Как сделать класс итерируемым python

Добавил пользователь Владимир З.
Обновлено: 05.10.2024

Itertool – одна из самых удивительных стандартных библиотек Python 3. В этой библиотеке есть самые крутые функции, можно сказать, что это жемчужина языка программирования Python. Python предоставляет отличную документацию по itertools, но в этом руководстве мы обсудим несколько важных и полезных функций или итераторов itertools.

Ключевым моментом в itertools является то, что функции этой библиотеки используются для создания эффективного и точного кода с эффективным использованием памяти.

Прежде чем изучать Python itertools, вы должны знать итератор и генераторы Python. В этой статье мы опишем itertools как для начинающих, так и для профессионалов.

Что такое itertools в Python?

В приведенном выше коде мы передали два списка [1,2,3] и [‘a’, ‘b’, ‘c’] как повторяемые в функции zip(). Эти списки возвращают по одному элементу за раз. В Python элемент, реализующий метод .__ iter __() или .__ getitem __(), называется iterable.

Функция Python iter() используется для вызова итерируемого объекта и возврата объекта итератора для итеративного объекта.

Функция Python zip() вызывает iter() для каждого своего аргумента, а затем вызывает next(), объединяя результат в кортеж.

Примечание. Если вы используете функции zip() и map(), это означает, что вы уже используете itertools. Вам не нужно импортировать его.

Типы итераторов

В модуле itertools есть разные типы итераторов:

бесконечные итераторы;
комбинаторные итераторы;
завершающие итераторы.

Бесконечные итераторы

В Python любой объект, который может реализовать цикл for, называется итератором. Списки, кортежи, наборы, словари, строки являются примерами итераторов, но итератор может быть бесконечным, и этот тип также называется бесконечным.

count (start, stop): печатается от начального значения до бесконечности. Аргумент step не является обязательным, если значение предоставляется для step, то количество шагов будет пропущено. Рассмотрим следующий пример:

cycle (iterable): этот итератор последовательно выводит все значения из переданного аргумента. Он печатает значения циклически. Рассмотрим следующий пример:

Пример – 2: Использование функции next()

repeat (val, num): как следует из названия, он многократно печатает переданное значение в течение бесконечного времени. Аргумент num необязателен. Рассмотрим следующий пример:

Комбинаторные итераторы

Комбинаторные итераторы: сложные комбинаторные конструкции упрощаются рекурсивными генераторами. Перестановки, комбинации и декартовы произведения являются примером комбинаторной конструкции.

В Python существует четыре типа комбинаторных итераторов:

Product() – используется для вычисления декартова произведения итерируемого ввода. В этой функции мы используем необязательный аргумент ключевого слова repeat для вычисления произведения итерируемого объекта на самого себя. Ключевое слово repeat представляет количество повторений. Оно возвращает вывод в виде отсортированных кортежей. Рассмотрим следующий пример:

Permutations(): используется для генерации всех возможных перестановок итерации. Уникальность каждого элемента зависит от его положения, а не от значений. Принимает два аргумента iterable и group_size. Если значение group_size равно none или не указано, тогда group_size превращается в длину итерации.

Combinations(): используется для печати всех возможных комбинаций (без замены) контейнера, который передается в качестве аргумента в указанном размере группы в отсортированном порядке.

Combination_with_replacement(): принимает два аргумента, первый аргумент – это кортеж длиной r, а второй аргумент – повторение. Он возвращает подпоследовательность длины n из элементов итерации и повторяет тот же процесс. Отдельные элементы могут повторяться в комбинации_with_replacement()

Завершающие итераторы

Завершающие итераторы обычно используются для работы с небольшой входной последовательностью и генерации выходных данных на основе функциональности метода, используемого в итераторе.

Существуют разные типы завершающих итераторов:

accumulate (iter, func): принимает два аргумента, первый аргумент является итеративным, а второй – функцией, которая будет выполняться на каждой итерации значения в итерации. Если функция не определена в итераторе accumulate(), по умолчанию выполняется сложение. Итерируемый выход зависит от итерируемого входа; если итерация ввода не содержит значения, то итерация вывода также будет пустой.

chain (iter1, iter2) – используется для печати всех значений в итерации, переданных в виде цепочки и объявленных в аргументах. Рассмотрим следующий пример:

drop while (func, seq) – начинает печатать символ только после func. Рассмотрим следующий аргумент:

filterfalse (func, seq) – этот итератор печатает только те значения, которые возвращают false для переданной функции. Рассмотрим следующий пример:

islice (iterable, start, stop, step) – разрезает данную итерацию в соответствии с заданной позицией. Принимает четыре аргумента соответственно: итерация, контейнер, начальная позиция, конечная позиция и шаг (необязательно).

starmap (func, tuple list) – принимает два аргумента; первый аргумент – это функция, а второй аргумент – это список, который состоит из элемента в виде кортежа.

takewhile (func, iterable) – это наоборот drop while(). Будет печатать значения, пока не вернет ложное условие.

tee (iterator, count) – делит контейнер на несколько итераторов, которые определены в аргументе. Рассмотрим следующий пример:

zip_longest (iterable1, iterable2, fillval) – поочередно печатает значения итерабельности. Если один из итераторов печатает все значения, оставшиеся значения заполняются значениями, назначенными для значения заполнения.

В этом руководстве мы обсудили несколько полезных итераторов вместе с itertools.

В Python часто используются generator и yield . Расскажу в этой статье об основных свойствах generator , а также преимуществах работы с ним. Разберёмся в подробностях, как пользоваться yield , чтобы создавать generator .

А ещё изучим две другие концепции из информатики: ленивые (отложенные) вычисления и потоки данных (стримы).

Для начала узнаем, что такое итерируемый объект, а затем разберёмся, как используется generator — в сущности это тоже итератор.

В Python итерируемый объект — это объект, над которым производятся так называемые проходы (итерации). Например, как в цикле for .

Большинство наборных структур данных являются итерируемыми объектами. Это списки, кортежи, наборы. Например, ниже мы создаём список и проходимся по его элементам по очереди.

Так же мы можем проитерировать и символы в строке.

Ограничивать количество итераций нужно для того, чтобы хранить все значения в памяти до их итерирования. Это будет занимать слишком много памяти в некоторых сценариях. Типичная ситуация — чтение строчек из файла.

Представьте себе, что случится, если мы будем читать большой файл размером в 6 Гб. Нам нужно сохранить все строчки в памяти в процессе выгрузки содержимого из файла.

В реальности же нам часто нужно только проитерировать строчки по очереди, чтобы завершить определённые задачи по обработке данных. Нет необходимости загружать все строчки в память — можем прервать цикл заблаговременно.

Можно ли продумать стратегию на случаи, когда надо по необходимости прочитать данные? Да, для решения этой проблемы в Python есть generator .

generator — тоже итератор, но его ключевое свойство — ленивые вычисления. Это классическая концепция в информатике, и её переняли многие языки программирования, такие как Haskell. Основная идея этой концепции звучит как вызов-по-необходимости. Отложенные вычисления могут приводить к снижению доступной процессу памяти.

Генератор — это итератор, который работает в режиме обработки по необходимости. Мы не будем производить вычисления и сохранять значения сразу, а сделаем их “на лету”, когда будут выполняться итерации.

Доступно два способа создания generator : выражение генератора и функция генератора.

Выражение-генератор похож на преобразование списка, за исключением детали () . Раз generator является итератором, мы пользуемся функцией next , чтобы получить следующий элемент.

Разница тут в том, что мы не вычисляем все значения при создании generator . x*x вычисляется тогда, когда мы итерируем generator .

Чтобы понять разницу, давайте запустим сниппет кода.

Как можем видеть из результата, когда мы создаём итерируемый объект, вычисление занимает 10 секунд, потому что мы извлекаем time.sleep(1) 10 раз.

Но в реальности, когда мы создаём generator , time.sleep(1) не выполняется.

Другой способ создать generator — использовать функцию генератора. Мы берём ключевое слово yield , чтобы вернуть generator в функции.

Давайте посмотрим, как сработает эта функция на fib , где возвращается generator с n числами Фибоначчи.

Давайте применим yield , чтобы переписать программу чтения файла, приведённую выше.

С таким подходом мы не будем загружать всё содержимое в память. Вместо этого мы загрузим его путём чтения строк.

С генератором мы создадим структуру данных с бесконечным количеством элементов. Этот вид последовательности элементов данных называется в информатике потоком данных (или “стрим”). С его помощью мы можем выражать концепции бесконечных последовательностей математическими методами.

Например, нам нужна последовательность со всеми числами Фибоначчи. Как мы её получим?

Нам всего-то нужно убрать параметр счётчика из функции выше.

Вуаля! Мы получаем переменную, которая могла бы отражать все числа Фибоначчи. Давайте напишем общую функцию, чтобы взять n элементов из любого потока.

Выражение take(all_fib_numbers, 10) будет в результате возвращать первые 10 чисел Фибоначчи.

generator в языке Python — это мощный инструмент для отложенных вычислений, экономии памяти и времени.

Ключевая идея отложенных вычислений — рассчитать значение до того, как оно вам действительно понадобится. Это также помогает нам выражать концепции бесконечных последовательностей.

Итерация по списку в python означает прохождение каждого элемента по одному в данном списке. Мы узнаем 11 способов ее достижения.

Здравствуйте, коллеги программисты в сегодняшней статье мы узнаем, как перебирать список в Python. Мы обсудим около 11 мощных способов итерации или циклического перебора списка с помощью Pytho n. Вы можете выбрать лучший метод в соответствии с вашими потребностями или эффективностью процесса. Так что давайте сразу перейдем к делу и начнем путешествие.

Если вы новичок в программировании, вы можете не знать о таких терминах, как итерация и списки. Так что для вас позвольте мне объяснить эти термины тоже на очень простом непрофессиональном языке.

Итерация: Часто в алгоритме набор операторов должен выполняться снова и снова, пока не будет выполнено определенное условие; именно здесь мы находим необходимость в итерации. Повторное выполнение нескольких групп операторов кода в программе называется итерацией.

List: В программировании на Python список создается путем помещения всех элементов (компонентов ) в квадратные скобки [], разделенные запятыми. Он может иметь любое количество вещей, и они могут быть разных типов (integer, float, string и т. Д.). Список может также иметь другой список как вещь. Это называется вложенным списком.

Надеюсь, вы понимаете, что такое список и итерация в python. Давайте рассмотрим 11 способов Перебирать список в Python, которые мы изучаем сегодня.

Способы Итерации по списку в Python

В этом уроке мы подробно обсудим все 11 способов перебора списка в python, которые заключаются в следующем:

1. Перебирайте список в Python, Используя For Loop2. Итерация по Списку в Python С Помощью While Loop3. Итерация по Списку в Python С Помощью Модуля Numpy4. Итерация по Списку в Python С Использованием Метода Enumerate5. Итерация по Списку в Python С Использованием Понимания списка6. Итерация по списку в Python С использованием цикла и диапазона7. Перебирайте список в Python С помощью Map и Lambda8. Перебирайте список в Python С помощью Iter() и Next()9. Перебирайте список в Python С Помощью zip()10. Перебирайте список в Python С помощью Itertools.Цикл11. Итерация по списку в Python с помощью Itertools Grouper

1. Итерация по Списку в Python с Помощью цикла For

Выполнение итерации в списке с использованием цикла for-это самый простой и основной способ достижения нашей цели. Как вы можете обнаружить в этой статье, используя какую-то поисковую систему, находя способ перебора списка в Python. Поэтому я предполагаю, что у вас уже есть базовые знания о петлях. Поэтому я не демонстрирую здесь циклы for.

Синтаксис

Пример

Выход

Объяснение

В приведенном выше примере программы мы сначала инициализировали и создали список с именем list. Список содержит шесть элементов, которые являются [9, 11, 13, 15, 17, 19] соответственно. А затем мы инициализировали простой цикл for в списке, который будет повторяться до конца списка и в конечном итоге печатать все элементы один за другим. Для печати в python мы просто используем функцию print (), как вы уже знаете.

2. Итерация по Списку в Python с Помощью цикла While

Второй способ перебора списка в python-это использование цикла while. В while loop способе итерации списка мы будем следовать аналогичному подходу, как мы наблюдали в нашем первом способе, то есть методу for-loop. Мы должны просто найти длину списка в качестве дополнительного шага.

Синтаксис

Пример

Выход

Объяснение

В приведенном выше примере программы мы сначала инициализировали и создали список с именем list. Список содержит шесть элементов, которые являются [9, 11, 13, 15, 17, 19] соответственно. После этого мы должны найти длину списка, найти длину списка в цикле while важно, потому что мы должны проверить условия. Как вы, возможно, уже знаете, цикл while проходит только в том случае, если условия истинны. Вот почему нам нужно найти длину списка, в данном случае длина равна шести, поэтому цикл будет повторяться шесть раз. И мы также объявили и инициализировали переменную ‘i’ с начальным значением ‘0’.

Нам также нужна другая функция для перебора списка в Python с помощью numpy, которая является numpy.arrange().numpy.arange возвращает равномерно распределенные значения в пределах заданного интервала. Значения генерируются в пределах полуоткрытого интервала [start, stop) (другими словами, интервала, включающего start, но исключающего stop).

Синтаксис:

start: Параметр start используется для предоставления начального значения массива.
stop: Этот параметр используется для предоставления конечного значения массива.
шаг: Он обеспечивает разницу между каждым целым числом массива и генерируемой последовательностью.

Примеры

Давайте рассмотрим различные способы итерации по списку с помощью модуля numpy.

Пример 1:

Выход

Объяснение

В приведенном выше примере 1 программа np.arange(10) создает последовательность целых чисел от 0 до 9 и сохраняет ее в переменной x. После этого мы должны запустить цикл for, и, используя этот цикл for и np.nditer(x), мы будем перебирать каждый элемент списка один за другим.

Пример 2:

В этом примере мы будем итерировать 2d-массив с помощью модуля numpy. Для достижения нашей цели нам здесь нужны три функции.

numpy.arange()
numpy.reshape()
numpy.nditer()

Выход:

Объяснение:

Большая часть этого примера похожа на наш первый пример, за исключением того, что мы добавили дополнительную функцию numpy.reshape(). Функция numpy.reshape() обычно используется для придания формы нашему массиву или списку. В основном на непрофессиональном языке он преобразует размеры массива-как в этом примере мы использовали функцию reshape(), чтобы сделать массив numpy 2D-массивом.

4. Итерация по Списку в Python С Помощью Метода Enumerate

Четвертый способ в нашем списке-это итерация с использованием метода enumerate. Если вы не знаете, что именно enumerate делает в python, то позвольте мне объяснить вам.Метод enumerate() добавляет счетчик к итерируемому объекту и возвращает его. И что бы ни возвращал метод enumerate, это будет объект enumerate.

Основное преимущество использования метода enumerate заключается в том, что вы можете преобразовать объекты enumerate в list и tuple с помощью методов list() и tuple() соответственно.

Синтаксис

Метод enumerate() принимает два параметра:

iterable – последовательность, итератор или объект.
start (необязательно) – начинает отсчет с этого числа. Если start опущен, то 0 принимается за start.

Пример

Выход

Объяснение

Здесь, таким образом, для итерации списка мы использовали метод enumerate. Сначала мы инициализировали и создали список. Список содержит семь элементов. После создания списка мы используем цикл for здесь для циклического перебора каждого элемента списка. Переменная ‘i’ здесь используется для подсчета количества раз, когда выполняется цикл for. Функция enumerate(list) здесь будет перебирать каждый элемент в списке, а также выводить число, включающее индекс каждого элемента.

5. Итерация по Списку в Python С Использованием Понимания списка

В этом методе итерации мы будем использовать способ понимания списка. Понимание списка используется для создания мощной функциональности в одной строке кода.

Синтаксис

Понимание списка обычно состоит из трех параметров.

expression: Это сам член, вызов метода или любое другое допустимое выражение, которое возвращает значение.
пункт: Это объект или значение в списке или итеративном.
list/iterable: Это список, набор, последовательность, генератор или любой другой объект, который может возвращать свои элементы по одному за раз

Пример

Выход

Объяснение

Это самый простой способ перебора списка, поскольку Python включает в себя простые и мощные инструменты, которые вы можете использовать в самых разных ситуациях. Здесь, в этом примере, print(i) является выражением. Второй ‘i’ – это элемент, который является значением iterable. И, наконец, итерируемый, в приведенном выше примере итерируемый-это список.

6. Итерация по списку в Python С использованием цикла и диапазона

Шестой метод итерации по списку – это использование диапазона и любого цикла в Python. Метод range можно использовать как комбинацию с циклом for для обхода и итерации по списку. Функция range() возвращает последовательность цифр, начинающуюся с 0 (по умолчанию) и по умолчанию увеличивающуюся на 1, и останавливается перед указанным числом.

Синтаксис

начало	(Необязательно). Конкретное число, с которого нужно начать. Значение по умолчанию равно 0
остановка	(Обязательно). Номер, указывающий, в какой позиции остановиться (не входит в комплект).
шаг	(Необязательно). шаг используется для указания приращения. Значение по умолчанию-1.

Примечание: Метод range не включает стоп-номер в результирующую последовательность.

Пример

Выход

Объяснение

Здесь в приведенном выше примере сначала мы инициализировали и создали список с элементами [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70]. После этого мы должны найти длину списка с помощью функции len. Список длины равен 7, поэтому теперь значение переменной length равно 7.

Теперь, когда часть цикла приходит сюда, мы используем цикл for в сочетании с функцией range. В приведенном выше примере аргументом length в функции range является параметр stop. Значение длины здесь равно 7, поэтому цикл будет работать от 0 до 6, так как мы уже знаем, что стоп-значение исключается при использовании функции range .

7. Перебирайте список в Python С помощью Map и Lambda

Лямбда-функция-это анонимная функция в Python. С помощью лямбда-функции мы можем взять n количество аргументов, но будет только одно выражение. Сила лямбды лучше проявляется, когда вы используете их как анонимную функцию внутри другой функции.

Функция map() выполняет указанную функцию в итеративном режиме.

Синтаксис

Здесь выражение будет выполнено, и результат будет возвращен. аргументы: может быть n аргументов числа.

Синтаксис функции map ()

функция	Требуемый.
итерируемый	Требуемый. Последовательность списка, коллекции или объекта итератора.

Пример

Выход

Объяснение

В приведенном выше примере мы использовали комбинацию функций lambda и map для итерации списка. Здесь lambda y:y предоставляется в качестве входной функции, а ‘n’ является вторым аргументом функции map (). Таким образом, функция map() передаст каждый элемент n в функцию lambda y:y и вернет элементы.

8. Повторите список в Python с помощью zip()

Если вы хотите перебирать два списка одновременно, вы можете использовать метод zip() в Python. Таким образом, функция zip() создает итератор, который будет агрегировать элементы из двух или более итераций.

Функция zip() в Python генерирует объект zip, который является итератором кортежей.

Синтаксис

итератор1, итератор2, итератор3 …

Объекты итератора, которые будут объединены вместе

Пример

Выход

Объяснение

В приведенном выше примере мы перебираем серию кортежей, возвращаемых zip(), и распаковываем элементы в a и b. Параметры функции zipping () в данном случае являются (num, daypart) и они будут агрегированы вместе.

При объединении zip(), для Циклы и распаковка кортежей позволяют одновременно проходить две или более итераций.

9. Выполните Итерацию списка в Python С помощью итераторов – Iter() и Next()

Для итерации списка с помощью итераторов в python мы будем использовать методы __iter()__ и __next ()__. В Python __iter__() и __next__() совместно известны как протокол итератора.

Итераторы обычно реализуются в циклах, постижениях, генераторах и т. Д. Это просто объект, который может быть повторен (по одному элементу за раз). Внутренне цикл for создает объект iterator, iter_obj, вызывая iter() для iterable.

Синтаксис

Синтаксис функции __iter ()__

Здесь iterable может быть списком, кортежем, строкой и т. Д. Функция iter() (которая вызывает метод __iter__()) возвращает итератор.

Синтаксис функции __next ()__

Next(Iter_obj) – это то же самое, что obj.next(). Здесь iter_obj может быть любым итеративным объектом, созданным функцией iter ().

Пример

Выход

Объяснение

В приведенном выше примере сначала мы создали итеративный (список) с элементами [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70]. Затем мы получаем итератор с помощью функции iter() и сохраняем его в переменной iter_obj. После этого мы инициализировали бесконечный цикл while и использовали функцию next() для перебора всех элементов итератора. Когда мы дойдем до конца и больше не будем возвращать данные, это вызовет исключение StopIteration.

Внутренне цикл for создает объект итератора iter_obj, вызывая iter() на итераторе. Но на практике цикл for на самом деле является бесконечным циклом while.

10. Выполните Итерацию списка в Python С Помощью Itertools.Цикл

Itertools-это библиотека, которая создает эффективные итераторы. Эти итераторы работают быстрее, чем обычная итерация. В этом разделе мы будем использовать itertools.cycle для выполнения итерации по списку. Эта функция цикла возвращает бесконечный итератор, который повторяет список снова и снова. Мы настроим это на повторение только один раз.

Синтаксис

Здесь iterable может быть списком, кортежем, строкой и т. Д. Метод itertools.cycle() возвращает бесконечный итератор.

Пример

Выход

Объяснение

В приведенном выше примере мы сначала импортировали itertools. Затем мы использовали метод itertools.cycle() для создания бесконечного итератора. Затем мы ограничиваем количество раз, когда мы проходим через итератор, используя счетчик. После этого с помощью цикла while перебирайте итератор и увеличивайте количество в каждом цикле. Это гарантирует, что наш итератор не будет бесконечно петлять.

Itertools.cycle в основном используется для создания бесконечно циклического итератора. Это очень полезно в сценариях, где вам нужно создать бесконечный цикл без использования while.

11. Итерация по Списку в Python С помощью Itertools Grouper

В этом разделе используйте itertools.zip_longest для создания группера. Grouper-это функция, с помощью которой мы можем группировать элементы списка и перебирать их. Это может быть полезно, если вы хотите повторить 2-3 элемента в каждой партии вашей итерации.

Синтаксис

iterable_object	Требуемый. Последовательность списка, коллекции или объекта итератора.
считать	Требуемый. Количество элементов, группируемых в пакет.
fillvalue	Необязательный. Значение заполнения для заполнения пакета, если итератор закончил работу до заполнения пакета.

Пример

Выход

Объяснение

В этом примере мы сначала импортировали модуль zip_longest из itertools. zip_longest – это метод, который агрегирует элементы из каждой итерации. Затем мы создаем функцию grouper. Эта функция принимает итерацию в качестве аргумента и количество элементов для группировки вместе. В этом случае, поскольку мы хотим выполнить итерацию по всему списку, мы сохраним значение count равным 1. 3-й аргумент-fillvalue, этот аргумент используется для заполнения оставшихся значений, если пакет меньше, чем count.Затем мы вызовем функцию grouper get iterable. Мы будем перебирать этот итератор, чтобы получить отдельные элементы из списка.

Примечание: Не забудьте распаковать элемент с помощью*, потому что zip_longest возвращает итератор кортежей.

Вывод: Python Перебирает Список

Поэтому, если вы сделаете это до конца, я почти уверен, что теперь вы сможете понять все возможные способы перебора списка в Python. Наилучший способ итерации Python по списку зависит от ваших потребностей и типа проекта, который вы делаете. Я думаю, что вы также можете захотеть узнать, как в Python сортировать список списков. Если да, то в нашей библиотеке учебников есть потрясающий учебник, проверьте его.

Все еще есть какие-либо сомнения или вопросы, дайте мне знать в разделе комментариев ниже. Я постараюсь помочь вам как можно скорее.

Ц иклы являются мощнейшим инструментом, предоставляемым высокоуровневыми языками программирования. Эти управляющие конструкции позволяют многократно выполнять требуемую последовательность инструкций. Циклы в языке Python представлены двумя основными конструкциями: while и for .

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,

— 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

Итерация (Iteration) — это одно из повторений цикла (один шаг или один "виток" циклического процесса). К примеру цикл из 3-х повторений можно представить как 3 итерации.
Итерируемый объект (Iterable) — объект, который можно повторять. Проще говоря это объект, который умеет отдавать по одному результату за каждую итерацию.
Итератор (iterator) — итерируемый объект, в рамках которого реализован метод __next__, позволяющий получать следующий элемент.

👉 Чтобы выполнить итерацию, Python делает следующее:

Вызывает у итерируемого объекта метод iter() , тем самым получая итератор.
Вызывает метод next() , чтобы получить каждый элемент от итератора.
Когда метод next возвращает исключение StopIteration , цикл останавливается.

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

внутри метода __next__ () описывается процедура возврата следующего доступного элемента;
метод __iter__() возвращает сам объект, что даёт возможность использовать его, например, в циклах с поэлементным перебором.

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

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:

Если последовательность collection состоит, скажем, из 10 элементов, for будет поочерёдно обходить их, храня значение текущего элемента в переменной item .

Принцип работы for максимально схож с таковым у циклов foreach , применяемых во многих других высокоуровневых языках.

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() :

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

range(stop) ;
range(start, stop) ;
range(start, stop, step) .

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

👉 Чрезвычайно полезная функция enumerate() определена на множестве итерируемых объектов и служит для создания кортежей на основании каждого из элементов объекта. Кортежи строятся по принципу (индекс элемента, элемент) , что бывает крайне удобно, когда помимо самих элементов требуется ещё и их индекс.

break и continue

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

break — прерывает цикл и выходит из него;
continue — прерывает текущую итерацию и переходит к следующей.

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

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

Если два предыдущих оператора можно часто встречать за пределами Python, то else , как составная часть цикла, куда более редкий зверь. Эта часть напрямую связана с оператором break и выполняется лишь тогда, когда выход из цикла был произведен НЕ через break .

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:

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

Чуть более сложный пример связан с итерированием словарей. Обычно, при переборе словаря, нужно получать и ключ и значение. Для этого существует метод .items() , который создает представление в виде кортежа для каждого словарного элемента.

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

Цикл for с шагом создается при помощи уже известной нам функции range , куда, в качестве третьего по счету аргумента, нужно передать размер шага:

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 :

Другой пример, но теперь уже с условием:

Читайте также: