【Python】5分钟掌握3个技巧，编写专业的Python If语句

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只需5分钟就能像专业人士一样编写Python If语句的3个技巧。

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一、比较：使用`if all(...)`与带有多个`and`运算符的`if`

在Python中编写条件语句时，常常需要检查多个条件。两种常见的方法如下。

使用带有多个and运算符的if语句。
使用带有列表或生成器表达式的if all(...)。

以下是这两种方法的比较。

1.1 使用带有多个`and`运算符的`if`语句

condition1 = x > 0
condition2 = y < 10
condition3 = z == 5

if condition1 and condition2 and condition3:
    print("All conditions are met!")

解释：

每个条件单独评估，然后使用and运算符组合。
如果任何条件为False，则整个表达式的结果为False。

缺点：

可读性：随着条件数量的增加，可读性也会降低。表达式可能变得冗长，难以快速浏览。
冗余：需要在每个条件之间重复and运算符，这可能使代码显得混乱。

1.2 使用`if all(...)`

if all([x > 0, y < 10, z == 5]):
    print("All conditions are met!")

解释：

all()函数接收一个可迭代对象（例如一个列表），如果可迭代对象中的所有元素均为True，则返回True。
如果任何条件为False，all()返回False，if代码块中的代码将不会执行。

优点：

可读性：all()方法更简洁、更易读，尤其是在处理多个条件时。条件整齐地列在一个结构中，清晰表明目的是检查所有条件是否都为True。
可扩展性：如果需要添加更多条件，只需扩展列表或生成器表达式，而无需更改if语句的结构。
清晰性：使用all()可以更明确地表达检查“所有”条件的意图，从而使代码具备自文档化特性。

比较示例：

考虑一个有更多条件的情况。

# 使用多个and运算符
if condition1 and condition2 and condition3 and condition4 and condition5:
    print("All conditions are met!")

# 使用all(...)
if all([condition1, condition2, condition3, condition4, condition5]):
    print("All conditions are met!")

使用and：表达式可能很快就变得难以直观解析，尤其是当条件本身比较复杂或跨越多行时。
使用all()：条件被整齐地分组在一个列表中，使得检查所有条件是否为真变得一目了然。

二、比较：使用`if any(...)`与带有多个`or`条件的`if`

当需要检查多个条件中是否至少有一个为真时，两种常见的方法如下。

使用多个or运算符的if语句。
使用带有列表或生成器表达式的if any(...)。

以下是这两种方法的比较。

2.1 使用带有多个`or`运算符的`if`语句

condition1 = x > 0
condition2 = y < 10
condition3 = z == 5

if condition1 or condition2 or condition3:
    print("At least one condition is met!")

解释：

每个条件单独评估，然后使用or运算符组合。
如果任何条件为True，则if块内的代码将执行。

缺点：

可读性：随着条件数量的增加，可读性也会降低。表达式可能变得冗长，难以快速理解。
冗余：需要在每个条件之间重复使用or运算符，这可能使代码显得杂乱，难以维护。

2.2 使用`if any(...)`

if any([x > 0, y < 10, z == 5]):
    print("At least one condition is met!")

解释：

any()函数接受一个可迭代对象（例如一个列表），如果可迭代对象中至少有一个元素为True，则返回True。
如果所有条件都为False，any()返回False，if块内的代码将不会执行。

优点：

可读性：any()方法更简洁、更易读，尤其是在处理多个条件时。条件整齐地列在一个结构中，明确表示检查是否有任何条件为True。
可扩展性：添加更多条件非常简单，只需扩展列表或生成器表达式，而无需改变if语句的结构。
清晰性：使用any()可以更明确地表达检查“任何”条件的意图，使代码更具自解释性。

比较示例：

考虑一个有更多条件的情况。

# 使用多个or运算符
if condition1 or condition2 or condition3 or condition4 or condition5:
    print("At least one condition is met!")

# 使用any(...)
if any([condition1, condition2, condition3, condition4, condition5]):
    print("At least one condition is met!")

使用or：表达式可能变得笨重，尤其是在条件数量增加或条件本身复杂时，直观解析变得更加困难。
使用any()：条件整齐地分组在一个列表中，使得代码能够立即清楚地检查是否有任何条件为真。

三、将`all(...)`和`any(...)`与Python生成器结合使用

3.1 使用生成器表达式的`all()`示例

假设你想检查数字列表中的所有元素是否都是正数。

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]

# 使用带有生成器表达式的all() 
if all(n > 0 for n in numbers):
    print("All numbers are positive.")
else:
    print("Not all numbers are positive.")

解释：

生成器表达式(n > 0 for n in numbers)创建了一个迭代器，为每个正数产生True。
all()将评估生成器生成的每个值，直到找到False。如果所有值都是True，则返回True。

3.2 使用生成器表达式的`any()`示例

现在，假设你想检查数字列表中是否至少有一个偶数。

numbers = [1, 3, 5, 7, 8]

# 使用带有生成器表达式的any()
if any(n % 2 == 0 for n in numbers):
    print("There's at least one even number.")
else:
    print("There are no even numbers.")