你可以使用循环:

conditions = (check_size, check_color, check_tone, check_flavor)
for condition in conditions:
    result = condition()
    if result:
        return result

这样做还有一个额外的好处，那就是您现在可以使条件的数量可变。

你可以使用map() + filter() (Python 3版本，使用Python 2中的future_builtins版本)来获得第一个这样的匹配值:

try:
    # Python 2
    from future_builtins import map, filter
except ImportError:
    # Python 3
    pass

conditions = (check_size, check_color, check_tone, check_flavor)
return next(filter(None, map(lambda f: f(), conditions)), None)

但这是否更具可读性还有待商榷。

另一种选择是使用生成器表达式:

conditions = (check_size, check_color, check_tone, check_flavor)
checks = (condition() for condition in conditions)
return next((check for check in checks if check), None)

除了马丁的好答案，你还可以用链条或者。这将返回第一个真值，如果没有真值，则返回None:

def check_all_conditions():
    return check_size() or check_color() or check_tone() or check_flavor() or None

演示:

>>> x = [] or 0 or {} or -1 or None
>>> x
-1
>>> x = [] or 0 or {} or '' or None
>>> x is None
True

如果你想要相同的代码结构，你可以使用三元语句!

def check_all_conditions():
    x = check_size()
    x = x if x else check_color()
    x = x if x else check_tone()
    x = x if x else check_flavor()

    return x if x else None

我觉得这看起来很清晰。

演示:

上面的Martijns的第一个例子略有变化，避免了循环中的if:

Status = None
for c in [check_size, check_color, check_tone, check_flavor]:
  Status = Status or c();
return Status

这是马丁第一个例子的一个变种。为了允许短路，它还使用了“可调用对象的集合”样式。

而不是循环，你可以使用内置的任何。

conditions = (check_size, check_color, check_tone, check_flavor)
return any(condition() for condition in conditions) 

注意，any返回一个布尔值，所以如果您需要检查的确切返回值，这个解决方案将不起作用。any将不会区分14，'red'， 'sharp'， 'spicy'作为返回值，它们都将作为True返回。

不要改变它

还有其他的方法来做这个，正如各种其他的答案所显示的。没有一个像原始代码那样清晰。

根据Curly定律，你可以通过拆分两个关注点来提高代码的可读性:

我要检查哪些东西? 有一件事是真的吗?

分为两个功能:

def all_conditions():
    yield check_size()
    yield check_color()
    yield check_tone()
    yield check_flavor()

def check_all_conditions():
    for condition in all_conditions():
        if condition:
            return condition
    return None

这避免了:

复杂的逻辑结构 非常长的队伍 重复

.．.同时保留一个线性的，易于阅读的流。

根据您的特定情况，您可能还可以提出更好的函数名称，使其更具可读性。

我很惊讶没有人提到内置的任何是为了这个目的:

def check_all_conditions():
    return any([
        check_size(),
        check_color(),
        check_tone(),
        check_flavor()
    ])

注意，尽管这个实现可能是最清晰的，但它计算所有的检查，即使第一个检查为True。

如果你真的需要在第一次检查失败时停止，考虑使用reduce来将一个列表转换为一个简单的值:

def check_all_conditions():
    checks = [check_size, check_color, check_tone, check_flavor]
    return reduce(lambda a, f: a or f(), checks, False)

reduce(function, iterable[， initializer]):应用2的函数 参数从左到右累加到iterable的项， 从而将可迭代对象减少为单个值。左边的参数x， 累积值和正确的参数y是否更新 值。如果存在可选初始化式，则为 在计算中置于可迭代对象的项之前

在你的情况下:

lambda a, f: a或f()是检查累加器a或当前检查f()是否为True的函数。注意，如果a为True, f()将不会被求值。 检查包含检查函数(来自lambda的f项) False是初始值，否则不会发生检查，结果总是True

Any和reduce是函数式编程的基本工具。我强烈建议你训练这些以及地图，这是很棒的!

你是否考虑过只写if x: return x all in一行?

def check_all_conditions():
    x = check_size()
    if x: return x

    x = check_color()
    if x: return x

    x = check_tone()
    if x: return x

    x = check_flavor()
    if x: return x

    return None

这并没有比你所拥有的更少的重复性，但IMNSHO它读起来更流畅。

理想情况下，我将重写check_函数以返回True或False而不是一个值。你的支票就变成了

if check_size(x):
    return x
#etc

假设你的x不是不可变的，你的函数仍然可以修改它(尽管他们不能重新分配它)-但是一个叫check的函数不应该真的修改它。

实际上与timgeb的答案相同，但你可以使用括号来更好地格式化:

def check_all_the_things():
    return (
        one()
        or two()
        or five()
        or three()
        or None
    )

我在过去看到过一些有趣的switch/case语句的dicts实现，这让我得出了这个答案。使用您提供的示例，您将得到以下结果。(使用complete_sentences_for_function_names非常疯狂，因此check_all_conditions被重命名为status。参见(1))

def status(k = 'a', s = {'a':'b','b':'c','c':'d','d':None}) :
  select = lambda next, test : test if test else next
  d = {'a': lambda : select(s['a'], check_size()  ),
       'b': lambda : select(s['b'], check_color() ),
       'c': lambda : select(s['c'], check_tone()  ),
       'd': lambda : select(s['d'], check_flavor())}
  while k in d : k = d[k]()
  return k

select函数消除了两次调用每个check_FUNCTION的需要，即通过添加另一个函数层，如果check_FUNCTION() else，则避免check_FUNCTION()。这对于长时间运行的函数很有用。dict中的lambdas将其值的执行延迟到while循环。

作为奖励，您可以修改执行顺序，甚至通过更改k和s跳过一些测试，例如k='c'，s={'c':'b'，'b':None}减少测试的数量并反转原始的处理顺序。

那些花时间的人可能会为在堆栈中增加一两个额外层的成本和字典查找的成本而讨价还价，但你似乎更关心代码的美观。

另一种更简单的实现方式可能是:

def status(k=check_size) :
  select = lambda next, test : test if test else next
  d = {check_size  : lambda : select(check_color,  check_size()  ),
       check_color : lambda : select(check_tone,   check_color() ),
       check_tone  : lambda : select(check_flavor, check_tone()  ),
       check_flavor: lambda : select(None,         check_flavor())}
  while k in d : k = d[k]()
  return k

我指的不是pep8，而是用一个简明的描述性词语来代替句子。当然OP可能会遵循一些编码惯例，使用一些现有的代码库，或者不关心代码库中的简洁术语。

这种方式有点超出框框，但我认为最终结果是简单的，可读的，而且看起来不错。

基本思想是，当其中一个函数求值为真值时引发异常，并返回结果。下面是它的外观:

def check_conditions():
    try:
        assertFalsey(
            check_size,
            check_color,
            check_tone,
            check_flavor)
    except TruthyException as e:
        return e.trigger
    else:
        return None

你需要一个assertFalsey函数，当一个被调用的函数参数的值为真时，它会引发一个异常:

def assertFalsey(*funcs):
    for f in funcs:
        o = f()
        if o:
            raise TruthyException(o)

可以对上面的内容进行修改，以便为要计算的函数提供参数。

当然你需要TruthyException本身。这个异常提供了触发异常的对象:

class TruthyException(Exception):
    def __init__(self, obj, *args):
        super().__init__(*args)
        self.trigger = obj

当然，您可以将原始函数转换为更一般的函数:

def get_truthy_condition(*conditions):
    try:
        assertFalsey(*conditions)
    except TruthyException as e:
        return e.trigger
    else:
        return None

result = get_truthy_condition(check_size, check_color, check_tone, check_flavor)

这可能会慢一点，因为您同时使用if语句和处理异常。但是，该异常最多只处理一次，因此对性能的影响应该很小，除非您希望运行该检查并获得成千上万次的True值。

python的方法是使用reduce(有人已经提到过)或itertools(如下所示)，但在我看来，简单地使用或操作符的短路可以产生更清晰的代码

from itertools import imap, dropwhile

def check_all_conditions():
    conditions = (check_size,\
        check_color,\
        check_tone,\
        check_flavor)
    results_gen = dropwhile(lambda x:not x, imap(lambda check:check(), conditions))
    try:
        return results_gen.next()
    except StopIteration:
        return None

对我来说，最好的答案是@ phill -frost，然后是@wayne-werner's。

我发现有趣的是，没有人说过一个函数将返回许多不同的数据类型，这将强制检查x本身的类型来做任何进一步的工作。

所以我会将@PhilFrost的回答与保持单一类型的想法混合在一起:

def all_conditions(x):
    yield check_size(x)
    yield check_color(x)
    yield check_tone(x)
    yield check_flavor(x)

def assessed_x(x,func=all_conditions):
    for condition in func(x):
        if condition:
            return x
    return None

注意，x被作为一个参数传递，但all_conditions也被用作检查函数的传递生成器，其中所有检查函数都得到一个要检查的x，并返回True或False。通过使用带有all_conditions作为默认值的func，您可以使用assessed_x(x)，或者您可以通过func传递进一步的个性化生成器。

这样，只要一个检查通过，您就会得到x，但它总是相同的类型。

如果你需要Python 3.8，你可以使用“赋值表达式”的新特性来减少If -else链的重复:

def check_all_conditions():
    if (x := check_size()): return x
    if (x := check_color()): return x
    if (x := check_tone()): return x
    if (x := check_flavor()): return x
    
    return None

我喜欢@timgeb的。与此同时，我想补充的是，在返回语句中表达None是不需要的，因为计算语句的集合或分离语句，并且返回第一个非零，非空，无-None，如果没有，则返回None，无论是否有None !

所以我的check_all_conditions()函数看起来像这样:

def check_all_conditions():
    return check_size() or check_color() or check_tone() or check_flavor()

使用timeit和number=10**7，我查看了一些建议的运行时间。为了便于比较，我只是使用random.random()函数返回一个基于随机数的字符串或None。以下是整个代码:

import random
import timeit

def check_size():
    if random.random() < 0.25: return "BIG"

def check_color():
    if random.random() < 0.25: return "RED"

def check_tone():
    if random.random() < 0.25: return "SOFT"

def check_flavor():
    if random.random() < 0.25: return "SWEET"

def check_all_conditions_Bernard():
    x = check_size()
    if x:
        return x

    x = check_color()
    if x:
        return x

    x = check_tone()
    if x:
        return x

    x = check_flavor()
    if x:
        return x
    return None

def check_all_Martijn_Pieters():
    conditions = (check_size, check_color, check_tone, check_flavor)
    for condition in conditions:
        result = condition()
        if result:
            return result

def check_all_conditions_timgeb():
    return check_size() or check_color() or check_tone() or check_flavor() or None

def check_all_conditions_Reza():
    return check_size() or check_color() or check_tone() or check_flavor()

def check_all_conditions_Phinet():
    x = check_size()
    x = x if x else check_color()
    x = x if x else check_tone()
    x = x if x else check_flavor()

    return x if x else None

def all_conditions():
    yield check_size()
    yield check_color()
    yield check_tone()
    yield check_flavor()

def check_all_conditions_Phil_Frost():
    for condition in all_conditions():
        if condition:
            return condition

def main():
    num = 10000000
    random.seed(20)
    print("Bernard:", timeit.timeit('check_all_conditions_Bernard()', 'from __main__ import check_all_conditions_Bernard', number=num))
    random.seed(20)
    print("Martijn Pieters:", timeit.timeit('check_all_Martijn_Pieters()', 'from __main__ import check_all_Martijn_Pieters', number=num))
    random.seed(20)
    print("timgeb:", timeit.timeit('check_all_conditions_timgeb()', 'from __main__ import check_all_conditions_timgeb', number=num))
    random.seed(20)
    print("Reza:", timeit.timeit('check_all_conditions_Reza()', 'from __main__ import check_all_conditions_Reza', number=num))
    random.seed(20)
    print("Phinet:", timeit.timeit('check_all_conditions_Phinet()', 'from __main__ import check_all_conditions_Phinet', number=num))
    random.seed(20)
    print("Phil Frost:", timeit.timeit('check_all_conditions_Phil_Frost()', 'from __main__ import check_all_conditions_Phil_Frost', number=num))

if __name__ == '__main__':
    main()

结果如下:

Bernard: 7.398444877040768
Martijn Pieters: 8.506569201346597
timgeb: 7.244275416364456
Reza: 6.982133448743038
Phinet: 7.925932800076634
Phil Frost: 11.924794811353031

或者使用max:

def check_all_conditions():
    return max(check_size(), check_color(), check_tone(), check_flavor()) or None