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https://blog.csdn.net/sinat_38682860/article/details/83868107
為什麼要挑戰自己在代碼裡不寫for loop？因為這樣可以迫使你去使用比較進階、道地的文法或庫。文中以python為例子，講了不少大家其實在别人的代碼裡都見過、但自己很少用的文法。
這是一個挑戰。我要你避免在任何情況下寫for循環。同樣的，我也要你找到一種場景——除了用for循環以外，用其他方法寫都太難。請分享你的發現，我非常想聽到這些
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，這隻是我給自己的一個挑戰，練習使用更多的語言特性來替代我從其他程式設計語言那裡所學到的。但是事情漸漸變得更有趣了！代碼不止變得更簡短整潔，而且看起來更加結構化和有規律，在這篇文章中我将更多地介紹這些好處。
首先，讓我們退一步看看在寫一個for循環背後的直覺是什麼：
周遊一個序列提取出一些資訊
從目前的序列中生成另外的序列
寫for循環已經是我的第二天性了，因為我是一個程式員幸運的是，Python裡面已經有很棒的工具幫你達到這些目标！你需要做的隻是轉變思想，用不同的角度看問題。
不到處寫for循環你将會獲得什麼
更少的代碼行數
更好的代碼閱讀性
隻将縮進用于管理代碼文本
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，這是非常難以閱讀的。我在這段代碼中發現它無差别使用縮進把管理邏輯(with, try-except)和業務邏輯(for, if)混在一起。如果你遵守隻對管理邏輯使用縮進的規範，那麼核心業務邏輯應該立刻脫離出來。
為了避免for循環，你可以使用這些工具
linux for循環套for循環格式_我不想用for循環 清單解析/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)
如果你喜歡MapReduce，那你可以使用map，或者Python的清單解析：
result = [do_something_with(item) for item in item_list]
同樣的，如果你隻是想要擷取一個疊代器，你可以使用文法幾乎相通的生成器表達式。(你怎麼能不愛上Python的一緻性？)
result = (do_something_with(item) for item in item_list)
linux for循環套for循環格式_我不想用for循環 函數
站在更高階、更函數化的變成方式考慮一下，如果你想映射一個序列到另一個序列，直接調用map函數。(也可用清單解析來替代。)
doubled_list = map(lambda x: x * 2, old_list)
如果你想使一個序列減少到一個元素，使用reduce
from functools import reduce
summation = reduce(lambda x, y: x + y, numbers)
另外，Python中大量的内嵌功能可/會(我不知道這是好事還是壞事，你選一個，不加這個句子有點難懂)消耗疊代器：
>>> 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
抽取函數或者表達式
上面的兩種方法很好地處理了較為簡單的邏輯，那更複雜的邏輯怎麼辦呢？作為一個程式員，我們會把困難的事情抽象成函數，這種方式也可以用在這裡。如果你寫下了這種代碼：
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。為了改進，我建議你這樣做：
def process_item(item):# setups# condition# processing# calculationreturn 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))
清單解析可以幫助你：
results = [(i, j)for i in range(10)for j in range(i)]
如果你要儲存很多的内部狀态怎麼辦呢？
# 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]
讓我們提取一個表達式來實作這些：
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，自作聰明的家夥，試試下面的這個。
linux for循環套for循環格式_我不想用for循環 你自己不要寫for循環，itertools會為你代勞
這個子產品真是妙。我相信這個子產品能覆寫80%你想寫下for循環的時候。例如，上一個例子可以這樣改寫：
from itertools import accumulate
a = [3, 4, 6, 2, 1, 9, 0, 7, 5, 8]
resutls = list(accumulate(a, max))
另外，如果你在疊代組合的序列，還有product()，permutations()，combinations()可以用。
結論
大多數情況下是不需要寫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。
再看一遍你的代碼，找出任何以前憑直覺寫下for循環的地方，再次思考一下，不用for循環再寫一遍是不是有意義的。分享你很難不使用for循環的例子。
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