介绍
编者注：本指南是实用 Python 技巧系列的一部分。阅读有关本系列的更多信息并在此处找到其他指南的链接。
在本指南中，我们将学习 Python 中的一些基本技巧，包括最常见的高级 Python 技巧。每个 Python 技巧都分两个步骤进行解释：
- 概念的简要描述和交互式代码示例
- 一些鼓舞人心的例子来启发你
布尔表达式
a 或 b
如果a是真值，则返回a。否则，返回b。
以下是官方文档中的虚假值列表：
- 定义为 false 的常量：None和False。
- 任何数字类型的零：0、0.0、0j、Decimal(0)、Fraction(0, 1)。
- 空序列和集合：''，()，[]，{}，set()，range(0)。
a, b = 0, 42
a or b
# output: 42
a, b = '', 0
a or b
# output: 0
鼓舞人心的例子
在链表赋值中，如果两个候选节点中最多有一个不为None，则可以使用或表达式。
"""connect with a non-empty linked list"""
cur.next = l1 or l2
a 和 b
如果a是假值，则返回a。否则，返回b。
a, b = 1, 2
a and b
# output: 2
a, b = '', 'abc'
a and b
# output: ''
鼓舞人心的例子
我们可以使用此机制在赋值之前调用函数。只需确保左表达式始终为True即可。
"""add current element to list before assignment"""
last = not arr.append(x) and arr[-1]
扩展知识：惰性求值
惰性求值是一种计算策略，它延迟对表达式的计算，直到需要其值为止。
这里我们讲的是惰性求值机制应用于表达式，例如a or b、a and b、a if condition else b。一旦语句满足条件，表达式的其余部分将被跳过。具体到下面的例子中，表达式b将不会被执行。我们可以利用这种机制在表达式中进行条件执行。更多信息请参阅Python Tricks - Black Magic - Part 2指南中的“带有 break 的列表推导”示例。
我们将在Python Tricks - Iterable指南中进一步讨论应用于生成器的惰性求值技术。
建立元组
为特定目的构建临时元组。用内存换取更简洁的代码。这可以扩展以构建其他集合类型。
鼓舞人心的例子
"""build in condition"""
if elem in (elem1, elem2): # equals to: if elem == elem1 or elem == elem2
"""build result"""
return [dp[-1], -1][dp[-1] == float('inf')] # equals to if-else, but more concise
"""build 4-neighbors as range"""
for I, J in (i + 1, j), (i - 1, j), (i, j + 1), (i, j - 1):
布尔值
bool类型是int的子类。作为整数，True的值为1，False 的值为 0。
int(True), int(False)
# output: (1, 0)
我们可以使用bool来参与运算。
鼓舞人心的例子
用于求和：计算满足条件的数量。
"""used in sum"""
equal_count = sum(a == b for a, b in zip(arr1, arr2))
用作索引：构造一个临时元组，并使用bool表达式作为索引。
# L236: find the lowest common ancestor in the binary search tree
def lowest_common_ancestor(root: TreeNode, p: TreeNode, q: TreeNode) -> TreeNode:
while (root.val - p.val) * (root.val - q.val) > 0:
"""used as index"""
root = (root.left, root.right)[p.val > root.val] # equals to if-else, seems more clearly this way
return root
用于列表初始化和切片：
# a strobogrammatic number is a number that looks the same when rotated 180 degrees (looked at upside down)
# L247: find all strobogrammatic numbers that are of length = n
def find_strobogrammatic(n: int) -> List[str]:
"""used in list initialization"""
# if nums is odd, the middle digit must be in '018'
nums = n % 2 * list('018') or ['']
while n > 1:
n -= 2
"""used in slice"""
# here use to deal with number can not start with '0'
nums = [a + num + b for a, b in '00 11 88 69 96'.split()[n < 2:] for num in nums]
return nums
三元运算符
在 C++/Java 中，可以通过内置语法条件 ? true_expression : false_expression来实现。Python 有几种自己的方法来实现这一点。各种解决方案提供了不同的思路。
本节摘自Stack Overflow 上的Python 是否有三元条件运算符？和在 Python < 2.5 中执行三元条件的最佳方法。如有需要，请参考。
内置语法
这是最直接的方式，从2.5版本开始支持，表达式语法为：
"""conditional operator"""
true_expression if condition else false_expression
鼓舞人心的例子
我们可以使用三元运算符来查找成对或三元组中的最小/最大元素。另一种方法是使用min / max函数。
"""find maximum in pairs"""
a, b = 10, 20
max_val = a if a > b else b
# output: 20
"""find mininmum in triplets"""
a, b, c = 10, 20, 5
min_val = a if a < b and a < c else (b if b < c else c)
# output: 5
布尔表达式技术
对于 2.5 之前的版本，我们可以使用之前讨论过的布尔表达式技巧：
"""correct way by encapsulation with tuples"""
"""(False,) is truthy value"""
(condition and (true_expression,) or (false_expression,))[0]
"""more concise and faster way with limit"""
"""should make sure true_expression is never falsy"""
condition and true_expression or false_expression
然而，这种方法可能会导致某些人的可读性较差，并且速度比以前更慢。
布尔索引技术
该解决方案使用布尔值和<font s
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