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python遍历循环(python循环语句)

关于循环遍历大家都知道,不外乎for和while,今天我在这写点不一样的循环和遍历。在实践中有时会遇到删除列表中的元素,那么循环遍历列表删除指定元素该怎么做呢?

还是直接上代码看案例吧:

import time

# 删除下面列表中所有张姓元素,输出的结果应该是['李老大','李老二']
lst = ['张老大', '张老二', '李老大', '张老三', '李老二']*10000

# 直接for循环遍历列表,remove需要删除的元素
def del1(lst):
  for i in lst:
    if i[0] == '张':
      lst.remove(i) # 在删lst[0]'张老大'的时候,列表长度变成4,导致lst[1]取值成了'李老大',跳过了'张老二'
  return lst # 返回的结果不符合预期


# 正向遍历,通过建一个原列表的副本,然后遍历副本,删除原列表中的元素
def del2(lst):
  lst2 = lst.copy() # 创建副本内存和时间开销大
  for i in lst2:
    if i[0] == '张':
      lst.remove(i) # 删除第一个匹配的元素,检索匹配时间开销大
  return lst # 结果虽然正确,但效率极低,不要用这种方法


# 使用高阶函数filter方法
def del3(lst):
  def comp(n): # 创建过滤函数
    return n[0] != '张' #对于首字符不是'张'的元素返回True,予以保留。若返回False的予以删除。
  return list(filter(comp, lst)) # filter高阶函数删除列表中的元素,
# 删除条件是comp方法,返回的是迭代器,需要list方法转成列表


# 倒序删除法
def del4(lst):
  for i in range(len(lst) - 1, -1, -1): # 注意len(lst)必须-1,因为列表元素下标是0至len(lst)-1;注意for循环左开右闭,
# 从lst队尾循环到开头必须是-1,写0会漏了lst[0];-1表示倒序排列。range实际就是int数字列表生成式,在这实际生成的是
# [49999,49998,..1,0],通过下标访问列表的指定元素。
    if lst[i][0] == '张':
      del lst[i]
  return lst


# 倒序删除之while循环,效果和for序号一致,运行效率差别极其微小(for序号方法内存开销略大一点点)。while循环需要写7行,
# for循环只要5行,更推荐使用for循环。但while循环代码阅读起来更易懂。
def del5(lst):
  length = len(lst) - 1
  while length >= 0:
    if lst[length][0] == '张':
      del lst[length]
    length -= 1
  return lst


# lst = del1(lst) # del1方法直接遍历列表删除指定元素,返回结果错误
# print(lst)

# t1 = time.time()
# lst = del2(lst) # del2方法通过创建原列表副本,遍历副本删除原件中的指定元素,返回结果正确,但是运行效率极低
# t2 = time.time()
# print(f"遍历方法删除元素用时:{t2 - t1:.5f}") # 4.51529,在这可以看到代码优化的必要性,运行结果虽然一致但性能差别极大。
# 评价性能一般看2个指标,1是时间消耗,2是资源消耗(通常指内存消耗,特殊场合还有别的资源消耗)。

t1 = time.time()
lst = del3(lst)
t2 = time.time()
print(f"filter方法删除元素用时:{t2 - t1:.5f}") # 0.00596

# t1 = time.time()
# lst = del4(lst)
# t2 = time.time()
# print(f"遍历方法删除元素用时:{t2 - t1:.5f}") # 0.07991

# t1 = time.time()
# lst = del5(lst)
# t2 = time.time()
# print(f"遍历方法删除元素用时:{t2 - t1:.5f}") # 0.08516

以上案例注释非常详细,初学者可以阅读参考。其中del4()for循环和del5()while循环时间消耗几乎一致,for循环内存消耗略大一点点。for循环可以比while循环少写2行代码,学python用python在同样性能指标下自然是代码行数越少越好,写循环优先考虑for。

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