1、enumerate内置函数
如果你去问一位刚学习 Python 一个月的人：“如何在遍历一个列表的同时获取当前下标？”。他可能会交出这样的代码：
index = 0
for name in names:
print(index, name)
index += 1
上面的循环虽然没错，但它确一点都不“地道”。一个拥有三年 Python 开发经验的人会说，代码应该这么写：
for i, name in enumerate(names):
print(i, name)
- enumerate() 是Python的一个内置函数，它接收一个“可迭代”对象作为参数，然后返回一个不断生成(当前下标,当前元素)的新可迭代对象。这个场景使用它最适合不过。
- enumerate() 所代表的编程思路
- 如你所见，Python的for循环只有for<item>in<iterable> 这一种结构，而结构里的前半部分 - 赋值给 item-没有太多花样可玩。所以后半部分的可迭代对象是我们唯一能够大做文章的东西。而以 enumerate()函数为代表的“修饰函数”，刚好提供了一种思路：通过修饰可迭代对象来优化循环本身。
- 建议1：使用函数修饰被迭代对象来优化循环
2、itertools模块
- 使用修饰函数处理可迭代对象，可以在各种方面影响循环代码。而要找到合适的例子来演示这个方法，并不用去太远，内置模块 itertools 就是一个绝佳的例子。
- 简单来说，itertools是一个包含很多面向可迭代对象的工具函数集。
1. 使用 product 扁平化多层嵌套循环
虽然我们都知道“扁平的代码比嵌套的好”。但有时针对某类需求，似乎一定得写多层嵌套循环才行。比如下面这段：
def find_twelve(num_list1, num_list2, num_list3):
"""从 3 个数字列表中，寻找是否存在和为 12 的 3 个数
"""
for num1 in num_list1:
for num2 in num_list2:
for num3 in num_list3:
if num1 + num2 + num3 == 12:
return num1, num2, num3
对于这种需要嵌套遍历多个对象的多层循环代码，我们可以使用 product() 函数来优化它。product() 可以接收多个可迭代对象，然后根据它们的笛卡尔积不断生成结果。
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
相比之前的代码，使用 product() 的函数只用了一层 for 循环就完成了任务，代码变得更精炼了。
2. 使用 islice 实现循环内隔行处理
有一份包含 Reddit 帖子标题的外部数据文件，里面的内容格式是这样的：
python-guide: Python best practices guidebook, written for humans.
---
Python 2 Death Clock
---
Run any Python Script with an Alexa Voice Command
---
<... ...>
- 可能是为了美观，在这份文件里的每两个标题之间，都有一个 "---"分隔符。现在，我们需要获取文件里所有的标题列表，所以在遍历文件内容的过程中，必须跳过这些无意义的分隔符。
- 参考之前对 enumerate()函数的了解，我们可以通过在循环内加一段基于当前循环序号的 if 判断来做到这一点：
def parse_titles(filename):
"""从隔行数据文件中读取 reddit 主题名称
"""
with open(filename, 'r') as fp:
for i, line in enumerate(fp):
# 跳过无意义的 '---' 分隔符
if i % 2 == 0:
yield line.strip()
- 但对于这类在循环内进行隔行处理的需求来说，如果使用 itertools里的islice()函数修饰被循环对象，可以让循环体代码变得更简单直接。
- islice(seq,start,end,step) 函数和数组切片操作（ list[start:stop:step]）有着几乎一模一样的参数。如果需要在循环内部进行隔行处理的话，只要设置第三个递进步长参数 step 值为 2 即可（默认为 1）。
from itertools import islice
def parse_titles_v2(filename):
with open(filename, 'r') as fp:
# 设置 step=2，跳过无意义的 '---' 分隔符
for line in islice(fp, 0, None, 2):
yield line.strip()
3. 使用 takewhile 替代 break 语句
有时，我们需要在每次循环开始时，判断循环是否需要提前结束。比如下面这样：
for user in users:
# 当第一个不合格的用户出现后，不再进行后面的处理
if not is_qualified(user):
break
# 进行处理 ... ...
对于这类需要提前中断的循环，我们可以使用 takewhile() 函数来简化它。takewhile(predicate,iterable)会在迭代 iterable 的过程中不断使用当前对象作为参数调用 predicate 函数并测试返回结果，如果函数返回值为真，则生成当前对象，循环继续。否则立即中断当前循环。
from itertools import takewhile
for user in takewhile(is_qualified, users):
# 进行处理 ... ...
- itertools 里面还有一些其他有意思的工具函数，他们都可以用来和循环搭配使用，比如使用chain函数扁平化双层嵌套循环、使用zip_longest函数一次同时循环多个对象等等。
- 篇幅有限，我在这里不再一一介绍。如果有兴趣，可以自行去官方文档详细了解。
4. 使用生成器编写自己的修饰函数
除了 itertools 提供的那些函数外，我们还可以非常方便的使用生成器来定义自己的循环修饰函数。
def sum_even_only(numbers):
"""对 numbers 里面所有的偶数求和"""
result = 0
for num in numbers:
if num % 2 == 0:
result += num
return result
在上面的函数里，循环体内为了过滤掉所有奇数，引入了一条额外的 if判断语句。如果要简化循环体内容，我们可以定义一个生成器函数来专门进行偶数过滤：
def even_only(numbers):
for num in numbers:
if num % 2 == 0:
yield num
def sum_even_only_v2(numbers):
"""对 numbers 里面所有的偶数求和"""
result = 0
for num in even_only(numbers):
result += num
return result
-
将 numbers 变量使用 even_only 函数装饰后， sum_even_only_v2函数内部便不用继续关注“偶数过滤”逻辑了，只需要简单完成求和即可。
-
暗示：当然，上面的这个函数其实并不实用。在现实世界里，这种简单需求最适合直接用生成器或列表表达式搞定：sum(num for numinnumbers if num%2==0)
-
建议2：按职责拆解循环体内复杂代码块
让我们来看看下面这个业务场景。在网站中，有一个每 30 天执行一次的周期脚本，它的任务是是查询过去 30 天内，在每周末特定时间段登录过的用户，然后为其发送奖励积分。
import time
import datetime
def award_active_users_in_last_30days():
"""获取所有在过去 30 天周末晚上 8 点到 10 点登录过的用户，为其发送奖励积分
"""
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)
# 转换为 unix 时间戳，之后的 ORM 查询需要
ts_start = time.mktime(time_start.timetuple())
ts_end = time.mktime(time_end.timetuple())
# 查询用户并挨个发送 1000 奖励积分
for record in LoginRecord.filter_by_range(ts_start, ts_end):
# 这里可以添加复杂逻辑
send_awarding_points(record.user_id, 1000)
- 上面这个函数主要由两层循环构成。外层循环的职责，主要是获取过去30天内符合要求的时间，并将其转换为 UNIX 时间戳。之后由内层循环使用这两个时间戳进行积分发送。
- 通过观察后，我们可以发现整个循环体其实是由两个完全无关的任务构成的：“挑选日期与准备时间戳” 以及 “发送奖励积分”。
5.复杂循环体如何应对新需求
- 这样的代码有什么坏处呢？让我来告诉你。
- 某日，产品找过来说，有一些用户周末半夜不睡觉，还在刷我们的网站，我们得给他们发通知让他们以后早点睡觉。于是新需求出现了：“给过去30天内在周末凌晨 3 点到 5 点登录过的用户发送一条通知”。
- 新问题也随之而来。敏锐如你，肯定一眼可以发现，这个新需求在用户筛选部分的要求，和之前的需求非常非常相似。但是，如果你再打开之前那团循环体看看，你会发现代码根本没法复用，因为在循环内部，不同的逻辑完全被耦合在一起了。☹️
- 在计算机的世界里，我们经常用“耦合”这个词来表示事物之间的关联关系。上面的例子中，“挑选时间”和“发送积分”这两件事情身处同一个循环体内，建立了非常强的耦合关系。
- 为了更好的进行代码复用，我们需要把函数里的“挑选时间”部分从循环体中解耦出来。而我们的老朋友，“生成器函数”是进行这项工作的不二之选。
6.使用生成器函数解耦循环体
- 要把 “挑选时间”部分从循环内解耦出来，我们需要定义新的生成器函数gen_weekend_ts_ranges()，专门用来生成需要的 UNIX 时间戳：
def gen_weekend_ts_ranges(days_ago, hour_start, hour_end):
"""生成过去一段时间内周六日特定时间段范围，并以 UNIX 时间戳返回
"""
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)
# 转换为 unix 时间戳，之后的 ORM 查询需要
ts_start = time.mktime(time_start.timetuple())
ts_end = time.mktime(time_end.timetuple())
yield ts_start, ts_end
有了这个生成器函数后，旧需求“发送奖励积分”和新需求“发送通知”，就都可以在循环体内复用它来完成任务了：
def award_active_users_in_last_30days_v2():
"""发送奖励积分"""
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():
"""发送通知"""
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')
总结
- 第一个建议：使用修饰函数来改善循环。之后我虚拟了一个业务场景，描述了按职责拆解循环内代码的重要性。
一些要点总结：
- 使用函数修饰被循环对象本身，可以改善循环体内的代码
- itertools 里面有很多工具函数都可以用来改善循环
- 使用生成器函数可以轻松定义自己的修饰函数
- 循环内部，是一个极易发生“代码膨胀”的场地
- 请使用生成器函数将循环内不同职责的代码块解耦出来，获得更好的灵活性
转自：微信订阅号--Python大本营