Python 代码判断逻辑太复杂？这里有几条最佳实践和技巧

编写条件分支代码是编码过程中不可或缺的一部分。
如果用道路来做比喻，现实世界中的代码从来都不是一条笔直的高速公路，而更像是由无数个岔路口组成的某个市区地图。我们编码者就像是驾驶员，需要告诉我们的程序，下个路口需要往左还是往右。
编写优秀的条件分支代码非常重要，因为糟糕、复杂的分支处理非常容易让人困惑，从而降低代码质量。所以，这篇文章将会种重点谈谈在 Python 中编写分支代码应该注意的地方。
[h2]Python 里的分支代码[/h2]Python 支持最为常见的

if/else

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条件分支语句，不过它缺少在其他编程语言中常见的

switch/case

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语句。
除此之外，Python 还为

for/while

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循环以及

try/except

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语句提供了 else 分支，在一些特殊的场景下，它们可以大显身手。
下面我会从

最佳实践

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、

常见技巧

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、

常见陷阱

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三个方面讲一下如果编写优秀的条件分支代码。
[h1]最佳实践[/h1][h2]1. 避免多层分支嵌套[/h2]如果这篇文章只能删减成一句话就结束，那么那句话一定是“要竭尽所能的避免分支嵌套”。
过深的分支嵌套是很多编程新手最容易犯的错误之一。假如有一位新手 JavaScript 程序员写了很多层分支嵌套，那么你可能会看到一层又一层的大括号：

if{if{if{...}}}

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。俗称“嵌套 if 地狱（Nested If Statement Hell）”。
但是因为 Python 使用了缩进来代替

{}

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，所以过深的嵌套分支会产生比其他语言下更为严重的后果。比如过多的缩进层次很容易就会让代码超过 PEP8 中规定的每行字数限制。让我们看看这段代码：

1. def buy_fruit(nerd, store):
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1. """去水果店买苹果
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1. - 先得看看店是不是在营业
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1. - 如果有苹果的话，就买 1 个
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1. - 如果钱不够，就回家取钱再来
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1. """
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1. if store.is_open():
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1. if store.has_stocks("apple"):
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1. if nerd.can_afford(store.price("apple", amount=1)):
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1. nerd.buy(store, "apple", amount=1)
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1. return
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1. else:
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1. nerd.go_home_and_get_money()
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1. return buy_fruit(nerd, store)
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1. else:
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1. raise MadAtNoFruit("no apple in store!")
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1. else:
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1. raise MadAtNoFruit("store is closed!")
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上面这段代码最大的问题，就是过于直接翻译了原始的条件分支要求，导致短短十几行代码包含了有三层嵌套分支。
这样的代码可读性和维护性都很差。不过我们可以用一个很简单的技巧：“提前结束” 来优化这段代码：

1. def buy_fruit(nerd, store):
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1. if not store.is_open():
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1. raise MadAtNoFruit("store is closed!")
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1. if not store.has_stocks("apple"):
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1. raise MadAtNoFruit("no apple in store!")
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1. if nerd.can_afford(store.price("apple", amount=1)):
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1. nerd.buy(store, "apple", amount=1)
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1. return
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1. else:
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1. nerd.go_home_and_get_money()
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1. return buy_fruit(nerd, store)
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“提前结束”指：在函数内使用

return

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或

raise

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等语句提前在分支内结束函数。比如，在新的

buy_fruit

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函数里，当分支条件不满足时，我们直接抛出异常，结束这段这代码分支。这样的代码没有嵌套分支，更直接也更易读。
[h2]2. 封装那些过于复杂的逻辑判断[/h2]如果条件分支里的表达式过于复杂，出现了太多的

not/and/or

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，那么这段代码的可读性就会大打折扣，比如下面这段代码：

1. # 如果活动还在开放，并且活动剩余名额大于 10，为所有性别为女性，或者级别大于 3
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1. # 的活跃用户发放 10000 个金币
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1. if activity.is_active and activity.remaining > 10 and \
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1. user.is_active and (user.sex == 'female' or user.level > 3):
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1. user.add_coins(10000)
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1. return
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对于这样的代码，我们可以考虑将具体的分支逻辑封装成函数或者方法，来达到简化代码的目的：

1. if activity.allow_new_user() and user.match_activity_condition():
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1. user.add_coins(10000)
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1. return
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事实上，将代码改写后，之前的注释文字其实也可以去掉了。因为后面这段代码已经达到了自说明的目的。至于具体的什么样的用户满足活动条件？这种问题，就应由具体的

match_activity_condition()

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方法来回答了。

Hint: 恰当的封装不光直接改善了代码的可读性，事实上，如果上面的活动判断逻辑在代码中出现了不止一次的话，封装更是必须的。不然重复代码会极大的破坏这段逻辑的可维护性。

[h2]3. 留意不同分支下的重复代码[/h2]重复代码是代码质量的天敌，而条件分支语句又非常容易成为重复代码的重灾区。所以，当我们编写条件分支语句时，需要特别留意，不要生产不必要的重复代码。
让我们看下这个例子：

1. # 对于新用户，创建新的用户资料，否则更新旧资料
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1. if user.no_profile_exists:
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1. create_user_profile(
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1. username=user.username,
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1. email=user.email,
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1. age=user.age,
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1. address=user.address,
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1. # 对于新建用户，将用户的积分置为 0
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1. points=0,
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1. created=now(),
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1. )
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1. else:
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1. update_user_profile(
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1. username=user.username,
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1. email=user.email,
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1. age=user.age,
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1. address=user.address,
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1. updated=now(),
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1. )
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在上面的代码中，我们可以一眼看出，在不同的分支下，程序调用了不同的函数，做了不一样的事情。但是，因为那些重复代码的存在，我们却很难简单的区分出，二者的不同点到底在哪。
其实，得益于 Python 的动态特性，我们可以简单的改写一下上面的代码，让可读性可以得到显著的提升：

1. if user.no_profile_exists:
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1. profile_func = create_user_profile
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1. extra_args = {'points': 0, 'created': now()}
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1. else:
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1. profile_func = update_user_profile
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1. extra_args = {'updated': now()}
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1. profile_func(
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1. username=user.username,
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1. email=user.email,
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1. age=user.age,
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1. address=user.address,
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1. **extra_args
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1. )
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当你编写分支代码时，请额外关注由分支产生的重复代码块，如果可以简单的消灭它们，那就不要迟疑。
[h2]4. 谨慎使用三元表达式[/h2]三元表达式是 Python 2.5 版本后才支持的语法。在那之前，Python 社区一度认为三元表达式没有必要，我们需要使用

xandaorb

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的方式来模拟它。[注]
事实是，在很多情况下，使用普通的

if/else

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语句的代码可读性确实更好。盲目追求三元表达式很容易诱惑你写出复杂、可读性差的代码。
所以，请记得只用三元表达式处理简单的逻辑分支。

1. language = "python" if you.favor("dynamic") else "golang"
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对于绝大多数情况，还是使用普通的

if/else

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语句吧。
[h1]常见技巧[/h1][h2]1. 使用“德摩根定律”[/h2]在做分支判断时，我们有时候会写成这样的代码：

1. # 如果用户没有登录或者用户没有使用 chrome，拒绝提供服务
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1. if not user.has_logged_in or not user.is_from_chrome:
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1. return "our service is only available for chrome logged in user"
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第一眼看到代码时，是不是需要思考一会才能理解它想干嘛？这是因为上面的逻辑表达式里面出现了 2 个

not

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和 1 个

or

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。而我们人类恰好不擅长处理过多的“否定”以及“或”这种逻辑关系。
这个时候，就该德摩根定律出场了。通俗的说，德摩根定律就是

notAornotB

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等价于

not(AandB)

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。通过这样的转换，上面的代码可以改写成这样：

1. if not (user.has_logged_in and user.is_from_chrome):
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1. return "our service is only available for chrome logged in user"
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怎么样，代码是不是易读了很多？记住德摩根定律，很多时候它对于简化条件分支里的代码逻辑非常有用。
[h2]2. 自定义对象的“布尔真假”[/h2]我们常说，在 Python 里，“万物皆对象”。其实，不光“万物皆对象”，我们还可以利用很多魔法方法（文档中称为：user-defined method），来自定义对象的各种行为。我们可以用很多在别的语言里面无法做到、有些魔法的方式来影响代码的执行。
比如，Python 的所有对象都有自己的“布尔真假”：

布尔值为假的对象：
1. None
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,
1. 0
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,
1. False
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,
1. []
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,
1. ()
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,
1. {}
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,
1. set()
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,
1. frozenset()
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, ... ...
布尔值为真的对象：非
1. 0
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的数值、
1. True
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，非空的序列、元组，普通的用户类实例，... ...

通过内建函数

bool()

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，你可以很方便的查看某个对象的布尔真假。而 Python 进行条件分支判断时用到的也是这个值：

1. >>> bool(object())
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1. True
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重点来了，虽然所有用户类实例的布尔值都是真。但是 Python 提供了改变这个行为的办法：自定义类的

__bool__

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魔法方法（在 Python 2.X 版本中为

__nonzero__

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）。当类定义了

__bool__

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方法后，它的返回值将会被当作类实例的布尔值。
另外，

__bool__

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不是影响实例布尔真假的唯一方法。如果类没有定义

__bool__

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方法，Python 还会尝试调用

__len__

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方法（也就是对任何序列对象调用

len

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函数），通过结果是否为

0

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判断实例真假。
那么这个特性有什么用呢？看看下面这段代码：

1. class UserCollection(object):
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1. def __init__(self, users):
复制代码
1. self._users = users
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1. users = UserCollection([piglei, raymond])
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1. if len(users._users) > 0:
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1. print("There's some users in collection!")
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上面的代码里，判断

UserCollection

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是否有内容时用到了

users._users

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的长度。其实，通过为

UserCollection

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添加

__len__

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魔法方法，上面的分支可以变得更简单：

1. class UserCollection:
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1. def __init__(self, users):
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1. self._users = users
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1. def __len__(self):
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1. return len(self._users)
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1. users = UserCollection([piglei, raymond])
复制代码
1. # 定义了 __len__ 方法后，UserCollection 对象本身就可以被用于布尔判断了
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1. if users:
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1. print("There's some users in collection!")
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通过定义魔法方法

__len__

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和

__bool__

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，我们可以让类自己控制想要表现出的布尔真假值，让代码变得更 pythonic。
[h2]3. 在条件判断中使用 all() / any()[/h2]

all()

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和

any()

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两个函数非常适合在条件判断中使用。这两个函数接受一个可迭代对象，返回一个布尔值，其中：

1. all(seq)
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：仅当
1. seq
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中所有对象都为布尔真时返回
1. True
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，否则返回
1. False
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1. any(seq)
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：只要
1. seq
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中任何一个对象为布尔真就返回
1. True
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，否则返回
1. False
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假如我们有下面这段代码：

1. def all_numbers_gt_10(numbers):
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1. """仅当序列中所有数字大于 10 时，返回 True
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1. """
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1. if not numbers:
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1. return False
复制代码
1. for n in numbers:
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1. if n 10 for n in numbers)
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简单、高效，同时也没有损失可用性。
[h2]4. 使用 try/while/for 中 else 分支[/h2]让我们看看这个函数：

1. def do_stuff():
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1. first_thing_successed = False
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1. try:
复制代码
1. do_the_first_thing()
复制代码
1. first_thing_successed = True
复制代码
1. except Exception as e:
复制代码
1. print("Error while calling do_some_thing")
复制代码
1. return
复制代码
1. # 仅当 first_thing 成功完成时，做第二件事
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1. if first_thing_successed:
复制代码
1. return do_the_second_thing()
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在函数

do_stuff

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中，我们希望只有当

do_the_first_thing()

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成功调用后（也就是不抛出任何异常），才继续做第二个函数调用。为了做到这一点，我们需要定义一个额外的变量

first_thing_successed

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来作为标记。
其实，我们可以用更简单的方法达到同样的效果：

1. def do_stuff():
复制代码
1. try:
复制代码
1. do_the_first_thing()
复制代码
1. except Exception as e:
复制代码
1. print("Error while calling do_some_thing")
复制代码
1. return
复制代码
1. else:
复制代码
1. return do_the_second_thing()
复制代码

在

try

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语句块最后追加上

else

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分支后，分支下的

do_the_second_thing()

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便只会在 try 下面的所有语句正常执行（也就是没有异常，没有 return、break 等）完成后执行。
类似的，Python 里的

for/while

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循环也支持添加

else

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分支，它们表示：当循环使用的迭代对象被正常耗尽、或 while 循环使用的条件变量变为 False 后才执行 else 分支下的代码。
[h1]常见陷阱[/h1][h2]1. 与 None 值的比较[/h2]在 Python 中，有两种比较变量的方法：

==

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和

is

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，二者在含义上有着根本的区别：

1. ==
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：表示二者所指向的的值是否一致
1. is
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：表示二者是否指向内存中的同一份内容，也就是
1. id(x)
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是否等于
1. id(y)
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None

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在 Python 语言中是一个单例对象，如果你要判断某个变量是否为 None 时，记得使用

is

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而不是

==

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，因为只有

is

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才能在严格意义上表示某个变量是否是 None。
否则，可能出现下面这样的情况：

1. >>> class Foo(object):
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1. ... def __eq__(self, other):
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1. ... return True
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1. ...
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1. >>> foo = Foo()
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1. >>> foo == None
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1. True
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在上面代码中，Foo 这个类通过自定义

__eq__

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魔法方法的方式，很容易就满足了

==None

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这个条件。
所以，当你要判断某个变量是否为 None 时，请使用

is

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而不是

==

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。
[h2]2. 留意 and 和 or 的运算优先级[/h2]看看下面这两个表达式，猜猜它们的值一样吗？

1. >>> (True or False) and False
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1. >>> True or False and False
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答案是：不一样，它们的值分别是

False

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和

True

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，你猜对了吗？
问题的关键在于：

and

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运算符的优先级大于

or

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。因此上面的第二个表达式在 Python 看来实际上是

Trueor(FalseandFalse)

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。所以结果是

True

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而不是

False

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。
在编写包含多个

and

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和

or

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的表达式时，请额外注意

and

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和

or

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的运算优先级。即使执行优先级正好是你需要的那样，你也可以加上额外的括号来让代码更清晰。
[h1]结语[/h1]以上就是『Python 工匠』系列文章的第二篇。不知道文章的内容是否对你的胃口。
代码内的分支语句不可避免，我们在编写代码时，需要尤其注意它的可读性，避免对其他看到代码的人造成困扰。
看完文章的你，有没有什么想吐槽的？请留言告诉我吧。
[h1]注解[/h1]

事实上
1. xandaorb
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不是总能给你正确的结果，只有当 a 与 b 的布尔值为真时，这个表达式才能正常工作，这是由逻辑运算的短路特性决定的。你可以在命令行中运行
1. TrueandNoneor0
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试试看，结果是 0 而非 None。