从任意长度的可迭代对象中分解元素

 问题： 

• 需要从某个可迭代对象中分解出N个元素，但是这个可迭代对象的长度可能超过N，这会导致出现”分解的值过多（too many values to unpack）“的异常

 

 解决方案：

• python的”*表达式“可以用来解决这个问题。例如，假设开设了一门课程，并决定在期末的作业成绩中去掉第一个和最后一个，只对中间剩下的成绩做平均分统计，如果只有4个成绩，也许可以简单地将4个都分解出来，但是如果有24个呢？*表达式使这一切都变得简单

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def drop_first_last(grades):     first, *middle, last = grades     return avg(middle)

 

• 另一个用例是假设有一些用户记录，记录由姓名和电子邮件地址组成，后面跟着任意数据的电话号码，则可以像这样分解记录：

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>>> record = ('Dave', 'dave@example.com', '773-555-1212', '847-555-1212') >>> name, email, *phone_numbers = record >>> name 'Dave' >>> email 'dave@example.com' >>> phone_numbers ['773-555-1212', '847-555-1212'] >>>

　　

• 不管需要分解出多少个号码（甚至没有电话号码），变量 phone_numbers 都一直是列表，而这不是毫无意义的，如此一来，任何需要用的变量 phone_numbers 的代码都不必对它可能不是一个列表的情况复制，或者额外做任何形式的类型检查
• 由*修饰的变量也可以位于列表的第一个位置。例如，比方说用一系列的值来代表公司过去8个季度的销售额，如果想对最近一个季度的销售额同前7个季度的平均值做比较，可以这么做：

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*trailing_qtrs, current_qtrs = sales_record trailing_avg = sum(trailing_qtrs) / len(trailing_qtrs) return avg_comparison(trailing_avg, current_qtrs)

 

• 从Python解释器的角度来看，这个操作是这样的：

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>>> sales_record = [10, 8, 7, 1, 9, 5, 10, 3] >>> *trailing, current = sales_record >>> trailing [10, 8, 7, 1, 9, 5, 10] >>> current 3

　　

 讨论： 

• 对于分解未知或任意长度的可迭代对象，这种扩展的分解操作可谓是量身定做的工具，利用*表达式分解可迭代对象使的开发折能够轻松利用这些模式，而不必在可迭代对象中做负责花哨的操作才能得到相关的元素
• *式的语法在迭代一个变长的元组序列时尤其有用。例如，假设有一个带有标记的元组序列：

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records =[     ('foo', 1, 2),     ('bar', 'hello'),     ('foo', 3, 4), ]   def do_foo(x, y): print('foo', x, y)   def do_bar(s): print('bar', s)   for tag, *args in records:     if tag == 'foo':         do_foo(*args)     elif tag == 'bar':         do_bar(*args)   输出： foo 1 2 bar hello foo 3 4

　　

• 当和某些特定的字符串处理操作相结合，比如做拆分（splitting）操作时，这种*式的语法所支持的分解操作也非常有用。例如：

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>>> line = 'evescn:x:1000:1000:CentOS7:/home/evescn:/bin/bash' >>> uname, *fields, homedir, sh = line.split(':') >>> uname 'evescn' >>> homedir '/home/evescn' >>> sh '/bin/bash' >>>

　　

• 有时候可能想分解出某些值然后丢弃它们。在分解的时候，不能只是指定一个单独的*，但是可以使用几个常用来表示待丢弃值的变量名，比如_或者ign（ignored）。例如：

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>>> record = ('ACME', 50, 123.45, (12, 18, 2012)) >>> name, *_, (*_, year) = record >>> name 'ACME' >>> year 2012 >>>