Python Ellipsis

这几天在阅读一段源代码时，突然看到了这样的写法：

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class A:
    host: Text = ...

当时一愣——这三个点是个什么玩意儿，好像只在 numpy 中切片时用过，怎么突然出现在这里？嗯，于是就有了这篇小文，记录下这个有意思的玩意儿。总的来说，主要有以下几种用法：

  • Numpy Slice：表示「其他维度的所有值」
  • 类型提示：表示「不指定、可变的、任意的」参数类型
  • 占位符：表示类或方法还没写的 Body
  • 循环引用：表示一个循环引用，而不是满屏幕打印
  • 特殊标记：表示一个特殊的位置，比如结束、开始等

首先，这三个点有个学名，叫「Ellipsis」，我们在 Python 中简单执行下：

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...
# Ellipsis
type(...)  # == type(Ellipsis)
# ellipsis

... 在 Python 中就等价于 Ellipsis，类型是 ellipsis。根据在 CPython 源码中的定义，可知它是一个单例：

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class Ellipsis(Constant, metaclass=_ABC):
    _fields = ()

    def __new__(cls, *args, **kwargs):
        if cls is Ellipsis:
            return Constant(..., *args, **kwargs)
        return Constant.__new__(cls, *args, **kwargs)

接下来就看它常用在哪些地方。

Numpy切片

这个应该是比较熟悉的了，在索引时，... 往往表示「其他所有维度的值」。先随机生成一个多维矩阵：

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import numpy as np
rng = np.random.default_rng(seed=42)

rng = np.random.default_rng(seed=42)
arr = rng.integers(0, 10, (3, 3, 3))

然后进行切片：

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arr[...] == arr
arr[0, ...] == arr[0,:,:]
arr[0, ..., 0] == arr[0,:,0]

使用起来非常方便简洁。

类型提示

类型提示是 Python3.5 开始有的新功能，借鉴自静态语言，主要是对函数或类的参数和返回值类型进行标记，便于代码阅读。... 在其中主要表达「可变或动态提示」，下面用一个例子来说明。

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def demo(
    func1: Callable[[int], int], 
    func2: Callable[..., str], 
    *args: Tuple[int, ...], 
    id: ..., 
    name: str = ...,
    addr: str = None,
) -> ...:
    print(args, id, name, addr)

# demo(func, func, 2, "3", 4.2, id=1, name="hello")

Callable 提示中第一个表示输入的参数类型，第二个是返回值的类型。

  • 如果 Callable 「参数提示」使用 ...，则表示不指定输入的参数类型
  • 如果「参数类型」使用 [type, ...]，则表示参数是变长的，这个经常会用在 Tuple 里
  • 如果「参数或返回值的类型提示」使用 ...，则表示该参数或返回值是任意类型的，与 Any 等价
  • 如果「参数的默认值」使用 ...，则表示该参数默认值为 Ellipsis，当想区分不传入值或传入 None 时比较有用

占位符

与 pass 一样的功能，当我们在不关心实现细节，快速搭建代码框架时经常会用到：

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def run():
    pass

def test():
    ...

循环引用

当创建一个循环引用时，Python 会使用 ... 显示无限循环，注意，这并不是真的替换了引用。

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a = [0, 1]
a[0] = a

a == a[0] == a[0][0] == a[0][0][0]  # True

x = a[0]
for i in range(5):
    print(x)
    x = x[0]
"""
[[...], 1]
[[...], 1]
[[...], 1]
[[...], 1]
[[...], 1]
"""

特殊标记

有时候会用来当做队列结束的标记，比如：

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q = [1, 2, 3, ...]

这很容易理解，因为我们既不需要新建一个对象专门作为标记，... 又足够特殊，一般队列的值不会是它。

参考资料