Python为什么不支持i++自增语法(python,编程语言)

1. Python 的整数是不可变类型

当我们定义i = 1000时，不同语言会作出不同的处理：

C 之类的语言(写法 int i = 1000)会申请一块内存空间，并给它“绑定”一个固定的名称 i，同时写入一个可变的值 1000。在这里，i 的地址以及类型是固定的，而值是可变的(在一定的表示范围内)

Python(写法i = 1000)也会申请一块内存空间，但是它会“绑定”给数字 1000，即这个 1000 的地址以及类型是固定的(immutable)，至于 i，只是一个名称标签贴在 1000 上，自身没有固定的地址和类型

所以当我们令i“自增”时(i=i+1)，它们的处理是不同的：

C 之类的语言先找到 i 的地址上存的数值，然后令它加 1，操作后新的数值就取代了旧的数值

Python 的操作过程是把 i 指向的数字加 1，然后把结果绑定到新申请的一块内存空间，再把名称标签 i “贴”到新的数字上。新旧数字可以同时存在，不是取代关系

打一个不太恰当的比方：C 中的 i 就像一个宿主，数字 1000 寄生在它上面;而 Python 中的 1000 像个宿主，名称 i 寄生在它上面。C 中的 i 与 Python 中的 1000，它们则寄生在底层的内存空间上……

还可以这样理解：C 中的变量 i 是一等公民，数字 1000 是它的一个可变的属性;Python 中的数字 1000 是一等公民，名称 i 是它的一个可变的属性。

有了以上的铺垫，我们再来看看i++，不难发现：

C 之类的语言，i++ 可以表示 i 的数字属性的增加，它不会开辟新的内存空间，也不会产生新的一等公民

Python 之类的语言，i++ 如果是对其名称属性的操作，那样就没有意义了(总不能按字母表顺序，把 i 变成 j 吧);如果理解成对数字本体的操作，那么情况就会变得复杂：它会产生新的一等公民 1001，因此需要给它分配一个内存地址，此时若占用 1000 的地址，则涉及旧对象的回收，那原有对于 1000 的引用关系都会受到影响，所以只能开辟新的内存空间给 1001

Python 若支持 i++，其操作过程要比 C 的 i++ 复杂，而且其含义也不再是“令数字增加1”(自增)，而是“创建一个新的数字”(新增)，这样的话，“自增操作符”(increment operator)就名不副实了。

Python 在理论上可以实现 i++ 操作，但它就必须重新定义“自增操作符”，还会令有其它语言经验的人产生误解，不如就让大家直接写成i += 1或者 i = i + 1好了。

2. Python 有可迭代对象

C/C++ 等语言设计出 i++，最主要的目的是为了方便使用三段式的 for 结构：

这种程序关心的是数字本身的自增过程，数字做加法与程序体的执行相关联。

Python 中没有这种 for 结构的写法，它提供了更为优雅的方式：

这里体现了不同的思维方式，它关心的是在一个数值范围内的迭代遍历，并不关心也不需要人为对数字做加法。

Python 中的可迭代对象/迭代器/生成器提供了非常良好的迭代/遍历用法，能够做到对 i++ 的完全替代。

例如，上例中实现了对列表内值的遍历，Python 还可以用 enumerate() 实现对下标与具体值的同时遍历：

再例如对于字典的遍历，Python 提供了 keys()、values()、items() 等遍历方法，非常好用：

有了这样的利器，哪里还有 i++ 的用武之地呢?

不仅如此，Python 中基本上很少使用i += 1或者 i = i + 1，由于存在着随处可见的可迭代对象，开发者们很容易实现对一个数值区间的操作，也就很少有对于某个数值作累加的诉求了。

所以，回到我们开头的问题，其实这两种“自增”写法并没有胜出 i++ 多少，只因为它们是通用型操作，又不需要引入新的操作符，所以 Python 才延续了一种基础性的支持。真正的赢家其实是各种各样的可迭代对象!