10多萬人關(guān)注的幾個(gè)Python問題

本文挑選了StackOverflow上被點(diǎn)贊最多的10個(gè)問題，其中總點(diǎn)贊數(shù)超過了5萬，考慮到很多人只看不點(diǎn)贊，預(yù)估至少有10萬人對(duì)這些問題感興趣！

這么多人點(diǎn)贊，說明兩個(gè)問題：

1. 這些問題很常用，編程的時(shí)候經(jīng)常碰到
2. 這些問題不簡單，否則不用去網(wǎng)上問

10個(gè)問題，看看你會(huì)幾個(gè)？

1. yield 關(guān)鍵詞是做什么的？
2. if name == 'main' 是做什么的 ？
3. Python 有三元運(yùn)算符嗎？
4. Python 的 metaclasses 是做什么的？
5. 如果在不出異常的情況下檢查文件是否存在？
6. 如何一句話合并兩個(gè)字典？
7. Python 如何調(diào)用外部命令，比如啟動(dòng)QQ?
8. 如何安全的創(chuàng)建一個(gè)多層文件夾？
9. 循環(huán)中如何訪問下標(biāo)？
10. staticmethod 和 classmethod 的區(qū)別？

這10個(gè)問題，有的復(fù)雜，有的簡單。你會(huì)幾個(gè)呢？可以在評(píng)論區(qū)留言。

我原本打算講解10個(gè)問題，但由于篇幅原因，本文只涵蓋了被問最多的一個(gè)問題，后續(xù)文章可能會(huì)涵蓋多個(gè)問題。

下面我們重點(diǎn)看第一個(gè)問題：

yield關(guān)鍵詞是做什么的？

這個(gè)問題是所有Python問題的排名第一：

1. 有10000多人對(duì)問題點(diǎn)贊，表示有同樣疑問。
2. 其中高贊回答有15000多點(diǎn)贊。
3. 有超過2百40萬的瀏覽。

問題詳細(xì)內(nèi)容？

Yield關(guān)鍵詞是做什么的？

比如下面的代碼：

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  

這是調(diào)用的代碼：

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(dāng)_get_child_candidates被調(diào)用時(shí)，發(fā)生了什么？返回了一個(gè)list嗎？還是一個(gè)元素？它會(huì)被反復(fù)調(diào)嗎？后續(xù)調(diào)用什么時(shí)候停止？

看著有點(diǎn)懵？可以繼續(xù)往下看解答，然后再回來看問題。

最高贊回答 (15000多贊)

要理解yield，先理解generators，要理解generators先理解iterable(可迭代的)。

iterables

當(dāng)你創(chuàng)建1個(gè)list，你可以一個(gè)個(gè)讀取它的值，這叫做迭代：

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

上面mylist是一個(gè)iterable(可以被迭代的)。當(dāng)你使用一個(gè)列表推導(dǎo)式，你創(chuàng)建了一個(gè)列表，也就是一個(gè)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，你可以循環(huán)訪問他們。但是它們所有的值都保存在內(nèi)存中。如果你的list中有10億個(gè)字符串的時(shí)候，創(chuàng)建這個(gè)list會(huì)很慢，而且會(huì)很占用內(nèi)存，所以我們需要genertor.

generators

generator是iterable，可以被循環(huán)。但和上面不一樣，它一般只能被循環(huán)一次。它不會(huì)把所有的值保存在內(nèi)存中，他們?cè)谘h(huán)中動(dòng)態(tài)產(chǎn)生元素的值。

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

這個(gè)生成器和列表推導(dǎo)式幾乎一樣，唯一區(qū)別使用小括號(hào)()，而不是中括號(hào)[]. 但，你不能兩次使用for i in mygenerator，因?yàn)樯善髦荒鼙谎h(huán)一次：他們計(jì)算0x0，返回結(jié)果，自己并不保存，下一次調(diào)用它，他計(jì)算1x1,以此類推。

yield

yields是一個(gè)關(guān)鍵詞，可以先理解成和return一樣，區(qū)別是它返回一個(gè)generator.

>>> def createGenerator():
...    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(gè)例子先創(chuàng)建了range，已經(jīng)占用了內(nèi)存，但平方數(shù)沒有占用。這個(gè)例子不是很好，這是原作者舉的，我的視頻中應(yīng)該有更好的例子。

首先，因?yàn)閥ield的存在，當(dāng)你調(diào)用上面的函數(shù)，里面的代碼并沒有執(zhí)行，而不是返回了一個(gè)generator。

然后是關(guān)鍵的地方：

• 當(dāng)for循環(huán)第一次調(diào)用generator的時(shí)候，它會(huì)從頭開始執(zhí)行，直到y(tǒng)ield關(guān)鍵詞，返回第一個(gè)值，也就是0。
• 然后記住執(zhí)行到哪一行代碼，也就是yield的位置。
• 下次for循環(huán)再次調(diào)用它，它從yield的下一行繼續(xù)執(zhí)行，直到再次碰到y(tǒng)ield，返回下一個(gè)值，也就是1.
• 這個(gè)過程一直重復(fù)，直到generator中沒有內(nèi)容了。例子中就是range里的數(shù)字被用完。

現(xiàn)在再看看最開始的問題：

這是一個(gè)對(duì)樹的遍歷算法，查找樹上符合條件的節(jié)點(diǎn)。代碼中加了詳細(xì)的中文注釋。

generator:

# 這個(gè)函數(shù)會(huì)返回一個(gè)生成器(Generator)，這是一個(gè)二叉樹的node對(duì)象中的方法
def _get_child_candidates(self, distance, min_dist, max_dist):

    # 如果還有左孩子，并且距離符合條件，返回左孩子，然后暫停在這里
    if self._leftchild and distance - max_dist < self._median:
        yield self._leftchild

    # 如果還有右孩子，并且距離符合條件，返回右孩子，然后暫停在這里
    if self._rightchild and distance + max_dist >= self._median:
        yield self._rightchild

    # 如果執(zhí)行到了這里，說明沒有符合條件的左右孩子了，生成器空了，就迭代結(jié)束了。

caller:

# 創(chuàng)建一個(gè)空的列表，和當(dāng)前對(duì)象節(jié)點(diǎn)
result, candidates = list(), [self]

# 循環(huán)，開始里面只有自己
while candidates:

    # 彈出最后一個(gè)節(jié)點(diǎn)
    node = candidates.pop()

    # 獲得obj對(duì)象和目標(biāo)節(jié)點(diǎn)的距離
    distance = node._get_dist(obj)

    # 如果距離ok，寫入到結(jié)果列表中
    if distance <= max_dist and distance >= min_dist:
        result.extend(node._values)

    # 把自己的子節(jié)點(diǎn)加入到candidates中，這樣循環(huán)會(huì)繼續(xù)，直到樹上的所有節(jié)點(diǎn)都被遍歷
    candidates.extend(node._get_child_candidates(distance, min_dist, max_dist))

return result

作者：麥?zhǔn)?/span>