Question

我有以下代码：

new_index = index + offset
if new_index < 0:
    new_index = 0
if new_index >= len(mylist):
    new_index = len(mylist) - 1
return mylist[new_index]

基本上，我计算一个新索引并使用它来从列表中查找一些元素。为了确保索引在列表的边界内，我需要将这两个if语句写成4行。那是相当冗长，有点难看......我敢说，它非常非pythonic 。

还有其他更简单，更紧凑的解决方案吗？（以及更多 pythonic ）

是的，我知道我可以在一行中使用if else，但它不可读：

new_index = 0 if new_index < 0 else len(mylist) - 1 if new_index >= len(mylist) else new_index

我也知道我可以将max()和min()链接在一起。它更紧凑，但我觉得它有点模糊，如果我输错了就更难找到错误。换句话说，我觉得它不是很直接。

new_index = max(0, min(new_index, len(mylist)-1))

Answer 1

实际上，这很清楚。很多人很快就学会了。您可以使用评论来帮助他们。

new_index = max(0, min(new_index, len(mylist)-1))

Answer 2

sorted((minval, value, maxval))[1]

例如：

>>> minval=3
>>> maxval=7
>>> for value in range(10):
...   print sorted((minval, value, maxval))[1]
... 
3
3
3
3
4
5
6
7
7
7

Answer 3

请参阅numpy.clip：

index = numpy.clip(index, 0, len(my_list) - 1)

Answer 4

这里有很多有趣的答案，差不多都是一样的，除了......哪一个更快？

import numpy
np_clip = numpy.clip
mm_clip = lambda x, l, u: max(l, min(u, x))
s_clip = lambda x, l, u: sorted((x, l, u))[1]
py_clip = lambda x, l, u: l if x < l else u if x > u else x

>>> import random
>>> rrange = random.randrange
>>> %timeit mm_clip(rrange(100), 10, 90)
1000000 loops, best of 3: 1.02 µs per loop

>>> %timeit s_clip(rrange(100), 10, 90)
1000000 loops, best of 3: 1.21 µs per loop

>>> %timeit np_clip(rrange(100), 10, 90)
100000 loops, best of 3: 6.12 µs per loop

>>> %timeit py_clip(rrange(100), 10, 90)
1000000 loops, best of 3: 783 ns per loop

paxdiablo有它！，使用普通ol＆＃39;蟒蛇。 numpy版本也许并不奇怪，是最慢的版本。可能是因为它正在寻找数组，其他版本只是在命令它们的参数。

Answer 5

我心爱的可读Python语言发生了什么？： - ）

说真的，只是让它成为一个功能：

def addInRange(val, add, minval, maxval):
    newval = val + add
    if newval < minval: return minval
    if newval > maxval: return maxval
    return newval

然后用以下内容调用它：

val = addInRange(val, 7, 0, 42)

或者更简单，更灵活的解决方案，您可以自己进行计算：

def restrict(val, minval, maxval):
    if val < minval: return minval
    if val > maxval: return maxval
    return val

x = restrict(x+10, 0, 42)

如果您愿意，您甚至可以将min / max设为列表，使其看起来更“数学上纯粹”：

x = restrict(val+7, [0, 42])

Answer 6

将max()和min()链接在一起是我见过的正常习惯用语。如果您发现难以阅读，请编写一个辅助函数来封装操作：

def clamp(minimum, x, maximum):
    return max(minimum, min(x, maximum))

Answer 7

如果你的代码看起来太笨重，那么函数可能会有所帮助：

def clamp(minvalue, value, maxvalue):
    return max(minvalue, min(value, maxvalue))

new_index = clamp(0, new_index, len(mylist)-1)

Answer 8

这个对我来说似乎更加炽热：

>>> def clip(val, min_, max_):
...     return min_ if val < min_ else max_ if val > max_ else val

一些测试：

>>> clip(5, 2, 7)
5
>>> clip(1, 2, 7)
2
>>> clip(8, 2, 7)
7

Answer 9

避免为这些小任务编写函数，除非你经常应用它们，因为它会使你的代码混乱。

个人价值

：

min(clamp_max, max(clamp_min, value))

表示值列表：

map(lambda x: min(clamp_max, max(clamp_min, x)), values)

如何将整数钳位到某个范围？

9 个答案: