Python五个隐藏的特性,你可能从未听说过

Yasin 2020-11-16

 前言

在本文中,我将向您展示Python中很常见的5个特性。有经验的Python开发人员可能认识其中一些。然而,这对其他人仍将是未知的。

Python五个隐藏的特性,你可能从未听说过

1...

是的,你没看错,在Python中...是一个有效的构造。...是称为省略号的单例对象。如果你把它输入到Python解释器中,你可以看到它:

>>> ... 
Ellipsis 

根据官方文档,省略号是“一种特殊值,主要与用户定义容器数据类型的扩展切片语法结合使用”。它有两个主要的用例。一种是在空函数中充当占位符体。另一个是Numpy,作为一个切片项,就像文档中描述的那样。

函数的占位符

def my_awesome_function(): 
    ... 

这相当于:

def my_awesome_function(): 
    Ellipsis 

还有这个:

def my_awesome_function(): 
    pass 

注意,我不是说pass =…我只是说作为函数体,结果是一样的。事实上,您可以使用任何东西作为占位符。

Numpy

下面的代码基本上意味着创建一个矩阵数组。每个矩阵是3×3。然后获取所有最内部矩阵的第二列(numpy数组基于0)。

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

2一个优雅的解包

可迭代解包是一种非常方便的特性,已经存在一段时间了。大多数人使用它来解包包含多个项的可迭代对象。例如,考虑以下用例。

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

或者是:

>>> a, b, c = range(3) 
>>> a 
0 
>>> b 
1 
>>> c 
2 

但有一个很好的用例,很多人都没有利用它,那就是拆封单个迭代器。为什么这很有用?恕我直言,它使代码更优雅了一些。

而不是这样做:

>>> lst = [1] 
>>> a = lst[0] 
>>> a 
1 
>>> (a, ) = lst 
>>> a 
1 

你可以这样做:

>>> lst = [1] 
>>> [a] = lst 
>>> a 
1 

我知道这可能看起来很傻,但至少对我来说,它看起来更优雅。

3你能让这个列表躺平吗?

扁平化列表有几种方法。最简单的是使用列表理解。

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

如果您更倾向于函数式编程,您可以使用减速器。

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

然而,还有另一种方法。你可以用sum函数!

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

这是因为sum函数遍历列表中的每个元素,并将它们与作为第二个参数传递的默认值连接起来。因为Python中的列表可以用+操作符连接,所以你得到的结果是这样的:

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

尽管这个技巧很高明,但它绝不是可读的。而且,它的性能也很糟糕。

4else

else语句可以用于几个目的。很少有人知道,但是你可以在经典的“if else”块之外使用它。Python允许它用于循环和异常块。

循环

Python有两个不同的循环,for和while。两者都可能是“坏的”。也就是说,如果满足了某个条件,就可以跳出循环。例如:

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

现在,假设我们要找一个特定的条件。如果满足该条件,则将结果保存在一个名为found的标志中。然后,如果我们没有找到它,我们打印一条消息。

found = False 
a = 0 
 
while a < 10: 
    if a == 12: 
        found = True 
    a += 1 
if not found: 
    print("a was never found") 

因为a永远不会变成12,所以程序输出a永远不会找到。

好,但是我们在这里怎么用else呢?

else可以用来替换标志。基本上,我们实际需要的是运行循环,如果没有找到,则打印一条消息。

a = 0 
 
while a < 10: 
    if a == 12: 
        break 
    a += 1 
else: 
    print("a was never found") 

由于它适用于任何循环,所以您可以使用for而不是while。

for a in range(10): 
    if a == 12: 
        break 
    a += 1 
else: 
    print("a was never found") 

异常

Python中的else是如此通用,你甚至可以使用try…except。这里的思想是捕获异常不发生的情况。

In [13]: try: 
    ...:     {}['lala'] 
    ...: except KeyError: 
    ...:     print("Key is missing") 
    ...: else: 
    ...:     print("Else here") 
    ...:  
Key is missing 

在这个例子中,我们尝试在一个空字典中查找名为“lala”的键。由于“lala”不存在,代码将引发一个KeyError异常。当我在IPython中运行这段代码时,得到了预期的结果。

如果程序没有引发异常呢?

In [14]: try: 
    ...:     {'lala': 'bla'}['lala'] 
    ...: except KeyError: 
    ...:     print("Key is missing") 
    ...: else: 
    ...:     print("Else here") 
    ...:  
Else here 

现在我们可以看到它的实际应用。{' lala ': ' bla '}[' lala ']块不会引发KeyError,所以else就起作用了。

5比较

这是我最喜欢的一个,老实说,没有那么隐蔽。与许多编程语言(如Java、C或c++)不同,Python允许链式比较运算符。假设你有一个变量x,它的值是10。现在,假设你想断言x在一个范围内,比如5..20。你可以这样做:

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

事实证明,这可以通过将运算符链接起来来简化。所以,我们可以重构代码为:

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

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