当我遇到这种情况时，我可以用javascript来做，我总是认为如果有一个foreach函数，它会很方便。foreach指的是下面描述的函数:
def foreach(fn,iterable):
for x in iterable:
fn(x)
他们只是在每个元素上都这样做，不产生或返回一些东西，我认为它应该是一个内置函数，应该比用纯Python编写它更快，但我没有在列表中找到它，或者它只是叫另一个名字?还是我漏了一些地方?
也许我错了，因为在Python中调用一个函数代价很高，对于这个例子来说绝对不是一个好的实践。函数应该在内部进行循环，而不是out循环，它的主体如下所示，这在许多python代码建议中已经提到过:
def fn(*args):
for x in args:
dosomething
但基于以下两个事实，我认为两者都是受欢迎的:
在正常情况下，人们只是不关心性能 有时API不接受可迭代对象，你不能重写它的源代码。
当前回答
看看这篇文章。numpy包中的迭代器对象niter是numpy 1.6中引入的，它提供了许多灵活的方法以系统的方式访问一个或多个数组的所有元素。
例子:
import random
import numpy as np
ptrs = np.int32([[0, 0], [400, 0], [0, 400], [400, 400]])
for ptr in np.nditer(ptrs, op_flags=['readwrite']):
# apply random shift on 1 for each element of the matrix
ptr += random.choice([-1, 1])
print(ptrs)
d:\>python nditer.py
[[ -1 1]
[399 -1]
[ 1 399]
[399 401]]
其他回答
如果你只是寻找一个更简洁的语法，你可以把for循环放在一行:
array = ['a', 'b']
for value in array: print(value)
只需要用分号分隔额外的语句。
array = ['a', 'b']
for value in array: print(value); print('hello')
这可能不符合您的本地风格指南，但当您在控制台上玩游戏时，这样做是有意义的。
地图可以用于问题中提到的情况。
E.g.
map(len, ['abcd','abc', 'a']) # 4 3 1
对于接受多个参数的函数，可以给map更多参数:
map(pow, [2, 3], [4,2]) # 16 9
它在python2中返回一个列表。X和python 3中的迭代器
如果你的函数有多个参数，并且参数已经是元组的形式(或者自python 2.6以来的任何可迭代对象)，你可以使用itertools.starmap。(它的语法与您正在寻找的非常相似)。它返回一个迭代器。
如。
for num in starmap(pow, [(2,3), (3,2)]):
print(num)
得到8和9
我知道这是一个老话题，但我在尝试做代码战练习时也遇到过类似的问题。
我想出了一个嵌套循环的解决方案，我相信这个解决方案适用于这个问题，它在大多数情况下复制了一个工作“for each (x) doThing”语句:
for elements in array:
while elements in array:
array.func()
我所见过的每一个“foreach”(PHP, c#，…)基本上都与python的“for”语句相同。
这些或多或少是等价的:
// PHP:
foreach ($array as $val) {
print($val);
}
// C#
foreach (String val in array) {
console.writeline(val);
}
// Python
for val in array:
print(val)
所以，是的，在python中有一个“foreach”。它叫做“for”。
你所描述的是一个“数组映射”函数。这可以用python中的列表推导式来实现:
names = ['tom', 'john', 'simon']
namesCapitalized = [capitalize(n) for n in names]
看看这篇文章。numpy包中的迭代器对象niter是numpy 1.6中引入的，它提供了许多灵活的方法以系统的方式访问一个或多个数组的所有元素。
例子:
import random
import numpy as np
ptrs = np.int32([[0, 0], [400, 0], [0, 400], [400, 400]])
for ptr in np.nditer(ptrs, op_flags=['readwrite']):
# apply random shift on 1 for each element of the matrix
ptr += random.choice([-1, 1])
print(ptrs)
d:\>python nditer.py
[[ -1 1]
[399 -1]
[ 1 399]
[399 401]]
