Kun*_*rma 92 python indexing for-loop
我有以下代码：
a = [0,1,2,3]
for a[-1] in a:
print(a[-1])
输出为：
0
1
2
2
我对为什么列表索引可以用作for循环中的索引变量感到困惑。
Tre*_*edJ 92
列表索引（例如a[-1]表达式for a[-1] in a中的索引）按for_stmt（特别是target_list）语法标记所指定slicing的有效，其中是有效的赋值目标。
“咦？分配？有什么是必须做的与我的输出是什么？”
确实，它与输出和结果有关。让我们进入一个for-in循环文档：
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)for_stmt ::= "for" target_list "in" expression_list ":" suite表达式列表将被评估一次；它应该产生一个可迭代的对象。为的结果创建一个迭代器
expression_list。然后，按照迭代器返回的顺序，对迭代器提供的每个项目执行一次套件。然后使用分配的标准规则将每个项目分配到目标列表（请参阅Assignment语句），然后执行套件。
（强调）
NB的套件引用的语句（S）的换块下，print(a[-1])在我们的具体情况。
让我们玩得开心，扩展print语句：
a = [0, 1, 2, 3]
for a[-1] in a:
print(a, a[-1])
这给出以下输出：
[0, 1, 2, 0] 0 # a[-1] assigned 0
[0, 1, 2, 1] 1 # a[-1] assigned 1
[0, 1, 2, 2] 2 # a[-1] assigned 2
[0, 1, 2, 2] 2 # a[-1] assigned 2 (itself)
（添加了评论）
在这里，a[-1]每次迭代都有变化，我们看到此变化传播到a。同样，由于slicing是有效目标，因此这是可能的。
Ev提出了一个很好的论据。Kounis使用上面引用的文档的第一句话：“ 表达式列表被评估一次 ”。这是否表示表达式列表是静态且不可变的，常量为[0, 1, 2, 3]？不应该a[-1]因此被分配3在最后一次迭代？
好吧，康拉德·鲁道夫断言：
不，[表达式列表]被评估一次以创建一个可迭代的对象。但是，该可迭代对象仍然在原始数据（而不是其副本）上进行迭代。
（添加了重点）
以下代码演示了可迭代的it 延迟生成列表元素的方式x。
x = [1, 2, 3, 4]
it = iter(x)
print(next(it)) # 1
print(next(it)) # 2
print(next(it)) # 3
x[-1] = 0
print(next(it)) # 0
（代码受Kounis启发）
如果急切需要评估，我们可以期望x[-1] = 0对它的影响为零，it并希望4将其打印出来。显然不是这种情况，而是要表明，根据相同的原理，我们的for-loop懒惰地产生从每次迭代a后的赋值到的数字a[-1]。
Nat*_*han 24
（这比给出答案更像是一条漫长的评论-已经有好几个了，尤其是@ TrebledJ's。但是我不得不在覆盖变量之前就明确地考虑它，而对于我来说，这些变量已经有值了。）
如果你有
x = 0
l = [1, 2, 3]
for x in l:
print(x)
您不会感到惊讶，x每次循环都将其覆盖。即使x以前存在，也不会使用它的值（即for 0 in l:，这将引发错误）。而是将值从分配l给x。
当我们做
a = [0, 1, 2, 3]
for a[-1] in a:
print(a[-1])
即使a[-1]已经存在并且具有值，我们也不会放入该值，而是a[-1]通过循环将其分配给每个时间。
blh*_*ing 11
for在每次迭代中，循环语句的左侧表达式都与右侧的iterable中的每个项目相关联，因此
for n in a:
print(n)
只是一种幻想的方式：
for i in range(len(a)):
n = a[i]
print(n)
同样
for a[-1] in a:
print(a[-1])
只是一种幻想的方式：
for i in range(len(a)):
a[-1] = a[i]
print(a[-1])
其中，在每次迭代中，的最后一项a分配为中的下一项a，因此，当迭代最终到达最后一项时，其值最后分配为倒数第二项2。
rec*_*nac 10
这是一个有趣的问题，您可以通过以下方式理解它：
for v in a:
a[-1] = v
print(a[-1])
print(a)
实际上a变成：[0, 1, 2, 2]after loop
输出：
0
1
2
2
[0, 1, 2, 2]
希望对您有所帮助，如有其他问题，请发表评论。:)
TrebledJ的答案解释了为什么可以做到这一点的技术原因。
您为什么要这样做？
假设我有一个对数组进行运算的算法：
x = np.arange(5)
我想使用第一个索引的不同值来测试算法的结果。我可以简单地跳过第一个值，每次都重建一个数组：
for i in range(5):
print(np.r_[i, x[1:]].sum())
（np.r_）
这将在每次迭代时创建一个新数组，这是不理想的，特别是在数组很大的情况下。要在每次迭代中重复使用相同的内存，我可以将其重写为：
for i in range(5):
x[0] = i
print(x.sum())
哪个也可能比第一个版本更清晰。
但这与更紧凑的编写方式完全相同：
for x[0] in range(5):
print(x.sum())
以上所有都会导致：
10
11
12
13
14
现在，这是一个琐碎的“算法”，但是会有更复杂的用途，其中人们可能想要测试将数组中的单个（或多个，但由于赋值拆包而使事情复杂化）更改为多个值，最好不要复制整个数组。在这种情况下，您可能想在循环中使用索引值，但要做好准备，以防混淆任何维护您代码的人（包括您自己）。因此，x[0] = i最好使用显式分配的第二个版本，但是如果您更喜欢紧凑的for x[0] in range(5)样式，则这应该是一个有效的用例。
a[-1]a在本例中指的是 的最后一个元素a[3]。该for循环有点不寻常，因为它使用此元素作为循环变量。它不会在循环进入时评估该元素，而是在循环的每次迭代中分配给它。
因此首先a[-1]设置为 0，然后设置为 1，然后设置为 2。最后，在最后一次迭代中，for循环检索a[3]此时的2，因此列表最终为[0, 1, 2, 2]。
更典型的for循环使用简单的局部变量名称作为循环变量，例如for x ...。在这种情况下，x在每次迭代时设置为下一个值。这种情况没有什么不同，只是a[-1]在每次迭代时设置为下一个值。这种情况并不常见，但它是一致的。