惊奇时刻!盘点哪些让你大呼“卧槽”的 Python 代码!

简介: Python 作为一个设计优美的高级语言,提供了很多简单易用的特性,但简单并不意味着容易理解,有时候一些输出结果对于刚入门的小伙伴并不是很明了,反而似乎有点反人类。

Python 作为一个设计优美的高级语言,提供了很多简单易用的特性,但简单并不意味着容易理解,有时候一些输出结果对于刚入门的小伙伴并不是很明了,反而似乎有点反人类。

今天派森酱就整理了一些非常有趣的例子,事实上这些例子不仅有趣,甚至还可以加深你对 Python 的理解,学到更多有趣的特性。


0x00

>>> 'a' * 20 is 'aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa'
True
>>> 'a' * 21 is 'aaaaaaaaaaaaaaaaaaaaa'
False # 2.7 版本返回 False
# 3.7 版本返回结果为 True


25.png


很神奇的一个结果,第一次看到时我也惊呆了,事实上这是 Python 的一种优化机制,叫常量折叠。这意味着在编译时表达式 'a'*20 会被替换为 aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa 以减少运行时时常,而只有长度小于 20 的字符串才会发生常量折叠。


0x01

In [3]: a = 'python'
In [4]: b = 'python'
In [5]: a is b
Out[5]: True
In [6]: x = 'python!'
In [7]: y = 'python!'
In [8]: x is y
Out[8]: False

26.png


这是因为在编译优化时 Python 会尝试使用一些已经存在的不可辨对象,这种现象称之为字符串驻留,而只包含字母数字和下划线的字符串在编译时是会驻留的,包含 ! 的字符串是不会驻留的。


0x02

In [11]: some_dict = {}
In [12]: some_dict[5.5] = 'Java'
In [13]: some_dict[5.0] = 'Ruby'
In [14]: some_dict[5] = 'Python'
In [15]: some_dict[5.5] + '_' + some_dict[5.0] + '_' + some_dict[5]
Out[15]: 'Java_Python_Python'
In [16]: 5 == 5.0
Out[16]: True
In [17]: hash(5) == hash(5.0)
Out[17]: True


27.png


Python 字典通过比较不可变对象是否相等和哈希值是否相等来确定是否为不同的键,但不同值的对象也可能具有相同的哈希值。因此字典以为 5.0 和 5 是同一个键,所以 Python 会覆盖掉 Ruby。


0x03

In [21]: def some_func():
    ...:     try:
    ...:         return 'from_try'
    ...:     finally:
    ...:         return 'from_finally'
    ...:
In [22]: some_func()
Out[22]: 'from_finally'

29.png

函数的返回值由最后 return 的语句决定,而 finally 一定是最后之行的,所以会覆盖掉 try 中的 return 结果。


0x04

In [23]: for i in range(3):
    ...:     print(i)
    ...:     i = 10
    ...:
0
1
2

28.png

在每次循环开始之前, 迭代器生成的下一个元素会重新赋值给 i,因此赋值语句 i = 10 并不会影响循环。


0x05

In [24]: row = [''] * 3
In [25]: table = [row] * 3
In [26]: table
Out[26]: [['', '', ''], ['', '', ''], ['', '', '']]
In [27]: table[0][0] = 'python'
In [28]: table
Out[28]: [['python', '', ''], ['python', '', ''], ['python', '', '']]

30.png

这是因为通过乘法初始化 table 时,每个 item 也就是 table[0]、table[1]、table[2] 在内存中引用的都是同一个列表。


0x06

In [29]: a = 256
In [30]: b = 256
In [31]: a is b
Out[31]: True
In [32]: a = 257
In [33]: b = 257
In [34]: a is b
Out[34]: False

31.png

产生这种现象的根本原因就是 256 是一个已经存在的对象而 257 不是,事实上当 Python 启动时数值为 -5 到 256 这些常用的的对象就已经被分配好了。


0x07

In [37]: 'something' is not None
Out[37]: True
In [38]: 'something' is (not None)
Out[38]: False

32.png


这是因为 is not 是一个单独的二元运算符,如果运算符两侧的变量指向同一个对象, 则 is not 的结果为 False, 否则为 True


0x08

In [47]: a = [1, 2, 3, 4]
In [48]: b = a
In [49]: a = a + [5, 6, 7, 8]
In [50]: a
Out[50]: [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]
In [51]: b
Out[51]: [1, 2, 3, 4]
In [52]: a = [1, 2, 3, 4]
In [53]: b = a
In [54]: a += [5, 6, 7, 8]
In [55]: a
Out[55]: [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]
In [56]: b
Out[56]: [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]

33.png

在第一个例子中 a = a + ... 会生成一个新的列表然后 a 指向这个列表,但 b 是保持不变的。

而第二个例子中的 a += ... 实际上是使用的是 extend 函数,所以 a 和 b 指向的都是同一个列表。


0x09

t = ('one', 'two')
for i in t:
    print(i)
print('*'*5)
t = ('one')
for i in t:
    print(i)
print('*'*5)
t = ()
print(t)
## 输出
one
two
o
n
e
tuple()

34.png

在 Python 的世界 () 是一个特殊的标记,表示空元组,这个非常容易理解。

t = ('one') 或者 t = 'one' 都是会被解释成为字符串的。正确的写法应该是 t = ('one',)


总结

今天派森酱带领大家整理了一些 Python 中比较好玩有趣的代码,觉得眼前一亮的同时还可以顺带更深刻的理解 Python 的设计思想,一举两得。

小伙伴们还遇到过哪些匪夷所思的代码呢,可以评论区一起分享一波哦~

目录
相关文章
|
17天前
|
开发框架 数据建模 中间件
Python中的装饰器:简化代码,增强功能
在Python的世界里,装饰器是那些静悄悄的幕后英雄。它们不张扬,却能默默地为函数或类增添强大的功能。本文将带你了解装饰器的魅力所在,从基础概念到实际应用,我们一步步揭开装饰器的神秘面纱。准备好了吗?让我们开始这段简洁而富有启发性的旅程吧!
25 6
|
1月前
|
存储 缓存 测试技术
Python中的装饰器:功能增强与代码复用的利器
在Python编程中,装饰器是一种强大而灵活的工具,它允许开发者以简洁优雅的方式增强函数或方法的功能。本文将深入探讨装饰器的定义、工作原理、应用场景以及如何自定义装饰器。通过实例演示,我们将展示装饰器如何在不修改原有代码的基础上添加新的行为,从而提高代码的可读性、可维护性和复用性。此外,我们还将讨论装饰器在实际应用中的一些最佳实践和潜在陷阱。
|
1月前
|
人工智能 数据挖掘 Python
Python编程基础:从零开始的代码旅程
【10月更文挑战第41天】在这篇文章中,我们将一起探索Python编程的世界。无论你是编程新手还是希望复习基础知识,本文都将是你的理想之选。我们将从最基础的语法讲起,逐步深入到更复杂的主题。文章将通过实例和练习,让你在实践中学习和理解Python编程。让我们一起开启这段代码之旅吧!
|
10天前
|
数据可视化 Python
以下是一些常用的图表类型及其Python代码示例,使用Matplotlib和Seaborn库。
通过这些思维导图和分析说明表,您可以更直观地理解和选择适合的数据可视化图表类型,帮助更有效地展示和分析数据。
48 8
|
17天前
|
API Python
【Azure Developer】分享一段Python代码调用Graph API创建用户的示例
分享一段Python代码调用Graph API创建用户的示例
41 11
|
19天前
|
测试技术 Python
探索Python中的装饰器:简化代码,增强功能
在Python的世界中,装饰器是那些能够为我们的代码增添魔力的小精灵。它们不仅让代码看起来更加优雅,还能在不改变原有函数定义的情况下,增加额外的功能。本文将通过生动的例子和易于理解的语言,带你领略装饰器的奥秘,从基础概念到实际应用,一起开启Python装饰器的奇妙旅程。
33 11
|
14天前
|
Python
探索Python中的装饰器:简化代码,增强功能
在Python的世界里,装饰器就像是给函数穿上了一件神奇的外套,让它们拥有了超能力。本文将通过浅显易懂的语言和生动的比喻,带你了解装饰器的基本概念、使用方法以及它们如何让你的代码变得更加简洁高效。让我们一起揭开装饰器的神秘面纱,看看它是如何在不改变函数核心逻辑的情况下,为函数增添新功能的吧!
|
15天前
|
程序员 测试技术 数据安全/隐私保护
深入理解Python装饰器:提升代码重用与可读性
本文旨在为中高级Python开发者提供一份关于装饰器的深度解析。通过探讨装饰器的基本原理、类型以及在实际项目中的应用案例,帮助读者更好地理解并运用这一强大的语言特性。不同于常规摘要,本文将以一个实际的软件开发场景引入,逐步揭示装饰器如何优化代码结构,提高开发效率和代码质量。
41 6
|
20天前
|
Python
如何提高Python代码的可读性?
如何提高Python代码的可读性?
33 4
|
19天前
|
Python
Python编程入门:从零开始的代码旅程
本文是一篇针对Python编程初学者的入门指南,将介绍Python的基本语法、数据类型、控制结构以及函数等概念。文章旨在帮助读者快速掌握Python编程的基础知识,并能够编写简单的Python程序。通过本文的学习,读者将能够理解Python代码的基本结构和逻辑,为进一步深入学习打下坚实的基础。
下一篇
DataWorks