Como fixar um inteiro em algum intervalo?

Eu tenho o seguinte código:

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]

Basicamente, calculo um novo índice e o uso para encontrar algum elemento de uma lista. Para ter certeza de que o índice está dentro dos limites da lista, precisei escrever essas 2 ifinstruções espalhadas em 4 linhas. Isso é bastante prolixo, um pouco feio ... Atrevo-me a dizer, é bastante antipitônico .

Existe alguma outra solução mais simples e compacta? (e mais pítônico )

Sim, eu sei que posso usar if elseem uma linha, mas não é legível:

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

Eu também sei que posso acorrentar max()e ficar min()junto. É mais compacto, mas acho meio obscuro, mais difícil de achar bugs se eu digitar errado. Em outras palavras, não acho muito simples.

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

Isso é muito claro, na verdade. Muitas pessoas aprendem rapidamente. Você pode usar um comentário para ajudá-los.

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

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

por exemplo:

>>> 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

muitas respostas interessantes aqui, quase iguais, exceto ... qual é mais rápida?

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 tem !, use o python puro e velho. A versão entorpecida é, talvez não surpreendentemente, a mais lenta de todas. Provavelmente porque está procurando por arrays, onde as outras versões apenas ordenam seus argumentos.

Veja numpy.clip :

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

Encadear max()e min()unir é o idioma normal que já vi. Se você achar difícil de ler, escreva uma função auxiliar para encapsular a operação:

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

O que aconteceu com minha amada linguagem Python legível? :-)

Sério, basta torná-lo uma função:

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

em seguida, basta chamá-lo com algo como:

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

Ou uma solução mais simples e flexível, onde você mesmo faz o cálculo:

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

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

Se você quiser, pode até mesmo fazer do min / max uma lista para que pareça mais "matematicamente puro":

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

Este parece mais pitônico para mim:

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

Alguns testes:

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

Se o seu código parecer muito pesado, uma função pode ajudar:

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

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

Evite escrever funções para tarefas tão pequenas, a menos que você as aplique com frequência, pois isso irá bagunçar seu código.

para valores individuais:

min(clamp_max, max(clamp_min, value))

para listas de valores:

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