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替代for迴圈,讓Python程式碼更pythonic !

2024-03-24碼農

轉自:網路

什麽要挑戰不在程式碼中使用for迴圈呢? 因為這樣可以促使你學習使用更高級、更地道的語法或庫。 以 Python 為例,本文介紹了許多 大家其實在別人的程式碼裏都見過、但自己很少用的語法

從我開始探索 Python 中驚人的語言功能到現在已經有一段時間了。一開始,我給自己提出了一個挑戰:練習更多的 Python 語法,降低使用for迴圈的頻率。這讓我的程式碼變得更簡潔和規範,看起來更 pythonic!下面我將會介紹這樣做的好處。

通常如下使用場景中會用到 for 迴圈:

  • 在一個序列來提取一些資訊。

  • 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。

    透過避免編寫 for 迴圈,你可以獲得什麽好處:

  • 較少的程式碼量

  • 更好的程式碼可讀性

  • 更少的縮排(對 Python 還是很有意義的)

  • 我們來看一下下面的程式碼結構:

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

    在這個例子中,我們正在處理多層巢狀的程式碼,這很難閱讀。這個例子使用了多層巢狀的程式碼。我在這段程式碼中發現它無差別使用縮排把管理邏輯(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排的規範,那麽核心業務邏輯應該立刻脫離出來。

    "扁平結構比巢狀結構更好" - The Zen of Python

    可以使用的已有的工具來替換 for 迴圈

    1.List Comprehension / Generator 運算式

    我們來看一個簡單的例子。如果你想將一個陣列轉換為另一個陣列:

    result = []foritem 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,如果您只想叠代陣列中的元素,也可以使用一樣的程式碼 Generator Expression。result = (do_something_with(item) for item in item_list)

    2.函式

    如果您想要將一個陣列對映成另外陣列,只需呼叫 map 函式,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 內建函式都會使用 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。更復雜的邏輯怎麽樣?作為程式設計師,我們編寫函式來抽離出復雜的業務。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,你讓一個程式碼塊承擔了太多的功能。相反,我建議你做:

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

    如果換成巢狀函式會如何

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

    換成 List Comprehension 來實作是這樣的:

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

    如果你的程式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 來實作這一點:

    defmax_generator(numbers):current_max = 0fori 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 迴圈,作弊啊!別急,再看看下面的程式碼。

    不需要自己寫,itertools 已經幫你實作了

    這個模組很簡單,我相信這個模組在大多數場景中可以替換你原先的 for 迴圈。

    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,如果要叠代組合序列,則需要使用product(), permutations(), combinations()。

    結論

    在大多數情況下,都不需要寫 for 迴圈。

    應該盡量避免寫 for 迴圈,這樣會有更好的程式碼可讀性。