京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
浅谈python for循环的巧妙运用(迭代、列表生成式)
我们可以通过for循环来迭代list、tuple、dict、set、字符串,dict比较特殊dict的存储不是连续的,所以迭代(遍历)出来的值的顺序也会发生变化。
迭代(遍历)
#!/usr/bin/env python3
#-*- coding:utf-8 -*-
vlist=['a','b','c']
vtuple=('a','b','c')
vdict={'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}
vset={'a','b','c'}
vstr='abc'
for x in vlist:
print('list:',x)
for x in vtuple:
print('tuple:',x)
for x in vdict:
print('dict:',x)
for x in vset:
print('set:',x)
for x in vstr:
print('str:',x)
list: a
list: b
list: c
tuple: a
tuple: b
tuple: c
dict: c
dict: a
dict: b
set: a
set: b
set: c
str: a
str: b
str: c
判断一个对象是可迭代对象可以通过collections模块的Iterable类型判断:
>>> from collections import Iterable
>>> isinstance('abc', Iterable)
True
>>> isinstance([1,2,3], Iterable)
True
>>> isinstance(123, Iterable)
多值for操作
>>> for x, y in [(1, 1), (2, 4), (3, 9)]:
print(x,y)
1 1
2 4
3 9
生成下标
>>> for x, y in enumerate(['a', 'b', 'c']):
print(x, y)
0 a
1 b
2 c
生成列表
1.列出1到10的平方列表
#!/usr/bin/env python3
#-*- coding:utf-8 -*-
L=[]
for x in range(1,11):
L.append(x*x)
print(L)[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]
python提供了更简便的方法处理这个需求
>>> [x*x for x in range(1,11)]
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]
2.添加判断条件
只取列表中的偶数
>>> [x*x for x in range(1,11) if x%2==0]
[4, 16, 36, 64, 100]
3.多个for同时判断
>>> [m+n for m in 'ABC' for n in'abc']
['Aa', 'Ab', 'Ac', 'Ba', 'Bb', 'Bc', 'Ca', 'Cb', 'Cc']
4.获取dict中的value
一般for操作只能获取dict中的key而无法获取到value,可以利用items获取到values
>>> d={'a': 'A', 'b': 'B', 'c': 'C'}
>>> [k + '=' + v for k,v in d.items()]
['c=C', 'a=A', 'b=B']
注意:由于dict是单个key-value所以在for之前不能直接使用k,v for k,v这样代表k,v是多个key而不是指key-value,所以只能进行计算,但是如果计算的话又必须保证key和value是相同的数据类型否则无法进行+操作
针对key和value是不同的数据类型可以使用普通的for循环,使用print输出
#!/usr/bin/env python3
#-*- coding:utf-8 -*-
d={'a': 1, 'b': 2,'c': 3}
for k,v in d.items():
print(k,'=',v)
5.list中所有的字符串变成小写
>>> L = ['Hello', 'World', 'IBM', 'Apple']
>>> [s.lower() for s in L]
['hello', 'world', 'ibm', 'apple']
总结
python语法太巧妙了,主要归结于它强大的库,让使用python可以少些很多底层的代码。
以上这篇浅谈python for循环的巧妙运用(迭代、列表生成式)就是小编分享给大家的全部内容了
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据处理的全流程中,数据呈现与数据分析是两个紧密关联却截然不同的核心环节。无论是科研数据整理、企业业务复盘,还是日常数 ...
2026-03-06在数据分析、数据预处理场景中,dat文件是一种常见的二进制或文本格式数据文件,广泛应用于科研数据、工程数据、传感器数据等领 ...
2026-03-06在数据驱动决策的时代,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,早已超越单纯的数据清洗与统计分析,而是通过数据 ...
2026-03-06在教学管理、培训数据统计、课程体系搭建等场景中,经常需要对课时数据进行排序并实现累加计算——比如,按课程章节排序,累加各 ...
2026-03-05在数据分析场景中,环比是衡量数据短期波动的核心指标——它通过对比“当前周期与上一个相邻周期”的数据,直观反映指标的月度、 ...
2026-03-05数据治理是数字化时代企业实现数据价值最大化的核心前提,而CDA(Certified Data Analyst)数据分析师作为数据全生命周期的核心 ...
2026-03-05在实验检测、质量控制、科研验证等场景中,“方法验证”是确保检测/分析结果可靠、可复用的核心环节——无论是新开发的检测方法 ...
2026-03-04在数据分析、科研实验、办公统计等场景中,我们常常需要对比两组数据的整体差异——比如两种营销策略的销售额差异、两种实验方案 ...
2026-03-04在数字化转型进入深水区的今天,企业对数据的依赖程度日益加深,而数据治理体系则是企业实现数据规范化、高质量化、价值化的核心 ...
2026-03-04在深度学习,尤其是卷积神经网络(CNN)的实操中,转置卷积(Transposed Convolution)是一个高频应用的操作——它核心用于实现 ...
2026-03-03在日常办公、数据分析、金融理财、科研统计等场景中,我们经常需要计算“平均值”来概括一组数据的整体水平——比如计算月度平均 ...
2026-03-03在数字化转型的浪潮中,数据已成为企业最核心的战略资产,而数据治理则是激活这份资产价值的前提——没有规范、高质量的数据治理 ...
2026-03-03在Excel办公中,数据透视表是汇总、分析繁杂数据的核心工具,我们常常通过它快速得到销售额汇总、人员统计、业绩分析等关键结果 ...
2026-03-02在日常办公和数据分析中,我们常常需要探究两个或多个数据之间的关联关系——比如销售额与广告投入是否正相关、员工出勤率与绩效 ...
2026-03-02在数字化运营中,时间序列数据是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师最常接触的数据类型之一——每日的营收、每小时的用户 ...
2026-03-02在日常办公中,数据透视表是Excel、WPS等表格工具中最常用的数据分析利器——它能快速汇总繁杂数据、挖掘数据关联、生成直观报表 ...
2026-02-28有限元法(Finite Element Method, FEM)作为工程数值模拟的核心工具,已广泛应用于机械制造、航空航天、土木工程、生物医学等多 ...
2026-02-28在数字化时代,“以用户为中心”已成为企业运营的核心逻辑,而用户画像则是企业读懂用户、精准服务用户的关键载体。CDA(Certifi ...
2026-02-28在Python面向对象编程(OOP)中,类方法是构建模块化、可复用代码的核心载体,也是实现封装、继承、多态特性的关键工具。无论是 ...
2026-02-27在MySQL数据库优化中,索引是提升查询效率的核心手段—— 面对千万级、亿级数据量,合理创建索引能将查询时间从秒级压缩到毫秒级 ...
2026-02-27