Python編寫循環的兩個建議是什么

Python編寫循環的兩個建議是什么，針對這個問題，這篇文章詳細介紹了相對應的分析和解答，希望可以幫助更多想解決這個問題的小伙伴找到更簡單易行的方法。

Python學習教程（Python學習路線）：給大家總結了兩個Python編寫循環的建議

循環是一種常用的程序控制結構。我們常說，機器相比人類的最大優點之一，就是機器可以不眠不休的重復做某件事情，但人卻不行。而“循環”，則是實現讓機器不斷重復工作的關鍵概念。

在循環語法方面，Python 表現的即傳統又不傳統。它雖然拋棄了常見的 for(init;condition;incrment) 三段式結構，但還是選擇了 for 和 while 這兩個經典的關鍵字來表達循環。絕大多數情況下，我們的循環需求都可以用 for<item>in<iterable> 來滿足， while<condition> 相比之下用的則更少些。

雖然循環的語法很簡單，但是要寫好它確并不容易。這里，我們將探討什么是“地道”的循環代碼，以及如何編寫它們。

什么是“地道”的循環？

“地道”這個詞，通常被用來形容某人做某件事情時，非常符合當地傳統，做的非常好。打個比方，你去參加一個朋友聚會，同桌的有一位廣東人，對方一開口，句句都是標準京腔、完美兒化音。那你可以對她說：“您的北京話說的真地道”。

既然“地道”這個詞形容的經常是口音、做菜的口味這類實實在在的東西，那“地道”的循環代碼又是什么意思呢？讓我拿一個經典的例子來解釋一下。

如果你去問一位剛學習 Python 一個月的人：“如何在遍歷一個列表的同時獲取當前下標？”。他可能會交出這樣的代碼：

index = 0
for name in names:
 print(index, name)
 index += 1

上面的循環雖然沒錯，但它確一點都不“地道”。一個擁有三年 Python 開發經驗的人會說，代碼應該這么寫：

for i, name in enumerate(names):
 print(i, name)

enumerate() 是 Python 的一個內置函數，它接收一個“可迭代”對象作為參數，然后返回一個不斷生成 (當前下標,當前元素) 的新可迭代對象。這個場景使用它最適合不過。

所以，在上面的例子里，我們會認為第二段循環代碼比第一段更“地道”。

因為它用更直觀的代碼，更聰明的完成了工作。

enumerate() 所代表的編程思路

不過，判斷某段循環代碼是否地道，并不僅僅是以知道或不知道某個內置方法作為標準。我們可以從上面的例子挖掘出更深層的東西。

如你所見，Python 的 for 循環只有 for<item>in<iterable> 這一種結構，而結構里的前半部分 - 賦值給 item- 沒有太多花樣可玩。所以后半部分的可迭代對象是我們唯一能夠大做文章的東西。而以 enumerate() 函數為代表的“修飾函數”，剛好提供了一種思路：通過修飾可迭代對象來優化循環本身。

這里就想給大家說一下我的第一個建議了：

建議一：使用函數修飾被迭代對象來優化循環

使用修飾函數處理可迭代對象，可以在各種方面影響循環代碼。而要找到合適的例子來演示這個方法，并不用去太遠，內置模塊 itertools 就是一個絕佳的例子。

簡單來說，itertools 是一個包含很多面向可迭代對象的工具函數集。我在之前的系列文章《容器的門道》里提到過它。

如果要學習 itertools，那么 Python 官方文檔 是你的首選，里面有非常詳細的模塊相關資料。但在這篇文章里，側重點將和官方文檔稍有不同。我會通過一些常見的代碼場景，來詳細解釋它是如何改善循環代碼的。

1. 使用 product 扁平化多層嵌套循環

雖然我們都知道“扁平的代碼比嵌套的好”。但有時針對某類需求，似乎一定得寫多層嵌套循環才行。比如下面這段：

def find_twelve(num_list1, num_list2, num_list3):
 """從 3 個數字列表中，尋找是否存在和為 12 的 3 個數
 """
 for num1 in num_list1:
 for num2 in num_list2:
 for num3 in num_list3:
 if num1 + num2 + num3 == 12:
 return num1, num2, num3

對于這種需要嵌套遍歷多個對象的多層循環代碼，我們可以使用 product() 函數來優化它。product() 可以接收多個可迭代對象，然后根據它們的笛卡爾積不斷生成結果。

from itertools import product
def find_twelve_v2(num_list1, num_list2, num_list3):
 for num1, num2, num3 in product(num_list1, num_list2, num_list3):
 if num1 + num2 + num3 == 12:
 return num1, num2, num3

相比之前的代碼，使用 product() 的函數只用了一層 for 循環就完成了任務，代碼變得更精煉了。

2. 使用 islice 實現循環內隔行處理

有一份包含 Reddit 帖子標題的外部數據文件，里面的內容格式是這樣的：

python-guide: Python best practices guidebook, written for humans.
---
Python 2 Death Clock
---
Run any Python Script with an Alexa Voice Command
---
<... ...>

可能是為了美觀，在這份文件里的每兩個標題之間，都有一個 "---" 分隔符。現在，我們需要獲取文件里所有的標題列表，所以在遍歷文件內容的過程中，必須跳過這些無意義的分隔符。

參考之前對 enumerate() 函數的了解，我們可以通過在循環內加一段基于當前循環序號的 if 判斷來做到這一點：

def parse_titles(filename):
 """從隔行數據文件中讀取 reddit 主題名稱
 """
 with open(filename, 'r') as fp:
 for i, line in enumerate(fp):
 # 跳過無意義的 '---' 分隔符
 if i % 2 == 0:
 yield line.strip()

但對于這類在循環內進行隔行處理的需求來說，如果使用 itertools 里的 islice() 函數修飾被循環對象，可以讓循環體代碼變得更簡單直接。

islice(seq,start,end,step) 函數和數組切片操作（ list[start:stop:step] ）有著幾乎一模一樣的參數。如果需要在循環內部進行隔行處理的話，只要設置第三個遞進步長參數 step 值為 2 即可（默認為 1）。

from itertools import islice
def parse_titles_v2(filename):
 with open(filename, 'r') as fp:
 # 設置 step=2，跳過無意義的 '---' 分隔符
 for line in islice(fp, 0, None, 2):
 yield line.strip()

3. 使用 takewhile 替代 break 語句

有時，我們需要在每次循環開始時，判斷循環是否需要提前結束。比如下面這樣：

for user in users:
 # 當第一個不合格的用戶出現后，不再進行后面的處理
 if not is_qualified(user):
 break
 # 進行處理 ... ...

對于這類需要提前中斷的循環，我們可以使用 takewhile() 函數來簡化它。takewhile(predicate,iterable)會在迭代 iterable 的過程中不斷使用當前對象作為參數調用 predicate 函數并測試返回結果，如果函數返回值為真，則生成當前對象，循環繼續。否則立即中斷當前循環。

使用 takewhile 的代碼樣例：

from itertools import takewhile
for user in takewhile(is_qualified, users):
 # 進行處理 ... ...

itertools 里面還有一些其他有意思的工具函數，他們都可以用來和循環搭配使用，比如使用 chain 函數扁平化雙層嵌套循環、使用 zip_longest 函數一次同時循環多個對象等等。

篇幅有限，我在這里不再一一介紹。如果有興趣，可以自行去官方文檔詳細了解。

4. 使用生成器編寫自己的修飾函數

除了 itertools 提供的那些函數外，我們還可以非常方便的使用生成器來定義自己的循環修飾函數。

讓我們拿一個簡單的函數舉例：

def sum_even_only(numbers):
 """對 numbers 里面所有的偶數求和"""
 result = 0
 for num in numbers:
 if num % 2 == 0:
 result += num
 return result

在上面的函數里，循環體內為了過濾掉所有奇數，引入了一條額外的 if 判斷語句。如果要簡化循環體內容，我們可以定義一個生成器函數來專門進行偶數過濾：

def even_only(numbers):
 for num in numbers:
 if num % 2 == 0:
 yield num
def sum_even_only_v2(numbers):
 """對 numbers 里面所有的偶數求和"""
 result = 0
 for num in even_only(numbers):
 result += num
 return result

將 numbers 變量使用 even_only 函數裝飾后， sum_even_only_v2 函數內部便不用繼續關注“偶數過濾”邏輯了，只需要簡單完成求和即可。

Hint：當然，上面的這個函數其實并不實用。在現實世界里，這種簡單需求最適合直接用生成器/列表表達式搞定：sum(numfornuminnumbersifnum%2==0)

建議二：按職責拆解循環體內復雜代碼塊

我一直覺得循環是一個比較神奇的東西，每當你寫下一個新的循環代碼塊，就好像開辟了一片黑魔法陣，陣內的所有內容都會開始無休止的重復執行。

但我同時發現，這片黑魔法陣除了能帶來好處，它還會引誘你不斷往陣內塞入越來越多的代碼，包括過濾掉無效元素、預處理數據、打印日志等等。甚至一些原本不屬于同一抽象的內容，也會被塞入到同一片黑魔法陣內。

你可能會覺得這一切理所當然，我們就是迫切需要陣內的魔法效果。如果不把這一大堆邏輯塞滿到循環體內，還能把它們放哪去呢？

讓我們來看看下面這個業務場景。在網站中，有一個每 30 天執行一次的周期腳本，它的任務是是查詢過去 30 天內，在每周末特定時間段登錄過的用戶，然后為其發送獎勵積分。

代碼如下：

import time
import datetime
def award_active_users_in_last_30days():
 """獲取所有在過去 30 天周末晚上 8 點到 10 點登錄過的用戶，為其發送獎勵積分
 """
 days = 30
 for days_delta in range(days):
 dt = datetime.date.today() - datetime.timedelta(days=days_delta)
 # 5: Saturday, 6: Sunday
 if dt.weekday() not in (5, 6):
 continue
 time_start = datetime.datetime(dt.year, dt.month, dt.day, 20, 0)
 time_end = datetime.datetime(dt.year, dt.month, dt.day, 23, 0)
 # 轉換為 unix 時間戳，之后的 ORM 查詢需要
 ts_start = time.mktime(time_start.timetuple())
 ts_end = time.mktime(time_end.timetuple())
 # 查詢用戶并挨個發送 1000 獎勵積分
 for record in LoginRecord.filter_by_range(ts_start, ts_end):
 # 這里可以添加復雜邏輯
 send_awarding_points(record.user_id, 1000)

上面這個函數主要由兩層循環構成。外層循環的職責，主要是獲取過去 30 天內符合要求的時間，并將其轉換為 UNIX 時間戳。之后由內層循環使用這兩個時間戳進行積分發送。

如之前所說，外層循環所開辟的黑魔法陣內被塞的滿滿當當。但通過觀察后，我們可以發現整個循環體其實是由兩個完全無關的任務構成的：“挑選日期與準備時間戳” 以及 “發送獎勵積分”。

復雜循環體如何應對新需求

這樣的代碼有什么壞處呢？讓我來告訴你。

某日，產品找過來說，有一些用戶周末半夜不睡覺，還在刷我們的網站，我們得給他們發通知讓他們以后早點睡覺。于是新需求出現了：“給過去 30 天內在周末凌晨 3 點到 5 點登錄過的用戶發送一條通知”。

新問題也隨之而來。敏銳如你，肯定一眼可以發現，這個新需求在用戶篩選部分的要求，和之前的需求非常非常相似。但是，如果你再打開之前那團循環體看看，你會發現代碼根本沒法復用，因為在循環內部，不同的邏輯完全被耦合在一起了。??

在計算機的世界里，我們經常用“耦合”這個詞來表示事物之間的關聯關系。上面的例子中，“挑選時間”和“發送積分”這兩件事情身處同一個循環體內，建立了非常強的耦合關系。

為了更好的進行代碼復用，我們需要把函數里的“挑選時間”部分從循環體中解耦出來。而我們的老朋友，“生成器函數”是進行這項工作的不二之選。

使用生成器函數解耦循環體

要把 “挑選時間” 部分從循環內解耦出來，我們需要定義新的生成器函數 gen_weekend_ts_ranges()，專門用來生成需要的 UNIX 時間戳：

def gen_weekend_ts_ranges(days_ago, hour_start, hour_end):
 """生成過去一段時間內周六日特定時間段范圍，并以 UNIX 時間戳返回
 """
 for days_delta in range(days_ago):
 dt = datetime.date.today() - datetime.timedelta(days=days_delta)
 # 5: Saturday, 6: Sunday
 if dt.weekday() not in (5, 6):
 continue
 time_start = datetime.datetime(dt.year, dt.month, dt.day, hour_start, 0)
 time_end = datetime.datetime(dt.year, dt.month, dt.day, hour_end, 0)
 # 轉換為 unix 時間戳，之后的 ORM 查詢需要
 ts_start = time.mktime(time_start.timetuple())
 ts_end = time.mktime(time_end.timetuple())
 yield ts_start, ts_end

有了這個生成器函數后，舊需求“發送獎勵積分”和新需求“發送通知”，就都可以在循環體內復用它來完成任務了：

def award_active_users_in_last_30days_v2():
 """發送獎勵積分"""
 for ts_start, ts_end in gen_weekend_ts_ranges(30, hour_start=20, hour_end=23):
 for record in LoginRecord.filter_by_range(ts_start, ts_end):
 send_awarding_points(record.user_id, 1000)
def notify_nonsleep_users_in_last_30days():
 """發送通知"""
 for ts_start, ts_end in gen_weekend_ts_range(30, hour_start=3, hour_end=6):
 for record in LoginRecord.filter_by_range(ts_start, ts_end):
 notify_user(record.user_id, 'You should sleep more')

我們首先簡單解釋了“地道”循環代碼的定義。然后提出了第一個建議：使用修飾函數來改善循環。之后我虛擬了一個業務場景，描述了按職責拆解循環內代碼的重要性。

一些要點總結：

• 使用函數修飾被循環對象本身，可以改善循環體內的代碼

• itertools 里面有很多工具函數都可以用來改善循環

• 使用生成器函數可以輕松定義自己的修飾函數

• 循環內部，是一個極易發生“代碼膨脹”的場地

• 請使用生成器函數將循環內不同職責的代碼塊解耦出來，獲得更好的靈活性

關于Python編寫循環的兩個建議是什么問題的解答就分享到這里了，希望以上內容可以對大家有一定的幫助，如果你還有很多疑惑沒有解開，可以關注億速云行業資訊頻道了解更多相關知識。