1 while语句
while用于实现循环语句，通过判断条件是否为真，来决定是否继续执行。
1.1 一般语法
语法如下：
while expression:
suite_to_repeat
1.2 计数
1 2 3 >>> cnt = 0 4 5 >>> while(cnt < 9): 6 7 ... print ‘the index is ‘, cnt 8 9 ... cnt += 1 10 11 ... 12 13 the index is 0 14 15 the index is 1 16 17 the index is 2 18 19 the index is 3 20 21 the index is 4 22 23 the index is 5 24 25 the index is 6 26 27 the index is 7 28 29 the index is 8
代码块里包含print和自增语句，将被重复执行，知道cnt不下于9。
1.3 无限循环
while True:
suite_to_repeat
条件表达式一直为真。
2 for语句
for语句是python提供的另一个循环机制，可以用于遍历序列，可以用在列表解析和生成器表达式中。
2. 1 一般语法
for循环会访问一个可迭代对象（例如序列或叠加器）中的所有元素，并在所有条目处理过后结束循环。语法如下：
for iter_var in iterable:
suite_to_repeat
每次循环，iter_var迭代变量被设置为可迭代对象（序列、迭代器或其他支持迭代的对象）的当前元素，提供给suite_to_repeat语句块使用。
2.2 用于序列类型
主要介绍for循环迭代不同的序列对象：字符串、列表及元组。
迭代序列的三种方法：
（1）通过序列项迭代
每次迭代，eachName变量都被设置为列表中特定的某个元素。
（2）通过序列索引迭代
>>> namelist = [‘Bob‘, ‘Lisa‘, ‘Henry‘]
>>> for nameIndex in range(len(namelist)):
... print namelist[nameIndex]
...
Bob
Lisa
Henry
使用len()函数获取序列长度，使用range()函数创建了要迭代的序列。
（3）使用项和索引迭代
使用内建的enumerate()函数
>>> namelist = [‘Bob‘, ‘Lisa‘, ‘Henry‘]
>>> for i, eachName in enumerate(namelist):
... print i,eachName
...
0 Bob
1 Lisa
2 Henry
3 range()内建函数
range()完整语法如下：
range([start,] stop[, step])
range()会返回一个包含所有k的列表（start<=k<end），从start到end，k每次递增step，step不能为0。
>>> range(3, 7)
[3, 4, 5, 6]
4 与序列相关的内建函数
sorted()、reversed()、enumerate()、zip()
reversed()：返回一个反序访问的迭代器；
1 >>> namelist = [‘Bob‘, ‘Lisa‘, ‘Henry‘] 2 3 >>> years = [1978, 1989, 1990, 2003] 4 5 >>> for name in sorted(namelist): 6 7 ... print name, 8 9 ... 10 11 Bob Henry Lisa 12 13 >>> namelist 14 15 [‘Bob‘, ‘Lisa‘, ‘Henry‘] 16 17 >>> for name in reversed(namelist): 18 19 ... print name, 20 21 ... 22 23 Henry Lisa Bob 24 25 >>> for i, name in enumerate(namelist): 26 27 ... print i, name 28 29 ... 30 31 0 Bob 32 33 1 Lisa 34 35 2 Henry 36 37 >>> for name, year in zip(namelist, years): 38 39 ... print year, name 40 41 ... 42 43 1978 Bob 44 45 1989 Lisa 46 47 1990 Henry
5 break语句
break语句用于结束当前循环跳转到下条语句。
6 continue语句
当遇到continue语句时，程序终止当前循环，并忽略剩余的语句，然后回到循环的顶端。在开始下一次迭代前，如果是条件循环（while循环），将验证条件表达式；如果是迭代循环（for循环），验证是否还有元素可以迭代，只有在验证成功的情况下，才开始下一次迭代。
>>> valid = False >>> count = 3 >>> while count > 0: ... input = raw_input(‘Enter passsword:‘) ... for eachPasswd in passwdList: ... if input == eachPasswd: ... valid = True ... break ... if not valid: ... print "invalid input" ... count -= 1 ... continue ... else: ... break
7 pass语句
pass语句不做任何事情（即NOP，No Operation，无操作），用于在需要有语句块的地方不写任何语句。
8 迭代器和iter()函数
从根本上来说，迭代器就是有一个next()方法的对象，而不是通过索引来计数。当你或是一个循环机制需要下一项时，调用迭代器的next()方法就可以获得它。
迭代器为类序列对象提供了一个类序列的接口，它们是一组数据结构，可以利用它们的索引从0开始一直"迭代"到序列的最后一个条目。
8.1 使用迭代器
（1）序列
>>> i = iter(myTuple)
>>> i.next()
123
>>> i.next()
‘abc‘
>>> i.next()
45.600000000000001
>>> i.next()
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration
序列会自动的产生它们字节的迭代器。
for I in seq:
do_something_to(i)
（2）字典
字典也是可迭代的python数据类型。字典的迭代器会遍历它的键（key）。语句for eachKey in myDict.keys()可以缩写为for eachKey in myDict。
>>> myDict = {‘a‘:10, ‘b‘:20, ‘c‘:30}
>>> for eachKey in myDict:
... print eachKey, myDict[eachKey]
...
a 10
c 30
b 20
另外，python还有三个新的内建字典方法来定义迭代：myDict.iterkeys()（通过键迭代）、myDict.itervalues()（通过值迭代）及myDict.iteritems()（通过键-值对迭代）。
（3）文件
文件对象生成的迭代器会自动调用readline()方法，这样循环可以访问文本文件的所有行，就可以使用for eachline in myFile替换for eachline in myFile.readlines()
>>> myFile = open(‘testfile.txt‘)
>>> for eachline in myFile:
... print eachline
...
8.2 创建迭代器
对一个对象调用iter()就可以得到它的迭代器。语法如下：
iter(obj)
iter(func, sentinel)
如果传递一个参数给iter()，会检查传递的参数是不是一个序列，如果是，根据索引从0一直迭代到序列结束。如果是传递的两个参数给iter()，会重复的调用func，直到迭代器的下个值等于sentinel。
9 列表解析
列表解析可用于动态的创建列表，语法如下：
[expr for iter_var in iterable]
前面的expr应用于序列的每个成员，最后的结果值是该表达式产生的列表。迭代变量并不需要是表达式的一部分。
>>> [x**2 for x in range(6)]
[0, 1, 4, 9, 16, 25]
还可以和if表达式结合使用，扩展语法如下：
[expr for iter_var in iterable if cond_expr]
这个语法会过滤或"捕捉"满足条件表达式cond_expr的序列成员。
>>> [x for x in range(6) if x % 2]
[1, 3, 5]
（1）举例：矩阵样例
如一个3行5列的矩阵
>>> [(x+1, y+1) for x in range(3) for y in range(5)]
[(1, 1), (1, 2), (1, 3), (1, 4), (1, 5), (2, 1), (2, 2), (2, 3), (2, 4), (2, 5), (3, 1), (3, 2), (3, 3), (3, 4), (3, 5)]
10 生成器表达式
生成器表达式是列表解析的一个扩展。生成器是特定的函数，允许你返回一个值，然后"暂停"代码的执行，稍后恢复。
列表解析的不足是必须生成所有的数据，用以创建整个列表。生成器的基本语法和列表相似，不过不是真正的创建数字列表，而是返回一个生成器，这个生成器每次计算出一个条目后，把这个条目"产生"（yield）出来。
生成器表达式如下：
(expr for iter_var in iterable if cond_expr)
（1）举例：交叉配对样例
>>> rows = [1, 2, 3, 17] >>> def cols(): ... yield 56 ... yield 2 ... yield 1 >>> x_product_pairs = ((i, j) for i in rows for j in cols()) >>> for pair in x_product_pairs: ... print pair ... (1, 56) (1, 2) (1, 1) (2, 56) (2, 2) (2, 1) (3, 56) (3, 2) (3, 1) (17, 56) (17, 2) (17, 1)
（2）重构样例
获取文件中长度最大的行：
1 f = open(‘/etc/motd‘,‘r‘) 2 3 longest = max(len(x.strip()) for x in f) 4 5 f.close() 6 7 return longest
简化如下：
1 return max(len(x.strip()) for x in open(‘/etc/motd‘))
原文地址：https://www.cnblogs.com/mrlayfolk/p/12000495.html