為什么要挑戰(zhàn)自己在代碼里不寫for loop?因為這樣可以迫使你去使用比較高級、地道的語法或庫。文中以python為例子,講了不少大家其實在別人的代碼里都見過、但自己很少用的語法。
這是一個挑戰(zhàn)。我要你避免在任何情況下寫for循環(huán)。同樣的,我也要你找到一種場景——除了用for循環(huán)以外,用其他方法寫都太難。請分享你的發(fā)現(xiàn),我非常想聽到這些
距離我開始探索超棒的Python語言特性已經(jīng)有一段時間了。一開始,這只是我給自己的一個挑戰(zhàn),練習(xí)使用更多的語言特性來替代我從其他編程語言那里所學(xué)到的。但是事情漸漸變得更有趣了!代碼不止變得更簡短整潔,而且看起來更加結(jié)構(gòu)化和有規(guī)律,在這篇文章中我將更多地介紹這些好處。
首先,讓我們退一步看看在寫一個for循環(huán)背后的直覺是什么:
遍歷一個序列提取出一些信息
從當(dāng)前的序列中生成另外的序列
寫for循環(huán)已經(jīng)是我的第二天性了,因為我是一個程序員
幸運(yùn)的是,Python里面已經(jīng)有很棒的工具幫你達(dá)到這些目標(biāo)!你需要做的只是轉(zhuǎn)變思想,用不同的角度看問題。
不到處寫for循環(huán)你將會獲得什么
更少的代碼行數(shù)
更好的代碼閱讀性
只將縮進(jìn)用于管理代碼文本
Let’s see the code skeleton below:
看看下面這段代碼的構(gòu)架:
# 1
with...:
for...:
if...:
try:
except:
else:
這個例子使用了多層嵌套的代碼,這是非常難以閱讀的。我在這段代碼中發(fā)現(xiàn)它無差別使用縮進(jìn)把管理邏輯(with, try-except)和業(yè)務(wù)邏輯(for, if)混在一起。如果你遵守只對管理邏輯使用縮進(jìn)的規(guī)范,那么核心業(yè)務(wù)邏輯應(yīng)該立刻脫離出來。
“扁平結(jié)構(gòu)比嵌套結(jié)構(gòu)更好” – 《Python之禪》
為了避免for循環(huán),你可以使用這些工具
1. 列表解析/生成器表達(dá)式
看一個簡單的例子,這個例子主要是根據(jù)一個已經(jīng)存在的序列編譯一個新序列:
result = []
foritem initem_list:
new_item = do_something_with(item)
result.append(item)
如果你喜歡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]
同樣的,如果你只是想要獲取一個迭代器,你可以使用語法幾乎相通的生成器表達(dá)式。(你怎么能不愛上Python的一致性?)
result = (do_something_with(item) for item in item_list)
2. 函數(shù)
站在更高階、更函數(shù)化的變成方式考慮一下,如果你想映射一個序列到另一個序列,直接調(diào)用map函數(shù)。(也可用列表解析來替代。)
doubled_list = map(lambda x: x * 2, old_list)
如果你想使一個序列減少到一個元素,使用reduce
fromfunctoolsimportreduce
summation = reduce(lambdax,y: x + y,numbers)
另外,Python中大量的內(nèi)嵌功能可/會(我不知道這是好事還是壞事,你選一個,不加這個句子有點難懂)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. 抽取函數(shù)或者表達(dá)式
上面的兩種方法很好地處理了較為簡單的邏輯,那更復(fù)雜的邏輯怎么辦呢?作為一個程序員,我們會把困難的事情抽象成函數(shù),這種方式也可以用在這里。如果你寫下了這種代碼:
results = []
foritem initem_list:
# setups
# condition
# processing
# calculation
results.append(result)
顯然你賦予了一段代碼太多的責(zé)任。為了改進(jìn),我建議你這樣做:
defprocess_item(item):
# setups
# condition
# processing
# calculation
returnresult
results = [process_item(item)foritem initem_list]
嵌套的for循環(huán)怎么樣?
results = []
foriinrange(10):
forjinrange(i):
results.append((i,j))
列表解析可以幫助你:
results = [(i,j)
foriinrange(10)
forjinrange(i)]
如果你要保存很多的內(nèi)部狀態(tài)怎么辦呢?
# 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]
讓我們提取一個表達(dá)式來實現(xiàn)這些:
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,你剛剛在那個函數(shù)的表達(dá)式中使用了一個for循環(huán),這是欺騙!”
好吧,自作聰明的家伙,試試下面的這個。
4. 你自己不要寫for循環(huán),itertools會為你代勞
這個模塊真是妙。我相信這個模塊能覆蓋80%你想寫下for循環(huán)的時候。例如,上一個例子可以這樣改寫:
fromitertoolsimportaccumulate
a = [3,4,6,2,1,9,0,7,5,8]
resutls = list(accumulate(a,max))
另外,如果你在迭代組合的序列,還有product(),permutations(),combinations()可以用。
結(jié)論
大多數(shù)情況下是不需要寫for循環(huán)的。
應(yīng)該避免使用for循環(huán),這樣會使得代碼有更好的閱讀性。
行動
再看一遍你的代碼,找出任何以前憑直覺寫下for循環(huán)的地方,再次思考一下,不用for循環(huán)再寫一遍是不是有意義的。
分享你很難不使用for循環(huán)的例子。
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原文標(biāo)題:我是這樣挑戰(zhàn)不用 for 循環(huán)的
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