你好,我是景霄。
前面几节,我们一起学习了列表、元组、字典、集合和字符串等一系列Python的基本数据类型。但是,如何把这一个个基本的数据结构类型串接起来,组成一手漂亮的代码呢?这就是我们今天所要讨论的“条件与循环”。
我习惯把“条件与循环”,叫做编程中的基本功。为什么称它为基本功呢?因为它控制着代码的逻辑,可以说是程序的中枢系统。如果把写程序比作盖楼房,那么条件与循环就是楼房的根基,其他所有东西都是在此基础上构建而成。
毫不夸张地说,写一手简洁易读的条件与循环代码,对提高程序整体的质量至关重要。
首先,我们一起来看一下Python的条件语句,用法很简单。比如,我想要表示y=|x|这个函数,那么相应的代码便是:
# y = |x|
if x < 0:
y = -x
else:
y = x
和其他语言不一样,我们不能在条件语句中加括号,写成下面这样的格式。
if (x < 0)
但需要注意的是,在条件语句的末尾必须加上冒号(:),这是Python特定的语法规范。
由于Python不支持switch语句,因此,当存在多个条件判断时,我们需要用else if来实现,这在Python中的表达是elif。语法如下:
if condition_1:
statement_1
elif condition_2:
statement_2
...
elif condition_i:
statement_i
else:
statement_n
整个条件语句是顺序执行的,如果遇到一个条件满足,比如condition_i满足时,在执行完statement_i后,便会退出整个if、elif、else条件语句,而不会继续向下执行。这个语句在工作中很常用,比如下面的这个例子。
实际工作中,我们经常用ID表示一个事物的属性,然后进行条件判断并且输出。比如,在integrity的工作中,通常用0、1、2分别表示一部电影的色情暴力程度。其中,0的程度最高,是red级别;1其次,是yellow级别;2代表没有质量问题,属于green。
如果给定一个ID,要求输出某部电影的质量评级,则代码如下:
if id == 0:
print('red')
elif id == 1:
print('yellow')
else:
print('green')
不过要注意,if语句是可以单独使用的,但elif、else都必须和if成对使用。
另外,在我们进行条件判断时, 不少人喜欢省略判断的条件,比如写成下面这样:
if s: # s is a string
...
if l: # l is a list
...
if i: # i is an int
...
...
关于省略判断条件的常见用法,我大概总结了一下:
不过,切记,在实际写代码时,我们鼓励,除了boolean类型的数据,条件判断最好是显性的。比如,在判断一个整型数是否为0时,我们最好写出判断的条件:
if i != 0:
...
而不是只写出变量名:
if i:
...
讲完了条件语句,我们接着来看循环语句。所谓循环,顾名思义,本质上就是遍历集合中的元素。和其他语言一样,Python中的循环一般通过for循环和while循环实现。
比如,我们有一个列表,需要遍历列表中的所有元素并打印输出,代码如下:
l = [1, 2, 3, 4]
for item in l:
print(item)
1
2
3
4
你看,是不是很简单呢?
其实,Python中的数据结构只要是可迭代的(iterable),比如列表、集合等等,那么都可以通过下面这种方式遍历:
for item in <iterable>:
...
这里需要单独强调一下字典。字典本身只有键是可迭代的,如果我们要遍历它的值或者是键值对,就需要通过其内置的函数values()或者items()实现。其中,values()返回字典的值的集合,items()返回键值对的集合。
d = {'name': 'jason', 'dob': '2000-01-01', 'gender': 'male'}
for k in d: # 遍历字典的键
print(k)
name
dob
gender
for v in d.values(): # 遍历字典的值
print(v)
jason
2000-01-01
male
for k, v in d.items(): # 遍历字典的键值对
print('key: {}, value: {}'.format(k, v))
key: name, value: jason
key: dob, value: 2000-01-01
key: gender, value: male
看到这里你也许会问,有没有办法通过集合中的索引来遍历元素呢?当然可以,其实这种情况在实际工作中还是很常见的,甚至很多时候,我们还得根据索引来做一些条件判断。
我们通常通过range()这个函数,拿到索引,再去遍历访问集合中的元素。比如下面的代码,遍历一个列表中的元素,当索引小于5时,打印输出:
l = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
for index in range(0, len(l)):
if index < 5:
print(l[index])
1
2
3
4
5
当我们同时需要索引和元素时,还有一种更简洁的方式,那就是通过Python内置的函数enumerate()。用它来遍历集合,不仅返回每个元素,并且还返回其对应的索引,这样一来,上面的例子就可以写成:
l = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
for index, item in enumerate(l):
if index < 5:
print(item)
1
2
3
4
5
在循环语句中,我们还常常搭配continue和break一起使用。所谓continue,就是让程序跳过当前这层循环,继续执行下面的循环;而break则是指完全跳出所在的整个循环体。在循环中适当加入continue和break,往往能使程序更加简洁、易读。
比如,给定两个字典,分别是产品名称到价格的映射,和产品名称到颜色列表的映射。我们要找出价格小于1000,并且颜色不是红色的所有产品名称和颜色的组合。如果不用continue,代码应该是下面这样的:
# name_price: 产品名称(str)到价格(int)的映射字典
# name_color: 产品名字(str)到颜色(list of str)的映射字典
for name, price in name_price.items():
if price < 1000:
if name in name_color:
for color in name_color[name]:
if color != 'red':
print('name: {}, color: {}'.format(name, color))
else:
print('name: {}, color: {}'.format(name, 'None'))
而加入continue后,代码显然清晰了很多:
# name_price: 产品名称(str)到价格(int)的映射字典
# name_color: 产品名字(str)到颜色(list of str)的映射字典
for name, price in name_price.items():
if price >= 1000:
continue
if name not in name_color:
print('name: {}, color: {}'.format(name, 'None'))
continue
for color in name_color[name]:
if color == 'red':
continue
print('name: {}, color: {}'.format(name, color))
我们可以看到,按照第一个版本的写法,从开始一直到打印输出符合条件的产品名称和颜色,共有5层for或者if的嵌套;但第二个版本加入了continue后,只有3层嵌套。
显然,如果代码中出现嵌套里还有嵌套的情况,代码便会变得非常冗余、难读,也不利于后续的调试、修改。因此,我们要尽量避免这种多层嵌套的情况。
前面讲了for循环,对于while循环,原理也是一样的。它表示当condition满足时,一直重复循环内部的操作,直到condition不再满足,就跳出循环体。
while condition:
....
很多时候,for循环和while循环可以互相转换,比如要遍历一个列表,我们用while循环同样可以完成:
l = [1, 2, 3, 4]
index = 0
while index < len(l):
print(l[index])
index += 1
那么,两者的使用场景又有什么区别呢?
通常来说,如果你只是遍历一个已知的集合,找出满足条件的元素,并进行相应的操作,那么使用for循环更加简洁。但如果你需要在满足某个条件前,不停地重复某些操作,并且没有特定的集合需要去遍历,那么一般则会使用while循环。
比如,某个交互式问答系统,用户输入文字,系统会根据内容做出相应的回答。为了实现这个功能,我们一般会使用while循环,大致代码如下:
while True:
try:
text = input('Please enter your questions, enter "q" to exit')
if text == 'q':
print('Exit system')
break
...
...
print(response)
except Exception as err:
print('Encountered error: {}'.format(err))
break
同时需要注意的是,for循环和while循环的效率问题。比如下面的while循环:
i = 0
while i < 1000000:
i += 1
和等价的for循环:
for i in range(0, 1000000):
pass
究竟哪个效率高呢?
要知道,range()函数是直接由C语言写的,调用它速度非常快。而while循环中的“i += 1”这个操作,得通过Python的解释器间接调用底层的C语言;并且这个简单的操作,又涉及到了对象的创建和删除(因为i是整型,是immutable,i += 1相当于i = new int(i + 1))。所以,显然,for循环的效率更胜一筹。
前面两部分讲了条件与循环的一些基本操作,接下来,我们重点来看它们的进阶操作,让程序变得更简洁高效。
在阅读代码的时候,你应该常常会发现,有很多将条件与循环并做一行的操作,例如:
expression1 if condition else expression2 for item in iterable
将这个表达式分解开来,其实就等同于下面这样的嵌套结构:
for item in iterable:
if condition:
expression1
else:
expression2
而如果没有else语句,则需要写成:
expression for item in iterable if condition
举个例子,比如我们要绘制y = 2*|x| + 5 的函数图像,给定集合x的数据点,需要计算出y的数据集合,那么只用一行代码,就可以很轻松地解决问题了:
y = [value * 2 + 5 if value > 0 else -value * 2 + 5 for value in x]
再比如我们在处理文件中的字符串时,常常遇到的一个场景:将文件中逐行读取的一个完整语句,按逗号分割单词,去掉首位的空字符,并过滤掉长度小于等于3的单词,最后返回由单词组成的列表。这同样可以简洁地表达成一行:
text = ' Today, is, Sunday'
text_list = [s.strip() for s in text.split(',') if len(s.strip()) > 3]
print(text_list)
['Today', 'Sunday']
当然,这样的复用并不仅仅局限于一个循环。比如,给定两个列表x、y,要求返回x、y中所有元素对组成的元组,相等情况除外。那么,你也可以很容易表示出来:
[(xx, yy) for xx in x for yy in y if xx != yy]
这样的写法就等价于:
l = []
for xx in x:
for yy in y:
if xx != yy:
l.append((xx, yy))
熟练之后,你会发现这种写法非常方便。当然,如果遇到逻辑很复杂的复用,你可能会觉得写成一行难以理解、容易出错。那种情况下,用正常的形式表达,也不失为一种好的规范和选择。
今天这节课,我们一起学习了条件与循环的基本概念、进阶用法以及相应的应用。这里,我重点强调几个易错的地方。
在条件语句中,if可以单独使用,但是elif和else必须和if同时搭配使用;而If条件语句的判断,除了boolean类型外,其他的最好显示出来。
在for循环中,如果需要同时访问索引和元素,你可以使用enumerate()函数来简化代码。
写条件与循环时,合理利用continue或者break来避免复杂的嵌套,是十分重要的。
要注意条件与循环的复用,简单功能往往可以用一行直接完成,极大地提高代码质量与效率。
最后给你留一个思考题。给定下面两个列表attributes和values,要求针对values中每一组子列表value,输出其和attributes中的键对应后的字典,最后返回字典组成的列表。
attributes = ['name', 'dob', 'gender']
values = [['jason', '2000-01-01', 'male'],
['mike', '1999-01-01', 'male'],
['nancy', '2001-02-01', 'female']
]
# expected output:
[{'name': 'jason', 'dob': '2000-01-01', 'gender': 'male'},
{'name': 'mike', 'dob': '1999-01-01', 'gender': 'male'},
{'name': 'nancy', 'dob': '2001-02-01', 'gender': 'female'}]
你能分别用一行和多行条件循环语句,来实现这个功能吗?
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