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  • 用于计算循环执行的Python习惯用法
    2021-01-14 14:08:09

    如果循环遍历list / tuple / sequence,则可以使用len(…)来推断循环执行的次数.但是当循环遍历迭代器时,你不能.

    [为清晰起见更新:我正在考虑一次性使用有限迭代器,我想对项目进行计算并同时计算它们.]

    我目前使用显式计数器变量,如下例所示:

    def some_function(some_argument):

    pass

    some_iterator = iter("Hello world")

    count = 0

    for value in some_iterator:

    some_function(value)

    count += 1

    print("Looped %i times" % count)

    鉴于“Hello world”中有11个字符,

    这里的预期产量是:

    Looped 11 times

    我还使用枚举(…)考虑了这个较短的替代方案,但我发现这并不清楚:

    def some_function(some_argument):

    pass

    some_iterator = iter("Hello world")

    count = 0 # Added for special case, see note below

    for count, value in enumerate(some_iterator, start=1):

    some_function(value)

    print("Looped %i times" % count)

    [更新供参考:@mata发现,如果迭代器为空,那么第二个例子在最初编写时会失败.插入count = 0解决了这个问题,或者我们可以使用for … else …结构来处理这个角落的情况.]

    它不使用循环内的枚举(…)索引,而是将变量设置为循环计数几乎是一个副作用.对我来说这是非常不清楚的,所以我更喜欢第一个带有显式增量的版本.

    是否有一种可接受的Pythonic方法(理想情况下是Python 3和Python 2代码)?

    更多相关内容
  • 05.Python循环

    千次阅读 2021-04-26 20:36:27
    目标程序的三大流程while 循环基本使用break 和 continuewhile 循环嵌套01. 程序的三大流程在程序开发中,一共有三种流程方式:顺序 —— 从上向下,顺序执行代码分支 —— 根据条件判断,决定执行代码的 分支循环 ...

    目标

    程序的三大流程

    while 循环基本使用

    break 和 continue

    while 循环嵌套

    01. 程序的三大流程

    在程序开发中,一共有三种流程方式:

    顺序 —— 从上向下,顺序执行代码

    分支 —— 根据条件判断,决定执行代码的 分支

    循环 —— 让 特定代码 重复 执行

    ed94968dff6c

    image

    02. while 循环基本使用

    循环的作用就是让 指定的代码 重复的执行

    while 循环最常用的应用场景就是 让执行的代码 按照 指定的次数 重复 执行

    需求 —— 打印 5 遍 Hello Python

    思考 —— 如果要求打印 100 遍怎么办?

    2.1 while 语句基本语法

    初始条件设置 —— 通常是重复执行的 计数器

    while 条件(判断 计数器 是否达到 目标次数):

    条件满足时,做的事情1

    条件满足时,做的事情2

    条件满足时,做的事情3

    ...(省略)...

    处理条件(计数器 + 1)

    注意:

    while 语句以及缩进部分是一个 完整的代码块

    第一个 while 循环

    需求

    打印 5 遍 Hello Python

    # 1\. 定义重复次数计数器

    i = 1

    # 2\. 使用 while 判断条件

    while i <= 5:

    # 要重复执行的代码

    print("Hello Python")

    # 处理计数器 i

    i = i + 1

    print("循环结束后的 i = %d" % i)

    注意:循环结束后,之前定义的计数器条件的数值是依旧存在的

    死循环

    由于程序员的原因,忘记 在循环内部 修改循环的判断条件,导致循环持续执行,程序无法终止!

    2.2 赋值运算符

    在 Python 中,使用 = 可以给变量赋值

    在算术运算时,为了简化代码的编写,Python 还提供了一系列的 与 算术运算符 对应的 赋值运算符

    注意:赋值运算符中间不能使用空格

    运算符

    描述

    实例

    =

    简单的赋值运算符

    c = a + b 将 a + b 的运算结果赋值为 c

    +=

    加法赋值运算符

    c += a 等效于 c = c + a

    -=

    减法赋值运算符

    c -= a 等效于 c = c - a

    *=

    乘法赋值运算符

    c *= a 等效于 c = c * a

    /=

    除法赋值运算符

    c /= a 等效于 c = c / a

    //=

    取整除赋值运算符

    c //= a 等效于 c = c // a

    %=

    取 模 (余数)赋值运算符

    c %= a 等效于 c = c % a

    **=

    幂赋值运算符

    c **= a 等效于 c = c ** a

    2.3 Python 中的计数方法

    常见的计数方法有两种,可以分别称为:

    自然计数法(从 1 开始)—— 更符合人类的习惯

    程序计数法(从 0 开始)—— 几乎所有的程序语言都选择从 0 开始计数

    因此,大家在编写程序时,应该尽量养成习惯:除非需求的特殊要求,否则 循环 的计数都从 0 开始

    2.4 循环计算

    在程序开发中,通常会遇到 利用循环 重复计算 的需求

    遇到这种需求,可以:

    在 while 上方定义一个变量,用于 存放最终计算结果

    在循环体内部,每次循环都用 最新的计算结果,更新 之前定义的变量

    需求

    计算 0 ~ 100 之间所有数字的累计求和结果

    # 计算 0 ~ 100 之间所有数字的累计求和结果

    # 0\. 定义最终结果的变量

    result = 0

    # 1\. 定义一个整数的变量记录循环的次数

    i = 0

    # 2\. 开始循环

    while i <= 100:

    print(i)

    # 每一次循环,都让 result 这个变量和 i 这个计数器相加

    result += i

    # 处理计数器

    i += 1

    print("0~100之间的数字求和结果 = %d" % result)

    需求进阶

    计算 0 ~ 100 之间 所有 偶数 的累计求和结果

    开发步骤

    编写循环 确认 要计算的数字

    添加 结果 变量,在循环内部 处理计算结果

    # 0\. 最终结果

    result = 0

    # 1\. 计数器

    i = 0

    # 2\. 开始循环

    while i <= 100:

    # 判断偶数

    if i % 2 == 0:

    print(i)

    result += i

    # 处理计数器

    i += 1

    print("0~100之间偶数求和结果 = %d" % result)

    03. break 和 continue

    break 和 continue 是专门在循环中使用的关键字

    break 某一条件满足时,退出循环,不再执行后续重复的代码

    continue 某一条件满足时,不执行后续重复的代码

    break 和 continue 只针对 当前所在循环 有效

    ed94968dff6c

    image

    3.1 break

    在循环过程中,如果 某一个条件满足后,不 再希望 循环继续执行,可以使用 break退出循环

    i = 0

    while i < 10:

    # break 某一条件满足时,退出循环,不再执行后续重复的代码

    # i == 3

    if i == 3:

    break

    print(i)

    i += 1

    print("over")

    break 只针对当前所在循环有效

    3.2 continue

    在循环过程中,如果 某一个条件满足后,不 希望 执行循环代码,但是又不希望退出循环,可以使用 continue

    也就是:在整个循环中,只有某些条件,不需要执行循环代码,而其他条件都需要执行

    i = 0

    while i < 10:

    # 当 i == 7 时,不希望执行需要重复执行的代码

    if i == 7:

    # 在使用 continue 之前,同样应该修改计数器

    # 否则会出现死循环

    i += 1

    continue

    # 重复执行的代码

    print(i)

    i += 1

    需要注意:使用 continue 时,条件处理部分的代码,需要特别注意,不小心会出现 死循环

    continue 只针对当前所在循环有效

    04. while 循环嵌套

    4.1 循环嵌套

    while 嵌套就是:while 里面还有 while

    while 条件 1:

    条件满足时,做的事情1

    条件满足时,做的事情2

    条件满足时,做的事情3

    ...(省略)...

    while 条件 2:

    条件满足时,做的事情1

    条件满足时,做的事情2

    条件满足时,做的事情3

    ...(省略)...

    处理条件 2

    处理条件 1

    4.2 循环嵌套演练 —— 九九乘法表

    第 1 步:用嵌套打印小星星

    需求

    在控制台连续输出五行 *,每一行星号的数量依次递增

    *

    **

    ***

    ****

    *****

    使用字符串 * 打印

    # 1\. 定义一个计数器变量,从数字1开始,循环会比较方便

    row = 1

    while row <= 5:

    print("*" * row)

    row += 1

    第 2 步:使用循环嵌套打印小星星

    知识点 对 print 函数的使用做一个增强

    在默认情况下,print 函数输出内容之后,会自动在内容末尾增加换行

    如果不希望末尾增加换行,可以在 print 函数输出内容的后面增加 , end=""

    其中 "" 中间可以指定 print 函数输出内容之后,继续希望显示的内容

    语法格式如下:

    # 向控制台输出内容结束之后,不会换行

    print("*", end="")

    # 单纯的换行

    print("")

    end="" 表示向控制台输出内容结束之后,不会换行

    假设 Python 没有提供 字符串的 * 操作 拼接字符串

    需求

    在控制台连续输出五行 *,每一行星号的数量依次递增

    *

    **

    ***

    ****

    *****

    开发步骤

    1> 完成 5 行内容的简单输出

    2> 分析每行内部的 * 应该如何处理?

    每行显示的星星和当前所在的行数是一致的

    嵌套一个小的循环,专门处理每一行中 列 的星星显示

    row = 1

    while row <= 5:

    # 假设 python 没有提供字符串 * 操作

    # 在循环内部,再增加一个循环,实现每一行的 星星 打印

    col = 1

    while col <= row:

    print("*", end="")

    col += 1

    # 每一行星号输出完成后,再增加一个换行

    print("")

    row += 1

    第 3 步: 九九乘法表

    需求 输出 九九乘法表,格式如下:

    1 * 1 = 1

    1 * 2 = 2 2 * 2 = 4

    1 * 3 = 3 2 * 3 = 6 3 * 3 = 9

    1 * 4 = 4 2 * 4 = 8 3 * 4 = 12 4 * 4 = 16

    1 * 5 = 5 2 * 5 = 10 3 * 5 = 15 4 * 5 = 20 5 * 5 = 25

    1 * 6 = 6 2 * 6 = 12 3 * 6 = 18 4 * 6 = 24 5 * 6 = 30 6 * 6 = 36

    1 * 7 = 7 2 * 7 = 14 3 * 7 = 21 4 * 7 = 28 5 * 7 = 35 6 * 7 = 42 7 * 7 = 49

    1 * 8 = 8 2 * 8 = 16 3 * 8 = 24 4 * 8 = 32 5 * 8 = 40 6 * 8 = 48 7 * 8 = 56 8 * 8 = 64

    1 * 9 = 9 2 * 9 = 18 3 * 9 = 27 4 * 9 = 36 5 * 9 = 45 6 * 9 = 54 7 * 9 = 63 8 * 9 = 72 9 * 9 = 81

    开发步骤

    打印 9 行小星星

    *

    **

    ***

    ****

    *****

    ******

    *******

    ********

    *********

    将每一个 * 替换成对应的行与列相乘

    # 定义起始行

    row = 1

    # 最大打印 9 行

    while row <= 9:

    # 定义起始列

    col = 1

    # 最大打印 row 列

    while col <= row:

    # end = "",表示输出结束后,不换行

    # "\t" 可以在控制台输出一个制表符,协助在输出文本时对齐

    print("%d * %d = %d" % (col, row, row * col), end="\t")

    # 列数 + 1

    col += 1

    # 一行打印完成的换行

    print("")

    # 行数 + 1

    row += 1

    字符串中的转义字符

    \t 在控制台输出一个 制表符,协助在输出文本时 垂直方向 保持对齐

    \n 在控制台输出一个 换行符

    制表符 的功能是在不使用表格的情况下在 垂直方向 按列对齐文本

    转义字符

    描述

    \

    反斜杠符号

    '

    单引号

    "

    双引号

    \n

    换行

    \t

    横向制表符

    \r

    回车

    Python for 循环语句

    Python for循环可以遍历任何序列的项目,如一个列表或者一个字符串。

    语法:

    for循环的语法格式如下:

    for iterating_var in sequence:

    statements(s)

    实例:

    #!/usr/bin/python

    # -*- coding: UTF-8 -*-

    for letter in 'Python': # 第一个实例

    print '当前字母 :', letter

    fruits = ['banana', 'apple', 'mango']

    for fruit in fruits: # 第二个实例

    print '当前水果 :', fruit

    print "Good bye!"

    以上实例输出结果:

    当前字母 : P

    当前字母 : y

    当前字母 : t

    当前字母 : h

    当前字母 : o

    当前字母 : n

    当前水果 : banana

    当前水果 : apple

    当前水果 : mango

    Good bye!

    通过序列索引迭代

    另外一种执行循环的遍历方式是通过索引,如下实例:

    #!/usr/bin/python

    # -*- coding: UTF-8 -*-

    fruits = ['banana', 'apple', 'mango']

    for index in range(len(fruits)):

    print '当前水果 :', fruits[index]

    print "Good bye!"

    以上实例输出结果:

    当前水果 : banana

    当前水果 : apple

    当前水果 : mango

    Good bye!

    以上实例我们使用了内置函数 len() 和 range(),函数 len() 返回列表的长度,即元素的个数。 range返回一个序列的数。

    循环使用 else 语句

    在 python 中,for … else 表示这样的意思,for 中的语句和普通的没有区别,else 中的语句会在循环正常执行完(即 for 不是通过 break 跳出而中断的)的情况下执行,while … else 也是一样。

    #!/usr/bin/python

    # -*- coding: UTF-8 -*-

    for num in range(10,20): # 迭代 10 到 20 之间的数字

    for i in range(2,num): # 根据因子迭代

    if num%i == 0: # 确定第一个因子

    j=num/i # 计算第二个因子

    print '%d 等于 %d * %d' % (num,i,j)

    break # 跳出当前循环

    else: # 循环的 else 部分

    print num, '是一个质数'

    以上实例输出结果:

    10 等于 2 * 5

    11 是一个质数

    12 等于 2 * 6

    13 是一个质数

    14 等于 2 * 7

    15 等于 3 * 5

    16 等于 2 * 8

    17 是一个质数

    18 等于 2 * 9

    19 是一个质数

    展开全文
  • 问题在于您的第一个if,它显式地检查输入是否为空列表:if s == []:return 0如果您希望它与strs和lists一起工作,您只需使用:^{2}$简而言之,根据truth value testing in Python,任何空序列都被视为false,而任何...

    问题在于您的第一个if,它显式地检查输入是否为空列表:if s == []:

    return 0

    如果您希望它与strs和lists一起工作,您只需使用:

    ^{2}$

    简而言之,根据truth value testing in Python,任何空序列都被视为false,而任何非空序列都被认为是true。如果你想知道更多关于它,我添加了一个相关文档的链接。在

    您也可以在这里省略while循环,因为它是不必要的,因为它总是在第一次迭代中返回,因此离开循环。在

    所以结果应该是这样的:def count(f, s):

    if not s:

    return 0

    elif f == s[0]:

    return 1 + count(f, s[1:])

    else:

    return 0 + count(f, s[1:])

    示例:>>> count('i', 'what is it')

    2

    如果你不仅有兴趣让它工作,也有兴趣让它变得更好,有几种可能。在

    布尔型整数的子类

    在Python中,布尔值只是整数,因此在进行算术运算时它们的行为类似于整数:>>> True + 0

    1

    >>> True + 1

    2

    >>> False + 0

    0

    >>> False + 1

    1

    因此您可以轻松地内联ifelse:def count(f, s):

    if not s:

    return 0

    return (f == s[0]) + count(f, s[1:])

    因为f == s[0]如果相等,则返回True(其行为类似于1),否则返回{}(行为类似于0)。括号不是必需的,但为了清楚起见,我添加了它们。因为基本情况总是返回一个整数,所以这个函数本身也总是返回一个整数。在

    在递归方法中避免复制

    您的方法将创建大量输入副本,因为:s[1:]

    这将创建除第一个元素外的整个列表(或字符串,…)的浅拷贝。这意味着您实际上有一个操作,它在每个函数调用中使用O(n)(其中n是元素的数目)时间和内存,因为您递归地这样做,时间和内存复杂性将是O(n**2)。在

    例如,可以通过传入索引来避免这些副本:def _count_internal(needle, haystack, current_index):

    length = len(haystack)

    if current_index >= length:

    return 0

    found = haystack[current_index] == needle

    return found + _count_internal(needle, haystack, current_index + 1)

    def count(needle, haystack):

    return _count_internal(needle, haystack, 0)

    因为我需要传入当前索引,所以我添加了另一个接受索引的函数(我假设您可能不希望在公共函数中传递索引),但是如果需要,可以将其作为可选参数:def count(needle, haystack, current_index=0):

    length = len(haystack)

    if current_index >= length:

    return 0

    return (haystack[current_index] == needle) + count(needle, haystack, current_index + 1)

    不过,也许还有更好的办法。可以将序列转换为迭代器并在内部使用,在函数开始时,从迭代器中弹出下一个元素,如果没有元素,则结束递归,否则比较元素,然后递归到剩余的迭代器中:def count(needle, haystack):

    # Convert it to an iterator, if it already

    # is an (well-behaved) iterator this is a no-op.

    haystack = iter(haystack)

    # Try to get the next item from the iterator

    try:

    item = next(haystack)

    except StopIteration:

    # No element remained

    return 0

    return (item == needle) + count(needle, haystack)

    当然,如果您想避免仅在第一次调用函数时才需要的iter调用开销,也可以使用内部方法。然而,这是一个微优化,可能不会显著提高执行速度:def _count_internal(needle, haystack):

    try:

    item = next(haystack)

    except StopIteration:

    return 0

    return (item == needle) + _count_internal(needle, haystack)

    def count(needle, haystack):

    return _count_internal(needle, iter(haystack))

    这两种方法都有一个优点:它们不需要(太多)额外的内存,并且可以避免拷贝。所以它应该更快,占用更少的内存。在

    但是对于长序列,由于递归,您将遇到问题。Python有一个递归限制(它是可调整的,但仅限于一定程度上):>>> count('a', 'a'*10000)

    ---------------------------------------------------------------------------

    RecursionError Traceback (most recent call last)

    in ()

    ----> 1 count('a', 'a'*10000)

    in count(needle, haystack)

    11 else:

    12 add = 0

    ---> 13 return add + count(needle, haystack)

    ... last 1 frames repeated, from the frame below ...

    in count(needle, haystack)

    11 else:

    12 add = 0

    ---> 13 return add + count(needle, haystack)

    RecursionError: maximum recursion depth exceeded in comparison

    有一些方法可以减轻(只要使用递归,就无法解决递归深度问题)。经常使用的方法是分而治之。它基本上意味着你把你拥有的任何序列分成2个部分(有时更多)并用每个部分调用函数。当只剩下一项时,递归门槛结束:def count(needle, haystack):

    length = len(haystack)

    # No item

    if length == 0:

    return 0

    # Only one item remained

    if length == 1:

    # I used the long version here to avoid returning True/False for

    # length-1 sequences

    if needle == haystack[0]:

    return 1

    else:

    return 0

    # More than one item, split the sequence in

    # two parts and recurse on each of them

    mid = length // 2

    return count(needle, haystack[:mid]) + count(needle, haystack[mid:])

    递归深度现在从n更改为log(n),这允许进行以前失败的调用:

    ^{14}$

    但是,因为我使用了切片,它将再次创建大量副本。使用迭代器会很复杂(或不可能),因为迭代器没有大小(通常),但使用索引很容易:def _count_internal(needle, haystack, start_index, end_index):

    length = end_index - start_index

    if length == 0:

    return 0

    if length == 1:

    if needle == haystack[start_index]:

    return 1

    else:

    return 0

    mid = start_index + length // 2

    res1 = _count_internal(needle, haystack, start_index, mid)

    res2 = _count_internal(needle, haystack, mid, end_index)

    return res1 + res2

    def count(needle, haystack):

    return _count_internal(needle, haystack, 0, len(haystack))

    使用带递归的内置方法

    使用内置方法(或fu)可能看起来很愚蠢nctions)在这种情况下,因为已经有一个内置的方法来解决问题,而不需要递归,但在这里,它使用了字符串和列表都具有的index方法:def count(needle, haystack):

    try:

    next_index = haystack.index(needle)

    except ValueError: # the needle isn't present

    return 0

    return 1 + count(needle, haystack[next_index+1:])

    使用迭代而不是递归

    递归确实很强大,但在Python中,您必须克服递归限制,而且由于Python中没有tail call优化,因此它通常相当慢。这可以通过使用迭代而不是递归来解决:def count(needle, haystack):

    found = 0

    for item in haystack:

    if needle == item:

    found += 1

    return found

    使用内置的迭代方法

    如果您更有利,还可以将生成器表达式与^{}一起使用:def count(needle, haystack):

    return sum(needle == item for item in haystack)

    这同样依赖于这样一个事实:布尔函数的行为类似于整数,因此sum将所有出现的(一)与所有未出现的(零)相加,从而给出总数。在

    但是,如果已经在使用内置方法,那么不提内置方法(字符串和列表都有):count:def count(needle, haystack):

    return haystack.count(needle)

    在这一点上,您可能不需要再将它包装在函数中,只需直接使用方法即可。在

    如果您甚至想进一步计算所有元素,可以使用内置集合模块中的Counter:>>> from collections import Counter

    >>> Counter('abcdab')

    Counter({'a': 2, 'b': 2, 'c': 1, 'd': 1})

    性能

    我经常提到拷贝和它们对记忆和性能的影响,我实际上想展示一些定量结果,以证明它确实有影响。在

    我在这里使用了我的一个有趣的项目simple_benchmarks(这是一个第三方软件包,所以如果你想运行它,你必须安装它):

    ^{pr21}$

    它的日志日志可以以有意义的方式显示值的范围,低表示更快。在

    我们可以清楚地看到,对于长输入,原始方法变得非常慢(因为它复制了它在O(n**2))中执行的列表,而其他方法的行为是线性的。奇怪的是,分而治之的方法执行速度较慢,但这是因为这些方法需要更多的函数调用(而函数调用在Python中很昂贵)。但是,在达到递归限制之前,它们可以处理比迭代器和索引变量长得多的输入。在

    改变分而治之的方法以使其运行得更快是很容易的,我们想到了一些可能性:当序列较短时切换到非分治模式。在

    每次函数调用总是处理一个元素,并且只分割序列的其余部分。在

    但考虑到这可能只是一个递归练习,有点超出了范围。在

    然而,它们的性能都比使用迭代方法差得多:

    尤其是使用列表的count方法(也包括字符串方法)和手动迭代要快得多。在

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  • python的运算符和while循环

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    一、运算符

    计算机可以进行的运算有很多种,不只是加减乘除,它和我们人脑一样,也可以做很多运算。

    种类:算术运算,比较运算,逻辑运算,赋值运算,成员运算,身份运算,位运算,今天我们先了解前四个。

    算术运算:

    a=10,b=20

    a5792e7a7f12cff8a05559c8751fd45e.png

    赋值运算:

    5c0737c640b890479bd077caac871a8b.png

    比较运算:

    35fee566826ec5eb4def7fa85b495dea.png

    逻辑运算:

    0fd7a22436d09fd67cbbda120b06601f.png

    二、While 循环

    为什么要用while循环呢?打个比方来说吧,就像猜数字的游戏,要想让用户猜,就得一次次的猜吧,不能猜一次就程序已经结束了,这样是不是感觉很low,那么我们用一个循环,就解决了这种问题,用户可以一次次的输入,直到才对就退出程序了,当然,你也可以给它限制次数来循环,这样是不是为我们既节约了时间又优化了程序呢。

    语法:

    while  条件:

    循环体1

    循环体2

    循环体3.....

    while就是当的意思,当条件成立的时候就执行循环体里面的代码。

    例如:写个程序打印从0-100的整数

    count = 0

    while count <= 100:#只要count <100就不断执行下面的代码

    print ("cishu",count)

    count = count+1 #每执行一次,就把count+1,要不然就成死循环了,因为count一直是0

    输出:

    cishu 0

    cishu 1

    cishu 2

    cishu 3

    cishu 4

    cishu 5

    ·········

    cishu 6

    三、死循环

    有一种循环叫死循环,一经运行,就停不下来。

    如果While True:(如果条件一直为真,就一直执行)

    count = 0

    while True: #True本身就是真呀

    print("你是风儿我是沙,缠缠绵绵到天涯...",count)

    count +=1

    四、循环终止语句

    如果在循环过程中,因为某些原因,你不想继续循了,怎么终止呢?那就是我们的break语句和continue语句

    break语句:结束本层循环

    例子:count = 0

    while count <= 100

    ifcount==5:

    break

    print("cishu",count)

    count=count+1

    输出:cishu 0

    cishu 1

    cishu 2

    cishu 3

    cishu 4

    continue语句:结束本次循环

    count=0

    while count < 10:

    if count >=4 and count <=6:

    count += 1

    continue

    print(count)

    count+=1

    输出:0,1,2,3,7,8,9

    五、while.....else....语句

    举例一:

    count = 0

    while count<10:

    if count==5:

    break

    print(count)

    count+=1

    else:

    print("在最后执行,并且只在while循环没有被break打断的情况下才执行")

    结果如下图:

    b553b5559cfe821fbc65c00d42ddf187.png

    举例二:

    count = 0

    while count<10:

    if count==5:

    count+=1

    continue

    print(count)

    count+=1

    else:

    print("在最后执行,并且只在while循环没有被break打断的情况下才执行")

    结果如下图:

    d38c179febea3486c050b674a19c9df1.png

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空空如也

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python计算循环次数