本节书摘来自华章计算机《从问题到程序：用Python学编程和计算》一书中的第2章，第2.10节，作者 裘宗燕，更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。

2.10　若干Python机制及其他

作为本章最后一节，这里先简单地回顾一下已经讨论的Python基本机制和相关编程技术，然后介绍若干前面没有讨论的Python功能。

2.10.1　已讨论的Python机制

首先总结一下已经讨论过的基本语句，它们用于描述基本操作：

• 赋值语句。这是最常用的基本语句。
• 表达式语句。可以在一个程序行中只写一个表达式，可以是任何计算表达式，最常见的是函数调用（如调用print。函数调用是表达式）。执行时解释器求值该表达式。如果在交互方式中求值，解释器将显示得到的结果；在非交互方式下，解释器求值这种表达式之后，就简单地把结果抛弃。
• break、continue、return语句，用于循环控制或函数返回值。
• import语句，用于导入程序包里提供的功能。

除了这些简单语句外，Python还提供了一组用于控制语句执行进程的结构语句，包括if、for和while。它们是复合语句，因为它们都包含一个、两个或多个作为成分的语句，其执行中的主要行为就是控制这个（这些）成分语句的执行。

另一主要机制是def语句，这种语句的执行将建立起一个函数（注意，在Python里函数也是对象，称为函数对象），并将其约束于def语句中给定的函数名。一个函数包装起一段称为函数体的程序代码。一个函数定义被执行后（函数定义好之后），就可以通过该函数的名字调用所定义的函数了。在函数体里可以写任何语句，包括调用其他函数。

这些就是Python的基本编程机制，本书后面的大部分内容都围绕着这些机制的使用，讨论关于如何使用它们去解决各种计算问题。今后讨论中展示的实例多为函数定义，其使用和结果则较少给出，以节约篇幅。由于本书提供了所有实例程序代码，所定义函数的具体执行留给读者自己完成。

2.10.2　若干Python机制

在继续研究编程和用编程的方式解决问题之前，现在介绍几种前面没有讨论的编程机制。这些机制都不是根本性的，没有它们也能写出所有的程序。但这些机制在一些情况中很有用，有些就是为了简化程序的书写。

pass语句

pass语句也是一种基本语句，形式上只包含关键字pass。这个语句执行时什么也不做，立即结束。这种语句的作用类似于整数中的0、字符串中的空串等，表示某种最基本的情况。在实际程序里，pass语句通常用于填补语法结构。如果某种结构要求一个语句成分，但实际程序中不需要做任何操作，就可以用pass填补空白。

扩展赋值运算符

赋值语句还有扩展的形式，下面两种也比较常用：

第一种形式用于把一个表达式的值赋给多个变量（可以有任意多个，其中的 …… 表示其他变量）。这种赋值语句同样要求先求出表达式的值，而后把该值赋给左边的所有变量。第二种形式要求把一串表达式的值分别赋给一串变量，这里要求变量和表达式的个数相同，解释器将顺序求值各个表达式，然后按位置给对应的变量赋值。

由于程序中经常需要写诸如n = n + 1或x = x 2一类语句，也就是说，基于一个变量的原值，用一个运算算出新值，最后用这个新值更新变量。具体的例子如前面fact函数里的prod = prod k等。在这种描述中，被使用和更新的变量出现了两次。后面还会看到，变量还有更复杂的描述形式，减少这种重复书写也有价值。
为处理这个问题，Python提供了一组扩展赋值符，其功能相当于做一次二元运算，再用运算结果更新变量。针对每个二元运算符各有一个组合赋值符：

这些操作的作用都是原地更新，即，直接修改这些赋值符左边的变量。最后几个运算符没有合适的名字，写出的名字只供参考，后面讨论中也不会使用。举两个例子：从效果看，prod = k就相当于prod = prod k；语句n += 1的效果是使变量n的值比语句之前增加了1。用这些赋值符写出的语句也作为赋值语句看待。

上述运算符很有用，例如前面的阶乘函数现在可以重新写为：

def fact(n):
    prod = 1
    for k in range(2, n+1):
        prod *= k
    return prod

上面说，例如，prod = k与prod = prod k等价，这是从语义效果讲。但解释器完全可以对一些情况采用更优异的实现方法。例如，许多硬件有更新寄存器的专门指令，如果解释器利用它们，前者的效率可能更高。因此，如果要做基于变量原值的更新，而某个扩展赋值运算符正好合用，就应该使用它。书写上更简单，意义更明确清晰，还可能执行效率更高，何乐而不为呢？

请读者检查前面的程序实例，看看哪些程序可以改用这些赋值符。在后面章节里，很多地方都可以看待这类赋值符的使用。

条件表达式

Python还有一种特殊的带条件的表达式，用于描述在不同情况下采用不同规则求值的情况。条件表达式也是表达式，每个条件表达式计算出一个值。

条件表达式的形式是：

其中条件部分描述某种逻辑关系。这种表达式的语义（求值的方式）是：首先求值条件，如果其值为真就求值表达式1，以其值作为整个条件表达式的值；当条件不真时求值表达式2，并以其值作为整个表达式的值。

下面是基于条件表达定义的求绝对值函数：

def abs(x):
    return x if x >= 0 else -x

定义很简单。虽然abs是内置函数名，但这个标识符并不是关键字，这里重新定义也是合法的。当然，这里只是作为例子，实际中人们一般不这样做。

有关条件表达式，有两个问题需要注意。首先，如果求值一个条件表达式，其两个成分表达式中只有一个会被实际求值。例如，下面语句不会出现除0错误：

z = y/x if x != 0 else y/(x + 1)

还应注意条件表达式与条件语句的不同。语句没有值，执行时产生“效果”，表达式的计算就是求值。用条件语句定义abs函数，应写为：

def abs(x):
    if x >= 0:
        return x
    else:
        return x

比较一下，用条件表达式写出的定义更紧凑。在方便的时候，适当地使用条件表达式也是很好的选择。

2.10.3　Python解释器

最后简单总结一下Python解释器的工作方式。

Python系统（解释器）处理程序时，基本方式是按行读入和处理：

• 默认方式是按行处理，遇到换行时就认为语句（或表达式）结束，就会去执行这个语句（或求值表达式）。因此程序不能随意地在语句（或表达式）中间换行。
• 如果在读入一行的最后遇到反斜线符号 ，解释器就丢掉反斜线符及随后的换行符，把下一行的内容看作是本行内容的继续（续行）。
• 如果被读入行中存在尚未配对的括号，同样认为下一行是本行的继续。
• 以换行结尾的一系列字符构成一个物理（的程序）行，解释器将根据上面规则把连续几个物理行拼接成一个逻辑的程序行（逻辑行），一次处理一个逻辑行。
• 如果读到的行是一个复杂结构的头部，解释器就会继续读完这个结构（根据代码的退格形式），而后一次完成这个结构的处理。
• 在交互式的工作方式下，Python解释器的基本处理循环中顺序做三件事：
• 读入一个逻辑的程序行，或者一个跨越几行的复杂结构，如def、if、for、while等复杂结构；
• 处理读入的结构（完成它要求的操作）；
• 输出计算结果（如果有非None结果），或者报错。
• 处理模块中的代码时，解释器也采用同样处理规则，只是不显示求值结果。