися, не будет:

Цикл for использует итераторы

Как мы могли убедиться, цикл for не использует индексы. Вместо этого он использует так называемые итераторы.

Итераторы — это такие штуки, которые, очевидно, можно итерировать 🙂
Получить итератор мы можем из любого итерируемого объекта.

Для этого нужно передать итерируемый объект во встроенную функцию iter :

Реализация цикла for с помощью функции и цикла while

Чтобы сделать это, нам нужно:

Теперь мы знакомы с протоколом итератора.
А, говоря простым языком — с тем, как работает итерация в Python.
Функции iter и next этот протокол формализуют. Механизм везде один и тот же. Будь то пресловутый цикл for или генераторное выражение. Даже распаковка и «звёздочка» используют протокол итератора:

Генераторы — это тоже итераторы

Генераторы тоже реализуют протокол итератора:

В случае, если мы передаём в iter итератор, то получаем тот же самый итератор

Итератор не имеет индексов и может быть использован только один раз.

Протокол итератора

Теперь формализуем протокол итератора целиком:

Итераторы работают «лениво» (en. lazy). А это значит, что они не выполняют какой-либо работы, до тех пор, пока мы их об этом не попросим.

Таким образом, мы можем оптимизировать потребление ресурсов ОЗУ и CPU, а так же создавать бесконечные последовательности.

Итераторы повсюду

Мы уже видели много итераторов в Python.
Я уже упоминал о том, что генераторы — это тоже итераторы.
Многие встроенные функции является итераторами.

Так, например, enumerate :

Создание собственного итератора

Так же, в некоторых случаях, может пригодится знание того, как написать свой собственный итератор и ленивый итерируемый объект.

В моей карьере этот пункт был ключевым, так как вопрос был задан на собеседовании, которое, как вы могли догадаться, я успешно прошёл и получил свою первую работу:)

Таким образом мы написали бесконечный и ленивый итератор.
А это значит, что ресурсы он будет потреблять только при вызове.
Не говоря уже о том, что без собственного итератора имлементация бесконечной последовательности была бы невозможна.

А теперь вернёмся к тем особенностям, которые были изложены в начале статьи

1. Использование генератора дважды

В данном примере, список будет содержать элементы только в первом случае, потому что генераторное выражение — это итератор, а итераторы, как мы уже знаем — сущности одноразовые. И при повторном использовании не будут отдавать никаких элементов.

2. Проверка вхождения элемента в генератор

А теперь дважды проверим, входит ли элемент в последовательность:

В данном примере, элемент будет входить в последовательность только 1 раз, по причине того, что проверка на вхождение проверяется путем перебора всех элементов последовательности последовательно, и как только элемент обнаружен, поиск прекращается. Для наглядности приведу пример:

Как мы видим, при создании списка из генераторного выражения, в нём оказываются все элементы, после искомого. При повторном же создании, вполне ожидаемо, список оказывается пуст.

3. Распаковка словаря

Так как распаковка опирается на тот же протокол итератора, то и в переменных оказываются именно ключи:

Выводы

Последовательности — итерируемые объекты, но не все итерируемые объекты — последовательности.

Итераторы — самая простая форма итерируемых объектов в Python.

Любой итерируемый объект реализует протокол итератора. Понимание этого протокола — ключ к пониманию любых итераций в Python.

Источник

Итерация списка в Python

Списки Python в основном служат для создания массивов и хранения в них данных и элементов. Списки можно просматривать разными способами.

1 Итерационный список с использованием цикла for

for loop в Python может использоваться для итерации по списку.

2 Итерация списка через цикл while

Цикл while Python можно использовать для перебора списка.

3 Понимание списка для итерации списка

Понимание списков в Python также может использоваться для эффективного просмотра списка.

Понимание списков – это более простой способ создавать и просматривать список.

4 Итерация списка с использованием функции for Loop и range()

Метод range() позволяет пользователю создавать серию элементов в указанном диапазоне. for Loop вместе с функцией range() можно использовать для итерации по списку.

5. Итерация списка с использованием NumPy

Python NumPy – это в основном библиотека, которую можно использовать для выполнения манипуляций и операций с огромным объемом данных, обслуживая функциональность массивов.

NumPy можно использовать для просмотра списка с огромным объемом данных.

В приведенном выше примере функция numpy.arange (value) помогает возвращать равномерно распределенные элементы в массиве в соответствии с предоставленным значением аргумента.

Функция reshape() позволяет пользователю придать новую форму существующему массиву без изменения данных, вставленных в него, путем предоставления ему значений аргументов.

Numpy.nditer – это, по сути, объект-итератор, который используется для просмотра списка и массива.

6 Функция enumerate() для перебора списка

Функция enumerate() в основном служит простой техникой для обхода и итерации по списку.

Одновременный просмотр нескольких списков

Функция zip() в Python используется для одновременного просмотра нескольких списков.

Он в основном принимает во внимание меньший из всех списков и дает соответствующий результат.

Функция zip() останавливается, если какой-либо из списков исчерпан или пройден.

Источник

Python «for» циклы (определенная итерация)

В предыдущем руководстве этой вводной серии вы узнали следующее:

Вы начнете со сравнения некоторых различных парадигм, используемых языками программирования для реализации определенной итерации.

Обзор определенных итераций в программировании

Циклы с определенными итерациями часто называют forциклами, поскольку forэто ключевое слово используется для их представления почти во всех языках программирования, включая Python.

Исторически языки программирования предлагали несколько разновидностей forциклов. Они кратко описаны в следующих разделах.

Цикл числового диапазона

Здесь тело цикла выполняется десять раз. Переменная i принимает значение 1на первой итерации, 2на втором, и так далее. Этот вид forцикла используется в языках BASIC, Algol и Pascal.

Цикл с тремя выражениями

Другая форма forцикла, популярная в языке программирования C, состоит из трех частей:

Инициализация
Выражение, определяющее конечное условие
Действие, выполняемое в конце каждой итерации.
Этот тип цикла имеет следующий вид:

Этот цикл интерпретируется следующим образом:

Инициализировать iв 1.
Продолжайте делать петли до тех пор, пока i принимает значение следующего элемента при каждом прохождении цикла.

Вот типичный пример:

Но что такое итерация? Перед forдальнейшим изучением циклов будет полезно более глубоко изучить, что такое итерируемые объекты в Python.

Итерируемые объекты

В Python итерация означает, что объект можно использовать в итерации. Этот термин используется как:

Каждый из объектов в следующем примере является итерируемым и возвращает некоторый тип итератора при передаче в iter():

С другой стороны, эти типы объектов не повторяются:

Но это ни в коем случае не единственные типы, которые можно перебирать. Многие объекты, встроенные в Python или определенные в модулях, предназначены для итерации. Например, открытые файлы в Python можно повторять. Как вы скоро увидите в учебнике по файловому вводу-выводу, итерация по открытому файловому объекту считывает данные из файла.

Фактически, почти любой объект в Python можно сделать повторяемым. Даже определенные пользователем объекты могут быть спроектированы таким образом, чтобы их можно было повторять. (Вы узнаете, как это делается, в следующей статье об объектно-ориентированном программировании.)

Итераторы

Хорошо, теперь вы знаете, что означает возможность итерации объекта, и знаете, как использовать его iter()для получения итератора. Что вы можете с ним делать, если у вас есть итератор?

Вот пример с использованием того же списка, что и выше:

В этом примере a- это повторяемый список и itrсвязанный с ним итератор, полученный с помощью iter(). Каждый next(itr)вызов получает следующее значение из itr.

Обратите внимание, как итератор сохраняет внутреннее состояние. Он знает, какие значения уже были получены, поэтому, когда вы звоните next(), он знает, какое значение вернуть следующим.

Что происходит, когда в итераторе заканчиваются значения? Сделаем еще один next()вызов итератору выше:

Если все значения от итератора уже были возвращены, последующий next()вызов вызывает StopIterationисключение. Любые дальнейшие попытки получить значения от итератора потерпят неудачу.

Вы можете получать значения от итератора только в одном направлении. Вы не можете вернуться назад. Нет prev()функции. Но вы можете определить два независимых итератора на одном итерируемом объекте:

Даже если итератор itr1уже находится в конце списка, itr2он все еще находится в начале. Каждый итератор поддерживает собственное внутреннее состояние, независимое от другого.

Если вы хотите получить сразу все значения из итератора, вы можете использовать встроенную list()функцию. Среди других возможных применений он list()принимает итератор в качестве аргумента и возвращает список, состоящий из всех значений, выданных итератором:

Необязательно делать это привычкой. Отчасти элегантность итераторов заключается в том, что они «ленивы». Это означает, что когда вы создаете итератор, он не генерирует все элементы, которые он может дать в этот момент. Он ждет, пока вы их попросите next(). Элементы не создаются, пока они не будут запрошены.

Когда вы используете list(), tuple()или что-то подобное, вы заставляете итератор генерировать все свои значения сразу, чтобы их все можно было вернуть. Если общее количество объектов, возвращаемых итератором, очень велико, это может занять много времени.

Внутренности для петли Python

Итерации по словарю

Ранее вы видели, что итератор можно получить из словаря с помощью iter(), поэтому вы знаете, что словари должны быть итеративными. Что происходит, когда вы просматриваете словарь? Посмотрим:

Чтобы получить доступ к значениям словаря в цикле, вы можете сделать ссылку на словарь, используя ключ, как обычно:

Фактически, вы можете перебирать как ключи, так и значения словаря одновременно. Это потому, что переменная forцикла не ограничивается одной переменной. Это также может быть кортеж, и в этом случае присваивания выполняются из элементов в итерируемом объекте с использованием упаковки и распаковки, как и в случае с оператором присваивания:

Таким образом, Python-способ перебора словаря с доступом как к ключам, так и к значениям выглядит так:

range()Функция

Например, если вы хотите перебрать значения от 0до 4, вы можете просто сделать это:

Это решение не так уж и плохо, когда есть всего несколько цифр. Но если бы диапазон чисел был намного больше, это быстро стало бы утомительно.

range()возвращает итерацию, которая возвращает целые числа, начиная с 0, но не включая :

Обратите внимание, что range()возвращает объект класса range, а не список или кортеж значений. Поскольку rangeобъект является итерируемым, вы можете получить значения, перебирая их с помощью forцикла:

Вы также можете получить сразу все значения с помощью list()или tuple(). В сеансе REPL это может быть удобным способом быстро отобразить значения:

Если не указан, по умолчанию используется 1:

Заключение

В этом руководстве представлен forцикл, рабочая лошадка определенной итерации в Python.

В следующих двух руководствах этой вводной серии вы немного переключитесь и исследуете, как программы Python могут взаимодействовать с пользователем посредством ввода с клавиатуры и вывода на консоль.

Источник

Циклы

Выполнение программ, написанных на любом языке программирования, по умолчанию является последовательным. Иногда нам может понадобиться изменить выполнение программы. Выполнение определенного кода может потребоваться повторить несколько раз.

Для этого в языках программирования предусмотрены различные типы циклов, которые способны повторять определенный код несколько раз. Чтобы понять принцип работы оператора цикла, рассмотрим следующую схему.

Для чего нужны циклы в python?

Циклы упрощают сложные задачи до простых. Он позволяет нам изменить поток программы таким образом, что вместо того, чтобы писать один и тот же код снова и снова, мы можем повторять его конечное число раз. Например, если нам нужно вывести первые 10 натуральных чисел, то вместо того, чтобы использовать оператор print 10 раз, мы можем вывести их внутри цикла, который выполняется до 10 итераций.

Преимущества циклов

В Python преимущества циклов, как и в других язвках программирования, заключаются в следующем:

В Python существуют следующие операторы циклов.

Цикл for в Python

Цикл for в Python используется для многократного повторения операторов или части программы. Он часто используется для обхода структур данных, таких как список, кортеж или словарь.

Синтаксис цикла for в python приведен ниже.

Цикл For с использованием последовательности

Пример 1: Итерация строки с помощью цикла for

Пример 2: Программа для печати таблицы заданного числа.

Пример 3: Программа для печати суммы заданного списка.

Цикл For с использованием функции range()

Функция range()

Рассмотрим следующие примеры:

Пример 1: Программа для печати чисел по порядку.

Пример 2: Программа для печати таблицы заданного числа.

Пример 3: Программа для печати четного числа с использованием размера шага в range().

Вложенный цикл for в python

Python позволяет нам вложить любое количество циклов for внутрь цикла for. Внутренний цикл выполняется n раз за каждую итерацию внешнего цикла. Синтаксис приведен ниже.

Пример 1: Вложенный цикл for

Пример 2: Программа для печати пирамиды чисел.

Использование оператора else в цикле for

Цикл for полностью исчерпал себя, так как нет прерывания.

Цикл был прерван, благодаря оператору break.

Цикл while в Python

Цикл while позволяет выполнять часть кода до тех пор, пока заданное условие не станет ложным. Он также известен как цикл с предварительной проверкой условия.

Синтаксис приведен ниже.

Операторы управления циклом

Мы можем изменить обычную последовательность выполнения цикла while с помощью оператора управления циклом. Когда выполнение цикла while завершается, все автоматические объекты, определенные в этой области видимости, уничтожаются. Python предлагает следующие управляющие операторы для использования в цикле while.

Пример 1: Программа для печати от 1 до 10 с использованием цикла while

Пример 2: Программа для печати таблицы заданных чисел.

Бесконечный цикл while

Если условие, заданное в цикле while, никогда не станет ложным, то цикл while никогда не завершится, и он превратится в бесконечный цикл while.

Любое ненулевое значение в цикле while указывает на всегда истинное состояние, в то время как ноль указывает на всегда ложное состояние. Такой подход полезен, если мы хотим, чтобы наша программа непрерывно выполнялась в цикле без каких-либо помех.

Использование else в цикле while

Программа для печати чисел Фибоначчи до заданного предела

Оператор прерывания в Python

Прерывание обычно используется в тех случаях, когда нам нужно прервать цикл при заданном условии.

Синтаксис прерывания приведен ниже.

Пример: оператор break с циклом while

Оператор continue в Python

Оператор continue в Python используется для возврата управления программой в начало цикла. Оператор continue пропускает оставшиеся строки кода внутри цикла и начинает следующую итерацию. В основном он используется для определенного условия внутри цикла, чтобы мы могли пропустить определенный код для конкретного условия.

Рассмотрим следующие примеры.

Давайте посмотрим на другой пример:

Оператор pass в python

Оператор pass является нулевым оператором (null operation), поскольку при его выполнении ничего не происходит. Он используется в тех случаях, когда оператор синтаксически необходим, но мы не хотим использовать вместо него какой-либо исполняемый оператор.

Например, он может быть использован при переопределении метода родительского класса в подклассе, но мы не хотим давать его конкретную реализацию в подклассе.

Pass также используется в тех случаях, когда код будет записан где-то, но еще не записан в программном файле. Рассмотрим следующий пример.

Python цикл Do While

В Python нет цикла do while. Но мы можем создать подобную программу.

Цикл do while используется для проверки условия после выполнения оператора. Он похож на цикл while, но выполняется хотя бы один раз.

Общий синтаксис цикла Do While (не отностится к python)

Источник