Python學習教程（Python學習路線）：Python編寫循環的兩個建議

Python學習教程（Python學習路線）：給你們總結了兩個Python編寫循環的建議

循環是一種經常使用的程序控制結構。咱們常說，機器相比人類的最大優勢之一，就是機器能夠不眠不休的重複作某件事情，但人卻不行。而「循環」，則是實現讓機器不斷重複工做的關鍵概念。

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，但仍是選擇了 for 和 while 這兩個經典的關鍵字來表達循環。絕大多數狀況下，咱們的循環需求均可以用 for<item>in<iterable> 來知足， while<condition> 相比之下用的則更少些。

雖然循環的語法很簡單，可是要寫好它確並不容易。這裏，咱們將探討什麼是「地道」的循環代碼，以及如何編寫它們。

什麼是「地道」的循環？

「地道」這個詞，一般被用來形容某人作某件事情時，很是符合當地傳統，作的很是好。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。那你能夠對她說：「您的北京話說的真地道」。

既然「地道」這個詞形容的常常是口音、作菜的口味這類實實在在的東西，那「地道」的循環代碼又是什麼意思呢？讓我拿一個經典的例子來解釋一下。

若是你去問一位剛學習 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
複製代碼

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，代碼應該這麼寫：

for i, name in enumerate(names):
 print(i, name)
複製代碼

enumerate() 是 Python 的一個內置函數，它接收一個「可迭代」對象做爲參數，而後返回一個不斷生成 (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。

因此，在上面的例子裏，咱們會認爲第二段循環代碼比第一段更「地道」。

由於它用更直觀的代碼，更聰明的完成了工做。

enumerate() 所表明的編程思路

不過，判斷某段循環代碼是否地道，並不只僅是以知道或不知道某個內置方法做爲標準。咱們能夠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，而結構裏的前半部分 - 賦值給 item- 沒有太多花樣可玩。因此後半部分的可迭代對象是咱們惟一可以大作文章的東西。而以 enumerate() 函數爲表明的「修飾函數」，恰好提供了一種思路：經過修飾可迭代對象來優化循環自己。

這裏就想給你們說一下個人第一個建議了：

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，能夠在各類方面影響循環代碼。而要找到合適的例子來演示這個方法，並不用去太遠，內置模塊 itertools 就是一個絕佳的例子。

簡單來講，itertools 是一個包含不少面向可迭代對象的工具函數集。我在以前的系列文章《容器的門道》裏提到過它。

若是要學習 itertools，那麼 Python 官方文檔 是你的首選，裏面有很是詳細的模塊相關資料。但在這篇文章裏，側重點將和官方文檔稍有不一樣。我會經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

雖然咱們都知道「扁平的代碼比嵌套的好」。但有時針對某類需求，彷佛必定得寫多層嵌套循環才行。好比下面這段：

def find_twelve(num_list1, num_list2, num_list3):
 """從 3 個數字列表中，尋找是否存在和爲 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
複製代碼

對於這種須要嵌套遍歷多個對象的多層循環代碼，咱們可使用 product() 函數來優化它。product() 能夠接收多個可迭代對象，而後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
複製代碼

相比以前的代碼，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，裏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
---
<... ...>
複製代碼

多是爲了美觀，在這份文件裏的每兩個標題之間，都有一個 "---" 分隔符。如今，咱們須要獲取文件裏全部的標題列表，因此在遍歷文件內容的過程當中，必須跳過這些無心義的分隔符。

參考以前對 enumerate() 函數的瞭解，咱們能夠經過在循環內加一段基於當前循環序號的 if 判斷來作到這一點：

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):
 # 跳過無心義的 '---' 分隔符
 if i % 2 == 0:
 yield line.strip()
複製代碼

但對於這類在循環內進行隔行處理的需求來講，若是使用 itertools 裏的 islice() 函數修飾被循環對象，可讓循環體代碼變得更簡單直接。

islice(seq,start,end,step) 函數和數組切片操做（ list[start:stop:step] ）有着幾乎如出一轍的參數。若是須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 值爲 2 便可（默認爲 1）。

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

3. 使用 takewhile 替代 break 語句

有時，咱們須要在每次循環開始時，判斷循環是否須要提早結束。好比下面這樣：

for user in users:
 # 當第一個不合格的用戶出現後，再也不進行後面的處理
 if not is_qualified(user):
 break
 # 進行處理 ... ...
複製代碼

對於這類須要提早中斷的循環，咱們可使用 takewhile() 函數來簡化它。takewhile(predicate,iterable)會在迭代 iterable 的過程當中不斷使用當前對象做爲參數調用 predicate 函數並測試返回結果，若是函數返回值爲真，則生成當前對象，循環繼續。不然當即中斷當前循環。

使用 takewhile 的代碼樣例：

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

itertools 裏面還有一些其餘有意思的工具函數，他們均可以用來和循環搭配使用，好比使用 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，我在這裏再也不一一介紹。若是有興趣，能夠自行去官方文檔詳細瞭解。

4. 使用生成器編寫本身的修飾函數

除了 itertools 提供的那些函數外，咱們還能夠很是方便的使用生成器來定義本身的循環修飾函數。

讓咱們拿一個簡單的函數舉例：

def sum_even_only(numbers):
 """對 numbers 裏面全部的偶數求和"""
 result = 0
 for num in numbers:
 if num % 2 == 0:
 result += num
 return result
複製代碼

在上面的函數裏，循環體內爲了過濾掉全部奇數，引入了一條額外的 if 判斷語句。若是要簡化循環體內容，咱們能夠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 裏面全部的偶數求和"""
 result = 0
 for num in even_only(numbers):
 result += num
 return result
複製代碼

將 numbers 變量使用 even_only 函數裝飾後， sum_even_only_v2 函數內部便不用繼續關注「偶數過濾」邏輯了，只須要簡單完成求和便可。

Hint：固然，上面的這個函數其實並不實用。在現實世界裏，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複雜代碼塊

我一直以爲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，就好像開闢了一片黑魔法陣，陣內的全部內容都會開始無休止的重複執行。

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愈來愈多的代碼，包括過濾掉無效元素、預處理數據、打印日誌等等。甚至一些本來不屬於同一抽象的內容，也會被塞入到同一片黑魔法陣內。

你可能會以爲這一切理所固然，咱們就是迫切須要陣內的魔法效果。若是不把這一大堆邏輯塞滿到循環體內，還能把它們放哪去呢？

讓咱們來看看下面這個業務場景。在網站中，有一個每 30 天執行一次的週期腳本，它的任務是是查詢過去 30 天內，在每週末特定時間段登陸過的用戶，而後爲其發送獎勵積分。

代碼以下：

import time
import datetime
def award_active_users_in_last_30days():
 """獲取全部在過去 30 天週末晚上 8 點到 10 點登陸過的用戶，爲其發送獎勵積分 """
 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)
 # 轉換爲 unix 時間戳，以後的 ORM 查詢須要
 ts_start = time.mktime(time_start.timetuple())
 ts_end = time.mktime(time_end.timetuple())
 # 查詢用戶並挨個發送 1000 獎勵積分
 for record in LoginRecord.filter_by_range(ts_start, ts_end):
 # 這裏能夠添加複雜邏輯
 send_awarding_points(record.user_id, 1000) 
複製代碼

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，並將其轉換爲 UNIX 時間戳。以後由內層循環使用這兩個時間戳進行積分發送。

如以前所說，外層循環所開闢的黑魔法陣內被塞的滿滿當當。但經過觀察後，咱們能夠發現整個循環體實際上是由兩個徹底無關的任務構成的：「挑選日期與準備時間戳」 以及 「發送獎勵積分」。

複雜循環體如何應對新需求

這樣的代碼有什麼壞處呢？讓我來告訴你。

某日，產品找過來講，有一些用戶週末半夜不睡覺，還在刷咱們的網站，咱們得給他們發通知讓他們之後早點睡覺。因而新需求出現了：「給過去 30 天內在週末凌晨 3 點到 5 點登陸過的用戶發送一條通知」。

新問題也隨之而來。敏銳如你，確定一眼能夠發現，這個新需求在用戶篩選部分的要求，和以前的需求很是很是類似。可是，若是你再打開以前那團循環體看看，你會發現代碼根本無法複用，由於在循環內部，不一樣的邏輯徹底被耦合在一塊兒了。☹️

在計算機的世界裏，咱們常常用「耦合」這個詞來表示事物之間的關聯關係。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，創建了很是強的耦合關係。

爲了更好的進行代碼複用，咱們須要把函數裏的「挑選時間」部分從循環體中解耦出來。而咱們的老朋友，「生成器函數」是進行這項工做的不二之選。

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，咱們須要定義新的生成器函數 gen_weekend_ts_ranges()，專門用來生成須要的 UNIX 時間戳：

def gen_weekend_ts_ranges(days_ago, hour_start, hour_end):
 """生成過去一段時間內週六日特定時間段範圍，並以 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)
 # 轉換爲 unix 時間戳，以後的 ORM 查詢須要
 ts_start = time.mktime(time_start.timetuple())
 ts_end = time.mktime(time_end.timetuple())
 yield ts_start, ts_end
複製代碼

有了這個生成器函數後，舊需求「發送獎勵積分」和新需求「發送通知」，就均可以在循環體內複用它來完成任務了：

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')
複製代碼

總結

在這篇Python學習教程文章裏，咱們首先簡單解釋了「地道」循環代碼的定義。而後提出了第一個建議：使用修飾函數來改善循環。以後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自己，能夠改善循環體內的代碼
• itertools 裏面有不少工具函數均可以用來改善循環
• 使用生成器函數能夠輕鬆定義本身的修飾函數
• 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一樣職責的代碼塊解耦出來，得到更好的靈活性

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