Python for循环实战：高效重复操作指南

python怎么用for重复（循环）

Python是一种脚本语言。
它取自多种语言的内容，具有独特的功能。
其中，Python中有两种类型的循环：for循环和while循环。
在这篇文章中，我将详细介绍如何使用for循环来实现某些重复操作。
可以用来遍历一个循环对象（遍历：通俗点讲就是按顺序访问第一个元素到最后一个元素）。
循环的基本结构如下：特别考虑这种情况：设计一个函数，在桌面上创建10个帖子，并用数字1-10标记它们。
1deftext_create():2path='/users/duangdan/desktop/'3fortext_nameinrange(1,11):4#Fortext_nameinrange(1,11):4#Fortext_nameinrange(1,11):4#Fortext_nameinrange(1-10)范围函数5open(path+str)+'.txt','w')astext:6#...as的使用在text中有详细介绍7text.write(str(textname))8text.close()9print('Done'）。
1011text_create()现在让我们来理解每一行代码。
第1行：定义text_create函数：第2行：将变量路径赋值为桌面路径：第3行：将变量文本名称的各个数字加载到变量_name中，第5行：打开桌面上的txt文件，并执行写入操作对于每个文本；。
“If...as”参考案例在Python中，“if...as”语法用于替代传统的“try...finally”。
例如：打开桌面上的测试文件，尝试读取文件内容，最后关闭文件。
1file=open('/Users/duwangdan/Desktop/test.txt')2try:3data=file.read()4finally:5file.close()虽然此代码工作正常，但相对使用“from...”。
as”，代码会更短。
1open('/Users/duwangdan/Desktop/test.txt')asfile:2data=file.read()除了上面的单层循环之外，还有一种常见的循环，即是一个嵌套循环，例如，乘法使用嵌套循环来实现公式。
1foriinrange(1,10):2forjinrange(1,10):3print('{}X{}={}'.format(i,j,i*j))外层循环，1-9为中的序号变量i存储，每次变量取值时，内部循环将数字1-9存储在变量j中，从Python2.6开始，一个新的格式化函数用于格式化字符串。
添加，可以在{}.format中实现。
上面的例子中，就是将i、j、i*j的值放在前面的{}中，格式化成一个。

Python实现循环的最快方式（for、while等速度对比）

众所周知，Python并不是一种高效的语言。
此外，循环在任何语言中都是非常耗时的操作。
如果每一个简单的一步操作需要1个单位的时间，如果重复这个操作数万次，最终消耗的时间也会增加数万倍。

While和for是Python中常用于实现循环的两个关键字。
例如以下测试代码：

importtimeitdefwhile_loop(n=100_000_000):i=0s=0whileiwhileloop4.718853999860585#=>forloop3.211570399813354

这是一个简单的求和运算，计算所有的总和从1到n的自然数。
可以看到for循环比while快了1.5秒。

两者的主要区别在于机制不同。

在每个循环中，while实际上比for多执行两个步骤：检查限制并递增变量i。
即每次执行循环时，while都会进行一次边界检查（whilei这两个步骤都是纯粹干净的Python代码。

for函数不需要执行边界检查和增量操作，也不需要添加清晰的Python代码（纯Python代码比基本C代码效率低）。
当循环次数足够多时，就会出现显着的效率差距。

您可以再添加两个函数，为for循环添加不必要的边界检查和自动递增计算：

importtimeitdefwhile_loop(n=100_000_000):i=0s=0whileiwhileloop4.718853999860585#=>forloop3.211570399813354#=>forloopwithincrement4.602369500091299#=>forloopwithtest4.18337869993411

可见添加的边界检查和自动递增操作确实对for循环执行的效率产生了很大的影响。

前面说过，Python的基本解释器和内置函数都是用C语言实现的，C语言的执行效率比Python高很多。

对于上述求算术序列之和的操作，借助Python内置的sum函数，可以获得远高于for或while循环的执行效率。

importtimeitdefwhile_loop(n=100_000_000):i=0s=0whileiwhileloop4.718853999860585#=>forloop3.211570399813354#=>sumrange0.8658821999561042

可以看到，使用内置函数后，替换loop循环的exe函数的sum有循环执行的总和。
增加了一倍。

内置sum函数的聚合操作在实际上是一个循环，只不过是用C实现的，而for循环中的求和运算是用纯Python代码s+=i实现的。
C>Python。

再次扩展你的想法。
小时候，我们都听过高斯的童年故事，他巧妙地计算了从1到100的和。
1...100的和等于(1+100)*50。
这种计算方法也可以应用于上面的加法运算。

importtimeitdefwhile_loop(n=100_000_000):i=0s=0whileiwhileloop4.718853999860585#=>forloop3.211570399813354#=>sumrange0.8658821999561042#=>mathsum2.400018274784088e-06

mathsum最终执行时间约为2.4e-6，缩短了数百万倍。
这里的想法是，由于循环效率低，一段代码必须执行数亿次。

只是不要循环并使用数学公式将数亿次循环操作变成只需一步。
效率自然得到了前所未有的提高。

最终结论（有点Riddler）：

实现循环的最快方法—————不是循环

对于Python，更多然后尽可能使用内置函数，以尽量减少循环中的纯Python代码。

当然，内置函数在某些情况下并不是最快的。
例如，在创建列表时，按字面输入会更快。

whiletrue在python中怎么用

您可以使用whileTrue创建无限循环。
在Python中，使用whileTrue创建无限循环。
循环体中的代码将被重复执行，直到遇到break语句或程序终止条件。
这种类型的循环通常用于应该连续运行或需要手动中断的任务。