是否需要range（len（a））？

人们经常在SO上的python问题中找到这种类型的表达式。只是访问可迭代的所有项目

for i in range(len(a)):
    print(a[i])

这只是一种难以理解的写作方式：

for e in a:
    print(e)

或分配给可迭代的元素：

for i in range(len(a)):
    a[i] = a[i] * 2

哪个应该和：

for i, e in enumerate(a):
     a[i] = e * 2
# Or if it isn't too expensive to create a new iterable
a = [e * 2 for e in a]

或用于过滤索引：

for i in range(len(a)):
    if i % 2 == 1: continue
    print(a[i])

可以这样表示：

for e in a [::2]:
    print(e)

或者，当您只需要列表的长度而不是列表内容时：

for _ in range(len(a)):
    doSomethingUnrelatedToA()

可能是：

for _ in a:
    doSomethingUnrelatedToA()

在蟒蛇我们enumerate，切片，filter，sorted，等...至于蟒蛇for结构旨在遍历iterables不仅范围的整数，是你需要有真实世界的使用情况in range(len(a))？

如果您需要使用序列的索引，那么可以-使用它，例如相当于numpy.argsort ...：

>>> a = [6, 3, 1, 2, 5, 4]
>>> sorted(range(len(a)), key=a.__getitem__)
[2, 3, 1, 5, 4, 0]

如果您需要同时访问列表的两个元素怎么办？

for i in range(len(a[0:-1])):
    something_new[i] = a[i] * a[i+1]

您可以使用它，但是可能不太清楚：

for i, _ in enumerate(a[0:-1]):
     something_new[i] = a[i] * a[i+1]

就我个人而言，我都不是100％满意的！

简短答案：从数学上讲，实际上不是，例如，对于有意编程，是。

从技术上讲，答案将是“不，不需要”，因为它可以使用其他构造表达。但是在实践中，我使用for i in range(len(a)（或者for _ in range(len(a))如果不需要索引）明确表明我要迭代序列中的项的次数，而无需对序列中的项进行任何操作。

所以：“有需要吗？” ？—是的，出于可读性考虑，我需要它来表达代码的含义/意图。

另请参阅：https : //en.wikipedia.org/wiki/Intental_programming

显然，如果根本没有与迭代相关联的集合，则for ... in range(len(N))是唯一的选择，以免诉诸于i = 0; while i < N; i += 1 ...

被评论以及个人经验去，我说没有，就没有必要进行range(len(a))。您可以做的所有事情都range(len(a))可以通过另一种方式（通常效率更高）来完成。

您在帖子中提供了许多示例，因此在此不再赘述。相反，我将为那些说“如果我只想要的长度a，而不是项目的长度呢？”的人给出一个示例。这是您可能考虑使用的仅有的几次之一range(len(a))。但是，即使这样也可以这样做：

>>> a = [1, 2, 3, 4]
>>> for _ in a:
...     print True
...
True
True
True
True
>>>

Clements答案（如Allik所示）也可以重新设计以删除range(len(a))：

>>> a = [6, 3, 1, 2, 5, 4]
>>> sorted(range(len(a)), key=a.__getitem__)
[2, 3, 1, 5, 4, 0]
>>> # Note however that, in this case, range(len(a)) is more efficient.
>>> [x for x, _ in sorted(enumerate(a), key=lambda i: i[1])]
[2, 3, 1, 5, 4, 0]
>>>

因此，总而言之，range(len(a))是不需要的。它唯一的好处就是可读性（其意图很明确）。但这只是首选项和代码样式。

有时matplotlib要求range(len(y))，例如，当y=array([1,2,5,6])，plot(y)工作正常，scatter(y)没有。一个人要写scatter(range(len(y)),y)。（就我个人而言，我认为这是scatter;plot和它的朋友中的错误scatter，stem应尽可能使用相同的调用顺序。）

当您需要使用索引进行某种类型的操作并且当前元素不够用时，可以使用它。以存储在数组中的二叉树为例。如果您有一种方法要求您返回一个元组列表，其中包含每个节点的直接子级，则需要索引。

#0 -> 1,2 : 1 -> 3,4 : 2 -> 5,6 : 3 -> 7,8 ...
nodes = [0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]
children = []
for i in range(len(nodes)):
  leftNode = None
  rightNode = None
  if i*2 + 1 < len(nodes):
    leftNode = nodes[i*2 + 1]
  if i*2 + 2 < len(nodes):
    rightNode = nodes[i*2 + 2]
  children.append((leftNode,rightNode))
return children

当然，如果您正在处理的元素是一个对象，则可以只调用get children方法。但是，是的，只有在进行某种操作时，才真正需要索引。

我有一个用例，我不相信您的任何示例都涉及到。

boxes = [b1, b2, b3]
items = [i1, i2, i3, i4, i5]
for j in range(len(boxes)):
    boxes[j].putitemin(items[j])

我对python比较陌生，尽管很高兴学习更优雅的方法。

如果您必须遍历len(a)一个对象的前一项b（大于a），则可能应该使用range(len(a))：

for i in range(len(a)):
    do_something_with(b[i])

有时候，您实际上并不在乎收藏本身。例如，创建一条简单的模型拟合线以将“近似值”与原始数据进行比较：

fib_raw = [1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21] # Fibonacci numbers

phi = (1 + sqrt(5)) / 2
phi2 = (1 - sqrt(5)) / 2

def fib_approx(n): return (phi**n - phi2**n) / sqrt(5)

x = range(len(data))
y = [fib_approx(n) for n in x]

# Now plot to compare fib_raw and y
# Compare error, etc

在这种情况下，斐波那契数列本身的值无关紧要。我们需要的只是与之比较的输入序列的大小。

很简单的例子：

def loadById(self, id):
    if id in range(len(self.itemList)):
        self.load(self.itemList[id])

我想不出一个不快速使用range-len合成的解决方案。

但是大概应该这样做，try .. except以保持pythonic。

我的代码是：

s=["9"]*int(input())
for I in range(len(s)):
    while not set(s[I])<=set('01'):s[i]=input(i)
print(bin(sum([int(x,2)for x in s]))[2:])

这是一个二进制加法器，但我不认为可以替换len范围或内部范围以使其更小/更好。