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Python五個隱藏的特性,你可能從未聽說過

 前言

在本文中,我將向您展示Python中很常見的5個特性。有經(jīng)驗的Python開發(fā)人員可能認識其中一些。然而,這對其他人仍將是未知的。

創(chuàng)新互聯(lián)是一家專業(yè)提供杭錦企業(yè)網(wǎng)站建設,專注與成都網(wǎng)站制作、網(wǎng)站設計、H5高端網(wǎng)站建設、小程序制作等業(yè)務。10年已為杭錦眾多企業(yè)、政府機構(gòu)等服務。創(chuàng)新互聯(lián)專業(yè)網(wǎng)站制作公司優(yōu)惠進行中。

1...

是的,你沒看錯,在Python中...是一個有效的構(gòu)造。...是稱為省略號的單例對象。如果你把它輸入到Python解釋器中,你可以看到它:

 
 
 
  1. >>> ... 
  2. Ellipsis 

根據(jù)官方文檔,省略號是“一種特殊值,主要與用戶定義容器數(shù)據(jù)類型的擴展切片語法結(jié)合使用”。它有兩個主要的用例。一種是在空函數(shù)中充當占位符體。另一個是Numpy,作為一個切片項,就像文檔中描述的那樣。

函數(shù)的占位符

 
 
 
  1. def my_awesome_function(): 
  2.     ... 

這相當于:

 
 
 
  1. def my_awesome_function(): 
  2.     Ellipsis 

還有這個:

 
 
 
  1. def my_awesome_function(): 
  2.     pass 

注意,我不是說pass =…我只是說作為函數(shù)體,結(jié)果是一樣的。事實上,您可以使用任何東西作為占位符。

Numpy

下面的代碼基本上意味著創(chuàng)建一個矩陣數(shù)組。每個矩陣是3×3。然后獲取所有最內(nèi)部矩陣的第二列(numpy數(shù)組基于0)。

 
 
 
  1. import numpy as np 
  2. >>> array = np.arange(27).reshape(3, 3, 3) 
  3. >>> array 
  4. array([[[ 0,  1,  2], 
  5.         [ 3,  4,  5], 
  6.         [ 6,  7,  8]], 
  7.  
  8. [[ 9, 10, 11], 
  9.         [12, 13, 14], 
  10.         [15, 16, 17]], 
  11.  
  12. [[18, 19, 20], 
  13.         [21, 22, 23], 
  14.         [24, 25, 26]]]) 
  15. >>> array[..., 1]  
  16. array([[ 1,  4,  7], 
  17.        [10, 13, 16], 
  18.        [19, 22, 25]]) 
  19. >>> # This is equivalent to 
  20. >>> array[:, :, 1]  
  21. array([[ 1,  4,  7], 
  22.        [10, 13, 16], 
  23.        [19, 22, 25]]) 

2一個優(yōu)雅的解包

可迭代解包是一種非常方便的特性,已經(jīng)存在一段時間了。大多數(shù)人使用它來解包包含多個項的可迭代對象。例如,考慮以下用例。

 
 
 
  1. >>> a, *b, c = range(1, 11) 
  2. >>> a 
  3. >>> c 
  4. 10 
  5. >>> b 
  6. [2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] 

或者是:

 
 
 
  1. >>> a, b, c = range(3) 
  2. >>> a 
  3. >>> b 
  4. >>> c 

但有一個很好的用例,很多人都沒有利用它,那就是拆封單個迭代器。為什么這很有用?恕我直言,它使代碼更優(yōu)雅了一些。

而不是這樣做:

 
 
 
  1. >>> lst = [1] 
  2. >>> a = lst[0] 
  3. >>> a 
  4. >>> (a, ) = lst 
  5. >>> a 

你可以這樣做:

 
 
 
  1. >>> lst = [1] 
  2. >>> [a] = lst 
  3. >>> a 

我知道這可能看起來很傻,但至少對我來說,它看起來更優(yōu)雅。

3你能讓這個列表躺平嗎?

扁平化列表有幾種方法。最簡單的是使用列表理解。

 
 
 
  1. >>> l =[[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
  2. >>> flattened = [elem for sublist in l for elem in sublist] 
  3. >>> flattened 
  4. [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] 

如果您更傾向于函數(shù)式編程,您可以使用減速器。

 
 
 
  1. >>> from functools import reduce 
  2. >>> reduce(lambda x,y: x+y,l) 
  3. [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] 

然而,還有另一種方法。你可以用sum函數(shù)!

 
 
 
  1. >>> sum(l, []) 
  2. [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] 

這是因為sum函數(shù)遍歷列表中的每個元素,并將它們與作為第二個參數(shù)傳遞的默認值連接起來。因為Python中的列表可以用+操作符連接,所以你得到的結(jié)果是這樣的:

 
 
 
  1. >>> sum(l, []) ==> [] + [1, 2, 3] + [4, 5, 6] + [7, 8, 9] 
  2. [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] 

盡管這個技巧很高明,但它絕不是可讀的。而且,它的性能也很糟糕。

4else

else語句可以用于幾個目的。很少有人知道,但是你可以在經(jīng)典的“if else”塊之外使用它。Python允許它用于循環(huán)和異常塊。

循環(huán)

Python有兩個不同的循環(huán),for和while。兩者都可能是“壞的”。也就是說,如果滿足了某個條件,就可以跳出循環(huán)。例如:

 
 
 
  1. In [7]: while a < 10: 
  2.    ...:     if a == 3: 
  3.    ...:         print("a == 3. exiting loop.") 
  4.    ...:         break 
  5.    ...:     a += 1 
  6.    ...:  
  7. a == 3. exiting loop. 

現(xiàn)在,假設我們要找一個特定的條件。如果滿足該條件,則將結(jié)果保存在一個名為found的標志中。然后,如果我們沒有找到它,我們打印一條消息。

 
 
 
  1. found = False 
  2. a = 0 
  3.  
  4. while a < 10: 
  5.     if a == 12: 
  6.         found = True 
  7.     a += 1 
  8. if not found: 
  9.     print("a was never found") 

因為a永遠不會變成12,所以程序輸出a永遠不會找到。

好,但是我們在這里怎么用else呢?

else可以用來替換標志?;旧?,我們實際需要的是運行循環(huán),如果沒有找到,則打印一條消息。

 
 
 
  1. a = 0 
  2.  
  3. while a < 10: 
  4.     if a == 12: 
  5.         break 
  6.     a += 1 
  7. else: 
  8.     print("a was never found") 

由于它適用于任何循環(huán),所以您可以使用for而不是while。

 
 
 
  1. for a in range(10): 
  2.     if a == 12: 
  3.         break 
  4.     a += 1 
  5. else: 
  6.     print("a was never found") 

異常

Python中的else是如此通用,你甚至可以使用try…except。這里的思想是捕獲異常不發(fā)生的情況。

 
 
 
  1. In [13]: try: 
  2.     ...:     {}['lala'] 
  3.     ...: except KeyError: 
  4.     ...:     print("Key is missing") 
  5.     ...: else: 
  6.     ...:     print("Else here") 
  7.     ...:  
  8. Key is missing 

在這個例子中,我們嘗試在一個空字典中查找名為“l(fā)ala”的鍵。由于“l(fā)ala”不存在,代碼將引發(fā)一個KeyError異常。當我在IPython中運行這段代碼時,得到了預期的結(jié)果。

如果程序沒有引發(fā)異常呢?

 
 
 
  1. In [14]: try: 
  2.     ...:     {'lala': 'bla'}['lala'] 
  3.     ...: except KeyError: 
  4.     ...:     print("Key is missing") 
  5.     ...: else: 
  6.     ...:     print("Else here") 
  7.     ...:  
  8. Else here 

現(xiàn)在我們可以看到它的實際應用。{' lala ': ' bla '}[' lala ']塊不會引發(fā)KeyError,所以else就起作用了。

5比較

這是我最喜歡的一個,老實說,沒有那么隱蔽。與許多編程語言(如Java、C或c++)不同,Python允許鏈式比較運算符。假設你有一個變量x,它的值是10?,F(xiàn)在,假設你想斷言x在一個范圍內(nèi),比如5..20。你可以這樣做:

 
 
 
  1. In [16]: x = 10 
  2. In [17]: if x >= 5 and x <= 20: 
  3.     ...:     print("x is within range") 
  4.     ...: else: 
  5.     ...:     print("x is outside range") 
  6.     ...:  
  7. is within range 

事實證明,這可以通過將運算符鏈接起來來簡化。所以,我們可以重構(gòu)代碼為:

 
 
 
  1. In [18]: if 5 <= x <= 20: 
  2.     ...:     print("is within range") 
  3.     ...: else: 
  4.     ...:     print("x is outside range") 
  5.     ...:  
  6. is within range 

這段代碼實現(xiàn)了完全相同的結(jié)果,但它更加優(yōu)雅。您可以使用任何一種比較運算符進行鏈。

 
 
 
  1. >>> x = 10 
  2. >>> 20 == x > 1 
  3. False 
  4. >>> 25 > x <= 15 
  5. True 
  6. >>> x < 20 < x*10 < 1000 
  7. True 

新聞名稱:Python五個隱藏的特性,你可能從未聽說過
標題路徑:http://www.dlmjj.cn/article/dpipopp.html