Ввод и вывод

Содержание:

Помните Дзен Python, где должен быть “один очевидный способ сделать что-то в Python”? Можете почесать голову перед тем, как понять, что зачастую есть целых 4 эффективных способа выполнить в Python.

Давайте приступим к делу, работы много! Чтобы иметь в распоряжении простой пример для эксперимента, представим, что у вас есть следующие переменные (или константы, не важно) для работы:

Python

errno = 50159747054
name = ‘Bob’

1 2	errno=50159747054 name=’Bob’

Основываясь на этих переменных, вы хотите создать строку вывода, содержащую простое уведомление об ошибке:

Python

‘Hey Bob, there is a 0xbadc0ffee error!’

1	‘Hey Bob, there is a 0xbadc0ffee error!’

Эта ошибка может немного подпортить понедельник вашему разрабу… Но мы здесь за тем, чтобы обсудить форматирование строк. Так что приступим к делу.

Known Issues

Позволяет производить ввод данных в консоли.

Описание:

Функция позволяет обеспечить ввод пользовательских данных из консоли. Если передан необязательный аргумент подсказки , то он записывается в стандартный вывод без завершающей строки. Затем функция читает строку из ввода и преобразует ее в СТРОКУ, убирая завершающий символ строки и возвращает ее в качестве значения.

Другими словами, все что вводится в консоль при использовании встроенной функции преобразуется в тип . Это происходит в том числе и с числами. Следовательно, числовые данные, перед их использованием необходимо распознавать и преобразовывать к нужным типам.

Если был импортирован модуль , то функция будет использовать его для обеспечения сложных функций редактирования строк и истории.

• В случае считывания (признак конца файла), поднимается исключение .
• Перед чтением ввода, функция вызывает событие аудита с аргументом .
• После успешного чтения ввода, вызывает событие аудита c результатом .

Данные и их типы

В реальной жизни мы совершаем различные действия над окружающими нас предметами, или объектами. Мы меняем их свойства, наделяем новыми функциями. По аналогии с этим компьютерные программы также манипулируют объектами, только виртуальными, цифровыми. Пока не дойдем до уровня объектно-ориентированного программирования, будем называть такие объекты данными.

Очевидно, данные бывают разными. Часто компьютерной программе приходится работать с числами и строками. Так на прошлом уроке мы работали с числами, выполняя над ними арифметические операции. Операция сложения выполняла изменение первого числа на величину второго, а умножение увеличивало одно число в количество раз, соответствующее второму.

Числа в свою очередь также бывают разными: целыми, вещественными, могут иметь огромное значение или очень длинную дробную часть.

При знакомстве с языком программирования Python мы столкнемся с тремя типами данных:

• целые числа (тип int) – положительные и отрицательные целые числа, а также 0 (например, 4, 687, -45, 0).

• числа с плавающей точкой (тип float) – дробные, они же вещественные, числа (например, 1.45, -3.789654, 0.00453). Примечание: для разделения целой и дробной частей здесь используется точка, а не запятая.

• строки (тип str) — набор символов, заключенных в кавычки (например, «ball», «What is your name?», ‘dkfjUUv’, ‘6589’). Примечание: кавычки в Python могут быть одинарными или двойными; одиночный символ в кавычках также является строкой, отдельного символьного типа в Питоне нет.

#2 Форматирование строк “По новому” (str.format)

Python 3 предоставил новый способ форматирования, который также был внесен в раннюю версию Python 2.7. Этот “новый стиль” форматирования строк избавляется от специального синтаксиса оператора % и делает синтаксис для форматирования строк более регулярным. Теперь форматирование обрабатывается вызовом .format() в объекте строки.

Вы можете использовать format(), чтобы выполнить простое позиционное форматирование, также, как мы делали это по старинке:

Python

print(‘Hello, {}’.format(name))
# Вывод: ‘Hello, Bob’

1 2	print(‘Hello, {}’.format(name)) # Вывод: ‘Hello, Bob’

Или, вы можете сослаться на свои подстановки переменных по имени, и использовать их в том порядке, в котором вам хочется. Это достаточно мощный способ, так как он позволяет повторно упорядочить порядок отображения без изменения переданных функции format() аргументов:

Python

print(
‘Hey {name}, there is a 0x{errno:x} error!’.format(
name=name, errno=errno
)
)

# Вывод: ‘Hey Bob, there is a 0xbadc0ffee error!’

1 2 3 4 5 6 7

print( ‘Hey {name}, there is a 0x{errno:x} error!’.format( name=name,errno=errno ) )   # Вывод: ‘Hey Bob, there is a 0xbadc0ffee error!’

Однако, официальная документация Python 3 не делает явных рекомендаций по использованию старого форматирования:

По этому я лично пытаюсь работать str.format при продвижении нового кода. Начав с Python 3.6, есть еще один способ форматирования ваших строк. Рассмотрим его в следующем разделе!

Чтение, запись и обработка файлов в Python.

При доступе к файлу в операционной системе требуется правильно указать путь к файлу. Путь к файлу — это строка, которая представляет местоположение файла.

# Unix
/path/to/file/text.txt

# Windows
c:\path\to\file\text.txt

Он разбит на три основные части:

1. Путь к файлу : расположение директории в файловой системе, где папки разделены прямой косой чертой в Unix подобных системах или обратной косой чертой в Windows.
2. Имя файла : фактическое имя файла.
3. Расширение : используется для указания типа файла.

Для чтения или записи в файл нам необходимо его открыть, а для этого нужно передать путь к нужному файлу в качестве строки функции . Для Unix подобных систем это делается просто:

>>> full_path = '/path/to/file/text.txt'
>>> print(full_path)
# /path/to/file/text.txt

В системе Windows путь включает в себя обратную косую черту . Этот символ в строках на Python используется для экранирования escape-последовательностей, таких как новая строка .

>>> full_path = 'c:\path\to\file\text.txt'
>>> print(full_path)
# c:\path o
#          ile    ext.txt

Что бы избежать Windows системах такого безобразия, нам нужно вручную экранировать обратную косую черту или передавать в функции сырую (необработанную) строку, указав перед первой кавычкой строковой литерал :

# экранируем обратную косую черту
>>> full_path = 'c:\\path\\to\\file\\text.txt'
>>> print(full_path)
# c:\path\to\file\text.txt

# строковой литерал raw строки
>>> full_path = r'c:\path\to\file\text.txt'
>>> print(full_path)
# c:\path\to\file\text.txt

Открытие/закрытие файла для чтения/записи в Python.
Прежде чем начать работать с файлом, первое, что нужно сделать, это открыть его. Это делается путем вызова встроенной функции open(). Она имеет единственный обязательный аргумент, который представляет путь к файлу filename

Типы обрабатываемых данных и файлов в Python.
Существуют три типа файлов которые чаще всего обрабатываются на практике. Текстовые файлы. Буферизованные двоичные типы файлов. Необработанный тип файлов Raw.

Способы чтения открытого файла в Python.
Существует несколько методов, которые могут быть вызваны для чтения открытого файла. read(size=-1), readline(size=-1), readlines()

Способы записи в открытый файл в Python.
Как и при чтении файлов, файловые объекты имеют несколько методов, которые полезны для записи в файл. fp.write(string), fp.writelines(sequence)

Одновременное чтение и запись в разные файлы в Python.
Есть моменты, когда вы можете захотеть прочитать файл и записать в другой файл одновременно.

Добавление данных в открытый файл в Python..
Иногда может понадобиться добавить данные в файл или начать запись в конце уже заполненного файла. Это легко сделать, используя символ ‘a’ для аргумента mode функции open():

Управление указателем чтения/записи в файле в Python.
Краткий обзор методов управления указателем чтения/записи в файле.

Создание менеджера для обработки файла в Python.
У менеджера контекста есть два «магических метода». __enter__() — вызывается при вызове оператора with. __exit__() вызывается при выходе из блока оператора with.

Сохранение словарей в формат JSON в Python.
Для сохранения сложных типов данных в файлы, Python позволяет использовать популярный формат обмена данными, называемый JSON. pickle — это протокол, который позволяет сериализовать произвольно сложные объекты Python.

Встроенные модули для работы с разными форматами в Python.
Есть общие ситуации, с которыми вы можете столкнуться при работе с файлами. Большинство из этих случаев могут быть обработаны с помощью других модулей и библиотек.

Создание переменных в Python

Переменные являются контейнерами для хранения значений данных.

В отличие от других языков программирования, в Python нет команды для объявления переменной.

Переменная создается в тот момент, когда вы впервые присваиваете ей значение.

x = 5
y = «John»
print(x)
print(y)

Переменные не нужно указывать каким-либо конкретным типом, и они могут даже изменить тип после того, как они были установлены.

В других языках программирования обычно необходимо указывать тип переменных! В Python этого делать не нужно!

x = 4 # x имеет тип int (целое число)
x = «Sally» # x имеет тип str (строчная переменная)
print(x)

Строчные переменные могут быть объявлены с использованием одинарных или двойных кавычек:

Зачем это нужно

Цель — указать разработчику на ожидаемый тип данных при получении или возврате данных из функции или метода. В свою очередь, это позволяет сократить количество багов, ускорить написание кода и улучшить его качество.

Допустим, у вас есть класс юзера и функция, которая преобразует json в .

Конечно, можно написать и проще:

Однако, в обоих случаях может возникнуть ошибка, если ключ будет присутствовать и при этом иметь строковый тип. Валидация типов добавляет не очень много строк кода, но при большом количестве моделей может занимать немало места в проекте.

Использование Pydantic помогает корректно валидировать данные, при этом тип автоматически поменяется на требуемый.

Как можно заметить, более строгая типизация кода помогает сделать его проще и безопаснее. Однако, использование некоторых возможностей Pydantic может нежелательно повлиять на код. Так, мутация данных при валидации способна привести к тому, что тип значения модели будет непонятен. Например:

В данном примере созданный User после валидации будет иметь отличный от того, который был указан в модели. Это ведет к возможным крупным багам, которые лучше всегда избегать.

Также сейчас набирает большую популярность фреймворк FastAPI, который, благодаря Pydantic, позволяет быстро писать веб-приложения с автоматической валидацией данных.

В данном примере эндпоинт /item автоматически валидирует входящий json и передает его в функцию как требуемую модель.

Также для уменьшения количества багов используют mypy, который позволяет проводить статический анализ кода на соответствие типов. За счет этого зачастую можно избежать очевидных багов или несоответствий типов в функциях.

И как бонус для тех, кто ленится вручную поддерживать типизацию. дает возможность автоматически проставить типы во всех функциях, хотя после запуска этой программы обычно требуется пройтись по коду и поправить некоторые значения, которые оказались распознаны не так, как предполагалось.

Функция range()

Теперь пришло время познакомиться со встроенной в Python функцией range(). «Range» переводится как «диапазон». Она может принимать один, два или три аргумента. Их назначение такое же как у функции randrange() из модуля random. Если задан только один, то генерируются числа от 0 до указанного числа, не включая его. Если заданы два, то числа генерируются от первого до второго, не включая его. Если заданы три, то третье число – это шаг.

Однако, в отличие от randrange(), функция range() генерирует не одно случайное число в указанном диапазоне. Она вообще не генерирует случайные числа. Она генерирует последовательность чисел в указанном диапазоне. Так, range(5, 11) сгенерирует последовательность 5, 6, 7, 8, 9, 10. Однако это будет не структура данных типа «список». Функция range() производит объекты своего класса – диапазоны:

>>> a = range(-10, 10)
>>> a
range(-10, 10)
>>> type(a)
<class 'range'>

Несмотря на то, что мы не видим последовательности чисел, она есть, и мы можем обращаться к ее элементам:

>>> a
-10
>>> a
-5
>>> a
5
>>> a
9

Хотя изменять их нельзя, так как, в отличие от списков, объекты range() относятся к группе неизменяемых:

>>> a = 100
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: 'range' object does not support 
item assignment

Новый способ форматирования — метод format()

Строковый метод format() возвращает отформатированную версию строки, заменяя идентификаторы в фигурных скобках. Идентификаторы могут быть позиционными, числовыми индексами, ключами словарей, именами переменных.

Аргументов в format() может быть больше, чем идентификаторов в строке. В таком случае оставшиеся игнорируются.

Идентификаторы могут быть либо индексами аргументов, либо ключами:

>>> "{}, {} and {}".format('one', 1, 'I')
'one, 1 and I'
>>> "{1}, {2} and {0}".format('one', 1, 'I')
'1, I and one'

>>> nums = 3, 4, 5, 6, 2, 
>>> "{}{}{}".format(*nums)
'345'
>>> "{0}{2}{4}".format(*nums)
'352'

>>> u = {'name':'bob','age':35}
>>> '{name}-{age}'.format(**u)
'bob-35'
>>> '{name}'.format(**u)
'bob'
>>> '{name}-{age}'.format(name="pi",age=3.14)
'pi-3.14'
>>> '{0}-{age}'.format("sin",**u)
'sin-35'

Вывод атрибутов объекта:

>>> class house:
	size = "big"
	street = "main"
 
>>> h = house()
>>> '{0.size}, {0.street}'.format(h)
'big, main'

Можно задавать ширину поля и выравнивание:

>>> '{name:10}-{age:3}'.format(**u)
'bob       - 35'
>>> '{name:>10}-{age:>3}'.format(**u)
'       bob- 35'
>>> '{name:^10}-{age:^3}'.format(**u)
'   bob    -35 '

Вывод вещественных чисел:

>>> '{0}'.format(4/3)
'1.3333333333333333'
>>> '{0:f}'.format(4/3)
'1.333333'
>>> '{0:.2f}'.format(4/3)
'1.33'
>>> '{0:10.2f}'.format(4/3)
'      1.33'
>>> '{0:10e}'.format(4/3)
'1.333333e+00'

Дзен Питона

Если интерпретатору Питона дать команду («импортируй это» здесь видимо следует понимать как «импортируй самого себя»), то выведется так называемый «Дзен Питона», иллюстрирующий идеологию и особенности данного языка. Понимание смысла этих постулатов в приложении к программированию придет тогда, когда вы освоите язык в полной мере и приобретете опыт практического программирования.

• Beautiful is better than ugly. Красивое лучше уродливого.
• Explicit is better than implicit. Явное лучше неявного.
• Simple is better than complex. Простое лучше сложного.
• Complex is better than complicated. Сложное лучше усложнённого.
• Flat is better than nested. Плоское лучше вложенного.
• Sparse is better than dense. Разрежённое лучше плотного.
• Readability counts. Удобочитаемость важна.
• Special cases aren’t special enough to break the rules. Частные случаи не настолько существенны, чтобы нарушать правила.
• Although practicality beats purity. Однако практичность важнее чистоты.
• Errors should never pass silently. Ошибки никогда не должны замалчиваться.
• Unless explicitly silenced. За исключением замалчивания, которое задано явно.
• In the face of ambiguity, refuse the temptation to guess. Перед лицом неоднозначности сопротивляйтесь искушению угадать.
• There should be one — and preferably only one — obvious way to do it. Должен существовать один — и, желательно, только один — очевидный способ сделать это.
• Although that way may not be obvious at first unless you’re Dutch. Хотя он может быть с первого взгляда не очевиден, если ты не голландец.
• Now is better than never. Сейчас лучше, чем никогда.
• Although never is often better than *right* now. Однако, никогда чаще лучше, чем прямо сейчас.
• If the implementation is hard to explain, it’s a bad idea. Если реализацию сложно объяснить — это плохая идея.
• If the implementation is easy to explain, it may be a good idea. Если реализацию легко объяснить — это может быть хорошая идея.
• Namespaces are one honking great idea — let’s do more of those! Пространства имён — прекрасная идея, давайте делать их больше!

Проверяет, что хотя бы один элемент в последовательности True.

Описание:

Функция возвращает , если какой-либо (любой) элемент в итерируемом объекте является истинным , в противном случае возвращает значение .

Если последовательность пуста, то функция возвращает .

Функция применяется для проверки истинности ЛЮБОГО из значений в итерируемом объекте и эквивалентна следующему коду:

def any(iterable):
    for element in iterable
        if element
            return True
    return False

Так же смотрите встроенную функцию .

В основном функция применяется в сочетании с оператором ветвления программы . Работу функции можно сравнить с оператором в Python, только работает с последовательностями:

>>> False or True or False
# True
>>> any()
# True

Но между и в Python есть два основных различия:

• Синтаксис.
• Возвращаемое значение.

Функция всегда возвращает или .

>>> any()
# True
>>> any()
# False

Оператор возвращает ПЕРВОЕ истинное значение, а если все значения , то ПОСЛЕДНЕЕ ложное значение.

>>>  or 2 or 1 or  or 
# 2
>>>  or  or ''
# ''


>>> bool( or 2 or 1 or  or )
# True
>>> bool( or  or '')
# False

Из всего сказанного можно сделать вывод, что для успешного использования функции необходимо в нее передавать последовательность, полученную в результате каких то вычислений/сравнений, элементы которого будут оцениваться как или . Это можно достичь применяя функцию или выражения-генераторы списков, используя в них встроенные функции языка, возвращающие значения, операции сравнения, оператор вхождения и оператор идентичности .

num = 1, 2.0, 3.1, 4, 5, 6, 7.9
# использование встроенных функций 
# на примере 'isdigit()'
>>> str(x).isdigit() for x in num
# 

# использование операции сравнения
>>> x > 4 for x in num
# 

# использование оператора вхождения `in`
>>> '.' in str(x) for x in num
# 

# использование оператора идентичности `in`
>>> type(x) is int for x in num
# 

# использование функции map()
>>> list(map(lambda x x > 1, num))
False, True, True, True, True, True, True

Примеры проводимых проверок функцией .

Допустим у нас есть строка например с адресом и нам необходимо узнать, содержит ли адрес номер дома. Для этого разделим строку с адресом справа на лево методом по разделителю один раз.

>>> addr1 = '142100, г. Москва, ул. Свердлова, 15'
>>> addr2 = '142100, г. Москва, ул. Свердлова'
>>> any(map(str.isdigit, addr1.rsplit(' ',1)))
# True
>>> any(map(str.isdigit, addr2.rsplit(' ',1)))
# False

Второй пример с числовой последовательностью. Необходимо узнать, есть ли в последовательности числа больше определенного значения.

>>> num1 = range(, 20, 2)
>>> num2 = range(, 15, 2)
>>> any()
# True
>>> any()
# False

Так же можно проверять строку на наличие, каких то определенных символов.

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.

Практическая работа

Напишите программу, в которой определены следующие четыре функции:

1. Функция getInput() не имеет параметров, запрашивает ввод с клавиатуры и возвращает в основную программу полученную строку.

2. Функция testInput() имеет один параметр. В теле она проверяет, можно ли переданное ей значение преобразовать к целому числу. Если можно, возвращает логическое True. Если нельзя – False.

3. Функция strToInt() имеет один параметр. В теле преобразовывает переданное значение к целочисленному типу. Возвращает полученное число.

4. Функция printInt() имеет один параметр. Она выводит переданное значение на экран и ничего не возвращает.

В основной ветке программы вызовите первую функцию. То, что она вернула, передайте во вторую функцию. Если вторая функция вернула True, то те же данные (из первой функции) передайте в третью функцию, а возвращенное третьей функцией значение – в четвертую.

Python SciPy

Почему Вам нужно обратиться именно к нам?

Переменные, объекты и ссылки

Для понимания работы переменных, необходимо разобрать, что происходит, когда вы создаете новую переменную и присваиваете ей значение?

В данном примере происходит следующее:

1. создается объект типа со значение ;
2. создается переменная ;
3. в переменной сохранится адрес (ссылка) на объект;

a = 100, создается новый объект, а переменная «a» получает его адрес.Важно: переменная в Python не хранит значение напрямую – она хранит лишь ссылку на объект

Теперь посмотрим что произойдет, если одной переменой присвоить другую переменную:

В данном примере Python не создает новый объект – он просто создает переменную, которая ссылается на тот же объект, что и переменная .

b = a, переменная «b» ссылается на тот же объект, что и переменная «a».

Предположим, что в какой-то момент вы захотели поменять значение переменной

В данном примере Python создал новый объект типа int, и теперь переменная b ссылается на новый объект.

b = 500, переменная «b» ссылается на новый объект с другим адресом.

Рассмотрим еще один пример:

В этом примере создается новый объект типа , и переменная ссылается на новый объект.

b = «tree», переменная b теперь ссылается на новый объект строкового типа

На объект типа со значением больше никто не ссылается. Следовательно, он больше не доступен и будет удален сборщиком мусора (тем самым освободим немного памяти).