Python中列表的模式匹配
我想在Python中的列表上做一些模式匹配。 例如，在Haskell中，我可以做如下的事情：
fun (head : rest) = ... 所以当我通过一个列表时， head将是第一个元素， rest将是尾随元素。
同样，在Python中，我可以自动解包元组：
(var1, var2) = func_that_returns_a_tuple()
我想用Python中的列表做类似的事情。 现在，我有一个函数返回一个列表，以及一段代码，它会执行以下操作：
ls = my_func() (head, rest) = (ls[0], ls[1:])
我想知道我是否可以用Python中的某一行来做这件事，而不是两件事。
据我所知，在没有引入另一个函数的情况下，没有办法使它成为当前Python的一行，例如：
split_list = lambda lst: (lst[0], lst[1:]) head, rest = split_list(my_func())
但是，在Python 3.0中，用于可变参数签名和参数解包的专用语法也可用于这种types的常规序列解包，因此在3.0中，您将能够编写：
head, *rest = my_func()
详情请参阅PEP 3132 。
首先，请注意，函数式语言的“模式匹配”和给你提到的元组的赋值并不是那么相似。 在函数式语言中，模式用于给出函数的部分定义。 所以f (x : s) = e并不意味着取f的参数的头部和尾部，并使用它们返回e ，但这意味着如果 f的参数是x : sforms（对于某些x和s ）， 则 f (x : s)等于e 。
Python的分配更像是一个多重任务（我怀疑这是它的初衷）。 所以，你写了，例如， x, y = y, x来交换x和y的值，而不需要临时variables（就像使用简单的赋值语句一样）。 这与模式匹配无关，因为它基本上是x = y和y = x的“同时”执行的简写。 虽然python允许任意序列而不是逗号分隔列表，我不会build议调用这种模式匹配。 通过模式匹配，您可以检查某个模式是否匹配; 在Python的分配你应该确保两边的序列是相同的。
做你看起来想要的东西，你通常会（在function语言中）使用一个辅助函数（如其他人所提到的）或类似的let或where结构（你可以把它看作是使用匿名函数）。 例如：
(head, tail) = (x[0], x[1:]) where x = my_func()
或者，在实际的python中：
(head, tail) = (lambda x: (x[0], x[1:]))(my_func())
请注意，除了这是您想要的单行程外，这与其他人使用辅助function给出的解决scheme基本相同。 然而，这不一定比单独的function更好。
（对不起，如果我的回答有点过分，我认为明确区分是很重要的。）
这是一个非常“纯粹的function”的方法，因此在Haskell中是一个明智的习惯用法，但它可能不适合Python。 Python以这种方式只有一个非常有限的模式概念 – 我怀疑你可能需要一个更加严格的types系统来实现这种构造（在这里被邀请不同意的erlang buff）。
你有什么可能尽可能接近你的习惯用语，但你可能更好的使用列表理解或命令式的方法，而不是recursion地调用一个函数与尾部的列表。
如前所述，Python实际上并不是一种function性语言。 它只是借鉴了FP世界的想法。 它并不是固有的Tail Recursive ，你可能希望看到embedded到函数式语言的体系结构中，因此在大量数据集上执行这种recursion操作时会遇到一些困难，而不使用大量的堆栈空间。
那么，为什么你要在一线呢？
如果你真的想，你总是可以这样做：
def x(func): y = func() return y[0], y[1:] # then, instead of calling my_func() call x(my_func) (head, rest) = x(my_func) # that's one line :)
在3.0中引入了扩展拆包functionhttp://www.python.org/dev/peps/pep-3132/
除了其他答案之外，请注意Python中等效的头部/尾部操作（包括python3的*语法扩展）通常不如Haskell的模式匹配效率高。
Python列表被实现为向量，因此获取尾部需要获取列表的副本。 这是列表大小的O（n），而使用像Haskell这样的链表的实现只能使用尾指针，O（1）操作。
唯一的例外可能是基于迭代器的方法，其中列表实际上没有返回，但迭代器是。 然而，这可能并不适用于需要列表的所有地方（例如，多次迭代）。
例如，如果修改Cipher的方法来返回迭代器而不是将其转换为元组，则会出现这种情况。 或者，不依赖于字节码的更简单的2个项目的方法是：
def head_tail(lst): it = iter(list) yield it.next() yield it >>> a, tail = head_tail([1,2,3,4,5]) >>> b, tail = head_tail(tail) >>> a,b,tail (1, 2, <listiterator object at 0x2b1c810>) >>> list(tail) [3, 4]
显然，尽pipe你仍然需要包装在一个效用函数中，而不是有很好的语法糖。
与Haskell或ML不同，Python没有内置的结构模式匹配。 模式匹配的最Pythonic方法是使用try-except块：
def recursive_sum(x): try: head, tail = x[0], x[1:] return head + recursive-sum(tail) except IndexError: # empty list: [][0] raises IndexError return 0
请注意，这只适用于带切片索引的对象。 另外，如果函数变得复杂， head, tail线后面的东西可能会引起IndexError，这会导致细微的错误。 不过，这可以让你做这样的事情：
for frob in eggs.frob_list: try: frob.spam += 1 except AttributeError: eggs.no_spam_count += 1
在Python中，尾recursion通常更好地实现为具有累加器的循环，即：
def iterative_sum(x): ret_val = 0 for i in x: ret_val += i return ret_val
这是一个明显的，正确的方式来做99％的时间。 阅读起来不仅更为清晰，而且速度更快，而且还可以处理列表以外的其他内容（例如，集合）。 如果在那里等待发生exception，函数将很快失败，并将其传递到链中。
我正在开发一个pyfpm ，一个Python语言模式匹配库。 你可以用它来解压这样的对象：
from pyfpm import Unpacker unpacker = Unpacker() unpacker('head :: tail') << (1, 2, 3) unpacker.head # 1 unpacker.tail # (2, 3)
或者在函数的arglist中：
from pyfpm import match_args @match_args('head :: tail') def f(head, tail): return (head, tail) f(1) # (1, ()) f(1, 2, 3, 4) # (1, (2, 3, 4))
蟒食谱中有一个收件人这样做。 我似乎无法find它，但这里是代码（我修改了一点）
def peel(iterable,result=tuple): '''Removes the requested items from the iterable and stores the remaining in a tuple >>> x,y,z=peel('test') >>> print repr(x),repr(y),z 't' 'e' ('s', 't') ''' def how_many_unpacked(): import inspect,opcode f = inspect.currentframe().f_back.f_back if ord(f.f_code.co_code[f.f_lasti])==opcode.opmap['UNPACK_SEQUENCE']: return ord(f.f_code.co_code[f.f_lasti+1]) raise ValueError("Must be a generator on RHS of a multiple assignment!!") iterator=iter(iterable) hasItems=True amountToUnpack=how_many_unpacked()-1 next=None for num in xrange(amountToUnpack): if hasItems: try: next = iterator.next() except StopIteration: next = None hasItems = False yield next if hasItems: yield result(iterator) else: yield None
但是，你应该注意到，只有在使用一个任务解包因为它的思维方式… …仍然是相当有用的。
