大多数情况下，让第一次迭代成为特殊情况比最后一次迭代更容易(也更便宜):

first = True
for data in data_list:
    if first:
        first = False
    else:
        between_items()

    item()

这将适用于任何迭代对象，即使是那些没有len()的迭代对象:

file = open('/path/to/file')
for line in file:
    process_line(line)

    # No way of telling if this is the last line!

除此之外，我不认为有更好的解决方案，因为这取决于你想要做什么。例如，如果您正在从列表中构建字符串，那么使用str.join()自然比使用“带有特殊情况”的For循环更好。

使用相同的原理，但更紧凑:

for i, line in enumerate(data_list):
    if i > 0:
        between_items()
    item()

看起来很眼熟，不是吗?：）

对于@ofko，以及其他真正需要找出不带len()的可迭代对象的当前值是否为最后一个值的人，你需要向前看:

def lookahead(iterable):
    """Pass through all values from the given iterable, augmented by the
    information if there are more values to come after the current one
    (True), or if it is the last value (False).
    """
    # Get an iterator and pull the first value.
    it = iter(iterable)
    last = next(it)
    # Run the iterator to exhaustion (starting from the second value).
    for val in it:
        # Report the *previous* value (more to come).
        yield last, True
        last = val
    # Report the last value.
    yield last, False

然后你可以这样使用它:

>>> for i, has_more in lookahead(range(3)):
...     print(i, has_more)
0 True
1 True
2 False

你的方法没有错，除非你有10万个循环，想要保存10万个“if”语句。在这种情况下，你可以这样做:

iterable = [1,2,3] # Your date
iterator = iter(iterable) # get the data iterator

try :   # wrap all in a try / except
    while 1 : 
        item = iterator.next() 
        print item # put the "for loop" code here
except StopIteration, e : # make the process on the last element here
    print item

输出:

1
2
3
3

但说真的，在你的情况下，我觉得这太过分了。

在任何情况下，你可能会更幸运的切片:

for item in iterable[:-1] :
    print item
print "last :", iterable[-1]

#outputs
1
2
last : 3

或者只是:

for item in iterable :
    print item
print iterable[-1]

#outputs
1
2
3
last : 3

最终，一个KISS的方式来做你的事情，这将适用于任何迭代对象，包括那些没有__len__的迭代对象:

item = ''
for item in iterable :
    print item
print item

Ouputs:

1
2
3
3

如果我这样做的话，对我来说很简单。

谷歌让我想到了这个老问题，我想我可以用不同的方法来解决这个问题。

这里的大多数答案将处理一个正确的处理for循环控件，但如果data_list是可销毁的，我建议你从列表中弹出项目，直到你得到一个空列表:

while True:
    element = element_list.pop(0)
    do_this_for_all_elements()
    if not element:
        do_this_only_for_last_element()
        break
    do_this_for_all_elements_but_last()

如果不需要对最后一个元素做任何操作，甚至可以使用while len(element_list)。我发现这个解决方案比处理next()更优雅。

我只是遇到了这个问题，我的通用解决方案使用迭代器:

from typing import TypeVar, Iterable
E = TypeVar('E')

def metait(i: Iterable[E]) -> Iterable[tuple[E, bool, bool]]:

    first = True
    previous = None
    for elem in i:
        if previous:
            yield previous, first, False
            first = False
        previous = elem

    if previous:
        yield previous, first, True

您将收到一个元组，其中包含第一项和最后一项的原始元素和标志。它可以用于每个可迭代对象:

d = {'a': (1,2,3), 'b': (4,5,6), 'c': (7,8,9)}

for (k,v), is_first, is_last in metait(d.items()):
    print(f'{k}: {v}  {is_first} {is_last}')

这将给你:

a: (1, 2, 3)  True False
b: (4, 5, 6)  False False
c: (7, 8, 9)  False True

我想到的最简单的解决办法是:

for item in data_list:
    try:
        print(new)
    except NameError: pass
    new = item
print('The last item: ' + str(new))

所以我们总是通过延迟处理一个迭代来提前一个项目。为了在第一次迭代中跳过某些操作，我只需捕获错误。

当然，您需要考虑一下，以便在需要时引发NameError。

还要保留“counstruct”

try:
    new
except NameError: pass
else:
    # continue here if no error was raised

这依赖于之前没有定义名称new。如果你是偏执狂，你可以确保new不存在，使用:

try:
    del new
except NameError:
    pass

当然，你也可以使用if语句(if notfirst: print(new) else: notfirst = True)。但据我所知，开销更大。

Using `timeit` yields:

    ...: try: new = 'test' 
    ...: except NameError: pass
    ...: 
100000000 loops, best of 3: 16.2 ns per loop

所以我认为开销是不可能当选的。

“code between”是头尾模式的一个例子。

你有一个项目，后面是一系列(项目之间)对。您还可以将其视为(item, between)对的序列，后跟一个item。通常更简单的做法是将第一个元素作为特殊元素，而将所有其他元素作为“标准”情况。

此外，为了避免重复代码，必须提供一个函数或其他对象来包含不想重复的代码。在循环中嵌入if语句，除非有一次总是假的，这有点傻。

def item_processing( item ):
    # *the common processing*

head_tail_iter = iter( someSequence )
head = next(head_tail_iter)
item_processing( head )
for item in head_tail_iter:
    # *the between processing*
    item_processing( item )

这更可靠，因为它更容易证明，它不会创建额外的数据结构(即列表的副本)，也不需要大量浪费if条件的执行，if条件总是假的，只有一次例外。