Python中的八大核心语句你知道几个呢?

2023-02-03 14:05:44 作者：小圆-

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。本文精心筛选了Python中的八大核心语句，快来看看你都掌握了几个呢

前言

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。

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。十大核心语法，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')

输出：

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')

输出: 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=', ')

输出：

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')
''' 
输出：
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')

'''
输出：
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

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()

到此这篇关于Python中的八大核心语句你知道几个呢?的文章就介绍到这了,更多相关Python八大核心语句内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！