python中关于for循环的碎碎念


Posted in Python onJune 30, 2017

为什么要挑战自己在代码里不写for loop?因为这样可以迫使你去使用比较高级、地道的语法或库。文中以python为例子,讲了不少大家其实在别人的代码里都见过、但自己很少用的语法。

这是一个挑战。我要你避免在任何情况下写for循环。同样的,我也要你找到一种场景——除了用for循环以外,用其他方法写都太难。请分享你的发现,我非常想听到这些

距离我开始探索超棒的Python语言特性已经有一段时间了。一开始,这只是我给自己的一个挑战,练习使用更多的语言特性来替代我从其他编程语言那里所学到的。但是事情渐渐变得更有趣了!代码不止变得更简短整洁,而且看起来更加结构化和有规律,在这篇文章中我将更多地介绍这些好处。

首先,让我们退一步看看在写一个for循环背后的直觉是什么:

1.遍历一个序列提取出一些信息

2.从当前的序列中生成另外的序列

3.写for循环已经是我的第二天性了,因为我是一个程序员

幸运的是,Python里面已经有很棒的工具帮你达到这些目标!你需要做的只是转变思想,用不同的角度看问题。

不到处写for循环你将会获得什么

1.更少的代码行数

2.更好的代码阅读性

3.只将缩进用于管理代码文本

Let's see the code skeleton below:

看看下面这段代码的构架:

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

这个例子使用了多层嵌套的代码,这是非常难以阅读的。我在这段代码中发现它无差别使用缩进把管理逻辑(with, try-except)和业务逻辑(for, if)混在一起。如果你遵守只对管理逻辑使用缩进的规范,那么核心业务逻辑应该立刻脱离出来。

“扁平结构比嵌套结构更好” ? 《Python之禅》

为了避免for循环,你可以使用这些工具

1. 列表解析/生成器表达式

看一个简单的例子,这个例子主要是根据一个已经存在的序列编译一个新序列:

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

如果你喜欢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]

同样的,如果你只是想要获取一个迭代器,你可以使用语法几乎相通的生成器表达式。(你怎么能不爱上Python的一致性?)

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

2. 函数

站在更高阶、更函数化的变成方式考虑一下,如果你想映射一个序列到另一个序列,直接调用map函数。(也可用列表解析来替代。)

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

如果你想使一个序列减少到一个元素,使用reduce

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

另外,Python中大量的内嵌功能可/会(我不知道这是好事还是坏事,你选一个,不加这个句子有点难懂)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. 抽取函数或者表达式

上面的两种方法很好地处理了较为简单的逻辑,那更复杂的逻辑怎么办呢?作为一个程序员,我们会把困难的事情抽象成函数,这种方式也可以用在这里。如果你写下了这种代码:

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

显然你赋予了一段代码太多的责任。为了改进,我建议你这样做:

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

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

嵌套的for循环怎么样?

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

列表解析可以帮助你:

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

如果你要保存很多的内部状态怎么办呢?

# 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]

让我们提取一个表达式来实现这些:

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))

“等等,你刚刚在那个函数的表达式中使用了一个for循环,这是欺骗!”

好吧,自作聪明的家伙,试试下面的这个。

4. 你自己不要写for循环,itertools会为你代劳

这个模块真是妙。我相信这个模块能覆盖80%你想写下for循环的时候。例如,上一个例子可以这样改写:

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

另外,如果你在迭代组合的序列,还有product(),permutations(),combinations()可以用。

结论

1.大多数情况下是不需要写for循环的。

2.应该避免使用for循环,这样会使得代码有更好的阅读性。

行动

1.再看一遍你的代码,找出任何以前凭直觉写下for循环的地方,再次思考一下,不用for循环再写一遍是不是有意义的。

2.分享你很难不使用for循环的例子。

Python 相关文章推荐
跟老齐学Python之有容乃大的list(4)
Sep 28 Python
python基于queue和threading实现多线程下载实例
Oct 08 Python
详解python 3.6 安装json 模块(simplejson)
Apr 02 Python
python 将字符串完成特定的向右移动方法
Jun 11 Python
python+numpy实现的基本矩阵操作示例
Jul 19 Python
用Python调用win命令行提高工作效率的实例
Aug 14 Python
对django layer弹窗组件的使用详解
Aug 31 Python
Python高级特性之闭包与装饰器实例详解
Nov 19 Python
Python3爬虫里关于Splash负载均衡配置详解
Jul 10 Python
python 删除系统中的文件(按时间,大小,扩展名)
Nov 19 Python
Python学习开发之图形用户界面详解
Aug 23 Python
python开发制作好看的时钟效果
May 02 Python
Python实现的微信公众号群发图片与文本消息功能实例详解
Jun 30 #Python
python实现给微信公众号发送消息的方法
Jun 30 #Python
Python信息抽取之乱码解决办法
Jun 29 #Python
python urllib urlopen()对象方法/代理的补充说明
Jun 29 #Python
python笔记:mysql、redis操作方法
Jun 28 #Python
老生常谈Python序列化和反序列化
Jun 28 #Python
python flask实现分页效果
Jun 27 #Python
You might like
Discuz Uchome ajaxpost小技巧
2011/01/04 PHP
Drupal读取Excel并导入数据库实例
2014/03/02 PHP
PHP大转盘中奖概率算法实例
2014/10/21 PHP
新浪SAE搭建PHP项目教程
2015/01/28 PHP
PHP框架自动加载类文件原理详解
2017/06/06 PHP
使用XHProf查找PHP性能瓶颈的实例
2017/12/13 PHP
javascript 跳转代码集合
2009/12/03 Javascript
比较详细的关于javascript 解析json的代码
2009/12/16 Javascript
JavaScript高级程序设计(第3版)学习笔记13 ECMAScript5新特性
2012/10/11 Javascript
javascript实现浏览器窗口传递参数的方法
2014/09/03 Javascript
举例说明如何为JavaScript的方法参数设置默认值
2015/11/17 Javascript
JS正则匹配URL网址的方法(可匹配www,http开头的一切网址)
2017/01/06 Javascript
angularjs使用directive实现分页组件的示例
2017/02/07 Javascript
详解vue服务端渲染(SSR)初探
2017/06/19 Javascript
jQueryMobile之窗体长内容的缺陷与解决方法实例分析
2017/09/20 jQuery
nodejs基于mssql模块连接sqlserver数据库的简单封装操作示例
2018/01/05 NodeJs
javascript用rem来做响应式开发
2018/01/13 Javascript
详解Python中映射类型(字典)操作符的概念和使用
2015/08/19 Python
Python调用C# Com dll组件实战教程
2017/10/12 Python
python实现图片识别汽车功能
2018/11/30 Python
解决pyttsx3无法封装的问题
2018/12/24 Python
在Pycharm中对代码进行注释和缩进的方法详解
2019/01/20 Python
Python高级特性与几种函数的讲解
2019/03/08 Python
Python基础学习之函数方法实例详解
2019/06/18 Python
详解利用OpenCV提取图像中的矩形区域(PPT屏幕等)
2019/07/01 Python
pygame实现打字游戏
2021/02/19 Python
使用python的pyplot绘制函数实例
2020/02/13 Python
Pytho爬虫中Requests设置请求头Headers的方法
2020/09/22 Python
Python 中如何使用 virtualenv 管理虚拟环境
2021/01/21 Python
佳能英国官方网站:Canon UK
2017/08/08 全球购物
Bibloo荷兰:女士、男士和儿童的服装、鞋子和配饰
2019/02/25 全球购物
YBF Beauty官网:美丽挚友,美国知名彩妆品牌
2020/11/22 全球购物
优秀高中生事迹材料
2014/02/11 职场文书
《梅兰芳学艺》教学反思
2014/02/24 职场文书
2016中秋晚会开幕词
2016/03/03 职场文书
解决SpringCloud Feign传对象参数调用失败的问题
2021/06/23 Java/Android