なしで次のことを行うことは可能iですか?
for i in range(some_number):
# do something
N回だけ何かをしたいだけで、イテレータが必要ない場合。
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私の頭の上から、いいえ。
あなたができる最善のことは、次のようなものだと思います：
def loop(f,n):
for i in xrange(n): f()
loop(lambda: <insert expression here>, 5)
iしかし、私はあなたが余分な変数と一緒に暮らすことができると思います.
これは、変数を使用するオプション_です。実際には、変数は単なる別の変数です。
for _ in range(n):
do_something()
_インタラクティブな python セッションで返された最後の結果が割り当てられていることに注意してください。
>>> 1+2
3
>>> _
3
このため、この方法では使用しません。ライアンが言及したイディオムを私は知りません。通訳を台無しにする可能性があります。
>>> for _ in xrange(10): pass
...
>>> _
9
>>> 1+2
3
>>> _
9
Python grammarによれば、これは受け入れ可能な変数名です。
identifier ::= (letter|"_") (letter | digit | "_")*
于 2009-05-04T05:14:35.387 に答える
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使用されていない値に代入するための一般的なイディオムは、それに名前を付けること_です。
for _ in range(times):
do_stuff()
于 2009-05-04T05:20:11.067 に答える
9
これは、データ モデル( Py3 リンク)を利用 (悪用?) するランダムなアイデアです。
class Counter(object):
def __init__(self, val):
self.val = val
def __nonzero__(self):
self.val -= 1
return self.val >= 0
__bool__ = __nonzero__ # Alias to Py3 name to make code work unchanged on Py2 and Py3
x = Counter(5)
while x:
# Do something
pass
標準ライブラリにこのようなものがあるのだろうか？
于 2009-05-06T14:00:39.723 に答える
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_11（または任意の数値または別の無効な識別子）を使用して、gettextとの名前の衝突を防ぐことができます。アンダースコア+無効な識別子を使用すると、forループで使用できるダミーの名前が取得されます。
于 2012-03-29T06:24:20.580 に答える
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答えは、イテレータの使用に関してどのような問題があるかによって異なりますか? 使えるかもしれません
i = 100
while i:
print i
i-=1
また
def loop(N, doSomething):
if not N:
return
print doSomething(N)
loop(N-1, doSomething)
loop(100, lambda a:a)
しかし、率直に言って、そのようなアプローチを使用する意味はありません
于 2009-05-04T05:21:23.933 に答える
1
不要なカウンターの代わりに、不要なリストができました。最善の解決策は、「_」で始まる変数を使用することです。これにより、変数を使用していないことを構文チェッカーに伝えることができます。
x = range(5)
while x:
x.pop()
print "Work!"
于 2013-03-13T17:30:37.030 に答える
0
私は上記の解決策に概ね同意します。すなわち：
- -loopでアンダースコアを使用する
for(2 行以上) - 通常の
whileカウンターの定義 (3 行以上) - 実装を伴うカスタム クラスの宣言
__nonzero__(さらに多くの行)
＃3のようにオブジェクトを定義する場合は、キーワードを使用してプロトコルを実装するか、 contextlibを適用することをお勧めします。
さらに、私はさらに別の解決策を提案します。これは 3 つのライナーであり、洗練されたものではありませんが、 itertoolsパッケージを使用しているため、興味深いものになる可能性があります。
from itertools import (chain, repeat)
times = chain(repeat(True, 2), repeat(False))
while next(times):
print 'do stuff!'
これらの例では、 2はループを繰り返す回数です。chainは 2 つの繰り返しイテレータをラップしています。最初のイテレータは制限されていますが、2 番目のイテレータは無限です。これらは真の反復子オブジェクトであるため、無限のメモリは必要ありません。明らかに、これはソリューション#1よりもはるかに遅いです。関数の一部として記述されていない限り、 times変数のクリーンアップが必要になる場合があります。
于 2012-01-06T07:07:47.177 に答える
0
while と yield を使用して、このような独自のループ関数を作成できます。ここで公式ドキュメントを参照できます。
def my_loop(start,n,step = 1):
while start < n:
yield start
start += step
for x in my_loop(0,15):
print(x)
于 2022-02-22T11:44:18.173 に答える
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私たちは次のことを楽しんでいました。興味深いので、共有します。
class RepeatFunction:
def __init__(self,n=1): self.n = n
def __call__(self,Func):
for i in xrange(self.n):
Func()
return Func
#----usage
k = 0
@RepeatFunction(7) #decorator for repeating function
def Job():
global k
print k
k += 1
print '---------'
Job()
結果：
0
1
2
3
4
5
6
---------
7
于 2013-12-09T05:55:27.983 に答える
0
do_somethingが単純な関数であるか、1 つにラップできる場合、単純なことmap()ができdo_something range(some_number)ます:
# Py2 version - map is eager, so it can be used alone
map(do_something, xrange(some_number))
# Py3 version - map is lazy, so it must be consumed to do the work at all;
# wrapping in list() would be equivalent to Py2, but if you don't use the return
# value, it's wastefully creating a temporary, possibly huge, list of junk.
# collections.deque with maxlen 0 can efficiently run a generator to exhaustion without
# storing any of the results; the itertools consume recipe uses it for that purpose.
from collections import deque
deque(map(do_something, range(some_number)), 0)
に引数を渡したい場合do_somethingは、itertoolsのrepeatfuncレシピもよく読めるでしょう:
同じ引数を渡すには:
from collections import deque
from itertools import repeat, starmap
args = (..., my args here, ...)
# Same as Py3 map above, you must consume starmap (it's a lazy generator, even on Py2)
deque(starmap(do_something, repeat(args, some_number)), 0)
異なる引数を渡すには:
argses = [(1, 2), (3, 4), ...]
deque(starmap(do_something, argses), 0)
于 2017-01-11T23:46:30.120 に答える
-2
#Return first n items of the iterable as a list
list(itertools.islice(iterable, n))
于 2013-03-18T17:01:12.773 に答える
-8
どうですか：
while range(some_number):
#do something
于 2012-10-11T10:34:01.597 に答える