1.2.从任意长度的迭代中解压元素

问题 想从iterable中解压N个元素，但iterable元素可能多于N个，会导致“to many values to unpack”的异常。 解决方法 Python的 表达式（star expression）可被用来解决这个问题。举例，假如你课程并决定在学期结束时放弃最高和最低分，只取剩下的平均分，如

问题

想从iterable中解压N个元素，但iterable元素可能多于N个，会导致“to many values to unpack”的异常。

解决方法

Python的表达式（star expression）可被用来解决这个问题。举例，假如你课程并决定在学期结束时放弃最高和最低分，只取剩下的平均分，如果只有4门课程，你可以简单的加压所有的4门，但是如果有24门课程呢？表达式可以容易的做到：

def drop_first_last(grades):
    first, *middle, last = grades
    return avg(middle)

另一个用例，假如你有包含姓名、电子邮件和电话号码的用户记录，你可以这样加压记录：

>>> record = ('Dave', '[e-mail]', '773-555-1212', '847-555-1212')
>>> name, email, *phone_numbers = user_record
>>> name
'Dave'
>>> email
'[e-mail]'
>>> phone_numbers
['773-555-1212', '847-555-1212']
>>>

值得注意的是，变量phone_numbers将永远是个列表，不管解压多少电话号码（包括None），因此任何使用phone_numbers的代码不会考虑是否是列表或者任何额外的类型检查。

*变量也可以在列表的开始。举例，假如你有一个反映公司过去8个季度的销售记录的序列，如果你想看最近一个季度的记录是否比前7个季度的平均值高，你可以这么做：

*trailing_qtrs, current_qtr = sales_record
trailing_avg = sum(trailing_qtrs) / len(trailing_qtrs)
return avg_comparison(trailing_avg, current_qtr)

在Python的解释器里，可以看到以下结果：

>>> *trailing, current = [10, 8, 7, 1, 9, 5, 10, 3]
>>> trailing
[10, 8, 7, 1, 9, 5, 10]
>>> current
3

讨论

扩展的迭代解包是专为位置或任意长度的迭代序列解包的，通常情况下，这些迭代序列在结构上有已知的组件或者模式（比如数字1后面的会是电话号码）*表达式可以让开发者很容易解压这些模式，而不是想杂耍那样得到迭代序列中的元素。

值得注意的是，*语法对未知长度的元组序列尤其有用。假如有一个标记过的元组序列：

records = [
     ('foo', 1, 2),
     ('bar', 'hello'),
     ('foo', 3, 4),
]

def do_foo(x, y):
    print('foo', x, y)

def do_bar(s):
    print('bar', s)

for tag, *args in records:
    if tag == 'foo':
        do_foo(*args)
    elif tag == 'bar':
        do_bar(*args)

*解压在和处理特定字符串结合使用时也很有用，比如：

>>> line = 'nobody:*:-2:-2:Unprivileged User:/var/empty:/usr/bin/false'
>>> uname, *fields, homedir, sh = line.split(':')
>>> uname
'nobody'
>>> homedir
'/var/empty'
>>> sh
'/usr/bin/false'
>>>

有时你可能会想解压一些值然后抛弃掉。你不能在解压时只指定一个*，你可以使用普通的要丢弃掉的变量名，比如_或者ign（ignore）。举例：

>>> record = ('ACME', 50, 123.45, (12, 18, 2012))
>>> name, *_, (*_, year) = record
>>> name
'ACME'
>>> year
2012
>>>

*解压和列表处理在不同的功能语言上有一定相似性。例如，你有一个列表，你可以很容易的将其分解为头尾部件：

>> items = [1, 10, 7, 4, 5, 9]
>>> head, *tail = items
>>> head
1
>>> tail
[10, 7, 4, 5, 9]
>>>

有人可能会想写这么一个函数，为了完成某种聪明的递归算法而执行这样的分割：

>>> def sum(items):
...     head, *tail = items
...     return head + sum(tail) if tail else head
...
>>> sum(items)
36
>>>

然而，要注意的是，因为固有的限制，递归真的不是Python的强项。因此上述代码在实现中只能算是有学术价值。