Python语法举例分析

这篇文章主要介绍“Python语法举例分析”,在日常操作中,相信很多人在Python语法举例分析问题上存在疑惑,小编查阅了各式资料,整理出简单好用的操作方法,希望对大家解答”Python语法举例分析”的疑惑有所帮助!接下来,请跟着小编一起来学习吧!

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1. 列表索引的各种骚操作

Python 引入负整数作为数组的索引,这绝对是喜大普奔之举。想想看,在C/C++中,想要数组最后一个元素,得先取得数组长度,减一之后做索引,严重影响了思维的连贯性。Python语言之所以获得成功,我个人觉得,在诸多因素里面,列表操作的便捷性是不容忽视的一点。请看:

>>> 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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如果说,这些你都很熟悉,也经常用,那么接下来这个用法,你一定会感觉很神奇:

>>> 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函数

lambda 听起来很高大上,其实就是匿名函数(了解js的同学一定很熟悉匿名函数)。匿名函数的应用场景是什么呢?就是仅在定义匿名函数的地方使用这个函数,其他地方用不到,所以就不需要给它取个阿猫阿狗之类的名字了。下面是一个求和的匿名函数,输入参数有两个,x和y,函数体就是x+y,省略了return关键字。

>>> lambda x,y: x+y
<function <lambda> at 0x000001B2DE5BD598>
>>> (lambda x,y: x+y)(3,4) # 因为匿名函数没有名字,使用的时候要用括号把它包起来
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匿名函数一般不会单独使用,而是配合其他方法,为其他方法提供内置的算法或判断条件。比如,使用排序函数sorted对多维数组或者字典排序时,就可以指定排序规则。

>>> 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']) # 按年龄排序
[{'name': 'A', 'age': 30}, {'name': 'C', 'age': 40}, {'name': 'B', 'age': 50}]
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再举一个数组元素求平方的例子,这次用map函数:

>>> 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 这词儿,真不好翻译,翻词典也没用。我干脆就读作“一爱得”,算是外来词汇吧。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,绕晕了吧?算了,我还是说白话吧。

话说py2时代,range()返回的是list,但如果range(10000000)的话,会消耗大量内存资源,所以,py2又搞了一个xrange()来解决这个问题。py3则只保留了xrange(),但写作range()。xrange()返回的就是一个迭代器,它可以像list那样被遍历,但又不占用多少内存。generator(生成器)是一种特殊的迭代器,只能被遍历一次,遍历结束,就自动消失了。总之,不管是迭代器还是生成器,都是为了避免使用list,从而节省内存。那么,如何得到迭代器和生成器呢?

python内置了迭代函数 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 则是用于构造生成器的。比如,我们要写一个函数,返回从0到某正整数的所有整数的平方,传统的代码写法是这样的:

>>> 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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但是如果计算1亿以内的所有整数的平方,这个函数的内存开销会非常大,这是 yield 就可以大显身手了:

>>> 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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如果再次遍历,则不会有输出了。

4. 装饰器

刚弄明白迭代器和生成器,这又来个装饰器,Python 咋这么多器呢?的确,Python 为我们提供了很多的武器,装饰器就是最有力的武器之一。装饰器很强大,我在这里尝试从需求的角度,用一个简单的例子,说明装饰器的使用方法和制造工艺。

假如我们需要定义很多个函数,在每个函数运行的时候要显示这个函数的运行时长,解决方案有很多。比如,可以在调用每个函数之前读一下时间戳,每个函数运行结束后再读一下时间戳,求差即可;也可以在每个函数体内的开始和结束位置上读时间戳,最后求差。不过,这两个方法,都没有使用装饰器那么简单、优雅。下面的例子,很好地展示了这一点。

>>> import time
>>> def timer(func):
def wrapper(*args,**kwds):
t0 = time.time()
func(*args,**kwds)
t1 = time.time()
print('耗时%0.3f'%(t1-t0,))
return wrapper
>>> @timer
def do_something(delay):
print('函数do_something开始')
time.sleep(delay)
print('函数do_something结束')
>>> do_something(3)
函数do_something开始
函数do_something结束
耗时3.077
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timer() 是我们定义的装饰器函数,使用@把它附加在任何一个函数(比如do_something)定义之前,就等于把新定义的函数,当成了装饰器函数的输入参数。运行 do_something() 函数,可以理解为执行了timer(do_something) 。细节虽然复杂,不过这么理解不会偏差太大,且更易于把握装饰器的制造和使用。

5. 巧用断言assert

所谓断言,就是声明表达式的布尔值必须为真的判定,否则将触发 AssertionError 异常。严格来讲,assert是调试手段,不宜使用在生产环境中,但这不影响我们用断言来实现一些特定功能,比如,输入参数的格式、类型验证等。

>>> def i_want_to_sleep(delay):
assert(isinstance(delay, (int,float))), '函数参数必须为整数或浮点数'
print('开始睡觉')
time.sleep(delay)
print('睡醒了')
>>> i_want_to_sleep(1.1)
开始睡觉
睡醒了
>>> i_want_to_sleep(2)
开始睡觉
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))), '函数参数必须为整数或浮点数'
AssertionError: 函数参数必须为整数或浮点数

到此,关于“Python语法举例分析”的学习就结束了,希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习,快去试试吧!若想继续学习更多相关知识,请继续关注创新互联网站,小编会继续努力为大家带来更多实用的文章!

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