老斉とPythonの循環に関する小細工を習う
8132 ワード
whileは使わないというわけではありません.例えば、前に挙げたデジタルゲームのように、ビジネスロジックではwhileで理解しやすいです(もちろん、そのゲームのビジネスニーズに限られています).また、場合によっては、forもオブジェクトの要素を簡単に遍歴するわけではありません.例えば、1つ隔てて1つ取る要求があるなどです.
コードを記述する実践では、ループのいくつかの要求に対処するために、前述したrangeのような他の関数を使用する必要があります.例えば、ループのカウンタと見なされる良いものです.
range
『容乃大のlist(4)』では、range()という内蔵関数を詳しく紹介し、そのチュートリアルに戻って復習することができます.ここでは,そのforループを復習して示すことに重点を置き,カウンタとしての使用を行う.
チュートリアルで、100以内に3で除算された数をリストする質問があったことを覚えています.次に、その問題のコードと実行結果を参照します.
コード実行結果:
この問題を書き直すと(ブログで書き方を提案したネットユーザーもいる)
アルファベットからなる文字列がある場合は、文字列からアルファベットを1つだけ取り出します.これはrange()の重要な用途である.
もちろん、間隔の例は、任意に指定できます.やはり前の問題は、次のようにして、3で割り切れるすべての数を選ぶこともできます.
上記の例により、主にrange()のforサイクルにおけるカウンタの役割を視聴者に理解させる.
zip
『想像しがたいfor』ではzipについて紹介していますが、ここではこの関数についても言及します.復習だけでなく、深く入り込むことができます.主にループにもよく使われています.
zipはパラレルループに使用される関数です.
たとえば、対応する位置要素の和を計算すると、要素は整数で構成されます.1つの方法は、ループを介して、2つのlistから要素をそれぞれ取り出し、和を求めることです.
「forループ文」で述べたように、上記の方法は完璧ではありません.前の話では完璧なコードがありますので、ご覧ください.
zipは上記のタスクを完了しました.
zip()の役割はlist 1とlist 2の2つのオブジェクトの対応する要素を1つのメタグループ(a,b)に配置し、この2つの要素を操作することである.
この機能に対して,2つのlistを1つのlistに圧縮し,ペアが見つからないだけでなくしたと見なすことができる.
圧縮できるし、解凍できるし、次のように逆になります.
列位注意観察では、解凍した結果は、前の圧縮前の結果に比べて、2番目の項目には1つの要素19が少なくなり、圧縮時に失われたためである.
これはforとは何の関係もないようですね.焦らないで、一つの問題を考えて、どのように解くかを見てみましょう.
質問の説明:dictionary、myinfor={「name」:「qiwsir」、「site」:「qiwsir.github.io」、「lang」:「python」}があり、この辞書をinfor={「qiwsir」:「name」、「qiwsir.github.io」:「site」、「python」:「lang」}に変換します.
解法はいくつかありますが、forループを使えば、そうすることができます(もちろん、見官に方法があれば、貼ってください).
次はzip()で試してみます.
ああ、これはどういうことですか.このzip()はまだこのように使えますか.はい、本質的にはこのようなことです.上の行を分解すれば、その奥義がわかる.
これでzip()とループの関係が分かったのではないでしょうか.いくつかのサイクルを簡素化することができます.特にpythonでデータベースを読み込む場合(mysqlなど)、zip()の役割がより顕著になります.
enumerate
Enumerateの詳細な解釈は、『もっと深く、もっとlistを理解する』で説明されていますが、ここでは一応復習します.
リストに対して、各要素のオフセット量(その足標)と対応する要素を取得するには、どうすればいいですか?次のようにできます.
Enumerateの役割は、上記の操作を簡略化することです.
enumerate()の詳細については、この公式ドキュメントを参照してください.
公式文書については、少しぼんやりしているように見えるかもしれませんが、大丈夫です.少なくとも閲覧して、大まかに見てください.個人的な実践が増えるにつれて、ドキュメントの意味に対する理解が深まるからです.これは令狐冲のようなもので、独孤九剣の口诀と技式を学んだばかりで、理解が深くなくて、绝えず打杀杀の実践の中で、特に东方不败などの名手と技を过ごした后で、やっとますます独孤九剣の中の奥義を体得することができます.
コードを記述する実践では、ループのいくつかの要求に対処するために、前述したrangeのような他の関数を使用する必要があります.例えば、ループのカウンタと見なされる良いものです.
range
『容乃大のlist(4)』では、range()という内蔵関数を詳しく紹介し、そのチュートリアルに戻って復習することができます.ここでは,そのforループを復習して示すことに重点を置き,カウンタとしての使用を行う.
チュートリアルで、100以内に3で除算された数をリストする質問があったことを覚えています.次に、その問題のコードと実行結果を参照します.
#! /usr/bin/env python
#coding:utf-8
aliquot = []
for n in range(1,100):
if n%3 == 0:
aliquot.append(n)
print aliquot
コード実行結果:
[3, 6, 9, 12, 15, 18, 21, 24, 27, 30, 33, 36, 39, 42, 45, 48, 51, 54, 57, 60, 63, 66, 69, 72, 75, 78, 81, 84, 87, 90, 93, 96, 99]
この問題を書き直すと(ブログで書き方を提案したネットユーザーもいる)
>>> aliquot = [ x for x in range(1,100) if x%3==0 ] # list ，
>>> aliquot
[3, 6, 9, 12, 15, 18, 21, 24, 27, 30, 33, 36, 39, 42, 45, 48, 51, 54, 57, 60, 63, 66, 69, 72, 75, 78, 81, 84, 87, 90, 93, 96, 99]
>>> aliquot = range(3,100,3) # 。 。
>>> aliquot
[3, 6, 9, 12, 15, 18, 21, 24, 27, 30, 33, 36, 39, 42, 45, 48, 51, 54, 57, 60, 63, 66, 69, 72, 75, 78, 81, 84, 87, 90, 93, 96, 99]
アルファベットからなる文字列がある場合は、文字列からアルファベットを1つだけ取り出します.これはrange()の重要な用途である.
>>> one = "Ilikepython"
>>> new_list = [ one[i] for i in range(0,len(one),2) ]
>>> new_list
['I', 'i', 'e', 'y', 'h', 'n']
もちろん、間隔の例は、任意に指定できます.やはり前の問題は、次のようにして、3で割り切れるすべての数を選ぶこともできます.
>>> all_int = range(1,100)
>>> all_int
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 63, 64, 65, 66, 67, 68, 69, 70, 71, 72, 73, 74, 75, 76, 77, 78, 79, 80, 81, 82, 83, 84, 85, 86, 87, 88, 89, 90, 91, 92, 93, 94, 95, 96, 97, 98, 99]
>>> aliquot = [ all_int[i] for i in range(len(all_int)) if all_int[i]%3==0 ]
>>> aliquot
[3, 6, 9, 12, 15, 18, 21, 24, 27, 30, 33, 36, 39, 42, 45, 48, 51, 54, 57, 60, 63, 66, 69, 72, 75, 78, 81, 84, 87, 90, 93, 96, 99]
上記の例により、主にrange()のforサイクルにおけるカウンタの役割を視聴者に理解させる.
zip
『想像しがたいfor』ではzipについて紹介していますが、ここではこの関数についても言及します.復習だけでなく、深く入り込むことができます.主にループにもよく使われています.
zipはパラレルループに使用される関数です.
たとえば、対応する位置要素の和を計算すると、要素は整数で構成されます.1つの方法は、ループを介して、2つのlistから要素をそれぞれ取り出し、和を求めることです.
>>> list1 = range(2,10,2)
>>> list1
[2, 4, 6, 8]
>>> list2 = range(11,20,2)
>>> list2
[11, 13, 15, 17, 19]
>>> result = [ list1[i]+list2[i] for i in range(len(list1)) ]
>>> result
[13, 17, 21, 25]
「forループ文」で述べたように、上記の方法は完璧ではありません.前の話では完璧なコードがありますので、ご覧ください.
zipは上記のタスクを完了しました.
>>> list1
[2, 4, 6, 8]
>>> list2
[11, 13, 15, 17, 19]
>>> for a,b in zip(list1,list2):
... print a+b,
...
13 17 21 25
zip()の役割はlist 1とlist 2の2つのオブジェクトの対応する要素を1つのメタグループ(a,b)に配置し、この2つの要素を操作することである.
>>> list1
[2, 4, 6, 8]
>>> list2
[11, 13, 15, 17, 19]
>>> zip(list1,list2)
[(2, 11), (4, 13), (6, 15), (8, 17)]
この機能に対して,2つのlistを1つのlistに圧縮し,ペアが見つからないだけでなくしたと見なすことができる.
圧縮できるし、解凍できるし、次のように逆になります.
>>> result = zip(list1,list2)
>>> result
[(2, 11), (4, 13), (6, 15), (8, 17)]
>>> zip(*result)
[(2, 4, 6, 8), (11, 13, 15, 17)]
列位注意観察では、解凍した結果は、前の圧縮前の結果に比べて、2番目の項目には1つの要素19が少なくなり、圧縮時に失われたためである.
これはforとは何の関係もないようですね.焦らないで、一つの問題を考えて、どのように解くかを見てみましょう.
質問の説明:dictionary、myinfor={「name」:「qiwsir」、「site」:「qiwsir.github.io」、「lang」:「python」}があり、この辞書をinfor={「qiwsir」:「name」、「qiwsir.github.io」:「site」、「python」:「lang」}に変換します.
解法はいくつかありますが、forループを使えば、そうすることができます(もちろん、見官に方法があれば、貼ってください).
>>> infor = {}
>>> for k,v in myinfor.items():
... infor[v]=k
...
>>> infor
{'python': 'lang', 'qiwsir.github.io': 'site', 'qiwsir': 'name'}
次はzip()で試してみます.
>>> dict(zip(myinfor.values(),myinfor.keys()))
{'python': 'lang', 'qiwsir.github.io': 'site', 'qiwsir': 'name'}
ああ、これはどういうことですか.このzip()はまだこのように使えますか.はい、本質的にはこのようなことです.上の行を分解すれば、その奥義がわかる.
>>> myinfor.values() # list
['python', 'qiwsir', 'qiwsir.github.io']
>>> myinfor.keys()
['lang', 'name', 'site']
>>> temp = zip(myinfor.values(),myinfor.keys()) # list， tuple
>>> temp
[('python', 'lang'), ('qiwsir', 'name'), ('qiwsir.github.io', 'site')]
>>> dict(temp) # dict() ， dictionary
{'python': 'lang', 'qiwsir.github.io': 'site', 'qiwsir': 'name'}
これでzip()とループの関係が分かったのではないでしょうか.いくつかのサイクルを簡素化することができます.特にpythonでデータベースを読み込む場合(mysqlなど)、zip()の役割がより顕著になります.
enumerate
Enumerateの詳細な解釈は、『もっと深く、もっとlistを理解する』で説明されていますが、ここでは一応復習します.
リストに対して、各要素のオフセット量(その足標)と対応する要素を取得するには、どうすればいいですか?次のようにできます.
>>> mylist = ["qiwsir",703,"python"]
>>> new_list = []
>>> for i in range(len(mylist)):
... new_list.append((i,mylist[i]))
...
>>> new_list
[(0, 'qiwsir'), (1, 703), (2, 'python')]
Enumerateの役割は、上記の操作を簡略化することです.
>>> enumerate(mylist)
# ， list . ， 。
>>> list(enumerate(mylist))
[(0, 'qiwsir'), (1, 703), (2, 'python')]
enumerate()の詳細については、この公式ドキュメントを参照してください.
class enumerate(object)
| enumerate(iterable[, start]) -> iterator for index, value of iterable
|
| Return an enumerate object. iterable must be another object that supports
| iteration. The enumerate object yields pairs containing a count (from
| start, which defaults to zero) and a value yielded by the iterable argument.
| enumerate is useful for obtaining an indexed list:
| (0, seq[0]), (1, seq[1]), (2, seq[2]), ...
|
| Methods defined here:
|
| getattribute(...)
| x.getattribute('name') <==> x.name
|
| iter(...)
| x.iter() <==> iter(x)
|
| next(...)
| x.next() -> the next value, or raise StopIteration
Data and other attributes defined here:
new =
T.new(S, ...) -> a new object with type S, a subtype of T
公式文書については、少しぼんやりしているように見えるかもしれませんが、大丈夫です.少なくとも閲覧して、大まかに見てください.個人的な実践が増えるにつれて、ドキュメントの意味に対する理解が深まるからです.これは令狐冲のようなもので、独孤九剣の口诀と技式を学んだばかりで、理解が深くなくて、绝えず打杀杀の実践の中で、特に东方不败などの名手と技を过ごした后で、やっとますます独孤九剣の中の奥義を体得することができます.