Python隱藏的特性有哪些

本篇內容主要講解“Python隱藏的特性有哪些”，感興趣的朋友不妨來看看。本文介紹的方法操作簡單快捷，實用性強。下面就讓小編來帶大家學習“Python隱藏的特性有哪些”吧!

1...

是的，你沒看錯，在Python中...是一個有效的構造。...是稱為省略號的單例對象。如果你把它輸入到Python解釋器中，你可以看到它:

>>> ... Ellipsis

根據官方文檔，省略號是“一種特殊值，主要與用戶定義容器數據類型的擴展切片語法結合使用”。它有兩個主要的用例。一種是在空函數中充當占位符體。另一個是Numpy，作為一個切片項，就像文檔中描述的那樣。

函數的占位符

def my_awesome_function():     ...

這相當于:

def my_awesome_function():     Ellipsis

還有這個：

def my_awesome_function():     pass

注意，我不是說pass =…我只是說作為函數體，結果是一樣的。事實上，您可以使用任何東西作為占位符。

Numpy

下面的代碼基本上意味著創建一個矩陣數組。每個矩陣是3×3。然后獲取所有最內部矩陣的第二列(numpy數組基于0)。

import numpy as np >>> array = np.arange(27).reshape(3, 3, 3) >>> array array([[[ 0,  1,  2],         [ 3,  4,  5],         [ 6,  7,  8]],         [[ 9, 10, 11],         [12, 13, 14],         [15, 16, 17]],         [[18, 19, 20],         [21, 22, 23],         [24, 25, 26]]]) >>> array[..., 1]  array([[ 1,  4,  7],        [10, 13, 16],        [19, 22, 25]]) >>> # This is equivalent to >>> array[:, :, 1]  array([[ 1,  4,  7],        [10, 13, 16],        [19, 22, 25]])

2一個優雅的解包

可迭代解包是一種非常方便的特性，已經存在一段時間了。大多數人使用它來解包包含多個項的可迭代對象。例如，考慮以下用例。

>>> a, *b, c = range(1, 11) >>> a 1 >>> c 10 >>> b [2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

或者是:

>>> a, b, c = range(3) >>> a 0 >>> b 1 >>> c 2

但有一個很好的用例，很多人都沒有利用它，那就是拆封單個迭代器。為什么這很有用?恕我直言，它使代碼更優雅了一些。

而不是這樣做:

>>> lst = [1] >>> a = lst[0] >>> a 1 >>> (a, ) = lst >>> a 1

你可以這樣做:

>>> lst = [1] >>> [a] = lst >>> a 1

我知道這可能看起來很傻，但至少對我來說，它看起來更優雅。

3你能讓這個列表躺平嗎?

扁平化列表有幾種方法。最簡單的是使用列表理解。

>>> l = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]] >>> flattened = [elem for sublist in l for elem in sublist] >>> flattened [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

如果您更傾向于函數式編程，您可以使用減速器。

>>> from functools import reduce >>> reduce(lambda x,y: x+y,l) [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

然而，還有另一種方法。你可以用sum函數!

>>> sum(l, []) [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

這是因為sum函數遍歷列表中的每個元素，并將它們與作為第二個參數傳遞的默認值連接起來。因為Python中的列表可以用+操作符連接，所以你得到的結果是這樣的:

>>> sum(l, []) ==> [] + [1, 2, 3] + [4, 5, 6] + [7, 8, 9] [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

盡管這個技巧很高明，但它絕不是可讀的。而且，它的性能也很糟糕。

4else

else語句可以用于幾個目的。很少有人知道，但是你可以在經典的“if else”塊之外使用它。Python允許它用于循環和異常塊。

循環

Python有兩個不同的循環，for和while。兩者都可能是“壞的”。也就是說，如果滿足了某個條件，就可以跳出循環。例如:

In [7]: while a < 10:    ...:     if a == 3:    ...:         print("a == 3. exiting loop.")    ...:         break    ...:     a += 1    ...:  a == 3. exiting loop.

現在，假設我們要找一個特定的條件。如果滿足該條件，則將結果保存在一個名為found的標志中。然后，如果我們沒有找到它，我們打印一條消息。

found = False a = 0  while a < 10:     if a == 12:         found = True     a += 1 if not found:     print("a was never found")

因為a永遠不會變成12，所以程序輸出a永遠不會找到。

好，但是我們在這里怎么用else呢?

else可以用來替換標志。基本上，我們實際需要的是運行循環，如果沒有找到，則打印一條消息。

a = 0  while a < 10:     if a == 12:         break     a += 1 else:     print("a was never found")

由于它適用于任何循環，所以您可以使用for而不是while。

for a in range(10):     if a == 12:         break     a += 1 else:     print("a was never found")

異常

Python中的else是如此通用，你甚至可以使用try…except。這里的思想是捕獲異常不發生的情況。

In [13]: try:     ...:     {}['lala']     ...: except KeyError:     ...:     print("Key is missing")     ...: else:     ...:     print("Else here")     ...:  Key is missing

在這個例子中，我們嘗試在一個空字典中查找名為“lala”的鍵。由于“lala”不存在，代碼將引發一個KeyError異常。當我在IPython中運行這段代碼時，得到了預期的結果。

如果程序沒有引發異常呢?

In [14]: try:     ...:     {'lala': 'bla'}['lala']     ...: except KeyError:     ...:     print("Key is missing")     ...: else:     ...:     print("Else here")     ...:  Else here

現在我們可以看到它的實際應用。{' lala ': ' bla '}[' lala ']塊不會引發KeyError，所以else就起作用了。

5比較

這是我最喜歡的一個，老實說，沒有那么隱蔽。與許多編程語言(如Java、C或c++)不同，Python允許鏈式比較運算符。假設你有一個變量x，它的值是10。現在，假設你想斷言x在一個范圍內，比如5..20。你可以這樣做:

In [16]: x = 10 In [17]: if x >= 5 and x <= 20:     ...:     print("x is within range")     ...: else:     ...:     print("x is outside range")     ...:  is within range

事實證明，這可以通過將運算符鏈接起來來簡化。所以，我們可以重構代碼為:

In [18]: if 5 <= x <= 20:     ...:     print("is within range")     ...: else:     ...:     print("x is outside range")     ...:  is within range

這段代碼實現了完全相同的結果，但它更加優雅。您可以使用任何一種比較運算符進行鏈。

>>> x = 10 >>> 20 == x > 1 False >>> 25 > x <= 15 True >>> x < 20 < x*10 < 1000 True

到此，相信大家對“Python隱藏的特性有哪些”有了更深的了解，不妨來實際操作一番吧！這里是億速云網站，更多相關內容可以進入相關頻道進行查詢，關注我們，繼續學習！