關于循環遍歷大家都知道，不外乎for和while，今天我在這寫點不一樣的循環和遍歷。在實踐中有時會遇到刪除列表中的元素，那么循環遍歷列表刪除指定元素該怎么做呢？
還是直接上代碼看案例吧：
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import time# 刪除下面列表中所有張姓元素，輸出的結果應該是['李老大','李老二']lst = ['張老大', '張老二', '李老大', '張老三', '李老二']*10000# 直接for循環遍歷列表，remove需要刪除的元素def del1(lst): for i in lst: if i[0] == '張': lst.remove(i) # 在刪lst[0]'張老大'的時候，列表長度變成4，導致lst[1]取值成了'李老大'，跳過了'張老二' return lst # 返回的結果不符合預期# 正向遍歷，通過建一個原列表的副本，然后遍歷副本，刪除原列表中的元素def del2(lst): lst2 = lst.copy() # 創建副本內存和時間開銷大 for i in lst2: if i[0] == '張': lst.remove(i) # 刪除第一個匹配的元素，檢索匹配時間開銷大 return lst # 結果雖然正確，但效率極低，不要用這種方法# 使用高階函數filter方法def del3(lst): def comp(n): # 創建過濾函數 return n[0] != '張' #對于首字符不是'張'的元素返回True，予以保留。若返回False的予以刪除。 return list(filter(comp, lst)) # filter高階函數刪除列表中的元素，# 刪除條件是comp方法，返回的是迭代器，需要list方法轉成列表# 倒序刪除法def del4(lst): for i in range(len(lst) - 1, -1, -1): # 注意len(lst)必須-1，因為列表元素下標是0至len(lst)-1；注意for循環左開右閉，# 從lst隊尾循環到開頭必須是-1，寫0會漏了lst[0]；-1表示倒序排列。range實際就是int數字列表生成式，在這實際生成的是# [49999,49998,..1,0]，通過下標訪問列表的指定元素。 if lst[i][0] == '張': del lst[i] return lst# 倒序刪除之while循環，效果和for序號一致，運行效率差別極其微小(for序號方法內存開銷略大一點點)。while循環需要寫7行，# for循環只要5行，更推薦使用for循環。但while循環代碼閱讀起來更易懂。def del5(lst): length = len(lst) - 1 while length >= 0: if lst[length][0] == '張': del lst[length] length -= 1 return lst# lst = del1(lst) # del1方法直接遍歷列表刪除指定元素，返回結果錯誤# print(lst)# t1 = time.time()# lst = del2(lst) # del2方法通過創建原列表副本，遍歷副本刪除原件中的指定元素，返回結果正確，但是運行效率極低# t2 = time.time()# print(f"遍歷方法刪除元素用時:{t2 - t1:.5f}") # 4.51529，在這可以看到代碼優化的必要性，運行結果雖然一致但性能差別極大。# 評價性能一般看2個指標，1是時間消耗，2是資源消耗(通常指內存消耗，特殊場合還有別的資源消耗)。t1 = time.time()lst = del3(lst)t2 = time.time()print(f"filter方法刪除元素用時:{t2 - t1:.5f}") # 0.00596# t1 = time.time()# lst = del4(lst)# t2 = time.time()# print(f"遍歷方法刪除元素用時:{t2 - t1:.5f}") # 0.07991# t1 = time.time()# lst = del5(lst)# t2 = time.time()# print(f"遍歷方法刪除元素用時:{t2 - t1:.5f}") # 0.08516 |
以上案例注釋非常詳細，初學者可以閱讀參考。其中del4()for循環和del5()while循環時間消耗幾乎一致，for循環內存消耗略大一點點。for循環可以比while循環少寫2行代碼，學python用python在同樣性能指標下自然是代碼行數越少越好，寫循環優先考慮for。
另外提一句，使用filter高階函數運行速度是for或while的13-15倍，因為filter實際執行的是c代碼。在python中有很多內置方法實際是c代碼，用好了會大大提高運行效率。雖然python是公認的開發效率高運行效率低，但是只要針對運算量極大的循環執行代碼塊進行恰當優化(通常就是使用這種c代碼的內置方法，有能力的也可以自定義c代碼方法，或者是第三方的c代碼方法)，python性能并不弱多少，而開發效率提升很多，所以python會這么流行。
以上就是聊聊python中的循環遍歷的詳細內容，更多關于python 循環遍歷的資料請關注服務器之家其它相關文章！
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