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让你的逼格瞬间提升的十个Python语法!

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发表于 2019-12-27 18:30 | 显示全部楼层 |阅读模式
Python 是一种代表简单头脑的语言,其语法相对简单,很容易上手。不外,如果就此小视 Python 语法的精妙和深邃,那就大错特错了。本文经心筛选了最能显现 Python 语法之精妙的十个知识点,并附上具体的实例代码。如能在实战中领悟贯通、机动使用,必将使代码更为精炼、高效,同时也会极大提拔代码B格,使之看上去更老练,读起来更优雅。
for - else
什么?不是 if 和 else 才是原配吗?No,你大概不知道,else 是个脚踩两只船的家伙,for 和 else 也是一对,而且是合法的。十大装B语法,for-else 绝对算得上南无湾!不信,请看:
  1. >>> for i in [1,2,3,4]:    print(i)else:    print(i, '我是else')12344 我是else
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如果在 for 和 else 之间(循环体内)有圈外人 if 插足,也不会影响 for 和 else 的关系。由于 for 的级别比 if 高,else 又是一个攀援显贵的家伙,根本不在乎是否有 if,以及是否执行了满意 if 条件的语句。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:
  1. >>> for i in [1,2,3,4]:    if i > 2:        print(i)else:    print(i, '我是else')344 我是else
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那么,怎样拆散 for 和 else 这对冤家呢?只有当 for 循环被 break 语句停止之后,才会跳过 else 语句:
  1. >>> for i in [1,2,3,4]:    if i>2:        print(i)        breakelse:    print(i, '我是else')3
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一颗星()和两颗星()*
有没有发现,星(*)真是一个神奇的符号!想一想,没有它,C语言尚有啥好玩的?同样,由于有它,Python 才会云云的仪态万方、风姿绰约、楚楚动人!Python 函数支持默认参数和可变参数,一颗星表现不限数量的单值参数,两颗星表现不限数量的键值对参数。我们还是举例阐明吧:设计一个函数,返回多个输入数值的和。我们固然可以把这些输入数值做成一个list传给函数,但这个方法,远没有使用一颗星的可变参数来得优雅:
  1. >>> def multi_sum(*args):    s = 0    for item in args:        s += item    return s>>> multi_sum(3,4,5)12
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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誊写。
  1. >>> def do_something(name, age, gender='男', *args, **kwds):    print('姓名:%s,年事:%d,性别:%s'%(name, age, gender))    print(args)    print(kwds)>>> do_something('xufive', 50, '男', 175, 75, math=99, english=90)姓名:xufive,年事:50,性别:男(175, 75){'math': 99, 'english': 90}
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三元表达式
认识 C/C++ 的步伐员,初上手 python 时,肯定会吊唁经典的三元利用符,由于想表达同样的头脑,用python 写起来似乎更贫困。比如:
  1. >>> 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
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着实,python 是支持三元表达式的,只是轻微怪异了一点,类似于我们山东人发言。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:
  1. 打球去吧 if 不下雨 else 去自习室
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来看看三元表达式具体的使用:
  1. >>> 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
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python 的三元表达式也可以用来赋值:
  1. >>> y = 5>>> x = -1 if y < 0 else 1>>> x1
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with - as
with 这个词儿,英文内里不难翻译,但在 Python 语法中怎么翻译,我还真想不出来,大致上是一种上下文管理协议。作为初学者,不消关注 with 的各种方法以及机制怎样,只需要相识它的应用场景就可以了。with 语句得当一些事先需要准备,事后需要处理处罚的使命,比如,文件利用,需要先打开文件,利用完成后需要关闭文件。如果不使用with,文件利用通常得如许:
  1. fp = open(r"D:\CSDN\Column\temp\mpmap.py", 'r')try:    contents = fp.readlines()finally:    fp.close()
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如果使用 with - as,那就优雅多了:
  1. >>> with open(r"D:\CSDN\Column\temp\mpmap.py", 'r') as fp:    contents = fp.readlines()
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列表推导式
在各种特别古怪的语法中,列表推导式的使用频率应该时最高的,对于代码的简化结果也非常明显。比如,求列表各元素的平方,通常应该如许写(固然也有其他写法,比如使用map函数):
  1. [/code][code]>>> a = [1, 2, 3, 4, 5]>>> result = list()>>> for i in a:    result.append(i*i)>>> result[1, 4, 9, 16, 25]
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如果使用列表推导式,看起来就舒服多了:
  1. >>> a = [1, 2, 3, 4, 5]>>> result = [i*i for i in a]>>> result[1, 4, 9, 16, 25]
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毕竟上,推导式不仅支持列表,也支持字典、聚集、元组等对象。有兴趣的话,可以自行研究。我有一篇博文《一行 Python 代码能实现什么丧心病狂的功能?》,内里的例子,都是列表推导式实现的。
列表索引的各种骚利用
Python 引入负整数作为数组的索引,这绝对是喜大普奔之举。想想看,在C/C++中,想要数组末了一个元素,得先取得数组长度,减一之后做索引,严峻影响了头脑的连贯性。Python语言之以是获得乐成,我个人觉得,在诸多因素内里,列表利用的便捷性是不容忽视的一点。请看:
  1. #Python学习群 592539176>>> 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]>>> 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]
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如果说,这些你都很认识,也常常用,那么接下来这个用法,你肯定会感觉很神奇:
  1. >>> 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]
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lambda函数
lambda 听起来很高大上,着实就是匿名函数(相识js的同砚肯定很认识匿名函数)。匿名函数的应用场景是什么呢?就是仅在界说匿名函数的地方使用这个函数,其他地方用不到,以是就不需要给它取个阿猫阿狗之类的名字了。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。
  1. >>> lambda x,y: x+y>>> (lambda x,y: x+y)(3,4) # 由于匿名函数没有名字,使用的时间要用括号把它包起来
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匿名函数一样平常不会单独使用,而是配合其他方法,为其他方法提供内置的算法或判定条件。比如,使用排序函数sorted对多维数组大概字典排序时,就可以指定排序规则。
  1. >>> 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']) # 按年事排序[{'name': 'A', 'age': 30}, {'name': 'C', 'age': 40}, {'name': 'B', 'age': 50}]
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再举一个数组元素求平方的例子,这次用map函数:
  1. >>> a = [1,2,3]>>> for item in map(lambda x:x*x, a):    print(item, end=', ')1, 4, 9,
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yield 以及天生器和迭代器
yield 这词儿,真欠好翻译,翻词典也没用。我干脆就读作“一爱得”,算是外来词汇吧。要明白 yield,得先相识 generator(天生器)。要相识generator,得先知道 iterator(迭代器)。哈哈哈,绕晕了吧?算了,我还是说白话吧。话说py2期间,range()返回的是list,但如果range(10000000)的话,会斲丧大量内存资源,以是,py2又搞了一个xrange()来管理这个题目。py3则只生存了xrange(),但写作range()。xrange()返回的就是一个迭代器,它可以像list那样被遍历,但又不占用多少内存。generator(天生器)是一种特别的迭代器,只能被遍历一次,遍历竣事,就自动消散了。总之,不管是迭代器还是天生器,都是为了制止使用list,从而节流内存。那么,怎样得到迭代器和天生器呢?pyrhon内置了迭代函数 iter,用于天生迭代器,用法如下:
  1. >>> a = [1,2,3]>>> a_iter = iter(a)>>> a_iter>>> for i in a_iter:    print(i, end=', ')1, 2, 3,
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yield 则是用于构造天生器的。比如,我们要写一个函数,返回从0到某正整数的全部整数的平方,传统的代码写法是如许的:
  1. >>> 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]
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但是如果盘算1亿以内的全部整数的平方,这个函数的内存开销会非常大,这是 yield 就可以大显身手了:
  1. >>> def get_square(n):    for i in range(n):        yield(pow(i,2))>>> a = get_square(5)>>> a>>> for i in a:    print(i, end=', ')0, 1, 4, 9, 16,
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如果再次遍历,则不会有输出了。
装饰器
刚弄明确迭代器和天生器,这又来个装饰器,Python 咋这么多器呢?简直,Python 为我们提供了许多的武器,装饰器就是最有力的武器之一。装饰器很强盛,我在这里尝试从需求的角度,用一个简单的例子,阐明装饰器的使用方法和制造工艺。如果我们需要界说许多个函数,在每个函数运行的时间要表现这个函数的运行时长,管理方案有许多。比如,可以在调用每个函数之前读一下时间戳,每个函数运行竣事后再读一下时间戳,求差即可;也可以在每个函数体内的开始和竣事位置上读时间戳,末了求差。不外,这两个方法,都没有使用装饰器那么简单、优雅。下面的例子,很好地展示了这一点。
  1. >>> 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>>> @timerdef do_something(delay):    print('函数do_something开始')    time.sleep(delay)    print('函数do_something竣事')>>> do_something(3)函数do_something开始函数do_something竣事耗时3.077
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timer() 是我们界说的装饰器函数,使用@把它附加在任何一个函数(比如do_something)界说之前,就即是把新界说的函数,当成了装饰器函数的输入参数。运行 do_something() 函数,可以明白为执行了timer(do_something) 。细节固然复杂,不外这么明白不会弊端太大,且更易于把握装饰器的制造和使用。
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 非常。严酷来讲,assert是调试本领,不宜使用在生产情况中,但这不影响我们用断言来实现一些特定功能,比如,输入参数的格式、范例验证等。
  1. #Python学习群 592539176>>> 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 "", line 1, in     i_want_to_sleep('2')  File "", line 2, in 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
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