给定以下代码(不起作用):
while True:
# Snip: print out current state
while True:
ok = get_input("Is this ok? (y/n)")
if ok.lower() == "y": break 2 # This doesn't work :(
if ok.lower() == "n": break
# Do more processing with menus and stuff
有办法解决这个问题吗?还是我必须先检查一次，跳出输入循环，然后再检查一次，如果用户满意，再跳出外部循环?
当前回答
# this version uses a level counter to choose how far to break out
break_levels = 0
while True:
# snip: print out current state
while True:
ok = get_input("Is this ok? (y/n)")
if ok == "y" or ok == "Y":
break_levels = 1 # how far nested, excluding this break
break
if ok == "n" or ok == "N":
break # normal break
if break_levels:
break_levels -= 1
break # pop another level
if break_levels:
break_levels -= 1
break
# ...and so on
其他回答
引入一个新变量作为“循环打破器”。首先给它赋值(False,0等)，然后，在外层循环中，在终止它之前，将值更改为其他值(True,1，…)。一旦循环退出，让“父”循环检查该值。让我来演示一下:
breaker = False #our mighty loop exiter!
while True:
while True:
if conditionMet:
#insert code here...
breaker = True
break
if breaker: # the interesting part!
break # <--- !
如果你有一个无限循环，这是唯一的出路;对于其他循环，执行速度要快得多。如果你有很多嵌套循环，这也适用。你可以退出全部，也可以只退出一部分。无尽的可能性!希望这对你有所帮助!
可能像下面这样的小技巧会做，如果不喜欢重构成函数
增加了1个break_level变量来控制while循环条件
break_level = 0
# while break_level < 3: # if we have another level of nested loop here
while break_level < 2:
#snip: print out current state
while break_level < 1:
ok = get_input("Is this ok? (y/n)")
if ok == "y" or ok == "Y": break_level = 2 # break 2 level
if ok == "n" or ok == "N": break_level = 1 # break 1 level
我的第一反应是将嵌套循环重构为一个函数，并使用return来跳出。
在这种情况下，正如其他人指出的那样，功能分解是可行的方法。Python 3中的代码:
def user_confirms():
while True:
answer = input("Is this OK? (y/n) ").strip().lower()
if answer in "yn":
return answer == "y"
def main():
while True:
# do stuff
if user_confirms():
break
如果您只需要在复杂的for循环巢中测试边缘情况，则可以抛出1/0来引发异常。我保证不会告诉任何人。当您希望快速测试深度嵌套的for循环的单个迭代，并且不想跟踪大量break语句或注释掉大量代码时，这种方法非常方便。
是的，您可以将它包装在函数中并使用return，但在某些上下文中，这可能会非常麻烦。
入门级程序员的例子:
for i in first_iter:
for j in second_iter:
for k in third_iter:
print(i_want_to_run_this_once_and_stop_executing(i,j,k))
1/0
code_that_takes_a_long_time()
expensive_code()
在执行大量数据预处理的大型jupyter笔记本脚本中，这尤其方便。
