Python 課程 – 控制流程 (Control Flow)

主題：`for` 迴圈（`range`、`enumerate`、`zip`）

簡介

在程式設計中，迴圈是最常用的控制結構之一，讓我們能夠對資料集合或數值範圍進行重複操作。Python 的 for 迴圈以 可疊代物件（iterable）為核心，配合內建函式 range、enumerate、zip，可以讓迴圈寫得更簡潔、更具可讀性。
掌握這三個工具，不僅能減少程式碼量，還能避免常見的索引錯誤，提升開發效率，對於 初學者 以及 中級開發者 皆是必備技能。

本篇文章將從概念說明、實作範例、常見陷阱與最佳實踐，逐層深入，最後提供幾個實務應用情境，幫助你在日常開發中自如運用 for 迴圈。

核心概念

1. `for` 迴圈的基本語法

for 變數 in 可疊代物件:
    # 迴圈內要執行的程式碼
    ...

可疊代物件 可以是 list、tuple、dict、set、字串，甚至是自訂的產生器（generator）。
每一次迭代，變數 會被賦值為 當前元素，然後執行縮排區塊的程式碼。

小技巧：在需要同時取得索引與值時，enumerate 是最直觀的選擇。

2. `range`：產生整數序列

range(start, stop, step) 會返回一個 惰性序列（lazy sequence），不會一次性產生所有數字，適合大範圍的迭代。

參數	說明
`start`	起始值（含），預設為 `0`
`stop`	結束值（不含）
`step`	步長，正數向前、負數向後，預設為 `1`

範例 1：基本的 `range` 用法

# 印出 0 ~ 9
for i in range(10):
    print(i, end=' ')   # 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9

範例 2：指定起始值與步長

# 印出 5, 8, 11, 14
for i in range(5, 15, 3):
    print(i, end=' ')   # 5 8 11 14

範例 3：倒數迴圈

# 從 10 倒數到 1
for i in range(10, 0, -1):
    print(i, end=' ')   # 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1

為什麼使用 range 而不是 list(range(...))？
range 只在需要時才產生下一個數字，記憶體佔用極低；而 list(range(...)) 會一次性把所有數字放入記憶體，對大範圍迭代會造成不必要的開銷。

3. `enumerate`：同時取得索引與值

enumerate(iterable, start=0) 會把可疊代物件「包裝」成 (索引, 元素) 的二元組，讓我們在迴圈裡直接取得兩者。

範例 4：遍歷列表，同時取得索引

fruits = ['蘋果', '香蕉', '葡萄', '芒果']

for idx, fruit in enumerate(fruits):
    print(f'第 {idx+1} 個水果是 {fruit}')
# 第 1 個水果是 蘋果
# 第 2 個水果是 香蕉
# 第 3 個水果是 葡萄
# 第 4 個水果是 芒果

範例 5：自訂起始索引

# 從 1 開始編號
for idx, fruit in enumerate(fruits, start=1):
    print(f'第 {idx} 項: {fruit}')

實務提醒：在需要「顯示」或「記錄」資料位置時，enumerate 能避免手動維護 i += 1 的錯誤。

4. `zip`：同時遍歷多個可疊代物件

zip(*iterables) 會把多個可疊代物件「配對」成元組，最短的那個序列長度決定配對數量。

範例 6：同時遍歷兩個列表

names = ['Alice', 'Bob', 'Charlie']
scores = [85, 92, 78]

for name, score in zip(names, scores):
    print(f'{name} 的分數是 {score}')
# Alice 的分數是 85
# Bob 的分數是 92
# Charlie 的分數是 78

範例 7：結合 `enumerate` 與 `zip`

# 同時列出第幾筆、姓名與分數
for idx, (name, score) in enumerate(zip(names, scores), start=1):
    print(f'第 {idx} 筆 - {name}: {score}')

範例 8：多重配對（三個以上）

ages = [25, 30, 22]
cities = ['台北', '新竹', '高雄']

for name, age, city in zip(names, ages, cities):
    print(f'{name}（{age}歲）住在{city}')

注意：如果其中一個序列長度較短，zip 只會配對到最短的長度，較長的資料會被 自動忽略。若希望保留較長的資料，可改用 itertools.zip_longest。

常見陷阱與最佳實踐

陷阱	說明	最佳做法
忘記 `range` 的上界不含	`range(5)` 只產生 0~4，常導致少跑一次迴圈	記得「上界 = 結束值 + 1」或使用 `range(start, stop+1)`
在迴圈內改變可疊代物件	直接在 `for` 內 `list.append()` 或 `list.remove()` 會破壞迭代順序	先建立副本 `for item in list[:]`，或使用 `list comprehension`
`enumerate` 的起始值忘記設定	預設從 0 開始，若需求從 1 開始會產生偏差	明確寫 `enumerate(iterable, start=1)`
`zip` 配對長度不符	長度不一的序列會自動截斷，可能遺失資料	若必須保留全部資料，改用 `itertools.zip_longest`
使用 `range` 產生大量資料	`list(range(10**9))` 會一次性占用大量記憶體	直接使用 `range`（惰性）或生成器 (`(i for i in range(...))`)

進階最佳實踐

盡量使用內建函式：sum(), any(), all() 搭配 for 可寫成單行，提升可讀性。
```
total = sum(x for x in range(1, 101))
```
避免在迴圈內做大量 I/O：如檔案寫入或網路請求，應該先收集資料，最後一次性處理，或使用非同步（asyncio）。
使用列表生成式（list comprehension）：當目的只是產生新列表時，[expr for var in iterable] 更簡潔。
```
squares = [i*i for i in range(1, 11)]
```

實際應用場景

1. 數據清理與轉換

在資料科學專案中，常需要 遍歷 CSV 行，同時取得行號與欄位值，並將欄位轉型。enumerate 與 zip 的組合可以一次完成：

import csv

with open('sales.csv', newline='', encoding='utf-8') as f:
    reader = csv.DictReader(f)
    for row_idx, row in enumerate(reader, start=1):
        # 轉換金額欄位為 float
        row['金額'] = float(row['金額'])
        print(f'第 {row_idx} 筆資料: {row}')

2. 同步多個序列的演算法

例如 合併兩條時間序列（股價與成交量）時，必須把相同時間點的資料配對：

times = ['09:30', '09:31', '09:32']
prices = [100, 101, 102]
volumes = [200, 210, 190]

for t, p, v in zip(times, prices, volumes):
    print(f'{t} 時間點 - 價格: {p}, 成交量: {v}')

3. 產生測試資料

在單元測試中，常需要 產生多組測試案例，range 搭配 zip 可以快速產出：

inputs = [i for i in range(5)]
expected = [i*i for i in range(5)]

for inp, exp in zip(inputs, expected):
    assert my_square(inp) == exp

4. 文字處理

對於 字串配對（例如雙語對照），zip 能直接把中文與英文對應：

zh = ['你好', '謝謝', '再見']
en = ['Hello', 'Thank you', 'Goodbye']

translation = dict(zip(zh, en))
print(translation['謝謝'])   # Thank you

總結

for 迴圈是 Python 中最直觀且功能強大的迭代工具。
range 提供高效的整數序列產生，適合需要索引或固定步長的情境。
enumerate 讓我們在遍歷時同時取得元素的索引，避免手動維護計數器。
zip 能同步多個可疊代物件，讓資料配對變得簡潔明瞭。

掌握這三個函式，不僅能寫出 更簡潔、可讀性更高 的程式碼，還能減少常見的索引錯誤與記憶體浪費。未來在面對資料清理、演算法實作或測試自動化時，請善用 range、enumerate、zip，讓你的 Python 程式更高效、可靠。祝你在程式之路上越走越順！