Python 是一种简单思想的语言的代表，相对来说其语法简单，很容易上手。不过，如果就此小视 Python 语法的精妙和深邃，那就大错特错了。本文精心筛选了 Python 最能展现语法之精妙的十个知识点，并附上了详细的实例代码。如能够融会贯通在实战中、灵活使用，必将会使代码更为精炼、高效，同时也会极大提升代码B格，使之看上去更老练，读起来更优雅。

1. for - else

什么？if 和 else 不应该才是原配吗？No，你可能不知道，else 是个脚踩两只船的家伙，for 和 else 也是一对，而且是合法的。for-else在十大装B语法中，绝对算得上No.1！不信，请看：

就算在 for 和 else 之间（循环体内）有第三者 if 插足，for 和 else 的关系也绝对不会受到影响 。因为 for 的级别要比 if 高，else 又是一个攀附权贵的家伙， if的存在它根本不会去在乎，以及是否执行了满足 if 条件的语句。else 的眼里只有 for，只要 for 能顺利执行完毕，else 就会屁颠儿屁颠儿地去跑一遍。

那么， for 和 else 这对冤家要怎样去拆散呢？只有当 for 循环被 break 语句中断之后，才会跳过 else 语句。

2. 一颗星(*)和两颗星(**)

有没有发现，星(*)真是一个神奇的符号！想一想，没有它，C语言还有什么好玩的？同样，因为有了它，Python 才能够如此的仪态万方、风姿绰约、楚楚动人！Python 函数支持默认参数和可变参数，一颗星表示不限数量的单值参数，两颗星表示不限数量的键值对参数。

我们还是举例说明吧：设计一个函数，返回多个输入数值的和。我们当然可以把输入的这些数值做成一个list传给函数，但是这个方法，却远没有使用一颗星的可变参数来得优雅。

Python 函数允许同时全部或部分使用固定参数、默认参数、单值（一颗星）可变参数、键值对（两颗星）可变参数，使用时必须按照前述顺序书写。

此外，一颗星和两颗星还可用于列表、元组、字典的解包，看起来更像C语言。

3. 三元表达式

熟悉 C/C++ 的程序员，用python 写起来似乎更麻烦，初上手 python 时，一定会怀念经典的三元操作符，因为想表达同样的思想。比如：

其实，python 也是支持三元表达式的，只是稍微的要怪异了一点，类似于山东人讲话。比如，山东人最喜欢用倒装句：打球去吧，要是不下雨的话；下雨，咱就去自习室。翻译成三元表达式就是：

打球去吧 if 不下雨 else 去自习室

python 的三元表达式也可以用来赋值。

4. with - as

with 这个词儿，英文里面翻译出来不难，但是要在 Python 语法中去怎么翻译，我还真想不出来，大致上是一种上下文管理协议。作为初学者，不用关注 with 的各种方法以及机制是如何，只需要了解它的应用场景就可以了。with 语句适合一些事先需要有所准备，事后需要进行处理的任务，比如，文件操作，需要先打开文件，操作完成后需要关闭文件。

5. 列表推导式

在各种稀奇古怪的语法中，列表推导式的使用频率应该是最高的，对于代码的简化效果也非常的明显。如果使用列表推导式，看起来就舒服多了，事实上，推导式不仅支持列表，也支持字典、集合、元组等对象。有兴趣的话，可以自行研究。

6. 列表索引的各种骚操作

Python 引入负整数作为数组的索引，这绝对是喜大普奔之举。想想看，在C/C++中，想要数组最后一个元素，得先取得数组长度，减一之后做索引，严重影响了思维的连贯性。Python语言之所以获得成功，我个人觉得，在诸多因素里面，列表操作的便捷性是不容忽视的一点。

7. lambda函数

lambda 听起来很高大上，其实就是匿名函数（了解js的同学一定很熟悉匿名函数）。匿名函数的应用场景是什么呢？就是只在定义匿名函数的地方使用这个函数，其他地方都不会用到，所以就不需要给它取个阿猫阿狗之类的名字了。

匿名函数一般不会单独使用，而是配合其他方法，为其他方法提供内置的算法或判断条件。比如，使用排序函数sorted对多维数组或者字典排序时，就可以指定排序规则。

8. yield 以及生成器和迭代器

yield 这词儿，真不好翻译，翻词典也没用。我干脆就读作“一爱得”，算是外来词汇吧。要理解 yield，得先了解 generator（生成器）。要了解generator，得先知道 iterator（迭代器）。哈哈哈，绕晕了吧？算了，我还是说白话吧。

话说py2时代，range()返回的是list，但如果range(10000000)的话，会消耗大量内存资源，所以，py2又搞了一个xrange()来解决这个问题。py3则只保留了xrange()，但写作range()。xrange()返回的就是一个迭代器，它可以像list那样被遍历，但又不占用多少内存。generator（生成器）是一种特殊的迭代器，只能被遍历一次，遍历结束，就自动消失了。总之，不管是迭代器还是生成器，都是为了避免使用list，从而节省内存。那么，如何得到迭代器和生成器呢？

python内置了迭代函数 iter，用于生成迭代器。

yield 则是用于构造生成器的。比如，我们要写一个函数，返回从0到某正整数的所有整数的平方，可以用传统的代码写法去做

但是如果计算1亿以内的所有整数的平方，这个函数的内存开销会非常大，这是 yield 就可以大显身手了。如果再次遍历，则不会有输出了。

9. 装饰器

刚弄明白迭代器和生成器，这又来个装饰器，Python 咋这么多器呢？的确，Python 为我们提供了很多的武器，装饰器就是最有力的武器之一。装饰器很强大，我在这里尝试从需求的角度，用一个简单的例子，说明装饰器的使用方法和制造工艺。

假如我们需要定义很多个函数，在每个函数运行的时候要显示这个函数的运行时长，解决方案有很多。比如，可以在调用每个函数之前读一下时间戳，每个函数运行结束后再读一下时间戳，求差即可；也可以在每个函数体内的开始和结束位置上读时间戳，最后求差。不过，这两个方法，都没有使用装饰器那么简单、优雅。下面的例子，很好地展示了这一点。

timer() 是我们定义的装饰器函数，使用@把它附加在任何一个函数（比如do_something）定义之前，就等于把新定义的函数，当成了装饰器函数的输入参数。运行 do_something() 函数，可以理解为执行了timer(do_something) 。细节虽然复杂，不过这么理解不会偏差太大，且更易于把握装饰器的制造和使用。

10. 巧用断言assert

所谓断言，就是声明表达式的布尔值必须为真的判定，否则将触发 AssertionError 异常。严格来讲，assert是调试手段，不宜使用在生产环境中，但这不影响我们用断言来实现一些特定功能，比如，输入参数的格式、类型验证等。

后记

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