前言

Python 中的 for 循環(huán)和其他語言中的 for 循環(huán)工作方式是不一樣的，今天就帶你深入了解 Python 的 for 循環(huán)，看看它是如何工作的，以及它為什么按照這種方式工作。

循環(huán)中的陷阱

我們先來看一下 Python 循環(huán)中的「陷阱」，在我們了解了循環(huán)的工作方式后，再來看下這些陷阱到底是怎么出現(xiàn)的。

陷阱 1：循環(huán)兩次

現(xiàn)在我們先假設(shè)有一個(gè)數(shù)字組成的列表，和一個(gè)用于返回這些數(shù)字的平方的生成器：

>>> nums = [1, 2, 3, 4]
>>> squares = (n**2 for n in nums)

我們可以將這個(gè)生成器對(duì)象傳遞給元組構(gòu)造器，從而可以得到一個(gè)元組：

>>> tuple(squares)
(1, 4, 9, 16)

這個(gè)時(shí)候，如果我們?cè)賹⑦@個(gè)構(gòu)造器對(duì)象傳遞給 sum 函數(shù)，按理說應(yīng)該會(huì)返回這些數(shù)字的和吧：

>>> sum(squares)
0

返回的是個(gè) 0，先拖住下巴。

陷阱 2：檢查是否包含

我們還是使用上面的數(shù)字列表和生成器：

>>> nums = [1, 2, 3, 4]
>>> squares = (n**2 for n in nums)

如果我 squares 生成器中是否包含 9，答案是肯定的，若果我再問一次呢？

你敢答應(yīng)嗎

>>> 9 in squares
True
>>> 9 in squares
False

發(fā)現(xiàn)，第二次不靈了~

怎么不靈了

陷阱 3：拆包

現(xiàn)在假設(shè)有一個(gè)字典：

>>> counts = {1:'a', 2:'b'}

然后，我們用多個(gè)變量對(duì)字典進(jìn)行拆包：

>>> x,y = counts

你覺得這時(shí)候，x 和 y 中會(huì)是什么？

>>> x
1
>>> y
2

我們只得到了鍵。

下面，我們先來了解下 Python 中的循環(huán)工作原理，然后再反過頭來看這些陷阱問題。

一些概念

首先，先了解一些基本概念：

可迭代和序列

可迭代就是指任意可以使用 for 循環(huán)遍歷的東西，可迭代意味著可以遍歷，任何可以遍歷的東西都是可迭代的。

for item in some_iterable:
 print(item)

序列是一種常見的可迭代類型，如列表、元組、字符串等。

序列是可迭代的，它有著一些特點(diǎn)，它們是從 0 開始索引，索引長(zhǎng)度不超過序列的長(zhǎng)度；它們有序列長(zhǎng)度；并且它們可以被切分。

Python 中的大部分東西都是可以迭代的，但是可以迭代并不意味著它是序列。如集合、字典、文件和生成器都是可迭代的，但是它們都不是序列。

>>> my_set = {1, 2, 3}
>>> my_dict = {'k1': 'v1', 'k2': 'v2'}
>>> my_file = open('some_file.txt')
>>> squares = (n**2 for n in my_set)

總結(jié)下來就是，任何可以用 for 循環(huán)遍歷的東西都是可迭代的，序列可迭代的類型中的一種，Python 還有著許多其他種類的可迭代類型。

迭代器

迭代器就是可以驅(qū)動(dòng)可迭代對(duì)象的東西。你可以從任何可迭代對(duì)象中獲得迭代器，你也可以使用迭代器來手動(dòng)對(duì)它的迭代進(jìn)行遍歷。

下面有三個(gè)可迭代對(duì)象：一個(gè)集合、一個(gè)元祖和一個(gè)字符串：

>>> nums = {1,2,3,4}
>>> coors = (4,5,6)
>>> words = "hello hoxis"

我們可以使用 Python 的內(nèi)置函數(shù) iter ，從這些可迭代對(duì)象中獲取到迭代器：

>>> iter(nums)
<setiterator object at 0x7fa8c194ad70>
>>> iter(coors)
<tupleiterator object at 0x7fa8c1959610>
>>> iter(words)
<iterator object at 0x7fa8c19595d0>

一旦我們有了迭代器，我們就可以使用其內(nèi)置函數(shù)  next() 來獲取它的下一個(gè)值：

>>> nums = {1,2,3,4}
>>> num_iter = iter(nums)
>>> next(num_iter)
1
>>> next(num_iter)
2
>>> next(num_iter)
3
>>> next(num_iter)
4
>>> next(num_iter)
Traceback (most recent call last):
 File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration

若果迭代到頭了，也就是沒有下一個(gè)值了，就會(huì)拋出 StopIteration 異常。也就是說，它不會(huì)繼續(xù)循環(huán)取獲取第一個(gè)值。

是不是有點(diǎn)懵逼了？

• 可迭代對(duì)象是可以迭代的東西
• 迭代對(duì)象器實(shí)際上是遍歷可迭代對(duì)象的代理
• 迭代器沒有長(zhǎng)度，它們不能被索引。
• 可以使用迭代器來做的唯一有用的事情是將其傳遞給內(nèi)置的 next 函數(shù)，或者對(duì)其進(jìn)行循環(huán)遍歷
• 可以使用 list() 函數(shù)將迭代器轉(zhuǎn)換為列表

>>> nums = {1,2,3,4}
>>> num_iter = iter(nums)
>>> next(num_iter)
1
>>> list(num_iter)
[2, 3, 4]
>>> list(num_iter)
[]

若果想再次將其轉(zhuǎn)換為列表，明顯地，得到的是一個(gè)空列表。

其實(shí)這也是迭代器的一個(gè)重要特性：惰性，只能使用一次，只能循環(huán)遍歷一次。并且，在我們調(diào)用 next() 函數(shù)之前，它不會(huì)做任何事情。因此，我們可以創(chuàng)建無限長(zhǎng)的迭代器，而創(chuàng)建無限長(zhǎng)的列表則不行，那樣會(huì)耗盡你的內(nèi)存！

可迭代對(duì)象不一定是迭代器，但是迭代器一定是可迭代的：

其實(shí)，Python 中有許多迭代器，生成器是迭代器，Python 的許多內(nèi)置類型也是迭代器。例如，Python 的 enumerate 和 reversed 對(duì)象就是迭代器。zip, map 和 filter 也是迭代器；文件對(duì)象也是迭代器。

Python 中的 for 循環(huán)

其實(shí)，Python 并沒有傳統(tǒng)的 for 循環(huán)，什么是傳統(tǒng)的 for 循環(huán)？

我們看下 Java 中的 for 循環(huán)：

int[] integers = {1， 2， 3， 4};
for (int j = 0; j<integers.length; j++) {
 int i = integers[j];
 System.out.println(i);
}

這是一種 C風(fēng)格 的 for 循環(huán)，JavaScript、C、C++、Java、PHP 和一大堆其他編程語言都有這種風(fēng)格的 for 循環(huán)，但是 Python 確實(shí)沒有。

Python 中的我們稱之為 for 循環(huán)的東西，確切的說應(yīng)該是 foreach 循環(huán)：

numbers = [1, 2, 3, 5, 7]
for n in numbers:
 print(n)

和 C風(fēng)格 的 for 循環(huán)不同之處在于，Python 的 for 循環(huán)沒有索引變量，沒有索引變量的初始化，邊界檢查和索引變量的增長(zhǎng)。

這就是 Python 的 for 循環(huán)的不同之處！

使用索引？

你可能會(huì)懷疑，Python 的 for 循環(huán)是否在底層使用了索引，下面我們手動(dòng)的使用 while 循環(huán)和索引來遍歷：

>>> nums = [1,2,3,4]
>>> i = 0
>>> while i < len(nums):
...  print(num[i])
...  i += 1
...
0
1
2
3

對(duì)于列表，這樣遍歷是可以的，但不代表適用于所有可迭代對(duì)象，它只適用于序列。

比如，我們對(duì)一個(gè) set 使用這種方法遍歷，會(huì)得到一個(gè)異常：

>>> set = {1,2,3}
>>> i = 0
>>> while i < len(set):
...  print(set[i])
...  i += 1
...
Traceback (most recent call last):
 File "<stdin>", line 2, in <module>
TypeError: 'set' object does not support indexing

因?yàn)?set 不是序列，因此不支持索引遍歷。

我們不能使用索引手動(dòng)對(duì) Python 中的每一個(gè)迭代對(duì)象進(jìn)行遍歷。對(duì)于那些不是序列的迭代器來說，更是行不通的。

實(shí)現(xiàn)沒有 for 的循環(huán)

從上文可以看出，Python 中的 for 循環(huán)不使用索引，它使用的是迭代器。讓我們來看下它是如何工作的。

通過上文，我們了解到了迭代器和 iter、next 函數(shù)，現(xiàn)在我們可以嘗試不用 for 循環(huán)來遍歷一個(gè)可迭代對(duì)象。

下面是一個(gè)正常的 for 循環(huán)：

def funky_for_loop(iterable, action_to_do):
 for item in iterable:
  action_to_do(item)

我們要嘗試用迭代器的方法和 while 實(shí)現(xiàn)上面 for 循環(huán)的邏輯，大致步驟如下：

• 獲取給定可迭代對(duì)象的迭代器；
• 調(diào)用迭代器的 next() 方法獲取下一項(xiàng)；
• 對(duì)當(dāng)前項(xiàng)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理；
• 如果捕獲到 StopIteration ，那么就停止循環(huán)

def funky_for_loop(iterable, action_to_do):
 iterator = iter(iterable)
 while not done_looping:
  try:
   item = next(iterator)
  except StopIteration:
   break
  else:
   action_to_do(item)

Python 底層的循環(huán)工作方式基本上如上代碼，就是迭代器驅(qū)動(dòng)的 for 循環(huán)。

再次回到循環(huán)陷阱

陷阱 1：耗盡的迭代器

陷阱 1 中，因?yàn)樯善魇堑?，迭代器是惰性的，也是一次性的，在已?jīng)遍歷過一次的情況下，再對(duì)其求和，返回的就是一個(gè) 0。

陷阱 2：部分消耗迭代器

陷阱 2 中，我們兩次詢問 9 是否存在于同一個(gè)生成器中，得到了不同的答案。

這是因?yàn)椋谝淮卧儐枙r(shí)，Python 已經(jīng)對(duì)這個(gè)生成器進(jìn)行了遍歷，也就是調(diào)用 next() 函數(shù)查找 9，找到后就會(huì)返回 True，第二次再詢問 9 是否存在時(shí)，會(huì)從上次的位置繼續(xù) next() 查找。

>>> nums = [1,2,3,4,5]
>>> squares = (n**2 for n in nums)
>>> 9 in squares
True
# 此時(shí)打印出來
>>> list(squares)
[16, 25]

陷阱 3：拆包是迭代

當(dāng)直接在字典上迭代時(shí)，得到的是鍵：

>>> counts = {1:'a',2:'b'}
>>> for i in counts:
...  print(i)
... 
1
2

而對(duì)字典拆包時(shí)，和在字典上遍歷是一樣的，都是依賴于迭代器協(xié)議，因此得到的也是鍵。

總結(jié)

序列是迭代器，但是不是所有的迭代器都是序列。迭代器不可以被循環(huán)遍歷兩次、不能訪問其長(zhǎng)度，也不能使用索引。

迭代器是 Python 中最基本的可迭代形式。如果你想在代碼中做一個(gè)惰性迭代，請(qǐng)考慮迭代器，并考慮使用生成器函數(shù)或生成器表達(dá)式。

最后，請(qǐng)記住，Python 中的每一種迭代都依賴于迭代器協(xié)議，因此理解迭代器協(xié)議是理解 Python 中的循環(huán)的關(guān)鍵。

原文鏈接：https://opensource.com/article/18/3/loop-better-deeper-look-iteration-python

好了以上就是這篇文章的全部?jī)?nèi)容了，希望本文的內(nèi)容對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值，如果有疑問大家可以留言交流，謝謝大家對(duì)腳本之家的支持。

最新評(píng)論