学Python一定要知道的十段经典代码

矫情吗；* 2022-09-02 01:21 154阅读 0赞

**1.for - else**

十大装B语法，for-else 绝对算得上囊波湾！不信，请看：

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

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：

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

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')
    
    3

**2.一颗星`*`和两颗星`**`**

>>> def multi_sum(*args):
        s = 0
        for item in args:
            s += item
        return s
    
    >>> multi_sum(3,4,5)
    12

Python 函数允许同时全部或部分使用固定参数、默认参数、单值（一颗星）可变参数、键值对（两颗星）可变参数，使用时必须按照前述顺序书写。

>>> def do_something(name, age, gender='男', *args, **kwds):
        print('姓名：%s，年龄：%d，性别：%s'%(name, age, gender))
        print(args)
        print(kwds)
    
    >>> do_something('xufive', 50, '男', 175, 75, math=99, english=90)
    
    姓名：xufive，年龄：50，性别：男
    (175, 75)
    { 'math': 99, 'english': 90}

**3.三元表达式**

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    >>> 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

**4.with - as**

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:\phyger\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:\phyger\Column\temp\mpmap.py", 'r') as fp:
        contents = fp.readlines()

**5.列表推导式**

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）：

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    >>> 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]

事实上，推导式不仅支持列表，也支持字典、集合、元组等对象。

**6.列表索引的各种骚操作**

>>> 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]

**7.lambda函数**

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) # 因为匿名函数没有名字，使用的时候要用括号把它包起来

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。

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    >>> 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,

**8.yield 以及生成器和迭代器**

pyrhon内置了迭代函数 iter，用于生成迭代器，用法如下：

>>> a = [1,2,3]
    >>> a_iter = iter(a)
    >>> a_iter
    <list_iterator object at 0x000001B2DE434BA8>
    >>> for i in a_iter:
        print(i, end=', ')
    
    1, 2, 3,

yield 则是用于构造生成器的。比如，我们要写一个函数，返回从0到某正整数的所有整数的平方，传统的代码写法是这样的：

>>> 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]

但是如果计算1亿以内的所有整数的平方，这个函数的内存开销会非常大，这是 yield 就可以大显身手了：

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    >>> def get_square(n):
        for i in range(n):
            yield(pow(i,2))
    
    >>> a = get_square(5)
    >>> a
    <generator object get_square at 0x000001B2DE5CACF0>
    >>> for i in a:
        print(i, end=', ')
    
    0, 1, 4, 9, 16,

如果再次遍历，则不会有输出了。

**9.装饰器**

下面的例子，很好地展示了装饰器的优势。

''' 学习中遇到问题没人解答？小编创建了一个Python学习交流QQ群：531509025 寻找有志同道合的小伙伴，互帮互助,群里还有不错的视频学习教程和PDF电子书！ '''
    >>> import time
    >>> def timer(func):
        def wrapper(*args,**kwds):
            t0 = time.time()
            func(*args,**kwds)
            t1 = time.time()
            print('耗时%0.3f'%(t1-t0,))
        return wrapper
    
    >>> @timer
    def do_something(delay):
        print('函数do_something开始')
        time.sleep(delay)
        print('函数do_something结束')
    
    
    >>> do_something(3)
    函数do_something开始
    函数do_something结束
    耗时3.077

timer() 是我们定义的装饰器函数，使用@把它附加在任何一个函数（比如`do_something`）定义之前，就等于把新定义的函数，当成了装饰器函数的输入参数。运行 `do_something()` 函数，可以理解为执行了timer(`do_something`) 。

**10.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。

>>> 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