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。

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!

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

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
    )

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