Python中不常见的冷门知识有哪些
这篇文章主要介绍Python中不常见的冷门知识有哪些,文中介绍的非常详细,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们一定要看完!
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下面时Python中一些不常见的冷门知识,感兴趣的小伙伴不妨来学习一下。
1、省略号也是对象
… 这是省略号,在Python中,一切皆对象。它也不例外。在 Python 中,它叫做 Ellipsis 。在 Python 3 中你可以直接写…来得到这玩意。
>>> ...
Ellipsis
>>> type(...)
而在 Python2 中没有…这个语法,只能直接写Ellipsis来获取。
>>> Ellipsis
Ellipsis
>>> type(Ellipsis)
它转为布尔值时为真
>>> bool(...)
True
最后,这东西是一个单例。
>>> id(...)
4362672336
>>> id(...)
4362672336
这东西有啥用呢?据说它是Numpy的语法糖,不玩 Numpy 的人,可以说是没啥用的。
在网上只看到这个 用 … 代替 pass ,稍微有点用,但又不是必须使用的。
try:
1/0
except ZeroDivisionError:
...
2、增量赋值的性能更好
诸如 += 和 *= 这些运算符,叫做 增量赋值运算符。这里使用用 += 举例,以下两种写法,在效果上是等价的。
# 第一种
a = 1 ; a += 1
# 第二种
a = 1; a = a + 1
+= 其背后使用的魔法方法是 iadd,如果没有实现这个方法则会退而求其次,使用 add 。
这两种写法有什么区别呢?
用列表举例 a += b,使用 add 的话就像是使用了a.extend(b),如果使用 add 的话,则是 a = a+b,前者是直接在原列表上进行扩展,而后者是先从原列表中取出值,在一个新的列表中进行扩展,然后再将新的列表对象返回给变量,显然后者的消耗要大些。
所以在能使用增量赋值的时候尽量使用它。
3、and 和or 的取值顺序
and 和 or 是我们再熟悉不过的两个逻辑运算符。而我们通常只用它来做判断,很少用它来取值。
如果一个or表达式中所有值都为真,Python会选择第一个值,而and表达式则会选择第二个。
>>>(2 or 3) * (5 and 7)
14 # 2*7
4、修改解释器提示符
>>> import sys
>>> sys.ps1
'>>> '
>>> sys.ps2
'... '
>>>
>>> sys.ps2 = '---------------- '
>>> sys.ps1 = 'Python编程时光>>>'
Python编程时光>>>for i in range(2):
---------------- print (i)
----------------
5、默认参数最好不为可变对象
函数的参数分三种
可变参数
默认参数
关键字参数
今天要说的是,传递默认参数时,新手很容易踩雷的一个坑。
先来看一个示例:
def func(item, item_list=[]):
item_list.append(item)
print(item_list)
func('iphone')
func('xiaomi', item_list=['oppo','vivo'])
func('huawei')
在这里,你可以暂停一下,思考一下会输出什么?
思考过后,你的答案是否和下面的一致呢
['iphone']
['oppo', 'vivo', 'xiaomi']
['iphone', 'huawei']
如果是,那你可以跳过这部分内容,如果不是,请接着往下看,这里来分析一下。
Python 中的 def 语句在每次执行的时候都初始化一个函数对象,这个函数对象就是我们要调用的函数,可以把它当成一个一般的对象,只不过这个对象拥有一个可执行的方法和部分属性。
对于参数中提供了初始值的参数,由于 Python 中的函数参数传递的是对象,也可以认为是传地址,在第一次初始化 def 的时候,会先生成这个可变对象的内存地址,然后将这个默认参数 item_list 会与这个内存地址绑定。在后面的函数调用中,如果调用方指定了新的默认值,就会将原来的默认值覆盖。如果调用方没有指定新的默认值,那就会使用原来的默认值。
在这里插入图片描述
6、访问类中的私有方法
大家都知道,类中可供直接调用的方法,只有公有方法(protected类型的方法也可以,但是不建议)。也就是说,类的私有方法是无法直接调用的。
这里先看一下例子
class Kls():
def public(self):
print('Hello public world!')
def __private(self):
print('Hello private world!')
def call_private(self):
self.__private()
ins = Kls()
# 调用公有方法,没问题
ins.public()
# 直接调用私有方法,不行
ins.__private()
# 但你可以通过内部公有方法,进行代理
ins.call_private()
既然都是方法,那我们真的没有方法可以直接调用吗?
当然有啦,只是建议你千万不要这样弄,这里只是普及,让你了解一下。
# 调用私有方法,以下两种等价
ins._Kls__private()
ins.call_private()
7、时有时无的切片异常
这是个简单例子
my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
print(my_list[5])
Traceback (most recent call last):
File "F:/Python Script/test.py", line 2, in
print(my_list[5])
IndexError: list index out of range
来看看,如下这种写法就不会报索引异常,执行my_list[5:],会返回一个新list:[]。
my_list = [1, 2, 3]
print(my_list[5:])
8、for 死循环
for 循环可以说是 基础得不能再基础的知识点了。但是如果让你用 for 写一个死循环,你会写吗?(问题来自群友 陈**)
这是个开放性的问题,在往下看之前,建议你先尝试自己思考,你会如何解答。
好了,如果你还没有思路,那就来看一下 一个海外 MIT 群友的回答:
for i in iter(int, 1):pass
是不是懵逼了。iter 还有这种用法?这为啥是个死循环?
这真的是个冷知识,关于这个知识点,你如果看中文网站,可能找不到相关资料。
还好你可以通过 IDE 看py源码里的注释内容,介绍了很详细的使用方法。
原来iter有两种使用方法,通常我们的认知是第一种,将一个列表转化为一个迭代器。
而第二种方法,他接收一个 callable对象,和一个sentinel 参数。第一个对象会一直运行,直到它返回 sentinel 值才结束。
在这里插入图片描述
那int 呢,这又是一个知识点,int 是一个内建方法。通过看注释,可以看出它是有默认值0的。你可以在终端上输入 int() 看看是不是返回0。
在这里插入图片描述
由于int() 永远返回0,永远返回不了1,所以这个 for 循环会没有终点。一直运行下去。
9、奇怪的字符串
字符串类型作为 Python 中最常用的数据类型之一,Python解释器为了提高字符串使用的效率和使用性能,做了很多优化。
例如:Python 解释器中使用了 intern(字符串驻留)的技术来提高字符串效率。
什么是 intern 机制?就是同样的字符串对象仅仅会保存一份,放在一个字符串储蓄池中,是共用的,当然,肯定不能改变,这也决定了字符串必须是不可变对象。
示例一
# Python2.7
>>> a = "Hello_Python"
>>> id(a)
32045616
>>> id("Hello" + "_" + "Python")
32045616
# Python3.7
>>> a = "Hello_Python"
>>> id(a)
38764272
>>> id("Hello" + "_" + "Python")
32045616
示例二
>>> a = "MING"
>>> b = "MING"
>>> a is b
True
# Python2.7
>>> a, b = "MING!", "MING!"
>>> a is b
True
# Python3.7
>>> a, b = "MING!", "MING!"
>>> a is b
False
示例三
# Python2.7
>>> 'a' * 20 is 'aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa'
True
>>> 'a' * 21 is 'aaaaaaaaaaaaaaaaaaaaa'
False
# Python3.7
>>> 'a' * 20 is 'aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa'
True
>>> 'a' * 21 is 'aaaaaaaaaaaaaaaaaaaaa'
True
示例四
>>> s1="hello"
>>> s2="hello"
>>> s1 is s2
True
# 如果有空格,默认不启用intern机制
>>> s1="hell o"
>>> s2="hell o"
>>> s1 is s2
False
# 如果一个字符串长度超过20个字符,不启动intern机制
>>> s1 = "a" * 20
>>> s2 = "a" * 20
>>> s1 is s2
True
>>> s1 = "a" * 21
>>> s2 = "a" * 21
>>> s1 is s2
False
>>> s1 = "ab" * 10
>>> s2 = "ab" * 10
>>> s1 is s2
True
>>> s1 = "ab" * 11
>>> s2 = "ab" * 11
>>> s1 is s2
False
10、两次return
我们都知道,try…finally… 语句的用法,不管 try 里面是正常执行还是报异常,最终都能保证finally能够执行。
同时,我们又知道,一个函数里只要遇到 return 函数就会立马结束。
基于以上这两点,我们来看看这个例子,到底运行过程是怎么样的?
>>> def func():
... try:
... return 'try'
... finally:
... return 'finally'
...
>>> func()
'finally'
惊奇的发现,在try里的return居然不起作用。
原因是,在try…finally…语句中,try中的return会被直接忽视,因为要保证finally能够执行。
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