[python篇] [伯乐在线][1]永远别写for循环
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： Python #
with ...:
for ...:
if ...:
try:
except:
else:
1
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7
#
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： Python result = []
for item in item_list:
new_item = do_something_with(item)
result.append(item)
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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： Python result = [do_something_with(item) for item in item_list]
1
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？） Python result = (do_something_with(item) for item in item_list)
1
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。） Python doubled_list = map(lambda x: x * 2, old_list)
1
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 Python from functools import reduce
summation = reduce(lambda x, y: x + y, numbers)
1
2
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： Python >>> 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)
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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)
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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： Python results = []
for item in item_list:
# setups
# condition
# processing
# calculation
results.append(result)
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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： Python def process_item(item):
# setups
# condition
# processing
# calculation
return result results = [process_item(item) for item in item_list]
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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？ Python results = []
for i in range(10):
for j in range(i):
results.append((i, j))
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results = []
for i in range(10):
for j in range(i):
results.append((i, j))
列表解析可以帮助你： Python results = [(i, j)
for i in range(10)
for j in range(i)]
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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？ Python # 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]
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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]
让我们提取一个表达式来实现这些： Python 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))
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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： Python from itertools import accumulate
a = [3, 4, 6, 2, 1, 9, 0, 7, 5, 8]
resutls = list(accumulate(a, max))
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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
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：
Python
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1
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3
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6
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# 1
with...:
for...:
if...:
try:
except:
else:
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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：
Python
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1
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3
4
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result=[]
foritem initem_list:
new_item=do_something_with(item)
result.append(item)
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如果你喜欢MapReduce，那你可以使用map，或者Python的列表解析：
Python
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result=[do_something_with(item)foritem initem_list]
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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？）
Python
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1
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result=(do_something_with(item)foritem initem_list)
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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。）
Python
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1
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doubled_list=map(lambdax:x*2,old_list)
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如果你想使一个序列减少到一个元素，使用reduce
Python
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1
2
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fromfunctoolsimportreduce
summation=reduce(lambdax,y:x+y,numbers)
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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：
Python
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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)
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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：
Python
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1
2
3
4
5
6
7
|
results=[]
foritem initem_list:
# setups
# condition
# processing
# calculation
results.append(result)
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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：
Python
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5
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defprocess_item(item):
# setups
# condition
# processing
# calculation
returnresult
results=[process_item(item)foritem initem_list]
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嵌套的for循环怎么样？
Python
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results=[]
foriinrange(10):
forjinrange(i):
results.append((i,j))
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列表解析可以帮助你：
Python
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results=[(i,j)
foriinrange(10)
forjinrange(i)]
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如果你要保存很多的内部状态怎么办呢？
Python
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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
foriina:
current_max=max(i,current_max)
results.append(current_max)
# results = [3, 4, 6, 6, 6, 9, 9, 9, 9, 9]
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让我们提取一个表达式来实现这些：
Python
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defmax_generator(numbers):
current_max=0
foriinnumbers:
current_max=max(i,current_max)
yieldcurrent_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：
Python
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fromitertoolsimportaccumulate
a=[3,4,6,2,1,9,0,7,5,8]
resutls=list(accumulate(a,max))
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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
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