优雅的python_优雅的Python

for - else

什么?不是 if 和 else 才是原配吗?No,你可能不知道,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:

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 之间(循环体内)有第三者 if 插足,也不会影响 for 和 else 的关系。因为 for 的级别比 if 高,else 又是一个攀附权贵的家伙,根本不在乎是否有 if,以及是否执行了满足 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:

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 这对冤家呢?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

* 和 **

有没有发现,星(*)真是一个神奇的符号!想一想,没有它,C语言还有啥好玩的?同样,因为有它,Python 才会如此的仪态万方、风姿绰约、楚楚动人!Python 函数支持默认参数和可变参数,一颗星表示不限数量的单值参数,两颗星表示不限数量的键值对参数。

我们还是举例说明吧: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:

>>> 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', 175, 75, math=99, english=90)

姓名:xufive,年龄:50,性别:男

(175, 75)

{'math': 99, 'english': 90}

三元表达式

熟悉 C/C++ 的程序员,初上手 python 时,一定会怀念经典的三元操作符,因为想表达同样的思想,用python 写起来似乎更麻烦。比如:

>>> 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

with - as

with 这个词儿,英文里面不难翻译,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,不用关注 with 的各种方法以及机制如何,只需要了解它的应用场景就可以了。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:\1.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:\1.py", 'r') as fp:

contents = fp.readlines()

列表推导式

在各种稀奇古怪的语法中,列表推导式的使用频率应该时最高的,对于代码的简化效果也非常明显。比如,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 = [1, 2, 3, 4, 5]

>>> result = list()

>>> for i in a:

result.append(i*i)

>>> result

[1, 4, 9, 16, 25]

如果使用列表推导式,看起来就舒服多了:

>>> a = [1, 2, 3, 4, 5]

>>> result = [i*i for i in a]

>>> result

[1, 4, 9, 16, 25]

事实上,推导式不仅支持列表,也支持字典、集合、元组等对象。

列表索引的各种骚操作

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,想要数组最后一个元素,得先取得数组长度,减一之后做索引,严重影响了思维的连贯性。Python语言之所以获得成功,我个人觉得,在诸多因素里面,列表操作的便捷性是不容忽视的一点。请看:

>>> 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 = [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]

lambda函数

lambda 听起来很高大上,其实就是匿名函数(了解js的同学一定很熟悉匿名函数)。匿名函数的应用场景是什么呢?就是仅在定义匿名函数的地方使用这个函数,其他地方用不到,所以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。

>>> lambda x,y: x+y

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=', ')

1, 4, 9,

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