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复杂update_Python 代码判断逻辑太复杂?这里有几条最佳实践和技巧

發布時間:2025/3/19 python 48 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 复杂update_Python 代码判断逻辑太复杂?这里有几条最佳实践和技巧 小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

文 | piglei@piglei公眾號

編輯 | EarlGrey

推薦 | 編程派公眾號(ID:codingpy)

編寫條件分支代碼是編碼過程中不可或缺的一部分。

如果用道路來做比喻,現實世界中的代碼從來都不是一條筆直的高速公路,而更像是由無數個岔路口組成的某個市區地圖。我們編碼者就像是駕駛員,需要告訴我們的程序,下個路口需要往左還是往右。

編寫優秀的條件分支代碼非常重要,因為糟糕、復雜的分支處理非常容易讓人困惑,從而降低代碼質量。所以,這篇文章將會種重點談談在 Python 中編寫分支代碼應該注意的地方。

Python 里的分支代碼

Python 支持最為常見的 if/else 條件分支語句,不過它缺少在其他編程語言中常見的 switch/case 語句。

除此之外,Python 還為 for/while 循環以及 try/except 語句提供了 else 分支,在一些特殊的場景下,它們可以大顯身手。

下面我會從 最佳實踐、 常見技巧、 常見陷阱 三個方面講一下如果編寫優秀的條件分支代碼。

最佳實踐

1. 避免多層分支嵌套

如果這篇文章只能刪減成一句話就結束,那么那句話一定是“要竭盡所能的避免分支嵌套”

過深的分支嵌套是很多編程新手最容易犯的錯誤之一。假如有一位新手 JavaScript 程序員寫了很多層分支嵌套,那么你可能會看到一層又一層的大括號: if{if{if{...}}}。俗稱“嵌套 if 地獄(Nested If Statement Hell)”。

但是因為 Python 使用了縮進來代替 {},所以過深的嵌套分支會產生比其他語言下更為嚴重的后果。比如過多的縮進層次很容易就會讓代碼超過 PEP8 中規定的每行字數限制。讓我們看看這段代碼:

def buy_fruit(nerd, store):

"""去水果店買蘋果

- 先得看看店是不是在營業

- 如果有蘋果的話,就買 1 個

- 如果錢不夠,就回家取錢再來

"""

if store.is_open():

if store.has_stocks("apple"):

if nerd.can_afford(store.price("apple", amount=1)):

nerd.buy(store, "apple", amount=1)

return

else:

nerd.go_home_and_get_money()

return buy_fruit(nerd, store)

else:

raise MadAtNoFruit("no apple in store!")

else:

raise MadAtNoFruit("store is closed!")

上面這段代碼最大的問題,就是過于直接翻譯了原始的條件分支要求,導致短短十幾行代碼包含了有三層嵌套分支。

這樣的代碼可讀性和維護性都很差。不過我們可以用一個很簡單的技巧:“提前結束” 來優化這段代碼:

def buy_fruit(nerd, store):

if not store.is_open():

raise MadAtNoFruit("store is closed!")

if not store.has_stocks("apple"):

raise MadAtNoFruit("no apple in store!")

if nerd.can_afford(store.price("apple", amount=1)):

nerd.buy(store, "apple", amount=1)

return

else:

nerd.go_home_and_get_money()

return buy_fruit(nerd, store)

“提前結束”指:在函數內使用 return 或 raise 等語句提前在分支內結束函數。比如,在新的 buy_fruit 函數里,當分支條件不滿足時,我們直接拋出異常,結束這段這代碼分支。這樣的代碼沒有嵌套分支,更直接也更易讀。

2. 封裝那些過于復雜的邏輯判斷

如果條件分支里的表達式過于復雜,出現了太多的 not/and/or,那么這段代碼的可讀性就會大打折扣,比如下面這段代碼:

# 如果活動還在開放,并且活動剩余名額大于 10,為所有性別為女性,或者級別大于 3

# 的活躍用戶發放 10000 個金幣

if activity.is_active and activity.remaining > 10 and \

user.is_active and (user.sex == 'female' or user.level > 3):

user.add_coins(10000)

return

對于這樣的代碼,我們可以考慮將具體的分支邏輯封裝成函數或者方法,來達到簡化代碼的目的:

if activity.allow_new_user() and user.match_activity_condition():

user.add_coins(10000)

return

事實上,將代碼改寫后,之前的注釋文字其實也可以去掉了。因為后面這段代碼已經達到了自說明的目的。至于具體的 什么樣的用戶滿足活動條件? 這種問題,就應由具體的 match_activity_condition() 方法來回答了。

Hint: 恰當的封裝不光直接改善了代碼的可讀性,事實上,如果上面的活動判斷邏輯在代碼中出現了不止一次的話,封裝更是必須的。不然重復代碼會極大的破壞這段邏輯的可維護性。

3. 留意不同分支下的重復代碼

重復代碼是代碼質量的天敵,而條件分支語句又非常容易成為重復代碼的重災區。所以,當我們編寫條件分支語句時,需要特別留意,不要生產不必要的重復代碼。

讓我們看下這個例子:

# 對于新用戶,創建新的用戶資料,否則更新舊資料

if user.no_profile_exists:

create_user_profile(

username=user.username,

email=user.email,

age=user.age,

address=user.address,

# 對于新建用戶,將用戶的積分置為 0

points=0,

created=now(),

)

else:

update_user_profile(

username=user.username,

email=user.email,

age=user.age,

address=user.address,

updated=now(),

)

在上面的代碼中,我們可以一眼看出,在不同的分支下,程序調用了不同的函數,做了不一樣的事情。但是,因為那些重復代碼的存在,我們卻很難簡單的區分出,二者的不同點到底在哪。

其實,得益于 Python 的動態特性,我們可以簡單的改寫一下上面的代碼,讓可讀性可以得到顯著的提升:

if user.no_profile_exists:

profile_func = create_user_profile

extra_args = {'points': 0, 'created': now()}

else:

profile_func = update_user_profile

extra_args = {'updated': now()}

profile_func(

username=user.username,

email=user.email,

age=user.age,

address=user.address,

**extra_args

)

當你編寫分支代碼時,請額外關注由分支產生的重復代碼塊,如果可以簡單的消滅它們,那就不要遲疑。

4. 謹慎使用三元表達式

三元表達式是 Python 2.5 版本后才支持的語法。在那之前,Python 社區一度認為三元表達式沒有必要,我們需要使用 xandaorb 的方式來模擬它。[注]

事實是,在很多情況下,使用普通的 if/else 語句的代碼可讀性確實更好。盲目追求三元表達式很容易誘惑你寫出復雜、可讀性差的代碼。

所以,請記得只用三元表達式處理簡單的邏輯分支。

language = "python" if you.favor("dynamic") else "golang"

對于絕大多數情況,還是使用普通的 if/else 語句吧。

常見技巧

1. 使用“德摩根定律”

在做分支判斷時,我們有時候會寫成這樣的代碼:

# 如果用戶沒有登錄或者用戶沒有使用 chrome,拒絕提供服務

if not user.has_logged_in or not user.is_from_chrome:

return "our service is only available for chrome logged in user"

第一眼看到代碼時,是不是需要思考一會才能理解它想干嘛?這是因為上面的邏輯表達式里面出現了 2 個 not 和 1 個 or。而我們人類恰好不擅長處理過多的“否定”以及“或”這種邏輯關系。

這個時候,就該 德摩根定律 出場了。通俗的說,德摩根定律就是 notAornotB 等價于 not(AandB)。通過這樣的轉換,上面的代碼可以改寫成這樣:

if not (user.has_logged_in and user.is_from_chrome):

return "our service is only available for chrome logged in user"

怎么樣,代碼是不是易讀了很多?記住德摩根定律,很多時候它對于簡化條件分支里的代碼邏輯非常有用。

2. 自定義對象的“布爾真假”

我們常說,在 Python 里,“萬物皆對象”。其實,不光“萬物皆對象”,我們還可以利用很多魔法方法(文檔中稱為:user-defined method),來自定義對象的各種行為。我們可以用很多在別的語言里面無法做到、有些魔法的方式來影響代碼的執行。

比如,Python 的所有對象都有自己的“布爾真假”:

  • 布爾值為假的對象:?None,?0,?False,?[],?(),?{},?set(),?frozenset(), ... ...

  • 布爾值為真的對象:非?0?的數值、?True,非空的序列、元組,普通的用戶類實例,... ...

通過內建函數 bool(),你可以很方便的查看某個對象的布爾真假。而 Python 進行條件分支判斷時用到的也是這個值:

>>> bool(object())

True

重點來了,雖然所有用戶類實例的布爾值都是真。但是 Python 提供了改變這個行為的辦法:自定義類的 __bool__ 魔法方法 (在 Python 2.X 版本中為 __nonzero__)。當類定義了 __bool__ 方法后,它的返回值將會被當作類實例的布爾值。

另外, __bool__ 不是影響實例布爾真假的唯一方法。如果類沒有定義 __bool__ 方法,Python 還會嘗試調用 __len__ 方法(也就是對任何序列對象調用 len 函數),通過結果是否為 0 判斷實例真假。

那么這個特性有什么用呢?看看下面這段代碼:

class UserCollection(object):

def __init__(self, users):

self._users = users

users = UserCollection([piglei, raymond])

if len(users._users) > 0:

print("There's some users in collection!")

上面的代碼里,判斷 UserCollection 是否有內容時用到了 users._users 的長度。其實,通過為 UserCollection 添加 __len__ 魔法方法,上面的分支可以變得更簡單:

class UserCollection:

def __init__(self, users):

self._users = users

def __len__(self):

return len(self._users)

users = UserCollection([piglei, raymond])

# 定義了 __len__ 方法后,UserCollection 對象本身就可以被用于布爾判斷了

if users:

print("There's some users in collection!")

通過定義魔法方法 __len__ 和 __bool__ ,我們可以讓類自己控制想要表現出的布爾真假值,讓代碼變得更 pythonic。

3. 在條件判斷中使用 all() / any()

all() 和 any() 兩個函數非常適合在條件判斷中使用。這兩個函數接受一個可迭代對象,返回一個布爾值,其中:

  • all(seq):僅當?seq?中所有對象都為布爾真時返回?True,否則返回?False

  • any(seq):只要?seq?中任何一個對象為布爾真就返回?True,否則返回?False

假如我們有下面這段代碼:

def all_numbers_gt_10(numbers):

"""僅當序列中所有數字大于 10 時,返回 True

"""

if not numbers:

return False

for n in numbers:

if n <= 10:

return False

return True

如果使用 all() 內建函數,再配合一個簡單的生成器表達式,上面的代碼可以寫成這樣:

def all_numbers_gt_10_2(numbers):

return bool(numbers) and all(n > 10 for n in numbers)

簡單、高效,同時也沒有損失可用性。

4. 使用 try/while/for 中 else 分支

讓我們看看這個函數:

def do_stuff():

first_thing_successed = False

try:

do_the_first_thing()

first_thing_successed = True

except Exception as e:

print("Error while calling do_some_thing")

return

# 僅當 first_thing 成功完成時,做第二件事

if first_thing_successed:

return do_the_second_thing()

在函數 do_stuff 中,我們希望只有當 do_the_first_thing() 成功調用后(也就是不拋出任何異常),才繼續做第二個函數調用。為了做到這一點,我們需要定義一個額外的變量 first_thing_successed 來作為標記。

其實,我們可以用更簡單的方法達到同樣的效果:

def do_stuff():

try:

do_the_first_thing()

except Exception as e:

print("Error while calling do_some_thing")

return

else:

return do_the_second_thing()

在 try 語句塊最后追加上 else 分支后,分支下的 do_the_second_thing() 便只會在 try 下面的所有語句正常執行(也就是沒有異常,沒有 return、break 等)完成后執行

類似的,Python 里的 for/while 循環也支持添加 else 分支,它們表示:當循環使用的迭代對象被正常耗盡、或 while 循環使用的條件變量變為 False 后才執行 else 分支下的代碼。

常見陷阱

1. 與 None 值的比較

在 Python 中,有兩種比較變量的方法: == 和 is,二者在含義上有著根本的區別:

  • ==:表示二者所指向的的是否一致

  • is:表示二者是否指向內存中的同一份內容,也就是?id(x)?是否等于?id(y)

None 在 Python 語言中是一個單例對象,如果你要判斷某個變量是否為 None 時,記得使用 is而不是 ==,因為只有 is 才能在嚴格意義上表示某個變量是否是 None。

否則,可能出現下面這樣的情況:

>>> class Foo(object):

... def __eq__(self, other):

... return True

...

>>> foo = Foo()

>>> foo == None

True

在上面代碼中,Foo 這個類通過自定義 __eq__ 魔法方法的方式,很容易就滿足了 ==None 這個條件。

所以,當你要判斷某個變量是否為 None 時,請使用 is 而不是 ==。

2. 留意 and 和 or 的運算優先級

看看下面這兩個表達式,猜猜它們的值一樣嗎?

>>> (True or False) and False

>>> True or False and False

答案是:不一樣,它們的值分別是 False 和 True,你猜對了嗎?

問題的關鍵在于: and 運算符的優先級大于 or。因此上面的第二個表達式在 Python 看來實際上是 Trueor(FalseandFalse)。所以結果是 True 而不是 False。

在編寫包含多個 and 和 or 的表達式時,請額外注意 and 和 or 的運算優先級。即使執行優先級正好是你需要的那樣,你也可以加上額外的括號來讓代碼更清晰。

結語

以上就是『Python 工匠』系列文章的第二篇。不知道文章的內容是否對你的胃口。

代碼內的分支語句不可避免,我們在編寫代碼時,需要尤其注意它的可讀性,避免對其他看到代碼的人造成困擾。

看完文章的你,有沒有什么想吐槽的?請留言告訴我吧。

注解

  • 事實上?xandaorb?不是總能給你正確的結果,只有當 a 與 b 的布爾值為真時,這個表達式才能正常工作,這是由邏輯運算的短路特性決定的。你可以在命令行中運行?TrueandNoneor0?試試看,結果是 0 而非 None。

  • 文章更新記錄:

    • 2018.04.08:在與 @geishu 的討論后,調整了“運算優先符”使用的代碼樣例

    • 2018.04.10:根據 @dongweiming 的建議,添加注解說明 "x and y or c" 表達式的陷阱

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    題圖:pexels,CC0 授權。

    總結

    以上是生活随笔為你收集整理的复杂update_Python 代码判断逻辑太复杂?这里有几条最佳实践和技巧的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

    如果覺得生活随笔網站內容還不錯,歡迎將生活随笔推薦給好友。

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