Python ループとイテレータの使用方法
- 王林転載
- 2023-05-20 15:04:11937ブラウズ
ループの概要
Python には、ほとんどの言語と同様、while と for という 2 つの基本的なループがあります。
while
while ループは非常に基本的なものです。
clue = None while clue is None: clue = searchLocation()
clue is Noneこの場合、ループ条件が True と評価される限り、ループのコードは実行されます。
Python には、いくつかの便利なキーワードもあります。 breakループをすぐに停止し、Continue次の ループの 1 回の反復にジャンプします 。
#break最も便利な側面の 1 つは、ユーザーが有効な入力を行うまで同じコードを実行したい場合です。
while True:
try:
age = int(input("Enter your age: "))
except ValueError:
print(f"Please enter a valid integer!")
else:
if age > 0:
break
break ステートメントが見つかったら、ループを終了します。もちろん、上記はより複雑な例ですが、要点を示しています。 while True: がゲーム ループで使用されることもよくあります。
注: 何らかの言語でループを使用したことがある場合は、無限ループ (無限ループ) についてはすでによく知っているでしょう。これは通常、while 条件が True と評価され、ループ内に break ステートメントがないことが原因で発生します。
for
Java、C、または類似の ALGOL スタイル言語の出身であるため、サードパーティの for ループに精通しているかもしれません: for i := 1; i 。あなたはどうか知りませんが、初めてこの状況に遭遇したとき、私はびっくりしました。今のところ満足していますが、Python のような洗練されたシンプルさはありません。
Python の for ループは大きく異なります。上記の疑似コードと同等の Python コードは次のとおりです...
for i in range(1,100): print(i)
range() は、シーケンスを返す Python の特別な「関数」です。 (技術的には、これはまったく関数ではありません。)
これは Python の印象的な点です。iterable と呼ばれる特殊なタイプのシーケンスを反復処理します。これについては後ほど説明します。
これまでで最も理解しやすいのは、配列 (Python では「リスト」と呼ばれます) などのシーケンシャル データ構造を反復処理できることです。
これを実行できます...
places = ['Nashville', 'Norway', 'Bonaire', 'Zimbabwe', 'Chicago', 'Czechoslovakia']
for place in places:
print(place)
print("...and back!")
これが得られます...
Nashville Norway Bonaire Zimbabwe Chicago Czechoslovakia ...and back!
for...else
Python がループ内にありますもう 1 つのユニークな小さなトリック、それは else 句です。ループが完了すると、if no が break ステートメントに遭遇すると、else が実行されます。ただし、ループを手動で中断すると、else は完全にスキップします。
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.")
「マリ」がリストにないため、「悪役がまた逃げた」というメッセージが表示されます。ただし、値 villain_at を Norway に変更すると、「悪役が捕らえられた!」は表示されますが、「悪役はまた逃げました。」は表示されません。
ホイールは存在しますか?
Python には do...while ループがありません。このようなループ方法を探している場合、通常の Python では、前に示したように、内部 break 条件を指定して while True: を使用します。
データ構造 (コンテナ)
Python には、データを保持する コンテナ またはデータ構造が多数あります。詳しい説明はしませんが、最も重要な部分を簡単に見ていきたいと思います。
list
list は可変シーケンス (実際には配列) です。
これは角括弧 [ ] で定義されており、インデックスによってその要素にアクセスできます。
foo = [2, 4, 2, 3] print(foo[1]) >>> 4 foo[1] = 42 print(foo) >>> [2, 42, 2, 3]
厳密な技術要件はありませんが、一般的な規則では、リストには同じタイプ (「同種」) の要素のみが含まれます。
tuple
tuple は不変のシーケンスです。一度定義すると、技術的に変更することはできません(前に述べた不変性の意味を思い出してください)。これは、タプルを定義した後は、タプルに要素を追加したり、タプルから要素を削除したりできないことを意味します。
タプルは括弧 ( ) で定義されており、インデックスによってその要素にアクセスできます。
foo = (2, 4, 2, 3) print(foo[1]) >>> 4 foo[1] = 42 >>> TypeError: 'tuple' object does not support item assignment
リストとは異なり、標準規約では、タプルに異なるタイプ (「異種」) の要素を含めることができます。
set
set是一个无序的可变集合，保证没有重复。记住“无序”很重要：不能保证单个元素的顺序！
一个集合在花括号中定义{ }，但如果你想要一个空集合，你可以使用foo = set()， 或者foo = {}创建一个空的dict. 你不能通过索引访问它的元素，因为它是无序的。
foo = {2, 4, 2, 3}
print(foo)
>>> {2, 3, 4}
print(foo[1])
>>> TypeError: 'set' object does not support indexing
对于要添加到集合中的对象，它也必须是可散列的（hash）。一个对象是可散列的，如果：
它定义了方法__hash__()，该方法将哈希值（hash）作为整数返回。（见下文）
它定义了__eq__()比较两个对象的方法。
对于同一个对象（值），一个有效的散列值（hash）应该总是相同的，并且它应该是合理的唯一的，因此另一个对象返回相同的散列是不常见的。（两个或多个具有相同哈希值的对象称为哈希冲突，它们仍然会发生。）
dict
dict（字典）是键值数据结构。
它在花括号中定义{ }，:用于分隔键和值。它是无序的，所以你不能通过索引访问它的元素；但是你可以通过[ ]加键值访问元素。
foo = {'a' : 1, 'b' : 2, 'c' : 3, 'd' : 4}
print(foo['b'])
>>> 2
foo['b'] = 42
print(foo)
>>> {'a': 1, 'b': 42, 'c': 3, 'd': 4}
只有可散列的对象可以用作字典键。（有关set哈希性的更多信息，请参阅官网的部分。）
其他
除了基础之外，Python 还提供了额外的容器/数据结构。可以在内置模块collections中找到它们。
拆包
有一个重要的 Python 语法我们还没有讨论过，但很快就会派上用场。我们可以将容器中的每个元素分配给一个变量！这称为拆包。
当然，我们需要确切地知道我们要拆包多少才能结束，否则我们会得到一个ValueError的异常。
让我们看一个使用tuple元组的基本示例。
fullname = ('Carmen', 'Sandiego')
first, last = fullname
print(first)
>>> Carmen
print(last)
>>> Sandiego
看第二行代码，我们可以列出多个要分配的变量，用逗号分隔。Python 将拆分等号右侧的容器，将每个值按从左到右的顺序分配给一个变量。
注意：记住，set是无序的！虽然你可以在技术上使用集合来执行此操作，但你无法确定将什么值分配给什么变量。不保证按顺序进行分配，集合的值的分配顺序通常是偶然的！
in
Python 提供了一个关键字in ，用于检查是否在容器中找到了特定元素。
places = ['Nashville', 'Norway', 'Bonaire', 'Zimbabwe', 'Chicago', 'Czechoslovakia']
if 'Nashville' in places:
print("Music city!")
这适用于许多容器，包括列表、元组、集合，甚至是字典键（但不是字典值）。
如果你希望你的自定义类之一支持in运算符，你只需要定义__contains__(self, item)方法，它应该返回Trueor False。
迭代器
Python 的循环是配合我之前提到的迭代器一起使用。前面提到的数据结构都是是可以使用迭代器迭代的对象。
好的，让我们从头开始。Python 容器对象，例如 list，也是一个可迭代对象，因为它的__iter__()方法，返回一个迭代器对象。
方法__next__()也是一个迭代器，在容器迭代器的情况下，返回下一项。即使是无序的容器，例如set()，也可以使用迭代器进行遍历。
当__next__()不能返回任何其他内容时，它会抛出一个名为StopIteration的特殊异常。这可以使用try...except捕获异常。
让我们再看一下for遍历 list 的循环，例如...
dossiers = ['The Contessa', 'Double Trouble', 'Eartha Brute', 'Kneemoi', 'Patty Larceny', 'RoboCrook', 'Sarah Nade', 'Top Grunge', 'Vic the Slick', 'Wonder Rat'] for crook in dossiers: print(crook)
dossiers是一个list对象，它是一个可迭代的对象。当 Python 到达for循环时，它会做三件事：
调用
iter(dossiers)，依次执行dossiers.__iter__()。这将返回一个我们将调用的迭代器对象list_iter。这个迭代器对象将被循环使用。对于循环的每次迭代，它都会调用
next(list_iter)，执行list_iter.__next__()并将返回的值分配给crook。如果迭代器抛出了特殊异常
StopIteration，则循环结束，退出。
while True:如果我在循环中重写该逻辑可能会更容易理解......
list_iter = iter(dossiers) while True: try: crook = next(list_iter) print(crook) except StopIteration: break
如果你尝试这两个循环，你会发现它们做的事情完全相同！
了解__iter__(),__next__()和StopIteration异常的工作原理后，你现在可以使自己的类可迭代！
注意：虽然将迭代器类与可迭代类分开定义都可以，但你不一定必须这样做！只要这两种方法都在你的类中定义，并且__next__()行为适当，你就可以定义__iter__()为return self.
值得注意的是迭代器本身是可迭代的：它们有一个__iter__()方法返回self。
字典案例
假设我们有一本想要使用的字典......
locations = {
'Parade Ground': None,
'Ste.-Catherine Street': None,
'Pont Victoria': None,
'Underground City': None,
'Mont Royal Park': None,
'Fine Arts Museum': None,
'Humor Hall of Fame': 'The Warrant',
'Lachine Canal': 'The Loot',
'Montreal Jazz Festival': None,
'Olympic Stadium': None,
'St. Lawrence River': 'The Crook',
'Old Montréal': None,
'McGill University': None,
'Chalet Lookout': None,
'Île Notre-Dame': None
}
如果我们只想查看其中的每个项目，我们只需使用for循环。所以，这应该有效，对吧？
for location in locations: print(location)
哎呀！这只向我们展示了键，而不是值。这并不是我们想要的，不是吗？
dict.__iter__()返回一个dict_keyiterator对象，该对象执行其类名的操作：它遍历键，但不遍历值。
要同时获取键和值，我们需要调用locations.items()返回dict_items对象。dict_items.iter()返回 dict_itemiterator，它将字典中的每个键值对作为元组返回。
旧版说明：如果你使用的是 Python 2，则应改为调用locations.iteritems()。
还记得刚才，当我们谈到拆包的时候吗？我们将每一对键值作为一个元组并拆分成成两个变量。
for key, value in locations.items():
print(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 = "<NO KNOWN AGENT>"
else:
if name in self._classified:
name = "<CLASSIFIED>"
return name
我们可以继续测试一下，只是为了后续：
roster = AgentRoster()
roster.add_agent("Ann Tickwitee", 2539634)
roster.add_agent("Ivan Idea", 1324595)
roster.add_agent("Rock Solid", 1385723)
roster.add_agent("Chase Devineaux", 1495263, True)
print(roster.validate_number(2539634))
>>> True
print(roster.validate_number(9583253))
>>> False
print(roster.lookup_agent(1324595))
>>> Ivan Idea
print(roster.lookup_agent(9583253))
>>> <NO KNOWN AGENT>
print(roster.lookup_agent(1495263))
>>> <CLASSIFIED>
太好了，这完全符合预期！现在，如果我们希望能够遍历整个字典怎么办。
但是，我们不想直接访问roster._agents字典，因为这将忽略这个类的整个“分类”方面。我们如何处理？
正如我之前提到的，我们可以让这个类也作为它自己的迭代器，这意味着它有一个__next__()方法。在这种情况下，我们只会 return self。但是，这里是超简单Python教程，所以让我们跳过烦人步骤，简化内容，实际创建一个单独的迭代器类。
在这个例子中，我实际上将字典变成了一个元组列表，这将允许我使用索引。（请记住，字典是无序的。）我还将计算出有多少代理未分类。当然，所有这些逻辑都属于该__init__()方法：
class AgentRoster_Iterator: def __init__(self, container): self._roster = list(container._agents.items()) self._classified = container._classified self._max = len(self._roster) - len(self._classified) self._index = 0
要成为迭代器，类必须有__next__()方法；这是唯一的要求！请记住，一旦我们没有更多数据要返回，该方法就需要抛出StopException异常。
我将定义AgentRoster_Iterator的__next__()方法如下：
class AgentRoster_Iterator: # ...snip... def __next__(self): if self._index == self._max: raise StopIteration else: r = self._roster[self._index] self._index += 1 return r
现在我们返回到AgentRoster类，我们需要在其中添加一个__iter__()返回迭代器对象的方法。
class AgentRoster: # ...snip... def __iter__(self): return AgentRoster_Iterator(self)
只需要一点点操作，现在我们的AgentRoster类的行为与循环的预期完全一样！这段代码如下...
roster = AgentRoster()
roster.add_agent("Ann Tickwitee", 2539634)
roster.add_agent("Ivan Idea", 1324595)
roster.add_agent("Rock Solid", 1385723)
roster.add_agent("Chase Devineaux", 1495263, True)
for number, name in roster:
print(f'{name}, id #{number}')
产生的结果如下...
Ann Tickwitee, id #2539634 Ivan Idea, id #1324595 Rock Solid, id #1385723
以上がPython ループとイテレータの使用方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。