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

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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

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

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

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

赋值运算：

比较运算：

逻辑运算：

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：

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：