Python以其强大的工具集，为处理重复性任务提供了便利。这其中，循环和迭代工具发挥着关键作用，无论您是需要遍历序列、检查条件，还是处理数据密集型任务。
当您清楚将要迭代的项的序列或范围时，for循环是您的理想之选。它能与列表、元组、字典、集合和字符串等无缝协作。
在loops_demo.py文件中：
for循环的使用时机——当您处理的是已知的集合或范围，如处理项目列表或生成序列时。
while循环则是条件驱动的。只要给定条件的计算结果为True，它就会持续执行。
适用场合——当迭代次数不固定或依赖于运行时条件（如用户输入或动态计算）时，选择while循环。
值得注意的是，除非特别中断，无限循环会持续运行。尽管它不是一种单独的类型，但它是while循环的一种行为表现。
使用建议——在需要持续监控的系统（如服务器进程）中，可以运用无限循环，但请确保设定可靠的退出条件（如使用break语句）。
- 利用break跳出循环——当满足特定条件时，使用break语句可以提前终止循环。
- 跳过余下迭代——continue语句能使程序跳过当前迭代的剩余代码，直接进入下一个迭代。
- 循环后的额外操作——Python的循环可以包含else子句，在循环正常完成后执行，除非循环以break终止。
- 灵活运用不同类型的循环
- For 循环
- While 循环
- 高效工具补充
- 列表推导式与生成器表达式
- 函数式编程的实践
- 累积操作简化
- 创建和管理迭代器
- 创建集合和字典的简便方法
- 递归的妙用
- 简化重复操作的工具
- 异步编程的解决方案
- 适用于迭代集合、范围或生成器的情况。在大多数场景下，其用法简洁明了。
- 当终止条件依赖于运行时评估时使用。它提供了较大的灵活性，但需谨慎管理条件以避免陷入无限循环。
- Python除了传统的循环结构，还提供了一系列的工具和技术来处理重复性任务。
- 列表推导式是一种简洁的创建列表的方法，通过迭代可迭代对象并应用条件或转换。而生成器表达式则更注重内存效率。
- map()函数用于将函数应用于可迭代对象的每个项目；filter()函数用于从可迭代对象中筛选出满足条件的元素。
- reduce()函数将函数累积应用于可迭代对象的项目，实现值的缩减。
- itertools模块提供了用于创建和管理迭代器的工具集。
- 除了显式循环，还可以使用简洁的方式创建集合和字典。
- 递归允许函数调用自身以解决较小子问题中的问题。
- Python内置了sum()、max()、min()和all()等函数，用于处理重复操作而无需显式循环。
- asyncio模块用于处理异步编程，使任务能够并发运行而非顺序执行。