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作者：朱雷 | 腾讯IEG高级工程师
『Python 工匠』是什么？
我一直觉得编程某种意义是一门『手艺』，因为优雅而高效的代码，就如同完美的手工艺品一样让人赏心悦目。
在雕琢代码的过程中，有大工程：比如应该用什么架构、哪种设计模式。也有更多的小细节，比如何时使用异常（Exceptions）、或怎么给变量起名。那些真正优秀的代码，正是由无数优秀的细节造就的。
『Python 工匠』这个系列文章，是我的一次小小尝试。它专注于分享 Python 编程中的一些偏**『小』**的东西。希望能够帮到每一位编程路上的匠人。
系列文章：
序言
编写条件分支代码是编码过程中不可或缺的一部分。
如果用道路来做比喻，现实世界中的代码从来都不是一条笔直的高速公路，而更像是由无数个岔路口组成的某个市区地图。我们编码者就像是驾驶员，需要告诉我们的程序，下个路口需要往左还是往右。
编写优秀的条件分支代码非常重要，因为糟糕、复杂的分支处理非常容易让人困惑，从而降低代码质量。所以，这篇文章将会种重点谈谈在 Python 中编写分支代码应该注意的地方。
Python 里的分支代码
Python 支持最为常见的 if/else 条件分支语句，不过它缺少在其他编程语言中常见的 switch/case 语句。
除此之外，Python 还为 for/while 循环以及 try/except 语句提供了 else 分支，在一些特殊的场景下，它们可以大显身手。
下面我会从 最佳实践、常见技巧、常见陷阱 三个方面讲一下如果编写优秀的条件分支代码。
最佳实践
1. 避免多层分支嵌套
如果这篇文章只能删减成一句话就结束，那么那句话一定是**“要竭尽所能的避免分支嵌套”**。
过深的分支嵌套是很多编程新手最容易犯的错误之一。假如有一位新手 JavaScript 程序员写了很多层分支嵌套，那么你可能会看到一层又一层的大括号：if { if { if { ... }}}。俗称*“嵌套 if 地狱（Nested If Statement Hell）”*。
但是因为 Python 使用了缩进来代替 {}，所以过深的嵌套分支会产生比其他语言下更为严重的后果。比如过多的缩进层次很容易就会让代码超过 PEP8 中规定的每行字数限制。让我们看看这段代码：
def buy_fruit(nerd, store):
"""去水果店买苹果
- 先得看看店是不是在营业
- 如果有苹果的话，就买 1 个
- 如果钱不够，就回家取钱再来
"""
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!")
复制代码上面这段代码最大的问题，就是过于直接翻译了原始的条件分支要求，导致短短十几行代码包含了有三层嵌套分支。
这样的代码可读性和维护性都很差。不过我们可以用一个很简单的技巧： “提前结束” 来优化这段代码：
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)
复制代码“提前结束”指： 在函数内使用 return 或 raise **等语句提前在分支内结束函数。**比如，在新的 buy_fruit 函数里，当分支条件不满足时，我们直接抛出异常，结束这段这代码分支。这样的代码没有嵌套分支，更直接也更易读。
2. 封装那些过于复杂的逻辑判断
如果条件分支里的表达式过于复杂，出现了太多的 not/and/or，那么这段代码的可读性就会大打折扣，比如下面这段代码：
# 如果活动还在开放，并且活动剩余名额大于 10，为所有性别为女性，或者级别大于 3
# 的活跃用户发放 10000 个金币
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
复制代码对于这样的代码，我们可以考虑将具体的分支逻辑封装成函数或者方法，来达到简化代码的目的：
if activity.allow_new_user() and user.match_activity_condition():
user.add_coins(10000)
return
复制代码事实上，将代码改写后，之前的注释文字其实也可以去掉了。**因为后面这段代码已经达到了自说明的目的。**至于具体的 什么样的用户满足活动条件？ 这种问题，就应由具体的 match_activity_condition() 方法来回答了。
Hint: 恰当的封装不光直接改善了代码的可读性，事实上，如果上面的活动判断逻辑在代码中出现了不止一次的话，封装更是必须的。不然重复代码会极大的破坏这段逻辑的可维护性。
3. 留意不同分支下的重复代码
重复代码是代码质量的天敌，而条件分支语句又非常容易成为重复代码的重灾区。所以，当我们编写条件分支语句时，需要特别留意，不要生产不必要的重复代码。
让我们看下这个例子：
# 对于新用户，创建新的用户资料，否则更新旧资料
if user.no_profile_exists:
create_user_profile(
username=user.username,
email=user.email,
age=user.age,
address=user.address,
# 对于新建用户，将用户的积分置为 0
points=0,
created=now(),
)
else:
update_user_profile(
username=user.username,
email=user.email,
age=user.age,
address=user.address,
updated=now(),
)
复制代码在上面的代码中，我们可以一眼看出，在不同的分支下，程序调用了不同的函数，做了不一样的事情。但是，因为那些重复代码的存在， 我们却很难简单的区分出，二者的不同点到底在哪。
其实，得益于 Python 的动态特性，我们可以简单的改写一下上面的代码，让可读性可以得到显著的提升：
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
)
复制代码当你编写分支代码时，请额外关注 由分支产生的重复代码块 ，如果可以简单的消灭它们，那就不要迟疑。
4. 谨慎使用三元表达式
三元表达式是 Python 2.5 版本后才支持的语法。在那之前，Python 社区一度认为三元表达式没有必要，我们需要使用 x and a or b 的方式来模拟它。
事实是，在很多情况下，使用普通的 if/else 语句的代码可读性确实更好。盲目追求三元表达式很容易诱惑你写出复杂、可读性差的代码。
所以，请记得只用三元表达式处理简单的逻辑分支。
language = "python" if you.favor("dynamic") else "golang"
复制代码对于绝大多数情况，还是使用普通的 if/else 语句吧。
常见技巧
1. 使用“德摩根定律”
在做分支判断时，我们有时候会写成这样的代码：
# 如果用户没有登录或者用户没有使用 chrome，拒绝提供服务
if not user.has_logged_in or not user.is_from_chrome:
return "our service is only available for chrome logged in user"
复制代码第一眼看到代码时，是不是需要思考一会才能理解它想干嘛？这是因为上面的逻辑表达式里面出现了 2 个 not 和 1 个 or。而我们人类恰好不擅长处理过多的“否定”以及“或”这种逻辑关系。
这个时候，就该 德摩根定律 出场了。通俗的说，德摩根定律就是 not A or not B 等价于 not (A and B)。通过这样的转换，上面的代码可以改写成这样：
if not (user.has_logged_in and user.is_from_chrome):
return "our service is only open for chrome logged in user"
复制代码怎么样，代码是不是易读了很多？记住德摩根定律，很多时候它对于简化条件分支里的代码逻辑非常有用。
2. 自定义对象的“布尔真假”
我们常说，在 Python 里，“万物皆对象”。其实，不光“万物皆对象”，我们还可以利用很多魔法方法*（文档中称为： user-defined method ）*，来自定义对象的各种行为。我们可以用很多在别的语言里面无法做到、有些魔法的方式来影响代码的执行。
比如，Python 的所有对象都有自己的“布尔真假”：
- 布尔值为假的对象：None, 0, False, [], (), {}, set(), frozenset(), ... ...
- 布尔值为真的对象：非 0 的数值、True，非空的序列、元组，普通的用户类实例，... ...
通过内建函数 bool()，你可以很方便的查看某个对象的布尔真假。而 Python 进行条件分支判断时用到的也是这个值：
>>> bool(object())
True
复制代码重点来了，虽然所有用户类实例的布尔值都是真。但是 Python 提供了改变这个行为的办法： 自定义类的__bool__ 魔法方法 （在 Python 2.X 版本中为 nonzero ） 。当类定义了 bool 方法后，它的返回值将会被当作类实例的布尔值。
另外， bool 不是影响实例布尔真假的唯一方法。如果类没有定义 bool 方法，Python 还会尝试调用 len 方法*（也就是对任何序列对象调用* len 函数） ，通过结果是否为 0 判断实例真假。
那么这个特性有什么用呢？看看下面这段代码：
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!")
复制代码上面的代码里，判断 UserCollection 是否有内容时用到了 users._users 的长度。其实，通过为 UserCollection 添加 len 魔法方法，上面的分支可以变得更简单：
class UserCollection:
def __init__(self, users):
self._users = users
def __len__(self):
return len(self._users)
users = UserCollection([piglei, raymond])
# 定义了 __len__ 方法后，UserCollection 对象本身就可以被用于布尔判断了
if users:
print("There's some users in collection!")
复制代码通过定义魔法方法 len 和 bool ，我们可以让类自己控制想要表现出的布尔真假值，让代码变得更 pythonic。
3. 在条件判断中使用 all() / any()
all() 和 any() 两个函数非常适合在条件判断中使用。这两个函数接受一个可迭代对象，返回一个布尔值，其中：
- all(seq)：仅当 seq 中所有对象都为布尔真时返回 True，否则返回 False
- any(seq)：只要 seq 中任何一个对象为布尔真就返回 True，否则返回 False
假如我们有下面这段代码：
def all_numbers_gt_10(numbers):
"""仅当序列中所有数字大于 10 时，返回 True
"""
if not numbers:
return False
for n in numbers:
if n <= 10:
return False
return True
复制代码
