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pre
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da =[
['a',30,0.45],
['b',31,0.43548],
['c',32, 0.43],
['d',33, 0.42],
['e',34, 0.41],
['f',35, 0.40],
['g',36, 0.39],
['h',37, 0.38]
]
li = [] # 存放符合条件的数
lp = [] # 正参与循环的数
total = 0.0 # 求和
no = 0 # 总循环次数
i,ln = 0,len(da)
while True:
if i ln: # 加入循环
lp +=[da[i]]
print('{}次后{}参入循环！'.format(no,da[i][0]))
i += 1
while lp:
no += 1
for j in range(len(lp)-1,-1,-1):
total += lp[j][2]
lp[j][1] -= 1
if lp [j][1] == 0:
print('{}次后，{}循环结束！'.format(no,lp[j][0]))
del lp[j]
if total = 10:
li += [[no,round(total-10,5)]]
total = 0
break
if i==ln and lp == []:
print('最后值为：{}'.format(total))
break
print('\n符合条件的值有{}个，他们如下：\n'.format(len(li)),'*'*40)
for i in range(len(li)):
print(li[i][0],'次循环后，符合条件,其和为：',10+li[i][1],' ,减10后为：',li[i][1])
/pre
想要实现从 0 到 10 的累加，可以执行如下代码：
print("计算 0+2+...+10 的结果为：")
#保存累加结果的变量result = 0
#逐个获取从 0到 10 这些值，并做累加操作
for i in range(0，10):
result += iprint(result)
上面代码中，使用了 range() 函数，此函数是 Python 内置函数，用于生成一系列连续整数，多用于 for 循环中。
扩展资料：
使用Python编程时的注意事项：
1、初始变化量
在Python里，一个表达式中的名字在它被赋值之前是没法使用的。这是有意而为的：这样能避免一些输入失误，同时也能避免默认究竟应该是什么类型的问题(0，None，””，[]，?)。记住把计数器初始化为0，列表初始化为[]，以此类推。
2、从第一列开始
确保把顶层的，未嵌套的代码放在最左边第一列开始。这包括在模块文件中未嵌套的代码，以及在交互提示符中未嵌套的代码。Python使用缩进的办法来区分嵌套的代码段，因此在你代码左边的空格意味着嵌套的代码块。除了缩进以外，空格通常是被忽略掉的。
可以使用 for 循环语句来实现这个功能。代码如下：
sum = 0 # 用于存储和
# 从1开始循环，每次加3
for i in range(1, 1002, 3):
sum += i
print(sum) # 打印计算结果
上面的代码中，我们使用了 range() 函数，从1开始循环，每次加3，直到循环到1002为止。这样，我们就可以通过循环语句，计算出1+4+7+10+……
编写循环的技巧，for循环包含了常见的计数器式循环。由于通常for循环比while循环更容易写,也执行得更快，所以for循环一般是你遍历序列或其他可迭代对象时的首选。事实上，作为一条通用法则，你应该克制在Python中使用计数方式的诱惑——Python提供的迭代工具,能帮你把像C这样低级语言中循环集合体的工作自动化。不过，有些情况下你还是需要以更为特定的方式进行迭代。例如，如果你需要在列表中每隔一个元素或每隔两个元素进行访问，或是要同时修改列表呢?如果在同一个for循环内，并行遍历一个以上的序列呢?如果你也需要进行索引呢?
你总是可以用while循环和手动索引运算来编写这些独特的循环，但是python提供了一套内置函数,可以帮你在for循环内定制迭代:·内置函数range (Python 0.X及之后版本可用)返回一系列连续增加的整数，可作为for中的索引。内置函数zip (Python 2.0及之后版本可用)返回一系列并行元素的元组，可用于在for中内遍历多个序列。内置函数enumerate (Python 2.3及之后版本可用）同时生成可迭代对象中元素的值和索引，因而我们不必再手动计数。内置函数map (Python 1.0及之后版本可用）在Python 2.X中与zip有着相似的效果，但是在3.X中 map 的这一角色被移除了。因为for循环可能会比基于while的计数器循环运行得更快，所以借助这些工具并尽可能地使用for循环，会让你受益匪浅。让我们在常见的使用场景下，依次看一看这些内置函数吧。我们将会看到，它们的用法在Python 2.X和3.X中稍有不同，同时它们中的一些要比其他的更加有效。
