Jadual Kandungan
Memahami Ungkapan Tugasan dalam Python 3.8
Rasional untuk Ungkapan Tugasan
Sintaksis, Semantik, dan Tatabahasa
Sebab Pengenalan Ungkapan Tugasan
Rumah pembangunan bahagian belakang Tutorial Python Apakah Ungkapan Tugasan dan Mengapa Ia Diperkenalkan kepada Python 3.8?

Apakah Ungkapan Tugasan dan Mengapa Ia Diperkenalkan kepada Python 3.8?

Oct 31, 2024 am 11:22 AM

What are Assignment Expressions and Why Were They Introduced to 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!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap

Video Face Swap

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

Artikel Panas

<🎜>: Bubble Gum Simulator Infinity - Cara Mendapatkan dan Menggunakan Kekunci Diraja
4 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Nordhold: Sistem Fusion, dijelaskan
4 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Mandragora: Whispers of the Witch Tree - Cara Membuka Kunci Cangkuk Bergelut
3 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Tutorial Java
1671
14
Tutorial PHP
1276
29
Tutorial C#
1256
24
Python vs C: Lengkung pembelajaran dan kemudahan penggunaan Python vs C: Lengkung pembelajaran dan kemudahan penggunaan Apr 19, 2025 am 12:20 AM

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.

Python dan Masa: Memanfaatkan masa belajar anda Python dan Masa: Memanfaatkan masa belajar anda Apr 14, 2025 am 12:02 AM

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 vs C: Meneroka Prestasi dan Kecekapan Python vs C: Meneroka Prestasi dan Kecekapan Apr 18, 2025 am 12:20 AM

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.

Pembelajaran Python: Adakah 2 jam kajian harian mencukupi? Pembelajaran Python: Adakah 2 jam kajian harian mencukupi? Apr 18, 2025 am 12:22 AM

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 vs C: Memahami perbezaan utama Python vs C: Memahami perbezaan utama Apr 21, 2025 am 12:18 AM

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.

Yang merupakan sebahagian daripada Perpustakaan Standard Python: Senarai atau Array? Yang merupakan sebahagian daripada Perpustakaan Standard Python: Senarai atau Array? Apr 27, 2025 am 12:03 AM

Pythonlistsarepartofthestandardlibrary, sementara

Python: Automasi, skrip, dan pengurusan tugas Python: Automasi, skrip, dan pengurusan tugas Apr 16, 2025 am 12:14 AM

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.

Python untuk pengkomputeran saintifik: rupa terperinci Python untuk pengkomputeran saintifik: rupa terperinci Apr 19, 2025 am 12:15 AM

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.

See all articles