Как посчитать количество итераций в цикле питон

Цикл for и цикл while в Python — 9 примеров

Циклы в Python позволяют разработчикам повторять определенные части своего кода через ряд циклов, которые называются итерациями. Python поддерживает цикл for и цикл while.

Синтаксис цикла for в Python

Цикл for в Python итерирует по заданной последовательности и обладает следующим синтаксисом:

for in : for in range(): for in range(, ): for in range(, , ): for i, in enumerate(): # с индексом i for , in zip(, ):

Синтаксис цикла while в Python

Цикл while в Python повторяется, пока выполняется определенное логическое условие и обладает следующим синтаксисом:

while : . 

Как работать с циклами в Python?

Ниже собраны примеры решений основных задач, с которыми сталкиваются Python разработчики и дата-саентисты:

• Как перебрать значения списка циклом for?
• Как получить индекс элемента в цикле for в Python?
• Как перебрать словарь (dict) циклом for?
• Как работает цикл while в Python?
• Что такое pass в Python или как ничего не делать в цикле?
• Как выполнить следующий проход цикла используя оператор continue?
• Как досрочно выйти из цикла используя оператор break?
• Как выполнить код после завершения цикла используя оператор else?
• Как вернуть значение из цикла оператором return?

Как перебрать значения списка циклом for?

Циклы for перебирают коллекцию элементов, таких как list или dict, и запускают блок кода с каждым элементом из коллекции.

for i in [0, 1, 2, 3, 4]: print(i) # 0 # 1 # 2 # 3 # 4

Вышеприведенный цикл for выполняет итерацию по списку чисел.
Каждая итерация устанавливает значение i для следующего элемента списка. Итак, сначала это будет 0, затем 1, затем 2 и т.д

Аналогично, цикл работает с любыми типами списков, например, со списком строк:

Часто, необходимо сгенерировать последовательность чисел и обойти ее, для этого удобно использовать функцию range:

for x in range(1, 6): print(x) # 1 # 2 # 3 # 4 # 5

Как получить индекс элемента в цикле for в Python?

Если вы хотите зациклить как элементы списка, так и индекс для элементов, вы можете использовать функцию enumerate:

for index, item in enumerate(['one', 'two', 'three', 'four']): print(index, '::', item) # (0, '::', 'one') # (1, '::', 'two') # (2, '::', 'three') # (3, '::', 'four')

Функция enumerate генерирует кортежи, которые распаковываются в индекс (целое число) и элемент (фактическое значение из списка).

Как перебрать словарь (dict) циклом for?

Ключи словаря в Python можно перебрать циклом for следующим образом:

Это эквивалентно использованию метода словаря keys:

Пишем Hello World на Python

Python является очень простым языком и имеет очень простой синтаксис. Это вдохновляет программистов программировать без шаблонного (заранее подготовленного) кода. Самая

13 июня 2022 г. читать 1 мин

Как работают словари в Python? Что такое <>?

Словарь — это тип данных, аналогичный массивам, но работающий с ключами и значениями вместо индексов. К каждому значению, хранящемуся в

13 мая 2022 г. читать 1 мин

Функции Map, Filter и Reduce в Python

Функции Map, Filter и Reduce являются парадигмами функционального программирования. Они позволяют программисту (вам) писать более простой и короткий код без

Python: Цикл For

С помощью цикла while решают любую задачу перебора элементов, но его отличает многословность. Для while нужно задавать условие остановки и вводить счетчик. Когда циклов немного, то это нормально, но в реальном коде циклы встречаются на каждом шагу. Поэтому управлять условиями вручную утомительно, особенно когда условие остановки очевидно.

Например, если мы хотим перебрать символы в строке, то компьютер сам может понять, когда строка заканчивается. Для таких ситуаций в Python ввели цикл for . Он сам знает, когда нужно остановиться, так как работает только с коллекциями — наборами элементов, которые нужно перебрать.

Строка — это коллекция, так как состоит из набора символов. Остальные виды коллекций подробно изучаются в другом курсе.

text = 'code' for symbol in text: print(symbol) # => c # => o # => d # => e 

В коде выше for проходит по каждому символу в строке, записывает его в переменную symbol и вызывает внутренний блок кода, где эта переменная используется. Имя этой переменной может быть любым. Общая структура цикла for выглядит так: for in .

Посмотрим, как реализовать функцию переворота строки через цикл for :

def reverse_string(text): # Начальное значение result = '' # char - переменная, в которую записывается текущий символ for char in text: # Соединяем в обратном порядке result = char + result # Цикл заканчивается, когда пройдена вся строка return result reverse_string('go!') # => '!og' 

Разберем подробно как отрабатывает цикл в примере выше на каждом шаге итераций:

1. В первой итерации в цикле result равен пустой строке, char равен первому символу ‘g’. Поэтому в result присваивается символ ‘g’ плюс пустая строка, в итоге сохраняется только символ ‘g’
2. На второй итерации result уже хранит символ ‘g’, а char равен следующему символу ‘o’. В result записывается char + result , то есть ‘o’ + ‘g’
3. На последней итерации в result хранится строка ‘og’, а char равен последнему символу ‘!’. В result теперь сохраняется ‘og’ + ‘!’

Теперь посчитаем количество упоминаний символа в строке без учета регистра:

# text - произвольный текст # char - символ, который нужно учитывать def chars_count(text, char): # Так как ищем сумму, то начальное значение 0 result = 0 for current_char in text: # приводим все к нижнему регистру, # чтобы не зависеть от текущего регистра if current_char.lower() == char.lower(): result += 1 return result chars_count('hexlet!', 'e') # 2 chars_count('hExlet!', 'e') # 2 chars_count('hExlet!', 'E') # 2 chars_count('hexlet!', 'a') # 0 

Советуем поэкспериментировать с примерами выше в интерактивном Replit.

Задание

В одном из предыдущих уроков мы уже написали функцию filter_string() . Напомним, она принимает на вход строку и символ и возвращает новую строку, в которой удалён переданный символ во всех его позициях. На этот раз реализуйте эту функцию с помощью цикла for . Дополнительное условие: регистр исключаемого символа не имеет значения.

text = 'If I look forward I win' filter_string(text, 'i') # 'f look forward wn' filter_string(text, 'O') # 'If I lk frward I win' 

Упражнение не проходит проверку — что делать? ��

Если вы зашли в тупик, то самое время задать вопрос в «Обсуждениях». Как правильно задать вопрос:

• Обязательно приложите вывод тестов, без него практически невозможно понять что не так, даже если вы покажете свой код. Программисты плохо исполняют код в голове, но по полученной ошибке почти всегда понятно, куда смотреть.

В моей среде код работает, а здесь нет ��

Тесты устроены таким образом, что они проверяют решение разными способами и на разных данных. Часто решение работает с одними входными данными, но не работает с другими. Чтобы разобраться с этим моментом, изучите вкладку «Тесты» и внимательно посмотрите на вывод ошибок, в котором есть подсказки.

Мой код отличается от решения учителя ��

Это нормально ��, в программировании одну задачу можно выполнить множеством способов. Если ваш код прошел проверку, то он соответствует условиям задачи.

В редких случаях бывает, что решение подогнано под тесты, но это видно сразу.

Прочитал урок — ничего не понятно ��

Создавать обучающие материалы, понятные для всех без исключения, довольно сложно. Мы очень стараемся, но всегда есть что улучшать. Если вы встретили материал, который вам непонятен, опишите проблему в «Обсуждениях». Идеально, если вы сформулируете непонятные моменты в виде вопросов. Обычно нам нужно несколько дней для внесения правок.

Кстати, вы тоже можете участвовать в улучшении курсов: внизу есть ссылка на исходный код уроков, который можно править прямо из браузера.

Определения

• Агрегация — Накопление результата во время итераций и работа с ним после цикла.

Как поcчитать количество итераций в цикле?

Мне интересно сколько итераций выполнится во внешнем и внутреннем цикле.

• Вопрос задан более трёх лет назад
• 6602 просмотра

Комментировать

Решения вопроса 2

Определяете целочисленную переменную перед внешним циклом, делаете ей ++ во внутреннем:

int iteration_count = 0; for (int i = 0; i < N - 1; i++) < for (int j = 0; j < N - i - 1; j++) < iteration_count++; >> System.out.println(iteration_count);

Если надо суммарное количество итераций обоих циклов — тогда и во внешнем тоже ++.

Ответ написан более трёх лет назад

Нравится 2 1 комментарий

Понимание итераторов в Python

Python — особенный язык в плане итераций и их реализации, в этой статье мы подробно разберём устройство итерируемых объектов и пресловутого цикла for .

Особенности, с которыми вы часто можете столкнуться в повседневной деятельности

1. Использование генератора дважды

>>> numbers = [1,2,3,4,5] >>> squared_numbers = (number**2 for number in numbers) >>> list(squared_numbers) [1, 4, 9, 16, 25] >>> list(squared_numbers) []

Как мы видим в этом примере, использование переменной squared_numbers дважды, дало ожидаемый результат в первом случае, и, для людей незнакомых с Python в достаточной мере, неожиданный результат во втором.

2. Проверка вхождения элемента в генератор

Возьмём всё те же переменные:

>>> numbers = [1,2,3,4,5] >>> squared_numbers = (number**2 for number in numbers)

А теперь, дважды проверим, входит ли элемент в последовательность:

>>> 4 in squared_numbers True >>> 4 in squared_numbers False

Получившийся результат также может ввести в заблуждение некоторых программистов и привести к ошибкам в коде.

3. Распаковка словаря

Для примера используем простой словарь с двумя элементами:

>>> fruits_amount =

>>> x, y = fruits_amount

Результат будет также неочевиден, для людей, не понимающих устройство Python, «под капотом»:

>>> x 'apples' >>> y 'bananas'

Последовательности и итерируемые объекты

По-сути, вся разница, между последовательностями и итерируемымыи объектами, заключается в том, что в последовательностях элементы упорядочены.

Так, последовательностями являются: списки, кортежи и даже строки.

>>> numbers = [1,2,3,4,5] >>> letters = ('a','b','c') >>> characters = 'habristhebestsiteever' >>> numbers[1] 2 >>> letters[2] 'c' >>> characters[11] 's' >>> characters[0:4] 'habr'

Итерируемые объекты же, напротив, не упорядочены, но, тем не менее, могут быть использованы там, где требуется итерация: цикл for , генераторные выражения, списковые включения — как примеры.

# Can't be indexed >>> unordered_numbers = >>> unordered_numbers[1] Traceback (most recent call last): File "", line 1, in TypeError: 'set' object is not subscriptable >>> users = >>> users[1] Traceback (most recent call last): File "", line 1, in KeyError: 1 # Can be used as sequence >>> [number**2 for number in unordered_numbers] [1, 4, 9] >>> >>> for user in users: . print(user) . males females

Отличия цикла for в Python от других языков

Стоит отдельно остановиться на том, что цикл for , в Python, устроен несколько иначе, чем в большинстве других языков. Он больше похож на for. each , или же for. of .

Если же, мы перепишем цикл for с помощью цикла while , используя индексы, то работать такой подход будет только с последовательностями:

>>> list_of_numbers = [1,2,3] >>> index = 0 >>> while index < len(list_of_numbers): . print(list_of_numbers[index]) . index += 1 . 1 2 3

А с итерируемыми объектами, последовательностями не являющимися, не будет:

>>> set_of_numbers = >>> index = 0 >>> while index < len(set_of_numbers): . print(set_of_numbers[index]) . index += 1 . Traceback (most recent call last): File "", line 2, in TypeError: 'set' object is not subscriptable

Если же вам нужен index , то следует использовать встроенную функцию enumerate :

>>> set_of_numbers = >>> for index, number in enumerate(set_of_numbers): . print(number, index) . 1 0 2 1 3 2

Цикл for использует итераторы

Как мы могли убедиться, цикл for не использует индексы. Вместо этого он использует так называемые итераторы.

Итераторы — это такие штуки, которые, очевидно, можно итерировать 🙂
Получить итератор мы можем из любого итерируемого объекта.

Для этого нужно передать итерируемый объект во встроенную функцию iter :

>>> set_of_numbers = >>> list_of_numbers = [1,2,3] >>> string_of_numbers = '123' >>> >>> iter(set_of_numbers) >>> iter(list_of_numbers) >>> iter(string_of_numbers)

После того, как мы получили итератор, мы можем передать его встроенной функции next .

>>> set_of_numbers = >>> >>> numbers_iterator = iter(set_of_numbers) >>> next(numbers_iterator) 1 >>> next(numbers_iterator) 2

При каждом новом вызове, функция отдаёт один элемент. Если же в итераторе элементов больше не осталось, то функция next породит исключение StopIteration .

>>> next(numbers_iterator) 3 >>> next(numbers_iterator) Traceback (most recent call last): File "", line 1, in StopIteration

По-сути, это единственное, что мы может сделать с итератором: передать его функции next .
Как только итератор становится пустым и порождается исключение StopIteration , он становится совершенно бесполезным.

Реализация цикла for с помощью функции и цикла while

Используя полученные знания, мы можем написать цикл for , не пользуясь самим циклом for . 🙂

Чтобы сделать это, нам нужно:

1. Получить итератор из итерируемого объекта.
2. Вызвать функцию next .
3. Выполнить 'тело цикла'.
4. Закончить цикл, когда будет получено исключение StopIteration .

def for_loop(iterable, loop_body_func): iterator = iter(iterable) next_element_exist = True while next_element_exist: try: element_from_iterator = next(iterator) except StopIteration: next_element_exist = False else: loop_body_func(element_from_iterator)

Стоит заметить, что здесь мы использовали конструкцию try-else . Многие о ней не знают. Она позволяет выполнять код, если исключения не возникло, и код был выполнен успешно.

Теперь мы знакомы с протоколом итератора.
А, говоря простым языком — с тем, как работает итерация в Python.
Функции iter и next этот протокол формализуют. Механизм везде один и тот же. Будь то пресловутый цикл for или генераторное выражение. Даже распаковка и "звёздочка" используют протокол итератора:

coordinates = [1,2,3] x, y, z = coordinates numbers = [1,2,3,4,5] a,b, *rest = numbers print(*numbers)

Генераторы — это тоже итераторы

Генераторы тоже реализуют протокол итератора:

>>> def custom_range(number): . index = 0 . while index < number: . yield index . index += 1 . >>> range_of_four = custom_range(4) >>> next(range_of_four) 0 >>> next(range_of_four) 1 >>> next(range_of_four) 2 >>> next(range_of_four) 3 >>> next(range_of_four) Traceback (most recent call last): File "", line 1, in StopIteration

В случае, если мы передаём в iter итератор, то получаем тот же самый итератор

>>> numbers = [1,2,3,4,5] >>> iter1 = iter(numbers) >>> iter2 = iter(iter1) >>> next(iter1) 1 >>> next(iter2) 2 >>> iter1 is iter2 True

Итерируемый объект — это что-то, что можно итерировать.
Итератор — это сущность порождаемая функцией iter , с помощью которой происходит итерирование итерируемого объекта.

Итератор не имеет индексов и может быть использован только один раз.

Протокол итератора

Теперь формализуем протокол итератора целиком:

1. Чтобы получить итератор мы должны передать функции iter итерируемый объект.
2. Далее мы передаём итератор функции next .
3. Когда элементы в итераторе закончились, порождается исключение StopIteration .

1. Любой объект, передаваемый функции iter без исключения TypeError — итерируемый объект.
2. Любой объект, передаваемый функции next без исключения TypeError — итератор.
3. Любой объект, передаваемый функции iter и возвращающий сам себя — итератор.

1. Итераторы работают "лениво" (en. lazy). А это значит, что они не выполняют какой-либо работы, до тех пор, пока мы их об этом не попросим.
2. Таким образом, мы можем оптимизировать потребление ресурсов ОЗУ и CPU, а так же создавать бесконечные последовательности.

Итераторы повсюду

Мы уже видели много итераторов в Python.
Я уже упоминал о том, что генераторы — это тоже итераторы.
Многие встроенные функции является итераторами.

Так, например, enumerate :

>>> numbers = [1,2,3] >>> enumerate_var = enumerate(numbers) >>> enumerate_var >>> next(enumerate_var) (0, 1)

>>> letters = ['a','b','c'] >>> z = zip(letters, numbers) >>> z >>> next(z) ('a', 1)

>>> f = open('foo.txt') >>> next(f) 'bar\n' >>> next(f) 'baz\n' >>> 

В Python очень много итераторов, и, как уже упоминалось выше, они откладывают выполнение работы до того момента, как мы запрашиваем следующий элемент с помощью next . Так называемое, "ленивое" выполнение.

Создание собственного итератора

Так же, в некоторых случаях, может пригодится знание того, как написать свой собственный итератор и ленивый итерируемый объект.

В моей карьере этот пункт был ключевым, так как вопрос был задан на собеседовании, которое, как вы могли догадаться, я успешно прошёл и получил свою первую работу:)

class InfiniteSquaring: """Класс обеспечивает бесконечное последовательное возведение в квадрат заданного числа.""" def __init__(self, initial_number): # Здесь хранится промежуточное значение self.number_to_square = initial_number def __next__(self): # Здесь мы обновляем значение и возвращаем результат self.number_to_square = self.number_to_square ** 2 return self.number_to_square def __iter__(self): """Этот метод позволяет при передаче объекта функции iter возвращать самого себя, тем самым в точности реализуя протокол итератора.""" return self

>>> squaring_of_six = InfiniteSquaring(6) >>> next(squaring_of_six) 36 >>> next(squaring_of_six) 1296 >>> next(squaring_of_six) 1679616 >>> next(squaring_of_six) 2821109907456 >>> next(squaring_of_six) 7958661109946400884391936 >>> # И так до бесконечности. 

>>>iter(squaring_of_six) is squaring_of_six True

Таким образом мы написали бесконечный и ленивый итератор.
А это значит, что ресурсы он будет потреблять только при вызове.
Не говоря уже о том, что без собственного итератора имлементация бесконечной последовательности была бы невозможна.

А теперь вернёмся к тем особенностям, которые были изложены в начале статьи

1. Использование генератора дважды

>>> numbers = [1,2,3,4,5] >>> squared_numbers = (number**2 for number in numbers) >>> list(squared_numbers) [1, 4, 9, 16, 25] >>> list(squared_numbers) []

В данном примере, список будет содержать элементы только в первом случае, потому что генераторное выражение — это итератор, а итераторы, как мы уже знаем — сущности одноразовые. И при повторном использовании не будут отдавать никаких элементов.

2. Проверка вхождения элемента в генератор

>>> numbers = [1,2,3,4,5] >>> squared_numbers = (number**2 for number in numbers)

А теперь дважды проверим, входит ли элемент в последовательность:

>>> 4 in squared_numbers True >>> 4 in squared_numbers False

В данном примере, элемент будет входить в последовательность только 1 раз, по причине того, что проверка на вхождение проверяется путем перебора всех элементов последовательности последовательно, и как только элемент обнаружен, поиск прекращается. Для наглядности приведу пример:

>>> 4 in squared_numbers True >>> list(squared_numbers) [9, 16, 25] >>> list(squared_numbers) []

Как мы видим, при создании списка из генераторного выражения, в нём оказываются все элементы, после искомого. При повторном же создании, вполне ожидаемо, список оказывается пуст.

3. Распаковка словаря

При использовании в цикле for , словарь будет отдавать ключи:

>>> fruits_amount = >>> for fruit_name in fruits_amount: . print(fruit_name) . apples bananas

Так как распаковка опирается на тот же протокол итератора, то и в переменных оказываются именно ключи:

>>> x, y = fruits_amount >>> x 'apples' >>> y 'bananas'

Выводы

Последовательности — итерируемые объекты, но не все итерируемые объекты — последовательности.

Итераторы — самая простая форма итерируемых объектов в Python.

Любой итерируемый объект реализует протокол итератора. Понимание этого протокола — ключ к пониманию любых итераций в Python.