替代 for 循環(huán),讓 Python 代碼更 pythonic !

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為什么要挑戰(zhàn)不在代碼中使用for循環(huán)呢？因?yàn)檫@樣可以促使你學(xué)習(xí)使用更高級、更地道的語法或庫。以 Python 為例，本文介紹了許多大家其實(shí)在別人的代碼里都見過、但自己很少用的語法。

從我開始探索 Python 中驚人的語言功能到現(xiàn)在已經(jīng)有一段時間了。一開始，我給自己提出了一個挑戰(zhàn)：練習(xí)更多的 Python 語法，降低使用for循環(huán)的頻率。這讓我的代碼變得更簡潔和規(guī)范，看起來更 pythonic！下面我將會介紹這樣做的好處。

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。

• 從一個序列生成另一個序列。
• 寫 for 已成習(xí)慣。

幸運(yùn)的是，Python 已經(jīng)有很多工具可以幫助你完成這些工作，你只需要轉(zhuǎn)移你的思路，并以不同的角度來思考它。
通過避免編寫 for 循環(huán)，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，這很難閱讀。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。如果你遵守只對管理邏輯使用縮進(jìn)的規(guī)范，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。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，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，如果您只想迭代數(shù)組中的元素，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，只需調(diào)用 map 函數(shù)，就可以用一個更高級、更實(shí)用的編程方式解決這個問題。

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

如果要將序列減少為單個，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。更復(fù)雜的邏輯怎么樣？作為程序員，我們編寫函數(shù)來抽離出復(fù)雜的業(yè)務(wù)。相同的想法適用于此。如果你是這樣寫的：

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

顯然，你讓一個代碼塊承擔(dān)了太多的功能。相反，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！你在 generator 中用到 for 循環(huán)，作弊啊！別急，再看看下面的代碼。
不需要自己寫，itertools 已經(jīng)幫你實(shí)現(xiàn)了
這個模塊很簡單，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，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，如果要迭代組合序列，則需要使用product()， permutations()， combinations()。
結(jié)論
在大多數(shù)情況下，都不需要寫 for 循環(huán)。
應(yīng)該盡量避免寫 for 循環(huán)，這樣會有更好的代碼可讀性。

- EOF -

作者簡介

城哥，公眾號9年博主，一線互聯(lián)網(wǎng)工作10年、公司校招和社招技術(shù)面試官，主導(dǎo)多個公司級實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目(Python、數(shù)據(jù)分析挖掘、算法、AI平臺、大模型等)。

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