Python 工匠:语句、表达式和海象操作符

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让我们从两行最简单的 Python 代码开始。


>>> name = 'piglei'
>>> print(f'Hello {name}!')
Hello piglei!

这是一个“Hello World”程序,你也许已经见过它无数次,对里面的每个字母都了如指掌。但你可能从未意识到,上面两行代码,刚好对应着 Python 语言里的两个重要概念:语句(statement)表达式(expression)

具体来说,name = 'piglei' 是一行赋值语句,它将字符串 'piglei' 赋给了 name 变量。print(f'Hello {name}!') 则是一个表达式,它通过调用内置函数 print 往屏幕打印信息。

表达式的特点

编写代码时,语句和表达式是两类最基本的代码单元。

虽然在日常表达中,我们会把语句和表达式区分开来,但二者并非完全不同——表达式实际上就是一种特殊的语句。和普通语句比起来,表达式的特别之处在于它拥有一个(或多个)返回值。

举例来说,前面的 print(...) 表达式就会返回一个值:None。你可以像下面这样获取它:

# print 函数总是返回 None
>>> val = print(f'Hello {name}!')
Hello piglei!
>>> val is None
True

虽然这么做没啥实际用途,但它足够体现出表达式的独特之处——因为你永远无法对普通语句做出类似的事情。无论是“赋值语句”、“循环语句”,还是一个“条件分支语句”,你永远都无法将其赋值给某个变量,这在语法上无从谈起:


>>> val = (name = 'piglei')
  File "<stdin>", line 1
    val = (name = 'piglei')
                ^
SyntaxError: invalid syntax #1

1.意料之中,抛出了语法错误(SyntaxError

不过,Python 3.8 版本发布以后,表达式和语句间的分界线突然变得前所未有的模糊。上面这行错误代码,只要增加一个冒号就可以变得合法:


>>> val = (name := 'piglei')
>>> val, name
('piglei', 'piglei')

这便是“海象操作符(walrus operator)”——:=——的威力。

海象操作符

也许你会好奇,“海象操作符”这名字是怎么来的,为啥蟒蛇(python)的世界里会突然冒出一头海象(walrus)?假如你把头向左倾斜 90 度,仔细观察 := 符号,就会发现其中的奥秘:它看起来就像一头海象的面部,冒号是鼻孔,等号是它的两根长牙。

使用 := 操作符,可以构建出学名为“赋值表达式(Assignment Expressions)”的东西。在赋值表达式出现前,变量的赋值只能通过语句来完成。它出现后,我们便可在一个表达式内完成赋值,同时返回所赋值的变量。

>>> val = (name := 'piglei')  #1

1.(name := 'piglei') 就是一个赋值表达式,它同时做到了两件事:将 'piglei' 赋值为 name 变量;返回 name 变量的值。

赋值表达式几乎可以被用在任何你能想到的地方,比如条件分支、循环和列表推导式,等等。

让我们来看几个典型场景。

1. 用于分支语句

有一个函数,功能是从一段字符串中找出第一个以字母“w”开头的单词,如未找到,再尝试找以“w”结尾的。代码可以这么写:


import re

LEADING_W_WORD = re.compile(r'\bw\w*?\b', re.I)
TRAILING_W_WORD = re.compile(r'\b\w*?w\b', re.I)

def find_w_word(s):
    """找到并打印字符串中第一个以 w 开头的单词,如未找到,再试着找 w 结尾的"""
    if LEADING_W_WORD.search(s):
        word = LEADING_W_WORD.search(s).group()
        print(f'Found word starts with "w": {word}')
    elif TRAILING_W_WORD.search(s):
        word = TRAILING_W_WORD.search(s).group()
        print(f'Found word ends with "w": {word}')

调用效果如下:


>>> find_w_word('Guido found several examples where a programmer repeated a subexpression')
Found word starts with "w": where

上面的代码存在一个小问题,每个负责正则搜索的表达式 LEADING_W_WORD.search(s) 分别重复出现了两次:一次在分支判断处,另一次在分支内部。

这种重复会让代码更难维护,也会影响程序的执行性能。因此,大部分时候我们会通过定义变量来消除重复:


def find_w_word_v2(s):
    """找到并打印字符串中第一个以 w 开头的单词,如未找到,再试着找 w 结尾的"""
    l_match = LEADING_W_WORD.search(s) #1
    if l_match:
        word = l_match.group()
        print(f'Found word starts with "w": {word}')
    else:
        t_match = TRAILING_W_WORD.search(s)
        if t_match:
            word = t_match.group()
            print(f'Found word ends with "w": {word}')

1.定义一个变量 l_match 保存 .search() 返回的匹配结果

但这样虽然消除了重复,却引入了更深的嵌套层级,还是难以让人满意。

有了赋值表达式后,我们可以更进一步,直接在分支判断语句中一次性完成表达式的运算和赋值。于是,代码可以被进一步简化成这样:


def find_w_word_v3(s):
    """找到并打印字符串中第一个以 w 开头的单词,如未找到,再试着找 w 结尾的"""
    if l_match := LEADING_W_WORD.search(s):
        word = l_match.group()
        print(f'Found word starts with "w": {word}')
    elif t_match := TRAILING_W_WORD.search(s):
        word = t_match.group()
        print(f'Found word ends with "w": {word}')

修改之后,代码变得更扁平,逻辑也更加紧凑了。

除了 if 条件分支,while 循环中也可以使用赋值表达式。比如,下面这种模式的循环代码十分常见:


while True:
    chunk = fp.read(2048)
    if not chunk:
        break
    # 继续后续对 chunk 的处理...

如果使用赋值表达式,它可以被简化成下面这样:


while chunk := fp.read(2048):
    # 继续后续对 chunk 的处理...

2. 消除推导式中的重复

前面演示了在分支语句中使用赋值表达式,除此之外,你也可以在各类推导式中使用它。

举个例子,在构建一个推导式时,我们有时可能会需要同时做到以下两件事:

1.预计算每个成员,判断结果是否满足要求2.如满足,将预计算的结果置入新对象

下面的代码完成了这个功能:


# 仅挑选 func(...) > 100 的成员构建新列表
new_objs = [func(p) for p in objs if func(p) > 100]

虽然它满足需求,但也有一个严重的问题:func(p) 在每次迭代时会被重复执行两次,这很可能会成为一个潜在的性能隐患。

在以前,如果你想优化这个问题,除了把表达式拆成普通 for 循环外没什么其他办法。但有了赋值表达式,代码可被轻松优化成这样:

new_objs = [v for p in objs if (v := func(p)) > 100]

重复的函数调用原地消失了。

3. 捕获推导式的中间结果

从某种角度上看,赋值表达式是一种有“副作用”的表达式,它的副作用就是在返回值的同时,完成变量赋值。如果你有意地利用这种副作用,就能完成一些相当出人意料的事情。

让我来举个例子。any() 是 Python 的一个内建函数,它接收一个可迭代对象作为参数,在遍历该对象的过程中,如果发现任何布尔值为真的成员,函数就立刻返回 True,否则返回 False

一个常见的使用场景如下所示:


def has_lucky_number(nums):
    """判断给定的列表中,是否存在能被 7 整除的数字"""
    return any(n % 7 == 0 for n in nums)

调用示例:


>>> has_lucky_number([4, 8, 9])
False
>>> has_lucky_number([4, 8, 21, 9])
True

某日,需求变更了。函数不仅需要知道是否存在被 7 整除的数字,还得把这个数字找出来。代码该怎么改?any(...) 像是肯定没法再用了,不如写一个平平无奇的 for 循环吧。

但其实,如果你使用赋值表达式搭配上 any 函数的短路执行特性,下面这几行代码也可以达成使命:


def get_lucky_number(nums):
    """返回列表中能被 7 整除的数字,如没有则返回 None"""
    if any((ret := n) % 7 == 0 for n in nums):
        return ret
    return None

调用示例:


>>> get_lucky_number([4, 8, 9])
>>> get_lucky_number([4, 8, 21, 9])
21

和之前相比,新代码最主要的修改在于将 n 替换成了 (ret := n)——一个有副作用的赋值表达式。在 any 函数进行循环遍历 nums 列表的过程中,当前被迭代的成员 n 会被赋到 ret 变量上,如其刚好满足条件,就会直接被当做结果返回。

借助赋值表达式的副作用,我们成功捕获了第一个满足条件的成员,只用一行代码就实现了需求。

4. 赋值表达式的限制

从外观上看,赋值表达式和赋值语句极为相似,仅多了一个冒号 :。但如果你继续深入,会发现它其实被施加了许多普通赋值语句所没有的限制。

比如,它在作为整句独立使用时,两边必须添加括号:


>>> x := 1
SyntaxError: invalid syntax
>>> (x := 1)
1

此外,赋值表达式也无法直接操作对象属性(或字典的键):


# 普通赋值语句
>>> s.foo = 'bar'
>>> d['foo'] = 'bar'

# 赋值表达式无法做到
>>> (s.foo := 'bar')
SyntaxError: cannot use assignment expressions with attribute
>>> (d['foo'] := 'bar')
SyntaxError: cannot use assignment expressions with subscript

诸如此类的限制,是语言设计者为避免人们滥用赋值表达式而为之。但即便有着这些限制,赋值表达式这个 Python 3.8 中增加的新语法,已然为人们在 Python 中“遣词造句”,带来了巨大的可能性和想象空间。

如果你想了解更多关于”赋值表达式“的细节,建议阅读官方 PEP: PEP 572 – Assignment Expressions[1]。

其他建议

下面是关于”赋值表达式“的两个使用建议。

1. “更紧凑”不等于“更好”

正如前面所展示的,我们可以像玩积木一样组合使用赋值表达式,写出更精炼、更紧凑的代码。但对于代码而言,“更紧凑”不能和“更好”画上等号。关于这点,我很喜欢 Tim Peters 举过的一个简单例子[2]。

Tim Peters 说自己不喜欢“匆匆忙忙”的代码,讨厌将概念上无关的逻辑写到同一行代码里。比方说,与其像下面这样写:

i = j = count = nerrors = 0

他更倾向于改成这样:


i = j = 0
count = 0
nerrors = 0

第一种写法虽然紧凑,但其实忽视了一件重要的事:这几个变量分属 3 类不同用途(分别是循环索引值、个数和错误数量),它们只是碰巧都为 0 而已。将代码拆成 3 行以后,虽没那么紧凑,但概念上实际变得更清晰了。

在使用赋值表达式时,我们尤其需要避免掉进盲目追求“精炼”和“紧凑”的陷阱里,多多关注每行代码在逻辑上的联系,而不要整日盯着字面意义上的精简。

2. 宜少不宜多

赋值表达式是 Python 3.8 引入的新特性,已经发布 3 年有余。但就自身感受而言,除了在一些 Python 教程文章中,我在其他项目里极少见到它的身影。

人们很少使用赋值表达式,我猜主要出于两方面的原因。

其一,Python 3.8 仍是一个相对较新的版本,许多项目尚未完成版本升级。其二,赋值表达式本身非常灵活,适用场景非常多,使用起来难以把控尺度,因此许多开发者对其抱着较为警惕的态度。再加上它本身也不提供任何普通语句做不到的独特功能——不是雪中送炭,只是锦上添花——因此大家不愿尝鲜。

上面的第一类原因,随着时间的推移会慢慢得到解决。我们主要看第二类。

我认为,大部分开发者的担忧确实有一定道理,赋值表达式在将代码变得紧凑的同时,也带来了更高的理解成本和上手门槛。而且平心而论,一些用了赋值表达式的代码,真的会给我一种“这么写是不是过于聪明了?”的感觉。

拿之前的这段代码为例:


if any((ret := n) % 7 == 0 for n in nums):
    return ret

如果是一个私人脚本,也许我会愿意把代码写成上面那样。但在多人参与的真实项目里,我目前可能更愿意用一段平平无奇的 for 循环替代它。很多时候,相比“聪明”的代码,“笨”代码才是我们更需要的东西,它们能为项目的参与者省去许多沟通和维护上的成本。

总体而言,关于是否应该在项目中使用赋值表达式,我的建议是:

•在分支语句的消除重复场景,使用赋值表达式

•在推导式的消除重复场景,使用赋值表达式

•其他情况下,优先使用普通赋值语句,哪怕这意味着更多代码和少量重复(比如“获取第一个满足条件的成员”场景)

希望以上的内容对你有所帮助。

这篇文章属于“Python 工匠”系列,如果你喜欢它,也欢迎了解我的书《Python工匠:案例、技巧与工程实践》[试读][3] | [书评][4],书中有大量同样风格的 Python 编程进阶知识。

References

[1] PEP 572 – Assignment Expressions: https://peps.python.org/pep-0572/

[2] 一个简单例子: https://peps.python.org/pep-0572/#appendix-a-tim-peters-s-findings

[3] 《Python工匠:案例、技巧与工程实践》[试读]: https://www.zlovezl.cn/book/index.html

[4] [书评]: https://book.douban.com/subject/35723705

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