Python 赋值语句详解与用法

本文深入解析了 Python 赋值语句的底层语法结构，并通过 Backus-Naur 范式（BNF）详细阐述了即使是最简单的赋值语句，如 `a = 9`，是如何符合 Python 语法定义的。许多初学者可能对 Python 的 BNF 定义感到困惑，本文通过逐步分解 `a = 9` 的推导过程，揭示了 starred_expression 如何包含简单的数值字面量，以及 integer 如何最终满足 expression 的定义。文章强调了理解 BNF 定义中可选部分的重要性，并总结了理解 Python 语法定义的关键在于 BNF 的递归性和可选性。掌握这些概念对于编写规范的 Python 代码至关重要，能帮助开发者更深入地理解 Python 语法的严谨性和灵活性。

赋值语句是任何编程语言的基础，Python 也不例外。为了理解 Python 赋值语句的底层语法结构，我们需要深入研究其 Backus-Naur 范式（BNF）定义。很多人在初次接触 Python 语法定义时，可能会对复杂的 BNF 表达式感到困惑，尤其是当试图将一个简单的赋值语句，例如 a = 9，与 BNF 定义联系起来时。

正如摘要中所述，即使是最简单的赋值语句，也符合 Python 的语法定义。理解的关键在于认识到 BNF 定义中的可选部分。

让我们逐步分解 a = 9 这个赋值语句，并将其与 Python 的 BNF 定义对应起来。

首先，我们来看赋值语句的总体结构：

assignment_stmt ::=  (target_list "=")+ (starred_expression | yield_expression)

在这个例子中，a 对应于 target_list，而 9 对应于 starred_expression。 关键在于理解 starred_expression 如何包含一个简单的数值字面量。

starred_expression 的定义如下：

starred_expression ::=  expression | (starred_item ",")* [starred_item]

这里的 expression 是关键。一个 starred_expression 可以仅仅是一个 expression。 那么，9 如何成为一个 expression 呢？

以下是从 starred_expression 到 integer 的完整推导过程：

starred_expression     ::=  expression | (starred_item ",")* [starred_item]
expression             ::=  conditional_expression | lambda_expr
conditional_expression ::=  or_test ["if" or_test "else" expression]
or_test                ::=  and_test | or_test "or" and_test
and_test               ::=  not_test | and_test "and" not_test
not_test               ::=  comparison | "not" not_test
comparison             ::=  or_expr (comp_operator or_expr)*
or_expr                ::=  xor_expr | or_expr "|" xor_expr
xor_expr                ::=  and_expr | xor_expr "^" and_expr
and_expr                ::=  shift_expr | and_expr "&" shift_expr
shift_expr                ::=  a_expr | shift_expr ("<<" | ">>") a_expr
a_expr                ::=  m_expr | a_expr "+" m_expr | a_expr "-" m_expr
m_expr                ::=  u_expr | m_expr "*" u_expr | m_expr "@" m_expr | m_expr "//" u_expr | m_expr "/" u_expr | m_expr "%" u_expr
u_expr                ::=  power | "-" u_expr | "+" u_expr | "~" u_expr
power                  ::=  (await_expr | primary) ["**" u_expr]
primary                ::=  atom | attributeref | subscription | slicing | call
atom                   ::=  identifier | literal | enclosure
literal                ::=  stringliteral | bytesliteral | integer | floatnumber | imagnumber
integer                ::=  decinteger | bininteger | octinteger | hexinteger
decinteger             ::=  nonzerodigit (["_"] digit)* | "0"+ (["_"] "0")*
nonzerodigit            ::=  "1"..."9"

正如你所看到的，9 最终符合 integer 的定义，进而满足 literal、atom、primary、power、u_expr、m_expr...直到 expression 的定义。

关键点：可选性

容易让人感到困惑的地方在于，从 conditional_expression 到 power 的每一行，使其“像它所是”的元素实际上是可选的！

例如，在 power 中，** 运算符实际上甚至不是必需的。因此，我们认为 2**16 是一个 power，但 2 也符合 power 的定义。 类似地，对于 or_test，实际上不需要 or 关键字。

一直都是这样。对于每一行，9 都满足最简单版本的语法元素，而不包含任何可选部分。

总结

理解 Python 语法定义的关键在于理解 BNF 的递归性和可选性。 即使是最简单的赋值语句，也需要通过一系列的推导才能符合语法规则。 通过逐步分解 BNF 定义，我们可以更好地理解 Python 语法的严谨性和灵活性。 这种理解对于编写符合规范的 Python 代码至关重要。

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