搜尋
首頁後端開發Python教學在Python中使用判断语句和循环的教程

条件判断

计算机之所以能做很多自动化的任务,因为它可以自己做条件判断。

比如,输入用户年龄,根据年龄打印不同的内容,在Python程序中,用if语句实现:

age = 20
if age >= 18:
  print 'your age is', age
  print 'adult'

根据Python的缩进规则,如果if语句判断是True,就把缩进的两行print语句执行了,否则,什么也不做。

也可以给if添加一个else语句,意思是,如果if判断是False,不要执行if的内容,去把else执行了:

age = 3
if age >= 18:
  print 'your age is', age
  print 'adult'
else:
  print 'your age is', age
  print 'teenager'

注意不要少写了冒号:。

当然上面的判断是很粗略的,完全可以用elif做更细致的判断:

age = 3
if age >= 18:
  print 'adult'
elif age >= 6:
  print 'teenager'
else:
  print 'kid'

elif是else if的缩写,完全可以有多个elif,所以if语句的完整形式就是:

if <条件判断1>:
  <执行1>
elif <条件判断2>:
  <执行2>
elif <条件判断3>:
  <执行3>
else:
  <执行4>

if语句执行有个特点,它是从上往下判断,如果在某个判断上是True,把该判断对应的语句执行后,就忽略掉剩下的elif和else,所以,请测试并解释为什么下面的程序打印的是teenager:

age = 20
if age >= 6:
  print 'teenager'
elif age >= 18:
  print 'adult'
else:
  print 'kid'

if判断条件还可以简写,比如写:

if x:
  print 'True'

只要x是非零数值、非空字符串、非空list等,就判断为True,否则为False。
循环

Python的循环有两种,一种是for...in循环,依次把list或tuple中的每个元素迭代出来,看例子:

names = ['Michael', 'Bob', 'Tracy']
for name in names:
  print name

执行这段代码,会依次打印names的每一个元素:

Michael
Bob
Tracy

所以for x in ...循环就是把每个元素代入变量x,然后执行缩进块的语句。

再比如我们想计算1-10的整数之和,可以用一个sum变量做累加:

sum = 0
for x in [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]:
  sum = sum + x
print sum

如果要计算1-100的整数之和,从1写到100有点困难,幸好Python提供一个range()函数,可以生成一个整数序列,比如range(5)生成的序列是从0开始小于5的整数:

>>> range(5)
[0, 1, 2, 3, 4]

range(101)就可以生成0-100的整数序列,计算如下:

sum = 0
for x in range(101):
  sum = sum + x
print sum

请自行运行上述代码,看看结果是不是当年高斯同学心算出的5050。

第二种循环是while循环,只要条件满足,就不断循环,条件不满足时退出循环。比如我们要计算100以内所有奇数之和,可以用while循环实现:

sum = 0
n = 99
while n > 0:
  sum = sum + n
  n = n - 2
print sum

在循环内部变量n不断自减,直到变为-1时,不再满足while条件,循环退出。
再议raw_input

最后看一个有问题的条件判断。很多同学会用raw_input()读取用户的输入,这样可以自己输入,程序运行得更有意思:

birth = raw_input('birth: ')
if birth < 2000:
  print '00前'
else:
  print '00后'

输入1982,结果却显示00后,这么简单的判断Python也能搞错?

当然不是Python的问题,在Python的交互式命令行下打印birth看看:

>>> birth
'1982'
>>> '1982' < 2000
False
>>> 1982 < 2000
True

原因找到了!原来从raw_input()读取的内容永远以字符串的形式返回,把字符串和整数比较就不会得到期待的结果,必须先用int()把字符串转换为我们想要的整型:

birth = int(raw_input('birth: '))

再次运行,就可以得到正确地结果。但是,如果输入abc呢?又会得到一个错误信息:

Traceback (most recent call last):
 ...
ValueError: invalid literal for int() with base 10: 'abc'

原来int()发现一个字符串并不是合法的数字时就会报错,程序就退出了。

如何检查并捕获程序运行期的错误呢?后面的错误和调试会讲到。
小结

条件判断可以让计算机自己做选择,Python的if...elif...else很灵活。

循环是让计算机做重复任务的有效的方法,有些时候,如果代码写得有问题,会让程序陷入“死循环”,也就是永远循环下去。这时可以用Ctrl+C退出程序,或者强制结束Python进程。

请试写一个死循环程序。

陳述
本文內容由網友自願投稿,版權歸原作者所有。本站不承擔相應的法律責任。如發現涉嫌抄襲或侵權的內容,請聯絡admin@php.cn
Python與C:學習曲線和易用性Python與C:學習曲線和易用性Apr 19, 2025 am 12:20 AM

Python更易學且易用,C 則更強大但複雜。 1.Python語法簡潔,適合初學者,動態類型和自動內存管理使其易用,但可能導致運行時錯誤。 2.C 提供低級控制和高級特性,適合高性能應用,但學習門檻高,需手動管理內存和類型安全。

Python vs. C:內存管理和控制Python vs. C:內存管理和控制Apr 19, 2025 am 12:17 AM

Python和C 在内存管理和控制方面的差异显著。1.Python使用自动内存管理,基于引用计数和垃圾回收,简化了程序员的工作。2.C 则要求手动管理内存,提供更多控制权但增加了复杂性和出错风险。选择哪种语言应基于项目需求和团队技术栈。

科學計算的Python:詳細的外觀科學計算的Python:詳細的外觀Apr 19, 2025 am 12:15 AM

Python在科學計算中的應用包括數據分析、機器學習、數值模擬和可視化。 1.Numpy提供高效的多維數組和數學函數。 2.SciPy擴展Numpy功能,提供優化和線性代數工具。 3.Pandas用於數據處理和分析。 4.Matplotlib用於生成各種圖表和可視化結果。

Python和C:找到合適的工具Python和C:找到合適的工具Apr 19, 2025 am 12:04 AM

選擇Python還是C 取決於項目需求:1)Python適合快速開發、數據科學和腳本編寫,因其簡潔語法和豐富庫;2)C 適用於需要高性能和底層控制的場景,如係統編程和遊戲開發,因其編譯型和手動內存管理。

數據科學和機器學習的Python數據科學和機器學習的PythonApr 19, 2025 am 12:02 AM

Python在數據科學和機器學習中的應用廣泛,主要依賴於其簡潔性和強大的庫生態系統。 1)Pandas用於數據處理和分析,2)Numpy提供高效的數值計算,3)Scikit-learn用於機器學習模型構建和優化,這些庫讓Python成為數據科學和機器學習的理想工具。

學習Python:2小時的每日學習是否足夠?學習Python:2小時的每日學習是否足夠?Apr 18, 2025 am 12:22 AM

每天學習Python兩個小時是否足夠?這取決於你的目標和學習方法。 1)制定清晰的學習計劃,2)選擇合適的學習資源和方法,3)動手實踐和復習鞏固,可以在這段時間內逐步掌握Python的基本知識和高級功能。

Web開發的Python:關鍵應用程序Web開發的Python:關鍵應用程序Apr 18, 2025 am 12:20 AM

Python在Web開發中的關鍵應用包括使用Django和Flask框架、API開發、數據分析與可視化、機器學習與AI、以及性能優化。 1.Django和Flask框架:Django適合快速開發複雜應用,Flask適用於小型或高度自定義項目。 2.API開發:使用Flask或DjangoRESTFramework構建RESTfulAPI。 3.數據分析與可視化:利用Python處理數據並通過Web界面展示。 4.機器學習與AI:Python用於構建智能Web應用。 5.性能優化:通過異步編程、緩存和代碼優

Python vs.C:探索性能和效率Python vs.C:探索性能和效率Apr 18, 2025 am 12:20 AM

Python在開發效率上優於C ,但C 在執行性能上更高。 1.Python的簡潔語法和豐富庫提高開發效率。 2.C 的編譯型特性和硬件控制提升執行性能。選擇時需根據項目需求權衡開發速度與執行效率。

See all articles

熱AI工具

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

人工智慧驅動的應用程序,用於創建逼真的裸體照片

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

用於從照片中去除衣服的線上人工智慧工具。

Undress AI Tool

Undress AI Tool

免費脫衣圖片

Clothoff.io

Clothoff.io

AI脫衣器

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

免費產生 AI 無盡。

熱工具

ZendStudio 13.5.1 Mac

ZendStudio 13.5.1 Mac

強大的PHP整合開發環境

記事本++7.3.1

記事本++7.3.1

好用且免費的程式碼編輯器

mPDF

mPDF

mPDF是一個PHP庫,可以從UTF-8編碼的HTML產生PDF檔案。原作者Ian Back編寫mPDF以從他的網站上「即時」輸出PDF文件,並處理不同的語言。與原始腳本如HTML2FPDF相比,它的速度較慢,並且在使用Unicode字體時產生的檔案較大,但支援CSS樣式等,並進行了大量增強。支援幾乎所有語言,包括RTL(阿拉伯語和希伯來語)和CJK(中日韓)。支援嵌套的區塊級元素(如P、DIV),

EditPlus 中文破解版

EditPlus 中文破解版

體積小,語法高亮,不支援程式碼提示功能

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

視覺化網頁開發工具