這十個Python語法，讓你的代碼更為精煉高效！

Python 是一種代表簡單思想的語言，其語法相對簡單，很容易上手，不過，如果就此小視 Python 語法的精妙和深邃，那就大錯特錯了，本文精心篩選了最能展現 Python 語法之精妙的十個知識點，并附上詳細的實體代碼，如能在實戰中融會貫通、靈活使用，必將使代碼更為精煉、高效，同時也會極大提升代碼B格，使之看上去更老練，讀起來更優雅，

for - else

什么？不是 if 和 else 才是原配嗎？No，你可能不知道，else 是個腳踩兩只船的家伙，for 和 else 也是一對，而且是合法的，十大裝B語法，for-else 絕對算得上南無灣！不信，請看：

如果在 for 和 else 之間（回圈體內）有第三者 if 插足，也不會影響 for 和 else 的關系，因為 for 的級別比 if 高，else 又是一個攀附權貴的家伙，根本不在乎是否有 if，以及是否執行了滿足 if 條件的陳述句，else 的眼里只有 for，只要 for 順利執行完畢，else 就會屁顛兒屁顛兒地跑一遍：

那么，如何拆散 for 和 else 這對冤家呢？只有當 for 回圈被 break 陳述句中斷之后，才會跳過 else 陳述句：

一顆星和兩顆星(*)
有沒有發現，星(*)真是一個神奇的符號！想一想，沒有它，C語言還有啥好玩的？同樣，因為有它，Python 才會如此的儀態萬方、風姿綽約、楚楚動人！Python 函式支持默認引數和可變引數，一顆星表示不限數量的單值引數，兩顆星表示不限數量的鍵值對引數，我們還是舉例說明吧：設計一個函式，回傳多個輸入數值的和，我們固然可以把這些輸入數值做成一個list傳給函式，但這個方法，遠沒有使用一顆星的可變引數來得優雅：

Python 函式允許同時全部或部分使用固定引數、默認引數、單值（一顆星）可變引數、鍵值對（兩顆星）可變引數，使用時必須按照前述順序書寫，

三元運算式

熟悉 C/C++ 的程式員，初上手 python 時，一定會懷念經典的三元運算子，因為想表達同樣的思想，用python 寫起來似乎更麻煩，最后，如果你的時間不是很緊張，并且又想快速的提高，最重要的是不怕吃苦，建議你可以聯系維：762459510 ，那個真的很不錯，很多人進步都很快，需要你不怕吃苦哦！大家可以去添加上看一下~比如：

其實，python 是支持三元運算式的，只是稍微怪異了一點，類似于我們山東人講話，比如，山東人最喜歡用倒裝句：打球去吧，要是不下雨的話；下雨，咱就去自習室，翻譯成三元運算式就是：

打球去吧 if 不下雨 else 去自習室

來看看三元運算式具體的使用：

python 的三元運算式也可以用來賦值：

with - as

with 這個詞兒，英文里面不難翻譯，但在 Python 語法中怎么翻譯，我還真想不出來，大致上是一種背景關系管理協議，作為初學者，不用關注 with 的各種方法以及機制如何，只需要了解它的應用場景就可以了，with 陳述句適合一些事先需要準備，事后需要處理的任務，比如，檔案操作，需要先打開檔案，操作完成后需要關閉檔案，如果不使用with，檔案操作通常得這樣：

如果使用 with - as，那就優雅多了：

串列推導式

在各種稀奇古怪的語法中，串列推導式的使用頻率應該時最高的，對于代碼的簡化效果也非常明顯，比如，求串列各元素的平方，通常應該這樣寫（當然也有其他寫法，比如使用map函式）：

如果使用串列推導式，看起來就舒服多了：

事實上，推導式不僅支持串列，也支持字典、集合、元組等物件，有興趣的話，可以自行研究，我有一篇博文《一行 Python 代碼能實作什么喪心病狂的功能？》，里面的例子，都是串列推導式實作的，

串列索引的各種騷操作

Python 引入負整數作為陣列的索引，這絕對是喜大普奔之舉，想想看，在C/C++中，想要陣列最后一個元素，得先取得陣列長度，減一之后做索引，嚴重影響了思維的連貫性，Python語言之所以獲得成功，我個人覺得，在諸多因素里面，串列操作的便捷性是不容忽視的一點，請看：

如果說，這些你都很熟悉，也經常用，那么接下來這個用法，你一定會感覺很神奇：

lambda函式

lambda 聽起來很高大上，其實就是匿名函式（了解js的同學一定很熟悉匿名函式），匿名函式的應用場景是什么呢？就是僅在定義匿名函式的地方使用這個函式，其他地方用不到，所以就不需要給它取個阿貓阿狗之類的名字了，下面是一個求和的匿名函式，輸入引數有兩個，x和y，函式體就是x+y，省略了return關鍵字，最后，如果你的時間不是很緊張，并且又想快速的提高，最重要的是不怕吃苦，建議你可以聯系維：762459510 ，那個真的很不錯，很多人進步都很快，需要你不怕吃苦哦！大家可以去添加上看一下~

匿名函式一般不會單獨使用，而是配合其他方法，為其他方法提供內置的演算法或判斷條件，比如，使用排序函式sorted對多維陣列或者字典排序時，就可以指定排序規則，

再舉一個陣列元素求平方的例子，這次用map函式：

yield 以及生成器和迭代器

yield 這詞兒，真不好翻譯，翻詞典也沒用，我干脆就讀作“一愛得”，算是外來詞匯吧，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，我還是說白話吧，話說py2時代，range回傳的是list，但如果range(10000000)的話，會消耗大量記憶體資源，所以，py2又搞了一個xrange來解決這個問題，py3則只保留了xrange，但寫作range，xrange回傳的就是一個迭代器，它可以像list那樣被遍歷，但又不占用多少記憶體，generator（生成器）是一種特殊的迭代器，只能被遍歷一次，遍歷結束，就自動消失了，總之，不管是迭代器還是生成器，都是為了避免使用list，從而節省記憶體，那么，如何得到迭代器和生成器呢？pyrhon內置了迭代函式 iter，用于生成迭代器，用法如下：

yield 則是用于構造生成器的，比如，我們要寫一個函式，回傳從0到某正整數的所有整數的平方，傳統的代碼寫法是這樣的：

但是如果計算1億以內的所有整數的平方，這個函式的記憶體開銷會非常大，這是 yield 就可以大顯身手了：

如果再次遍歷，則不會有輸出了，

裝飾器

剛弄明白迭代器和生成器，這又來個裝飾器，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，裝飾器很強大，我在這里嘗試從需求的角度，用一個簡單的例子，說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函式，在每個函式運行的時候要顯示這個函式的運行時長，解決方案有很多，比如，可以在呼叫每個函式之前讀一下時間戳，每個函式運行結束后再讀一下時間戳，求差即可；也可以在每個函式體內的開始和結束位置上讀時間戳，最后求差，不過，這兩個方法，都沒有使用裝飾器那么簡單、優雅，下面的例子，很好地展示了這一點，

timer 是我們定義的裝飾器函式，使用@把它附加在任何一個函式（比如do_something）定義之前，就等于把新定義的函式，當成了裝飾器函式的輸入引數，運行 do_something 函式，可以理解為執行了timer(do_something) ，細節雖然復雜，不過這么理解不會偏差太大，且更易于把握裝飾器的制造和使用，最后，如果你的時間不是很緊張，并且又想快速的提高，最重要的是不怕吃苦，建議你可以聯系維：762459510 ，那個真的很不錯，很多人進步都很快，需要你不怕吃苦哦！大家可以去添加上看一下~

巧用斷言assert

所謂斷言，就是宣告運算式的布林值必須為真的判定，否則將觸發 AssertionError 例外，嚴格來講，assert是除錯手段，不宜使用在生產環境中，但這不影響我們用斷言來實作一些特定功能，比如，輸入引數的格式、型別驗證等，