Python for AI/Python শুরু/Lesson 08

Loops: for ও while

একই কাজ বারবার — for loop, range(), while, break/continue, enumerate। Training loop বোঝার আগের ধাপ।

সময়: 22 মিনিট
Exercise: 1
Challenge: 1
Quiz: 3 প্রশ্ন

সহজ ভাষায়

Loop মানে একই কাজ বারবার করা। ১০০০ জন student-এর grade বের করতে ১০০০ বার code লিখতে হবে না — একবার লিখে loop-কে বলো সবার জন্য চালাতে।

Python-এ দুই ধরনের loop:

for — একটা সংগ্রহের (list, string, range) প্রতিটা item-এর জন্য
while — যতক্ষণ একটা শর্ত সত্য

কেন দরকার?

Neural network train করা মানে আসলে একটা loop:

for each epoch:
    for each batch of data:
        prediction বানাও
        error (loss) মাপো
        model একটু ঠিক করো

PyTorch-এ প্রতিটা training code-এ এই nested loop দেখবে। আজ সেই ভিত্তিটা তৈরি হবে।

for loop

main.py

cities = ["Dhaka", "Khulna", "Rajshahi"]

for city in cities:
    print("আমি যেতে চাই", city)

print("Loop শেষ")

প্রতিবার city variable list-এর পরের item-টা পায়। Loop-এর ভেতরের code-ও if-এর মতো indent করা।

range()

নির্দিষ্ট সংখ্যকবার কিছু করতে range():

main.py

for i in range(5):
    print("Epoch", i)

print(list(range(1, 6)))
print(list(range(0, 20, 5)))

লেখা	মান
`range(5)`	0, 1, 2, 3, 4
`range(1, 6)`	1, 2, 3, 4, 5
`range(0, 20, 5)`	0, 5, 10, 15

Loop দিয়ে হিসাব জমানো

খুব common pattern — একটা variable শুরুতে 0, loop-এ ক্রমাগত যোগ:

main.py

prices = [120, 80, 250, 45]

total = 0
for p in prices:
    total += p

print("মোট:", total)

enumerate(): index আর মান একসাথে

main.py

students = ["Rafi", "Mim", "Tanvir"]

for i, name in enumerate(students, start=1):
    print(f"{i}. {name}")

while loop

শর্ত সত্য থাকা পর্যন্ত চলে:

main.py

loss = 1.0
epoch = 0

while loss > 0.2:
    loss = loss * 0.6
    epoch += 1
    print(f"Epoch {epoch}: loss = {loss:.3f}")

print("Training শেষ!")

সাবধান: while-এর শর্ত কখনো False না হলে loop চিরকাল চলবে — infinite loop। এখানে ১০ সেকেন্ড পর platform নিজে থেকে থামিয়ে দেবে, কিন্তু real server-এ এটা বড় সমস্যা।

break ও continue

main.py

numbers = [4, 7, -1, 9, 0, 12]

for n in numbers:
    if n < 0:
        print("Negative পেয়েছি, skip")
        continue
    if n == 0:
        print("0 পেয়েছি, থামলাম")
        break
    print("Processing", n)

Exercise

কতজন pass করেছে?

+20 XP

marks list-এ কতজনের মার্ক 40 বা তার বেশি সেটা for loop দিয়ে গুনে passed variable-এ রাখো।

solution.py

marks = [35, 67, 82, 40, 29, 91, 55]

passed = 0
# for loop দিয়ে গোনো

print(passed)

Quiz

Q1list(range(2, 10, 3)) কী?
[2, 5, 8][2, 5, 8, 11][3, 6, 9]
Q2নিচের code কয়বার "hi" print করবে?
```
i = 0
while i < 3:
    print("hi")
    i += 1
```
২ বার৩ বারঅসীমবার
Q3Loop-এর ভেতরে continue কী করে?
Loop পুরোপুরি থামিয়ে দেয়এই iteration-এর বাকিটা skip করে পরের iteration-এ যায়Program বন্ধ করে দেয়

0/3 answered

Challenge

FizzBuzz

+50 XP

Programming interview-এর সবচেয়ে বিখ্যাত প্রশ্ন! 1 থেকে 15 পর্যন্ত প্রতিটা সংখ্যার জন্য এক লাইনে print করো:

3 আর 5 দুটো দিয়েই বিভাজ্য হলে → FizzBuzz
শুধু 3 দিয়ে বিভাজ্য হলে → Fizz
শুধু 5 দিয়ে বিভাজ্য হলে → Buzz
নাহলে সংখ্যাটা নিজেই

solution.py

for n in range(1, 16):
    pass  # এখানে লেখো

বাস্তবে কোথায় ব্যবহার হয়?

Early stopping — validation loss বাড়তে শুরু করলে training থামিয়ে দেওয়া — একটা loop আর break দিয়েই লেখা হয়:

main.py

val_losses = [0.80, 0.62, 0.51, 0.47, 0.49, 0.53]

best = val_losses[0]
for epoch, loss in enumerate(val_losses):
    if loss > best:
        print(f"Epoch {epoch}: loss বাড়ছে ({loss}), early stopping!")
        break
    best = loss
    print(f"Epoch {epoch}: loss = {loss}")

পরে শিখব NumPy দিয়ে অনেক কাজ loop ছাড়াই (vectorization) অনেক দ্রুত করা যায় — কিন্তু loop বোঝা ছাড়া সেটার মূল্য বোঝা যায় না।

Interview প্রশ্ন

Beginner: for আর while loop-এর মধ্যে কখন কোনটা ব্যবহার করবে?
Intermediate: Loop চলাকালীন সেই list থেকে item remove করলে কী সমস্যা হয়?
Advanced: Python loop কেন NumPy vectorized operation-এর চেয়ে ধীর?

এরপর কী?

একই code বারবার লিখছি? সেটাকে একটা নাম দিয়ে আলাদা করে রাখা যায় — পরের lesson: Functions।