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控制流

info

代码布局不仅影响可读性，更体现了对代码质量的态度。一致的缩进、适当的空行、合理的行长度，这些细节共同构成了优雅的Python代码。

  • 使用4个空格进行缩进
  • 每行不超过79个字符
  • 用空行分隔顶级函数和类定义

PEP 8 – Python代码风格指南

条件判断​

条件判断是编程中非常基础且重要的概念，它允许我们根据不同的条件执行不同的代码块。

if, elif, else​

if condition:
    # 当条件为真时执行的代码块
elif condition:
    # 当条件为假时执行的代码块
else:
    # 当条件都不满足时执行的代码块

a = 62
print("exam score check:")
if a >= 60:
    print("student pass")
elif a == 0:
    print("student 0: not pass")
else:
    print("student not pass")

一个例子

year = 1900
if year % 400 == 0:
    print("This is a leap year!")
# 两个条件都满足才执行
elif year % 4 == 0 and year % 100 != 0:
    print("This is a leap year!")
else:
    print("This is not a leap year.")
# This is not a leap year.

my_list = [1, 2]
# 判断一个列表是否为空。
if len(my_list) > 0:
    print("the first element is: ", my_list[0])
else:
    print("no element.")

info

三元表达式是一种简洁的条件赋值方式，相当于简化版的 if-else 语句。一行语句实现一个条件赋值。非常Pythonic。

expression1 if condition else expression2

其中expression1和expression2可以是任意表达式，condition是任意条件表达式。

当condition为True时，返回expression1，否则返回expression2。

下面通过括号（可省）将同个表达式的部分标注了出来，更加可读。

x = -1
y = ("A") if (x > 0) else ("B")
print(y) # B
y = (x + 1) if (x > 0) else (x - 1)
print(y) # -2

pass 语句​

pass 是一个空操作语句，它什么都不做。当语法上需要一个语句(判断、循环、函数、类等语句中)，但程序不需要任何操作时，可以使用 pass。

完全是为了满足Python的语法要求，在开发时临时填充代码结构，或者在某些控制流中明确表示"不执行任何操作"。

# 条件语句中的占位符
if 0 == 0:
    pass  # 暂时不处理这种情况

# 用作函数占位符
def my_function():
    pass  # 稍后实现

assert 语句​

assert 语句用于调试时的断言检查。后面可以跟一个条件表达式和一个可选的错误信息。

它会测试条件表达式，如果条件为 False，则抛出 AssertionError 异常，并显示可选的错误信息。

x = 1
y = 0
assert y != 0, "0 不能作为分母"
print(x / y)
'''
输出：
AssertionError: 0 不能作为分母
'''

match, case 语句​

info

即便你从未学习过match, case 语句，你也可以轻松的看懂match, case 语句的用法。它是最具有可读性的条件判断语句。

PEP 636 – 结构匹配：教程 PEP 635 - 结构匹配：动机和基本原理 PEP 634 – 结构匹配：规范

如果需要对一个表达式进行多个条件的判断，可以使用 match, case 语句。

match case 匹配语法更简洁、匹配时自动绑定变量、支持模式组合、支持通配符。尤其对 JSON 数据结构解析非常友好。

当其满足多个条件时，会从上到下依次判断，直到匹配到第一个条件为止。

字面量、值、通配符模式​

最基本的模式匹配，直接匹配具体的值。

# 定义一个类，用于匹配具体的值
# 任何带点的名称（即属性访问）应被解释为值模式
class HTTPError:
    # 值相等即可，所以300和300.0是可以匹配成功的。
    E300 = 300.0

# 在这个例子中，`match` 语句将 `status` 与每个模式进行比较，直到找到一个匹配的模式。
def http_error(status):
    match status:
        # 代码形式上从 `if status == 400:` 变成了 `case 400:` ，更加简洁。
        case 400:
            return "Bad request"
        case 404:
            return "Not found"
        # 任何带点的名称（即属性访问）应被解释为值模式（
        # 如果我写case a:，那么a会被解释为捕获模式，而不是值模式
        # 同时传入的是一个变量status，总是能与a匹配，那么这又是一个无法辩驳的表达式
        case HTTPError.E300:
            return "Redirection"
        case _:
            return "Something's wrong with the internet"


for code in [400, 404, 300,  900]:
    print(code, http_error(code))
'''
输出：
400 Bad request
404 Not found
300 Redirection
Something's wrong with the internet
'''
# 这里会报错，因为 _ 不绑定任何变量
print(_) # NameError: name '_' is not defined

这种写成 _（称为通配符）的特殊模式总是匹配，但它不绑定任何变量。

总是能成功匹配的表达式，我们称其为无可辩驳的。

因此，只有将无可辩驳的表达式单独作为最后一个模式才有意义（为了防止错误，Python 会阻止您之前使用它）。

如果把它放在其他 case 之前，那么后面的 case 块就永远没有机会被执行到，这会使得代码逻辑变得无效或产生问题。

tip

捕获多个元素可以使用*变量名，*变量名属于常见的捕获不定长的数据的写法。

*_ 在这里表示匹配多个任意元素并不绑定任何变量，所以这里改为*anything也是可以的。

def is_closed(sequence):
    match sequence:
        case [_]:               # any sequence with a single element
            return True
        # *_ 表示匹配多个元素，但不绑定任何变量
        case [start, *_, end]:  # a sequence with at least two elements
            return start == end
        case _:                 # anything
            return False

print(is_closed([9]))      # True
print(is_closed([9,10,9])) #True
print(is_closed([9,10,10,9])) #True
print(is_closed([9,10]))   # False

类模式​

类模式检查给定的主题是否确实是一个特定类、或类的实例。

  • 它首先检查被匹配的对象是否是类 C 的实例（或者是其子类的实例）。

  • 如果匹配，它会进一步检查该实例是否拥有名称为 attr1、attr2 等的属性。

  • 最后，它会检查这些属性的值是否与模式中的 value1、value2 等字面量或模式匹配。

class Custom:
    def __init__(self,x,y):
        self.x = x
        self.y = y

def simplify(expr):
    match expr:
        case int():
            return "int"
        case str("1"):
            return "str1"
        case str():
            return "str"
        case Custom(x=0,y=0):
            return "Custom"
        # 一个浮点数经过float转换后等于自身
        case float(expr):
            return "float"

print(simplify(1)) # int
print(simplify("1")) # str_str_1
print(simplify("2")) # str
print(simplify(Custom(0,0))) # Custom
print(simplify(10.1)) # float

OR 模式 与 组模式​

使用 | 符号可以匹配多个模式中的任意一个：

def simplify(expr):
    match expr:
        case 400|404|500:
            return '网络错误'
        case ('*'|'/', 0, _):
            return 0
        # 组模式允许用户显式指定分组，一个括号就代表一个组，组内元素可以使用 OR 模式
        case ('+'|'-', x, 0) | ('+', 0, x):
            return x
    return expr

print(simplify(400))  # 网络错误
print(simplify(("*",0,9)))    # 0
print(simplify(("+",0,9)))    # 9

捕获模式​

捕获模式的形式为一个名称，它接受任何值并将其绑定到一个变量。

# 传入的是不定长参数元组
def average(*args):
    match args:
        # 这里的 x,y 变量类似于函数的形参
        case [x, y]:           # captures the two elements of a sequence
            return (x + y) / 2
        case [x]:              # captures the only element of a sequence
            return x
        case []:
            return 0
        case a:                # captures the entire sequence
            print(a) 
            return sum(a) / len(a)
print(average())            # 0
print(average(1, 2, 3, 4))  # 2.5

AS 模式​

AS 模式它们允许用户指定一个通用模式，同时将主题捕获到一个变量中。

# 为 AS 模式示例定义必要的类
class UnaryOp:
    def __init__(self, op, operand):
        self.op = op
        self.operand = operand
    
    def __repr__(self):
        return f"UnaryOp({self.op}, {self.operand})"

class Num:
    def __init__(self, value):
        self.value = value
    
    def __repr__(self):
        return f"Num({self.value})"

def simplify_expr(tokens):
    match tokens:
        case [('('|'[') as l, *expr, (')'|']') as r] if (l+r) in ('()', '[]'):
            return simplify_expr(expr)
        case [0, ('+'|'-') as op, right]:
            return UnaryOp(op, right)
        case [
            (int() | float() as left) | Num(left), 
            '+',
            (int() | float() as right) |Num(right)
            ]:
            return Num(left + right)
        case [(int() | float()) as value]:
            return Num(value)

print(simplify_expr(['(', 5, ')']))           # Num(5)
print(simplify_expr([0, '+', 10]))            # UnaryOp(+, 10)
print(simplify_expr([3, '+', 7]))             # Num(10)
print(simplify_expr([5]))                     # Num(5)

序列模式​

匹配列表、元组等序列类型，并可以解构赋值：

def sort(seq):  # 定义排序函数，参数为要排序的序列
    match seq:      # 使用match语句对序列进行模式匹配
        # 你可以使用 | （“ or ”）在一个模式中组合几个字面值或模式
        # 匹配空列表或单元素列表的情况(注意：同个 | 语句中，绑定变量或不绑定变量要一致)
        case [] | [_]:              
        # 这里 _ 不绑定任何变量，因此可以匹配空列表或单元素列表
        # 如果这里写成 [] | [x]，则会报错，因为 | 之前不绑定变量，所有后面的语句也不能绑定变量
            return seq              # 空列表和单元素列表已经有序，直接返回
        # 同样下面的2种写法也是不允许的，因为前者绑定了变量为x，后者不能绑定变量为非x（不论是否处于相同位置）
        # case [0,x] | [0,y]: # 报错
        # case [0,x] | [y,0]: # 报错
        # 合法，因为前者后者都绑定同一个变量
        # case [0,x] | [x,0]: 
        #     pass
        # 使用 if 表达式 结合 case ，匹配两个元素且已经升序排列的情况
        case [x, y] if x <= y:      
            return seq              # 已经有序，直接返回原序列
        # 匹配两个元素但非升序的情况（因为前者已经匹配了升序的情况）
        case [x, y]:                
            return [y, x]           # 交换两个元素的位置并返回
        # 使用 if 表达式 结合 case ，匹配三个元素且已经升序排列的情况
        case [x, y, z] if x <= y <= z:  
            return seq                  # 已经有序，直接返回原序列
        # 使用 if 表达式 结合 case ，匹配三个元素且完全降序排列的情况
        case [x, y, z] if x >= y >= z:  
            return [z, y, x]            # 完全反转序列并返回
        # 匹配包含多个元素的序列，p为第一个元素，rest为剩余元素
        case [p, *rest]:                
            a = sort([x for x in rest if x <= p])  # 递归排序小于等于pivot(p)的元素
            b = sort([x for x in rest if p < x])   # 递归排序大于pivot(p)的元素
            return a + [p] + b                     # 合并结果：小于等于p的元素 + p + 大于p的元素


print(sort([])) 
print(sort([3, 2]))      
print(sort([10, 2, 3])) 

"""
[]
[2, 3]
[2, 3, 10]
"""

映射模式​

匹配字典类型，非常适合处理 JSON 数据：

def change_red_to_blue(json_obj):
    match json_obj:
        case { 'color': ('red' | '#FF0000') }:
            json_obj['color'] = 'blue'
        case { 'children': children }:
            for child in children:
                change_red_to_blue(child)
    return json_obj
 
print(change_red_to_blue({'color': 'red'})) # {'color': 'blue'}
print(change_red_to_blue({'color': '#FF0000'})) # {'color': 'blue'}
print(change_red_to_blue({'children': [{'color': 'red'}, {'color': '#FF0000'}]})) # {'children': [{'color': 'blue'}, {'color': 'blue'}]}

守卫条件 (Guard)​

守卫通过任意表达式（这些表达式可能有副作用）以高度可控的方式增强 case 块。将整体功能分为静态结构和动态评估部分不仅有助于提高可读性，还可以为编译器优化引入巨大的潜力。

为了保持这种清晰的分离，守卫仅在 case 子句级别得到支持，而不是针对单个模式。

def sort(seq):
    match seq:
        case [] | [_]:
            return seq
        case [x, y] if x <= y:
            return seq
        case [x, y]:
            return [y, x]
        case [x, y, z] if x <= y <= z:
            return seq
        case [x, y, z] if x >= y >= z:
            return [z, y, x]
        case [p, *rest]:
            a = sort([x for x in rest if x <= p])
            b = sort([x for x in rest if p < x])
            return a + [p] + b

循环​

循环是编程中另一个重要的概念，它允许我们重复执行一段代码。

for 循环​

# for 循环
total = 0
for i in range(100000):
    total += i
print(total)  # 4999950000

while 循环​

while <condition>:
     <statesments>

Python 会循环执行statesments，直到condition不满足为止。

i = 0
total = 0
while i <= 100:
    total += i
    i += 1
print(total)  # 5050

举个例子，通过 while 遍历集合：

# 空容器会被当成False，因此可以用while循环读取容器的所有元素
plays = set(['Hamlet', 'Mac', 'King'])
while plays:
    play = plays.pop()
    print('Perform', play)

continue 语句​

遇到 continue 的时候，程序会返回到循环的最开始重新执行。

values = [7, 6, 4, 7, 19, 2, 1]
for i in values:
    if i % 2 != 0:
        # 忽略奇数
        continue
    print(i)
# 6
# 4
# 2

break 语句​

遇到 break 的时候，程序会跳出循环，不管循环条件是不是满足

command_list = ['start',
                '1',
                '2',
                '3',
                '4',
                'stop',
                'restart',
                '5',
                '6']
while command_list:
    command = command_list.pop(0)
    if command == 'stop':
        break
    print(command)
# start
# 1
# 2
# 3
# 4

异常处理​

try & except &finally​

try不能单独执行，可以分为以下几种情况：

  • try + 大于等于1个except
  • try + 大于等于1个except + finally
  • try + finally
tip

在 标准 的 try...except 结构中，通常只会触发一个 except 块。

一个except可以捕捉多个异常类型(写为元组格式，Python3.14版本之前需使用括号)。

捕获到的异常可以被as别名捕获，便于使用（例如记录到日志等）。

for input_str in ['文字','0','1']:
    try:
        # 转换为数字并进行除法运算
        num1 = num2 = float(input_str)
        print(f"{num1} ÷ {num2} = {num1 / num2}")
    except (ValueError,KeyboardInterrupt) as e:
        print("没有输入有效的数字或程序被中断！",e)
    except ZeroDivisionError:
        print("除数不能为0！")

"""
没有输入有效的数字或程序被中断！ could not convert string to float: '文字'
除数不能为0！
1.0 ÷ 1.0 = 1.0
"""

不管 try 块有没有异常， finally 块的内容总是会被执行，而且会在抛出异常前执行，因此可以用来作为安全保证，比如文件操作时，常在 finally 关闭文件。

有时候你希望不捕获异常，让异常正常向上传播，但确保清理代码一定执行。可以结合 try 和 finally 来实现。

def process_file(filename):
    f = open(filename, 'r')
    try:
        # 不管这里出现什么异常，都要关闭文件
        data = f.read()
        result = complex_processing(data)  # 可能抛出各种异常
        return result
    finally:
        f.close()  # 确保文件被关闭
        print("文件已关闭")
    # 如果出现异常，会在finally执行后继续向上抛出
warning

frame对except的影响

以下代码在 Python3.14.0rc0 中依然存在。

e = 1
try:
    0/0 # 此处会抛出错误，因为0不能被0除
except Exception as e:
    # 此处会对覆盖e，并删除e
    print(f'error info :{e}！')
print(e)
'''
输出：
error info :division by zero！
Traceback (most recent call last):
  File "c:\Users\jiang\Desktop\todo\1.py", line 7, in <module>
    print(e)
          ^
NameError: name 'e' is not defined
'''

下面的代码更有可能在生产环境中出现，原理相同，报错信息同样为：NameError: name 'e' is not defined

try:
    e = eval(input("please input 0/0:"))
except Exception as e:
    pass
finally:
    print(e)
info

由于 finally 的特性，目前3.14版本中finally块中return、break、continue语句都算语法错误。

下面是一些危险的例子。

# 返回值被意外覆盖
# 无论计算成功还是失败，最终都会返回-1
def calculate_score(user_id):
    try:
        score = expensive_calculation(user_id)
        return score  # 比如返回95分
    except Exception as e:
        logger.error(f"计算用户{user_id}分数时出错: {e}")
        return 0  # 出错时返回0分
    finally:
        return -1  # 🚨 危险！总是返回-1，覆盖前面的返回值

# 异常被意外吞噬
# 这个示例中，内存错误没有被抛出，而是被吞噬了！
def dangerous_file_operation():
    try:
        # 模拟一些可能出错的操作
        raise ValueError("数据处理错误")
    except ValueError as e:
        print(f"数据处理错误: {e}")
        # 想要将异常写入数据库，但是数据库报内存错误
        raise MemoryError("内存错误")
    finally:
        print("finally")
        return "default_value" 
dangerous_file_operation()

except* 与 ExceptionGroup​

当需要引发多个不相关的异常时，ExceptionGroup被使用。（后续表述中异常组与ExceptionGroup等价）

ExceptionGroup是异常层次结构的一部分，是Exception异常的子类，因此可以像所有其他异常一样使用 except 进行处理。

try:
    raise ExceptionGroup("test", [ValueError("test1"),ZeroDivisionError("test2")])
except ExceptionGroup :
    print('ExceptionGroup') # 处理ValueError异常
"""
ExceptionGroup
"""

此外，它们被 except* 识别，该识别器根据所包含异常的类型匹配它们的子组。

tip

except* 和 except 不能同时使用。

使用except*时，每个被except*捕获的1个或多个异常都会被抛出为一个新的异常组(包含被捕获的一个或多个异常)。剩下的异常作为一个异常组继续与except*匹配。

直到匹配结束如果还有异常，则这些剩下异常会继续被抛出为一个ExceptionGroup。

try:
    raise ExceptionGroup("test", [ValueError("test1"),ZeroDivisionError("test2"),MemoryError("test3"),SyntaxError("test4")])
except* ValueError as e:
    # 这里的 e 是一个新的 ExceptionGroup
    print('ValueError:',e) # 处理ValueError异常
except* ZeroDivisionError as e:
    # 这里的 e 是一个新的 ExceptionGroup
    print('ZeroDivisionError:', e)
except* Exception as e:
    print('Exception:',e) # 处理Exception异常
"""
ValueError: test (1 sub-exception)
ZeroDivisionError: test (1 sub-exception)
Exception: test (2 sub-exceptions)
"""

捕获到异常组之后，可以对异常组做进一步拆分处理。以是所有ExceptionGroup的属性和方法。

try:
    raise ExceptionGroup("test", [ValueError("test1"),ZeroDivisionError("test2"),MemoryError("test3"),SyntaxError("test4")])
except* ValueError as e:
    # 异常组.message 是该异常组的描述，即"test"
    print(e.message) # test
    # 异常组.exceptions 是该异常组的子异常元组
    for exc in e.exceptions:
        print(exc) # test1
except* ZeroDivisionError as e:
    # 异常组.subgroup(condition)返回一个仅包含当前组中与 condition 匹配的异常的异常组，如果结果为空，则返回 None 。
    print(e.subgroup(EncodingWarning)) # None
    print(e.subgroup(ZeroDivisionError)) # test (1 sub-exception)
except* Exception as e:
    # 异常组.split(condition)类似于 subgroup() ，但返回 (match, rest) 对，其中 match 是匹配部分， rest 是剩余的非匹配部分。
    print(e.split(MemoryError)) 
    # (ExceptionGroup('test', [MemoryError('test3')]), ExceptionGroup('test', [SyntaxError('test4')]))

    """
    异常组.derive(excs)返回一个与异常组具有相同 message 的异常组，但将异常包装在 excs 中。
    此方法一般不直接调用，而是由之前的 subgroup() 和 split() 使用

    new_error_Group = e.derive([EncodingWarning("test5"),SyntaxError("test6")])
    几乎等价于，
    new_error_Group = ExceptionGroup(e.message, [EncodingWarning("test5"),SyntaxError("test6")])
    """

"""
test
test1
None
test (1 sub-exception)
(ExceptionGroup('test', [MemoryError('test3')]), ExceptionGroup('test', [SyntaxError('test4')]))
"""

raise 语句​

raise 语句用于主动抛出异常。它可以抛出内置异常或自定义异常，让程序的错误处理更加精确和可控。

tip

raise 语句的三种基本用法：

  1. raise - 重新抛出当前异常
  2. raise Exception - 抛出指定类型的异常
  3. raise Exception("message") - 抛出带有错误信息的异常
class CustomError(Exception):
    """自定义异常类"""
    pass

def login(username, password):
    if not username:
        # 使用raise抛出内置异常
        raise ValueError("用户名不能为空",1001)
    if not password:
        # 使用raise抛出自定义异常
        raise CustomError("密码不能为空", 1002)
    # 模拟登录逻辑
    if username != "admin" or password != "123456":
        raise CustomError("用户名或密码错误", 1003)
    return "登录成功"

# 使用示例
try:
    result = login("admin", "")
except CustomError as e:
    # args是异常的参数元组，是用户传入的参数
    print(f"登录失败: {e.args[0]}, 错误代码: {e.args[1]}")
except Exception as e:
    print(f"登录失败: {e.args[0]}, 错误代码: {e.args[1]}")
    # 登录失败: 用户名不能为空, 错误代码: 1001
tip

异常链：from关键字的独特用法。

def parse_config(config_str):
    try:
        import json
        config = json.loads(config_str)
        return config
    except json.JSONDecodeError as e:
        # 可以只写raise，重新抛出当前异常，保持原始的错误信息和堆栈跟踪
        # raise
        # 更推荐使用 `from` 关键字：将底层异常包装为更高级的异常链
        raise ValueError("0011配置文件格式错误") from e

try:
    parse_config("{invalid json}")
except ValueError as e:
    print(f"错误代码: {e}")
    # 显示原始异常，__cause__专门用于存储异常链中的原始异常
    print(f"原始报错: {e.__cause__}") 
"""
错误代码: 0011配置文件格式错误
原始报错: Expecting property name enclosed in double quotes: line 1 column 2 (char 1)
"""

内置函数​

以下内置函数大多为操作序列与控制流一起使用。

any函数、all函数​

any函数和all函数用于判断一个序列中的元素是否都为真或有一个为真。通常与if语句一起使用。

any函数签名：any(iterable) -> bool

all函数签名：all(iterable) -> bool

参数说明：

  • iterable：要判断的序列

返回值：

  • any函数返回一个布尔值，如果序列中有一个元素为真，则返回True，否则返回False
  • all函数返回一个布尔值，如果序列中所有元素都为真，则返回True，否则返回False
a = 10
b = -5
c = 0
print(all([a,b,c])) # False,都为真时为真
print(any([a,b,c])) # True,有一个为真时为真

range函数​

range函数签名：range(start, stop, step) -> range

参数说明：

  • start：起始值（可省略，默认为0）
  • stop：结束值
  • step：步长(可省略，默认为1，可正可负)

返回值：

  • 返回一个range对象
for _ in range(10, 20, 2):
    print(_) 
# 10
# 12
# 14

for _ in range(10,0,-2):
    print(_) 
# 8
# 6
# 4
# 2
# 0

enumerate函数​

enumerate函数用于遍历序列，同时获取序列的序号和值。

enumerate函数签名：enumerate(iterable, start=0) -> enumerate

参数说明：

  • iterable：要遍历的序列
  • start：起始序号（可省略，默认为0）

返回值：

  • 返回一个enumerate对象
for i, v in enumerate(['tic', 'tac', 'toe']):
    print(i, v)
# 0 tic
# 1 tac
# 2 toe

for i, v in enumerate(['tic', 'tac', 'toe'], start=1):
    print(i, v)
# 1 tic
# 2 tac
# 3 toe

zip函数​

zip函数用于将多个序列的元素一一配对，返回一个zip对象。

zip函数签名：zip(iterable1, iterable2, ...) -> zip

参数说明：

  • iterable1, iterable2, ...：要配对的序列

返回值：

  • 返回一个zip对象
list_a = [1, 2, 3]
list_b = [4, 5, 6]
for a, b in zip(list_a, list_b):
    print(a, b)
# 1 4
# 2 5
# 3 6