是不是觉得for循环太麻烦了，Python代码让你没有烦恼！

草帽路飞UU

       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。
　　通常如下使用场景中会用到 for 循环：
　　·在一个序列来提取一些信息。
　   ·从一个序列生成另一个序列。
　　·写 for 已成习惯。
　　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：
　　· 较少的代码量
　　· 更好的代码可读性
　　· 更少的缩进（对 Python 还是很有意义的）
　　我们来看一下下面的代码结构：
　　# 1
　　with ...:
　　   for ...:
　　       if ...:
　　           try:
　　           except:
　　       else:


　　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：

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


　　如果你喜欢 MapReduce，你也可以使用 map，或者 Python 中的 List Comprehension：

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


　　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。

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


　　如果要将序列减少为单个，请使用 reduce
　　另外，许多 Python 内置函数都会使用 iterables：

　　>>> 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 in item_list:
　　   # setups
　　   # condition
　　   # processing
　　   # calculation
　　   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):
　　   # setups
　　   # condition
　　   # processing
　　   # calculation
　　   return result
　　results = [process_item(item) for item in item_list]


　　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))


　　换成 List Comprehension 来实现是这样的：

　　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：

　　# 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]


　　我们使用 generator 来实现这一点：

　　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))


　　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 accumulate
　　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。