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    2. <table id="7actg"></table>

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

        共 5901字,需瀏覽 12分鐘

         ·

        2023-02-18 09:59

        來源:Python 技術(shù)「ID: pythonall」

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        為什么要挑戰(zhàn)自己在代碼里不寫 for loop?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。文中以 python 為例子,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。


        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。一開始,我給自己一個挑戰(zhàn),目的是讓我練習(xí)更多的 Python 語言功能,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,代碼看起來更加結(jié)構(gòu)化和規(guī)范化。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。

        • 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)
              
            

        顯然你對一個代碼塊添加了太多的責(zé)任。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?。e急,再看看下面的代碼。
        不要自己寫,itertools 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,您都不需要編寫 for 循環(huán)。
        你應(yīng)該避免編寫 for 循環(huán),這樣會有更好的代碼可讀性。
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