コードに for ループを記述しないことに挑戦する理由は何ですか? これにより、より高度で慣用的な文法やライブラリを使用することを学ばざるを得なくなる可能性があるためです. この記事では、python を例として使用して、誰もが他の人のコードで見たことがあるが、自分で使用することはめったにない多くの構文について説明します。
Python のすばらしい言語機能を調べ始めてからしばらく経ちました。最初は、他のプログラミング言語でのプログラミング経験よりも多くの Python 言語機能を練習することに挑戦しました。これにより、物事はますます面白くなります！コードはますます簡潔になり、コードはより構造化され、正規化されたように見えます。以下にこれらの利点について説明します。
通常、for ループは次の使用シナリオで使用されます。
- 一連の情報を抽出します。
- 別のシーケンスからシーケンスを生成します。
- のために書くことは習慣になっています。
幸いなことに、Python にはこれを行うのに役立つツールがすでにたくさんあります。気を変えて別の方法で考える必要があるだけです。
for ループの記述を避けることで得られるもの:
- より少ないコード
- コードの可読性の向上
- インデントが少ない (Python では意味があります)
次のコード構造を見てみましょう。
# 1
with ...:
for ...:
if ...:
try:
except:
else:
この例では、読みにくい複数レベルのネストされたコードを扱っています。この例では、複数レベルのネストされたコードを使用しています。このコードでは、インデントを無差別に使用して、管理ロジック (with、try-except) とビジネス ロジック (for、if) を混在させていることがわかりました。管理ロジックにのみインデントを使用するという規則に従えば、コア ビジネス ロジックがすぐに発生するはずです。
「ネストされた構造よりもフラットな構造の方が優れている」 - The Zen of Python
既存のツールを使用して for ループを置き換えることができます
1. リスト内包表記 / ジェネレーター式
簡単な例を見てみましょう。ある配列を別の配列に変換する場合:
result = []
for item in item_list:
new_item = do_something_with(item)
result.append(item)
MapReduce が好きなら、Python で map や List Comprehension を使うこともできます:
result = [do_something_with(item) for item in item_list]
同様に、配列内の要素を反復処理するだけの場合は、同じコードのジェネレータ式を使用できます。結果 = (item_list の項目の do_something_with(item))
2.機能
ある配列を別の配列にマップする場合は、 map 関数を呼び出すだけで、より高度で機能的なプログラムによる方法でこの問題を解決できます。
doubled_list = map(lambda x: x * 2, old_list)
シーケンスを 1 回の使用に減らしたい場合は reduce
from functools import reduce
summation = reduce(lambda x, y: x + y, numbers)
また、Python の組み込み関数の多くはイテラブルを使用します。
>>> 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.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：
results = []
for item_list:
# セットアップ
# 条件
# 処理
# 計算
results.append(result)
显然你对一个代码块添加了太多的责任。相反，我建议你做：
def process_item(item):
# 設定
# 条件
# 処理
# 計算
結果を返す
results = [item_list のアイテムの process_item(item)]
如果换成嵌套函数会如何
results = []
for i in range(10):
for j in range(i):
results.append((i, j))
これを実現するために、リスト内包表記に置き換えます。
results = [(i, j)
for i in range(10)
for j in range(i)]
如果你的代码块需要记录一些内部状态
現在のアイテムの前の最大値を見つける
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)
結果 = [3, 4, 6, 6, 6, 9, 9, 9, 9, 9]
我们使用 generator 来实现这一点：
def max_generator(numbers):
current_max = 0
for i for numbers:
current_max = max(i, current_max)
yield current_max
a = [3, 4, 6, 2, 1, 9, 0, 7, 5, 8]
結果 = リスト (max_generator(a))
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：
from itertools import 蓄積
a = [3, 4, 6, 2, 1, 9, 0, 7, 5, 8]
resutls = list(accumulate(a, max))
另外，如果要迭代组合序列，则需要使用product()， permutations()， combinations()。
## 结论
在大多数情况下，您都不需要编写 for 循环。
你应该避免编写 for 循环，这样会有更好的代码可读性。
## 最后
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