cách pythonic để làm một cái gì đó N lần mà không có một biến chỉ số?

Càng ngày tôi càng yêu trăn.

Hôm nay, tôi đã viết một số mã như:

for i in xrange(N):
    do_something()

Tôi đã phải làm một cái gì đó N lần. Nhưng mỗi lần không phụ thuộc vào giá trị của i(biến chỉ số). Tôi nhận ra rằng tôi đang tạo một biến mà tôi chưa bao giờ sử dụng ( i) và tôi nghĩ rằng "Chắc chắn có một cách thức sâu sắc hơn để làm điều này mà không cần đến biến chỉ số vô dụng đó."

Vì vậy, ... câu hỏi là: bạn có biết làm thế nào để thực hiện nhiệm vụ đơn giản này theo cách đẹp hơn (pythonic) không?

Một cách tiếp cận nhanh hơn một chút so với lặp xrange(N) là:

import itertools

for _ in itertools.repeat(None, N):
    do_something()

Sử dụng biến _, như tôi đã học khi tôi hỏi câu hỏi này , ví dụ:

# A long way to do integer exponentiation
num = 2
power = 3
product = 1
for _ in xrange(power):
    product *= num
print product

Tôi chỉ sử dụng for _ in range(n), nó đi thẳng vào vấn đề. Nó sẽ tạo ra toàn bộ danh sách cho số lượng lớn trong Python 2, nhưng nếu bạn đang sử dụng Python 3 thì đó không phải là vấn đề.

vì chức năng là công dân hạng nhất, bạn có thể viết trình bao bọc nhỏ (từ câu trả lời của Alex)

def repeat(f, N):
    for _ in itertools.repeat(None, N): f()

sau đó bạn có thể truyền hàm dưới dạng đối số.

_ Là điều tương tự như x. Tuy nhiên, đó là một thành ngữ python được sử dụng để chỉ một định danh mà bạn không có ý định sử dụng. Trong python, các định danh này không ghi nhớ hoặc phân bổ không gian như các biến làm trong các ngôn ngữ khác. Thật dễ dàng để quên điều đó. Chúng chỉ là các tên trỏ đến các đối tượng, trong trường hợp này là một số nguyên trên mỗi lần lặp.

Tôi đã tìm thấy những câu trả lời khác nhau thực sự tao nhã (đặc biệt là của Alex Martelli) nhưng tôi muốn định lượng hiệu suất đầu tiên, vì vậy tôi đã nấu kịch bản sau:

from itertools import repeat
N = 10000000

def payload(a):
    pass

def standard(N):
    for x in range(N):
        payload(None)

def underscore(N):
    for _ in range(N):
        payload(None)

def loopiter(N):
    for _ in repeat(None, N):
        payload(None)

def loopiter2(N):
    for _ in map(payload, repeat(None, N)):
        pass

if __name__ == '__main__':
    import timeit
    print("standard: ",timeit.timeit("standard({})".format(N),
        setup="from __main__ import standard", number=1))
    print("underscore: ",timeit.timeit("underscore({})".format(N),
        setup="from __main__ import underscore", number=1))
    print("loopiter: ",timeit.timeit("loopiter({})".format(N),
        setup="from __main__ import loopiter", number=1))
    print("loopiter2: ",timeit.timeit("loopiter2({})".format(N),
        setup="from __main__ import loopiter2", number=1))

Tôi cũng đã đưa ra một giải pháp thay thế dựa trên giải pháp của Martelli và sử dụng map()để gọi hàm tải trọng. OK, tôi đã lừa dối một chút rằng tôi có quyền tự do làm cho trọng tải chấp nhận một tham số bị loại bỏ: Tôi không biết liệu có cách nào khác không. Tuy nhiên, đây là kết quả:

standard:  0.8398549720004667
underscore:  0.8413165839992871
loopiter:  0.7110594899968419
loopiter2:  0.5891903560004721

do đó, sử dụng bản đồ mang lại sự cải thiện khoảng 30% so với tiêu chuẩn cho vòng lặp và thêm 19% so với Martelli.

Giả sử rằng bạn đã xác định do_s Something là một hàm và bạn muốn thực hiện nó N lần. Có lẽ bạn có thể thử như sau:

todos = [do_something] * N  
for doit in todos:  
    doit()

Một vòng lặp while đơn giản thì sao?

while times > 0:
    do_something()
    times -= 1

Bạn đã có biến; Tại sao không sử dụng nó?