wtfPython是github上的一个项目,作者收集了一些奇妙的Python代码片段,这些代码的输出结果会和我们想象中的不太一样;
通过探寻产生这种结果的内部原因,可以让我们对Python里的一些细节有更广泛的认知。
1.字典键的隐式转换
some_dict = {} some_dict[5.5] = "Ruby" some_dict[5.0] = "JavaScript" some_dict[5] = "Python"
输出如下:
> some_dict
{5.0: "Python", 5.5: "Ruby"}
> some_dict[5.5]
"Ruby"
> some_dict[5.0]
"Python"
> some_dict[5]
"Python"
原因:
Python的字典键的比较是通过哈希值来比较的
在Python里如果两个不可变对象的值相等,那他们的哈希也是一样的
因此此处hash(5) == hash(5.0)是True的,所以键被隐式的转换了
2.生成器执行时间的差异
array = [1, 8, 15] g = (x for x in array if array.count(x) > 0) array = [2, 8, 22]
输出:
> print(list(g))
[8]
原因
在一个生成器表达式里,in的操作是在声明时求值的,而if是在运行期求值的
所以在运行期之前,array已经被重新分配成了[2,8,22],x的值也是2,8,22
3.在列表迭代式删除item
list_1 = [1, 2, 3, 4] list_2 = [1, 2, 3, 4] list_3 = [1, 2, 3, 4] list_4 = [1, 2, 3, 4] for idx, item in enumerate(list_1): del item for idx, item in enumerate(list_2): list_2.remove(item) for idx, item in enumerate(list_3[:]): list_3.remove(item) for idx, item in enumerate(list_4): list_4.pop(idx)
输出:
> list_1
[1, 2, 3, 4]
> list_2
[2, 4]
> list_3
[]
> list_4
[2, 4]
原因
其实只有list3才算是合格的写法,对一个正在迭代的对象进行修改并不是一个很好的选择,正确的做法应该是建立一份该对象的拷贝来进行迭代
对于list1,del item删除的只是item变量而不是变量指向的数据,对列表本身没有影响
对于list2和list4,因为列表的迭代是根据索引来的,第一次删掉了索引为0的1,剩下[2, 3, 4],然后移除索引 1(此时为3),剩下了[2, 4],此时只有2个元素,循环结束
4.else的不同处理
对于循环的else
def does_exists_num(l, to_find): for num in l: if num == to_find: print("Exists!") break else: print("Does not exist")
输出:
> some_list = [1, 2, 3, 4, 5]
> does_exists_num(some_list, 4)
Exists!
> does_exists_num(some_list, -1)
Does not exist
对于try的else
try: pass except: print("Exception occurred!!!") else: print("Try block executed successfully...")
输出:
Try block executed successfully...
原因
循环后的else只会在经过了所有迭代且没有出现break的时候才会执行
一个try模块后的else会在try里的代码成功执行完后去执行
5.python里的is
> a = 256 > b = 256 > a is b True > a = 257 > b = 257 > a is b False
原因
is和==是不一样的;is判断的是两个对象是否是同一个对象,而==判断的是两个对象的值是否相等;即is是既要值相等又要引用一致
在Python中-5~256因为被经常使用所以被设计成固定存在的对象
6.循环里的局部变量泄露
代码段1
for x in range(7): if x == 6: print(x, ': for x inside loop') print(x, ': x in global')
输出:
6 : for x inside loop
6 : x in global
代码段2
# This time let's initialize x first x = -1 for x in range(7): if x == 6: print(x, ': for x inside loop') print(x, ': x in global')
输出:
6 : for x inside loop6 : x in global
代码段3
x = 1 print([x for x in range(5)]) print(x, ': x in global')
在Python2.x里的输出:
[0, 1, 2, 3, 4](4, ': x in global')
在Python3.x里的输出:
[0, 1, 2, 3, 4]1 : x in global
原因
对于代码段1,在Python中,for循环可以使用包含他们的命名空间的变量,并将他们自己定义的循环变量保存下来;* 对于代码段2,如果我们在全局命名空间里显示定义for循环变量,则循环变量会重新绑定到现有变量上。
对于代码段3,在Python3.x中改变了对列表解析的语法形式;Python2.x中,列表解析的语法形式为:[… for var in item1, item2, …];而Python3.x的列表解析式为:[… for var in (item1, item2, …)],这种情况下不会发生循环变量的泄露
7.+和+=的区别
代码段1
a = [1, 2, 3, 4] b = a a = a + [5, 6, 7, 8]
输出:
> a
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]
> b
[1, 2, 3, 4]
代码段2
a = [1, 2, 3, 4] b = a a += [5, 6, 7, 8]
输出:
> a
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]
> b
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]
原因
a = a + b的操作生成了一个新的对象并建立了一个新的引用
a += b是在a这个列表上做extend操作
8.关于try—finally里的return
def some_func(): try: return 'from_try' finally: return 'from_finally'
输出:
> some_func()
'from_finally'
原因
在try…finally这种写法里面,finally中的return语句永远是最后一个执行
一个函数的return的值是由最后一个return语句来决定的
9.True=False
True = False if True == False: print("I've lost faith in truth!")
输出:
I've lost faith in truth!
原因
最开始的时候,Python是没有bool类型的(使用0表示false,使用非0值表示真),后来加上了True,False和bool类型;但是为了向后兼容性,True和False并没有被设置成常量,而只是一个内建变量,所以可以被赋值修改
在Python3当中,因为并没有向后兼容,所以不会有这种情况发生
10.一步操作,从有到无
some_list = [1, 2, 3] some_dict = { "key_1": 1, "key_2": 2, "key_3": 3 } some_list = some_list.append(4) some_dict = some_dict.update({"key_4": 4})
输出:
> print(some_list)
None
> print(some_dict)
None
原因
许多修改序列/映射对象的方法(例如list.append, dict.update, list.sort等等)都是直接修改对象并返回一个None;所以平常碰到这种直接修改的操作,应该避免直接赋值。
11.Python的for
for i in range(4): print(i) i = 10
输出:
0
1
2
3
原因
Python的for循环机制是每次迭代到下一项的时候都会解包并分配一次;即range(4)里的四个值在每次迭代的时候都会解包一次并赋值;所以i = 10对迭代没有影响。
总结
以上所述是小编给大家介绍的wtfPython—Python中一组有趣微妙的代码,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对网站的支持!
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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
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