京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
Python内置函数reversed()用法分析
这篇文章主要介绍了Python内置函数reversed()用法,结合实例形式分析了reversed()函数的功能及针对序列元素相关操作技巧与使用注意事项,需要的朋友可以参考下

reversed()函数是返回序列seq的反向访问的迭代器。参数可以是列表,元组,字符串,不改变原对象。
1》参数是列表
>>> l=[1,2,3,4,5]
>>> ll=reversed(l)
>>> l
[1, 2, 3, 4, 5]
>>> ll
<listreverseiterator object at 0x06A9E930>
>>> for i in ll:#第一次遍历
... print i,
...
5 4 3 2 1
>>> for i in ll:第二次遍历为空,原因见本文最后
... print i
...
2》参数是列表
>>> l=[3,4,5,6]
>>> ll=reversed(l)
>>> l
[3, 4, 5, 6]
>>> ll
<listreverseiterator object at 0x06A07E10>
>>> list(ll)#第一次
[6, 5, 4, 3]
>>> list(ll)#第二次为空,原因见本文最后
[]
3》参数是元组
>>> t=(4,5,6)
>>> tt=reversed(t)
>>> t
(4, 5, 6)
>>> tt
<reversed object at 0x06A07E50>
>>> tuple(tt)#第一次
(6, 5, 4)
>>> tuple(tt)#第二次为空,原因见本文最后
()
4》参数是字符串
>>> s='cba'
>>> ss=reversed(s)
>>> s
'cba'
>>> ss
<reversed object at 0x06A07E70>
>>> list(ss)#第一次
['a', 'b', 'c']
>>> list(ss)#第二次为空,原因见本文最后
[]
5》参数是字符串
>>> s='1234'
>>> ss=reversed(s)
>>> s
'1234'
>>> ss
<reversed object at 0x06A94490>
>>> ''.join(ss)#第一次
'4321'
>>> ''.join(ss)#第二次为空,原因见本文最后
''
为什么reversed()之后,第二次for循环或第二次list()或第二次tuple()或第二次join()得到的结果为空?我们以第2个例子具体说明一下:
That's because reversed creates an iterator, which is already spent when you're calling list(ll) for the second time.
The reason is that ll is not the reversed list itself, but a listreverseiterator. So when you call list(ll) the first time, it iterates over ll and creates a new list from the items output from that iterator.When you do it a second time, ll is still the original iterator and has already gone through all the items, so it doesn't iterate over anything, resulting in an empty list.
小编来翻译一下:
这是因为反向创建了一个迭代器,该迭代器在第二次调用列表(LL)时已经使用过了。
其原因就是ll不是反转列表本身,而是一个列表反向迭代器。所以当你第一次调用列表(ll),它会遍历ll并且创建一个新的列表从项目输出迭代器。当你再进行一次,ll仍然是原来的迭代器,已经经历了所有的项目,所以它不会再遍历什么,这就造成了空列表。
总结:reversed()之后,只在第一次遍历时返回值。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
一、什么是预测式发货 预测式发货(Anticipatory Shipping)是亚马逊于2013年12月获得授权的一项美国专利(专利号 US 8,615,473 ...
2026-10-14一、SQL在金融量化体系中的定位 量化投资的本质是用数据驱动决策,而数据处理贯穿量化研究的全生命周期。从原始行情数据清洗、因 ...
2026-10-14核心资源推荐 CDA教材(2025):https://edu.cda.cn/goods/show/3151CDA模拟题(2025):https://edu.cda.cn/goods/show/2845CD ...
2026-10-14CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 四层结构 · 零件与房子 · 六大易错点 一、什么是指标体系 定义:指标体系是整套完整框架 ...
2026-10-13写在开头 先还原一个你大概率见过的场面。 立项会上有人说:我们得做用户画像。 于是团队关进会议室,白板写满便利贴,两小时后 ...
2026-10-13 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-10-13在统计学与数据分析研究中,相关性分析分为数值变量分析与分类变量分析两大类。针对身高、销量、分数等连续数值变量,通常采用皮 ...
2026-10-12在Power BI可视化分析体系中,常规表格仅能展示枯燥的数值数据,存在数据对比不直观、强弱规律不突出、维度交叉分析低效等问题。 ...
2026-10-12 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-10-12在传统零售行业同质化竞争激烈、大众营销转化率持续走低的背景下,依托经验与直觉的粗放式营销逐渐失效。美国塔吉特百货(Target ...
2026-10-10随着智能客服、数字化服务、用户精细化运营的快速普及,传统零散、非标准化的客户服务数据与业务体系逐渐难以支撑高效服务治理。 ...
2026-10-10 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-10-10CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 定义区别 · 场景举例 · 指标分类 · 计算方法 知识体系总览 模块 包含内容 一、核 ...
2026-10-09在数据分析工作流中,业务数据大多存储在各类关系型数据库内,例如MySQL、PostgreSQL、SQLite等。Pandas是Python生态中主流的数 ...
2026-10-09在数字化精细化运营时代,海量用户存在需求差异、行为差异、价值差异与偏好差异。如果企业采用“一刀切”的统一营销、统一服务、 ...
2026-10-09 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-10-09指标体系是企业数字化分析、业务监控、经营决策的核心基础框架,是将零散数据转化为可衡量、可对比、可落地业务价值的关键体系。 ...
2026-10-08随着市场竞争日趋饱和,同质化低价竞争逐渐陷入内卷僵局,传统以价格、渠道、促销为核心的营销模式边际效益持续递减。在此背景下 ...
2026-10-08 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-10-08你有没有想过,手机里点外卖、刷社交软件、转一笔账,背后到底是谁在替你"记着账"? 答案其实很简单:数据库,以及跟它对话的那 ...
2026-10-07