Цикл «for» в python — универсальная управляющая конструкция

Введение в range()

Итак, как работает функция Python под названием range? Простыми словами, range() позволяет вам генерировать ряд чисел в рамках заданного диапазона. В зависимости от того, как много аргументов вы передаете функции, вы можете решить, где этот ряд чисел начнется и закончится, а также насколько велика разница будет между двумя числами.

Вот небольшой пример range() в действии:

Python

for i in range(3, 16, 3):
quotient = i / 3
print(f»{i} делится на 3, результат {int(quotient)}.»)

В этом цикле вы просто можете создать ряд чисел, кратных трем, так что вам не нужно вводить каждое из них лично.

Например, следующее использование range() едва ли можно назвать Питоническим (это плохой пример):

Python

captains =

for i in range(len(captains)):
print(captains)

range() отлично подходит для создания повторяющихся чисел, но это не самый лучший выбор, если вам нужно перебрать данные, которые могут быть зациклены с помощью оператора in.

Есть три способа вызова range():

1. range(стоп) берет один аргумент
2. range(старт, стоп) берет два аргумента
3. range(старт, стоп, шаг) берет три аргумента

Вызывая range() с одним аргументом, вы получите ряд чисел, начинающихся с 0 и включающих каждое число до, но не включая число, которое вы обозначили как конечное (стоп).

Как это выглядит на практике:

Python

for i in range(3):
print(i)

Выдача вашего цикла будет выглядеть так:

Python

0
1
2

Проверим: у нас есть все числа от 0 до, но не включая 3 — числа, которое вы указали как конечное.

range(старт, стоп)

Вызывая range() с двумя аргументами, вам нужно решить не только, где ряд чисел должен остановиться, но и где он должен начаться, так что вам не придется начинать с нуля каждый раз. Вы можете использовать range() для генерации ряда чисел, начиная с А до Б, используя диапазон (А, Б). Давайте узнаем, как генерировать диапазон, начинающийся с 1.

Попробуем вызывать range() с двумя аргументами:

Python

for i in range(1, 8):
print(i)

Ваша выдача будет выглядеть следующим образом:

Python

1
2
3
4
5
6
7

Отлично: у вас есть все числа от 1 (число, которые вы определили как стартовое), до, но не включая, 8 (число, которые вы определили как конечное).

Но если вы добавите еще один аргумент, то вы сможете воспроизвести ранее полученный результат, когда пользуетесь списком под названием numbers_divisible_by_three.

range(старт, стоп, шаг)

Вызывая range() с тремя аргументами, вы можете выбрать не только то, где ряд чисел начнется и остановится, но также то, на сколько велика будет разница между одним числом и следующим. Если вы не задаете этот «шаг», то range() автоматически будет вести себя так, как если бы шаг был бы равен 1.

Обратите внимание: шаг может быть положительным, или отрицательным числом, но он не может равняться нулю:

Python

>>> range(1, 4, 0)
Traceback (most recent call last):
File «<stdin>», line 1, in <module>
ValueError: range() arg 3 must not be zero

Если вы попробуете использовать 0 как шаг, вы получите ошибку ValueError.

Теперь, так как вы знаете, как использовать шаг, вы можете снова использовать цикл, который мы видели ранее, с числами, кратными 3.

Попробуйте лично:

Python

for i in range(3, 16, 3):
quotient = i / 3
print(f»{i} делится на 3, результат {int(quotient)}.»)

Ваша выдача будет выглядеть абсолютно так же, как выдача для цикла for, которую мы видели ранее в данном руководстве, когда мы использовали список numbers_divisible_by_three:

Python

3 делится на 3, результат 1.
6 делится на 3, результат 2.
9 делится на 3, результат 3.
12 делится на 3, результат 4.
15 делится на 3, результат 5.

Как вы видите в этом примере, вы можете использовать аргумент шаг для увеличения в сторону больших чисел. Это называется инкрементация.

Основные типы циклов

В языке Python существуют 2 основных цикла: while и for.Рассмотрим подробно работу каждого из них.

Цикл while

Цикл while — один из самых распространенных в Python. Он позволяет воспроизводить элемент кода снова и снова, пока заданное условие остается верным (true). Чтобы цикл правильно работал, нужен фрагмент кода, который вы хотите использовать повторно, условие true или false и ключевое слово while.

Главное отличие цикла while от for состоит в том, что while может повторять код бесконечное количество раз, пока выполняется условие его применения.

Например:

# Take user input

number = 2 


# Condition of the while loop

while number < 5 :  

    # Find the mod of 2

    if number%2 == 0:  

        print("The number "+str(number)+" is even")

    else:

        print("The number "+str(number)+" is odd")


    # Increment `number` by 1

    number = number+1

Результат:

The number 2 is even

The number 3 is odd

The number 4 is even

Цикл for

Цикл for выполняет ту же функцию, что и while — повторяет указанные строки кода. Но в отличие от while, для работы for не требуется никаких условий. For используется для перебора последовательности, например, списка, и работает строго определенное количество раз. 

Так выглядит код с использованием цикла for

languages = 

for index in range(len(languages)):

   print('Current language:', languages)

Результат: 

Current language: R

Current language: Python

Current language: Scala

Current language: Java

Current language: Julia

Цикл while

Цикл while хорошо использовать для повторений частей кода. Здесь вместо зацикливания n-е количество раз цикл будет работать, пока не исполнится определённое условие.

Пример работы цикла while в Python:

i = 
while i < 10
    print(i)
    i = i + 1

Цикл while по сути — это один из вложенных условных операторов. Если говорить о коде цикла, который мы решили использовать выше, на экран будет выводиться переменная i до тех пор, пока она меньше десяти. То есть с запуском этого кода в Python вы получите список от 0 до 9, сформированный в прямом, а не обратном порядке, причём каждая цифра выведется в отдельной строке, и цикл завершится.

Однако, удалив часть кода с увеличением значения i, мы получим бесконечный цикл, а это уже плохо. Бесконечные циклы называют логическими ошибками, которых лучше избегать. Но это не значит, что в таком случае нельзя будет «вырваться» из цикла. Можно, если использовать вложенные функции в Python, например, break:

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

Узнать больше про Python-циклы вы всегда сможете на наших курсах. Изучайте циклы, списки, функции, классы и другие нюансы «Пайтона» вместе с OTUS!

Зачем нужен else при работе с циклами?

Оператор else в циклах выполняется только в том случае, если цикл выполнен успешно. Главная задача оператора else, это поиск объектов:

Python

my_list =

for i in my_list:
if i == 3:
print(«Item found!»)
break
print(i)
else:
print(«Item not found!»)

В этом коде мы разорвали цикл, когда i равно 3. Это приводит к пропуску оператора else. Если вы хотите провести эксперимент, вы можете изменить условное выражение, чтобы посмотреть на значение, которое находится вне списка, и которое приведет оператор else к выполнению. Честно, ни разу не видел, чтобы кто-либо использовал данную структуру за все годы работы. Большая часть примеров, которые я видел, приведена блогерами, которые пытаются объяснить, как это работает. Я видел несколько людей, которые использовали эту структуру для провоцирования ошибки, когда объект не удается найти в искомом цикле. Вы можете почитать статью, в которой вопрос рассматривается весьма детально. Статья написана одним из разработчиков ядра Python.

Использование NumPy

NumPy – это сторонняя библиотека Python. Если вы собираетесь ее использовать, сначала вам нужно убедиться в том, что она установлена.

Как это сделать при помощи REPL:

Python

import numpy

Если вы получите ошибку , то вам нужно провести установку numpy. Чтобы сделать это, перейдите в командную строку и введите:

Python

pip install numpy

После установки, внесите следующее:

Python

import numpy as np

np.arange(0.3, 1.6, 0.3)

Результат:

Python

array()

Если вы хотите вывести каждое число на свою строку, вы можете сделать следующее:

Python

import numpy as np

for i in np.arange(0.3, 1.6, 0.3):
print(i)

Выдача будет следующей:

Python

0.3
0.6
0.8999999999999999
1.2
1.5

Но откуда взялось число 0.8999999999999999?

У компьютеров есть проблемы с сохранением десятичных чисел с запятой в двоичные числа с запятой. Это приводит к разным неожиданным представлениям этих чисел.

Так или иначе, эти ошибки связанные с плавающей запятой являются проблемой, в зависимости от того, над какой задачей вы работаете. Ошибки могут быть выражены в виде, например, шестнадцатеричного десятичного числа, что не является критичной проблемой, в большинстве случаев. Они настолько маленькие, что, если вы только не работаете над расчетами орбитальной траектории спутников, вам не стоит беспокоиться.

В качестве альтернативы, вы можете использовать np.linspace(). Он делает в целом то же самое, но с использованием других параметров. С np.linspace() вы определяете начало и конец (оба включительно), а также длину и массив (за исключением шага).

Например, np.linspace(1, 4, 20) выдает 20 одинаково разделенных чисел: .0, …, 4.0. В другом случае, np.linspace(0, 0.5, 51) задает 0.00, 0.01, 0.02, 0.03, …, 0.49, 0.50.

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

При использовании в цикле , словарь будет отдавать ключи:

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

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 :
...   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 :
...   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(, "are")
Found word 'are'
>>> search(, "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

4.1.3. Комбинация циклов и условий¶

В соответствии с методологией структурного программирование любая программа строится из трех базовых управляющих структур: последовательность, ветвление и цикл.

Циклические конструкции можно произвольно комбинировать для достижения нужного эффекта — тем самым создавая вложенные друг в друга циклы; 2 цикла называются внешним и внутренним (или вложенным) соответственно, когда второй находится внутри первого. Количество уровней вложенности, как правило, не ограничивается.

В Листингах 4.1.9 и 4.1.10 приведены примеры вложенности циклов и комбинации циклов и условий.

Листинг 4.1.9 — Вложенные циклы в Python |

# Дан список чисел, найти НОД каждого из них с введенным числом

nums = 12, 86, 44, 24, 73, 19
print(nums)

x = int(input("Введите второе число для поиска НОД: "))

for num in nums
    # Поиск НОД по алгоритму Евклида https://ru.wikipedia.org/wiki/Алгоритм_Евклида
    temp1, temp2 = num, x
    while temp1 != temp2
        if temp1 < temp2
            temp2 -= temp1
        else
            temp1 -= temp2

    print("Числа {} и {}, НОД = {}".format(num, x, temp1))

# -------------
# Пример вывода:

# 
# Введите второе число для поиска НОД: 12
# Числа 12 и 12, НОД = 12
# Числа 86 и 12, НОД = 2
# Числа 44 и 12, НОД = 4
# Числа 24 и 12, НОД = 12
# Числа 73 и 12, НОД = 1
# Числа 19 и 12, НОД = 1

Листинг 4.1.10 — Комбинация циклов и условий в Python |

# Поиск простых чисел от 1 до 10
#
# Внешний цикл отвечает за перебор чисел от 1 до 10
# Внутренний цикл подсчитывает количество делителей, перебирая
# все числа от 2 до текущего числа - 1
#
# Данная задача выглядит проще, если решить ее с использованием 2 циклов for,
# данный вариант приведен для демонстрации вложенности разных видов циклов

for i in range(1, 11):
    divisors = 
    j = 2
    # Внутренний цикл выполняется пока не переберутся все числа  или
    # не найдется хотя бы 1 делитель
    while j < i and divisors == 
        if i % j == 
            divisors += 1

        j += 1

    # Если делители для  не найдены - это простое число
    if divisors == 
        print(i, end=" ")

# -------------
# Пример вывода:

# 1 2 3 5 7

При написании вложенных циклов необходимо помнить:

Примеры для использования уменьшения для цикла

В этих примерах мы будем знать о том, как мы можем уменьшить значение для цикла в Python. Мы будем объяснять все примеры с объяснением подробно.

1. Использование запуска, остановки индекса и шаг к снижению цикла в Python

В этом примере мы будем использовать индекс запуска и индекс остановки, с помощью которого мы будем уменьшить значение в цикле. Мы установим значение индекса начала больше, чем индекс остановки, так что значение будет уменьшаться по одному на каждой итерации. Давайте посмотрим на примере для понимания концепции подробно.

#Start index and stop index value
startindex = 10
stopindex = 0
step = -1

#applying for loop
for i in range(startindex, stopindex, step):
    print(i)

Выход:

10
9
8
7
6
5
4
3
2
1

Объяснение:

• Во-первых, мы назначаем значение индекса запуска больше, чем индекс остановки, то есть 10.
• Затем мы присваивали значение индекса остановки как 0.
• После этого значение STEP AS -1, в котором мы будем уменьшить значение в цикле.
• А затем мы применили петлю с переменной «I» и Диапазон В качестве индекса запуска, остановите индекс и шаг.
• Наконец, мы напечатали вывод.
• Следовательно, мы можем увидеть вывод в обратном порядке.

2. Использование запуска, остановки и шаги для цикла только для уменьшения для цикла в Python

В этом примере мы установим значение начала индекса, STOP INDEX, STEP внутри только для цикла и см. Выход. Значение индекса запуска будет больше, чем индекс остановки, так что значение уменьшается. Давайте посмотрим на примере для понимания концепции подробно.

#applying for loop
for i in range(10,0,-2):
    print('output : ',i)

Выход:

output :  10
output :  8
output :  6
output :  4
output :  2

Объяснение:

• В этом примере мы применили все значения внутри диапазона () функции для цикла.
• Индекс Start устанавливается как 10, индекс остановки устанавливается как 0, и этап устанавливается AS -2, что будет уменьшить значение на 2 при каждой итерации до 0.
• Наконец, мы напечатали значение переменной I.
• Следовательно, вы можете увидеть вывод.

3. Использование функции обратной () для уменьшения цикла в Python

В этом примере мы будем использовать Реверсированные () Функция внутри, чтобы пройти функцию диапазона () и увидеть вывод. Функция обратной () используется для петли по последовательности в обратном порядке. Давайте посмотрим на примере для понимания концепции подробно.

#applying reversed() function 
for i in reversed(range(5)):
    print('Output : ',i)

Выход:

Output :  4
Output :  3
Output :  2
Output :  1
Output :  0

Объяснение:

• В этом примере мы применили функцию обратной (), которая используется для печати значений обратного завода.
• Мы применили к цитируемой цикле и применяемой обратной функции () внутри него.
• Внутри обратной функции () мы также применили функцию диапазона () с 5.
• Наконец, мы напечатали значение переменной I.
• Следовательно, вы можете увидеть вывод.

4. Используя во время и

В этом примере мы будем использовать цикл while и для уменьшения значения один на один или в соответствии с вашими требованиями. Мы установим время, а затем после этого уменьшайте значение внутри функции во время. Давайте посмотрим на примере для понимания концепции подробно.

#applying while and -= operation
s = 10
while s>0:
    print("Output : ",s)
    s -= 1

Выход:

Output :  10
Output :  9
Output :  8
Output :  7
Output :  6
Output :  5
Output :  4
Output :  3
Output :  2
Output :  1

Объяснение:

• Во-первых, мы возьмем входную переменную S и назначаем ее значение, которое мы хотим уменьшить).
• Затем мы будем применять при этом, что S> 0.
• Внутри при этом условие, мы распечатаем значение s, а после печати значения мы будем уменьшить значение S на 1 (ы).
• Следовательно, вы можете увидеть вывод.

Функция reduce

Наконец, когда требуется обработать список значений таким образом, чтобы свести процесс к единственному результату, для этого используется функция reduce. Функция имеется в модуле functools стандартной библиотеки, но здесь она будет приведена целиком, чтобы показать, как она работает:

Вот общий формат функции :

В данном формате функция – это ссылка на редуцирующую функцию; ею может быть стандартная функция либо лямбда-функция, последовательность – это итерируемая последовательность, т.е. список, кортеж, диапазон или строковые данные, и инициализатор – это параметрическая переменная, которая получает начальное значение для накопителя. Начальным значением может быть значение любого примитивного типа данных либо мутабельный объект – список, кортеж и т.д. Начальное значение инициирует накапливающую переменную, которая прежде чем она будет возвращена, будет обновляться редуцирующей функцией по каждому элементу в списке.

Переданная при вызове функция вызывается в цикле для каждого элемента последовательности. Например, функция reduce может применяться для суммирования числовых значений в списке. Например, вот так:

Вот еще один пример. Если sentences – это список предложений, и требуется подсчитать общее количество слов в этих предложениях, то можно написать, как показано в приведенном ниже интерактивном сеансе:

В лямбда-функции, на которую ссылается переменная , строковый метод разбивает предложение на список слов, функция len подсчитывает количество элементов в получившемся списке и прибавляет его в накапливающую переменную.

В чем преимущества функций более высокого порядка?

• Они нередко состоят из одной строки.

• Все важные компоненты итерации – объект-последовательность, операция и возвращаемое значение – находятся в одном месте.

• Программный код в обычном цикле может повлиять на переменные, определенные перед ним, или которые следуют после него. По определению эти функции не имеют побочных эффектов.

• Они представляются собой элементарные операции. Глядя на цикл , приходится построчно отслеживать его логику. При этом в качестве опоры для создания своего понимания программного кода приходится отталкиваться от нескольких структурных закономерностей. Напротив, функции более высокого порядка одновременно являются строительными блоками, которые могут быть интегрированы в сложные алгоритмы, и элементами, которые читатель кода может мгновенно понять и резюмировать в своем уме. «Этот код преобразовывает каждый элемент в новую последовательность. Этот отбрасывает некоторые элементы. А этот объединяет оставшиеся элементы в единый результат».

• Они имеют большое количество похожих функций, которые предоставляют возможности, которые служат дополнением к их основному поведению. Например, , или собственные их версии.

Приведем еще пару полезных функций.

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 , тем самым получая итератор.
• Вызывает метод , чтобы получить каждый элемент от итератора.
• Когда метод next возвращает исключение , цикл останавливается.

Схема работы цикла «for» в Python

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:

Цикл for в Python

Циклы являются неотъемлемой частью в любом языке программирования. Для чего нужны циклы? Представьте себе задачу в которой вам необходимо перебрать элементы в списке, определить какое то соответствие и вывести результат. Здача является простой, если у вас немного элементов, а что если у вас тысячу разных элементов? В данном случае, мы с вами можем организовать цикл, в котором будем перебирать элементы, проводить с каждым элементом нужные нам операции, и выводить результат, вся муторная работа будет выполнена за вас вашим скриптом. И так долой теорию, разберем принцип работы цикла на практике.

Представим себе, что у нас есть список, с именами животных.

animals =  
for animal in animals:
    print("Привет " + animal)

Результат:
Привет Кошка 
Привет Собака 
Привет Лошадь 
Привет Черепаха

Как видите у нас получилось в несколько строк реализовать перебор всех элементов внутри списка на автомате.  То есть, вся логика в цикле for заключается в том, что мы перебираем значения внутри списка, словаря, кортежа или множества, проводим нужную операцию, и выводим результат.  Для более четкого понимания, просмотрите анимацию, в которой довольно доступно, и просто показаны разные варианты цикла

Важно запомнить! После запуска цикла, не забывайте про отступы

Инструменты рефакторинга в PyCharm

В среде разработки приложений PyCharm есть инструменты, которые помогают проводить рефакторинг. Они доступны через пункт Refactor главного меню. Научимся улучшать код с их помощью.

Подготовка

Открываем IDE и устанавливаем параметры рефакторинга в настройках редактора (File | Settings | Editor | Code Editing) в разделе Refactorings.

Если мы выберем режим In modal dialogs (во всплывающих окнах), то при использовании инструментов Extract/Introduce редактирование имён параметров, констант, полей и переменных будет происходить в открывающихся модальных окнах:

Если же мы предпочтём режим In the editor (в редакторе), то имена параметров, констант, полей и переменных будем редактировать прямо в редакторе:

Для примера установим In modal dialogs.

Теперь создадим в окне редактора новый проект (File | New Project) с именем refactorProject. Добавим в него новый файл (File | New | Python File), а назовём его, скажем, refactor.py.

Разберём извлечение метода в PyCharm на одном из наших примеров:

Копируем этот код в окно редактора:

Предисловие от автора

Как отмечалось ранее в моих статьях, я особо не имел дела с математическими функциями, операциями и тем более применение их в программировании. Но я попытался изучить эту тему и в принципе стало понятно, как применять циклы в простых целях, таких как: многократное повторение какой-либо операции по определённой формуле или функции или обработка списков, данных для их последующего использования. Но понимаю, что благодаря циклам можно решать более сложные задачи, но углубляться будет постепенно, об этом будут созданы дополнительные статьи.

И так, за циклы в Python отвечают операции «while» и «for». Ниже разберём и приведём примеры по каждому из них.

Функция filter

Функции более высокого порядка часто используются для фильтрации данных. Языки функционального программирования предлагают универсальную функцию , получающую набор элементов для фильтрации, и фильтрующую функцию, которая определяет, нужно ли исключить конкретный элемент из последовательности или нет. Встроенная в Python функция выполняет именно такую задачу. В результирующем списке будут только те значения, для которых значение функции для элемента последовательности истинно. Вот общий формат функции :

В данном формате предикативная_функция – это ссылка на стандартную функцию либо лямбда-функция, которая возвращает истину либо ложь, и последовательность – это итерируемая последовательность, т.е. список, кортеж, диапазон или строковые данные.

Например, ниже приведена однострочная функция для определения четности числа:

Чтобы отфильтровать все числа последовательности и оставить только четные, применим функцию :

Приведенный выше фрагмент кода можно переписать по-другому, поместив лямбда функцию в качестве первого аргумента:

И снова, в обоих случаях функция возвращает ленивый объект-последовательность, который нужно вычислить, чтобы увидеть результат. В иной ситуации в программе может иметься процесс, который потребляет по одному элементу за один раз. В этом случае в него можно подавать по одному элементу, вызывая встроенную функцию .

Примечание. Для предотвращения выхода за пределы ленивой последовательности необходимо отслеживать возникновение ошибки StopIteration. Например,

Повторите список в Python С Помощью Модуля Numpy

Третий способ перебора списка в Python – это использование модуля Numpy. Для достижения нашей цели с помощью этого метода нам нужны два метода numpy, которые упоминаются ниже:

1. numpy.nditer()
2. numpy.arange()

Iterator object nditer предоставляет множество гибких способов итерации по всему списку с помощью модуля numpy. Функция href=”http://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.nditer.html”>nditer() – это вспомогательная функция, которая может использоваться от очень простых до очень продвинутых итераций. Это упрощает некоторые фундаментальные проблемы, с которыми мы сталкиваемся в итерации. href=”http://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.nditer.html”>nditer() – это вспомогательная функция, которая может использоваться от очень простых до очень продвинутых итераций. Это упрощает некоторые фундаментальные проблемы, с которыми мы сталкиваемся в итерации.

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:

Синтаксис numpy.nditer()

Синтаксис numpy.arrange()

• 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.

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.

1. numpy.arange()
2. numpy.reshape()
3. numpy.nditer()

import numpy as np
.arange(16) .reshape(4, 4) 
for x in np.nditer(a): 
	print(x)

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.

Функция zip

Встроенная функция объединяет отдельные элементы из каждой последовательности в кортежи, т.е. она возвращает итерируемую последовательность, состоящую из кортежей. Вот общий формат функции :

В данном формате последовательность – это итерируемая последовательность, т.е. список, кортеж, диапазон или строковые данные. Функция возвращает ленивый объект-последовательность, который нужно вычислить, чтобы увидеть результат. Приведенный ниже интерактивный сеанс это демонстрирует:

В сочетании с оператором эта функция используется для распаковки объединенной последовательности (в виде пар, троек и т.д.) в отдельные кортежи. Приведенный ниже интерактивный сеанс это демонстрирует:

Декрементация с range()

Если ваш шаг положительный — то вы двигаетесь по ряду увеличивающихся чисел, это называется инкрементация. Если ваш шаг отрицательный, то вы двигаетесь по ряду убывающих чисел, это называется декрементация. Это позволяет вам идти вспять.

В следующем примере ваш шаг будет -2. Это значит, что декрементация будет равна 2 для каждого цикла:

Python

for i in range(10, -6, -2):
print(i)

Выдача вашего декременирующего цикла будет выглядеть следующим образом:

Python

10
8
6
4
2
0
-2
-4

У вас есть ряд чисел, каждое из которое меньше предшествующего на 2, т. е., на абсолютное значение предоставленного вами шага.

Самый правильный способ создание диапазона декрементации, это использовать range(старт, стоп, шаг). При этом в Python есть встроенная обратная функция. Если вы завернете range() в reversed(), то вы сможете выводить целые числа в обратном порядке.

Давайте попробуем:

Python

for i in reversed(range(5)):
print(i)

Вы получите следующее:

Python

4
3
2
1
0

range() позволяет итерировать по декрементирующей последовательности чисел, где reversed() обычно используется для циклического преобразования последовательности в обратном порядке.

От: admin

Эта тема закрыта для публикации ответов.