什么是迭代

在Python中,如果给定一个listtuple,我们可以通过for循环来遍历这个list或tuple,这种遍历我们成为迭代(Iteration)。

在Python中,迭代是通过 for ... in 来完成的,而很多语言比如C或者Java,迭代list是通过下标完成的,比如Java代码:

for (i=0; i<list.length; i++) {
    n = list[i];
}

可以看出,Python的for循环抽象程度要高于Java的for循环。

因为 Python 的 for循环不仅可以用在list或tuple上,还可以作用在其他任何可迭代对象上。

因此,迭代操作就是对于一个集合,无论该集合是有序还是无序,我们用 for 循环总是可以依次取出集合的每一个元素。

注意: 集合是指包含一组元素的数据结构,我们已经介绍的包括:
1. 有序集合:list,tuple,str和unicode;
2. 无序集合:set
3. 无序集合并且具有 key-value 对:dict

而迭代是一个动词,它指的是一种操作,在Python中,就是 for 循环。

迭代与按下标访问数组最大的不同是,后者是一种具体的迭代实现方式,而前者只关心迭代结果,根本不关心迭代内部是如何实现的。

任务

请用for循环迭代数列 1-100 并打印出7的倍数。

参考代码:

for i in range(1,101):
    if i%7==0:
        print i

索引迭代

Python中,迭代永远是取出元素本身,而非元素的索引。

对于有序集合,元素确实是有索引的。有的时候,我们确实想在 for 循环中拿到索引,怎么办?

方法是使用 enumerate() 函数

>>> L = [‘Adam‘, ‘Lisa‘, ‘Bart‘, ‘Paul‘]
>>> for index, name in enumerate(L):
...     print index, ‘-‘, name
...
0 - Adam
1 - Lisa
2 - Bart
3 - Paul

使用 enumerate() 函数,我们可以在for循环中同时绑定索引index和元素name。但是,这不是 enumerate() 的特殊语法。实际上,enumerate() 函数把:

[‘Adam‘, ‘Lisa‘, ‘Bart‘, ‘Paul‘]

变成了类似:

[(0, ‘Adam‘), (1, ‘Lisa‘), (2, ‘Bart‘), (3, ‘Paul‘)]

因此,迭代的每一个元素实际上是一个tuple:

for t in enumerate(L):
    index = t[0]
    name = t[1]
    print index, ‘-‘, name

如果我们知道每个tuple元素都包含两个元素,for循环又可以进一步简写为:

for index, name in enumerate(L):
    print index, ‘-‘, name

这样不但代码更简单,而且还少了两条赋值语句。

可见,索引迭代也不是真的按索引访问,而是由 enumerate() 函数自动把每个元素变成 (index, element) 这样的tuple,再迭代,就同时获得了索引和元素本身。

任务

zip()函数可以把两个 list 变成一个 list:

>>> zip([10, 20, 30], [‘A‘, ‘B‘, ‘C‘])
[(10, ‘A‘), (20, ‘B‘), (30, ‘C‘)]

在迭代 [‘Adam‘, ‘Lisa‘, ‘Bart‘, ‘Paul‘] 时,如果我们想打印出名次 - 名字(名次从1开始),请考虑如何在迭代中打印出来。

提示:考虑使用zip()函数和range()函数

参考代码:

L = [‘Adam‘, ‘Lisa‘, ‘Bart‘, ‘Paul‘]
for index, name in zip(range(1,len(L)+1),L):
    print index, ‘-‘, name

迭代dict的value

我们已经了解了dict对象本身就是可迭代对象,用 for 循环直接迭代 dict,可以每次拿到dict的一个key。

如果我们希望迭代 dict 对象的value,应该怎么做?

dict 对象有一个 values() 方法,这个方法把dict转换成一个包含所有value的list,这样,我们迭代的就是 dict的每一个 value:

d = { ‘Adam‘: 95, ‘Lisa‘: 85, ‘Bart‘: 59 }
print d.values()
# [85, 95, 59]
for v in d.values():
    print v
# 85
# 95
# 59

如果仔细阅读Python的文档,还可以发现,dict除了values()方法外,还有一个 itervalues() 方法,用 itervalues() 方法替代 values() 方法,迭代效果完全一样:

d = { ‘Adam‘: 95, ‘Lisa‘: 85, ‘Bart‘: 59 }
print d.itervalues()
# <dictionary-valueiterator object at 0x106adbb50>
for v in d.itervalues():
    print v
# 85
# 95
# 59

那这两个方法有何不同之处呢?

1. values() 方法实际上把一个 dict 转换成了包含 value 的list。

2. 但是 itervalues() 方法不会转换,它会在迭代过程中依次从 dict 中取出 value,所以 itervalues() 方法比 values() 方法节省了生成 list 所需的内存。

3. 打印 itervalues() 发现它返回一个 <dictionary-valueiterator> 对象,这说明在Python中,for 循环可作用的迭代对象远不止 list,tuple,str,unicode,dict等,任何可迭代对象都可以作用于for循环,而内部如何迭代我们通常并不用关心。

如果一个对象说自己可迭代,那我们就直接用 for 循环去迭代它,可见,迭代是一种抽象的数据操作,它不对迭代对象内部的数据有任何要求。

任务

给定一个dict:

d = { ‘Adam‘: 95, ‘Lisa‘: 85, ‘Bart‘: 59, ‘Paul‘: 74 }

请计算所有同学的平均分。

参考代码:

d = { ‘Adam‘: 95, ‘Lisa‘: 85, ‘Bart‘: 59, ‘Paul‘: 74 }

sum = 0.0
for v in d.values():
    sum=sum+v
    a=sum/len(d)
    
print a

迭代dict的key和value

我们了解了如何迭代 dictkeyvalue,那么,在一个 for 循环中,能否同时迭代 key和value?答案是肯定的。

首先,我们看看 dict 对象的 items() 方法返回的值:

>>> d = { ‘Adam‘: 95, ‘Lisa‘: 85, ‘Bart‘: 59 }
>>> print d.items()
[(‘Lisa‘, 85), (‘Adam‘, 95), (‘Bart‘, 59)]

可以看到,items() 方法把dict对象转换成了包含tuple的list,我们对这个list进行迭代,可以同时获得key和value:

>>> for key, value in d.items():
...     print key, ‘:‘, value
...
Lisa : 85
Adam : 95
Bart : 59

和 values() 有一个 itervalues() 类似, items() 也有一个对应的 iteritems(),iteritems() 不把dict转换成list,而是在迭代过程中不断给出 tuple,所以, iteritems() 不占用额外的内存。

任务

请根据dict:

d = { ‘Adam‘: 95, ‘Lisa‘: 85, ‘Bart‘: 59, ‘Paul‘: 74 }

打印出 name : score,最后再打印出平均分 average : score。

参考代码:
d = { ‘Adam‘: 95, ‘Lisa‘: 85, ‘Bart‘: 59, ‘Paul‘: 74 }

sum = 0.0
for k, v in d.items():
    sum = sum + v
    print k,‘:‘,v
    average=sum/len(d)
print ‘average‘,‘:‘,sum/le

时间: 2024-08-04 21:57:22

什么是迭代的相关文章

关于迭代測试的一些思考

作者:朱金灿 来源:http://blog.csdn.net/clever101 一个软件的功能的越来越多,怎样建立一个规范的測试流程来保证对开发的功能进行充分的測试,是摆在我们面前的难题.在改动bug中经常会出现一种"按下葫芦浮起瓢"情形--改动了A模块的bug,却造成了原来測试没有问题的B模块出现了新的问题.这就促使我们思考:怎样保证測试的百分百的覆盖率.为此我设想一种迭代測试和迭代公布的流程.这个流程详细是这种:全部功能測试分为常规功能測试和新功能測试.所谓常规功能測试是指之前測

iOS学习6.Objective-C中的各种遍历(迭代)方式

说明:转自文顶顶 一.使用 for 循环 要遍历字典.数组或者是集合,for 循环是最简单也用的比较多的方法 -(void)iteratorWithFor { //////////处理数组////////// NSArray *arrayM = @[@"1",@"2",@"3",@"4"]; NSInteger arrayMCount = [arrayM count]; for (int i = 0; i<arrayMC

【转载】GBDT(MART) 迭代决策树入门教程 | 简介

      转载地址:http://blog.csdn.net/w28971023/article/details/8240756        GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) 又叫 MART(Multiple Additive Regression Tree),是一种迭代的决策树算法,该算法由多棵决策树组成,所有树的结论累加起来做最终答案.它在被提出之初就和SVM一起被认为是泛化能力(generalization)较强的算法.近些年更因为被用于搜索排

LeetCode 145 Binary Tree Postorder Traversal(二叉树的后续遍历)+(二叉树、迭代)

翻译 给定一个二叉树,返回其后续遍历的节点的值. 例如: 给定二叉树为 {1, #, 2, 3} 1 2 / 3 返回 [3, 2, 1] 备注:用递归是微不足道的,你可以用迭代来完成它吗? 原文 Given a binary tree, return the postorder traversal of its nodes' values. For example: Given binary tree {1,#,2,3}, 1 2 / 3 return [3,2,1]. Note: Recur

Python迭代与递归方法实现斐波拉契数列

首先是迭代的方法实现: def f(n): f1, f2, fn = 1, 1, 1 while n>2: fn = f1 + f2 f1 = f2 f2 = fn n = n - 1 return fn 然后用递归的方法实现: def f(n): if n == 1: return 1 if n == 2: return 1 else: return f(n - 1 ) + f(n - 2) 很明显,此时递归的方法比迭代更简单更易懂

poj 3134 Power Calculus(迭代加深dfs+强剪枝)

Description Starting with x and repeatedly multiplying by x, we can compute x31 with thirty multiplications: x2 = x × x, x3 = x2 × x, x4 = x3 × x, …, x31 = x30 × x. The operation of squaring can be appreciably shorten the sequence of multiplications.

递归和迭代的区别

递归的基本概念:程序调用自身的编程技巧称为递归,是函数自己调用自己. 一个函数在其定义中直接或间接调用自身的一种方法,它通常把一个大型的复杂的问题转化为一个与原问题相似的规模较小的问题来解决,可以极大的减少代码量.递归的能力在于用有限的语句来定义对象的无限集合. 使用递归要注意的有两点: 1)递归就是在过程或函数里面调用自身; 2)在使用递归时,必须有一个明确的递归结束条件,称为递归出口. 递归分为两个阶段: 1)递推:把复杂的问题的求解推到比原问题简单一些的问题的求解; 2)回归:当获得最简单

敏捷软件开发——项目版本迭代

开发人缘和客户决定迭代规模,一般需要两周.同样地,刻骨选择他们想要在首次迭代中实现的素材(功能).他们不能选择与当前开发速度不符的更多的素材. 迭代期间用户素材的实现顺序属于技术决策范畴,开发人员采用最具有技术意义的顺序来实现这些素材. 可以串行的实现,完成了一个再完成下一个,或者分摊这些素材,然后一起并行地开发. 一旦迭代开始,客户就不能再开遍该迭代期间需要实现的素材.除了开发人员正在实现的素材外,客户可以任意改变或重新安排项目中其他任何素材. 即使没有完成所有的用户素材,迭代也要在先前指定的

老齐python-基础7(文件操作、迭代)

在python3中,没有file这个内建类型了(python2中,file是默认类型) 1.读文件 创建文件,130.txt 并在里面输入 learn python http://qiwsir.github.io [email protected] >>> f = open("130.txt") >>> dir(f) #查看方法 ['_CHUNK_SIZE', '__class__', '__del__', '__delattr__', '__dic

瀑布式开发、迭代开发、敏捷开发、XP与SCRUM的区别

瀑布式开发.迭代开发,区别[都属于,生命周期模型]         两者都是一种开发模式,就像设计模式一样,考虑的角度不一样,个人感觉谈不到取代一说. 传统的瀑布式开发,也就是从需求到设计,从设计到编码,从编码到测试,从测试到提交大概这样的流程,要求每一个开发阶段都要做到最好.特别是前期阶段,设计的越完美,提交后的成本损失就越少.我现在从事的外包项目就是这样的流程. 迭代式开发,不要求每一个阶段的任务做的都是最完美的,而是明明知道还有很多不足的地方,却偏偏不去完善它,而是把主要功能先搭建起来为目