Встроенные функции python: какие нужно знать и на какие не стоит тратить время

Содержание

Функция print

Формат вызова:

print(value, …, sep=’ ‘, end=’\n’, file=sys.stdout, flush=False)

выводит в файл file значение value, добавляя в конце вывода строку end
элементы value разделены строкой sep. Если flush=True, тогда после
выполнения команды посылается команда очистки буферов ввода/вывода.

value может быть любым объектом python

чаще всего эта функция используется для вывода строковых сообщений.

форматрирование строк

для того, чтобы вывести форматированную строку на экран, нужно использовать строку с символами форматирования:

%s — подстановка строки

%d — подстановка целого числа

%f — подстановка числа с плавающей точкой

Подстановочные аргументы передаются в строку форматирования с помощью оператора %, за которым следует кортеж с постановочными аргументами.

Функция input

Формат вызова:

input(prompt=None, /)

Читает строку со стандартного ввода. Символ перевода строки опускается.

Если prompt указан, то он выводится в стандартный вывод без символа перевода строки.

Если пользователь послал сигнал EOF (*nix: Ctrl-D, Windows: Ctrl-Z-Return), вызывает исключение EOFError. На *nix системах используется библиотека readline, если таковая установлена.

Оператор присваивания

Оператор присваивания в Python, как и во многих других языках программирования это .
Поскольку все в Python объекты, операция присваивания копирует ссылку на объект. Это так в случае изменяемых объектов (), однако для неизменяемых, таких как , происходит создание нового объекта.

While loop

Выражение или цикл «пока» имеет следующий вид:

Цикл выполняется, пока истинно, если условие нарушается, выполняется блок и осуществляется выход из цикла

Пример:

For loop

В питоне цикл используется для прохода всех элементов в последовательности (строка, список, кортеж) или другого итерируемого объекта.

вычисляется один раз; оно должно вернуть итерируемый объект. Suite выполняется каждый раз для каждого элемента из итератора. Каждый элемент итератора в свою очередь присваивается и затем выполняется .

Когда элементы итератора исчерпываются (когда последовательность заканчивается или итератор вызывает исключение), выполняется из ветки и цикл завершается.

Если в теле цикла вызывается , она завершает цикл, без выполнения ветки . в теле цикла пропускает оставшуюся часть кода до новой итерации или до ветки , если новой итерации нет.

Цикл присваивает значения переменным из . Это действие переписывает все предыдущие присваивания переменным, включае те, что были сделаны в теле цикла.

имена из не удаляются по завершении цикла, но если итерируемая последовательность пуста, они не будут инициализированы.

функция возвращает итератор, с помощью которого можно с эмулировать работу цикла в паскале. .

Если мы итерируем по mutable объекту и нам нужно удалять или вставлять туда элементы, то цикл вида:

будет выполняться неверно, поскольку при удалении из списка его размер уменьшится, и в позиции, куда указывает итератор, будет стоять следующий элемент. На следующем шаге позиция итератора снова сдвинется, приведя к тому, что один элемент будет пропущен.

То же касается и вставки.

Выход из решения — создать временную копию списка, например с помощью сечения.

Здесь мы итерировать будем копию списка, а удалять элементы из оригинала.

объяснение

Эта проблема возникает из — за аргументов функции по умолчанию инициализируются один раз, в тот момент , когда функция определена, а не (как и многие другие языки) , когда функция вызывается. Значения по умолчанию сохраняется в функции объект переменного члена.

Для неизменяемых типов (см передачи аргументов и переменчивости ) это не проблема , потому что нет никакого способа , чтобы мутировать переменные; это может только быть переназначено, оставляя оригинальное значение неизменным. Следовательно, последующие гарантированно будут иметь одинаковое значение по умолчанию. Однако, для изменяемого типа, исходное значение может мутировать, делая звонки на его различные функции — членов. Следовательно, последовательные вызовы функции не гарантируют начальное значение по умолчанию.

Примечание: Некоторые Иды как PyCharm будет выдавать предупреждение , когда изменяемый тип задан как атрибут по умолчанию.

Упрощенное создание менеджеров контекста.

Поддержка упрощенного создания менеджеров контекста предоставляется модулем .

Многие контекстные менеджеры, например, файлы и контексты на основе генераторов будут одноразовыми объектами. После вызова менеджер контекста больше не будет находиться в работоспособном состоянии (например, файл был закрыт или базовый генератор завершил выполнение).

Необходимость создания нового объекта менеджера контекста для каждого оператора — это самый простой способ избежать проблем с многопоточным кодом и вложенными операторами, пытающимися использовать один и тот же контекстный менеджер. Не случайно, что все стандартные менеджеры контекста модуля , поддерживающие повторное использование, происходят из модуля || и все они уже разработаны для решения проблем, создаваемых потоковым и вложенным использованием.

Это означает, что для сохранения менеджера контекста с определенными аргументами инициализации, которые будут использоваться в нескольких , как правило, необходимо будет сохранить его в вызываемом объекте с нулевым аргументом, который затем вызывается в выражении контекста каждого оператора, а не кэшировать непосредственно менеджер контекста. Если это ограничение не применяется, это должно быть ясно указано в документации соответствующего контекстного менеджера.

История range()

Несмотря на то, что range() в Python 2 и range() в Python 3 носят одинаковое название, они кардинально отличаются между собой. Фактически, range() в Python 3 – это просто переименованная версия функции под названием xrange в Python 2.

Изначально, range() и xrange() приводили числа, которые можно повторить при помощи , однако первая функция генерировала этих чисел, учитывая все за раз, в то время как вторая делала это более лениво, т. е. Числа возвращались по одному каждый раз, когда они нужны.

Наличие огромных списков занимает память, так что нет ничего удивительного в том, что xrange() заменила range(), ее имя и все остальное. Вы можете прочитать больше об этом решении и предыстории xrange() и range() в PEP 3100.

Приступим!

Сравнение строк

Как вы видите,
сравнение двух числовых значений выполняется вполне очевидным образом. Но можно
ли, например, сравнивать строки между собой? Оказывается да, можно. Чтобы
определить, что одна строка больше другой, Python использует
«алфавитный» или «лексикографический» порядок. Другими словами, строки сравниваются
посимвольно. Например:

print('Я' > 'А' )
print( 'Кот' > 'Код' )
print( 'Сонный' > 'Сон' )

Алгоритм
сравнения двух строк довольно прост:

1. Сначала
   сравниваются первые символы строк.

2. Если первый
   символ первой строки больше (меньше), чем первый символ второй, то первая
   строка больше (меньше) второй.

3. Если первые
   символы равны, то таким же образом сравниваются уже вторые символы строк.

Сравнение
продолжается, пока не закончится одна из строк. Если обе строки заканчиваются
одновременно, и все их соответствующие символы равны между собой, то строки считаются
равными. Иначе, большей считается более длинная строка.

В примерах выше
сравнение ‘Я’ > ‘А’ завершится на первом шаге, тогда как строки
«Кот» и «Код» будут сравниваться посимвольно:

1. К равна К.
2. о равна о.
3. т больше чем д.

внешние ссылки

Создание Shadow DOM

Логические выражения и логический тип данных

Часто в реальной жизни мы соглашаемся с каким-либо утверждением или отрицаем его. Например, если вам скажут, что сумма чисел 3 и 5 больше 7, вы согласитесь, скажете: «Да, это правда». Если же кто-то будет утверждать, что сумма трех и пяти меньше семи, то вы расцените такое утверждение как ложное.

Подобные фразы предполагают только два возможных ответа – либо «да», когда выражение оценивается как правда, истина, либо «нет», когда утверждение оценивается как ошибочное, ложное. В программировании и математике если результатом вычисления выражения может быть лишь истина или ложь, то такое выражение называется логическим.

Например, выражение 4 > 5 является логическим, так как его результатом является либо правда, либо ложь. Выражение 4 + 5 не является логическим, так как результатом его выполнения является число.

На позапрошлом уроке мы познакомились с тремя типами данных – целыми и вещественными числами, а также строками. Сегодня введем четвертый – логический тип данных (тип bool). Его также называют булевым. У этого типа всего два возможных значения: True (правда) и False (ложь).

>>> a = True
>>> type(a)
<class 'bool'>
>>> b = False
>>> type(b)
<class 'bool'>

Здесь переменной было присвоено значение True, после чего с помощью встроенной в Python функции type() проверен ее тип. Интерпретатор сообщил, что это переменная класса bool. Понятия «класс» и «тип данных» в данном случае одно и то же. Переменная также связана с булевым значением.

В программировании False обычно приравнивают к нулю, а True – к единице. Чтобы в этом убедиться, можно преобразовать булево значение к целочисленному типу:

>>> int(True)
1
>>> int(False)
0

Возможно и обратное. Можно преобразовать какое-либо значение к булевому типу:

>>> bool(3.4)
True
>>> bool(-150)
True
>>> bool(0)
False
>>> bool(' ')
True
>>> bool('')
False

И здесь работает правило: всё, что не 0 и не пустота, является правдой.

Добавить комментарий

Реализация/протокол менеджера контекста.

Протокол контекстных менеджеров реализован с помощью пары методов, которые позволяют определяемым пользователем классам определять контекст среды выполнения, который вводится до выполнения тела инструкции и завершается при завершении инструкции:

Метод вводит контекст среды выполнения и возвращает либо себя, либо другой объект, связанный с контекстом среды выполнения. Значение, возвращаемое этим методом, привязывается к идентификатору , использующего этот контекстный менеджер.

Ярким примером контекстного менеджера, который возвращает себя, является объект . Файловые объекты возвращают себя из , чтобы разрешить использование встроенной функции в качестве контекстного выражения в операторе .

with open('/etc/passwd') as fp
    for line in fp
        print line.rstrip()

Метод предоставляет выход из контекста среды выполнения и возвращает логический флаг, указывающий, следует ли подавлять любое возникшее исключение. При возникновении исключения во время выполнения , аргументы содержат тип исключения , значение и информацию о трассировке . В противном случае все три аргумента — это .

Если у метода установить возвращаемое значение в , то это приведет к тому, что оператор будет подавлять возникающие исключения внутри себя и продолжит выполнение с оператора, непосредственно следующим за оператором . В противном случае исключение продолжает распространяться после завершения выполнения этого метода. Исключения, возникающие во время выполнения этого метода, заменят все исключения, возникшие в теле .

Передаваемое исключение никогда не следует повторно вызывать явно, вместо этого метод должен возвращать , чтобы указать, что метод завершился успешно и не хочет подавлять возникшее исключение. Это позволяет коду управления контекстом легко определять, действительно ли метод потерпел неудачу.

Смотрите пример в разделе «Создание собственного менеджера контекста».

Коллекции Python и их временная сложность

Список (list)

Список является одной из самых важных структур данных в Python. Можно использовать списки для создания стека или очереди. Списки — это упорядоченные и изменяемые коллекции, которые можно обновлять по желанию.

Операции списка и их временная сложность

Вставка: O(n).
Получение элемента: O(1).
Удаление элемента: O(n).
Проход: O(n).
Получение длины: O(1).

Множество (set)

Множества также являются одними из наиболее используемых типов данных в Python. Множество представляет собой неупорядоченную коллекцию. Множество не допускает дублирования, и, следовательно, каждый элемент в множестве уникален. Множество поддерживает множество математических операций, таких как объединение, разность, пересечение и так далее.

Операции с множествами и их временная сложность

Проверить наличие элемента в множестве: O(1).
Отличие множества A от B: O(длина A).
Пересечение множеств A и B: O(минимальная длина A или B).
Объединение множеств A и B: O(N) , где N это длина (A) + длина (B).

Словарь (dict)

Словарь — это коллекция пар ключ-значение. Ключи в словаре уникальны, чтобы предотвратить коллизию элементов. Это чрезвычайно полезная структура данных.

Чемпионат Alfa-Battle 2.0

12 декабря 2020 – 29 января 2021 года, Онлайн, Беcплатно

tproger.ru

События и курсы на tproger.ru

Словари индексируются по ключам, которые могут быть строками, числами или даже кортежами со строками, числами или кортежами. Над словарём можно выполнить ряд операций, таких как сохранение значения для ключа, извлечение элемента на основе ключа, или итерация по элементам и так далее.

Операции со словарями и их временная сложность

Здесь мы считаем, что ключ используется для получения, установки или удаления элемента.

Получение элемента: O(1).
Установка элемента: O(1).
Удаление элемента: O(1).
Проход по словарю: O(n).

Как работает цикл for?

Теперь, когда мы поняли, что такое итератор и итерируемый объект, мы можем глубже понять, как на самом деле работает цикл for.

Давайте снова посмотрим на наш предыдущий пример.

>>> for word in :
...   print(word)
... else:
...   print("See you later!")
...
You
are
awesome!
See you later!

Когда мы выполняем вышеуказанный блок кода, происходит следующее:

1. Оператор for внутри себя вызывает iter() для списка . Это приводит к получению итератора.
2. Затем вызывается next() для итератора, и возвращаемое им значение присваивается переменной цикла, в данном случае word.
3. После этого выполняется блок оператора, связанный с циклом for. В этом случае print(word).
4. Шаги 2 и 3 повторяются до тех пор, пока next() не вызовет StopIteration.
5. Как только next() вызывает StopIteration, управление переходит к предложению else, если оно присутствует, и выполняется блок операторов, связанных с else.

Примечание. Если в блоке кода, связанном с циклом for, встречается оператор break, то блок else пропускается.

Реализация логики цикла for с помощью оператора while

Мы могли бы реализовать вышеуказанную логику, используя оператор while следующим образом.

my_list = 
list_iter = iter(my_list)
while True:
  try:
    word = next(list_iter)
    print(word)
  except StopIteration:
    print("See you later!")
    break

Цикл while ведет себя точно так же, как наш цикл for, и выдает следующий результат.

You
are
awesome!
See you later!

5 функций для отладки

Эти функции часто игнорируются, но будут полезны для отладки и устранения неисправностей кода.

breakpoint

Если нужно приостановить выполнение кода и перейти в командную строку Python, эта функция вам пригодится. Вызов перебросит вас в отладчик Python.

Эта встроенная функция была добавлена в Python 3.7, но если вы работаете в более старых версиях, можете получить тот же результат с помощью .

dir

Эта функция может использоваться в двух случаях:

• просмотр списка всех локальных переменных;
• просмотр списка всех атрибутов конкретного объекта.

Из примера можно увидеть локальные переменные сразу после запуска и после создания новой переменной .

Если в передать созданный список , на выходе можно увидеть все его атрибуты.

В выведенном списке атрибутов можно увидеть его типичные методы (, , и т. д.) , а также множество более сложных методов для перегрузки операторов.

vars

Эта функция является своего рода смесью двух похожих инструментов: и .

Когда вызывается без аргументов, это эквивалентно вызову , которая показывает словарь всех локальных переменных и их значений.

Когда вызов происходит с аргументом, получает доступ к атрибуту , который представляет собой словарь всех атрибутов экземпляра.

Перед использованием было бы неплохо сначала обратиться к .

type

Эта функция возвращает тип объекта, который вы ей передаете.

Тип экземпляра класса есть сам класс.

Тип класса — это его метакласс, обычно это .

Атрибут даёт тот же результат, что и функция , но рекомендуется использовать второй вариант.

Функция , кроме отладки, иногда полезна и в реальном коде (особенно в объектно-ориентированном программировании с наследованием и пользовательскими строковыми представлениями).

Обратите внимание, что при проверке типов обычно вместо используется функция. Также стоит понимать, что в Python обычно не принято проверять типы объектов (вместо этого практикуется утиная типизация)

help

Если вы находитесь в Python Shell или делаете отладку кода с использованием , и хотите знать, как работает определённый объект, метод или атрибут, функция поможет вам.

В действительности вы, скорее всего, будете обращаться за помощью к поисковой системе. Но если вы уже находитесь в Python Shell, вызов будет быстрее, чем поиск документации в Google.

Сравнения

Операторы сравнения используются для сравнения двух значений. Результатом всегда является логическое значение — или .

Список операторов сравнения:

• ==: возвращает True, если оба значения равны.
• ! =: возвращает True, если оба операнда не равны.
• >: возвращает True, если левый операнд больше правого.
• <: возвращает True, если левый операнд меньше правого.
• > =: возвращает True, если левое значение больше или равно правому.
• <=: возвращает True, если левое значение меньше или равно правому значению.

Давайте посмотрим на пример.

x = 10
y = 20

print(f'equals = {x == y}')
print(f'not equals = {x != y}')
print(f'greater than = {x > y}')
print(f'less than = {x < y}')
print(f'greater than or equal to = {x >= y}')
print(f'less than or equal to = {x <= y}')

Вывод:

Эти операторы работают и со строками. Строка считается большей, чем другая строка, если она идет после нее лексикографически. Например, «Привет» больше, чем «Привет» при лексикографическом сравнении.

float

В Python, если число не является целым, оно является десятичным. Есть несколько различий между целыми и десятичными числами.

Целое число (тип данных int):

• Является целым числом;
• Не содержит десятичной точки;
• Может быть положительным, отрицательными или нулем;

Десятичное число (тип данных float):

• Может быть любым числом, которое включает десятичную точку;
• Может быть положительным и отрицательным;

Попробуйте вызвать range() с десятичным числом и увидите, что будет:

Python

for i in range(3.3):
print(i)

1 2	foriinrange(3.3) print(i)

Вы увидите следующее уведомление об ошибке TypeError:

Python

Traceback (most recent call last):
File «<stdin>», line 1, in <module>
TypeError: ‘float’ object cannot be interpreted as an integer

1 2 3

Traceback(most recent call last) File»<stdin>»,line1,in<module> TypeError’float’objectcannot be interpreted asan integer

Если вам нужен обходной путь, который позволит вам использовать десятичные числа, вы можете использовать NumPy.

Словари

Словарь Python, по большей части, представляет собой хэш-таблицу. В некоторых языках, словари могут упоминаться как ассоциативная память, или ассоциативные массивы. Они индексируются при помощи ключей, которые могут быть любого неизменяемого типа. Например, строка или число могут быть ключом. Вам обязательно стоит запомнить тот факт, что словарь – это неупорядоченный набор пар ключ:значение, и ключи обязательно должны быть уникальными.

Вы можете получить список ключей путем вызова метода keys() в том или ином словаря. Чтобы проверить, присутствует ли ключ в словаре, вы можете использовать ключ in в Python. В некоторых старых версиях Python (с 2.3 и более ранних, если быть точным), вы увидите ключевое слово has_key, которое используется для проверки наличия ключа в словаре. Данный ключ является устаревшим в Python 2.X, и был удален, начиная с версии 3.Х. Давайте попробуем создать наш первый словарь:

Python

my_dict = {}
another_dict = dict()

my_other_dict = {«one»:1, «two»:2, «three»:3}
print(my_other_dict) # {‘three’: 3, ‘two’: 2, ‘one’: 1}

1 2 3 4 5

my_dict={} another_dict=dict() my_other_dict={«one»1,»two»2,»three»3} print(my_other_dict)# {‘three’: 3, ‘two’: 2, ‘one’: 1}

Первые два примера показывают, как создавать пустой словарь. Все словари находятся в фигурных скобках. Последняя строчка показывает, что мы имеем в виду, когда говорим «неупорядоченный словарь». Теперь настало время узнать, как принимаются значения в словаре.

Python

my_other_dict = {«one»:1, «two»:2, «three»:3}

print(my_other_dict) # 1

my_dict = {«name»:»Mike», «address»:»123 Happy Way»}
print(my_dict) # ‘Mike’

1 2 3 4 5 6

my_other_dict={«one»1,»two»2,»three»3} print(my_other_dict»one»)# 1 my_dict={«name»»Mike»,»address»»123 Happy Way»} print(my_dict»name»)# ‘Mike’

В первом примере, мы использовали словарь из предыдущего примере, и вытащили значение, связанное с ключом под названием one. Второй пример демонстрирует, как задавать значение ключу name. Теперь попробуем узнать, находится ли ключ в словаре или нет:

Python

print(«name» in my_dict) # True

print(«state» in my_dict) # False

1 2 3

print(«name»inmy_dict)# True print(«state»inmy_dict)# False

Что-ж, если ключ в словаре, Python выдает нам Boolean True. В противном случае, мы получаем Boolean False. Если вам нужно получить список ключей  в словаре, вам нужно сделать следующее:

Python

print(my_dict.keys()) # dict_keys()

1	print(my_dict.keys())# dict_keys()

В Python 2, метод keys дает нам список. Но в Python 3 он дает объект view. Это дает разработчику возможность обновлять словарь, так что view также обновится

Обратите внимание на то, что когда мы используем ключевое слово in для текста содержимого словаря, лучше будет сделать это в словаре, а не в списке, выдаваемом методом keys. Смотрим ниже:

Python

if «name» in my_dict # Такая конструкция правильная

if «name» in my_dict.keys() # Работает но медленее

1 2 3

if»name»inmy_dict# Такая конструкция правильная if»name»inmy_dict.keys()# Работает но медленее

Пока это, возможно, не говорит вам о многом, во время реальной работы ситуация будет другая и каждая секунда будет важна. При создании тысячи файлов для обработки, эти маленькие хитрости могут уберечь вас от бесполезной траты времени.

Смешивание операторов в цепочках сравнений.

Немного о неожиданных результатах при добавлении оператора идентичности и оператора проверки вхождения в цепочки сравнения.

Связывание цепочек сравнений при помощи оператора .

В цепочках сравнения можно связать все выше перечисленные операторы сравнения Python. Это может привести к неожиданному поведению:

>>> a = 
>>> a is a < 1
# True
>>> (a is a) < 1
# False
>>> a is (a < 1)
# False

Так как — это цепочка сравнения, то она оценивается как . Разорвем цепоку на части:

• Выражение истинно , как и для любого значения, оцениваемого по отношению к самому себе.
• Выражение истинно , так как 0 меньше 1.

Следовательно обе части истинны, цепочка вычисляется как истинная.

Некоторые программисты, могут предположить, что в цепочках сравнения можно указывать приоритет выполнения того или иного сравнения как в выражениях, включающие несколько операторов . В случае с цепочками сравнений ни один из способов вставки скобок не вернет .

Разберем, почему обе цепочки сравнения с круглыми скобками оцениваются как . Если разбить первое выражение , то получится следующее:

>>> a = 
>>> a is a
# True
>>> True == 1
# True
>>> (a is a) < 1
# False

# т.е. в итоге сравниваются
>>> True < True
# False

Из кода выше видно, что выражение возвращает . Это означает, что выражение будет преобразовано в выражение . Логические значения являются числовыми типами, а равно 1. Таким образом, совпадает с 1 < 1. Поскольку это строгое неравенство, то оно возвращает .

Второе выражение c круглыми скобками работает иначе:

>>> a = 
>>> a < 1
# True
>>>  is True
# False

Поскольку 0 меньше 1, то выражение возвращает . Логические значения являются числовыми типами и равно 1, следовательно 0 ну ни как не будет идентичен 1.

*Самый важный урок, который можно извлечь из этого, заключается в том, что связывание сравнений с помощью оператора не является хорошей идеей. Это сбивает с толку и, вероятно, в этом нет необходимости.

Связывание цепочек сравнений при помощи оператора .

Подобно оператору , оператор и его противоположность , часто могут давать удивительные результаты при объединении в цепочку сравнений:

>>> "b" in "aba" in "cabad" < "cabae"
# True

# так как приоритет оператора '<' выше
# чем 'in', то 1 выполниться выражение
>>> "cabad" < "cabae"
# True

# далее выражение будет выполняться 
# как обычно с лева на право, следовательно
# вторым выполниться
"b" in "aba"
# True

# и последним выполняется проверка вхождения
>>> True in True
# True

Чтобы избежать путаницы, в этом примере сравниваются цепочки с разными операторами и используются строки для проверки подстрок

Опять же, это ПЛОХОЙ пример написанного кода! Все же важно уметь прочитать этот пример и понять, почему он возвращает

Наконец, можно связать цепочку с :

>>> greeting = "hello"
>>> quality = "good"
>>> end_greeting = "farewell"
>>> greeting is not quality not in end_greeting
# True

Функции, которые когда-нибудь можно выучить

Следующие встроенные функции Python определённо не бесполезны, но они более специализированы.

Эти функции вам, возможно, будут нужны, но также есть шанс, что вы никогда не прибегнете к ним в своём коде.

• : возвращает итератор (список, набор и т. д.);
• : возвращает , если аргумент является вызываемым;
• and : вместо них рекомендуется использовать генератор-выражения;
• : округляет число;
• : эта функция выполняет деление без остатка () и операцию по модулю () одновременно;
• , и : служат для отображения чисел в виде строки в двоичной, восьмеричной или шестнадцатеричной форме;
• : возвращает абсолютное значение числа (аргумент может быть целым или числом с плавающей запятой, если аргумент является комплексным числом, его величина возвращается);
• ;
• .

Одиночные проверки

Внутри условия
можно прописывать и такие одиночные выражения:

x = 4; y = True; z = False
if(x): print("x = ", x, " дает true")
if(not ): print("0 дает false")
if("0"): print("строка 0 дает true")
if(not ""): print("пустая строка дает false")
if(y): print("y = true дает true")
if(not z): print("z = false дает false")

Вот этот оператор
not – это отрицание
– НЕ, то есть, чтобы проверить, что 0 – это false мы
преобразовываем его в противоположное состояние с помощью оператора отрицания
НЕ в true и условие
срабатывает. Аналогично и с переменной z, которая равна false.

Из этих примеров
можно сделать такие выводы:

1. Любое число,
   отличное от нуля, дает True. Число 0 преобразуется в False.

2. Пустая строка –
   это False, любая другая
   строка с символами – это True.

3. С помощью
   оператора not можно менять
   условие на противоположное (в частности, False превращать в True).

Итак, в условиях
мы можем использовать три оператора: and, or и not. Самый высокий
приоритет у операции not, следующий приоритет имеет операция and и самый
маленький приоритет у операции or. Вот так работает оператор if в Python.

Видео по теме

Python 3 #1: установка и запуск интерпретатора языка

Python 3 #2: переменные, оператор присваивания, типы данных

Python 3 #3: функции input и print ввода/вывода

Python 3 #4: арифметические операторы: сложение, вычитание, умножение, деление, степень

Python 3 #5: условный оператор if, составные условия с and, or, not

Python 3 #6: операторы циклов while и for, операторы break и continue

Python 3 #7: строки — сравнения, срезы строк, базовые функции str, len, ord, in

Python 3 #8: методы строк — upper, split, join, find, strip, isalpha, isdigit и другие

Python 3 #9: списки list и функции len, min, max, sum, sorted

Python 3 #10: списки — срезы и методы: append, insert, pop, sort, index, count, reverse, clear

Python 3 #11: списки — инструмент list comprehensions, сортировка методом выбора

Python 3 #12: словарь, методы словарей: len, clear, get, setdefault, pop

Python 3 #13: кортежи (tuple) и операции с ними: len, del, count, index

Python 3 #14: функции (def) — объявление и вызов

Python 3 #15: делаем «Сапер», проектирование программ «сверху-вниз»

Python 3 #16: рекурсивные и лямбда-функции, функции с произвольным числом аргументов

Python 3 #17: алгоритм Евклида, принцип тестирования программ

Python 3 #18: области видимости переменных — global, nonlocal

Python 3 #19: множества (set) и операции над ними: вычитание, пересечение, объединение, сравнение

Python 3 #20: итераторы, выражения-генераторы, функции-генераторы, оператор yield

Python 3 #21: функции map, filter, zip

Python 3 #22: сортировка sort() и sorted(), сортировка по ключам

Python 3 #23: обработка исключений: try, except, finally, else

Python 3 #24: файлы — чтение и запись: open, read, write, seek, readline, dump, load, pickle

Python 3 #25: форматирование строк: метод format и F-строки

Python 3 #26: создание и импорт модулей — import, from, as, dir, reload

Python 3 #27: пакеты (package) — создание, импорт, установка (менеджер pip)

Python 3 #28: декораторы функций и замыкания

Python 3 #29: установка и порядок работы в PyCharm

Python 3 #30: функция enumerate, примеры использования

Оператор член Python

В дополнение к некоторым из перечисленных выше операторов, Python также поддерживает оператор-член, тест содержит ряд элементов, включая строки, списки или кортежи.

операторы	описание	примеров
в	Если вы нашли значение в указанной последовательности возвращает значение ИСТИНА, в противном случае значение False.	х в у последовательности, возвращает истину, если х в у последовательности.
а не в	Если значение не найден в указанной последовательности Возвращает значение True, в противном случае значение False.	х не у последовательности, если х не у последовательность возвращает значение True.

Следующий пример демонстрирует все члены действий оператора Python:

#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-

a = 10
b = 20
list = ;

if ( a in list ):
   print "1 - 变量 a 在给定的列表中 list 中"
else:
   print "1 - 变量 a 不在给定的列表中 list 中"

if ( b not in list ):
   print "2 - 变量 b 不在给定的列表中 list 中"
else:
   print "2 - 变量 b 在给定的列表中 list 中"

# 修改变量 a 的值
a = 2
if ( a in list ):
   print "3 - 变量 a 在给定的列表中 list 中"
else:
   print "3 - 变量 a 不在给定的列表中 list 中"

Примеры вышеуказанного вывода:

1 - 变量 a 不在给定的列表中 list 中
2 - 变量 b 不在给定的列表中 list 中
3 - 变量 a 在给定的列表中 list 中

Условное выражение (или «Тернарный оператор»)

Тернарный оператор используется для встроенных условных выражений. Лучше всего использовать его в простых, кратких операциях, которые легко читаются.

• Порядок аргументов отличается от многих других языков (таких как C, Ruby, Java и т. Д.), Что может привести к ошибкам, когда люди, незнакомые с «удивительным» поведением Python, используют его (они могут изменить порядок).
• Некоторые считают его «громоздким», поскольку он идет вразрез с нормальным потоком мысли (сначала думая о состоянии, а затем о последствиях).

Результат этого выражения будет таким, как он читается на английском языке — если условное выражение имеет значение True, то оно будет вычисляться как выражение с левой стороны, в противном случае — с правой стороны.

Тенарные операции также могут быть вложенными, как здесь:

Они также обеспечивают способ включения условных в функции лямбды .

Типизация в Python

Для обозначения базовых типов переменных используются сами типы:

• etc.

Пример использования базовых типов в python-функции:

Помимо этого, можно параметризировать более сложные типы, например, . Такие типы могут принимать значения параметров, которые помогают более точно описать тип функции. Так, например, указывает на то, что список состоит только из целочисленных значений.

Пример кода:

Кроме , существуют и другие типы из модуля typing, которые можно параметризировать. Такие типы называются Generic-типами. Такого рода типа определены для многих встроенных в Python структур данных:

• и т.д.

Как можно заметить, некоторые типы имеют несколько параметров, которые можно описать. Например, означает, что это будет словарь, где ключи будут иметь тип , а значения – тип .

Курс «Управление ИТ-проектами»

Старт 17 сентября, 7 месяцев, Онлайн, От 8000 до 88 000 ₽

tproger.ru

События и курсы на tproger.ru

Также есть более абстрактные типы, например:

• – объект имеет реализации метода ;
• – объект имеет реализацию метода .

При этом функции тоже имеют свои типы. Например, для описания функции можно использовать тип , где указываются типы входных параметров и возвращаемых значений. Пример использования:

Тип :

• говорит о том, что у объекта реализован метод ;
• описывает типы параметров к этому методу.

На первом месте стоит массив типов входных параметров, на втором — тип возвращаемого значения.

Про остальные абстрактные типы контейнеров можно в документации Python.

Также есть более конкретные типы, например , где указывает не тип, а конкретное значение. Например означает цифру 3. Используют такой тип крайне редко.

Также Python позволяет определять свои Generic-типы.

В данном примере означает переменную любого типа, которую можно подставить при указании. Например:

Для определения собственных типов наследование возможно не только от , но и от других абстрактных типов, например, таких, как , .

На месте или могут быть конкретные типы.

Также есть специальные конструкции, которые позволяют комбинировать типы. Например, — один из типов. Если переменной может быть как , так и , то как тип следует указать . Если переменной может быть как , так и , то в качестве типа можно указать или, что предпочтительно, .

Оператор присваивания Python

Следующие допущения переменная а 10, Ь является переменной величиной 20:

операторы	описание	примеров
=	Простой оператор присваивания	с = а + Ь а + Ь операция будет присвоить результат C
+ =	Оператор присваивания Добавление	с + = а эквивалентно С = С + а
— =	Оператор присваивания Вычитание	с — = а эквивалентно с = С —
* =	Оператор присваивания Умножение	эквивалентно с * = а с = с * а
/ =	Оператор присваивания Отдел	с / = а эквивалентно с = с / а
% =	Оператор присваивания Modulo	C% = а эквивалентно С = С% а
** =	Оператор присваивания Возведение	с ** = а эквивалентно С = С ** в
// =	Возьмем оператор присваивания, делящееся	с // = а эквивалентно С = С //

Следующий пример демонстрирует оператор присваивания всех операций Python:

#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-

a = 21
b = 10
c = 0

c = a + b
print "1 - c 的值为：", c

c += a
print "2 - c 的值为：", c 

c *= a
print "3 - c 的值为：", c 

c /= a 
print "4 - c 的值为：", c 

c = 2
c %= a
print "5 - c 的值为：", c

c **= a
print "6 - c 的值为：", c

c //= a
print "7 - c 的值为：", c

Примеры вышеуказанного вывода:

1 - c 的值为： 31
2 - c 的值为： 52
3 - c 的值为： 1092
4 - c 的值为： 52
5 - c 的值为： 2
6 - c 的值为： 2097152
7 - c 的值为： 99864

Оператор elif

позволяет программе выбирать из нескольких вариантов. Это удобно, например, в том случае, если одну переменную необходимо многократно сравнить с разными величинами.

Такая конструкция может содержать сколь угодно большую последовательность условий, которые интерпретатор будет по порядку проверять.

Но помните, что первое условие всегда задается с

Также не стоит забывать, что как только очередное условие в операторе оказывается истинным, программа выполняет соответствующий блок инструкций, а после переходит к следующему выражению.

Из этого вытекает, что даже если несколько условий истинны, то исполнению подлежит все равно максимум один, первый по порядку, блок кода с истинным условием.

Если ни одно из условий для частей и не выполняется, то срабатывает заключительный блок под оператором (если он существует).

Вывод