根据Curly定律，你可以通过拆分两个关注点来提高代码的可读性:

我要检查哪些东西? 有一件事是真的吗?

分为两个功能:

def all_conditions():
    yield check_size()
    yield check_color()
    yield check_tone()
    yield check_flavor()

def check_all_conditions():
    for condition in all_conditions():
        if condition:
            return condition
    return None

这避免了:

复杂的逻辑结构 非常长的队伍 重复

.．.同时保留一个线性的，易于阅读的流。

根据您的特定情况，您可能还可以提出更好的函数名称，使其更具可读性。

你可以使用循环:

conditions = (check_size, check_color, check_tone, check_flavor)
for condition in conditions:
    result = condition()
    if result:
        return result

这样做还有一个额外的好处，那就是您现在可以使条件的数量可变。

你可以使用map() + filter() (Python 3版本，使用Python 2中的future_builtins版本)来获得第一个这样的匹配值:

try:
    # Python 2
    from future_builtins import map, filter
except ImportError:
    # Python 3
    pass

conditions = (check_size, check_color, check_tone, check_flavor)
return next(filter(None, map(lambda f: f(), conditions)), None)

但这是否更具可读性还有待商榷。

另一种选择是使用生成器表达式:

conditions = (check_size, check_color, check_tone, check_flavor)
checks = (condition() for condition in conditions)
return next((check for check in checks if check), None)

我很惊讶没有人提到内置的任何是为了这个目的:

def check_all_conditions():
    return any([
        check_size(),
        check_color(),
        check_tone(),
        check_flavor()
    ])

注意，尽管这个实现可能是最清晰的，但它计算所有的检查，即使第一个检查为True。

如果你真的需要在第一次检查失败时停止，考虑使用reduce来将一个列表转换为一个简单的值:

def check_all_conditions():
    checks = [check_size, check_color, check_tone, check_flavor]
    return reduce(lambda a, f: a or f(), checks, False)

reduce(function, iterable[， initializer]):应用2的函数 参数从左到右累加到iterable的项， 从而将可迭代对象减少为单个值。左边的参数x， 累积值和正确的参数y是否更新 值。如果存在可选初始化式，则为 在计算中置于可迭代对象的项之前

在你的情况下:

lambda a, f: a或f()是检查累加器a或当前检查f()是否为True的函数。注意，如果a为True, f()将不会被求值。 检查包含检查函数(来自lambda的f项) False是初始值，否则不会发生检查，结果总是True

Any和reduce是函数式编程的基本工具。我强烈建议你训练这些以及地图，这是很棒的!

如果你需要Python 3.8，你可以使用“赋值表达式”的新特性来减少If -else链的重复:

def check_all_conditions():
    if (x := check_size()): return x
    if (x := check_color()): return x
    if (x := check_tone()): return x
    if (x := check_flavor()): return x
    
    return None

python的方法是使用reduce(有人已经提到过)或itertools(如下所示)，但在我看来，简单地使用或操作符的短路可以产生更清晰的代码

from itertools import imap, dropwhile

def check_all_conditions():
    conditions = (check_size,\
        check_color,\
        check_tone,\
        check_flavor)
    results_gen = dropwhile(lambda x:not x, imap(lambda check:check(), conditions))
    try:
        return results_gen.next()
    except StopIteration:
        return None

你是否考虑过只写if x: return x all in一行?

def check_all_conditions():
    x = check_size()
    if x: return x

    x = check_color()
    if x: return x

    x = check_tone()
    if x: return x

    x = check_flavor()
    if x: return x

    return None

这并没有比你所拥有的更少的重复性，但IMNSHO它读起来更流畅。