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
数据挖掘是现代企业利用数据驱动决策的重要工具。它涉及从大量数据中提取隐藏的、先前未知但潜在有用的信息,依托人工智能、机器 ...
2024-10-23在当前数据驱动的商业环境中,数据分析师的角色变得越来越重要。想要踏入这一领域并取得成功,不仅需要扎实的技术基础,还需要不 ...
2024-10-23数据分析是一个广泛而又精细的领域,它结合了统计学、计算机科学、商业策略以及数据科学等多个学科的知识。这个领域日新月异的发 ...
2024-10-23在现代企业中,数字化管理师扮演着至关重要的角色。他们不仅帮助企业优化资源配置,还推动企业的数字化转型。要成为一名合格的数 ...
2024-10-23大数据专业是一个跨学科的领域,涵盖了数学、统计学、计算机科学与技术等多个学科。随着数据在各个行业中的重要性日益增加,大数 ...
2024-10-23大数据分析师培训教程-2.1 Hadoop入门-Hadoop 1.0 的局限与 Hadoop 2.0(YARN)的革新 Hadoop简介Hadoop 的生态系统HDFS 的原理 ...
2024-10-232024,您是否渴望在数据领域探索更广阔的职业机遇? 数字化时代,数据量级每年都在呈指数级增长。据统计,全球互联网用户每天产 ...
2024-10-21数据科学专业是一门跨学科的综合性学科,涵盖了数学、统计学、计算机科学等多个领域。其核心目标是通过数据的收集、处理和分析来 ...
2024-10-21Python是一种高级解释性编程语言,由Guido van Rossum于1991年创造。凭借其简单易学、代码可读性强和功能强大的特点,Python已经 ...
2024-10-21在当今数据驱动的世界中,选择学习Hadoop已成为许多数据分析师和IT专业人士的必修课。Hadoop不仅是大数据处理领域的核心技术之一 ...
2024-10-21数据开发工程师在当今数据驱动的世界中扮演着至关重要的角色。他们不仅负责数据的采集和处理,还在数据仓库建设、系统开发和数据 ...
2024-10-20在当今快速变化的数字经济时代,数字化转型已经成为企业实现持续增长和竞争优势的关键。数字化转型不仅仅是技术的变革,更是组织 ...
2024-10-19在当今快速发展的科技时代,数字经济已成为全球经济的重要组成部分。选择数字经济专业,不仅能为你打开通往多个行业的大门,还能 ...
2024-10-18学习统计学与大数据分析具有显著的优势,能够帮助你走向高薪岗位。在数字化时代背景下,统计学和大数据分析展现出强大的就业潜力 ...
2024-10-18在当今的数字时代,数据科学与大数据技术专业的就业方向极为广泛,涵盖了多个领域和岗位。随着数据成为企业决策的重要依据,行业 ...
2024-10-18大数据技术与应用领域正在迅速发展,成为现代经济和科技发展的重要驱动力。随着数据量的爆炸式增长,各行各业对大数据专业人才的 ...
2024-10-18在当今数据驱动的商业环境中,数据分析软件已成为企业决策过程中不可或缺的工具。随着数据量的激增和分析需求的复杂化,选择合适 ...
2024-10-18在当今数据驱动的世界中,数据分析已成为许多行业不可或缺的一部分。无论是企业决策、市场营销,还是产品开发,数据分析都能提 ...
2024-10-18数据分析在现代企业中扮演着至关重要的角色,帮助企业在竞争激烈的市场中做出明智的决策。随着数据量的不断增长,企业需要依赖先 ...
2024-10-18CDA(Certified Data Analyst)认证在数据分析领域具有显著的作用,具体包括以下几个方面: 1. 专业技能认可 CDA认证是数据分析 ...
2024-10-17