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傳統(tǒng)Python語言的主要控制結(jié)構(gòu)是for循環(huán)。然而，需要注意的是for循環(huán)在Pandas中不常用，因此Python中for循環(huán)的有效執(zhí)行并不適用于Pandas模式。一些常見控制結(jié)構(gòu)如下。

• for循環(huán)
• while循環(huán)
• if/else語句
• try/except語句
• 生成器表達(dá)式
• 列表推導(dǎo)式
• 模式匹配

所有的程序最終都需要一種控制執(zhí)行流的方式。本節(jié)介紹一些控制執(zhí)行流的技術(shù)。

01 for循環(huán)

for循環(huán)是Python的一種最基本的控制結(jié)構(gòu)。使用for循環(huán)的一種常見模式是使用range函數(shù)生成數(shù)值范圍，然后對其進(jìn)行迭代。

res = range(3) 
print(list(res)) 
 
#輸出：[0, 1, 2] 

for i in range(3): 
print(i) 
 
'''輸出： 
0 
1 
2 
''' 

• for循環(huán)列表

使用for循環(huán)的另一種常見模式是對列表進(jìn)行迭代。

martial_arts = ["Sambo","Muay Thai","BJJ"] 
for martial_art in martial_arts: 
    print(f"{ martial_art} has influenced\ 
          modern mixed martial arts") 
 
'''輸出： 
Sambo has influenced modern mixed martial arts 
Muay Thai has influenced modern mixed martial arts 
BJJ has influenced modern mixed martial arts 
''' 

02 while循環(huán)

while循環(huán)是一種條件有效就會重復(fù)執(zhí)行的循環(huán)方式。while循環(huán)的常見用途是創(chuàng)建無限循環(huán)。在本示例中，while循環(huán)用于過濾函數(shù)，該函數(shù)返回兩種攻擊類型中的一種。

def attacks(): 
    list_of_attacks = ["lower_body", "lower_body", 
         "upper_body"] 
    print("There are a total of {lenlist_of_attacks)}\ 
          attacks coming!") 
    for attack in list_of_ attacks: 
        yield attack 
attack = attacks() 
count = 0 
while next(attack) == "lower_body": 
    count +=1 
    print(f"crossing legs to prevent attack #{count}") 
else: 
    count += 1 
    print(f"This is not lower body attack, \ 
I will cross my arms for# count}") 
 
'''輸出： 
There are a total of 3 attacks coming! 
crossing legs to prevent attack #1 
crossing legs to prevent attack #2 
This is not a lower body attack, I will cross my arms for #3 
''' 

03 if/else語句

if/else語句是一條在判斷之間進(jìn)行分支的常見語句。在本示例中，if/elif用于匹配分支。如果沒有匹配項(xiàng)，則執(zhí)行最后一條else語句。

def recommended_attack(position): 
    """Recommends an attack based on the position""" 
    if position == "full_guard": 
        print(f"Try an armbar attack") 
    elif position == "half_guard": 
        print(f"Try a kimura attack") 
    elif position == "fu1l_mount": 
        print(f"Try an arm triangle") 
    else: 
        print(f"You're on your own, \ 
         there is no suggestion for an attack") 

recommended_attack("full_guard")#輸出：Try an armbar attack 

recommended_attack("z_guard") 
 
#輸出：You're on your own, there is no suggestion for an attack 

04 生成器表達(dá)式

生成器表達(dá)式建立在yield語句的概念上，它允許對序列進(jìn)行惰性求值。生成器表達(dá)式的益處是，在實(shí)際求值計(jì)算前不會對任何內(nèi)容進(jìn)行求值或?qū)⑵浞湃雰?nèi)存。這就是下面的示例可以在生成的無限隨機(jī)攻擊序列中執(zhí)行的原因。

在生成器管道中，諸如 “arm_triangle”的小寫攻擊被轉(zhuǎn)換為“ARM_TRIANGLE”，接下來刪除其中的下劃線，得到“ARM TRIANGLE”。

 def lazy_return_random_attacks(): 
     """Yield attacks each time""" 
     import random 
     attacks = {"kimura": "upper_body", 
            "straight_ankle_lock": "lower_body", 
            "arm_triangle": "upper_body", 
             "keylock": "upper_body", 
             "knee_bar": "lower_body"} 
     while True: 
         random_attack random.choices(list(attacks.keys())) 
         yield random attack 
 
#Make all attacks appear as Upper Case 
upper_case_attacks = \ 
         (attack.pop().upper() for attack in \ 
         lazy_return_random_attacks()) 

next(upper-case_attacks) 
 
#輸出：ARM-TRIANGLE 

## Generator Pipeline: One expression chains into the next 
#Make all attacks appear as Upper Case 
upper-case_attacks =\ 
    (attack. pop().upper() for attack in\ 
    lazy_return_random_attacks()) 
#remove the underscore 
remove underscore =\ 
    (attack.split("_")for attack in\ 
    upper-case_attacks) 
#create a new phrase 
new_attack_phrase =\ 
    (" ".join(phrase) for phrase in\ 
    remove_underscore) 

next(new_attack_phrase) 
 
#輸出：'STRAIGHT ANKLE LOCK' 

for number in range(10): 
    print(next(new_attack_phrase)) 
 
'''輸出： 
KIMURA 
KEYLOCK 
STRAIGHT ANKLE LOCK 
''' 

05 列表推導(dǎo)式

語法上列表推導(dǎo)式與生成器表達(dá)式類似，然而直接對比它們，會發(fā)現(xiàn)列表推導(dǎo)式是在內(nèi)存中求值。此外，列表推導(dǎo)式是優(yōu)化的C代碼，可以認(rèn)為這是對傳統(tǒng)for循環(huán)的重大改進(jìn)。

martial_arts = ["Sambo", "Muay Thai", "BJJ"] 
new_phrases [f"mixed Martial Arts is influenced by \ 
    (martial_art)" for martial_art in martial_arts] 

print(new_phrases) 
['Mixed Martial Arts is influenced by Sambo', \ 
'Mixed Martial Arts is influenced by Muay Thai', \ 
'Mixed Martial Arts is influenced by BJJ'] 

06 中級主題

有了這些基礎(chǔ)知識后，重要的是不僅要了解如何創(chuàng)建代碼，還要了解如何創(chuàng)建可維護(hù)的代碼。創(chuàng)建可維護(hù)代碼的一種方法是創(chuàng)建一個庫，另一種方法是使用已經(jīng)安裝的第三方庫編寫的代碼。其總體思想是最小化和分解復(fù)雜性。

• 使用Python編寫庫

使用Python編寫庫非常重要，之后將該庫導(dǎo)入項(xiàng)目無須很長時間。下面這些示例是編寫庫的基礎(chǔ)知識：在存儲庫中有一個名為funclib的文件夾，其中有一個_init_ .py文件。要創(chuàng)建庫，在該目錄中需要有一個包含函數(shù)的模塊。

首先創(chuàng)建一個文件。

touch funclib/funcmod.py 

然后在該文件中創(chuàng)建一個函數(shù)。

"""This is a simple module""" 
def list_of_belts_in_bjj(): 
    """Returns a list of the belts in Brazilian jiu-jitsu""" 
    belts= ["white", "blue", "purple", "brown", "black"] 
    return belts 

import sys;sys.path.append("..") 
from funclib import funcmod 
funcmod.list_of_belts_in-bjj() 
 
#輸出：['white', 'blue', 'purple', 'brown', 'black'] 

• 導(dǎo)入庫

如果庫是上面的目錄，則可以用Jupyter添加sys.path.append方法來將庫導(dǎo)入。接下來，使用前面創(chuàng)建的文件夾/文件名/函數(shù)名的命名空間導(dǎo)入模塊。

• 安裝第三方庫

可使用pip install命令安裝第三方庫。請注意，conda命令(

https://conda.io/docs/user-guide/tasks/manage-pkgs.html)是pip命令的可選替代命令。如果使用conda命令，那么pip命令也會工作得很好，因?yàn)閜ip是virtualenv虛擬環(huán)境的替代品，但它也能直接安裝軟件包。

安裝pandas包。

pip install pandas 

另外，還可使用requirements.txt文件安裝包。

> ca requirements.txt 
pylint 
pytest 
pytest-cov 
click 
jupyter 
nbval 
 
> pip install -r requirements.txt 

下面是在Jupyter Notebook中使用小型庫的示例。值得指出的是，在Jupyter Notebook中創(chuàng)建程序代碼組成的巨型蜘蛛網(wǎng)很容易，而且非常簡單的解決方法就是創(chuàng)建一些庫，然后測試并導(dǎo)入這些庫。

"""This is a simple module""" 
 
import pandas as pd 
 
def list_of_belts_in_bjj(): 
    """Returns a list of the belts in Brazilian jiu-jitsu""" 
 
    belts = ["white", "blue", "purple", "brown", "black"] 
    return belts 
 
def count_belts(): 
    """Uses Pandas to count number of belts""" 
 
    belts = list_of_belts_in_bjj() 
    df = pd.Dataframe(belts) 
    res = df.count() 
    count = res.values.tolist()[0] 
    return count 

from funclib.funcmod import count_belts 

print(count_belts()) 
 
#輸出：5 

• 類

可在Jupyter Notebook中重復(fù)使用類并與類進(jìn)行交互。最簡單的類類型就是一個名稱，類的定義形式如下。

class Competitor: pass 

該類可實(shí)例化為多個對象。

class Competitor: pass 

conor = Competitor() 
conor.name = "Conor McGregor" 
conor.age = 29 
conor.weight = 155 

nate = Competitor() 
nate.name = "Nate Diaz" 
nate.age = 30 
nate.weight = 170 

def print_competitor _age(object): 
    """Print out age statistics about a competitor""" 
 
    print(f"{object.name} is {object.age} years old") 

print_competitor_age(nate) 
 
#輸出：Nate Diaz is 30 years old 

print_competitor_age(conor) 
 
#輸出：Conor McGregor is 29 years old 

• 類和函數(shù)的區(qū)別

類和函數(shù)的主要區(qū)別包括：

• 函數(shù)更容易解釋。
• 函數(shù)(典型情況下)只在函數(shù)內(nèi)部具有狀態(tài)，而類在函數(shù)外部保持不變的狀態(tài)。
• 類能以復(fù)雜性為代價提供更高級別的抽象。