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

有多种方法。切片是最快的。再添加一个使用.index()方法的:

>>> l1 = [1,5,2,3,5,1,7,43]                                                 
>>> [i for i in l1 if l1.index(i)+1==len(l1)]                               
[43]

其他回答

因此,这绝对不是“更短”的版本——如果“最短”和“Pythonic”实际上是兼容的,人们可能会离题。

但如果经常需要这种模式,就把逻辑放到a中 10行生成器-并获得与元素相关的任何元数据 在for调用中直接定位。这里的另一个优势是它会 适用于任意可迭代对象,而不仅仅是序列。

_sentinel = object()

def iter_check_last(iterable):
    iterable = iter(iterable)
    current_element = next(iterable, _sentinel)
    while current_element is not _sentinel:
        next_element = next(iterable, _sentinel)
        yield (next_element is _sentinel, current_element)
        current_element = next_element
In [107]: for is_last, el in iter_check_last(range(3)):
     ...:     print(is_last, el)
     ...: 
     ...: 
False 0
False 1
True 2

除了向上数,你也可以向下数:

  nrToProcess = len(list)
  for s in list:
    s.doStuff()
    nrToProcess -= 1
    if nrToProcess==0:  # this is the last one
      s.doSpecialStuff()

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。

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。

将最后一项的特殊处理延迟到循环之后。

>>> for i in (1, 2, 3):
...     pass
...
>>> i
3