Python 语法中有一些元素不太常见，也很少用到。这是因为它们能提供的好处很少，
或者它们的用法很难记住。因此，许多 Python 程序员（即使有多年的经验）完全不知道这
些语法元素的存在。其中最有名的例子如下：
• for ... else 语句。
• 函数注解（function annotation）。
for...else...语句
在 for 循环之后使用 else 子句，可以在循环“自然”结束而不是被 break 语句终
止时执行一个代码块：
>>> for number in range(1):
... break
... else:
... print("no break")
...
>>>
>>> for number in range(1):
... pass
... else:
... print("break")
...
break
这一语句在某些情况下很有用，因为它有助于删除一些“哨兵（sentinel）”变量，如果
出现 break 时用户想要保存信息，可能会需要这些变量。这使得代码更加清晰，但可能会
使不熟悉这种语法的程序员感到困惑。有人说 else 子句的这种含义是违反直觉的，但这
里介绍一个简单的技巧，可以帮你记住它的用法：for 循环之后 else 子句的含义是“没
有 break”。
函数注解
函数注解是 Python 3 最独特的功能之一。官方文档是这么说的：函数注解是关于用户
自定义函数使用的类型的完全可选的元信息，但事实上，它并不局限于类型提示，而且在
Python 及其标准库中也没有单个功能可以利用这种注解。这就是这个功能独特的原因：它
没有任何语法上的意义。可以为函数定义注解，并在运行时获取这些注解，但仅此而已。
如何使用注解留给开发人员去思考。
1．一般语法
对 Python 官方文档中的示例稍作修改，就可以很好展示如何定义并获取函数注解：
>>> def f(ham: str, eggs: str = 'eggs') -> str:
... pass
...
>>> print(f.__annotations__)
{'return': <class 'str'>, 'eggs': <class 'str'>, 'ham': <class 'str'>}
如上所述，参数注解的定义为冒号后计算注解值的表达式。返回值注解的定义为表示
def 语句结尾的冒号与参数列表之后的->之间的表达式。
定义好之后，注解可以通过函数对象的__annotations__属性获取，它是一个字典，
在应用运行期间可以获取。
任何表达式都可以用作注解，其位置靠近默认参数，这样可以创建一些迷惑人的函数
定义，如下所示：
>>> def square(number: 0<=3 and 1=0) -> (\
... +9000): return number**2
>>> square(10)
100
不过，注解的这种用法只会让人糊涂，没有任何其他作用。即使不用注解，编写出难
以阅读和理解的代码也是相对容易的。
2．可能的用法
虽然注解有很大的潜力，但并没有被广泛使用。一篇介绍 Python 3 新增功能的文章（参见
https://docs.python.org/3/whatsnew/3.0.html）称，此功能的目的是“鼓励通过元类、装饰器或框架
进行试验”。另一方面，作为提议函数注解的官方文档，PEP 3107 列出以下可能的使用场景：
• 提供类型信息。
○ 类型检查。
○ 让 IDE 显示函数接受和返回的类型。
○ 函数重载/通用函数。
○ 与其他语言之间的桥梁。
○ 适配。
○ 谓词逻辑函数。
○ 数据库查询映射。
○ RPC 参数编组。
• 其他信息。
○ 参数和返回值的文档。
虽然函数注解存在的时间和 Python 3 一样长，但仍然很难找到任一常见且积极维护的
包，将函数注解用作类型检查之外的功能。所以函数注解仍主要用于试验和玩耍，这也是
Python 3 最初发布时包含该功能的最初目的。
小结
本章介绍了不直接与 Python 类和面向对象编程相关的多个最佳语法实践。本章第一部
分重点介绍了与 Python 序列和集合相关的语法特性，也讨论了字符串和字节相关的序列。
本章其余部分介绍了两组独立的语法元素：一组是初学者相对难以理解的（例如迭代器、
生成器和装饰器），另一组是鲜为人知的（for...else 子句和函数注解）。
子类化内置类型
Python 的子类化内置类型非常简单。有一个叫作 object 的内置类型，它是所有内置
类型的共同祖先，也是所有没有显式指定父类的用户自定义类的共同祖先。正由于此，每
当需要实现与某个内置类型具有相似行为的类时，最好的方法就是将这个内置类型子类化。
现在，我们将向你展示一个名为 distinctdict 类的代码如下，它就使用了这种方
法。它是 Python 中普通的 dict 类型的子类。这个新类的大部分行为都与普通的 dict 相
同，但它不允许多个键对应相同的值。如果有人试图添加具有相同值的新元素，那么会引
发一个 ValueError 的子类，并给出一些帮助信息：
class DistinctError(ValueError):
"""如果向 distinctdict 添加重复值，则引发这个错误。"""
class distinctdict(dict):
"""不接受重复值的字典。"""
def __setitem__(self, key, value):
if value in self.values():
if (
(key in self and self[key] != value) or
key not in self
):
raise DistinctError(
"This value already exists for different key"
)
super().__setitem__(key, value)
下面是在交互式会话中使用 distinctdict 的示例：
>>> my = distinctdict()
>>> my['key'] = 'value'
>>> my['other_key'] = 'value'
Traceback (most recent call last):
File "<input>", line 1, in <module>
File "<input>", line 10, in __setitem__
DistinctError: This value already exists for different key
>>> my['other_key'] = 'value2'
>>> my
{'key': 'value', 'other_key': 'value2'}
如果查看现有代码，你可能会发现许多类都是对内置类型的部分实现，它们作为子类
的速度更快，代码更整洁。举个例子，list 类型用来管理序列，如果一个类需要在内部
处理序列，那么就可以对 list 进行子类化，如下所示：
class Folder(list):
def __init__(self, name):
self.name = name
def dir(self, nesting=0):
offset = " " * nesting
print('%s%s/' % (offset, self.name))
for element in self:
if hasattr(element, 'dir'):
element.dir(nesting + 1)
else:
print("%s %s" % (offset, element))
下面是在交互式会话中的使用示例：
>>> tree = Folder('project')
>>> tree.append('README.md')
>>> tree.dir()
project/
README.md
>>> src = Folder('src')
>>> src.append('script.py')
>>> tree.append(src)
>>> tree.dir()
project/
README.md
src/
