歡迎您光臨本站 註冊首頁

Python的控制結構之For、While、If循環問題

←手機掃碼閱讀     niceskyabc @ 2020-07-01 , reply:0

傳統Python語言的主要控制結構是for循環。然而,需要注意的是for循環在Pandas中不常用,因此Python中for循環的有效執行並不適用於Pandas模式。一些常見控制結構如下。

  • for循環

  • while循環

  • if/else語句

  • try/except語句

  • 生成器表達式

  • 列表推導式

  • 模式匹配

所有的程序最終都需要一種控制執行流的方式。本節介紹一些控制執行流的技術。

01 for循環

for循環是Python的一種最基本的控制結構。使用for循環的一種常見模式是使用range函數生成數值範圍,然後對其進行迭代。

  res = range(3)   print(list(res))      #輸出:[0, 1, 2]     for i in range(3):   print(i)      '''輸出:   0   1   2   '''

 

for循環列表

使用for循環的另一種常見模式是對列表進行迭代。

  martial_arts = ["Sambo","Muay Thai","BJJ"]   for martial_art in martial_arts:    print(f"{ martial_art} has influenced     modern mixed martial arts")      '''輸出:   Sambo has influenced modern mixed martial arts   Muay Thai has influenced modern mixed martial arts   BJJ has influenced modern mixed martial arts   '''

 

02 while循環

while循環是一種條件有效就會重複執行的循環方式。while循環的常見用途是創建無限循環。在本示例中,while循環用於過濾函數,該函數返回兩種攻擊類型中的一種。

  def attacks():    list_of_attacks = ["lower_body", "lower_body",     "upper_body"]    print("There are a total of {lenlist_of_attacks)}     attacks coming!")    for attack in list_of_ attacks:    yield attack   attack = attacks()   count = 0   while next(attack) == "lower_body":    count +=1    print(f"crossing legs to prevent attack #{count}")   else:    count += 1    print(f"This is not lower body attack,    I will cross my arms for# count}")      '''輸出:   There are a total of 3 attacks coming!   crossing legs to prevent attack #1   crossing legs to prevent attack #2   This is not a lower body attack, I will cross my arms for #3   '''

 

03 if/else語句

if/else語句是一條在判斷之間進行分支的常見語句。在本示例中,if/elif用於匹配分支。如果沒有匹配項,則執行最後一條else語句。

  def recommended_attack(position):    """Recommends an attack based on the position"""    if position == "full_guard":    print(f"Try an armbar attack")    elif position == "half_guard":    print(f"Try a kimura attack")    elif position == "fu1l_mount":    print(f"Try an arm triangle")    else:    print(f"You're on your own,      there is no suggestion for an attack")   recommended_attack("full_guard")#輸出:Try an armbar attack   recommended_attack("z_guard")      #輸出:You're on your own, there is no suggestion for an attack

 

04 生成器表達式

生成器表達式建立在yield語句的概念上,它允許對序列進行惰性求值。生成器表達式的益處是,在實際求值計算前不會對任何內容進行求值或將其放入內存。這就是下面的示例可以在生成的無限隨機攻擊序列中執行的原因。

在生成器管道中,諸如 “arm_triangle”的小寫攻擊被轉換為“ARM_TRIANGLE”,接下來刪除其中的下劃線,得到“ARM TRIANGLE”。

  def lazy_return_random_attacks():    """Yield attacks each time"""    import random    attacks = {"kimura": "upper_body",     "straight_ankle_lock": "lower_body",     "arm_triangle": "upper_body",     "keylock": "upper_body",     "knee_bar": "lower_body"}    while True:     random_attack random.choices(list(attacks.keys()))     yield random attack      #Make all attacks appear as Upper Case   upper_case_attacks =      (attack.pop().upper() for attack in      lazy_return_random_attacks())   next(upper-case_attacks)      #輸出:ARM-TRIANGLE   ## Generator Pipeline: One expression chains into the next   #Make all attacks appear as Upper Case   upper-case_attacks =    (attack. pop().upper() for attack in    lazy_return_random_attacks())   #remove the underscore   remove underscore =    (attack.split("_")for attack in    upper-case_attacks)   #create a new phrase   new_attack_phrase =    (" ".join(phrase) for phrase in    remove_underscore)   next(new_attack_phrase)      #輸出:'STRAIGHT ANKLE LOCK'   for number in range(10):    print(next(new_attack_phrase))      '''輸出:   KIMURA   KEYLOCK   STRAIGHT ANKLE LOCK   '''

 

05 列表推導式

語法上列表推導式與生成器表達式類似,然而直接對比它們,會發現列表推導式是在內存中求值。此外,列表推導式是優化的C代碼,可以認為這是對傳統for循環的重大改進。

  martial_arts = ["Sambo", "Muay Thai", "BJJ"]   new_phrases [f"mixed Martial Arts is influenced by     (martial_art)" for martial_art in martial_arts]   print(new_phrases)   ['Mixed Martial Arts is influenced by Sambo',    'Mixed Martial Arts is influenced by Muay Thai',    'Mixed Martial Arts is influenced by BJJ']

 

06 中級主題

有了這些基礎知識後,重要的是不僅要了解如何創建代碼,還要了解如何創建可維護的代碼。創建可維護代碼的一種方法是創建一個庫,另一種方法是使用已經安裝的第三方庫編寫的代碼。其總體思想是最小化和分解複雜性。

使用Python編寫庫

使用Python編寫庫非常重要,之後將該庫導入項目無須很長時間。下面這些示例是編寫庫的基礎知識:在存儲庫中有一個名為funclib的文件夾,其中有一個_init_ .py文件。要創建庫,在該目錄中需要有一個包含函數的模塊。

首先創建一個文件。

touch funclib/funcmod.py

然後在該文件中創建一個函數。

  """This is a simple module"""   def list_of_belts_in_bjj():    """Returns a list of the belts in Brazilian jiu-jitsu"""    belts= ["white", "blue", "purple", "brown", "black"]    return belts   import sys;sys.path.append("..")   from funclib import funcmod   funcmod.list_of_belts_in-bjj()      #輸出:['white', 'blue', 'purple', 'brown', 'black']

 

導入庫

如果庫是上面的目錄,則可以用Jupyter添加sys.path.append方法來將庫導入。接下來,使用前面創建的文件夾/文件名/函數名的命名空間導入模塊。

安裝第三方庫

可使用pip install命令安裝第三方庫。請注意,conda命令(

https://conda.io/docs/user-guide/tasks/manage-pkgs.html)是pip命令的可選替代命令。如果使用conda命令,那麼pip命令也會工作得很好,因為pip是virtualenv虛擬環境的替代品,但它也能直接安裝軟件包。

安裝pandas包。

pip install pandas

另外,還可使用requirements.txt文件安裝包。

  > ca requirements.txt   pylint   pytest   pytest-cov   click   jupyter   nbval      > pip install -r requirements.txt

 

下面是在Jupyter Notebook中使用小型庫的示例。值得指出的是,在Jupyter Notebook中創建程序代碼組成的巨型蜘蛛網很容易,而且非常簡單的解決方法就是創建一些庫,然後測試並導入這些庫。

  """This is a simple module"""      import pandas as pd      def list_of_belts_in_bjj():    """Returns a list of the belts in Brazilian jiu-jitsu"""       belts = ["white", "blue", "purple", "brown", "black"]    return belts      def count_belts():    """Uses Pandas to count number of belts"""       belts = list_of_belts_in_bjj()    df = pd.Dataframe(belts)    res = df.count()    count = res.values.tolist()[0]    return count   from funclib.funcmod import count_belts   print(count_belts())      #輸出:5

 

可在Jupyter Notebook中重複使用類並與類進行交互。最簡單的類類型就是一個名稱,類的定義形式如下。

class Competitor: pass

該類可實例化為多個對象。

  class Competitor: pass   conor = Competitor()   conor.name = "Conor McGregor"   conor.age = 29   conor.weight = 155   nate = Competitor()   nate.name = "Nate Diaz"   nate.age = 30   nate.weight = 170   def print_competitor _age(object):    """Print out age statistics about a competitor"""       print(f"{object.name} is {object.age} years old")   print_competitor_age(nate)      #輸出:Nate Diaz is 30 years old   print_competitor_age(conor)      #輸出:Conor McGregor is 29 years old

 

類和函數的區別

類和函數的主要區別包括:

  • 函數更容易解釋。

  • 函數(典型情況下)只在函數內部具有狀態,而類在函數外部保持不變的狀態。

  • 類能以複雜性為代價提供更高級別的抽象。



[niceskyabc ] Python的控制結構之For、While、If循環問題已經有106次圍觀

http://coctec.com/docs/python/shhow-post-240539.html