為什麼要挑戰自己在程式碼裡不寫 for loop?因為這樣可以迫使你去學習使用比較高級、比較道地的語法或 library。文中以 python 為例子,講了不少大家其實在別人的程式碼裡都看過、但自己很少用的語法。
自從我開始探索 Python 中驚人的語言功能已經有一段時間了。一開始,我給自己一個挑戰,目的是讓我練習更多的 Python 語言功能,而不是使用其他程式語言的程式設計經驗。這讓事情變得越來越有趣!程式碼變得越來越簡潔,程式碼看起來更加結構化和規範化。下面我將會介紹這些好處。
通常如下使用場景中會用到 for 迴圈:
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。
透過避免寫for 循環,你可以得到什麼好處:
我們來看看下面的程式碼結構:
# 1 with ...: for ...: if ...: try: except: else:
在這個例子中,我們正在處理多層嵌套的程式碼,這很難閱讀。這個例子使用了多層嵌套的程式碼。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,那麼核心業務邏輯應該立刻脫離。
"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取代for 迴圈
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 = [] for item 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,如果你只想迭代數組中的元素,也可以使用一樣的程式碼Generator Expression。 result = (do_something_with(item) for item in item_list)
如果您想要將數組映射成另外數組,只需呼叫map 函數,就可以用一個更進階、更實用的程式設計方式解決這個問題。
doubled_list = map(lambda x: x * 2, old_list)
如果要將序列減少為單個,請使用reduce
另外,許多Python 內建函數都會使用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
上述兩種方法是很好的處理較簡單的邏輯。更複雜的邏輯怎麼樣?身為程式設計師,我們會寫函數來抽離出複雜的業務。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)
顯然你對一個程式碼區塊添加了太多的責任。相反,我建議你做:
def process_item(item): # setups # condition # processing # calculation return result results = [process_item(item) for item in item_list]
如果換成巢狀函數會如何:
results = [] for i in range(10): for j in range(i): results.append((i, j))
換成List Comprehension 來實現是這樣的:
results = [(i, j) for i in range(10) for j in range(i)]
如果你的程式碼區塊需要記錄一些內部狀態:
# 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]
我們使用generator 來實現這一點:
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))
讀者可能要問「等等!你在generator 中用到for 循環,作弊啊!別急,再看看下面的程式碼。
不要自己寫。itertools 會幫你實作了
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 循環。例如,最後一個例子可以重寫為:
from itertools import accumulate a = [3, 4, 6, 2, 1, 9, 0, 7, 5, 8] resutls = list(accumulate(a, max))
另外,如果要迭代組合序列,則需要使用product(),permutations(),combinations()。
以上是三種方案 | 拋棄for循環,讓Python程式碼更pythonic !的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!