Python 是一种优雅的语言，但远非完美。
Python 有一些奇怪的特性，甚至会让资深开发人员感到困惑。
光说不练假把式。本文将向您展示令人困惑的 Python 代码段，并给出精确的解释。
1.有 “else “语句，但没有 “if “语句
许多编程语言都有 “if-else “结构来处理条件语句。
然而，在 Python 中，您甚至可以使用没有 “if “的 “else “语句。
leaders = ["Elon", "Tim", "Warren"]
for i in leaders:
if i == "Yang":
print("Yang is a leader!")
break
else:
print("Not found Yang!")
# Not found Yang!
例如，上述代码中没有 “if “语句。但 “else “语句下的代码块已成功执行！
这就是 Python 中的 “for-else “语法。
这是一个奇怪的特性，我们在编码中使用它时应该小心谨慎。但它的思想却出乎意料地简单：
当 for 循环没有中断时，”else “代码块就会执行。
为了证明这一点，让我们稍微修改一下列表：
leaders = ["Yang", "Elon", "Tim", "Warren"]
for i in leaders:
if i == "Yang":
print("Yang is a leader!")
break
else:
print("Not found Yang!")
# Yang is a leader!
如上面的程序所示，此时 leaders列表中包含 “Yang”。因此，for 循环被破坏，else 语句没有执行。
2.不可变的元组被更改
我们知道，元组是不可变的 Python 对象。
但下面的元组是可以更改的：
tp = ([1, 2, 3], 4, 5)
tp[0].append(4)
print(tp)
# ([1, 2, 3, 4], 4, 5)
这是因为嵌套的 Python 对象的可变性取决于每个对象本身。tp 是一个不可变的元组，但 tp 的第一项是一个可变的 list。
3.256 是 256，但 257 不是 257
如果用 Python 比较数字，有时结果会出人意料：
>>> a=256
>>> b=256
>>> a is b
True
>>> x=257
>>> y=257
>>> x is y
False
在底层下，Python 预加载了[-5, 256]范围内的所有小整数，以节省时间和内存成本。因此，当声明这个范围内的整数时，Python 只会引用缓存的整数，而不会创建任何新对象。
换句话说，a 和 b 是同一个对象，但 x 和 y 是两个不同的对象。
我们可以打印每个变量的 id 来证明这一点：
>>> id(a)
1696073345424
>>> id(b)
1696073345424
>>> id(x)
1696122928496
>>> id(y)
1696122928752
这种机制被命名为整数互操作或整数缓存。
但是，下面的代码会打印出什么呢？还是False？
>>> 257 is 257
事实上，Python 总是会尽力让事情保持清晰。由于我们没有分别定义两个变量，Python 可以在单行命令中获得足够的上下文，这次将打印 True。
4.Python 中的字符串比较
与整数缓存机制类似，Python 也会缓存小尺寸的字符串，以节省计算资源。
让我们来看一个例子：
>>> a = "Yang"
>>> b = "Yang"
>>> a is b
True
>>> c = "Yang Zhou"
>>> d = "Yang Zhou"
>>> c is d
False
字符串缓存也取决于 Python 的实现。
在本例中，我使用的是 CPython，它的缓存算法是 AST optimizer，最多可以缓存 4096 个字符，但任何包含空格的字符串都不会被置换。
5. 0.1+0.2 is not 0.3
每个人都知道 0.1 + 0.2 等于 0.3，但 Python 并不这么认为：
print(0.1+0.2==0.3)
# False
如果不是 0.3，那么在 Python 中 0.1+0.2 的结果是什么？
print(0.1+0.2)
# 0.30000000000000004
公平地说，这不是 Python 的错。没有计算机能精确计算浮点数值。
计算机只能存储和处理一定精度的浮点数。因此，浮点运算依赖于机器处理器中的硬件实现，没有一种编程语言可以说它的浮点计算总是正确的。
6.”+=”比”=”更快
在 Python 中连接字符串时，”+=”和 “+”操作符可以得到相同的结果，但代价不同：
import timeit
print(timeit.timeit("s1 = s1 + s2 + s3", setup="s1 = ' ' * 100000; s2 = ' ' * 100000; s3 = ' ' * 100000", number=100))
# 0.7268792000000001
print(timeit.timeit("s1 += s2 + s3", setup="s1 = ' ' * 100000; s2 = ' ' * 100000; s3 = ' ' * 100000", number=100))
# 0.3451913999999999
在 Python 中，当连接两个以上字符串时，+= 操作符比 + 更快。因为 += 是就地操作，与 + 操作相比，可以节省创建新对象的时间。
这个特性乍一看很奇怪，但它能帮助我们大大加快程序的运行速度，尤其是在处理复杂字符串的情况下。
7.三个点
如果需要一个 Python 函数的占位符，您可能会使用 pass 关键字：
def my_func():
pass
但还有另一种方法：
def my_func():
...
是的，三点或省略号也可以是占位符。
这种语法糖背后的故事非常有趣。Python 之父 Guido van Rossum 使省略号在语法上正确，因为 “有些人认为它很可爱”。
此外，省略号还可用于 Python 中的类型提示。
例如，任意长度的同质元组可以这样表达 – Tuple[int,...]。
8.Python 中的 “with “语句是什么？
其他编程语言都没有 “with “语句，因此对于初学者来说，Python 的 “with “语句显得非常奇怪。
with open("test.txt",'w') as f:
f.write("Yang is writing!")
事实上，”with “语句只是用于上下文管理的语法糖。使用它，你就不需要明确地编写 close() 函数来关闭文件，因为文件会在使用后自动关闭。
示例代码如下
f = open("test.txt",'w')
try:
f.write("Yang is writing!")
except Exception as e:
print(f"An error occurred while handling the file: {e}")
finally:
# Always close a file after using it
f.close()
哪个片段更整洁？
with “语句是 Pythonic 的一大特色。
9.一个星号和两个星号
如果您阅读开源 Python 项目，下面这种函数定义样式可能会出现很多次：
def func(*args, **kwargs):
pass
这些奇怪的星号是什么意思？
在定义 Python 函数时，我们可以定义一个前缀为星号的参数来捕捉无限数量的参数。
- 前缀为一个 * 的参数可以捕获任意数量的位置参数到一个元组中。
- 以两个 * 为前缀的参数可以将任意数量的关键字参数捕获到一个 dict 中。
此外，在某些情况下，利用 Python 中的星号可以使我们的代码更加优雅。
例如，我们可以借助星号解包iterables：
A = [1, 2, 3]
B = (4, 5, 6)
C = {7, 8, 9}
L = [*A, *B, *C]
print(L)
# [1, 2, 3, 4, 5, 6, 8, 9, 7]
你的反应是：