不再写Python for 循环
不再写Python for 循环
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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学习使用比较高级、比较地道的语法或 library。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。
自从我开始探索 Python 中惊人的语言功能已经有一段时间了。一开始，我给自己一个挑战，目的是让我练习更多的 Python 语言功能，而不是使用其他编程语言的编程经验。这让事情变得越来越有趣！代码变得越来越简洁，代码看起来更加结构化和规范化。下面我将会介绍这些好处。
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通常如下使用场景中会用到 for 循环：
在一个序列来提取一些信息。 从一个序列生成另一个序列。 写 for 已成习惯。
幸运的是，Python 已经有很多工具可以帮助你完成这些工作，你只需要转移你的思路，并以不同的角度来思考它。
通过避免编写 for 循环，你可以获得什么好处：
较少的代码量 更好的代码可读性 更少的缩进（对 Python 还是很有意义的）
我们来看一下下面的代码结构：
# 1
with
...:
for
...:
if
...:
try
:
except
:
else
:
在这个例子中，我们正在处理多层嵌套的代码，这很难阅读。这个例子使用了多层嵌套的代码。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" - The Zen of Python
可以使用的已有的工具来替换 for 循环
1.List Comprehension / Generator 表达式
我们来看一个简单的例子。如果你想将一个数组转换为另一个数组：
result
=
[]
for
item in item_list:
new_item
=
do_something_with(item)
result.append(item)
如果你喜欢 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]
同样，如果您只想迭代数组中的元素，也可以使用一样的代码 Generator Expression。result = (do_something_with(item) for item in item_list)
2.函数
如果您想要将一个数组映射成另外数组，只需调用 map 函数，就可以用一个更高级、更实用的编程方式解决这个问题。
doubled_list
= map(lambda x: x *
2
, old_list)
如果要将序列减少为单个，请使用 reduce
from
functools
import
reduce
summation = reduce(
lambda
x, y: x + y, numbers)
另外，许多 Python 内置函数都会使用 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
上述两种方法是很好的处理更简单的逻辑。更复杂的逻辑怎么样？作为程序员，我们编写函数来抽离出复杂的业务。相同的想法适用于此。如果你是这样写的：
results = []
for
item
in
item_list:
# setups
# condition
# processing
# calculation
results.append(result)
显然你对一个代码块添加了太多的责任。相反，我建议你做：
def
process_item
(item)
:
# setups
# condition
# processing
# calculation
return
result
results = [process_item(item)
for
item
in
item_list]
如果换成嵌套函数会如何
results = []
for
i in
range
(
10
):
for
j in
range
(i):
results.
append
((i, j))
换成 List Comprehension 来实现是这样的：
results = [(i, j)
for
i
in
range(
10
)
for
j
in
range(i)]
如果你的代码块需要记录一些内部状态
# 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]
我们使用 generator 来实现这一点：
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))
读者可能要问 “等等！你在 generator 中用到 for 循环，作弊啊！别急，再看看下面的代码。
不要自己写。itertools 会帮你实现了
这个模块很简单。我相信这个模块在大多数场景中可以替换你原先的 for 循环。例如，最后一个例子可以重写为：
from itertools import accumulate
a = [3, 4, 6, 2, 1, 9, 0, 7, 5, 8]
resutls = list(accumulate(a, max))
另外，如果要迭代组合序列，则需要使用product()， permutations()， combinations()。
结论
在大多数情况下，您都不需要编写 for 循环。
你应该避免编写 for 循环，这样会有更好的代码可读性。
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