我想用Python编写一个函数,根据输入索引的值返回不同的固定值。

在其他语言中,我会使用switch或case语句,但Python似乎没有switch语句。在此场景中,推荐的Python解决方案是什么?


当前回答

这里的大多数答案都很陈旧,尤其是那些被接受的答案,因此似乎值得更新。

首先,官方的Python常见问题解答涵盖了这一点,并为简单案例推荐elif链,为更大或更复杂的案例推荐dict。它还建议在某些情况下使用一组visit_方法(许多服务器框架使用的样式):

def dispatch(self, value):
    method_name = 'visit_' + str(value)
    method = getattr(self, method_name)
    method()

FAQ还提到了PEP275,它是为了让官方一劳永逸地决定添加C风格切换语句而编写的。但PEP实际上被推迟到了Python 3,它只是作为一个单独的提案PEP3103被正式拒绝。答案当然是否定的,但如果你对原因或历史感兴趣的话,这两位政治公众人物可以获得更多信息。


有一件事多次出现(在PEP 275中可以看到,尽管它是作为实际推荐删除的),那就是如果你真的为处理4种情况而烦恼的是8行代码,而不是C或Bash中的6行代码,你总是可以这样写:

if x == 1: print('first')
elif x == 2: print('second')
elif x == 3: print('third')
else: print('did not place')

这并不是PEP 8所鼓励的,但它是可读的,并不是太单一。


自PEP 3103被拒绝以来的十多年里,C风格的案例陈述,甚至围棋中稍微更强大的版本,都被认为已经过时;每当有人提出python想法或-dev时,他们都会参考旧的决定。

然而,完全ML样式的模式匹配的想法每隔几年就会出现一次,特别是在Swift和Rust等语言采用它之后。问题是,如果没有代数数据类型,很难充分利用模式匹配。虽然圭多一直赞同这个想法,但没有人提出一个非常适合Python的方案。(你可以阅读我2014年的strawman作为一个例子。)这可能会随着3.7中的dataclass和一些零星的建议而改变,比如使用更强大的枚举来处理sum类型,或者使用不同类型的语句本地绑定的各种建议(如PEP3150,或者当前正在讨论的一组建议-ideas)。但到目前为止,它还没有。

偶尔也会有关于Perl 6样式匹配的建议,这基本上是从elif到regex到单分派类型切换的混合。

其他回答

def f(x):
     return 1 if x == 'a' else\
            2 if x in 'bcd' else\
            0 #default

简短易读,具有默认值,支持条件和返回值中的表达式。

然而,它的效率不如字典解决方案。例如,Python必须在返回默认值之前扫描所有条件。

Python 3.10(2021)引入了match-case语句,该语句提供了Pythons“switch”的一流实现。例如:

def f(x):
    match x:
        case 'a':
            return 1
        case 'b':
            return 2
        case _:
            return 0   # 0 is the default case if x is not found

match-case语句比这个简单的示例强大得多。


以下原始答案写于2008年,当时还未提供匹配案例:

你可以用字典:

def f(x):
    return {
        'a': 1,
        'b': 2,
    }[x]

扩展Greg Hewgill的答案-我们可以使用装饰器封装字典解决方案:

def case(callable):
    """switch-case decorator"""
    class case_class(object):
        def __init__(self, *args, **kwargs):
            self.args = args
            self.kwargs = kwargs

        def do_call(self):
            return callable(*self.args, **self.kwargs)

return case_class

def switch(key, cases, default=None):
    """switch-statement"""
    ret = None
    try:
        ret = case[key].do_call()
    except KeyError:
        if default:
            ret = default.do_call()
    finally:
        return ret

然后可以将其与@case decorator一起使用

@case
def case_1(arg1):
    print 'case_1: ', arg1

@case
def case_2(arg1, arg2):
    print 'case_2'
    return arg1, arg2

@case
def default_case(arg1, arg2, arg3):
    print 'default_case: ', arg1, arg2, arg3

ret = switch(somearg, {
    1: case_1('somestring'),
    2: case_2(13, 42)
}, default_case(123, 'astring', 3.14))

print ret

好消息是,这已经在NeoPySwitch模块中完成。只需使用pip进行安装:

pip install NeoPySwitch
def f(x):
    dictionary = {'a':1, 'b':2, 'c':3}
    return dictionary.get(x,'Not Found') 
##Returns the value for the letter x;returns 'Not Found' if x isn't a key in the dictionary

我认为最好的方法是使用Python语言的习惯用法来保持代码的可测试性。如前面的回答所示,我使用字典来利用python结构和语言,并以不同的方法隔离“case”代码。下面是一个类,但您可以直接使用模块、全局变量和函数。该类具有可以隔离测试的方法。

根据您的需要,您也可以使用静态方法和属性。

class ChoiceManager:

    def __init__(self):
        self.__choice_table = \
        {
            "CHOICE1" : self.my_func1,
            "CHOICE2" : self.my_func2,
        }

    def my_func1(self, data):
        pass

    def my_func2(self, data):
        pass

    def process(self, case, data):
        return self.__choice_table[case](data)

ChoiceManager().process("CHOICE1", my_data)

也可以使用类作为“__choice_table”的键来利用此方法。通过这种方式,您可以避免信息滥用,并保持所有信息的清洁和可测试性。

假设您必须处理来自网络或MQ的大量消息或数据包。每个数据包都有自己的结构和管理代码(以通用方式)。

使用以上代码,可以执行以下操作:

class PacketManager:

    def __init__(self):
        self.__choice_table = \
        {
            ControlMessage : self.my_func1,
            DiagnosticMessage : self.my_func2,
        }

    def my_func1(self, data):
        # process the control message here
        pass

    def my_func2(self, data):
        # process the diagnostic message here
        pass

    def process(self, pkt):
        return self.__choice_table[pkt.__class__](pkt)

pkt = GetMyPacketFromNet()
PacketManager().process(pkt)


# isolated test or isolated usage example
def test_control_packet():
    p = ControlMessage()
    PacketManager().my_func1(p)

因此,复杂性不会在代码流中扩散,而是在代码结构中呈现。