随着Python 3.8的发布,赋值表达式运算符(也称为海象运算符)也发布了。
运算符使值的赋值可以传递到表达式中。这通常会使语句数减少一个。例如:
my_list = [1,2,3]
count = len(my_list)
if count > 3:
print(f"Error, {count} is too many items")
# when converting to walrus operator...
if (count := len(my_list)) > 3:
print(f"Error, {count} is too many items")
如果您快速浏览了一下,就会理解对这个新操作的担忧。似乎将两个简单的语句混为一谈,以使收益最小。
假设对于为什么引入此运算符有合理答案?那么让人很自然的想到,它在现实世界中如何有用?
我发现了我将要继续采用海象运算符的三个方面,且每个方面除了能省一行代码之外都还能带来其他好处。
While 循环
虽然循环似乎是最常见的使用海象运算符的情况。在此处使用海象运算符的好处是可以在while语句中合并表达式和修饰符。我已经写过无数次无限循环了,因为我总是忘记在循环末尾写修改语句。
line = f.readLine()
while line:
print(line)
line = f.readLine()
# when converting to walrus operator...while line := f.readLine():
print(line)
不过要注意, 使用海象运算符更适合用于传统的do/while 循环,因为赋值在循环表达式之前。请参见下面的差异:
n = 0
while n < 3:
print(n) # 0,1,2
n += 1
# when converting to walrus operator...
w = 0
while (w := w + 1) < 3:
print(w) # 1,2
根据我有限的经验,我发现它在替换无限while循环中最有用:
while True:
p = input("Enter the password: ")
if p == "the password":
break
# when converting to walrus operator...
while (p := input("Enter the password: ")) != "the password":
continue
能够将while循环转换为一个语句实在太棒啦。
列表理解
我发现海象运算符对优化某些列表理解语句很有帮助。有两个标准1)需要过滤数据,2)存储taxing function的结果。让我们看一下传统的列表理解语句:
scores = [22,54,75,89]
valid_scores = [
longFunction(n)
for n in scores
if longFunction(n)
]
注意条件语句longFunction(n)了吗?注意longFunction()被调用了两次吗?这是海象运算符的候选。
scores = [22,54,75,89]
valid_scores = [
result for n in scores
result := longFunction(n)
]
在优化了的代码中,longFunction()仅被调用一次,隐含的降低了调用次数。
处理返回的数据
接下来是我认为海象运算符的最有用的实现。我经常使用称为iFormBuilder的移动数据收集软件。具体来说,请求记录(数据行)后,查询返回数据时,需要对其进行处理。这是我每天编写的代码块:
# look for failed inspections
# if there are failed inspections, assign to technicianrecords = api.readFailedRecords()
if len(records) > 0:
for record in records:
api.assignToTechnician(record)
我仔细阅读记录,认真谨慎的敲代码,以确保仅当返回列表有数据该代码块才执行:
if records := api.readFailedRecords():
for record in records:
api.assignToTechnician(record)
就可读性而言,此重构的破坏性最小,实际上,我发现在这种情况下,海象运算符更易于阅读。与前两个示例形成鲜明对比的是,前两个示例对可读性的影响较小,有利于省心和提高性能。
总结
海象运算符很新颖并且有争议,但是只有时间会见证它逐渐被大家接收。你是否已开始在代码中使用它了呢?
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