الدوال المساعدة في الحلقات التكرارية

من موسوعة حسوب

تقدّم بايثون مجموعة من الدوال والتوابع التي تسهّل عملية إنشاء الحلقات التكرارية والاستفادة منها بصورة فعّالة في القواميس والقوائم وغيرها.

التابع items()‎

عند المرور على عناصر قاموس، يمكن الحصول على المفتاح والقيمة المرتبطة به في نفس الوقت باستخدام التابع items()‎:

>>> knights = {'gallahad': 'the pure', 'robin': 'the brave'}
>>> for k, v in knights.items():
...     print(k, v)
...
gallahad the pure
robin the brave

الدالة enumerate()‎

يمكن الحصول على موقع الفهرس والقيمة المرتبطة به في نفس الوقت عند المرور على عناصر تسلسل معيّن باستخدام الدالة enumerate()‎:

>>> for i, v in enumerate(['tic', 'tac', 'toe']):
...     print(i, v)
...
0 tic
1 tac
2 toe

الدالة zip()‎

للمرور على عناصر تسلسلين أو أكثر في الوقت نفسه يمكن جمع المدخلات باستخدام الدالة zip()‎:

>>> questions = ['name', 'quest', 'favorite color']
>>> answers = ['lancelot', 'the holy grail', 'blue']
>>> for q, a in zip(questions, answers):
...     print('What is your {0}?  It is {1}.'.format(q, a))
...
What is your name?  It is lancelot.
What is your quest?  It is the holy grail.
What is your favorite color?  It is blue.

الدالة reversed()‎

يمكن المرور بصورة عكسية على عناصر تسلسل معيّن باستخدام الدالة reversed()‎، ولكن يجب في البداية تعيين التسلسل بالاتجاه الأمامي ثم استدعاء هذه الدالة لعكس الاتجاه:

>>> for i in reversed(range(1, 10, 2)):
...     print(i)
...
9
7
5
3
1

الدالة sorted()‎

للمرور على عناصر تسلسل معيّن بطريقة مرتّبة، يمكن استخدام الدالة sorted()‎ التي تعيد قائمة جديدة مرتّبة، ولا تقوم بتغيير ترتيب القائمة الأصلية:

>>> basket = ['apple', 'orange', 'apple', 'pear', 'orange', 'banana']
>>> for f in sorted(set(basket)):
...     print(f)
...
apple
banana
orange
pear

من الممكن إجراء تغييرات على القائمة أثناء المرور على عناصرها، ولكن إنشاء قائمة جديدة تعدّ طريقة أبسط وأكثر أمانًا:

>>> import math
>>> raw_data = [56.2, float('NaN'), 51.7, 55.3, 52.5, float('NaN'), 47.8]
>>> filtered_data = []
>>> for value in raw_data:
...     if not math.isnan(value):
...         filtered_data.append(value)
...
>>> filtered_data
[56.2, 51.7, 55.3, 52.5, 47.8]

مصادر