


Apakah Ungkapan Tugasan dan Mengapa Ia Diperkenalkan kepada Python 3.8?
Memahami Ungkapan Tugasan dalam Python 3.8
Sejak Python 3.8, pengendali "walrus" (:=) telah memperkenalkan ungkapan tugasan kepada bahasa tersebut. Ciri baharu ini membolehkan pengaturcara menetapkan nilai dalam kefahaman dan fungsi lambda, yang sebelum ini dihadkan kepada tugasan biasa.
Rasional untuk Ungkapan Tugasan
Motivasi utama di sebalik ungkapan tugasan adalah untuk membolehkan lebih ringkas dan kod yang cekap dalam senario di mana tugasan tradisional tidak disokong. Contohnya, ungkapan tugasan memudahkan:
- Pemerolehan Nilai Bersyarat: Nilai bersyarat boleh diperoleh dengan lebih ringkas, seperti yang ditunjukkan oleh contoh penyahpepijatan interaktif yang disediakan dalam dokumentasi Python.
- Pemahaman Senarai Ringkas: Pemahaman senarai kompleks boleh dipermudahkan dengan memberikan nilai perantaraan kepada pembolehubah dalam pemahaman, menjadikan kod lebih mudah dibaca dan diurus.
Sintaksis, Semantik, dan Tatabahasa
Ungkapan tugasan mengikut sintaks tertentu: name := expr, dengan nama ialah pengecam dan expr ialah sebarang ungkapan Python yang sah. Nilai ungkapan tugasan adalah sama dengan ungkapan expr, tetapi kesan sampingan tambahan memberikan nilai kepada nama sasaran.
Ungkapan tugasan berbeza daripada pernyataan tugasan biasa dalam beberapa aspek utama:
- Ia adalah ungkapan, bukan pernyataan dan oleh itu boleh muncul dalam konteks di mana ungkapan dijangka.
- Ia mempunyai susunan penilaian yang berbeza (kanan ke kiri) dan keutamaan yang berbeza berbanding dengan tugasan biasa.
- Mereka tidak menyokong berbilang sasaran, penetapan kepada nama bukan tunggal, pembungkusan/pembongkaran boleh lelar, anotasi jenis sebaris atau operasi penugasan tambahan.
Sebab Pengenalan Ungkapan Tugasan
Walaupun PEP 379 telah ditarik balik, yang mencadangkan konsep yang sama, PEP 572 memperkenalkan ungkapan tugasan kepada Python atas beberapa sebab:
- Untuk meningkatkan kebolehbacaan dan kebolehselenggaraan kod, terutamanya dalam pemahaman dan lambdas.
- Untuk mendayakan penyahpepijatan interaktif tanpa memerlukan pemfaktoran semula kod.
- Untuk menyediakan cara yang lebih cekap untuk memberikan nilai bersyarat dan memudahkan pemahaman senarai.
- Untuk menyelaraskan sintaks Python dengan bahasa pengaturcaraan moden lain yang menyokong ungkapan tugasan.
Atas ialah kandungan terperinci Apakah Ungkapan Tugasan dan Mengapa Ia Diperkenalkan kepada Python 3.8?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Python dan C masing -masing mempunyai kelebihan sendiri, dan pilihannya harus berdasarkan keperluan projek. 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat dan pemprosesan data kerana sintaks ringkas dan menaip dinamik. 2) C sesuai untuk prestasi tinggi dan pengaturcaraan sistem kerana menaip statik dan pengurusan memori manual.

Pythonlistsarepartofthestandardlibrary, sementara

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

Aplikasi Python dalam pengkomputeran saintifik termasuk analisis data, pembelajaran mesin, simulasi berangka dan visualisasi. 1.Numpy menyediakan susunan pelbagai dimensi yang cekap dan fungsi matematik. 2. Scipy memanjangkan fungsi numpy dan menyediakan pengoptimuman dan alat algebra linear. 3. Pandas digunakan untuk pemprosesan dan analisis data. 4.Matplotlib digunakan untuk menghasilkan pelbagai graf dan hasil visual.
