Python語(yǔ)法舉例分析

這篇文章主要介紹“Python語(yǔ)法舉例分析”，在日常操作中，相信很多人在Python語(yǔ)法舉例分析問(wèn)題上存在疑惑，小編查閱了各式資料，整理出簡(jiǎn)單好用的操作方法，希望對(duì)大家解答”P(pán)ython語(yǔ)法舉例分析”的疑惑有所幫助！接下來(lái)，請(qǐng)跟著小編一起來(lái)學(xué)習(xí)吧！

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1. 列表索引的各種騷操作

Python 引入負(fù)整數(shù)作為數(shù)組的索引，這絕對(duì)是喜大普奔之舉。想想看，在C/C++中，想要數(shù)組最后一個(gè)元素，得先取得數(shù)組長(zhǎng)度，減一之后做索引，嚴(yán)重影響了思維的連貫性。Python語(yǔ)言之所以獲得成功，我個(gè)人覺(jué)得，在諸多因素里面，列表操作的便捷性是不容忽視的一點(diǎn)。請(qǐng)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]
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如果說(shuō)，這些你都很熟悉，也經(jīng)常用，那么接下來(lái)這個(gè)用法，你一定會(huì)感覺(jué)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]
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2. lambda函數(shù)

lambda 聽(tīng)起來(lái)很高大上，其實(shí)就是匿名函數(shù)（了解js的同學(xué)一定很熟悉匿名函數(shù)）。匿名函數(shù)的應(yīng)用場(chǎng)景是什么呢？就是僅在定義匿名函數(shù)的地方使用這個(gè)函數(shù)，其他地方用不到，所以就不需要給它取個(gè)阿貓阿狗之類的名字了。下面是一個(gè)求和的匿名函數(shù)，輸入?yún)?shù)有兩個(gè)，x和y，函數(shù)體就是x+y，省略了return關(guān)鍵字。

>>> lambda x,y: x+y
<function <lambda> at 0x000001B2DE5BD598>
>>> (lambda x,y: x+y)(3,4) # 因?yàn)槟涿瘮?shù)沒(méi)有名字，使用的時(shí)候要用括號(hào)把它包起來(lái)
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匿名函數(shù)一般不會(huì)單獨(dú)使用，而是配合其他方法，為其他方法提供內(nèi)置的算法或判斷條件。比如，使用排序函數(shù)sorted對(duì)多維數(shù)組或者字典排序時(shí)，就可以指定排序規(guī)則。

>>> 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}]
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再舉一個(gè)數(shù)組元素求平方的例子，這次用map函數(shù)：

>>> a = [1,2,3]
>>> for item in map(lambda x:x*x, a):
print(item, end=', ')
1, 4, 9, 
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3. yield 以及生成器和迭代器

yield 這詞兒，真不好翻譯，翻詞典也沒(méi)用。我干脆就讀作“一愛(ài)得”，算是外來(lái)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(shuō)白話吧。

話說(shuō)py2時(shí)代，range()返回的是list，但如果range(10000000)的話，會(huì)消耗大量?jī)?nèi)存資源，所以，py2又搞了一個(gè)xrange()來(lái)解決這個(gè)問(wèn)題。py3則只保留了xrange()，但寫(xiě)作range()。xrange()返回的就是一個(gè)迭代器，它可以像list那樣被遍歷，但又不占用多少內(nèi)存。generator（生成器）是一種特殊的迭代器，只能被遍歷一次，遍歷結(jié)束，就自動(dòng)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(jié)省內(nèi)存。那么，如何得到迭代器和生成器呢？

python內(nèi)置了迭代函數(shù) iter，用于生成迭代器，用法如下：

>>> 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, 
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yield 則是用于構(gòu)造生成器的。比如，我們要寫(xiě)一個(gè)函數(shù)，返回從0到某正整數(shù)的所有整數(shù)的平方，傳統(tǒng)的代碼寫(xiě)法是這樣的：

>>> 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]
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但是如果計(jì)算1億以內(nèi)的所有整數(shù)的平方，這個(gè)函數(shù)的內(nèi)存開(kāi)銷會(huì)非常大，這是 yield 就可以大顯身手了：

>>> 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, 
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如果再次遍歷，則不會(huì)有輸出了。

4. 裝飾器

剛弄明白迭代器和生成器，這又來(lái)個(gè)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(qiáng)大，我在這里嘗試從需求的角度，用一個(gè)簡(jiǎn)單的例子，說(shuō)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(gè)函數(shù)，在每個(gè)函數(shù)運(yùn)行的時(shí)候要顯示這個(gè)函數(shù)的運(yùn)行時(shí)長(zhǎng)，解決方案有很多。比如，可以在調(diào)用每個(gè)函數(shù)之前讀一下時(shí)間戳，每個(gè)函數(shù)運(yùn)行結(jié)束后再讀一下時(shí)間戳，求差即可；也可以在每個(gè)函數(shù)體內(nèi)的開(kāi)始和結(jié)束位置上讀時(shí)間戳，最后求差。不過(guò)，這兩個(gè)方法，都沒(méi)有使用裝飾器那么簡(jiǎn)單、優(yōu)雅。下面的例子，很好地展示了這一點(diǎn)。

>>> import time
>>> def timer(func):
def wrapper(*args,**kwds):
t0 = time.time()
func(*args,**kwds)
t1 = time.time()
print('耗時(shí)%0.3f'%(t1-t0,))
return wrapper
>>> @timer
def do_something(delay):
print('函數(shù)do_something開(kāi)始')
time.sleep(delay)
print('函數(shù)do_something結(jié)束')
>>> do_something(3)
函數(shù)do_something開(kāi)始
函數(shù)do_something結(jié)束
耗時(shí)3.077
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timer() 是我們定義的裝飾器函數(shù)，使用@把它附加在任何一個(gè)函數(shù)（比如do_something）定義之前，就等于把新定義的函數(shù)，當(dāng)成了裝飾器函數(shù)的輸入?yún)?shù)。運(yùn)行 do_something() 函數(shù)，可以理解為執(zhí)行了timer(do_something) 。細(xì)節(jié)雖然復(fù)雜，不過(guò)這么理解不會(huì)偏差太大，且更易于把握裝飾器的制造和使用。

5. 巧用斷言assert

所謂斷言，就是聲明表達(dá)式的布爾值必須為真的判定，否則將觸發(fā) AssertionError 異常。嚴(yán)格來(lái)講，assert是調(diào)試手段，不宜使用在生產(chǎn)環(huán)境中，但這不影響我們用斷言來(lái)實(shí)現(xiàn)一些特定功能，比如，輸入?yún)?shù)的格式、類型驗(yàn)證等。

>>> def i_want_to_sleep(delay):
assert(isinstance(delay, (int,float))), '函數(shù)參數(shù)必須為整數(shù)或浮點(diǎn)數(shù)'
print('開(kāi)始睡覺(jué)')
time.sleep(delay)
print('睡醒了')
>>> i_want_to_sleep(1.1)
開(kāi)始睡覺(jué)
睡醒了
>>> i_want_to_sleep(2)
開(kāi)始睡覺(jué)
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(shù)參數(shù)必須為整數(shù)或浮點(diǎn)數(shù)'
AssertionError: 函數(shù)參數(shù)必須為整數(shù)或浮點(diǎn)數(shù)

到此，關(guān)于“Python語(yǔ)法舉例分析”的學(xué)習(xí)就結(jié)束了，希望能夠解決大家的疑惑。理論與實(shí)踐的搭配能更好的幫助大家學(xué)習(xí)，快去試試吧！若想繼續(xù)學(xué)習(xí)更多相關(guān)知識(shí)，請(qǐng)繼續(xù)關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)網(wǎng)站，小編會(huì)繼續(xù)努力為大家?guī)?lái)更多實(shí)用的文章！

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