point = (, )
match point:
case (, ):
print("坐标原点")
case (, y):
print(f"Y轴上的点,坐标是{y}")
case (x, ):
print(f"X轴上的点,坐标是{x}")
case (x, y):
print(f"普通点,坐标是({x}, {y})")
case _:
print("无效坐标")
user = {"name": "Alice", "age": , "email": "alice@example.com"}
match user:
case {"name": name, "age": age}:
print(f"用户{name},年龄{age}")
case {"email": email}:
print(f"邮箱是{email}")
case _:
print("数据格式错误")
score =
match score:
case :
print("满分!")
case score if score >= :
print(f"高分,分数是{score}")
case score if score >= :
print(f"及格,分数是{score}")
case _:
print("不及格")
Point
类:class Point:
def __init__(self, x, y):
self.x = x
self.y = y
point = Point(, )
match point:
case Point(x=, y=):
print("坐标原点")
case Point(x=, y=y):
print(f"Y轴上的点,坐标是{y}")
case Point(x=x, y=):
print(f"X轴上的点,坐标是{x}")
case Point(x=x, y=y):
print(f"普通点,坐标是({x}, {y})")
case _:
print("无效点")
isinstance
和属性访问简洁得多。response = {
"user": {
"id": ,
"name": "Bob",
"email": "bob@example.com",
"address": {
"street": "123 Main St",
"city": "Anytown",
"state": "CA"
}
},
"orders": [
{"id": , "amount": },
{"id": , "amount": }
]
}
match response:
case {"user": {"id": id, "name": name, "email": email}, "orders": orders}:
print(f"用户{name},邮箱{email},有{len(orders)}个订单")
for order in orders:
match order:
case {"id": order_id, "amount": amount} if amount > :
print(f"大额订单:{order_id},金额{amount}")
case {"id": order_id, "amount": amount}:
print(f"普通订单:{order_id},金额{amount}")
case _:
print("响应格式错误")
data = [, "hello", 3.14, {"key": "value"}, (, )]
for item in data:
match item:
case int(n):
print(f"整数:{n}")
case str(s):
print(f"字符串:{s}")
case float(f):
print(f"浮点数:{f}")
case dict(d):
print(f"字典:{d}")
case tuple(t):
print(f"元组:{t}")
case _:
print("未知类型")
case _:
作为最后一个分支,处理未匹配的情况,避免遗漏。🤖 AI 排版的技术边界:能做什么,不能做什么 现在打开设计软件,大概率会弹出 AI 排版的推荐功能。输入文字、图片和基本要求,十秒内就能生成三四个版式方案。这种效率放在五年前,是设计师想都不敢想的
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