是否可以在没有迭代器变量的情况下实现 Python for range 循环？答案

【问题标题】：Is it possible to implement a Python for range loop without an iterator variable?是否可以在没有迭代器变量的情况下实现 Python for range 循环？
【发布时间】：2010-10-23 13:27:11
【问题描述】：

如果没有i，是否可以进行关注？

for i in range(some_number):
    # do something

如果你只想做某件事 N 次并且不需要迭代器。

【问题讨论】：

这是个好问题！ PyDev 甚至将“i”标记为“未使用变量”的警告。下面的解决方案消除了这个警告。
@Ashwin 您可以使用 \@UnusedVariable 删除该警告。请注意，我需要转义“at”符号才能通过此评论。
我问你同样的问题。 pylint 警告很烦人。当然，您可以通过像@Raffi Khatchadourian 提议的额外抑制来禁用警告。最好避免 pylint 警告和抑制 cmets。

标签： python loops for-loop range

【解决方案1】：

在我的脑海中，没有。

我认为你能做的最好的事情是这样的：

def loop(f,n):
    for i in xrange(n): f()

loop(lambda: <insert expression here>, 5)

但我认为你可以忍受额外的 i 变量。

这里是使用_ 变量的选项，实际上它只是另一个变量。

for _ in range(n):
    do_something()

请注意，_ 被分配了在交互式 python 会话中返回的最后一个结果：

>>> 1+2
3
>>> _
3

因此，我不会以这种方式使用它。我不知道 Ryan 提到的任何成语。它可能会弄乱您的解释器。

>>> for _ in xrange(10): pass
...
>>> _
9
>>> 1+2
3
>>> _
9

并且根据Python grammar，这是一个可接受的变量名：

identifier ::= (letter|"_") (letter | digit | "_")*

【讨论】：

“但我认为你可以忍受额外的“i””是的，这只是一个学术点。
@nemo，如果您不想使用字母数字名称，您可以尝试 for _ in range(n):。
在这种情况下 _ 是一个变量吗？还是 Python 中的其他东西？
@nemo 是的，它只是一个可接受的变量名。在解释器中，它会自动分配你最后一个表达式。
@kurczak 有一点。使用_ 可以清楚地表明它应该被忽略。说这样做没有意义就像说评论你的代码没有意义 - 因为它无论如何都会做同样的事情。

【解决方案2】：

您可能正在寻找

for _ in itertools.repeat(None, times): ...

这是在 Python 中迭代 times 次的最快方法。

【讨论】：

我并不关心性能，我只是好奇是否有更简洁的方式来编写语句。虽然我已经零星使用 Python 大约 2 年了，但我仍然觉得我缺少很多东西。 Itertools 就是其中之一，感谢您提供的信息。
这很有趣，我没有意识到这一点。我只是看了一下 itertools 文档；但我想知道为什么这比使用 range 或 xrange 更快？
@blackkettle：它更快，因为它不需要返回当前迭代索引，这是 xrange 成本的可衡量部分（以及 Python 3 的范围，它提供了一个迭代器，而不是一个列表）。 @nemo，范围已尽可能优化，但需要构建和返回列表不可避免地比迭代器更繁重（在 Py3 中，范围确实返回一个迭代器，如 Py2 的 xrange；向后兼容性不允许这样的更改在 Py2 中），尤其是不需要返回可变值的那个。
@Cristian，是的，显然每次都准备并返回一个 Python int，inc。 gc 工作，确实有可衡量的成本 -- 内部使用计数器 没关系。
我现在明白了。差异来自 GC 开销，而不是来自“算法”。顺便说一句，我运行了一个快速的 timeit 基准测试，加速比约为 1.42 倍。

【解决方案3】：

分配给未使用值的一般习惯用法是将其命名为_。

for _ in range(times):
    do_stuff()

【讨论】：

【解决方案4】：

每个人都建议您使用 _ 并不是说 _ 经常被用作gettext 功能之一的快捷方式，因此如果您希望您的软件以多种语言提供，那么您就是最好避免将其用于其他目的。

import gettext
gettext.bindtextdomain('myapplication', '/path/to/my/language/directory')
gettext.textdomain('myapplication')
_ = gettext.gettext
# ...
print _('This is a translatable string.')

【讨论】：

对我来说，_ 的使用似乎是个糟糕的主意，我不介意与之冲突。

【解决方案5】：

这是一个利用（滥用？）data model (Py3 link) 的随机想法。

class Counter(object):
    def __init__(self, val):
        self.val = val

    def __nonzero__(self):
        self.val -= 1
        return self.val >= 0
    __bool__ = __nonzero__  # Alias to Py3 name to make code work unchanged on Py2 and Py3

x = Counter(5)
while x:
    # Do something
    pass

不知道标准库中是否有这样的东西？

【讨论】：

我认为有一个像 __nonzero__ 这样带有副作用的方法是一个可怕的想法。
我会改用__call__。 while x(): 并没有那么难写。
还有一个说法是避免使用Counter这个名字；当然，它不是保留的或在内置范围内，而是collections.Counter is a thing，并且创建一个同名的类可能会导致维护者混淆（并不是说这已经没有风险了）。

【解决方案6】：

您可以使用 _11（或任何数字或其他无效标识符）来防止与 gettext 发生名称冲突。每当您使用下划线 + 无效标识符时，您都会得到一个可用于 for 循环的虚拟名称。

【讨论】：

不错！ PyDev 同意你的观点：这消除了“未使用的变量”黄色警告。

【解决方案7】：

可能的答案取决于您在使用迭代器时遇到的问题？可以用

i = 100
while i:
    print i
    i-=1

或

def loop(N, doSomething):
    if not N:
        return
    print doSomething(N)
    loop(N-1, doSomething)

loop(100, lambda a:a)

但坦率地说，我认为使用这种方法没有意义

【讨论】：

注意：Python（至少绝对不是 CPython 参考解释器，可能不是大多数其他的）没有优化尾递归，所以 N 将被限制在 @ 的值附近987654321@（在 CPython 上默认为低四位范围内的某个位置）；使用 sys.setrecursionlimit 会提高限制，但最终你会达到 C 堆栈限制，解释器会因堆栈溢出而死（不仅仅是提高一个不错的 RuntimeError/RecursionError）。

【解决方案8】：

现在您有一个不需要的列表，而不是不需要的计数器。最好的解决方案是使用以“_”开头的变量，它告诉语法检查器您知道您没有使用该变量。

x = range(5)
while x:
  x.pop()
  print "Work!"

【讨论】：

【解决方案9】：

我一般同意上面给出的解决方案。即用：

在for-loop 中使用下划线（2 行或更多行）
定义一个普通的while 计数器（3 行或更多行）
用__nonzero__ 实现声明一个自定义类（更多行）

如果要在 #3 中定义一个对象，我建议为with keyword 实现协议或应用contextlib。

我还提出了另一种解决方案。它是 3 班轮，不是非常优雅，但它使用 itertools 包，因此可能会引起人们的兴趣。

from itertools import (chain, repeat)

times = chain(repeat(True, 2), repeat(False))
while next(times):
    print 'do stuff!'

在这些示例中，2 是循环迭代的次数。 chain 包装了两个 repeat 迭代器，第一个是有限的，第二个是无限的。请记住，这些是真正的迭代器对象，因此它们不需要无限内存。显然这比解决方案 #1 慢得多。除非作为函数的一部分编写，否则可能需要清理 times 变量。

【讨论】：

chain 是不必要的，times = repeat(True, 2); while next(times, False): 做同样的事情。

【解决方案10】：

我们在以下方面获得了一些乐趣，很有趣的分享如下：

class RepeatFunction:
    def __init__(self,n=1): self.n = n
    def __call__(self,Func):
        for i in xrange(self.n):
            Func()
        return Func


#----usage
k = 0

@RepeatFunction(7)                       #decorator for repeating function
def Job():
    global k
    print k
    k += 1

print '---------'
Job()

结果：

0
1
2
3
4
5
6
---------
7

【讨论】：

【解决方案11】：

如果do_something是一个简单的函数或者可以封装在一个函数中，一个简单的map()可以do_somethingrange(some_number)次：

# Py2 version - map is eager, so it can be used alone
map(do_something, xrange(some_number))

# Py3 version - map is lazy, so it must be consumed to do the work at all;
# wrapping in list() would be equivalent to Py2, but if you don't use the return
# value, it's wastefully creating a temporary, possibly huge, list of junk.
# collections.deque with maxlen 0 can efficiently run a generator to exhaustion without
# storing any of the results; the itertools consume recipe uses it for that purpose.
from collections import deque

deque(map(do_something, range(some_number)), 0)

如果您想将参数传递给do_something，您可能还会发现itertools repeatfunc recipe 读起来很好：

传递相同的参数：

from collections import deque
from itertools import repeat, starmap

args = (..., my args here, ...)

# Same as Py3 map above, you must consume starmap (it's a lazy generator, even on Py2)
deque(starmap(do_something, repeat(args, some_number)), 0)

传递不同的参数：

argses = [(1, 2), (3, 4), ...]

deque(starmap(do_something, argses), 0)

【讨论】：

【解决方案12】：

#Return first n items of the iterable as a list
list(itertools.islice(iterable, n))

取自http://docs.python.org/2/library/itertools.html

【讨论】：

【解决方案13】：

如果您真的想要避免使用名称（OP 中的迭代变量，或者不需要的列表或不需要的生成器返回所需的时间），您可以这样做，如果你真的想要：

for type('', (), {}).x in range(somenumber):
    dosomething()

使用的技巧是创建一个匿名类type('', (), {})，这会产生一个名称为空的类，但请注意它没有插入到本地或全局名称空间中（即使提供了非空名称）。然后，您将该类的成员用作无法访问的迭代变量，因为它所属的类是无法访问的。

【讨论】：

显然这是故意的病态，所以批评它是题外话，但我会在这里指出一个额外的陷阱。在 CPython 上，引用解释器，类定义自然是循环的（创建一个类不可避免地会创建一个引用循环，该循环会阻止基于引用计数的类的确定性清理）。这意味着您正在等待循环 GC 启动并清理课程。它通常会作为年轻一代的一部分被收集，默认情况下会频繁收集，但即便如此，每个循环也意味着大约 1.5 KB 的垃圾，具有不确定的生命周期。
基本上，为了避免在每个循环上（通常）确定性地清理命名变量（当它反弹时，清理旧值时），你正在制作一个巨大的未命名变量，即非确定性清洁，并且可以很容易地持续更长时间。

【解决方案14】：

怎么样：

while range(some_number):
    #do something

【讨论】：

这是一个无限循环，因为条件 range(some_number) 始终为真！
@deadly：好吧，如果some_number 小于或等于0，它不是无限的，它永远不会运行。 :-) 对于无限循环（尤其是在 Py2 上）来说，它的效率相当低，因为它为每个测试创建一个新的 list (Py2) 或 range 对象 (Py3)（从解释器的角度来看，它不是一个常数，它必须在每个循环中加载range和some_number，调用range，然后测试结果。