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:
Традиционный красный свет | Питонический зеленый свет | |
---|---|---|
x | 🚦🔴 Остановка. Возврат x, если истина, иначе None. | 🚦🟢 Движение. Возврат x, если он существует, иначе None. |
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
- PEP 8 – Руководство по стилю написания кода на Python — комплексное руководство по созданию кода на Python.
- Effective Python › Книга: Второе издание — погружение в идиоматику языка Python.
- Последние вопросы по 'python' – Stack Overflow — актуальные обсуждения по написанию питонического кода.
- PEP 20 – Дзен Python — краткое изложение философии дизайна Python.
- Лучшие практики Python – Real Python — проверенные методики написания эффективного и чистого кода на Python.
- Стиль кода — Путеводитель по Python для автостопщиков — делаем акцент на стилистической и грамотной написании кода.