#难以想象的for 看这个标题，有点匪夷所思吗？为什么for是难以想象的呢？因为在python中，它的确是很常用而且很强悍，强悍到以至于另外一个被称之为迭代的东西，在python中就有点相形见绌了。在别的语言中，for的地位从来没有如同python中这么高的。 废话少说，上干活。 ##for的基本操作 for是用来循环的，是从某个对象那里依次将元素读取出来。看下面的例子，将已经学习过的数据对象用for循环一下，看看哪些能够使用，哪些不能使用。同时也是复习一下过往的内容。 >>> name_str = "qiwsir" >>> for i in name_str: #可以对str使用for循环 ... print i, ... q i w s i r >>> name_list = list(name_str) >>> name_list ['q', 'i', 'w', 's', 'i', 'r'] >>> for i in name_list: #对list也能用 ... print i, ... q i w s i r >>> name_set = set(name_str) #set还可以用 >>> name_set set(['q', 'i', 's', 'r', 'w']) >>> for i in name_set: ... print i, ... q i s r w >>> name_tuple = tuple(name_str) >>> name_tuple ('q', 'i', 'w', 's', 'i', 'r') >>> for i in name_tuple: #tuple也能呀 ... print i, ... q i w s i r >>> name_dict={"name":"qiwsir","lang":"python","website":"qiwsir.github.io"} >>> for i in name_dict: #dict也不例外 ... print i,"-->",name_dict[i] ... lang --> python website --> qiwsir.github.io name --> qiwsir 除了上面的数据类型之外，对文件也能够用for，这在前面有专门的[《不要红头文件》](./130.md)两篇文章讲解有关如何用for来读取文件对象的内容。看官若忘记了，可去浏览。 for在list解析中，用途也不可小觑，这在讲解list解析的时候，也已说明，不过，还是再复习一下为好，所谓学而时常复习之，不亦哈哈乎。 >>> one = range(1,9) >>> one [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8] >>> [ x for x in one if x%2==0 ] [2, 4, 6, 8] 什么也不说了，list解析的强悍，在以后的学习中会越来越体会到的，佩服佩服呀。 列位如果用python3，会发现字典解析、元组解析也是奇妙的呀。 要上升一个档次，就得进行概括。将上面所说的for循环，概括一下，就是下图所示：  用一个文字表述： for iterating_var in sequence: statements iterating_var是对象sequence的迭代变量，也就是sequence必须是一个能够有某种序列的对象，特别注意没某种序列，就是说能够按照一定的脚标获取元素。当然，文件对象属于序列，我们没有用脚标去获取每行，如果把它读取出来，因为也是一个str,所以依然可以用脚标读取其内容。 ##zip zip是什么东西？在交互模式下用help(zip),得到官方文档是： >zip(...) >zip(seq1 [, seq2 [...]]) -> [(seq1[0], seq2[0] ...), (...)] >Return a list of tuples, where each tuple contains the i-th element from each of the argument sequences. The returned list is truncated in length to the length of the shortest argument sequence. 通过实验来理解上面的文档： >>> a = "qiwsir" >>> b = "github" >>> zip(a,b) [('q', 'g'), ('i', 'i'), ('w', 't'), ('s', 'h'), ('i', 'u'), ('r', 'b')] >>> c = [1,2,3] >>> d = [9,8,7,6] >>> zip(c,d) [(1, 9), (2, 8), (3, 7)] >>> e = (1,2,3) >>> f = (9,8) >>> zip(e,f) [(1, 9), (2, 8)] >>> m = {"name","lang"} >>> n = {"qiwsir","python"} >>> zip(m,n) [('lang', 'python'), ('name', 'qiwsir')] >>> s = {"name":"qiwsir"} >>> t = {"lang":"python"} >>> zip(s,t) [('name', 'lang')] zip是一个内置函数，它的参数必须是某种序列数据类型，如果是字典，那么键视为序列。然后将序列对应的元素依次组成元组，做为一个list的元素。 下面是比较特殊的情况，参数是一个序列数据的时候，生成的结果样子： >>> a 'qiwsir' >>> c [1, 2, 3] >>> zip(c) [(1,), (2,), (3,)] >>> zip(a) [('q',), ('i',), ('w',), ('s',), ('i',), ('r',)] 这个函数和for连用，就是实现了： >>> c [1, 2, 3] >>> d [9, 8, 7, 6] >>> for x,y in zip(c,d): #实现一对一对地打印 ... print x,y ... 1 9 2 8 3 7 >>> for x,y in zip(c,d): #把两个list中的对应量上下相加。 ... print x+y ... 10 10 10 上面这个相加的功能，如果不用zip，还可以这么写： >>> length = len(c) if len(c)>> for i in range(length): ... print c[i]+d[i] ... 10 10 10 以上两种写法那个更好呢？前者？后者？哈哈。我看差不多了。还可以这么做呢： >>> [ x+y for x,y in zip(c,d) ] [10, 10, 10] 前面多次说了，list解析强悍呀。当然，还可以这样的： >>> [ c[i]+d[i] for i in range(length) ] [10, 10, 10] for循环语句在后面还会经常用到，其实前面已经用了很多了。所以，看官应该不感到太陌生。