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。

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。

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

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

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。

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