一、模式匹配介绍
如果你学过其他编程语言，就会知道许多语言支持一种叫做case-when的语法。这种语法比if语句的多条件判断可读性更好。但是Python旧版本并没有提供对case-when语句的支持，因此多条件判断只能使用if语句。Python10版本开始，支持了match-case语句用作多条件的分支选择，在Python中，case关键词后面的内容叫做模式。
二、match-case用法
match-case语句的功能非常强大，不仅可以支持简单的匹配，还可以支持匹配多个值，匹配一份范围，匹配列表等多种复杂匹配。基本语法格式如下：
match subject:
case pattern1:
# 处理 pattern1
case pattern2:
# 处理 pattern2
case _:
# 默认情况
2.1、匹配字面值
匹配字面值是最基础的用法，示例如下：
status = 200 # 输出: OK
# status = 404 # 输出: Not Found
# status = 418 # 输出: Unknown status
match status:
case 200:
print("OK")
case 404:
print("Not Found")
case 500:
print("Internal Server Error")
case _:
print("Unknown status")
如上所示，如果匹配到200，就会输出OK。其他值可以修改通过注释自行测试。 _为通配符，类似于其他编程语言default的功能。它必须在case的最后一个分支。大多数字面值都是按照相等性进行比较的，但是单例对象 True、False、None是按照标识号进行比较的。
2.2、使用|匹配多个模式
使用 | 符号可以组合多个字面值，这样一个分支就可以匹配多个不同的字面值。
value = 2 # 输出: Small number
#value = 5 # 输出: Medium number
#value = 10 # 输出: Large number
match value:
case 1 | 2 | 3:
print("Small number")
case 4 | 5 | 6:
print("Medium number")
case _:
print("Large number")
2.3、匹配序列
序列可以是列表、集合、元组等。这里以列表示例：
lst = [] # 输出: 空列表
# lst = [42] # 输出: 只有一个元素的列表: 42
# lst = [1, 2] # 输出: 有两个元素的列表: 1, 2
# lst = [1, 2, 3, 4] # 输出: 第一个元素是 1，剩余元素是 [2, 3, 4]
# lst = "not a list" # 输出: 未知的列表结构
match lst:
case []:
print("空列表")
case [first]:
print(f"只有一个元素的列表: {first}")
case [first, second]:
print(f"有两个元素的列表: {first}, {second}")
case [first, *rest]:
print(f"第一个元素是 {first}，剩余元素是 {rest}")
case [_, _, third]:
print(f"有三个元素的列表, 第三个元素为: {third}")
case _:
print("未知的列表结构")
更复杂的还可以匹配嵌套列表。说明
- 匹配序列时，会按照元素顺序逐一比较。
- 按照从上到下的顺序匹配模式，匹配成功就执行子句返回结果
- 序列中可以使用 _ 占位符，表示那里有元素，但是不关注元素值
- 不能匹配迭代器和字符串
- 模式中可以使用变量进行解构赋值 如示例中的[first, *rest]即为解构赋值，*之后的名称也可以是占位符 _ 。
2.4、匹配字典
在匹配字典时，是按照字典的key进行匹配，value被当成变量进行接收。注意：字典一样支持 ** 用来结构，此处不再做具体演示。但是 **_ 不允许使用，是冗余的。
d = {"name": "Alice", "age": 30} # 输出: 姓名: Alice, 年龄: 30
# d = {"name": "Bob"} # 输出: 只有姓名: Bob
# d = {"age": 25} # 输出: 只有年龄: 25
# d = {} # 输出: 空字典
# d = {"city": "New York"} # 输出: 未知的字典结构
match d:
case {"name": name, "age": age}:
print(f"姓名: {name}, 年龄: {age}")
case {"name": name}:
print(f"只有姓名: {name}")
case {"age": age}:
print(f"只有年龄: {age}")
case {}:
print("空字典")
case _:
print("未知的字典结构")
2.5、匹配类
match还是可以匹配类的对象。如示例所示：
class Point:
def __init__(self, x, y):
self.x = x
self.y = y
def match_class(obj):
match obj:
case Point(x=0, y=0):
print("Origin")
case Point(x=0, y=y):
print(f"Y axis, y = {y}")
case Point(x=x, y=0):
print(f"X axis, x = {x}")
case Point(x=x, y=y):
print(f"Point is at ({x}, {y})")
case _:
print("Not a point")
match_class(Point(0, 0)) # 输出: Origin
match_class(Point(0, 5)) # 输出: Y axis, y = 5
match_class(Point(3, 0)) # 输出: X axis, x = 3
match_class(Point(2, 3)) # 输出: Point is at (2, 3)
如果你是根据本网站学习，此处还不知道什么时类没关系，先跳过，后续再回来看。
2.5、匹配内建类
在 Python 中，match 语句不仅可以匹配常量、列表、字典等数据结构，还可以匹配内置类（如 int、str、float 等）的实例。下面是一个匹配内置类的示例。
value = 42 # 输出: 这是一个整数: 42
# value = 3.14 # 输出: 这是一个浮点数: 3.14
# value = "Hello, World!" # 输出: 这是一个字符串: Hello, World!
# value = [1, 2, 3] # 输出: 这是一个列表: [1, 2, 3]
# value = {"key": "value"} # 输出: 这是一个字典: {'key': 'value'}
# value = True # 输出: 未知类型: <class 'bool'>
match value:
case int():
print(f"这是一个整数: {value}")
case float():
print(f"这是一个浮点数: {value}")
case str():
print(f"这是一个字符串: {value}")
case list():
print(f"这是一个列表: {value}")
case dict():
print(f"这是一个字典: {value}")
case _:
print(f"未知类型: {type(value)}")
三、模式扩展
模式还支持嵌套、捕捉、条件匹配等功能
3.1、嵌套模式
模式可以任意的嵌套，即列表中可以嵌套列表，；列表中也可以嵌套类对象。此处不再给出示例，有兴趣的读者请自行编写代码测试。
3.2、模式捕获
模式捕获是为了模式匹配成功后，获取到该模式或者其子模式的值，使用关键字 as 实现。
# value = 2 # 输出: 2
value = [(5, 2), 3] # 输出: (5, 2)
match value:
case 1 | 2 | 3 as num:
print(num)
case [(a, 2) as t, 3]:
print(t)
3.3、条件匹配
模式还可以使用if添加守卫条件，如果守护项的值为假，则继续匹配下一个case语句块。注意，值的捕获发生在守护项被求值之前。
value = -5 # 输出: Negative
# value = 0 # 输出: Zero
# value = 5 # 输出: Positive
match value:
case x if x < 0:
print("Negative")
case x if x == 0:
print("Zero")
case x if x > 0:
print("Positive")
四、总结
可以看出，Python提供的模式匹配功能非常强大，足以完成各种复杂的操作。但是过于复杂的匹配也会降低代码的可读性，请谨慎使用。Python3.10版本才支持了模式匹配功能，如果需要考虑代码兼容性应尽量避免使用match-case语法。
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