Python for循环

时间: 2023-11-05 07:59:24 浏览: 29
Python中的for循环语句可以用来遍历序列(列表、元组、字符串等)或其他可迭代对象。 for循环的语法如下: ``` for 变量 in 序列: 循环体语句 ``` 其中,变量表示当前遍历到的元素,序列是要遍历的对象,循环体语句是要执行的操作。在每次循环中,变量会依次取序列中的每一个元素,并执行一次循环体语句。 例如,以下代码使用for循环遍历一个列表,并输出每一个元素: ``` fruits = ['apple', 'banana', 'orange'] for fruit in fruits: print(fruit) ``` 输出结果为: ``` apple banana orange ``` 除了遍历序列外,for循环还可以与range函数结合使用,用来生成一定范围的整数序列,如: ``` for i in range(1, 5): print(i) ``` 输出结果为: ``` 1 2 3 4 ``` 在循环中,可以使用break语句退出循环,也可以使用continue语句跳过本次循环,继续执行下一次循环。例如: ``` for i in range(1, 10): if i == 5: break print(i) ``` 输出结果为: ``` 1 2 3 4 ``` 另外,Python还支持使用else语句在for循环结束后执行一些操作,例如: ``` for i in range(1, 5): print(i) else: print('loop finished') ``` 输出结果为: ``` 1 2 3 4 loop finished ``` 当循环正常结束时,else语句会被执行,但如果循环被break语句中断,else语句不会执行。

相关推荐

最新推荐

recommend-type

对python For 循环的三种遍历方式解析

今天小编就为大家分享一篇对python For 循环的三种遍历方式解析,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
recommend-type

python for循环,列表推导、numpy三者的运算速度对比

不要过得使用for,for循环计算效率很低,一般情况下,列表推导的计算速度介于两者之间。 这里我将三者做一个对比,所做的案例就是将矩阵上的每个元素, 在原来数值的基础上都加上1。这是一个简单的操作,对比一下...
recommend-type

智能制造的数字化工厂规划qytp.pptx

智能制造的数字化工厂规划qytp.pptx
recommend-type

罗兰贝格:德隆人力资源管理体系gltp.pptx

罗兰贝格:德隆人力资源管理体系gltp.pptx
recommend-type

JAVA3D的网络三维技术的设计与实现.zip

JAVA3D的网络三维技术的设计与实现
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成

![实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/10eb2e6972b3b6086286fc64c0b3ee41.jpeg) # 1. 实时数据湖架构概述** 实时数据湖是一种现代数据管理架构,它允许企业以低延迟的方式收集、存储和处理大量数据。与传统数据仓库不同,实时数据湖不依赖于预先定义的模式,而是采用灵活的架构,可以处理各种数据类型和格式。这种架构为企业提供了以下优势: - **实时洞察:**实时数据湖允许企业访问最新的数据,从而做出更明智的决策。 - **数据民主化:**实时数据湖使各种利益相关者都可
recommend-type

解释minorization-maximization (MM) algorithm,并给出matlab代码编写的例子

Minorization-maximization (MM) algorithm是一种常用的优化算法,用于求解非凸问题或含有约束的优化问题。该算法的基本思想是通过构造一个凸下界函数来逼近原问题,然后通过求解凸下界函数的最优解来逼近原问题的最优解。具体步骤如下: 1. 初始化参数 $\theta_0$,设 $k=0$; 2. 构造一个凸下界函数 $Q(\theta|\theta_k)$,使其满足 $Q(\theta_k|\theta_k)=f(\theta_k)$; 3. 求解 $Q(\theta|\theta_k)$ 的最优值 $\theta_{k+1}=\arg\min_\theta Q(
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。