# 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

首先，普通的逻辑是有用的。

如果由于某种原因，终止条件无法确定，例外是一个后备计划。

class GetOutOfLoop( Exception ):
    pass

try:
    done= False
    while not done:
        isok= False
        while not (done or isok):
            ok = get_input("Is this ok? (y/n)")
            if ok in ("y", "Y") or ok in ("n", "N") : 
                done= True # probably better
                raise GetOutOfLoop
        # other stuff
except GetOutOfLoop:
    pass

对于这个特定的示例，可能不需要异常。

另一方面，在字符模式应用程序中，我们经常有“Y”、“N”和“Q”选项。对于"Q"选项，我们要立即退出。这是比较特殊的。

while True:
    # Snip: print out current state
    while True:
        ok = get_input("Is this ok? (y/n)")
        if ok.lower() == "y": 
            break_2 = True
        if ok.lower() == "n": 
            break
    if break_2:
        break

尽量减少对OP的问题的改变，我只是在打破第一个for循环之前添加了一个标志，并检查外部循环上的标志，看看我们是否需要再次刹车。

break_2 = False
while True:
    # Snip: print out current state
    if break_2: break
    while True:
        ok = get_input("Is this ok? (y/n)")
        if ok.lower() == "y": break_2 = True
        if break_2: break
        if ok.lower() == "n": break
    # Do more processing with menus and stuff

PEP 3136建议标记中断/继续。Guido拒绝了它，因为“需要这个功能的复杂代码非常罕见”。不过，PEP确实提到了一些变通方法(比如异常技术)，而Guido认为在大多数情况下，使用return进行重构会更简单。

使用numpy.ndindex可以简单地将多个循环转换为单个、可破坏的循环

for i in range(n):
  for j in range(n):
    val = x[i, j]
    break # still inside the outer loop!

for i, j in np.ndindex(n, n):
  val = x[i, j]
  break # you left the only loop there was!

您确实需要索引到对象中，而不是显式地遍历值，但至少在简单的情况下，它似乎比大多数答案所建议的要简单大约2-20倍。