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Python 的星号表达式可以用来解决这个问题。比如，你在学习一门课程，在学期末的时候，你想统计下家庭作业的平均成绩，但是排除掉第一个和最后一个分数。如果只有四个分数，你可能就直接去简单的手动赋值，但如果有 24 个呢？这时候星号表达式就派上用场了：

record = ('Dave', 'dave@example.com', '773-555-1212', '847-555-1212')
name, email, *phone_numbers = record
print(name) 
print(phone_numbers) 

另外一种情况，假设你现在有一些用户的记录列表，每条记录包含一个名字、邮件，接着就是不确定数量的电话号码。你可以像下面这样分解这些记录：
note：列表是可变的，这意味着它们的元素可以被修改，而元组是不可变的，这意味着它们的元素不能被修改，使用元组而不是列表 grades，元组解包仍将有效，但avg(middle)函数调用将无法修改middle元组，因为元组是不可变的

列表版本

def avg(numbers):"""Calculate the average of a list of numbers."""if not numbers:return 0return sum(numbers) / len(numbers)def drop_first_last(grades):first, *middle, last = gradesaverage_middle_grades = avg(middle)print(f"First grade: {first}")for grade in middle:print(f"Middle grade: {grade}")print(f"Last grade: {last}")print(f"Average of middle grades: {average_middle_grades}")return average_middle_gradesgrades = [90, 85, 92, 88, 82, 87]
average_middle_grades = drop_first_last(grades)
print(average_middle_grades)  # Output: 86.75

tuple版本

def avg(numbers):"""Calculate the average of a list of numbers."""if not numbers:return 0return sum(numbers) / len(numbers)def drop_first_last(grades):first, *middle, last = gradesaverage_middle_grades = avg(middle)print(f"First grade: {first}")for grade in middle:print(f"Middle grade: {grade}")print(f"Last grade: {last}")print(f"Average of middle grades: {average_middle_grades}")return average_middle_gradesgrades = (90, 85, 92, 88, 82, 87)
average_middle_grades = drop_first_last(grades)
print(average_middle_grades)  # Output: 86.75

生成器

def frange(start, stop, increment):x = startwhile x < stop:yield xx += incrementfor n in frange(0, 4, 0.5):print(n)

def countdown(n):print('Starting to count from', n)while n > 0:yield nn -= 1print('Done!')c = countdown(3)
print(c)  # Output: <generator object countdown at 0x10fea8110>

print(next(c))# Run to the next yield
print(next(c))# Run to the next yield
print(next(c))# Run to the next yield
print(next(c))

一个生成器函数主要特征是它只会回应在迭代中使用到的 next 操作。一旦生成器=函数返回退出，迭代终止。我们在迭代中通常使用的 for 语句会自动处理这些细节，所以你无需担心。