发布时间:2019-08-02 10:58:57编辑:auto阅读(1506)
【2】.嵌套语句是代码块并且与实际的缩进相关(没有大括号)
注意:不应该在同一段Python代码中混合使用制表符和空格!!
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赋值语句
运算 | 解释 |
spam='Spam' | 基本形式 |
spam,ham = 'yum','YUM' | 元组赋值运算(位置性) |
[spam,ham]=['yum','YUM'] | 列表赋值运算(位置性) |
a,b,c,d='spam' | 序列赋值运算,通用性 |
a,b,c = [1,2,3] | |
a,*b = 'spam' | 扩展的序列解包(Python3.0) |
spam = ham = 'lunch' | 多目标赋值运算 |
spams += 42 | 增强赋值运算(相当于spams = spams + 42) |
序列赋值
>>> nudge = 1
>>> wink =2
>>> A,B = nudge,wink
>>> A,B
(1, 2)
>>> [C,D] = [nudge,wink]
>>> C,D
(1, 2)
>>> nudge = 1
>>> wink =2
>>> nudge,wink = wink,nudge
>>> nudge,wink
(2, 1)
元组赋值语句可以得到Python中一个常用的编写代码的技巧。事实上,Python中原始的元组和列表赋值语句形式,最后已经被通用化,以接受右侧可以是任何类型的序列,只要长度相等即可。
你可以将含有一些值的元组赋值给含有一些变量的列表,字符串中的字符赋值给含有一些变量的元组。
>>> [a,b,c]=(1,2,3)
>>> a,c
(1, 3)
>>> (a,b,c)='ABC'
>>> a,c
('A', 'C')
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
高级序列赋值语句模式
可以赋值嵌套序列,而Python会根据其情况分解其组成部分,就像预期的一样:
>>> string = 'SPAM'
>>> (a,b),c=string[:2],string[2:]
>>> a,b,c
('S', 'P', 'AM')
序列解包赋值语句也会产生另一种Python常见用法,也就是赋值一系列整数给一组变量。>>> red,green,blue = range(3)
>>> red,blue
(0, 2)
另一个会看见元组赋值语句的地方就是,在循环中把序列分割为开头和剩余的两部分,如下:>>> L=[1,2,3,4]
>>> while L:
front,L = L[0],L[1:]
print(front,L)
1 [2, 3, 4]
2 [3, 4]
3 [4]
4 []
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------一个带有单个星号的名称,可以在赋值目标中使用,以指定对于序列的一个更为通用的匹配——一个列表赋给了带星号的名称,该列表收集了序列中没有赋值给其他名称的所有项。对于前面示例中把序列划分为其“前面”和“剩余”部分的常用编码模式,这种方法特别方便。
扩展解包的实际应用:
a匹配序列中的第一项,b匹配剩下的内容:
>>> seq = [1,2,3,4]
>>> a,*b = seq
>>> a
1
>>> b
[2, 3, 4]
b匹配序列的最后一项,a匹配最后一项之前的所有内容:>>> *a,b=seq
>>> a
[1, 2, 3]
>>> b
4
第一项和最后一项分别赋给了a和c,而b获取了二者之间的所有内容:>>> a,*b,c = seq
>>> a,
(1,)
>>> b
[2, 3]
>>> c
4
更一般的,不管带星号的名称出现在哪里,包含该位置的每个未赋值名称的一个列表都将赋给它:>>> a,b,*c = seq
>>> a
1
>>> b
2
>>> c
[3, 4]
和常规的序列赋值一样,扩展的序列解包语法对于任何序列类型都有效,而不只是对列表有效:>>> a,*b = 'spam'
>>> a,b
('s', ['p', 'a', 'm'])
>>> a,*b,c = 'spam'
>>> a,b,c
('s', ['p', 'a'], 'm')
Python3.0有了这一扩展,我们处理前面一个小节最后一个例子的列表变得容易得多了:>>> L=[1,2,3,4]
>>> while L:
front,*L = L
print(front,L)
1 [2, 3, 4]
2 [3, 4]
3 [4]
4 []
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------首先,带星号的名称可能只匹配单个的项,但是,总是会向其赋值一个列表:
>>> seq
[1, 2, 3, 4]
>>> a,b,c,*d = seq
>>> print(a,b,c,d)
1 2 3 [4]
其次,如果没有剩下的内容可以匹配带星号的名称,它会赋值一个空的列表,不顾该名称出现在哪里。>>> a,b,c,d,*e = seq
>>> print(a,b,c,d,e)
1 2 3 4 []
最后,如果有多个带星号的名称,或者如果值少了而没有带星号的名称,以及如果带星号的名称自身没有编写到一个列表中,都会引起错误一个有用的便利形式:常用的“第一个,其余的”分片编码模式可以用扩展的解包来编写
应用于for循环:
for(a,*b,c) in [(1,2,3,4),(5,6,7,8)]:
...
当在这种环境中使用的时候,在每次迭代中,Python直接把下一个值得元组分配给名称的元组,例如,在第一次循环中,就好像我们运行如下的赋值语句:a,*b,c = (1,2,3,4) # b gets [2,3]
=======================================================================================多目标赋值语句就是直接把所有提供的变量名都赋值给右侧的对象:
>>> a = b = c = 'spam'
>>> a,b,c
('spam', 'spam', 'spam')
>>> a is b is c
True
其相当于三个赋值语句:
>>> a = 'spam'
>>> b =a
>>> c = a
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------记住,这里只有一个对象,由三个变量共享(全都指向内存内同一对象)。
这种行为对于不可变类型而言并没有问题,但对于可变对象,我们就要小心一点:
>>> a = b = 0
>>> a += 1
>>> a,b
(1, 0)
>>> a = b = []
>>> a.append('test')
>>> a,b
(['test'], ['test'])
上例中,因为a和b引用相同的对象,通过b在原处附加值上去,而我们通过a也会看见所有的效果。x+=y
x*=y
x%=y
x&=y
x^=y
x<<=y
x-=y
x/=y
x**=y
x|=y
x>>=y
x//=y
优点:
1.程序员输入减少
2.左侧只需计算一次。在完整形式x = x+y中,x出现两次,必须执行两次。因此,增强赋值语句通常执行得更快。
3.优化技术会自动选择。对于支持在原处修改的对象而言,增强形式会自动执行原处的修改运算,而不是相比来说速度更慢的复制。
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