当使用for循环迭代时,我如何处理输入的最后一个元素?特别是,如果有代码应该只出现在元素之间(而不是在最后一个元素之后),我该如何构造代码?

目前,我写的代码是这样的:

for i, data in enumerate(data_list):
    code_that_is_done_for_every_element
    if i != len(data_list) - 1:
        code_that_is_done_between_elements

我如何简化或改进它?


当前回答

这类似于Ants Aasma的方法,但没有使用itertools模块。它也是一个滞后迭代器,它可以提前查找迭代器流中的单个元素:

def last_iter(it):
    # Ensure it's an iterator and get the first field
    it = iter(it)
    prev = next(it)
    for item in it:
        # Lag by one item so I know I'm not at the end
        yield 0, prev
        prev = item
    # Last item
    yield 1, prev

def test(data):
    result = list(last_iter(data))
    if not result:
        return
    if len(result) > 1:
        assert set(x[0] for x in result[:-1]) == set([0]), result
    assert result[-1][0] == 1

test([])
test([1])
test([1, 2])
test(range(5))
test(xrange(4))

for is_last, item in last_iter("Hi!"):
    print is_last, item

其他回答

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。

这类似于Ants Aasma的方法,但没有使用itertools模块。它也是一个滞后迭代器,它可以提前查找迭代器流中的单个元素:

def last_iter(it):
    # Ensure it's an iterator and get the first field
    it = iter(it)
    prev = next(it)
    for item in it:
        # Lag by one item so I know I'm not at the end
        yield 0, prev
        prev = item
    # Last item
    yield 1, prev

def test(data):
    result = list(last_iter(data))
    if not result:
        return
    if len(result) > 1:
        assert set(x[0] for x in result[:-1]) == set([0]), result
    assert result[-1][0] == 1

test([])
test([1])
test([1, 2])
test(range(5))
test(xrange(4))

for is_last, item in last_iter("Hi!"):
    print is_last, item

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

使用切片和is检查最后一个元素:

for data in data_list:
    <code_that_is_done_for_every_element>
    if not data is data_list[-1]:
        <code_that_is_done_between_elements>

买者自负:这只在列表中的所有元素实际上都不同的情况下才有效(在内存中有不同的位置)。实际上,Python可以检测相同的元素并为它们重用相同的对象。例如,对于具有相同值和普通整数的字符串。

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。