我在下面分享了两个简单的方法来查找循环的结束。

方法1:

num_list = [1, 2, 3, 4]

for n in num_list:
    if num_list[-1] == n:
        print('this is the last iteration of the loop')

方法2:

num_list = [1, 2, 3, 4]

loop_count = len(num_list) - 1  # 3
for index, num in enumerate(num_list):
    if index == loop_count:
        print('this is the last iteration of the loop')

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

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

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。

如果你乐意用这个清单来破坏，那么下面就是。 为了加快从O(n²)到O(n)的过程，我们将反转列表，因为pop(0)每次迭代都会移动列表——参见下面Nicholas Pipitone的评论

data_list.reverse()
while data_list:
   value = data_list.pop()
   code_that_is_done_for_every_element(value)
   if data_list:
       code_that_is_done_between_elements(value)
   else:
       code_that_is_done_for_last_element(value)

这适用于空列表和非唯一项的列表。 因为列表通常是暂时的，所以这种方法非常有效……以销毁列表为代价。

“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。