不再寫 Python for 循環(huán)

為什么要挑戰(zhàn)自己在代碼里不寫 for loop饱亮?因?yàn)檫@樣可以迫使你去學(xué)習(xí)使用比較高級、比較地道的語法或 library跑杭。文中以 python 為例子嚷那,講了不少大家其實(shí)在別人的代碼里都見過、但自己很少用的語法压真。

自從我開始探索 Python 中驚人的語言功能已經(jīng)有一段時間了娩嚼。一開始,我給自己一個挑戰(zhàn)滴肿,目的是讓我練習(xí)更多的 Python 語言功能岳悟,而不是使用其他編程語言的編程經(jīng)驗(yàn)。這讓事情變得越來越有趣!代碼變得越來越簡潔贵少,代碼看起來更加結(jié)構(gòu)化和規(guī)范化呵俏。下面我將會介紹這些好處。

通常如下使用場景中會用到 for 循環(huán):

  • 在一個序列來提取一些信息滔灶。

  • 從一個序列生成另一個序列普碎。

  • 寫 for 已成習(xí)慣。

幸運(yùn)的是录平,Python 已經(jīng)有很多工具可以幫助你完成這些工作麻车,你只需要轉(zhuǎn)移你的思路,并以不同的角度來思考它斗这。

通過避免編寫 for 循環(huán)动猬,你可以獲得什么好處:

  • 較少的代碼量

  • 更好的代碼可讀性

  • 更少的縮進(jìn)(對 Python 還是很有意義的)

我們來看一下下面的代碼結(jié)構(gòu):

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

在這個例子中,我們正在處理多層嵌套的代碼涝影,這很難閱讀枣察。這個例子使用了多層嵌套的代碼。我在這段代碼中發(fā)現(xiàn)它無差別使用縮進(jìn)把管理邏輯(with, try-except)和業(yè)務(wù)邏輯(for, if)混在一起燃逻。如果你遵守只對管理邏輯使用縮進(jìn)的規(guī)范序目,那么核心業(yè)務(wù)邏輯應(yīng)該立刻脫離出來。

"扁平結(jié)構(gòu)比嵌套結(jié)構(gòu)更好" - The Zen of Python

可以使用的已有的工具來替換 for 循環(huán)

1. List Comprehension / Generator 表達(dá)式

我們來看一個簡單的例子伯襟。如果你想將一個數(shù)組轉(zhuǎn)換為另一個數(shù)組:

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

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

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

同樣姆怪,如果您只想迭代數(shù)組中的元素叛赚,也可以使用一樣的代碼 Generator Expression。

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

2. 函數(shù)

如果您想要將一個數(shù)組映射成另外數(shù)組稽揭,只需調(diào)用 map 函數(shù)俺附,就可以用一個更高級、更實(shí)用的編程方式解決這個問題溪掀。

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

如果要將序列減少為單個事镣,請使用 reduce

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

另外,許多 Python 內(nèi)置函數(shù)都會使用 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

上述兩種方法是很好的處理更簡單的邏輯揪胃。更復(fù)雜的邏輯怎么樣璃哟?作為程序員,我們編寫函數(shù)來抽離出復(fù)雜的業(yè)務(wù)喊递。相同的想法適用于此随闪。如果你是這樣寫的:

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

顯然你對一個代碼塊添加了太多的責(zé)任。相反骚勘,我建議你做:

def process_item(item):
    # setups
    # condition
    # processing
    # calculation
    return result

results = [process_item(item) for item in item_list]

如果換成嵌套函數(shù)會如何

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

換成 List Comprehension 來實(shí)現(xiàn)是這樣的:

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

如果你的代碼塊需要記錄一些內(nèi)部狀態(tài)

# 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]

我們使用 generator 來實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn):

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))

讀者可能要問 “等等铐伴!你在 generator 中用到 for 循環(huán),作弊啊盛杰!別急挽荡,再看看下面的代碼。

不要自己寫即供。itertools 會幫你實(shí)現(xiàn)了

這個模塊很簡單定拟。我相信這個模塊在大多數(shù)場景中可以替換你原先的 for 循環(huán)。例如逗嫡,最后一個例子可以重寫為:

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

另外青自,如果要迭代組合序列,則需要使用product()驱证, permutations()延窜, combinations()。

結(jié)論

  • 在大多數(shù)情況下抹锄,您都不需要編寫 for 循環(huán)逆瑞。

  • 你應(yīng)該避免編寫 for 循環(huán),這樣會有更好的代碼可讀性伙单。

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