难以想象的for

看这个标题，有点匪夷所思吗？为什么for是难以想象的呢？因为在python中，它的确是很常用而且很强悍，强悍到以至于另外一个被称之为迭代的东西，在python中就有点相形见绌了。在别的语言中，for的地位从来没有如同python中这么高的。

废话少说，上干活。

for的基本操作

for是用来循环的，是从某个对象那里依次将元素读取出来。看下面的例子，将已经学习过的数据对象用for循环一下，看看哪些能够使用，哪些不能使用。同时也是复习一下过往的内容。

>>> name_str = "qiwsir"
>>> for i in name_str:  #可以对str使用for循环
...     print i,
...                     
q i w s i r
>>> name_list = list(name_str)
>>> name_list
['q', 'i', 'w', 's', 'i', 'r']
>>> for i in name_list:     #对list也能用
...     print i,
... 
q i w s i r
>>> name_set = set(name_str)    #set还可以用
>>> name_set
set(['q', 'i', 's', 'r', 'w'])
>>> for i in name_set:
...     print i,
... 
q i s r w
>>> name_tuple = tuple(name_str)
>>> name_tuple
('q', 'i', 'w', 's', 'i', 'r')
>>> for i in name_tuple:        #tuple也能呀
...     print i,
... 
q i w s i r
>>> name_dict={"name":"qiwsir","lang":"python","website":"qiwsir.github.io"}
>>> for i in name_dict:             #dict也不例外
...     print i,"-->",name_dict[i]
... 
lang --> python
website --> qiwsir.github.io
name --> qiwsir

除了上面的数据类型之外，对文件也能够用for，这在前面有专门的《不要红头文件》两篇文章讲解有关如何用for来读取文件对象的内容。看官若忘记了，可去浏览。

for在list解析中，用途也不可小觑，这在讲解list解析的时候，也已说明，不过，还是再复习一下为好，所谓学而时常复习之，不亦哈哈乎。

>>> one = range(1,9)         
>>> one
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]
>>> [ x for x in one if x%2==0 ]
[2, 4, 6, 8]

什么也不说了，list解析的强悍，在以后的学习中会越来越体会到的，佩服佩服呀。

列位如果用python3，会发现字典解析、元组解析也是奇妙的呀。

要上升一个档次，就得进行概括。将上面所说的for循环，概括一下，就是下图所示：

用一个文字表述：

for iterating_var in sequence:
    statements

iterating_var是对象sequence的迭代变量，也就是sequence必须是一个能够有某种序列的对象，特别注意没某种序列，就是说能够按照一定的脚标获取元素。当然，文件对象属于序列，我们没有用脚标去获取每行，如果把它读取出来，因为也是一个str,所以依然可以用脚标读取其内容。

zip

zip是什么东西？在交互模式下用help(zip),得到官方文档是：

zip(…)
zip(seq1 [, seq2 […]]) -> [(seq1[0], seq2[0] …), (…)]

Return a list of tuples, where each tuple contains the i-th element from each of the argument sequences. The returned list is truncated in length to the length of the shortest argument sequence.

通过实验来理解上面的文档：

>>> a = "qiwsir"
>>> b = "github"
>>> zip(a,b)
[('q', 'g'), ('i', 'i'), ('w', 't'), ('s', 'h'), ('i', 'u'), ('r', 'b')]
>>> c = [1,2,3]
>>> d = [9,8,7,6]
>>> zip(c,d)
[(1, 9), (2, 8), (3, 7)]
>>> e = (1,2,3)
>>> f = (9,8)
>>> zip(e,f)
[(1, 9), (2, 8)]
>>> m = {"name","lang"}  
>>> n = {"qiwsir","python"}
>>> zip(m,n)
[('lang', 'python'), ('name', 'qiwsir')]
>>> s = {"name":"qiwsir"}
>>> t = {"lang":"python"}
>>> zip(s,t)
[('name', 'lang')]

zip是一个内置函数，它的参数必须是某种序列数据类型，如果是字典，那么键视为序列。然后将序列对应的元素依次组成元组，做为一个list的元素。

下面是比较特殊的情况，参数是一个序列数据的时候，生成的结果样子：

>>> a  
'qiwsir'
>>> c  
[1, 2, 3]
>>> zip(c)
[(1,), (2,), (3,)]
>>> zip(a)
[('q',), ('i',), ('w',), ('s',), ('i',), ('r',)]

这个函数和for连用，就是实现了：

>>> c
[1, 2, 3]
>>> d
[9, 8, 7, 6]
>>> for x,y in zip(c,d):    #实现一对一对地打印
...     print x,y
... 
1 9
2 8
3 7
>>> for x,y in zip(c,d):    #把两个list中的对应量上下相加。
...     print x+y
... 
10
10
10

上面这个相加的功能，如果不用zip，还可以这么写：

>>> length = len(c) if len(c)<len(d) else len(d)    #判断c,d的长度，将短的长度拿出来
>>> for i in range(length):
...     print c[i]+d[i]
... 
10
10
10

以上两种写法那个更好呢？前者？后者？哈哈。我看差不多了。还可以这么做呢：

>>> [ x+y for x,y in zip(c,d) ]
[10, 10, 10]

前面多次说了，list解析强悍呀。当然，还可以这样的：

>>> [ c[i]+d[i] for i in range(length) ]
[10, 10, 10]

for循环语句在后面还会经常用到，其实前面已经用了很多了。所以，看官应该不感到太陌生。