Python语法糖系列

语法糖说明

语法糖(Syntactic sugar):

计算机语言中特殊的某种语法

这种语法对语言的功能并没有影响

对于程序员有更好的易用性

能够增加程序的可读性

简而言之,语法糖就是程序语言中提供[]的一种手段和方式而已。 通过这类方式编写出来的代码,即好看又好用,好似糖一般的语法。固美其名曰:语法糖

一个简单的例子

假设:有2个数字,现需要从中得到最大的那个数字。如何实现?

b = 2

c = 3

a = b

else:

a = c

其实还有更多的其它实现方式:

a = max(b, c)

a = c > b and c or b

a = c if c > b else b

a = [b, c][c > b]

这些都是可以实现我们需求的方法,殊途同归。但是它们在易用性、简洁性、可读性、性能等方面的表现都不一样。那么问题来了!

哪个才是我们所说的语法糖呢?

一些常见的语法糖

a = b = 2; c = 3

b, c = c, b

a

'1' * 100

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

可以看到这些语法,在其它语言里通常不会出现的。但是在Python中却神奇的被支持了,所以这些都是当之无愧的Python语法糖。

切片操作

像列表这类可以支持****操作的对象,则是我最初喜欢Python的一个非常重要的原因。

l = [1, 2, 3, 4, 5]

l[2]

l[:3]

l[3:]

l[2:4]

l[:-1]

l[:]

l[::2]

else语法糖

Python中提供一类else的语法,它可以在原有语法基础之上,支持更多一种情况的选择。 主要有for-else,while-else,try-else。需要注意的是,for-else和while-else需要和break语句配合时使用。

for else

for i in range(1):

print(i)

break

else:

print('for end')

while else

i = 1

while i:

print(i)

i -= 1

break

else:

print('while end')

try else

try:

1 / 1

except Exception as e:

print('except occured')

else:

print('it is fine')

finally:

print('i am finally')

函数相关语法糖

Python中函数我们都非常的熟悉,而在函数的使用上却有着与其它语言不同的选择。

动态参数

def example_dynamic_args(*args, **kwargs):

'''动态参数'''

print(args)

print(kwargs)

这个函数的参数与函数相比,其参数会有些不同之处。因为它们在接收参数时使用了不同方式。

example_dynamic_args(1,'2', True, name='xiaowu', age=18)

l = [1,'2',False]

d = {'name': 'xiaoming', age: '16'}

example_dynamic_args(*l, **d)

匿名函数

匿名函数在很多的语言中都存在,通常在临时需要一个函数的场景下使用。

lambda x: x * 2

Python中使用lambda表达式来实现匿名函数,观察上面的lambda表达式。其特点如下:

可以接受函数

函数体只有一个表达式

无需显式的return语句

整个表达式在一个语法行内实现

值得注意的是,lambda表达式除了一些语法上的限制之外;其它函数该有的特性它都有。比如:支持动态参数。下面是一个使用lambda表示的场景:

in_dict = {'a': 10, 'b': 2, 'c': 3}

print('in_dict:', in_dict)

out_dict = sorted(in_dict.items(), key=lambda x: x[1])

print('out_dict', out_dict)

推导表达式

推导表达式是Python中常见的语法糖,在很多的数据处理场景中,我们可能会使用的到。 最常见的就是列表推导表达式,可以用来过滤、处理列表中的子项并输出一个新的列表。除此之外还有几个推导式也是非常好用的。

列表推导表达式

in_list = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 9, 8, 7]

print('array before:', in_list)

array = [i for i in in_list if i % 2 != 0] # 列表推导表达式

print('array after:', array)

生成器推导表达式

in_list = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 9, 8, 7]

print('array before:', in_list)

array = (i for i in in_list if i % 2 != 0) # 生成器推导表达式

print('array after:', array)

集合推导表达式

in_list = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 9, 8, 7]

print('array before:', in_list)

array = # 集合推导表达式

print('array after:', array)

字典推导表达式

in_list = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 9, 8, 7]

print('array before:', in_list)

array = # 字典推导表达式

print('array after:', array)

不同推导式在语法使用上基本一致,只是在返回对象的类型上有所差别。

yield表达式

yield语法也是Python中比较有特点的语法糖,可以说是特有的。虽然其它语言有实现类似机制的功能。 yield是Python中实现****的一个重要基础。

def example_generator(in_list):

'''生成器'''

for i in in_list:

yield i * 2

装饰器

重要的往往在最后面,装饰器是学习Python绕不过去的坎。就像学习Java要理解面向对象和设计模式一样。 学习Python,你就应该要掌握好闭包、生成器、装饰器等相关知识。而对于编写高并发程序时则要掌握协程相关知识。

def example_decorator(func):

'''装饰器'''

def inner():

func()

return inner

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  • 原文链接https://kuaibao.qq.com/s/20181028G0YQWZ00?refer=cp_1026
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