请原谅我的无知，但我对#Python的了解不如在座的任何人，但我碰巧在3D BIM建模中编写自己的对象脚本时发现了类似的东西，因此我将调整我的算法以适应Python。

我在这里发现的问题是双面的：

我的价值观对于试图破译剧本的人来说似乎很陌生。如果这些值被更改（最有可能），或者如果必须添加新条件（破坏模式），代码维护将付出高昂的代价

要绕过所有这些问题，脚本必须这样运行

param_Val01 = Value 01   #give a meaningful name for param_Val(i) preferable an integer
param_Val02 = Value 02
param_Val03 = Value 03
param_Val04 = Value 04   # and ... etc

conditions = 0           # this is a value placeholder

########
Add script that if true will make:

conditions = conditions + param_Val01   #value of placeholder is updated
########

### repeat as needed


if conditions = param_Val01 + param_Val02 + param_Val03 + param_Val04:
    do something

这种方法的优点：

脚本可读。脚本很容易维护。条件是对表示期望条件的值的和的1比较操作。无需多级条件

希望它能帮助你们

似乎值得引用PEP 0008（Python的官方风格指南），因为它对这个问题的评论篇幅适中：

如果if语句的条件部分足够长，需要跨多行编写，那么值得注意的是，两个字符的关键字（即if）加上一个空格和一个左括号的组合会为多行条件语句的后续行创建一个自然的4空格缩进。这可能会与嵌套在if语句中的缩进代码集产生视觉冲突，这也会自然缩进到4个空格。对于如何（或是否）进一步从视觉上区分if语句中的嵌套套件和这些条件行，PEP没有明确的立场。这种情况下可接受的选项包括但不限于：#无额外压痕。如果（this_is_one_thing和that_is_aother_thing）：do_something（）#添加注释，这将在编辑器中提供一些区别#支持语法高亮显示。如果（this_is_one_thing和that_is_aother_thing）：#既然这两个条件都成立，我们就可以结婚了。do_something（）#在条件延续行上添加一些额外的缩进。如果（this_is_one_thing和that_is_aother_thing）：do_something（）

请注意上述报价中的“不限于”；除了风格指南中建议的方法外，其他问题答案中建议的一些方法也是可以接受的。

这没有多大改善，但。。。

allCondsAreOK = (cond1 == 'val1' and cond2 == 'val2' and
                 cond3 == 'val3' and cond4 == 'val4')

if allCondsAreOK:
   do_something

为了完整起见，只需要一些其他随意的想法。如果它们对你有用，就使用它们。否则，你最好尝试其他方法。

你也可以用字典这样做：

>>> x = {'cond1' : 'val1', 'cond2' : 'val2'}
>>> y = {'cond1' : 'val1', 'cond2' : 'val2'}
>>> x == y
True

此选项比较复杂，但您可能也会发现它很有用：

class Klass(object):
    def __init__(self, some_vars):
        #initialize conditions here
    def __nonzero__(self):
        return (self.cond1 == 'val1' and self.cond2 == 'val2' and
                self.cond3 == 'val3' and self.cond4 == 'val4')

foo = Klass()
if foo:
    print "foo is true!"
else:
    print "foo is false!"

不知道这是否对你有用，但这是另一种选择。还有一种方法：

class Klass(object):
    def __init__(self):
        #initialize conditions here
    def __eq__(self):
        return (self.cond1 == 'val1' and self.cond2 == 'val2' and
               self.cond3 == 'val3' and self.cond4 == 'val4')

x = Klass(some_values)
y = Klass(some_other_values)
if x == y:
    print 'x == y'
else:
    print 'x!=y'

最后两个我还没有测试过，但如果你想使用这些概念，那么这些概念应该足以让你继续下去。

（顺便说一句，如果这只是一次性的事情，你可能会更好地使用你最初提出的方法。如果你在很多地方进行比较，这些方法可能会增强可读性，让你不会因为它们有点粗糙而感到很糟糕。）

简单明了，也通过了pep8检查：

if (
    cond1 and
    cond2
):
    print("Hello World!")

近年来，我一直倾向于使用所有和任何函数，因为我很少将“与”和“或”进行比较，这很有效，并且具有“早期失败”和生成器理解的额外优势：

if all([
    cond1,
    cond2,
]):
    print("Hello World!")

只需记住传入一个可迭代的！传入N个参数不正确。

注意：任何一个都像许多或比较，所有都像许多和比较。

这很好地结合了生成器的理解，例如：

# Check if every string in a list contains a substring:
my_list = [
    'a substring is like a string', 
    'another substring'
]

if all('substring' in item for item in my_list):
   print("Hello World!")

# or

if all(
    'substring' in item
    for item in my_list
):
    print("Hello World!")

更多内容：生成器理解

“all”和“any”适用于同一类型case的许多条件。但他们总是评估所有条件。如本例所示：

def c1():
    print " Executed c1"
    return False
def c2():
    print " Executed c2"
    return False


print "simple and (aborts early!)"
if c1() and c2():
    pass

print

print "all (executes all :( )"
if all((c1(),c2())):
    pass

print