如何将整数钳位到某个范围？

我有以下代码：

new_index = index + offset
if new_index < 0:
    new_index = 0
if new_index >= len(mylist):
    new_index = len(mylist) - 1
return mylist[new_index]

基本上，我计算一个新索引并使用它从列表中查找一些元素。为了确保索引在列表的范围内，我需要将这2条if语句写成4行。这很冗长，有点丑陋……我敢说，这很不合蟒蛇性。

还有其他更简单，更紧凑的解决方案吗？（和更多pythonic）

是的，我知道我可以if else在一行中使用，但它不可读：

new_index = 0 if new_index < 0 else len(mylist) - 1 if new_index >= len(mylist) else new_index

我也知道我可以链max()和min()在一起。它更紧凑，但是我觉得它有点晦涩难懂，如果我输入错误的话，更难发现错误。换句话说，我觉得它不是很简单。

new_index = max(0, min(new_index, len(mylist)-1))

实际上，这很清楚。许多人很快学会了它。您可以使用评论来帮助他们。

new_index = max(0, min(new_index, len(mylist)-1))

sorted((minval, value, maxval))[1]

例如：

>>> minval=3
>>> maxval=7
>>> for value in range(10):
...   print sorted((minval, value, maxval))[1]
... 
3
3
3
3
4
5
6
7
7
7

这里有许多有趣的答案，几乎都是一样的，除了...哪个更快？

import numpy
np_clip = numpy.clip
mm_clip = lambda x, l, u: max(l, min(u, x))
s_clip = lambda x, l, u: sorted((x, l, u))[1]
py_clip = lambda x, l, u: l if x < l else u if x > u else x

>>> import random
>>> rrange = random.randrange
>>> %timeit mm_clip(rrange(100), 10, 90)
1000000 loops, best of 3: 1.02 µs per loop

>>> %timeit s_clip(rrange(100), 10, 90)
1000000 loops, best of 3: 1.21 µs per loop

>>> %timeit np_clip(rrange(100), 10, 90)
100000 loops, best of 3: 6.12 µs per loop

>>> %timeit py_clip(rrange(100), 10, 90)
1000000 loops, best of 3: 783 ns per loop

paxdiablo拥有它！，请使用普通ol'python。numpy版本是最慢的版本，也许并不奇怪。可能是因为它正在寻找数组，而其他版本只是在其中对它们的参数进行排序。

参见numpy.clip：

index = numpy.clip(index, 0, len(my_list) - 1)

链接max()和min()在一起是正常的成语我见过。如果发现很难阅读，请编写一个辅助函数来封装该操作：

def clamp(minimum, x, maximum):
    return max(minimum, min(x, maximum))

我心爱的可读Python语言发生了什么事？:-)

认真地说，只要使其具有功能即可：

def addInRange(val, add, minval, maxval):
    newval = val + add
    if newval < minval: return minval
    if newval > maxval: return maxval
    return newval

然后只需使用类似这样的名称即可：

val = addInRange(val, 7, 0, 42)

或更简单，更灵活的解决方案，您可以自己进行计算：

def restrict(val, minval, maxval):
    if val < minval: return minval
    if val > maxval: return maxval
    return val

x = restrict(x+10, 0, 42)

如果愿意，您甚至可以将最小/最大列表作为一个列表，这样看起来就更“纯数学”：

x = restrict(val+7, [0, 42])

在我看来，这似乎更pythonic：

>>> def clip(val, min_, max_):
...     return min_ if val < min_ else max_ if val > max_ else val

一些测试：

>>> clip(5, 2, 7)
5
>>> clip(1, 2, 7)
2
>>> clip(8, 2, 7)
7

如果您的代码看起来太笨拙，则一个函数可能会有所帮助：

def clamp(minvalue, value, maxvalue):
    return max(minvalue, min(value, maxvalue))

new_index = clamp(0, new_index, len(mylist)-1)

避免编写用于此类小任务的函数，除非您经常应用它们，否则会导致代码混乱。

对于单个值：

min(clamp_max, max(clamp_min, value))

对于值列表：

map(lambda x: min(clamp_max, max(clamp_min, x)), values)