摘要：Python 提供了使重复性任务变得易于管理的工具。其中包括循环和迭代工具。无论您需要迭代序列、重复检查条件还是高效处理数据量大的任务，这些工具都能满足您的需求。
Python 提供了使重复性任务变得易于管理的工具。其中包括循环和迭代工具。无论您需要迭代序列、重复检查条件还是高效处理数据量大的任务，这些工具都能满足您的需求。
在loops_demo.py中：
# loops_demo.py# List iterationfruits = ["apple", "banana", "cherry"]for fruit in fruits: print(f"I love {fruit}")何时使用：
处理已知集合或范围（例如处理项目列表或生成序列）时，请使用for循环。
何时使用：
当迭代次数不固定或取决于运行时条件（例如用户输入或动态计算）时，请选择while循环。
除非明确中断，否则无限循环将永远运行。虽然它不是一个单独的类型，但它是使用while循环实现的行为。
# loops_demo.py# Infinite loop with user inputwhile True: user_input = input("Enter 'stop' to end: ").strip.lower if user_input == "stop": print("Loop ended.") break print(f"You entered: {user_input}")何时使用：
无限循环在事件驱动的程序中非常有用，例如服务器或游戏。始终包含退出条件（如break ）以防止意外行为。
break语句提前退出循环。
# loops_demo.py# Exit on specific conditionfor number in range(10): if number == 5: print("Breaking loop at 5") break print(number)何时使用：
当您想根据特定条件终止循环时，请使用break 。
continue语句跳过当前迭代中的其余代码并移至下一次迭代。
示例：跳过奇数# loops_demo.py# Skipping odd numbersfor number in range(1, 11): if number % 2 != 0: continue print(f"Even number: {number}")何时使用：
当您需要绕过某些迭代而不破坏循环时， Continue很有帮助。
何时使用：
else块非常适合在循环自然完成时处理逻辑。
在迭代集合、范围或生成器时使用。对于大多数场景来说，它都是干净简洁的。while 循环：
当终止条件取决于运行时评估时使用。它很灵活，但需要仔细的条件管理以避免无限循环。无限循环：
在构建需要持续执行的系统（例如服务器进程）时使用。确保您有可靠的退出条件。
除了循环之外， Python 还提供了各种工具和技术来处理重复性任务。这些工具在某些场景下补充甚至取代了传统循环。
列表推导式是一种通过迭代可迭代对象并应用可选条件或转换来创建列表的简洁方法。
示例：数字的平方# loops_demo.py# Generate a list of squaressquares = [x ** 2 for x in range(10)]print(squares)为什么使用它？
列表推导式更紧凑，而且通常比用于创建新列表的传统for循环更快。
生成器表达式与列表推导式类似，但使用迭代器一次生成一个值，而不是在内存中创建整个列表。
# loops_demo.py# Calculate sum of squares using a generatorsum_of_squares = sum(x ** 2 for x in range(10))print(sum_of_squares)为什么使用它？
生成器内存效率高，适合处理大型数据集或无限序列。
map函数将指定的函数应用于可迭代中的每个项目。
# loops_demo.py# Convert a list of strings to uppercasenames = ["alice", "bob", "charlie"]uppercase_names = map(str.upper, names)print(list(uppercase_names))为什么使用它？
map是一种函数式编程工具，可避免将函数应用于可迭代对象的所有元素时的显式循环。
filter函数从可迭代对象中返回满足给定条件的元素。
示例：过滤偶数# loops_demo.py# Filter out odd numbersnumbers = range(10)even_numbers = filter(lambda x: x % 2 == 0, numbers)print(list(even_numbers))为什么使用它？
当您需要根据条件提取元素而不编写完整循环时， filter非常有用。
作为functools模块的一部分， reduce将函数累积地应用于可迭代项，将其减少为单个值。
# loops_demo.pyfrom functools import reduce# Multiply all numbers in a listnumbers = [1, 2, 3, 4]product = reduce(lambda x, y: x * y, numbers)print(product)为什么使用它？
reduce简化了累积运算，例如对一系列值求和或相乘。
itertools模块提供了一系列用于创建和操作迭代器的工具，包括无限序列、组合和排列。
# loops_demo.pyfrom itertools import permutations# Generate all permutations of a listitems = [1, 2, 3]all_permutations = list(permutations(items))print(all_permutations)为什么使用它？
itertools非常适合复杂的循环需求，例如生成组合、笛卡尔积或迭代无限序列。
与列表推导类似，它们允许您以简洁的方式创建集合和字典。
# loops_demo.py# Generate a dictionary with numbers as keys and their squares as valuessquares_dict = {x: x ** 2 for x in range(5)}print(squares_dict)为什么使用它？
它们提供了一种干净且可读的方式来以编程方式创建字典和集合。
递归允许函数调用自身来解决较小子问题中的问题，通常消除对显式循环的需要。
# loops_demo.py# Recursive function to calculate factorialdef factorial(n): if n == 0: return 1 return n * factorial(n - 1)print(factorial(5)) # Output: 120为什么使用它？
递归非常适合可分解为较小的重复任务的问题，例如树遍历或解决数学问题。
为什么使用它？
这些函数是循环的高效且简洁的替代方案。
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来源：自由坦荡的湖泊AI
