python赋值语句的用法 python赋值语句的含义
论文深入探讨Python赋值语句的BNF（巴科斯-瑙尔范式）语法结构，重点解析了简单的赋值操作如a=9中，右边数值9是如何通过starred_expression梯度匹配到表达式，并最终解析为文字中的整数通过逐层剖析Python表达式的BNF定义，揭示了许多语法规则中任选的关键作用，帮助读者理解Python语法解析的底层逻辑。Python语句的BNF结构解析
python语言的语法由一套严谨组件的bnf（backus-naur） form）或ebnf（extend backus-naur form）规则，这对于理解语言的底层关键。机制赋值语句作为最基础的操作，其语法规则同样明确定义之一。根据python官方文档，赋值assignment_stmt的bnf定义如下：assignment_stmt：：= (target_list quot；=quot；) (starred_expression | Yield_Expression)target_list ：：=目标(quot；，quot；目标)* [quot；，quot；]目标：：=标识符| quot；(quot；[target_list]quot；)quot；| quot；[quot；[目标列表]quot；]quot；|属性参考 |订阅 |切片| quot；*quot；目标登录后复制
对于一个简单的赋值语句，例如a = 9，左边的a显然可以匹配到target_list中的target，先匹配到identifier。然而，右边的9如何匹配到starred_expression或yield_expression，是许多初学者在研究BNF时遇到的困惑。
首先，yield_expression主要用于生成器函数，其结构为“yield”因此，我们的焦点显然应该集中在starred_expression上。揭秘starred_expression到数值字面量的路径
starred_expression的BNF定义如下：starred_expression ：：= expression | "from" expression]，9 无法匹配这个规则。 (starred_item quot；，quot；)* [starred_item]starred_item ：：= 赋值表达式 | quot；*quot； or_expr登录后复制
从这里我们可以看到，starred_expression可以直接是一个表达式。
这意味着只要9能够被解析为一个表达式，那么它就能成功匹配星号表达式。这就是解开谜团的关键一步。
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接下来，我们需要对表达式的BNF，求解其能包含分数字面量9。接下来的过程相当研究，但其核心是，高级表达形式都允许其最简单的结构部分单独存在，即不包含任何操作符或额外关键字。
以下是表达式到整数的完整BNF路径：星号表达式：：=表达式| (starred_item quot；，quot；)* [starred_item]表达式：：= 条件表达式 | lambda_expr条件表达式 ：：= or_test [quot；ifquot； or_test quot；elsequot； 表达式]or_test ：：= and_test | or_test quot；orquot； and_testand_test ：：= not_test | and_test quot；andquot； not_testnot_test ：：= 比较 | quot；notquot； not_testcomparison ：：= or_expr (comp_operator or_expr)*or_expr ：：= xor_expr | or_expr quot；|quot； xor_exprxor_expr ：：= and_expr | xor_expr quot；^quot； and_exprand_expr ：：= shift_expr | and_expr quot；amp；quot； shift_exprshift_expr ：：= a_expr | shift_expr (quot；lt；lt；quot；| quot；gt；gt；quot；) a_expra_expr ：：= m_expr | a_expr quot； quot； m_expr | a_expr quot；-quot； m_exprm_expr ：：= u_expr | m_expr quot；*quot； u_expr | m_expr quot；@quot； m_expr | m_expr quot；//quot； u_expr | m_expr quot；/quot； u_expr | m_expr quot；quot； u_expru_expr ：：= 幂 | quot；-quot； u_expr | quot； quot； u_expr | quot；~quot； u_exprpower ：：= (await_expr | Primary) [quot；**quot； u_expr]primary ：：= 原子 |属性参考 |订阅 |切片|称呼
原子：：= 标识符| 文字| 外壳文字：：= 字符串文字| 字节文字| 整数| 浮点数| 数值整数：：= 十进制整数| 二进制整数| 八进制整数| 十六进制整数十进制：：= 非零数字（[quot；_quot；] 数字）* | quot；0quot； ([quot；_quot；] quot；0quot；)*nonzerodigit ：：= quot；1quot；...quot；9quot；登录后复制
从上述 BNF 定义中，我们可以清楚地看到 9 是如何层匹配的：starred_expression -gt； expressionexpression -gt；conditional_expressionconditional_expression -gt； or_test (因为["if" or_test "else" expression]是可选的)or_test -gt； and_test (因为or_test "or" and_test是可选的)... 以此类推，直到：u_expr -gt； powerpower -gt；primary (因为["**" u_expr]是可选的)primary -gt；atomatom -gt；literalliteral -gt；integerinteger -gt；decintegerdecinteger -gt；nonzerodigit (["_"]关键洞察：任选组件的重要性
这个梯度匹配过程的关键在于，从条件表达式到幂的每一层BNF规则中，更复杂的、带有操作符或关键字的部分都是可选的（通常用方括号[]表示）。这意味着一个简单的元素，如单个数字9，可以满足这些规则，而内部包含任何逻辑操作符（如或，和）、比较操作符、算术操作符（如，-， *，/，**）或条件结构（如if/else）。
例如：power规则定义了(["**" u_expr])为可选，所以2**16是一个power，但2本身也是一个power。or_test定义了规则了or_test "or" and_test为可选，所以A or B是一个or_test，但A本身也是or_test。
正是这种“任选性”贯穿了整个表达式解析链，使得一个最简单的字面量（如9）能够满足最高层的表达要求，更符合注意赋值语句的右侧。总结与事项
通过Python判断语句BNF的深度分析，我们明白了即使是简单的a=9这样的语句，其背后也遵循着一套复杂而复杂的语法解析规则。
这对 BNF 的理解对于：语言设计者和实现者：是构建解析器和编译器的基础。高级开发者：有助于加深理解语言行为，尤其是在处理复杂的表达式或元编程时。所有 Python 用户：能够更准确地掌握 Python语法，避免潜在的语法误解。
注意事项：BNF/EBNF规则可能看起来令人畏惧，但理解其递归和任选组件的机制是掌握其精髓的关键。Python的BNF定义在官方文档中找到，并且会随着语言版本本次更新并演进，因此查阅最新文档是获取准确信息的重要途径。虽然普通开发工作中不常直接操作BNF，但这种底层理解能提升对代码结构和执行流程的洞察力。
理解Python如何解析a=9中的9，不仅解决了特定问题，更是打开了深入理解Python语言语法解析的一扇窗。
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