本文轉載自公眾號“讀芯術”(ID：AI_Discovery)

或許每個初學Python的程序員最早接觸的概念中都有For循環，這一點理所當然， for循環可以在不費吹灰之力的情況下對數據執行很多操作。

然而，大量的使用for循環也可能會讓使用者的思維拘泥于簡單的迭代中，而忽略了一些更加高效且簡潔的迭代方法。

如何讓你的for循環告別繁復擁抱簡潔，如何重啟探索Python循環迭代的大門，希望以下幾個小技巧能夠給你啟發。

Zip：同時在兩個列表中循環

筆者在實踐中發現代碼可以同時在兩個數組中進行循環。要想在其他的編程語言中做到這一點相對來說難度大很多，這也體現出了Python的簡易性。要達到同時在兩個數組中進行循環這一目的，只需使用zip()函數。

for first,second in zip(array1,array2): 
    print(first) 
    print(second) 

在一個偶整數序列和一個奇整數序列中使用這一方法就能體現出這一函數的功效。

odds = [1,3,5,7,9] 
evens = [2,4,6,8,10] 
for oddnum, evennum in zip(odds,evens): 
    print(oddnum) 
    print(evennum) 

以上函數輸出的結果便是：

1 
2 
3 
4 
5 
6 
7 
8 
9 
10 

In Range函數：編寫C-Style循環

C-Style似乎看起來有點兒平凡，但它能在循環中煥發光彩。

for i in range(10): 
    print(i) 
    if i == 3: 
        i.update(7) 

C語言愛好者可能覺得以上的代碼并不是C-Style循環，但如果不想自己動手編寫迭代函數，以上內容已經是最完美的形式了。

不過筆者熱衷于“浪費時間”，因此決定編寫一個新的迭代程序來寫出盡可能完美的C-Style循環。

class forrange: 
 
    def __init__(self, startOrStop,stop=None, step=1): 
        if step == 0: 
            raise ValueError('forrangestep argument must not be zero') 
        if not isinstance(startOrStop,int): 
            raise TypeError('forrangestartOrStop argument must be an int') 
        if stop is not None and notisinstance(stop, int): 
            raise TypeError('forrangestop argument must be an int') 
 
        if stop is None: 
            self.start = 0 
            self.stop = startOrStop 
            self.step = step 
        else: 
            self.start = startOrStop 
            self.stop = stop 
            self.step = step 
 
    def __iter__(self): 
        returnself.foriterator(self.start, self.stop, self.step) 
 
    class foriterator: 
 
        def __init__(self, start, stop,step): 
            self.currentValue = None 
            self.nextValue = start 
            self.stop = stop 
            self.step = step 
 
        def __iter__(self): return self 
 
        def next(self): 
            if self.step > 0 andself.nextValue >= self.stop: 
                raise StopIteration 
            if self.step < 0 andself.nextValue <= self.stop: 
                raise StopIteration 
            self.currentValue =forrange.forvalue(self.nextValue, self) 
            self.nextValue += self.step 
            return self.currentValue 
 
    class forvalue(int): 
        def __new__(cls, value,iterator): 
            value =super(forrange.forvalue, cls).__new__(cls, value) 
            value.iterator = iterator 
            return value 
 
        def update(self, value): 
            if not isinstance(self, int): 
                raiseTypeError('forvalue.update value must be an int') 
            if self ==self.iterator.currentValue: 
                self.iterator.nextValue =value + self.iterator.step 

Filter()函數：只對需要的數據進行循環

在處理大量的數據時，使用filter函數能夠使得數據在使用時效果更佳。Filter函數正如其名，其功效是在對數據進行迭代前進行過濾。當只需要使用某一范圍內的數據而且不想再添加一個條件時，filter十分實用。

people = [{"name": "John","id": 1}, {"name": "Mike", "id": 4},{"name": "Sandra", "id": 2}, {"name":"Jennifer", "id": 3}]for person in filter(lambda i:i["id"] % 2 == 0, people): 
...     print(person) 
... 
{'name': 'Mike', 'id': 4} 
{'name': 'Sandra', 'id': 2} 

Enumerate()函數：對維度進行索引

在Python中使用枚舉函數可以讓Python將從數組中輸出的列表索引進行編號。筆者制作了一個包含三個元素的列表對這一功能進行展示：

l = [5,10,15] 

現在可以利用以下方法來訪問數組索引：

l[1] 
10 
l[0] 
5 
l[2] 
15 

在這些列表中進行枚舉時，維度的索引位置和維度會結合產生一個新的變量。請注意這一新變量的類型。

Python會自動將這些索引置入一個元組之中，這一點十分奇怪。筆者還是傾向于從只有一個元素的Python庫中獲得這些結果。還好，我們可以把這些枚舉函數置入到一個Python庫中。

data = dict(enumerate(l)) 

輸入以上代碼之后就會得出：

>>> data 
{0: 5, 1: 10, 2: 15} 

[[324869]]

圖源：unsplash

Sorted()函數：使用數據中進行排序，而非使用前

Sort函數對于常常需要處理大量數據的人來說至關重要，它將字符串根據首字母A到B進行排列，將整數和倍數自負無窮起由小至大排列。需要注意的是，這一函數無法用于帶有字符串和整數或浮點數的列表。

l = [15,6,1,8] 
for i in sorted(l): 
    print(i) 
1 
6 
8 
15 

也可以將相反的參數設為False來進行逆運算。

for i in sorted(l,reverse = True): 
    print(i) 
15 
8 
6 
1 

對于可用的最后一個參數，可以使用key函數。Key是一個應用于已知循環中的每個維度的函數。而筆者偏向于使用lambda，Lambda會創造一個匿名但仍可調用的函數。

l.sort(key=lambda s: s[::-1]) 

寫代碼時，遇到大量的帶有迭代的數據在所難免。簡潔成就卓越，這些方法能夠使代碼簡潔明了并且運行起來更快。循環的世界值得你繼續探索!