让我们从两行最简单的 Python 代码开始。
>>> name = 'piglei'>>> print(f'Hello {name}!')Hello piglei!
这是一个“Hello World”程序，你也许已经见过它无数次，对里面的每个字母都了如指掌。但你可能从未意识到，上面两行代码，刚好对应着 Python 语言里的两个重要概念：语句（statement） 和 表达式（expression）。
具体来说，name = 'piglei' 是一行赋值语句，它将字符串 'piglei' 赋给了 name 变量。print(f'Hello {name}!') 则是一个表达式，它通过调用内置函数 print 往屏幕打印信息。
表达式的特点
编写代码时，语句和表达式是两类最基本的代码单元。
虽然在日常表达中，我们会把语句和表达式区分开来，但二者并非完全不同——表达式实际上就是一种特殊的语句。和普通语句比起来，表达式的特别之处在于它拥有一个（或多个）返回值。
举例来说，前面的 print(...) 表达式就会返回一个值：None。你可以像下面这样获取它：
>>> val = print(f'Hello {name}!')Hello piglei!>>> val is NoneTrue
虽然这么做没啥实际用途，但它足够体现出表达式的独特之处——因为你永远无法对普通语句做出类似的事情。无论是“赋值语句”、“循环语句”，还是一个“条件分支语句”，你永远都无法将其赋值给某个变量，这在语法上无从谈起：
>>> val = (name = 'piglei') File "", line 1 val = (name = 'piglei') ^
SyntaxError: invalid syntax
1.意料之中，抛出了语法错误（SyntaxError）
不过，Python 3.8 版本发布以后，表达式和语句间的分界线突然变得前所未有的模糊。上面这行错误代码，只要增加一个冒号就可以变得合法：
>>> val = (name := 'piglei')>>> val, name('piglei', 'piglei')
这便是“海象操作符（walrus operator）”——:=——的威力。
海象操作符
也许你会好奇，“海象操作符”这名字是怎么来的，为啥蟒蛇（python）的世界里会突然冒出一头海象（walrus）？假如你把头向左倾斜 90 度，仔细观察 := 符号，就会发现其中的奥秘：它看起来就像一头海象的面部，冒号是鼻孔，等号是它的两根长牙。
使用 := 操作符，可以构建出学名为“赋值表达式（Assignment Expressions）”的东西。在赋值表达式出现前，变量的赋值只能通过语句来完成。它出现后，我们便可在一个表达式内完成赋值，同时返回所赋值的变量。
>>> val = (name := 'piglei')
1.(name := 'piglei') 就是一个赋值表达式，它同时做到了两件事：将 'piglei' 赋值为 name 变量；返回 name 变量的值。
赋值表达式几乎可以被用在任何你能想到的地方，比如条件分支、循环和列表推导式，等等。
让我们来看几个典型场景。
1. 用于分支语句
有一个函数，功能是从一段字符串中找出第一个以字母“w”开头的单词，如未找到，再尝试找以“w”结尾的。代码可以这么写：
import re
LEADING_W_WORD = re.compile(r'\bw\w*?\b', re.I)TRAILING_W_WORD = re.compile(r'\b\w*?w\b', re.I)
def find_w_word(s): """找到并打印字符串中第一个以 w 开头的单词，如未找到，再试着找 w 结尾的""" if LEADING_W_WORD.search(s): word = LEADING_W_WORD.search(s).group() print(f'Found word starts with "w": {word}') elif TRAILING_W_WORD.search(s): word = TRAILING_W_WORD.search(s).group() print(f'Found word ends with "w": {word}')
调用效果如下：
>>> find_w_word('Guido found several examples where a programmer repeated a subexpression')Found word starts with "w": where
上面的代码存在一个小问题，每个负责正则搜索的表达式 LEADING_W_WORD.search(s) 分别重复出现了两次：一次在分支判断处，另一次在分支内部。
这种重复会让代码更难维护，也会影响程序的执行性能。因此，大部分时候我们会通过定义变量来消除重复：
def find_w_word_v2(s): """找到并打印字符串中第一个以 w 开头的单词，如未找到，再试着找 w 结尾的""" l_match = LEADING_W_WORD.search(s) if l_match: word = l_match.group() print(f'Found word starts with "w": {word}') else: t_match = TRAILING_W_WORD.search(s) if t_match: word = t_match.group() print(f'Found word ends with "w": {word}')
1.定义一个变量 l_match 保存 .search() 返回的匹配结果
但这样虽然消除了重复，却引入了更深的嵌套层级，还是难以让人满意。
有了赋值表达式后，我们可以更进一步，直接在分支判断语句中一次性完成表达式的运算和赋值。于是，代码可以被进一步简化成这样：
def find_w_word_v3(s): """找到并打印字符串中第一个以 w 开头的单词，如未找到，再试着找 w 结尾的""" if l_match := LEADING_W_WORD.search(s): word = l_match.group() print(f'Found word starts with "w": {word}') elif t_match := TRAILING_W_WORD.search(s): word = t_match.group() print(f'Found word ends with "w": {word}')
修改之后，代码变得更扁平，逻辑也更加紧凑了。
除了 if 条件分支，while 循环中也可以使用赋值表达式。比如，下面这种模式的循环代码十分常见：
while True:
chunk = fp.read(2048) if not chunk: break
如果使用赋值表达式，它可以被简化成下面这样：
while chunk := fp.read(2048):
2. 消除推导式中的重复
前面演示了在分支语句中使用赋值表达式，除此之外，你也可以在各类推导式中使用它。
举个例子，在构建一个推导式时，我们有时可能会需要同时做到以下两件事：
1.预计算每个成员，判断结果是否满足要求2.如满足，将预计算的结果置入新对象
下面的代码完成了这个功能：
new_objs = [func(p) for p in objs if func(p) > 100]
虽然它满足需求，但也有一个严重的问题：func(p) 在每次迭代时会被重复执行两次，这很可能会成为一个潜在的性能隐患。
在以前，如果你想优化这个问题，除了把表达式拆成普通 for 循环外没什么其他办法。但有了赋值表达式，代码可被轻松优化成这样：
new_objs = [v for p in objs if (v := func(p)) > 100]
重复的函数调用原地消失了。
3. 捕获推导式的中间结果
从某种角度上看，赋值表达式是一种有“副作用”的表达式，它的副作用就是在返回值的同时，完成变量赋值。如果你有意地利用这种副作用，就能完成一些相当出人意料的事情。
让我来举个例子。any() 是 Python 的一个内建函数，它接收一个可迭代对象作为参数，在遍历该对象的过程中，如果发现任何布尔值为真的成员，函数就立刻返回 True
，否则返回 False。
一个常见的使用场景如下所示：
def has_lucky_number(nums): """判断给定的列表中，是否存在能被 7 整除的数字""" return any(n % 7 == 0 for n in nums)
调用示例：
>>> has_lucky_number([4, 8, 9])False>>> has_lucky_number([4, 8, 21, 9])True
某日，需求变更了。函数不仅需要知道是否存在被 7 整除的数字，还得把这个数字找出来。代码该怎么改？any(...)
像是肯定没法再用了，不如写一个平平无奇的 for 循环吧。
但其实，如果你使用赋值表达式搭配上 any 函数的短路执行特性，下面这几行代码也可以达成使命：
def get_lucky_number(nums): """返回列表中能被 7 整除的数字，如没有则返回 None""" if any((ret := n) % 7 == 0 for n in nums): return ret return None
调用示例：
>>> get_lucky_number([4, 8, 9])>>> get_lucky_number([4, 8, 21, 9])21
和之前相比，新代码最主要的修改在于将 n 替换成了 (ret := n)——一个有副作用的赋值表达式。在 any 函数进行循环遍历 nums 列表的过程中，当前被迭代的成员 n 会被赋到 ret 变量上，如其刚好满足条件，就会直接被当做结果返回。
借助赋值表达式的副作用，我们成功捕获了第一个满足条件的成员，只用一行代码就实现了需求。
4. 赋值表达式的限制
从外观上看，赋值表达式和赋值语句极为相似，仅多了一个冒号 :。但如果你继续深入，会发现它其实被施加了许多普通赋值语句所没有的限制。
比如，它在作为整句独立使用时，两边必须添加括号：
>>> x := 1SyntaxError: invalid syntax>>> (x := 1)1
此外，赋值表达式也无法直接操作对象属性（或字典的键）：
>>> s.foo = 'bar'>>> d['foo'] = 'bar'
>>> (s.foo := 'bar')SyntaxError: cannot use assignment expressions with attribute>>> (d['foo'] := 'bar')SyntaxError: cannot use assignment expressions with subscript
诸如此类的限制，是语言设计者为避免人们滥用赋值表达式而为之。但即便有着这些限制，赋值表达式这个 Python 3.8 中增加的新语法，已然为人们在 Python 中“遣词造句”，带来了巨大的可能性和想象空间。
如果你想了解更多关于”赋值表达式“的细节，建议阅读官方 PEP： PEP 572 – Assignment Expressions[1]。
其他建议
下面是关于”赋值表达式“的两个使用建议。
1. “更紧凑”不等于“更好”
正如前面所展示的，我们可以像玩积木一样组合使用赋值表达式，写出更精炼、更紧凑的代码。但对于代码而言，“更紧凑”不能和“更好”画上等号。关于这点，我很喜欢 Tim Peters 举过的一个简单例子[2]。
Tim Peters 说自己不喜欢“匆匆忙忙”的代码，讨厌将概念上无关的逻辑写到同一行代码里。比方说，与其像下面这样写：
i = j = count = nerrors = 0
他更倾向于改成这样：
i = j = 0count = 0nerrors = 0
第一种写法虽然紧凑，但其实忽视了一件重要的事：这几个变量分属 3 类不同用途（分别是循环索引值、个数和错误数量），它们只是碰巧都为 0 而已。将代码拆成 3 行以后，虽没那么紧凑，但概念上实际变得更清晰了。
在使用赋值表达式时，我们尤其需要避免掉进盲目追求“精炼”和“紧凑”的陷阱里，多多关注每行代码在逻辑上的联系，而不要整日盯着字面意义上的精简。
2. 宜少不宜多
赋值表达式是 Python 3.8 引入的新特性，已经发布 3 年有余。但就自身感受而言，除了在一些 Python 教程文章中，我在其他项目里极少见到它的身影。
人们很少使用赋值表达式，我猜主要出于两方面的原因。
其一，Python 3.8 仍是一个相对较新的版本，许多项目尚未完成版本升级。其二，赋值表达式本身非常灵活，适用场景非常多，使用起来难以把控尺度，因此许多开发者对其抱着较为警惕的态度。再加上它本身也不提供任何普通语句做不到的独特功能——不是雪中送炭，只是锦上添花——因此大家不愿尝鲜。
上面的第一类原因，随着时间的推移会慢慢得到解决。我们主要看第二类。
我认为，大部分开发者的担忧确实有一定道理，赋值表达式在将代码变得紧凑的同时，也带来了更高的理解成本和上手门槛。而且平心而论，一些用了赋值表达式的代码，真的会给我一种“这么写是不是过于聪明了？”的感觉。
拿之前的这段代码为例：
if any((ret := n) % 7 == 0 for n in nums): return ret
如果是一个私人脚本，也许我会愿意把代码写成上面那样。但在多人参与的真实项目里，我目前可能更愿意用一段平平无奇的 for 循环替代它。很多时候，相比“聪明”的代码，“笨”代码才是我们更需要的东西，它们能为项目的参与者省去许多沟通和维护上的成本。
总体而言，关于是否应该在项目中使用赋值表达式，我的建议是：
•在分支语句的消除重复场景，使用赋值表达式•在推导式的消除重复场景，使用赋值表达式•其他情况下，优先使用普通赋值语句，哪怕这意味着更多代码和少量重复（比如“获取第一个满足条件的成员”场景）
希望以上的内容对你有所帮助。
这篇文章属于“Python 工匠”系列，如果你喜欢它，也欢迎了解我的书《Python工匠：案例、技巧与工程实践》[试读][3] | [书评][4]，书中有大量同样风格的 Python 编程进阶知识。
References
[1] PEP 572 – Assignment Expressions: https://peps.python.org/pep-0572/
[2] 一个简单例子: https://peps.python.org/pep-0572/#appendix-a-tim-peters-s-findings
[3] 《Python工匠：案例、技巧与工程实践》[试读]: https://www.zlovezl.cn/book/index.html
[4] [书评]: https://book.douban.com/subject/35723705
