我们都熟悉使用这两行来检查变量是否满足一个或多个等式。
if number == 1 or number == 2 or number == 3 or number == 4:
do_smt()
这种方式编码显得非常的自然，大家也经常使用。
但我们今天说另外一个好的解决方案，接下来我将给出几种方法，我们将分析它们的优缺点。
Python中的”in”运算符
in 关键字在 Python 中基本上有两种用法：
1：遍历一个序列：
例子：
seasons = ["winter", "spring", "summer", "autumn"]
for season in seasons:
print(season)
winter
spring
summer
autumn
2：检查一个值是否存在于一个序列（字符串、元组、列表等）中。根据值的存在，返回 True 或 False 。
示例 1：
seasons = ["winter", "spring", "summer", "autumn"]
print("summer" in seasons)
print("july" in seasons)
True
False
示例 2：
现在让我们看一下这个示例：
print("in" in "in operator in Python")
让我们把到目前为止学到的所有东西放在一起，看下优雅的解决方案。
我们用”in”代替”or”
这是我们的第一个例子：
if number == 1 or number == 2 or number == 3 or number == 4:
do_smt()
改用in
if number in [1, 2, 3, 4]:
do_smt()
这意味着如果列表中存在number，则满足条件并执行do_smt()。换句话说，如果 number 等于列表中的任何值，do_smt() 将运行。请注意，最后一句中的”任何”与”or”具有确切的含义和功能。这就是为什么可以替换或使用 in 的原因——两者具有相同的目的。
为什么以及何时我们应该更喜欢”in”而不是”or”
我们可以很容易地遵循条件。在多个条件的情况下，使用 in 关键字大大提高了可读性。
例如，在 Django REST Framework (DRF) 中，如果我们要测试请求是否为只读操作，我们只需检查请求的 HTTP 方法 (request.method) 是否存在于 SAFE_METHODS 中，它只是一个元组 包含 “GET” 、 “HEAD” 和 “OPTIONS” 。
if request.method in permissions.SAFE_METHODS:
让我们明确地编写 permissions.SAFE_METHODS 以更好地理解：
if request.method in ("GET", "HEAD", "OPTIONS"):
阅读和遵循条件的目的非常简单。我们可以很容易地看到有多少条件以及它们是什么。如果我问你，这里会检查哪些条件，你可以很容易地回答这个问题。
在使用or的情况下，我们需要这样写：
if request.method == "GET" or request.method == "HEAD" or request.method == "OPTIONS":
就可读性而言，最后一个似乎不太友好，因为它有重复，而且是一条长线！
使用in方案是最好的吗？
这取决于你如何定义”最佳”。如果你正在寻找可读性，很明显 in 是最好的。
在使用 in 时，我们不应该只使用一种数据类型来限制自己。我们将看看 list 、 tuple 和 set 。
比较执行时间
我将使用 timeit 模块来测量执行时间。我们将比较 4 种不同的用法。所以这将是 1（或）vs 3（在 list 、 tuple 和 set 中）。
文章其余部分的顺序相同：
in [] - list
in () - tuple
in {} - set
or
我将执行每一个 100000 次。此外，我决定重命名请求的 HTTP 方法方法。
import timeit
method = "GET"
print(timeit.timeit('method in ["GET", "HEAD", "OPTIONS"]', globals=globals(), number=100000))
print(timeit.timeit('method in ("GET", "HEAD", "OPTIONS")', globals=globals(), number=100000))
print(timeit.timeit('method in {"GET", "HEAD", "OPTIONS"}', globals=globals(), number=100000))
print(timeit.timeit('method == "GET" or method == "HEAD" or method == "OPTIONS"', globals=globals(), number=100000))
0.0018657920008990914
0.0018152919947169721
0.00212829202064313
0.0020830420253332704
虽然我执行了 100000 次语句，仍然很难确定哪个更好，但我们可以说元组稍微好一点。
注意：timeit.timeit 中的 globals 参数用于访问全局命名空间中定义的变量。这样，我们就不会计算将”GET”值分配给方法变量所需的时间。否则，我们需要修改它：
print(timeit.timeit('method = "GET"; method in ["GET", "HEAD", "OPTIONS"]', globals=globals(), number=100000))
如果我们想评估最坏的情况怎么办。此时，将满足最后一个条件，而不是第一个条件。
import timeit
method = "OPTIONS"
print(timeit.timeit('method in ["GET", "HEAD", "OPTIONS"]', globals=globals(), number=100000))
print(timeit.timeit('method in ("GET", "HEAD", "OPTIONS")', globals=globals(), number=100000))
print(timeit.timeit('method in {"GET", "HEAD", "OPTIONS"}', globals=globals(), number=100000))
print(timeit.timeit('method == "GET" or method == "HEAD" or method == "OPTIONS"', globals=globals(), number=100000))
0.0035216250689700246
0.0032744579948484898
0.002372542046941817
0.007088540936820209
现在，集合是有利的或表现出最差的表现。实际上，与之前的结果相比，集合并没有太大的变化，因为这个过程的集合具有 O(1) 的时间复杂度：
x in list ---> O(n)
x in tuple ---> O(n)
x in set ---> O(1)
比较内存使用情况
我们可以使用 sys.getsizeof() 来计算对象的内存消耗。
mport sys
print(sys.getsizeof(["GET", "HEAD", "OPTIONS"]))
print(sys.getsizeof(("GET", "HEAD", "OPTIONS")))
print(sys.getsizeof({"GET", "HEAD", "OPTIONS"}))
120
64
216
就内存而言，元组比其他数据容器更好。但是，当我们使用or我们不创建任何序列时，or是内存竞争的赢家！
写在最后：
使用 in 是检查多个条件的时尚方式。它使代码更具可读性和可维护性。我更喜欢使用 in with sets，因为在考虑性能时 in 关键字是有利的。它还向其他程序员会考虑运行时间问题，可以使用具有 O(1) 时间复杂度的数据类型。如果你的项目（如嵌入式系统）的内存有限，那么在这种情况下使用元组是有意义的。
Original: https://blog.csdn.net/qq_42627619/article/details/124104894
Author: 键盘舞蹈者
Title: Python技巧：停止使用“or”检查多个条件
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