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為什么要挑戰(zhàn)自己在代碼里不寫for loop？因為這樣可以迫使你去使用比較高級择懂、地道的語法或庫约啊。文中以python為例子邑遏，講了不少大家其實在別人的代碼里都見過、但自己很少用的語法恰矩。
這是一個挑戰(zhàn)记盒。我要你避免在任何情況下寫for循環(huán)。同樣的外傅，我也要你找到一種場景——除了用for循環(huán)以外纪吮，用其他方法寫都太難。請分享你的發(fā)現(xiàn)萎胰，我非常想聽到這些
距離我開始探索超棒的Python語言特性已經(jīng)有一段時間了碾盟。一開始，這只是我給自己的一個挑戰(zhàn)技竟，練習使用更多的語言特性來替代我從其他編程語言那里所學到的冰肴。但是事情漸漸變得更有趣了！代碼不止變得更簡短整潔榔组，而且看起來更加結(jié)構(gòu)化和有規(guī)律熙尉，在這篇文章中我將更多地介紹這些好處。
首先搓扯，讓我們退一步看看在寫一個for循環(huán)背后的直覺是什么：
遍歷一個序列提取出一些信息
從當前的序列中生成另外的序列
寫for循環(huán)已經(jīng)是我的第二天性了检痰，因為我是一個程序員
幸運的是，Python里面已經(jīng)有很棒的工具幫你達到這些目標锨推！你需要做的只是轉(zhuǎn)變思想铅歼，用不同的角度看問題。
不到處寫for循環(huán)你將會獲得什么
更少的代碼行數(shù)
更好的代碼閱讀性
只將縮進用于管理代碼文本
Let’s see the code skeleton below:
看看下面這段代碼的構(gòu)架：
# 1
with ...:
for ...:
if ...:
try:
except:
else:
這個例子使用了多層嵌套的代碼换可，這是非常難以閱讀的椎椰。我在這段代碼中發(fā)現(xiàn)它無差別使用縮進把管理邏輯（with, try-except）和業(yè)務邏輯（for, if）混在一起。如果你遵守只對管理邏輯使用縮進的規(guī)范沾鳄，那么核心業(yè)務邏輯應該立刻脫離出來俭识。
“扁平結(jié)構(gòu)比嵌套結(jié)構(gòu)更好” – 《Python之禪》
為了避免for循環(huán)，你可以使用這些工具
- 列表解析/生成器表達式
看一個簡單的例子洞渔，這個例子主要是根據(jù)一個已經(jīng)存在的序列編譯一個新序列：
result = []
for item in item_list:
new_item = do_something_with(item)
result.append(item)
如果你喜歡MapReduce套媚，那你可以使用map缚态，或者Python的列表解析：
result = [do_something_with(item) for item in item_list]
同樣的，如果你只是想要獲取一個迭代器堤瘤，你可以使用語法幾乎相通的生成器表達式玫芦。（你怎么能不愛上Python的一致性？）
result = (do_something_with(item) for item in item_list)
- 函數(shù)
站在更高階本辐、更函數(shù)化的變成方式考慮一下桥帆，如果你想映射一個序列到另一個序列，直接調(diào)用map函數(shù)慎皱。（也可用列表解析來替代老虫。）
doubled_list = map(lambda x: x * 2, old_list)
如果你想使一個序列減少到一個元素，使用reduce
from functools import reduce
summation = reduce(lambda x, y: x + y, numbers)
另外茫多，Python中大量的內(nèi)嵌功能可/會（我不知道這是好事還是壞事祈匙，你選一個，不加這個句子有點難懂）消耗迭代器：
>>> 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)
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- 抽取函數(shù)或者表達式
上面的兩種方法很好地處理了較為簡單的邏輯天揖，那更復雜的邏輯怎么辦呢夺欲？作為一個程序員，我們會把困難的事情抽象成函數(shù)今膊，這種方式也可以用在這里些阅。如果你寫下了這種代碼：
results = []
for item in item_list:
# setups
# condition
# processing
# calculation
results.append(result)
顯然你賦予了一段代碼太多的責任。為了改進斑唬，我建議你這樣做：
def process_item(item):
# setups
# condition
# processing
# calculation
return result
results = [process_item(item) for item in item_list]
嵌套的for循環(huán)怎么樣市埋？
results = []
for i in range(10):
for j in range(i):
results.append((i, j))
列表解析可以幫助你：
results = [(i, j)
for i in range(10)
for j in range(i)]
如果你要保存很多的內(nèi)部狀態(tài)怎么辦呢？
# 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]
讓我們提取一個表達式來實現(xiàn)這些：
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))
“等等恕刘，你剛剛在那個函數(shù)的表達式中使用了一個for循環(huán)缤谎，這是欺騙！”
好吧雪营，自作聰明的家伙弓千，試試下面的這個衡便。
- 你自己不要寫for循環(huán)献起，itertools會為你代勞
這個模塊真是妙。我相信這個模塊能覆蓋80%你想寫下for循環(huán)的時候镣陕。例如谴餐，上一個例子可以這樣改寫：
from itertools import accumulate
a = [3, 4, 6, 2, 1, 9, 0, 7, 5, 8]
resutls = list(accumulate(a, max))
另外，如果你在迭代組合的序列呆抑，還有product()岂嗓，permutations()，combinations()可以用鹊碍。
結(jié)論
大多數(shù)情況下是不需要寫for循環(huán)的厌殉。
應該避免使用for循環(huán)食绿，這樣會使得代碼有更好的閱讀性。
行動
再看一遍你的代碼公罕，找出任何以前憑直覺寫下for循環(huán)的地方器紧，再次思考一下，不用for循環(huán)再寫一遍是不是有意義的楼眷。
分享你很難不使用for循環(huán)的例子铲汪。
