• 【Python】解析Python的缩进规则


    Python中的缩进(Indentation)决定了代码的作用域范围。这一点和传统的c/c++有很大的不同(传统的c/c++使用花括号花括号{}符决定作用域的范围;python使用缩进空格来表示作用域的范围,相同缩进行的代码是处于同一范围)。

    每行代码中开头的空格数(whitespace)用于计算该行代码的缩进级别(Indentation level),注意一个Tab会被替换为1~8个Space(具体的空格数量,不同的编译器有不同的数量),缩进级别为0表示无缩进空格。

    在一个源文件不建议同时使用空格和制表缩进符,当使用别人代码的时候几乎是不可能知道别人使用的是空格还是制表符,这时最好统一缩进,在IDEL编辑器中可以使用 Edit > Untabify Region 将任何制表符转化为空格。


    Python中的每一条语句都有一个缩进级别,并且缩进级别会使用栈的数据结构进行存储。在开始读取文件之前,0(表示缩进级别为0,无缩进)会被首先压入栈中。然后从文件开头到末尾,依次读取每行逻辑代码,每行逻辑代码的缩进级别都会和栈顶值进行比较,如果相等,那么什么都不会发生;如果比栈顶值大的话,那么该行逻辑代码的缩进级别就会被压入栈中,同时会生成一个缩进标记(INDENT TOKEN);如果比栈顶值小的话,那么栈中所有比该行逻辑代码缩进级别大的值都会从栈中移除,并且还会生成一个扩展标记(DEDENT TOKEN)。

    下面是一个正确的缩进案例:

    def perm(l):#0
            # Compute the list of all permutations of l
        if len(l) <= 1:# 1
                      return [l]# 2
        r = []# 3
        for i in range(len(l)):# 4
                 s = l[:i] + l[i+1:]# 5
                 p = perm(s)# 6
                 for x in p:# 7
                  r.append(l[i:i+1] + x)# 8
        return r# 9

    上面的#0行,缩进0个字符,由于文件读取之前0已经被压入栈中了,所以栈中的数据不会发生改变。#1缩进4个字符,4被压入栈中。#2缩进18个字符,18被压入栈中。#3缩进4个字符,18被弹出栈,栈顶值又为4了。#4和#3缩进一样,所以不更新栈数据。#5缩进13个字符,所以13被压入栈中。#5、#6和#7的缩进一样,不更新栈数据。#8缩进14个字符,14被压入栈中。#9的缩进4个字符,所以栈中的13和14都会弹出,栈顶值又恢复为4。

    下面是一个错误的案例

         def perm(l):                       #1 error: first line indented
        for i in range(len(l)):             #2 error: not indented
            s = l[:i] + l[i+1:]
                p = perm(l[:i] + l[i+1:])   #3 error: unexpected indent
                for x in p:
                        r.append(l[i:i+1] + x)#4
                    return r                #5 error: inconsistent dedent

    #1、#2和#3处的错误解释的很清楚了。#5的缩进级别在栈中找不到所以出错,#5处的缩进级别是14,比它的上面一行缩进级别18,所以在#5处应该进行出栈处理,但是在栈中找不到14这个级别,所以出错。

    又比如:

    if True:
        print("hello girl")
    else:
        print("hello boy")
     print("end")

    最后一行代码的缩进级别是1,而且比上一行代码的缩进级别小,所以应该出栈处理,但是在出站的时候找不到栈中以前有1的级别,所以报错。修改这个错误,只需要将最后一行的空格去掉就可以。

    参考文章:

    https://docs.python.org/2.0/ref/indentation.html

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/HDK2016/p/10274956.html
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