Курс Python → Оператор Walrus в Python 3.8

Оператор Walrus (:=) в Python 3.8 стал популярным инструментом, который позволяет присваивать значения переменным внутри выражений. Это удобно, когда нужно сохранить результат вычисления и использовать его дальше в коде. Например, можно присвоить значение переменной и одновременно использовать его в условии.

Пример использования оператора Walrus:

if (n := len(some_list)) > 10:
    print(f"List is too long ({n} elements, expected <= 10)")

В данном примере мы используем оператор Walrus для присвоения длины списка переменной n и сразу же проверяем, больше ли она 10. Это позволяет сократить количество строк кода и делает код более читаемым.

Оператор Walrus также полезен в случаях, когда нужно избежать повторного вызова функции или метода. Например, если результат функции нужно использовать несколько раз, можно сохранить его в переменной с помощью оператора Walrus.

Пример с избежанием повторного вызова функции:

if (result := some_func()) is not None:
    print(f"Function returned: {result}")
    process_result(result)

Таким образом, оператор Walrus является удобным инструментом в Python 3.8, который помогает улучшить читаемость и эффективность кода за счет возможности присваивания значений переменным внутри выражений.

Твои коллеги будут рады, поделись в

Автор урока

Дмитрий Комаровский
Дмитрий Комаровский

Автоматизация процессов
в КраснодарБанки.ру

Другие уроки курса "Python"

  1. Тест скорости набора текста на Python
  2. Работа с индексами списков
  3. Форматирование вывода с F-строками
  4. Частичное применение функций в Python
  5. Ноутбуки AMD Ryzen ™ 4000: мощность и эффективность
  6. Замеры производительности в Python
  7. List Comprehension Tutorial
  8. Функция с *args.
  9. Библиотека Emoji: использование смайлов в Python
  10. Объединение словарей в Python
  11. Псевдонимы в Python
  12. Поиск индексов в списке
  13. Итерация по итерируемым объектам
  14. Модуль inspect
  15. Python: отсутствие точек с запятыми
  16. Переопределение метода sub
  17. Профилирование данных с Pandas.
  18. Изменяемые и неизменяемые объекты
  19. Работа с множествами в Python
  20. Удаление дубликатов с сохранением порядка с помощью dict.fromkeys
  21. Конкатенация строк с помощью join()
  22. Работа с типами данных в Python с помощью pydantic.
  23. Работа с атрибутом dict
  24. Подсчет частоты элементов с Counter
  25. Проверка ввода с помощью isdigit
  26. Импорт модулей и пакетов в Python
  27. Функция __init__ в Python
  28. Преобразование строк в числа с плавающей запятой
  29. Изменение регистра данных
  30. Конвертация коллекций в Python
  31. Транспонирование матрицы в Python
  32. Отладка утечек памяти в Python
  33. Принципы Zen Python
  34. Создание треугольника Паскаля
  35. Отладка кода
  36. Справка по импортированным модулям
  37. Возврат нескольких значений из функции
  38. Модуль subprocess: запуск внешних команд
  39. Логирование с Loguru
  40. Измерение потребления памяти при сортировке
  41. Функции-генераторы в Python
  42. Обход элементов в Python
  43. Функция enumerate() в Python
  44. Замыкания в Python
  45. Bootle — простой веб-фреймворк
  46. Метод eq для сравнения объектов

Marketello читают маркетологи из крутых компаний