在Python 3.10中引入了一个match
语句,其类似于其他语言(eg:C,JAVA)中的switch
或case
语句,但更为强大。下面是一个使用Python 3.10中match
语句的示例:
def http_error(status):
match status:
case 400:
return "Bad request"
case 401 | 403 | 404:
return "Not allowed"
case 500:
return "Server error"
case _:
return "Something's wrong with the internet"
print(http_error(400)) # 输出: Bad request
print(http_error(401)) # 输出: Not allowed
print(http_error(500)) # 输出: Server error
print(http_error(600)) # 输出: Something's wrong with the internet
在这个例子中,match
语句将status
参数与一系列模式进行比较。这些模式可以是单个值,如400
或500
,或者值的组合,如401 | 403 | 404
。如果没有匹配,它将匹配到通配符_
。
此外,match
也可以用在数据结构解构上:
# 假设我们有一个包含不同类型元素的列表
def handle_items(items):
match items:
case []:
print("No items.")
case [first]:
print(f"One item: {first}")
case [first, second]:
print(f"Two items: {first} and {second}")
case [first, *rest]:
print(f"First item: {first}, rest: {rest}")
handle_items([]) # 输出: No items.
handle_items(["apple"]) # 输出: One item: apple
handle_items(["apple", "banana"]) # 输出: Two items: apple and banana
handle_items(["apple", "banana", "cherry"]) # 输出: First item: apple, rest: ['banana', 'cherry']
在这个例子中,match
语句检查items
列表,根据列表的长度和内容选择不同的代码块来执行。
match
允许开发者写出更简洁、易读并且能直接映射到数据结构和条件的代码。这使得处理复杂的数据结构,如嵌套的JSON或者复杂的类实例,变得更为直观和安全。