作者 | 許向武
出品 | CSDN 博客
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，並附上詳細的實例代碼。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
什麼？不是 if 和 else 才是原配嗎？No，你可能不知道，else 是個腳踩兩隻船的傢伙，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：
>>> for i in [1,2,3,4]:
print(i)
else:
print(i, '我是else')
1
2
3
4
4 我是else
如果在 for 和 else 之間（循環體內）有第三者 if 插足，也不會影響 for 和 else 的關係。因為 for 的級別比 if 高，else 又是一個攀附權貴的傢伙，根本不在乎是否有 if，以及是否執行了滿足 if 條件的語句。else 的眼裡只有 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')
3
4
4 我是else
那麼，如何拆散 for 和 else 這對冤家呢？只有當 for 循環被 break 語句中斷之後，才會跳過 else 語句：
>>> for i in [1,2,3,4]:
if i>2:
print(i)
break
else:
print(i, '我是else')
3
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 函數支持默認參數和可變參數，一顆星表示不限數量的單值參數，兩顆星表示不限數量的鍵值對參數。
我們還是舉例說明吧：設計一個函數，返回多個輸入數值的和。我們固然可以把這些輸入數值做成一個list傳給函數，但這個方法，遠沒有使用一顆星的可變參數來得優雅：
>>> def multi_sum(*args):
s = 0
for item in args:
s += item
return s
>>> multi_sum(3,4,5)
12
Python 函數允許同時全部或部分使用固定參數、默認參數、單值（一顆星）可變參數、鍵值對（兩顆星）可變參數，使用時必須按照前述順序書寫。
>>> def do_something(name, age, gender='男', *args, **kwds):
print('姓名：%s，年齡：%d，性別：%s'%(name, age, gender))
print(args)
print(kwds)
>>> do_something('xufive', 50, '男', 175, 75, math=99, english=90)
姓名：xufive，年齡：50，性別：男
(175, 75)
{'math': 99, 'english': 90}
三元表達式
熟悉 C/C++ 的程序員，初上手 python 時，一定會懷念經典的三元操作符，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 是支持三元表達式的，只是稍微怪異了一點，類似於我們山東人講話。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。翻譯成三元表達式就是：
打球去吧 if 不下雨 else 去自習室
來看看三元表達式具體的使用：
>>> 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 的三元表達式也可以用來賦值：
>>> y = 5
>>> x = -1 if y < 0 else 1
>>> x
1
with - as
with 這個詞兒，英文裡面不難翻譯，但在 Python 語法中怎麼翻譯，我還真想不出來，大致上是一種上下文管理協議。作為初學者，不用關注 with 的各種方法以及機制如何，只需要瞭解它的應用場景就可以了。with 語句適合一些事先需要準備，事後需要處理的任務，比如，文件操作，需要先打開文件，操作完成後需要關閉文件。如果不使用with，文件操作通常得這樣：
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
列表推導式
在各種稀奇古怪的語法中，列表推導式的使用頻率應該時最高的，對於代碼的簡化效果也非常明顯。比如，求列表各元素的平方，通常應該這樣寫（當然也有其他寫法，比如使用map函數）：
>>> a = [1, 2, 3, 4, 5]
>>> result = list
>>> for i in a:
result.append(i*i)
>>> result
[1, 4, 9, 16, 25]
如果使用列表推導式，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]
事實上，推導式不僅支持列表，也支持字典、集合、元組等對象。有興趣的話，可以自行研究。我有一篇博文《一行 Python 代碼能實現什麼喪心病狂的功能？》，裡面的例子，都是列表推導式實現的。
列表索引的各種騷操作
Python 引入負整數作為數組的索引，這絕對是喜大普奔之舉。想想看，在C/C++中，想要數組最後一個元素，得先取得數組長度，減一之後做索引，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，在諸多因素裡面，列表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，那麼接下來這個用法，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]
lambda函數
lambda 聽起來很高大上，其實就是匿名函數（瞭解js的同學一定很熟悉匿名函數）。匿名函數的應用場景是什麼呢？就是僅在定義匿名函數的地方使用這個函數，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數，輸入參數有兩個，x和y，函數體就是x+y，省略了return關鍵字。
>>> lambda x,y: x+y
<function> at 0x000001B2DE5BD598>/<function>
>>> (lambda x,y: x+y)(3,4) # 因為匿名函數沒有名字，使用的時候要用括號把它包起來
匿名函數一般不會單獨使用，而是配合其他方法，為其他方法提供內置的算法或判斷條件。比如，使用排序函數sorted對多維數組或者字典排序時，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}]
再舉一個數組元素求平方的例子，這次用map函數：
>>> a = [1,2,3]
>>> for item in map(lambda x:x*x, a):
print(item, end=', ')
1, 4, 9,
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。我乾脆就讀作“一愛得”，算是外來詞彙吧。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返回的是list，但如果range(10000000)的話，會消耗大量內存資源，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返回的就是一個迭代器，它可以像list那樣被遍歷，但又不佔用多少內存。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，從而節省內存。那麼，如何得到迭代器和生成器呢？
pyrhon內置了迭代函數 iter，用於生成迭代器，用法如下：
>>> a = [1,2,3]
>>> a_iter = iter(a)
>>> a_iter
<list>
>>> for i in a_iter:
print(i, end=', ')
1, 2, 3,
yield 則是用於構造生成器的。比如，我們要寫一個函數，返回從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：
>>> 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]
但是如果計算1億以內的所有整數的平方，這個函數的內存開銷會非常大，這是 yield 就可以大顯身手了：
>>> def get_square(n):
for i in range(n):
yield(pow(i,2))
>>> a = get_square(5)
>>> a
<generator>
>>> for i in a:
print(i, end=', ')
0, 1, 4, 9, 16,
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 咋這麼多器呢？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，我在這裡嘗試從需求的角度，用一個簡單的例子，說明裝飾器的使用方法和製造工藝。
假如我們需要定義很多個函數，在每個函數運行的時候要顯示這個函數的運行時長，解決方案有很多。比如，可以在調用每個函數之前讀一下時間戳，每個函數運行結束後再讀一下時間戳，求差即可；也可以在每個函數體內的開始和結束位置上讀時間戳，最後求差。不過，這兩個方法，都沒有使用裝飾器那麼簡單、優雅。下面的例子，很好地展示了這一點。
>>> import time
>>> def timer(func):
def wrapper(*args,**kwds):
t0 = time.time
func(*args,**kwds)
t1 = time.time
print('耗時%0.3f'%(t1-t0,))
return wrapper
>>> @timer
def do_something(delay):
print('函數do_something開始')
time.sleep(delay)
print('函數do_something結束')
>>> do_something(3)
函數do_something開始
函數do_something結束
耗時3.077
timer 是我們定義的裝飾器函數，使用@把它附加在任何一個函數（比如do_something）定義之前，就等於把新定義的函數，當成了裝飾器函數的輸入參數。運行 do_something 函數，可以理解為執行了timer(do_something) 。細節雖然複雜，不過這麼理解不會偏差太大，且更易於把握裝飾器的製造和使用。
巧用斷言assert
所謂斷言，就是聲明表達式的布爾值必須為真的判定，否則將觸發 AssertionError 異常。嚴格來講，assert是調試手段，不宜使用在生產環境中，但這不影響我們用斷言來實現一些特定功能，比如，輸入參數的格式、類型驗證等。
>>> def i_want_to_sleep(delay):
assert(isinstance(delay, (int,float))), '函數參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>", line 1, in <module>/<pyshell>
i_want_to_sleep('2')
File "<pyshell>", line 2, in i_want_to_sleep/<pyshell>
assert(isinstance(delay, (int,float))), '函數參數必須為整數或浮點數'
AssertionError: 函數參數必須為整數或浮點數
作者許向武長期從事數據處理工作，服務於多個科研機構和科研項目。參與過子午工程、氣象衛星、空間探測星、嫦娥等多個項目的數據處理。熟悉C，C++，單一使用python語言編程超過10年。他在CSDN的APP創建了一個小組，名為“python作業輔導小組”，面向python初學者，為大家提供諮詢服務、輔導python作業。
【End】
2019嵌入式智能國際大會
時間：2019年12月6日-8日
地點：深圳華僑城洲際大酒店
簡介：大會以“萬物互聯·泛在智能”為主題，邀請30+位海內外頂級專家作為分享嘉賓，展示嵌入式AI的未來，涵蓋計算機視覺、3D視覺，醫療影像處理、語音識別、NLP、傳感器融合、自動駕駛等核心技術和應用。集聚500+位來自主流AIoT領域踐行創新的中堅力量，100+位海內外特邀技術領袖。還將有數十家芯片、模組、 工具和應用集成商展示最新產品，是不容錯過的行業盛會。
閱讀更多 CSDN 的文章
