别再写满屏的for循环了,Python高手都偷偷用这个

你翻看同事提交的代码，十个函数里有八个在用for循环遍历列表。数据量小的时候看不出问题，等列表里塞了几万条记录，程序跑起来像老牛拉破车。今天讲个办法，能让你少写一半循环代码。

用列表推导式代替简单循环，这是最基础的替换方案。比如要把列表中每个数字乘2，新手会写：

result = [] 
for num in numbers:
   result.append(num  2)

高手直接写：

result = [num  2 for num in numbers] 

这行代码干了同样的事，速度还快30%。不光数字操作，字符串处理也能套用。过滤奇数、提取字典某个键的值、条件拼接，全都塞进方括号里。

字典推导式和集合推导式同样好用。建一个字典把单词和长度对应起来，循环写法要五行，推导式一行搞定：

{word: len(word) for word in words} 

去重还能顺便保留顺序，用字典的fromkeys方法。数据清洗时集合推导式能把重复项清得干干净净。

有人会说，逻辑复杂的时候推导式读起来费劲。这确实是个问题。我的建议是，嵌套循环和条件判断超过两层，就拆成普通循环。推导式不是银弹，它是给简单任务的快捷方式。

再往深走一步，map和filter函数能替代更多循环场景。map接收一个函数和一个可迭代对象，自动把函数作用到每个元素上。filter按条件筛选元素。配合lambda表达式用，代码能短得惊人。

list(map(str.upper, names)) 
list(filter(lambda x: x > 0, scores))

这两行代码分别做了大写转换和正数筛选。不用写循环，不用管索引，逻辑一目了然。

真正的杀手锏是itertools模块。这模块提供了几十个处理迭代器的函数。chain能一次性遍历多个列表，combinations能生成所有组合，groupby能把相邻的相同元素分组。处理排列组合问题时，循环写在纸面能写一页，用itertools三行完事。

from itertools import product 
for a, b in product(list1, list2):
   print(a, b)

这段代码打印两个列表的所有组合，嵌套循环至少写四行。

数据量上了十亿级，生成器就派上用场了。生成器表达式不占内存，边取边算。同样的功能，列表推导式造出一个完整的list，生成器只在你需要下一个值的时候才计算。服务器内存吃紧的时候，这一招能救命。

total = sum(num  2 for num in range(100000000)) 

这里的sum配合生成器表达式，不产生中间列表，内存占用几乎为零。

你要是碰见需要按索引操作的情况，enumerate是个好帮手。它把索引和值一起打包给你，省得手动维护一个计数器变量。写循环时别再用range(len(...))那种老套写法了。

for i, value in enumerate(scores): 
   if value < 60:
       print(f'第{i}个不及格')

代码讲究的是清晰和效率。满屏的for循环不是罪，是没找到更好的工具。下次写循环前停两秒，想想有没有现成的函数能替代。Python的标准库和内置函数就是为消除样板代码设计的，你写循环是在跟语言设计者抢活干。

把这些技巧用熟了，同事看你代码会愣一下，然后默默回去删自己的for循环。代码短了，出错的地方自然就少了。下班时间提前几分钟，全靠这些细节堆出来。别再磨蹭了，打开编辑器试试吧。