pythonforinxrange
㈠ python for 语句中使用删除
在删除列表元素的时候，解释器内有一个隐式的指针，指向下一个要删除的元素的位置。
当准备要删除的时候，指向第一个元素1，然后把这个1删掉，同时指针指向第二个数组元素。但这时候元素1已经被删除了，元素2是第一个元素，第二个元素是3，这时候3被删除了。
并不是想象中的那样把所有的元素都删除。也不应该这样写程序。
Python这种非常注重格式的语言，请以后在提问的时候，把空格、换行都打清楚。
㈡ python中的for i in range怎么用
python for i in range是用来for循环遍历的。python中range 是个函数，range() 函数可创建一个整数列表,python中用来在for循环中遍历。
用法如：for i in range （1，3）。语法格式：range(start, stop[, step])，分别是起始、终止和步长。
range()函数返回的对象的行为都很像一个列表，但是它确实不是一个列表，它只是在循环迭代的情况下返回指定索引的值，但是它并不会在内存中真正产生一个列表对象，这样也是为了节约内存空间。实际用法分以下几种情况：
for in range（3）即：从0到3，不包含3，即0,1,2。
㈢ Python 中for i in range ()是什么意思
Python 中for i in range ()是循环的次数的意思。
Python是一种跨平台的计算机程序设计语言。 是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。最初被设计用于编写自动化脚本(shell)，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，越多被用于独立的、大型项目的开发。
(3)pythonforinxrange扩展阅读：
Python的设计目标之一是让代码具备高度的可阅读性。它设计时尽量使用其它语言经常使用的标点符号和英文单字，让代码看起来整洁美观。它不像其他的静态语言如C、Pascal那样需要重复书写声明语句，也不像它们的语法那样经常有特殊情况和意外。
Python开发者有意让违反了缩进规则的程序不能通过编译，以此来强制程序员养成良好的编程习惯。并且Python语言利用缩进表示语句块的开始和退出（Off-side规则），而非使用花括号或者某种关键字。增加缩进表示语句块的开始，而减少缩进则表示语句块的退出。缩进成为了语法的一部分。
㈣ python for in原理
怎么给你说呢?
这些牵涉到Iterables和Generator的定义.
先讲Iterables吧, 在Python中很多东西都可以使用for...in...来iterable,比如list, strings, 和files.这些iterables是方便，你可多次经行处理，因为你在内存中存储的所有值.
下面是个例子:
>>>mylist=[1,2,3]>>>foriinmylist:
..print(i)
1
2
3
>>>mylist=[x*xforxinrange(3)]
>>>foriinmylist:
...print(i)
0
1
4
然后是Generator. 广义上将Generator也是个Iterator, 但是你不能reset, 也就是说你只能历遍一次.因为内存存储的问题,当你使用yield的之前, 内存中存储的是你需要的值,当你调用完之后内存中存储的是你的下一个需要的值. 换句话说你如果用Generator内存的使用比较少.是一个常量.
下面是个例子:
>>>mygenerator=(x*xforxinrange(3))
>>>foriinmygenerator:
...print(i)
0
1
4
两个例子请注意括号的不同.
yield关键字工作原理与上面所说的Generator类似. 原理也一样,这也就是为什么当你得到最后一个值后,尝试着调用next()会出错的问题. 或者说长度为0, 因为此时内存中没有存值.
如果你想处理完,再次历遍输入内容. 给你介绍个比较简洁的方法.
y=FunctionWithYield()
y,y_backup=tee(y)
forxiny:
print(x)
forxiny_backup:
print(x)
tee() 函数,生成了一个列表,存储了所有的输入值.
题外话: 如果你学过Python相比你可能知道range和xrange两个不同的关键字. 例如在Python 2.x 中, 代码:
foriinrange(1000):pass
会导致生成一个 1000 个元素的 List，而代码：
foriinxrange(1000):pass
则不会生成一个 1000 个元素的 List，而是在每次迭代中返回下一个数值，内存空间占用很小。因为 xrange 不返回 List，而是返回一个类似的iterable 对象。
网上曾经有人尝尝着模拟range和xrange, 猜测xrange中包含yield的函数.实现结果也符合猜想.
结合上面所说的 这也就是为什么xrange更加高效.
至于yield内存使用方法, 确实没有深究. 所以不能给你提供更多信息. 但想必也已经解决了你的部分疑问.
㈤ 请问python的xrange函数怎么用
Python3没有xrange了,python3的range 和Python2的xrange是一样的
㈥ python中的for i in range怎么用
第一个是开始值，第二个结束值，第三个是步长，默认为1，比如：
>>>foriinrange(3,13,3):
...printi
...
3
6
9
12
>>>
如果解决了您的问题请采纳！
如果未解决请继续追问
㈦ python如何实现for循环操作文件
python用for循环遍历文件操作，代码如下：
#!ursinenvpython
#encoding:utf-8#设置编码方式
importos
importre
classloop_file:
def__init__(self,root_dir,short_exclude=[],long_exclude=[],file_extend=[]):
self.root_dir=root_dir
self.short_exclude=short_exclude
self.long_exclude=long_exclude
self.file_extend=file_extend
def__del__(self):
pass
defstart(self,func):
self.func=func
returnself.loop_file(self.root_dir)
defloop_file(self,root_dir):
t_sum=[]
sub_gen=os.listdir(root_dir)
forsubinsub_gen:
is_exclude=False
forextendsinself.short_exclude:##在不检查文件、目录范围中
ifextendsinsub:##包含特定内容
is_exclude=True
break
ifre.search(extends,sub):##匹配指定正则
is_exclude=True
break
ifis_exclude:
continue
abs_path=os.path.join(root_dir,sub)
is_exclude=False
forexcludeinself.long_exclude:
ifexclude==abs_path[-len(exclude):]:
is_exclude=True
break
ifis_exclude:
continue
ifos.path.isdir(abs_path):
t_sum.extend(self.loop_file(abs_path))
elifos.path.isfile(abs_path):
ifnot"."+abs_path.rsplit(".",1)[1]inself.file_extend:##不在后缀名检查范围中
continue
t_sum.append(self.func(abs_path))
returnt_sum
if'__main__'==__name__:
root_dir=r'D:harness ewshoppingcart estcasepromosingle_promo'
short_exclude=['.svn','.*_new.rb']###不包含检查的短目录、文件
long_exclude=[]###不包含检查的长目录、文件
file_extend=['.rb']###包含检查的文件类型
lf=loop_file(root_dir,short_exclude,long_exclude,file_extend)
forfinlf.start(lambdaf:f):
printf
㈧ python中xrange和range的异同
range 前面小节已经说明了，range([start,] stop[, step])，根据start与stop指定的范围以及step设定的步长，生成一个序列。
比如：
>>> range(5)
[0, 1, 2, 3, 4]
>>> range(1,5)
[1, 2, 3, 4]
>>> range(0,6,2)
[0, 2, 4]
xrange 用法与 range 完全相同，所不同的是生成的不是一个list对象，而是一个生成器。
>>> xrange(5)
xrange(5)
>>> list(xrange(5))
[0, 1, 2, 3, 4]
>>> xrange(1,5)
xrange(1, 5)
>>> list(xrange(1,5))
[1, 2, 3, 4]
>>> xrange(0,6,2)
xrange(0, 6, 2)
>>> list(xrange(0,6,2))
[0, 2, 4]
由上面的示例可以知道：要生成很大的数字序列的时候，用xrange会比range性能优很多，因为不需要一上来就开辟一块很大的内存空间。
xrange 和 range 这两个基本上都是在循环的时候用。
for i in range(0, 100):
print i
for i in xrange(0, 100):
print i
这两个输出的结果都是一样的，实际上有很多不同，range会直接生成一个list对象：
a = range(0,100)
print type(a)
print a
print a[0], a[1]
输出结果：
<type 'list'>
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 63, 64, 65, 66, 67, 68, 69, 70, 71, 72, 73, 74, 75, 76, 77, 78, 79, 80, 81, 82, 83, 84, 85, 86, 87, 88, 89, 90, 91, 92, 93, 94, 95, 96, 97, 98, 99]
0 1
而xrange则不会直接生成一个list，而是每次调用返回其中的一个值：
a = xrange(0,100)
print type(a)
print a
print a[0], a[1]
输出结果：
<type 'xrange'>
xrange(100)
0 1
这个直接网络就行我也是网络的