我想将一个数字限制在一定范围内。目前，我正在执行以下操作：
minN = 1
maxN = 10
n = something() #some return value from a function
n = max(minN, n)
n = min(maxN, n)
这使它保持在minN 和maxN 之内，但看起来不是很好。我怎样才能做得更好？
PS：仅供参考，我使用的是 Python 2.6。
【问题讨论】：
如果你想变得可爱，你可以这样做：
n = sorted([minN, n, maxN])[1]
【讨论】：
min(max(...)...) 大约快 1.4 倍。详细信息：python -m timeit -s "min_n = 10; max_n = 15" "for x in range(30): max(min(x, max_n), min_n)":7.28 微秒/循环。 python -m timeit -s "min_n = 10; max_n = 15" "for x in range(30): sorted([min_n, x, max_n])[1]"：每个循环 10.2 微秒。 "min_n = 1000; max_n = 15000" "for x in range(-15000, 30000): ..."：每循环 11 毫秒，"min_n = 1000; max_n = 15000" "for x in range(-15000, 30000): ..."：每循环 14.8 毫秒
def clamp(n, minn, maxn):
return max(min(maxn, n), minn)
或功能等效：
clamp = lambda n, minn, maxn: max(min(maxn, n), minn)
现在，你使用：
n = clamp(n, 7, 42)
或者说清楚：
n = minn if n < minn else maxn if n > maxn else n
更清晰：
def clamp(n, minn, maxn):
if n < minn:
return minn
elif n > maxn:
return maxn
else:
return n
【讨论】：
def clamp(n, minn, maxn): return min(max(n, minn), maxn) 使用相同顺序的参数略微提高了可读性。
np.clip() 对多个单个随机值进行的测试中）。
定义一个类并有一个方法来设置执行这些验证的值。
大致如下：
class BoundedNumber(object):
def __init__(self, value, min_=1, max_=10):
self.min_ = min_
self.max_ = max_
self.set(value)
def set(self, newValue):
self.n = max(self.min_, min(self.max_, newValue))
# usage
bounded = BoundedNumber(something())
bounded.set(someOtherThing())
bounded2 = BoundedNumber(someValue(), min_=8, max_=10)
bounded2.set(5) # bounded2.n = 8
【讨论】：
只需使用numpy.clip() (doc)：
n = np.clip(n, minN, maxN)
它也适用于整个数组：
my_array = np.clip(my_array, minN, maxN)
【讨论】：
python条件语句串起来？我在寻找将pixel 值限制在0 和255 之间的方法时遇到了这个问题，并且不认为使用max() 和min() 可读性很强，所以写了以下@ 987654327@:
def clamp(x, minn, maxx):
return x if x > minm and x < maxx else (minn if x < minn else maxx)
我很想看看比我更有经验的人如何找到这种限制值的方法。我认为它一定比使用min() 和max() 效率低，但它可能对寻找更具可读性的人有用（至少对我而言）function。
【讨论】：