详解Python中for循环是如何工作的

所属分类: 脚本专栏 / python 阅读数: 288
收藏 0 赞 0 分享

前言

for...in 是Python程序员使用最多的语句,for 循环用于迭代容器对象中的元素,这些对象可以是列表、元组、字典、集合、文件,甚至可以是自定义类或者函数,例如:

作用于列表

>>> for elem in [1,2,3]:
...  print(elem)
...
1
2
3

作用于元组

>>> for i in ("zhang", "san", 30):
...  print(i)
...
zhang
san
30

作用于字符串

>>> for c in "abc":
...  print(c)
...
a
b
c

作用于集合

>>> for i in {"a","b","c"}:
...  print(i)
...
b
a
c

作用于字典

>>> for k in {"age":10, "name":"wang"}:
...  print(k)
...
age
name

作用于文件

>>> for line in open("requirement.txt"):
...  print(line, end="")
...
Fabric==1.12.0
Markdown==2.6.7

可能有人不经要问,为什么这么多不同类型对象都支持 for 语句,还有哪些类型的对象可以作用在 for 语句中呢?回答这个问题之前,我们先要了解 for 循环背后的执行原理。

for 循环是对容器进行迭代的过程,什么是迭代?迭代就是从某个容器对象中逐个地读取元素,直到容器中没有更多元素为止。那么,哪些对象支持迭代操作?任何对象都可以吗?先随便自定义一个类试试,看行不行:

>>> class MyRange:
...  def __init__(self, num):
...   self.num = num
...
>>> for i in MyRange(10):
...  print(i)
...
Traceback (most recent call last):
 File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: 'MyRange' object is not iterable

错误堆栈日志非常清楚地告诉我们,MyRange 不是一个可迭代对象,所以它不能用于迭代,那么到底什么样的对象才称得上是可迭代对象(iterable)呢?

可迭代对象需要实现__iter__方法,并返回一个迭代器,什么是迭代器呢?迭代器只需要实现 __next__方法。现在我们就来验证一下列表为什么支持迭代:

>>> x = [1,2,3]
>>> its = x.__iter__() # x有此方法,说明列表是可迭代对象
>>> its
<list_iterator object at 0x100f32198>

>>> its.__next__() # its有此方法,说明its是迭代器
1
>>> its.__next__()
2
>>> its.__next__()
3
>>> its.__next__()
Traceback (most recent call last):
 File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration

从试验结果来看,列表是一个可迭代对象,因为它实现了 __iter__方法,并且返回了一个迭代器对象(list_iterator),因为它实现了 __next__方法。我们看到它不断地调用__next__方法,其实就是不断地迭代获取容器中的元素,直到容器中没有更多元素抛出 StopIteration 异常为止。

那么 for 语句又是如何循环的呢?到这里,恐怕你也猜到了,它的步骤是:

  • 先判断对象是否为可迭代对象,不是的话直接报错,抛出TypeError异常,是的话,调用 __iter__方法,返回一个迭代器
  • 不断地调用迭代器的__next__方法,每次按序返回迭代器中的一个值
  • 迭代到最后,没有更多元素了,就抛出异常 StopIteration,这个异常 python 自己会处理,不会暴露给开发者

对于元组,字典,字符串也是同样的道理,弄明白了 for 的执行原理之后,我们就可以实现自己的迭代器用在 for 循环中。

前面的 MyRange 报错是因为它没有实现迭代器协议里面的这两个方法,现在继续改进:

class MyRange:
 def __init__(self, num):
  self.i = 0
  self.num = num

 def __iter__(self):
  return self

 def __next__(self):
  if self.i < self.num:
   i = self.i
   self.i += 1
   return i
  else:
   # 达到某个条件时必须抛出此异常,否则会无止境地迭代下去
   raise StopIteration() 

因为它实现了__next__方法,所以 MyRange 本身已经是一个迭代器了,所以 __iter__返回的就是对象本身 self。现在用在 for 循环中试试:

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

有没有发现,自定义的 MyRange 功能和内建函数 range很相似。for 循环本质是不断地调用迭代器的__next__方法,直到有 StopIteration 异常为止,所以任何可迭代对象都可以作用在for循环中。

以上就是这篇文章的全部内容了,希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助,如果有疑问大家可以留言交流,谢谢大家对脚本之家的支持。

更多精彩内容其他人还在看

Python中模块string.py详解

这篇文章主要介绍了Python中模块之string.py的相关资料,文中介绍的非常详细,对大家具有一定的参考价值,需要的朋友们下面来一起看看吧。
收藏 0 赞 0 分享

Python中关键字nonlocal和global的声明与解析

这篇文章主要给大家介绍了关于Python中关键字nonlocal和global的声明与解析的相关资料,文中介绍的非常详细,相信对大家具有一定的参考价值,需要的朋友们下面来一起看看吧。
收藏 0 赞 0 分享

python中pandas.DataFrame对行与列求和及添加新行与列示例

pandas是python环境下最有名的数据统计包,而DataFrame翻译为数据框,是一种数据组织方式,这篇文章主要给大家介绍了python中pandas.DataFrame对行与列求和及添加新行与列的方法,文中给出了详细的示例代码,需要的朋友可以参考借鉴,下面来一起看看吧。
收藏 0 赞 0 分享

Python中str.format()详解

本文主要给大家详细介绍的是python编程中str.format()的基本语法和高级用法,非常的详细,并附有示例,希望大家能够喜欢
收藏 0 赞 0 分享

python中pandas.DataFrame的简单操作方法(创建、索引、增添与删除)

这篇文章主要介绍了python中pandas.DataFrame的简单操作方法,其中包括创建、索引、增添与删除等的相关资料,文中介绍的非常详细,需要的朋友可以参考借鉴,下面来一起看看吧。
收藏 0 赞 0 分享

Python IDLE 错误:IDLE''s subprocess didn''t make connection 的解决方案

这篇文章主要介绍了Python IDLE 错误:IDLE's subprocess didn't make connection 的解决方案的相关资料,需要的朋友可以参考下
收藏 0 赞 0 分享

Python中类型检查的详细介绍

Python是一种非常动态的语言,函数定义中完全没有类型约束。下面这篇文章主要给大家详细介绍了Python中类型检查的相关资料,需要的朋友可以参考借鉴,下面来一起看看吧。
收藏 0 赞 0 分享

利用python程序生成word和PDF文档的方法

这篇文章主要给大家介绍了利用python程序生成word和PDF文档的方法,文中给出了详细的介绍和示例代码,相信对大家具有一定的参考价值,有需要的朋友们下面来一起看看吧。
收藏 0 赞 0 分享

python用装饰器自动注册Tornado路由详解

这篇文章主要给大家介绍了python用装饰器自动注册Tornado路由,文中给出了三个版本的解决方法,有需要的朋友可以参考借鉴,下面来一起看看吧。
收藏 0 赞 0 分享

让python 3支持mysqldb的解决方法

这篇文章主要介绍了关于让python 3支持mysqldb的解决方法,文中给出解决的示例代码,相信对大家具有一定的参考价值,有需要的朋友可以一起来看看。
收藏 0 赞 0 分享
查看更多