Python 循环图解：看见每一轮发生了什么

用三条订单逐轮图解 for 循环：当前项怎样变化、条件是否命中、累计值如何更新，以及 continue 与 break 分别跳过了什么。

在 Excel 里，一条公式向下填充后，会依次处理每一行。Python 的 for 循环也在重复处理数据，但它多做了一件不容易被眼睛发现的事：每一轮都会把变量名绑定到下一条数据，再从循环体第一行向下执行。

这一篇只跟踪三条订单。你会看见当前订单怎样从 A001 变成 A002、A003，为什么退款订单没有进入累计分支，以及金额怎样从 0.0 走到 328.0。

三条订单怎样进入循环

先准备一批订单。外层的方括号表示这是一个列表，列表里有三个字典；每个字典就是一条订单：

orders = [
    {"order_no": "A001", "status": "已支付", "amount": 129.0},
    {"order_no": "A002", "status": "已退款", "amount": 88.0},
    {"order_no": "A003", "status": "已支付", "amount": 199.0},
]

当 Python 执行下面这行时，变量 order 一次只代表列表中的一条订单：

for order in orders:
    print(order["order_no"])

运行顺序是：

第 1 轮：order → A001
第 2 轮：order → A002
第 3 轮：order → A003
列表已用完：离开循环

for 不会同时处理三条数据。它先拿出一条，执行完缩进的循环体，再回到顶部拿下一条。

完整任务：筛选已支付订单并累计金额

现在给循环加上判断和两个累计器。代码可以直接复制运行：

orders = [
    {"order_no": "A001", "status": "已支付", "amount": 129.0},
    {"order_no": "A002", "status": "已退款", "amount": 88.0},
    {"order_no": "A003", "status": "已支付", "amount": 199.0},
]

paid_count = 0
total = 0.0

for order in orders:
    is_paid = order["status"] == "已支付"

    if is_paid:
        paid_count += 1
        total += order["amount"]

print(f"paid_count = {paid_count}")
print(f"total = {total}")

输出：

paid_count = 2
total = 328.0

paid_count += 1 等同于 paid_count = paid_count + 1；total += order["amount"] 也是先用旧值完成加法，再把名字重新绑定到新结果。关键不是背写法，而是看见每轮的旧值和新值。

第 2 轮仍然是一轮完整的循环：Python 取出了 A002，也完成了状态判断。只是判断结果为 False，因此缩进在 if 下面的两行没有执行。随后循环正常进入第 3 轮。

这也解释了为什么累计器必须写在循环外：

total = 0.0

for order in orders:
    total += order["amount"]

如果把 total = 0.0 放进循环体，每轮都会先归零，前一轮保存的累计结果就丢失了。

continue 和 break：一个跳当前轮，一个停整个循环

continue 与 break 都会改变正常的逐行顺序，但作用范围不同。下面的代码使用同一批订单，可以直接运行并对照输出：

orders = [
    {"order_no": "A001", "status": "已支付", "amount": 129.0},
    {"order_no": "A002", "status": "已退款", "amount": 88.0},
    {"order_no": "A003", "status": "已支付", "amount": 199.0},
]

print("continue 的结果：")
for order in orders:
    if order["status"] != "已支付":
        continue
    print(order["order_no"])

print("break 的结果：")
for order in orders:
    if order["status"] == "已退款":
        break
    print(order["order_no"])

输出：

continue 的结果：
A001
A003
break 的结果：
A001

可以把差异压缩成一句话：

• continue：这条数据不再处理，但下一条数据还要处理。
• break：已经找到停止条件，后面的数据全部不再处理。

筛掉取消订单通常适合 continue；查找第一条异常记录并立即停止时，break 更符合意图。不要仅因为两个关键字都能“跳过代码”就互换使用。

range 和 while 只在场景需要时使用

直接处理订单列表时，for order in orders 最容易读懂。需要明确重复固定次数时，可以使用 range()：

for attempt in range(3):
    print(f"第 {attempt + 1} 次尝试")

range(3) 依次给出 0、1、2，所以显示给人看的次数通常需要加 1。

当“是否继续”取决于一个条件，而不是一批现成数据时，可以使用 while：

attempt = 0

while attempt < 3:
    print(f"第 {attempt + 1} 次尝试")
    attempt += 1

while 每轮开始前都会重新检查条件。若忘记更新 attempt，条件会一直为 True，循环也就无法正常结束。对订单列表的日常遍历，优先使用更直接的 for。

动手练习：先预测，再运行

复制“筛选已支付订单并累计金额”的完整代码，按顺序完成：

1. 不运行代码，先写出三轮的 order["order_no"]、is_paid、paid_count 和 total。
2. 把 A002 的状态改成 "已支付"，预测最终数量和金额，再运行确认。正确结果应是 3 和 416.0。
3. 在判断未支付后加入 continue，确认 A003 仍会被处理。
4. 把同一位置改成 break，说明 A003 为什么不会被访问。
5. 故意把 total = 0.0 移进循环体，逐轮写出结果，解释累计为什么失效。

如果你能指出“当前是第几轮、order 指向谁、哪些行执行、累计器怎样变化”，就已经真正看懂了循环，而不只是会写 for。