python語法到底多精妙？八大核心語句，帶你深度瞭解

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，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。

1. 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（迴圈體內）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家伙，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')
4 我是else

那麼，如何拆散這對冤家呢？只有當 for 迴圈被 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')

2.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。下麵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 <lambda> at 0x000001B2DE5BD598>
>>> (lambda x,y: x+y)(3,4) 

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演算法或判斷條件。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, 

3.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]
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4.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]

5.三元表達式

熟悉 C/C++ 的程式員，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

6.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#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

7.while語句

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語句的啦，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('你的智商餘額明顯不足')

8.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，不用關註 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()

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！