- 原文地址：10 Hardest Python Questions
- 原文作者：Alexander Svito
- 译文出自：掘金翻译计划
- 本文永久链接：github.com/xitu/gold-m…
- 译者：jaredliw
- 校对者：DylanXie123、haiyang-tju
无论你是在准备面试还是在捣鼓代码，有时甚至像 Python 这样透明且具有良好结构的语言也会带来确确实实的挑战。
虽然 Python 之禅已经广为人知了，但一些独特的案例，像是可迭代对象的拆包（译者注：这是一个关于 a, b = b, a 不等于 b, a = a, b 的情况）或 += 和 + 运算符的区别（译者注：这是一个 += 和 + 在对类属性进行运算时产生不同结果的情况），即使对于有经验的工程师来说似乎也是违反直觉且令人困惑的。这里，我整理了 10 个关于 Python 解释器行为的示例，这些例子能激发你对 Python 语言结构逻辑的疑问。
下方所有代码都在 Python 3.8.10 上测试通过。
1. type 就是 object？
以下的代码的执行结果是什么？
>>> isinstance(type, object)
>>> isinstance(object, type)
>>> isinstance(object, object)
>>> isinstance(type, type)
答案：True，True，True，True
在 Python 中，一切皆对象，所以任何对于 object 的实例检查都会返回 True：isinstance(任何东西, object) #=> True。
type 是一个元类，用于构造所有的 Python 类型。因此所有的类型，无论是 int、str 或是 object，都是 type 类的实例，同时也是对象。
type 还有一个独一无二的特性：它是自身类的实例。
>>> type(5)
<class 'int'>
>>> type(int)
<class 'type'>
>>> type(type)
<class 'type'>
2. 空布尔值
以下的代码的执行结果是什么？
>>> any([])
>>> all([])
答案：False，True
从内置函数 any 的定义中我们知道：
当**可迭代对象（iterable）**中的任何元素为真时，
any将返回True。
Python 中的逻辑运算符是惰性的。Python 将查找第一个值为真的元素；如果没有找到，返回 False。由于序列是空的，没有元素能为真，那么 any([]) 返回 False。
all 的例子稍微有点复杂，因为它代表的是虚真（vacuous truth）的概念（译者注：虚真指的是如果一个论断的前提条件不能满足时，该论断为真）。与惰性的链式逻辑运算符一样，Python 将查找第一个值为假的元素，如果没有找到，则返回 True。由于空序列中没有元素为假，all([]) 返回 True。
3. 数值修约
译者注：数值修约是通过省略及调整原数值的最后若干位数字，使最后所得到的值最接近原数值的过程。
译者注：数值修约是通过省略及调整原数值的最后若干位数字，使最后所得到的值最接近原数值的过程。
以下的代码的执行结果是什么？
>>> round(7 / 2)
>>> round(3 / 2)
>>> round(5 / 2)
答案：4，2，2
为什么 round(5 / 2) 返回的是 2 而不是 3？这是因为 Python 中的 round 函数实现的是银行家舍入（四舍六入五留双），其中所有半值将舍入到最接近的偶数。
4. 实例优先！
以下的代码的执行结果是什么？
class A:
answer = 42
def __init__(self):
self.answer = 21
self.__add__ = lambda x, y: x.answer + y
def __add__(self, y):
return self.answer - y
print(A() + 5)
答案：16（因为 21 - 5 = 16）
在查找属性时，Python 将首先在实例级别中搜索，接着是类级别，再到父类。然而，dunder 方法却是个例外。在查找 dunder 方法时，Python 会跳过实例查找，直接在类中搜索。
5. 求和
以下的代码的执行结果是什么？
>>> sum("")
>>> sum("", [])
>>> sum("", {})
答案：0，[]，{}
为了能更了解这里发生了什么，我们需要查看 sum 函数的签名：
sum(iterable, /, start=0)
sum函数从start开始自左向右对iterable的项求和并返回总计值。iterable的项通常为数字，而start值则不允许为字符串。
在以上的情况中，''（空字符串）都会被当成空序列，所以 sum 会返回 start 参数作为加总的结果。在第一中情况中，start 的默认值是 0。对于第二及第三种情况，start 的参数分别是一个空列表和一个空字典。
6. 属性不存在？
以下的代码的执行结果是什么？
>>> sum([
el.imag
for el in [
0, 5, 10e9, float('inf'), float('nan')
]
])
答案：0.0
这段代码不会导致 AttributeError。Python 中的所有数字类型（int，real，float）都继承自 object 基类。尽管如此，这些类型都支持 real 和 imag 属性，分别返回数字的实数和虚数部分。Infinity 和 NaN 也支持这一点（译者注：因为两者均为 float 类型）。
7. 惰性 Python
以下的代码的执行结果是什么？
class A:
def function(self):
return A()
a = A()
A = int
print(a.function())
答案：0
Python 函数中的代码只会在调用时执行，这就意味着所有的 NameError 只会在你调用该方法时抛出。变量的绑定亦是如此。在上面这个例子中，在定义方法时，引用未定义的类是被允许的。但是，在执行过程中，Python 会从外部范围绑定名称 A ，所以 function 方法将返回一个新创建的 int 实例。
8. -1 倍
以下的代码的执行结果是什么？
>>> "this is a very long string" * (-1)
答案：''（空字符串）
从 Python 文档中我们可以得知：
操作：
s * n或n * s（s为序列，n为整数） 结果：相当于s与自身进行n次拼接小于
0的n值会被当作0来处理（生成一个与s同类型的空序列）。
其他的序列类型也符合这一特性。
9. 打破数学规则
以下的代码的执行结果是什么？
>>> max(-0.0, 0.0)
答案：-0.0
为什么会这样呢？这个问题发生的原因是：
- 负零和零在 Python 中是相等的。
- 在 Python 文档中，
max函数的描述如下：
若有多个最大元素时，函数将会返回第一个遇到的最大值。
因此 max 函数返回第一个出现的 0，也恰好就是 -0。问题完美解决。
10. 再次打破了数学规则
以下的代码的执行结果是什么？
>>> x = (1 << 53) + 1
>>> x + 1.0 > x
答案：False
这种违反直觉的行为得归咎于三件事情：大数计算、浮点是精度限制和数值比较。Python 可以支持很大的整数。在整数越界时，Python 将隐式转换背后的数值运算模式（或者你也可以在 Python 2 中显式地使用 long），但浮点数精度却是有限的。
2⁵³ + 1 = 9007199254740993
是不能被完全表示为 Python 浮点数的最小整数。因此，在求值 x + 1.0 时，Python 将 x 转换成 float 类型，舍入至可以以浮点数表达的 9007199254740992.0，然后加上 1.0，但由于相同的数值表达限制，结果又被设回了 9007199254740992.0。
这里的另一个问题是比较规则。不像其他的语言，Python 和 Ruby 在对比 float 和 int 时不会抛出异常，也不会尝试将运算元转换成同一类型再做比较。与此相反，它们比较的是真实的数值。由于 9007199254740992.0 小于 9007199254740993，Python 返回 False。
结论
尽管如此，作为最清晰透明的编程语言，Python 依然实至名归。在写这篇文章时，我也遇到了其他的一些违反直觉的代码片段。其中的一些在新的版本中都得到了解决，另一些则由社区给出解释。前文的这些例子代表了 Python 使用中的边缘情况，你在实际的商业项目中遇到它们的机率相对较小。
话虽如此，检查和理解这些“坑”能帮助你更好地了解语言的内部结构，并在项目中避免可能导致异常或者 bug 的实践。
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