不再寫 for 循環

簡評:為什麼要挑戰自己在代碼里不寫 for loop?因為這樣可以迫使你去學習使用比較高級、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有一段時間了。一開始,我給自己一個挑戰,目的是讓我練習更多的 Python 語言功能,而不是使用其他編程語言的編程經驗。這讓事情變得越來越有趣!代碼變得越來越簡潔,代碼看起來更加結構化和規範化。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:

  • 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 已成習慣。

幸運的是,Python 已經有很多工具可以幫助你完成這些工作,你只需要轉移你的思路,並以不同的角度來思考它。

通過避免編寫 for 循環,你可以獲得什麼好處:

  • 較少的代碼量
  • 更好的代碼可讀性
  • 更少的縮進(對 Python 還是很有意義的)

我們來看一下下面的代碼結構:

# 1with ...: 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。我在這段代碼中發現它無差別使用縮進把管理邏輯(with, try-except)和業務邏輯(for, if)混在一起。如果你遵守只對管理邏輯使用縮進的規範,那麼核心業務邏輯應該立刻脫離出來。

"扁平結構比嵌套結構更好" - The Zen of Python

可以使用的已有的工具來替換 for 循環

1. List Comprehension / Generator 表達式

我們來看一個簡單的例子。 如果你想將一個數組轉換為另一個數組:

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

如果您想要將一個數組映射成另外數組,只需調用 map 函數,就可以用一個更高級、更實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 reducesummation = reduce(lambda x, y: x + y, numbers)

另外,許多 Python 內置函數都會使用 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。 更複雜的邏輯怎麼樣? 作為程序員,我們編寫函數來抽離出複雜的業務。 相同的想法適用於此。 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任。 相反,我建議你做:

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

如果換成嵌套函數會如何

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

換成 List Comprehension 來實現是這樣的:

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部狀態

# finding the max prior to the current itema = [3, 4, 6, 2, 1, 9, 0, 7, 5, 8]results = []current_max = 0for 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 來實現這一點:

def max_generator(numbers): current_max = 0 for i in numbers: current_max = max(i, current_max) yield current_maxa = [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,作弊啊!別急,再看看下面的代碼。

不要自己寫。 itertools 會幫你實現了

這個模塊很簡單。 我相信這個模塊在大多數場景中可以替換你原先的 for 循環。 例如,最後一個例子可以重寫為:

from itertools import accumulatea = [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( )。

結論

  • 在大多數情況下,您都不需要編寫 for 循環。
  • 你應該避免編寫 for 循環,這樣會有更好的代碼可讀性。

原文:Never Write For-Loops Again推薦閱讀:zhuanlan.zhihu.com/p/27

歡迎關註:知乎專欄「極光日報」,每天為 Makers 導讀三篇優質英文文章。

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