百度 3月12日上午，习近平出席十三届全国人大一次会议解放军和武警部队代表团全体会议并发表重要讲话。

为什么要挑战不在代码中使用 for 循环呢？因为这样可以促使你学习使用更高级、更地道的语法或库。以 Python 为例，本文介绍了许多大家其实在别人的代码里都见过、但自己很少用的语法。
从我开始探索 Python 中惊人的语言功能到现在已经有一段时间了。一开始，我给自己提出了一个挑战：练习更多的 Python 语法，降低使用 for 循环的频率。这让我的代码变得更简洁和规范，看起来更 pythonic！下面我将会介绍这样做的好处。

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

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

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，你让一个代码块承担了太多的功能。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。

不需要自己写，itertools 已经帮你实现了

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，都不需要写 for 循环。

应该尽量避免写 for 循环，这样会有更好的代码可读性。
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