Тест по теме циклы в языке python

Descriptive: Naming Styles

There are a lot of different naming styles. It helps to be able to
recognize what naming style is being used, independently from what
they are used for.

The following naming styles are commonly distinguished:

  • b (single lowercase letter)

  • B (single uppercase letter)

  • lowercase

  • lower_case_with_underscores

  • UPPERCASE

  • UPPER_CASE_WITH_UNDERSCORES

  • CapitalizedWords (or CapWords, or CamelCase — so named because
    of the bumpy look of its letters ). This is also sometimes known
    as StudlyCaps.

    Note: When using acronyms in CapWords, capitalize all the
    letters of the acronym. Thus HTTPServerError is better than
    HttpServerError.

  • mixedCase (differs from CapitalizedWords by initial lowercase
    character!)

  • Capitalized_Words_With_Underscores (ugly!)

There’s also the style of using a short unique prefix to group related
names together. This is not used much in Python, but it is mentioned
for completeness. For example, the os.stat() function returns a
tuple whose items traditionally have names like st_mode,
st_size, st_mtime and so on. (This is done to emphasize the
correspondence with the fields of the POSIX system call struct, which
helps programmers familiar with that.)

The X11 library uses a leading X for all its public functions. In
Python, this style is generally deemed unnecessary because attribute
and method names are prefixed with an object, and function names are
prefixed with a module name.

In addition, the following special forms using leading or trailing
underscores are recognized (these can generally be combined with any
case convention):

Основы работы с циклом for

В Python циклы for создаются таким образом:

Цикл будет выполнять заданное действие () до конца последовательности.

Для примера рассмотрим цикл for, который перебирает диапазон значений:

Такая программа вернёт следующий вывод:

Этот цикл for использует i в качестве итерационной переменной. Последовательность существует в диапазоне от 0 до 5.

Выражение print внутри цикла выводит одно целое число для каждой итерации.

Примечание: В программировании отсчёт, как правило, начинается с 0. В диапазоне от 0 до 5 цикл выводит 0, 1, 2, 3, 4.

Циклы for обычно используются в ситуациях, когда программе необходимо повторить блок кода определённое количество раз.

 Функция range()

Функция range() – это один из встроенных неизменяемых типов последовательностей Python. В циклах range() указывает, сколько раз нужно повторить последовательность.

Функция range() имеет такие аргументы:

  • start указывает целое число, с которого начинается последовательность (включительно) . Если этот аргумент не указан, по умолчанию используется значение 0.
  • stop нужно использовать всегда. Это последнее целое число последовательности (исключительно).
  • step определяет шаг: насколько нужно увеличить (в случае с отрицательными числами уменьшить) следующую итерацию. Если аргумент step пропущен, по умолчанию используется 1.

Попробуйте передать функции range() несколько аргументов.

Для начала используйте только stop.

В примере выше аргумент stop имеет значение 6, потому код выполнит итерацию от 0 до 6 (исключая 6).

Теперь попробуйте добавить аргумент start. Функция будет иметь такой вид:

Укажите диапазон, в котором нужно выполнить итерацию:

В данном случае перебор начинается с 20 (включительно) и заканчивается на 25 (исключительно).

Аргумент step в функции range() определяет шаг (как в срезах строк); его можно использовать для пропуска значений в последовательности.

Попробуйте использовать все доступные аргументы. Они указываются в такой последовательности:

Например:

В данном случае цикл for переберёт значения от 0 до 15 с шагом 3, в результате он выведет каждое третье число:

Также в качестве шага можно использовать отрицательные числа, тогда цикл будет перебирать значения в обратном направлении. В таком случае не забудьте откорректировать аргументы start и stop (поставьте их по убыванию).

В данном примере 100 – значение start, 0 – stop, -10 – шаг.

В Python циклы for часто используют функцию range() как один из параметров итерации.

Можно ли писать обфусцированные однострочники?

Можно.

from functools import reduce

# Простые числа 
print(list(filter(None,map(lambda yy*reduce(lambda x,yx*y!=,
map(lambda x,y=yy%x,range(2,int(pow(y,0.5)+1))),1),range(2,1000)))))

# Первые 10 чисел Фибоначчи
print(list(map(lambda x,f=lambda x,f:(f(x-1,f)+f(x-2,f)) if x>1 else 1
f(x,f), range(10))))

# Множество Мандельброта
print((lambda Ru,Ro,Iu,Io,IM,Sx,Syreduce(lambda x,yx+y,map(lambda y,
Iu=Iu,Io=Io,Ru=Ru,Ro=Ro,Sy=Sy,L=lambda yc,Iu=Iu,Io=Io,Ru=Ru,Ro=Ro,i=IM,
Sx=Sx,Sy=Syreduce(lambda x,yx+y,map(lambda x,xc=Ru,yc=yc,Ru=Ru,Ro=Ro,
i=i,Sx=Sx,F=lambda xc,yc,x,y,k,f=lambda xc,yc,x,y,k,f:(k)or (x*x+y*y
>=4.0) or 1+f(xc,yc,x*x-y*y+xc,2.0*x*y+yc,k-1,f):f(xc,yc,x,y,k,f):chr(
64+F(Ru+x*(Ro-Ru)Sx,yc,,,i)),range(Sx))):L(Iu+y*(Io-Iu)Sy),range(Sy
))))(-2.1, 0.7, -1.2, 1.2, 30, 80, 24))
#    \___ ___/  \___ ___/  |   |   |__ lines on screen
#        V          V      |   |______ columns on screen
#        |          |      |__________ maximum of "iterations"
#        |          |_________________ range on y axis
#        |____________________________ range on x axis

Цикл for in при работе с кортежами (тип данных)

Пример: Вывести на экран цвета радуги с их порядковыми номерами:

1-й цвет радуги - это красный
...

Решение:

i = 1
for color in 'красный', 'оранжевый', 'желтый', 'зеленый', 'голубой', 'синий', 'фиолетовый':
    print(i,'-й цвет радуги - это ', color)
    i += 1

  
Другой вариант работы со счетчиком цикла:

for i in 1,2,3,'one','two','three':
                print(i)

При первых трех итерациях цикла переменная  будет принимать значение типа int, при последующих трех — типа str.

Задание Python 2_7: Распечатывать дни недели с их порядковыми номерами. Кроме того, рядом выводить выходной ли это день или рабочий. Использовать кортеж.

1-й день недели - понедельник, рабочий день
...

Special-casing conditional statements

One of the most popular use-cases is if and while statements. Instead
of a more general solution, this proposal enhances the syntax of these two
statements to add a means of capturing the compared value:

if re.search(pat, text) as match:
    print("Found:", match.group(0))

This works beautifully if and ONLY if the desired condition is based on the
truthiness of the captured value. It is thus effective for specific
use-cases (regex matches, socket reads that return » when done), and
completely useless in more complicated cases (e.g. where the condition is
f(x) and you want to capture the value of f(x)). It also has
no benefit to list comprehensions.

Special-casing comprehensions

Another common use-case is comprehensions (list/set/dict, and genexps). As
above, proposals have been made for comprehension-specific solutions.

  1. where, let, or given:

    stuff = [(y, x/y) where y = f(x) for x in range(5)]
    stuff = [(y, x/y) let y = f(x) for x in range(5)]
    stuff = [(y, x/y) given y = f(x) for x in range(5)]
    

    This brings the subexpression to a location in between the ‘for’ loop and
    the expression. It introduces an additional language keyword, which creates
    conflicts. Of the three, where reads the most cleanly, but also has the
    greatest potential for conflict (e.g. SQLAlchemy and numpy have where
    methods, as does tkinter.dnd.Icon in the standard library).

  2. with NAME = EXPR:

    stuff = [(y, x/y) with y = f(x) for x in range(5)]
    

    As above, but reusing the with keyword. Doesn’t read too badly, and needs
    no additional language keyword. Is restricted to comprehensions, though,
    and cannot as easily be transformed into «longhand» for-loop syntax. Has
    the C problem that an equals sign in an expression can now create a name
    binding, rather than performing a comparison. Would raise the question of
    why «with NAME = EXPR:» cannot be used as a statement on its own.

  3. with EXPR as NAME:

    stuff = [(y, x/y) with f(x) as y for x in range(5)]
    

    As per option 2, but using as rather than an equals sign. Aligns
    syntactically with other uses of as for name binding, but a simple
    transformation to for-loop longhand would create drastically different
    semantics; the meaning of with inside a comprehension would be
    completely different from the meaning as a stand-alone statement, while
    retaining identical syntax.

Операции с множествами

С множествами в питоне можно выполнять обычные для математики операции над множествами.

A | B

A.union(B)

Возвращает множество, являющееся объединением множеств и .

A |= B

A.update(B)

Добавляет в множество все элементы из множества .

A & B

A.intersection(B)

Возвращает множество, являющееся пересечением множеств и .

A &= B

A.intersection_update(B)

Оставляет в множестве только те элементы, которые есть в множестве .

A — B

A.difference(B)

Возвращает разность множеств и (элементы, входящие в ,
но не входящие в ).

A -= B

A.difference_update(B)

Удаляет из множества все элементы, входящие в .

A ^ B

A.symmetric_difference(B)

Возвращает симметрическую разность множеств и (элементы, входящие в
или в , но не в оба из них одновременно).

A ^= B

A.symmetric_difference_update(B)

Записывает в симметрическую разность множеств и .

A

Возвращает , если является подмножеством .

A >= B

A.issuperset(B)

Возвращает , если является подмножеством .

A

Эквивалентно

A > B

Эквивалентно

Шаг 3: Собираем Python

Выполнив предварительные условия и получив файл tar, вы можете распаковать исходник в папку

Обратите внимание на то, что следующая команда создаст новую папку Python-3.6.5 под той, в которой вы в данный момент находитесь:. Shell

$ wget https://www.python.org/ftp/python/3.6.5/Python-3.6.5.tgz
$ tar xvf Python-3.6.5.tgz
$ cd Python-3.6.5

Shell

$ wget https://www.python.org/ftp/python/3.6.5/Python-3.6.5.tgz
$ tar xvf Python-3.6.5.tgz
$ cd Python-3.6.5

1
2
3

$wget httpswww.python.orgftppython3.6.5Python-3.6.5.tgz

$tar xvf Python-3.6.5.tgz

$cdPython-3.6.5

Теперь вам нужно запустить инструмент ./configure для подготовке к построению Python:

Shell

$ ./configure —enable-optimizations —with-ensurepip=install

1 $.configure—enable-optimizations—with-ensurepip=install

Далее, мы скомпилируем Python при помощи make. Опция –j просто делит компиляцию на параллельные шаги для ускорения компиляции. Даже с параллельным компилированием, этот шаг может занять несколько минут:

Shell

$ make -j 8

1 $make-j8

Далее, вам может понадобиться установить новую версию Python. Используем таргет altinstall, чтобы не перезаписать системную версию Python. Так как вы устанавливаете Python в /usr/bin, вам нужно запустить команду от имени администратора:

Shell

$ sudo make altinstall

1 $sudo makealtinstall

Операторы сравнения в Python:

Оператор Описание Примеры
== Проверяет равны ли оба операнда. Если да, то условие становится истинным. 5 == 5 в результате будет TrueTrue == False в результате будет False»hello» == «hello» в результате будет True
!= Проверяет равны ли оба операнда. Если нет, то условие становится истинным. 12 != 5 в результате будет TrueFalse != False в результате будет False»hi» != «Hi» в результате будет True
Проверяет равны ли оба операнда. Если нет, то условие становится истинным.

12 5 в результате будет True. Похоже на оператор !=

> Проверяет больше ли значение левого операнда, чем значение правого. Если да, то условие становится истинным. 5 > 2 в результате будет True.True > False в результате будет True.»A» > «B» в результате будет False.
Проверяет меньше ли значение левого операнда, чем значение правого. Если да, то условие становится истинным. 3 True «A»
>= Проверяет больше или равно значение левого операнда, чем значение правого. Если да, то условие становится истинным. 1 >= 1 в результате будет True.23 >= 3.2 в результате будет True.»C» >= «D» в результате будет False.
Проверяет меньше или равно значение левого операнда, чем значение правого. Если да, то условие становится истинным. 4 0 -0.001

Функция zip

Функция zip() позволяет в одном цикле for производить параллельную обработку данных. Это очень мощный инструмент! Zip принимает в качестве аргументов объекты, элементы которых будут объединены в кортежи, полученную структуру можно превратить в список кортежей, если это необходимо.

Решим следующую задачу, демонстрирующую возможности zip(): в нашем распоряжении есть два списка, построим третий, каждый элемент которого будет формироваться как сумма элемента из первого списка и элемента из второго, умноженного на два.

>>> a = 
>>> b = 
>>> c = []
>>> for (x, y) in zip(a, b):
        c.append(x + 2 * y)
>>> c

Результат объединения списков с помощью функции zip() представлен ниже. Элементы исходных списков группируются попарно, образуя кортежи.

>>> a = 
>>> b = 
>>> list(zip(a, b))

Если в функцию zip() передать три списка, то получим кортежи, состоящие из трех элементов.

>>> a = 
>>> b = 
>>> c = 
>>> list(zip(a, b, c))

В случае, когда исходные списки имеют разную длину, итоговое количество кортежей будет равно числу элементов в самом коротком списке.

>>> a = 
>>> d = 
>>> list(zip(a, d))

С помощью функции zip() можно создавать словари.

>>> a = 
>>> keys = 
>>> dict(zip(keys, a))
{'d': 7, 'c': 5, 'a': 1, 'b': 3, 'e': 9}

Используйте zip() для параллельной обработки данных и быстрого построения структур данных. Такое решение будет функциональным и лаконичным!

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))

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.

Examples from the Python standard library

env_base is only used on these lines, putting its assignment on the if
moves it as the «header» of the block.

  • Current:

    env_base = os.environ.get("PYTHONUSERBASE", None)
    if env_base:
        return env_base
    
  • Improved:

    if env_base := os.environ.get("PYTHONUSERBASE", None):
        return env_base
    

Avoid nested if and remove one indentation level.

  • Current:

    if self._is_special:
        ans = self._check_nans(context=context)
        if ans:
            return ans
    
  • Improved:

    if self._is_special and (ans := self._check_nans(context=context)):
        return ans
    

Code looks more regular and avoid multiple nested if.
(See Appendix A for the origin of this example.)

  • Current:

    reductor = dispatch_table.get(cls)
    if reductor:
        rv = reductor(x)
    else:
        reductor = getattr(x, "__reduce_ex__", None)
        if reductor:
            rv = reductor(4)
        else:
            reductor = getattr(x, "__reduce__", None)
            if reductor:
                rv = reductor()
            else:
                raise Error(
                    "un(deep)copyable object of type %s" % cls)
    
  • Improved:

    if reductor := dispatch_table.get(cls):
        rv = reductor(x)
    elif reductor := getattr(x, "__reduce_ex__", None):
        rv = reductor(4)
    elif reductor := getattr(x, "__reduce__", None):
        rv = reductor()
    else:
        raise Error("un(deep)copyable object of type %s" % cls)
    

tz is only used for s += tz, moving its assignment inside the if
helps to show its scope.

  • Current:

    s = _format_time(self._hour, self._minute,
                     self._second, self._microsecond,
                     timespec)
    tz = self._tzstr()
    if tz:
        s += tz
    return s
    
  • Improved:

    s = _format_time(self._hour, self._minute,
                     self._second, self._microsecond,
                     timespec)
    if tz := self._tzstr():
        s += tz
    return s
    

Что ещё «умеет» цикл for?

Цикл for способен обходить любой итератор Python. Мы видели особенности действия цикла при обработке списка и последовательности. А теперь взглянем, можно ли его использовать для выполнения итерации со словарём:

a_dict = {"one"1, "two"2, "three"3}
 for key in a_dict
    print(key)

Если использовать for в словаре, легко заметить, что он перебирает ключи автоматически. К примеру, не нужно указывать for в a_dict.keys() (хотя это тоже работает). Python делает только то, что необходимо. Да, ключи выводятся в несколько другом порядке, который отличен от указанного в словаре. Однако словари не упорядочены, поэтому можно использовать итерацию над ними, а ключи при этом м. б. в любом порядке. Если вы знаете, что ключи можно отсортировать, это лучше сделать до итерации. Чтобы увидеть, как это работает, немного изменим словарь:

a_dict = {1"one", 2"two", 3"three"}
keys = a_dict.keys()
keys = sorted(keys)
for key in keys
    print(key)

Результат использования данного цикла for в Python следующий:

1
2
3

Давайте разберём код данного цикла for подробнее. Во-первых, был создан словарь, где ключи выступают вместо строк в качестве целых чисел. Во-вторых, мы извлекли из словаря ключи. Каждый раз при вызове метода keys(), он возвращает нам неупорядоченный список ключей. И если при выводе списка мы видим, что они находятся в прямом либо обратном порядке, это просто случайность.

Итак, получен доступ к ключам, хранимым в keys. Мы сортируем список, после чего нужно использовать цикл for в нём. Чтобы сделать процесс интереснее, попробуем использовать цикл for в функции range, однако для этого потребуется вывести лишь целые числа. Дабы это осуществить, придётся использовать условный оператор, а не параметр шага range, что делается так:

for number in range(10):
    if number % 2 == 
        print(number)

Результат работы цикла for таков:

2
4
6
8

Возможно, не все поняли, что происходит и откуда в цикле знак процента. Если кто подзабыл, в Python, % — это оператор модуля. Когда его используют, возвращается остаток. При делении целого числа на 2, остатка, разумеется, нет.

После разговора о цикле for пришла пора познакомиться с циклом while.

Дополнительные операторы, используемые в циклах на Питоне

Однако на практике бывает очень много ситуаций в которых нужно игнорировать часть блока операторов или наоборот, принудительно выйти из цикла, если все необходимые данные уже в нём подсчитаны. Их одинаково хорошо можно использовать в циклах for и while. Посмотрим как они работают.

Оператор следующего прохода continue

С помощью этого оператора начинается следующий проход цикла, минуя оставшиеся после него операторы в теле цикла.

a=0
for i in 3232453232455456: # делаем цикл по строке (а не числу!)
	if i != 3:
		continue         # если условие срабатывает, берём следующий символ
	print(i)
	a=a+1                # увеличиваем счетчик троек
print(Число троек в строке = ,a)	

Этот пример делает цикл по строке и по условию проверяет каждый символ на соответствие с числом 3. Если находит его, то увеличивает счётчик a, а в самом конце выводит общее число троек в строке.

Оператор прерывания цикла break

С помощью этого оператора циклы досрочно прерывается. Удобно использовать, когда все что нужно уже подсчитано.

a=0
for i in 32324532732455456:
	if i == 7: # если находит символ 7 прерывает обработку цикла.
		break
	print(i)
	a=a+1
print(Число символов в строке до 7 = ,a)

Результат выполнения программы

Инструкция проверки прерывания else

Для завершения цикла более естественным образом, применяется, как вы знаете в условном операторе if. В цикле эта команда будет определять было ли произведено прерывание инструкцией break. Если это имеет место, то выполняется блок операторов, стоящих за этой инструкцией.

Видоизменим наш пример, с включением обработки исключительного случая.

a=0
for i in 32324532732455456:
	if i == 7: # если находит символ 7 прерывает обработку цикла.
         break
	print(i)
	a=a+1
else: 
	  print(в строке символов не содержится символ 7)	 
print(Количество символов в строке (до символа 7) = ,a)

Здесь главное не промахнуться с расстановкой отступов, у else их нет, так как она выше проверки условия if. если сделаете правильно — код заработает правильно.

Вот так может быть выполнен этот код, если семёрка встречается

а вот так, если её нет в строке

На этом я попрощаюсь с вами. Разбирайте примеры по этой теме.

Как быстро посчитать на Питоне? Строки в Питоне

Почему я получаю исключение UnboundLocalError, хотя переменная имеет значение?

Может показаться неожиданным получить UnboundLocalError в ранее работающем коде, в который добавили операцию присваивания где-то внутри функции.

Этот код:

>>> x = 10
>>> def bar():
...     print(x)
>>> bar()
10

работает, но следующий код:

>>> x = 10
>>> def foo():
...     print(x)
...     x += 1

приводит к UnboundLocalError:

>>> foo()
Traceback (most recent call last):
  ...
UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment

Это происходит потому, что, когда вы делаете присваивание переменной в области видимости, она становится локальной в этой области и скрывает другие переменные с таким же именем во внешних областях.

Когда последняя инструкция в foo присваивает новое значение переменной x, компилятор решает, что это локальная переменная. Следовательно, когда более ранний print пытается напечатать неинициализированную переменную, возникает ошибка.

В примере выше можно получить доступ к переменной, объявив её глобальной:

>>> x = 10
>>> def foobar():
...     global x
...     print(x)
...     x += 1
>>> foobar()
10

Это явное объявление требуется для того, чтобы напомнить вам, что (в отличие от внешне аналогичной ситуации с переменными класса и экземпляра), вы на самом деле, изменяете значение переменной во внешней области видимости:

>>> print(x)
11

Вы можете сделать подобную вещь во вложенной области видимости использованием ключевого слова nonlocal:

Цикл for в Python

Как было сказано выше, использование цикла целесообразно, если нужно повторить действие n-ное количество раз, выполнить некую последовательность одних и тех же операций. Рассмотрим это на примере. Возьмём встроенную в Python 3 функцию range, которая создаёт список длиной в «n» элементов (в Python 2-й версии для этого надо было использовать функцию xrange — тоже генератор чисел, но не такой ресурсоёмкий).

print(range(5)) # ответ: range(0, 5)

Как видим, функция в Python взяла целое число, а вернула объект range. Также она принимает конечное значение, начальное значение и значение шага. Приведём ещё пару примеров:

a = range(5, 10)
print(a) # range(5, 10)
b = list(range(1, 10, 2))
print(b) # 

В первом примере мы передаём начальное и конечное значение, при этом range возвращает список из чисел последовательности, начиная с начального, заканчивая последним (но не включая последний). Таким образом, при запросе 5-10 мы получаем 5-9 в прямом, а не обратном порядке.

Во 2-м случае используем функцию списка (list). В результате возвращается каждый 2-й элемент между 1-10 (наша последовательность будет равна 1, 3 и т. п., разумеется, также в прямом, а не обратном порядке).

Закономерный вопрос: а что функция range будет делать с использованием цикла? Давайте посмотрим:

for number in range(5):
    print(number)

Что в данном случае произошло? Чтобы понять это, расшифруем наш код:
1. Мы вводим число для каждого числа в диапазоне 5.
2. Мы знаем, что при вызове range со значением 5 будет создан вложенный список из пяти элементов.
3. Каждый раз функция, проходя через цикл for, выведет каждый из этих элементов по списку.

Вышеупомянутый цикл for м. б. эквивалентом следующего:

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

Здесь range просто выдаёт меньший результат.

Цикл while

Цикл while также используется для повторения частей кода, но вместо зацикливания на n количество раз, он выполняет работу до тех пор, пока не достигнет определенного условия. Давайте взглянем на простой пример:

Python

i = 0
while i

1
2
3
4

i=

whilei10

print(i)

i=i+1

Цикл while является своего рода условным оператором. Вот что значит этот код: пока переменная i меньше единицы, её нужно выводить на экран. Далее, в конце, мы увеличиваем её значение на единицу. Если вы запустите этот код, он выдаст от 0 до 9, каждая цифра будет в отдельной строке, после чего задача будет выполнена. Если вы удалите ту часть, в которой мы увеличиваем значение i, то мы получим бесконечный цикл. Как правило – это плохо. Бесконечные циклы известны как логические ошибки, и их нужно избегать. Существует другой способ вырваться из цикла, для этого нужно использовать встроенную функцию break. Давайте посмотрим, как это работает:

Python

while i

1
2
3
4
5
6
7

whilei10

print(i)

ifi==5

break

i+=1

В этой части кода мы добавили условное выражение для проверки того, равняется ли когда-либо переменная i цифре 5. Если нет, тогда мы разрываем цикл. Как вы видите в выдаче кода, как только значение достигает пяти, код останавливается, даже если мы ранее указали while продолжать цикл, пока переменная не достигнет значения 10

Обратите внимание на то, что мы изменили то, как мы увеличиваем значение при помощи +=. Это удобный ярлык, который вы можете также использовать в других операциях, таких как вычитание -= и умножение *=

Встроенный break также известен как инструмент управления потока. Существует еще один, под названием continue, который в основном используется для пропуска итерации, или перейти к следующей итерации. Вот один из способов его применения:

Python

i = 0

while i

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12

i=

whilei10

ifi==3

i+=1

continue

print(i)

ifi==5

break

i+=1

Слегка запутанно, не так ли? Мы добавили второе условное выражение, которое проверяет, не равняется ли i трем. Если да, мы увеличиваем переменную и переходим к следующему циклу, который удачно пропускает вывод значения 3 на экран. Как и ранее, когда мы достигаем значения 5, мы разрываем цикл. Существует еще одна тема, касающаяся циклов, которую нам нужно затронуть – это оператор else.

Функция enumerate

Функция enumerate() конструирует генератор по переданной в нее (через аргумент) объект. Она предоставляет кортежи, состоящие из двух элементов, первый из которых – индекс, а второй – значение, извлекаемое из объекта.

Рассмотрим простой пример: найти в строке первое вхождение символа ‘o’ и вывести номер его позиции. Эта задача может быть решена так.

>>> msg = "hello!"
>>> i = 0
>>> for sym in msg:
        if sym == 'o':
            print("index = ", i)
            break
        i += 1

index =  4

В этой программе нам пришлось заводить дополнительную переменную i, значение которой на каждой итерации цикла мы увеличивали на единицу. Это не очень удобно! Использование функции enumerate() позволит упростить решение.

>>> msg = "hello!"
>>> for tp in enumerate(msg):
        if 'o' in tp:
            print("index = ", tp)

index =  4

В процессе работы цикла for из объекта, созданного функцией enumerate(), будут последовательно извлекаться следующие кортежи:

(0, ‘h’)
(1, ‘e’)
(2, ‘l’)
(3, ‘l’)
(4, ‘o’)

После извлечения кортежа (4, ‘o’), на экран выведется соответствующее сообщение и цикл завершится. Выведем все кортежи, получаемые из строки “hello!” с помощью функции enumerate().

>>> for tp in enumerate(msg):
        print(tp)

(0, 'h')
(1, 'e')
(2, 'l')
(3, 'l')
(4, 'o')
(5, '!')

Функция enumerate() позволяет получить индексы элементов объекта при обходе его в цикле for без введения дополнительных переменных.

Lowering operator precedence

There are two logical precedences for the := operator. Either it should
bind as loosely as possible, as does statement-assignment; or it should bind
more tightly than comparison operators. Placing its precedence between the
comparison and arithmetic operators (to be precise: just lower than bitwise
OR) allows most uses inside while and if conditions to be spelled
without parentheses, as it is most likely that you wish to capture the value
of something, then perform a comparison on it:

pos = -1
while pos := buffer.find(search_term, pos + 1) >= 0:
    ...

Once find() returns -1, the loop terminates. If := binds as loosely as
= does, this would capture the result of the comparison (generally either
True or False), which is less useful.

Ссылка на основную публикацию