list是最常见的可迭代对象,其他可迭代的对象例如 dict,set,file lines,string等 for i in set((1,2,3)): print(i) 输出:123 import string list_num = list(string.digits) for i in list_num: # 输出偶数 if int(i)%2 == 0: print(i) 输出:02468 range 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. ...
一、迭代器 我们已经知道,可以直接作用于for循环的数据类型有以下几种: 一类是集合数据类型,如list、tuple、dict、set、str等; 一类是generator,包括生成器和带yield的generator function。 这些可以直接作用于for循环的对象统称为可迭代对象:Iterable。 可以使用isinstance()判断一个对象是否是Iterable对象: >>> from ...
for i in set: 判断元素存在: in运算符,集合不支持按索引查找数据(无序) 集合的增,删,改: 1.增 add()一次添加一个 update()一次添加多个 2.删 remove()不存在会报错 discard()不存在则忽略删除操作 3.改 更新需要先将原有的数据删除再添加,比较麻烦 常用生成式: 生成式中可以写多个循环和判断的语句 1...
pd.set_option('display.max_rows',None) #输出全部行,不省略 2、职位出错(很多职位都是与大数据无关的职业) b = u'数据' number = 1 li = a['职位'] for i in range(0,len(li)): try: if b in li[i]: #print(number,li[i]) number+=1 else: a = a.drop(i,axis=0) except: pass...
for i in set: counts.append(str.count(i)) max_num = max(counts) print(max_num) print(set[counts.index(max_num)]) 这一题如果是求最大值的话,可参考以下代码: 思路:从最后一层开始,相邻两个元素选择最大的那一个与上一层加和,之后每一层如此,直到第二层两个元素分别为两个元素为起点向最底...
if i in set(list1): pass 2 链式推导(列表推导式) # 优势:代码简洁 num = [1, 2, 3] myvec = [[x, x*2] for x in num] print(myvec) # 返回生成器,节省内存 myvec=([x, x*2] for x in num) 打印结果: [[1, 2], [2, 4], [3, 6]] 3 zip拉链操作 同时遍历...
foriinlist(perm): print(i) 输出: (1,2,3) (1,3,2) (2,1,3) (2,3,1) (3,1,2) (3,2,1) 它生成 n! 如果输入序列的长度为 n,则排列。 如果想要得到长度为 L 的排列,那么以这种方式实现它。 # A Python program to print all ...
>>> s=set('one')>>> s{'e','o','n'}>>> foridex,iinenumerate(s):print(idex,i)... ...0e1o2n>>> 变量idex表示集合中元素i的索引。 集合其他方法 函数说明 len(s)set 的长度 x in s测试 x 是否是 s 的成员 x not in s测试 x 是否不是 s 的成员 ...
1.for...in循环: 有两个使用场景: 场景一:for in和range对象配合使用 range对象的引入讲解 格式:range([start,end,step]): 特点:索引满足含头不含尾的特点-->闭开区间 以上三个参数:start、end、step的含义和str切片一样理解 惰性序列对象: 将多个数据存入到容器对象中,直接通过print()函数打印其变量名,看...
for i in range(10): pdb.set_trace() # 设置断点 print(i) loop_function() ``` 在调试模式下,可以使用命令 `n`(next)逐步执行,`p`(print)打印变量值,`c`(continue)继续执行,帮助定位问题。 2.2 使用IDE集成的调试功能 现代IDE如PyCharm、VS Code提供强大的调试功能: ...