match-case与if/elif/else(python)

if/elif/else语句应对一般场景，match-case主打复杂条件分支语句。

(笔记模板由python脚本于2024年01月28日 18:27:37创建，本篇笔记适合有一定编程基础，对python基础已比较扎实的coder翻阅)

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if/elif/else语句应对一般场景 match-case与if/elif (match-case主打复杂条件分支语句)

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目录

◆ match-case与if/elif/else(python)
- 1、缘起
- 2、if/elif/else
- 3、match-case
- - 3.1 简介
  - 3.2 语法模式
- 4、优&劣
- 5、完整源码(Python)
- 6、参考文章

◆ match-case与if/elif/else(python)

1、缘起


def selected_time(selected_value):

    match selected_value:
        case '0.5小时':
            return 1800
        case '1小时':
            return 3600
        case '1.5小时':
            return 5400
        case '2小时':
            return 7200
        case '2.5小时':
            return 9000
        case '3小时':
            return 10800

在 $c s d n$ 问答社区闲逛的时候，读到了上面那段 $p y t h o n$ 代码。我学习python时间也不短了，还没见过match-case的语句块写法，甚至都不认为match、case是python关键字。

网搜过后才明白match-case是比if/elif/else更为复杂强大的条件分支语句块的写法。😋其条件表达语句，可以是比if/elif/else更为复杂的python对象或者python表达式。

认真学习过后，整理了本篇笔记。

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2、if/elif/else

当我们有一个判断条件的时候，显然用if语句比较方便有效。但当判断条件很多的时候，我们可以使用 $i f 语句$ 或者 $i f . . . . e l i f 语句$ 和 $m a t c h - c a s e 语句$ 。

if...elif语句_{(否则如果else if，在python中用的是 $e l i f$ 缩写的写法)}和多个if语句的区别还是很大的，if…elif在任何一个环节满足条件的时候就将会终止判断，只处理一个满足条件的情况；而对于多个if语句，将会对每一个判断条件进行判断，自然而然会导致程序的执行效率降低。在多个判断条件的情况下，使用if…elif语句相对于使用多个if语句而言，可以减少程序的判断次数，提高效率。

if条件语句，将会顺序执行判断每个elif条件语句，直到找到条件为True的语句执行，不再理会后面的分支语句；依次比较完elif后，如果没有符合的语句将执行最后的else语句。_{(else分支不是if语句必须，是可选操作。如无提供else，则不作任何操作。相当于if语句透明隐形。)}

$i f / e l i f / e l s e$ 语句的详细用法，相对比较简单，且有大佬撰文详解。欲观详情，请点击下面蓝色文字跳转。

_{原文“Python中判断语句入门指南(if elif else语句)”链接：https://m.jb51.net/article/284357.htm}

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3、match-case

从Python 3.10.0 起，加进了新的 $m a t c h$ - $c a s e$ 语法。这个新的语法中文叫做“ $结构模式匹配$ ” _{(Structural Pattern Matching)}，由于新特性内容很多，所以有三个PEP介绍她:

$1$ . PEP 634 – Structural Pattern Matching Specification
介绍 $m a t c h$ 语法和支持的模式；
$2$ . PEP 635 – Structural$ Pattern Matching Motivation and Rationale
解释语法这么设计的理由；
$3$ . PEP 636 – Structural Pattern Matching Tutorial
一个教程。介绍概念、语法和语义。

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3.1 简介

match-case类似 switch-case 这种语法，却不仅仅是 switch-case 。因为 $P y t h o n$ 有if/elif/else，可以实现某些语言中的 switch-case 一样的效果。

而 $m a t c h$ - $c a s e$ 却是另有大武功：支持复杂的结构化模式匹配，而且是超级版的，实现的思路与 switch-case 略有不同。(match 与 case 配合，由 case 从上到下将目标与语句中的每个模式进行比较，直到确认匹配，执行相应的模式下的语句。如果未确认完全匹配，则最终将通配符“”(如有提供)用作匹配情况。如所有的都不匹配且没有提供通配符“”，则相当于空操作，什么也不干。match-case的这顿操作就如同if/elif/else一样行云流水，丝绸般顺滑。)

模式由序列、映射、基本数据类型以及类实例构成。模式匹配使得程序能够从复杂的数据类型中提取信息、根据数据结构实现分支，并基于不同的数据形式应用特定的动作。 $结构模式匹配$ 不仅仅是 switch，还可以实现更为复杂的功能，大大增加了控制流的清晰度和表达能力。

您请接着往下看——

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3.2 语法模式

match-case模式由序列、映射、基本数据类型以及类实例构成。

$下面聊聊各种模式的语法特点：$

$a$ . 字面量_{( $L i t e r a l$ )}模式
字面量_{( $L i t e r a l$ )}模式，就是使用 $P y t h o n$ 自带的基本数据结构，如字符串、数字、布尔值和 None。

Python代码

$b$ . 恒定值_{( $C o n s t a n t$ $v a l u e$ )}模式
恒定值_{( $C o n s t a n t$ $v a l u e$ )}模式，这种模式主要匹配常量或者 $e n u m$ 模块的枚举值。这里要注意，因为 $c a s e$ 具有名称绑定的作用，所以不能直接使用诸如 $p i$ 这种常量。

Python代码

$c$ 、序列_{( $S e q u e n c e$ )}模式
可以在 match 里使用列表或者元组格式的结果，还可以按照 PEP 3132 – Extended Iterable Unpacking 里面使用 first, *rest = seq 模式来解包；

Python代码

$d$ . 映射_{( $M a p p i n g$ )}模式
映射_{( $M a p p i n g$ )}模式，其实就是 $c a s e$ 后支持使用字典做匹配。

Python代码

$e$ . 类_{( $C l a s s$ )}模式
类_{( $C l a s s$ )}模式，就是 $c a s e$ 后支持任何类对象做匹配。

Python代码

$f$ 、名称捕捉_{( $C a p t u r e$ )}模式
名称捕捉_{( $C a p t u r e$ )}模式， $m a t c h$ - $c a s e$ 语法可以将match后的对象，赋值给 $c a s e$ 后的名称变量_(绑定)。但使用通配符_时不作绑定_{(不赋值到某个或者某些变量上)}。
值得注意的是，每个match-case语句块，只能有一条名称捕获语句，且要放在最后一个case的位置，还不可以和通配符“_”语句共存。如果名称捕获语句不是最后一条case， $p y t h o n$ 会抛出语法错误异常：SyntaxError: name capture(名称捕获“变量名”使剩余的模式无法访问)。

Python代码

$g$ . 通配符_{( $W i l d c a r d$ )}模式
通配符_{( $W i l d c a r d$ )}模式，使用单下划线“_”匹配任何结果，但是不绑定_{(不赋值到单下划线变量“_”)上}。使用通配符需求注意逻辑顺序，把范围小的放在前面，范围大的放在后面，防止不符合预期。
值得注意的是，每个 $m a t c h$ - $c a s e$ 语句块，只能有一条通配符“_”语句，且要放在最后一个case的位置，还不可与捕获绑定语句共存。如果通配符“_”语句不是最后一条 $c a s e$ ， $p y t h o n$ 会抛出语法错误_{( $S y n t a x E r r o r$ )}：wildcard makes remaining patterns unreachable(通配符使剩余的模式不可访问)。

Python代码

$h$ . 组合“Ⅰ”模式
$m a c t h$ - $c a s e$ 语法中，可以使用|关键字将多个字面量组合起来表示或_{( $o r$ )}的关系。 |关键字可以在一个 $c a s e$ 条件语句行内存在多个，表示多个或关系。在 $m a t c h$ - $c a s e$ 语法中，python没有设定表示 $a n d$ 关系的语法，但可以条件守护，变相实现了某个程度的and效果。

Python代码

$i$ . as模式
$a s$ 模式，在早期其实是海象 _{( $W a l r u s$ )}模式，后来讨论后发现使用as关键字可以让这个语法更有优势。 $a s$ 模式，其实是一种子模式，也就是在模式中包含模式， $c a s e$ 匹配的序列模式中包含子模式_{( $a s$ 模式)}。 $a s$ 子模式在match语法里面是可以灵活组合的。

Python代码

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$j$ . 条件守护( $g u a r d$ )模式
条件守护( $g u a r d$ )模式，即向模式添加条件语句。加入 $i f$ 判断，叫做守护 $g u a r d$ ，这样可以让匹配作进一步判断，相当于实现了某个程度的 $a n d$ 效果。

Python代码


def isLevel(score):
    
    match score:
        case a if 95 < a <= 100:
            return 'A+'
        case a if 85 <= a < 95:
            return 'A'
        case b if  75 <= b < 85:
            return 'B'
        case b if 70<= b < 75:
            return 'B-'
        case b if 65 <= b < 70:
            return 'B--'
        case c if 60 <= c < 65:
            return 'C'
        case d if 0 <= d < 60:
            return 'D'
        case _:
            return '输入错误！'


if __name__ == '__main__':
    score = input('\n输入分数：').strip()
    print(isLevel(int(score)))

我这段评定考试成绩等级的代码，用 $m a t c h$ - $c a s e$ 写出来，看起比 $i f$ / $e l i f$ / $e l s e$ 还要复杂些，但这里略过不提，旨在说明条件守护的语法特点。我这里的每一个 $c a s e$ ，实际上都匹配所有的输入情况，但在 $c a s e$ 后加入了 $i f$ 条件守护子模式语句，改变了 $c a s e$ 的最终匹配结果。

# $i f$ 写法 #


def isLevel(score):
    
    if 95 < score <= 100:
        return 'A+'
    elif 85 <= score < 95:
        return 'A'
    elif  75 <= score < 85:
        return 'B'
    elif 70<= score < 75:
        return 'B-'
    elif 65 <= score < 70:
        return 'B--'
    elif 60 <= score < 65:
        return 'C'
    elif 0 <= score < 60:
        return 'D'
    else:
        return '输入错误！'

我在这里只是简单罗列，旨在说明 $m a t c h$ - $c a s e$ 与 $i f / e l i f / e l s e$ 的不一样。其详细用法，大佬“代码输入中…”已在他的 $c s d n$ 博文“Python 3.10里面的Match-Case语法详解”中讲得细致明白，可以点击蓝色文字跳转查阅。

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4、优&劣

if/elif/else语句应对一般场景，match-case主打复杂条件分支语句。

对于代码执行效率，我没有看到相关文章。我想当然地做了个 $小实验$ ：

将前面列出的那段 $m a c t h$ - $c a s e$ 代码用if改写了一段。


def selected_time(selected_value):

    match selected_value:
        case '0.5小时':
            return 1800
        case '1小时':
            return 3600
        case '1.5小时':
            return 5400
        case '2小时':
            return 7200
        case '2.5小时':
            return 9000
        case '3小时':
            return 10800
        case _:
            return '输入错误！'


def selectedTime(string):

        if string == '0.5小时':
            return 1800
        elif string == '1小时':
            return 3600
        elif string == '1.5小时':
            return 5400
        elif string == '2小时':
            return 7200
        elif string == '2.5小时':
            return 9000
        elif string == '3小时':
            return 10800
        else:
            return '输入错误！'

分别用 $f o r$ 循环执行if和match代码块10000000次以统计用时。

循环执行代码块代码


def countTime(fun, string):
    start = time()
    
    for i in range(10000000):
        fun(string)
    
    return f"{time()-start:.6f} s"
    
if __name__ == '__main__':
    print('\nif elif用时:', countTime(selectedTime, '2.5小时'))
    #print('\nmatch case用时:', countTime(selected_time, '2.5小时'))

执行if/elif/else三次

执行match-case三次

由 $试验结果$ 可见_{(试验的python环境完全相同，都是用前面列出的两段代码分别试验三次)}， $m a c t h$ - $c a s e$ 写法要比 $i f$ 写法慢那么一丢丢。但，这点点差异，是执行1000w次代码块才拉出来的。正常的代码执行，两者的用时差异是 $根本感觉不到的$ 。

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5、完整源码(Python)

(源码较长，点此跳过源码)

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6、参考文章

参考文章

Python中判断语句入门指南(if elif else语句)
if语句，if…else if语句和switch…case语句的区别和分析
Python 3.10里面的Match-Case语法详解
python：结构化模式匹配 match case，原文链接
Python中catch…case的用法
模式匹配Match…case…

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