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Python für Schleifen

Python für Schleifen

Einführung

Es gibt noch eine andere Art von Schleife. Diese Schleife ist für die Iteraten von Datensätzen ausgelegt. Das stimmt, Listen. nicht wie während Schleifen, diese für Schleifen haben eine definierte Länge, die auf dem Datensatz basiert, über den sie iteriert.

Allgemein, für Schleifen werden verwendet, um auf jedes Element in einer Liste zuzugreifen und zu ändern. Dazu stellen sie jedes Element vorübergehend als eine neue Variable dar, die nur innerhalb der Schleife verwendet wird.

für Schleifen haben eine etwas andere Struktur als während Schleifen tun. Sie beginnen mit dem Wort für, Dies folgt die vorübergehende Variable, die für die Schleife erstellt wird. Dann gibt es das Schlüsselwort In Angabe der verwendeten Datenmenge, gefolgt vom Datensatz selbst und letztendlich ein Dickdarm.

Für mit Reichweite

Es wird eine Methode genannt Bereich() Das erfordert entweder eine einzelne Zahl und verhält sich wie eine Liste von Zahlen, die von Null bis zur Zahl vor dem angegebenen oder zwei Zahlen von einem Kommas getrennt sind und wie eine Scheibe beginnend mit der ersten Nummer und auflisten alle Zahlen bis zur Nummer vor der Letzter.

Unten ist ein Beispiel für a für Schleife, die verwendet Bereich() und multipliziert jede Nummer darin mit zwei.

für x in Bereich (1, 11): Druck (x * 2)

Es hat sich nichts verändert. Es druckt nur die Ergebnisse aus. Es kann jedoch verwendet werden, um eine neue Liste zu erstellen.

times_two = [] für x im Bereich (1, 11): times_two.append (x * 2) drucken (x * 2) drucken (times_two)

Obwohl Sie nicht mit einer vollständigen Liste begonnen haben, können Sie verwenden Bereich() Einen erstellen. Es ein bisschen aufzubrechen; Bereich() gibt jede Zahl von eins bis zehn aus. Dann wird jede Nummer einzeln vorübergehend zugewiesen X. Das Ergebnis von x * 2 wird an die übergeben append () Methode auf dem neu erstellten times_two Liste.

Für mit Listen

Bereich() ist großartig, aber es ist nur sehr nützlich, wenn sie mit Zahlen arbeiten. Meistens übergeben Sie vorhandene Listen an a für Schleife. Schauen Sie sich dieses Beispiel an, das die Namen einer Liste von Linux -Verteilungen profitiert.

# Erstellen Sie die Liste der Verteilungen linux_distros = ['Debian', 'Ubuntu', 'Mint', 'Fedora', 'Centos', 'OpenSuse', 'Slackware', 'Arch', 'Gentoo'] Distros_Caps = [] # Schleifen Sie durch sie, nutzen Sie sie, setzen Sie in Linux_distros: Print (Distro.ober ()) distro_caps.anhängen (Distribution.Upper ()) # Drucken Sie den Originaldruck (Linux_distros) # Drucken Sie die neue Liste Print (Distros_caps)

Das einfach für Nimmt jeden Verteilungsnamen aus der Liste und weist ihn vorübergehend dem zu Distribution Variable ruft die auf Oberer, höher() Methode zum Kapitalisieren und Drucken, bevor die Methode erneut aufgerufen wird, um sie dem neuen anzuhängen Distros_caps Liste. Am Ende druckt es beide Listen aus.

Für mit mehrdimensionalen Listen

für Schleifen haben auch kein Problem, das auch mehrdimensionale Listen iteriert. Dies beinhaltet das Nisten für Schleifen ineinander. In einer zweidimensionalen Liste die äußere für Schleifen Sie die Listen in der mehrdimensionalen Liste und die innere Listen durch für Schleifen Sie die Elemente jeder Liste durch. Es ist viel einfacher, einen tatsächlichen laufenden Code zu sehen.

# Original List Number erstellen_sets = [[2, 4, 6], [3, 6, 9], [4, 8, 12]] # Erstellen Sie die leere Liste, um in square_sets = [] # Außenstart für die Schleife, um überzurotten Innere Listen für Number_Set in number_sets: # Fügen Sie der neuen Liste für jede Iteration Square_sets eine neue leere Liste hinzu.append ([]) # starten Sie innerlich für die Schleife, um Zahlen zu iterieren und sie in die neue Liste für die Nummer in Number_Set: Print ("Die ursprüngliche Nummer ist %D und das Ergebnis %D ist." % (Nummer, Nummer ** 2)) square_sets [number_sets.index (number_set)].append (number ** 2) drucken (square_sets)

Das obige Beispiel bietet eine bessere Aufschlüsselung dessen, was es tut, wenn es tut, wenn. Der beste Weg, um darüber nachzudenken, ist, dass Sie einen brauchen für Schleife über die äußere Liste und eine andere, um über jede innere Liste zu iterieren.

Die letzte Zeile des inneren für Könnte ein paar Leute auflösen, aber es ist nicht so kompliziert, wie es aussieht. Alles, was es tut, ist zu verwenden append () Um den Wert des Stroms hinzuzufügen Nummer Quadrat auf die neue Liste, Square_sets. In den Quadratklammern befindet sich ein Anruf an Index(), das nimmt den Strom auf Nummer und seine Position in der ursprünglichen Liste zurückgeben. Dies geschieht, um sicherzustellen, dass jede quadratische Nummer in die richtige Liste innerhalb von hinzugefügt wird Square_sets.

Abschluss

Sie können das finden für Schleifen sind häufiger nützlicher als während Schleifen. Sie neigen dazu, sehr häufig verwendet zu werden. Es gibt einen Grund, warum es drei Anleitungen in Listen gab. Sie sind wichtig. Sie werden ständig benutzt. für Schleifen gehen Hand in Hand mit Listen. Sie sind absolut der beste Weg, um alle Informationen aus einer Liste herauszuholen. Eine der wichtigsten Komponenten von WordPress ist der Brauch für Schleife, die es verwendet, um fast alles auf seinen Seiten anzuzeigen. Wenn Sie sich immer noch unsicher fühlen für Loops, Sie müssen zurückgehen und sich einen weiteren Blick auf Listen werfen, zu diesem Leitfaden zurückkehren und einige Beispiele durchführen. Experimentieren Sie, bis Sie sich sicher fühlen. Es macht keinen Sinn, vorwärts zu gehen, wenn Sie nicht sind.

Inhaltsverzeichnis

  1. Python Einführung und Installationshandbuch
  2. Python -Dateien und der Interpreter
  3. Experimentieren mit Zahlen und Text in Python
  4. Python -Variablen
  5. Arbeiten mit Zahlenvariablen in Python
  6. Python String Basics
  7. Fortgeschrittene Python -Saiten
  8. Python kommentiert
  9. Python -Listen
  10. Python -Listenmethoden
  11. Python Mehrdimensionale Listen
  12. Python Tupel
  13. Python Boolean Operatoren
  14. Python wenn Aussagen
  15. Python während der Loops
  16. Python für Schleifen
  17. Python -Wörterbücher
  18. Python Advanced Dictionaries
  19. Python -Funktionen

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