我不想用for循環

爲何要挑戰本身在代碼裏不寫for loop？由於這樣能夠迫使你去使用比較高級、地道的語法或庫。文中以python爲例子，講了很多你們其實在別人的代碼裏都見過、但本身不多用的語法。

這是一個挑戰。我要你避免在任何狀況下寫for循環。一樣的，我也要你找到一種場景——除了用for循環之外，用其餘方法寫都太難。請分享你的發現，我很是想聽到這些

距離我開始探索超棒的Python語言特性已經有一段時間了。一開始，這只是我給本身的一個挑戰，練習使用更多的語言特性來替代我從其餘編程語言那裏所學到的。可是事情漸漸變得更有趣了！代碼不止變得更簡短整潔，並且看起來更加結構化和有規律，在這篇文章中我將更多地介紹這些好處。

首先，讓咱們退一步看看在寫一個for循環背後的直覺是什麼：
遍歷一個序列提取出一些信息
從當前的序列中生成另外的序列
寫for循環已是個人次日性了，由於我是一個程序員
幸運的是，Python裏面已經有很棒的工具幫你達到這些目標！你須要作的只是轉變思想，用不一樣的角度看問題。

不處處寫for循環你將會得到什麼
更少的代碼行數
更好的代碼閱讀性
只將縮進用於管理代碼文本
Let’s see the code skeleton below:

看看下面這段代碼的構架：

# 1
with ...:
for ...:
if ...:
try:
except:
else:

這個例子使用了多層嵌套的代碼，這是很是難以閱讀的。我在這段代碼中發現它無差異使用縮進把管理邏輯（with, try-except）和業務邏輯（for, if）混在一塊兒。若是你遵照只對管理邏輯使用縮進的規範，那麼核心業務邏輯應該馬上脫離出來。

爲了不for循環，你可使用這些工具

1. 列表解析/生成器表達式

看一個簡單的例子，這個例子主要是根據一個已經存在的序列編譯一個新序列：

result = []
for item in item_list:
new_item = do_something_with(item)
result.append(item)

若是你喜歡MapReduce，那你可使用map，或者Python的列表解析：

result = [do_something_with(item) for item in item_list]

一樣的，若是你只是想要獲取一個迭代器，你可使用語法幾乎相通的生成器表達式。（你怎麼能不愛上Python的一致性？）

result = (do_something_with(item) for item in item_list)

2. 函數

站在更高階、更函數化的變成方式考慮一下，若是你想映射一個序列到另外一個序列，直接調用map函數。（也可用列表解析來替代。）

doubled_list = map(lambda x: x * 2, old_list)

若是你想使一個序列減小到一個元素，使用reduce

from functools import reduce
summation = reduce(lambda x, y: x + y, numbers)

另外，Python中大量的內嵌功能可/會（我不知道這是好事仍是壞事，你選一個，不加這個句子有點難懂）消耗迭代器：

>>> 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. 抽取函數或者表達式

上面的兩種方法很好地處理了較爲簡單的邏輯，那更復雜的邏輯怎麼辦呢？做爲一個程序員，咱們會把困難的事情抽象成函數，這種方式也能夠用在這裏。若是你寫下了這種代碼：

results = []
for item in item_list:
# setups
# condition
# processing
# calculation
results.append(result)

顯然你賦予了一段代碼太多的責任。爲了改進，我建議你這樣作：

def process_item(item):
# setups
# condition
# processing
# calculation
return result

results = [process_item(item) for item in item_list]

嵌套的for循環怎麼樣？

results = []
for i in range(10):
for j in range(i):
results.append((i, j))

列表解析能夠幫助你：

results = [(i, j)
 for i in range(10)
 for j in range(i)]

若是你要保存不少的內部狀態怎麼辦呢？

# python學習交流羣：516107834
# 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]

讓咱們提取一個表達式來實現這些：

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))

「等等，你剛剛在那個函數的表達式中使用了一個for循環，這是欺騙！」
好吧，自做聰明的傢伙，試試下面的這個。

4. 你本身不要寫for循環，itertools會爲你代勞

這個模塊真是妙。我相信這個模塊能覆蓋80%你想寫下for循環的時候。例如，上一個例子能夠這樣改寫：

from itertools import accumulate
a = [3, 4, 6, 2, 1, 9, 0, 7, 5, 8]
resutls = list(accumulate(a, max))

另外，若是你在迭代組合的序列，還有product()，permutations()，combinations()能夠用。

結論

大多數狀況下是不須要寫for循環的。
應該避免使用for循環，這樣會使得代碼有更好的閱讀性。
行動

再看一遍你的代碼，找出任何之前憑直覺寫下for循環的地方，再次思考一下，不用for循環再寫一遍是否是有意義的。
分享你很難不使用for循環的例子。

原文連接：
https://blog.csdn.net/sinat_38682860/article/details/83868107

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