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标题: 挑战在代码里面不写for循环,让代码变得更简洁、规范、结构化,以及更好的 [打印本页]

作者: 来自云龙湖轮廓分明的月亮    时间: 2022-9-16 17:17
标题: 挑战在代码里面不写for循环,让代码变得更简洁、规范、结构化,以及更好的

哈喽兄弟们,又是新的一天!今天你敲代码了吗?
一、序言

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。
二、正文

通常如下使用场景中会用到 for 循环:
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:
我们来看一下下面的代码结构:
  1. # 1
  2. with ...:
  3.     for ...:
  4.         if ...:
  5.             try:
  6.             except:
  7.         else:
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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:
  1. result = []
  2. for item in item_list:
  3.     new_item = do_something_with(item)
  4.     result.append(item)
  5. #Python学习交流群:279199867
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如果你喜欢 MapReduce,你也可以使用 map,或者 Python 中的 List Comprehension:
  1. result = [do_something_with(item) for item in item_list]
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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。
  1. doubled_list = map(lambda x: x * 2, old_list)
复制代码
 
如果要将序列减少为单个,请使用 reduce
  1. from functools import reduce
  2. summation = reduce(lambda x, y: x + y, numbers)
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另外,许多 Python 内置函数都会使用 iterables:
  1. >>> a = list(range(10))
  2. >>> a
  3. [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
  4. >>> all(a)
  5. False
  6. >>> any(a)
  7. True
  8. >>> max(a)
  9. 9
  10. >>> min(a)
  11. 0
  12. >>> list(filter(bool, a))
  13. [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
  14. >>> set(a)
  15. {0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9}
  16. >>> dict(zip(a,a))
  17. {0: 0, 1: 1, 2: 2, 3: 3, 4: 4, 5: 5, 6: 6, 7: 7, 8: 8, 9: 9}
  18. >>> sorted(a, reverse=True)
  19. [9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0]
  20. >>> str(a)
  21. '[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]'
  22. >>> sum(a)
  23. 45
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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:
  1. results = []
  2. for item in item_list:
  3.     # setups
  4.     # condition
  5.     # processing
  6.     # calculation
  7.     results.append(result)
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显然你对一个代码块添加了太多的责任。相反,我建议你做:
  1. def process_item(item):
  2.     # setups
  3.     # condition
  4.     # processing
  5.     # calculation
  6.     return result
  7. results = [process_item(item) for item in item_list]
复制代码
 
如果换成嵌套函数会如何
  1. results = []
  2. for i in range(10):
  3.     for j in range(i):
  4.         results.append((i, j))
复制代码
 
换成 List Comprehension 来实现是这样的:
  1. results = [(i, j)
  2.            for i in range(10)
  3.            for j in range(i)]
复制代码
 
如果你的代码块需要记录一些内部状态
  1. # finding the max prior to the current item
  2. a = [3, 4, 6, 2, 1, 9, 0, 7, 5, 8]
  3. results = []
  4. current_max = 0
  5. for i in a:
  6.     current_max = max(i, current_max)
  7.     results.append(current_max)
  8. # results = [3, 4, 6, 6, 6, 9, 9, 9, 9, 9]
复制代码
 
我们使用 generator 来实现这一点:
  1. def max_generator(numbers):
  2.     current_max = 0
  3.     for i in numbers:
  4.         current_max = max(i, current_max)
  5.         yield current_max
  6. a = [3, 4, 6, 2, 1, 9, 0, 7, 5, 8]
  7. results = list(max_generator(a))
复制代码
 
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:
  1. from itertools import accumulate
  2. a = [3, 4, 6, 2, 1, 9, 0, 7, 5, 8]
  3. resutls = list(accumulate(a, max))
复制代码
 
另外,如果要迭代组合序列,则需要使用product(), permutations(), combinations()。
三、结论

好了我的兄弟,今天的分享就到这,给大家推荐一套爬虫视频,涵盖90%常见案例,希望对你有所帮助!
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