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在Python中,for循环的高效使用能显著提升代码性能和可读性。以下是 10个堪称完美的for循环实践,涵盖数据处理、算法优化和Pythonic编程风格:
1.遍历列表同时获取索引(enumerate)
fruits = ['apple', 'banana', 'cherry']
for idx, fruit in enumerate(fruits, start=1): # start参数自定义起始索引
print(f"{idx}. {fruit}")
输出:
1. apple
2. banana
3. cherry
优势:避免手动维护计数器,代码更简洁。
2.并行遍历多个序列(zip)
names = ['Alice', 'Bob', 'Charlie']
scores = [85, 92, 78]
for name, score in zip(names, scores):
print(f"{name}: {score}分")
输出:
Alice: 85分
Bob: 92分
Charlie: 78分
优化:使用zip_longest处理不等长序列(需from itertools import zip_longest)。
3.字典键值对遍历(items())
student_grades = {'Alice': 'A', 'Bob': 'B+', 'Charlie': 'C'}
for name, grade in student_grades.items(): # 直接解包键值对
print(f"{name}: {grade}")
优势:比for key in dict再dict[key]查找更高效。
4.条件过滤(生成器表达式)
numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
even_squares = [x**2 for x in numbers if x % 2 == 0] # 列表推导式
print(even_squares) # 输出: [4, 16, 36]
内存优化版(大数据量):
even_squares_gen = (x**2 for x in numbers if x % 2 == 0) # 生成器表达式
5.逆序遍历(reversed)
for i in reversed(range(5)):
print(i) # 输出: 4, 3, 2, 1, 0
适用场景:修改列表时避免索引错乱(如删除元素)。
6.按步长遍历(range步长参数)
for i in range(0, 10, 2): # 步长=2
print(i) # 输出: 0, 2, 4, 6, 8
替代方案:for i in my_list[::2](但切片会生成新列表)。
7.嵌套列表展开(itertools.chain)
from itertools import chain
matrix = [[1, 2], [3, 4], [5, 6]]
for num in chain.from_iterable(matrix): # 比双重循环更高效
print(num) # 输出: 1, 2, 3, 4, 5, 6
优势:避免嵌套循环,提升可读性。
8.带条件的提前终止(for-else)
numbers = [2, 4, 6, 8, 10]
for num in numbers:
if num % 2 != 0:
print("发现奇数")
break
else: # 仅当循环完整执行时触发
print("全是偶数")
输出:全是偶数
适用场景:搜索满足条件的元素。
9.高效文件逐行处理
with open('large_file.txt', 'r') as file:
for line in file: # 逐行读取,内存友好
process(line) # 处理每行
优化:比readlines()节省内存(后者加载全部内容到内存)。
10.并行计算(multiprocessing.Pool)
from multiprocessing import Pool
def process_data(data_chunk):
return sum(x*x for x in data_chunk)
data = [range(1000)] * 4 # 4个任务
with Pool(4) as p: # 4进程并行
results = p.map(process_data, data)
print(sum(results)) # 合并结果
优势:充分利用多核CPU,加速计算密集型任务。
最佳实践总结
场景 | 推荐方案 | 替代方案(不推荐) |
需要索引 | enumerate | for i in range(len(lst)) |
并行遍历 | zip | 手动索引访问 |
字典遍历 | items() | 先取keys再取值 |
条件过滤 | 生成器表达式 | 手动if判断 |
大数据处理 | 逐行/逐块处理 | 一次性加载 |
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