要写好python的循环，就不用for语句！！！
首先，让我们退一步看看在写一个for循环背后的直觉是什么：
1.遍历一个序列提取出一些信息
2.从当前的序列中生成另外的序列
立即学习“Python免费学习笔记（深入）”；
3.写for循环已经是我的第二天性了，因为我是一个程序员
幸运的是，Python里面已经有很棒的工具帮你达到这些目标！你需要做的只是转变思想，用不同的角度看问题。
不到处写for循环你将会获得什么
1.更少的代码行数
2.更好的代码阅读性
3.只将缩进用于管理代码文本
Let’s see the code skeleton below:
看看下面这段代码的构架：
# 1
with ...:
for ...:
if ...:
try:
except:
else:这个例子使用了多层嵌套的代码，这是非常难以阅读的。我在这段代码中发现它无差别使用缩进把管理逻辑（with, try-except）和业务逻辑（for, if）混在一起。如果你遵守只对管理逻辑使用缩进的规范，那么核心业务逻辑应该立刻脱离出来。
“扁平结构比嵌套结构更好” – 《Python之禅》
为了避免for循环，你可以使用这些工具
1. 列表解析/生成器表达式
看一个简单的例子，这个例子主要是根据一个已经存在的序列编译一个新序列：
result = []
for item in item_list:
new_item = do_something_with(item)
result.append(item)如果你喜欢MapReduce，那你可以使用map，或者Python的列表解析：
result = [do_something_with(item) for item in item_list]
同样的，如果你只是想要获取一个迭代器，你可以使用语法几乎相通的生成器表达式。（你怎么能不爱上Python的一致性？）
result = (do_something_with(item) for item in item_list)
函数
站在更高阶、更函数化的变成方式考虑一下，如果你想映射一个序列到另一个序列，直接调用map函数。（也可用列表解析来替代。）
doubled_list = map(lambda x: x * 2, old_list)
如果你想使一个序列减少到一个元素，使用reduce
from functools import reduce summation = reduce(lambda x, y: x + y, numbers)
另外，Python中大量的内嵌功能可会消耗迭代器：
>>> a = list(range(10))
>>> a
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>> all(a)
False
>>> any(a)
True
>>> max(a)
9
>>> min(a)
0
>>> list(filter(bool, a))
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>> set(a)
{0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9}
>>> dict(zip(a,a))
{0: 0, 1: 1, 2: 2, 3: 3, 4: 4, 5: 5, 6: 6, 7: 7, 8: 8, 9: 9}
>>> sorted(a, reverse=True)
[9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0]
>>> str(a)
'[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]'
>>> sum(a)
45 
