python之循环遍历

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。

另外提一句，使用filter高阶函数运行速度是for或while的13-15倍，因为filter实际执行的是c代码。在python中有很多内置方法实际是c代码，用好了会大大提高运行效率。虽然python是公认的开发效率高运行效率低，但是只要针对运算量极大的循环执行代码块进行恰当优化(通常就是使用这种c代码的内置方法，有能力的也可以自定义c代码方法，或者是第三方的c代码方法)，python性能并不弱多少，而开发效率提升很多，所以python会这么流行。

以上就是聊聊python中的循环遍历的详细内容，更多关于python 循环遍历的资料请关注脚本之家其它相关文章！