Python中enumerate()函数编写更Pythonic的循环

enumerate函数

enumerate是一个Python内置函数，一个功能强大的内置函数。其实功能强大不足以形容它， 但是很难用一个词来形容它的用途。

让我们来看看一个使用enumerate进行循环的例子

names = ['李四','张三','王二']
for index,name in enumerate(names):
  print(f'{index}: {value}') 

下面是这个循环的结果

0: 李四
1: 张三
2: 王二

这通常是一个很有用的方式去循环，但很多初学者甚至中级开发人员都不知道这一点。通常来说，他们的代码会这样写(需要注意的是，这是一种不好的写法)

names = ['李四','王二']
for i in range(len(names)):
  print(i,my_items[i])

另外一点是，我们可以指定循环的索引，例如

names = ['李四',name in enumerate(names,1):
  print(f'{index}: {value}') 

结果如下

1: 李四
2: 张三
3: 王二

关于enumerate的另一个重要的知识点是，他的内部实现使用的是迭代器，所以当需要循环的对象特别大的时候我们不用浪费许多资源去全部展开。

Python中的循环

#__author__=''ZHENGT''
# -*- coding: utf-8 -*-

#http://www.tbk.ren/article/46.html

#A.For: for var in Seq:
#           expression
# 参数：
# 		var			seq中的元素
# 		seq			Array、Series、DataFrame
# 		expr 		执行的逻辑
# for循环会遍历seq中的每个元素，每次遍历把一个元素放在var中，seq可以是数组、序列、数据框等数据结构；
# 每次遍历的时候，我们可以在expr的表达式位置，加上自己的处理逻辑。
from pandas import Series;
from pandas import DataFrame;

#Loop number
for i in range(10):                #从0循环到9
    print (''Now is-->''),i

#Loop String
for letter in ''Python'':          #从P...n
    print(''Now is:''),letter

#Loop Array
fruits=[''banana'',''apple'',''mange'']
for fruit in fruits:
    print (''Now is:''),fruit

#Loop Series
x=Series([''a'',True,1],index=[''first'',''second'',''third'']);   #Series是可以带索引index的
print x
for v in x:                      #循环值value-->a,True,1
    print("value is:"),v
for index in x.index:            #循环索引-->first,second,third
    print("index is:"),index
    print("value is:"),x[index]
    print("---------------------------------")

#Loop DataFrame
df=DataFrame({
    ''age'':Series([21,22,23]),
    ''name'':Series([''Ken'',''John'',''JIMI''])
})

# loop Name
for r in df:                     #循环名称-->age,name
    print(r)

#Loop Column
for cName in df:                #循环列名-->age,name
    print(''df.column:''),cName
    print(''df.value\n''),df[cName]     #列的数据

#Loop Row,Way1
for rIndex in df.index:         #循环行号0开始
    print("Now is line"), rIndex
    print(df.irow(rIndex))
#Loop Row,Way2
for r in df.values:            #循环数据行
    print(r)
    print(r[0])
    print(r[1])
    print("-----------------------------")
#Loop Row,Way3
for index,row in df.iterrows():     #循环行列
    print(''Row:''),index
    print row
    print("----------------------------")

#B.while循环
# while的循环语法格式：
# while cond:
# 			expr
# 	参数
# 	cond		逻辑条件语句
# 	expr 		执行的逻辑
#最普通的while循环
i = 0
while i <= 9:
	print(''Loop to:'', i);
	i = i+1;
#整合if判断语句，使用continue
i = 1
while i < 10:
    i += 1              # i = i + 1
    if i%2!= 0:        # 非双数时跳过输出
	    continue
    print(i)            # 输出双数2、4、6、8、10


#整合if判断语句，使用break
i = 1
while True:             # 循环条件为1必定成立
    print(i)            # 输出1~10
    i += 1
    if i > 10:          # 当i大于10时跳出循环
		break

#当然，我们也可以使用while语句来访问DataFrame等数据结构
df = DataFrame({
    ''age'': Series([21, 22, 23]),
    ''name'': Series([''KEN'', ''John'', ''JIMI''])
});

rowCount = len(df);
i = 0;
while i<rowCount:
    print(df.irow(i));
    i = i+1;
    print("-------------------------")

关于Python中的循环依赖和python 循环依赖的问题就给大家分享到这里，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于GO、python中的循环事项对比。、Python-Python中的循环（或循环）导入、Python中enumerate()函数编写更Pythonic的循环、Python中的循环等相关知识的信息别忘了在本站进行查找喔。