Python 是一種代表簡單思想的語言，其語法相對簡單，很容易上手。不過，如果就此小視 Python 語法的精妙和深邃，那就大錯特錯了。本文精心篩選了最能展現 Python 語法之精妙的十個知識點，并附上詳細的實例代碼。如能在實戰中融會貫通、靈活使用，必將使代碼更為精煉、高效，同時也會極大提升代碼B格，使之看上去更老練，讀起來更優雅。
1. for - else
什么？不是 if 和 else 才是原配嗎？No，你可能不知道，else 是個腳踩兩只船的家伙，for 和 else 也是一對，而且是合法的。十大裝B語法，for-else 絕對算得上南無灣！不信，請看：
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>>> for i in [1,2,3,4]: print(i)else: print(i, '我是else') 12344 我是else |
如果在 for 和 else 之間（循環體內）有第三者 if 插足，也不會影響 for 和 else 的關系。因為 for 的級別比 if 高，else 又是一個攀附權貴的家伙，根本不在乎是否有 if，以及是否執行了滿足 if 條件的語句。else 的眼里只有 for，只要 for 順利執行完畢，else 就會屁顛兒屁顛兒地跑一遍：
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>>> for i in [1,2,3,4]: if i > 2: print(i)else: print(i, '我是else')344 我是else |
那么，如何拆散 for 和 else 這對冤家呢？只有當 for 循環被 break 語句中斷之后，才會跳過 else 語句：
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>>> for i in [1,2,3,4]: if i>2: print(i) breakelse: print(i, '我是else')3 |
2. 一顆星(*)和兩顆星(**)
有沒有發現，星(*)真是一個神奇的符號！想一想，沒有它，C語言還有啥好玩的？同樣，因為有它，Python 才會如此的儀態萬方、風姿綽約、楚楚動人！Python 函數支持默認參數和可變參數，一顆星表示不限數量的單值參數，兩顆星表示不限數量的鍵值對參數。
我們還是舉例說明吧：設計一個函數，返回多個輸入數值的和。我們固然可以把這些輸入數值做成一個list傳給函數，但這個方法，遠沒有使用一顆星的可變參數來得優雅：
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>>> def multi_sum(*args): s = 0 for item in args: s += item return s>>> multi_sum(3,4,5)12 |
Python 函數允許同時全部或部分使用固定參數、默認參數、單值（一顆星）可變參數、鍵值對（兩顆星）可變參數，使用時必須按照前述順序書寫。
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>>> def do_something(name, age, gender='男', *args, **kwds): print('姓名：%s，年齡：%d，性別：%s'%(name, age, gender)) print(args) print(kwds)>>> do_something('xufive', 50, '男', 175, 75, math=99, english=90)姓名：xufive，年齡：50，性別：男(175, 75){'math': 99, 'english': 90} |
此外，一顆星和兩顆星還可用于列表、元組、字典的解包，看起來更像C語言：
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>>> a = (1,2,3)>>> print(a)(1, 2, 3)>>> print(*a)1 2 3>>> b = [1,2,3]>>> print(b)[1, 2, 3]>>> print(*b)1 2 3>>> c = {'name':'xufive', 'age':51}>>> print(c){'name': 'xufive', 'age': 51}>>> print(*c)name age>>> print('name:{name}, age:{age}'.format(**c))name:xufive, age:51 |
3. 三元表達式
熟悉 C/C++ 的程序員，初上手 python 時，一定會懷念經典的三元操作符，因為想表達同樣的思想，用python 寫起來似乎更麻煩。比如：
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>>> y = 5>>> if y < 0: print('y是一個負數')else: print('y是一個非負數')y是一個非負數 |
其實，python 是支持三元表達式的，只是稍微怪異了一點，類似于我們山東人講話。比如，山東人最喜歡用倒裝句：打球去吧，要是不下雨的話；下雨，咱就去自習室。翻譯成三元表達式就是：
打球去吧 if 不下雨 else 去自習室
來看看三元表達式具體的使用：
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>>> y = 5>>> print('y是一個負數' if y < 0 else 'y是一個非負數')y是一個非負數 |
python 的三元表達式也可以用來賦值：
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>>> y = 5>>> x = -1 if y < 0 else 1>>> x1 |
4. with - as
with 這個詞兒，英文里面不難翻譯，但在 Python 語法中怎么翻譯，我還真想不出來，大致上是一種上下文管理協議。作為初學者，不用關注 with 的各種方法以及機制如何，只需要了解它的應用場景就可以了。with 語句適合一些事先需要準備，事后需要處理的任務，比如，文件操作，需要先打開文件，操作完成后需要關閉文件。如果不使用with，文件操作通常得這樣：
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fp = open(r"D:\jb51\Column\temp\mpmap.py", 'r')try: contents = fp.readlines()finally: fp.close() |
如果使用 with - as，那就優雅多了：
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>>> with open(r"D:\jb51\Column\temp\mpmap.py", 'r') as fp: contents = fp.readlines() |
5. 列表推導式
在各種稀奇古怪的語法中，列表推導式的使用頻率應該時最高的，對于代碼的簡化效果也非常明顯。比如，求列表各元素的平方，通常應該這樣寫（當然也有其他寫法，比如使用map函數）：
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>>> a = [1, 2, 3, 4, 5]>>> result = list()>>> for i in a: result.append(i*i)>>> result[1, 4, 9, 16, 25] |
如果使用列表推導式，看起來就舒服多了：
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>>> a = [1, 2, 3, 4, 5]>>> result = [i*i for i in a]>>> result[1, 4, 9, 16, 25] |
事實上，推導式不僅支持列表，也支持字典、集合、元組等對象。有興趣的話，可以自行研究。我有一篇博文《一行 Python 代碼能實現什么喪心病狂的功能？》，里面的例子，都是列表推導式實現的。
6. 列表索引的各種騷操作
Python 引入負整數作為數組的索引，這絕對是喜大普奔之舉。想想看，在C/C++中，想要數組最后一個元素，得先取得數組長度，減一之后做索引，嚴重影響了思維的連貫性。Python語言之所以獲得成功，我個人覺得，在諸多因素里面，列表操作的便捷性是不容忽視的一點。請看：
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>>> 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] |
如果說，這些你都很熟悉，也經常用，那么接下來這個用法，你一定會感覺很神奇：
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>>> 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] |
7. lambda函數
lambda 聽起來很高大上，其實就是匿名函數（了解js的同學一定很熟悉匿名函數）。匿名函數的應用場景是什么呢？就是僅在定義匿名函數的地方使用這個函數，其他地方用不到，所以就不需要給它取個阿貓阿狗之類的名字了。下面是一個求和的匿名函數，輸入參數有兩個，x和y，函數體就是x+y，省略了return關鍵字。
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>>> lambda x,y: x+y<function <lambda> at 0x000001B2DE5BD598>>>> (lambda x,y: x+y)(3,4) # 因為匿名函數沒有名字，使用的時候要用括號把它包起來 |
匿名函數一般不會單獨使用，而是配合其他方法，為其他方法提供內置的算法或判斷條件。比如，使用排序函數sorted對多維數組或者字典排序時，就可以指定排序規則。
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>>> 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']) # 按年齡排序[{'name': 'A', 'age': 30}, {'name': 'C', 'age': 40}, {'name': 'B', 'age': 50}] |
再舉一個數組元素求平方的例子，這次用map函數：
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>>> a = [1,2,3]>>> for item in map(lambda x:x*x, a): print(item, end=', ')1, 4, 9, |
8. yield 以及生成器和迭代器
yield 這詞兒，真不好翻譯，翻詞典也沒用。我干脆就讀作“一愛得”，算是外來詞匯吧。要理解 yield，得先了解 generator（生成器）。要了解generator，得先知道 iterator（迭代器）。哈哈哈，繞暈了吧？算了，我還是說白話吧。
話說py2時代，range()返回的是list，但如果range(10000000)的話，會消耗大量內存資源，所以，py2又搞了一個xrange()來解決這個問題。py3則只保留了xrange()，但寫作range()。xrange()返回的就是一個迭代器，它可以像list那樣被遍歷，但又不占用多少內存。generator（生成器）是一種特殊的迭代器，只能被遍歷一次，遍歷結束，就自動消失了。總之，不管是迭代器還是生成器，都是為了避免使用list，從而節省內存。那么，如何得到迭代器和生成器呢？
python內置了迭代函數 iter，用于生成迭代器，用法如下：
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>>> a = [1,2,3]>>> a_iter = iter(a)>>> a_iter<list_iterator object at 0x000001B2DE434BA8>>>> for i in a_iter: print(i, end=', ')1, 2, 3, |
yield 則是用于構造生成器的。比如，我們要寫一個函數，返回從0到某正整數的所有整數的平方，傳統的代碼寫法是這樣的：
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>>> 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] |
但是如果計算1億以內的所有整數的平方，這個函數的內存開銷會非常大，這是 yield 就可以大顯身手了：
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>>> 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=', ')0, 1, 4, 9, 16, |
如果再次遍歷，則不會有輸出了。
9. 裝飾器
剛弄明白迭代器和生成器，這又來個裝飾器，Python 咋這么多器呢？的確，Python 為我們提供了很多的武器，裝飾器就是最有力的武器之一。裝飾器很強大，我在這里嘗試從需求的角度，用一個簡單的例子，說明裝飾器的使用方法和制造工藝。
假如我們需要定義很多個函數，在每個函數運行的時候要顯示這個函數的運行時長，解決方案有很多。比如，可以在調用每個函數之前讀一下時間戳，每個函數運行結束后再讀一下時間戳，求差即可；也可以在每個函數體內的開始和結束位置上讀時間戳，最后求差。不過，這兩個方法，都沒有使用裝飾器那么簡單、優雅。下面的例子，很好地展示了這一點。
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>>> import time>>> def timer(func): def wrapper(*args,**kwds): t0 = time.time() func(*args,**kwds) t1 = time.time() print('耗時%0.3f'%(t1-t0,)) return wrapper>>> @timerdef do_something(delay): print('函數do_something開始') time.sleep(delay) print('函數do_something結束') >>> do_something(3)函數do_something開始函數do_something結束耗時3.077 |
timer() 是我們定義的裝飾器函數，使用@把它附加在任何一個函數（比如do_something）定義之前，就等于把新定義的函數，當成了裝飾器函數的輸入參數。運行 do_something() 函數，可以理解為執行了timer(do_something) 。細節雖然復雜，不過這么理解不會偏差太大，且更易于把握裝飾器的制造和使用。
10. 巧用斷言assert
所謂斷言，就是聲明表達式的布爾值必須為真的判定，否則將觸發 AssertionError 異常。嚴格來講，assert是調試手段，不宜使用在生產環境中，但這不影響我們用斷言來實現一些特定功能，比如，輸入參數的格式、類型驗證等。
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>>> def i_want_to_sleep(delay): assert(isinstance(delay, (int,float))), '函數參數必須為整數或浮點數' print('開始睡覺') time.sleep(delay) print('睡醒了') >>> i_want_to_sleep(1.1)開始睡覺睡醒了>>> i_want_to_sleep(2)開始睡覺睡醒了>>> i_want_to_sleep('2')Traceback (most recent call last): File "<pyshell#247>", line 1, in <module> i_want_to_sleep('2') File "<pyshell#244>", line 2, in i_want_to_sleep assert(isinstance(delay, (int,float))), '函數參數必須為整數或浮點數'AssertionError: 函數參數必須為整數或浮點數 |
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