京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
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
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在MySQL数据库运维与开发实践中,经常出现一种典型现象:数据库实际存储的数据量很小,数据表条数少、文件体积低,但服务器整体 ...
2026-09-11 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“总体和样本有什么区别”“参数和统计量有什么关系”“数据级别的高低如 ...
2026-09-11CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 定义: 将同一时间段内因具备相同属性或共同经历的用户划分为群体,分析其留存与生命周期价值 ...
2026-09-11在零售、商超、餐饮、线下门店等实体商业运营中,客流与销售额是衡量门店经营状态的两大核心指标。销售额是门店经营的最终结果, ...
2026-09-10在数据可视化体系中,柱形图是最基础、应用最广泛的图表类型,其中**累计柱形图(堆积柱状图)**是兼顾整体总量与内部结构的核心 ...
2026-09-10 许多数据分析师精通Excel函数和SQL查询,但当面对一张上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区销量最高”“哪款产品增长最 ...
2026-09-10在Python Pandas数据分析中,DataFrame是承载结构化数据的核心载体,数据清洗、数据修正、条件赋值、字段更新等实操场景,都离不 ...
2026-09-09 很多数据分析师掌握了Excel函数、会写SQL查询,但当被问到“数据从哪里来”“数据加工有哪些步骤”“如何使用分析工具连接数 ...
2026-09-09卡方检验(Chi-Square Test)是统计学中针对分类数据的经典显著性检验方法,核心用于判断两个离散分类变量是否相互独立、数据实 ...
2026-09-09CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 销售漏斗阶段判断 题目:销售漏斗模型中,通过广告、社交媒体等方式触达品牌信息(如浏览品 ...
2026-09-07在Python数据分析中,Pandas库的DataFrame是最核心、最常用的结构化数据表对象,类似于Excel的二维表格,具备规整的行列结构、字 ...
2026-09-07在数据分析、经营复盘、业绩预测与经济统计工作中,平均增速(平均增长率)是衡量数据长期变化趋势、业务发展快慢的核心指标。不 ...
2026-09-07 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-09-07随着大数据技术的快速发展,商业竞争逐步从传统的经验式经营转变为数据驱动的精细化运营。海量的用户行为数据、交易数据、运营数 ...
2026-09-04CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 波士顿矩阵(BCG Matrix) 定义: BCG于1970年提出的业务组合分析工具,以"市场增长率"(纵 ...
2026-09-04 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-09-04数据透视表是Excel与Power BI中最核心的数据分析工具,具备快速汇总、维度拆分、动态筛选的能力,可高效完成数据归类与统计展示 ...
2026-09-03在Power BI数据分析可视化场景中,堆积柱状图+折线图是最常用的复合图表组合。堆积柱状图适合展示各细分维度当期数值、结构占比 ...
2026-09-03 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据的基本处理单位是什么”“数据类型误判会引发哪些分析错误”“ ...
2026-09-03CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 一、8个核心数据清洗函数 1. TRIM:一键清除多余空格(最常用) 作用:仅保留文本中"单词/字 ...
2026-09-02