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4. 流程控制

Zhao Bin...笔记backendpython大约 9 分钟

4. 流程控制

4.1 if 语句

if 语句包含零个或多个 elif 子句及可选的 else 子句。

x = int(input('Please enter an integer: '))
if x < 0:
  x = 0
  print('Negative changed to zero')
elif x == 0:
  print('Zero')
elif x == 1:
  print('Single')
else:
  print('More')

如果要把一个值与多个常量进行比较，或者检查特定类型或属性，match 语句更实用。

4.2 for 语句

Python 的 for 语句不迭代算术递增数值，或是给予用户定义迭代步骤和暂停条件的能力（如 C），而是迭代列表或字符串等任意序列，元素的迭代顺序与在序列中出现的顺序一致。

words = ['cat', 'window', 'test']
for w in words:
  print(w, len(w))

遍历集合时修改集合的内容，会很容易生成错误的结果。因此不能直接进行循环，而是应遍历该集合的副本或创建新的集合：

users = {'Hans': 'active', 'hello': 'inactive', '赵斌': 'active'}

for user, status in users.copy().items():
  if status == 'inactive':
    del users[user]

active_users = {}
for user, status in users.items():
  if status == 'active':
    active_users[user] = status

print('\nactive users:')
for user in active_users:
  print(user)

试一试:

python 4.2/for.py

4.3 range 函数

内置函数 range() 常用于遍历数字序列。
range 可以不从 0 开始，还可以按指定幅度递增（递增幅度称为 '步进'，支持负数）

for i in range(5):
  print(i)

sum(range(5))
# 0 + 1 + 2 + 3 + 4

list(range(5, 10))
# [5, 6, 7, 8, 9]

list(range(0, 10, 3))
# [0, 3, 6, 9]

list(range(-10, -100, -30))
# [-10, -40, -70]

range() 和 len() 组合在一起，可以按索引迭代序列：

a = ['Mary', 'had', 'a', 'little', 'lamb']
for i in range(len(a)):
  print(i, a[i])

4.4 循环中的 break、continue 语句及 else 子句

break 语句和 C 中的类似，用于跳出最近的 for 或 while 循环。

循环语句支持 else 子句；for 循环中，可迭代对象中的元素全部循环完毕，或 while 循环的条件为假时，执行该子句；break 语句终止循环时，不执行该子句。

请看下面这个查找素数的循环示例：

for n in range(2, 10):
  for x in range(2, n):
    if n % x == 0:
      print(n, 'equals', x, '*', n // x)
      break
  else:
    # loop fell through without finding a factor
    print(n, 'is a prime number')

（没错，这段代码就是这么写。仔细看：else 子句属于 for 循环，不属于 if 语句。）

与 if 语句相比，循环的 else 子句更像 try 的 else 子句： try 的 else 子句在未触发异常时执行，循环的 else 子句则在未运行 break 时执行。try 语句和异常详见 异常的处理。

试一试：

python 4.4/else.py

4.5 pass

pass 语句不执行任何动作。语法上需要一个语句，但程序毋需执行任何动作时，可以使用该语句。

这常用于创建一个最小的类：

class MyEmptyClass:
  pass

pass 还可用作函数或条件语句体的占位符，让你保持在更抽象的层次进行思考。pass 会被默默地忽略：

def initlog(*args):
  pass  # Remember to implement this!

4.6 match 语句

match 语句接受一个表达式并把它的值与一个或多个 case 块给出的一系列模式进行比较。
这表面上像 C、Java 或 JavaScript（以及许多其他程序设计语言）中的 switch 语句，但其实它更像 Rust 或 Haskell 中的模式匹配。
只有第一个匹配的模式会被执行，并且它还可以提取值的组成部分（序列的元素或对象的属性）赋给变量。

最简单的形式是将一个主语值与一个或多个字面值进行比较：

def http_error(status):
  match status:
    case 400:
      return "Bad request"
    case 404:
      return "Not found"
    case 418:
      return "I'm a teapot"
    case 401 | 403: # 你可以使用 | （“ or ”）在一个模式中组合几个字面值:
      return "Not allowed"
    case _:
      return "Something's wrong with the internet"

注意最后一个代码块：“变量名” _ 被作为 通配符 并必定会匹配成功。如果没有 case 匹配成功，则不会执行任何分支。

试一试：

python 4.6/match-http-error.py 400

形如解包赋值的模式，可用于绑定变量：

# point is an (x, y) tuple
match point:
  case (0, 0):
    print("Origin")
  case (0, y):
    print(f"Y={y}")
  case (x, 0):
    print(f"X={x}")
  case (x, y):
    print(f"X={x}, Y={y}")
  case _:
    raise ValueError("Not a point")
from enum import Enum
class Color(Enum):
  RED = 'red'
  GREEN = 'green'
  BLUE = 'blue'

color = COLOR(input("Enter your choice of 'red', 'green' or 'blue': "))

match color:
  case COLOR.RED:
    print("I see red!")
  case COLOR.GREEN:
    print("Grass is green.")
  case COLOR.BLUE:
    print("I'm feeling the blues :(")

试一试：

python 4.6/match-point.py

4.7 定义函数

下列代码创建一个可以输出限定数值内的斐波那契数列函数：

def fib(n): # write Fibonacci series up to n
  """Print a Fibonacci series up to n."""
  a, b = 0, 1
  while a < n:
    print(a, end = " ")
    a,b = b, a + b
  print()

# Now call the function we just defined:
fib(10)

定义 函数使用关键字 def，后跟函数名与括号内的形参列表。函数语句从下一行开始，并且必须缩进。

函数内的第一条语句是字符串时，该字符串就是文档字符串，也称为 docstring，详见 文档字符串。

fib 不返回值，因此，其他语言不把它当作函数，而是当作过程。事实上，没有 return 语句的函数也返回值，只不过这个值比较是 None （是一个内置名称）。一般来说，解释器不会输出单独的返回值 None ，如需查看该值，可以使用 print()：

print(fib(0))
# None

4.8 函数详解

函数定义支持可变数量的参数。这里列出三种可以组合使用的形式。

4.8.1 默认参数

为参数指定默认值是非常有用的方式。调用函数时，可以使用比定义时更少的参数，例如：

def ask_ok(prompt, retries=4, reminder="Please try again!"):
  while True:
    ok = input(prompt)
    if ok in ("y", "ye", "yes"):
      return True
    if ok in ("N", "no", "nop", "nope"):
      return False
    retries = retries - 1
    if retries < 0:
      raise ValueError("invalid user response")
    print(reminder)

该函数可以用以下方式调用：

  • 只给出必选参数
    ask_ok('Do you really want to quit?')
  • 给出一个可选参数
    ask_ok('OK to overwrite the file?', 2)
  • 给出所有参数
    ask_ok('OK to overwrite the file?', 2, 'Come on, only yes or no!')

本例还使用了关键字 in ，用于确认序列中是否包含某个值。

注意

重要警告： 默认值只计算一次。默认值为列表、字典或类实例等可变对象时，会产生与该规则不同的结果。

例如，下面的函数会累积后续调用时传递的参数：

i = 5

def f(arg=i):
  print(arg)

i = 6
f()
# 输出： 5

def f(a, L=[]):
  L.append(a)
  return L

print(f(1))
print(f(2))
print(f(3))

# 输出结果：
# [1]
# [1, 2]
# [1, 2, 3]

不想在后续调用之间共享默认值时，应以如下方式编写函数：

def f(a, L=None):
  if L is None:
    L = []
  L.append(a)
  return L

4.8.2 关键字参数

kwarh=value 形式的关键字参数也可以用于调用参数。函数示例如下：

def parrot(voltage, state='a stiff', action='voom', type='Norwegian Blue'):
  print("-- This parrot wouldn't", action, end = ' ')
  print("if you put", voltage, "volts through it.")
  print("-- Lovely plumage, the", type)
  print("-- It's", state, "!")

该函数接受一个必选参数（voltage）和三个可选参数（state, action 和 type）。该函数可用下列方式调用：

parrot(1000)                                          # 1 positional argument （位置参数）
parrot(voltage=1000)                                  # 1 keyword argument （关键字参数）
parrot(voltage=1000000, action='VOOOOOM')             # 2 keyword arguments （关键字参数）
parrot(action='VOOOOOM', voltage=1000000)             # 2 keyword arguments （关键字参数）
parrot('a million', 'bereft of life', 'jump')         # 3 positional arguments （位置参数）
parrot('a thousand', state='pushing up the daisies')  # 1 positional, 1 keyword （位置参数，关键字参数）

以下调用函数的方式都无效：

parrot()                     # required argument missing
parrot(voltage=5.0, 'dead')  # non-keyword argument after a keyword argument
parrot(110, voltage=220)     # duplicate value for the same argument
parrot(actor='John Cleese')  # unknown keyword argument
  • 函数调用时，关键字参数必须跟在位置参数后面。
  • 所有传递的关键字参数都必须匹配一个函数接受的参数，关键字参数的顺序并不重要。

4.8.3 特殊参数

默认情况下，参数可以按位置或显式关键字传递给 Python 函数。为了让代码易读、高效，最好限制参数的传递方式，这样，开发者只需查看函数定义，即可确定参数项是仅按位置、按位置或关键字，还是仅按关键字传递。

函数定义如下：

def f(pos1, pos2, /, pos_or_kwd, *, kwd1, kwd2):
      -----------    ----------     ----------
        |             |                  |
        |        Positional or keyword   |
        |                                - Keyword only
         -- Positional only

/ 和 * 是可选的。这些符号表明形参如何把参数值传递给函数：位置、位置或关键字、关键字。关键字形参也叫作命名形参。

4.8.3.1 位置或关键字参数

函数定义中未使用 / 和 * 时，参数可以按位置或关键字传递给函数。

4.8.3.2 仅位置参数

此处再介绍一些细节，特定形参可以标记为 仅限位置。仅限位置 时，形参的顺序很重要，且这些形参不能用关键字传递。仅限位置形参应放在 / （正斜杠）前。/ 用于在逻辑上分割仅限位置形参与其它形参。如果函数定义中没有 /，则表示没有仅限位置形参。

/ 后可以是 位置或关键字 或 仅限关键字 形参。

4.8.3.3 仅限关键字参数

把形参标记为 仅限关键字，表明必须以关键字参数形式传递该形参，应在参数列表中第一个 仅限关键字 形参前添加 *。

4.8.4 任意实参列表

调用函数时，使用任意数量的实参是最少见的选项。这些实参包含在元组中（详见 元组和序列 ）。在可变数量的实参之前，可能有若干个普通参数：

def write_multiple_items(file, separator, *args):
    file.write(separator.join(args))

variadic 参数用于采集传递给函数的所有剩余参数，因此，它们通常在形参列表的末尾。*args 形参后的任何形式参数只能是仅限关键字参数，即只能用作关键字参数，不能用作位置参数：

def concat(*args, sep="/"):
    return sep.join(args)

concat("earth", "mars", "venus")
# 'earth/mars/venus'
concat("earth", "mars", "venus", sep=".")
# 'earth.mars.venus'
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