Python ist eine der am schnellsten wachsenden Programmiersprachen. Entwickler verwenden es unter anderem für maschinelles Lernen und Data Science. Bevor Sie beginnen, fortgeschrittenere Aspekte der Sprache zu lernen, sollten Sie eine der häufigsten Datenstrukturen beherrschen: Listen.
Listen in Python sind Arrays, bekannt aus anderen Programmiersprachen wie C und C++. Sie können die Größe einer Liste ändern, und Python baut der Einfachheit halber verschiedene Listenmethoden ein. Sie können mehrere Datentypen in einer Liste speichern, z. B. Zeichenfolgen, Objekte und sogar andere Listen.
Warum verschiedene Looping-Techniken verwenden?
Sie fragen sich vielleicht, ob es sich lohnt, verschiedene Möglichkeiten zum Durchlaufen einer Python-Liste zu lernen, wenn es sich um eine einfache handelt zum Schleife kann die Arbeit erledigen.
Häufig ist es einfacher, eine Kurzschriftmethode zu verwenden, z. B. eine Listenverständnis- oder Lambda-Funktion, um Ihren Code kurz und übersichtlich zu halten. Es hilft auch bei der Entscheidung, welche Traversierungstechnik für eine komplexe Liste mit vielen Elementen am effektivsten wäre.
Noch wichtiger ist, dass Interviewer häufig komplexe Fragen zum Durchlaufen von Listen stellen. Wenn Sie die verschiedenen Möglichkeiten zum Durchlaufen von Listen kennen, sind Sie besser darauf vorbereitet, diese schwierigen Fragen zu beantworten.
1. Traversieren mit der For-Schleife und der Range-Methode
Eine der gebräuchlichsten Methoden zum Durchlaufen einer Python-Liste ist die Verwendung einer for-Schleife, und sie sind anderen Programmiersprachen sehr ähnlich.
arr = [10, 20, 30, 40]
für val in arr:
drucken('Wert', Wert)
Alternativ können Sie auch die verwenden Angebot() Methode, um mehr Kontrolle über Ihre zu haben zum Schleife. Das Angebot() Die Methode benötigt drei Argumente:
- start: Bezeichnet den Anfangsindex des For-Schleifendurchlaufs.
- stop: Teilt dem Programm den End-/Stopp-Index für das Durchlaufen der For-Schleife mit. Es ist üblich, die Länge der Liste (Anzahl der Elemente) als Stoppindex zu verwenden.
- Schritt: Das Argument Schrittgröße ist optional. Falls angegeben, legt es den Betrag fest, um den die for-Schleife ihren laufenden Zähler jedes Mal erhöht. Standardmäßig ist die Schrittweite 1.
So durchlaufen Sie eine Python-Liste mit range():
arr = [10, 20, 30, 40, 50, 60]
für Schlüssel im Bereich (0, len (arr), 2):
drucken('Anzahl', Schlüssel)
Das obige Beispiel führt die aus zum Schleife von Index 0 bis zur Länge des Arrays und erhöht den Schleifenzähler um 2.
2. Kurzschriftliche Traversierung mit Listenverständnis
Eine der intuitivsten Funktionen von Python ist Listenverständnis. Sie können damit einfache einzeilige Lösungen für eine Vielzahl unterschiedlicher Probleme schreiben.
Um beispielsweise das Quadrat der ersten 10 Zahlen zu berechnen, können Sie einfach verwenden:
sq = [x ** 2 für x im Bereich (10)]
Wenn Sie eine Liste mit Zahlen haben, können Sie sie mit Listenverständnis wie folgt drucken:
arr = [1, 3, 5, 7, 9]
[drucken(Wert) zum Wert in arr]
Listenverständnisse sind sehr leistungsfähig und können das Codieren sehr einfach machen, wenn sie einmal beherrscht werden. Nehmen Sie sich also etwas Zeit, um sie gut zu üben.
3. Verwenden von Inline-Lambda-Funktionen zum Durchlaufen einer Liste
Normalerweise deklarieren wir Funktionen in Python mit dem def Schlüsselwort und müssen einen dedizierten Funktionsrumpf und Header bereitstellen. Lambda-Funktionen sind eine leistungsstarke Python-Funktion, wodurch es viel einfacher wird, einfachen, kürzeren Code zu schreiben. Sie haben keinen Namen und können nur einen einzigen Ausdruck enthalten. Sie können jedoch beliebig viele Parameter an eine Lambda-Funktion übergeben.
In Kombination mit der Karte() Methode kann die Lambda-Funktion effektiv als funktionieren zum Schleife. So drucken Sie eine Liste von Zahlen mit einer Kombination aus Lambda-Funktionen und Karte():
arr = [1, 3, 4, 5, 6, 7, 8]
meinSpaß = aufführen(map (lambda z: z, arr))
drucken(mein Spaß)
Python-Schleifen sind einfach, aber allgegenwärtig
Schleifen sind in jeder Programmiersprache unerlässlich, und Python ist nicht anders. Die meisten Programme, die Sie schreiben, enthalten irgendwann eine Schleife in der einen oder anderen Form.
Dies gilt in zweierlei Hinsicht, wenn Sie Python für Data-Science- oder Machine-Learning-Projekte verwenden möchten.