Bemind
Учебник Python
Учебник Python
  • Python
    • Python Lists
      • Списковые включения в Python (Полное руководство с примерами)
      • Исправление ValueError: Слишком Много Значений Для Распаковки в Python
      • Как добавить словарь в список в Python
      • Как добавить строку в список в Python
      • Разница между массивами и списками в Python
      • Python: Различия между списками и кортежами
      • Как проверить, пуст ли список в Python
      • Как Итерировать (Циклически Проходить) По Списку в Python
      • Python List sort(): Подробное руководство по сортировке списков
      • Python List Extend: Как добавить несколько элементов в список
      • Python: Найти Индекс Всех Вхождений Элемента в Списке
      • Конвертация списка словарей в Pandas DataFrame
      • Генерация случайных чисел в Python
      • Поиск Индекса в Списке Python: Найти Первое, Последнее или Все Вхождения
      • Добавить в начало списка в Python (Вставить в начало)
      • Найти дубликаты в списке Python
      • Python: Умножение Списков (6 Различных Способов)
      • Python списки: Полный обзор
      • Python: Выбор случайного элемента из списка
      • 4 Способа Очистить Список в Python
      • Объяснение ошибки IndexError в Python: индекс списка выходит за пределы допустимого диапазона
      • Python: Получение индекса максимального элемента в списке
      • Python: Объединение списков – Слияние списков (8 способов)
      • Python: Проверка наличия элемента в списке
      • Python: Проверка наличия элемента в списке
      • Удаление элемента из списка в Python (pop, remove, del, clear)
      • Как перевернуть список в Python (6 способов)
      • Python: Замена элемента в списке (6 различных способов)
      • Python: Удаление дубликатов из списка (7 способов)
      • Python: Преобразование словаря в список кортежей (4 простых способа)
      • Python: Перемешать Список (Случайное Распределение Элементов Списка в Python)
      • Python: Пересечение двух списков
      • Python: Вычитание двух списков (4 простых способа!)
      • Длина или Размер Списка в Python: 5 Способов Узнать Длину Списка
      • Python: Транспонирование списка списков (5 простых способов!)
      • Python: Разделение списка (Пополам, на части)
      • Python: Комбинации списка (Получить все комбинации списка)
      • Python: Выравнивание списка списков (4 способа)
      • Разница между списками в Python: Нахождение разницы между двумя списками Python
      • Python: Найти среднее значение списка или списка списков
      • Как добавлять элементы в списки в Python – 4 простых способа!
      • Списковые включения в Python (Полное руководство с примерами)
      • 6 способов преобразовать список Python в строку
    • Python Dictionaries
      • Понимание словаря Python (с примерами)
      • Исправляем ValueError: Слишком Много Значений Для Распаковки в Python
      • Как добавить словарь в список в Python
      • Преобразование JSON в словарь Python
      • Полное руководство по вложенным словарям в Python
      • Копирование словаря в Python: Полное руководство
      • Конвертация списка словарей в Pandas DataFrame
      • Поиск дубликатов в списке Python
      • Полный обзор словарей в Python
      • Python: Добавление пары Ключ:Значение в Словарь
      • Python: Сортировка словаря по значениям
      • Слияние Словарей в Python – Комбинирование Словарей (7 Способов)
      • Python: Удаление Дубликатов из Списка (7 Способов)
      • Python: Преобразование словаря в список кортежей (4 простых способа)
      • Python: Красивая Печать Словаря (Dictionary) – 4 Способа
      • Python: Проверка пуст ли словарь (5 способов!)
      • Copy of Python: Проверка пуст ли словарь (5 способов!)
      • Python: Проверьте, существует ли ключ (или значение) в словаре (5 простых способов)
      • Python: Проверьте, существует ли ключ (или значение) в словаре (5 простых способов)
      • Python: Получение Ключа Словаря с Максимальным Значением (4 Способа)
      • Python: Удаление ключа из словаря (4 разных способа)
      • Как красиво вывести JSON-файл в Python (6 методов)
    • Python Strings
      • Python Капитализация Строк: Руководство по Преобразованию слов в Заглавные
      • Python strip: Как обрезать строку в Python
      • Python Обратная Строка: Руководство по Реверсированию Строк
      • Как Удалить Префикс или Суффикс из Строки в Python
      • Преобразование строки в формат заголовка в Python с помощью str.title()
      • Как добавить строку в список в Python
      • Python String startswith: Проверка, начинается ли строка с подстроки
      • Python String endswith: Проверка того, заканчивается ли строка подстрокой
      • Как удалить первый или последний символ из строки в Python
      • Как исправить: SyntaxError в Python - EOL при сканировании строкового литерала
      • Python String Contains: Проверка Наличия Подстроки в Строке
      • Как проверить, пустая ли строка в Python
      • Python Новая Строка и Как Печатать Без Переноса Строки
      • Как Конкатенировать Строки в Python: Полное Руководство
      • Python: Подсчет слов в строке или файле
      • Как создать список алфавита в Python
      • Python: Конкатенация строки и целого числа (Int)
      • Python: Сортировка строки (4 различных способа)
      • Python zfill и rjust: Добавление нулей в строку в Python
      • Python: Целое в Двоичное (Преобразование целого числа в двоичную строку)
      • Python rfind: Нахождение индекса последней подстроки в строке
      • Python SHA256 хеширование алгоритм: объяснение
      • Python: Усечение числа с плавающей точкой (6 различных способов)
      • Выбор между методами Python isdigit(), isnumeric() и isdecimal()
      • Python: Удаление специальных символов из строки
      • Python Приведение Строки к Нижнему Регистру с помощью .lower(), .casefold(), и .islower()
      • Python программа для проверки, является ли строка палиндромом (6 методов)
      • Python: Найдите все перестановки строки (3 легких способа!)
      • Python: Удаление пунктуации из строки (3 разных способа!)
      • Python: Найти индекс (или все индексы) подстроки в строке
      • Python: Удаление символов новой строки из строки
      • Python: Удаление символа из строки (4 способа)
      • Python: Количество вхождений в строке (4 способа!)
    • Встроенные функции Python
      • abs()
      • ascii()
      • aiter()
      • all()
      • any()
      • anext()
      • bin()
      • bool()
      • breakpoint()
      • bytearray()
      • bytes()
      • callable()
      • chr()
      • classmethod()
      • compile()
      • complex()
      • delattr()
      • dict()
      • dir()
      • divmod()
      • enumerate()
      • eval()
      • exec()
      • filter()
      • float()
      • format()
      • frozenset()
      • getattr()
      • globals()
      • hasattr()
      • hash()
      • help()
      • hex()
      • id()
      • input()
      • int()
      • issubclass()
      • iter()
      • len()
      • list()
      • locals()
      • map()
      • max()
      • memoryview()
      • min()
      • next()
      • object()
      • oct()
      • open()
      • ord()
      • pow()
      • print()
      • property()
      • range()
      • repr()
      • reversed()
      • round()
      • set()
      • setattr()
      • isinstance()
      • slice()
      • zip()
      • type()
      • sorted()
      • staticmethod()
      • str()
      • sum()
      • super()
      • tuple()
      • vars()
      • import()
    • Cобеседования Python. Разбор реальных вопросов.
    • Встроенные методы в Python
  • Учебники по Pandas и Numpy
    • Numpy
      • Функция активации ReLU для глубокого обучения: полное руководство по выпрямленному линейному блоку
      • Как нормализовать массивы NumPy (минимальное-максимальное масштабирование, Z-оценка, L2)
      • NumPy where: Условная обработка элементов массива
      • NumPy linspace: создание равномерно расположенных массивов с помощью np.linspace
      • Как рассчитать векторное произведение в Python
      • Разделение NumPy: Разделение массива NumPy на части
      • NumPy: Лучшие способы применения функции к массиву
      • NumPy full: Создание массивов с заданным значением
      • NumPy clip(): Ограничьте значения массива минимальным и максимальным значениями
      • NumPy cumsum: Расчет кумулятивных сумм массивов NumPy
      • Изучаем функцию np.histogram в NumPy: создаем гистограмму
      • NumPy arange(): Полное руководство (с примерами)
      • Руководство по индексации и срезам массивов NumPy: Полное руководство
      • NumPy argmin(): Получение индекса минимального значения в массивах
      • Выравнивание массива с помощью NumPy flatten
      • Объединение массивов NumPy по различным осям с использованием функции stack
      • Удаление размерности из массивов NumPy с помощью NumPy Squeeze
      • Функция np.repeat() NumPy: Повторение массивов NumPy
      • Использование функции NumPy.exp() для вычисления экспоненты
      • Реализация функции сигмоида на Python
      • NumPy Pad: Использование np.pad() для дополнения массивов и матриц
      • np.argmax(): Как использовать NumPy Argmax
      • NumPy logspace: Понимание функции np.logspace()
      • Использование NumPy Tile для Расположения Массивов
      • NumPy Zeros: Создание массивов и матриц с нулями в NumPy
      • Использование числа Пи в Python (NumPy и Math)
      • Распределение Нормального (Гауссова) Распределения в Numpy (Случайное Нормальное в Numpy)
      • NumPy для Data Science на Python
      • Расчет скалярного произведения с использованием Numpy в Python
      • Расчет натурального логарифма на Python
    • Pandas
      • Python сводные таблицы – Полное руководство
      • Изучение API стиля Pandas
      • Объяснение группировки по нескольким столбцам в Pandas с примерами
      • Удаление индексной колонки DataFrame в Pandas: Руководство с примерами
      • Pandas Quantile: Расчет процентилей в DataFrame
      • Как рассчитать скользящее среднее (среднее арифметическое) в Pandas
      • Руководство по использованию метода fillna в Pandas для работы с отсутствующими данными в DataFrame
      • Pandas unique(): Получение уникальных значений в DataFrame
      • Распакуйте Ваши Данные с Помощью Функции Melt в Pandas
      • Pandas date_range: Как Создать Диапазон Дат в Pandas
      • Сброс индекса в Pandas: как сбросить индекс в Pandas
      • Pandas replace() – Замена значений в DataFrame Pandas
      • Перемещение столбца DataFrame Pandas на позицию (В начало и в конец)
      • Учебное пособие по Python Pandas: полное руководство
      • Pandas: Замена NaN на нули
      • Преобразование DataFrame Pandas в файл Pickle
      • Конвертация Pandas DataFrame в JSON
      • Преобразование DataFrame Pandas в Словарь
      • Преобразование Pandas DataFrame в Список
      • Чтение файлов Parquet в Pandas с помощью pd.read_parquet
      • Pandas dropna(): Удаление отсутствующих записей и столбцов в DataFrame
      • Как Добавить Новый Столбец в DataFrame Pandas
      • Подсчёт уникальных значений в Pandas
      • Отображение всех столбцов и строк в DataFrame Pandas
      • Pandas to_excel: Запись DataFrames в файлы Excel
      • Как использовать Pandas для чтения файлов Excel в Python
      • Преобразование списка словарей в Pandas DataFrame
      • Как добавить/вставить строку в DataFrame Pandas
      • Диаграмма рассеяния в Pandas: Как создать диаграмму рассеяния в Pandas
      • Pandas to_datetime: Преобразование строки Pandas в дату и время
      • Введение в Pandas для Data Science
      • Индексация, Выборка и Присваивание Данных в Pandas
      • Суммирование и Анализ Pandas DataFrame
      • Преобразование столбцов Pandas с помощью map и apply
      • Группировка данных в Pandas с использованием cut и qcut
      • Дата и время в Pandas и Python
      • Очистка и подготовка данных в Pandas и Python
      • Pandas GroupBy: группировка, суммирование и агрегация данных в Python
      • Pandas Дата и Время в Части Даты (месяц, год и т.д.)
      • Pandas: Получение номера строки из DataFrame
      • Вычисление Взвешенного Среднего в Pandas и Python
      • Как перемешать строки Pandas Dataframe в Python
      • Pandas: количество столбцов (подсчет столбцов в DataFrame)
      • Pandas Sum: сложение столбцов и строк DataFrame
      • Pandas Diff: Вычисление Разницы Между Строками Pandas
      • Нормализация столбца или датафрейма Pandas (с использованием Pandas или sklearn)
      • Функция Rank в Pandas: Ранжирование данных в Dataframe (Эквивалент SQL row_number)
      • Pandas Describe: Описательная статистика вашего Dataframe
      • Pandas Shift: Перемещение столбца DataFrame вверх или вниз
      • 7 Способов Выполнения Выборки Данных в Pandas
      • Экспорт DataFrame Pandas в CSV файл – Использование .to_csv()
      • Pandas: Итерация по строкам DataFrame в Pandas
      • Pandas: Преобразование значений столбца в строки
      • Дисперсия в Pandas: Вычисление дисперсии столбца в Pandas Dataframe
      • Pandas: Создание DataFrame из списков (5 способов!)
      • Pandas Rename Index: Как переименовать индекс DataFrame в Pandas
      • Pandas: Подсчёт уникальных значений в объекте GroupBy
      • Pandas: Добавить дни к колонке с датами
      • Среднее в Pandas: Как рассчитать среднее для одной или нескольких колонок
      • Pandas Column to List – Конвертируйте колонку Pandas в список
      • Транспонирование Dataframe в Pandas
      • Python: Разделение DataFrame Pandas
      • Как получить имена столбцов в DataFrame Pandas
      • Pandas: Количество строк в DataFrame (6 способов)
      • Создание пустого DataFrame Pandas и добавление данных
      • Как переименовать столбцы в Pandas DataFrame (с примерами)
      • Изменение порядка столбцов в Pandas: использование метода reindex и метода insert
      • Pandas get_dummies (One-Hot кодирование), объяснение
      • Относительные и Абсолютные Частоты в Python и Pandas
      • Финансовый год – Определение финансового года в Pandas
      • Как сортировать данные в DataFrame Pandas
  • Учебники Matplotlib и Seaborn
    • Seaborn
      • Регрессионные графики в Seaborn с использованием regplot и lmplot
      • Seaborn residplot – Построение остатков линейной регрессии
      • Seaborn jointplot() – Создание совместных графиков в Seaborn
      • Seaborn displot – Распределенческие графики в Python
      • Seaborn ecdfplot – Эмпирические функции накопленного распределения
      • Seaborn rugplot – Визуализация маргинальных распределений
      • Seaborn kdeplot – Создание графиков оценки плотности ядра
      • Seaborn histplot – Создание Гистограмм в Seaborn
      • Seaborn catplot – Визуализация категориальных данных в Python
      • Средняя тенденция для категориальных данных в Seaborn Pointplot
      • Seaborn stripplot: Jitter Plots для распределений категориальных данных
      • Seaborn Countplot – Подсчет категориальных данных в Python
      • Seaborn swarmplot: Bee Swarm Plots для распределения категориальных данных
      • Скрипичные графики Seaborn в Python: Полное руководство
      • Настройка расположения легенд Seaborn, меток, текста и т.д.
      • Тепловая карта Seaborn: Полное руководство
      • Создание многосекционных сеток в Seaborn с помощью FacetGrid
      • Удаление рамки в Seaborn: Как работать с рамкой
      • Заголовки и метки осей в Seaborn: добавление и настройка
      • Как установить Seaborn в Python (Исправление: no module named seaborn)
      • Seaborn relplot – Создание точечных и линейных графиков
      • Полное руководство по созданию точечных диаграмм (scatter plots) в Python с использованием Seaborn
    • Matplotlib
      • Режим Retina в Matplotlib: Улучшение Качества Графиков
      • Как построить функцию в Python с использованием Matplotlib
      • Как создать 3D-диаграммы рассеяния в Matplotlib
      • Как изменить размер шрифта в графике Matplotlib
      • Установка размера маркера в точечных диаграммах Matplotlib
      • Как изменить размер графика и фигуры в Matplotlib
      • Как добавить названия в Matplotlib: Заголовок, Подзаголовок, Названия Осей
      • Pandas Scatter Plot: Как создать диаграмму рассеяния в Pandas
      • Построение графиков в Python с помощью Matplotlib
      • Диаграммы рассеяния Matplotlib – Все, что вам нужно знать
      • Диаграммы с столбцами в Matplotlib – Узнайте все, что вам нужно знать
      • Линейные диаграммы Matplotlib – Всё, что вам нужно знать
      • Построение гистограммы в Python с Matplotlib и Pandas
  • Алгоритмы
    • Алгоритм поиска в ширину (BFS) в Python
    • Алгоритм поиска в глубину (DFS) на Python
  • AI создает хедж-фонд для анализа акций на Python
Powered by GitBook
On this page
  • Руководство по перебору списка в Python
  • Как перебрать список в Python с помощью цикла For
  • Как перебирать список в Python с помощью цикла while
  • Как перебирать список в Python с помощью функции List Comprehension
  • Как перебирать список с элементами индекса, используя диапазон Range
  • Как перебирать список с помощью enumerate
  • Как перебирать несколько списков Python поэлементно
  • Как перебирать и манипулировать списками Python
  • Заключение
  • Дополнительные ресурсы
  1. Python
  2. Python Lists

Как Итерировать (Циклически Проходить) По Списку в Python

PreviousКак проверить, пуст ли список в PythonNextPython List sort(): Подробное руководство по сортировке списков

Last updated 1 year ago

В этом уроке вы узнаете, как выполнять итерации (или циклы) по списку в Python. Вы научитесь использовать циклы for, циклы while, понимания (comprehensions) и многое другое. Более того, вы узнаете, когда каждый из этих методов является наилучшим для использования. Учитывая, что существует множество различных способов достижения этого, понимание того, какой метод использовать, может быть полезным.

Списки Python являются одной из основных структур данных в языке. Они упорядочены и индексируемы, что означает, что их порядок важен и что вы можете получать доступ к элементам на основе их порядка. Они также гетерогенны, что означает, что они могут содержать множество различных типов данных. Благодаря их универсальности, умение работать с ними является важным навыком для любого уровня Python

К концу этого урока вы узнаете:

  • Как перебирать списки Python, используя циклы for, while и понимания

  • Как улучшить итерацию с помощью функции range() и функции enumerate()

  • Как перебирать несколько списков в Python

  • Как перебирать списки и манипулировать ими в Python

Оглавление

Руководство по перебору списка в Python

В таблице ниже представлены различные способы перебора списка в Python. Чтобы узнать больше о каждом из этих методов, продолжайте читать для более глубокого изучения.

Метод
Лучше всего для…

for loop

Самая простая реализация и понятная для других

while loop

Может быть прервано при заданном условии

list comprehension

Самый питонический

range()

Может использоваться для доступа только к нескольким элементам

enumerate()

Может получить доступ как к индексу, так и к элементу

zip()

Может перебирать несколько списков поэлементно

map()

Может перебирать и манипулировать элементами списка.

Как перебрать список в Python с помощью цикла For

Давайте рассмотрим пример того, как мы можем перебирать список чисел в Python с использованием цикла for:

# Looping Over a List in Python with a For Loop
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]

for number in numbers:
    print(number)

# Returns:
# 1
# 2
# 3
# 4
# 5

Мы можем перебирать каждый элемент списка, используя любое имя итератора, которое нам нравится. В данном случае мы используем слово number, чтобы сделать наш код более чистым для написания и чтения.

Как перебирать список в Python с помощью цикла while

В этом разделе вы узнаете, как осуществлять перебор списка в Python с помощью цикла while. Если цикл for является примером определенной итерации, то цикл while является примером неопределенной итерации. Это означает, что цикл будет продолжать итерации до тех пор, пока не будет остановлен.

Давайте посмотрим, как мы можем использовать цикл while в Python, чтобы перебрать каждый элемент списка, рассмотрев пример:

# Using a Python While Loop to Iterate Over a List
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]

i = 0
while i < len(numbers):
    print(numbers[i])
    i += 1

# Returns:
# 1
# 2
# 3
# 4
# 5

Давайте разберем, что мы здесь сделали:

  1. Мы создали список numbers, который содержит все наши числа.

  2. Мы затем создали индексное значение i, которое установили в ноль

  3. Затем мы создали цикл while, который продолжается до тех пор, пока значение i меньше длины списка.

  4. В нашем цикле мы выводим i-й индекс списка

  5. Наконец, мы увеличиваем значение i на 1 с использованием оператора расширенного присваивания

Как перебирать список в Python с помощью функции List Comprehension

В этом разделе вы узнаете уникальный способ перебора каждого элемента в списке. Компрехенсии в Python — это компактный способ итерации по списку. В основном они используются для создания списков, как с нуля, так и путем модификации элементов внутри списка.

Давайте посмотрим, как мы можем использовать понимание списка в Python для перебора списка. В этом примере мы используем понимание списка, чтобы напечатать каждый элемент списка. Для большего количества примеров использования этих мощных структур.

# Using List Comprehensions to Iterate Over a List
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
[print(number) for number in numbers]

# Returns:
# 1
# 2
# 3
# 4
# 5

Как перебирать список с элементами индекса, используя диапазон Range

Иногда вам может понадобиться итерировать по списку, получая доступ как к элементу, так и к индексу элемента. Для этого мы можем использовать функцию range(). Я включил этот метод в описание в основном для полноты картины, так как в следующем разделе вы узнаете о более удобном способе выполнения этой задачи с помощью функции enumerate()

Однако, это общепринятый способ итерации по списку в Python с одновременным доступом к индексу и элементу. Давайте посмотрим, как это выглядит:

# Looping Over a Python List and the Index Items
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]

for idx in range(len(numbers)):
    print(idx, numbers[idx])

# Returns:
# 0 1
# 1 2
# 2 3
# 3 4
# 4 5

Как перебирать список с помощью enumerate

Точно так же, как в показанном выше примере, мы можем легко перебирать каждый элемент в списке и получать доступ к его индексу, используя функцию enumerate() в Python. Функция enumerate() возвращает как индекс, так и элемент, что означает, что вы можете легко распаковать их в вашем цикле.

# Iterating Over a List with Python's enumerate()
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]

for idx, number in enumerate(numbers):
    print(idx, number)

# Returns:
# 0 1
# 1 2
# 2 3
# 3 4
# 4 5

Как перебирать несколько списков Python поэлементно

В этом разделе вы научитесь одновременно итерировать по нескольким спискам в Python с использованием функции zip(). Эта функция позволяет вам итерировать одновременно по нескольким спискам, то есть доступ к первому элементу каждого списка происходит одновременно, затем ко второму и так далее.

Давайте рассмотрим пример того, как мы можем одновременно перебирать два списка:

# Looping Over Multiple Lists Element-wise in Python
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
numbers2 = [6, 7, 8, 9, 10]

for num1, num2 in zip(numbers, numbers2):
    print(num1, num2)

# Returns:
# 1 6
# 2 7
# 3 8
# 4 9
# 5 10

Давайте разберем, что мы здесь сделали:

  1. Мы определили два списка, оба содержат числа

  2. Мы затем получили доступ к числам из обоих списков в объекте zip, возвращенном в результате их совмещения.

  3. Затем мы распечатали оба эти значения

В следующем разделе вы узнаете, как выполнять итерацию по элементам списка и управлять ими.

Как перебирать и манипулировать списками Python

В этой заключительной секции вы научитесь использовать функцию map() в Python для итерации по элементам списка и их преобразования с помощью функции трансформации. Функция принимает объект функции трансформации и список в качестве входных данных и возвращает измененный список.

Чтобы узнать больше о функции map() в Python, ознакомьтесь с моим подробным руководством здесь. Давайте рассмотрим пример:

# Using map() to Iterate Over a List and Manipulate its Items
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]

transformed = list(map(lambda x: x * 2, numbers))
print(transformed)

# Returns:
# [2, 4, 6, 8, 10]

Давайте разберем, что мы здесь сделали:

  1. Мы создали список чисел

  2. Мы создали новый список transformed, который конвертирует результат функции map в список. Функция map использует анонимную функцию (lambda), которая умножает каждое значение на 2. Функция затем применяет эту функцию преобразования к каждому элементу в списке, numbers.

Заключение

В этом учебном пособии вы научились итерировать (или выполнять цикл) по списку в Python различными способами. Вы узнали, какой метод лучше всего подходит для каждой ситуации. Вы научились использовать цикл for, цикл while и понятие спискового включения. Затем вы научились использовать функцию range() и функцию enumerate() для итерации по спискам и индексам. Наконец, вы узнали, как итерировать по двум спискам поэлементно, а также как итерировать и трансформировать элементы списка.

Дополнительные ресурсы

Чтобы узнать больше о связанных темах, ознакомьтесь с обучающими материалами ниже:

  • Функция карты Python: преобразование итераций без циклов

  • Перечисление Python: цикл Python со счетчиками индексов

  • Учебное пособие по циклу Python For – все, что вам нужно знать!

  • Списки Python: полный обзор

Один из самых простых способов перебрать список в Python - это . Цикл for позволяет вам итерировать по итерируемому объекту (например, списку) и выполнять данное действие. Этот подход интуитивно понятен, поскольку он проходит через каждый элемент в списке (если явно не остановлен).

Для получения более подробной информации об , ознакомьтесь с моим подробным руководством. Давайте посмотрим, как это выглядит:

использовать цикл for
функции enumerate()
Списки Python: официальная документация
Руководство по перебору списка в Python
Как перебрать список в Python с помощью цикла For
Как перебирать список в Python с помощью цикла while
Как перебирать список в Python с помощью функции List Comprehension
Как перебирать список с элементами индекса, используя диапазон Range
Как перебирать список с помощью enumerate
Как перебирать несколько списков Python поэлементно
Как перебирать и манипулировать списками Python
Заключение
Дополнительные ресурсы