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【Python3.13】官网学习之控制流

news 2026/5/12 1:01:05

if

if语句是最常见的控制流：

>>> x = int(input("Please enter an integer: "))
Please enter an integer: 42
>>> if x < 0:
...     x = 0
...     print('Negative changed to zero')
... elif x == 0:
...     print('Zero')
... elif x == 1:
...     print('Single')
... else:
...     print('More')
... 
More

for

for语句用来遍历：

# Create a sample collection
users = {'Hans': 'active', 'Éléonore': 'inactive', '景太郎': 'active'}# Strategy:  Iterate over a copy
for user, status in users.copy().items():if status == 'inactive':del users[user]# Strategy:  Create a new collection
active_users = {}
for user, status in users.items():if status == 'active':active_users[user] = status

range

range函数生成数字序列：

>>> for i in range(5):
...     print(i)
... 
0
1
2
3
4

>>> list(range(5, 10))
[5, 6, 7, 8, 9]>>> list(range(0, 10, 3))
[0, 3, 6, 9]>>> list(range(-10, -100, -30))
[-10, -40, -70]

>>> a = ['Mary', 'had', 'a', 'little', 'lamb']
>>> for i in range(len(a)):
...     print(i, a[i])
... 
0 Mary
1 had
2 a
3 little
4 lamb

>>> sum(range(4))  # 0 + 1 + 2 + 3
6

值得注意的是，range函数的返回类型并不是list类型，而是range对象<class 'range'>

虽然它看起来像列表，但实际上它是一个更高效的内存对象，只在需要时生成序列中的数字。例如：

range(5) 返回 range(0, 5)
type(range(5)) 返回<class 'range'>

如果需要列表，可以使用list()函数进行转换：list(range(5))会返回[0, 1, 2, 3, 4]。

break和continue

>>> for n in range(2, 10):
...     for x in range(2, n):
...         if n % x == 0:
...             print(f"{n} equals {x} * {n//x}")
...             break
... 
4 equals 2 * 2
6 equals 2 * 3
8 equals 2 * 4
9 equals 3 * 3

>>> for num in range(2, 10):
...     if num % 2 == 0:
...         print(f"Found an even number {num}")
...         continue
...     print(f"Found an odd number {num}")
... 
Found an even number 2
Found an odd number 3
Found an even number 4
Found an odd number 5
Found an even number 6
Found an odd number 7
Found an even number 8
Found an odd number 9

else

这里的else不是if的else，而是在for循环或者while循环中的else：

>>> for n in range(2, 10):
...     for x in range(2, n):
...         if n % x == 0:
...             print(n, 'equals', x, '*', n//x)
...             break
...     else:
...         # loop fell through without finding a factor
...         print(n, 'is a prime number')
... 
2 is a prime number
3 is a prime number
4 equals 2 * 2
5 is a prime number
6 equals 2 * 3
7 is a prime number
8 equals 2 * 4
9 equals 3 * 3

在for循环中，循环结束时，会执行else。在while循环中，循环条件变为false后，会执行else。比如执行了break就不会执行else，没有执行break就会执行else。

pass

pass什么都不做，可以在写代码时临时占个位置：

class MyEmptyClass:pass

def initlog(*args):pass   # Remember to implement this!

match

match语句跟C、Java的switch语句有点像，跟Rust、Haskell的模型匹配有点像。

def http_error(status):match status:case 400:return "Bad request"case 404:return "Not found"case 418:return "I'm a teapot"case _:return "Something's wrong with the internet"

注意最后一个case的_是通配符，能匹配任何值。

多个值可以用或：

case 401 | 403 | 404:return "Not allowed"

也能匹配元组并解包：

# point is an (x, y) tuple
match point:case (0, 0):print("Origin")case (0, y):print(f"Y={y}")case (x, 0):print(f"X={x}")case (x, y):print(f"X={x}, Y={y}")case _:raise ValueError("Not a point")

还能匹配类对象：

class Point:def __init__(self, x, y):self.x = xself.y = ydef where_is(point):match point:case Point(x=0, y=0):print("Origin")case Point(x=0, y=y):print(f"Y={y}")case Point(x=x, y=0):print(f"X={x}")case Point():print("Somewhere else")case _:print("Not a point")

可以通过设置类的__match_args__特殊属性来定义模式匹配时的位置参数顺序。例如：

from dataclasses import dataclass@dataclass
class Point:x: inty: int__match_args__ = ("x", "y")  # 定义模式匹配时的参数顺序# 以下三种模式匹配方式是等价的：
point = Point(1, 2)match point:case Point(1, var):  # 使用位置参数print(f"y is {var}")case Point(x=1, y=var):  # 使用关键字参数print(f"y is {var}")case Point(y=var, x=1):  # 使用关键字参数print(f"y is {var}")case Point(1, y=var):  # 混合使用print(f"y is {var}")

当设置了__match_args__后，模式匹配会按照指定的顺序(x, y)来解析位置参数。这在处理复杂数据结构时能提供更灵活的模式匹配方式。

case还能加if：

match point:case Point(x, y) if x == y:print(f"Y=X at {x}")case Point(x, y):print(f"Not on the diagonal")

元组和列表模式可以匹配任意序列(除了迭代器和字符串)，这与解包赋值的行为一致。示例：

def check_sequence(seq):match seq:case [1, 2, *rest]:  # 匹配任何以1,2开头的序列(除迭代器和字符串)print(f"匹配列表/元组，剩余元素: {rest}")case (1, 2, *rest):   # 与列表模式效果相同print(f"匹配元组/列表，剩余元素: {rest}")case _:print("不匹配")check_sequence([1, 2, 3, 4])    # 匹配
check_sequence((1, 2, 5, 6))    # 匹配
check_sequence(range(1, 100))   # 不匹配(迭代器)
check_sequence("1234")          # 不匹配(字符串)

enum的match：

from enum import Enum
class Color(Enum):RED = 'red'GREEN = 'green'BLUE = 'blue'color = Color(input("Enter your choice of 'red', 'blue' or 'green': "))match color:case Color.RED:print("I see red!")case Color.GREEN:print("Grass is green")case Color.BLUE:print("I'm feeling the blues :(")

补充下，使用Enum枚举类相比直接定义类变量有以下主要优势：

类型安全：Enum成员是单例的，确保不会创建重复值，而类变量可以被随意修改

防止值冲突：Enum会自动处理重复值问题，比如：

class Color(Enum):RED = 1CRIMSON = 1  # 会被视为RED的别名

迭代支持：Enum类可以直接迭代所有成员
```
for color in Color:print(color)
```
值验证：Enum会自动验证值的唯一性，防止意外覆盖
功能扩展：Enum提供了额外方法如：
- Color.RED.name 获取成员名称
- Color.RED.value 获取成员值
- Color['RED'] 通过名称访问成员
语义明确：明确表达了这是一组有限的、预定义的常量集合
防止实例化：Enum类不能被实例化，保证了常量使用的正确性

函数

关于函数，已经在Python入门系列和进阶系列文章介绍了，这里摘取一些官网有意思的点。

一、函数如果没有return语句，实际上也会返回None：

>>> fib(0)
>>> print(fib(0))
None

而对于迭代器来说，迭代器协议要求迭代器必须实现__iter__()和__next__()方法。当迭代器耗尽时，next()方法会抛出StopIteration异常，而不是返回None。这是迭代器与普通函数返回值的一个重要区别。

比如：

def my_range(n):i = 0while i < n:yield ii += 1

for num in my_range(3):
    print(num)  # 输出0,1,2

gen = my_range(3)
print(next(gen))  # 0
print(next(gen))  # 1
print(next(gen))  # 2
print(next(gen))  # 抛出StopIteration异常，而不是返回None

这与普通函数返回None的行为形成对比，展示了Python中不同的控制流机制。

二、默认参数值在函数定义时只被求值一次。当默认参数是可变对象（如列表、字典或类实例）时，这个特性会导致默认参数在多次函数调用间共享状态。比如：

def f(a, L=[]):L.append(a)return Lprint(f(1))
print(f(2))
print(f(3))

输出：

[1]
[1, 2]
[1, 2, 3]

如果不想共享状态，可以这样写：

def f(a, L=None):if L is None:L = []L.append(a)return L

三、函数参数可以是positional-only或keyword-only：

def f(pos1, pos2, /, pos_or_kwd, *, kwd1, kwd2):-----------    ----------     ----------|             |                  ||        Positional or keyword   ||                                - Keyword only-- Positional only

示例：

def standard_arg(arg):print(arg)def pos_only_arg(arg, /):print(arg)def kwd_only_arg(*, arg):print(arg)def combined_example(pos_only, /, standard, *, kwd_only):print(pos_only, standard, kwd_only)