Python语法糖系列

语法糖说明

语法糖（Syntactic sugar）：

计算机语言中特殊的某种语法

这种语法对语言的功能并没有影响

对于程序员有更好的易用性

能够增加程序的可读性

简而言之，语法糖就是程序语言中提供[奇技淫巧]的一种手段和方式而已。 通过这类方式编写出来的代码，即好看又好用,好似糖一般的语法。固美其名曰：语法糖

一个简单的例子

假设：有2个数字，现需要从中得到最大的那个数字。如何实现？

b = 2 c = 3 if b > c: a = b else: a = c

其实还有更多的其它实现方式：

a = max(b, c) a = c > b and c or b a = c if c > b else b a = [b, c][c > b]

这些都是可以实现我们需求的方法，殊途同归。但是它们在易用性、简洁性、可读性、性能等方面的表现都不一样。那么问题来了！

哪个才是我们所说的语法糖呢？

一些常见的语法糖

a = b = 2; c = 3 b, c = c, b a < c < b < 5 '1' * 100 [1,2,3,4] + [5,6,7,8]

可以看到这些语法，在其它语言里通常不会出现的。但是在Python中却神奇的被支持了，所以这些都是当之无愧的Python语法糖。

切片操作

像列表这类可以支持**切片**操作的对象，则是我最初喜欢Python的一个非常重要的原因。

l = [1, 2, 3, 4, 5] l[2] l[:3] l[3:] l[2:4] l[:-1] l[:] l[::2]

else语法糖

Python中提供一类else的语法，它可以在原有语法基础之上，支持更多一种情况的选择。 主要有for-else，while-else，try-else。需要注意的是，for-else和while-else需要和break语句配合时使用。

for else

for i in range(1): print(i) break else: print('for end')

while else

i = 1 while i: print(i) i -= 1 break else: print('while end')

try else

try: 1 / 1 except Exception as e: print('except occured') else: print('it is fine') finally: print('i am finally')

函数相关语法糖

Python中函数我们都非常的熟悉，而在函数的使用上却有着与其它语言不同的选择。

动态参数

def example_dynamic_args(*args, **kwargs): '''动态参数''' print(args) print(kwargs)

这个函数的参数与函数相比，其参数会有些不同之处。因为它们在接收参数时使用了不同方式。

example_dynamic_args(1,'2', True, name='xiaowu', age=18) l = [1,'2',False] d = {'name': 'xiaoming', age: '16'} example_dynamic_args(*l, **d)

匿名函数

匿名函数在很多的语言中都存在，通常在临时需要一个函数的场景下使用。

lambda x: x * 2

Python中使用lambda表达式来实现匿名函数，观察上面的lambda表达式。其特点如下：

• 可以接受函数
• 函数体只有一个表达式
• 无需显式的return语句
• 整个表达式在一个语法行内实现

值得注意的是，lambda表达式除了一些语法上的限制之外；其它函数该有的特性它都有。比如：支持动态参数。下面是一个使用lambda表示的场景：

in_dict = {'a': 10, 'b': 2, 'c': 3} print('in_dict:', in_dict) out_dict = sorted(in_dict.items(), key=lambda x: x[1]) print('out_dict', out_dict)

推导表达式

推导表达式是Python中常见的语法糖，在很多的数据处理场景中，我们可能会使用的到。 最常见的就是列表推导表达式，可以用来过滤、处理列表中的子项并输出一个新的列表。除此之外还有几个推导式也是非常好用的。

列表推导表达式

in_list = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 9, 8, 7] print('array before:', in_list) array = [i for i in in_list if i % 2 != 0] # 列表推导表达式 print('array after:', array)

生成器推导表达式

in_list = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 9, 8, 7] print('array before:', in_list) array = (i for i in in_list if i % 2 != 0) # 生成器推导表达式 print('array after:', array)

集合推导表达式

in_list = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 9, 8, 7] print('array before:', in_list) array = {i for i in in_list if i % 2 != 0} # 集合推导表达式 print('array after:', array)

字典推导表达式

in_list = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 9, 8, 7] print('array before:', in_list) array = {i: i * 2 for i in in_list if i % 2 != 0} # 字典推导表达式 print('array after:', array)

不同推导式在语法使用上基本一致，只是在返回对象的类型上有所差别。

yield表达式

yield语法也是Python中比较有特点的语法糖，可以说是特有的。虽然其它语言有实现类似机制的功能。 yield是Python中实现**协程(coroutine)**的一个重要基础。

def example_generator(in_list): '''生成器''' for i in in_list: yield i * 2

装饰器

重要的往往在最后面，装饰器是学习Python绕不过去的坎。就像学习Java要理解面向对象和设计模式一样。 学习Python，你就应该要掌握好闭包、生成器、装饰器等相关知识。而对于编写高并发程序时则要掌握协程相关知识。

def example_decorator(func): '''装饰器''' def inner(): func() return inner

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