几个易错的python小知识点

大家好，我是暴走の海鸽~

本期整理了几个基础python防坑小常识，希望对大家有所帮助。

1. type == object？

执行以下代码的结果是什么：

python 复制代码

>>> isinstance(type, object)
True
>>> isinstance(object, type)
True
>>> isinstance(object, object)
True
>>> isinstance(type, type)
True

isinstance(type, object)：这个表达式返回 True，因为在 Python 中，type 是一种类型，而 object 也是一种类型，它们都是对象的基类。
isinstance(object, type)：同样返回 True，因为 object 是 Python 中所有对象的基类，因此它也可以被视为一种类型。
isinstance(object, object)：这个表达式也返回 True，因为 object 是 object 类型的实例，它自己也是一种对象。
isinstance(type, type)：同样返回 True，因为 type 本身也是一种类型，可以用来描述其他类型。

在 Python 中，所有东西都是对象，因此对于对象的任何实例检查都将返回True。

isinstance(Anything, object) --> True

Python 的 type 表示构建所有 Python 类型的元类。因此，所有类型，如 int、str、object 都是 type 类的实例，而 type 类本身也是一个对象，与 Python 中的一切对象一样。

type 是 Python 中唯一一个自身是自己实例的对象。

2. all函数、any函数

执行以下代码的结果是什么：

python 复制代码

>>> all([True, True, True])
True
>>> all([True, True, False])
False
>>>
>>>
>>> all([True, True, {}])
False
>>> any([True, True, {}])
True
>>>
>>> all([])
True
>>>
>>> any([])
False

根据内置函数any的定义，我们知道它将：

如果 iterable 中的任何元素为 true，则返回 true。

Python 中的逻辑运算符是惰性的，算法是查找第一个 true 元素的出现情况，如果没有找到，则返回 False。由于序列为空，因此没有元素可以是 true，因此 any([]) 返回 False。

all的例子稍微有些复杂，因为它表示真空的真实性。与链式惰性逻辑运算符类似，算法是查找第一个 false 元素，如果没有找到，则返回 True。由于在空序列中没有false 元素，因此 all([]) 返回 True。

python 复制代码

>>> def my_all(iterable):
...     for element in iterable:
...         if not element:
...             return False
...     return True
...
>>> my_all([])
True
>>> my_all([True, True, {}])
False

3. 链式运算

执行以下代码的结果是什么：

python 复制代码

>>> False == (False in [False])  # 这个好理解！
False
>>> (False == False) in [False]  # 这个也好理解！！
False
>>> True in [False]
False

>>> False == False in [False]  # 那这个是为什么呢？
True

在python中，==运算符和in运算符都具有相同的优先级，并且它们都是从左到右结合的。因此False == False in [False]实际上是(False == False) and (False in [False]的简写形式。

加个栗子理解下：

python 复制代码

>>> '1' in '11' == True
False

>>> 4 > 3 == 3
True

'1' in '11' == True

python运算符优先级和结合性

4. sorted函数和reversed函数

执行以下代码的结果是什么：

python 复制代码

>>> x = 1, 2, 3
>>>
>>> sorted(x) == x
False
>>>
>>> sorted(x)
[1, 2, 3]
>>> x
(1, 2, 3)
>>>
>>> y = reversed(x)
>>> sorted(y) == sorted(y)
False
>>>
>>>
>>> y
<reversed object at 0x7fb3aa5370>

注意：sorted 方法返回的是一个list，reversed 方法返回的是一个iterator。

5. 布尔值

执行以下代码的结果是什么：

python 复制代码

>>> 1 == True
True
>>> False ** False == True
True
>>> 0 == False
True

Python 将 False 视为 0， True 视为 1

6. round函数

执行以下代码的结果是什么：

python 复制代码

>>> round(1 / 2)
0
>>>
>>>
>>> round(3 / 2)
2
>>>
>>> round(5 / 2)
2

为什么 round(5 / 2) 返回 2 而不是 3？这里的问题在于 Python 的 round 方法实现了银行家舍入，其中所有半值都将四舍五入到最接近的偶数。

即：

如果小数部分小于 0.5，则舍弃小数部分，不进行舍入。
如果小数部分大于 0.5，则向上舍入到最接近的整数。
如果小数部分等于 0.5，且前一位的整数部分是奇数，则向上舍入到最接近的偶数。
如果小数部分等于 0.5，且前一位的整数部分是偶数，则向下舍入到最接近的偶数。

7. python列表+和+=的区别

+

python 复制代码

>>> a = [1, 2, 3]
>>> b = a
>>>
>>>
>>> a = a + [4]
>>> a
[1, 2, 3, 4]
>>> b
[1, 2, 3]

+=

python 复制代码

>>> list1 = [1, 2, 3]
>>> list2 = list1
>>> list1 += list2
>>>
>>> list1
[1, 2, 3, 1, 2, 3]
>>> list2
[1, 2, 3, 1, 2, 3]

+用于连接两个列表，生成一个新的列表。

+=用于将一个列表与另一个列表相加，并将结果存储在原始列表中，修改原始列表。

8. 列表del元素

执行以下代码的结果是什么：

python 复制代码

>>> my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
>>> for i in range(len(my_list)):
...     if my_list[i] % 2 == 0:
...         del my_list[i]
...

执行结果：

python 复制代码

>>> my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
>>> for i in range(len(my_list)):
...     if my_list[i] % 2 == 0:
...         del my_list[i]
...
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 2, in <module>
IndexError: list index out of range

在这个示例中，我们试图删除列表中的偶数元素。然而，这个代码会导致错误，因为在删除元素后，列表的长度发生变化，但循环中的索引 i 仍然会增加，这可能会导致索引超出列表边界的错误。

为了避免这种错误，可以使用以下方法之一来移除元素：

创建一个新列表，只包含要保留的元素，而不删除原始列表的元素。

python 复制代码

my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
new_list = [x for x in my_list if x % 2 != 0]

使用倒序循环，以避免索引问题。

python 复制代码

my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
for i in range(len(my_list) - 1, -1, -1):
    if my_list[i] % 2 == 0:
        del my_list[i]

这些方法可以避免在移除元素时引发错误，并确保代码正常运行。

9. 修改sum([])的默认返回值

我们知道sum([])的返回值为0，那有没有办法修改呢，比如返回0.0,答案是：有的。而且就在sum函数的签名里。

python 复制代码

>>> sum("", [1])
[1]
>>> sum("", [1, 2])
[1, 2]
>>>
>>>
>>> sum([1, 2])
3
>>>
>>> sum([1, 2, 3], 1)
7
>>>
>>> sum([1, 2, 3], 9)
15

>>> sum([], {1, 2, 3})
{1, 2, 3}

>>> help(sum)
Help on built-in function sum in module builtins:

sum(iterable, /, start=0)
    Return the sum of a 'start' value (default: 0) plus an iterable of numbers

    When the iterable is empty, return the start value.
    This function is intended specifically for use with numeric values and may
    reject non-numeric types.

小结

尽管如此，Python 仍然以其清晰透明的编程语言特性而闻名。在编写本文时，我遇到了许多这样的代码片段，它们可能在早期版本的 Python 中表现出反直觉的行为，但在新版本中得到了修复或社区的解释。上述示例代表了 Python 语法的某些边界情况，而在实际的商业项目中，遇到这些情况的机会相对较小。

然而，检查和理解这样的"陷阱"可以帮助您更深入地理解 Python 语言的内部结构，从而避免在编写代码时使用不常见的用例和可疑的编程做法，这可能会导致意外的错误和故障。因此，了解 Python 的行为和语法规则仍然是一个有价值的努力，尤其是对于那些希望编写高质量、可维护代码的开发人员来说。

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