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Python应用——多变量的灵活处理

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本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注


我们都知道Python是一个非常灵活的语言,以至于如果它不是你的第一门语言,你会发现它总能给你各种各样的惊喜,让你忍不住惊叹:woc,还有这种操作。尤其我在系统地学习Python之前是Java后端出身,所以每一阶段几乎都会让我觉得打开了新世界的大门。今天就和大家介绍一个最基础,非常好用,但是很多人不知道的操作。


解压变量


我们都知道,Python允许进行多个变量的赋值操作,比如著名的交换两个元素,如果是在C++或者Java语言当中,如果不通过函数实现,必须要引入第三个变量,比如:

# swap a, b
c = a
a = b
b = c



我们要交换a和b必须要引入c,这是因为当我们赋值b给a的时候,a原本的值会丢失,所以我们必须要先”缓存“下来。但是由于Python支持多变量赋值的操作,所以大可不必引入其他变量就可以完成,所以交换两个元素在Python当中只有一行就可以搞定:

a, b = b, a



Python的解释器会直接计算后边的值然后覆盖左边,赋值是同时进行的,所以不需要引入其他变量,而且看起来也非常geek。

除此之外,Python还支持tuple和list的解压。

举个例子,假设我们有一个二元数组:[1, 2],我们希望用两个变量分别获取它的第0位和第一位,我们当然可以写成这样:

l = [1, 2]
a, b = l[0], l[1]



其实并不用这么麻烦,因为当Python检测到等号左边是多个变量,右边是list或者是tuple之后,会自动执行list和tuple的解压,将它依次赋值给对应的元素,所以上面的代码可以简化成:

l = [1, 2]
a, b = l



那如果l是一个二维数组,我们希望遍历它呢?同样可以在循环当中使用:

l = [[1, 2], [3, 4], [5, 6]]
for i, j in l:
    print(i, j)



即使是在变量的组合当中也可以生效:

a, b, c = 1, 3, (4, 5)
print(c)



当我们执行这段代码,屏幕上会输出什么呢?是会报错吗?还是会解压(4, 5)这个tuple然后将4赋值给c呢?

都不对,输出的结果是(4, 5),也就是说Python发现变量数量对不上之后,会自动将tuple当做一个整体进行赋值。不但如此,即使是下面这种情况,Python也能自动识别:

a, b, (c, d), e = 1, 3, (4, 5), 7
print(c, d)



在上面的赋值当中,既有tuple又有普通元素,并且我们的变量也组合成了tuple,这时Python同样会识别出(4, 5)应该赋值给(c, d)这个整体,也就是说4和5分别赋值给c和d。




缺省元素


在有的时候,我们在获取元素的时候,源数据当中有我们不需要的字段。虽然Python自动解压非常方便,但是我们还是要为我们不需要的数据设置变量。在一些情况下这会导致内存的浪费,并且这也不符合我们编程的规范,即所有变量都应该派上用场。为了解决这个问题,Python提供缺省元素的方法。我们可以使用_来代表一个缺省值,_对应的数据不会被存储下来,只是为了方便我们”凑齐“元素。

举个例子,还用上面的例子举例,假设源数据的格式是这样:1, 3, (4, 5), 7,但是我们只需要中间的元组,我们就可以这样去接收:

_, _, (c, d), _ = 1, 3, (4, 5), 7



再比如,当我们遍历dict的时候,有可能我们并不关注dict的key,只希望获得它的value,这个时候也可以使用缺省符号:

a = {}
for _, v in a.items():
    print(v)


压缩变量


既然变量可以解压,那么自然也可以压缩。想象一个场景,比如有一批衡量工厂零件的数据,这个数据当中除了零件的尺寸之外还包含了零件的名称,生产日期和工厂名称等等其他的属性。假设我们当下希望解析这份数据,并且将零件的尺寸用数组存储,这个时候应该怎么办呢?

比如,零件的数据的规格长这样:wheel, factory1, 3, 4, 5, 6, 2020-02-02

Python同样针对这个问题提供了解决方法,就是变量压缩符*,针对上面那个问题,我们可以写成:

data = ['wheel', 'factory1', 3, 4, 5, 6, '2020-02-02']
name, factory, *inch, date = data
print(inch)



最后我们打印出来的inch是[3, 4, 5, 6],也就是说通过使用,我们成功地将中间表示零件尺寸的数据赋值进了一个数组当中。这个操作非常重要,因为有可能不同零件尺寸的数量是不同的,如果我们自己写解析的话就很难处理这个问题。而使用Python当中的 操作符,我们可以很好地解决这个问题。




联合使用


到这里,我们介绍了缺省符号的用法,介绍了压缩符号的用法,问题来了,我们能不能将这两个符号组合使用,获取数据当中任意个缺省值呢?

当然是可以的,还是刚才的问题,假设我们现在不关心零件的尺寸,想要过滤掉它们,我们只要对上面的代码稍作改动即可:

data = ['wheel', 'factory1', 3, 4, 5, 6, '2020-02-02']
name, factory, *_, date = data



如此我们就过滤掉了中间若干个尺寸信息,仅仅保留了头尾其他的信息。




其他用途


到这里还没结束,不知道大家在看到 * 这个操作符号的时候有没有什么联想,如果稍稍了解过Python的话,应该会想起Python当中,如果我们想让一个函数接收任何参数的话,我们可以写成:

def func(*args, **kw):
    pass


其中args其实代表一个数组,kw代表一个dict,这些我们都是知道的。但是前面的 * 和 ** 呢,又代表什么呢?

代表解压数组,*自然就代表解压dict。我们来看个例子:

a = [1, 3, 5]
print(a)
print(*a)


请问print(a)和print(a)有什么区别?如果你试一下就会发现,直接打印a,出来的结果是[1, 3, 5],如果你打印 a,得到的结果是1, 3, 5。也就是说前者是将a当成一个数组输出,是一个变量,后者则是将a解压了,当成了3个变量输出。那么同样的道理,*kw,也是将作为dict的kw解压,以key: value的形式展开。不过如果你直接调用 *kw会得到一个报错,这个操作只能在函数传递参数的时候使用。

所以到这里,我们就明白了,*args和*kw为什么能够代表所有参数了。因为前者代表了直接传递的必选参数,后者呢,代表提供了默认值的默认参数。这也是为什么Python限定了默认参数必须放在必选参数后面的原因,一方面是为了消除歧义,另一方面也是为了能够用*args, *kw来统一表示。

今天的内容虽然简单,但是在实际代码当中经常用到,用得好的话可以大大简化我们coding的难度以及代码的美观程度,因此如果对Python感兴趣的同学,非常推荐一学。

今天的文章就是这些,如果觉得有所收获,请顺手扫码点个关注吧,你们的举手之劳对我来说很重要。

参考资料
Python cookbook 第三版

维基百科

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