Python ループとイテレータの使用方法

ループの概要

Python には、ほとんどの言語と同様、while と for という 2 つの基本的なループがあります。

while

while ループは非常に基本的なものです。

clue = None
while clue is None:
    clue = searchLocation()

clue is Noneこの場合、ループ条件が True と評価される限り、ループのコードは実行されます。

Python には、いくつかの便利なキーワードもあります。 breakループをすぐに停止し、Continue次の ループの 1 回の反復にジャンプします 。

#break最も便利な側面の 1 つは、ユーザーが有効な入力を行うまで同じコードを実行したい場合です。

while True:
    try:
        age = int(input("Enter your age: "))
    except ValueError:
        print(f"Please enter a valid integer!")
    else:
        if age > 0:
            break

break ステートメントが見つかったら、ループを終了します。もちろん、上記はより複雑な例ですが、要点を示しています。 while True: がゲーム ループで使用されることもよくあります。

注: 何らかの言語でループを使用したことがある場合は、無限ループ (無限ループ) についてはすでによく知っているでしょう。これは通常、while 条件が True と評価され、ループ内に break ステートメントがないことが原因で発生します。

for

Java、C、または類似の ALGOL スタイル言語の出身であるため、サードパーティの for ループに精通しているかもしれません: for i := 1; i 。あなたはどうか知りませんが、初めてこの状況に遭遇したとき、私はびっくりしました。今のところ満足していますが、Python のような洗練されたシンプルさはありません。

Python の for ループは大きく異なります。上記の疑似コードと同等の Python コードは次のとおりです...

for i in range(1,100):
    print(i)

range() は、シーケンスを返す Python の特別な「関数」です。 (技術的には、これはまったく関数ではありません。)

これは Python の印象的な点です。iterable と呼ばれる特殊なタイプのシーケンスを反復処理します。これについては後ほど説明します。

これまでで最も理解しやすいのは、配列 (Python では「リスト」と呼ばれます) などのシーケンシャル データ構造を反復処理できることです。

これを実行できます...

places = ['Nashville', 'Norway', 'Bonaire', 'Zimbabwe', 'Chicago', 'Czechoslovakia']
for place in places:
    print(place)

print("...and back!")

これが得られます...

Nashville
Norway
Bonaire
Zimbabwe
Chicago
Czechoslovakia
...and back!

for...else

Python がループ内にありますもう 1 つのユニークな小さなトリック、それは else 句です。ループが完了すると、if no が break ステートメントに遭遇すると、else が実行されます。ただし、ループを手動で中断すると、else は完全にスキップします。

places = ['Nashville', 'Norway', 'Bonaire', 'Zimbabwe', 'Chicago', 'Czechoslovakia']
villain_at = 'Mali'

for place in places:
    if place == villain_at:
        print("Villain captured!")
        break
else:
    print("The villain got away again.")

「マリ」がリストにないため、「悪役がまた逃げた」というメッセージが表示されます。ただし、値 villain_at を Norway に変更すると、「悪役が捕らえられた!」は表示されますが、「悪役はまた逃げました。」は表示されません。

ホイールは存在しますか?

Python には do...while ループがありません。このようなループ方法を探している場合、通常の Python では、前に示したように、内部 break 条件を指定して while True: を使用します。

データ構造 (コンテナ)

Python には、データを保持する コンテナ またはデータ構造が多数あります。詳しい説明はしませんが、最も重要な部分を簡単に見ていきたいと思います。

list

list は可変シーケンス (実際には配列) です。

これは角括弧 [ ] で定義されており、インデックスによってその要素にアクセスできます。

foo = [2, 4, 2, 3]

print(foo[1])
>>> 4

foo[1] = 42
print(foo)
>>> [2, 42, 2, 3]

厳密な技術要件はありませんが、一般的な規則では、リストには同じタイプ (「同種」) の要素のみが含まれます。

tuple

tuple は不変のシーケンスです。一度定義すると、技術的に変更することはできません(前に述べた不変性の意味を思い出してください)。これは、タプルを定義した後は、タプルに要素を追加したり、タプルから要素を削除したりできないことを意味します。

タプルは括弧 ( ) で定義されており、インデックスによってその要素にアクセスできます。

foo = (2, 4, 2, 3)

print(foo[1])
>>> 4

foo[1] = 42
>>> TypeError: 'tuple' object does not support item assignment

リストとは異なり、標準規約では、タプルに異なるタイプ (「異種」) の要素を含めることができます。

set

set是一个无序的可变集合，保证没有重复。记住“无序”很重要：不能保证单个元素的顺序！

一个集合在花括号中定义{ }，但如果你想要一个空集合，你可以使用foo = set()， 或者foo = {}创建一个空的dict. 你不能通过索引访问它的元素，因为它是无序的。

foo = {2, 4, 2, 3}

print(foo)
>>> {2, 3, 4}

print(foo[1])
>>> TypeError: 'set' object does not support indexing

对于要添加到集合中的对象，它也必须是可散列的（hash）。一个对象是可散列的，如果：

1. 它定义了方法__hash__()，该方法将哈希值（hash）作为整数返回。（见下文）

2. 它定义了__eq__()比较两个对象的方法。

对于同一个对象（值），一个有效的散列值（hash）应该总是相同的，并且它应该是合理的唯一的，因此另一个对象返回相同的散列是不常见的。（两个或多个具有相同哈希值的对象称为哈希冲突，它们仍然会发生。）

dict

dict（字典）是键值数据结构。

它在花括号中定义{ }，:用于分隔键和值。它是无序的，所以你不能通过索引访问它的元素；但是你可以通过[ ]加键值访问元素。

foo = {'a' : 1, 'b' : 2, 'c' : 3, 'd' : 4}

print(foo['b'])
>>> 2

foo['b'] = 42
print(foo)
>>> {'a': 1, 'b': 42, 'c': 3, 'd': 4}

只有可散列的对象可以用作字典键。（有关set哈希性的更多信息，请参阅官网的部分。）

其他

除了基础之外，Python 还提供了额外的容器/数据结构。可以在内置模块collections中找到它们。

拆包

有一个重要的 Python 语法我们还没有讨论过，但很快就会派上用场。我们可以将容器中的每个元素分配给一个变量！这称为拆包。

当然，我们需要确切地知道我们要拆包多少才能结束，否则我们会得到一个ValueError的异常。

让我们看一个使用tuple元组的基本示例。

fullname = ('Carmen', 'Sandiego')
first, last = fullname
print(first)
>>> Carmen
print(last)
>>> Sandiego

看第二行代码，我们可以列出多个要分配的变量，用逗号分隔。Python 将拆分等号右侧的容器，将每个值按从左到右的顺序分配给一个变量。

注意：记住，set是无序的！虽然你可以在技术上使用集合来执行此操作，但你无法确定将什么值分配给什么变量。不保证按顺序进行分配，集合的值的分配顺序通常是偶然的！

in

Python 提供了一个关键字in ，用于检查是否在容器中找到了特定元素。

places = ['Nashville', 'Norway', 'Bonaire', 'Zimbabwe', 'Chicago', 'Czechoslovakia']

if 'Nashville' in places:
    print("Music city!")

这适用于许多容器，包括列表、元组、集合，甚至是字典键（但不是字典值）。

如果你希望你的自定义类之一支持in运算符，你只需要定义__contains__(self, item)方法，它应该返回Trueor False。

迭代器

Python 的循环是配合我之前提到的迭代器一起使用。前面提到的数据结构都是是可以使用迭代器迭代的对象。

好的，让我们从头开始。Python 容器对象，例如 list，也是一个可迭代对象，因为它的__iter__()方法，返回一个迭代器对象。

方法__next__()也是一个迭代器，在容器迭代器的情况下，返回下一项。即使是无序的容器，例如set()，也可以使用迭代器进行遍历。

当__next__()不能返回任何其他内容时，它会抛出一个名为StopIteration的特殊异常。这可以使用try...except捕获异常。

让我们再看一下for遍历 list 的循环，例如...

dossiers = ['The Contessa', 'Double Trouble', 'Eartha Brute', 'Kneemoi', 'Patty Larceny', 'RoboCrook', 'Sarah Nade', 'Top Grunge', 'Vic the Slick', 'Wonder Rat']

for crook in dossiers:
    print(crook)

dossiers是一个list对象，它是一个可迭代的对象。当 Python 到达for循环时，它会做三件事：

1. 调用iter(dossiers)，依次执行dossiers.__iter__()。这将返回一个我们将调用的迭代器对象list_iter。这个迭代器对象将被循环使用。

2. 对于循环的每次迭代，它都会调用next(list_iter)，执行list_iter.__next__()并将返回的值分配给crook。

3. 如果迭代器抛出了特殊异常StopIteration，则循环结束，退出。

while True:如果我在循环中重写该逻辑可能会更容易理解......

list_iter = iter(dossiers)
while True:
    try:
        crook = next(list_iter)
        print(crook)
    except StopIteration:
        break

如果你尝试这两个循环，你会发现它们做的事情完全相同！

了解__iter__(),__next__()和StopIteration异常的工作原理后，你现在可以使自己的类可迭代！

注意：虽然将迭代器类与可迭代类分开定义都可以，但你不一定必须这样做！只要这两种方法都在你的类中定义，并且__next__()行为适当，你就可以定义__iter__()为return self.

值得注意的是迭代器本身是可迭代的：它们有一个__iter__()方法返回self。

字典案例

假设我们有一本想要使用的字典......

locations = {
    'Parade Ground': None,
    'Ste.-Catherine Street': None,
    'Pont Victoria': None,
    'Underground City': None,
    'Mont Royal Park': None,
    'Fine Arts Museum': None,
    'Humor Hall of Fame': 'The Warrant',
    'Lachine Canal': 'The Loot',
    'Montreal Jazz Festival': None,
    'Olympic Stadium': None,
    'St. Lawrence River': 'The Crook',
    'Old Montréal': None,
    'McGill University': None,
    'Chalet Lookout': None,
    'Île Notre-Dame': None
    }

如果我们只想查看其中的每个项目，我们只需使用for循环。所以，这应该有效，对吧？

for location in locations:
    print(location)

哎呀！这只向我们展示了键，而不是值。这并不是我们想要的，不是吗？

dict.__iter__()返回一个dict_keyiterator对象，该对象执行其类名的操作：它遍历键，但不遍历值。

要同时获取键和值，我们需要调用locations.items()返回dict_items对象。dict_items.iter()返回 dict_itemiterator，它将字典中的每个键值对作为元组返回。

旧版说明：如果你使用的是 Python 2，则应改为调用locations.iteritems()。

还记得刚才，当我们谈到拆包的时候吗？我们将每一对键值作为一个元组并拆分成成两个变量。

for key, value in locations.items():
    print(f'{key} => {value}')

打印出以下内容：

Parade Ground => None
Ste.-Catherine Street => None
Pont Victoria => None
Underground City => None
Mont Royal Park => None
Fine Arts Museum => None
Humor Hall of Fame => The Warrant
Lachine Canal => The Loot
Montreal Jazz Festival => None
Olympic Stadium => None
St. Lawrence River => The Crook
Old Montréal => None
McGill University => None
Chalet Lookout => None
Île Notre-Dame => None

现在我们可以处理数据了。例如，我想在另一个字典中记录重要信息。

information = {}

for location, result in locations.items():
    if result is not None:
        information[result] = location

# Win the game!
print(information['The Loot'])
print(information['The Warrant'])
print(information['The Crook'])

print("Vic the Slick....in jaaaaaaaaail!")

这将找到 Loot、Warrant 和 Crook，并按正确顺序列出它们：

Lachine Canal
Humor Hall of Fame
St. Lawrence River
Vic the Slick....in jaaaaaaaaail!

自定义迭代器

我之前已经提到你可以制作自己的迭代器和迭代器，但现在来实现它！

想象一下，我们想方便保留一个代理列表，以便我们始终可以通过代理编号来识别它们。但是，有些代理是我们不能谈论的。我们可以通过将代理 ID 和名称存储在字典中，然后维护分类代理列表来轻松完成此操作。

注意：请记住，在我们对类的讨论中，Python 中实际上没有私有变量这样的东西。如果你真的打算保密，请使用行业标准的加密和安全实践，或者至少不要将你的 API 暴露给任何 VILE 操作员。;)

对于初学者，这是该类的基本结构：

class AgentRoster:
    def __init__(self):
        self._agents = {}
        self._classified = []

    def add_agent(self, name, number, classified=False):
        self._agents[number] = name
        if classified:
            self._classified.append(name)

    def validate_number(self, number):
        try:
            name = self._agents[number]
        except KeyError:
            return False
        else:
            return True

    def lookup_agent(self, number):
        try:
            name = self._agents[number]
        except KeyError:
            name = "<NO KNOWN AGENT>"
        else:
            if name in self._classified:
                name = "<CLASSIFIED>"
        return name

我们可以继续测试一下，只是为了后续：

roster = AgentRoster()

roster.add_agent("Ann Tickwitee", 2539634)
roster.add_agent("Ivan Idea", 1324595)
roster.add_agent("Rock Solid", 1385723)
roster.add_agent("Chase Devineaux", 1495263, True)

print(roster.validate_number(2539634))
>>> True
print(roster.validate_number(9583253))
>>> False

print(roster.lookup_agent(1324595))
>>> Ivan Idea
print(roster.lookup_agent(9583253))
>>> <NO KNOWN AGENT>
print(roster.lookup_agent(1495263))
>>> <CLASSIFIED>

太好了，这完全符合预期！现在，如果我们希望能够遍历整个字典怎么办。

但是，我们不想直接访问roster._agents字典，因为这将忽略这个类的整个“分类”方面。我们如何处理？

正如我之前提到的，我们可以让这个类也作为它自己的迭代器，这意味着它有一个__next__()方法。在这种情况下，我们只会 return self。但是，这里是超简单Python教程，所以让我们跳过烦人步骤，简化内容，实际创建一个单独的迭代器类。

在这个例子中，我实际上将字典变成了一个元组列表，这将允许我使用索引。（请记住，字典是无序的。）我还将计算出有多少代理未分类。当然，所有这些逻辑都属于该__init__()方法：

class AgentRoster_Iterator:

    def __init__(self, container):
        self._roster = list(container._agents.items())
        self._classified = container._classified
        self._max = len(self._roster) - len(self._classified)
        self._index = 0

要成为迭代器，类必须有__next__()方法；这是唯一的要求！请记住，一旦我们没有更多数据要返回，该方法就需要抛出StopException异常。

我将定义AgentRoster_Iterator的__next__()方法如下：

class AgentRoster_Iterator:

    # ...snip...

    def __next__(self):
        if self._index == self._max:
            raise StopIteration
        else:
            r = self._roster[self._index]
            self._index += 1
            return r

现在我们返回到AgentRoster类，我们需要在其中添加一个__iter__()返回迭代器对象的方法。

class AgentRoster:

    # ...snip...

    def __iter__(self):
        return AgentRoster_Iterator(self)

只需要一点点操作，现在我们的AgentRoster类的行为与循环的预期完全一样！这段代码如下...

roster = AgentRoster()

roster.add_agent("Ann Tickwitee", 2539634)
roster.add_agent("Ivan Idea", 1324595)
roster.add_agent("Rock Solid", 1385723)
roster.add_agent("Chase Devineaux", 1495263, True)

for number, name in roster:
    print(f'{name}, id #{number}')

产生的结果如下...

Ann Tickwitee, id #2539634
Ivan Idea, id #1324595
Rock Solid, id #1385723

以上がPython ループとイテレータの使用方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。