List等效於其他語言中的陣列，其額外的好處是可以動態調整大小。在Python中，列表是資料結構中的一種容器，用於同時儲存多個數據。與Sets不同，Python中的列表是有序的，並且具有確定的計數。

有多種方法可以迭代Python中的列表。讓我們看看在Python中迭代列表的所有不同方法，以及它們之間的效能比較。

方法1：使用For迴圈

# Python3 code to iterate over a list 
list = [1, 3, 5, 7, 9] 

# Using for loop 
for i in list: 
    print(i) 

1個
 

3
5
7
9

方法2：For迴圈和range（）

如果我們要使用從數字x到數字y迭代的傳統for迴圈。

# Python3 code to iterate over a list 
list = [1, 3, 5, 7, 9] 

# getting length of list 
length = len(list) 

# Iterating the index 
# same as 'for i in range(len(list))' 
for i in range(length): 
    print(list[i]) 

1個
3
5
7
9

如果我們可以對元素進行迭代，則不建議對索引進行迭代（如方法1中所述）。

# Python3 code to iterate over a list 
list = [1, 3, 5, 7, 9] 

# Getting length of list 
length = len(list) 
i = 0

# Iterating using while loop 
while i < length: 
    print(list[i]) 
    i += 1

1個
3
5
7
9

方法4：使用列表理解（可能是最具體的方法）。

# Python3 code to iterate over a list 
list 
 
= [1, 3, 5, 7, 9] 

# Using list comprehension 
[print(i) for i in list] 

1個
3
5
7
9

方法5：使用enumerate（）

如果我們想將列表轉換為可迭代的元組列表（或基於條件檢查獲得索引，例如線上性搜尋中，可能需要儲存最小元素的索引），則可以使用enumerate（）函式。

# Python3 code to iterate over a list 
list = [1, 3, 5, 7, 9] 

# Using enumerate() 
for i, val in enumerate(list): 
    print (i, ",",val) 

0，1
1、3
2、5
3、7
4、9

注意：甚至方法2都可以用來查詢索引，但是方法1不能（除非每次迭代都增加一個額外的變數），方法5給出了這種索引的簡明表示。

方法＃6：使用numpy

對於非常大的n維列表（例如影象陣列），有時最好使用外部庫（例如numpy）。

# Python program for 
# iterating over array 
import numpy as geek 

# creating an array using 
# arrange method 
a = geek.arange(9) 

# shape array with 3 rows 
# and 4 columns 
a = a.reshape(3, 3) 

# iterating an array 
for x in geek.nditer(a): 
    print(x) 

0
1個
2
3
4
5
6
7
8

我們可以np.ndenumerate()用來模仿列舉的行為。numpy的強大功能來自於我們甚至可以控制訪問元素的方式（Fortran順序而不是C順序，例如:)），但一個警告是np.nditer預設情況下將陣列視為只讀，因此一個人必須傳遞額外的標誌，例如op_flags=[‘readwrite’]它才能修改元素