一、迭代基础：在 Python 中的实现方式

在 Python 编程领域，迭代是一种关键操作。当手头有一个 list（列表）或者 tuple（元组）时，我们常常利用 for 循环去遍历其中的元素，这一过程即为迭代。

Python 专门使用 for...in 语法来达成迭代目的。这与一些其他编程语言，例如 C 语言，形成鲜明对比。在 C 语言中，若要遍历类似列表的数据结构，代码往往如下：

for (i = 0; i < length; i++) {
    n = list[i];
}

不难看出，Python 的 for 循环抽象层级更高。因为它能作用的对象范畴极为广泛，绝非仅局限于 list 和 tuple，只要是符合可迭代特性的对象，统统都能套用 for...in 语句开启迭代流程。

二、可迭代对象多样：不限于列表元组

虽说 list 数据类型自带下标，便于通过索引精准定位元素，但众多其他数据类型并不具备下标属性。不过没关系，只要它们满足可迭代的定义，就能顺利进行迭代操作。

典型例子便是 dict（字典）：

d = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}
for key in d:
    print(key)

a

b

c

执行这段代码，会输出字典的键。但要留意，由于字典内部采用独特的哈希表存储结构，并非像列表那般有序排列，所以每次迭代输出键的顺序大概率不一致，或许是 a、c、b 等不同组合。

若想迭代字典中的值，使用 d.values() 即可：

for value in d.values():
    print(value)

1

2

3

要是期望同时迭代键与值，调用 d.items() 方法便能轻松达成：

for k, v in d.items():
    print(k, v)

a 1

b 2

c 3

不仅如此，字符串在 Python 里同样归属于可迭代对象，将其置于 for 循环中毫无压力：

for ch in 'ABC':
    print(ch)

代码运行后，会按顺序输出 A、B、C。

一言蔽之，在 Python 里运用 for 循环时，只要作用目标是可迭代对象，循环便能稳定运行，至于对象究竟是 list 还是其他数据类型，无需过度纠结。

三、判断可迭代对象：方法与实操

在实际编程场景中，有时需要确认一个对象是否具备可迭代特性。此时，Python 的 collections.abc 模块中的 Iterable 类型就能派上用场。

通过如下代码示例，便能清晰判断：

from collections.abc import Iterable
print(isinstance('abc', Iterable))  # 判断字符串是否可迭代，结果为 True
print(isinstance([1, 2, 3], Iterable))  # 判断列表是否可迭代，结果为 True
print(isinstance(123, Iterable))  # 判断整数是否可迭代，结果为 False

四、特殊迭代需求：下标与多变量引用

偶尔，我们会碰到一些特殊的迭代诉求。例如，期望对 list 实现类似 Java 里带有下标的循环。Python 为此贴心准备了内置函数 ——enumerate。它能够巧妙地将一个 list 转换为索引 - 元素对的形式，进而让我们在 for 循环中同步迭代索引与元素本身：

for i, value in enumerate(['A', 'B', 'C']):
    print(i, value)

运行上述代码，输出会是：

0 A
1 B
2 C

此外，在 Python 的 for 循环里，同时引用两个变量的情况屡见不鲜。以下示例可作佐证：

for x, y in [(1, 1), (2, 4), (3, 9)]:
    print(x, y)

运行后，依次输出：

1 1
2 4
3 9

综上，掌握 Python 的迭代知识，能让我们在处理各类数据结构时更加得心应手，灵活运用这些特性，可大幅提升编程效率。

Tags：python迭代

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