Циклы и списки в Python — как перебирать элементы

webdev-python

Почему циклы нужны

Списки в Python похожи на массивы в других языках, но с динамическим размером. Когда в списке много элементов, часто требуется выполнить одинаковую операцию для каждого из них: подсчитать среднее, вывести заголовки блогов, отфильтровать элементы и т.д. Повторять код вручную неудобно и небезопасно — циклы решают эту проблему компактно и читабельно.

Важно: цикл — это паттерн для рекурсивного применения одной и той же операции ко всем элементам коллекции. Однострочное описание: for — проход по элементам; while — повторение по условию.

Простой пример: список победителей

Допустим, у вас есть список победителей «Swimmer of the Year» (2016–2019). Без цикла пришлось бы выводить имена вручную. С циклом код компактнее и автоматически масштабируется на любой размер списка.

Пример правильного кода на Python:

swimmers = ['phelps', 'dressel', 'kalisz', 'dressel']
for swimmer in swimmers:
    print(swimmer)

Как это работает — по шагам:

Вы определяете список swimmers с именами победителей.
Команда for берет по одному элементу из списка и присваивает его временной переменной swimmer.
Внутри тела цикла выполняется print(swimmer) для текущего значения.

При каждом проходе переменная swimmer обновляется на следующий элемент до тех пор, пока элементы не закончатся.

swimmer-program-python-about-loops

Короткий обзор поведения циклов

Цикл for перебирает каждый элемент коллекции. Даже если список содержит миллиард элементов, Python выполнит действие миллиард раз (если позволяет время и память). Вы можете назвать временную переменную как угодно, но давать осмысленные имена (product, bird, actor) повышает читаемость.

Примеры хороших имён:

for product in products:
    ...

for bird in birds:
    ...

for actor in actors:
    ...

Формирование сообщений для каждого элемента

Вместо простого вывода имени можно сформировать сообщение на каждую итерацию:

swimmers = ['phelps', 'dressel', 'kalisz', 'dressel']
for swimmer in swimmers:
    print(f"{swimmer.title()}, your swimming skills are terrific!")

Можно выполнять несколько операций внутри цикла — все отступы после заголовка цикла выполняются для каждого элемента:

swimmers = ['phelps', 'dressel', 'kalisz', 'dressel']
for swimmer in swimmers:
    print(f"{swimmer.title()}, your swimming skills are terrific!")
    print(f"Looking forward to see you in the next competition, {swimmer.title()}.")
    print()  # пустая строка между сообщениями

Swimmer program loops with lists executing a print statement

Изображение: пример вывода программы, демонстрирующий несколько строк текста, генерируемых внутри цикла для каждого элемента.

Полезные приёмы и альтернативы

Ниже — практические шаблоны, которые чаще всего встречаются при работе со списками.

Получение индекса и значения: enumerate

products = ['apple', 'banana', 'cherry']
for i, product in enumerate(products, start=1):
    print(i, product)

Используйте enumerate, когда нужен индекс текущего элемента.

Перечислить по индексу: range и len

for i in range(len(products)):
    print(i, products[i])

Этот способ полезен, если вы собираетесь изменять элементы по индексу.

Генераторы и ленивые вычисления

Если список большой и вы хотите экономить память, применяйте генераторы или итераторы (generator expressions):

squares = (x*x for x in range(10**6))  # не хранит все значения сразу
for s in squares:
    ...

List comprehension (короткое выражение для создания списков)

messages = [f"{s.title()}, your swimming skills are terrific!" for s in swimmers]

List comprehension подходит для преобразования списков в новый список в компактной форме.

map и filter

map и filter — функциональные альтернативы для преобразования и фильтрации:

upper = list(map(str.upper, swimmers))
fast = list(filter(lambda s: s.startswith('d'), swimmers))

Прерывания и пропуски: break и continue

for s in swimmers:
    if s == 'kalisz':
        break  # прекратить цикл
    if s == 'dressel':
        continue  # пропустить текущую итерацию

Распространённые ошибки и когда цикл может не подойти

Изменение списка во время итерации (in-place) приводит к пропуску элементов или неверному поведению. Решение: итерируйтесь по копии списка (list(swimmers)) или используйте список для накопления результатов.
Неверный отступ: в Python отступ определяет тело цикла. Любая строка, не имеющая отступа после заголовка for, не будет частью цикла.
Большие коллекции: если действия тяжёлые и объём данных большой, подумайте о потоковой обработке (streaming), multiprocessing или пакетной обработке.

Когда цикл не подходит:

Нужно получить новый список на основе трансформации — используйте list comprehension или map.
Требуется ленивое вычисление большого объёма данных — используйте генераторы.

Избегаем изменять список внутри самого цикла — пример ошибки

Неправильно:

numbers = [1, 2, 3, 4]
for n in numbers:
    if n % 2 == 0:
        numbers.remove(n)
# Результат может быть неожиданным

Правильно — итерируемся по копии или формируем новый список:

numbers = [1, 2, 3, 4]
filtered = [n for n in numbers if n % 2 != 0]
# или
for n in numbers[:]:  # срез возвращает копию
    if n % 2 == 0:
        numbers.remove(n)

Ментальные модели и эвристики

Модель «итератор»: представьте, что цикл последовательно достаёт элементы из очереди — первый пришёл, первый вышел.
Эвристика производительности: list comprehension и map обычно быстрее, чем явный for с append, но разница малозаметна для небольших списков.
Правило читаемости: выбирайте тот способ, который понятнее будущему читателю кода.

Мини-методология: как подойти к задаче перебора

Определите входные данные и предполагаемый результат (иногда нужен новый список, иногда побочный эффект).
Подумайте про объём данных: нужен ли ленивый подход? Генератор?
Выберите инструмент: for, list comprehension, map/filter, enumerate.
Реализуйте тестовый пример на небольших данных.
Проверьте крайние случаи (пустой список, один элемент, очень большой список).
Добавьте обработку ошибок и логирование при необходимости.

Правила приёмки

Критерии приёмки для небольшой задачи «вывести числа, делящиеся на 5»:

Программа корректно печатает все числа, делящиеся на 5, из заданного списка.
Ничего лишнего не печатается (только подходящие числа).
Решение устойчиво к пустому списку.
Код читаем и имеет комментарий одного-двух слов о назначении.

Пример верного решения:

numbers = list(range(1, 101))  # пример: числа от 1 до 100
for n in numbers:
    if n % 5 == 0:
        print(n)

Роль‑ориентированный чеклист перед деплоем

Разработчик:

Код проходит базовые тесты и не изменяет список при итерации (если это не намеренно).
Использует понятные имена переменных.

Код‑ревьювер:

Проверить крайние случаи и поведение при пустом списке.
Оценить, не получится ли слишком большая нагрузка при большом объёме данных.

DevOps/инженер производительности:

Оценить необходимость ленивой обработки или батчирования.

Диаграмма выбора (Mermaid)

flowchart TD
  A[Нужно перебрать коллекцию?] --> B{Новый список или побочный эффект?}
  B -- Новый список --> C[List comprehension / map]
  B -- Побочный эффект --> D[for loop]
  D --> E{Коллекция большая?}
  E -- Да --> F[Использовать генератор / streaming]
  E -- Нет --> G[Обычный for]
  C --> H[Нужен индекс?]
  H -- Да --> I[enumerate в for]
  H -- Нет --> J[Прямой list comprehension]

Примеры тестов и кейсы приёмки

Тесты, которые стоит прогнать:

Пустой список => ничего не печатается.
Один элемент, кратный 5 => печатается.
Список с отрицательными и положительными числами => только кратные 5 выводятся.
Большой список => решение не ломается по памяти (если ожидался потоковый подход).

Практическое упражнение (самопроверка)

Задание: создайте список из 10 чисел и выведите только те, которые делятся на 5.

Ожидаемый пример решения:

numbers = [3, 5, 10, 11, 20, 21, 25, 33, 40, 44]
for n in numbers:
    if n % 5 == 0:
        print(n)

Критерии приёмки см. выше.

Итог

Циклы — базовый и гибкий инструмент для перебора списков в Python. Для простых последовательных операций используйте for. Когда нужен новый список — рассмотрите list comprehension или map. Для больших объёмов — генераторы и потоковая обработка. Не изменяйте коллекцию во время итерации напрямую, проверяйте крайние случаи и выбирайте понятные имена переменных.

Summary: вы узнали синтаксис for, способы получения индексов, альтернативы (list comprehension, map, генераторы), типичные ошибки и практическую методологию для выбора подхода.