python中关于for循环的碎碎念
为什么要挑战自己在代码里不写forloop？因为这样可以迫使你去使用比较高级、地道的语法或库。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。
这是一个挑战。我要你避免在任何情况下写for循环。同样的，我也要你找到一种场景——除了用for循环以外，用其他方法写都太难。请分享你的发现，我非常想听到这些
距离我开始探索超棒的Python语言特性已经有一段时间了。一开始，这只是我给自己的一个挑战，练习使用更多的语言特性来替代我从其他编程语言那里所学到的。但是事情渐渐变得更有趣了！代码不止变得更简短整洁，而且看起来更加结构化和有规律，在这篇文章中我将更多地介绍这些好处。
首先，让我们退一步看看在写一个for循环背后的直觉是什么：
1.遍历一个序列提取出一些信息
2.从当前的序列中生成另外的序列
3.写for循环已经是我的第二天性了，因为我是一个程序员
幸运的是，Python里面已经有很棒的工具帮你达到这些目标！你需要做的只是转变思想，用不同的角度看问题。
不到处写for循环你将会获得什么
1.更少的代码行数
2.更好的代码阅读性
3.只将缩进用于管理代码文本
Let'sseethecodeskeletonbelow:
看看下面这段代码的构架：
#1 with...: for...: if...: try: except: else:
这个例子使用了多层嵌套的代码，这是非常难以阅读的。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”–《Python之禅》
为了避免for循环，你可以使用这些工具
1.列表解析/生成器表达式
看一个简单的例子，这个例子主要是根据一个已经存在的序列编译一个新序列：
result=[] foriteminitem_list: new_item=do_something_with(item) result.append(item)
如果你喜欢MapReduce，那你可以使用map，或者Python的列表解析：
result=[do_something_with(item)foriteminitem_list]
同样的，如果你只是想要获取一个迭代器，你可以使用语法几乎相通的生成器表达式。（你怎么能不爱上Python的一致性？）
result=(do_something_with(item)foriteminitem_list)
2.函数
站在更高阶、更函数化的变成方式考虑一下，如果你想映射一个序列到另一个序列，直接调用map函数。（也可用列表解析来替代。）
doubled_list=map(lambdax:x*2,old_list)
如果你想使一个序列减少到一个元素，使用reduce
fromfunctoolsimportreduce summation=reduce(lambdax,y:x+y,numbers)
另外，Python中大量的内嵌功能可/会（我不知道这是好事还是坏事，你选一个，不加这个句子有点难懂）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)
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3.抽取函数或者表达式
上面的两种方法很好地处理了较为简单的逻辑，那更复杂的逻辑怎么办呢？作为一个程序员，我们会把困难的事情抽象成函数，这种方式也可以用在这里。如果你写下了这种代码：
results=[] foriteminitem_list: #setups #condition #processing #calculation results.append(result)
显然你赋予了一段代码太多的责任。为了改进，我建议你这样做：
defprocess_item(item): #setups #condition #processing #calculation returnresult results=[process_item(item)foriteminitem_list]
嵌套的for循环怎么样？
results=[] foriinrange(10): forjinrange(i): results.append((i,j))
列表解析可以帮助你：
results=[(i,j) foriinrange(10) forjinrange(i)]
如果你要保存很多的内部状态怎么办呢？
#findingthemaxpriortothecurrentitem a=[3,4,6,2,1,9,0,7,5,8] results=[] current_max=0 foriina: current_max=max(i,current_max) results.append(current_max) #results=[3,4,6,6,6,9,9,9,9,9]
让我们提取一个表达式来实现这些：
defmax_generator(numbers): current_max=0 foriinnumbers: current_max=max(i,current_max) yieldcurrent_max a=[3,4,6,2,1,9,0,7,5,8] results=list(max_generator(a))
“等等，你刚刚在那个函数的表达式中使用了一个for循环，这是欺骗！”
好吧，自作聪明的家伙，试试下面的这个。
4.你自己不要写for循环，itertools会为你代劳
这个模块真是妙。我相信这个模块能覆盖80%你想写下for循环的时候。例如，上一个例子可以这样改写：
fromitertoolsimportaccumulate a=[3,4,6,2,1,9,0,7,5,8] resutls=list(accumulate(a,max))
另外，如果你在迭代组合的序列，还有product()，permutations()，combinations()可以用。
结论
1.大多数情况下是不需要写for循环的。
2.应该避免使用for循环，这样会使得代码有更好的阅读性。
行动
1.再看一遍你的代码，找出任何以前凭直觉写下for循环的地方，再次思考一下，不用for循环再写一遍是不是有意义的。
2.分享你很难不使用for循环的例子。