Python ：编写条件分支代码的技巧
『Python 工匠』是什么？
我一直觉得编程某种意义是一门『手艺』，因为优雅而高效的代码，就如同完美的手工艺品一样让人赏心悦目。
在雕琢代码的过程中，有大工程：比如应该用什么架构、哪种设计模式。也有更多的小细节，比如何时使用异常（Exceptions）、或怎么给变量起名。那些真正优秀的代码，正是由无数优秀的细节造就的。
序言
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。
Python 里的分支代码
Python 支持最为常见的 if/else 条件分支语句，不过它缺少在其他编程语言中常见的 switch/case 语句。
除此之外，Python 还为 for/while 循环以及 try/except 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、常见技巧、常见陷阱 三个方面讲一下如果编写优秀的条件分支代码。
最佳实践
1. 避免多层分支嵌套
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 { ... }}}。俗称“嵌套 if 地狱（Nested If Statement Hell）”。
但是因为 Python 使用了缩进来代替 {}，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：
def buy_fruit(nerd, store): """去水果店买苹果 - 先得看看店是不是在营业 - 如果有苹果的话，就买 1 个 - 如果钱不够，就回家取钱再来 """ 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：
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)
“提前结束”指：在函数内使用 return 或 raise 等语句提前在分支内结束函数。比如，在新的 buy_fruit 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。
2. 封装那些过于复杂的逻辑判断
如果条件分支里的表达式过于复杂，出现了太多的 not/and/or，那么这段代码的可读性就会大打折扣，比如下面这段代码：
# 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 # 的活跃用户发放 10000 个金币 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
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：
if activity.allow_new_user() and user.match_activity_condition(): user.add_coins(10000) return
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() 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。
3. 留意不同分支下的重复代码
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：
# 对于新用户，创建新的用户资料，否则更新旧资料 if user.no_profile_exists: create_user_profile( username=user.username, email=user.email, age=user.age, address=user.address, # 对于新建用户，将用户的积分置为 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：
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 )
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。
4. 谨慎使用三元表达式
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 x and a or b 的方式来模拟它。
事实是，在很多情况下，使用普通的 if/else 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。
language = "python" if you.favor("dynamic") else "golang"
对于绝大多数情况，还是使用普通的 if/else 语句吧。
常见技巧
1. 使用“德摩根定律”
在做分支判断时，我们有时候会写成这样的代码：
# 如果用户没有登录或者用户没有使用 chrome，拒绝提供服务 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 和 1 个 or。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 not A or not B 等价于 not (A and B)。通过这样的转换，上面的代码可以改写成这样：
if not (user.has_logged_in and user.is_from_chrome): return "our service is only open for chrome logged in user"
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。
2. 自定义对象的“布尔真假”
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：None, 0, False, [], (), {}, set(), frozenset(), ... ...
- 布尔值为真的对象：非 0 的数值、True，非空的序列、元组，普通的用户类实例，... ...
通过内建函数 bool()，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：
>>> bool(object())
True
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__ 魔法方法（在 Python 2.X 版本中为 __nonzero__）。当类定义了 bool 方法后，它的返回值将会被当作类实例的布尔值。
另外，__bool__ 不是影响实例布尔真假的唯一方法。如果类没有定义 bool 方法，Python 还会尝试调用 len 方法（也就是对任何序列对象调用 len 函数），通过结果是否为 0 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：
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!")
上面的代码里，判断 UserCollection 是否有内容时用到了 users._users 的长度。其实，通过为 UserCollection 添加 len 魔法方法，上面的分支可以变得更简单：
class UserCollection: def __init__(self, users): self._users = users def __len__(self): return len(self._users) users = UserCollection([piglei, raymond]) # 定义了 __len__ 方法后，UserCollection 对象本身就可以被用于布尔判断了 if users: print("There's some users in collection!")
通过定义魔法方法 len 和 bool ，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。
3. 在条件判断中使用 all() / any()
all() 和 any() 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：
- all(seq)：仅当 seq 中所有对象都为布尔真时返回 True，否则返回 False
- any(seq)：只要 seq 中任何一个对象为布尔真就返回 True，否则返回 False
假如我们有下面这段代码：
def all_numbers_gt_10(numbers): """仅当序列中所有数字大于 10 时，返回 True """ if not numbers: return False for n in numbers: if n <= 10: return False return True
如果使用 all() 内建函数，再配合一个简单的生成器表达式，上面的代码可以写成这样：
def all_numbers_gt_10_2(numbers): return bool(numbers) and all(n > 10 for n in numbers)
简单、高效，同时也没有损失可用性。
4. 使用 try/while/for 中 else 分支
让我们看看这个函数：
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 # 仅当 first_thing 成功完成时，做第二件事 if first_thing_successed: return do_the_second_thing()
在函数 do_stuff 中，我们希望只有当 do_the_first_thing() 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 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：
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 语句块最后追加上 else 分支后，分支下的do_the_second_thing() 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 循环也支持添加 else 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。
常见陷阱
1. 与 None 值的比较
在 Python 中，有两种比较变量的方法：== 和 is，二者在含义上有着根本的区别：
- ==：表示二者所指向的的值是否一致
- is：表示二者是否指向内存中的同一份内容，也就是 id(x) 是否等于 id(y)
None 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 而不是 ==，因为只有 is 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：
>>> class Foo(object): ... def __eq__(self, other): ... return True ... >>> foo = Foo() >>> foo == None True
在上面代码中，Foo 这个类通过自定义 eq 魔法方法的方式，很容易就满足了 == None 这个条件。
所以，当你要判断某个变量是否为 None 时，请使用 is 而不是 ==。
2. 留意 and 和 or 的运算优先级
看看下面这两个表达式，猜猜它们的值一样吗？
>>> (True or False) and False >>> True or False and False
答案是：不一样，它们的值分别是 False 和 True，你猜对了吗？
问题的关键在于：and 运算符的优先级大于 or。因此上面的第二个表达式在 Python 看来实际上是 True or (False and False)。所以结果是 True 而不是 False。
在编写包含多个 and 和 or 的表达式时，请额外注意 and 和 or 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。
结语
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。
