如果給定一個list或tuple,我們可以透過for迴圈來遍歷這個list或tuple,這種遍歷我們稱為迭代(Iteration)。在Python中,迭代是透過for ... in來完成的。
因為dict的儲存不是按照list的方式順序排列,所以,迭代出的結果順序很可能不一樣。預設情況下,dict迭代的是key。如果要迭代value,可以用for value in d.values(),如果要同時迭代key和value,可以用for k, v in d.items()。
由於字串也是可迭代對象,因此,也可以作用於for循環:
#>>> for ch in 'ABC': ... print(ch) ... A B C |
# 判斷一個物件是可迭代物件呢?方法是透過collections模組的Iterable型別判斷:
#>>> from collections import Iterable >>> isinstance('abc', Iterable) # str是否可迭代 True >>> isinstance([1,2,3], Iterable) # list是否可迭代 True >>> isinstance(123, Iterable) # 整數是否可迭代 False |
# 如果要對list實作類似Java那樣的下標循環怎麼辦? Python內建的enumerate函數可以把一個list變成索引-元素對,這樣就可以在for循環中同時迭代索引和元素本身:
#>>> for i, value in enumerate(['A', 'B', 'C']): ... print(i, value) ... 0 A 1 B 2 C |
列表生成式即List Comprehensions,是Python內建的非常簡單卻強大的可以用來創建list的生成式。
要產生list [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]可以用list(range(1, 11))。
寫列表生成式時,把要生成的元素x * x放到前面,後面跟for循環,就可以把list創建出來,十分有用,多寫幾次,很快就可以熟悉這種語法。 for迴圈後面還可以加上if判斷,這樣我們就可以篩選出僅偶數的平方:
#>>> [x * x for x in range(1, 11) if x % 2 == 0] [4, 16, 36, 64, 100] |
# 也可以使用兩層循環,可以產生全排列:
#>>> [m + n for m in 'ABC' for n in 'XYZ'] ['AX', 'AY', 'AZ', 'BX', 'BY', 'BZ', 'CX', 'CY', 'CZ'] |
# 列表產生式也可以使用兩個變數來產生list:
#>>> d = {'x': 'A', 'y': 'B', 'z': 'C' } >>> [k + '=' + v for k, v in d.items()] ['y=B', 'x=A', 'z=C'] |
# 最後把一個list中所有的字串變成小寫:
#>>> L = ['Hello', 'World', 'IBM', 'Apple'] >>> [s.lower() for s in L] ['hello', 'world', 'ibm', 'apple'] |
如果列表元素可以依照某種演算法推導出來,可以在循環的過程中不斷推導出後續的元素,在Python中,這種一邊循環一邊計算的機制,稱為生成器:generator。
要創建一個generator,有很多種方法。第一種方法很簡單,只要把一個列表產生式的[]改成(),就創建了一個generator:
#>>> L = [x * x for x in range(10)] >>> L #[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81] >>> g = (x * x for x in range(10)) >>> g # |
創建L和g的差異僅在於最外層的[]和(),L是一個list,而g是一個generator。如果要一個一個列印出來,可以透過next()函數得到generator的下一個回傳值。我們講過,generator保存的是演算法,每次呼叫next(g),就計算出g的下一個元素的值,直到計算到最後一個元素,沒有更多的元素時,拋出StopIteration的錯誤。
#>>> next(g) 0 >>> next(g) 1 >>> next(g) 4 >>> next(g) 9 >>> next(g) 16 >>> next(g) 25 >>> next(g) 36 >>> next(g) 49 >>> next(g) 64 >>> next(g) 81 >>> next(g) Traceback (most recent call last): File " StopIteration |
# 正確的方法是使用for循環,因為generator也是可迭代物件:
#>>> g = (x * x for x in range(10)) >>> for n in g: ... print(n) ... 0 1 4 9 16 25 36 49 64 81 |
# 定義generator的另一種方法。如果一個函數定義中包含yield關鍵字,那麼這個函數就不再是一個普通函數,而是一個generator:
#def fib(max): n, a, b = 0, 0, 1 while n < max: yield b a, b = b, a + b n = n + 1 return 'done' |
我們把元組('Tokyo', 2003, 32450, 0.66, 8014) 裡的元素分別賦值為變數city、year、pop、chg 和area,而這所有的賦值我們只用一行宣告就寫完了。 同樣,在後面一行中,一個 % 運算子就把 passport 元組裡的元素對應到了 print 函數 的格式字串空檔中。這兩個都是元組拆包的應用。
最好辨認的元組拆包形式就是平行賦值,也就是說把一個可迭代物件裡的元素,一併賦 值到由對應的變數組成的元組中。
平行賦值:
#>>> lax_coordinates = (33.9425, -118.408056) >>> latitude, longitude = lax_coordinates # 元組拆包 >>> latitude 33.9425 >>> longitude -118.408056 |
# 以用 * 運算子把一個可迭代物件拆開作為函數的參數:
#>>> divmod(20, 8) (2, 4) >>> t = (20, 8) >>> divmod(*t) (2, 4) >>> quotient, remainder = divmod(*t) >>> quotient, remainder | #(2, 4)
#>>> import os >>> _, filename = os.path.split('/home/luciano/.ssh/idrsa.pub') >>> filename | 'idrsa.pub’
# 在 Python 中,函數用 *args 來取得不確定數量的參數算是一種經典寫法了。
#>>> a, b, *rest = range(5) >>> a, b, rest (0, 1, [2, 3, 4]) >>> a, b, *rest = range(3) >>> a, b, rest (0, 1, [2]) >>> a, b, *rest = range(2) | >>> a, b, rest
在平行賦值中,* 前綴只能用在一個變數名前面,但是這個變數可以出現在賦值表達式的任意位置:
#>>> a, *body, c, d = range(5) >>> a, body, c, d #(0, [1, 2], 3, 4) >>> *head, b, c, d = range(5) >>> head, b, c, d #([0, 1], 2, 3, 4) |
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