条件语句(Conditional Statements)
条件语句允许程序根据条件的不同执行不同的代码段。这是实现决策逻辑、分支和循环的基础。
if 语句
if 语句是最基本的条件语句,它用于执行仅当特定条件为真时才需要执行的代码块。
x = 10
if x > 5:
print("x is greater than 5")
在这个例子中,由于 x 大于 5,所以条件为真, print 语句会被执行。
elif 语句
elif(else if的缩写)允许你检查多个表达式是否为真,并在前一个条件为假时执行特定代码块。
x = 10
if x > 15:
print("x is greater than 15")
elif x > 10:
print("x is greater than 10 but less than or equal to 15")
else:
print("x is 10 or less")
在这个例子中,因为 x 大于 10 但不大于 15,所以第二个条件为真,会执行与 elif 语句相关联的代码块。
else 语句
else 语句捕获了所有前面的 if 和 elif 条件语句都不为真的情况。它是可选的,没有附加的条件表达式。
x = 10
if x > 15:
print("x is greater than 15")
else:
print("x is 15 or less")
在这个例子中,由于 x 不大于 15,所以 else 部分的代码被执行。
嵌套条件语句
Python 允许在 if 语句内部使用另一个 if 语句,这被称为嵌套条件语句。它用于在满足一定条件的前提下进一步检查其他条件。
x = 10
if x > 5:
if x < 15:
print("x is greater than 5 but less than 15")
在这个例子中,首先检查 x 是否大于 5,如果条件为真,则在嵌套的 if 语句中进一步检查 x 是否小于 15。
使用逻辑运算符
条件语句中经常使用逻辑运算符( and, or, not)来组合多个条件。
x = 10
if x > 5 and x < 15:
print("x is between 5 and 15")
在这个例子中,仅当 x 大于 5 且小于 15 时,条件为真,因此代码块会被执行。
条件表达式(三元运算符)
Python 支持条件表达式,也称为三元运算符,它允许在单行中基于条件测试返回两个值之一。
x = 10
result = "Greater than 5" if x > 5 else "5 or less"
print(result)
这个例子中, result 的值取决于 x 是否大于 5。
循环语句(Loop Statements)
循环结构允许我们按条件重复执行一段代码,是编程中处理重复任务和遍历数据结构的基础。
for循环
for 循环用于遍历序列(如列表、元组、字符串)或其他可迭代对象。
基础语法
for 变量 in 序列:
执行语句
遍历列表
fruits = ["apple", "banana", "cherry"]
for fruit in fruits:
print(fruit)
遍历字典
person_info = {"name": "Alice", "age": 25}
for key, value in person_info.items():
print(f"{key}: {value}")
使用range()
range(start,stop,step) 函数生成一个整数序列。
for number in range(0, 10, 2): # 0到9的偶数
print(number)
列表推导式
列表推导式提供了一种创建列表的快捷方式。
squares = [x**2 for x in range(10)]
while循环
while 循环用于在满足条件的情况下重复执行一段代码。
基础语法
while 条件表达式:
执行语句
示例
count = 0
while count < 5:
print(count)
count += 1
循环控制语句
break
退出循环。
for number in range(10):
if number == 5:
break
print(number)
continue
跳过当前循环的剩余语句,继续下一次循环。
for number in range(10):
if number % 2 == 0:
continue
print(number) # 打印奇数
else与循环
当循环正常结束时执行 else 块,如果通过 break 退出则不执行。
for number in range(3):
print(number)
else:
print("Loop finished.")
嵌套循环
在一个循环内部可以使用另一个循环。
for i in range(3):
for j in range(2):
print(f"({i}, {j})")
Python 迭代器和生成器完整教程
Python中的迭代器和生成器是处理可迭代对象的强大工具,特别是在你需要操作大量数据或者你想要创建自己的迭代逻辑时。本教程将通过更多的细节、示例和高级用法来全面介绍这些概念。
迭代器 (Iterators)
迭代器允许程序员遍历容器(特别是序列,如列表、字符串或元组)中的所有元素,而不需要使用索引和循环。
迭代器协议
- __iter__() 方法 返回迭代器对象本身。这是使用 iter() 内置函数从迭代器对象中获取迭代器的方法。
- __next__() 方法 返回容器的下一个项目。当容器中没有更多元素时,应抛出 StopIteration 异常。
创建自定义迭代器
我们可以创建遵循迭代器协议的对象。下面是一个返回数值的简单迭代器示例,直到达到给定的限制。
class Count:
def __init__(self, low, high):
self.current = low
self.high = high
def __iter__(self):
return self
def __next__(self):
if self.current > self.high:
raise StopIteration
else:
self.current += 1
return self.current - 1
for number in Count(1, 3):
print(number)
生成器 (Generators)
生成器是简化迭代器创建过程的工具。生成器是一个返回迭代器的函数,只要在函数中包含 yield 关键字。
简单生成器示例
def reverse(data):
for index in range(len(data)-1, -1, -1):
yield data[index]
for char in reverse('giraffe'):
print(char)
生成器表达式
生成器表达式是列表推导式的语法糖,用于创建生成器而不是列表。
squares = (x**2 for x in range(10))
print(next(squares))
生成器的高级用法
生成器可以用于管道式计算,在数据流过程中动态地处理数据。
def integers():
for i in range(1, 9):
yield i
def squared(seq):
for i in seq:
yield i * i
chain = squared(integers())
for value in chain:
print(value)
itertools模块
Python的 itertools 模块包含许多用于常见的迭代任务的函数。这些函数返回迭代器,可以单独使用或组合使用。
itertools示例
- chain(): 用于将多个迭代器串联起来。
- cycle(): 重复迭代对象的元素。
- groupby(): 按照连续重复元素进行分组。
import itertools
# chain example
for item in itertools.chain([1, 2], ['a', 'b']):
print(item)
# cycle example
counter = 0
for item in itertools.cycle('AB'):
if counter > 5:
break
print(item)
counter += 1
# groupby example
for key, group in itertools.groupby('AAABBBCCAAA'):
print(key, list(group))
使用enumerate()函数
enumerate() 函数用于同时遍历数据及其索引,它返回一个枚举对象。
for i, v in enumerate(['Python', 'Java', 'C++']):
print(i, v)
通过这些深入的示例和概念,你应该能够充分利用 Python 中的迭代器和生成器来创建高效且可读性强的代码。这些工具不仅可以帮助你处理复杂的数据处理任务,还可以让你探索更多高级编程范式。