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
解决方法有两种
举个例子:这两个矩阵相等/相同吗? 矩阵x1和矩阵x2是相同大小的，n，二维矩阵。
第一个解决方案，没有函数
same_matrices = True
inner_loop_broken_once = False
n = len(matrix1)
for i in range(n):
for j in range(n):
if matrix1[i][j] != matrix2[i][j]:
same_matrices = False
inner_loop_broken_once = True
break
if inner_loop_broken_once:
break
第二个解决方案，用函数
这是我案子的最终解决方案。
def are_two_matrices_the_same (matrix1, matrix2):
n = len(matrix1)
for i in range(n):
for j in range(n):
if matrix1[i][j] != matrix2[i][j]:
return False
return True
其他回答
和上一台很像，但更紧凑。 (布尔值只是数字)
breaker = False #our mighty loop exiter!
while True:
while True:
ok = get_input("Is this ok? (y/n)")
breaker+= (ok.lower() == "y")
break
if breaker: # the interesting part!
break # <--- !
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。
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。
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。
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。
