随着Python 3.8的发布，赋值表达式运算符（也称为海象运算符）也发布了。
运算符使值的赋值可以传递到表达式中。 这通常会使语句数减少一个。 例如：

my_list = [1,2,3]
count = len(my_list)
if count > 3:
   print(f"Error, {count} is too many items")

# 当转换为海象运算符时...
if (count := len(my_list)) > 3:
   print(f"Error, {count} is too many items")

如果您快速浏览了一下，就会理解对这个新操作的担忧。 似乎将两个简单的语句混为一谈，以使收益最小。

假设对于为什么引入此运算符有合理答案？那么让人很自然的想到，它在现实世界中如何有用？

我发现了我将要继续采用海象运算符的三个方面，且每个方面除了能省一行代码之外都还能带来其他好处。

While 循环

虽然循环似乎是最常见的使用海象运算符的情况。 在此处使用海象运算符的好处是可以在while语句中合并表达式和修饰符。 我已经写过无数次无限循环了，因为我总是忘记在循环末尾写修改语句。

line = f.readLine()
while line:
   print(line)
   line = f.readLine()

# 转换为海象运算符时
while line := f.readLine():
   print(line)

不过要注意， 使用海象运算符更适合用于传统的do/while 循环，因为赋值在循环表达式之前。 请参见下面的差异：

n = 0
while n < 3:
   print(n) # 0,1,2
   n += 1
   
# 当转换为海象运算符时

w = 0
while (w := w + 1) < 3:
   print(w) # 1,2

根据我有限的经验，我发现它在替换无限while循环中最有用：

while True:
   p = input("Enter the password: ")
   if p == "the password":
      break 

# 当转换为海象运算符时

while (p := input("Enter the password: ")) != "the password":
   continue

能够将while循环转换为一个语句实在太棒啦。

列表理解

我发现海象运算符对优化某些列表理解语句很有帮助。 有两个标准1）需要过滤数据，2）存储taxing function的结果。让我们看一下传统的列表理解语句：

scores = [22,54,75,89]
valid_scores = [
   longFunction(n)
   for n in scores
   if longFunction(n)
]

注意条件语句longFunction(n)了吗？ 注意longFunction()被调用了两次吗？ 这是海象运算符的候选。

scores = [22,54,75,89]
valid_scores = [
   result for n in scores
   result := longFunction(n)
]

在优化了的代码中，longFunction()仅被调用一次，隐含的降低了调用次数。

处理返回的数据

接下来是我认为海象运算符的最有用的实现。 我经常使用称为iFormBuilder的移动数据收集软件。 具体来说，请求记录（数据行）后，查询返回数据时，需要对其进行处理。 这是我每天编写的代码块：

# 寻找失败的检查
# if there are failed inspections, assign to technicianrecords = api.readFailedRecords()
if len(records) > 0:
   for record in records:
      api.assignToTechnician(record)

我仔细阅读记录，认真谨慎的敲代码，以确保仅当返回列表有数据该代码块才执行：

if records := api.readFailedRecords():
   for record in records:
      api.assignToTechnician(record)

就可读性而言，此重构的破坏性最小，实际上，我发现在这种情况下，海象运算符更易于阅读。 与前两个示例形成鲜明对比的是，前两个示例对可读性的影响较小，有利于省心和提高性能。

总结

海象运算符很新颖并且有争议，但是只有时间会见证它逐渐被大家接收。 你是否已开始在代码中使用它了呢？