пітонічний спосіб зробити щось N разів без змінної індексу?

З кожним днем ​​я все більше люблю пітона.

Сьогодні я писав такий код, як:

for i in xrange(N):
    do_something()

Мені довелося щось робити N разів. Але кожен раз не залежав від значення i(змінної індексу). Я зрозумів, що створюю змінну, яку ніколи не використовував (i ), і подумав, що "Напевно існує більш пітонічний спосіб зробити це без необхідності цієї марної змінної індексу".

Отже ... питання: чи знаєте ви, як зробити це просте завдання більш (пітонічним) красивим способом?

Трохи швидший підхід, ніж циклічне, xrange(N)- це:

import itertools

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

Використовуйте змінну _, як я дізнався, коли я задавав це питання , наприклад:

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

Я просто використовую for _ in range(n), це прямо до суті. Це створить весь список для величезних чисел у Python 2, але якщо ви використовуєте Python 3, це не проблема.

оскільки функція є першокласним громадянином, ви можете написати невелику обгортку (з відповідей Алекса)

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

тоді ви можете передавати функцію як аргумент.

_ Те саме, що і x. Однак це ідіома пітона, яка використовується для вказівки ідентифікатора, який ви не збираєтесь використовувати. У python ці ідентифікатори не займають запам'ятовування та не виділяють простір, як це робиться в інших мовах. Це легко забути. Вони просто імена, які вказують на об'єкти, в даному випадку ціле число на кожній ітерації.

Я вважав, що різні відповіді дуже елегантні (особливо це стосується Алекса Мартеллі), але я хотів кількісно оцінити продуктивність, тому я приготував такий сценарій:

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))

Я також придумав альтернативне рішення, яке базується на принципі Martelli і використовує його map() для виклику функції корисного навантаження. Гаразд, я трохи обдурив те, що я взяв на себе свободу змусити корисне навантаження прийняти параметр, який відкидається: я не знаю, чи є спосіб цього подолати. Тим не менш, ось результати:

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

тож використання карти дає покращення приблизно на 30% порівняно зі стандартом для циклу та додаткових 19% у порівнянні з Мартеллі.

Припустимо, що ви визначили do_something як функцію, і ви хочете виконати це N разів. Можливо, ви можете спробувати наступне:

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

Що про простий цикл?

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

Ви вже маєте змінну; чому б не використати його?