# 简洁是最高级的优雅：Shortcuts 精简之道｜限时试读 > 本文公开全文。 原文：https://utgd.net/article/20850 > 几乎每个结构最终都倾向于比设计者想要的更重。这部分归因于称重部门过于乐观的估计，但也是因为几乎每个人都有“求稳”的倾向，从而使每个部分都比实际所需更厚也更重。——J· E·戈登：《结构是什么？》 如果说制作 Shortcuts 动作是一场烹饪游戏，那么各种逻辑运算模块就相当于香草和辛料等配料。至于最常见的 If 判断模块，则好比厨房里最常见的调味料——食盐，几乎任何动作都用得上，但是也很容易遭致滥用。 很多爱好者倾向于制作如瑞士军刀一般的多功能动作，比如万能视频下载工具，借一系列复杂的条件判断，尽可能囊括常见的下载需求。但是 If 判断模块毕竟太单薄，苟想用它覆盖多种情况，就需要不断嵌套新的 If 模块。那些动辄上百个步骤的巨型 Shortcuts 动作往往就是 If 扭曲成的乱麻。 诚然，这些大家伙固然让人兴奋——美名其曰“万能下载工具”——但随着网站或软件本身的政策慢慢缩紧，原来的下载方式纷纷失效，而由于动作本身设计复杂，导致维护变成了一场让人如履薄冰的挑棍子游戏，弄错一个模块，很可能整个动作都用不了。 一如太咸的菜肴往往涩口而难以下咽，安插了太多 If 判断模块的动作也过于冗长，难以维护。客观来说，这类巨型动作在早年间确实起到了推广 Shortcuts 的作用，让很多初识者眼前一亮：原来还有这么好用的免费工具！可惜，一旦使用者受挫，反噬也很快：鲜有人能够维护它们。在国外进阶用户的论坛上，经常有人批评 Shortcuts 缺乏传统编程工具中的逻辑判断模块，最后还是回到 Python 或者 JavaScript。 Shortcuts 和传统编程语言当然不在一个赛道上，但是如果设计妥当，Shortcuts 动作也不至于非得膨胀成长满分支的乱草丛。Unix 原则指出，维护的成本往往会超过制作。类似的，编写 Shortcuts 动作时，最好也考虑到将来阅读和维护动作的人，包括——尤其，这是我加的——你自己。 本文选择复杂条件判断为切入口，介绍如何使用基础 Shortcuts 模块实现编程语言中四两拨千斤的 case/switch 运算，以简单的模式应对多变的使用环境，而不是重复使用 If 模块、让它像癌细胞一样布满整个动作。 ## 基础多条件判断：以图片和视频处理为例 第一组例子来自相对简单的图片和视频处理。 我在处理配图时意识到 If 会碰壁：早年间写博客，由于手机截图体积实在太大，我就做了简单的图片压缩工具，根据图片格式采取不同压缩策略。问题在于，JPG 和 JPEG 其实是一种格式，只是文件拓展名不一致，如果严格遵从 If 判断模块的用法，那就要为两种本质上一样的情况各创建一个分支，并且复制一大串压缩和保存动作，。这样的动作，无论制作、维护还是向别人说明都非常尴尬。 幸好当时有一点编程基础，说到一次性匹配多种情况，我本能地想到了正则表达式，接下来的问题就成了如何将正则表达式和条件判断结合起来。如果您同样有一些编程经验，经过这些提示，答案恐怕也呼之欲出：首先获取文件拓展名，然后尝试用正则表达式 jpg\|jpeg 去匹配，若匹配成功，就运行对应的压缩操作。 上述模块组合虽然简单，但效果立竿见影，原本或许要为 JPG 个 JPEG 各制作一套压缩流程，现在可以统一处理。 如果说正则表达式多少有些晦涩，那么图形化的过滤模块也是殊途同归。在处理视频文件时，我用 Filter Files 模块统括多种文件格式。我设计了一个为视频增加封面的 Shortcuts 动作，而常见的封面文件格式大概一只手——最多两只手——就能数得过来，因此只要识别出目标文件属于常见格式，Shortcuts 就会将其作为封面，继续处理。你可以继续增加其他可能的图片格式，只要保持第一行的条件间逻辑关系是 Any，则任意多的情形都可以归属其下。 - 动作下载 - GitHub - 拓展阅读：《如何为视频快速添加封面（附 Shortcuts 及其他动作下载）》 不过，正则表达式和过滤模块只是简化了一部分条件判断，相当于把后续操作相同的分支合并在一起，并没有从根本上砍掉那棵恼人的 If 大树。在视频处理和图片处理时，由于常见格式不多，本节方案倒也未见掣肘。但是在条件继续膨胀之际，就要考虑全然不同的复杂条件判断机制。 ## 进阶多条件判断：以套壳截图和费用计算器为例 套壳截图一直是热门的 Shortcuts 练手项目，既有恰到好处的技术难度——介于枯燥无味和难啃之间的甜蜜地带——又有可丰富社交生活，内行人一眼看出同道中人：哟，你也会这个啊。其实这一同质化严重的热门品类，恰恰最考验制作者的功底。 早些年，iPhone 无非黑白两色，一个新手也能在十几分钟内学会怎样自制套壳工具。但随着产品线一直爆发式横向发展，无论手机还是平板电脑的机型都太多了。相当长一段时间，网上流传的套壳动作都大同小异，最后看的无非是谁先收录了最新发布的机型，或者谁支持的机型范围最广。竞争到这一步，基本就是一份苦力活，比拼谁更有耐心在巴掌大的屏幕上堆砌出几百个步骤的动作。Macstories 的套壳工具在北美玩家圈子里几乎占据垄断地位，与其说是因为它有什么巧妙构思，不如说是面对如此沉重的现成工具，除了制作者本人尚有一腔热血，其他人估计也没兴趣去改进或者与之竞争。 在六七年前，我就意识到这种像堆积乐高积木一样的思路并不可取。与其收录历史上出现过的所有机型，不如建一个轻盈的框架，让用户往里面填充自己实际在用的机型素材。而既然想鼓励用户自己动手，那就不可能把100个 If 判断模块甩到他脸上，必须从根本上选择另一种条件判断结构。当时我的选择就是字典。 字典（Dictionary）是一种特殊的数据数据，比列表（List）更加多元。列表是多个条目组成的，而字典中的每一条都有两个部分，分别是键（Key）和值（Value），当然，具体的数据可以自己设置，只要保持这种一一对应的结构即可。在套壳截图动作中，我选择了“机型：素材图片编码”的结构，把可能用到的素材列成一目了然的字典，提取数据时只需判断机型就能撷取对应数据。此组合步骤固定，却能容纳无限的情形。此模式的核心步骤包括： - 一个字典（Dictionary）模块，以“键：值”的格式存储数据； - 一个 Get Value form Dictionary 模块，用抽取到的“键”去提取对应“值”，本例中即以分辨率数据提取对应机型素材。 字典贵在简明，使用者可以在字典模块中删掉他不需要的机型，或者添加其他素材，而完全不需要修改后续操作。 - 动作下载 - GitHub Unix 所倡导的模块化设计实现了：素材存储、条件判断和后续步骤得以解耦，互不打搅。除了结构简单，字典也比条件判断模块更快，尤其在手机芯片功率欠佳的年头，那些有几百个步骤的动作可能要跑上十几秒甚至动不动就崩溃，但是我设计的动作无论预设多少素材，都不增负担。 如果说截图只是娱乐，那么接下来还有更严肃的例子。我的本职工作是职业律师，在和当事人交流时，经常需要预先计算一下收费情况，互相都有个底。律师收费和法院收费都有很明确的规定，计算方式虽然不困难，但是步骤烦人，当场抽出纸笔列公式肯定不体面，而小程序和网页计算工具也有可能刚好打不开（服务器不稳），于是我自己写了一个费用计算器，其间正好遇到了更为复杂的条件判断。 诸位读者可能对律师费和诉讼费没有什么概念——希望您永远不要有机会掏这些钱——其实它们的计算方式和个人所得税类似，均分多个区间，各有不同的收费比率。自制费用计算器，其实就是先判断当前金额落在哪个价格区间，然后套用对应的公式。由于 Shortcuts 本身的条件判断太羸弱，导致第一步耗费了更多精力。最终我用了稍有改动的复杂条件判断模式。 在截图的案例中，只需判定机器型号就能获得对应素材，而在判断数值区间时，由于字典中的每一个键都是浮动范围而非固定文本，思路也要随之调整。好在数值范围可以从小到大或从大到小排列，只需要依顺序逐区间比对，很快也能确定区间。本例所用组合是字典、循环和条件判断： - 字典模块，存储数据； - 循环模块（Repeat with each），逐个考察诸种情况； - If 判断模块，核实是否符合当前数值区间。 - 动作下载 - GitHub - 延伸阅读：《自制律师费计算器，兼再谈 Shortcuts 中的字典》 ## 另一种变体：以通用扫码工具为例 字典已能够容纳几乎无限的分支情况，不过，如果你真的考虑良多，很可能发现上一节的模式还不够快。原因很简单，虽然当前手机处理器性能过剩，但 Shortcuts 的优化却稀里糊涂，如果使用了循环模块，那么每次循环都会占用一个“最小时间”，假如你有几十个字典项目，那么延迟就积少成多。 此时，正则表达式再次登场。 我设计过一个通用二维码扫描工具，在扫码后可以跳到对应软件，如果没有对应项目则直接打开微信或者支付宝——毕竟这两者在国内是兜底的扫码工具。 在确定键时，我插入了一段正则表达式，将字典中的所有预设键合并起来，用 \| 分开，表示只要满足表达式中任何一种情形都算匹配成功——例如 weixin\.qq\.com\|http\://\|https\:// 就覆盖了最常见的几种二维码开头——据此可以一次性完成条件判断，随后再如前一节的模式那样按图索骥，根据键取得值。 - 动作下载 - GitHub - 延伸阅读：《聚合扫码，用一个 Shortcuts 动作统一常用软件的扫码入口》。 如果你也到了需要考虑 Shortcuts 动作运行效率的时候，至少有一件事情值得庆幸：你已经和新手拉开了相当长的距离，因为那些仍然身处 If 丛林的人，想必还难见舆薪，看不到这些模式。 --- [前往标准阅读页](https://utgd.net/article/20850?audience=web)