摘要：不管是還是，所發起的循環，在編程中是經常被用到的。這里重點是復習并展示一下它的循環中，做為計數器的使用。通過上述實例，主要是讓看官理解在循環中計數器的作用。是用于并行遍歷的函數。一種方法是通過循環，分別從兩個中取出元素，然后求和。

不管是while還是for，所發起的循環，在python編程中是經常被用到的。特別是for，一般認為，它要比while快，而且也容易寫（是否容易，可能因人而異，但是，執行時間快，是的確的），因此在實踐中，for用的比較多點，不是說while就不用，比如前面所列舉而得那個猜數字游戲，在業務邏輯上，用while就更容易理解（當然是限于那個游戲的業務需要而言）。另外，在某些情況下，for也不是簡單地把對象中的元素遍歷一遍，比如有有隔一個取一個的要求，等等。

在編寫代碼的實踐中，為了對付循環中的某些要求，需要用一些其它的函數，比如前面已經介紹過的range就是一個被看做循環中的計數器的好東西。

在《有容乃大的list(4)》中，專門對range()這個內置函數做了詳細介紹，看官可以回到那節教程復習一番。這里重點是復習并展示一下它的for循環中，做為計數器的使用。

還記得曾經在教程中有一個問題：列出100以內被3整除的數。下面引用那個問題的代碼和運行結果。

#! /usr/bin/env python
#coding:utf-8

aliquot = []

for n in range(1,100):
    if n%3 == 0:
        aliquot.append(n)

print aliquot

代碼運行結果：

[3, 6, 9, 12, 15, 18, 21, 24, 27, 30, 33, 36, 39, 42, 45, 48, 51, 54, 57, 60, 63, 66, 69, 72, 75, 78, 81, 84, 87, 90, 93, 96, 99]

這個問題，如果改寫一下（也有網友在博客中提出了改寫方法）

>>> aliquot = [ x for x in range(1,100) if x%3==0 ] #用list解析，本質上跟上面無太大差異
>>> aliquot
[3, 6, 9, 12, 15, 18, 21, 24, 27, 30, 33, 36, 39, 42, 45, 48, 51, 54, 57, 60, 63, 66, 69, 72, 75, 78, 81, 84, 87, 90, 93, 96, 99]

>>> aliquot = range(3,100,3)    #這種方法更簡單。這是博客中一網友提供。
>>> aliquot
[3, 6, 9, 12, 15, 18, 21, 24, 27, 30, 33, 36, 39, 42, 45, 48, 51, 54, 57, 60, 63, 66, 69, 72, 75, 78, 81, 84, 87, 90, 93, 96, 99]

如果有一個由字母組成的字符串，只想隔一個從字符串中取一個字母。可以這樣來實現，這是range()的一個重要用途。

>>> one = "Ilikepython" 
>>> new_list = [ one[i] for i in range(0,len(one),2) ]
>>> new_list
["I", "i", "e", "y", "h", "n"]

當然，間隔的舉例，是可以任意指定的。還是前面那個問題，還可以通過下面的方式，選出所有能夠被3整除的數。

>>> all_int = range(1,100)
>>> all_int
[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]
>>> aliquot = [ all_int[i] for i in range(len(all_int)) if all_int[i]%3==0 ]
>>> aliquot
[3, 6, 9, 12, 15, 18, 21, 24, 27, 30, 33, 36, 39, 42, 45, 48, 51, 54, 57, 60, 63, 66, 69, 72, 75, 78, 81, 84, 87, 90, 93, 96, 99]

通過上述實例，主要是讓看官理解range()在for循環中計數器的作用。

在《難以想象的for》中，已經對zip進行了介紹，此處還要提到這個函數，不僅僅是復習，還能深入一下，更主要是它也會常常被用到循環之中。

zip是用于并行遍歷的函數。

比如有兩個list，元素是由整數組成，如果計算對應位置元素的和。一種方法是通過循環，分別從兩個list中取出元素，然后求和。

>>> list1 = range(2,10,2)
>>> list1
[2, 4, 6, 8]
>>> list2 = range(11,20,2)
>>> list2
[11, 13, 15, 17, 19]
>>> result = [ list1[i]+list2[i] for i in range(len(list1)) ]
>>> result
[13, 17, 21, 25]

正如在《難以想象的for》中講述的那樣，上面的方法不是很完美，在上一講中有比較完美一點的代碼，請看官欣賞。

zip完成上面的任務，是這么做的：

>>> list1
[2, 4, 6, 8]
>>> list2
[11, 13, 15, 17, 19]
>>> for a,b in zip(list1,list2):
...     print a+b, 
... 
13 17 21 25

zip()的作用就是把list1和list2兩個對象中的對應元素放到一個元組(a,b)中，然后對這兩個元素進行操作。

>>> list1
[2, 4, 6, 8]
>>> list2
[11, 13, 15, 17, 19]
>>> zip(list1,list2)
[(2, 11), (4, 13), (6, 15), (8, 17)]

對這個功能，看官可以理解為，將兩個list壓縮成為(zip)一個list，只不過找不到配對的就丟掉了。

能夠壓縮，也能夠解壓縮，用下面的方式就是反過來了。

>>> result = zip(list1,list2)
>>> result
[(2, 11), (4, 13), (6, 15), (8, 17)]
>>> zip(*result)
[(2, 4, 6, 8), (11, 13, 15, 17)]

列位注意觀察，解壓縮得到的結果，跟前面壓縮前的結果相比，第二項就少了一個元素19，因為在壓縮的時候就丟掉了。

這似乎跟for沒有什么關系呀。別著急，思考一個問題，看看如何求解：

問題描述：有一個dictionary，myinfor = {"name":"qiwsir","site":"qiwsir.github.io","lang":"python"},將這個字典變換成：infor = {"qiwsir":"name","qiwsir.github.io":"site","python":"lang"}

解法有幾個，如果用for循環，可以這樣做（當然，看官如果有方法，歡迎貼出來）。

>>> infor = {}
>>> for k,v in myinfor.items():
...     infor[v]=k
... 
>>> infor
{"python": "lang", "qiwsir.github.io": "site", "qiwsir": "name"}

下面用zip()來試試：

>>> dict(zip(myinfor.values(),myinfor.keys()))
{"python": "lang", "qiwsir.github.io": "site", "qiwsir": "name"}

嗚呼，這是什么情況？原來這個zip()還能這樣用。是的，本質上是這么回事情。如果將上面這一行分解開來，看官就明白其中的奧妙了。

>>> myinfor.values()    #得到兩個list
["python", "qiwsir", "qiwsir.github.io"]
>>> myinfor.keys()
["lang", "name", "site"]
>>> temp = zip(myinfor.values(),myinfor.keys())     #壓縮成一個list，每個元素是一個tuple
>>> temp
[("python", "lang"), ("qiwsir", "name"), ("qiwsir.github.io", "site")]

>>> dict(temp)                          #這是函數dict()的功能，將上述列表轉化為dictionary
{"python": "lang", "qiwsir.github.io": "site", "qiwsir": "name"}

至此，是不是明白zip()和循環的關系了呢？有了它可以讓某些循環簡化。特別是在用python讀取數據庫的時候（比如mysql），zip()的作用更會顯現。

enumerate的詳細解釋，在《再深點，更懂list》中已經有解釋，這里姑且復習。

如果要對一個列表，想得到其中每個元素的偏移量（就是那個腳標）和對應的元素，怎么辦呢？可以這樣：

>>> mylist = ["qiwsir",703,"python"]
>>> new_list = []
>>> for i in range(len(mylist)):
...     new_list.append((i,mylist[i]))
... 
>>> new_list
[(0, "qiwsir"), (1, 703), (2, "python")]

enumerate的作用就是簡化上述操作：

>>> enumerate(mylist)
    #出現這個結果，用list就能顯示內容.類似的會在后面課程出現，意味著可迭代。
>>> list(enumerate(mylist))
[(0, "qiwsir"), (1, 703), (2, "python")]

對enumerate()的深刻闡述，還得看這個官方文檔：

  
class enumerate(object)

  |  enumerate(iterable[, start]) -> iterator for index, value of iterable

  |

  |  Return an enumerate object.  iterable must be another object that supports

  |  iteration.  The enumerate object yields pairs containing a count (from

  |  start, which defaults to zero) and a value yielded by the iterable argument.

  |  enumerate is useful for obtaining an indexed list:

  |      (0, seq[0]), (1, seq[1]), (2, seq[2]), ...

  |

  |  Methods defined here:

  |

  |  getattribute(...)

  |      x.getattribute("name") <==> x.name

  |

  |  iter(...)

  |      x.iter() <==> iter(x)

  |

  |  next(...)

  |      x.next() -> the next value, or raise StopIteration




  


Data and other attributes defined here:
  


  


new = 

  

T.new(S, ...) -> a new object with type S, a subtype of T
  

對官方文檔，有的朋友可能看起來有點迷糊，不要緊，至少瀏覽一下，看個大概。因為隨著個人實踐的越來越多，對文檔的含義理解會越來越深刻。這就好比令狐沖，剛剛學習了獨孤九劍的口訣和招式后，理解不是很深刻，只有在不斷的打打殺殺實踐中，特別跟東方不敗等高手過招之后，才能越來越體會到獨孤九劍中的奧妙。