5个小技巧，让你的for循环告别繁复！

或许每一个初学Python的程序员最先接触的概念中都有For循环，这一点理所固然， for循环能够在不费吹灰之力的状况下对数据执行不少操做。

然而，大量的使用for循环也可能会让使用者的思惟拘泥于简单的迭代中，而忽略了一些更加高效且简洁的迭代方法。

如何让你的for循环告别繁复拥抱简洁，如何重启探索Python循环迭代的大门，但愿如下几个小技巧可以给你启发。

Zip：同时在两个列表中循环

笔者在实践中发现代码能够同时在两个数组中进行循环。要想在其余的编程语言中作到这一点相对来讲难度大不少，这也体现出了Python的简易性。要达到同时在两个数组中进行循环这一目的，只需使用zip（）函数。

for first,second in zip(array1,array2):
    print(first)
    print(second)

在一个偶整数序列和一个奇整数序列中使用这一方法就能体现出这一函数的功效。

odds = [1,3,5,7,9]
evens = [2,4,6,8,10]
for oddnum, evennum in zip(odds,evens):
    print(oddnum)
    print(evennum)

以上函数输出的结果即是：

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10

In Range函数：编写C-Style循环

C-Style彷佛看起来有点儿平凡，但它能在循环中焕发光彩。

for i in range(10):
    print(i)
    if i == 3:
        i.update(7)

C语言爱好者可能以为以上的代码并非C-Style循环，但若是不想本身动手编写迭代函数，以上内容已是最完美的形式了。

不过笔者热衷于“浪费时间”，所以决定编写一个新的迭代程序来写出尽量完美的C-Style循环。

class forrange:

    def __init__(self, startOrStop,stop=None, step=1):
        if step == 0:
            raise ValueError('forrangestep argument must not be zero')
        if not isinstance(startOrStop,int):
            raise TypeError('forrangestartOrStop argument must be an int')
        if stop is not None and notisinstance(stop, int):
            raise TypeError('forrangestop argument must be an int')

        if stop is None:
            self.start = 0
            self.stop = startOrStop
            self.step = step
        else:
            self.start = startOrStop
            self.stop = stop
            self.step = step

    def __iter__(self):
        returnself.foriterator(self.start, self.stop, self.step)

    class foriterator:

        def __init__(self, start, stop,step):
            self.currentValue = None
            self.nextValue = start
            self.stop = stop
            self.step = step

        def __iter__(self): return self

        def next(self):
            if self.step > 0 andself.nextValue >= self.stop:
                raise StopIteration
            if self.step < 0 andself.nextValue <= self.stop:
                raise StopIteration
            self.currentValue =forrange.forvalue(self.nextValue, self)
            self.nextValue += self.step
            return self.currentValue

    class forvalue(int):
        def __new__(cls, value,iterator):
            value =super(forrange.forvalue, cls).__new__(cls, value)
            value.iterator = iterator
            return value

        def update(self, value):
            if not isinstance(self, int):
                raiseTypeError('forvalue.update value must be an int')
            if self ==self.iterator.currentValue:
                self.iterator.nextValue =value + self.iterator.step

Filter（）函数：只对须要的数据进行循环

在处理大量的数据时，使用filter函数可以使得数据在使用时效果更佳。Filter函数正如其名，其功效是在对数据进行迭代前进行过滤。当只须要使用某一范围内的数据并且不想再添加一个条件时，filter十分实用。

people = [{"name": "John","id": 1}, {"name": "Mike", "id": 4},{"name": "Sandra", "id": 2}, {"name":"Jennifer", "id": 3}]for person in filter(lambda i:i["id"] % 2 == 0, people):
...     print(person)
...
{'name': 'Mike', 'id': 4}
{'name': 'Sandra', 'id': 2}

Enumerate（）函数：对维度进行索引

在Python中使用枚举函数可让Python将从数组中输出的列表索引进行编号。笔者制做了一个包含三个元素的列表对这一功能进行展现：

l = [5,10,15]

如今能够利用如下方法来访问数组索引：

l[1]
10
l[0]
5
l[2]
15

在这些列表中进行枚举时，维度的索引位置和维度会结合产生一个新的变量。请注意这一新变量的类型。

Python会自动将这些索引置入一个元组之中，这一点十分奇怪。笔者仍是倾向于从只有一个元素的Python库中得到这些结果。还好，咱们能够把这些枚举函数置入到一个Python库中。

data = dict(enumerate(l))

输入以上代码以后就会得出：

>>> data
{0: 5, 1: 10, 2: 15}

Sorted（）函数：使用数据中进行排序，而非使用前

Sort函数对于经常须要处理大量数据的人来讲相当重要，它将字符串根据首字母A到B进行排列，将整数和倍数自负无穷起由小至大排列。须要注意的是，这一函数没法用于带有字符串和整数或浮点数的列表。

l = [15,6,1,8]
for i in sorted(l):
    print(i)
1
6
8
15

也能够将相反的参数设为False来进行逆运算。

for i in sorted(l,reverse = True):
    print(i)
15
8
6
1

对于可用的最后一个参数，可使用key函数。Key是一个应用于已知循环中的每一个维度的函数。而笔者偏向于使用lambda，Lambda会创造一个匿名但仍可调用的函数。

l.sort(key=lambda s: s[::-1])

写代码时，遇到大量的带有迭代的数据在所不免。简洁成就卓越，这些方法可以使代码简洁明了而且运行起来更快。循环的世界值得你继续探索！

文源网络，仅供学习之用，侵删。

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