Эффективное использование цикла for в python

Алан-э-Дейл       08.09.2022 г.

Оглавление

Функция enumerate

Встроенная функция enumerate возвращает индекс элемента и сам элемент последовательности в качестве кортежа. Вот общий формат функции enumerate:

В данном формате последовательность – это итерируемая последовательность, т.е. список, кортеж, диапазон или строковые данные. Функция enumerate возвращает ленивый объект-последовательность, который нужно вычислить, чтобы увидеть результат.

Например, в приведенном ниже интерактивном сеансе показано применение этой функции к списку букв. В результате ее выполнения будет получена ленивая последовательность со списком кортежей, где каждый кортеж представляет собой индекс и значение буквы.

В строке 2 применена функция , которая преобразовывает ленивую последовательность в список. Функция enumerate также позволяет применять заданную функцию к каждому элементу последовательности с учетом индекса:

Функция в строке 1 переводит строковое значение второго элемента кортежа в верхний регистр и присоединяет к нему преобразованное в строковый тип значение первого элемента. Здесь – это кортеж, в котором – это индекс элемента, и – строковое значение элемента.

Углубляемся в range()

Теперь, когда вы ознакомились с основами использования range(), настало время спуститься немного глубже.

Как правило, range() используется в двух случаях:

  1. Выполнении тела цикла определенное количество раз;
  2. Создание более эффективных итераций целых чисел, которое может быть выполнено при помощи списков или кортежей.

Первое использование можно назвать самым простым, и вы можете сделать так, чтобы itertools дал вам более эффективный способ построения итераций, чем это может сделать range().

Вот еще несколько моментов, которые стоит учитывать при использовании range.

Python

>>> type(range(3))
<class ‘range’>

1
2

>>>type(range(3))

<class’range’>

Вы можете получить доступ к объектам в range() по индексу, как если бы вы имели дело со списком:

Python

print(range(3))
# Результат: 1

print(range(3))
# Результат: 2

1
2
3
4
5

print(range(3)1)

# Результат: 1
 

print(range(3)2)

# Результат: 2

Вы даже можете использовать срез в range(), но выдача в REPL может показаться немного странной, на первый взгляд:

Python

print(range(6))
# Результат: range(2, 5)

1
2

print(range(6)25)

# Результат: range(2, 5)

Хотя эта выдача может выглядеть необычно, range() просто возвращает еще одну range().

Тот факт, что вы можете использовать элементы range() по индексу и фрагменту range() указывает на важный момент: range() весьма ленивый, в отличие от списка, но не является итератором.

Выход из цикла

Если вам нужно пропустить какую-то часть цикла, то прервать его выполнение можно с помощью двух операторов: break или continue

Break позволяет выйти из вложенного цикла сразу во внешний: 

for number in range(3) : 

    print("-------------------------------------------")

    print("I am outer loop iteration "+str(number))

    for another_number in range(3):

        print("****************************")

        print("I am inner loop iteration "+str(another_number))

        break

Результат: 

-------------------------------------------

I am outer loop iteration 0

****************************

I am inner loop iteration 0

-------------------------------------------

I am outer loop iteration 1

****************************

I am inner loop iteration 0

-------------------------------------------

I am outer loop iteration 2

****************************

I am inner loop iteration 0

Если не использовать оператор break в этой части кода, то результат бы выглядел вот так:

-------------------------------------------

I am outer loop iteration 0

****************************

I am inner loop iteration 0

****************************

I am inner loop iteration 1

****************************

I am inner loop iteration 2

-------------------------------------------

I am outer loop iteration 1

****************************

I am inner loop iteration 0

****************************

I am inner loop iteration 1

****************************

I am inner loop iteration 2

-------------------------------------------

I am outer loop iteration 2

****************************

I am inner loop iteration 0

****************************

I am inner loop iteration 1

****************************

I am inner loop iteration 2

Оператор continue позволяет вернуться ко внешнему циклу, полностью пропуская вложенный цикл. В коде continue ставится в конце внешнего цикла:

for number in range(3) :  

    print("-------------------------------------------")

    print("I am outer loop iteration "+str(number))

    continue

    for another_number in range(3):

        print("****************************")

        print("I am inner loop iteration "+str(another_number))

        break

В результате мы видим, что отсутствует внутренний цикл for, а повторяется только внешний элемент цикла: 

Улучшаем читаемость кода

Проводя рефакторинг, важно оформить код так, чтобы его было удобно читать. Создатель языка Python Гвидо ван Россум сказал: «Код читают гораздо чаще, чем пишут»

Создатель языка Python Гвидо ван Россум сказал: «Код читают гораздо чаще, чем пишут».

Действительно, вы написали кусок кода за раз, но, когда он станет частью проекта, его придётся перечитывать снова и снова — вспоминая, что он делает и почему так написан. Это придётся делать не только вам, но и вашим коллегам

Поэтому важно сделать код удобочитаемым — для всех

Гвидо ван Россум считал удобочитаемость одним из важнейших принципов языка Python. Поэтому вместе с соратниками разработал свод рекомендаций по оформлению кода — . Рассмотрим некоторые из них подробнее.

Имена переменных

Конечно, программист — хозяин своей программы и может именовать переменные, константы, функции и классы по своему разумению. Но стоит помнить, что бессодержательные имена затрудняют понимание кода. Поэтому следует подбирать их так, чтобы другой программист быстрее понял, для чего они нужны.

Например, имя переменной в выражении sc += 1 нам мало о чём говорит.

А если изменить его на score, то станет ясно, что речь идёт о счёте.

Есть два важнейших правила именования сущностей в Python — их нарушение вызывает ошибку:

  • имена могут состоять только из цифр, букв и знаков подчёркивания;
  • имя не может начинаться с цифры.

PEP 8 задавать имена определённым образом:

  • Имена функций и модулей пишутся строчными буквами. Они могут состоять из одного или нескольких слов, которые разделяются подчёркиванием (например: function, my_function).
  • Имена переменных тоже задаются в нижнем регистре. Они могут состоять из одной буквы, слова или нескольких слов. Слова в составе имени тоже разделяются подчёркиванием: x, variable, my_var.
  • Название константы задаётся символом, словом или несколькими словами в верхнем регистре. Слова в составе имени разделяются знаком подчёркивания.Например: C, CONST, MY_CONST.
  • Имена классов состоят из одного (Class) или нескольких слов (MyClass) без разделителей. Во втором случае, как вы заметили, каждое слово начинается с прописной буквы. Такой стиль называется CamelCase («верблюжий стиль»).
  • Имена модулей задаются в нижнем регистре. Они не должны быть длинными. Знак подчёркивания уместен, если с ним имя модуля читабельнее, а его назначение понятнее. Например: pyclbr, py_compile.

Форматирование кода

PEP 8 описывает и :

  • как отделять функции и классы от остального текста;
  • какой должна быть максимальная длина строки, как правильно разбивать длинные строки;
  • какими должны быть отступы;
  • где ставить пробелы в выражениях и утверждениях
  • и другие.

Обнаружить ошибки форматирования помогают специальные программы — линтеры. Они анализируют код и выдают предупреждения, например:

Здесь линтер flake8 в PyCham выдаёт предупреждения о лишних пробелах внутри скобок и перед ними.

Для разных языков программирования есть свои линтеры. Например, для HTML — Beautify, для JavaScript — JSLint и так далее.

Популярные линтеры для Python:

  • Pycodestyle,
  • Pyflakes,
  • Pylint,
  • Flake8.

Все они легко интегрируются в среды разработки. А самым умным считается pylint. Он проверяет:

  • все ли подключённые модули используются в программе;
  • есть ли лишние переменные;
  • не превышает ли длина строк 79 символов;
  • правильно ли заданы имена;
  • верно ли используются аргументы;
  • есть ли синтаксические ошибки;
  • как используются типы данных
  • и многое другое.

Обнаруженные ошибки можно исправить вручную или с помощью утилит для форматирования кода — форматтеров, которые совместимы с IDE PyCharm или Visual Studio.

Популярные форматтеры:

Цикл for в Python

Цикл «for» повторно выполняет код согласно счетчику или переменной цикла. Циклы «for» используются тогда, когда количество итераций известно заранее, до запуска цикла (в отличие от цикла «while», который выполняется согласно логическим условиям).. Общая схема кода для реализации цикла «for» выглядит следующим образом:

for  in :
    
  • итерационная переменная — создаётся переменная, с которой будут в дальнейшем производиться те или иные операции;
  • последовательность — это может быть любая последовательность: числовая или список и т.д.;
  • делаем что-то — совершаем действие с данными, например выводим их на экран или продолжаем совершать другие операции,

Непосредственно в коде цикл «for» может выглядеть таким образом:

for i in range(,20): # создаём переменную "i" и производим над ней функцию "range()", т.е. заводим диапазон чисел от 0 до 20
    print(i) # выводим результат

Цикл «for» также может использоваться в последовательных типах данных, это когда у нас есть определённый список и нам нужно вывести последовательно все его данные, более подробно это мы рассмотрим в статье про списки в Python.

Best practice

Цикл по списку

Перебрать в цикле не составляет никакого труда, поскольку список – объект итерируемый:

Так как элементами списков могут быть другие итерируемые объекты, то стоит упомянуть и о вложенных циклах. Цикл внутри цикла вполне обыденное явление, и хоть количество уровней вложенности не имеет пределов, злоупотреблять этим не следует. Циклы свыше второго уровня вложенности крайне тяжело воспринимаются и читаются.

Цикл по словарю

Чуть более сложный пример связан с итерированием словарей. Обычно, при переборе словаря, нужно получать и ключ и значение. Для этого существует метод , который создает представление в виде кортежа для каждого словарного элемента.

Цикл, в таком случае, будет выглядеть следующим образом:

Цикл по строке

Строки, по сути своей – весьма простые последовательности, состоящие из символов. Поэтому обходить их в цикле тоже совсем несложно.

Как сделать цикл for с шагом

Цикл с шагом создается при помощи уже известной нам функции , куда, в качестве третьего по счету аргумента, нужно передать размер шага:

Обратный цикл for

Если вы еще не убедились в том, что полезна, то вот ещё пример: благодаря этой функции можно взять и обойти последовательность в обратном направлении.

for в одну строку

Крутая питоновская фишка, основанная на так называемых или, по-русски, генераторов. Их запись, быть может, несколько сложнее для понимания, зато очевидно короче и, по некоторым данным, она работает заметно быстрее на больших массивах данных.

В общем виде генератор выглядит так:

Приведем пример, в котором продублируем каждый символ строки

Другой пример, но теперь уже с условием:

2.1. Команда break в цикле while на Python

С помощью команды break так же можно прервать цикл while.  Цикл, который начинается с while True выполняется бесконечно, пока не будет выполнена команда break.

prompt = «\nВведите столицу США с заглавной буквы: »
active = Truewhile active:
    capital = input(prompt)
     capital == ‘Вашингтон’:
        print(‘Совершенно верно’)
        break    
    :
        print(«{capital} не является столицей США»)

В результате цикл while будет выполняться до тех пор, пока не будет введен правильный ответ, после чего сработает команда break и произойдет выход из цикла.

Введите столицу США с заглавной буквы: ЛондонЛондон не является столицей США

Введите столицу США с заглавной буквы: МоскваМосква не является столицей США

Введите столицу США с заглавной буквы: ВашингтонСовершенно верно

Используем модуль Itertools для написания невероятных циклов

Функция — лишь вершина айсберга. Изучение модуля сравнимо с открытием нового мира. В нем содержится множество полезных методов, которые могут упростить любой цикл. Полный список вы можете найти в официальной документации. 

Рассмотрим несколько примеров. 

Создаем бесконечный цикл

В модуле есть как минимум три метода для создания бесконечных циклов: 

1. Функция .

natural_num = itertools.count(1)
for n in natural_num:
    print(n)

# 1,2,3,...

2. Функция .

import itertools

many_yang = itertools.cycle('Hello')
for y in many_yang:
    print(y)

# 'H','e','l','l','o','H','e','l',...

3. Функция .

many_yang = itertools.repeat('Hello')
for y in many_yang:
    print(y)

# 'Hello','Hello',...

Объединяем несколько итераторов в один

Функция помогает нам объединять несколько итераторов в один.

from itertools import chain

list_a = 
list_b = 
list_c = 

for i in chain(list_a, list_b, list_c):
    print(i)

# 1,22,7,20,3,70

Выводим повторяющиеся элементы и количество их повторений

Функция позволяет получить повторяющиеся элементы в итераторе и сгруппировать их. 

from itertools import groupby

for key, group in groupby('Pyttthhhonissst'):
    print(key, list(group))

# P 
# y 
# t 
# h 
# o 
# n 
# i 
# s 
# t 

Как видите, дублирующиеся буквы сгруппированы. Более того, мы можем расширить функционал . Например, указать, что нужно игнорировать регистр: 

from itertools import groupby

for key, group in groupby('PyYyYTTthHOoOnisst', lambda x: x.upper()):
    print(key, list(group))

# P 
# Y 
# T 
# H 
# O 
# N 
# I 
# S 
# T 

Данные в таблицах: панды

Ранее мы видели, что типы данных могут влиять на тип данных. Нужно тщательно выбирать между производительностью кода, легким интерфейсом и читаемым кодом. Панды, например, очень полезны для манипулирования табличными данными. Однако структура данных может снизить производительность. Чтобы рассмотреть это в перспективе, мы также сравним встроенные функции панд для фильтрации, такие как запрос и eval, а также логическое индексирование.

Pandas Query:  8.77 ms ± 173 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)Pandas Eval:  8.23 ms ± 131 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)Pandas Boolean index: 7.73 ms ± 178 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)

Возможно, время выполнения намного быстрее, чем наш начальный цикл, который не был оптимизирован. Однако это значительно медленнее, чем оптимизированные версии. Поэтому он пригоден для первоначальной разведки, но затем должен быть оптимизирован.

Функция range()

Теперь пришло время познакомиться с встроенной в Python функцией range(). «range» переводится как «диапазон». Она может принимать один, два или три аргумента. Если задан только один, то генерируются числа от 0 до указанного числа, не включая его. Если заданы два, то числа генерируются от первого до второго, не включая его. Если заданы три, то третье число – это шаг. Рассмотрим случай с одним аргументом:

for number in range(5):

    print(number)
for number in , 1, 2, 3, 4:

    print(number)

Напечатаются числа от 0 до 4. Это связано с тем, что функция range с одним аргументом генерирует диапазон от 0 до n-1, где n — это переданный аргумент.

Передадим в функцию два аргумента: 5 и 10. В этом случае range cгенерирует последовательность чисел от 5 до 9.

for el in range(5,10,2):

    print(el)

Если передать в range три аргумента: 5, 10, 2, то мы получим последовательность от 5 до 10 с шагом в 2

for el in range(5,10):

    print(el)

Самостоятельно настраиваем цикл for

После ознакомления с примерами пора наконец разобраться, почему же циклы в Python такие гибкие и изящные. Этими своими свойствами они обязаны тому, что к итератору в цикле можно применять функции. Во всех примерах, приведенных выше, к итераторам применялась какая-нибудь функция. Шаблон в целом выглядит так:

for x in function(iterator)

То есть, суть проста — этот модуль применяет часто используемые функции к итератору. Если вы забыли какую-либо функцию из — реализуйте ее самостоятельно. Также стоит заметить, что все эти функции — генераторы. Вот почему с их помощью мы можем создавать бесконечные циклы. 

Таким образом, написав генератор, вы можете настроить цикл так, как вам необходимо. 

Рассмотрим простой пример:

def even_only(num):
    for i in num:
        if i % 2 == 0:
            yield i


my_list = 
for n in even_only(my_list):
    print(n)
# 4
# 2

Как видите, мы объявляем генератор — . Если мы встроим этот генератор в цикл, то итерация будет происходить только по четным элементам списка. 

Пример выше — лишь для объяснения принципа работы. Существует множество других способов решения этой задачи — например, генераторы списков.

my_list = 
for n in (i for i in my_list if not i % 2):
    print(n)
# 4
# 2

Решение задач

1. Дано положительное число N. Вывести все числа от 0 до N с помощью цикла while.

2. Дано положительное число N. Вывести все числа от N до 0 с помощью цикла while. Пример:

Ввод: N = 10

Вывод: 10

        9

        8

        7

        6

        …

        0

3. Даны два положительных числа K и N (K

4. Даны положительные числа A и B (A > B). На отрезке длины A размещено максимально возможное количество отрезков длины B (без наложений). Не используя операции умножения и деления, найти длину незанятой части отрезка A (взятие остатка A % B)

5. Даны положительные числа A и B (A > B). На отрезке длины A размещено максимально возможное количество отрезков длины B (без наложений). Не используя операции умножения и деления, найти количество отрезков B, размещенных на отрезке A (деление нацело A // B)

6. Дано положительное число N. Найти сумму всех четных чисел от 0 до N с помощью цикла while.

7. Даны два положительных числа K и N (K нечетных чисел от K до N с помощью цикла while.

8. Дано положительное число N. Найти факториал числа N. Факториалом числа называется произведение всех чисел от 1 до N. Например, факториал числа 5 равен 5! = 1*2*3*4*5 = 120, 2! = 1*2 = 2, 9! = 1*2*3*4*5*6*7*8*9 = 362880

9. Дано целое число N (> 0). Если оно является степенью числа 3, то вывести YES, если не является — вывести NO.

10. Дано целое число N (> 0). Найти двойной факториал N: N!! = N * (N-2) * (N-4)* …. Для решения этой задачи посмотрите на задачу 2

История range()

Несмотря на то, что range() в Python 2 и range() в Python 3 носят одинаковое название, они кардинально отличаются между собой. Фактически, range() в Python 3 – это просто переименованная версия функции под названием xrange в Python 2.

Изначально, range() и xrange() приводили числа, которые можно повторить при помощи , однако первая функция генерировала этих чисел, учитывая все за раз, в то время как вторая делала это более лениво, т. е. Числа возвращались по одному каждый раз, когда они нужны.

Наличие огромных списков занимает память, так что нет ничего удивительного в том, что xrange() заменила range(), ее имя и все остальное. Вы можете прочитать больше об этом решении и предыстории xrange() и range() в PEP 3100.

Приступим!

Зачем нужен else при работе с циклами?

Оператор else в циклах выполняется только в том случае, если цикл выполнен успешно. Главная задача оператора else, это поиск объектов:

Python

my_list =

for i in my_list:
if i == 3:
print(«Item found!»)
break
print(i)
else:
print(«Item not found!»)

1
2
3
4
5
6
7
8
9

my_list=1,2,3,4,5

foriinmy_list

ifi==3

print(«Item found!»)

break

print(i)

else

print(«Item not found!»)

В этом коде мы разорвали цикл, когда i равно 3. Это приводит к пропуску оператора else. Если вы хотите провести эксперимент, вы можете изменить условное выражение, чтобы посмотреть на значение, которое находится вне списка, и которое приведет оператор else к выполнению. Честно, ни разу не видел, чтобы кто-либо использовал данную структуру за все годы работы. Большая часть примеров, которые я видел, приведена блогерами, которые пытаются объяснить, как это работает. Я видел несколько людей, которые использовали эту структуру для провоцирования ошибки, когда объект не удается найти в искомом цикле. Вы можете почитать статью, в которой вопрос рассматривается весьма детально. Статья написана одним из разработчиков ядра Python.

Цикл FOR

В Python цикл for имеет такой синтаксис:
Пример:

for i in range(3):
    print(i)
# 0
# 1
# 2

Пример с двумя параметрами:

for i in range(5, 8):
    print(i)
# 5
# 6
# 7

Пример:
Вывести степени двойки с 1-й по 10-ю.

Решение: 

for x in range(1,11): 
  print ( 2**x )
 
# 2 4 8 16 ... 1024

Шаг счетчика цикла можно менять:

for x in range(1,11,2): 
  print ( 2**x )

Отрицательный шаг:

for i in range(10, 7, -1):
    print(i)
# 10
# 9
# 8

Еще пример работы:

for i in 'hello world':
     if i == 'o':
         continue
     print(i, end='')
 
# hell  wrld

Пример использования break:

for i in 'hello world':
     if i == 'l':
         break
     print(i, end='')
 
# he

Задание: Определить, что выведет программа:

a=
n=10
for i in range(1,n+1,2):
    a=a+1
    if a==5:
        continue
    print (a)
    if a==7:
        break
print ("всё!")

Задание Python 2_4: Составить программу для вычисления среднего арифметического произвольных вводимых чисел.

Пример вывода:

Введите количество чисел:
6 
Введите числа:
-5  4  12  9  7  2
результат:  4,83

Случайное число

В Python случайное число задается с помощью двух функций:

  • random() – случайное вещественное из полуинтервала [0,1) ;
  • randint(a,b) – случайное целое из отрезка .

Но для использования функция необходимо предварительно подключить библиотеку:

# подключение библиотеки:
from random import randint
# получение целого случайного числа в диапазоне от 1 до 10
x = randint(1,11)
 
# получение вещественного случайного числа в полуинтервале от 5 до 11
from random import random
x = 6*random() + 5

Задание Python 2_5: Исправить предыдущее задание (2_4) для работы со случайными числами.

Задание Python 2_6:
Найдите все трёхзначные и четырёхзначные числа Армстронга.
Число Армстронга. Числом Армстронга считается натуральное число, сумма цифр которого, возведенных в N-ную степень (N – количество цифр в числе) равна самому числу.Например, 153 = 13 + 53 + 33.

Задание Python 2_7:
Напишите программу, которая запрашивает натуральное число N и выводит на экран все автоморфные числа, не превосходящие N.
Автоморфным называется натуральное число, если оно равно последним цифрам своего квадрата. Например, 252 = 625.

Как работает цикл for?

Теперь, когда мы поняли, что такое итератор и итерируемый объект, мы можем глубже понять, как на самом деле работает цикл for.

Давайте снова посмотрим на наш предыдущий пример.

>>> for word in :
...   print(word)
... else:
...   print("See you later!")
...
You
are
awesome!
See you later!

Когда мы выполняем вышеуказанный блок кода, происходит следующее:

  1. Оператор for внутри себя вызывает iter() для списка . Это приводит к получению итератора.
  2. Затем вызывается next() для итератора, и возвращаемое им значение присваивается переменной цикла, в данном случае word.
  3. После этого выполняется блок оператора, связанный с циклом for. В этом случае print(word).
  4. Шаги 2 и 3 повторяются до тех пор, пока next() не вызовет StopIteration.
  5. Как только next() вызывает StopIteration, управление переходит к предложению else, если оно присутствует, и выполняется блок операторов, связанных с else.

Примечание. Если в блоке кода, связанном с циклом for, встречается оператор break, то блок else пропускается.

Реализация логики цикла for с помощью оператора while

Мы могли бы реализовать вышеуказанную логику, используя оператор while следующим образом.

my_list = 
list_iter = iter(my_list)
while True:
  try:
    word = next(list_iter)
    print(word)
  except StopIteration:
    print("See you later!")
    break

Цикл while ведет себя точно так же, как наш цикл for, и выдает следующий результат.

You
are
awesome!
See you later!

4.1.1. Условный оператор¶

Оператор позволяет выполнять часть программы при наступлении определенного условия.

if
if logical_expression_1     # (if строго 1) условие для проверки
    suite_1                  # блок команд для выполнения, если условие истинно
elif logical_expression_2   # (elif - 0 или несколько) дополнительные условия
    suite_2                  # проверка идет, если условия выше ложны
elif logical_expression_N
    suite_N
else                        # (else - 0 или 1) блок команд для выполнения,
    else_suite               # если все условия выше оказались ложными

Ход выполнения:

  • каждое из условий по очереди проверяется на истинность; условия — выражения типа , например, , и т.д.;

  • как только истинное условие найдено, выполняется соответствующий блок , после чего осуществляется выход из всей условной конструкции (прочие варианты не проверяются и не выполняются);

  • если ни одно из условий не истинно («не срабатывает»), выполняется блок (при наличии).

Для небольших условий возможно использование специального сокращенного варианта:

expression_1 if logical_expression else expression_2

Пример использования условного оператора приведен в Листинге 4.1.1.

Листинг 4.1.1 — Условный оператор в Python |

# Покупка в аптеке с подсчетом стоимости в зависимости от:
# - наличия социальной карты студента;
# - количества товара.

a_count = int(input("Сколько аскорбинок хотите купить? "))
has_social_discount = input("Есть ли у Вас социальная карта? ").upper() in ("1", "Y", "ДА")

price = 15.35  # Цена 1 аскорбинки
total_base = price * a_count  # Первоначальная стоимость
total = total_base  # Общая стоимость после применения скидок

print("\nЧек")
print('-' * 5)

if  < a_count <= 5
    # Продаем по обычной цене
    print("Продаем по обычной цене")
elif a_count < 10
    # До 10 аскорбинок даем скидку в 5%
    total *= 0.95
    print("Вам положена скидка в 5%!")
else
    # Если больше 10 - каждая 10-я аскорбинка - бесплатно!
    free_count = a_count // 10
    total -= free_count * price
    print("Для Вас каждая 10-я аскорбинка будет бесплатной!")

# Если есть соц. карта - делаем скидку в 10% и отбрасываем копейки
if has_social_discount
    total = int(total * 0.9)

# Форматная строка для "красивого" вывода чека
BILL_ITEM_FORMAT = "{message:<15} {value:>8.2f} р."

print("Соц. карта:", "Да" if has_social_discount else "Нет")
print(BILL_ITEM_FORMAT.format(message="Сумма покупки", value=total_base))
print(BILL_ITEM_FORMAT.format(message="Скидка", value=total_base - total))
print(BILL_ITEM_FORMAT.format(message="Итого", value=total))

# -------------
# Пример вывода:

# Сколько аскорбинок хотите купить? 7
# Есть ли у Вас социальная карта? Да
#
# Чек
# -----
# Вам положена скидка в 5%!
# Соц. карта: Да
# Сумма покупки      91.00 р.
# Скидка             16.45 р.
# Итого              91.00 р.

Цикл for и range()

Итак, зачем нам понадобилась функций в теме про цикл ? Дело в том, что вместе они образуют неплохой тандем. как цикл перебора элементов, в отличие от , позволяет не следить за тем, достигнут ли конец структуры. Не надо вводить счетчик для этого, изменять его и проверять условие в заголовке. С другой стороны, дает последовательность целых чисел, которые можно использовать как индексы для элементов того же списка.

>>> range(len(spisok))
range(0, 4)

Здесь с помощью функции измеряется длина списка. В данном случае она равна четырем. После этого число 4 передается в функцию , и она генерирует последовательность чисел от 0 до 3 включительно. Это как раз индексы элементов нашего списка.

Теперь «соединим» и :

>>> for i in range(len(spisok)):
...     spisok += 2
...
>>> spisok

В заголовке цикла берутся элементы вовсе не списка, а объекта . Список, элементы которого планируется перезаписывать, тут по-сути не фигурирует. Если заранее знать длину списка, то заголовок может выглядеть так: . То, как используется i в теле цикла, вопрос второй. Примечание. Вместо идентификатора i может быть любой другой.

Реализация цикла for с помощью функции и цикла while

Используя полученные знания, мы можем написать цикл , не пользуясь самим циклом . 🙂

Чтобы сделать это, нам нужно:

  1. Получить итератор из итерируемого объекта.
  2. Вызвать функцию .
  3. Выполнить ‘тело цикла’.
  4. Закончить цикл, когда будет получено исключение .

Стоит заметить, что здесь мы использовали конструкцию . Многие о ней не знают. Она позволяет выполнять код, если исключения не возникло, и код был выполнен успешно.

Теперь мы знакомы с протоколом итератора.
А, говоря простым языком — с тем, как работает итерация в Python.
Функции и этот протокол формализуют. Механизм везде один и тот же. Будь то пресловутый цикл или генераторное выражение. Даже распаковка и «звёздочка» используют протокол итератора:

В случае, если мы передаём в итератор, то получаем тот же самый итератор

Подытожим.

Итерируемый объект — это что-то, что можно итерировать.Итератор — это сущность порождаемая функцией , с помощью которой происходит итерирование итерируемого объекта.

Итератор не имеет индексов и может быть использован только один раз.

Цикл while со списками в Python

Для изменения списков в процессе обработки удобно использовать цикл while. К примеру, у нас есть целый список пользователей, который может состоять из тысяч пользователей и нам нужно будут удалить всех пользователей с определенным именем. Нам уже известно, что метод для списков удаляет лишь первое вхождение заданного значения в список, но нам нужно удалить их все. В этом случае мы можем запустить цикл while:

>>> login =
>>> ‘qwerty’ in login:
…     login.(‘qwerty’)

>>> print(login)

В результате при запуске цикла while проверяется условия нахождения ‘qwerty’ в списке login. Затем после первого удаления из списка, цикл запускается снова и Python проверяет наличие ‘qwerty’ в списке заново и так до тех, пор пока будет выполняться условие цикла while.

2.2. Команда continue в цикле while на Python

Предположим, что вам нужно прервать цикл while при выполнение каких-либо условий и запустить его заново. Для этого можно воспользоваться командой continue. Напишем цикл while, который выводит только четные числа в диапазоне от 1 до 20:

>>> number = 0
>>> number < 20:
…     number += 1
…     number 2 == 1:
…             continue
…     print(number, )
…2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 >>>

Сначала создадим переменную number и присвоим ей начальное значение. После идет проверка условий цикла что значение number  меньше 20. При входе в цикл значение number увеличивается на 1 и затем команда проверяет на 2. Если остаток равен одному, то число не четное, команда continue приказывает Python игнорировать остаток кода и цикл запускается заново. Если остаток от деления равен нулю, то число выводится на экран и так до того пока number будет равен 20, затем условия цикла while не будут выполнены и цикл прекратится.

Функции break и continue в циклах

И так при выполнении определённых циклов можно использовать функции break и continue:

  • break — прерывает выполнение циклы
  • continue — продолжает выполнение цикла, как правило применяется для исключения каких-либо значений из переменной.

Способы применения этих функци смотрите ниже:

# использование функций continue
my_name = "Krasilnikov Philip Alexandrovich" #создаём переменную с именем
for n in my_name #обрабатываем значения циклом "for" и заводим их в новую переменную
    if n == 'i' #создаём исключение значения "i" и продолжаем выполнения цикла
        continue
    print(n, end='') #выводим результат. end='' - означает вывести результат строкой

Если мы заменим continue на break, то цикл перестанет выполняться сразу, как только в переменной встретит значение «i»

Повторите список в Python С Помощью Модуля Numpy

Третий способ перебора списка в Python – это использование модуля Numpy. Для достижения нашей цели с помощью этого метода нам нужны два метода numpy, которые упоминаются ниже:

  1. numpy.nditer()
  2. numpy.arange()

Iterator object nditer предоставляет множество гибких способов итерации по всему списку с помощью модуля numpy. Функция href=”http://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.nditer.html”>nditer() – это вспомогательная функция, которая может использоваться от очень простых до очень продвинутых итераций. Это упрощает некоторые фундаментальные проблемы, с которыми мы сталкиваемся в итерации. href=”http://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.nditer.html”>nditer() – это вспомогательная функция, которая может использоваться от очень простых до очень продвинутых итераций. Это упрощает некоторые фундаментальные проблемы, с которыми мы сталкиваемся в итерации.

Нам также нужна другая функция для перебора списка в Python с помощью numpy, которая является numpy.arrange().numpy.arange возвращает равномерно распределенные значения в пределах заданного интервала. Значения генерируются в пределах полуоткрытого интервала [start, stop) (другими словами, интервала, включающего start, но исключающего stop).

Синтаксис:

Синтаксис numpy.nditer()

Синтаксис numpy.arrange()

  • start: Параметр start используется для предоставления начального значения массива.
  • stop: Этот параметр используется для предоставления конечного значения массива.
  • шаг: Он обеспечивает разницу между каждым целым числом массива и генерируемой последовательностью.

Объяснение

В приведенном выше примере 1 программа np.arange(10) создает последовательность целых чисел от 0 до 9 и сохраняет ее в переменной x. После этого мы должны запустить цикл for, и, используя этот цикл for и np.nditer(x), мы будем перебирать каждый элемент списка один за другим.

Пример 2:

В этом примере мы будем итерировать 2d-массив с помощью модуля numpy. Для достижения нашей цели нам здесь нужны три функции.

  1. numpy.arange()
  2. numpy.reshape()
  3. numpy.nditer()
import numpy as np
.arange(16) .reshape(4, 4) 
for x in np.nditer(a): 
	print(x)

Объяснение:

Большая часть этого примера похожа на наш первый пример, за исключением того, что мы добавили дополнительную функцию numpy.reshape(). Функция numpy.reshape() обычно используется для придания формы нашему массиву или списку. В основном на непрофессиональном языке он преобразует размеры массива-как в этом примере мы использовали функцию reshape(), чтобы сделать массив numpy 2D-массивом.

Выводы

В данной статье было произведено сравнение скорости работы циклов Python при поэлементном сложении списков или массивов. Результаты показывают, что представления списков работают быстрее обычных циклов , которые в свою очередь работают быстрее циклов . Простые циклы работают чуть-чуть быстрее вложенных (при одинаковом количестве элементов) во всех трех случаях.

Библиотека NumPy дает нам функции и операторы, которые существенно повышают скорость работы и сильно уменьшают количество кода в программе. Это особенно полезно при работе с одномерными и многомерными массивами.

Пожалуйста, имейте ввиду, что все результаты и закономерности, полученные в данной статье, не могут быть распространены на все случаи жизни. Эти примеры даны просто для иллюстрации. Правильный путь для улучшения эффективности программы — находить в ней узкие места и проводить свои собственные тесты.

Гость форума
От: admin

Эта тема закрыта для публикации ответов.