Python让代码更简洁的方法(三), 赋值表达式(海象运算符 :=)

Python中的海象运算符(:=):让代码更简洁高效 海象运算符(:=)是Python 3.8版本引入的新特性,因其符号:=形似海象的眼睛和牙齿而得名。它的主要功能是在表达式中同时完成赋值和返回值操作,简化需要重复计算的场景。为什么要用它?传统写法中,若需要在条件判断或循环中使用某个表达式的值,可能需要先计算并赋值,再使用变量。而海象运算符允许将两步合并为一步,减少代码冗余。 阅读详情

前言:

Python使用缩进来标识语句块, 来表明代码之间的逻辑层级关系, 有的时候一些简单的代码逻辑,确写了好几行, 看起来既不简洁也不优雅. 

其实Python提供了更贴近自然语言的语法, 从而写出更高可读性的代码. 本文介绍一下海象操作符.

相关文章: 【条件表达式】【列表表达式】

我们经常遇见这样的代码

# example 1
In [1]: lst = [1, 2, 3, 4]
In [2]: n = len(lst)
In [3]: if n > 3:
    print(f"List is too long {n} elements, expected <= 3")

# example 2
In [4]: lst = [1, 2, 3, 4]
In [5]: if len(lst) > 3:
   ...:    print(f"List is too long {len(lst)} elements, expected <= 3")

在条件语句之后的代码块中, 如果需要用到条件的值,

一种方法是要赋值给一个中间变量 n = len(lst)该然后使用变量n, 如上example 1

如果不想用赋值给一个变量, 则需要在代码中再次执行表达式. 如上example 2中 len(lst)被执行了2次. Python 3.8 中引入了新的语法 海象运算符:=可以帮我们解决这个问题

In [1]: lst = [1, 2, 3, 4]

In [2]: if (n:=len(lst)) > 3:
   ...:     print(f"List is too long {n} elements, expected <= 3")

该:=运算符的正式名称为赋值表达式运算符。也被称为海象运算符, 原因是=比较像海象那俩大牙.

 1. 海象运算符的原理

海象表达式语法

var := <expression>

与一般的赋值语句 var = expr 不同, 海象运算符允许我们在同一个表达式中为变量赋值并返回该值。在ipython中输入

In [1]: (walrus := 3)
Out[1]: 3

In [2]: walrus
Out[2]: 3

 可以看到, 赋值语句同时返回了 valrus的当前值.

2. 海象运算符的使用

 2.1 在while 语句中使用海象运算符

In [1]: n = 19
In [2]: while n > 0:
   ...:     print('count down: ', n)
   ...:     n = n-1


# 使用海象运算符
In [3]: n = 19
In [4]: while (n:= n-1) > 0:
   ...:     print('count down: ', n)

 在读取可耗尽的生成器资源时,例如文本读取,代码更加简洁

In [1]: chunk = resource.read(8192)
In [2]: while chunk:
   ...:     process(chunk)
   ...:     chunk = resource.read(8192)

# 使用海象运算符
In [3]: while chunk := resource.read(8192):
   ...:     process(chunk)

2.2 列表表达式中使用

filtered_data = [
  f(x) for x in data
  if f(x) is not None
]

上面代码中,条件语句和赋值阶段中 f(x) 会被执行2次。 使用海象预算符, 则只需执行一次

filtered_data = [
  y for x in data
  if (y := f(x)) is not None
]

总结:

海象运算符可以为变量赋值的同时返回该运算符, 用作条件判断。

适用场景, 后续要使用条件语句判断的数据时。 

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. 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plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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