Python for循环的12种巧妙运用，如果你正在学习Python，那一定要趁早收藏！

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1.基础篇：Hello, For Loop!

• 想象一下，你想给班上的每位同学发送“Hello!”，怎么办？看Python如何一招搞定：

names = ["Alice", "Bob", "Charlie"]  
for name in names:  
    print(f"Hello, {name}!")  

• 这段代码就像一个邮递员，挨家挨户（遍历列表中的每个名字）送信（打印问候语）。

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2.计数助手：enumerate来帮忙

• 给每个同学编号，是不是更正式点？enumerate函数能助你一臂之力：

for i, name in enumerate(names):  
print(f"{i+1}. Hello, {name}!")  

• enumerate就像给你的名单加了页码，i是页码，name是名字。

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3.列表生成式：简洁之美

• 想要快速创建一个新列表，比如每个名字后面加个"!"？

excited_names = [f"{name}!" for name in names]  
print(excited_names)  

• 这叫列表生成式，一行代码胜千言，效率与优雅并存！

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4.范围函数range的魔法

• 想数数？range函数是你的数字精灵：

for i in range(5):  # 从0到4  
print(i)  

• 别小看它，循环次数控制全靠它！

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5.嵌套循环：编织复杂图案

• 记得小时候的九九乘法表吗？Python帮你轻松绘制：

for i in range(1, 10):  
    for j in range(1, i+1):  
        print(f"{j}x{i}={i*j}", end="\t")  
    print()  # 换行  

• 两个循环相互嵌套，就像俄罗斯套娃一样，一层又一层。

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6.break和continue：控制流的指挥棒

• 遇到不喜欢的同学，直接跳过？continue出场：

for name in names:  
    if name == "Bob":  
        continue  
    print(f"Hello, {name}!")  

• continue说：“Bob，你先休息一下，我去找下一个。”

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7.else子句：循环的附加惊喜

• 你知道吗？for循环后还能跟个else？

for i in range(5):  
    if i == 3:  
        break  
else:  
    print("循环顺利完成，没被break掉！")  

• 如果循环正常结束，没有遇到break，else里的代码就执行。

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8.使用zip：并行处理

• 有两组数据要一起处理？zip函数让你左右开弓：

names = ["Alice", "Bob", "Charlie"]  
ages = [25, 30, 35]  
for name, age in zip(names, ages):  
    print(f"{name} is {age} years old.")  

• zip就像一条神奇的纽带，把列表绑在一起。

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9.遍历字典：键值对的舞蹈

• 字典里的秘密，for也能探查：

my_dict = {"apple": 3, "banana": 5, "cherry": 7}  
for key, value in my_dict.items():  
    print(f"I have {value} {key}(s).")  

• 通过.items()，每个键值对都跳起了双人舞。

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10.逆序循环：时光倒流

• 想反着数数，或者倒着念名字？用reversed函数：

for name in reversed(names):  
    print(f"Goodbye, {name}!")  

• 时光倒流，从最后一个名字开始告别。

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11迭代器与next函数：深海探险

• 所有可迭代对象都可以用迭代器来玩：

it = iter(names)  
print(next(it))  # Alice  
print(next(it))  # Bob  

• iter()制造潜水艇，next()带你潜入下一个宝藏。

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12.高级技巧：列表推导结合条件判断

• 结合条件，快速筛选出喜欢的名字：

vowel_start_names = [name for name in names if name[0].lower() in 'aeiou']  
print(vowel_start_names)  

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高级技巧及应用

1.生成器表达式：轻量级迭代神器

• 生成器是Python的一大特色，非常适合处理大数据流。看这个例子：

# 生成所有小于10的平方数，但不一次性加载到内存中  
squares = (i**2 for i in range(10))  
for square in squares:  
    print(square)  

• 生成器表达式像是一张按需提供食物的菜单，而不是一次性端上所有菜肴。

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2.列表推导与循环嵌套的高级应用

• 当你需要处理多维数据时，嵌套的列表推导可以非常直观：

matrix = [  
    [1, 2, 3],  
    [4, 5, 6],  
    [7, 8, 9]  
]  
  
# 转置矩阵  
transposed = [[row[i] for row in matrix] for i in range(3)]  
for row in transposed:  
    print(row)  

• 这段代码仿佛是在进行空间变换，将矩阵沿主对角线翻转。

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3.利用itertools：循环的高级工具箱

• Python的itertools模块提供了强大的迭代工具。比如，你想交替合并两个列表：

from itertools import chain  
  
list1 = [1, 2, 3]  
list2 = ['a', 'b', 'c']  
  
# 使用chain交替合并  
merged = list(chain.from_iterable(zip(list1, list2)))  
print(merged)  # 结果: [1, 'a', 2, 'b', 3, 'c']  

• itertools就像一个瑞士军刀，里面藏着各种循环处理的利器。

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4.循环效率优化：理解迭代原理

• 了解Python的迭代机制能帮助你写出更高效的代码。例如，避免在循环内部进行列表的append操作，特别是在循环体很大时，可以考虑预分配列表大小或使用列表生成式。

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5.循环与异常处理：稳健的循环

• 在处理可能抛出异常的循环时，使用try-except可以增加代码的健壮性：

numbers = [1, 0, 3, 4]  
for num in numbers:  
    try:  
        print(1 / num)  
    except ZeroDivisionError:  
        print("Oops! Can't divide by zero.")  

• 这样，即使遇到除以零的错误，循环也不会终止，而是优雅地处理异常。

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