Python的控制结构之For、While、If循环问题
- for循环
- while循环
- if/else语句
- try/except语句
- 生成器表达式
- 列表推导式
- 模式匹配
所有的程序最终都需要一种控制执行流的方式。本节介绍一些控制执行流的技术。
01for循环
for循环是Python的一种最基本的控制结构。使用for循环的一种常见模式是使用range函数生成数值范围，然后对其进行迭代。
res=range(3) print(list(res)) #输出：[0,1,2] foriinrange(3): print(i) '''输出： 0 1 2 '''
for循环列表
使用for循环的另一种常见模式是对列表进行迭代。
martial_arts=["Sambo","MuayThai","BJJ"]
formartial_artinmartial_arts:
print(f"{martial_art}hasinfluenced\
modernmixedmartialarts")
'''输出：
Sambohasinfluencedmodernmixedmartialarts
MuayThaihasinfluencedmodernmixedmartialarts
BJJhasinfluencedmodernmixedmartialarts
'''
02while循环
while循环是一种条件有效就会重复执行的循环方式。while循环的常见用途是创建无限循环。在本示例中，while循环用于过滤函数，该函数返回两种攻击类型中的一种。
defattacks():
list_of_attacks=["lower_body","lower_body",
"upper_body"]
print("Thereareatotalof{lenlist_of_attacks)}\
attackscoming!")
forattackinlist_of_attacks:
yieldattack
attack=attacks()
count=0
whilenext(attack)=="lower_body":
count+=1
print(f"crossinglegstopreventattack#{count}")
else:
count+=1
print(f"Thisisnotlowerbodyattack,\
Iwillcrossmyarmsfor#count}")
'''输出：
Thereareatotalof3attackscoming!
crossinglegstopreventattack#1
crossinglegstopreventattack#2
Thisisnotalowerbodyattack,Iwillcrossmyarmsfor#3
'''
03if/else语句
if/else语句是一条在判断之间进行分支的常见语句。在本示例中，if/elif用于匹配分支。如果没有匹配项，则执行最后一条else语句。
defrecommended_attack(position):
"""Recommendsanattackbasedontheposition"""
ifposition=="full_guard":
print(f"Tryanarmbarattack")
elifposition=="half_guard":
print(f"Tryakimuraattack")
elifposition=="fu1l_mount":
print(f"Tryanarmtriangle")
else:
print(f"You'reonyourown,\
thereisnosuggestionforanattack")
recommended_attack("full_guard")#输出：Tryanarmbarattack
recommended_attack("z_guard")
#输出：You'reonyourown,thereisnosuggestionforanattack
04生成器表达式
生成器表达式建立在yield语句的概念上，它允许对序列进行惰性求值。生成器表达式的益处是，在实际求值计算前不会对任何内容进行求值或将其放入内存。这就是下面的示例可以在生成的无限随机攻击序列中执行的原因。
在生成器管道中，诸如“arm_triangle”的小写攻击被转换为“ARM_TRIANGLE”，接下来删除其中的下划线，得到“ARMTRIANGLE”。
deflazy_return_random_attacks():
"""Yieldattackseachtime"""
importrandom
attacks={"kimura":"upper_body",
"straight_ankle_lock":"lower_body",
"arm_triangle":"upper_body",
"keylock":"upper_body",
"knee_bar":"lower_body"}
whileTrue:
random_attackrandom.choices(list(attacks.keys()))
yieldrandomattack
#MakeallattacksappearasUpperCase
upper_case_attacks=\
(attack.pop().upper()forattackin\
lazy_return_random_attacks())
next(upper-case_attacks)
#输出：ARM-TRIANGLE
##GeneratorPipeline:Oneexpressionchainsintothenext
#MakeallattacksappearasUpperCase
upper-case_attacks=\
(attack.pop().upper()forattackin\
lazy_return_random_attacks())
#removetheunderscore
removeunderscore=\
(attack.split("_")forattackin\
upper-case_attacks)
#createanewphrase
new_attack_phrase=\
("".join(phrase)forphrasein\
remove_underscore)
next(new_attack_phrase)
#输出：'STRAIGHTANKLELOCK'
fornumberinrange(10):
print(next(new_attack_phrase))
'''输出：
KIMURA
KEYLOCK
STRAIGHTANKLELOCK
'''
05列表推导式
语法上列表推导式与生成器表达式类似，然而直接对比它们，会发现列表推导式是在内存中求值。此外，列表推导式是优化的C代码，可以认为这是对传统for循环的重大改进。
martial_arts=["Sambo","MuayThai","BJJ"] new_phrases[f"mixedMartialArtsisinfluencedby\ (martial_art)"formartial_artinmartial_arts] print(new_phrases) ['MixedMartialArtsisinfluencedbySambo',\ 'MixedMartialArtsisinfluencedbyMuayThai',\ 'MixedMartialArtsisinfluencedbyBJJ']
06中级主题
有了这些基础知识后，重要的是不仅要了解如何创建代码，还要了解如何创建可维护的代码。创建可维护代码的一种方法是创建一个库，另一种方法是使用已经安装的第三方库编写的代码。其总体思想是最小化和分解复杂性。
使用Python编写库
使用Python编写库非常重要，之后将该库导入项目无须很长时间。下面这些示例是编写库的基础知识：在存储库中有一个名为funclib的文件夹，其中有一个_init_.py文件。要创建库，在该目录中需要有一个包含函数的模块。
首先创建一个文件。
touchfunclib/funcmod.py
然后在该文件中创建一个函数。
"""Thisisasimplemodule"""
deflist_of_belts_in_bjj():
"""ReturnsalistofthebeltsinBrazilianjiu-jitsu"""
belts=["white","blue","purple","brown","black"]
returnbelts
importsys;sys.path.append("..")
fromfunclibimportfuncmod
funcmod.list_of_belts_in-bjj()
#输出：['white','blue','purple','brown','black']
导入库
如果库是上面的目录，则可以用Jupyter添加sys.path.append方法来将库导入。接下来，使用前面创建的文件夹/文件名/函数名的命名空间导入模块。
安装第三方库
可使用pipinstall命令安装第三方库。请注意，conda命令(
https://conda.io/docs/user-guide/tasks/manage-pkgs.html)是pip命令的可选替代命令。如果使用conda命令，那么pip命令也会工作得很好，因为pip是virtualenv虚拟环境的替代品，但它也能直接安装软件包。
安装pandas包。
pipinstallpandas
另外，还可使用requirements.txt文件安装包。
>carequirements.txt pylint pytest pytest-cov click jupyter nbval >pipinstall-rrequirements.txt
下面是在JupyterNotebook中使用小型库的示例。值得指出的是，在JupyterNotebook中创建程序代码组成的巨型蜘蛛网很容易，而且非常简单的解决方法就是创建一些库，然后测试并导入这些库。
"""Thisisasimplemodule""" importpandasaspd deflist_of_belts_in_bjj(): """ReturnsalistofthebeltsinBrazilianjiu-jitsu""" belts=["white","blue","purple","brown","black"] returnbelts defcount_belts(): """UsesPandastocountnumberofbelts""" belts=list_of_belts_in_bjj() df=pd.Dataframe(belts) res=df.count() count=res.values.tolist()[0] returncount fromfunclib.funcmodimportcount_belts print(count_belts()) #输出：5
类
可在JupyterNotebook中重复使用类并与类进行交互。最简单的类类型就是一个名称，类的定义形式如下。
classCompetitor:pass
该类可实例化为多个对象。
classCompetitor:pass
conor=Competitor()
conor.name="ConorMcGregor"
conor.age=29
conor.weight=155
nate=Competitor()
nate.name="NateDiaz"
nate.age=30
nate.weight=170
defprint_competitor_age(object):
"""Printoutagestatisticsaboutacompetitor"""
print(f"{object.name}is{object.age}yearsold")
print_competitor_age(nate)
#输出：NateDiazis30yearsold
print_competitor_age(conor)
#输出：ConorMcGregoris29yearsold
类和函数的区别
类和函数的主要区别包括：
- 函数更容易解释。
- 函数(典型情况下)只在函数内部具有状态，而类在函数外部保持不变的状态。
- 类能以复杂性为代价提供更高级别的抽象。
总结
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