Python 是一种代表简单思想的语言其语法相对简单很容易上手。不过如果就此小视 Python 语法的精妙和深邃那就大错特错了。本文精心筛选了最能展现 Python 语法之精妙的十个知识点并附上详细的实例代码。如能在实战中融会贯通、灵活使用必将使代码更为精炼、高效同时也会极大提升代码B格使之看上去更老练读起来更优雅。

 

目录

1. for - else

2.lambda函数

3.列表推导式

 4.列表索引的各种骚操作

 5.三元表达式

6.巧用断言assert

7.while语句

8.with - as

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1. for - else

什么？不是 if 和 else 才是原配吗？No你可能不知道else 是个脚踩两只船的家伙for 和 else 也是一对而且是合法的。十大装B语法for-else 绝对算得上南无湾

>> 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 之间循环体内有第三者 if 插足也不会影响 for 和 else 的关系。因为 for 的级别比 if 高else 又是一个攀附权贵的家伙根本不在乎是否有 if以及是否执行了满足 if 条件的语句。else 的眼里只有 for只要 for 顺利执行完毕else 就会屁颠儿屁颠儿地跑一遍：

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

那么如何拆散这对冤家呢？只有当 for 循环被 break 语句中断之后才会跳过 else 语句：

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

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) 

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}]

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, 

3.列表推导式

在各种稀奇古怪的语法中列表推导式的使用频率应该时最高的对于代码的简化效果也非常明显。比如求列表各元素的平方通常应该这样写当然也有其他写法比如使用map函数：

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

>>> result
[1, 4, 9, 16, 25]

 如果使用列表推导式看起来就舒服多了：

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

 4.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]

 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]

 5.三元表达式

熟悉 C/C++ 的程序员初上手 python 时一定会怀念经典的三元操作符因为想表达同样的思想用python 写起来似乎更麻烦。比如：

>>> y = 5
>>> if y < 0:
	print('y是一个负数')
else:
	print('y是一个非负数')

y是一个非负数

其实python 是支持三元表达式的只是稍微怪异了一点类似于我们山东人讲话。比如山东人最喜欢用倒装句：打球去吧要是不下雨的话；下雨咱就去自习室。翻译成三元表达式就是：

打球去吧 if 不下雨 else 去自习室

来看看三元表达式具体的使用：

>>> y = 5
>>> print('y是一个负数' if y < 0 else 'y是一个非负数')
y是一个非负数

python 的三元表达式也可以用来赋值：

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

6.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

7.while语句

这个就很常见了几乎是学过一点python语言的小伙伴都会知道while语句的啦如：

我用while写了一个小的游戏

import random
 
answer = random.randint(1, 100)
counter = 0
while True:
    counter += 1
    number = int(input('请输入: '))
    if number < answer:
        print('大一点')
    elif number > answer:
        print('小一点')
    else:
        print('恭喜你猜对了!')
        break
print('你总共猜了%d次' % counter)
if counter > 7:
    print('你的智商余额明显不足')

8.with - as

 with 这个词儿英文里面不难翻译但在 Python 语法中怎么翻译我还真想不出来大致上是一种上下文管理协议。作为初学者不用关注 with 的各种方法以及机制如何只需要了解它的应用场景就可以了。with 语句适合一些事先需要准备事后需要处理的任务比如文件操作需要先打开文件操作完成后需要关闭文件。如果不使用with文件操作通常得这样：

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

如果使用 with - as那就优雅多了：

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

好了你如果以上都会的话那我要给你一个大大的赞我绝对不会告诉你我都不知道assert哈哈哈哈

三连关注不易

散会~吃泡面去啦