python之迴圈遍歷

關於迴圈遍歷大家都知道，不外乎for和while，今天我在這寫點不一樣的迴圈和遍歷。在實踐中有時會遇到刪除列表中的元素，那麼迴圈遍歷列表刪除指定元素該怎麼做呢？

還是直接上程式碼看案例吧：

import time

# 刪除下面列表中所有張姓元素，輸出的結果應該是['李老大','李老二']
lst = ['張老大','張老二','李老大','張老三','李老二']*10000

# 直接for迴圈遍歷列表，remove需要刪除的元素
def del1(lst):
  for i in lst:
    if i[0] == '張':
      lst.remove(i) # 在刪lst[0]'張老大'的時候，列表長度變成4，導致lst[1]取值成了'李老大'，跳過了'張老二'
  return lst # 返回的結果不符合預期


# 正向遍歷，通過建一個原列表的副本，然後遍歷副本，刪除原列表中的元素
def del2(lst):
  lst2 = lst.copy() # 建立副本記憶體和時間開銷大
  for i in lst2:
    if i[0] == '張':
      lst.remove(i) # 刪除第一個匹配的元素，檢索匹配時間開銷大
  return lst # 結果雖然正確，但效率極低，不要用這種方法


# 使用高階函式filter方法
def del3(lst):
  def comp(n): # 建立過濾函式
    return n[0] != '張' #對於首字元不是'張'的元素返回True，予以保留。若返回False的予以刪除。
  return list(filter(comp,lst)) # filter高階函式刪除列表中的元素，
# 刪除條件是comp方法，返回的是迭代器，需要list方法轉成列表


# 倒序刪除法
def del4(lst):
  for i in range(len(lst) - 1,-1,-1): # 注意len(lst)必須-1，因為列表元素下標是0至len(lst)-1；注意for迴圈左開右閉，
# 從lst隊尾迴圈到開頭必須是-1，寫0會漏了lst[0]；-1表示倒序排列。range實際就是int數字列表生成式，在這實際生成的是
# [49999,49998,..1,0]，通過下標訪問列表的指定元素。
    if lst[i][0] == '張':
      del lst[i]
  return lst


# 倒序刪除之while迴圈，效果和for序號一致，執行效率差別極其微小(for序號方法記憶體開銷略大一點點)。while迴圈需要寫7行，
# for迴圈只要5行，更推薦使用for迴圈。但while迴圈程式碼閱讀起來更易懂。
def del5(lst):
  length = len(lst) - 1
  while length >= 0:
    if lst[length][0] == '張':
      del lst[length]
    length -= 1
  return lst


# lst = del1(lst) # del1方法直接遍歷列表刪除指定元素，返回結果錯誤
# print(lst)

# t1 = time.time()
# lst = del2(lst) # del2方法通過建立原列表副本，遍歷副本刪除原件中的指定元素，返回結果正確，但是執行效率極低
# t2 = time.time()
# print(f"遍歷方法刪除元素用時:{t2 - t1:.5f}") # 4.51529，在這可以看到程式碼優化的必要性，執行結果雖然一致但效能差別極大。
# 評價效能一般看2個指標，1是時間消耗，2是資源消耗(通常指記憶體消耗，特殊場合還有別的資源消耗)。

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

# t1 = time.time()
# lst = del4(lst)
# t2 = time.time()
# print(f"遍歷方法刪除元素用時:{t2 - t1:.5f}") # 0.07991

# t1 = time.time()
# lst = del5(lst)
# t2 = time.time()
# print(f"遍歷方法刪除元素用時:{t2 - t1:.5f}") # 0.08516

以上案例註釋非常詳細，初學者可以閱讀參考。其中del4()for迴圈和del5()while迴圈時間消耗幾乎一致，for迴圈記憶體消耗略大一點點。for迴圈可以比while迴圈少寫2行程式碼，學python用python在同樣效能指標下自然是程式碼行數越少越好，寫迴圈優先考慮for。

另外提一句，使用filter高階函式執行速度是for或while的13-15倍，因為filter實際執行的是c程式碼。在python中有很多內建方法實際是c程式碼，用好了會大大提高執行效率。雖然python是公認的開發效率高執行效率低，但是隻要針對運算量極大的迴圈執行程式碼塊進行恰當優化(通常就是使用這種c程式碼的內建方法，有能力的也可以自定義c程式碼方法，或者是第三方的c程式碼方法)，python效能並不弱多少，而開發效率提升很多，所以python會這麼流行。

以上就是聊聊python中的迴圈遍歷的詳細內容，更多關於python 迴圈遍歷的資料請關注我們其它相關文章！