4. 其他流程控制工具

除了上一章介绍的 while 语句,Python 还支持其他语言中常见的流程控制语句,只是稍有不同。

4.1. if 语句

最让人耳熟能详的应该是 if 语句。例如:

>>> x = int(input("Please enter an integer: "))
Please enter an integer: 42
>>> if x < 0:
...     x = 0
...     print('Negative changed to zero')
... elif x == 0:
...     print('Zero')
... elif x == 1:
...     print('Single')
... else:
...     print('More')
...
More

if 语句包含零个或多个 elif 子句,及可选的 else 子句。关键字 'elif' 是 'else if' 的缩写,适用于避免过多的缩进。可以把 if ... elif ... elif ... 序列看作是其他语言中 switchcase 语句的替代品。

4.2. for 语句

Python 的 for 语句与 C 或 Pascal 中的不同。Python 的 for 语句不迭代算术递增数值(如 Pascal),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。 例如:

>>> # Measure some strings:
... words = ['cat', 'window', 'defenestrate']
>>> for w in words:
...     print(w, len(w))
...
cat 3
window 6
defenestrate 12

遍历某个集合的同时修改该集合的内容,很难获取想要的结果。要在遍历时修改集合的内容,应该遍历该集合的副本或创建新的集合:

# Strategy:  Iterate over a copy
for user, status in users.copy().items():
    if status == 'inactive':
        del users[user]

# Strategy:  Create a new collection
active_users = {}
for user, status in users.items():
    if status == 'active':
        active_users[user] = status

4.3. range() 函数

内置函数 range() 常用于遍历数字序列,该函数可以生成算术级数:

>>> for i in range(5):
...     print(i)
...
0
1
2
3
4

生成的序列不包含给定的终止数值;range(10) 生成 10 个值,这是一个长度为 10 的序列,其中的元素索引都是合法的。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):

>>> 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()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])
...
0 Mary
1 had
2 a
3 little
4 lamb

不过,大多数情况下,enumerate() 函数更便捷,详见 循环的技巧

如果只输出 range,会出现意想不到的结果:

>>> range(10)
range(0, 10)

range() 返回对象的操作和列表很像,但其实这两种对象不是一回事。迭代时,该对象基于所需序列返回连续项,并没有生成真正的列表,从而节省了空间。

这种对象称为可迭代对象 iterable,函数或程序结构可通过该对象获取连续项,直到所有元素全部迭代完毕。for 语句就是这样的架构,sum() 是一种把可迭代对象作为参数的函数:

>>> sum(range(4))  # 0 + 1 + 2 + 3
6

下文将介绍更多返回可迭代对象或把可迭代对象当作参数的函数。 在 数据结构 这一章节中,我们将讨论有关 list() 的更多细节。

4.4. 循环中的 breakcontinue 语句及 else 子句

break 语句和 C 中的类似,用于跳出最近的 forwhile 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时,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')
...
2 is a prime number
3 is a prime number
4 equals 2 * 2
5 is a prime number
6 equals 2 * 3
7 is a prime number
8 equals 2 * 4
9 equals 3 * 3

(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。)

if 语句相比,循环的 else 子句更像 tryelse 子句: tryelse 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 处理异常

continue 语句也借鉴自 C 语言,表示继续执行循环的下一次迭代:

>>> for num in range(2, 10):
...     if num % 2 == 0:
...         print("Found an even number", num)
...         continue
...     print("Found an odd number", num)
...
Found an even number 2
Found an odd number 3
Found an even number 4
Found an odd number 5
Found an even number 6
Found an odd number 7
Found an even number 8
Found an odd number 9

4.5. pass 语句

pass 语句不执行任何操作。语法上需要一个语句,但程序不实际执行任何动作时,可以使用该语句。例如:

>>> while True:
...     pass  # Busy-wait for keyboard interrupt (Ctrl+C)
...

下面这段代码创建了一个最小的类:

>>> class MyEmptyClass:
...     pass
...

pass 还可以用作函数或条件子句的占位符,让开发者聚焦更抽象的层次。此时,程序直接忽略 pass

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

4.6. 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(2000)
0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 377 610 987 1597

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。利用文档字符串可以自动生成在线文档或打印版文档,还可以让开发者在浏览代码时直接查阅文档;Python 开发者最好养成在代码中加入文档字符串的好习惯。

函数在 执行 时使用函数局部变量符号表,所有函数变量赋值都存在局部符号表中;引用变量时,首先,在局部符号表里查找变量,然后,是外层函数局部符号表,再是全局符号表,最后是内置名称符号表。因此,尽管可以引用全局变量和外层函数的变量,但最好不要在函数内直接赋值(除非是 global 语句定义的全局变量,或 nonlocal 语句定义的外层函数变量)。

在调用函数时会将实际参数(实参)引入到被调用函数的局部符号表中;因此,实参是使用 按值调用 来传递的(其中的 始终是对象的 引用 而不是对象的值)。 1 当一个函数调用另外一个函数时,会为该调用创建一个新的局部符号表。

函数定义在当前符号表中把函数名与函数对象关联在一起。解释器把函数名指向的对象作为用户自定义函数。还可以使用其他名称指向同一个函数对象,并访问访该函数:

>>> fib
<function fib at 10042ed0>
>>> f = fib
>>> f(100)
0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89

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()

>>> fib(0)
>>> print(fib(0))
None

编写不直接输出斐波那契数列运算结果,而是返回运算结果列表的函数也非常简单:

>>> def fib2(n):  # return Fibonacci series up to n
...     """Return a list containing the Fibonacci series up to n."""
...     result = []
...     a, b = 0, 1
...     while a < n:
...         result.append(a)    # see below
...         a, b = b, a+b
...     return result
...
>>> f100 = fib2(100)    # call it
>>> f100                # write the result
[0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89]

本例也新引入了一些 Python 功能:

  • return 语句返回函数的值。return 语句不带表达式参数时,返回 None。函数执行完毕退出也返回 None

  • result.append(a) 语句调用了列表对象 result方法 。方法是“从属于”对象的函数,命名为 obj.methodnameobj 是对象(也可以是表达式),methodname 是对象类型定义的方法名。不同类型定义不同的方法,不同类型的方法名可以相同,且不会引起歧义。(用 可以自定义对象类型和方法,详见 )示例中的方法 append() 是为列表对象定义的,用于在列表末尾添加新元素。本例中,该方法相当于 result = result + [a] ,但更有效。

4.7. 函数定义详解

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。

4.7.1. 默认值参数

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:

  • 只给出必选实参:ask_ok('Do you really want to quit?')

  • 给出一个可选实参:ask_ok('OK to overwrite the file?', 2)

  • 给出所有实参: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。

默认值在 定义 作用域里的函数定义中求值,所以:

i = 5

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

i = 6
f()

上例输出的是 5

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:

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

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

输出结果如下:

[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

4.7.2. 关键字参数

kwarg=value 形式的 关键字参数 也可以用于调用函数。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, actiontype)。该函数可用下列方式调用:

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

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(比如,actor 不是函数 parrot 的有效参数),关键字参数的顺序并不重要。这也包括必选参数,(比如,parrot(voltage=1000) 也有效)。不能对同一个参数多次赋值,下面就是一个因此限制而失败的例子:

>>> def function(a):
...     pass
...
>>> function(0, a=0)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: function() got multiple values for argument 'a'

最后一个形参为 **name 形式时,接收一个字典(详见 映射类型 --- dict),该字典包含与函数中已定义形参对应之外的所有关键字参数。**name 形参可以与 *name 形参(下一小节介绍)组合使用(*name 必须在 **name 前面), *name 形参接收一个 元组,该元组包含形参列表之外的位置参数。例如,可以定义下面这样的函数:

def cheeseshop(kind, *arguments, **keywords):
    print("-- Do you have any", kind, "?")
    print("-- I'm sorry, we're all out of", kind)
    for arg in arguments:
        print(arg)
    print("-" * 40)
    for kw in keywords:
        print(kw, ":", keywords[kw])

该函数可以用如下方式调用:

cheeseshop("Limburger", "It's very runny, sir.",
           "It's really very, VERY runny, sir.",
           shopkeeper="Michael Palin",
           client="John Cleese",
           sketch="Cheese Shop Sketch")

输出结果如下:

-- Do you have any Limburger ?
-- I'm sorry, we're all out of Limburger
It's very runny, sir.
It's really very, VERY runny, sir.
----------------------------------------
shopkeeper : Michael Palin
client : John Cleese
sketch : Cheese Shop Sketch

注意,关键字参数在输出结果中的顺序与调用函数时的顺序一致。

4.7.3. 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

/* 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。

4.7.3.1. 位置或关键字参数

函数定义中未使用 /* 时,参数可以按位置或关键字传递给函数。

4.7.3.2. 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 位置或关键字仅限关键字 形参。

4.7.3.3. 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 *

4.7.3.4. 函数示例

请看下面的函数定义示例,注意 /* 标记:

>>> def standard_arg(arg):
...     print(arg)
...
>>> def pos_only_arg(arg, /):
...     print(arg)
...
>>> def kwd_only_arg(*, arg):
...     print(arg)
...
>>> def combined_example(pos_only, /, standard, *, kwd_only):
...     print(pos_only, standard, kwd_only)

第一个函数定义 standard_arg 是最常见的形式,对调用方式没有任何限制,可以按位置也可以按关键字传递参数:

>>> standard_arg(2)
2

>>> standard_arg(arg=2)
2

第二个函数 pos_only_arg 的函数定义中有 /,仅限使用位置形参:

>>> pos_only_arg(1)
1

>>> pos_only_arg(arg=1)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: pos_only_arg() got some positional-only arguments passed as keyword arguments: 'arg'

第三个函数 kwd_only_args 的函数定义通过 * 表明仅限关键字参数:

>>> kwd_only_arg(3)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: kwd_only_arg() takes 0 positional arguments but 1 was given

>>> kwd_only_arg(arg=3)
3

最后一个函数在同一个函数定义中,使用了全部三种调用惯例:

>>> combined_example(1, 2, 3)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: combined_example() takes 2 positional arguments but 3 were given

>>> combined_example(1, 2, kwd_only=3)
1 2 3

>>> combined_example(1, standard=2, kwd_only=3)
1 2 3

>>> combined_example(pos_only=1, standard=2, kwd_only=3)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: combined_example() got some positional-only arguments passed as keyword arguments: 'pos_only'

下面的函数定义中,kwdsname 当作键,因此,可能与位置参数 name 产生潜在冲突:

def foo(name, **kwds):
    return 'name' in kwds

调用该函数不可能返回 True,因为关键字 'name' 总与第一个形参绑定。例如:

>>> foo(1, **{'name': 2})
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: foo() got multiple values for argument 'name'
>>>

加上 / (仅限位置参数)后,就可以了。此时,函数定义把 name 当作位置参数,'name' 也可以作为关键字参数的键:

def foo(name, /, **kwds):
    return 'name' in kwds
>>> foo(1, **{'name': 2})
True

换句话说,仅限位置形参的名称可以在 **kwds 中使用,而不产生歧义。

4.7.3.5. 小结

以下用例决定哪些形参可以用于函数定义:

def f(pos1, pos2, /, pos_or_kwd, *, kwd1, kwd2):

说明:

  • 使用仅限位置形参,可以让用户无法使用形参名。形参名没有实际意义时,强制调用函数的实参顺序时,或同时接收位置形参和关键字时,这种方式很有用。

  • 当形参名有实际意义,且显式名称可以让函数定义更易理解时,阻止用户依赖传递实参的位置时,才使用关键字。

  • 对于 API,使用仅限位置形参,可以防止未来修改形参名时造成破坏性的 API 变动。

4.7.4. 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 实参用于采集传递给函数的所有剩余实参,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'

4.7.5. 解包实参列表

函数调用要求独立的位置参数,但实参在列表或元组里时,要执行相反的操作。例如,内置的 range() 函数要求独立的 startstop 实参。如果这些参数不是独立的,则要在调用函数时,用 * 操作符把实参从列表或元组解包出来:

>>> list(range(3, 6))            # normal call with separate arguments
[3, 4, 5]
>>> args = [3, 6]
>>> list(range(*args))            # call with arguments unpacked from a list
[3, 4, 5]

同样,字典可以用 ** 操作符传递关键字参数:

>>> def parrot(voltage, state='a stiff', action='voom'):
...     print("-- This parrot wouldn't", action, end=' ')
...     print("if you put", voltage, "volts through it.", end=' ')
...     print("E's", state, "!")
...
>>> d = {"voltage": "four million", "state": "bleedin' demised", "action": "VOOM"}
>>> parrot(**d)
-- This parrot wouldn't VOOM if you put four million volts through it. E's bleedin' demised !

4.7.6. Lambda 表达式

lambda 关键字用于创建小巧的匿名函数。lambda a, b: a+b 函数返回两个参数的和。Lambda 函数可用于任何需要函数对象的地方。在语法上,匿名函数只能是单个表达式。在语义上,它只是常规函数定义的语法糖。与嵌套函数定义一样,lambda 函数可以引用包含作用域中的变量:

>>> def make_incrementor(n):
...     return lambda x: x + n
...
>>> f = make_incrementor(42)
>>> f(0)
42
>>> f(1)
43

上例用 lambda 表达式返回函数。还可以把匿名函数用作传递的实参:

>>> pairs = [(1, 'one'), (2, 'two'), (3, 'three'), (4, 'four')]
>>> pairs.sort(key=lambda pair: pair[1])
>>> pairs
[(4, 'four'), (1, 'one'), (3, 'three'), (2, 'two')]

4.7.7. 文档字符串

以下是文档字符串内容和格式的约定。

第一行应为对象用途的简短摘要。为保持简洁,不要在这里显式说明对象名或类型,因为可通过其他方式获取这些信息(除非该名称碰巧是描述函数操作的动词)。这一行应以大写字母开头,以句点结尾。

文档字符串为多行时,第二行应为空白行,在视觉上将摘要与其余描述分开。后面的行可包含若干段落,描述对象的调用约定、副作用等。

Python 解析器不会删除 Python 中多行字符串字面值的缩进,因此,文档处理工具应在必要时删除缩进。这项操作遵循以下约定:文档字符串第一行 之后 的第一个非空行决定了整个文档字符串的缩进量(第一行通常与字符串开头的引号相邻,其缩进在字符串中并不明显,因此,不能用第一行的缩进),然后,删除字符串中所有行开头处与此缩进“等价”的空白符。不能有比此缩进更少的行,但如果出现了缩进更少的行,应删除这些行的所有前导空白符。转化制表符后(通常为 8 个空格),应测试空白符的等效性。

下面是多行文档字符串的一个例子:

>>> def my_function():
...     """Do nothing, but document it.
...
...     No, really, it doesn't do anything.
...     """
...     pass
...
>>> print(my_function.__doc__)
Do nothing, but document it.

    No, really, it doesn't do anything.

4.7.8. 函数注解

函数注解 是可选的用户自定义函数类型的元数据完整信息(详见 PEP 3107PEP 484 )。

标注 以字典的形式存放在函数的 __annotations__ 属性中,并且不会影响函数的任何其他部分。 形参标注的定义方式是在形参名后加冒号,后面跟一个表达式,该表达式会被求值为标注的值。 返回值标注的定义方式是加组合符号 ->,后面跟一个表达式,该标注位于形参列表和表示 def 语句结束的冒号之间。 下面的示例有一个必须的参数,一个可选的关键字参数以及返回值都带有相应的标注:

>>> def f(ham: str, eggs: str = 'eggs') -> str:
...     print("Annotations:", f.__annotations__)
...     print("Arguments:", ham, eggs)
...     return ham + ' and ' + eggs
...
>>> f('spam')
Annotations: {'ham': <class 'str'>, 'return': <class 'str'>, 'eggs': <class 'str'>}
Arguments: spam eggs
'spam and eggs'

4.8. 小插曲:编码风格

现在你将要写更长,更复杂的 Python 代码,是时候讨论一下 代码风格 了。 大多数语言都能以不同的风格被编写(或更准确地说,被格式化);有些比其他的更具有可读性。 能让其他人轻松阅读你的代码总是一个好主意,采用一种好的编码风格对此有很大帮助。

Python 项目大多都遵循 PEP 8 的风格指南;它推行的编码风格易于阅读、赏心悦目。Python 开发者均应抽时间悉心研读;以下是该提案中的核心要点:

  • 缩进,用 4 个空格,不要用制表符。

    4 个空格是小缩进(更深嵌套)和大缩进(更易阅读)之间的折中方案。制表符会引起混乱,最好别用。

  • 换行,一行不超过 79 个字符。

    这样换行的小屏阅读体验更好,还便于在大屏显示器上并排阅读多个代码文件。

  • 用空行分隔函数和类,及函数内较大的代码块。

  • 最好把注释放到单独一行。

  • 使用文档字符串。

  • 运算符前后、逗号后要用空格,但不要直接在括号内使用: a = f(1, 2) + g(3, 4)

  • 类和函数的命名要一致;按惯例,命名类用 UpperCamelCase,命名函数与方法用 lowercase_with_underscores。命名方法中第一个参数总是用 self (类和方法详见 初探类)。

  • 编写用于国际多语环境的代码时,不要用生僻的编码。Python 默认的 UTF-8 或纯 ASCII 可以胜任各种情况。

  • 同理,就算多语阅读、维护代码的可能再小,也不要在标识符中使用非 ASCII 字符。

脚注

1

实际上,对象引用调用 这种说法更好,因为,传递的是可变对象时,调用者能发现被调者做出的任何更改(插入列表的元素)。