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挑战不再写Python for 循环

自从我开始探索Python中惊人的语言功能已经有一段时间了。一开始,我给自己一个挑战,目的是让我练习更多的Python语言功能,而不是使用其他编程语言的编程经验。这让事情变得越来越有趣!代码变得越来越简洁,代码看起来更加结构化和规范化。下面我将会介绍这些好处。通常如下使用场景中会用到for循环:在一个序列来提取一些信息。从一个序列生成另一个序列。写for已成习惯。幸运的是,Python已经有很多工具可以帮助你完成这些工作,你只需要转移你的思路,并以不同的角度来思考它。通过避免编写for

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    挑战不再写Python for 循环

    自从我开始探索 Python 中惊人的语言功能已经有一段时间了。一开始,我给自己一个挑战,目的是让我练习更多的 Python 语言功能,而不是使用其他编程语言的编程经验。这让事情变得越来越有趣!代码变得越来越简洁,代码看起来更加结构化和规范化。下面我将会介绍这些好处。

    通常如下使用场景中会用到 for 循环:

    • 在一个序列来提取一些信息。
    • 从一个序列生成另一个序列。
    • 写 for 已成习惯。

    幸运的是,Python 已经有很多工具可以帮助你完成这些工作,你只需要转移你的思路,并以不同的角度来思考它。

    通过避免编写 for 循环,你可以获得什么好处:

    • 较少的代码量
    • 更好的代码可读性
    • 更少的缩进(对 Python 还是很有意义的)

    我们来看一下下面的代码结构:

    # 1
    with ...:
     for ...:
     if ...:
     try:
     except:
     else:

    在这个例子中,我们正在处理多层嵌套的代码,这很难阅读。这个例子使用了多层嵌套的代码。我在这段代码中发现它无差别使用缩进把管理逻辑(with, try-except)和业务逻辑(for, if)混在一起。如果你遵守只对管理逻辑使用缩进的规范,那么核心业务逻辑应该立刻脱离出来。

    • "扁平结构比嵌套结构更好" - The Zen of Python

    可以使用的已有的工具来替换 for 循环

    1. List Comprehension / Generator 表达式

    我们来看一个简单的例子。如果你想将一个数组转换为另一个数组:

    result = []
    for item in item_list:
     new_item = do_something_with(item)
     result.append(item)

    如果你喜欢 MapReduce,你也可以使用 map,或者 Python 中的 List Comprehension:

    result = [do_something_with(item) for item in item_list]

    同样,如果您只想迭代数组中

    的元素,也可以使用一样的代码 Generator Expression。

    result = (do_something_with(item) for item in item_list)

    2. 函数

    如果您想要将一个数组映射成另外数组,只需调用 map 函数,就可以用一个更高级、更实用的编程方式解决这个问题。

    doubled_list = map(lambda x: x * 2, old_list)

    如果要将序列减少为单个,请使用 reduce

    from functools import reduce
    summation = reduce(lambda x, y: x + y, numbers)

    另外,许多 Python 内置函数都会使用 iterables:

    >>> a = list(range(10))
    >>> a
    [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
    >>> all(a)
    False
    >>> any(a)
    True
    >>> max(a)
    9
    >>> min(a)
    0
    >>> list(filter(bool, a))
    [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
    >>> set(a)
    {0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9}
    >>> dict(zip(a,a))
    {0: 0, 1: 1, 2: 2, 3: 3, 4: 4, 5: 5, 6: 6, 7: 7, 8: 8, 9: 9}
    >>> sorted(a, reverse=True)
    [9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0]
    >>> str(a)
    '[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]'
    >>> sum(a)
    45

    3. Extract Functions or Generators

    上述两种方法是很好地处理更简单的逻辑。更复杂的逻辑怎么样?作为程序员,我们编写函数来抽离出复杂的业务。相同的想法适用于此。如果你是这样写的:

    results = []
    for item in item_list:
     # setups
     # condition
     # processing
     # calculation
     results.append(result)

    显然你对一个代码块添加了太多的责任。相反,我建议你做:

    def process_item(item):
     # setups
     # condition
     # processing
     # calculation
     return result
    results = [process_item(item) for item in item_list]

    如果换成嵌套函数会如何

    results = []
    for i in range(10):
     for j in range(i):
     results.append((i, j))

    换成 List Comprehension 来实现是这样的:

    results = [(i, j)
    for i in range(10)
    for j in range(i)]

    如果你的代码块需要记录一些内部状态

    # finding the max prior to the current item
    a = [3, 4, 6, 2, 1, 9, 0, 7, 5, 8]
    results = []
    current_max = 0
    for i in a:
     current_max = max(i, current_max)
     results.append(current_max)
    # results = [3, 4, 6, 6, 6, 9, 9, 9, 9, 9]

    我们使用 generator 来实现这一点:

    def max_generator(numbers):
     current_max = 0
     for i in numbers:
     current_max = max(i, current_max)
     yield current_max
    a = [3, 4, 6, 2, 1, 9, 0, 7, 5, 8]
    results = list(max_generator(a))
    • 读者可能要问 “等等!你在 generator 中用到 for 循环,作弊啊!别急,再看看下面的代码。

    不要自己写。itertools 会帮你实现了

    这个模块很简单。我相信这个模块在大多数场景中可以替换你原先的 for 循环。例如,最后一个例子可以重写为:

    from itertools import accumulate
    a = [3, 4, 6, 2, 1, 9, 0, 7, 5, 8]
    resutls = list(accumulate(a, max))

    另外,如果要迭代组合序列,则需要使用product(), permutations(), combinations()。

    结论

    • 在大多数情况下,您都不需要编写 for 循环。
    • 你应该避免编写 for 循环,这样会有更好的代码可读性。
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