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作者：朱雷 | 騰訊IEG高階工程師
『Python 工匠』是什麼？
我一直覺得程式設計某種意義是一門『手藝』，因為優雅而高效的程式碼，就如同完美的手工藝品一樣讓人賞心悅目。
在雕琢程式碼的過程中，有大工程：比如應該用什麼架構、哪種設計模式。也有更多的小細節，比如何時使用異常（Exceptions）、或怎麼給變數起名。那些真正優秀的程式碼，正是由無數優秀的細節造就的。
『Python 工匠』這個系列文章，是我的一次小小嚐試。它專注於分享 Python 程式設計中的一些偏**『小』**的東西。希望能夠幫到每一位程式設計路上的匠人。
系列文章：
序言
編寫條件分支程式碼是編碼過程中不可或缺的一部分。
如果用道路來做比喻，現實世界中的程式碼從來都不是一條筆直的高速公路，而更像是由無數個岔路口組成的某個市區地圖。我們編碼者就像是駕駛員，需要告訴我們的程式，下個路口需要往左還是往右。
編寫優秀的條件分支程式碼非常重要，因為糟糕、複雜的分支處理非常容易讓人困惑，從而降低程式碼質量。所以，這篇文章將會種重點談談在 Python 中編寫分支程式碼應該注意的地方。
Python 裡的分支程式碼
Python 支援最為常見的 if/else 條件分支語句，不過它缺少在其他程式語言中常見的 switch/case 語句。
除此之外，Python 還為 for/while 迴圈以及 try/except 語句提供了 else 分支，在一些特殊的場景下，它們可以大顯身手。
下面我會從 最佳實踐、常見技巧、常見陷阱 三個方面講一下如果編寫優秀的條件分支程式碼。
最佳實踐
1. 避免多層分支巢狀
如果這篇文章只能刪減成一句話就結束，那麼那句話一定是**“要竭盡所能的避免分支巢狀”**。
過深的分支巢狀是很多程式設計新手最容易犯的錯誤之一。假如有一位新手 JavaScript 程式設計師寫了很多層分支巢狀，那麼你可能會看到一層又一層的大括號：if { if { if { ... }}}。俗稱*“巢狀 if 地獄（Nested If Statement Hell）”*。
但是因為 Python 使用了縮排來代替 {}，所以過深的巢狀分支會產生比其他語言下更為嚴重的後果。比如過多的縮排層次很容易就會讓程式碼超過 PEP8 中規定的每行字數限制。讓我們看看這段程式碼：
def buy_fruit(nerd, store):
"""去水果店買蘋果
- 先得看看店是不是在營業
- 如果有蘋果的話，就買 1 個
- 如果錢不夠，就回家取錢再來
"""
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!")
複製程式碼上面這段程式碼最大的問題，就是過於直接翻譯了原始的條件分支要求，導致短短十幾行程式碼包含了有三層巢狀分支。
這樣的程式碼可讀性和維護性都很差。不過我們可以用一個很簡單的技巧：“提前結束” 來優化這段程式碼：
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)
複製程式碼“提前結束”指：在函式內使用 return 或 raise **等語句提前在分支內結束函式。**比如，在新的 buy_fruit 函式裡，當分支條件不滿足時，我們直接丟擲異常，結束這段這程式碼分支。這樣的程式碼沒有巢狀分支，更直接也更易讀。
2. 封裝那些過於複雜的邏輯判斷
如果條件分支裡的表示式過於複雜，出現了太多的 not/and/or，那麼這段程式碼的可讀性就會大打折扣，比如下面這段程式碼：
# 如果活動還在開放，並且活動剩餘名額大於 10，為所有性別為女性，或者級別大於 3
# 的活躍使用者發放 10000 個金幣
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
複製程式碼對於這樣的程式碼，我們可以考慮將具體的分支邏輯封裝成函式或者方法，來達到簡化程式碼的目的：
if activity.allow_new_user() and user.match_activity_condition():
user.add_coins(10000)
return
複製程式碼事實上，將程式碼改寫後，之前的註釋文字其實也可以去掉了。**因為後面這段程式碼已經達到了自說明的目的。**至於具體的 什麼樣的使用者滿足活動條件？ 這種問題，就應由具體的 match_activity_condition() 方法來回答了。
Hint: 恰當的封裝不光直接改善了程式碼的可讀性，事實上，如果上面的活動判斷邏輯在程式碼中出現了不止一次的話，封裝更是必須的。不然重複程式碼會極大的破壞這段邏輯的可維護性。
3. 留意不同分支下的重複程式碼
重複程式碼是程式碼質量的天敵，而條件分支語句又非常容易成為重複程式碼的重災區。所以，當我們編寫條件分支語句時，需要特別留意，不要生產不必要的重複程式碼。
讓我們看下這個例子：
# 對於新使用者，建立新的使用者資料，否則更新舊資料
if user.no_profile_exists:
create_user_profile(
username=user.username,
email=user.email,
age=user.age,
address=user.address,
# 對於新建使用者，將使用者的積分置為 0
points=0,
created=now(),
)
else:
update_user_profile(
username=user.username,
email=user.email,
age=user.age,
address=user.address,
updated=now(),
)
複製程式碼在上面的程式碼中，我們可以一眼看出，在不同的分支下，程式呼叫了不同的函式，做了不一樣的事情。但是，因為那些重複程式碼的存在，我們卻很難簡單的區分出，二者的不同點到底在哪。
其實，得益於 Python 的動態特性，我們可以簡單的改寫一下上面的程式碼，讓可讀性可以得到顯著的提升：
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
)
複製程式碼當你編寫分支程式碼時，請額外關注由分支產生的重複程式碼塊，如果可以簡單的消滅它們，那就不要遲疑。
4. 謹慎使用三元表示式
三元表示式是 Python 2.5 版本後才支援的語法。在那之前，Python 社群一度認為三元表示式沒有必要，我們需要使用 x and a or b 的方式來模擬它。
事實是，在很多情況下，使用普通的 if/else 語句的程式碼可讀性確實更好。盲目追求三元表示式很容易誘惑你寫出複雜、可讀性差的程式碼。
所以，請記得只用三元表示式處理簡單的邏輯分支。
language = "python" if you.favor("dynamic") else "golang"
複製程式碼對於絕大多數情況，還是使用普通的 if/else 語句吧。
常見技巧
1. 使用“德摩根定律”
在做分支判斷時，我們有時候會寫成這樣的程式碼：
# 如果使用者沒有登入或者使用者沒有使用 chrome，拒絕提供服務
if not user.has_logged_in or not user.is_from_chrome:
return "our service is only available for chrome logged in user"
複製程式碼第一眼看到程式碼時，是不是需要思考一會才能理解它想幹嘛？這是因為上面的邏輯表示式裡面出現了 2 個 not 和 1 個 or。而我們人類恰好不擅長處理過多的“否定”以及“或”這種邏輯關係。
這個時候，就該 德摩根定律 出場了。通俗的說，德摩根定律就是 not A or not B 等價於 not (A and B)。通過這樣的轉換，上面的程式碼可以改寫成這樣：
if not (user.has_logged_in and user.is_from_chrome):
return "our service is only open for chrome logged in user"
複製程式碼怎麼樣，程式碼是不是易讀了很多？記住德摩根定律，很多時候它對於簡化條件分支裡的程式碼邏輯非常有用。
2. 自定義物件的“布林真假”
我們常說，在 Python 裡，“萬物皆物件”。其實，不光“萬物皆物件”，我們還可以利用很多魔法方法*（文件中稱為：user-defined method）*，來自定義物件的各種行為。我們可以用很多在別的語言裡面無法做到、有些魔法的方式來影響程式碼的執行。
比如，Python 的所有物件都有自己的“布林真假”：
- 布林值為假的物件：None, 0, False, [], (), {}, set(), frozenset(), ... ...
- 布林值為真的物件：非 0 的數值、True，非空的序列、元組，普通的使用者類例項，... ...
通過內建函式 bool()，你可以很方便的檢視某個物件的布林真假。而 Python 進行條件分支判斷時用到的也是這個值：
>>> bool(object())
True
複製程式碼重點來了，雖然所有使用者類例項的布林值都是真。但是 Python 提供了改變這個行為的辦法：自定義類的__bool__ 魔法方法 （在 Python 2.X 版本中為 nonzero）。當類定義了 bool 方法後，它的返回值將會被當作類例項的布林值。
另外，bool 不是影響例項布林真假的唯一方法。如果類沒有定義 bool 方法，Python 還會嘗試呼叫 len 方法*（也就是對任何序列物件呼叫* len 函式），通過結果是否為 0 判斷例項真假。
那麼這個特性有什麼用呢？看看下面這段程式碼：
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!")
複製程式碼上面的程式碼裡，判斷 UserCollection 是否有內容時用到了 users._users 的長度。其實，通過為 UserCollection 新增 len 魔法方法，上面的分支可以變得更簡單：
class UserCollection:
def __init__(self, users):
self._users = users
def __len__(self):
return len(self._users)
users = UserCollection([piglei, raymond])
# 定義了 __len__ 方法後，UserCollection 物件本身就可以被用於布林判斷了
if users:
print("There's some users in collection!")
複製程式碼通過定義魔法方法 len 和 bool ，我們可以讓類自己控制想要表現出的布林真假值，讓程式碼變得更 pythonic。
3. 在條件判斷中使用 all() / any()
all() 和 any() 兩個函式非常適合在條件判斷中使用。這兩個函式接受一個可迭代物件，返回一個布林值，其中：
- all(seq)：僅當 seq 中所有物件都為布林真時返回 True，否則返回 False
- any(seq)：只要 seq 中任何一個物件為布林真就返回 True，否則返回 False
假如我們有下面這段程式碼：
def all_numbers_gt_10(numbers):
"""僅當序列中所有數字大於 10 時，返回 True
"""
if not numbers:
return False
for n in numbers:
if n <= 10:
return False
return True
複製程式碼如果使用 all() 內建函式，再配合一個簡單的生成器表示式，上面的程式碼可以寫成這樣：
def all_numbers_gt_10_2(numbers):
return bool(numbers) and all(n > 10 for n in numbers)
複製程式碼簡單、高效，同時也沒有損失可用性。
4. 使用 try/while/for 中 else 分支
讓我們看看這個函式：
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
# 僅當 first_thing 成功完成時，做第二件事
if first_thing_successed:
return do_the_second_thing()
複製程式碼在函式 do_stuff 中，我們希望只有當 do_the_first_thing() 成功呼叫後*（也就是不丟擲任何異常）*，才繼續做第二個函式呼叫。為了做到這一點，我們需要定義一個額外的變數 first_thing_successed 來作為標記。
其實，我們可以用更簡單的方法達到同樣的效果：
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()
複製程式碼在 try 語句塊最後追加上 else 分支後，分支下的do_the_second_thing() 便只會在 try 下面的所有語句正常執行（也就是沒有異常，沒有 return、break 等）完成後執行。
類似的，Python 裡的 for/while 迴圈也支援新增 else 分支，它們表示：當迴圈使用的迭代物件被正常耗盡、或 while 迴圈使用的條件變數變為 False 後才執行 else 分支下的程式碼。
常見陷阱
1. 與 None 值的比較
在 Python 中，有兩種比較變數的方法：== 和 is，二者在含義上有著根本的區別：
- ==：表示二者所指向的的值是否一致
- is：表示二者是否指向記憶體中的同一份內容，也就是 id(x) 是否等於 id(y)
None 在 Python 語言中是一個單例物件，如果你要判斷某個變數是否為 None 時，記得使用 is 而不是 ==，因為只有 is 才能在嚴格意義上表示某個變數是否是 None。
否則，可能出現下面這樣的情況：
>>> class Foo(object):
... def __eq__(self, other):
... return True
...
>>> foo = Foo()
>>> foo == None
True
複製程式碼在上面程式碼中，Foo 這個類通過自定義 eq 魔法方法的方式，很容易就滿足了 == None 這個條件。
所以，當你要判斷某個變數是否為 None 時，請使用 is 而不是 ==。
2. 留意 and 和 or 的運算優先順序
看看下面這兩個表示式，猜猜它們的值一樣嗎？
>>> (True or False) and False
>>> True or False and False
複製程式碼答案是：不一樣，它們的值分別是 False 和 True，你猜對了嗎？
問題的關鍵在於：and 運算子的優先順序大於 or。因此上面的第二個表示式在 Python 看來實際上是 True or (False and False)。所以結果是 True 而不是 False。
在編寫包含多個 and 和 or 的表示式時，請額外注意 and 和 or 的運算優先順序。即使執行優先順序正好是你需要的那樣，你也可以加上額外的括號來讓程式碼更清晰。
結語
以上就是『Python 工匠』系列文章的第二篇。不知道文章的內容是否對你的胃口。
程式碼內的分支語句不可避免，我們在編寫程式碼時，需要尤其注意它的可讀性，避免對其他看到程式碼的人造成困擾。
看完文章的你，有沒有什麼想吐槽的？請留言告訴我吧。
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