设计和历史常见问题

目录

• 设计和历史常见问题

  • 为什么Python使用缩进来分组语句？

  • 为什么简单的算术运算得到奇怪的结果？

  • 为什么浮点计算不准确？

  • 为什么Python字符串是不可变的？

  • 为什么必须在方法定义和调用中显式使用“self”？

  • 为什么不能在表达式中赋值？

  • 为什么Python对某些功能（例如list.index()）使用方法来实现，而其他功能（例如len(List)）使用函数实现？

  • 为什么 join() 是一个字符串方法而不是列表或元组方法？

  • 异常有多快？

  • 为什么Python中没有switch或case语句？

  • 难道不能在解释器中模拟线程，而非得依赖特定于操作系统的线程实现吗？

  • 为什么lambda表达式不能包含语句？

  • 可以将Python编译为机器代码，C或其他语言吗？

  • Python如何管理内存？

  • 为什么CPython不使用更传统的垃圾回收方案？

  • CPython退出时为什么不释放所有内存？

  • 为什么有单独的元组和列表数据类型？

  • 列表是如何在CPython中实现的？

  • 字典是如何在CPython中实现的？

  • 为什么字典key必须是不可变的？

  • 为什么 list.sort() 没有返回排序列表？

  • 如何在Python中指定和实施接口规范？

  • 为什么没有goto？

  • 为什么原始字符串（r-strings）不能以反斜杠结尾？

  • 为什么Python没有属性赋值的“with”语句？

  • 生成器为什么不支持 with 语句？

  • 为什么 if/while/def/class语句需要冒号？

  • 为什么Python在列表和元组的末尾允许使用逗号？

为什么Python使用缩进来分组语句？

Guido van Rossum 认为使用缩进进行分组非常优雅，并且大大提高了普通Python程序的清晰度。大多数人在一段时间后就学会并喜欢上这个功能。

由于没有开始/结束括号，因此解析器感知的分组与人类读者之间不会存在分歧。偶尔C程序员会遇到像这样的代码片段:

if (x <= y)
        x++;
        y--;
z++;

如果条件为真，则只执行 x++ 语句，但缩进会使你认为情况并非如此。 即使是经验丰富的 C 程序员有时也会长久地盯着它发呆，不明白为什么在 x > y``时 ``y 也会减少。

因为没有开始/结束花括号，所以 Python 更不容易发生编码风格冲突。 在 C 中有许多不同的放置花括号的方式。 在习惯了阅读和编写某种特定风格的代码之后，当阅读（或被要求编写）另一种风格的代码时通常都会令人感觉有点不舒服）。

许多编码风格将开始/结束括号单独放在一行上。这使得程序相当长，浪费了宝贵的屏幕空间，使得更难以对程序进行全面的了解。理想情况下，函数应该适合一个屏幕（例如，20–30行）。 20行Python可以完成比20行C更多的工作。这不仅仅是由于缺少开始/结束括号 – 缺少声明和高级数据类型也是其中的原因 – 但缩进基于语法肯定有帮助。

为什么简单的算术运算得到奇怪的结果？

请看下一个问题。

为什么浮点计算不准确？

用户经常对这样的结果感到惊讶:

>>> 1.2 - 1.0
0.19999999999999996

并且认为这是 Python中的一个 bug。其实不是这样。这与 Python 关系不大，而与底层平台如何处理浮点数字关系更大。

CPython 中的 float 类型使用C语言的 double 类型进行存储。 float 对象的值是以固定的精度（通常为 53 位）存储的二进制浮点数，由于 Python 使用 C 操作，而后者依赖于处理器中的硬件实现来执行浮点运算。 这意味着就浮点运算而言，Python 的行为类似于许多流行的语言，包括 C 和 Java。

许多可以轻松地用十进制表示的数字不能用二进制浮点表示。例如，在输入以下语句后:

>>> x = 1.2

为 x 存储的值是与十进制的值 1.2 (非常接近) 的近似值，但不完全等于它。 在典型的机器上，实际存储的值是：

1.0011001100110011001100110011001100110011001100110011 (binary)

它对应于十进制数值:

1.1999999999999999555910790149937383830547332763671875 (decimal)

典型的 53 位精度为 Python 浮点数提供了 15-16 位小数的精度。

要获得更完整的解释，请参阅 Python 教程中的 浮点算术 一章。

为什么Python字符串是不可变的？

有几个优点。

一个是性能：知道字符串是不可变的，意味着我们可以在创建时为它分配空间，并且存储需求是固定不变的。这也是元组和列表之间区别的原因之一。

另一个优点是，Python 中的字符串被视为与数字一样“基本”。 任何动作都不会将值 8 更改为其他值，在 Python 中，任何动作都不会将字符串 “8” 更改为其他值。

为什么必须在方法定义和调用中显式使用“self”？

这个想法借鉴了 Modula-3 语言。 出于多种原因它被证明是非常有用的。

首先，更明显的显示出，使用的是方法或实例属性而不是局部变量。 阅读 self.x 或 self.meth() 可以清楚地表明，即使您不知道类的定义，也会使用实例变量或方法。在 C++ 中，可以通过缺少局部变量声明来判断（假设全局变量很少见或容易识别） —— 但是在 Python 中没有局部变量声明，所以必须查找类定义才能确定。 一些 C++ 和 Java 编码标准要求实例属性具有 m_ 前缀，因此这种显式性在这些语言中仍然有用。

Second, it means that no special syntax is necessary if you want to explicitly reference or call the method from a particular class. In C++, if you want to use a method from a base class which is overridden in a derived class, you have to use the :: operator – in Python you can write baseclass.methodname(self, <argument list>). This is particularly useful for __init__() methods, and in general in cases where a derived class method wants to extend the base class method of the same name and thus has to call the base class method somehow.

最后，它解决了变量赋值的语法问题：为了 Python 中的局部变量（根据定义！）在函数体中赋值的那些变量（并且没有明确声明为全局）赋值，就必须以某种方式告诉解释器一个赋值是为了分配一个实例变量而不是一个局部变量，它最好是通过语法实现的（出于效率原因）。 C++ 通过声明来做到这一点，但是 Python 没有声明，仅仅为了这个目的而引入它们会很可惜。 使用显式的 self.var 很好地解决了这个问题。 类似地，对于使用实例变量，必须编写 self.var 意味着对方法内部的非限定名称的引用不必搜索实例的目录。 换句话说，局部变量和实例变量存在于两个不同的命名空间中，您需要告诉 Python 使用哪个命名空间。

为什么不能在表达式中赋值？

自 Python 3.8 开始，你能做到的！

Assignment expressions using the walrus operator := assign a variable in an expression:

while chunk := fp.read(200):
   print(chunk)

请参阅 PEP 572 了解详情。

为什么Python对某些功能（例如list.index()）使用方法来实现，而其他功能（例如len(List)）使用函数实现？

正如Guido所说：

(a) 对于某些操作，前缀表示法比后缀更容易阅读 – 前缀（和中缀！）运算在数学中有着悠久的传统，就像在视觉上帮助数学家思考问题的记法。比较一下我们将 x*(a+b) 这样的公式改写为 x*a+x*b 的容易程度，以及使用原始OO符号做相同事情的笨拙程度。

(b) 当读到写有len(X)的代码时，就知道它要求的是某件东西的长度。这告诉我们两件事：结果是一个整数，参数是某种容器。相反，当阅读x.len()时，必须已经知道x是某种实现接口的容器，或者是从具有标准len()的类继承的容器。当没有实现映射的类有get()或key()方法，或者不是文件的类有write()方法时，我们偶尔会感到困惑。

—https://mail.python.org/pipermail/python-3000/2006-November/004643.html

为什么 join() 是一个字符串方法而不是列表或元组方法？

从 Python 1.6 开始，字符串变得更像其他标准类型，当添加方法时，这些方法提供的功能与始终使用 String 模块的函数时提供的功能相同。这些新方法中的大多数已被广泛接受，但似乎让一些程序员感到不舒服的一种方法是：

", ".join(['1', '2', '4', '8', '16'])

结果如下:

"1, 2, 4, 8, 16"

反对这种用法有两个常见的论点。

第一条是这样的：“使用字符串文本(String Constant)的方法看起来真的很难看”，答案是也许吧，但是字符串文本只是一个固定值。如果在绑定到字符串的名称上允许使用这些方法，则没有逻辑上的理由使其在文字上不可用。

第二个异议通常是这样的：“我实际上是在告诉序列使用字符串常量将其成员连接在一起”。遗憾的是并非如此。出于某种原因，把 split() 作为一个字符串方法似乎要容易得多，因为在这种情况下，很容易看到:

"1, 2, 4, 8, 16".split(", ")

是对字符串文本的指令，用于返回由给定分隔符分隔的子字符串（或在默认情况下，返回任意空格）。

join() 是字符串方法，因为在使用该方法时，您告诉分隔符字符串去迭代一个字符串序列，并在相邻元素之间插入自身。此方法的参数可以是任何遵循序列规则的对象，包括您自己定义的任何新的类。对于字节和字节数组对象也有类似的方法。

异常有多快？

A try/except block is extremely efficient if no exceptions are raised. Actually catching an exception is expensive. In versions of Python prior to 2.0 it was common to use this idiom:

try:
    value = mydict[key]
except KeyError:
    mydict[key] = getvalue(key)
    value = mydict[key]

只有当你期望dict在任何时候都有key时，这才有意义。如果不是这样的话，你就是应该这样编码：

if key in mydict:
    value = mydict[key]
else:
    value = mydict[key] = getvalue(key)

对于这种特定的情况，您还可以使用 value = dict.setdefault(key, getvalue(key))，但前提是调用 getvalue() 足够便宜，因为在所有情况下都会对其进行评估。

为什么Python中没有switch或case语句？

你可以足够方便地使用一串 if... elif... elif... else 来做到这一点。 对于字面值或某一命名空间内的常量，你还可以 使用 match ... case 语句。

对于需要从大量可能性中进行选择的情况，可以创建一个字典，将case 值映射到要调用的函数。例如：

functions = {'a': function_1,
             'b': function_2,
             'c': self.method_1}

func = functions[value]
func()

对于对象调用方法，可以通过使用 getattr() 内置检索具有特定名称的方法来进一步简化：

class MyVisitor:
    def visit_a(self):
        ...

    def dispatch(self, value):
        method_name = 'visit_' + str(value)
        method = getattr(self, method_name)
        method()

建议对方法名使用前缀，例如本例中的 visit_ 。如果没有这样的前缀，如果值来自不受信任的源，攻击者将能够调用对象上的任何方法。

难道不能在解释器中模拟线程，而非得依赖特定于操作系统的线程实现吗？

答案1： 不幸的是，解释器为每个Python堆栈帧推送至少一个C堆栈帧。此外，扩展可以随时回调Python。因此，一个完整的线程实现需要对C的线程支持。

答案2： 幸运的是， Stackless Python 有一个完全重新设计的解释器循环，可以避免C堆栈。

为什么lambda表达式不能包含语句？

Python的 lambda表达式不能包含语句，因为Python的语法框架不能处理嵌套在表达式内部的语句。然而，在Python中，这并不是一个严重的问题。与其他语言中添加功能的lambda表单不同，Python的 lambdas只是一种速记符号，如果您懒得定义函数的话。

Functions are already first class objects in Python, and can be declared in a local scope. Therefore the only advantage of using a lambda instead of a locally defined function is that you don’t need to invent a name for the function – but that’s just a local variable to which the function object (which is exactly the same type of object that a lambda expression yields) is assigned!

可以将Python编译为机器代码，C或其他语言吗？

Cython compiles a modified version of Python with optional annotations into C extensions. Nuitka is an up-and-coming compiler of Python into C++ code, aiming to support the full Python language.

Python如何管理内存？

Python 内存管理的细节取决于实现。 Python 的标准实现 CPython 使用引用计数来检测不可访问的对象，并使用另一种机制来收集引用循环，定期执行循环检测算法来查找不可访问的循环并删除所涉及的对象。 gc 模块提供了执行垃圾回收、获取调试统计信息和优化收集器参数的函数。

Other implementations (such as Jython or PyPy), however, can rely on a different mechanism such as a full-blown garbage collector. This difference can cause some subtle porting problems if your Python code depends on the behavior of the reference counting implementation.

在一些Python实现中，以下代码（在CPython中工作的很好）可能会耗尽文件描述符:

for file in very_long_list_of_files:
    f = open(file)
    c = f.read(1)

Indeed, using CPython’s reference counting and destructor scheme, each new assignment to f closes the previous file. With a traditional GC, however, those file objects will only get collected (and closed) at varying and possibly long intervals.

如果要编写可用于任何python实现的代码，则应显式关闭该文件或使用 with 语句；无论内存管理方案如何，这都有效：

for file in very_long_list_of_files:
    with open(file) as f:
        c = f.read(1)

为什么CPython不使用更传统的垃圾回收方案？

首先，这不是C标准特性，因此不能移植。(是的，我们知道Boehm GC库。它包含了 大多数 常见平台（但不是所有平台）的汇编代码，尽管它基本上是透明的，但也不是完全透明的; 要让Python使用它，需要使用补丁。)

Traditional GC also becomes a problem when Python is embedded into other applications. While in a standalone Python it’s fine to replace the standard malloc() and free() with versions provided by the GC library, an application embedding Python may want to have its own substitute for malloc() and free(), and may not want Python’s. Right now, CPython works with anything that implements malloc() and free() properly.

CPython退出时为什么不释放所有内存？

当Python退出时，从全局命名空间或Python模块引用的对象并不总是被释放。 如果存在循环引用，则可能发生这种情况 C库分配的某些内存也是不可能释放的（例如像Purify这样的工具会抱怨这些内容）。 但是，Python在退出时清理内存并尝试销毁每个对象。

如果要强制 Python 在释放时删除某些内容，请使用 atexit 模块运行一个函数，强制删除这些内容。

为什么有单独的元组和列表数据类型？

Lists and tuples, while similar in many respects, are generally used in fundamentally different ways. Tuples can be thought of as being similar to Pascal records or C structs; they’re small collections of related data which may be of different types which are operated on as a group. For example, a Cartesian coordinate is appropriately represented as a tuple of two or three numbers.

Lists, on the other hand, are more like arrays in other languages. They tend to hold a varying number of objects all of which have the same type and which are operated on one-by-one. For example, os.listdir('.') returns a list of strings representing the files in the current directory. Functions which operate on this output would generally not break if you added another file or two to the directory.

元组是不可变的，这意味着一旦创建了元组，就不能用新值替换它的任何元素。列表是可变的，这意味着您始终可以更改列表的元素。只有不变元素可以用作字典的key，因此只能将元组和非列表用作key。

列表是如何在CPython中实现的？

CPython的列表实际上是可变长度的数组，而不是lisp风格的链表。该实现使用对其他对象的引用的连续数组，并在列表头结构中保留指向该数组和数组长度的指针。

这使得索引列表 a[i] 的操作成本与列表的大小或索引的值无关。

当添加或插入项时，将调整引用数组的大小。并采用了一些巧妙的方法来提高重复添加项的性能; 当数组必须增长时，会分配一些额外的空间，以便在接下来的几次中不需要实际调整大小。

字典是如何在CPython中实现的？

CPython的字典实现为可调整大小的哈希表。与B-树相比，这在大多数情况下为查找（目前最常见的操作）提供了更好的性能，并且实现更简单。

Dictionaries work by computing a hash code for each key stored in the dictionary using the hash() built-in function. The hash code varies widely depending on the key and a per-process seed; for example, 'Python' could hash to -539294296 while 'python', a string that differs by a single bit, could hash to 1142331976. The hash code is then used to calculate a location in an internal array where the value will be stored. Assuming that you’re storing keys that all have different hash values, this means that dictionaries take constant time – O(1), in Big-O notation – to retrieve a key.

为什么字典key必须是不可变的？

字典的哈希表实现使用从键值计算的哈希值来查找键。如果键是可变对象，则其值可能会发生变化，因此其哈希值也会发生变化。但是，由于无论谁更改键对象都无法判断它是否被用作字典键值，因此无法在字典中修改条目。然后，当你尝试在字典中查找相同的对象时，将无法找到它，因为其哈希值不同。如果你尝试查找旧值，也不会找到它，因为在该哈希表中找到的对象的值会有所不同。

如果你想要一个用列表索引的字典，只需先将列表转换为元组；用函数 tuple(L) 创建一个元组，其条目与列表 L 相同。 元组是不可变的，因此可以用作字典键。

已经提出的一些不可接受的解决方案：

• 哈希按其地址（对象ID）列出。这不起作用，因为如果你构造一个具有相同值的新列表，它将无法找到；例如:

  mydict = {[1, 2]: '12'}
  print(mydict[[1, 2]])
  

  会引发一个 KeyError 异常，因为第二行中使用的 [1, 2] 的 id 与第一行中的 id 不同。换句话说，应该使用 == 来比较字典键，而不是使用 is 。

• 使用列表作为键时进行复制。这没有用的，因为作为可变对象的列表可以包含对自身的引用，然后复制代码将进入无限循环。

• 允许列表作为键，但告诉用户不要修改它们。当你意外忘记或修改列表时，这将产生程序中的一类难以跟踪的错误。它还使一个重要的字典不变量无效： d.keys() 中的每个值都可用作字典的键。

• 将列表用作字典键后，应标记为其只读。问题是，它不仅仅是可以改变其值的顶级对象；你可以使用包含列表作为键的元组。将任何内容作为键关联到字典中都需要将从那里可到达的所有对象标记为只读 —— 并且自引用对象可能会导致无限循环。

There is a trick to get around this if you need to, but use it at your own risk: You can wrap a mutable structure inside a class instance which has both a __eq__() and a __hash__() method. You must then make sure that the hash value for all such wrapper objects that reside in a dictionary (or other hash based structure), remain fixed while the object is in the dictionary (or other structure).

class ListWrapper:
    def __init__(self, the_list):
        self.the_list = the_list

    def __eq__(self, other):
        return self.the_list == other.the_list

    def __hash__(self):
        l = self.the_list
        result = 98767 - len(l)*555
        for i, el in enumerate(l):
            try:
                result = result + (hash(el) % 9999999) * 1001 + i
            except Exception:
                result = (result % 7777777) + i * 333
        return result

注意，哈希计算由于列表的某些成员可能不可用以及算术溢出的可能性而变得复杂。

此外，必须始终如此，如果 o1 == o2 （即 o1.__eq__(o2) is True ）则 hash(o1) == hash(o2)``（即 ``o1.__hash__() == o2.__hash__() ），无论对象是否在字典中。 如果你不能满足这些限制，字典和其他基于 hash 的结构将会出错。

In the case of ListWrapper, whenever the wrapper object is in a dictionary the wrapped list must not change to avoid anomalies. Don’t do this unless you are prepared to think hard about the requirements and the consequences of not meeting them correctly. Consider yourself warned.

为什么 list.sort() 没有返回排序列表？

在性能很重要的情况下，仅仅为了排序而复制一份列表将是一种浪费。因此， list.sort() 对列表进行了适当的排序。为了提醒您这一事实，它不会返回已排序的列表。这样，当您需要排序的副本，但也需要保留未排序的版本时，就不会意外地覆盖列表。

如果要返回新列表，请使用内置 sorted() 函数。此函数从提供的可迭代列表中创建新列表，对其进行排序并返回。例如，下面是如何迭代遍历字典并按keys排序:

for key in sorted(mydict):
    ...  # do whatever with mydict[key]...

如何在Python中指定和实施接口规范？

由C++和Java等语言提供的模块接口规范描述了模块的方法和函数的原型。许多人认为接口规范的编译时强制执行有助于构建大型程序。

Python 2.6添加了一个 abc 模块，允许定义抽象基类 (ABCs)。然后可以使用 isinstance() 和 issubclass() 来检查实例或类是否实现了特定的ABC。 collections.abc 模块定义了一组有用的ABCs 例如 Iterable ， Container , 和 MutableMapping

对于 Python，接口规范的许多好处可以通过组件的适当测试规程来获得。

一个好的模块测试套件既可以提供回归测试，也可以作为模块接口规范和一组示例。许多Python模块可以作为脚本运行，以提供简单的“自我测试”。即使是使用复杂外部接口的模块，也常常可以使用外部接口的简单“桩代码（stub）”模拟进行隔离测试。可以使用 doctest 和 unittest 模块或第三方测试框架来构造详尽的测试套件，以运行模块中的每一行代码。

An appropriate testing discipline can help build large complex applications in Python as well as having interface specifications would. In fact, it can be better because an interface specification cannot test certain properties of a program. For example, the list.append() method is expected to add new elements to the end of some internal list; an interface specification cannot test that your list.append() implementation will actually do this correctly, but it’s trivial to check this property in a test suite.

编写测试套件非常有用，并且你可能希望将你的代码设计为易于测试。 一种日益流行的技术是面向测试的开发，它要求在编写任何实际代码之前首先编写测试套件的各个部分。 当然 Python 也允许你采用更粗率的方式，不必编写任何测试用例。

为什么没有goto？

In the 1970s people realized that unrestricted goto could lead to messy “spaghetti” code that was hard to understand and revise. In a high-level language, it is also unneeded as long as there are ways to branch (in Python, with if statements and or, and, and if/else expressions) and loop (with while and for statements, possibly containing continue and break).

One can also use exceptions to provide a “structured goto” that works even across function calls. Many feel that exceptions can conveniently emulate all reasonable uses of the go or goto constructs of C, Fortran, and other languages. For example:

class label(Exception): pass  # declare a label

try:
    ...
    if condition: raise label()  # goto label
    ...
except label:  # where to goto
    pass
...

This doesn’t allow you to jump into the middle of a loop, but that’s usually considered an abuse of goto anyway. Use sparingly.

为什么原始字符串（r-strings）不能以反斜杠结尾？

更准确地说，它们不能以奇数个反斜杠结束：结尾处的不成对反斜杠会转义结束引号字符，留下未结束的字符串。

原始字符串的设计是为了方便想要执行自己的反斜杠转义处理的处理器(主要是正则表达式引擎)创建输入。此类处理器将不匹配的尾随反斜杠视为错误，因此原始字符串不允许这样做。反过来，允许通过使用引号字符转义反斜杠转义字符串。当r-string用于它们的预期目的时，这些规则工作的很好。

如果您正在尝试构建Windows路径名，请注意所有Windows系统调用都使用正斜杠:

f = open("/mydir/file.txt")  # works fine!

如果您正在尝试为DOS命令构建路径名，请尝试以下示例

dir = r"\this\is\my\dos\dir" "\\"
dir = r"\this\is\my\dos\dir\ "[:-1]
dir = "\\this\\is\\my\\dos\\dir\\"

为什么Python没有属性赋值的“with”语句？

Python has a with statement that wraps the execution of a block, calling code on the entrance and exit from the block. Some languages have a construct that looks like this:

with obj:
    a = 1               # equivalent to obj.a = 1
    total = total + 1   # obj.total = obj.total + 1

在Python中，这样的结构是不明确的。

其他语言，如ObjectPascal、Delphi和C++ 使用静态类型，因此可以毫不含糊地知道分配给什么成员。这是静态类型的要点 – 编译器 总是 在编译时知道每个变量的作用域。

Python使用动态类型。事先不可能知道在运行时引用哪个属性。可以动态地在对象中添加或删除成员属性。这使得无法通过简单的阅读就知道引用的是什么属性：局部属性、全局属性还是成员属性？

例如，采用以下不完整的代码段:

def foo(a):
    with a:
        print(x)

The snippet assumes that a must have a member attribute called x. However, there is nothing in Python that tells the interpreter this. What should happen if a is, let us say, an integer? If there is a global variable named x, will it be used inside the with block? As you see, the dynamic nature of Python makes such choices much harder.

The primary benefit of with and similar language features (reduction of code volume) can, however, easily be achieved in Python by assignment. Instead of:

function(args).mydict[index][index].a = 21
function(args).mydict[index][index].b = 42
function(args).mydict[index][index].c = 63

写成这样:

ref = function(args).mydict[index][index]
ref.a = 21
ref.b = 42
ref.c = 63

这也具有提高执行速度的副作用，因为Python在运行时解析名称绑定，而第二个版本只需要执行一次解析。

Similar proposals that would introduce syntax to further reduce code volume, such as using a ‘leading dot’, have been rejected in favour of explicitness (see https://mail.python.org/pipermail/python-ideas/2016-May/040070.html).

生成器为什么不支持 with 语句？

For technical reasons, a generator used directly as a context manager would not work correctly. When, as is most common, a generator is used as an iterator run to completion, no closing is needed. When it is, wrap it as contextlib.closing(generator) in the with statement.

为什么 if/while/def/class语句需要冒号？

冒号主要用于增强可读性(ABC语言实验的结果之一)。考虑一下这个:

if a == b
    print(a)

与

if a == b:
    print(a)

注意第二种方法稍微容易一些。请进一步注意，在这个FAQ解答的示例中，冒号是如何设置的；这是英语中的标准用法。

另一个次要原因是冒号使带有语法突出显示的编辑器更容易工作；他们可以寻找冒号来决定何时需要增加缩进，而不必对程序文本进行更精细的解析。

为什么Python在列表和元组的末尾允许使用逗号？

Python 允许您在列表，元组和字典的末尾添加一个尾随逗号:

[1, 2, 3,]
('a', 'b', 'c',)
d = {
    "A": [1, 5],
    "B": [6, 7],  # last trailing comma is optional but good style
}

有几个理由允许这样做。

如果列表，元组或字典的字面值分布在多行中，则更容易添加更多元素，因为不必记住在上一行中添加逗号。这些行也可以重新排序，而不会产生语法错误。

不小心省略逗号会导致难以诊断的错误。例如:

x = [
  "fee",
  "fie"
  "foo",
  "fum"
]

这个列表看起来有四个元素，但实际上包含三个 : “fee”, “fiefoo” 和 “fum” 。总是加上逗号可以避免这个错误的来源。

允许尾随逗号也可以使编程代码更容易生成。