Упрощаем код в Python: избавляемся от лишних if-условий

Быстрый ответ

Для того чтобы возвращать x, если x является истинным, или default_value в противном случае на одной строке, используйте оператор or вместе с логикой короткого замыкания Python:

return x or default_value

Структурирование кода с многострочными выражениями

Улучшите читаемость, избегая вложенности в сложных выражениях. Для этого разбейте их на строки и сгруппируйте с помощью скобок:

return (
    (first_option := expensive_computation()) 
    or other_fallback 
    or default_value
)

Здесь мы используем оператор "walrus" := для предотвращения повторных вызовов expensive_computation(), что также улучшает производительность.

Преимущества генераторных выражений

В генераторных выражениях цепочки if-else можно заменить одной лаконичной конструкцией:

return next((x for x in [compute_a(), compute_b(), 'default'] if x), None)

Создается ленивый итератор, который позволяет вернуть первое истинное значение или None, если все остальные оказались ложными.

Улучшение понимания кода через функции

Сделайте код более понятным, разбив сложные выражения на функции:

def check_fruit_quality(a):
    return a > 10

def make_apple_pie():
    return valid_apples if (valid_apples := check_fruit_quality(bag_of_apples)) else None

Используя оператор := и давая функциям говорящие имена, вы делаете код более читаемым и эффективным.

Возможности Python 3.11

В Python 3.11 появилась функция operator.call(), позволяющая упростить вызов функций:

from operator import call

return call(first, *args) or call(second) or default_value

С её помощью структура кода становится более ясной.

Вспоминаем философию Python

Согласно философии Python, простые решения предпочтительнее сложных. Поэтому, если прямолинейный подход является наиболее понятным, лучше придерживаться его.

Оптимизация обработки данных с помощью Map и Filter

Используйте функции map() и filter(), чтобы улучшить обработку данных:

return next(filter(None, map(lambda x: do_something(x), data)), default_value)

Этот подход позволяет объединить несколько операций, применяя функцию к каждому элементу данных и фильтруя None.

Визуализация

Сравните традиционный подход с использованием конструкции if-return с питоническим подходом, представив их как два различных сигнала светофора:

  if x:                      return x if x else None
    return x
  else:
    return None

Визуализация будет выглядеть так:

Питонический зеленый свет помогает коду течь плавно и без препятствий.

Сохраняем классику

Бывают случаи, когда проверка if является более предпочтительнойl, особенно когда x представляет собой сложное выражение:

if x is not None:
    return x

Это позволяет сохранить чистоту и понятность кода.

Динамичное выполнение условий с помощью циклов

Хорошо использовать for для обработки последовательных проверок:

for validator in [validate_a, validate_b, validate_c]:
    if (result := validator(input)):
        return result

Этот код последовательно применяет валидаторы и возвращает первый истинный результат, избегая излишней обработки.

Полезные материалы

1. PEP 8 – Руководство по стилю написания кода на Python — комплексное руководство по созданию кода на Python.
2. Effective Python › Книга: Второе издание — погружение в идиоматику языка Python.
3. Последние вопросы по 'python' – Stack Overflow — актуальные обсуждения по написанию питонического кода.
4. PEP 20 – Дзен Python — краткое изложение философии дизайна Python.
5. Лучшие практики Python – Real Python — проверенные методики написания эффективного и чистого кода на Python.
6. Стиль кода — Путеводитель по Python для автостопщиков — делаем акцент на стилистической и грамотной написании кода.