【嵌牛導(dǎo)讀】Python 是一門運(yùn)用很廣泛的語言，自動化腳本、爬蟲，甚至在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域也都有 Python 的身影。作為一名前端開發(fā)者，也了解 ES6 中的很多特性借鑒自 Python (比如默認(rèn)參數(shù)、解構(gòu)賦值、Decorator等)，同時本文會對 Python 的一些用法與 JS 進(jìn)行類比。不管是提升自己的知識廣度，還是更好地迎接 AI 時代，Python 都是一門值得學(xué)習(xí)的語言。

【嵌牛鼻子】python與JS的相似之處

【嵌牛提問】python與JS有哪些相似呢？

【嵌牛正文】

數(shù)據(jù)類型

在 Python 中，最常用的能夠直接處理的數(shù)據(jù)類型有以下幾種：

數(shù)字[整數(shù)(int)、浮點(diǎn)型(float)、長整型(long)、復(fù)數(shù)(complex)]

字符串(str)

布爾值(bool)

空值(None)

除此之外，Python 還提供了列表[list]、字典[dict] 等多種數(shù)據(jù)類型，這在下文中會介紹。

類型轉(zhuǎn)換與類型判斷

與 JS 十分類似，python 也能實(shí)現(xiàn)不同數(shù)據(jù)類型間的強(qiáng)制與隱式轉(zhuǎn)換，例子如下：

強(qiáng)制類型轉(zhuǎn)換:

int('3') # 3
str(3.14) # '3.14'
float('3.14') # 3.14
# 區(qū)別于 JS 只有 Number 一種類型，Python 中數(shù)字中的不同類型也能相互強(qiáng)制轉(zhuǎn)換
float(3) # 3.0
bool(3) # True
bool(0) # False

隱式類型轉(zhuǎn)換:

1 + 1.0 # 2.0
1 + False # 1
1.0 + True # 2.0
# 區(qū)別于 JS 的 String + Number = String, py 中 str + int 會報(bào)錯
1 + '1' # TypeError: cannot concatenate 'str' and 'int' objects

此外寫代碼的時候經(jīng)常會需要判斷值的類型，可以 使用 python 提供的 type() 函數(shù)獲取變量的類型，或者使用 isinstance(x, type) 來判斷 x 是否屬于相應(yīng)的 type 類型。

type(1.3) == float # True
isinstance('a', str) # True
isinstance(1.3, int) # False
isinstance(True, bool) # True
isinstance([], list) # True
isinstance({}, dict) # True

有序集合類型

集合是指包含一組元素的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，有序集合即集合里面的元素是是按照順序排列的，Python 中的有序集合大概有以下幾類：list, tuple, str, unicode。

list 類型

Python 中 List 類型類似于 JS 中的 Array,

L = [1, 2, 3]
print L[-1] # '3'
L.append(4) # 末尾添加元素
print L # [1, 2, 3, 4]
L.insert(0, 'hi') # 指定索引位置添加元素
print L # ['hi', 1, 2, 3, 4]
L.pop() # 末尾移除元素 L.pop(2) ?????? 2 ???
print L # ['hi', 1, 2, 3]

tuple 類型

tuple 類型是另一種有序的列表，中文翻譯為" 元組 "。tuple 和 list 非常類似，但是，tuple 一旦創(chuàng)建完畢，就不能修改了。

t = (1, 2, 3)
print t[0] # 1
t[0] = 11 # TypeError: 'tuple' object does not support item assignment
t = (1)
print t # 1 t 的結(jié)果是整數(shù) 1
t = (1,) # 為了避免出現(xiàn)如上有歧義的單元素 tuple，所以 Python 規(guī)定，單元素 tuple 要多加一個逗號","
print t # (1,)

無序集合類型

dict 類型

Python 中的 dict 類型類似于 JS 中的 {} (最大的不同是它是沒有順序的), 它有如下特點(diǎn):

查找速度快 (無論 dict 有 10 個元素還是 10 萬個元素，查找速度都一樣)

占用內(nèi)存大 (與 list 類型相反)

dict 中的 key 不能重復(fù)

dict 中存儲的 key-value 序?qū)κ菦]有順序的

d = {
  'a': 1,
  'b': 2,
  'c': 3
}

print d # {'a': 1, 'c': 3, 'b': 2}  可以看出打印出的序?qū)]有按正常的順序打出

# 遍歷 dict
for key,value in d.items():
  print('%s: %s' % (key,value))
# a: 1
# c: 3
# b: 2

set 類型

有的時候，我們只想要 dict 的 key，不關(guān)心 key 對應(yīng)的 value，而且要保證這個集合的元素不會重復(fù)，這時，set 類型就派上用場了。set 類型有如下特點(diǎn)：

set 存儲的元素和 dict 的 key 類似，必須是不變對象

set 存儲的元素也是沒有順序的

s = set(['A', 'B', 'C', 'C'])
print s # set(['A', 'C', 'B'])
s.add('D')
print s # set(['A', 'C', 'B', 'D'])
s.remove('D')
print s # set(['A', 'C', 'B'])

Python 中的迭代

在介紹完 Python 中的有序集合和無序集合類型后，必然存在遍歷集合的 for 循環(huán)。但是和其它語言的標(biāo)準(zhǔn) for 循環(huán)不同，Python 中的所有迭代是通過 for ... in 來完成的。以下給出一些常用的迭代 demos:

索引迭代：

L = ['apple', 'banana', 'orange']
for index, name in enumerate(L): # enumerate() 函數(shù)把 ['apple', 'banana', 'orange'] 變成了類似 [(0, 'apple), (1, 'banana'), (2, 'orange')] 的形式
  print index, '-', name
# 0 - apple
# 1 - banana
# 2 - orange

迭代 dict 的 value:

d = { 'apple': 6, 'banana': 8, 'orange': 5 }
print d.values() # [6, 8, 5]
for v in d.values()
  print v
# 6
# 8
# 5

迭代 dict 的 key 和 value:

d = { 'apple': 6, 'banana': 8, 'orange': 5 }
for key, value in d.items()
  print key, ':', value
# apple : 6
# banana: 8
# orange: 5

切片操作符

Python 提供的切片操作符類似于 JS 提供的原生函數(shù) slice()。有了切片操作符，大大簡化了一些原來得用循環(huán)的操作。

L = ['apple', 'banana', 'orange', 'pear']
L[0:2] # ['apple', 'banana'] 取前 2 個元素
L[:2] # ['apple', 'banana'] 如果第一個索引是 0，可以省略
L[:] # ['apple', 'banana', 'orange', 'pear'] 只用一個 : ，表示從頭到尾
L[::2] # ['apple', 'orange'] 第三個參數(shù)表示每 N 個取一個，這里表示從頭開始，每 2 個元素取出一個來

列表生成器

如果要生成 [1x1, 2x2, 3x3, ..., 10x10] 怎么做？方法一是循環(huán)：

L = []
for x in range(1, 11):
  L.append(x * x)

但是循環(huán)太繁瑣，而列表生成式則可以用一行語句代替循環(huán)生成上面的 list：

# 把要生成的元素 x * x 放到前面，后面跟 for 循環(huán)，就可以把 list 創(chuàng)建出來

[x * x for x in range(1, 11)]

# [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]

列表生成式的 for 循環(huán)后面還可以加上 if 判斷(類似于 JS 中的 filter() 函數(shù))，示例如下：

[x * x for x in range(1, 11) if x % 2 == 0]

# [4, 16, 36, 64, 100]

for 循環(huán)可以嵌套，因此，在列表生成式中，也可以用多層 for 循環(huán)來生成列表。

[m + n for m in 'ABC' for n in '123']
# ['A1', 'A2', 'A3', 'B1', 'B2', 'B3', 'C1', 'C2', 'C3']

Python 函數(shù)

默認(rèn)參數(shù)

JS 中 ES6 的 默認(rèn)參數(shù)正是借鑒于 Python，用法如下：

def greet(name='World'):
  print 'Hello, ' + name + '.'
greet() # Hello, World.
greet('Python') # Hello, Python.

可變參數(shù)

類似于 JS 函數(shù)中自動識別傳入?yún)?shù)的個數(shù)，Python 也提供了定義可變參數(shù)，即在可變參數(shù)的名字前面帶上個 * 號。

def fn(*args):
  print args
fn() # ()
fn('a') # ('a',)
fn('a', 'b') # ('a', 'b')

Python 解釋器會把傳入的一組參數(shù)組裝成一個 tuple 傳遞給可變參數(shù)，因此，在函數(shù)內(nèi)部，直接把變量 args 看成一個 tuple 就好了。

常用高階函數(shù)

Python 中常用的函數(shù) (map、reduce、filter) 的作用和 JS 中一致，只是用法稍微不同。

map 函數(shù): 接收一個函數(shù) f 和一個 list，并通過把函數(shù) f 依次作用在 list 的每個元素上，得到一個新的 list 并返回。

def f(x):
  return x * x
print map(f, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) # [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

reduce 函數(shù): 接收一個函數(shù) f 和一個 list(可以接受第三個值作為初始值)，reduce() 對 list 的每個元素反復(fù)調(diào)用函數(shù) f，并返回最終結(jié)果值。

def f(x, y):
  return x * y
reduce(f, [1, 3, 5]) # 15

filter 函數(shù): 接收一個函數(shù) f 和一個list，這個函數(shù) f 的作用是對每個元素進(jìn)行判斷，返回 True或 False，filter() 根據(jù)判斷結(jié)果自動過濾掉不符合條件的元素，返回由符合條件元素組成的新 list。

def is_odd(x):
  return x % 2 == 1
filter(is_odd, [1, 4, 6, 7, 9, 12, 17]) # [1, 7, 9, 17]

匿名函數(shù)

和 JS 的匿名函數(shù)不同的地方是，Python 的匿名函數(shù)中只能有一個表達(dá)式，且不能寫 return。拿 map() 函數(shù)為例：

map(lambda x: x * x, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) # [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

關(guān)鍵詞 lambda 表示匿名函數(shù)，冒號前面的 x 表示函數(shù)參數(shù)，可以看出匿名函數(shù) lambda x: x* x實(shí)際上就是:

def f(x):
  return x * x

閉包

之前寫過一些關(guān)于 JS 閉包的文章，比如 深入淺出JavaScript之閉包（Closure）、以及 讀書筆記-你不知道的 JavaScript (上)，Python 中閉包的定義和 JS 中的是一致的即：內(nèi)層函數(shù)引用了外層函數(shù)的變量，然后返回內(nèi)層函數(shù)。下面來看下 Py 中閉包之 for 循環(huán)經(jīng)典問題：

# 希望一次返回3個函數(shù)，分別計(jì)算1x1,2x2,3x3:
def count():
  fs = []
  for i in range(1, 4):
    def f():
      return i * i
    fs.append(f)
  return fs
f1, f2, f3 = count() # 這種寫法相當(dāng)于 ES6 中的解構(gòu)賦值
print f1(), f2(), f3() # 9 9 9

老問題了，f1(), f2(), f3() 結(jié)果不應(yīng)該是 1, 4, 9 嗎，實(shí)際結(jié)果為什么都是 9 呢？

原因就是當(dāng) count() 函數(shù)返回了 3 個函數(shù)時，這 3 個函數(shù)所引用的變量 i 的值已經(jīng)變成了 3。由于 f1、f2、f3 并沒有被調(diào)用，所以，此時他們并未計(jì)算 i*i，當(dāng) f1 被調(diào)用時，i 已經(jīng)變?yōu)?3 了。

要正確使用閉包，就要確保引用的局部變量在函數(shù)返回后不能變。代碼修改如下:

方法一: 可以理解為創(chuàng)建了一個封閉的作用域，i 的 值傳給 j 之后，就和 i 沒任何關(guān)系了。每次循環(huán)形成的閉包都存進(jìn)了內(nèi)存中。

def count():
  fs = []
  for i in range(1, 4):
    def f(j):
      def g(): # 方法一
        return j * j
      return g
    r = f(i)
    fs.append(r)
  return fs
f1, f2, f3 = count()
print f1(), f2(), f3() # 1 4 9

方法二：思路比較巧妙，用到了默認(rèn)參數(shù) j 在函數(shù)定義時可以獲取到 i 的值，雖然沒有用到閉包，但是和方法一有異曲同工之處。

def count():
  fs = []
  for i in range(1, 4):
    def f(j = i): # 方法二
      return j * j
    fs.append(f)
  return fs
f1, f2, f3 = count()
print f1(), f2(), f3() # 1 4 9

decorator 裝飾器

ES6 的語法中的 decorator 正是借鑒了 Python 的 decorator。decorator 本質(zhì)上就是 一個高階函數(shù)，它接收一個函數(shù)作為參數(shù)，然后返回一個新函數(shù)。

那裝飾器的作用在哪呢？先上一段日常項(xiàng)目中用 ts 寫的網(wǎng)關(guān)代碼：

@Post('/rider/detail') // URL 路由
@log()         // 打印日志
 @ResponseBody
 public async getRiderBasicInfo(
  @RequestBody('riderId') riderId: number,
  @RequestBody('cityId') cityId: number,
 ) {
  const result = await this.riderManager.findDetail(cityId, riderId)
  return result
 }

可以看出使用裝飾器可以極大地簡化代碼，避免每個函數(shù)(比如日志、路由、性能檢測)編寫重復(fù)性代碼。

回到 Python 上，Python 提供的 @ 語法來使用 decorator， @ 等價于 f = decorate(f)。下面來看看 @log() 在 Python 中的實(shí)現(xiàn):

# 我們想把調(diào)用的函數(shù)名字給打印出來
@log()
def factorial(n):
  return reduce(lambda x,y: x*y, range(1, n+1))
print factorial(10)
# 來看看 @log() 的定義
def log():
  def log_decorator(f):
    def fn(x):
      print '調(diào)用了函數(shù)' + f.__name__ + '()'
      return f(x)
    return fn
  return log_decorator
# 結(jié)果
# 調(diào)用了函數(shù) factorial()
# 3628800
class

面向?qū)ο缶幊?/strong>

class Person {
  constructor(name, age) {
    this.name = name
    this.age = age
  }
}
const child1 = new Person('Xiao Ming', 10)

# 定義一個 Person 類：根據(jù) Person 類就可以造成很多 child 實(shí)例
class Person(object):
  address = 'Earth' # 類屬性 (實(shí)例公有)
  def __init__(self, name, age): # 創(chuàng)建實(shí)例時，__init__()方法被自動調(diào)用
    self.name = name
    self.age = age
  def get_age(self): # 定義實(shí)例方法，它的第一個參數(shù)永遠(yuǎn)是 self，指向調(diào)用該方法的實(shí)例本身，其他參數(shù)和普通函數(shù)是一樣的
    return self.age
child1 = Person('Xiao Ming', 10)
child2 = Person('Xiao Hong', 9)
print child1.name # 'Xiao Ming'
print child2.get_age() # 9
print child1.address # 'Earth'
print child2.address # 'Earth'

class Person(object):
  def __init__(self, name, age):
    self.name = name
    self.age = age
class Student(Person):
  def __init__(self, name, age, grade):
    super(Student, self).__init__(name, age) # 這里也能寫出 Person.__init__(self, name, age)
    self.grade = grade
s = Student('Xiao Ming', 10, 90)
print s.name # 'Xiao Ming'
print s.grade # 90

isinstance(s, Person)
isinstance(s, Student)