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Python語法之精妙的十個知識點(裝B語法)

 更新時間:2020年01月18日 19:10:09   作者:天元浪子  
本文精心篩選了最能展現(xiàn) Python 語法之精妙的十個知識點,并附上詳細的實例代碼,需要的朋友可以參考下

Python 是一種代表簡單思想的語言,其語法相對簡單,很容易上手。不過,如果就此小視 Python 語法的精妙和深邃,那就大錯特錯了。本文精心篩選了最能展現(xiàn) Python 語法之精妙的十個知識點,并附上詳細的實例代碼。如能在實戰(zhàn)中融會貫通、靈活使用,必將使代碼更為精煉、高效,同時也會極大提升代碼B格,使之看上去更老練,讀起來更優(yōu)雅。

1. for - else

什么?不是 if 和 else 才是原配嗎?No,你可能不知道,else 是個腳踩兩只船的家伙,for 和 else 也是一對,而且是合法的。十大裝B語法,for-else 絕對算得上南無灣!不信,請看:

>>> for i in [1,2,3,4]:
	print(i)
else:
	print(i, '我是else')
	
1
2
3
4
4 我是else

如果在 for 和 else 之間(循環(huán)體內(nèi))有第三者 if 插足,也不會影響 for 和 else 的關(guān)系。因為 for 的級別比 if 高,else 又是一個攀附權(quán)貴的家伙,根本不在乎是否有 if,以及是否執(zhí)行了滿足 if 條件的語句。else 的眼里只有 for,只要 for 順利執(zhí)行完畢,else 就會屁顛兒屁顛兒地跑一遍:

>>> for i in [1,2,3,4]:
	if i > 2:
		print(i)
else:
	print(i, '我是else')

3
4
4 我是else

那么,如何拆散 for 和 else 這對冤家呢?只有當 for 循環(huán)被 break 語句中斷之后,才會跳過 else 語句:

>>> for i in [1,2,3,4]:
	if i>2:
		print(i)
		break
else:
	print(i, '我是else')

3

2. 一顆星(*)和兩顆星(**)

有沒有發(fā)現(xiàn),星(*)真是一個神奇的符號!想一想,沒有它,C語言還有啥好玩的?同樣,因為有它,Python 才會如此的儀態(tài)萬方、風姿綽約、楚楚動人!Python 函數(shù)支持默認參數(shù)和可變參數(shù),一顆星表示不限數(shù)量的單值參數(shù),兩顆星表示不限數(shù)量的鍵值對參數(shù)。

我們還是舉例說明吧:設(shè)計一個函數(shù),返回多個輸入數(shù)值的和。我們固然可以把這些輸入數(shù)值做成一個list傳給函數(shù),但這個方法,遠沒有使用一顆星的可變參數(shù)來得優(yōu)雅:

>>> def multi_sum(*args):
	s = 0
	for item in args:
		s += item
	return s

>>> multi_sum(3,4,5)
12

Python 函數(shù)允許同時全部或部分使用固定參數(shù)、默認參數(shù)、單值(一顆星)可變參數(shù)、鍵值對(兩顆星)可變參數(shù),使用時必須按照前述順序書寫。

>>> def do_something(name, age, gender='男', *args, **kwds):
	print('姓名:%s,年齡:%d,性別:%s'%(name, age, gender))
	print(args)
	print(kwds)

>>> do_something('xufive', 50, '男', 175, 75, math=99, english=90)
姓名:xufive,年齡:50,性別:男
(175, 75)
{'math': 99, 'english': 90}

此外,一顆星和兩顆星還可用于列表、元組、字典的解包,看起來更像C語言:

>>> a = (1,2,3)
>>> print(a)
(1, 2, 3)
>>> print(*a)
1 2 3
>>> b = [1,2,3]
>>> print(b)
[1, 2, 3]
>>> print(*b)
1 2 3
>>> c = {'name':'xufive', 'age':51}
>>> print(c)
{'name': 'xufive', 'age': 51}
>>> print(*c)
name age
>>> print('name:{name}, age:{age}'.format(**c))
name:xufive, age:51

3. 三元表達式

熟悉 C/C++ 的程序員,初上手 python 時,一定會懷念經(jīng)典的三元操作符,因為想表達同樣的思想,用python 寫起來似乎更麻煩。比如:

>>> y = 5
>>> if y < 0:
	print('y是一個負數(shù)')
else:
	print('y是一個非負數(shù)')

y是一個非負數(shù)

其實,python 是支持三元表達式的,只是稍微怪異了一點,類似于我們山東人講話。比如,山東人最喜歡用倒裝句:打球去吧,要是不下雨的話;下雨,咱就去自習室。翻譯成三元表達式就是:

打球去吧 if 不下雨 else 去自習室

來看看三元表達式具體的使用:

>>> y = 5
>>> print('y是一個負數(shù)' if y < 0 else 'y是一個非負數(shù)')
y是一個非負數(shù)

python 的三元表達式也可以用來賦值:

>>> y = 5
>>> x = -1 if y < 0 else 1
>>> x
1

4. with - as

with 這個詞兒,英文里面不難翻譯,但在 Python 語法中怎么翻譯,我還真想不出來,大致上是一種上下文管理協(xié)議。作為初學者,不用關(guān)注 with 的各種方法以及機制如何,只需要了解它的應(yīng)用場景就可以了。with 語句適合一些事先需要準備,事后需要處理的任務(wù),比如,文件操作,需要先打開文件,操作完成后需要關(guān)閉文件。如果不使用with,文件操作通常得這樣:

fp = open(r"D:\jb51\Column\temp\mpmap.py", 'r')
try:
 contents = fp.readlines()
finally:
 fp.close()

如果使用 with - as,那就優(yōu)雅多了:

>>> with open(r"D:\jb51\Column\temp\mpmap.py", 'r') as fp:
	contents = fp.readlines()

5. 列表推導(dǎo)式

在各種稀奇古怪的語法中,列表推導(dǎo)式的使用頻率應(yīng)該時最高的,對于代碼的簡化效果也非常明顯。比如,求列表各元素的平方,通常應(yīng)該這樣寫(當然也有其他寫法,比如使用map函數(shù)):

>>> a = [1, 2, 3, 4, 5]
>>> result = list()
>>> for i in a:
	result.append(i*i)

>>> result
[1, 4, 9, 16, 25]

如果使用列表推導(dǎo)式,看起來就舒服多了:

>>> a = [1, 2, 3, 4, 5]
>>> result = [i*i for i in a]
>>> result
[1, 4, 9, 16, 25]

事實上,推導(dǎo)式不僅支持列表,也支持字典、集合、元組等對象。有興趣的話,可以自行研究。我有一篇博文《一行 Python 代碼能實現(xiàn)什么喪心病狂的功能?》,里面的例子,都是列表推導(dǎo)式實現(xiàn)的。

6. 列表索引的各種騷操作

Python 引入負整數(shù)作為數(shù)組的索引,這絕對是喜大普奔之舉。想想看,在C/C++中,想要數(shù)組最后一個元素,得先取得數(shù)組長度,減一之后做索引,嚴重影響了思維的連貫性。Python語言之所以獲得成功,我個人覺得,在諸多因素里面,列表操作的便捷性是不容忽視的一點。請看:

>>> a = [0, 1, 2, 3, 4, 5]
>>> a[2:4]
[2, 3]
>>> a[3:]
[3, 4, 5]
>>> a[1:]
[1, 2, 3, 4, 5]
>>> a[:]
[0, 1, 2, 3, 4, 5]
>>> a[::2]
[0, 2, 4]
>>> a[1::2]
[1, 3, 5]
>>> a[-1]
5
>>> a[-2]
4
>>> a[1:-1]
[1, 2, 3, 4]
>>> a[::-1]
[5, 4, 3, 2, 1, 0]

如果說,這些你都很熟悉,也經(jīng)常用,那么接下來這個用法,你一定會感覺很神奇:

>>> a = [0, 1, 2, 3, 4, 5]
>>> b = ['a', 'b']
>>> a[2:2] = b
>>> a
[0, 1, 'a', 'b', 2, 3, 4, 5]
>>> a[3:6] = b
>>> a
[0, 1, 'a', 'a', 'b', 4, 5]

7. lambda函數(shù)

lambda 聽起來很高大上,其實就是匿名函數(shù)(了解js的同學一定很熟悉匿名函數(shù))。匿名函數(shù)的應(yīng)用場景是什么呢?就是僅在定義匿名函數(shù)的地方使用這個函數(shù),其他地方用不到,所以就不需要給它取個阿貓阿狗之類的名字了。下面是一個求和的匿名函數(shù),輸入?yún)?shù)有兩個,x和y,函數(shù)體就是x+y,省略了return關(guān)鍵字。

>>> lambda x,y: x+y
<function <lambda> at 0x000001B2DE5BD598>
>>> (lambda x,y: x+y)(3,4) # 因為匿名函數(shù)沒有名字,使用的時候要用括號把它包起來

匿名函數(shù)一般不會單獨使用,而是配合其他方法,為其他方法提供內(nèi)置的算法或判斷條件。比如,使用排序函數(shù)sorted對多維數(shù)組或者字典排序時,就可以指定排序規(guī)則。

>>> a = [{'name':'B', 'age':50}, {'name':'A', 'age':30}, {'name':'C', 'age':40}]
>>> sorted(a, key=lambda x:x['name']) # 按姓名排序
[{'name': 'A', 'age': 30}, {'name': 'B', 'age': 50}, {'name': 'C', 'age': 40}]
>>> sorted(a, key=lambda x:x['age']) # 按年齡排序
[{'name': 'A', 'age': 30}, {'name': 'C', 'age': 40}, {'name': 'B', 'age': 50}]

再舉一個數(shù)組元素求平方的例子,這次用map函數(shù):

>>> a = [1,2,3]
>>> for item in map(lambda x:x*x, a):
	print(item, end=', ')

1, 4, 9, 

8. yield 以及生成器和迭代器

yield 這詞兒,真不好翻譯,翻詞典也沒用。我干脆就讀作“一愛得”,算是外來詞匯吧。要理解 yield,得先了解 generator(生成器)。要了解generator,得先知道 iterator(迭代器)。哈哈哈,繞暈了吧?算了,我還是說白話吧。

話說py2時代,range()返回的是list,但如果range(10000000)的話,會消耗大量內(nèi)存資源,所以,py2又搞了一個xrange()來解決這個問題。py3則只保留了xrange(),但寫作range()。xrange()返回的就是一個迭代器,它可以像list那樣被遍歷,但又不占用多少內(nèi)存。generator(生成器)是一種特殊的迭代器,只能被遍歷一次,遍歷結(jié)束,就自動消失了。總之,不管是迭代器還是生成器,都是為了避免使用list,從而節(jié)省內(nèi)存。那么,如何得到迭代器和生成器呢?

python內(nèi)置了迭代函數(shù) iter,用于生成迭代器,用法如下:

>>> a = [1,2,3]
>>> a_iter = iter(a)
>>> a_iter
<list_iterator object at 0x000001B2DE434BA8>
>>> for i in a_iter:
	print(i, end=', ')

1, 2, 3,

yield 則是用于構(gòu)造生成器的。比如,我們要寫一個函數(shù),返回從0到某正整數(shù)的所有整數(shù)的平方,傳統(tǒng)的代碼寫法是這樣的:

>>> def get_square(n):
	result = list()
	for i in range(n):
		result.append(pow(i,2))
	return result

>>> print(get_square(5))
[0, 1, 4, 9, 16]

但是如果計算1億以內(nèi)的所有整數(shù)的平方,這個函數(shù)的內(nèi)存開銷會非常大,這是 yield 就可以大顯身手了:

>>> def get_square(n):
	for i in range(n):
		yield(pow(i,2))

>>> a = get_square(5)
>>> a
<generator object get_square at 0x000001B2DE5CACF0>
>>> for i in a:
	print(i, end=', ')

0, 1, 4, 9, 16, 

如果再次遍歷,則不會有輸出了。

9. 裝飾器

剛弄明白迭代器和生成器,這又來個裝飾器,Python 咋這么多器呢?的確,Python 為我們提供了很多的武器,裝飾器就是最有力的武器之一。裝飾器很強大,我在這里嘗試從需求的角度,用一個簡單的例子,說明裝飾器的使用方法和制造工藝。

假如我們需要定義很多個函數(shù),在每個函數(shù)運行的時候要顯示這個函數(shù)的運行時長,解決方案有很多。比如,可以在調(diào)用每個函數(shù)之前讀一下時間戳,每個函數(shù)運行結(jié)束后再讀一下時間戳,求差即可;也可以在每個函數(shù)體內(nèi)的開始和結(jié)束位置上讀時間戳,最后求差。不過,這兩個方法,都沒有使用裝飾器那么簡單、優(yōu)雅。下面的例子,很好地展示了這一點。

>>> import time
>>> def timer(func):
	def wrapper(*args,**kwds):
		t0 = time.time()
		func(*args,**kwds)
		t1 = time.time()
		print('耗時%0.3f'%(t1-t0,))
	return wrapper

>>> @timer
def do_something(delay):
	print('函數(shù)do_something開始')
	time.sleep(delay)
	print('函數(shù)do_something結(jié)束')

	
>>> do_something(3)
函數(shù)do_something開始
函數(shù)do_something結(jié)束
耗時3.077

timer() 是我們定義的裝飾器函數(shù),使用@把它附加在任何一個函數(shù)(比如do_something)定義之前,就等于把新定義的函數(shù),當成了裝飾器函數(shù)的輸入?yún)?shù)。運行 do_something() 函數(shù),可以理解為執(zhí)行了timer(do_something) 。細節(jié)雖然復(fù)雜,不過這么理解不會偏差太大,且更易于把握裝飾器的制造和使用。

10. 巧用斷言assert

所謂斷言,就是聲明表達式的布爾值必須為真的判定,否則將觸發(fā) AssertionError 異常。嚴格來講,assert是調(diào)試手段,不宜使用在生產(chǎn)環(huán)境中,但這不影響我們用斷言來實現(xiàn)一些特定功能,比如,輸入?yún)?shù)的格式、類型驗證等。

>>> def i_want_to_sleep(delay):
	assert(isinstance(delay, (int,float))), '函數(shù)參數(shù)必須為整數(shù)或浮點數(shù)'
	print('開始睡覺')
	time.sleep(delay)
	print('睡醒了')

	
>>> i_want_to_sleep(1.1)
開始睡覺
睡醒了
>>> i_want_to_sleep(2)
開始睡覺
睡醒了
>>> i_want_to_sleep('2')
Traceback (most recent call last):
 File "<pyshell#247>", line 1, in <module>
 i_want_to_sleep('2')
 File "<pyshell#244>", line 2, in i_want_to_sleep
 assert(isinstance(delay, (int,float))), '函數(shù)參數(shù)必須為整數(shù)或浮點數(shù)'
AssertionError: 函數(shù)參數(shù)必須為整數(shù)或浮點數(shù)

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