当 else 操作最多时，编写 if-elif-elif-else 语句的最有效方法是什么？-IT科技

摘要：问题描述：我有一个 if-elif-elif-else 语句，其中 99％的时间都会执行 else 语句：if something == 'this': doThis() elif something == 'that': doThat() elif something == 'there'...

问题描述：

我有一个 if-elif-elif-else 语句，其中 99％的时间都会执行 else 语句：

if something == 'this':
    doThis()
elif something == 'that':
    doThat()
elif something == 'there':
    doThere()
else:
    doThisMostOfTheTime()

这种结构已经实现了很多次，但由于它在遇到 else 之前会先检查所有条件，所以我感觉这不是很高效，更不用说 Pythonic 了。另一方面，它确实需要知道这些条件是否得到满足，所以无论如何都应该测试它。

是否有人知道是否可以以及如何更有效地完成此操作，或者这是否只是最好的方法？

解决方案 1：

代码...

options.get(something, doThisMostOfTheTime)()

...看起来它应该更快，但实际上比if... elif...else构造更慢，因为它必须调用一个函数，这在紧密循环中可能会产生很大的性能开销。

考虑这些例子...

1.py

something = 'something'

for i in xrange(1000000):
    if something == 'this':
        the_thing = 1
    elif something == 'that':
        the_thing = 2
    elif something == 'there':
        the_thing = 3
    else:
        the_thing = 4

2.py

something = 'something'
options = {'this': 1, 'that': 2, 'there': 3}

for i in xrange(1000000):
    the_thing = options.get(something, 4)

3.py

something = 'something'
options = {'this': 1, 'that': 2, 'there': 3}

for i in xrange(1000000):
    if something in options:
        the_thing = options[something]
    else:
        the_thing = 4

4.py

from collections import defaultdict

something = 'something'
options = defaultdict(lambda: 4, {'this': 1, 'that': 2, 'there': 3})

for i in xrange(1000000):
    the_thing = options[something]

...并记录它们使用的 CPU 时间...

1.py: 160ms
2.py: 170ms
3.py: 110ms
4.py: 100ms

...使用来自的用户时间time(1)。

选项＃4确实具有为每个不同的键未命中添加新项目的额外内存开销，因此如果您预计不同的键未命中数量不受限制，我会选择选项＃3，这仍然是对原始构造的显着改进。

解决方案 2：

我会创建一本字典：

options = {'this': doThis,'that' :doThat, 'there':doThere}

现在只需使用：

options.get(something, doThisMostOfTheTime)()

如果在字典something中找不到，options则dict.get返回默认值doThisMostOfTheTime

一些时间比较：

脚本：

from random import shuffle
def doThis():pass
def doThat():pass
def doThere():pass
def doSomethingElse():pass
options = {'this':doThis, 'that':doThat, 'there':doThere}
lis = range(10**4) + options.keys()*100
shuffle(lis)

def get():
    for x in lis:
        options.get(x, doSomethingElse)()

def key_in_dic():
    for x in lis:
        if x in options:
            options[x]()
        else:
            doSomethingElse()

def if_else():
    for x in lis:
        if x == 'this':
            doThis()
        elif x == 'that':
            doThat()
        elif x == 'there':
            doThere()
        else:
            doSomethingElse()

结果：

>>> from so import *
>>> %timeit get()
100 loops, best of 3: 5.06 ms per loop
>>> %timeit key_in_dic()
100 loops, best of 3: 3.55 ms per loop
>>> %timeit if_else()
100 loops, best of 3: 6.42 ms per loop

对于10**5不存在的密钥和 100 个有效密钥：

>>> %timeit get()
10 loops, best of 3: 84.4 ms per loop
>>> %timeit key_in_dic()
10 loops, best of 3: 50.4 ms per loop
>>> %timeit if_else()
10 loops, best of 3: 104 ms per loop

因此，对于普通字典来说，检查键使用key in options是最有效的方法：

if key in options:
   options[key]()
else:
   doSomethingElse()

解决方案 3：

你会使用 pypy 吗？

保留原始代码但在 pypy 上运行它可以使我的速度提高 50 倍。

CPython的：

matt$ python
Python 2.6.8 (unknown, Nov 26 2012, 10:25:03)
[GCC 4.2.1 Compatible Apple Clang 3.0 (tags/Apple/clang-211.12)] on darwin
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>>
>>> from timeit import timeit
>>> timeit("""
... if something == 'this': pass
... elif something == 'that': pass
... elif something == 'there': pass
... else: pass
... """, "something='foo'", number=10000000)
1.728302001953125

皮皮：

matt$ pypy
Python 2.7.3 (daf4a1b651e0, Dec 07 2012, 23:00:16)
[PyPy 2.0.0-beta1 with GCC 4.2.1] on darwin
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
And now for something completely different: ``a 10th of forever is 1h45''
>>>>
>>>> from timeit import timeit
>>>> timeit("""
.... if something == 'this': pass
.... elif something == 'that': pass
.... elif something == 'there': pass
.... else: pass
.... """, "something='foo'", number=10000000)
0.03306388854980469

解决方案 4：

下面是一个将具有动态条件的 if 语句翻译成字典的例子。

selector = {lambda d: datetime(2014, 12, 31) >= d : 'before2015',
            lambda d: datetime(2015, 1, 1) <= d < datetime(2016, 1, 1): 'year2015',
            lambda d: datetime(2016, 1, 1) <= d < datetime(2016, 12, 31): 'year2016'}

def select_by_date(date, selector=selector):
    selected = [selector[x] for x in selector if x(date)] or ['after2016']
    return selected[0]

这是一种方法，但可能不是最符合 Python 风格的方法，因为对于不熟悉 Python 的人来说，它的可读性较差。

解决方案 5：

我尝试使用 Python 3.10 中引入的 match 语句：

5.py

something = 'something'
for i in range(10000000):
    match something:
        case "this":
            the_thing = 1
        case "that":
            the_thing = 2
        case "there":
            the_thing = 3
        case _:
            the_thing = 4

以下是我使用 3.10.0 获得的结果：

1.py：1.4s 2.py：0.9s

3.py：0.7s

4.py：0.7s

5.py：1.0s

我

以为我会得到与 1.py 类似的东西但它要快得多。

解决方案 6：

人们出于exec安全原因发出警告，但这是一个理想情况。

这是一个简单的状态机。

Codes = {}
Codes [0] = compile('blah blah 0; nextcode = 1')
Codes [1] = compile('blah blah 1; nextcode = 2')
Codes [2] = compile('blah blah 2; nextcode = 0')

nextcode = 0
While True:
    exec(Codes[nextcode])

解决方案 7：

你可以通过使用字典和 lambda 函数来用 switch-case 类型模拟 if-elif-else

例如：

x = 5
y = 5
operator = 'add'

def operation(operator, x, y): 
 return {
   'add': lambda: x+y,
   'sub': lambda: x-y,
   'mul': lambda: x*y,
   'div': lambda: x/y
 }.get(operator, lambda: None)()

result = operation(operator, x, y)
print(result)

解决方案 8：

最近我偶然发现了一种替代“嵌套 if else”的方法，它将我的函数的运行时间从 2.5 小时缩短至约 2 分钟。Baam！让我们开始吧：

早期代码

bin = lambda x：“Unknown” if x==0 else(“High” if x>75 else(“Medium” if x>50 and x<=75 else(“Medium_Low” if x>25 and x<=50 else “Low”)))

col.apply（bin） 时间~2.5小时

优化代码

定义嵌套 if else 的字典替代方法

 def dict_function(*args):
'Pass in a list of tuples, which will be key/value pairs'
ret = {}
for k,v in args:
    for i in k:
        ret[i] = v
return ret
Dict = dict_function(([0],"Unknown"),(range(1,25),"Low"),(range(25,50),"Medium_Low"),(range(50,75),"Medium"),(range(75,100),"High"))

col.apply(lambda x:Dict[x])

dict_function 根据给定范围生成多个键值对。时间~2 分钟

解决方案 9：

我最近遇到了同样的问题，虽然与性能无关，但我不喜欢创建函数并手动将它们添加到字典的“API”。我想要一个类似于的 API functools.singledispatch，但根据值而不是类型进行调度。所以...

def value_dispatch(func):
    """value-dispatch function decorator.
    Transforms a function into a function, that dispatches its calls based on the
    value of the first argument.
    """
    funcname = getattr(func, '__name__')
    registry = {}

    def dispatch(arg):
        """return the function that matches the argument"""
        return registry.get(arg, func)

    def register(arg):
        def wrapper(func):
            """register a function"""
            registry[arg] = func
            return func
        return wrapper

    def wrapper(*args, **kwargs):
        if not args:
            raise ValueError(f'{funcname} requires at least 1 positional argument')
        return dispatch(args[0])(*args, **kwargs)

    wrapper.register = register
    wrapper.dispatch = dispatch
    wrapper.registry = registry
    return wrapper

使用方式如下：

@value_dispatch
def handle_something():
    print("default")

@handle_something.register(1)
def handle_one():
    print("one")

handle_something(1)
handle_something(2)

PS：我在 Gitlab 上创建了一个代码片段，供参考