提升Python逼格的10个语法 (下)

Python 是一种代表简单思想的语言，其语法相对简单，很容易上手。不过，如果就此小视 Python 语法的精妙和深邃，那就大错特错了。本文精心筛选了最能展现 Python 语法之精妙的十个知识点，并附上详细的实例代码。如能在实战中融会贯通、灵活使用，必将使代码更为精炼、高效，同时也会极大提升代码B格，使之看上去更老练，读起来更优雅

yield 以及生成器和迭代器

yield 则是用于构造生成器的。比如，我们要写一个函数，返回从0到某正整数的所有整数的平方，传统的代码写法是这样的。请看：

>>> def get_square(n):
    result = list()
    for i in range(n):
        result.append(pow(i,2))
    return result

>>> print(get_square(5))
[0, 1, 4, 9, 16]

列表推导式

在各种稀奇古怪的语法中，列表推导式的使用频率应该时最高的，对于代码的简化效果也非常明显。比如，求列表各元素的平方，通常应该这样写（当然也有其他写法，比如使用map函数）

a = [1, 2, 3, 4, 5]
result = list()
for i in a:
   result.append(i*i)
result
[1, 4, 9, 16, 25]

但是如果计算1亿以内的所有整数的平方，这个函数的内存开销会非常大，这是 yield 就可以大显身手了：

>>> def get_square(n):
    for i in range(n):
        yield(pow(i,2))

>>> a = get_square(5)
>>> a
<generator object get_square at 0x000001B2DE5CACF0>
>>> for i in a:
    print(i, end=', ')

0, 1, 4, 9, 16,

装饰器

装饰器很强大，我在这里尝试从需求的角度，用一个简单的例子，说明装饰器的使用方法和制造工艺。假如我们需要定义很多个函数，在每个函数运行的时候要显示这个函数的运行时长，装饰器那么简单、优雅。下面的例子，很好地展示了这一点。

>>> import time
>>> def timer(func):
    def wrapper(*args,**kwds):
        t0 = time.time()
        func(*args,**kwds)
        t1 = time.time()
        print('耗时%0.3f'%(t1-t0,))
    return wrapper

>>> @timer
def do_something(delay):
    print('函数do_something开始')
    time.sleep(delay)
    print('函数do_something结束')


>>> do_something(3)
函数do_something开始
函数do_something结束
耗时3.077

巧用断言assert

所谓断言，就是声明表达式的布尔值必须为真的判定，否则将触发 AssertionError 异常。严格来讲，assert是调试手段，不宜使用在生产环境中，但这不影响我们用断言来实现一些特定功能，比如，输入参数的格式、类型验证等。

>>> def i_want_to_sleep(delay):
    assert(isinstance(delay, (int,float))), '函数参数必须为整数或浮点数'
    print('开始睡觉')
    time.sleep(delay)
    print('睡醒了')


>>> i_want_to_sleep(1.1)
开始睡觉
睡醒了
>>> i_want_to_sleep(2)
开始睡觉
睡醒了
>>> i_want_to_sleep('2')
Traceback (most recent call last):
  File "<pyshell#247>", line 1, in <module>
    i_want_to_sleep('2')
  File "<pyshell#244>", line 2, in i_want_to_sleep
    assert(isinstance(delay, (int,float))), '函数参数必须为整数或浮点数'
AssertionError: 函数参数必须为整数或浮点数