[Python编程] Python3 控制流程

对于刚接触 Python 的初学者来说，控制流程是编写逻辑清晰代码的基础，它决定了程序代码的执行顺序。Python3 的控制流程主要包含条件语句、循环语句、推导式和迭代器这几大核心内容。

一、条件语句：让程序 “做判断”

条件语句的作用是根据不同的条件执行不同的代码块，就像我们日常生活中根据天气情况决定是否带伞一样。Python3 中的条件语句主要有 if 语句、if-elif-else 语句、if 嵌套以及 Python 3.10 新增的 match...case 语句。

1️⃣if 语句

if 语句是最基础的条件判断语句，它的逻辑是：如果满足某个条件，就执行对应的代码块；如果不满足，则跳过该代码块。

• 语法格式

python

if condition:statement_block  # 当condition为True时执行的代码

其中，condition是一个表达式，其结果为布尔值（True 或 False）；statement_block是当条件成立时要执行的代码，需要注意的是，这里的代码块必须缩进（通常是 4 个空格），这是 Python 语法的规定。

• 实例演示

python

运行

var1 = 100
if var1 == 100:  # 条件：var1是否等于100，结果为Trueprint("if表达式条件为True")print(var1)  # 执行该语句，输出100var2 = 0
if var2 != 0:  # 条件：var2是否不等于0，结果为Falseprint("if表达式条件为True")  # 该语句不执行
print(var2)  # 无论if条件是否成立，该语句都会执行，输出0
print("Good bye!")  # 输出"Good bye!"

运行结果：

plaintext

if表达式条件为True
100
0
Good bye!

2️⃣if-elif-else 语句

当需要判断多个条件时，就可以使用 if-elif-else 语句。它会依次判断每个条件，只要有一个条件成立，就执行对应的代码块，之后不再判断后续条件；如果所有条件都不成立，则执行 else 后的代码块。

• 语法格式

python

if condition_1:statement_block_1  # 条件1成立时执行
elif condition_2:statement_block_2  # 条件1不成立，条件2成立时执行
...
else:statement_block_n  # 所有条件都不成立时执行

• 实例演示

假设我们要根据学生的考试成绩划分等级（90 分及以上为优秀，80-89 分为良好，60-79 分为及格，60 分以下为不及格）：

python

score = 85
if score >= 90:print("成绩等级：优秀")
elif score >= 80:print("成绩等级：良好")
elif score >= 60:print("成绩等级：及格")
else:print("成绩等级：不及格")

运行结果：

plaintext

成绩等级：良好

3️⃣if 嵌套

if 嵌套指的是在一个 if 语句的代码块中又包含另一个或多个 if 语句，用于处理更复杂的条件判断场景。

• 语法格式

python

if outer_condition:statement_block_outerif inner_condition:statement_block_inner  # 外层条件成立，且内层条件也成立时执行...

• 实例演示

判断一个数字是否能被 2 整除，在能被 2 整除的前提下，再判断是否能被 3 整除：

python

num = int(input("输入一个数字:"))
if num % 2 == 0:if num % 3 == 0:print("你输入的数字可以整除2和3")else:print("你输入的数字可以整除2但不能整除3")
else:if num % 3 == 0:print("你输入的数字可以整除3但不能整除2")else:print("你输入的数字不能整除2和3")

当输入 15 时，运行结果：

plaintext

你输入的数字可以整除3但不能整除2

4️⃣match...case 语句（Python 3.10+）

match...case 语句类似于其他编程语言中的 switch 语句，被称为 “模式匹配” 或 “结构化匹配”。它会将 match 后的对象依次与 case 后的内容进行匹配，匹配成功则执行对应的代码块，若所有 case 都不匹配，则执行 case 后的代码块（ 可以匹配一切）。

• 语法格式

python

match subject:case <pattern_1>:<action_1>  # 匹配pattern_1时执行case <pattern_2>:<action_2>  # 匹配pattern_2时执行...case _:<action_wildcard>  # 所有pattern都不匹配时执行

• 基本模式匹配：匹配具体的值

python

x = 10
match x:case 10:print("x is 10")case 20:print("x is 20")case _:print("x is something else")

运行结果：

plaintext

x is 10

• 序列模式匹配：匹配元组、列表等序列的结构

python

point = (2, 3)
match point:case (0, 0):print("origin")  # 匹配(0,0)时执行case (0, y):print(f"point is on the Y axis at (0, {y})")  # 第一个元素为0时执行case (x, 0):print(f"point is on the X axis at ({x}, 0)")  # 第二个元素为0时执行case (x, y):print(f"point is at ({x}, {y})")  # 匹配任意两个元素的元组case _:print("Not a point")

运行结果：

plaintext

point is at (2, 3)

• OR 模式：使用 | 表示一个或多个模式，只要匹配其中一个即可

python

x = 2
match x:case 1 | 2 | 3:print("x is 1, 2, or 3")case _:print("x is something else")

运行结果：

plaintext

x is 1, 2, or 3

• 守卫：在模式匹配中使用 if 添加额外的条件，只有同时满足模式和条件才会执行

python

x = 10
match x:case x if x > 5:print("x is greater than 5")case _:print("x is 5 or less")

运行结果：

plaintext

x is greater than 5

5️⃣if 中常用的操作运算符

在条件判断中，经常会用到各种比较运算符来构建条件，以下是常用的操作运算符：

操作符	描述
<	小于
<=	小于或等于
>	大于
>=	大于或等于
==	等于，比较两个值是否相等
!=	不等于

二、循环语句：让程序 “重复做”

循环语句用于让程序重复执行某一段代码块，直到满足特定条件才停止。Python3 中的循环语句主要有 while 循环和 for 循环。

1️⃣while 循环

while 循环根据条件判断是否重复执行代码块，只要条件为 True，就会一直执行循环体；当条件变为 False 时，循环结束。

• 语法格式

python

while condition:statements  # 条件为True时重复执行的代码块

• 实例演示：计算 1 到 100 的和

python

n = 100
sum = 0
counter = 1
while counter <= n:  # 条件：counter是否小于等于100sum = sum + counter  # 累加求和counter += 1  # counter自增1，避免无限循环
print("1到%d之和为:%d" % (n, sum))

运行结果：

plaintext

1到100之和为:5050

while 循环使用 else 语句当 while 后面的条件语句为 False 时，会执行 else 后的代码块。

• 语法格式

python

while <expr>:<statement(s)>  # 条件为True时执行
else:<additional_statement(s)>  # 条件为False时执行

• 实例演示

python

count = 0
while count < 5:print(count, "小于5")count = count + 1
else:print(count, "大于或等于5")

运行结果：

plaintext

0 小于5
1 小于5
2 小于5
3 小于5
4 小于5
5 大于或等于5

2️⃣for 循环

for 循环可以遍历任何可迭代对象（如列表、字符串、元组、range 对象等），它会依次取出可迭代对象中的每个元素，并执行对应的代码块。

• 语法格式

python

for <variable> in <sequence>:<statements>  # 遍历每个元素时执行的代码
else:<statements>  # 循环正常结束（未被break中断）时执行

• 遍历列表

python

sites = ["x", "y", "k", "j"]
for site in sites:print(site)
print("-" * 20)

运行结果：

plaintext

x
y
k
j
--------------------

• 遍历字符串中的每一个字符

python

word = 'xykj'
for letter in word:print(letter)
print("-" * 20)

运行结果：

plaintext

x
y
k
j
--------------------

• 遍历数字（使用 range () 函数）range () 函数用于生成一个整数序列，语法为 range (start, stop, step)，其中 start 为起始值（默认 0），stop 为结束值（不包含该值），step 为步长（默认 1）。

python

print("-" * 20)
for num in range(5):  # 生成0-4的整数序列print(num)

运行结果：

plaintext

--------------------
0
1
2
3
4

for...else 语句

for...else 语句中，当循环正常执行完毕（即遍历完可迭代对象中的所有元素，未被 break 中断）后，会执行 else 子句中的代码；如果在循环过程中遇到 break 语句中断循环，则不会执行 else 子句。

• 实例 1：循环正常结束

python

运行

for x in range(6):print(x)
else:print("finished!")

运行结果：

plaintext

0
1
2
3
4
5
finished!

• 实例 2：循环被 break 中断

python

运行

for x in range(6):if x == 3:break  # 当x等于3时，中断循环print(x)
else:print("finished!")  # 该语句不执行

运行结果：

plaintext

0
1
2

3️⃣break 和 continue 语句

break 和 continue 语句用于控制循环的执行流程，它们通常与 if 语句配合使用。

• break 语句

break 语句可以跳出 for 和 while 的循环体，一旦执行 break 语句，循环会立即终止，并且任何对应的循环 else 块都不会执行。

• 实例演示

python

n = 5
while n > 0:n -= 1if n == 2:  # 当n等于2时，跳出循环breakprint(n)
print('循环结束。')

运行结果：

plaintext

4
3
循环结束。

• continue 语句

continue 语句用于跳过当前循环块中的剩余语句，然后直接开始下一轮循环，并不会终止整个循环。

• 实例演示

python

n = 5
while n > 0:n -= 1if n == 2:  # 当n等于2时，跳过当前循环的剩余语句continueprint(n)
print("循环结束。")

运行结果：

plaintext

4
3
1
0
循环结束。

三、推导式：简洁高效的数据处理方式

Python 推导式是一种强大且简洁的语法，它可以从一个数据序列快速构建另一个新的数据序列，适用于生成列表、字典、集合和生成器（元组推导式返回生成器对象）。使用推导式可以让代码更简洁，但要注意保持可读性，避免表达式过于复杂。

1️⃣列表（list）推导式

列表推导式用于快速生成一个新的列表，它的语法简洁，执行效率较高。

• 语法格式

python

[expression for item in iterable if condition]

• expression：生成列表元素的表达式，可以是变量、函数调用等。
• item：可迭代对象中的每个元素。
• iterable：可迭代对象，如列表、元组、字符串、range 对象等。
• condition（可选）：筛选条件，只有满足条件的元素才会被用于生成新列表。

• 实例演示

    计算 30 以内可以被 3 整除的整数

python

multiples = [i for i in range(30) if i % 3 == 0]
print(multiples)

运行结果：

plaintext

[0, 3, 6, 9, 12, 15, 18, 21, 24, 27]

• 过滤掉长度小于或等于 3 的字符串列表，并将剩下的转换成大写字母

python

names = ['Bob', 'Tom', 'alice', 'jerry', 'Wendy', 'Smith']
new_names = [name.upper() for name in names if len(name) > 3]
print(new_names)

运行结果：

plaintext

['ALICE', 'JERRY', 'WENDY', 'SMITH']

2️⃣字典（dict）推导式

 字典推导式用于快速生成一个新的字典，它会根据指定的规则生成字典的键和值。

• 语法格式

     python

{key_expr: value_expr for value in collection}
# 或包含筛选条件
{key_expr: value_expr for value in collection if condition}

• key_expr：生成字典键的表达式。
• value_expr：生成字典值的表达式。
• collection：可迭代对象，用于提供生成键值对的数据。
• condition（可选）：筛选条件，满足条件的元素才会用于生成字典。

• 实例演示：提供三个数字，以三个数字为键，三个数字的平方为值来创建字典

    python

dic = {x: x ** 2 for x in (2, 4, 6)}
print(dic)

运行结果：

plaintext

{2: 4, 4: 16, 6: 36}

3️⃣集合（set）推导式

集合推导式用于快速生成一个新的集合，集合具有元素唯一、无序的特点，所以集合推导式会自动去除重复元素。

• 语法格式

python

运行

{expression for item in Sequence}
# 或包含筛选条件
{expression for item in Sequence if condition}

• expression：生成集合元素的表达式。
• item：可迭代对象（Sequence）中的每个元素。
• Sequence：可迭代对象，如列表、元组、字符串等。
• condition（可选）：筛选条件，满足条件的元素才会用于生成集合。

• 实例演示：

    计算数字 1，2，3 的平方数

python

set_new = {i ** 2 for i in (1, 2, 3)}
print(set_new)

运行结果：

plaintext

{1, 4, 9}

4️⃣元组（tuple）推导式

元组推导式的语法与列表推导式类似，但它返回的结果是一个生成器对象，而不是直接生成元组。如果需要将其转换为元组，可以使用 tuple () 函数。

• 语法格式

python

(expression for item in Sequence)
# 或包含筛选条件
(expression for item in Sequence if condition)

• 各参数含义与列表推导式相同。

• 实例演示：生成一个包含数字 1~9 的元组

python

a = (x for x in range(1, 10))
print(a)  # 输出生成器对象
print(tuple(a))  # 使用tuple()函数将生成器对象转换为元组

运行结果：

plaintext

<generator object <genexpr> at 0x000001E20E465F00>
(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9)

5️⃣推导式使用注意事项

1. 推导式可以嵌套，但嵌套层数过多会使代码难以理解和维护，建议尽量减少嵌套层数。
2. 推导式可以包含多个 for 子句和 if 条件，但要保持简洁明了，优先考虑代码的可读性。
3. 处理大数据集时，要注意推导式的内存消耗。虽然推导式通常比传统循环执行速度快，但它会一次性生成所有数据并存储在内存中，对于超大数据集可能会导致内存不足，此时可以考虑使用生成器（如元组推导式返回的生成器对象），生成器会按需生成数据，减少内存消耗。

四、迭代器：便捷访问集合元素

迭代是 Python 中访问集合元素的一种重要方式，而迭代器则是实现迭代的工具。迭代器是一个可以记住遍历位置的对象，它从集合的第一个元素开始访问，直到所有元素被访问完结束，并且只能往前遍历，不能后退。

1️⃣迭代器的基本方法

迭代器有两个核心方法：

1. iter()：用于创建迭代器对象，将可迭代对象（如列表、字符串、元组等）转换为迭代器。
2. next()：用于获取迭代器的下一个元素，每次调用 next () 方法，迭代器会移动到下一个位置；当迭代器中没有更多元素时，调用 next () 方法会抛出 StopIteration 异常。

2️⃣创建和使用迭代器

• 使用 iter () 创建迭代器并通过 next () 访问元素

python

list1 = [1, 2, 3, 4]
it = iter(list1)  # 创建迭代器对象
print(next(it))  # 输出迭代器的下一个元素，结果为1
print(next(it))  # 输出迭代器的下一个元素，结果为2
# 继续调用next()，直到遍历完所有元素
print(next(it))  # 3
print(next(it))  # 4
# print(next(it))  # 此时已无元素，会抛出StopIteration异常

运行结果：

plaintext

1
2
3
4

• 使用 for 语句遍历迭代器

    除了使用 next () 方法，我们还可以使用 for 语句直接遍历迭代器，for 语句会自动处理 StopIteration 异常，当迭代器中没有元素时，循环会自动结束。

python

运行

list1 = [1, 2, 3, 4]
it = iter(list1)  # 创建迭代器对象
for x in it:print(x, end="")  # 输出迭代器中的元素，end=""表示不换行

运行结果：

plaintext

1234

3️⃣可迭代对象与迭代器的关系

可迭代对象（Iterable）是指可以被转换为迭代器的对象，如列表、字符串、元组、字典、集合、range 对象等。判断一个对象是否为可迭代对象，可以使用 isinstance () 函数并结合 collections.abc.Iterable 类；判断一个对象是否为迭代器，可以结合 collections.abc.Iterator 类。

python

from collections.abc import Iterable, Iteratorlist1 = [1, 2, 3]
print(isinstance(list1, Iterable))  # True，列表是可迭代对象
print(isinstance(list1, Iterator))  # False，列表不是迭代器it = iter(list1)
print(isinstance(it, Iterable))  # True，迭代器是可迭代对象
print(isinstance(it, Iterator))  # True，迭代器是Iterator类型

五、总结

Python3 的控制流程是编写 Python 程序的基础，本文详细介绍了条件语句、循环语句、推导式和迭代器这四大核心内容：

1. 条件语句：包括 if、if-elif-else、if 嵌套和 match...case，用于根据不同条件执行不同代码块，match...case 为 Python 3.10 新增特性，功能强大。
2. 循环语句：while 循环根据条件重复执行代码，for 循环遍历可迭代对象；break 用于终止循环，continue 用于跳过当前循环剩余语句；循环还可搭配 else 使用。
3. 推导式：包括列表、字典、集合和元组推导式，能简洁高效地生成新数据序列，使用时需注意可读性和内存消耗。
4. 迭代器：通过 iter () 创建，next () 获取下一个元素，可使用 for 语句遍历，是便捷访问集合元素的工具。