Курс Python → Циклы for в Python
Циклы for в Python работают с итераторами. Итератор — это объект, который позволяет поочередно перебирать элементы коллекции или последовательности. В отличие от циклов for в стиле C, где мы указываем начало, условие завершения и шаг итерации, циклы for в Python напоминают циклы for each из других языков программирования. Таким образом, каждый цикл for в Python должен использовать итератор для перебора элементов.
Примером использования цикла for в Python с итератором может служить перебор элементов списка. Для этого мы можем использовать функцию range(), которая создает последовательность чисел. Например:
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
for num in numbers:
print(num)
В данном примере переменная num будет поочередно принимать значения из списка numbers и выводить их на экран. Таким образом, цикл for используется для перебора элементов списка с помощью итератора.
В отличие от циклов for в JavaScript, где мы указываем условие завершения (i < numbers.length) и шаг итерации (i++), в Python нам не нужно явно указывать эти детали. Python самостоятельно работает с итераторами и выполняет итерацию по коллекции до тех пор, пока не достигнет конца. Это делает код более читаемым и компактным.
Таким образом, циклы for в Python используются для перебора элементов коллекций с помощью итераторов. Это позволяет писать более чистый и понятный код, а также упрощает работу с последовательностями данных. Необходимо помнить, что в Python циклы for работают с итераторами, что отличает их от циклов в стиле C и делает код более элегантным.
Другие уроки курса "Python"
- Проверка окончания строки с помощью str.endswith()
- Условные выражения в Python
- Декоратор Ajax required
- Отправка HTTP-запросов в Python
- Фильтрация данных в Python.
- Запуск внешних программ с subprocess
- Сортировка в Python
- Тестирование времени с Freezegun
- Работа с YAML в Python
- Обновление данных через PUT запрос
- Операции с кортежами
- Автоматизация действий с Pyautogui
- Хранение переменных в словаре.
- Оператор zip в Python
- Сортировка и обратный порядок
- Генераторы списков
- Проектирование Singleton с метаклассом
- Модуль future Python
- Генераторы в Python
- Модуль math: основные функции
- Работа с датой и временем в Python
- Оптимизация гиперпараметров в Python
- Defaultdict в Python
- Работа с модулем bisect
- Удаление пробелов методом translate()
- Отладка производительности Python
- Вызов функций по строке в Python.
- Функция с *args.
- Бесконечная проверка в Python
- Работа с модулем cmath
- Активация Matplotlib в Jupyter
- Управление контекстом выполнения кода
- Работа с функцией next() в Python
- Перезапуск ячейки в Jupyter Notebook с dostoevsky
- Объединение списков в Python.
- Пропуск строк в файле с itertools
- Подписка на @SelectelNews
- Получение срезов итераторов
- Работа с deque из collections
- Работа с комплексными числами
- Изменение логики работы с временем
- Работа с файлами в Python
- Просмотр внешних файлов в %pycat
