不要再写Python for循环了
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。
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
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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：
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>>> 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
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# 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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文章来源: ityard.blog.csdn.net，作者：Python小二，版权归原作者所有，如需转载，请联系作者。
原文链接：ityard.blog.csdn.net/article/details/126377237
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