我不想用for循環

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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使用比較高級、地道的語法或庫。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。

這是一個挑戰。我要你避免在任何情況下寫for循環。同樣的,我也要你找到一種場景——除了用for循環以外,用其他方法寫都太難。請分享你的發現,我非常想聽到這些

距離我開始探索超棒的Python語言特性已經有一段時間了。一開始,這只是我給自己的一個挑戰,練習使用更多的語言特性來替代我從其他編程語言那裡所學到的。但是事情漸漸變得更有趣了!代碼不止變得更簡短整潔,而且看起來更加結構化和有規律,在這篇文章中我將更多地介紹這些好處。

首先,讓我們退一步看看在寫一個for循環背後的直覺是什麼:

  1. 遍歷一個序列提取出一些信息
  2. 從當前的序列中生成另外的序列
  3. 寫for循環已經是我的第二天性了,因為我是一個程序員

幸運的是,Python裡面已經有很棒的工具幫你達到這些目標!你需要做的只是轉變思想,用不同的角度看問題。

不到處寫for循環你將會獲得什麼

  1. 更少的代碼行數
  2. 更好的代碼閱讀性
  3. 只將縮進用於管理代碼文本

Let』s see the code skeleton below:

看看下面這段代碼的構架:

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

這個例子使用了多層嵌套的代碼,這是非常難以閱讀的。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」 – 《Python之禪》

為了避免for循環,你可以使用這些工具

1. 列表解析/生成器表達式

看一個簡單的例子,這個例子主要是根據一個已經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,那你可以使用map,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,你可以使用語法幾乎相通的生成器表達式。(你怎麼能不愛上Python的一致性?)

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

2. 函數

站在更高階、更函數化的變成方式考慮一下,如果你想映射一個序列到另一個序列,直接調用map函數。(也可用列表解析來替代。)

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 reducesummation = reduce(lambda x, y: x + y, numbers)

另外,Python中大量的內嵌功能可/會(我不知道這是好事還是壞事,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)45

3. 抽取函數或者表達式

上面的兩種方法很好地處理了較為簡單的邏輯,那更複雜的邏輯怎麼辦呢?作為一個程序員,我們會把困難的事情抽象成函數,這種方式也可以用在這裡。如果你寫下了這種代碼:

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

顯然你賦予了一段代碼太多的責任。為了改進,我建議你這樣做:

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

嵌套的for循環怎麼樣?

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部狀態怎麼辦呢?

# 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]

讓我們提取一個表達式來實現這些:

def max_generator(numbers):current_max = 0for 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))

「等等,你剛剛在那個函數的表達式中使用了一個for循環,這是欺騙!」

好吧,自作聰明的傢伙,試試下面的這個。

4. 你自己不要寫for循環,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循環的時候。例如,上一個例子可以這樣改寫:

from itertools import accumulatea = [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,還有product(),permutations(),combinations()可以用。

結論

  1. 大多數情況下是不需要寫for循環的。
  2. 應該避免使用for循環,這樣會使得代碼有更好的閱讀性。

行動

  1. 再看一遍你的代碼,找出任何以前憑直覺寫下for循環的地方,再次思考一下,不用for循環再寫一遍是不是有意義的。
  2. 分享你很難不使用for循環的例子。

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