Курс Python → Оператор Walrus: правильное использование

Оператор Walrus (:=) — это нововведение в Python 3.8, которое позволяет присваивать значение переменной внутри выражения. Однако, стоит помнить, что непарентизированное «выражение присваивания» ограничено на верхнем уровне. Это значит, что если вы попытаетесь использовать оператор Walrus без скобок, то получите ошибку SyntaxError. Например, a := «wtf_walrus» вызовет ошибку на верхнем уровне.

Чтобы избежать этой ошибки, необходимо заключить оператор Walrus в скобки. Таким образом, выражение a := «wtf_walrus» будет корректно работать и переменной a будет назначено значение «wtf_walrus». Это позволяет использовать оператор Walrus в более сложных выражениях и улучшает читаемость кода.


# Пример использования оператора Walrus
if (n := len("hello")) > 5:
    print(f"Длина строки 'hello' больше 5 символов: {n}")

В приведенном примере мы используем оператор Walrus для присваивания длины строки «hello» переменной n и сразу же проверяем, больше ли эта длина 5 символов. Если условие выполняется, то выводим сообщение о том, что длина строки больше 5 символов. Это демонстрирует удобство и гибкость оператора Walrus в Python.

Таким образом, оператор Walrus предоставляет удобный способ присваивания значений переменным внутри выражений, что упрощает написание кода и делает его более читаемым. Не забывайте использовать скобки при использовании оператора Walrus на верхнем уровне, чтобы избежать ошибок синтаксиса и обеспечить корректную работу вашего кода.

Твои коллеги будут рады, поделись в

Автор урока

Дмитрий Комаровский
Дмитрий Комаровский

Автоматизация процессов
в КраснодарБанки.ру

Другие уроки курса "Python"

  1. Установка виртуального окружения Python
  2. Метод сравнения объектов в Python
  3. Создание новых списков в Python
  4. Переопределение метода delitem в Python
  5. Запуск внешних программ с subprocess
  6. Упрощение условных выражений с тернарным оператором
  7. Добавление цвета в консоли
  8. Метод ipow для возведения в степень
  9. Обработка ошибок ввода данных
  10. JSON в Python: модуль, dump, dumps, load
  11. Вывод символов строки в Python
  12. Генераторы в Python
  13. Переименование файлов в Python
  14. Retrying в Python: повторные вызовы
  15. Работа с файловой системой в Python
  16. Многострочные комментарии в Python
  17. Удаление файлов с shutil.os.remove()
  18. Итераторы в Python
  19. Поиск простых чисел
  20. Функция __init__ в Python
  21. Работа с временем в Python
  22. Упрощенный вывод данных в Python
  23. Условные выражения в Python
  24. Работа с срезами в Numpy
  25. Чтение бинарного файла в Python.
  26. Подсчет частоты элементов с Counter
  27. Рекурсия для обращения строки
  28. Асинхронный код в Python
  29. inspect в Python: анализ кода
  30. discard() — удаление элемента из множества
  31. Поиск HTML-элементов с BeautifulSoup
  32. Метод join() для объединения элементов строки
  33. Работа с файлами и директориями в Python.
  34. Структуры данных в Python
  35. Работа со стеком в Python
  36. Однострочники Python
  37. Функции классификации комплексных чисел
  38. Хэш-функции и метод цепочек
  39. Создание и использование модулей в Python
  40. Форматирование вывода списков
  41. Декораторы с @wraps
  42. Работа с CSV в Python
  43. Измерение времени выполнения кода
  44. Обработка ошибок в Python
  45. Управление виртуальными окружениями в Python
  46. Создание и обучение модели с Keras

Marketello читают маркетологи из крутых компаний