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忽略 Python 中的多个返回值

作者:迹忆客 最近更新:2022/10/21 浏览次数:

使用带有占位符变量的解包来忽略多个返回值,例如 _, _, c, _ = my_func()。 左侧的变量需要与右侧的可迭代对象中的值完全相同。

def my_func():
    return ['a', 'b', 'c', 'd']


# ✅ by unpacking values

_, _, c, _ = my_func()
print(c)  # 👉️ 'c'

_, b, *_ = my_func()
print(b)  # 👉️ 'b'

忽略 Python 中的多个返回值

我们使用下划线 _ 作为变量名。 有一个约定使用下划线作为我们不打算使用的占位符变量的名称。

左侧的变量需要与右侧的可迭代对象中的值完全相同。

这是因为我们将可迭代对象的值解包到变量中。

如果我们需要忽略可迭代末尾的项目,请使用可迭代解包运算符。

def my_func():
    return ['a', 'b', 'c', 'd']


_, b, *_ = my_func()
print(b)  # 👉️ 'b'

print(_) # 👉️ ['c', 'd']

* 可迭代解包运算符使我们能够在函数调用、推导式和生成器表达式中解包可迭代对象。

* 运算符可用于忽略任意数量的返回值。

def my_func():
    return ['a', 'b', 'c', 'd']


_, *_, c,  d = my_func()

print(c)  # 👉️ 'c'

print(d)  # 👉️ 'd'

但是请注意,只能使用一种解包操作。 换句话说,我们只能在左侧使用 *_ 一次。

如果我们使用解包运算符来存储您打算在代码中使用的值,请相应地命名变量。

def my_func():
    return ['a', 'b', 'c', 'd']


_, _, *rest = my_func()

print(rest)  # 👉️ ['c', 'd']

或者,我们可以直接访问我们需要的项目。


通过访问索引处的项目来忽略多个返回值

要忽略多个返回值:

  1. 如果我们需要获取单个值,请调用该函数并访问特定索引处的结果。
  2. 如果需要获取多个值,请调用该函数并使用切片。
def my_func():
    return ['a', 'b', 'c', 'd']


c = my_func()[2]
print(c)  # 👉️ 'c'

d = my_func()[3]
print(d)  # 👉️ 'd'

c, d = my_func()[2:4]
print(c)  # 👉️ 'c'
print(d)  # 👉️ 'd'

# --------------------------------

result = my_func()

c = result[2]
print(c)  # 👉️ 'c'

d = result[3]
print(d)  # 👉️ 'd'

如果我们需要从可迭代对象中获取特定项目,请在索引处访问可迭代对象。

Python 索引是从零开始的,因此列表中的第一项的索引为 0,最后一项的索引为 -1len(my_list) - 1

如果需要获取可迭代的切片,可以使用列表切片。

def my_func():
    return ['a', 'b', 'c', 'd']


c, d = my_func()[2:4]
print(c)  # 👉️ 'c'
print(d)  # 👉️ 'd'

列表切片的语法是 my_list[start:stop:step]

开始索引是包含的,而停止索引是排除的(最多,但不包括)。

但是,多次调用函数比调用一次函数并将结果存储在变量中效率更低。

def my_func():
    return ['a', 'b', 'c', 'd']

result = my_func()

c = result[2]
print(c)  # 👉️ 'c'

d = result[3]
print(d)  # 👉️ 'd'

c, d = result[2:4]
print(c)  # 👉️ 'c'

print(d)  # 👉️ 'd'

我们将调用函数的结果存储在一个变量中,并多次访问该列表。

如果你使用 numpy,你可以从 iterable 中返回一个 numpy 数组。

import numpy as np


def my_func():
    return np.array(['a', 'b', 'c', 'd'])


a, d = my_func()[[0, 3]]

print(a)  # 👉️ 'a'
print(d)  # 👉️ 'd'

运行示例

我们可以点击上面的运行示例,查看实际的运行效果

可以在多个非连续索引处访问 Numpy 数组。

请注意 ,我们使用了两组方括号。

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