「if x：return x」ステートメントを回避するPythonの方法

他の4つのメソッドを順番に呼び出して特定の条件をチェックし、Truthyが何かを返すとすぐに（次のチェックは行わずに）戻るメソッドがあります。

def check_all_conditions():
    x = check_size()
    if x:
        return x

    x = check_color()
    if x:
        return x

    x = check_tone()
    if x:
        return x

    x = check_flavor()
    if x:
        return x
    return None

これは多くの手荷物コードのようです。各2行のifステートメントの代わりに、次のようなことを行います。

x and return x

しかし、それは無効なPythonです。ここにシンプルでエレガントなソリューションがありませんか？ちなみに、この状況では、これらの4つのチェックメソッドは高価になる可能性があるため、複数回呼び出す必要はありません。

あなたはループを使うことができます：

conditions = (check_size, check_color, check_tone, check_flavor)
for condition in conditions:
    result = condition()
    if result:
        return result

これには、条件の数を可変にできるという追加の利点があります。

あなたは使用することができますmap()+ filter()（使用、Pythonの3つのバージョンをfuture_builtinsバージョン最初のそのような一致する値を取得するにはPython 2での）：

try:
    # Python 2
    from future_builtins import map, filter
except ImportError:
    # Python 3
    pass

conditions = (check_size, check_color, check_tone, check_flavor)
return next(filter(None, map(lambda f: f(), conditions)), None)

しかし、これがもっと読みやすいかどうかは議論の余地があります。

別のオプションはジェネレータ式を使用することです：

conditions = (check_size, check_color, check_tone, check_flavor)
checks = (condition() for condition in conditions)
return next((check for check in checks if check), None)

マルティンのすばらしい答えの代わりに、あなたはチェーンすることができますor。これは最初の真の値を返すか、真の値Noneがない場合：

def check_all_conditions():
    return check_size() or check_color() or check_tone() or check_flavor() or None

デモ：

>>> x = [] or 0 or {} or -1 or None
>>> x
-1
>>> x = [] or 0 or {} or '' or None
>>> x is None
True

変更しないでください

他のさまざまな答えが示すように、これを行う他の方法があります。元のコードほど明確なものはありません。

timgebと実質的に同じ答えですが、カッコを使用して書式を整えることができます。

def check_all_the_things():
    return (
        one()
        or two()
        or five()
        or three()
        or None
    )

カーリーの法則によれば、次の2つの点を分けることで、このコードを読みやすくすることができます。

• 何をチェックしますか？
• 1つのことが真実に戻りましたか？

2つの関数に：

def all_conditions():
    yield check_size()
    yield check_color()
    yield check_tone()
    yield check_flavor()

def check_all_conditions():
    for condition in all_conditions():
        if condition:
            return condition
    return None

これにより、以下が回避されます。

• 複雑な論理構造
• 本当に長い列
• 繰り返し

...直線的で読みやすいフローを維持しながら。

また、特定の状況に応じて、さらに読みやすい関数名を考え出すこともできます。

これは、Martijnsの最初の例の変形です。また、ショートサーキットを可能にするために、「呼び出し可能オブジェクトのコレクション」スタイルを使用します。

ループの代わりに、組み込みを使用できますany。

conditions = (check_size, check_color, check_tone, check_flavor)
return any(condition() for condition in conditions) 

anyはブール値を返すため、チェックの正確な戻り値が必要な場合、このソリューションは機能しません。any区別はありません14、'red'、'sharp'、'spicy'戻り値として、それらはすべてとして返されますTrue。

if x: return xすべてを1行で記述することを検討しましたか？

def check_all_conditions():
    x = check_size()
    if x: return x

    x = check_color()
    if x: return x

    x = check_tone()
    if x: return x

    x = check_flavor()
    if x: return x

    return None

これはあなたが持っていたものよりも繰り返しが少ないわけではありませんが、IMNSHOはかなりスムーズに読みます。

anyこの目的のために作られたビルトインについて誰も言及しなかったことに私はかなり驚いています：

def check_all_conditions():
    return any([
        check_size(),
        check_color(),
        check_tone(),
        check_flavor()
    ])

この実装はおそらく最も明確ですが、最初のチェックがであっても、すべてのチェックを評価することに注意してくださいTrue。

最初に失敗したチェックで停止する必要がある場合は、reduceどれを使用してリストを単純な値に変換するかを検討してください。

def check_all_conditions():
    checks = [check_size, check_color, check_tone, check_flavor]
    return reduce(lambda a, f: a or f(), checks, False)

reduce(function, iterable[, initializer])：2つの引数の関数を反復可能の項目に左から右に累積的に適用し、反復可能を単一の値に減らします。左の引数xは累積値であり、右の引数yは反復可能オブジェクトからの更新値です。オプションの初期化子が存在する場合は、計算でイテラブルの項目の前に配置されます

あなたの場合：

• lambda a, f: a or f()アキュムレータaまたは現在のチェックf()がであることをチェックする関数ですTrue。場合がありますaされTrue、f()評価されることはありません。
• checksチェック関数が含まれています（fラムダからのアイテム）
• False は初期値です。それ以外の場合、チェックは行われず、結果は常に True

anyそして、reduce関数型プログラミングのための基本的なツールです。これらをトレーニングすることを強くお勧めしますmap。

同じコード構造が必要な場合は、3項ステートメントを使用できます。

def check_all_conditions():
    x = check_size()
    x = x if x else check_color()
    x = x if x else check_tone()
    x = x if x else check_flavor()

    return x if x else None

これを見るとこれは見た目が良くてはっきりしていると思います。

デモ：

私にとって、最良の答えは@ phil-frostからのもので、その後に@ wayne-wernerが続きます。

私が興味深いと思うのは、関数が多くの異なるデータ型を返すという事実について誰も何も言っていないということです。

したがって、@ PhilFrostの応答と単一の型を維持するという考えを混ぜ合わせます。

def all_conditions(x):
    yield check_size(x)
    yield check_color(x)
    yield check_tone(x)
    yield check_flavor(x)

def assessed_x(x,func=all_conditions):
    for condition in func(x):
        if condition:
            return x
    return None

xは引数として渡されることに注意してください。またall_conditions、すべてのチェック対象のを取得するチェック関数のパスジェネレーターとしても使用され、またはxを返します。をデフォルト値として使用することにより、を使用したり、を使用してさらにパーソナライズされたジェネレータを渡すことができます。TrueFalsefuncall_conditionsassessed_x(x)func

そうすればx、1つのチェックに合格するとすぐに取得できますが、常に同じタイプになります。

理想的には、私は再び書くとcheck_ 機能が戻りますTrueかFalseではなく、値。あなたの小切手は

if check_size(x):
    return x
#etc

あなたxが不変ではないと仮定すると、あなたの関数はそれを修正することができます（彼らはそれを再割り当てすることはできませんが）- checkとにかく呼び出された関数は実際にそれを修正するべきではありません。

上記のMartijnsの最初の例のわずかなバリエーションで、ループ内のifを回避します。

Status = None
for c in [check_size, check_color, check_tone, check_flavor]:
  Status = Status or c();
return Status

@timgebさんが好きです。それまでの間None、returnステートメントで表現する必要がないことを付け加えておきます。or分離文が評価され、最初のいずれもゼロには、どれも空では、なし、なしが返されないし、任意の存在しない場合にNone返されますあるかないかNone！

だから私のcheck_all_conditions()関数は次のようになります：

def check_all_conditions():
    return check_size() or check_color() or check_tone() or check_flavor()

使用timeitしてnumber=10**7Iは、提案の数のランニングタイムを見ました。比較のために、random.random()関数を使用して文字列を返すかNone、乱数に基づいています。コード全体は次のとおりです。

import random
import timeit

def check_size():
    if random.random() < 0.25: return "BIG"

def check_color():
    if random.random() < 0.25: return "RED"

def check_tone():
    if random.random() < 0.25: return "SOFT"

def check_flavor():
    if random.random() < 0.25: return "SWEET"

def check_all_conditions_Bernard():
    x = check_size()
    if x:
        return x

    x = check_color()
    if x:
        return x

    x = check_tone()
    if x:
        return x

    x = check_flavor()
    if x:
        return x
    return None

def check_all_Martijn_Pieters():
    conditions = (check_size, check_color, check_tone, check_flavor)
    for condition in conditions:
        result = condition()
        if result:
            return result

def check_all_conditions_timgeb():
    return check_size() or check_color() or check_tone() or check_flavor() or None

def check_all_conditions_Reza():
    return check_size() or check_color() or check_tone() or check_flavor()

def check_all_conditions_Phinet():
    x = check_size()
    x = x if x else check_color()
    x = x if x else check_tone()
    x = x if x else check_flavor()

    return x if x else None

def all_conditions():
    yield check_size()
    yield check_color()
    yield check_tone()
    yield check_flavor()

def check_all_conditions_Phil_Frost():
    for condition in all_conditions():
        if condition:
            return condition

def main():
    num = 10000000
    random.seed(20)
    print("Bernard:", timeit.timeit('check_all_conditions_Bernard()', 'from __main__ import check_all_conditions_Bernard', number=num))
    random.seed(20)
    print("Martijn Pieters:", timeit.timeit('check_all_Martijn_Pieters()', 'from __main__ import check_all_Martijn_Pieters', number=num))
    random.seed(20)
    print("timgeb:", timeit.timeit('check_all_conditions_timgeb()', 'from __main__ import check_all_conditions_timgeb', number=num))
    random.seed(20)
    print("Reza:", timeit.timeit('check_all_conditions_Reza()', 'from __main__ import check_all_conditions_Reza', number=num))
    random.seed(20)
    print("Phinet:", timeit.timeit('check_all_conditions_Phinet()', 'from __main__ import check_all_conditions_Phinet', number=num))
    random.seed(20)
    print("Phil Frost:", timeit.timeit('check_all_conditions_Phil_Frost()', 'from __main__ import check_all_conditions_Phil_Frost', number=num))

if __name__ == '__main__':
    main()

そしてここに結果があります：

Bernard: 7.398444877040768
Martijn Pieters: 8.506569201346597
timgeb: 7.244275416364456
Reza: 6.982133448743038
Phinet: 7.925932800076634
Phil Frost: 11.924794811353031

この方法は、箱の外では少しですが、最終結果はシンプルで読みやすく、見栄えが良いと思います。

基本的な考え方はraise、関数の1つが真と評価され、結果を返す場合の例外です。以下はその外観です。

def check_conditions():
    try:
        assertFalsey(
            check_size,
            check_color,
            check_tone,
            check_flavor)
    except TruthyException as e:
        return e.trigger
    else:
        return None

assertFalsey呼び出された関数の引数の1つが真と評価されたときに例外を発生させる関数が必要です。

def assertFalsey(*funcs):
    for f in funcs:
        o = f()
        if o:
            raise TruthyException(o)

上記は、評価される関数の引数も提供するように変更できます。

そしてもちろん、あなたTruthyException自身が必要になります。この例外は、例外objectをトリガーしたを提供します。

class TruthyException(Exception):
    def __init__(self, obj, *args):
        super().__init__(*args)
        self.trigger = obj

もちろん、元の関数をより一般的なものに変えることができます：

def get_truthy_condition(*conditions):
    try:
        assertFalsey(*conditions)
    except TruthyException as e:
        return e.trigger
    else:
        return None

result = get_truthy_condition(check_size, check_color, check_tone, check_flavor)

ifステートメントと例外処理の両方を使用しているため、これは少し遅くなる可能性があります。ただし、例外は最大で1 True回しか処理されないため、チェックを実行して何千回も値を取得することを期待しない限り、パフォーマンスへの影響はわずかです。

Pythonの方法は、reduce（すでに述べたように）またはitertools（以下に示すように）のいずれかを使用していますが、orオペレーターの短絡を使用するだけで、より明確なコードが生成されるようです

from itertools import imap, dropwhile

def check_all_conditions():
    conditions = (check_size,\
        check_color,\
        check_tone,\
        check_flavor)
    results_gen = dropwhile(lambda x:not x, imap(lambda check:check(), conditions))
    try:
        return results_gen.next()
    except StopIteration:
        return None

ここにジャンプしてPythonを1行も書いたことがありませんが、if x = check_something(): return x有効だと思いますか？

もしそうなら：

def check_all_conditions():

    if (x := check_size()): return x
    if (x := check_color()): return x
    if (x := check_tone()): return x
    if (x := check_flavor()): return x

    return None

または使用max：

def check_all_conditions():
    return max(check_size(), check_color(), check_tone(), check_flavor()) or None

これまでに、dictsを使用したswitch / caseステートメントの興味深い実装をいくつか見てきました。提供した例を使用すると、次の結果が得られます。（それは狂気なusing_complete_sentences_for_function_namesのでcheck_all_conditions、に名前が変更されstatusます。（1）を参照してください）

def status(k = 'a', s = {'a':'b','b':'c','c':'d','d':None}) :
  select = lambda next, test : test if test else next
  d = {'a': lambda : select(s['a'], check_size()  ),
       'b': lambda : select(s['b'], check_color() ),
       'c': lambda : select(s['c'], check_tone()  ),
       'd': lambda : select(s['d'], check_flavor())}
  while k in d : k = d[k]()
  return k

select関数を使用すると、それぞれをcheck_FUNCTION2回呼び出す必要がなくなりますcheck_FUNCTION() if check_FUNCTION() else next。つまり、別の関数レイヤーを追加することで回避できます。これは、長時間実行される関数に役立ちます。dictのラムダは、whileループまでその値の実行を遅らせます。

ボーナスとして、あなたは、実行順序を変更することも変更することにより、テストの一部を省略kし、s例えばk='c',s={'c':'b','b':None}テストの数を減らし、元の処理の順序を逆にします。

timeitfellowsがスタックに追加の層または2を追加するコストや辞書ルックアップのためのコストを超える値切るかもしれませんが、あなたはより多くのコードのかわいらしさに関係しているようです。

または、より簡単な実装は次のようになります。

def status(k=check_size) :
  select = lambda next, test : test if test else next
  d = {check_size  : lambda : select(check_color,  check_size()  ),
       check_color : lambda : select(check_tone,   check_color() ),
       check_tone  : lambda : select(check_flavor, check_tone()  ),
       check_flavor: lambda : select(None,         check_flavor())}
  while k in d : k = d[k]()
  return k

1. これは、pep8の観点からではなく、文の代わりに1つの簡潔な説明語を使用する観点からです。OPがいくつかのコーディング規則に従っている可能性があることを認め、既存のコードベースの1つを機能させるか、コードベースの簡潔な用語を気にしません。