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 breaks up to a certain label
break_label = None
while True:
# snip: print out current state
while True:
ok = get_input("Is this ok? (y/n)")
if ok == "y" or ok == "Y":
break_label = "outer" # specify label to break to
break
if ok == "n" or ok == "N":
break
if break_label:
if break_label != "inner":
break # propagate up
break_label = None # we have arrived!
if break_label:
if break_label != "outer":
break # propagate up
break_label = None # we have arrived!
#do more processing with menus and stuff
其他回答
keeplooping = True
while keeplooping:
# Do stuff
while keeplooping:
# Do some other stuff
if finisheddoingstuff():
keeplooping = False
或者类似的东西。
您可以在内部循环中设置一个变量，并在内部循环退出后立即在外部循环中检查它，如果合适的话可以中断。我有点喜欢GOTO方法，前提是你不介意使用愚人节的笑话模块——它不是python的，但它确实有意义。
将循环逻辑分解为迭代器，迭代器产生循环变量并在完成时返回——这里有一个简单的迭代器，它将图像按行/列排列，直到我们用完图像或找不到放置它们的位置:
def it(rows, cols, images):
i = 0
for r in xrange(rows):
for c in xrange(cols):
if i >= len(images):
return
yield r, c, images[i]
i += 1
for r, c, image in it(rows=4, cols=4, images=['a.jpg', 'b.jpg', 'c.jpg']):
... do something with r, c, image ...
这样做的优点是将复杂的循环逻辑和处理分开。
我最近遇到了这个问题，为了避免重复的return语句，因为它会隐藏逻辑错误，我研究了@yak的想法。这在嵌套的for循环中工作得很好，但不是很优雅。另一种方法是在下一次循环之前检查条件:
b = None
for a in range(10):
if something(a, b): # should never = True if b is None
break
for b in range(20):
pass
这可能并不适用于所有地方，但具有适应性，如果需要，它的优点是允许复制条件，而不是潜在的结果。
下面是一个似乎可以工作的实现:
break_ = False
for i in range(10):
if break_:
break
for j in range(10):
if j == 3:
break_ = True
break
else:
print(i, j)
唯一的缺点是你必须在循环之前定义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。
