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如果一個可迭代對象的元素個數(shù)超過變量個數(shù)時,會出現(xiàn)”太多解壓值”的異常。那么怎樣才能從這個可迭代對象中解壓出N個元素出來?
Python的星號表達(dá)式可以用來解決這個問題。比如,你在學(xué)習(xí)一門課程,在學(xué)期末的時候,你想統(tǒng)計下家庭作業(yè)的平均成績,但是排除掉第一個和最后一個分?jǐn)?shù)。如果只有四個分?jǐn)?shù),你可能就直接去簡單的手動賦值,但如果有24個呢?這時候星號表達(dá)式就派上用場了:
def drop_first_last(grades):
first, *middle, last = grades
return avg(middle)
另外一種情況,假設(shè)你現(xiàn)在有一些用戶的記錄列表,每條記錄包含一個名字、郵件,接著就是不確定數(shù)量的電話號碼。你可以像下面這樣分解這些記錄:
>>> record = ('Dave', 'dave@example.com', '773-555-1212', '847-555-1212')
>>> name, email, *phone_numbers = record
>>> name
'Dave'
>>> email
'dave@example.com'
>>> phone_numbers
['773-555-1212', '847-555-1212']
>>>
值得注意的是上面解壓出的phone_numbers變量永遠(yuǎn)都是列表類型,不管解壓的電話號碼數(shù)量是多少(包括0個)。所以,任何使用到phone_numbers變量的代碼就不需要做多余的類型檢查去確認(rèn)它是否是列表類型了。
星號表達(dá)式也能用在列表的開始部分。比如,你有一個公司前8個月銷售數(shù)據(jù)的序列,但是你想看下最近一個月數(shù)據(jù)和前面7個月的平均值的對比。你可以這樣做:
*trailing_qtrs, current_qtr = sales_record
trailing_avg = sum(trailing_qtrs) / len(trailing_qtrs)
return avg_comparison(trailing_avg, current_qtr)
下面是在Python解釋器中執(zhí)行的結(jié)果:
>>> *trailing, current = [10, 8, 7, 1, 9, 5, 10, 3]
>>> trailing
[10, 8, 7, 1, 9, 5, 10]
>>> current
3
擴(kuò)展的迭代解壓語法是專門為解壓不確定個數(shù)或任意個數(shù)元素的可迭代對象而設(shè)計的。通常,這些可迭代對象的元素結(jié)構(gòu)有確定的規(guī)則(比如第1個元素后面都是電話號碼),星號表達(dá)式讓開發(fā)人員可以很容易的利用這些規(guī)則來解壓出元素來。而不是通過一些比較復(fù)雜的手段去獲取這些關(guān)聯(lián)的的元素值。
值得注意的是,星號表達(dá)式在迭代元素為可變長元組的序列時是很有用的。比如,下面是一個帶有標(biāo)簽的元組序列:
records = [
('foo', 1, 2),
('bar', 'hello'),
('foo', 3, 4),
]
def do_foo(x, y):
print('foo', x, y)
def do_bar(s):
print('bar', s)
for tag, *args in records:
if tag == 'foo':
do_foo(*args)
elif tag == 'bar':
do_bar(*args)
星號解壓語法在字符串操作的時候也會很有用,比如字符串的分割。
代碼示例:
>>> line = 'nobody:*:-2:-2:Unprivileged User:/var/empty:/usr/bin/false'
>>> uname, *fields, homedir, sh = line.split(':')
>>> uname
'nobody'
>>> homedir
'/var/empty'
>>> sh
'/usr/bin/false'
>>>
有時候,你想解壓一些元素后丟棄它們,你不能簡單就使用*,但是你可以使用一個普通的廢棄名稱,比如_或者ign。
代碼示例:
>>> record = ('ACME', 50, 123.45, (12, 18, 2012))
>>> name, *_, (*_, year) = record
>>> name
'ACME'
>>> year
2012
>>>
在很多函數(shù)式語言中,星號解壓語法跟列表處理有許多相似之處。比如,如果你有一個列表,你可以很容易的將它分割成前后兩部分:
>>> items = [1, 10, 7, 4, 5, 9]
>>> head, *tail = items
>>> head
1
>>> tail
[10, 7, 4, 5, 9]
>>>
如果你夠聰明的話,還能用這種分割語法去巧妙的實(shí)現(xiàn)遞歸算法。比如:
>>> def sum(items):
... head, *tail = items
... return head + sum(tail) if tail else head
...
>>> sum(items)
36
>>>
然后,由于語言層面的限制,遞歸并不是Python擅長的。因此,最后那個遞歸演示僅僅是個好奇的探索罷了,對這個不要太認(rèn)真了。
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