python list遍歷

阿新 • • 發佈：2019-02-11

使用enumerate()

d = [1,2,3,4,5,6,7]
for index,app_id in enumerate(d):
    print (index, app_id)

直接遍歷

d = [1,2,3,4,5,6,7]
for index in d:
    print (index)

使用range()

app_list = [1234, 5677, 8899,77,333,112]
for i in range(len(app_list)):
    print (app_list[i])

使用iter()

app_list = [1234, 5677 
, 8899,77,333,112]
for i in iter(app_list):
    print (i)

在遍歷list的時候，刪除符合條件的資料，可是總是報異常，程式碼如下： num_list = [1, 2, 3, 4, 5] print(num_list) for i in range(len(num_list)): if num_list[i] == 2:

使用enumerate() d = [1,2,3,4,5,6,7] for index,app_id in enumerate(d): print (index, app_id) 直接遍

list1=['ta',11,"fewfe",[33,'ewe']]; #方法一 for i in list1: print i; ta 11 fewfe [33, 'ewe'] #方法二 f

python語言遍歷list不可以修改list；需要copy一個新list_new，遍歷新list_new，修改舊list；import copylist_new=copy.deepcopy(list)

mov earch home 輔助 iba pda person list() rate 我仿照Java的Spring+Ibatis+Struct用Castle+IBatisNet+Asp.net的開發框架的DAO的基類：BaseSqlMapDao內定義了一個內部類來輔助模

root 文件信息 lba arc 輸出 import nsh ive oot import os import os.path rootdir = “d:\data” # 指明被遍歷的文件夾 for p

array img 發現結構需要級別索引 process arraylist 轉自：http://blog.csdn.net/nazir2513/article/details/51168345 先說現象：如果是 ArrayList，用三種方式遍歷的速度是for&

發現多維自身 argument 可能嵌套列表自動 bing 後來接口返回json數據中可能嵌套列表，列表內又嵌套字典的情況，接口自動化過程中需要通過一個key值直接獲取到對應的value，所以有了下面的函數不多說，上代碼： #! /usr/bin/pytho

app deep filelist path sea arch tac 深度遍歷 ordinary import os def DeepthSearch(path):stack1 = []OrdinaryFiles = []stack1.append(path)num =

object charset HA function div HR class ati debug jsp頁面 <%@ page language="java" contentType="text/html; charset=UTF-8" pageEncodin

lin string對象 pre static void 空字符串對象可用 cti 以下介紹接口： List接口：（介紹其下的兩個實現類：ArrayList和LinkedList） ArrayList和數組非常類似，其底層①也用數組組織數據，ArrayList是動態可變

pytho int itl 遍歷字典 value spa 分享技術字典（1）遍歷key值 >>> a {‘a‘: ‘1‘, ‘b‘: ‘2‘, ‘c‘: ‘3‘} >>> for key in a: print(

arr ast pub next() ati i++ 元素叠代 port package chapter09; import java.util.ArrayList;import java.util.Iterator;import java.util.List; /* *

前言 Pandas是python的一個數據分析包，提供了大量的快速便捷處理資料的函式和方法。其中Pandas定義了Series 和 DataFrame兩種資料型別，這使資料操作變得更簡單。Series 是一種一維的資料結構，類似於將列表資料值與索引值相結合。DataFrame 是一種二維

字典是python的一種資料結構，由{‘鍵’：‘值’}對組成。第一種利用字典自身的方法dict.items()遍歷 mydict = { "key1": 10.00, "key2": "This is string", "key3": [

>>> files=os.listdir(".") >>> files.sort() >>> print files ['1.txt', '10.txt', '11.txt', '2.txt', '3.txt'] >>> fil

List<Map<String ,Object>> list =new ArrayList<Map<String,Object>>(); Map<String,Object> items1 =new Hash

List<Integer> list = new ArrayList<Integer>(); for(int i=0;i<10000000;i++){ list.add(i); } Iterator it=list.iterator();

遍歷Redis資料庫中有以格式為PREFIX_*的按照key-value方式儲存的key，並列印其值. 遍歷使用SCAN，因為KEYS PREFIX_*可能會造成Redis長時間阻塞。查詢使用pipeline減少互動，提高效率。 ?

建立一個DataFrame，它有幾種建立方式：列表，序列(pandas.Series), numpy.ndarray的字典二維numpy.ndarray 別的DataFrame 結構化的記錄(structured arrays) 其中，我最喜歡的是通過二維ndarray建立DataF