Функция range() в python

Other languages

Now, put aside whatever dislike you may have for other programming languages, and consider the syntax of labeled break and continue. In Perl:

ALOOP: foreach $a (@a_array){
    ...
    BLOOP: foreach $b (@b_array){
        ...
        if (condition_one($a,$b)){
            last BLOOP; # same as plain old last;
        }
        ...
        if (condition_two($a,$b)){
            last ALOOP;
        }
        ...
    }
    ...
}

(Notes: Perl uses last instead of break. The BLOOP labels could be omitted; last and continue apply to the innermost loop by default.)

PHP uses a number denoting the number of loops to break out of, rather than a label:

foreach ($a_array as $a){
    ....
    foreach ($b_array as $b){
        ....
        if (condition_one($a, $b)){
            break 1;  # same as plain old break
        }
        ....
        if (condition_two($a, $b)){
            break 2;
        }
        ....
    }
    ...
}

C/C++, Java, and Ruby all have similar constructions.


Бесконечный цикл и оператор break на С#

Несмотря на то, что в бесконечном цикле никогда не выполняется условие выхода из него, можно произвести его остановку, например, при помощи оператора break. Используя данный оператор, можно вызвать немедленное прерывание цикла, даже если условие цикла ещё не было выполнено. Простой пример, демонстрирующий это:

namespace infinite_loop { class Program { static void Main(string[] args) { int i = 0; for (; ; ) { i++; Console.WriteLine(i); if (i==12345) break; } Console.ReadLine(); } } }

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17

namespaceinfinite_loop

{

classProgram

{

staticvoidMain(stringargs)

{

inti=;

for(;;)

{

i++;

Console.WriteLine(i);

if(i==12345)break;

}

Console.ReadLine();

}

}

}

Как вы видите, мы взяли бесконечный цикл for и добавили в него условный оператор if и оператор break (строка 12). Таким образом мы дали команду, что, если переменная i будет равняться 12 345, необходимо будет выполнить выход из цикла, несмотря на то, что цикл может продолжать работу, так как условия выхода в нём не были выполнены. Если запустить программу. то результат будет следующим:

Больше в консоль ничего не записывалось. После того, как переменная i достигнет своего значения в 12 345, вызывается оператор break, обеспечивающий принудительный выход из цикла.

Таким образом можно контролировать бесконечный цикл и прерывать его в необходимых местах или при достижении необходимых целей.

Скачать исходник

Ниже будут представлены листинги бесконечных циклов на языках C, Java и С++

Простые циклы

Давайте для начала рассмотрим в действии обычные циклы Python.

Используем чистый Python

Начнем с двух списков по тысяче элементов в каждом. Целочисленная переменная равна длине этих списков. Списки и получены путем случайного выбора из списка .

n = 1_000
x, y = random.sample(r, n), random.sample(r, n)

Давайте посмотрим, сколько времени потребуется для получения списка , элементов которого являются суммами соответствующих элементов списков и .

%%timeit
i, z = 0, []
while i < n:
    z.append(x + y)
    i += 1

В результате получим:

Заметим также, что результат выполнения команды зависит от многих факторов и может при каждом запуске быть разным.

Цикл должен быть лучше оптимизированным для подобных операций, так как был создан, чтобы перебирать коллекции, итераторы и генераторы. Давайте посмотрим, так ли это.

%%timeit
z = []
for i in range(n):
    z.append(x + y)

Результатом будет:

В данном случае цикл не только работает быстрее, но и выглядит гораздо лучше, чем цикл .

Представления списков в языке Python очень похожи на обычные циклы и весьма удобны в простых ситуациях. Они имеют более компактный код и обычно чуть-чуть быстрее обычных циклов.

%%timeit
z =  + y for i in range(n)]

В результате получим:

Но пожалуйста, имейте ввиду, что представления списков не всегда применимы. В ряде более сложных задач вам придется использовать обычные циклы или .

Использование библиотеки NumPy

NumPy — это сторонняя библиотека, которая очень часто используется в численных вычислениях. Она особенно удобна для операций с массивами (для этого в ней есть множество полезных функций). Также она позволяет писать простой и элегантный код без использования циклов.

На самом деле циклы, равно как и другие критичные для производительности операции, реализованы в NumPy на системном уровне. Именно это и позволяет функциям NumPy быть быстрее обычных функций языка Python. Еще одним преимуществом является то, как Numpy обрабатывает переменные и типы.

Давайте для начала создадим из списков целого типа Python и массивы NumPy типа integer 64-bit (целочисленный 64-х битный тип числа).

x_, y_ = np.array(x, dtype=np.int64), np.array(y, dtype=np.int64)

Код для поэлементного сложения двух массивов так же прост, как и для сложения двух обычных переменных:. Но давайте проверим производительность:

%%timeit
z = x_ + y_

Результат будет следующий:

Это почти в 85 раз быстрее, чем при использовании представления списков! И код крайне прост и красив. При работе с большими данными массивы NumPy — это самый лучший выбор. Причем, чем больше данных, тем больше выигрыш во времени.

И это не все. Если нам подходит 32-х битный целочисленный тип данных вместо 64-х битного, мы можем еще сэкономить не только память, но и время.

Точно так же теперь складываем два массива:

%%timeit
z = x_ + y_

И результат будет следующий:

Результаты с большими ( и ) приведены в таблице в конце статьи. Они иллюстрируют ту же зависимость, причем выигрыш в производительности NumPy при росте тоже увеличивается.

Создание спискового включения

Давайте сохраним его как функцию, которую мы будем вызывать. Нам нужно только упростить тело функции

Так как списковое включение создает списки, а списки могут быть назначены к переменным, примем это во внимание и расположим списковое включение справа от  и продолжим

Python

doubled =

1 doubled=thing forthing inlist_of_things

Хорошо, теперь нам нужно заполнить правую сторону. Как и с нормальным циклом for, а правая часть списка выглядит именно так, нам нужно назвать элементы в нашем цикле. Сначала, назовем каждый объект, и мы также будем использовать переменную списка, которая будет передана.

Python

doubled =

1 doubled=thing fornum inlst

Это не может работать в полной мере, так как элемент не является… элементом. В нашей изначальной функции мы выполнили , так что давайте сделаем это еще раз.

Python

doubled =

1 doubled=num*2fornum inlst

Все что находится перед циклом точно внесено в список. Наконец, нам нужно вернуть наш новый список.

Python

def list_doubler(lst): doubled = return doubled

1 2 3


deflist_doubler(lst)

doubled=num*2fornum inlst

returndoubled

Запускаем нашу новую функцию.

Python

my_doubled_list = list_doubler()

1 my_doubled_list=list_doubler(12,4,202)

И да, содержит ожидаемые значения , и . Отлично, все работает! Но так как мы создаем и моментально возвращаем переменную, давайте просто применим списковое включение напрямую.

Python

def list_doubler(lst): return

1 2

deflist_doubler(lst)

returnnum*2fornum inlst

Итерируемые объекты (iterables) и итераторы (iterators)

Итерируемые объекты

В предыдущем разделе мы использовали термин «iterables» для обозначения объекта, который итерировался циклом for. Теперь давайте попробуем понять, что такое итерируемый объект в Python.

В Python итерируемый объект — это любой объект, который можно использовать в итерации с использованием цикла for. Это означает, что объект должен возвращать итератор при передаче в метод iter(). Давайте посмотрим примеры некоторых часто используемых встроенных итерируемых объектов в Python.

>>> iter("You are awesome!") # String
<str_iterator object at 0x1041ad2e8>
>>> iter() # List
<list_iterator object at 0x1041ad358>
>>> iter(("You", "are", "awesome!")) # Tuple
<tuple_iterator object at 0x1041ad390>
>>> iter({"You", "are", "awesome!"}) # Set
<set_iterator object at 0x1041ac678>
>>> iter({1: "You", 2: "are", 3: "awesome!"}) # Dictionary
<dict_keyiterator object at 0x10400df48>
>>> iter(range(3)) # Range function
<range_iterator object at 0x1041a1450>

Как вы можете видеть, когда мы вызываем iter() для итерируемого объекта, он возвращает объект итератора.

Итераторы

А что такое итератор? В Python итератор определяется как объект, представляющий поток данных. По сути, если мы передаем итератор во встроенный метод next(), он должен вернуть следующее значение из связанного потока данных. Когда все элементы исчерпаны, должно появиться исключение StopIteration. Он должен продолжать вызывать исключение StopIteration для любых последующих вызовов метода next().

Примеры итератора со списком.

>>> my_list = 
>>>
>>> # Get the iterator.
... list_iterator = iter(my_list)
>>>
>>> # Get next element of iterator.
... next(list_iterator)
'You'
>>> next(list_iterator)
'are'
>>> next(list_iterator)
'awesome!'
>>> next(list_iterator)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration
>>> next(list_iterator)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration

Итераторы тоже итеративные объекты! Но..

Следует помнить одну интересную вещь: итераторы сами по себе также поддерживают (обязаны поддерживать согласно протоколу итератора) метод iter(). Это означает, что мы можем вызвать метод iter() для итератора и получить сам объект итератора.

>>> my_list = 
>>> list_iterator = iter(my_list)
>>> list_iterator
<list_iterator object at 0x1099a6320>
>>> iterator_of_iterator = iter(list_iterator)
>>> iterator_of_iterator
<list_iterator object at 0x1099a6320>

Таким образом, мы можем использовать итераторы везде, где ожидается итерация, например, в цикле for.

Однако обратите внимание, что вызов iter() для объекта-контейнера, такого как list, каждый раз будет возвращать новый итератор. Но вызов iter() для итератора просто возвращает тот же объект

>>> my_list = 
>>> iter(my_list)
<list_iterator object at 0x1099a62b0>
>>> iter(my_list) # This gives a fresh iterator object
<list_iterator object at 0x1099a62e8>
>>> my_list = 
>>> list_iter = iter(my_list)
>>> list_iter
<list_iterator object at 0x1099a62b0>
>>> iter(list_iter) # This returns the same iterator object
<list_iterator object at 0x1099a62b0>
>>> iter(list_iter) # This returns the same iterator object
<list_iterator object at 0x1099a62b0>

Итерация по списку дважды

Обратите внимание, что это работает так, как мы ожидали

>>> my_list = 
>>>
>>> for word in my_list:
...   print(word)
...
You are Awesome!
>>> for word in my_list:
...   print(word)
...
You are Awesome!

Итерация через list_iterator дважды

Обратите внимание, что итератор будет исчерпан в первом цикле, а во второй раз мы просто видим пустой контейнер

>>> my_list = 
>>> list_iterator = iter(my_list)
>>>
>>> for word in list_iterator:
...   print(word)
...
You are Awesome!
>>>
>>> for word in list_iterator:
...   print(word)
...
>>>

Цикл FOR

В Python цикл for имеет такой синтаксис: Пример:

for i in range(3):
    print(i)
# 1
# 2
# 3

Пример с двумя параметрами:

for i in range(5, 8):
    print(i)
# 5
# 6
# 7

Пример: Вывести степени двойки с 1-й по 10-ю.

Решение: 

for x in range(1,11): 
  print ( 2**x )
 
# 2 4 8 16 ... 1024

Шаг счетчика цикла можно менять:

for x in range(1,11,2): 
  print ( 2**x )

Отрицательный шаг:

for i in range(10, 7, -1):
    print(i)
# 10
# 9
# 8

Еще пример работы:

for i in 'hello world':
     if i == 'o':
         continue
     print(i, end='')
 
# hell  wrld

Пример использования break:

for i in 'hello world':
     if i == 'l':
         break
     print(i, end='')
 
# he

Задание: Определить, что выведет программа:

a=
n=10
for i in range(1,n+1,2):
    a=a+1
    if a==5:
        continue
    print (a)
    if a==7:
        break
print ("всё!")

Задание Python 2_4: Составить программу для вычисления среднего арифметического произвольных вводимых чисел.

Случайное число

В Python случайное число задается с помощью двух функций:

  • random() – случайное вещественное из полуинтервала [0,1) ;
  • randint(a,b) – случайное целое из отрезка .

Но для использования функция необходимо предварительно подключить библиотеку:

# подключение библиотеки:
from random import randint
# получение целого случайного числа в диапазоне от 1 до 10
x = randint(1,11)
 
# получение вещественного случайного числа в полуинтервале от 5 до 11
from random import random
x = 6*random() + 5

Задание Python 2_5: Исправить предыдущее задание (2_4) для работы со случайными числами.

Задание Python 2_6: Найдите все трёхзначные и четырёхзначные числа Армстронга. Число Армстронга. Числом Армстронга считается натуральное число, сумма цифр которого, возведенных в N-ную степень (N – количество цифр в числе) равна самому числу.Например, 153 = 13 + 53 + 33.

Задание Python 2_7: Напишите программу, которая запрашивает натуральное число N и выводит на экран все автоморфные числа, не превосходящие N. Автоморфным называется натуральное число, если оно равно последним цифрам своего квадрата. Например, 252 = 625.

Related

  • Tutorial

    We can use the built-in function map() to apply a function to each item in an iterable (like a list or dictionary) and return a new iterator for retrieving the results. In this tutorial, we’ll review three different ways of working with map(): with a lambda function, with a user-defined function, and finally with a built-in function using multiple iterable arguments.

  • Tutorial

    Since Node.js instances create a single process with a single thread, JavaScript operations that take a long time to run can sometimes block the execution of other code. A key strategy to work around this problem is to launch a child process to run multiple processes concurrently. In this tutorial, you will use the child_process module to create child processes while executing a series of sample Node.js applications.

  • Tutorial

    Arrow functions are a new way to write anonymous function expressions in JavaScript, and are similar to lambda functions in some other programming languages like Python. They differ from traditional functions in the way their scope is determined and how their syntax is expressed, and are particularly useful when passing a function as a parameter to a higher-order function, like an array iterator method. In this article, you will find examples of arrow function behavior and syntax.

  • Tutorial
    How To Use subprocess to Run External Programs in Python 3

    Python 3’s subprocess module can be used to run external programs and read their outputs in your Python code. subprocess includes several classes and functions, but in this tutorial we’ll cover one of subprocess’s most useful functions: subprocess.run. We’ll review its different uses and main keyword arguments.

Вложенные циклы

Теперь сравним работу вложенных циклов.

Используем чистый Python

Как и раньше, мы будем работать с двумя списками: и . Каждый из них состоит из ста списков, которые в свою очередь содержат по псевдослучайных целых чисел. Таким образом, и фактически представляют собой матрицы размером на .

m, n = 100, 1_000
x = 
y = 

Теперь давайте сложим их и посмотрим скорость работы при использовании двух вложенных циклов .

%%timeit
i, z = 0, []
while i < m:
    j, z_ = 0, []
    while j < n:
        z_.append(x + y)
        j += 1
    z.append(z_)
    i += 1

В результате получим:

Как и в прошлый раз, мы можем несколько улучшить производительность, использовав циклы .

%%timeit
z = []
for i in range(m):
    z_ = []
    for j in range(n):
         z_.append(x + y)
    z.append(z_)

Результат будет следующий:


В некоторых случаях вложенные циклы могут использоваться и в представлении списков, давая при этом дополнительный выигрыш в скорости.

%%timeit
z =  + y for j in range(n)] for i in range(m)]

Результат:

Мы опять видим, что и в случае вложенных циклов представление списков быстрее обычных циклов , которые в свою очередь быстрее циклов .

В этом примере у нас было () элементов в списке. Его обработка лишь чуть-чуть медленней, чем обработка одиночным циклом одного обычного списка со элементов. Этот вывод верен для всех трех рассмотренных нами подходов (представление списков, циклы и циклы ).

Использование библиотеки NumPy

NumPy великолепно подходит для работы с многомерными массивами. Давайте опять используем списки и для создания из них массивов NumPy типа integer 64-bit (целочисленный 64-х битный тип числа).

x_, y_ = np.array(x, dtype=np.int64), np.array(y, dtype=np.int64)

И снова измерим производительность операции сложения:

%%timeit
z = x_ + y_

Результат будет следующим:

Это примерно в 173 раза быстрее, чем представление списков (самый быстрый способ использования циклов Python). Но результат может быть еще лучше, если мы будем использовать 32-х битные целые числа.

x_, y_ = np.array(x, dtype=np.int32), np.array(y, dtype=np.int32)

Снова замеряем, как и прежде, скорость работы:

%%timeit
z = x_ + y_

И в результате получаем:

Это еще в два раза быстрее, чем при использовании 64-х битных целых чисел.

Continue Statement

The statement gives you the option to skip over the part of a loop where an external condition is triggered, but to go on to complete the rest of the loop. That is, the current iteration of the loop will be disrupted, but the program will return to the top of the loop.

The statement will be within the block of code under the loop statement, usually after a conditional statement.

Using the same loop program as in the section above, we’ll use a statement rather than a statement:

The difference in using the statement rather than a statement is that our code will continue despite the disruption when the variable is evaluated as equivalent to 5. Let’s look at our output:

Here, never occurs in the output, but the loop continues after that point to print lines for the numbers 6-10 before leaving the loop.

You can use the statement to avoid deeply nested conditional code, or to optimize a loop by eliminating frequently occurring cases that you would like to reject.

The statement causes a program to skip certain factors that come up within a loop, but then continue through the rest of the loop.

Python NumPy

NumPy IntroNumPy Getting StartedNumPy Creating ArraysNumPy Array IndexingNumPy Array SlicingNumPy Data TypesNumPy Copy vs ViewNumPy Array ShapeNumPy Array ReshapeNumPy Array IteratingNumPy Array JoinNumPy Array SplitNumPy Array SearchNumPy Array SortNumPy Array FilterNumPy Random Random Intro Data Distribution Random Permutation Seaborn Module Normal Distribution Binomial Distribution Poisson Distribution Uniform Distribution Logistic Distribution Multinomial Distribution Exponential Distribution Chi Square Distribution Rayleigh Distribution Pareto Distribution Zipf Distribution

NumPy ufunc ufunc Intro ufunc Create Function ufunc Simple Arithmetic ufunc Rounding Decimals ufunc Logs ufunc Summations ufunc Products ufunc Differences ufunc Finding LCM ufunc Finding GCD ufunc Trigonometric ufunc Hyperbolic ufunc Set Operations

Оператор break

В Python оператор break позволяет прервать цикл при возникновении внешнего фактора. Оператор break нужно поместить сразу после оператора цикла (обычно после выражения if).

Давайте рассмотрим такой цикл for с оператором break:

В этой небольшой программе переменная number имеет значение 0. Далее идёт оператор for, который запускает цикл, если переменная number меньше 10.

Каждый цикл for увеличивает значение переменной number на 1 (number = number + 1).

Оператор if определяет такое условие: если переменная number равна 5, то цикл нужно прервать (тут используется break).

Также в цикле есть выражение print(), которое выполняется при каждой итерации цикла for до тех пор, пока цикл не будет прерван (поскольку оно идет после оператора break).

После цикла for следует ещё одно выражение print(), которое сообщает о прерывании цикла.

При запуске программы получится такой результат:

Как только значение переменной number достигает 5, цикл прерывается оператором break.

Основы работы с циклом while

В Python циклы while создаются таким образом:

Указанное действие будет повторяться, пока условие истинно.

Попробуйте написать небольшую тестовую программу, в которой будет использован цикл while. Эта программа будет предлагать пользователю ввести пароль. В данном случае возможны два результата:

  1. Если пароль правильный, цикл while будет прерван.
  2. Если пароль указан неверно, цикл while будет повторять запрос пароля.

С помощью текстового редактора создайте файл password.py и инициализируйте в нём переменную password; её значение – пустая строка.

Пустая строка будет принимать входные данные пользователя в цикл while.

Затем добавьте цикл while:

После while следует переменная password. В данном случае цикл должен убедиться, что переменная password соответствует строке password, которую должен ввести пользователь (вы можете выбрать любой другой пароль).

То есть если пользователь вводит строку password, цикл останавливается, и программа продолжает выполнять код вне тела цикла. Однако если пользователь вводит другую строку, цикл продолжит работу, и программа снова предложит пользователю ввести пароль.

После этого нужно добавить блок кода для цикла while:

Внутри цикла while программа запускает выражение print, которое запрашивает пароль. Переменная password принимает пользовательский ввод при помощи функции input().


Программа проверит, какое значение присвоено переменной password (должна быть строка password), и если ей присвоено правильное значение, она остановит цикл while.

Теперь добавьте:

Последнее выражение print() находится вне тела цикла while. Если пользователь указал правильный пароль, цикл прервётся, а программа выведет на экран текст в кавычках.

Однако если пользователь предоставит неверный пароль, он не увидит этого текста, так как программа перезапустит цикл.

Бесконечный цикл возникает тогда, когда программа продолжает выполнение одного цикла и не может прекратить выполнять его. Чтобы остановить бесконечный цикл с помощью командной строки, нажмите клавиши CTRL + C.

Сохраните программу и запустите её.

Вам будет предложено указать пароль. Попробуйте ввести несколько разных паролей, чтобы проверить работу программы.

Помните о том, что строки учитывают регистр.

Proposal A — Explicit labels

The for and while loop syntax will be followed by an optional as or label (contextual) keyword and then an identifier, which may be used to identify the loop out of which to break (or which should be continued).

The break (and continue) statements will be followed by an optional identifier that refers to the loop out of which to break (or which should be continued). Here is an example using the as keyword:

for a in a_list as a_loop:
    ...
    for b in b_list as b_loop:
        ...
        if condition_one(a, b):
            break b_loop  # same as plain old break
        ...
        if condition_two(a, b):
            break a_loop
        ...
    ...

Or, with label instead of as:

for a in a_list label a_loop:
    ...
    for b in b_list label b_loop:
        ...
        if condition_one(a, b):
            break b_loop  # same as plain old break
        ...
        if condition_two(a, b):
            break a_loop
        ...
    ...

Разбор цикла for

В этом разделе мы разберем цикл for и пройдемся по инструкциям, которые интерпретатор исполняет при выполнении цикла for. Мы будем использовать модуль dis для разборки цикла for. Чтобы быть точным, мы будем использовать метод dis.dis, чтобы получить удобочитаемое представление дизассемблированного байт-кода.

Мы будем использовать тот же простой цикл for, который мы рассматривали до сих пор. Запишем следующий цикл for в файл for_loop.py.

for word in :
  print(word)
else:
  print("See you later!")

Теперь мы можем получить читаемую форму байт-кода, вызвав dis.dismethod. Запустим следующую команду в терминале.

$ python3 -m dis for_loop.py
  1           0 SETUP_LOOP              28 (to 30)
              2 LOAD_CONST               0 (('You', 'are', 'awesome!'))
              4 GET_ITER
        >>    6 FOR_ITER                12 (to 20)
              8 STORE_NAME               0 (word)

  2          10 LOAD_NAME                1 (print)
             12 LOAD_NAME                0 (word)
             14 CALL_FUNCTION            1
             16 POP_TOP
             18 JUMP_ABSOLUTE            6
        >>   20 POP_BLOCK

  4          22 LOAD_NAME                1 (print)
             24 LOAD_CONST               1 ('See you later!')
             26 CALL_FUNCTION            1
             28 POP_TOP
        >>   30 LOAD_CONST               2 (None)
             32 RETURN_VALUE

Каждый из столбцов в разобранном виде представляет следующее:

  1. Колонка 1: номер строки кода.
  2. Колонка 2: знак «>>», если инструкция является целью перехода.
  3. Колонка 3: смещение байт кода в байтах.
  4. Колонка 4: инструкция байт-кода.
  5. Колонка 5: аргументы инструкции. В скобках отображается более понятный для человека имя аргументов.

Теперь давайте шаг за шагом пройдемся по нашему разобранному байт-коду и попытаемся понять, что на самом деле происходит.В этом описание термин TOS означает вершина стека (top of the stack)

строка 1, “for word in :” переводится как:0 SETUP_LOOP 28 (to 30)Этот оператор помещает блок для цикла for в стек. Блок занимает от этой инструкции до 28 байт, то есть до «30» Это означает, что если в цикле for есть оператор break, управление переместится на «30» байт

Обратите внимание, блок else, будет пропущен если встретится оператор break. 2 LOAD_CONST 0 ((‘You’, ‘are’, ‘awesome!’)) 4 GET_ITER 6 FOR_ITER 12 (to 20)Эта инструкция получает TOS, который на данный момент является нашим итератором, и вызывает для него метод next()

Если next() возвращает значение, оно помещается в стек, и будет выполнена следующая инструкция «8 STORE_NAME». Как только функция next() указывает, что итератор исчерпан (т. к. сработал StopItered), TOS (а именно итератор) будет извлечен из стека, а счетчик байтового кода будет увеличен на 12. Это означает, что элемент управления перейдет к инструкция «20 POP_BLOCK».

8 STORE_NAME 0 (word)

строка 2, “print(word)” переводится как:10 LOAD_NAME 1 (print) 12 LOAD_NAME 0 (word) 14 CALL_FUNCTION 1Это команда вызывает функцию с позиционными аргументами. Аргументы, связанные с функцией, будут присутствовать в TOS, как мы видели в предыдущей инструкции. Все аргументы выталкиваются до тех пор, пока не получит вызываемый объект, то есть print. Как только он получает вызываемый объект, он вызывается путем передачи ему всех аргументов. Как только вызов выполнен, его возвращаемое значение будет передано в TOS. В текущий момент это будет None.

16 POP_TOP 18 JUMP_ABSOLUTE 6Счетчик байт-кода теперь установлен на «6». Это означает, что следующая выполняемая инструкция будет «6 FOR_ITER». Вот так цикл проходит по элементам итератора. Обратите внимание, что инструкция «6 FOR_ITER» заставит программу выйти из этого цикла и перейти к «20 POP_BLOCK», как только все элементы итератора будут исчерпаны.

20 POP_BLOCK

Обратите внимание, что номер строки 3, т.е., else, не имеет каких-либо конкретных инструкций, связанных с этим. Управление программой естественным образом переходит к следующей инструкции, которая в основном состоит из операторов, связанных с else. строка 4, “print(“See you later!”)” переводится как:22 LOAD_NAME 1 (print) 24 LOAD_CONST 1 (‘See you later!’) 26 CALL_FUNCTION 1 28 POP_TOP

Следующие две инструкции в основном загружают возвращаемое значение нашего скрипта (None) в стек и возвращают его.30 LOAD_CONST 2 (None) 32 RETURN_VALUE

Вув! Итак, мы закончили с разборкой инструкций для цикла for. Я надеюсь, что это поможет немного лучше понять работу цикла for.

Пример использования цикла while

Теперь вы знакомы с основами цикла while. Давайте попробуем написать игру на угадывание для командной строки на основе этого цикла.

Примечание: Чтобы лучше понять, как работает такая программа, ознакомьтесь со статьями

  • Условные операторы в Python 3
  • Преобразование типов данных в Python 3

Создайте в редакторе файл guess.py. Смысл игры состоит в том, что компьютер загадывает случайное число, которое должен угадать пользователь. Для этого нужно импортировать модуль random с помощью выражения import. Больше информации о пакете можно найти здесь.

Добавьте в файл:

Теперь нужно присвоить переменной number случайное число в диапазоне 1-25 включительно.

Далее нужно добавить цикл while. Сначала инициируйте переменную, а затем создайте цикл.

Переменной number_of_guesses присвоено значение 0, которое будет увеличиваться с каждой попыткой угадать число; это необходимо, чтобы программа не попала в бесконечный цикл. Далее следует выражение while, которое ограничивает number_of_guesses до 5. После пятой неудачной попытки пользователь вернется в командную строку. На данный момент программа принимает только целые числа; в противном случае она выдаёт сообщение об ошибке.

В теле цикла есть выражение print(), которое предлагает пользователю ввести число, которое передаётся функции input() и присваивается переменной guess. После этого строка из переменной guess преобразовывается в целое число. До выхода из цикла нужно ещё увеличить значение number_of_guesses на 1. Максимальное количество попыток – 5.

Затем нужно добавить выражение if, чтобы сравнить значение guess (число, которое ввёл пользователь) со значением number (число, которое загадал компьютер). Если пользователь угадал загаданное число, программа переходит к выражению break, чтобы прервать цикл.

Программа готова к работе. Сохраните и запустите её:

Программа работает, но не сообщает пользователю никаких результатов: пользователь не знает, угадал он число или нет. На данный момент вывод программы выглядит так:

Давайте добавим в программу условные операторы, чтобы наладить обратную связь с пользователем. Добавьте в конец файла такой код:

Теперь программа сообщит пользователю, угадал он число или нет, но это произойдёт только после того, как он потратит все попытки.

Чтобы исправить это, добавьте ещё несколько условных выражений, теперь в тело цикла while. Так программа сможет сообщить пользователю, что его число меньше или больше загаданного, и это поможет угадать число быстрее.

Сохраните и запустите программу:

Теперь программа помогает пользователю угадать число, даёт ему подсказки. К примеру, если компьютер загадал число 12, а пользователь ввёл 19, программа подскажет, что введённое число больше загаданного.

Эту игру можно усовершенствовать, например, добавить обработку ошибок.

Выводы

В данной статье было произведено сравнение скорости работы циклов Python при поэлементном сложении списков или массивов. Результаты показывают, что представления списков работают быстрее обычных циклов , которые в свою очередь работают быстрее циклов . Простые циклы работают чуть-чуть быстрее вложенных (при одинаковом количестве элементов) во всех трех случаях.

Библиотека NumPy дает нам функции и операторы, которые существенно повышают скорость работы и сильно уменьшают количество кода в программе. Это особенно полезно при работе с одномерными и многомерными массивами.

Пожалуйста, имейте ввиду, что все результаты и закономерности, полученные в данной статье, не могут быть распространены на все случаи жизни. Эти примеры даны просто для иллюстрации. Правильный путь для улучшения эффективности программы — находить в ней узкие места и проводить свои собственные тесты.

Проходите тест по Python и поймите, готовы ли вы идти на курсы


С этим читают