作者：Animesh Gaitonde
机器之心编译
参与：Panda
前几个月发布的 Python 3.8 包含了一项重要的新功能，即海象算子。如果合理运用，该算子能有效地提升 Python 程序的执行效率。本文将对海象算子的作用和效果进行介绍，并会通过示例演示其使用方法和不适用的场景。本文作者为软件工程师 Animesh Gaitonde。
自我开始学习 Python 以及利用它的能力以来，我就一直是这门编程语言的死忠粉。Python 句法简单，易于掌握，而且有助于提升代码库的可读性和可维护性。相比于 C、C++、Java 或 Ruby 等其它高级语言，使用 Python 实现一个算法所需的代码量能少 5 倍之多。
最近，Python 社区发布了该语言的 3.8 版本。作为 Python 语法糖的爱好者，我探索了发布说明，关注到了其中一个独特的算子。这个算子被称为「海象算子（Walrus Operator）」或「命名表达式算子（Named Expression operator）」，符号为「:=」。
海象算子
这个新算子（:=）能让我们为表达式中的一个变量赋值。这个符号看起来颇有些类似于海象的眼睛和犬齿。
我们先来看看下面一段代码：
countries = [“India”, “USA”, “France”, “Germany”]if len(countries) < 5: print ("Length of countries is " + len(countries))
在上面的代码段中，我们两次调用了函数 len()。我们可以避免重复计算以提升可读性吗？当然可以，我们可对这段代码进行如下改进：
country_size = len(countries)if country_size < 5: print ("Length of countries is " + country_size)
还有进一步改进的空间吗？我们可以不用单独一行来给「country_size」赋值吗？
if country_size := len(countries) < 5 :
print ("Length of countries is " + country_size)
这就是 Python 3.8 引入的海象算子的用武之地。我们可以在 if 语句之中直接执行声明和赋值操作。我们下面进一步探索该算子的能力。
代码行数与复杂度的平衡
先看看以下示例
powers = [get_count(), get_count()**2, get_count()**3]
def get_count():
"Fetches count of records from a database"
多次调用一个高成本的函数
上面的示例是通过多次调用一个高成本的函数 get_count() 来填充一个列表。
有了海象算子的帮助，我们可以避免多次调用函数 get_count()，其具体的功能是将结果存储到一个变量中，然后我们可在后续的计算中复用同一个变量。下面演示了海象算子的用法：
powers =[result:= get_count(), result**2, result**3]
def get_count():
"Fetches count of records from a database"
使用海象算子避免多次调用函数
从上面的例子可以看到，海象算子可以减少代码行数，让代码更可读，因此能简化代码审查人员的工作。此外，这也能实现代码行数和代码复杂度的平衡。
解决理解低效的问题
employees = []
for id in employee_ids:
employee = fetch_employee(id)
if employee:
employees.append(employee)
基于一个条件填充列表
上面的示例需要多次执行循环。一开始，我们创建一个空列表，然后在 id 列表上迭代并通过检查结果是否有效来填充我们创建的列表。
我们可以简化上面的代码，将其浓缩为一行：
employees = [result for id in employee_ids if (result:= fetch_employee(id))]
使用海象算子避免低效理解
文件分块处理
在处理大文件时，我们会将文件分块读取。每当读取一个分块时，都会检查它的值，并且该值也是 while 循环的终止条件。
chunk = file.read(256)
while chunk:
process(chunk)
chunk = file.read(256)
我们可以在 while 循环表达式中读取数据以及为要读取的数据赋值。由此我们就能避免在 while 循环之外显式地声明变量。如下示例：
while chunk := file.read(256) :
process(chunk)
正则表达式匹配
正则表达式匹配是一个两步式过程。第一步是检查是否有匹配，第二步是提取匹配的部分。
obj = re.match(info).group(1) if re.match(info) else None
正则表达式匹配
从上面的代码可以观察到，我们在一次匹配中重复计算了 re.match(info)。这会减慢该程序的执行速度，而且数据量越大减慢得越明显。上面的代码可以重写为如下形式，从而避免重复计算：
obj = match.group(1) if match:= re.match(info) else None
使用 := 的正则表达式匹配
不能使用海象算子的地方
为变量赋值
a = 5 # 有效
a := 5 # 无效
empty_list = [] # 有效
empty_list := [] # 无效
如上所示，我们不能使用 := 替代 =。海象算子只能是一个表达式的一部分。
加法/减法赋值
a += 5 # 有效
a :+=5 # 无效
在 lambda 函数中为表达式赋值
(lambda: a:= 5) # 无效
lambda: (a := 5) # 有效但无用
(var := lambda: 5) # 有效
PEP-572 及其争议
海象算子是作为 PEP-572（Python 改进提议）的一部分而引入的。如果要为 Python 语言引入一项新功能，总是需要经由 PEP 来实现，而且必须得到 Python 的发明者 Guido van Rossum 或他选择的代表的批准。
围绕海象算子的争议非常多，而且由此引发的「战争」导致了 Python 之父 Guido van Rossum 告退，不再担任 Python 社区的终身仁慈独裁者（BDFL）。海象算子的争议点有很多，下面是其中几个：
- 句法变化问题：开发者们为 := 提议了多种替代方案，比如「表达式 -> NAME」、「NAME -> 表达式」、「{表达式} NAME」等等。少数人建议使用现有的关键字，其他人则使用了新的算子。
- 后向兼容问题：这个特性无法向后兼容，也无法运行在之前的 Python 版本上。
- 算子名称问题：人们建议不要使用「海象算子」这样的代号，而是使用「赋值算子」、「命名表达式算子」、「成为算子」等术语，以免人们不明白。
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