Python 语法的精妙之处就体现在下面10个例子中


1


for - else


十大装B语法,for-else 绝对算得上囊波湾!不信,请看:

>>> for i in [1,2,3,4]:

    print(i)

else:

    print(i, '我是else')


1

2

3

4

4 我是else

else 的眼里只有 for,只要 for 顺利执行完毕,else 就会屁颠儿屁颠儿地跑一遍:

>>> for i in [1,2,3,4]:

    if i > 2:

        print(i)

else:

    print(i, '我是else')


3

4

4 我是else

只有当 for 循环被 break 语句中断之后,才会跳过 else 语句:

>>> for i in [1,2,3,4]:

    if i>2:

        print(i)

        break

else:

    print(i, '我是else')


3


2


一颗星(*)和两颗星(**)


>>def multi_sum(*args):

    s = 0

    for item in args:

        s += item

    return s


>>> multi_sum(3,4,5)

12

Python 函数允许同时全部或部分使用固定参数、默认参数、单值(一颗星)可变参数、键值对(两颗星)可变参数,使用时必须按照前述顺序书写。

>>def do_something(name, age, gender='男', *args, **kwds):

    print('姓名:%s,年龄:%d,性别:%s'%(name, age, gender))

    print(args)

    print(kwds)


>>> do_something('xufive'50'男'17575, math=99, english=90)

姓名:xufive,年龄:50,性别:男

(17575)

{'math'99'english'90}


3


三元表达式

>>> y = 5

>>> if y < 0:

    print('y是一个负数')

else:

    print('y是一个非负数')


y是一个非负数

其实,python 是支持三元表达式的,只是稍微怪异了一点,类似于我们山东人讲话。比如,山东人最喜欢用倒装句:打球去吧,要是不下雨的话;下雨,咱就去自习室。翻译成三元表达式就是:

打球去吧 if 不下雨 else 去自习室

来看看三元表达式具体的使用:

>>> y = 5

>>> print('y是一个负数' if y < 0 else 'y是一个非负数')

y是一个非负数

python 的三元表达式也可以用来赋值:

>>> y = 5

>>> x = -1 if y < 0 else 1

>>> x

1


4


with - as


with 语句适合一些事先需要准备,事后需要处理的任务,比如,文件操作,需要先打开文件,操作完成后需要关闭文件。如果不使用with,文件操作通常得这样:

fp = open(r"D:\phyger\Column\temp\mpmap.py"'r')

try:

    contents = fp.readlines()

finally:

    fp.close()

如果使用 with - as,那就优雅多了:

>>> with open(r"D:\phyger\Column\temp\mpmap.py"'r'as fp:

    contents = fp.readlines()


5


列表推导式


求列表各元素的平方,通常应该这样写(当然也有其他写法,比如使用map函数):

>>> a = [12345]

>>> result = list()

>>> for i in a:

    result.append(i*i)


>>> result

[1491625]

如果使用列表推导式,看起来就舒服多了:

>>> a = [12345]

>>> result = [i*i for i in a]

>>> result

[1491625]

事实上,推导式不仅支持列表,也支持字典、集合、元组等对象。


6


列表索引的各种骚操作


>>> a = [012345]

>>> a[2:4]

[23]

>>> a[3:]

[345]

>>> a[1:]

[12345]

>>> a[:]

[012345]

>>> a[::2]

[024]

>>> a[1::2]

[135]

>>> a[-1]

5

>>> a[-2]

4

>>> a[1:-1]

[1234]

>>> a[::-1]

[543210]

如果说,这些你都很熟悉,也经常用,那么接下来这个用法,你一定会感觉很神奇:

>>> a = [012345]

>>> b = ['a''b']

>>> a[2:2] = b

>>> a

[01'a''b'2345]

>>> a[3:6] = b

>>> a

[01'a''a''b'45]


7


lambda函数


下面是一个求和的匿名函数,输入参数有两个,x和y,函数体就是x+y,省略了return关键字。

>>> lambda x,y: x+y

<function <lambda> at 0x000001B2DE5BD598>

>>> (lambda x,y: x+y)(3,4# 因为匿名函数没有名字,使用的时候要用括号把它包起来

匿名函数一般不会单独使用,而是配合其他方法,为其他方法提供内置的算法或判断条件。比如,使用排序函数sorted对多维数组或者字典排序时,就可以指定排序规则。

>>> 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']) # 按年龄排序

[{'name''A''age'30}, {'name''C''age'40}, {'name''B''age'50}]

再举一个数组元素求平方的例子,这次用map函数:

>>> a = [1,2,3]

>>> for item in map(lambda x:x*x, a):

    print(item, end=', ')


149


8


yield 以及生成器和迭代器

pyrhon内置了迭代函数 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=', ')


123

yield 则是用于构造生成器的。比如,我们要写一个函数,返回从0到某正整数的所有整数的平方,传统的代码写法是这样的:

>>def get_square(n):

    result = list()

    for i in range(n):

        result.append(pow(i,2))

    return result


>>> print(get_square(5))

[014916]

但是如果计算1亿以内的所有整数的平方,这个函数的内存开销会非常大,这是 yield 就可以大显身手了:

>>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=', ')


014916

如果再次遍历,则不会有输出了。


9


装饰器

下面的例子,很好地展示了装饰器的优势。

>>> import time

>>def timer(func):

    def wrapper(*args,**kwds):

        t0 = time.time()

        func(*args,**kwds)

        t1 = time.time()

        print('耗时%0.3f'%(t1-t0,))

    return wrapper


>>> @timer

def do_something(delay):

    print('函数do_something开始')

    time.sleep(delay)

    print('函数do_something结束')



>>> do_something(3)

函数do_something开始

函数do_something结束

耗时3.077

timer() 是我们定义的装饰器函数,使用@把它附加在任何一个函数(比如do_something)定义之前,就等于把新定义的函数,当成了装饰器函数的输入参数。运行 do_something() 函数,可以理解为执行了timer(do_something) 。


10

巧用断言assert


所谓断言,就是声明表达式的布尔值必须为真的判定,否则将触发 AssertionError 异常。

>>def i_want_to_sleep(delay):

    assert(isinstance(delay, (int,float))), '函数参数必须为整数或浮点数'

    print('开始睡觉')

    time.sleep(delay)

    print('睡醒了')



>>> i_want_to_sleep(1.1)

开始睡觉

睡醒了

>>> i_want_to_sleep(2)

开始睡觉

睡醒了

>>> i_want_to_sleep('2')

Traceback (most recent call last):

  File "<pyshell#247>", line 1in <module>

    i_want_to_sleep('2')

  File "<pyshell#244>", line 2in i_want_to_sleep

    assert(isinstance(delay, (int,float))), '函数参数必须为整数或浮点数'

AssertionError: 函数参数必须为整数或浮点数


Python十段经典代码_函数参数