что такое elem в python
Цикл For в Python
Цикл for в Python предназначен для перебора элементов, находящихся в коллекции. Зачем нужно перебирать эти элементы? Разумеется, что сам по себе перебор элементов нам ничего не дает. С каждым элементом, последовательно должно выполняться одно и тоже действие, указанное в теле цикла for.
Итерация цикла for в Python
Чтобы оценить полезность цикла for, представим, как бы мы справились, если бы не было циклов. Создадим список с целыми числами и присвоим его переменной num. Обратимся по индексу к каждому элементу списка и распечатаем их. На экране вывелись все значения из списка.
num = (5, 10, 15)
print(num[0])
print(num[1])
print(num[2])
Нетрудно догадаться, что если список будет состоять из ста чисел, то слово print придется вводить 100 раз. В программировании такое расточительство не прокатит, иначе какой в нем смысл?
Создание цикла for по списку в Python
Решим ту же самую задачу (вывод элементов на экран), но с использованием цикла for. Цикл for будет сам брать элементы из списка, пока они не закончатся и делать с ними то, что указано в теле цикла.
num = (5, 10, 15) // 1
for elem in num: // 2
print (elem) // 3
Мы получили такой же результат как и в первом случае, но более рациональным способом. Когда элементы списка заканчиваются, цикл for прекращает работу.
Синтаксис цикла for
Задача на цикл for
Посчитать сумму чисел в списке.
a = (10, 20, 30)
summa = 0
for number in a:
summa = summa + number
print (summa)
60 // вывод результата
Алгоритм решения задачи
Помимо переменной a со списком, объявляет ещё одну переменную summa с нулевым значением. При каждом новом прохождении цикла, обновляется результат сложения текущего значения из переменной summa со следующим элементом, пока мы не получим конечный результат. Значение переменной summa, поменялось по ходу итерации, с 0 до 60.
summa = 0 + 10 // 10
10 + 20 // 30
30 + 30 // 60
Функция range() в Python
Что делать, если количество элементов в списке внушительное, глупо последовательно прописывать все числа один за другим. Необходимо более элегантное решение. В Python есть встроенная функция range(), которая может принимать один, два или три аргумента. Функция range() генерирует последовательность чисел в указанном диапазоне. Если мы пропишем range(0, 10), то сгенерируется последовательность 0,1,2,3,4,5,6,7,8,9. Обратите внимание, что числа генерируются от первого аргумента до второго, не включая последнего. Зададим диапазон чисел, от 5 до 11 и выведем список сгенерированных чисел. Мы вывели числа списка в указанном диапазоне, не включая второй аргумент.
for i in range(5, 11):
print(i)
5
6
7
8
9
10
Цикл for и функция range() отлично выполняют свою работу, нам больше не нужно перечислять весь список. Кроме того, мы все так же можем обращаться к элементу по его индексу.
Вложенные циклы в Python
Цикл называется вложенным, если он располагается внутри другого цикла. С помощью вложенных циклов можно вывести на экран разные элементы, разное количество раз.
cars = [«mazda», «opel», «audi», «honda»]
for i in range(len(cars)): // 0, 1, 2, 3
for h in range(i+1):
print(cars[i])
mazda
opel
opel
audi
audi
audi
honda
honda
honda
honda
Как так получилось?
Функция range() у внешнего цикла последовательно выведет значение индексов от 0 до 4. На первой итерации цикла i = 0. Это значит, что переменная h вложенного цикла получит в диапазоне одно число и совершит одну итерацию. Поэтому название машины и индексом 0, выведется только один раз. Вернемся во внешний цикл и на второй итерации i = 1, а в диапазоне h = 0, 1 уже находится два числа. Вложенный цикл for пройдется по двум числам в диапазоне и название opel, выведется на экран два раза. При каждом следующем проходе, количество последовательных элементов будет увеличиваться на единицу.
Копирование материалов разрешается только с указанием автора (Михаил Русаков) и индексируемой прямой ссылкой на сайт (http://myrusakov.ru)!
Добавляйтесь ко мне в друзья ВКонтакте: http://vk.com/myrusakov.
Если Вы хотите дать оценку мне и моей работе, то напишите её в моей группе: http://vk.com/rusakovmy.
Если Вы не хотите пропустить новые материалы на сайте,
то Вы можете подписаться на обновления: Подписаться на обновления
Если у Вас остались какие-либо вопросы, либо у Вас есть желание высказаться по поводу этой статьи, то Вы можете оставить свой комментарий внизу страницы.
Порекомендуйте эту статью друзьям:
Если Вам понравился сайт, то разместите ссылку на него (у себя на сайте, на форуме, в контакте):
Комментарии ( 0 ):
Для добавления комментариев надо войти в систему.
Если Вы ещё не зарегистрированы на сайте, то сначала зарегистрируйтесь.
Copyright © 2010-2021 Русаков Михаил Юрьевич. Все права защищены.
itertools — Functions creating iterators for efficient looping¶
This module implements a number of iterator building blocks inspired by constructs from APL, Haskell, and SML. Each has been recast in a form suitable for Python.
The module standardizes a core set of fast, memory efficient tools that are useful by themselves or in combination. Together, they form an “iterator algebra” making it possible to construct specialized tools succinctly and efficiently in pure Python.
Infinite iterators:
start, start+step, start+2*step, …
p0, p1, … plast, p0, p1, …
elem, elem, elem, … endlessly or up to n times
Iterators terminating on the shortest input sequence:
p0, p1, … plast, q0, q1, …
p0, p1, … plast, q0, q1, …
(d[0] if s[0]), (d[1] if s[1]), …
seq[n], seq[n+1], starting when pred fails
elements of seq where pred(elem) is false
sub-iterators grouped by value of key(v)
seq, [start,] stop [, step]
elements from seq[start:stop:step]
func(*seq[0]), func(*seq[1]), …
seq[0], seq[1], until pred fails
it1, it2, … itn splits one iterator into n
Combinatoric iterators:
cartesian product, equivalent to a nested for-loop
r-length tuples, all possible orderings, no repeated elements
r-length tuples, in sorted order, no repeated elements
r-length tuples, in sorted order, with repeated elements
AA AB AC AD BA BB BC BD CA CB CC CD DA DB DC DD
AB AC AD BA BC BD CA CB CD DA DB DC
AA AB AC AD BB BC BD CC CD DD
Itertool functions¶
The following module functions all construct and return iterators. Some provide streams of infinite length, so they should only be accessed by functions or loops that truncate the stream.
Make an iterator that returns accumulated sums, or accumulated results of other binary functions (specified via the optional func argument).
Usually, the number of elements output matches the input iterable. However, if the keyword argument initial is provided, the accumulation leads off with the initial value so that the output has one more element than the input iterable.
Roughly equivalent to:
There are a number of uses for the func argument. It can be set to min() for a running minimum, max() for a running maximum, or operator.mul() for a running product. Amortization tables can be built by accumulating interest and applying payments. First-order recurrence relations can be modeled by supplying the initial value in the iterable and using only the accumulated total in func argument:
See functools.reduce() for a similar function that returns only the final accumulated value.
Changed in version 3.3: Added the optional func parameter.
Changed in version 3.8: Added the optional initial parameter.
Make an iterator that returns elements from the first iterable until it is exhausted, then proceeds to the next iterable, until all of the iterables are exhausted. Used for treating consecutive sequences as a single sequence. Roughly equivalent to:
Return r length subsequences of elements from the input iterable.
The combination tuples are emitted in lexicographic ordering according to the order of the input iterable. So, if the input iterable is sorted, the combination tuples will be produced in sorted order.
Elements are treated as unique based on their position, not on their value. So if the input elements are unique, there will be no repeat values in each combination.
Roughly equivalent to:
The code for combinations() can be also expressed as a subsequence of permutations() after filtering entries where the elements are not in sorted order (according to their position in the input pool):
Return r length subsequences of elements from the input iterable allowing individual elements to be repeated more than once.
The combination tuples are emitted in lexicographic ordering according to the order of the input iterable. So, if the input iterable is sorted, the combination tuples will be produced in sorted order.
Elements are treated as unique based on their position, not on their value. So if the input elements are unique, the generated combinations will also be unique.
Roughly equivalent to:
The code for combinations_with_replacement() can be also expressed as a subsequence of product() after filtering entries where the elements are not in sorted order (according to their position in the input pool):
Make an iterator that returns evenly spaced values starting with number start. Often used as an argument to map() to generate consecutive data points. Also, used with zip() to add sequence numbers. Roughly equivalent to:
Changed in version 3.1: Added step argument and allowed non-integer arguments.
Make an iterator returning elements from the iterable and saving a copy of each. When the iterable is exhausted, return elements from the saved copy. Repeats indefinitely. Roughly equivalent to:
Note, this member of the toolkit may require significant auxiliary storage (depending on the length of the iterable).
Make an iterator that drops elements from the iterable as long as the predicate is true; afterwards, returns every element. Note, the iterator does not produce any output until the predicate first becomes false, so it may have a lengthy start-up time. Roughly equivalent to:
The operation of groupby() is similar to the uniq filter in Unix. It generates a break or new group every time the value of the key function changes (which is why it is usually necessary to have sorted the data using the same key function). That behavior differs from SQL’s GROUP BY which aggregates common elements regardless of their input order.
groupby() is roughly equivalent to:
itertools. pairwise ( iterable ) В¶
Return successive overlapping pairs taken from the input iterable.
The number of 2-tuples in the output iterator will be one fewer than the number of inputs. It will be empty if the input iterable has fewer than two values.
Roughly equivalent to:
New in version 3.10.
Return successive r length permutations of elements in the iterable.
The permutation tuples are emitted in lexicographic ordering according to the order of the input iterable. So, if the input iterable is sorted, the combination tuples will be produced in sorted order.
Elements are treated as unique based on their position, not on their value. So if the input elements are unique, there will be no repeat values in each permutation.
Roughly equivalent to:
Cartesian product of input iterables.
The nested loops cycle like an odometer with the rightmost element advancing on every iteration. This pattern creates a lexicographic ordering so that if the input’s iterables are sorted, the product tuples are emitted in sorted order.
This function is roughly equivalent to the following code, except that the actual implementation does not build up intermediate results in memory:
Before product() runs, it completely consumes the input iterables, keeping pools of values in memory to generate the products. Accordingly, it is only useful with finite inputs.
Make an iterator that returns object over and over again. Runs indefinitely unless the times argument is specified. Used as argument to map() for invariant parameters to the called function. Also used with zip() to create an invariant part of a tuple record.
Roughly equivalent to:
A common use for repeat is to supply a stream of constant values to map or zip:
Make an iterator that returns elements from the iterable as long as the predicate is true. Roughly equivalent to:
Return n independent iterators from a single iterable.
The following Python code helps explain what tee does (although the actual implementation is more complex and uses only a single underlying FIFO queue).
Roughly equivalent to:
Once tee() has made a split, the original iterable should not be used anywhere else; otherwise, the iterable could get advanced without the tee objects being informed.
tee iterators are not threadsafe. A RuntimeError may be raised when using simultaneously iterators returned by the same tee() call, even if the original iterable is threadsafe.
Make an iterator that aggregates elements from each of the iterables. If the iterables are of uneven length, missing values are filled-in with fillvalue. Iteration continues until the longest iterable is exhausted. Roughly equivalent to:
Itertools Recipes¶
This section shows recipes for creating an extended toolset using the existing itertools as building blocks.
Substantially all of these recipes and many, many others can be installed from the more-itertools project found on the Python Package Index:
The extended tools offer the same high performance as the underlying toolset. The superior memory performance is kept by processing elements one at a time rather than bringing the whole iterable into memory all at once. Code volume is kept small by linking the tools together in a functional style which helps eliminate temporary variables. High speed is retained by preferring “vectorized” building blocks over the use of for-loops and generator s which incur interpreter overhead.
Примеры работы со списками Python
Список Python — это последовательность значений любого типа: строки, числа, числа с плавающей точкой или даже смешанного типа. В этом материале речь пойдет о функциях списков, о том, как создавать их, добавлять элементы, представлять в обратном порядке и многих других.
Создать списки Python
Для создания списка Python нужно заключить элементы в квадратные скобки:
Список может выглядеть так:
Можно смешивать типы содержимого:
Поддерживаются вложенные списки как в примере выше.
Получать доступ к любому элементу списка можно через его индекс. В Python используется система индексации, начиная с нуля.
Принцип похож на строки.
Изменение списка
Списки — это изменяемые объекты, поэтому их элементы могут изменяться, или же может меняться их порядок.
Если есть такой список:
То его третий элемент можно изменить следующим образом:
Если сейчас вывести его на экран, то он будет выглядеть вот так:
Если индекс — отрицательное число, то он будет считаться с последнего элемента.
Вывод этого кода — ‘пять’.
Проход (итерация) по списку
Читать элементы списка можно с помощью следующего цикла:
Таким образом можно читать элементы списка. А вот что касается их обновления:
Результат будет следующим:
Функция len() используется для возврата количества элементов, а range() — списка индексов.
Стоит запомнить, что вложенный список — это всегда один элемент вне зависимости от количества его элементов.
Срез списка
Можно получить срез списка с помощью оператора ( : ):
Результат кода выше — [‘два’, ‘три’]
Если убрать первое число, от срез будет начинаться с первого элемента, а если второе — с последнего.
Если убрать числа и оставить только двоеточие, то скопируется весь список.
Результат этого года:
Поскольку списки изменяемые, менять элементы можно с помощью оператора среза:
Вставить в список
Метод insert можно использовать, чтобы вставить элемент в список:
Индексы для вставляемых элементов также начинаются с нуля.
Добавить в список
Метод append можно использовать для добавления элемента в список:
Можно добавить и больше одного элемента таким способом:
При этом list_2 не поменяется.
Отсортировать список
Перевернуть список
Можно развернуть порядок элементов в списке с помощью метода reverse :
Индекс элемента
Метод index можно использовать для получения индекса элемента:
Если в списке больше одного такого же элемента, функция вернет индекс первого.
Удалить элемент
Удалить элемент можно, написав его индекс в методе pop :
Если не указывать индекс, то функция удалит последний элемент.
Оператор del можно использовать для тех же целей:
Можно удалить несколько элементов с помощью оператора среза:
Функции агрегации
В Python есть некоторые агрегатные функции:
sum() работает только с числовыми значениями.
Сравнить списки
В Python 2 сравнить элементы двух списком можно с помощью функции cmp :
В Python 3 для этого используется оператор ( == ):
Математические операции на списках:
Для объединения списков можно использовать оператор ( + ):
Список можно повторить с помощью оператора умножения:
Списки и строки
Для конвертации строки в набор символов, можно использовать функцию list :
Функция list используется для того, чтобы разбивать строку на отдельные символы.
Можно использовать метод split для разбития строки на слова:
Она возвращает обычный список, где с каждым словом можно взаимодействовать через индекс.
Символом разбития может служить любой знак, а не только пробел.
Результат будет аналогичен:
Объединить список в строку
Обратный процесс — объединение элементов списка в строку.
Это делается с помощью метода join :
Алиасинг (псевдонимы)
Когда две переменные ссылаются на один и тот же объект:
Алиасинг значит, что на объект ссылается больше одного имени.
Следующий пример показывает, как меняются изменяемые списки:
Цикл for — Python: Списки
Стоит сразу отметить, что этот цикл не похож на циклы с тем же названием в других языках программирования. Во многих языках этот цикл всего лишь дополняет условие завершения цикла переменной-счётчиком. Python в стремлении сделать удобно пошёл дальше, поэтому в этом языке цикл for сразу перебирает элементы входной коллекции, и думать об индексе чаще всего вообще не нужно.
Синтаксис
Цикл for устроен очень просто:
Заметьте, в простейшем случае у цикла даже нет явного условия завершения: цикл просто останавливается, когда в коллекции заканчиваются элементы!
Пример выше сработает для кортежей и списков — в этом случае будут выведены все элементы. А если проитерировать (так называют обход коллекции — позже вы узнаете, почему) строку, то переменная цикла (в коде выше это element ) будет поочерёдно содержать все символы строки. Пример:
Но что же делать, если нам нужно не просто получить элементы списка один за другим, но и изменить эти элементы? Ведь для этого нам понадобится индекс каждого элемента! На этот случай в Python есть удобная функция enumerate («пронумеровать»). Эта функция снабжает каждый элемент индексом, складывая каждый индекс вместе с элементом в кортеж. Кортежи эти, как правило, прямо в первой строке цикла и распаковывают:
Заметьте: хоть в последнем примере речь и шла об индексах, но мы всё равно не использовали длину коллекции — enumerate тоже знает, где остановиться (в конце исходной коллекции).
Как вы могли заметить, переменная цикла оказалась доступна и после его завершения. Однако если коллекция окажется пустой, то переменная не будет определена — имейте это в виду!
Конечно же, мы могли бы обойтись условной конструкцией. Однако в этом случае код, обрабатывающий нужные строки, был бы вложен глубже. А нам нужно стремиться держать вложенность кода в разумных пределах, иначе код очень быстро станет очень сложным для прочтения.
Этот код просит пользователя ввести одну из команд, игнорирует пустой ввод, ограничивает кол-во попыток ввода. Подумайте, какая часть тела цикла за что отвечает.
Цикл for и изменяемые коллекции
Если же вы хотите обязательно изменить состав исходного списка (объекта по ссылке), то либо обходите в цикле копию списка
либо создайте временный список, а потом очистите исходный и добавьте элементы из временного
Открыть доступ
Курсы программирования для новичков и опытных разработчиков. Начните обучение бесплатно.
Наши выпускники работают в компаниях:
С нуля до разработчика. Возвращаем деньги, если не удалось найти работу.
Цикл «for» в Python — универсальная управляющая конструкция
Применение циклов
Концепция циклов — это не просто очередная абстрактная выдумка программистов. Повторяющиеся раз за разом операции окружают нас и в реальной жизни:
🥣 добление щепотки приправ в варящийся бульон и помешивание его до тех пор, пока пакетик специй не закончится,
🕙 следование строгому расписанию каждый будний день, пока не наступят долгожданные выходные,
🌄 даже банальная смена времён год,
— всё это циклы, и представить нормальную жизнь без них попросту невозможно.
Впрочем, то же касается и программирования. Представьте, что вам нужно последовательно напечатать числа от 1 до 9999999999. В отсутствии циклов, эту задачу пришлось бы выполнять ручками, что потребовало бы колоссального количества кода и огромных временных затрат:
Циклы же позволяют уместить такую многокилометровую запись в изящную и простую для понимания конструкцию, состоящую всего из двух строчек:
for i in range(1, 10000000000): print(i)
Смысл её крайне прост. В основе цикла for лежат последовательности, и в примере выше это последовательность чисел от 1 до 9999999999. for поэлементно её перебирает и выполняет код, который записан в теле цикла. В частности, для решения данной задачи туда была помещена инструкция, позволяющая выводить значение элемента последовательности на экран.
Итерации
👉 Чтобы выполнить итерацию, Python делает следующее:
Пример создания итерируемого объекта Для того чтобы создать собственный класс итерируемого объекта, нужно всего лишь внутри него реализовать два метода: __iter__() и __next__() :
Создадим простой строковый итератор, который на каждой итерации, при получении следующего элемента (т.е. символа), приводит его к верхнему регистру:
class ToUpperCase: def __init__(self, string_obj, position=0): «»»сохраняем строку, полученную из конструктора, в поле string_obj и задаём начальный индекс»»» self.string_obj = string_obj self.position = position def __iter__(self): «»» возвращаем сам объект «»» return self def __next__(self): «»» метод возвращает следующий элемент, но уже приведенный к верхнему регистру «»» if self.position >= len(self.string_obj): # исключение StopIteration() сообщает циклу for о завершении raise StopIteration() position = self.position # инкрементируем индекс self.position += 1 # возвращаем символ в uppercase-e return self.string_obj[position].upper() low_python = «python» high_python = ToUpperCase(low_python) for ch in high_python: print(ch, end=»») > PYTHON
Синтаксис for
Как было замечено, цикл for python — есть средство для перебора последовательностей. С его помощью можно совершать обход строк, списков, кортежей и описанных выше итерируемых объектов.
В простейшем случае он выглядит так:
for item in collection: # do something
aliceQuote = «The best way to explain it is to do it.» # с помощью цикла for посчитаем количество символов (с пробелами) в строке # зададим счетчик count = 0 # будем посимвольно обходить весь текст for letter in aliceQuote: # на каждой новой итерации: # в переменной letter будет храниться следующий символ предложения; # увеличиваем счетчик на 1; count += 1 print(count) > 39
range() и enumerate()
Вы уже наверняка запомнили, что for работает с последовательностями. В программировании очень часто приходится повторять какую-то операцию фиксированное количество раз. А где упоминается «количество чего-то», существует и последовательность, числовая.
👉 Для того чтобы выполнить какую-либо инструкцию строго определенное число раз, воспользуемся функцией range() :
# скажем Миру привет целых пять раз! for i in range(5): print(«Hello World!») > Hello World! Hello World! Hello World! Hello World! Hello World!
range() можно представлять, как функцию, что возвращает последовательность чисел, регулируемую количеством переданных в неё аргументов. Их может быть 1, 2 или 3:
Здесь start — это первый элемент последовательности (включительно), stop — последний (не включительно), а step — разность между следующим и предыдущим членами последовательности.
# заменим каждый пятый символ предложения, начиная с 0-го, на * text = «Это не те дроиды, которых вы ищете» new_text = «» for char in enumerate(text): if char[0] % 5 == 0: new_text += ‘*’ else: new_text += char[1] print(new_text) > *то н* те *роид*, ко*орых*вы и*ете
break и continue
Два похожих оператора, которые можно встретить и в других языках программирования.
Здесь видно, как цикл, дойдя до числа 45 и вернув истину в условном выражении, прерывается и заканчивает свою работу.
# continue for num in range(40, 51): if num == 45: continue print(num) > 40 41 42 43 44 46 47 48 49 50
В случае continue происходит похожая ситуация, только прерывается лишь одна итерация, а сам же цикл продолжается.
group_of_students = [21, 18, 19, 21, 18] for age in group_of_students: if age Всё в порядке, они совершеннолетние
Best practice
Цикл по списку
Перебрать list в цикле не составляет никакого труда, поскольку список — объект итерируемый:
# есть список entities_of_warp = [«Tzeench», «Slaanesh», «Khorne», «Nurgle»] # просто берём список, «загружаем» его в цикл и без всякой задней мысли делаем обход for entity in entities_of_warp: print(entity) > Tzeench Slaanesh Khorne Nurgle
Так как элементами списков могут быть другие итерируемые объекты, то стоит упомянуть и о вложенных циклах. Цикл внутри цикла вполне обыденное явление, и хоть количество уровней вложенности не имеет пределов, злоупотреблять этим не следует. Циклы свыше второго уровня вложенности крайне тяжело воспринимаются и читаются.
Цикл по словарю
Цикл, в таком случае, будет выглядеть следующим образом:
Цикл по строке
Строки, по сути своей — весьма простые последовательности, состоящие из символов. Поэтому обходить их в цикле тоже совсем несложно.
word = ‘Alabama’ for w in word: print(w, end=» «) > A l a b a m a
Как сделать цикл for с шагом
# выведем числа от 100 до 1000 с шагом 150 for nums in range(100, 1000, 150): print(nums) > 100 250 400 550 700 850
Обратный цикл for
Если вы еще не убедились в том, что range() полезна, то вот ещё пример: благодаря этой функции можно взять и обойти последовательность в обратном направлении.
for в одну строку
Крутая питоновская фишка, основанная на так называемых list comprehensions или, по-русски, генераторов. Их запись, быть может, несколько сложнее для понимания, зато очевидно короче и, по некоторым данным, она работает заметно быстрее на больших массивах данных.
В общем виде генератор выглядит так:
[результирующее выражение | цикл | опциональное условие]
Приведем пример, в котором продублируем каждый символ строки inputString :
# здесь letter * 2 — результирующее выражение; for letter in inputString — цикл, а необязательное условие опущено double_letter = [letter * 2 for letter in «Banana»] print(double_letter) > [‘BB’, ‘aa’, ‘nn’, ‘aa’, ‘nn’, ‘aa’]
Другой пример, но теперь уже с условием:
# создадим список, что будет состоять из четных чисел от нуля до тридцати # здесь if x % 2 == 0 — необязательное условие even_nums = [x for x in range(30) if x % 2 == 0] print(even_nums) [0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28]