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Python中的循环和迭代器:如何使用?

循环概述在Python中,与大多数语言一样,有两个基本的循环:while和for。whilewhile循环是非常基本的。clue=NonewhileclueisNone:clue=searchLocation()clueisNone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。whileTrue:

循环概述

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:

  1. 它定义了方法__hash__(),该方法将哈希值(hash)作为整数返回。(见下文)

  2. 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:

  1. 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。

  2. 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。

  3. 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(f'{key} => {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 = ""
        else:
            if name in self._classified:
                name = ""
        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))
>>> 
print(roster.lookup_agent(1495263))
>>> 

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(f'{name}, id #{number}')

产生的结果如下...

Ann Tickwitee, id #2539634
Ivan Idea, id #1324595
Rock Solid, id #1385723
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