《Python3.6官方文档》– 第四章 更多流程控制语句

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《Python3.6官方文档》– 第一章《Python3.6官方文档》– 第二章 使用python解释器 4 更多流程控制语句
除了刚才介绍的while语句，Python也引入了其它语言常见的流程控制语法，并稍作变化。4.1 if语句或许最广为人知的控制语句就是if语句。例如：

>>> x = int(input("Please enter an integer: "))
Please enter an integer: 42
>>> if x < 0:
...     x = 0
...     print('Negative changed to zero')
... elif x == 0:
...     print('Zero')
... elif x == 1:
...     print('Single')
... else:
...     print('More')
...
More

if语句可以有零个或者更多

elif

分支，

else

分支是非强制要求有的。关键词‘elif’是比‘else if’短的，这可以有效避免过度缩进问题。而且，

if … elif … elif …

语句可以替换其它语言中的

switch/case

语句。4.2. for StatementsPython中的for语句与你可能用过的C或者Pascal语言中的for语句有点不同。与通常通过一个等差数列进行迭代（像Pascal语言），或者给予用户自主迭代和终止步骤（就像C语言），Python的For语句以集合（list或者string）中的元素为迭代单元，按照它们在集合中的顺序逐个迭代。例如（我并没有含沙射影）：

>>> # Measure some strings:
... words = ['cat', 'window', 'defenestrate']
>>> for w in words:
...     print(w, len(w))
...
cat 3
window 6
defenestrate 12

如果你需要在迭代中时修改集合（例如为集合复制某个元素），我们建议你先为集合创建副本。直接迭代集合并不能为集合创建副本，切片操作可以很方便的做到这一点。

 >>> for w in words[:]:  # Loop over a slice copy of the entire list.
 ...     if len(w) > 6:
 ...         words.insert(0, w)
 ...
 >>> words
 ['defenestrate', 'cat', 'window', 'defenestrate']

靠着使用

for w in words:

语法，我们可以用不断插入

defenestrate

单词，来尝试创建出很大的集合。4.3. range()函数如果你需要迭代一组连续数字，内建函数range()正好可以帮上忙。它生成递增数列：

 >>> for i in range(5):
 ...     print(i)
 ...
 0
 1
 2
 3
 4

指定的尾数入参永远不是生成序列的一部分； range(10)生成十个数字，代表着会生成十个长度的序列。我们甚至可以让序列从另一个数字开始，或者指定另一个递增值（尽管被否认，但它有时被称为‘步长’）：

 range(5, 10)
    5, 6, 7, 8, 9

 range(0, 10, 3)
    0, 3, 6, 9

 range(-10, -100, -30)
   -10, -40, -70

为了迭代集合的索引，我们可以把range()函数和len()函数结合起来使用。如下：

 >>> a = ['Mary', 'had', 'a', 'little', 'lamb']
 >>> for i in range(len(a)):
 ...     print(i, a[i])
 ...
 0 Mary
 1 had
 2 a
 3 little
 4 lamb

然而在大多数此类情况下，使用内置函数enumerate()更方便，参见Looping Techniques章节如果你打印一个range函数，会发生奇怪的事情：

 >>> print(range(10))
 range(0, 10)

从很多特性上看，rang()函数返回的对象都表现的像是一个list，但实际上它不是。当你迭代它时，它返回了你想要的连续数字，但是它为了节省内存空间，不是个真正的list。我们称这种对象为可迭代的，即适合成为可以期待得到有限连续项的函数或者结构的目标。我们已经知道，for语句是一个类似的迭代器，list()函数也是一个类似的迭代器;它以可迭代对象创建list。

 >>> list(range(5))  
 [0, 1, 2, 3, 4]

稍后我们可以看到更多函数可以返回可迭代对象，或者把可迭代对象作为入参。4.4.循环中的break、continue语句和else子句break语句，就像在C语言中一样，跳出最内层的for或者while循环。循环语句也许有一个else子句;它在for语句的list循环终结时或者while语句的条件变为false时执行，但在循环被break终结时它并不执行。下面以搜索素数为典型示例演示下：

 >>> for n in range(2, 10):
 ...     for x in range(2, n):
 ...         if n % x == 0:
 ...             print(n, 'equals', x, '*', n//x)
 ...             break
 ...     else:
 ...         # loop fell through without finding a factor
 ...         print(n, 'is a prime number')
 ...
 2 is a prime number
 3 is a prime number
 4 equals 2 * 2
 5 is a prime number
 6 equals 2 * 3
 7 is a prime number
 8 equals 2 * 4
 9 equals 3 * 3

(是的，这是一段没有错误的代码。仔细看：else子句是属于for循环，而不是if语句)当与循环一起使用时，它的else子句与在try语句块和if语句块的else子句功能类似：当try语句块没有异常时，else分支触发执行；当循环没有被break终止时，else分支触发执行。想要学习更多try语句块和异常，参见Handling Exceptionscontinue语句，是从C语言借鉴的，直接执行循环的下一次。

 >>> for num in range(2, 10):
 ...     if num % 2 == 0:
 ...         print("Found an even number", num)
 ...         continue
 ...     print("Found a number", num)
 Found an even number 2
 Found a number 3
 Found an even number 4
 Found a number 5
 Found an even number 6
 Found a number 7
 Found an even number 8
 Found a number 9

4.5. pass语句pass语句什么也不执行。它可以背用于语法需要，但程序并不想执行任何任务。例如：

 >>> while True:
 ...     pass  # Busy-wait for keyboard interrupt (Ctrl+C)
 ...

它通常被用于创建一个最小的类：

 >>> class MyEmptyClass:
 ...     pass
 ...

另一个用处是，当你正在写新的代码，可以将pass写在函数体或者条件子句体中，用以标记占位，这使你在更抽象层面思考。pass会被自动忽略。

 >>> def initlog(*args):  
 ...     pass   # Remember to implement this!  
 ...  

4.6 函数定义我们可以写一个可以输出不超过指定边界值的斐波那契数列的函数:

 >>> def fib(n):    # write Fibonacci series up to n
 ...     """Print a Fibonacci series up to n."""
 ...     a, b = 0, 1
 ...     while a < n:
 ...         print(a, end=' ')
 ...         a, b = b, a+b
 ...     print()
 ...
 >>> '# Now call the function we just defined:
 ... fib(2000)
 0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 377 610 987 1597

关键词def定义了一个函数。它后边是函数名字和被括号包括起来的一串参数。函数体的声明是从下一行开始的，而且必须缩进。函数体的第一行可以是一个随意的字符串数组；字符串数组是函数的文档字符串或者docstring。（更多关于docstring的说明可以在文档API部分找到）。有一些工具可以使用docstrings制作在线文档或者打印文档，或者让用户交互式的浏览代码；在代码中写入docstrings是一个很好的做法，你应该养成习惯。函数执行时会为局部变量引入一个新的符号表。所有的局部变量都存储在这个局部符号表中。引用参数时，会先从局部符号表中查找，然后是全局符号表，然后是内置命名表。因此，全局参数虽然可以被引用，但它们不能在函数中直接赋值（除非它们在全局声明语句中）。函数引用的实际参数在函数调用时引入局部符号表，因此，实参总是传值调用（这里的值指的是对象引用，而不是该对象的值）。[1] 一个函数被另一个函数调用时，一个新的局部符号表在调用过程中被创建。函数的定义过程会在函数当前参数列表前定义函数名字。作为用户定义函数，函数名有一个为解释器认可的类型值。这个值可以赋给其它命名，使其能够作为一个函数来使用。这就像一个重命名机制：

 >>>
 >>> fib
 <function fib at 10042ed0>
 >>> f = fib
 >>> f(100)
 0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89

类比其它编程语言，你可能认为fib不是一个函数（ function ），而是一个过程（ procedure ）。Python 和 C 一样，过程只是一个没有返回值的函数。实际上，没有显式声明返回值的过程也有一个返回值，虽然是一个不讨人喜欢的值。这个值被称为 None （这是一个内置命名）。如果一个值只是 None 的话，通常解释器不会写一个 None 出来，如果你真想要查看它的话，可以这样做：

 >>>

 >>> fib(0)
 >>> print(fib(0))
 None

我们来写一个简单的示例，用于演示如何从函数中返回一个包含菲波那契数列的数值链表，而不是打印它： 、

 >>>
 >>> def fib2(n):  # return Fibonacci series up to n
 ...     """Return a list containing the Fibonacci series up to n."""
 ...     result = []
 ...     a, b = 0, 1
 ...     while a < n:
 ...         result.append(a)    # see below
 ...         a, b = b, a+b
 ...     return result
 ...
 >>> f100 = fib2(100)    # call it
 >>> f100                # write the result
 [0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89]

和以往一样，上面的例子演示了一些新的 Python 功能：return 语句从函数中返回一个值，不带表达式的 return 返回 None。过程结束后也会返回 None 。
语句result.append(b)称为链表对象 result 的一个函数。函数是一个“属于”某个对象的，它被命名为 obj.methodename，这里的 obj 是某个对象（可能是一个表达式），methodename是某个在该对象类型定义中的方法的命名。不同的入参类型定义不同的方法。不同入参类型也有可能名字相同，但不会混淆。（当你定义自己的对象类型和方法时，可能会出现这种情况，本指南后面的章节会介绍如何使用类型）。示例中演示的 append()方法由链表对象定义，它向链表中加入一个新元素。在示例中它等同于””result = result + [b]””，不过效率更高。

   (全文完)

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