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。

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

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。

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

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。