10多萬人關註的幾個Python問題

2024-04-15辦公

本文挑選了 StackOverflow 上被點贊最多的10個問題，其中總點贊數超過了5萬，考慮到很多人只看不點贊，預估至少有10萬人對這些問題感興趣！

這麽多人點贊，說明兩個問題：

這些問題很常用，編程的時候經常碰到
這些問題不簡單，否則不用去網上問

10個問題，看看你會幾個？

yield 關鍵詞是做什麽的？
if name == ' main ' 是做什麽的？
Python 有三元運算子嗎？
Python 的 meta classes 是做什麽的？
如果在不出異常的情況下檢查檔是否存在？
如何一句話合並兩個字典？
Python 如何呼叫外部命令，比如啟動QQ?
如何安全的建立一個多層資料夾？
迴圈中如何存取下標？
staticmethod 和 classmethod 的區別？

這10個問題，有的復雜，有的簡單。你會幾個呢？可以在評論區留言。

我原本打算講解10個問題，但由於篇幅原因，本文只涵蓋了被問最多的一個問題，後續文章可能會涵蓋多個問題。

下面我們重點看第一個問題：

yield關鍵詞是做什麽的？

這個問題是所有Python問題的排名第一：

有10000多人對問題點贊，表示有同樣疑問。
其中高贊回答有15000多點贊。
有超過2百40萬的瀏覽。

問題詳細內容？

Yield關鍵詞是做什麽的？

比如下面的程式碼：

def_get_child_candidates(self, distance, min_dist, max_dist): if self._leftchild and distance - max_dist < self._median: yield self._leftchild if self._rightchild and distance + max_dist >= self._median: yield self._rightchild

這是呼叫的程式碼：

result, candidates = [], [self] while candidates: node = candidates.pop() distance = node._get_dist(obj) if distance <= max_dist and distance >= min_dist: result.extend(node._values) candidates.extend(node._get_child_candidates(distance, min_dist, max_dist)) return result

當_get_child_candidates被呼叫時，發生了什麽？返回了一個list嗎？還是一個元素？它會被反復調嗎？後續呼叫什麽時候停止？

看著有點懵？可以繼續往下看解答，然後再回來看問題。

最高贊回答 (15000多贊)

要理解yield，先理解generators，要理解generators先理解iterable(可叠代的)。

iterables

當你建立1個list，你可以一個個讀取它的值，這叫做叠代：

>>> mylist = [1, 2, 3] >>> for i in mylist: ... print(i) 1 2 3

上面mylist是一個iterable(可以被叠代的)。當你使用一個列表推導式，你建立了一個列表，也就是一個iterable:

>>> mylist = [x*x for x in range(3)] >>> for i in mylist: ... print(i) 0 1 4

所以可以使用for...in...語法遍歷的就是iterable：list, str, file等等

這些iterable很有用，你可以迴圈存取他們。但是它們所有的值都保存在記憶體中。如果你的list中有10億個字串的時候，建立這個list會很慢，而且會很占用記憶體，所以我們需要genertor.

generators

generator是iterable，可以被迴圈。但和上面不一樣，它一般只能被迴圈一次。它不會把所有的值保存在記憶體中，他們在迴圈中動態產生元素的值。

>>> mygenerator = (x*x for x in range(3)) >>> for i in mygenerator: ... print(i) 0 1 4

這個生成器和列表推導式幾乎一樣，唯一區別使用小括弧()，而不是中括弧[]. 但，你不能兩次使用for i in mygenerator，因為生成器只能被迴圈一次：他們計算0x 0，返回結果，自己並不保存，下一次呼叫它，他計算1x 1,以此類推。

yield

yields是一個關鍵詞，可以先理解成和return一樣，區別是它返回一個generator.

>>> defcreateGenerator(): ... mylist = range(3) ... for i in mylist: ... yield i*i ... >>> mygenerator = createGenerator() # create a generator >>> print(mygenerator) # mygenerator is an object! <generator object createGenerator at 0xb7555c34> >>> for i in mygenerator: ... print(i) 0 1 4

上面這個例子先建立了range，已經占用了記憶體，但平方數沒有占用。這個例子不是很好，這是原作者舉的，我的視訊中應該有更好的例子。

首先，因為yield的存在，當你呼叫上面的函式，裏面的程式碼並沒有執行，而不是返回了一個generator。

然後是關鍵的地方：

當for迴圈第一次呼叫generator的時候，它會從頭開始執行，直到yield關鍵詞，返回第一個值，也就是0。

然後記住執行到哪一行程式碼，也就是yield的位置。

下次for迴圈再次呼叫它，它從yield的下一行繼續執行，直到再次碰到yield，返回下一個值，也就是1.

這個過程一直重復，直到generator中沒有內容了。例子中就是range裏的數位被用完。

現在再看看最開始的問題：

這是一個對樹的遍歷演算法，尋找樹上符合條件的節點。程式碼中加了詳細的中文註釋。

generator:

# 這個函式會返回一個生成器(Generator)，這是一個二元樹的node物件中的方法 def_get_child_candidates(self, distance, min_dist, max_dist): # 如果還有左孩子，並且距離符合條件，返回左孩子，然後暫停在這裏 if self._leftchild and distance - max_dist < self._median: yield self._leftchild # 如果還有右孩子，並且距離符合條件，返回右孩子，然後暫停在這裏 if self._rightchild and distance + max_dist >= self._median: yield self._rightchild # 如果執行到了這裏，說明沒有符合條件的左右孩子了，生成器空了，就叠代結束了。

caller:

# 建立一個空的列表，和當前物件節點 result, candidates = list(), [self] # 迴圈，開始裏面只有自己 while candidates: # 彈出最後一個節點 node = candidates.pop() # 獲得obj物件和目標節點的距離 distance = node._get_dist(obj) # 如果距離ok，寫入到結果列表中 if distance <= max_dist and distance >= min_dist: result.extend(node._values) # 把自己的子節點加入到candidates中，這樣迴圈會繼續，直到樹上的所有節點都被遍歷 candidates.extend(node._get_child_candidates(distance, min_dist, max_dist)) return result