(一)索引迭代

Python中,迭代永远是取出元素本身,而非元素的索引。

如果要取索引可以用enumerate()函数

例:

L = ['Adam', 'Lisa', 'Bart', 'Paul']
for index, name in enumerate(L):
print index, '-', name

结果:

0 - Adam
1 - Lisa
2 - Bart
3 - Paul
使用 enumerate() 函数,我们可以在for循环中同时绑定索引index和元素name。但是,这不是 enumerate() 的特殊语法。实际上,enumerate() 函数把:['Adam', 'Lisa', 'Bart', 'Paul']变成了类似:[(0, 'Adam'), (1, 'Lisa'), (2, 'Bart'), (3, 'Paul')]
因此,迭代的每一个元素实际上是一个tuple:
for t in enumerate(L):
index = t[0]
name = t[1]
print index, '-', name
如果我们知道每个tuple元素都包含两个元素,for循环又可以进一步简写为:
for index, name in enumerate(L):
print index, '-', name

这样不但代码更简单,而且还少了两条赋值语句。

可见,索引迭代也不是真的按索引访问,而是由 enumerate() 函数自动把每个元素变成 (index, element) 这样的tuple,再迭代,就同时获得了索引和元素本身。

(二)迭代dict的value

我们已经了解了dict对象本身就是可迭代对象,用 for 循环直接迭代 dict,可以每次拿到dict的一个key。

如果我们希望迭代 dict 对象的value,应该怎么做?

dict 对象有一个 values() 方法,这个方法把dict转换成一个包含所有value的list,这样,我们迭代的就是 dict的每一个 value:

d = { 'Adam': 95, 'Lisa': 85, 'Bart': 59 }
print d.values()
for v in d.values():
print v
结果:
[85, 95, 59]
85
95
59
dict除了values()方法外,还有一个 itervalues() 方法,用 itervalues() 方法替代 values() 方法,迭代效果完全一样:
d = { 'Adam': 95, 'Lisa': 85, 'Bart': 59 }
print d.itervalues()
for v in d.itervalues():
print v

结果:

<dictionary-valueiterator object at 0x106adbb50>
85
95
59

那这两个方法有何不同之处呢?

1. values() 方法实际上把一个 dict 转换成了包含 value 的list。

2. 但是 itervalues() 方法不会转换,它会在迭代过程中依次从 dict 中取出 value,所以 itervalues() 方法比 values() 方法节省了生成 list 所需的内存。

3. 打印 itervalues() 发现它返回一个 <dictionary-valueiterator> 对象,这说明在Python中,for 循环可作用的迭代对象远不止 list,tuple,str,unicode,dict等,任何可迭代对象都可以作用于for循环,而内部如何迭代我们通常并不用关心。

如果一个对象说自己可迭代,那我们就直接用 for 循环去迭代它,可见,迭代是一种抽象的数据操作,它不对迭代对象内部的数据有任何要求。

(三)迭代dict的key:

dict 对象的 items() 方法返回的值:

 d = { 'Adam': 95, 'Lisa': 85, 'Bart': 59 }
 print d.items()
[('Lisa', 85), ('Adam', 95), ('Bart', 59)]
可以看到,items() 方法把dict对象转换成了包含tuple的list,我们对这个list进行迭代,可以同时获得key和value:
for key, value in d.items():
  print key, ':', value
结果:
Lisa : 85
Adam : 95
Bart : 59
和 values() 有一个 itervalues() 类似, items() 也有一个对应的 iteritems(),iteritems() 不把dict转换成list,而是在迭代过程中不断给出 tuple,所以, iteritems() 不占用额外的内存。

 

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