python語法到底多精妙？八大核心陳述句，帶你深度了解

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，

1. 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！

>> for i in [1,2,3,4]:
print(i)
else:
print(i, '我是else')
 
1
2
3
4 我是else

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：

>>> for i in [1,2,3,4]:
if i > 2:
print(i)
else:
print(i, '我是else')
4 我是else

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

>>> for i in [1,2,3,4]:
if i>2:
print(i)
break
else:
print(i, '我是else')

2.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，

>>> lambda x,y: x+y
<function <lambda> at 0x000001B2DE5BD598>
>>> (lambda x,y: x+y)(3,4) 

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，

>>> 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}]

再舉一個陣列元素求平方的例子，這次用map函式：

>>> a = [1,2,3]
>>> for item in map(lambda x:x*x, a):
    print(item, end=', ')
 
1, 4, 9, 

3.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）：

>>> a = [1, 2, 3, 4, 5]
>>> result = list()
>>> for i in a:
    result.append(i*i)
 
>>> result
[1, 4, 9, 16, 25]

如果使用串列推導式，看起來就舒服多了：

>>> a = [1, 2, 3, 4, 5]
>>> result = [i*i for i in a]
>>> result
[1, 4, 9, 16, 25]
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4.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：

>>> 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]

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：

>>> 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]

5.三元運算式

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，比如：

>>> y = 5
>>> if y < 0:
    print('y是一個負數')
else:
    print('y是一個非負數')
 
y是一個非負數

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：

>>> y = 5
>>> print('y是一個負數' if y < 0 else 'y是一個非負數')
y是一個非負數

python 的三元運算式也可以用來賦值：

>>> y = 5
>>> x = -1 if y < 0 else 1
>>> x
1

6.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，

>>> def i_want_to_sleep(delay):
    assert(isinstance(delay, (int,float))), '函式引數必須為整數或浮點數'
    print('開始睡覺')
    time.sleep(delay)
    print('睡醒了')
 
    
>>> i_want_to_sleep(1.1)
開始睡覺
睡醒了
>>> i_want_to_sleep(2)
開始睡覺
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))), '函式引數必須為整數或浮點數'
AssertionError: 函式引數必須為整數或浮點數

7.while陳述句

這個就很常見了，幾乎是學過一點python語言的小伙伴都會知道while陳述句的啦，如：

我用while寫了一個小的游戲

import random
 
answer = random.randint(1, 100)
counter = 0
while True:
    counter += 1
    number = int(input('請輸入: '))
    if number < answer:
        print('大一點')
    elif number > answer:
        print('小一點')
    else:
        print('恭喜你猜對了!')
        break
print('你總共猜了%d次' % counter)
if counter > 7:
    print('你的智商余額明顯不足')

8.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：

fp = open(r"D:\CSDN\Column\temp\mpmap.py", 'r')
try:
    contents = fp.readlines()
finally:
    fp.close()

如果使用 with - as，那就優雅多了：

>>> with open(r"D:\CSDN\Column\temp\mpmap.py", 'r') as fp:
    contents = fp.readlines()

好了，你如果以上都會的話，那我要給你一個大大的贊（我絕對不會告訴你，我都不知道assert，哈哈哈哈）

今天的分享到這就結束了，下次再見哈！

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