Python2 vs python3: различия синтаксиса

Введение

Автор иллюстрации — Magdalena Tomczyk

Python — язык с динамической типизацией и позволяет нам довольно вольно оперировать переменными разных типов. Однако при написании кода мы так или иначе предполагаем переменные каких типов будут использоваться (это может быть вызвано ограничением алгоритма или бизнес логики)

И для корректной работы программы нам важно как можно раньше найти ошибки, связанные с передачей данных неверного типа

Сохраняя идею динамической утиной типизации в современных версиях Python (3.6+) поддерживает аннотации типов переменных, полей класса, аргументов и возвращаемых значений функций:

• PEP 3107 — Function Annotations
• PEP 484 — Type Hints
• PEP 526 — Syntax for Variable Annotations

Аннотации типов просто считываются интерпретатором Python и никак более не обрабатываются, но доступны для использования из стороннего кода и в первую очередь рассчитаны для использования статическими анализаторами.

Меня зовут Тихонов Андрей и я занимаюсь backend-разработкой в Lamoda.

В этой статье я хочу объяснить основы использования аннотаций типов и рассмотреть типичные примеры, реализуемые аннотациями из пакета .

Замена сеттеров и геттеров на свойство Python

Давайте представим, что у нас есть код, который написал кто-то, кто не очень понимает Python. Как и я, вы скорее всего, видели такого рода код ранее:

Python

# -*- coding: utf-8 -*-
from decimal import Decimal

class Fees(object):
«»»»»»
def __init__(self):
«»»Конструктор»»»
self._fee = None

def get_fee(self):
«»»
Возвращаем текущую комиссию
«»»
return self._fee

def set_fee(self, value):
«»»
Устанавливаем размер комиссии
«»»
if isinstance(value, str):
self._fee = Decimal(value)
elif isinstance(value, Decimal):
self._fee = value

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23

# -*- coding: utf-8 -*- fromdecimalimportDecimal classFees(object) «»»»»» def__init__(self) «»»Конструктор»»» self._fee=None defget_fee(self) «»»         Возвращаем текущую комиссию         «»» returnself._fee defset_fee(self,value) «»»         Устанавливаем размер комиссии         «»» ifisinstance(value,str) self._fee=Decimal(value) elifisinstance(value,Decimal) self._fee=value

Для использования этого класса, нам нужно использовать сеттеры и геттеры, которые определены как:

Python

f = Fees()
f.set_fee(«1»)

print(f.get_fee()) # Decimal(‘1’)

1 2 3 4

f=Fees() f.set_fee(«1») print(f.get_fee())# Decimal(‘1’)

Если вам нужно добавить обычную точечную нотацию атрибутов в данный код без выведения из строя всех приложений в этой части кода, вы можете сделать это очень просто, добавив свойство:

Python

# -*- coding: utf-8 -*-
from decimal import Decimal

class Fees(object):
«»»»»»
def __init__(self):
«»»Конструктор»»»
self._fee = None

def get_fee(self):
«»»
Возвращаем текущую комиссию
«»»
return self._fee

def set_fee(self, value):
«»»
Устанавливаем размер комиссии
«»»
if isinstance(value, str):
self._fee = Decimal(value)
elif isinstance(value, Decimal):
self._fee = value

fee = property(get_fee, set_fee)

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25

# -*- coding: utf-8 -*- fromdecimalimportDecimal classFees(object) «»»»»» def__init__(self) «»»Конструктор»»» self._fee=None defget_fee(self) «»»         Возвращаем текущую комиссию         «»» returnself._fee defset_fee(self,value) «»»         Устанавливаем размер комиссии         «»» ifisinstance(value,str) self._fee=Decimal(value) elifisinstance(value,Decimal) self._fee=value fee=property(get_fee,set_fee)

Мы добавили одну строк в конце этого кода. Теперь мы можем делать что-то вроде этого:

Python

f = Fees()
f.set_fee(«1»)
print(f.fee) # Decimal(‘1’)

f.fee = «2»
print( f.get_fee() ) # Decimal(‘2’)

1 2 3 4 5 6

f=Fees() f.set_fee(«1») print(f.fee)# Decimal(‘1’) f.fee=»2″ print(f.get_fee())# Decimal(‘2’)

Как мы видим, когда мы используем свойство таким образом, это позволяет свойству fee настраивать и получать значение без поломки наследуемого кода. Давайте перепишем этот код с использованием декоратора property, и посмотрим, можем ли мы получить его для разрешения установки.

Python

# -*- coding: utf-8 -*-
from decimal import Decimal

class Fees(object):
«»»»»»
def __init__(self):
«»»Конструктор»»»
self._fee = None

@property
def fee(self):
«»»
Возвращаем текущую комиссию — геттер
«»»
return self._fee

@fee.setter
def fee(self, value):
«»»
Устанавливаем размер комиссии — сеттер
«»»
if isinstance(value, str):
self._fee = Decimal(value)
elif isinstance(value, Decimal):
self._fee = value

if __name__ == «__main__»:
f = Fees()

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29

# -*- coding: utf-8 -*- fromdecimalimportDecimal classFees(object) «»»»»» def__init__(self) «»»Конструктор»»» self._fee=None @property deffee(self) «»»         Возвращаем текущую комиссию — геттер         «»» returnself._fee @fee.setter deffee(self,value) «»»         Устанавливаем размер комиссии — сеттер         «»» ifisinstance(value,str) self._fee=Decimal(value) elifisinstance(value,Decimal) self._fee=value if__name__==»__main__» f=Fees()

Данный код демонстрирует, как создать сеттер для свойства fee. Вы можете делать это, декорируя второй метод, который также называется fee с декоратором, под названием <@fee.setter>. Сеттер будет вызван, когда вы сделаете что-то вроде следующего:

Python

f = Fees()
f.fee = «1»

1 2	f=Fees() f.fee=»1″

Если вы взгляните на подписи под свойством, то это будут fget, fset, fdel и doc в качестве аргументов. Вы можете создать другой декорируемый метод, используя то же название связи с функцией delet при помощи <@fee.deleter*>*, если вы хотите поймать команду **del для атрибута.

Вызов функции

Рассмотрим полную версию программы с функцией:

def countFood():
    a = int(input())
    b = int(input())
    print("Всего", a+b, "шт.")

print("Сколько бананов и ананасов для обезьян?")
countFood()

print("Сколько жуков и червей для ежей?")
countFood()

print("Сколько рыб и моллюсков для выдр?")
countFood()

После вывода на экран каждого информационного сообщения осуществляется вызов функции, который выглядит просто как упоминание ее имени со скобками. Поскольку в функцию мы ничего не передаем скобки опять же пустые. В приведенном коде функция вызывается три раза.

Когда функция вызывается, поток выполнения программы переходит к ее определению и начинает исполнять ее тело. После того, как тело функции исполнено, поток выполнения возвращается в основной код в то место, где функция вызывалась. Далее исполняется следующее за вызовом выражение.

В языке Python определение функции должно предшествовать ее вызовам. Это связано с тем, что интерпретатор читает код строка за строкой и о том, что находится ниже по течению, ему еще неизвестно. Поэтому если вызов функции предшествует ее определению, то возникает ошибка (выбрасывается исключение NameError):

print("Сколько бананов и ананасов для обезьян?")
countFood()

print("Сколько жуков и червей для ежей?")
countFood()

print("Сколько рыб и моллюсков для выдр?")
countFood()

def countFood():
    a = int(input())
    b = int(input())
    print("Всего", a+b, "шт.")

Результат:

Сколько бананов и ананасов для обезьян?
Traceback (most recent call last):
  File "test.py", line 2, in <module>
    countFood()
NameError: name 'countFood' is not defined

Для многих компилируемых языков это не обязательное условие. Там можно определять и вызывать функцию в произвольных местах программы. Однако для удобочитаемости кода программисты даже в этом случае предпочитают соблюдать определенные правила.

Примеры поиска максимального значения в последовательности.

• ;
• ;
• ;
• ;
• ;
• .

# использование позиционных аргументов
>>> max(5, 3, 6, 5, 6)
# 6

# использование в качестве аргумента - список
>>> max()
# 5.52

# комбинирование позиционных аргументов и списка
# при передаче списка 'x' происходит его распаковка
>>> x = (1.2, 1.3, 1.5, 2, 5.52)
>>> max(5, 3, 5, *x)
# 5,52

Нахождение самой длинной строки в списке строк.

Найдем самую длинную строку. В качестве ключевой функции используем . Она посчитает количество символов в строке каждого элемента списка строк, а функция выберет максимальное число. Строки можно передать например как позиционные аргументы, так и списком , результат будет тот же.

>>> line = 'Jul', 'John', 'Vicky' 
>>> max(line, key=len)
# 'Vicky'

Нахождение в списке строк, записанных как целые числа.

Есть список строк чисел и необходимо найти максимум, как если бы они были целыми числами? Если применить функцию к исходному списку «как есть», то она выберет наибольшее значение списка исходя из лексикографической сортировки. Для нахождения максимума, как числа, применим функцию в качестве ключа , которая «на лету» преобразует элементы списка в целые числа, тогда функция выберет то что нам нужно.

>>> x = '4', '11', '6', '31'
>>> max(x)
# '6'

>>> max(x, key = lambda i int(i))
# '31'

Нахождения в строке, которая состоит из чисел и строк.

Что бы найти максимум в строке, которая состоит из чисел и строк, необходимо сначала разделить исходную строку на список подстрок. Используем приемы, описанные в примерах функции :

• по разделителю, например пробелу или методом строки ,
• вытащить все цифры из исходной строки при помощи функцией .

Затем в цикле перебрать полученный список и все строки с цифрами преобразовать в соответствующие числовые типы и уже потом применить функцию

# исходная строка
>>> line = '12; 12,5; 14; один; 15.6; два'
# способы преобразования строки в список строк
# 1 способ по разделителю ';'
>>> line.split(';')
# 

# 2 способ по регулярному выражению
>>> import re
>>> match = re.findall(r'+', line)
>>> list(match)
# 

Далее будем работать с более сложным списком, полученным 1 способом, где встречаются слова. И так, имеем список строк с цифрами и другими строками. Стоит задача: преобразовать строки с цифрами в соответствующие числовые типы и отбросить строки со словами, что бы потом найти максимум.

Задача усложняется тем, что вещественные числа в строках записаны как через запятую, так и через точку. Для необходимых проверок и преобразований определим функцию .

>>> def str_to_num(str, chars='.', ',']):
...     # убираем начальные и конечные пробелы
...     str = str.strip()
...     if (any(char in str for char in chars) and
...         str.replace('.', '').replace(',', '').isdigit()):
...          # если в строке есть точка или запятая и при их замене на ''
...          # строка состоит только из цифр то это тип float 
...         return float(str.replace(',', '.'))
...     elif str.isdigit():
...          # если строка состоит только из цифр то это тип int 
...         return int(str)

# полученный список строк 1-м способом
>>> str_list = '12', ' 12,5', ' 14', ' один', ' 15.6', ' два'
# новый список чисел, где будем искать максимум
>>> num_list = []
>>> for i in str_list
...     # применим функцию преобразования строки в число
...     n = str_to_num(i)
...     if n is not None
...         # если функция возвращает число,
...         #  то добавляем в новый список
...         num_list.append(str_to_num(i))

>>> num_list
# 
>>> max(num_list)
# 15.6

Нахождение для ключа или значения в словаре .

Допустим есть словарь, задача: найти максимальное значение ключа или самого значения ключа и вывести эту пару.

# имеем словарь
>>> d = {1 3, 2 4, 1 9, 4 1}
# преобразуем его в список отображение 
>>> key_val = d.items()
# преобразуем отображение в список
# кортежей (ключ, значение)
>>> key_val_list = list(key_val)
# 

По умолчанию, при нахождении максимального элемента из списка кортежей будет выбираться кортеж, у которого наибольшее значение имеет ключ исходного словаря (первый элемент в кортеже).

Но если необходимо получить пару , у которого наибольшее значение имеет значение ключа (второй элемент), то для этого нужно применить лямбда-функцию в качестве аргумента функции , которая укажет, из какого элемента кортежа выбирать наибольшее значение.

# происходит сравнение по 
# первым элементам кортежа 
>>> kv = max(key_val_list)
>>> kv
# (4, 1)

# максимальное значение ключа в словаре
>>> kv
# 4


# меняем порядок сравнения
>>> kv = max(key_val_list, key=lambda i  i1])
>>> kv
# (1, 9)

# максимальное значение в словаре
>>> kv1
# 9

# ключ этого значения в словаре
>>> kv
# 1

# получаем максимальное значение из словаря
>>> dkv]]
# 9

Нахождение списка с наибольшей суммой элементов в списке списков.

# исходный список
>>> lst = , 4, 5], 1, 3, 4, 5], 10, 20]]
# выбираем список с наибольшей суммой элементов
>>> max(lst, key=sum)
# 

Синтаксис lambda-функции в Python

Мы уже посмотрели, как объявляетcя lambda-функция в Python, но, как и все, что состоит из частей, ее объявление предполагает различные варианты. Так давайте же посмотрим, что мы можем, а что не можем делать с lambda-функцией.

a. Аргументы в Python

Одна или несколько переменных, присутствующих в выражении могут быть объявлены заранее. Но если речь идет об аргументах, то их значение должно быть либо задано по умолчанию, либо передано при вызове функции.

a,b=1,2
y=lambda a,b:a+b
y()

Traceback (most recent call last):
File “<pyshell#167>”, line 1, in <module>
y()
TypeError: <lambda>() missing 2 required positional arguments: ‘a’ and ‘b’

Здесь отсутствуют значения и a и b

y=lambda a:a+b
y()

Traceback (most recent call last):
File “<pyshell#169>”, line 1, in <module>
y()
TypeError: <lambda>() missing 1 required positional argument: ‘a’

У переменной a все еще отсутствует значение

y=lambda :a+b
y()

3

Наконец здесь, так как нет аргументов с отсутствующим значением, все отлично работает. 

Рекомендуем ознакомиться со статьями Ошибки и Исключения в Python(англ.) и Как исправить ошибки в Python (англ.).

b. Пропускаем аргументы

Указывать аргументы в lambda-функции не обязательно. Она отлично работает и без них.

y=lambda :2+3
y()

5

Во втором примере давайте в качестве выражения используем функцию print()

(lambda :print("Привет"))()

Привет

Вывод напрашивается сам собой, — пропуск аргументов в lambda-функции является вполне приемлемым.

c. Пропускаем выражение

Теперь давайте попробуем запустить нашу функцию без выражения.

y=lambda a,b: 

SyntaxError: invalid syntax

Ясное дело ничего не сработало, да и почему оно должно было сработать, если значение выражение это как раз и есть то, что функция возвращает? Без выражения функция не имеет никакого смысла.

Подготавливаем стены

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.

Модуль operator

Модуль operator содержит эффективные реализации функций, которые часто используются как аргументы функций высших порядков.

Например, функция reduce из модуля functools, рассмотренного выше, первым аргументом принимает функцию, которую будет использовать для свертки. Ее можно создать где-то предварительно или по месту (в виде лямбды) либо, если она есть в составе модуля operator, воспользоваться им:

>>> from operator import mul
>>> from functools import reduce

>>> reduce(lambda a, b: a * b, )
120

>>> reduce(mul, )
120

Ниже представлена таблица с функциями из модуля operator.

Операция	Синтаксис	Функция
Сложение	a + b	add(a, b)
Конкатенация	seq1 + seq2	concat(seq1, seq2)
Тест на вхождение	obj in seq	contains(seq, obj)
Деление	a / b	truediv(a, b)
Деление	a // b	floordiv(a, b)
Побитовое И	a & b	and_(a, b)
Побитовое исключающее ИЛИ	a ^ b	xor(a, b)
Битовая инверсия	~ a	invert(a)
Побитовое ИЛИ	a | b	or_(a, b)
Возведение в степень	a ** b	pow(a, b)
Проверка того, что a есть b	a is b	is_(a, b)
Проверка того, что a не есть b	a is not b	is_not(a, b)
Присвоение значения элементу  по его индексу	obj = v	setitem(obj, k, v)
Удаление элемента по его индексу	del obj	delitem(obj, k)
Получение элемента по его индексу	obj	getitem(obj, k)
Сдвиг влево	a << b	lshift(a, b)
Остаток от деления	a % b	mod(a, b)
Умножение	a * b	mul(a, b)
Умножение матриц	a @ b	matmul(a, b)
Получение отрицательной версии числа	– a	neg(a)
Логическое НЕ	not a	not_(a)
Получение положительной версии числа	+ a	pos(a)
Сдвиг вправо	a >> b	rshift(a, b)
Присвоение значений срезу последовательности	seq = values	setitem(seq, slice(i, j), values)
Удаление среза элементов	del seq	delitem(seq, slice(i, j))
Получение среза	seq	getitem(seq, slice(i, j))
Форматирование строки	s % obj	mod(s, obj)
Вычитание	a – b	sub(a, b)
Проверка истинности	obj	truth(obj)
Операция порядка	a < b	lt(a, b)
Операция порядка	a <= b	le(a, b)
Проверка равенства	a == b	eq(a, b)
Проверка неравенства	a != b	ne(a, b)
Операция порядка	a >= b	ge(a, b)
Операция порядка	a > b	gt(a, b)

Модуль operator содержит версии функций, модифицирующие значение аргументов, в рамках данной статьи они рассматриваться не будут.

print

О функции print мы уже немного
говорили на предыдущем занятии, здесь рассмотрим подробнее различные
возможности ее использования. Например, эту функцию можно записывать в таких
вариациях:

print(1)
print(1, 2)
print(1, 2, 3)

И так далее,
число аргументов может быть произвольным. Соответственно все эти значения в
строчку будут выведены в консоли. Причем, значения разделяются между собой
пробелом. Это разделитель, который используется по умолчанию. Если нужно
изменить значение этого разделителя, то для этого используется специальный
именованный аргумент sep:

print(1, 2, 3, sep=",")
print(1, 2, 3, sep="-")
print(1, 2, 3, sep="***")

то есть, здесь можно прописывать самые разные строки-разделители.

Далее, вы уже
заметили, что каждый вызов функции print делает перевод
строки. Этот символ автоматически добавляет в конец выводимых данных. Но, мы
также можем его изменить. Для этого используется именованный аргумент end:

print(1, 2, 3, sep=",", end=':')
print(1, 2, 3, sep="-", end='--end--\n')
print(1, 2, 3, sep="***")

Смотрите, теперь
у нас после первой строчки нет перевода строки, а поставлено двоеточие с
пробелом, которые мы указали в аргументе end. После второго
вывода в конце была добавлена строчка и указан символ ‘\n’ перевода
строки.

В качестве
примера все это можно использовать для более гибкого вывода значений с помощью print:

name = "Федор"
print("Имя", name, sep=":")

Но это не самый
удобный вывод значений. Функция print позволяет делать довольно гибкий
форматированный вывод данных с применением спецификаторов. Например:

name = "Федор"; age = 18
print("Имя %s, возраст %d"%(name, age))

В результате,
вместо спецификатора %s будет подставлена первая переменная,
указанная в скобках, в виде строки, а вместо %d – вторая
переменная age в виде целого
числа. То есть, для каждого типа данных существует свой спецификатор. Наиболее
употребительные, следующие:

• %d, %i, %u – для вывода целочисленных
  значений;

• %f – для вывода
  вещественных значений;

• %s
  – для
  вывода строк;

• %%
  — для
  вывода символа %

Вот основные
возможности функций input и print 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

Функции проверки элементов списка на выполнение условия

any(iterable)

Проверяет, есть ли среди элементов итерируемого объекта хотя бы один, принимающий значение .

Параметры:

— итерируемый объект (список, строка, словарь, кортеж, множество и так далее).

Возвращаемое значение:

Возвращает булево значение:

• , если хотя бы один элемент итерируемого объекта является .
• , если все элементы итерируемого объекта являются или если итерируемый объект пуст.

Условие	Возвращаемое значение
Все значения равны True
Все значения равны False
Одно значение равно True (остальные — False)
Одно значение равно False (остальные — True)
Итерируемый объект пуст

Примеры:

l = 
print(any(l))  # True

l = 
print(any(l))  # False

l = 
print(any(l))  # True

l = []
print(any(l))  # False

all(iterable)

Проверяет, все ли элементы итерируемого объекта принимают значение .

Параметры:

— итерируемый объект (список, строка, словарь, кортеж, множество и так далее).

Возвращаемое значение:

Возвращает булево значение:

• , если все элементы итерируемого объекта являются или если итерируемый объект пуст.
• , если хотя бы один элемент итерируемого объекта является .

Условие	Возвращаемое значение
Все значения равны True
Все значения равны False
Одно значение равно True (остальные — False)
Одно значение равно False (остальные — True)
Итерируемый объект пуст

Примеры:

l = 
print(all(l))  # True

l = 
print(all(l))  # False

l = 
print(all(l))  # False

l = 
print(all(l))  # False

l = []
print(all(l))  # True

Способы извлечения корня

В языке программирования Python 3 существует три способа извлечения корней:

• Использование функции sqrt из стандартной математической библиотеки math.
• Операция возведения в степень **
• Применение функции pow(x, n)

Чтобы воспользоваться первым способом, необходимо вначале импортировать sqrt из модуля math. Это делается с помощью ключевого слова import: . При помощи этой функции можно извлекать только квадратный корень из числа. Приведем пример:

from math import sqrt
x = sqrt(4)
print(x)

2.0

Если же нам нужно вычислить в Python корень квадратный из суммы квадратов, то можно воспользоваться функцией hypot из модуля math. Берется сумма квадратов аргументов функции, из нее получается корень. Аргументов у функции два.

from math import hypot
x = hypot(4,3)
print(x)

5.0

Еще одним, чуть более универсальным методом, будет использование возведения в степень. Известно, что для того, чтобы взять корень n из числа, необходимо возвести его в степень 1/n. Соответственно, извлечение квадратного корня из числа 4 будет выглядеть так:

n = 2
x = 4**(1./n)
print(x)

2.0

Обратите внимание, что в Python 2 необходимо ставить точку после единицы, иначе произойдет целочисленное деление, и 1/n == 0, а не нужной нам дроби. В Python 3 можно не ставить точку.. Последний метод использует функцию pow(value, n)

Эта функция в качестве аргумента value возьмет число, которое необходимо возвести в степень, а второй аргумент будет отвечать за степень числа. Как и в предыдущем методе, необходимо использовать дробь, для того, чтобы получить корень числа

Последний метод использует функцию pow(value, n). Эта функция в качестве аргумента value возьмет число, которое необходимо возвести в степень, а второй аргумент будет отвечать за степень числа. Как и в предыдущем методе, необходимо использовать дробь, для того, чтобы получить корень числа.

x = pow(4, 0.5)
print(x)

2.0

Какой метод быстрее?

Для того, чтобы определить какой же метод предпочтительнее использовать, напишем программу. Замерять время выполнения будем с помощью метода monotonic библиотеки time.

from time import monotonic
from math import sqrt
iterations = 1000000
start = monotonic()
for a in range(iterations):
    x = sqrt(4)
print("sqrt time: {:>.3f}".format(monotonic() - start) + " seconds")
start = monotonic()
for a in range(iterations):
    x = 4 ** 0.5
print("** time: {:>.3f}".format(monotonic() - start) + " seconds")
start = monotonic()
for a in range(iterations):
    x = pow(4, 0.5)
print("pow time: {:>.3f}".format(monotonic() - start) + " seconds")

sqrt time: 0.266 seconds
** time: 0.109 seconds
pow time: 0.453 seconds

Как видно, самое быстрое решение – использовать **. На втором месте метод sqrt, а pow – самый медленный. Правда, метод sqrt наиболее нагляден при вычислении в Python квадратных корней.

Таким образом, если критична скорость, то используем **. Если скорость не критична, а важна читаемость кода, то следует использовать sqrt.

Итераторы

Python 3 позволяет создавать собственные итераторы, которые работают быстрее и более оптимально используют память.

Доступные итераторы библиотеки

• accumulate();
• chain();
• chain.from_iterable();
• compress();
• dropwhile();
• filterfalse();
• groupby();
• islice();
• starmap();
• takewhile();
• tee();
• zip_longest().

Все вышеперечисленные итераторы конечны. Но в модуле также представлено три бесконечных итератора. При их использовании не забываете про .

1. count();
2. cycle();
3. repeat().

Наконец в модуле есть трио комбинаторных генераторов;

1. combinations();
2. combinations_with_replacement();
3. product().

Таким образом, библиотека – это мощнейший инструмент для создания и использования итераторов, о котором студенты, изучающие C++, могут лишь мечтать!

Класс без конструктора

Мы можем создать класс без определения конструктора. В этом случае вызывается конструктор суперкласса для инициализации экземпляра класса. Класс — это основа всех классов в Python.

class Data:
    pass


d = Data()
print(type(d))  # <class '__main__.Data'>

Вот еще один пример, подтверждающий, что конструктор суперкласса вызывается для инициализации экземпляра подкласса.

class BaseData:

    def __init__(self, i):
        print(f'BaseData Constructor with argument {i}')
        self.id = i


class Data(BaseData):
    pass


d = Data(10)
print(type(d))

Выход:

BaseData Constructor with argument 10
<class '__main__.Data'>

Создание Shadow DOM

Совместное использование Lambda-функции со встроенными функциями Python

Существуют некоторые встроенные функции в Python, такие например как filter() или map(), в которых мы можем использовать lambda-функции, для выполнения определенных преобразований.  Давайте  же рассмотрим их поподробнее.

Для начала возьмем список под названием numbers

numbers=

затем возьмем lambda-функцию следующего содержания.

lambda x:x%3==0

a. filter()

Функция filter() принимает два параметра — функцию и список для обработки. В нашем примере мы также применим функцию list(), чтобы преобразовать объект filter в список.

list(filter(lambda x:x%3==0,numbers))

Вот окончательный код, который нам нужен, и можете сами попробовать догадаться, как он работает. Итак, он берет список numbers, и отфильтровывает все элементы из него, которые не делятся нацело на 3. При этом фильтрация никак не изменяет изначальный список.

Рекомендуем ознакомиться со статьей Списки в Python (англ)

b. map()

Функция map() в отличие от функции filter() возвращает значение выражения для каждого элемента в списке. Давайте посмотрим как это работает на уже знакомом нам списке numbers.

list(map(lambda x:x%3==0,numbers))

c. reduce()

Наконец функция reduce() принимает два параметра — функцию и список. Сперва она применяет стоящую первым аргументом функцию для двух начальных элементов списка, а затем использует в качестве аргументов этой функции полученное значение вместе со следующим элементом списка и так до тех пор, пока весь список не будет пройден, а итоговое значение не будет возвращено. Для того, чтобы использовать reduce(), вы должны сначала импортировать ее из модуля functools.

from functools import reduce
reduce(lambda x,y:y-x,numbers)

5

Давайте посмотрим как получился такой результат.

1-0=1
2-1=1
3-1=2
4-2=2
5-2=3
6-3=3
7-3=4
8-4=4
9-4=5
10-5=5

Таким образом, на выходе у нас получается 5.

Давайте теперь возьмем другой пример.

reduce(lambda x,y:y+x,numbers)

55

Если проделать то же самое для x+y, то у вас получится 55.

Заключение

Среди положительных характеристик полиамида отмечают его прочность и эластичность. Волокно толщиной в человеческий волос выдерживает нагрузку порядка 1, 5 килограммов. Ткань не горит при высокой температуре, лишь плавится, отличается устойчивостью к солнечным лучам. Полиамид не выгорает, и на протяжении длительного времени он не теряет своей первоначальной окраски.

Среди отличительных параметров полиамида также можно отметить стойкость к грибку, морской соли, щелочам. Материал не садится, не мнется, его легко стирать, он прост в эксплуатации, обладает привлекательным внешним видом.

Помимо положительных эксплуатационных характеристик, полиамидный материал имеет и определенные недостатки. Волокно не способно впитывать влагу, отличается низкой гигроскопичностью. Так как полиамидный материал не охлаждает и не греет, тело в нем «не дышит». Материал способен накапливать статическое электричество, он сложен в раскрое.