文章来源: Python猫
作者:豌豆花下猫
在 C/C++/Java 等等语言中,整型变量的自增或自减操作是标配,它们又可分为前缀操作(++i 和 --i)与后缀操作(i++ 和 i--),彼此存在着一些细微差别,各有不同的用途。
这些语言的使用者在接触 Python 时,可能会疑惑为什么它不提供 ++ 或 -- 的操作呢?在我前不久发的《Python的十万个为什么?》里,就有不少同学在调查问卷中表示了对此话题感兴趣。
Python 中虽然可能出现 ++i 这种前缀形式的写法,但是它并没有“++”自增操作符,此处只是两个“+”(正数符号)的叠加而已,至于后缀形式的“++”,则完全不支持(SyntaxError: invalid syntax)。
本期“Python为什么”栏目,我们将会从两个主要的角度来回答:Python 为什么不支持 i++ 自增语法?(PS:此处自增指代“自增和自减”,下同)
首先,Python 当然可以实现自增效果,即写成i+=1或者i=i+1,这在其它语言中也是通用的。
虽然 Python 在底层用了不同的魔术方法(__add__()和__iadd__())来完成计算,但表面上的效果完全相同。
所以,我们的问题可以转化成:为什么上面的两种写法会胜过 i++,成为 Python 的最终选择呢?
当我们定义i = 1000时,不同语言会作出不同的处理:
所以当我们令i“自增”时(i=i+1),它们的处理是不同的:
打一个不太恰当的比方:C 中的 i 就像一个宿主,数字 1000 寄生在它上面;而 Python 中的 1000 像个宿主,名称 i 寄生在它上面。C 中的 i 与 Python 中的 1000,它们则寄生在底层的内存空间上……
还可以这样理解:C 中的变量 i 是一等公民,数字 1000 是它的一个可变的属性;Python 中的数字 1000 是一等公民,名称 i 是它的一个可变的属性。
有了以上的铺垫,我们再来看看i++,不难发现:
Python 若支持 i++,其操作过程要比 C 的 i++ 复杂,而且其含义也不再是“令数字增加1”(自增),而是“创建一个新的数字”(新增),这样的话,“自增操作符”(increment operator)就名不副实了。
Python 在理论上可以实现 i++ 操作,但它就必须重新定义“自增操作符”,还会令有其它语言经验的人产生误解,不如就让大家直接写成i += 1或者 i = i + 1好了。
C/C++ 等语言设计出 i++,最主要的目的是为了方便使用三段式的 for 结构:
for(int i = 0; i < 100; i++){ // 执行 xxx }
这种程序关心的是数字本身的自增过程,数字做加法与程序体的执行相关联。
Python 中没有这种 for 结构的写法,它提供了更为优雅的方式:
for i in range(100): # 执行 xxx my_list = ["你好", "我是Python猫", "欢迎关注"] for info in my_list: print(info)
这里体现了不同的思维方式,它关心的是在一个数值范围内的迭代遍历,并不关心也不需要人为对数字做加法。
Python 中的可迭代对象/迭代器/生成器提供了非常良好的迭代/遍历用法,能够做到对 i++ 的完全替代。
例如,上例中实现了对列表内值的遍历,Python 还可以用 enumerate() 实现对下标与具体值的同时遍历:
my_list = ["你好", "我是Python猫", "欢迎关注"] for i, info in enumerate(my_list): print(i, info) # 打印结果: 0 你好 1 我是Python猫 2 欢迎关注
再例如对于字典的遍历,Python 提供了 keys()、values()、items() 等遍历方法,非常好用:
my_dict = {'a': '1', 'b': '2', 'c': '3'} for key in my_dict.keys(): print(key) for key, value in my_dict.items(): print(key, value)
有了这样的利器,哪里还有 i++ 的用武之地呢?
不仅如此,Python 中基本上很少使用i += 1或者 i = i + 1,由于存在着随处可见的可迭代对象,开发者们很容易实现对一个数值区间的操作,也就很少有对于某个数值作累加的诉求了。
所以,回到我们开头的问题,其实这两种“自增”写法并没有胜出 i++ 多少,只因为它们是通用型操作,又不需要引入新的操作符,所以 Python 才延续了一种基础性的支持。真正的赢家其实是各种各样的可迭代对象!
稍微小结下:Python 不支持自增操作符,一方面是因为它的整数是不可变类型的一等公民,自增操作(++)若要支持,则会带来歧义;另一方面主要因为它有更合适的实现,即可迭代对象,对遍历操作有很好的支持。
数据分析咨询请扫描二维码
数据分析师的工作内容涉及多个方面,主要包括数据的收集、整理、分析和可视化,以支持商业决策和问题解决。以下是数据分析师的一 ...
2024-11-21数据分析师必须掌握的技能可以从多个方面进行归纳和总结。以下是数据分析师需要具备的主要技能: 统计学基础:数据分析师需要 ...
2024-11-21数据分析入门的难易程度因人而异,总体来看,入门并不算特别困难,但需要一定的学习和实践积累。 入门难度:数据分析入门相对 ...
2024-11-21数据分析是一项通过收集、整理和解释数据来发现有用信息的过程,它在现代社会中具有广泛的应用和重要性。数据分析能够帮助人们更 ...
2024-11-21数据分析行业正在迅速发展,随着技术的不断进步和数据量的爆炸式增长,企业对数据分析人才的需求也与日俱增。本文将探讨数据分析 ...
2024-11-21数据分析的常用方法包括多种技术,每种方法都有其特定的应用场景和优势。以下是几种常见的数据分析方法: 对比分析法:通过比 ...
2024-11-21企业数字化转型是指企业利用数字技术对其业务进行改造和升级,以实现提高效率、降低成本、创新业务模式等目标的过程。这一过程不 ...
2024-11-21数据分析作为一个备受追捧的职业领域,吸引着越来越多的女性加入其中。对于女生而言,在选择成为一名数据分析师时,行业选择至关 ...
2024-11-21大数据技术专业主要学习计算机科学、数学、统计学和信息技术等领域的基础理论和技能,旨在培养具备大数据处理、分析和应用能力的 ...
2024-11-21《Python数据分析极简入门》 第2节 3 Pandas数据查看 这里我们创建一个DataFrame命名为df: importnumpyasnpi ...
2024-11-21越老越吃香的行业主要集中在需要长时间经验积累和专业知识的领域。这些行业通常知识更新换代较慢,因此随着年龄的增长,从业者能 ...
2024-11-20数据导入 使用pandas库的read_csv()函数读取CSV文件或使用read_excel()函数读取Excel文件。 支持处理不同格式数据,可指定分隔 ...
2024-11-20大数据与会计专业是一门结合了大数据分析技术和会计财务理论知识的新型复合型学科,旨在培养能够适应现代会计业务新特征的高层次 ...
2024-11-20要成为一名数据分析师,需要掌握一系列硬技能和软技能。以下是成为数据分析师所需的关键技能: 统计学基础 理解基本的统计概念 ...
2024-11-20是的,Python可以用于数据分析。Python在数据分析领域非常流行,因为它拥有丰富的库和工具,能够高效地处理从数据清洗到可视化的 ...
2024-11-20在这个数据驱动的时代,数据分析师的角色变得愈发不可或缺。他们承担着帮助企业从数据中提取有价值信息的责任,而这些信息可以大 ...
2024-11-20数据分析作为现代信息时代的支柱之一,已经成为各行业不可或缺的工具。无论是在商业、科研还是日常决策中,数据分析都扮演着至关 ...
2024-11-20数字化转型已成为当今商业世界的热点话题。它不仅代表着技术的提升,还涉及企业业务流程、组织结构和文化的深层次变革。理解数字 ...
2024-11-20在现代社会的快速变迁中,选择一个具有长期增长潜力的行业显得至关重要。了解未来发展前景好的行业不仅能帮助我们进行职业选择, ...
2024-11-20统计学专业的就业方向和前景非常广泛且充满机遇。随着大数据、人工智能等技术的快速发展,统计学的重要性进一步凸显,相关人才的 ...
2024-11-20