京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
Python内置函数reversed()用法分析
这篇文章主要介绍了Python内置函数reversed()用法,结合实例形式分析了reversed()函数的功能及针对序列元素相关操作技巧与使用注意事项,需要的朋友可以参考下

reversed()函数是返回序列seq的反向访问的迭代器。参数可以是列表,元组,字符串,不改变原对象。
1》参数是列表
>>> l=[1,2,3,4,5]
>>> ll=reversed(l)
>>> l
[1, 2, 3, 4, 5]
>>> ll
<listreverseiterator object at 0x06A9E930>
>>> for i in ll:#第一次遍历
... print i,
...
5 4 3 2 1
>>> for i in ll:第二次遍历为空,原因见本文最后
... print i
...
2》参数是列表
>>> l=[3,4,5,6]
>>> ll=reversed(l)
>>> l
[3, 4, 5, 6]
>>> ll
<listreverseiterator object at 0x06A07E10>
>>> list(ll)#第一次
[6, 5, 4, 3]
>>> list(ll)#第二次为空,原因见本文最后
[]
3》参数是元组
>>> t=(4,5,6)
>>> tt=reversed(t)
>>> t
(4, 5, 6)
>>> tt
<reversed object at 0x06A07E50>
>>> tuple(tt)#第一次
(6, 5, 4)
>>> tuple(tt)#第二次为空,原因见本文最后
()
4》参数是字符串
>>> s='cba'
>>> ss=reversed(s)
>>> s
'cba'
>>> ss
<reversed object at 0x06A07E70>
>>> list(ss)#第一次
['a', 'b', 'c']
>>> list(ss)#第二次为空,原因见本文最后
[]
5》参数是字符串
>>> s='1234'
>>> ss=reversed(s)
>>> s
'1234'
>>> ss
<reversed object at 0x06A94490>
>>> ''.join(ss)#第一次
'4321'
>>> ''.join(ss)#第二次为空,原因见本文最后
''
为什么reversed()之后,第二次for循环或第二次list()或第二次tuple()或第二次join()得到的结果为空?我们以第2个例子具体说明一下:
That's because reversed creates an iterator, which is already spent when you're calling list(ll) for the second time.
The reason is that ll is not the reversed list itself, but a listreverseiterator. So when you call list(ll) the first time, it iterates over ll and creates a new list from the items output from that iterator.When you do it a second time, ll is still the original iterator and has already gone through all the items, so it doesn't iterate over anything, resulting in an empty list.
小编来翻译一下:
这是因为反向创建了一个迭代器,该迭代器在第二次调用列表(LL)时已经使用过了。
其原因就是ll不是反转列表本身,而是一个列表反向迭代器。所以当你第一次调用列表(ll),它会遍历ll并且创建一个新的列表从项目输出迭代器。当你再进行一次,ll仍然是原来的迭代器,已经经历了所有的项目,所以它不会再遍历什么,这就造成了空列表。
总结:reversed()之后,只在第一次遍历时返回值。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
【核心关键词】软件、洞察力、大数据、产品、经验、硬件、流量、创新、决策、数据安全、网络安全、数据分析、决策制定、数据挖 ...
2026-06-18在方案选型、效果复盘、产品评估、供应商筛选等各类业务决策场景中,仅凭单一指标下结论往往会陷入 “以偏概全” 的误区。多维度 ...
2026-06-18 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-06-18在数据分析、用户运营与业务增长的工作体系中,漏斗拆解是最基础也最高频的问题定位方法。很多业务场景下,我们只能看到最终的转 ...
2026-06-17在数据库开发、数据清洗与报表统计场景中,数值类型转换为日期是高频刚需操作。业务系统常以 Unix 时间戳、整型日期(如20240617 ...
2026-06-17 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-06-17【核心关键词】数据库、电商、知识、产品、数据产品、监管业务、产品经理、业务系统、用户行为分析、用户分析、数据分析、电商 ...
2026-06-16在 Python 动态类型与面向对象的编程体系中,变量定义与类实例化是构建代码逻辑的两大核心基石。变量是数据存储、传递与运算的基 ...
2026-06-16 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据和表结构数据有什么区别”“数据类型误判会引发哪些分析错误” ...
2026-06-16在 MySQL 查询性能优化体系中,索引是降低查询耗时、提升数据库吞吐的核心手段。其中联合索引与覆盖索引是实际开发中最高频的两 ...
2026-06-15在数据仓库建设与商业智能分析体系中,维度建模是应用最广泛的建模方法论,而事实表与维度表是维度建模的两大核心构件,共同构成 ...
2026-06-15 很多数据分析师能熟练计算指标,但当被问到“这家企业的核心业务目标是什么”“如何把模糊的战略目标拆解为可量化的指标”“ ...
2026-06-15在数据分析、业务监控、运营复盘等场景中,列值趋势计算是核心需求之一。无论是分析销售额的月度增长、用户活跃的变化趋势、库存 ...
2026-06-12在数字经济深度渗透的当下,消费者的购买行为已从过去的 “被动接受” 转变为 “主动决策”。流量红利消退、获客成本攀升、用户 ...
2026-06-12CDA三级认证是三个级别中的塔尖,全面考察数据战略、团队领导和复杂项目的综合能力。它所对应的《敏捷数据挖掘》教材,不再局限 ...
2026-06-12在游戏产业的商业逻辑中,付费玩家是支撑游戏生存与发展的核心支柱。行业普遍遵循 “二八定律”:20% 的付费玩家贡献了游戏 80% ...
2026-06-11【核心关键词】企业、定位、传统、产品、互联网、可视化、业务侧、数字化、结构化、数据分析、传统制造业、市场状态、发展空间 ...
2026-06-11 解读《CDA二级教材:量化策略分析(2025)》的全景结构与学习逻辑 ” CDA二级认证是企业招聘数据分析师时最常提及的证书门槛 ...
2026-06-11【核心关键词】药企、可视化、营销、分类、数据分析师、销售数据、业务人员、指导方向、分析报告、营销数据、营销医生 【专访摘 ...
2026-06-10在统计学分析、问卷调研、实验验证、业务复盘等场景中,卡方检验与 T 检验是应用最广泛的两类基础假设检验方法。前者专门处理分 ...
2026-06-10