Курс Python → Итерации в Python
Итерируемые объекты в Python — это объекты, которые можно перебирать с помощью циклов, таких как цикл for. Они представляют собой наборы данных, которые могут быть пройдены поочередно. Примерами итерируемых объектов являются списки, кортежи и множества.
Для создания списка и прохода по его элементам можно использовать следующий код:
my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
for item in my_list:
print(item)
В данном примере переменная my_list содержит список чисел от 1 до 5. Цикл for проходит по каждому элементу списка и выводит его значение на экран.
Итерации позволяют выполнять определенные действия над элементами итерируемого объекта. Например, можно применить определенную функцию к каждому элементу списка или отфильтровать элементы по определенному условию.
Вот пример использования итераций для умножения каждого элемента списка на 2:
my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
for i in range(len(my_list)):
my_list[i] *= 2
print(my_list)
Этот код умножает каждый элемент списка на 2, изменяя его значения в самом списке. После выполнения цикла for список my_list будет содержать удвоенные значения исходных элементов.
Другие уроки курса "Python"
- Конкатенация строк в Python
- Работа с модулем random
- Таймер обратного отсчета
- Управление контекстом выполнения кода
- Блок else в Python
- Создание Telegram-бота на Python
- Установка User-Agent в Python
- Преобразование списка в словарь через генератор
- inspect в Python: анализ кода
- Встраивание HTML в Jupyter Notebook
- Управление браузером с Selenium
- Генераторы списков в Python
- Расчет времени выполнения кода
- Сортировка слиянием
- Библиотека Emoji: использование смайлов в Python
- Работа с модулем os в Python
- Оптимизация памяти с slots
- Декораторы в Python
- Создание и использование модулей в Python
- Избегайте двойного подчеркивания
- Хеширование паролей с солью
- Переименование файлов в Python
- Обмен данными с asyncio.Queue
- Оптимизация методов в Python 3.7
- Взаимодействие с sys
- Работа с deque в Python
- Изменение списка срезами
- Работа со стеком в Python
- Вычисление времени выполнения
- Работа с комбинациями в Python.
- Удаление эмодзи с помощью pandas
- Необязательные аргументы в Python
- Динамическая типизация в Python
- Нан-рефлексивность в Python
- Запрос пароля с помощью getpass
- Работа с временем в Python
- Определение индекса элемента списка
- Класс Counter() для подсчета элементов
- Фильтры Pillow: NEAREST, BILINEAR, BICUBIC
- Метод getitem для доступа к элементам последовательности
- Создание списка дат
- Лямбда-функции для min/max
- Мониторинг работы программы Py-spy
- Работа со строками в Python
- Работа с IP-адресами в Python
- Управление контекстом с помощью декоратора contextmanager
- JMESPath в Python
- Списковое включение в Python
