用于非平凡列表推导的惯用Python

Question

使用列表解析以异步方式实现对Python中的iterable执行简单转换：

y = [f(arg) for arg in args]

其中f是simple statement，如果map是命名函数，则为f：

y = map(f, args)

Guido favors list comprehensions超过map(lambda x:..., args)，确实列出了对map或filter at all使用情况的理解。

但是，我不清楚我应该如何解决以下问题：

• 修改可迭代的每个元素
• 以非平凡的方式，
• 使用一段独立的逻辑（可能是一个函数），
• 在其他任何地方都不是很有用

解决此类问题的最惯用方法是什么？ 我已经看过并尝试过的一些我已经参与过的Python项目：

Predeclare和loop

显而易见的方法是预先声明输出和循环：

def transform(...):

    ...

    y = []
    for arg in args:
        first_statement
        second_statement
        ...
        y.append(statement)

评论：

• （亲）易于遵循逻辑
• （con）逻辑没有作用域（泄漏抽象）
• （con）逻辑不明确（你怎么知道它是一个地图而没有检查循环中所有分支的运作方式？）
• （con）以一种无用的方式不必要地预先声明变量（y必须与args的长度相同）

嵌套函数

另一个选择是将逻辑封装在嵌套函数中，然后使用map或list comprehension调用它：

def transform(...):

    ...

    def anonymous(arg):
        first_statement
        second_statement
        ...
        return statement

    y = map(anonymous, args)
    # y = [anonymous(arg) for arg in args]

评论：

• （专业版）封装逻辑
• （专业版）可以访问外部范围
• （专业版）无法修改外部范围（明确表示没有副作用）
• （Con）每次调用内部函数时都会重新定义
• （Con）内部函数没有真实姓名（在地图范围内应该是匿名的）

外部功能

将内部函数移动到外部范围解决了其中一些问题，但引入了更多：

def _anonymous(arg):
    first_statement
    second_statement
    ...
    return statement

def transform(...):

    ...

    y = map(_anonymous, args)

评论：

• （Pro）：函数在分析时编译一次
• （Con）：对于一小段逻辑，函数离调用站点太远（导致程序员不必要的上下文切换）
• （Con）：函数无法访问外部作用域。必须传递任何要求（阻止使用map）或partial ized

摘要

我很矛盾。你如何解决你需要做一个非平凡的丢弃地图的问题？