一文讲清楚Python流程控制语句

news2024/9/21 20:35:25

流程控制就是控制程序如何执行的方法,它适用于任何一门编程语言,其作用在于可以根据用户的需求决定程序执行的顺序。计算机在运行程序时有三种执行方法:第一种是顺序执行,自上而下顺序执行所有的语句,对应程序设计中的顺序结构;第二种是选择执行,程序中含有条件语句,根据条件语句的结果选择执行部分语句,对应程序设计中的选择结构;第三种是循环执行,在一定条件下反复执行某段程序,对应程序设计中的循环结构,其中被反复执行的语句为“循环体”,决定循环是否中止的判断条件为“循环条件”。

1. 选择语句

选择语句对应选择执行,选择语句包括三种:if语句,if…else语句和if…elif…else语句。这三种选择语句之间也可以相互嵌套。

1)if语句

if语句相当于“如果……就……”,基本语法格式为:

表达式可以为一个布尔值或者变量,也可以是比较表达式或者逻辑表达式,如果表达式的值为真(True),则执行下面的代码块;如果表达式的值为假(False),则跳过下面的代码块,执行代码块后面的语句。需要注意的是,当表达式的值为非零的数字或者非空的字符串时,if语句也会认为是条件成立。

2)if…else语句

if…else语句相当于“如果……就……,否则……”,基本语法格式为:

表达式可以为一个布尔值或者变量,也可以是比较表达式或者逻辑表达式。如果表达式的值为真(True),则执行代码块1,如果表达式的值为假(False),则执行代码块2。

if…else语句也可以简化为条件表达式,比如在输入年份时,如果想要把2022年以前的年份统一设置为2022年,则输入以下代码:

上述代码也可以简化为条件表达式:

3)if…elif…else语句

if…elif…else语句相当于“如果……则……,否则如果满足某种条件则……,不满足某种条件则……”,基本语法格式为:

表达式可以为一个布尔值或者变量,也可以是比较表达式或者逻辑表达式。如果表达式1的值为真(True),则执行代码块1,否则判断表达式2;如果表达式2的值为真(True)则执行代码块2;如果表达式2的值不为真,则继续向下判断表达式3……最后如果所有的表达式均不为真,则执行代码块n。

2. 循环语句

循环语句对应循环执行,循环语句包括两种:while语句和for语句。这两种循环语句之间也可以相互嵌套。

1)while循环语句

while循环语句通过设定条件语句来控制是否循环执行循环体代码块中的语句,只要条件语句为真,循环就会一直执行下去,直到条件语句不再为真为止。基本语法格式为:

2)for循环语句

for循环语句为重复一定次数的循环,适用于遍历或迭代对象中的元素。基本语法格式为:

其中迭代变量用于保存读取的值,对象就是要遍历或迭代的对象(字符串、列表和元组等任何有序序列对象),循环体代码块就是需要被循环执行的代码。例如,输入以下代码并运行:

运行结果如图3.45所示。

其中第一行为字符串strname的内容,接下来的各行为字符串strname的遍历结果。再输入以下代码并运行:

运行结果为:2/4/6/8/。

3. 跳转语句

跳转语句依托于循环语句,适用于从循环体中提前离开的情况,比如在while循环达到结束条件之前离开,或者在for循环完成之前离开。跳转语句包括两种:break语句和continue语句。

1)break语句

break语句可以完全中止当前循环,如果是循环嵌套,那么将跳出最内层的循环。break语句常与if选择语句配合使用,基本语法格式如下:

①while循环中的break:

其中的表达式2为跳出循环的条件,当满足条件时,从当前循环体跳离。

②for循环中的break:

其中的表达式为跳出循环的条件,当满足条件时,从当前循环体跳离。

2)continue语句

continue语句只能中止本轮次的循环,或者说跳过当前轮次循环体中剩余的语句,提前进入下一轮次的循环,而并不是从当前循环体中跳离;如果是循环嵌套,那么跳过的也只是最内层循环体当前轮次的剩余语句。continue也常与if选择语句配合使用,基本语法格式如下:

①while循环中的break:

其中的表达式2为跳过本轮次循环的条件,当满足条件时,中止本轮次的循环。

②for循环中的continue:

其中的表达式为跳过本轮次循环的条件,当满足条件时,中止本轮次的循环。

以上内容节选自《Python数据科学应用从入门到精通》(张甜 杨维忠 著 2023年11月新书 清华大学出版社)

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《Python机器学习原理与算法实现》(杨维忠、张甜著,2023年2月,清华大学出版社),适用于学习Python/机器学习

《Python数据科学应用从入门到精通》(张甜 杨维忠 著 2023年11月新书 清华大学出版社)适用于学习数据分析、数据科学、数据可视化等。

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