4 способа уменьшения цикла в python

Резюме

Тестирование скорости фильтрации для различных подходов показывает, как эффективно оптимизировать код. Время выполнения варьируется от более 70 мс для медленной реализации до прибл. 300 мкс для оптимизированной версии, использующей логическое индексирование, улучшение более чем в 200 раз. Основные выводы можно резюмировать следующим образом:

  • Чистый Питон может быть быстрым.
  • Numba очень полезна даже для неоптимизированных циклов.
  • Встроенные функции Pandas могут быть быстрее, чем чистый Python, но также могут быть улучшены.
  • При выполнении больших запросов к большим наборам данных сортировка данных выгодна.
  • k-d-деревья обеспечивают эффективный способ фильтрации в n-мерном пространстве при больших запросах.

Время выполнения может быть еще больше увеличено, если подумать о распараллеливании, на CPU или GPU

Обратите внимание, что объем памяти подходов не был рассмотрен для этих примеров. При наличии файлов, которые слишком велики для загрузки в память, может быть полезен фрагмент данных или выражения генератора

Если вы обнаружите, что какой-либо подход отсутствует или потенциально дает лучшие результаты, дайте мне знать. Мне любопытно посмотреть, какие существуют другие способы для быстрой фильтрации.

Повторите список в Python С Помощью Модуля Numpy

Третий способ перебора списка в Python – это использование модуля Numpy. Для достижения нашей цели с помощью этого метода нам нужны два метода numpy, которые упоминаются ниже:

  1. numpy.nditer()
  2. numpy.arange()

Iterator object nditer предоставляет множество гибких способов итерации по всему списку с помощью модуля numpy. Функция href=”http://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.nditer.html”>nditer() – это вспомогательная функция, которая может использоваться от очень простых до очень продвинутых итераций. Это упрощает некоторые фундаментальные проблемы, с которыми мы сталкиваемся в итерации. href=”http://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.nditer.html”>nditer() – это вспомогательная функция, которая может использоваться от очень простых до очень продвинутых итераций. Это упрощает некоторые фундаментальные проблемы, с которыми мы сталкиваемся в итерации.

Нам также нужна другая функция для перебора списка в Python с помощью numpy, которая является numpy.arrange().numpy.arange возвращает равномерно распределенные значения в пределах заданного интервала. Значения генерируются в пределах полуоткрытого интервала [start, stop) (другими словами, интервала, включающего start, но исключающего stop).

Синтаксис:

Синтаксис numpy.nditer()

Синтаксис numpy.arrange()

  • start: Параметр start используется для предоставления начального значения массива.
  • stop: Этот параметр используется для предоставления конечного значения массива.
  • шаг: Он обеспечивает разницу между каждым целым числом массива и генерируемой последовательностью.

Объяснение

В приведенном выше примере 1 программа np.arange(10) создает последовательность целых чисел от 0 до 9 и сохраняет ее в переменной x. После этого мы должны запустить цикл for, и, используя этот цикл for и np.nditer(x), мы будем перебирать каждый элемент списка один за другим.

Пример 2:

В этом примере мы будем итерировать 2d-массив с помощью модуля numpy. Для достижения нашей цели нам здесь нужны три функции.

  1. numpy.arange()
  2. numpy.reshape()
  3. numpy.nditer()
import numpy as np
.arange(16) .reshape(4, 4) 
for x in np.nditer(a): 
	print(x)

Объяснение:

Большая часть этого примера похожа на наш первый пример, за исключением того, что мы добавили дополнительную функцию numpy.reshape(). Функция numpy.reshape() обычно используется для придания формы нашему массиву или списку. В основном на непрофессиональном языке он преобразует размеры массива-как в этом примере мы использовали функцию reshape(), чтобы сделать массив numpy 2D-массивом.

Цикл while

Цикл while также используется для повторения частей кода, но вместо зацикливания на n количество раз, он выполняет работу до тех пор, пока не достигнет определенного условия. Давайте взглянем на простой пример:

Python

i = 0
while i < 10:
print(i)
i = i + 1

1
2
3
4

i=

whilei<10

print(i)

i=i+1

Цикл while является своего рода условным оператором. Вот что значит этот код: пока переменная i меньше единицы, её нужно выводить на экран. Далее, в конце, мы увеличиваем её значение на единицу. Если вы запустите этот код, он выдаст от 0 до 9, каждая цифра будет в отдельной строке, после чего задача будет выполнена. Если вы удалите ту часть, в которой мы увеличиваем значение i, то мы получим бесконечный цикл. Как правило – это плохо. Бесконечные циклы известны как логические ошибки, и их нужно избегать. Существует другой способ вырваться из цикла, для этого нужно использовать встроенную функцию break. Давайте посмотрим, как это работает:

Python

while i < 10:
print(i)

if i == 5:
break

i += 1

1
2
3
4
5
6
7

whilei<10

print(i)

ifi==5

break

i+=1

В этой части кода мы добавили условное выражение для проверки того, равняется ли когда-либо переменная i цифре 5. Если нет, тогда мы разрываем цикл. Как вы видите в выдаче кода, как только значение достигает пяти, код останавливается, даже если мы ранее указали while продолжать цикл, пока переменная не достигнет значения 10

Обратите внимание на то, что мы изменили то, как мы увеличиваем значение при помощи +=. Это удобный ярлык, который вы можете также использовать в других операциях, таких как вычитание -= и умножение *=

Встроенный break также известен как инструмент управления потока. Существует еще один, под названием continue, который в основном используется для пропуска итерации, или перейти к следующей итерации. Вот один из способов его применения:

Python

i = 0

while i < 10:
if i == 3:
i += 1
continue

print(i)
if i == 5:
break

i += 1

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12

i=

whilei<10

ifi==3

i+=1

continue

print(i)

ifi==5

break

i+=1

Слегка запутанно, не так ли? Мы добавили второе условное выражение, которое проверяет, не равняется ли i трем. Если да, мы увеличиваем переменную и переходим к следующему циклу, который удачно пропускает вывод значения 3 на экран. Как и ранее, когда мы достигаем значения 5, мы разрываем цикл. Существует еще одна тема, касающаяся циклов, которую нам нужно затронуть – это оператор else.

2.2. Команда continue в цикле while на Python

Предположим, что вам нужно прервать цикл while при выполнение каких-либо условий и запустить его заново. Для этого можно воспользоваться командой continue. Напишем цикл while, который выводит только четные числа в диапазоне от 1 до 20:

>>> number = 0
>>> number < 20:
…     number += 1
…     number 2 == 1:
…             continue
…     print(number, )
…2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 >>>

Сначала создадим переменную number и присвоим ей начальное значение. После идет проверка условий цикла что значение number  меньше 20. При входе в цикл значение number увеличивается на 1 и затем команда проверяет на 2. Если остаток равен одному, то число не четное, команда continue приказывает Python игнорировать остаток кода и цикл запускается заново. Если остаток от деления равен нулю, то число выводится на экран и так до того пока number будет равен 20, затем условия цикла while не будут выполнены и цикл прекратится.

Цикл for в Python

Как было сказано выше, использование цикла целесообразно, если нужно повторить действие n-ное количество раз, выполнить некую последовательность одних и тех же операций. Рассмотрим это на примере. Возьмём встроенную в Python 3 функцию range, которая создаёт список длиной в «n» элементов (в Python 2-й версии для этого надо было использовать функцию xrange — тоже генератор чисел, но не такой ресурсоёмкий).

print(range(5)) # ответ: range(0, 5)

Как видим, функция в Python взяла целое число, а вернула объект range. Также она принимает конечное значение, начальное значение и значение шага. Приведём ещё пару примеров:

a = range(5, 10)
print(a) # range(5, 10)
b = list(range(1, 10, 2))
print(b) #

В первом примере мы передаём начальное и конечное значение, при этом range возвращает список из чисел последовательности, начиная с начального, заканчивая последним (но не включая последний). Таким образом, при запросе 5-10 мы получаем 5-9 в прямом, а не обратном порядке.

Во 2-м случае используем функцию списка (list). В результате возвращается каждый 2-й элемент между 1-10 (наша последовательность будет равна 1, 3 и т. п., разумеется, также в прямом, а не обратном порядке).

Закономерный вопрос: а что функция range будет делать с использованием цикла? Давайте посмотрим:

for number in range(5):
    print(number)

Что в данном случае произошло? Чтобы понять это, расшифруем наш код:
1. Мы вводим число для каждого числа в диапазоне 5.
2. Мы знаем, что при вызове range со значением 5 будет создан вложенный список из пяти элементов.
3. Каждый раз функция, проходя через цикл for, выведет каждый из этих элементов по списку.

Вышеупомянутый цикл for м. б. эквивалентом следующего:

for number in , 1, 2, 3, 4]:
    print(number)

Здесь range просто выдаёт меньший результат.

Избавляемся от вложенных циклов с помощью функции product

Вложенные циклы — настоящая головная боль. Они усложняют не только сам код, но и его читаемость. Выход из этих циклов — задача тоже сложная. Чтобы найти ошибку, приходится приложить много усилий, ведь нужно проверить каждый внутренний цикл. 

К счастью, существует очень полезная встроенная функция — . Она является частью встроенного модуля Python — . С ее помощью мы можем избавиться от вложенных циклов. 

Рассмотрим пример:

list_a = 
list_b = 
list_c = 

for a in list_a:
    for b in list_b:
        for c in list_c:
            if a + b + c == 2077:
                print(a, b, c)
# 70 2000 7

Объявлено три списка чисел. Нам нужно вывести три числа (по одному из каждого списка), сумма которых равна 2077. Чтобы решить эту задачу, нам понадобилось три вложенных цикла. Код выглядит совсем не изящно. 

А теперь опробуем функцию .

from itertools import product

list_a = 
list_b = 
list_c = 

for a, b, c in product(list_a, list_b, list_c):
    if a + b + c == 2077:
        print(a, b, c)

# 70 2000 7

Как видите, с помощью функции product количество циклов сокращается до одного. 

Функция возвращает декартово произведение входных итераторов. Благодаря этому мы можем избежать написания вложенных циклов во многих сценариях.

Изменяемые и неизменяемые типы данных

Только почему операторы is и == одинаково сравнивают неименованные значения intи string (например, 5 и «example»). Но при этом не ведут себя так же с неименованными списками (например, )?

В Python есть две разновидности типа данных:

  • Изменяемые — те, которые можно изменять
  • Неизменяемые – остаются неизменными (имеют одинаковое расположение в памяти, что is и проверяет) после их создания.

Изменяемые типы данных: list, dictionary, set и определяемые пользователем классы. Неизменяемые типы данных: int, float, decimal, bool, string, tuple, и range.

Python обрабатывает неизменяемые типы данных иначе. То есть сохраняет их в памяти только один раз.

Применим Python-функцию id(), которая вызывает уникальный идентификатор для каждого объекта:

s = "example"
print("Id of s: " + str(id(s)))
print("Id of the String 'example': " + str(id("example")) + " (note that it's the same as the variable s)")
print("s is 'example': " + str(s is "example"))

print("Change s to something else, then back to 'example'.")
s = "something else"
s = "example"
print("Id of s: " + str(id(s)))
print("s is 'example': " + str(s is "example"))
print()

list1 = 
list2 = list1
print("Id of list1: " + str(id(list1)))
print("Id of list2: " + str(id(list2)))
print("Id of : " + str(id()) + " (note that it's not the same as list1!)")
print("list1 == list2: " + str(list1 == list2))
print("list1 is list2: " + str(list1 is list2))

print("Change list1 to something else, then back to the original () value.")
list1 = 
list1 = 
print("Id of list1: " + str(id(list1)))
print("list1 == list2: " + str(list1 == list2))
print("list1 is list2: " + str(list1 is list2))

Выполнение кода выдаст следующий результат:

Id of s: 22531456
Id of the String 'example': 22531456 (note that it's the same as the variable s)
s is 'example': True
Change s to something else, then back to 'example'.
Id of s: 22531456
s is 'example': True

Id of list1: 22103504
Id of list2: 22103504
Id of : 22104664 (note that it's not the same as list1!)
list1 == list2: True
list1 is list2: True
Change list1 to something else, then back to the original () value.
Id of list1: 22591368
list1 == list2: True
list1 is list2: False

В первой части примера переменная возвратит тот же объект , которым она была инициализирована в начале, даже если мы изменим ее значение.

Но не возвращает тот же объект, значение которого равно . При этом создается новый объект, даже если он имеет то же значение, что и первый .

При выполнении кода вы получите разные идентификаторы для объектов, но они будут одинаковыми.

Функция range

Функция range используется при работе со строками цикла for, а также для создания последовательностей чисел. Рассмотрим на примере кода, как эта функция работает с целыми числами: 

for number in range(5,10,2) :  

    print("I am number : "+str(number))

Результат:

I am number : 5

I am number : 7

I am number : 9

Для работы функции range указываются 2 или 3 числа:

  • Первое число — start — с него функция начинает отсчет.
  • Второе число называется stop и обозначает конец выбранного промежутка чисел. В примере это цифра 10, поэтому функция не может показать число больше 10.
  • Третье число называется step: это шаг, который делает функция при переборе чисел. Можно не указывать шаг, и тогда в нашем примере функция покажет все числа от 5 до 10.

Заданный пример начинается с 5, к этому числу прибавляется по 2, пока мы не упремся в потолок функции. Так, получается следующая последовательность чисел:

  • 5;
  • 5+2=7;
  • 7+2=9.

Range также можно использовать с отрицательными числами и выполнять вычитание. Например: 

for i in range(10, -5, -2):

    print(i)

Результат: 

10

8

6

4

2

0

-2

-4

Выход из цикла

Если вам нужно пропустить какую-то часть цикла, то прервать его выполнение можно с помощью двух операторов: break или continue. 

Break позволяет выйти из вложенного цикла сразу во внешний: 

for number in range(3) : 

    print("-------------------------------------------")

    print("I am outer loop iteration "+str(number))

    for another_number in range(3):

        print("****************************")

        print("I am inner loop iteration "+str(another_number))

        break

Результат: 

-------------------------------------------

I am outer loop iteration 0

****************************

I am inner loop iteration 0

-------------------------------------------

I am outer loop iteration 1

****************************

I am inner loop iteration 0

-------------------------------------------

I am outer loop iteration 2

****************************

I am inner loop iteration 0

Если не использовать оператор break в этой части кода, то результат бы выглядел вот так:

-------------------------------------------

I am outer loop iteration 0

****************************

I am inner loop iteration 0

****************************

I am inner loop iteration 1

****************************

I am inner loop iteration 2

-------------------------------------------

I am outer loop iteration 1

****************************

I am inner loop iteration 0

****************************

I am inner loop iteration 1

****************************

I am inner loop iteration 2

-------------------------------------------

I am outer loop iteration 2

****************************

I am inner loop iteration 0

****************************

I am inner loop iteration 1

****************************

I am inner loop iteration 2

Оператор continue позволяет вернуться ко внешнему циклу, полностью пропуская вложенный цикл. В коде continue ставится в конце внешнего цикла:

for number in range(3) :  

    print("-------------------------------------------")

    print("I am outer loop iteration "+str(number))

    continue

    for another_number in range(3):

        print("****************************")

        print("I am inner loop iteration "+str(another_number))

        break

В результате мы видим, что отсутствует внутренний цикл for, а повторяется только внешний элемент цикла: 

Использование NumPy

NumPy – это сторонняя библиотека Python. Если вы собираетесь ее использовать, сначала вам нужно убедиться в том, что она установлена.

Как это сделать при помощи REPL:

Python

import numpy

1 importnumpy

Если вы получите ошибку , то вам нужно провести установку numpy. Чтобы сделать это, перейдите в командную строку и введите:

Python

pip install numpy

1 pip install numpy

После установки, внесите следующее:

Python

import numpy as np

np.arange(0.3, 1.6, 0.3)

1
2
3

importnumpy asnp

np.arange(0.3,1.6,0.3)

Результат:

Python

array()

1 array(0.3,0.6,0.9,1.2,1.5)

Если вы хотите вывести каждое число на свою строку, вы можете сделать следующее:

Python

import numpy as np

for i in np.arange(0.3, 1.6, 0.3):
print(i)

1
2
3
4

importnumpy asnp

foriinnp.arange(0.3,1.6,0.3)

print(i)

Выдача будет следующей:

Python

0.3
0.6
0.8999999999999999
1.2
1.5

1
2
3
4
5 		0.3
0.6
0.8999999999999999
1.2
1.5

Но откуда взялось число 0.8999999999999999?

У компьютеров есть проблемы с сохранением десятичных чисел с запятой в двоичные числа с запятой. Это приводит к разным неожиданным представлениям этих чисел.

Так или иначе, эти ошибки связанные с плавающей запятой являются проблемой, в зависимости от того, над какой задачей вы работаете. Ошибки могут быть выражены в виде, например, шестнадцатеричного десятичного числа, что не является критичной проблемой, в большинстве случаев. Они настолько маленькие, что, если вы только не работаете над расчетами орбитальной траектории спутников, вам не стоит беспокоиться.

В качестве альтернативы, вы можете использовать np.linspace(). Он делает в целом то же самое, но с использованием других параметров. С np.linspace() вы определяете начало и конец (оба включительно), а также длину и массив (за исключением шага).

Например, np.linspace(1, 4, 20) выдает 20 одинаково разделенных чисел: .0, …, 4.0. В другом случае, np.linspace(0, 0.5, 51) задает 0.00, 0.01, 0.02, 0.03, …, 0.49, 0.50.

История range()

Несмотря на то, что range() в Python 2 и range() в Python 3 носят одинаковое название, они кардинально отличаются между собой. Фактически, range() в Python 3 – это просто переименованная версия функции под названием xrange в Python 2.

Изначально, range() и xrange() приводили числа, которые можно повторить при помощи , однако первая функция генерировала этих чисел, учитывая все за раз, в то время как вторая делала это более лениво, т. е. Числа возвращались по одному каждый раз, когда они нужны.

Наличие огромных списков занимает память, так что нет ничего удивительного в том, что xrange() заменила range(), ее имя и все остальное. Вы можете прочитать больше об этом решении и предыстории xrange() и range() в PEP 3100.

Приступим!

4.1.1. Условный оператор¶

Оператор позволяет выполнять часть программы при наступлении определенного условия.

if logical_expression_1     # (if строго 1) условие для проверки
    suite_1                  # блок команд для выполнения, если условие истинно
elif logical_expression_2   # (elif - 0 или несколько) дополнительные условия
    suite_2                  # проверка идет, если условия выше ложны
elif logical_expression_N
    suite_N
else                        # (else - 0 или 1) блок команд для выполнения,
    else_suite               # если все условия выше оказались ложными

Ход выполнения:

  • каждое из условий по очереди проверяется на истинность; условия — выражения типа , например, , и т.д.;

  • как только истинное условие найдено, выполняется соответствующий блок , после чего осуществляется выход из всей условной конструкции (прочие варианты не проверяются и не выполняются);

  • если ни одно из условий не истинно («не срабатывает»), выполняется блок (при наличии).

Для небольших условий возможно использование специального сокращенного варианта:

expression_1 if logical_expression else expression_2

Пример использования условного оператора приведен в Листинге 4.1.1.

Листинг 4.1.1 — Условный оператор в Python | 

# Покупка в аптеке с подсчетом стоимости в зависимости от:
# - наличия социальной карты студента;
# - количества товара.

a_count = int(input("Сколько аскорбинок хотите купить? "))
has_social_discount = input("Есть ли у Вас социальная карта? ").upper() in ("1", "Y", "ДА")

price = 15.35  # Цена 1 аскорбинки
total_base = price * a_count  # Первоначальная стоимость
total = total_base  # Общая стоимость после применения скидок

print("\nЧек")
print('-' * 5)

if  < a_count <= 5
    # Продаем по обычной цене
    print("Продаем по обычной цене")
elif a_count < 10
    # До 10 аскорбинок даем скидку в 5%
    total *= 0.95
    print("Вам положена скидка в 5%!")
else
    # Если больше 10 - каждая 10-я аскорбинка - бесплатно!
    free_count = a_count // 10
    total -= free_count * price
    print("Для Вас каждая 10-я аскорбинка будет бесплатной!")

# Если есть соц. карта - делаем скидку в 10% и отбрасываем копейки
if has_social_discount
    total = int(total * 0.9)

# Форматная строка для "красивого" вывода чека
BILL_ITEM_FORMAT = "{message:<15} {value:>8.2f} р."

print("Соц. карта:", "Да" if has_social_discount else "Нет")
print(BILL_ITEM_FORMAT.format(message="Сумма покупки", value=total_base))
print(BILL_ITEM_FORMAT.format(message="Скидка", value=total_base - total))
print(BILL_ITEM_FORMAT.format(message="Итого", value=total))

# -------------
# Пример вывода:

# Сколько аскорбинок хотите купить? 7
# Есть ли у Вас социальная карта? Да
#
# Чек
# -----
# Вам положена скидка в 5%!
# Соц. карта: Да
# Сумма покупки      91.00 р.
# Скидка             16.45 р.
# Итого              91.00 р.

Цикл WHILE

Еще пример:

i = 
while i < 100:
    i += 1
 
print(i) # 100

Комментарии в Python

Однострочный комментарий начинается с .
Блочный комментарий можно использовать так (строго говоря, блочного комментария нет в Питоне):

#Однострочные Питон комментарии 
 
#  Это
#      блочный или многострочный
#          комментарий
 
'''
тоже блочный 
         комментарий
'''

Операторы break и continue

Задание: Определить, что выведет программа:

a=
while a!=10:
    a=a+1
    if a==5:
        continue
    print (a)
    if a==7:
        break
print ("всё!")

Пример: Написать программу для игры: Загадывается число (использовать функцию ). Пользователю предлагается угадать число. Если пользователь не угадывает, то ему предлагается угадать число снова и выдается подсказка, что число больше или меньше введенного. Так бесконечно, пока пользователь не введет слово exit. Бесконечный цикл организовать через .

Решение:

import random
 
number = random.randint(, 100)
 
while True:
    answer = input('Угадай число: ')
    if answer == "" or answer == "exit":
        print("Выход из программы")
        break
 
    if not answer.isdigit():
        print("Введи правильное число")
        continue
 
    answer = int(answer)
 
    if answer == number:
        print('Верно!')
        break
 
    elif answer > number:
        print('Загаданное число больше')
    else:
        print('Загаданное число меньше')

Задание Python 2_1: Последовательно вводятся ненулевые числа. Определить сумму положительных и сумму отрицательных чисел. Закончить ввод чисел при вводе 0. Для перевода из строки в целое число, использовать функцию int().
  Пример вывода:

Введите числа:
-5  7  8  -2  0
сумма положительных: 15, сумма отрицательных: -7

Задание Python 2_2: При помощи цикла распечатать ряд Фибоначчи: 1 1 2 3 5 8 13 21.

Задание Python 2_3: Запрашиваются 10 чисел (целые значения от 0 до 1000). Опишите алгоритм, позволяющий найти и вывести минимальное значение среди введенных чисел, которые имеют чётное значение и не делятся на три.

  Пример вывода:

Введите числа:
5  7  8  22  9  12  15  0   2   3
результат:  2

Цикл for в Python

Циклы являются неотъемлемой частью в любом языке программирования. Для чего нужны циклы? Представьте себе задачу в которой вам необходимо перебрать элементы в списке, определить какое то соответствие и вывести результат. Здача является простой, если у вас немного элементов, а что если у вас тысячу разных элементов? В данном случае, мы с вами можем организовать цикл, в котором будем перебирать элементы, проводить с каждым элементом нужные нам операции, и выводить результат, вся муторная работа будет выполнена за вас вашим скриптом. И так долой теорию, разберем принцип работы цикла на практике.

Представим себе, что у нас есть список, с именами животных.


animals =  
for animal in animals:
    print("Привет " + animal)

Результат:
Привет Кошка 
Привет Собака 
Привет Лошадь 
Привет Черепаха

Как видите у нас получилось в несколько строк реализовать перебор всех элементов внутри списка на автомате.  То есть, вся логика в цикле for заключается в том, что мы перебираем значения внутри списка, словаря, кортежа или множества, проводим нужную операцию, и выводим результат.  Для более четкого понимания, просмотрите анимацию, в которой довольно доступно, и просто показаны разные варианты цикла

Важно запомнить! После запуска цикла, не забывайте про отступы

Best practice

Цикл по списку

Перебрать в цикле не составляет никакого труда, поскольку список – объект итерируемый:

Так как элементами списков могут быть другие итерируемые объекты, то стоит упомянуть и о вложенных циклах. Цикл внутри цикла вполне обыденное явление, и хоть количество уровней вложенности не имеет пределов, злоупотреблять этим не следует. Циклы свыше второго уровня вложенности крайне тяжело воспринимаются и читаются.

Цикл по словарю

Чуть более сложный пример связан с итерированием словарей. Обычно, при переборе словаря, нужно получать и ключ и значение. Для этого существует метод , который создает представление в виде кортежа для каждого словарного элемента.

Цикл, в таком случае, будет выглядеть следующим образом:

Цикл по строке

Строки, по сути своей – весьма простые последовательности, состоящие из символов. Поэтому обходить их в цикле тоже совсем несложно.

Как сделать цикл for с шагом

Цикл с шагом создается при помощи уже известной нам функции , куда, в качестве третьего по счету аргумента, нужно передать размер шага:

Обратный цикл for

Если вы еще не убедились в том, что полезна, то вот ещё пример: благодаря этой функции можно взять и обойти последовательность в обратном направлении.

for в одну строку

Крутая питоновская фишка, основанная на так называемых или, по-русски, генераторов. Их запись, быть может, несколько сложнее для понимания, зато очевидно короче и, по некоторым данным, она работает заметно быстрее на больших массивах данных.

В общем виде генератор выглядит так:

Приведем пример, в котором продублируем каждый символ строки

Другой пример, но теперь уже с условием:

—

Вложенные циклы

Теперь сравним работу вложенных циклов.

Используем чистый Python

Как и раньше, мы будем работать с двумя списками: и . Каждый из них состоит из ста списков, которые в свою очередь содержат по псевдослучайных целых чисел. Таким образом, и фактически представляют собой матрицы размером на .

m, n = 100, 1_000
x = 
y =

Теперь давайте сложим их и посмотрим скорость работы при использовании двух вложенных циклов .

%%timeit
i, z = 0, []
while i < m:
    j, z_ = 0, []
    while j < n:
        z_.append(x + y)
        j += 1
    z.append(z_)
    i += 1

В результате получим:

Как и в прошлый раз, мы можем несколько улучшить производительность, использовав циклы .

%%timeit
z = []
for i in range(m):
    z_ = []
    for j in range(n):
         z_.append(x + y)
    z.append(z_)

Результат будет следующий:

В некоторых случаях вложенные циклы могут использоваться и в представлении списков, давая при этом дополнительный выигрыш в скорости.

%%timeit
z =  + y for j in range(n)] for i in range(m)]

Результат:

Мы опять видим, что и в случае вложенных циклов представление списков быстрее обычных циклов , которые в свою очередь быстрее циклов .

В этом примере у нас было () элементов в списке. Его обработка лишь чуть-чуть медленней, чем обработка одиночным циклом одного обычного списка со элементов. Этот вывод верен для всех трех рассмотренных нами подходов (представление списков, циклы и циклы ).

Использование библиотеки NumPy

NumPy великолепно подходит для работы с многомерными массивами. Давайте опять используем списки и для создания из них массивов NumPy типа integer 64-bit (целочисленный 64-х битный тип числа).

x_, y_ = np.array(x, dtype=np.int64), np.array(y, dtype=np.int64)

И снова измерим производительность операции сложения:

%%timeit
z = x_ + y_

Результат будет следующим:

Это примерно в 173 раза быстрее, чем представление списков (самый быстрый способ использования циклов Python). Но результат может быть еще лучше, если мы будем использовать 32-х битные целые числа.

x_, y_ = np.array(x, dtype=np.int32), np.array(y, dtype=np.int32)

Снова замеряем, как и прежде, скорость работы:

%%timeit
z = x_ + y_

И в результате получаем:

Это еще в два раза быстрее, чем при использовании 64-х битных целых чисел.

2.1. Команда break в цикле while на Python

С помощью команды break так же можно прервать цикл while.  Цикл, который начинается с while True выполняется бесконечно, пока не будет выполнена команда break.

prompt = «\nВведите столицу США с заглавной буквы: »
active = Truewhile active:
    capital = input(prompt)
     capital == ‘Вашингтон’:
        print(‘Совершенно верно’)
        break    
    :
        print(«{capital} не является столицей США»)

В результате цикл while будет выполняться до тех пор, пока не будет введен правильный ответ, после чего сработает команда break и произойдет выход из цикла.

Введите столицу США с заглавной буквы: ЛондонЛондон не является столицей США

Введите столицу США с заглавной буквы: МоскваМосква не является столицей США

Введите столицу США с заглавной буквы: ВашингтонСовершенно верно

# Цикл for и range()

Итак, зачем нам понадобилась функций в теме про цикл for? Дело в том, что вместе они образуют неплохой тандем. For как цикл перебора элементов, в отличие от while, позволяет не следить за тем, достигнут ли конец структуры. Не надо вводить счетчик для этого, изменять его и проверять условие в заголовке. С другой стороны, дает последовательность целых чисел, которые можно использовать как индексы для элементов того же списка:

1

Здесь с помощью функции измеряется длина списка. В данном случае она равна четырем. После этого число 4 передается в функцию , и она генерирует последовательность чисел от 0 до 3 включительно. Это как раз индексы элементов нашего списка.

Теперь «соединим» и :

1234

В заголовке цикла for берутся элементы вовсе не списка, а объекта range. Список, элементы которого планируется перезаписывать, тут по-сути не фигурирует. Если заранее знать длину списка, то заголовок может выглядеть так: . То, как используется в теле цикла, вопрос второй. Примечание. Вместо идентификатора может быть любой другой.

Используем модуль Itertools для написания невероятных циклов

Функция — лишь вершина айсберга. Изучение модуля сравнимо с открытием нового мира. В нем содержится множество полезных методов, которые могут упростить любой цикл. Полный список вы можете найти в официальной документации. 

Рассмотрим несколько примеров. 

Создаем бесконечный цикл

В модуле есть как минимум три метода для создания бесконечных циклов: 

1. Функция .

natural_num = itertools.count(1)
for n in natural_num:
    print(n)

# 1,2,3,...

2. Функция .

import itertools

many_yang = itertools.cycle('Hello')
for y in many_yang:
    print(y)

# 'H','e','l','l','o','H','e','l',...

3. Функция .

many_yang = itertools.repeat('Hello')
for y in many_yang:
    print(y)

# 'Hello','Hello',...

Объединяем несколько итераторов в один

Функция помогает нам объединять несколько итераторов в один.

from itertools import chain

list_a = 
list_b = 
list_c = 

for i in chain(list_a, list_b, list_c):
    print(i)

# 1,22,7,20,3,70

Выводим повторяющиеся элементы и количество их повторений

Функция позволяет получить повторяющиеся элементы в итераторе и сгруппировать их. 

from itertools import groupby

for key, group in groupby('Pyttthhhonissst'):
    print(key, list(group))

# P 
# y 
# t 
# h 
# o 
# n 
# i 
# s 
# t

Как видите, дублирующиеся буквы сгруппированы. Более того, мы можем расширить функционал . Например, указать, что нужно игнорировать регистр: 

from itertools import groupby

for key, group in groupby('PyYyYTTthHOoOnisst', lambda x: x.upper()):
    print(key, list(group))

# P 
# Y 
# T 
# H 
# O 
# N 
# I 
# S 
# T

Похожие записи:

Колонтитулы в word Как правильно увеличить или изменить файл подкачки windows 10, 8 и 7? Для чего нужно менять формат файлов в windows и как это сделать Как отобразить скрытые папки в windows 10 Сборка или оригинал windows 10 что лучше Как узнать, какой directx установлен, или все о «директе»