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wtfPython—Python中一些奇妙的代码

来源:Python网络爬虫与数据挖掘

ID:Datanami

wtfPython是github上的一个项目,作者收集了一些奇妙的Python代码片段,这些代码的输出结果会和我们想象中的不太一样; 通过探寻产生这种结果的内部原因,可以让我们对Python里的一些细节有更广泛的认知。

1.字典键的隐式转换

some_dict = {}
some_dict[5.5] = "Ruby"
some_dict[5.0] = "JavaScript"
some_dict[5] = "Python"

输出如下:

>>> some_dict
{5.0: "Python", 5.5: "Ruby"}
>>> some_dict[5.5]
"Ruby"
>>> some_dict[5.0]
"Python"
>>> some_dict[5]
"Python"
原因:

Python的字典键的比较是通过哈希值来比较的 在Python里如果两个不可变对象的值相等,那他们的哈希也是一样的 因此此处hash(5) == hash(5.0)是True的,所以键被隐式的转换了

2.生成器执行时间的差异

array = [1, 8, 15]
g = (x for x in array if array.count(x) > 0)
array = [2, 8, 22]

输出:

>>> print(list(g))
[8]
原因

在一个生成器表达式里,in的操作是在声明时求值的,而if是在运行期求值的 所以在运行期之前,array已经被重新分配成了[2,8,22],x的值也是2,8,22

3.在列表迭代式删除item

list_1 = [1, 2, 3, 4]
list_2 = [1, 2, 3, 4]
list_3 = [1, 2, 3, 4]
list_4 = [1, 2, 3, 4]
for idx, item in enumerate(list_1):
    del item
for idx, item in enumerate(list_2):
    list_2.remove(item)
for idx, item in enumerate(list_3[:]):
    list_3.remove(item)
for idx, item in enumerate(list_4):
    list_4.pop(idx)

输出:

>>> list_1
[1, 2, 3, 4]
>>> list_2
[2, 4]
>>> list_3
[]
>>> list_4
[2, 4]
原因

其实只有list3才算是合格的写法,对一个正在迭代的对象进行修改并不是一个很好的选择,正确的做法应该是建立一份该对象的拷贝来进行迭代 对于list1,del item删除的只是item变量而不是变量指向的数据,对列表本身没有影响 对于list2和list4,因为列表的迭代是根据索引来的,第一次删掉了索引为0的1,剩下[2, 3, 4],然后移除索引 1(此时为3),剩下了[2, 4],此时只有2个元素,循环结束

4.else的不同处理

对于循环的else

def does_exists_num(l, to_find):
      for num in l:
          if num == to_find:
              print("Exists!")
              break
      else:
          print("Does not exist")
输出:
>>> some_list = [1, 2, 3, 4, 5]
>>> does_exists_num(some_list, 4)
Exists!
>>> does_exists_num(some_list, -1)
Does not exist

对于try的else

try:
    pass
except:
    print("Exception occurred!!!")
else:
    print("Try block executed successfully...")
输出:
Try block executed successfully...
原因

循环后的else只会在经过了所有迭代且没有出现break的时候才会执行 一个try模块后的else会在try里的代码成功执行完后去执行

5.python里的is

>>> a = 256
>>> b = 256
>>> a is b
True
>>> a = 257
>>> b = 257
>>> a is b
False
原因

is和==是不一样的;is判断的是两个对象是否是同一个对象,而==判断的是两个对象的值是否相等;即is是既要值相等又要引用一致 在Python中-5~256因为被经常使用所以被设计成固定存在的对象

6.循环里的局部变量泄露

代码段1

for x in range(7):
    if x == 6:
        print(x, ': for x inside loop')
print(x, ': x in global')
输出:
6 : for x inside loop
6 : x in global

代码段2

# This time let's initialize x first
x = -1
for x in range(7):
    if x == 6:
        print(x, ': for x inside loop')
print(x, ': x in global')
输出:
6 : for x inside loop6 : x in global

代码段3

x = 1
print([x for x in range(5)])
print(x, ': x in global')

在Python2.x里的输出:

[0, 1, 2, 3, 4](4, ': x in global')

在Python3.x里的输出:

[0, 1, 2, 3, 4]1 : x in global
原因

对于代码段1,在Python中,for循环可以使用包含他们的命名空间的变量,并将他们自己定义的循环变量保存下来;* 对于代码段2,如果我们在全局命名空间里显示定义for循环变量,则循环变量会重新绑定到现有变量上。 对于代码段3,在Python3.x中改变了对列表解析的语法形式;Python2.x中,列表解析的语法形式为:[… for var in item1, item2, …];而Python3.x的列表解析式为:[… for var in (item1, item2, …)],这种情况下不会发生循环变量的泄露

7.+和+=的区别

代码段1

a = [1, 2, 3, 4]
b = a
a = a + [5, 6, 7, 8]
输出:
>>> a
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]
>>> b
[1, 2, 3, 4]

代码段2

a = [1, 2, 3, 4]
b = a
a += [5, 6, 7, 8]

输出:

>>> a
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]
>>> b
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]
原因

a = a + b的操作生成了一个新的对象并建立了一个新的引用 a += b是在a这个列表上做extend操作

8.关于try—finally里的return

def some_func():
    try:
        return 'from_try'
    finally:
        return 'from_finally'
输出:
>>> some_func()
'from_finally'

原因

在try…finally这种写法里面,finally中的return语句永远是最后一个执行 一个函数的return的值是由最后一个return语句来决定的

9.True=False

True = False
if True == False:
    print("I've lost faith in truth!")
输出:
I've lost faith in truth!

原因

最开始的时候,Python是没有bool类型的(使用0表示false,使用非0值表示真),后来加上了True,False和bool类型;但是为了向后兼容性,True和False并没有被设置成常量,而只是一个内建变量,所以可以被赋值修改 在Python3当中,因为并没有向后兼容,所以不会有这种情况发生

10.一步操作,从有到无

some_list = [1, 2, 3]
some_dict = {
  "key_1": 1,
  "key_2": 2,
  "key_3": 3
}
some_list = some_list.append(4)
some_dict = some_dict.update({"key_4": 4})
输出:
>>> print(some_list)
None
>>> print(some_dict)
None

原因 许多修改序列/映射对象的方法(例如list.append, dict.update, list.sort等等)都是直接修改对象并返回一个None;所以平常碰到这种直接修改的操作,应该避免直接赋值。

11.Python的for

for i in range(4):
    print(i)
    i = 10

输出

0
1
2
3
原因

Python的for循环机制是每次迭代到下一项的时候都会解包并分配一次;即range(4)里的四个值在每次迭代的时候都会解包一次并赋值;所以i = 10对迭代没有影响。

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原始发表时间:2018-07-02

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