cari
Rumahpembangunan bahagian belakangTutorial PythonApakah gelung python (untuk, sementara) dan bagaimana saya menggunakannya?

Apakah gelung python (untuk, sementara) dan bagaimana saya menggunakannya? Gelung adalah alat pengaturcaraan asas yang digunakan untuk berulang kali melaksanakan satu blok kod. Gelung secara automatik mengendalikan lelaran, mengakses setiap item dalam urutan satu demi satu. Anda perlu menguruskan kaunter atau keadaan gelung secara manual untuk mengelakkan gelung tak terhingga. Python?

Perbezaan teras terletak pada bagaimana mereka mengawal lelaran: for while

Kawalan lelaran: for gelung melangkah ke atas urutan atau secara automatik mengendalikan proses lelaran. gelung terus selagi keadaan adalah benar; Anda mesti menguruskan keadaan penamatan gelung secara manual.

Loops melaksanakan bilangan kali yang tidak pasti, bergantung kepada keadaan.
# Iterating through a list
my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
for item in my_list:
    print(item)  # Output: 1 2 3 4 5

# Iterating through a string
my_string = "hello"
for char in my_string:
    print(char)  # Output: h e l l o

# Iterating through a range of numbers
for i in range(5):  # range(5) generates numbers 0, 1, 2, 3, 4
    print(i)  # Output: 0 1 2 3 4
gelung boleh lebih mudah dibaca apabila keadaan penamatan didasarkan pada logik kompleks atau input pengguna. Gelung adalah lebih mudah dan lebih selamat untuk melelehkan urutan yang diketahui. Bila:
  • bilangan lelaran tidak diketahui terlebih dahulu (mis., Membaca input pengguna sehingga nilai tertentu dimasukkan). Faktor -faktor). Kenyataan: keluar gelung awal. Berguna apabila keadaan tertentu dipenuhi sebelum keseluruhan urutan diproses. Penamatan:
  • Gelung
  • terus selagi keadaan tetap benar. Berhati -hati merancang keadaan untuk memastikan penamatan yang betul. Keadaan. Ingatlah untuk sentiasa mengutamakan kod yang jelas dan berstruktur untuk mengelakkan kesilapan yang berkaitan dengan gelung.
  • Atas ialah kandungan terperinci Apakah gelung python (untuk, sementara) dan bagaimana saya menggunakannya?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

    Kenyataan
    Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn
    Python vs C: Lengkung pembelajaran dan kemudahan penggunaanPython vs C: Lengkung pembelajaran dan kemudahan penggunaanApr 19, 2025 am 12:20 AM

    Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

    Python vs C: Pengurusan dan Kawalan MemoriPython vs C: Pengurusan dan Kawalan MemoriApr 19, 2025 am 12:17 AM

    Python dan C mempunyai perbezaan yang signifikan dalam pengurusan dan kawalan memori. 1. Python menggunakan pengurusan memori automatik, berdasarkan pengiraan rujukan dan pengumpulan sampah, memudahkan kerja pengaturcara. 2.C memerlukan pengurusan memori manual, memberikan lebih banyak kawalan tetapi meningkatkan risiko kerumitan dan kesilapan. Bahasa mana yang harus dipilih harus berdasarkan keperluan projek dan timbunan teknologi pasukan.

    Python untuk pengkomputeran saintifik: rupa terperinciPython untuk pengkomputeran saintifik: rupa terperinciApr 19, 2025 am 12:15 AM

    Aplikasi Python dalam pengkomputeran saintifik termasuk analisis data, pembelajaran mesin, simulasi berangka dan visualisasi. 1.Numpy menyediakan susunan pelbagai dimensi yang cekap dan fungsi matematik. 2. Scipy memanjangkan fungsi numpy dan menyediakan pengoptimuman dan alat algebra linear. 3. Pandas digunakan untuk pemprosesan dan analisis data. 4.Matplotlib digunakan untuk menghasilkan pelbagai graf dan hasil visual.

    Python dan C: Mencari alat yang betulPython dan C: Mencari alat yang betulApr 19, 2025 am 12:04 AM

    Sama ada untuk memilih Python atau C bergantung kepada keperluan projek: 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat, sains data, dan skrip kerana sintaks ringkas dan perpustakaan yang kaya; 2) C sesuai untuk senario yang memerlukan prestasi tinggi dan kawalan asas, seperti pengaturcaraan sistem dan pembangunan permainan, kerana kompilasi dan pengurusan memori manualnya.

    Python untuk sains data dan pembelajaran mesinPython untuk sains data dan pembelajaran mesinApr 19, 2025 am 12:02 AM

    Python digunakan secara meluas dalam sains data dan pembelajaran mesin, terutamanya bergantung pada kesederhanaannya dan ekosistem perpustakaan yang kuat. 1) PANDAS digunakan untuk pemprosesan dan analisis data, 2) Numpy menyediakan pengiraan berangka yang cekap, dan 3) SCIKIT-Learn digunakan untuk pembinaan dan pengoptimuman model pembelajaran mesin, perpustakaan ini menjadikan Python alat yang ideal untuk sains data dan pembelajaran mesin.

    Pembelajaran Python: Adakah 2 jam kajian harian mencukupi?Pembelajaran Python: Adakah 2 jam kajian harian mencukupi?Apr 18, 2025 am 12:22 AM

    Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

    Python untuk Pembangunan Web: Aplikasi UtamaPython untuk Pembangunan Web: Aplikasi UtamaApr 18, 2025 am 12:20 AM

    Aplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak

    Python vs C: Meneroka Prestasi dan KecekapanPython vs C: Meneroka Prestasi dan KecekapanApr 18, 2025 am 12:20 AM

    Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

    See all articles

    Alat AI Hot

    Undresser.AI Undress

    Undresser.AI Undress

    Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

    AI Clothes Remover

    AI Clothes Remover

    Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

    Undress AI Tool

    Undress AI Tool

    Gambar buka pakaian secara percuma

    Clothoff.io

    Clothoff.io

    Penyingkiran pakaian AI

    AI Hentai Generator

    AI Hentai Generator

    Menjana ai hentai secara percuma.

    Alat panas

    SecLists

    SecLists

    SecLists ialah rakan penguji keselamatan muktamad. Ia ialah koleksi pelbagai jenis senarai yang kerap digunakan semasa penilaian keselamatan, semuanya di satu tempat. SecLists membantu menjadikan ujian keselamatan lebih cekap dan produktif dengan menyediakan semua senarai yang mungkin diperlukan oleh penguji keselamatan dengan mudah. Jenis senarai termasuk nama pengguna, kata laluan, URL, muatan kabur, corak data sensitif, cangkerang web dan banyak lagi. Penguji hanya boleh menarik repositori ini ke mesin ujian baharu dan dia akan mempunyai akses kepada setiap jenis senarai yang dia perlukan.

    EditPlus versi Cina retak

    EditPlus versi Cina retak

    Saiz kecil, penyerlahan sintaks, tidak menyokong fungsi gesaan kod

    Hantar Studio 13.0.1

    Hantar Studio 13.0.1

    Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

    SublimeText3 versi Inggeris

    SublimeText3 versi Inggeris

    Disyorkan: Versi Win, menyokong gesaan kod!

    PhpStorm versi Mac

    PhpStorm versi Mac

    Alat pembangunan bersepadu PHP profesional terkini (2018.2.1).