人生苦短，快學Python
1. ... 物件
沒錯，你沒看錯，就是"... "
在Python中... 代表著一個名為Ellipsis 的物件。根據官方說明，它是一個特殊值，通常可以作為空函數的佔位符，或用於Numpy中的切片操作。
如：
def my_awesome_function():
...
登入後複製
等同於：
def my_awesome_function():
Ellipsis
登入後複製
當然，你也可以使用pass或字串作為佔位符：
def my_awesome_function():
pass
登入後複製
def my_awesome_function():
"An empty, but also awesome function"
登入後複製
他們最終的效果都是相同的。
接下來講講...物件是如何在Numpy中體現出作用的，建立一個3x3x3 的矩陣數組，然後取得所有最內層矩陣的第二列：
>>> import numpy as np
>>> array = np.arange(27).reshape(3, 3, 3)
>>> array
array([[[ 0, 1, 2],
[ 3, 4, 5],
[ 6, 7, 8]],
[[ 9, 10, 11],
[12, 13, 14],
[15, 16, 17]],
[[18, 19, 20],
[21, 22, 23],
[24, 25, 26]]])
登入後複製
為了取得最層矩陣的第二列，傳統方法可能是這樣的：
>>> array[:, :, 1]
array([[ 1, 4, 7],
[10, 13, 16],
[19, 22, 25]])
登入後複製
如果你會用...對象，則是這樣的：
>>> array[..., 1]
array([[ 1, 4, 7],
[10, 13, 16],
[19, 22, 25]])
登入後複製
不過請注意， . .. 物件僅可用於Numpy，不適用於Python內建陣列。
2.解壓縮迭代物件
解壓縮迭代物件是一個非常方便的特性：
>>> a, *b, c = range(1, 11)
>>> a
1
>>> c
10
>>> b
[2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
登入後複製
或是：
>>> a, b, c = range(3)
>>> a
0
>>> b
1
>>> c
2
登入後複製
同理，與其寫這樣的程式碼：
>>> lst = [1]
>>> a = lst[0]
>>> a
1
>>> (a, ) = lst
>>> a
1
登入後複製
你不如跟解壓縮迭代物件一樣，進行更優雅的賦值操作：
>>> lst = [1]
>>> [a] = lst
>>> a
1
登入後複製
雖然這看起來有點蠢，但就我個人來看，比前一種寫法更優雅一些。
3.展開的藝術
數組展開有各種千奇百怪的姿勢，比如說：
>>> l = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
>>> flattened = [elem for sublist in l for elem in sublist]
>>> flattened
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
登入後複製
如果你對reduce和lambda有一定了解，建議使用更優雅的方式：
>>> from functools import reduce
>>> reduce(lambda x,y: x+y, l)
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
登入後複製
reduce和lambda組合起來，就能針對l 數組內的每個子數組做拼接操作。
當然，還有更神奇的方式：
>>> sum(l, [])
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>> # 其实相当于 [] + [1, 2, 3] + [4, 5, 6] + [7, 8, 9]
登入後複製
沒錯，這樣對二維數組做sum操作，就能讓二維數組內的每個元素做「加」法拼接起來。
同樣的道理，如果你對三位數組做sum操作，就能使其變成二維數組，此時再對二維數組做sum操作，就能展開為一維數組。
雖然這個技巧很出色，但我並不推薦使用，因為可讀性太差了。
4.下劃線_ 變數
每當你在Python解釋器，IPython或Django Console中執行表達式時，Python都會將輸出的值綁定到_ 變數中：
>>> nums = [1, 3, 7]
>>> sum(nums)
11
>>> _
11
>>>
登入後複製
由於它是一個變量，你可以隨時覆蓋它，或像普通變量一樣操作它：
>>> 9 + _
20
>>> a = _
>>> a
20
登入後複製
5.多種用途的else
很多人都不知道，else 可以被用於許多地方，除了典型的if else, 我們還可以在循環和異常處理裡用到它。
迴圈
如果需要判斷迴圈裡是否處理了某個邏輯，通常情況下會這麼做：
found = False
a = 0
while a < 10:
if a == 12:
found = True
a += 1
if not found:
print("a was never found")
登入後複製
如果引入else，我們可以少用一個變數：
a = 0
while a < 10:
if a == 12:
break
a += 1
else:
print("a was never found")
登入後複製
異常處理
我們可以在try ... except ... 中使用else 編寫未捕獲到異常時的邏輯：
In [13]: try:
...: {}['lala']
...: except KeyError:
...: print("Key is missing")
...: else:
...: print("Else here")
...:
Key is missing
登入後複製
這樣，如果程式沒有異常，則會走else分支：
In [14]: try:
...: {'lala': 'bla'}['lala']
...: except KeyError:
...: print("Key is missing")
...: else:
...: print("Else here")
...:
Else here
登入後複製
如果你經常做異常處理，你就會知道這個技巧相當方便。
以上是Python 你可能從未聽過的五種隱藏技巧的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
