Списки (list). функции и методы списков

Введение в range()

Итак, как работает функция Python под названием range? Простыми словами, range() позволяет вам генерировать ряд чисел в рамках заданного диапазона. В зависимости от того, как много аргументов вы передаете функции, вы можете решить, где этот ряд чисел начнется и закончится, а также насколько велика разница будет между двумя числами.

Вот небольшой пример range() в действии:

Python

for i in range(3, 16, 3):
quotient = i / 3
print(f»{i} делится на 3, результат {int(quotient)}.»)

1 2 3

foriinrange(3,16,3) quotient=i3 print(f»{i} делится на 3, результат {int(quotient)}.»)

В этом цикле вы просто можете создать ряд чисел, кратных трем, так что вам не нужно вводить каждое из них лично.

Например, следующее использование range() едва ли можно назвать Питоническим (это плохой пример):

Python

captains =

for i in range(len(captains)):
print(captains)

1 2 3 4

captains=’Janeway’,’Picard’,’Sisko’ foriinrange(len(captains)) print(captainsi)

range() отлично подходит для создания повторяющихся чисел, но это не самый лучший выбор, если вам нужно перебрать данные, которые могут быть зациклены с помощью оператора in.

Есть три способа вызова range():

1. range(стоп) берет один аргумент
2. range(старт, стоп) берет два аргумента
3. range(старт, стоп, шаг) берет три аргумента

Вызывая range() с одним аргументом, вы получите ряд чисел, начинающихся с 0 и включающих каждое число до, но не включая число, которое вы обозначили как конечное (стоп).

Как это выглядит на практике:

Python

for i in range(3):
print(i)

1 2	foriinrange(3) print(i)

Выдача вашего цикла будет выглядеть так:

Python

0
1
2

1 2 3

1 2

Проверим: у нас есть все числа от 0 до, но не включая 3 — числа, которое вы указали как конечное.

range(старт, стоп)

Вызывая range() с двумя аргументами, вам нужно решить не только, где ряд чисел должен остановиться, но и где он должен начаться, так что вам не придется начинать с нуля каждый раз. Вы можете использовать range() для генерации ряда чисел, начиная с А до Б, используя диапазон (А, Б). Давайте узнаем, как генерировать диапазон, начинающийся с 1.

Попробуем вызывать range() с двумя аргументами:

Python

for i in range(1, 8):
print(i)

1 2	foriinrange(1,8) print(i)

Ваша выдача будет выглядеть следующим образом:

Python

1
2
3
4
5
6
7

1 2 3 4 5 6 7

1 2 3 4 5 6 7

Отлично: у вас есть все числа от 1 (число, которые вы определили как стартовое), до, но не включая, 8 (число, которые вы определили как конечное).

Но если вы добавите еще один аргумент, то вы сможете воспроизвести ранее полученный результат, когда пользуетесь списком под названием numbers_divisible_by_three.

range(старт, стоп, шаг)

Вызывая range() с тремя аргументами, вы можете выбрать не только то, где ряд чисел начнется и остановится, но также то, на сколько велика будет разница между одним числом и следующим. Если вы не задаете этот «шаг», то range() автоматически будет вести себя так, как если бы шаг был бы равен 1.

Обратите внимание: шаг может быть положительным, или отрицательным числом, но он не может равняться нулю:

Python

>>> range(1, 4, 0)
Traceback (most recent call last):
File «<stdin>», line 1, in <module>
ValueError: range() arg 3 must not be zero

1 2 3 4

>>>range(1,4,) Traceback(most recent call last) File»<stdin>»,line1,in<module> ValueErrorrange()arg3must notbe zero

Если вы попробуете использовать 0 как шаг, вы получите ошибку ValueError.

Теперь, так как вы знаете, как использовать шаг, вы можете снова использовать цикл, который мы видели ранее, с числами, кратными 3.

Попробуйте лично:

Python

for i in range(3, 16, 3):
quotient = i / 3
print(f»{i} делится на 3, результат {int(quotient)}.»)

1 2 3

foriinrange(3,16,3) quotient=i3 print(f»{i} делится на 3, результат {int(quotient)}.»)

Ваша выдача будет выглядеть абсолютно так же, как выдача для цикла for, которую мы видели ранее в данном руководстве, когда мы использовали список numbers_divisible_by_three:

Python

3 делится на 3, результат 1.
6 делится на 3, результат 2.
9 делится на 3, результат 3.
12 делится на 3, результат 4.
15 делится на 3, результат 5.

1 2 3 4 5

3делитсяна3,результат1. 6делитсяна3,результат2. 9делитсяна3,результат3. 12делитсяна3,результат4. 15делитсяна3,результат5.

Как вы видите в этом примере, вы можете использовать аргумент шаг для увеличения в сторону больших чисел. Это называется инкрементация.

Нововведения Python 3.9.0

Начиная с недавно вышедшей версии Python 3.9, у разработчиков больше нет необходимости импортировать абстрактные коллекции для описания типов. Теперь вместо можно использовать , то же самое происходит с , , и т.д. Полное описание этого нововведения можно прочитать тут: PEP-585.

Также добавили аннотации типов, которые в дальнейшем могут быть использованы инструментами статического анализа. где — тип переменной , а — некоторые метаданные для переменной. По оценкам некоторых авторов, эти метаданные могут быть использованы также и во время выполнения (подробности смотрите в PEP-593).

Добавить комментарий

Циклы

Перед тем, как мы ознакомимся с тем, как работает range(), нам нужно взглянуть на то, как работают циклы. Циклы — это ключевая концепция компьютерных наук. Если вы хотите стать хорошим программистом, умение обращаться с циклами — это важнейший навык, который стоит освоить.

Рассмотрим пример цикла for в Python:

Python

captains =

for captain in captains:
print(captain)

1 2 3 4

captains=’Janeway’,’Picard’,’Sisko’ forcaptain incaptains print(captain)

Выдача выглядит следующим образом:

Python

Janeway
Picard
Sisko

1 2 3

Janeway Picard Sisko

Как вы видите, цикл for позволяет вам выполнять определенные части кода, столько раз, сколько вам угодно. В данном случае, мы зациклили список капитанов и вывели имена каждого из них.

Хотя Star Trek — отличная тема и все такое, вам может быть нужен более сложный цикл, чем список капитанов. Иногда вам нужно просто выполнить часть кода определенное количество раз. Циклы могут помочь вам с этим.

Попробуйте запустить следующий код с числами, кратными трем:

Python

numbers_divisible_by_three =

for num in numbers_divisible_by_three:
quotient = num / 3
print(f»{num} делится на 3, результат {int(quotient)}.»)

1 2 3 4 5

numbers_divisible_by_three=3,6,9,12,15 fornum innumbers_divisible_by_three quotient=num3 print(f»{num} делится на 3, результат {int(quotient)}.»)

Выдача цикла будет выглядеть следующим образом:

Python

3 делится на 3, результат 1.
6 делится на 3, результат 2.
9 делится на 3, результат 3.
12 делится на 3, результат 4.
15 делится на 3, результат 5.

1 2 3 4 5

3делитсяна3,результат1. 6делитсяна3,результат2. 9делитсяна3,результат3. 12делитсяна3,результат4. 15делитсяна3,результат5.

Это выдача, которая нам нужна, так что можем сказать, что цикл выполнил работу адекватно, однако есть еще один способ получения аналогично результата: использование range().

Теперь, когда вы знакомы с циклами поближе, посмотрим, как вы можете использовать range() для упрощения жизни.

Оператор else

Иногда программе нужно указать, что делать, если условие оказывается ложным. Для этого задается новый набор инструкций и используется конструкция if – else. Кстати, стоит запомнить, что в else не может быть никакого логического выражения. Также невозможна и ситуация, при которой выполнятся обе ветви (и if, и else).

Рассмотрим пример:

a = 7
if a > 5:
    print("Да")
else:
    print("Нет")

При выполнении данного кода на компьютере появится: Да. Это происходит, потому что 7 действительно больше заданной в условии цифры 5.

Посмотрим, что же случится, если условие станет ложным. Возьмем тот же код, но изменим переменную а.

a = 3
if a > 5:
    print("Да")
else:
    print("Нет")

Очевидно, что перед пользователем появится слово «Нет», поскольку 3 не больше 5, а меньше.

Усложним код:

product1 = 30
product2 = 23
if product1+ product2 > 70 :
    print("70 рублей не хватит")
else:
    print("Денег хватает, все оплачено")

В данном случае программист увидит запись: Денег хватает, все оплачено, поскольку 30 + 23 = 53, а это меньше чем 70.

Логические операторы

Говоря на естественном языке (например, русском) мы обозначаем сравнения словами «равно», «больше», «меньше». В языках программирования используются специальные знаки, подобные тем, которые используются в математике: > (больше), < (меньше), >= (больше или равно), <= (меньше или равно), == (равно), != (не равно).

Не путайте операцию присваивания значения переменной, обозначаемую в языке Python одиночным знаком «равно», и операцию сравнения (два знака «равно»). Присваивание и сравнение – разные операции.

>>> a = 10
>>> b = 5
>>> a + b > 14
True
>>> a < 14 - b
False
>>> a <= b + 5
True
>>> a != b
True
>>> a == b
False
>>> c = a == b
>>> a, b, c
(10, 5, False)

В данном примере выражение состоит из двух подвыражений. Сначала происходит сравнение (==) переменных и . После этого результат логической операции присваивается переменной c. Выражение просто выводит значения переменных на экран.

Таблица «методы списков»

Метод	Что делает
list.append(x)	Добавляет элемент в конец списка
list.extend(L)	Расширяет список list, добавляя в конец все элементы списка L
list.insert(i, x)	Вставляет на i-ый элемент значение x
list.remove(x)	Удаляет первый элемент в списке, имеющий значение x. ValueError, если такого элемента не существует
list.pop()	Удаляет i-ый элемент и возвращает его. Если индекс не указан, удаляется последний элемент
list.index(x, ])	Возвращает положение первого элемента со значением x (при этом поиск ведется от start до end)
list.count(x)	Возвращает количество элементов со значением x
list.sort()	Сортирует список на основе функции
list.reverse()	Разворачивает список
list.copy()	Поверхностная копия списка
list.clear()	Очищает список

Нужно отметить, что методы списков, в отличие от строковых методов, изменяют сам список, а потому результат выполнения не нужно записывать в эту переменную.

>>> l = 1, 2, 3, 5, 7
>>> l.sort()
>>> l

>>> l = l.sort()
>>> print(l)
None

И, напоследок, примеры работы со списками:

>>> a = 66.25, 333, 333, 1, 1234.5
>>> print(a.count(333), a.count(66.25), a.count('x'))
2 1 0
>>> a.insert(2, -1)
>>> a.append(333)
>>> a

>>> a.index(333)
1
>>> a.remove(333)
>>> a

>>> a.reverse()
>>> a

>>> a.sort()
>>> a

Изредка, для увеличения производительности, списки заменяют гораздо менее гибкими массивами (хотя в таких случаях обычно используют сторонние библиотеки, например NumPy).

Передача аргумента и изменчивость

Сначала немного терминологии:

• аргумент (фактический параметр): фактическая переменная передается в функцию;
• Параметр (формальный параметр): принимающая переменная, которая используется в функции.

В Python, аргументы передаются по заданию (в отличие от других языков, где аргументы могут передаваться по значению / задания / указателя).

Мутирование параметра приведет к изменению аргумента (если тип аргумента является изменяемым).

Переназначение параметра не переназначит аргумент.

В Python, мы на самом деле не присваивать значения переменным, вместо того, чтобы мы связываем (то есть переуступать, присоединять) переменные (рассматриваемые как имена) к объектам.

• Неизменные: Целые, строки, кортежи, и так далее. Все операции делают копии.
• Mutable: списки, словари, наборы, и так далее. Операции могут или не могут мутировать.

внешние ссылки

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!

Сложные логические выражения

Логические выражения типа являются простыми, так как в них выполняется только одна логическая операция. Однако, на практике нередко возникает необходимость в более сложных выражениях. Может понадобиться получить ответа «Да» или «Нет» в зависимости от результата выполнения двух простых выражений. Например, «на улице идет снег или дождь», «переменная news больше 12 и меньше 20».

В таких случаях используются специальные операторы, объединяющие два и более простых логических выражения. Широко используются два оператора – так называемые логические И (and) и ИЛИ (or).

Чтобы получить True при использовании оператора and, необходимо, чтобы результаты обоих простых выражений, которые связывает данный оператор, были истинными. Если хотя бы в одном случае результатом будет False, то и все сложное выражение будет ложным.

Чтобы получить True при использовании оператора or, необходимо, чтобы результат хотя бы одного простого выражения, входящего в состав сложного, был истинным. В случае оператора or сложное выражение становится ложным лишь тогда, когда ложны оба составляющие его простые выражения.

Допустим, переменной было присвоено значение 8 (), переменной присвоили 13 (). Логическое выражение будет выполняться следующим образом. Сначала выполнится выражение . Его результатом будет True. Затем выполнится выражение . Его результатом будет False. Далее выражение сведется к , что вернет False.

>>> x = 8
>>> y = 13
>>> y < 15 and x > 8
False

Если бы мы записали выражение так: , то оно также вернуло бы False. Однако сравнение не выполнялось бы интерпретатором, так как его незачем выполнять. Ведь первое простое логическое выражение () уже вернуло ложь, которая, в случае оператора and, превращает все выражение в ложь.

В случае с оператором or второе простое выражение проверяется, если первое вернуло ложь, и не проверяется, если уже первое вернуло истину

Так как для истинности всего выражения достаточно единственного True, неважно по какую сторону от or оно стоит

>>> y < 15 or x > 8
True

В языке Python есть еще унарный логический оператор not, т. е. отрицание. Он превращает правду в ложь, а ложь в правду. Унарный он потому, что применяется к одному выражению, стоящему после него, а не справа и слева от него как в случае бинарных and и or.

>>> not y < 15
False

Здесь возвращает True. Отрицая это, мы получаем False.

>>> a = 5
>>> b = 0
>>> not a
False
>>> not b
True

Число 5 трактуется как истина, отрицание истины дает ложь. Ноль приравнивается к False. Отрицание False дает True.

Что такое динамическая типизация

Прежде, чем мы приступим к рассмотрению наиболее употребляемых типов данных в Python, проведём небольшую параллель с другими языками программирования. Всё их множество можно разделить на две составляющие:

• типизированные языки;
• нетипизированные (бестиповые) языки.

Нетипизированные языки в основной своей массе сосредоточены на низком уровне, где большинство программ напрямую взаимодействует с железом. Так как компьютер «мыслит» нулями и единицами, различия между строкой и, допустим, классом для него будут заключаться лишь в наборах этих самых 0 и 1. В связи с этим, внутри бестиповых языков, близких к машинному коду, возможны любые операции над какими угодно данными. Результат на совести разработчика.

Python же — язык типизированный. А, раз в нём определено понятия «типа», то должен существовать и процесс распознания и верификации этих самых «типов». В противном случае вероятны ситуации, когда логика кода окажется нарушенной, а программа выполнится некорректно.

Таким процессом и является типизация. В ходе её выполнения происходит подтверждение используемых типов и применение к ним соответствующих ограничений. Типизация может быть статической и динамической. В первом случае, проверка выполняется во время компиляции, во втором — непосредственно во время выполнения программного кода.

Python – язык с динамической типизацией. И здесь, к примеру, одна и та же переменная, при многократной инициализации, может являть собой объекты разных типов:

В языке со статической типизацией такой фокус не пройдёт:

Адепты и приверженцы разных языков часто спорят о том, что лучше: динамическая типизация или статическая, но, само собой, преимущества и недостатки есть и там, и там.

К плюсам динамической типизации можно отнести:

1. Создание разнородных коллекций.
Благодаря тому, что в Python типы данных проверяются прямиком во время выполнения программного кода, ничто не мешает создавать коллекции, состоящие их элементов разных типов. Причём делается это легко и просто:

2. Абстрагирование в алгоритмах.
Создавая на Питоне, предположим, функцию сортировки, можно не писать отдельную её реализацию для строк и чисел, поскольку она и так корректно отработает на любом компарируемом множестве.

3. Простота изучения.
Не секрет, что изучать Питон с нуля гораздо легче, чем, например, Java. И такая ситуация будет наблюдаться не только для этой пары. Языки с динамической типизацией в большинстве своём лучше подходят в качестве учебного инструмента для новичков в программировании.

К минусам же динамической проверки типов можно отнести такие моменты, как:

1. Ошибки.
Ошибки типизации и логические ошибки на их основе. Они достаточно редки, однако зачастую весьма сложно отлавливаемы. Вполне реальна ситуация, когда разработчик писал функцию, подразумевая, что она будет принимать числовое значение, но в результате воздействия тёмной магии или банальной невнимательности, ей на вход поступает строка и …функция отрабатывает без ошибок выполнения, однако её результат, – ошибка, сам по себе. Статическая же типизация исключает такие ситуации априори.

2. Оптимизация.
Статически типизированные языки обычно работают быстрее своих динамических братьев, поскольку являются более «тонким» инструментом, оптимизация которого, в каждом конкретном случае, может быть настроена более тщательно и рационально.

Так или иначе, сказать, что «одно лучше другого» нельзя. Иначе «другого» бы не было. Динамически типизированные языки экономят уйму времени при кодинге, но могут обернуться неожиданными проблемами на этапе тестирования или, куда хуже, продакшена. Однако вряд ли кто-то будет спорить с тем, что динамический Python куда более дружелюбный для новичков, нежели статический C++.

Python приоритет операторов

В следующей таблице перечислены от самого высокого до самого низкого приоритета всех операторов:

операторы	описание
**	Индекс (наивысший приоритет)
~ + —	Побитовая инверсия, унарный плюс и минус (последние два метода по имени + и @ — @)
* /% //	Умножение, деление и по модулю взять делится
+ —	Добавление Вычитание
>> <<	Правый, левый оператор
&	Бит ‘И’
^ |	Битовые операторы
<= <= >>	сравнение
<> ==! =	оператор равенства
=% = / = @ = — = + = * = * =	Операторы присваивания
это не	тождественный оператор
не работает в	оператор Член
не или и	Логические операторы

Следующий пример демонстрирует все действия Python оператор старшинства:

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

a = 20
b = 10
c = 15
d = 5
e = 0

e = (a + b) * c / d       #( 30 * 15 ) / 5
print "(a + b) * c / d 运算结果为：",  e

e = ((a + b) * c) / d     # (30 * 15 ) / 5
print "((a + b) * c) / d 运算结果为：",  e

e = (a + b) * (c / d);    # (30) * (15/5)
print "(a + b) * (c / d) 运算结果为：",  e

e = a + (b * c) / d;      #  20 + (150/5)
print "a + (b * c) / d 运算结果为：",  e

Примеры вышеуказанного вывода:

(a + b) * c / d 运算结果为： 90
((a + b) * c) / d 运算结果为： 90
(a + b) * (c / d) 运算结果为： 90
a + (b * c) / d 运算结果为： 50

Предыдущий: Python тип переменной
Далее: Python условные операторы

Пример

Задача: дропнуть из последовательности.
Решение по старинке (чаще всего даже не пишется в виде функции):

Обратите внимание: без разницы как называется переменная в выражении

Это настолько неважно, что большинство программистов тупо пишут , чтобы не заморачиваться. Все пишут этот бессмысленный код раз за разом

Каждый цензура раз: , , и несколько раз — потому что для компрехеншена нужен scope и у него есть свой синтаксис. Мы пишем: на каждую итерацию цикла присвоить переменной значение. И оно присваивается, и проверяется условие

Все пишут этот бессмысленный код раз за разом. Каждый цензура раз: , , и несколько раз — потому что для компрехеншена нужен scope и у него есть свой синтаксис. Мы пишем: на каждую итерацию цикла присвоить переменной значение. И оно присваивается, и проверяется условие.

Мы каждый раз пишем этот бойлерплейт и пишем тесты на этот бойлерплейт. Зачем?

Давайте перепишем:

Все. Никакого лишнего кода. Мне приятно такое читать, потому что этот код () очень простой. То, как работает это функция, мне нужно прочитать ровно один раз за все время в проекте. Компрехеншен вам придется читать каждый раз, чтобы точно понять что оно делает. Ну или засуньте ее в функцию, без разницы, но не забудьте про тесты.

Последовательности

Ещё одно понятие из математики. Там, последовательность – есть нумерованный набор элементов, в котором возможны их повторения, а порядок имеет значение. Определение Питона схоже с математическим: здесь последовательностью зовётся упорядоченная коллекция объектов.

str (строка)

Строки, пожалуй, единственный объект, который может сравниться по степени своей используемости с числовым типом данных. Тавтологическое, но полное определение, справедливое для Python звучит так:

Важность строк велика в первую очередь для людей, ведь понятно, что вся письменная речь может рассматриваться, как множество строк. А так как человеку свойственно обмениваться информацией именно в виде набора слов, то можно говорить о практически неограниченном количестве областей применения строкового типа данных

Строки, строки everywhere!

list (список)

Список – это ещё один вид последовательностей… Здесь стоит остановиться и отметить, что последовательности в Python бывают изменяемыми и неизменяемыми. Список – изменяемая последовательность, а строки и кортежи – нет. Таким образом, список можно определить, как упорядоченную и изменяемую коллекцию, состоящую из объектов произвольных типов.

Само название списков говорит об их предназначении быть объектами для хранения наборов данных. Список покупок, подарков, результатов матчей, ip клиентов или объектов типа Student. Списки в Python – это эдакие массивы из прочих языков «на максималках».

tuple (кортеж)

Кортежи в языке Python можно рассматривать, как неизменяемые списки со всеми вытекающими:

Использование кортежей оправдано, когда разработчику важна скорость работы или неизменяемость элементов последовательности.

Лямбда (встроенные / анонимные) функции

ключевое слово создает функцию инлайн, содержащую одно выражение. Значение этого выражения — это то, что функция возвращает при вызове.

Рассмотрим функцию:

который, когда называется как:

печатает:

Это можно записать в виде лямбда-функции следующим образом:

Это создает встраиваемую функцию с именем , который возвращает

Обратите внимание , что вы не пишете при создании функции с лямбда. Значение после автоматически возвращается

После присвоения переменной она может использоваться как обычная функция:

печатает:

— s может принимать аргументы, тоже:

возвращает строку:

Они также могут принимать произвольное количество аргументов / ключевых слов, как обычные функции.

печатает:

— ы обычно используются для коротких функций, которые удобно определить в точке , где они называются ( как правило , с , и ).

Например, эта строка сортирует список строк, игнорируя их регистр и игнорируя пробелы в начале и в конце:

Список сортировки просто игнорируя пробелы:

Примеры с :

Примеры с числовыми списками:

Другие функции (с / без аргументов) можно вызывать внутри лямбда-функции.

печатает:

Это полезно , потому что может содержать только одно выражение и с помощью дочерней функции можно запустить несколько операторов.

НОТА

Следует иметь в виду , что PEP-8 (официальный гид по стилю Python) не рекомендуется назначать лямбды переменным (как мы это делали в первых двух примерах):

Передача аргументов функции

Теперь мы готовы узнать о том, как создать функцию, которая может получать доступ к аргументам, а также узнаем, как передать аргументы функции. Создадим простую функцию, которая может суммировать два числа:

Python

def add(a, b):
return a + b

print( add(1, 2) ) # 3

1 2 3 4

defadd(a,b) returna+b print(add(1,2))# 3

Каждая функция выдает определенный результат. Если вы не указываете на выдачу конкретного результата, она, тем не менее, выдаст результат None (ничего). В нашем примере мы указали выдать результат a + b. Как вы видите, мы можем вызвать функцию путем передачи двух значений. Если вы передали недостаточно, или слишком много аргументов для данной функции, вы получите ошибку:

Python

add(1)

Traceback (most recent call last):
File «<string>», line 1, in <fragment>
TypeError: add() takes exactly 2 arguments (1 given)

1 2 3 4 5

add(1) Traceback(most recent call last) File»<string>»,line1,in<fragment> TypeErroradd()takes exactly2arguments(1given)

Вы также можете вызвать функцию, указав наименование аргументов:

Python

print( add(a = 2, b = 3) ) # 5

total = add(b = 4, a = 5)
print(total) # 9

1 2 3 4

print(add(a=2,b=3))# 5 total=add(b=4,a=5) print(total)# 9

Стоит отметить, что не важно, в каком порядке вы будете передавать аргументы функции до тех пор, как они называются корректно. Во втором примере мы назначили результат функции переменной под названием total

Это стандартный путь вызова функции в случае, если вы хотите дальше использовать её результат.

Вы, возможно, подумаете: «А что, собственно, произойдет, если мы укажем аргументы, но они названы неправильно? Это сработает?» Давайте попробуем на примере:

Python

add(c=5, d=2)

Traceback (most recent call last):
File «<string>», line 1, in <fragment>
TypeError: add() got an unexpected keyword argument ‘c’

1 2 3 4 5

add(c=5,d=2) Traceback(most recent call last) File»<string>»,line1,in<fragment> TypeErroradd()got an unexpected keywordargument’c’

Ошибка. Кто бы мог подумать? Это значит, что мы указали ключевой аргумент, который функция не распознала. Кстати, ключевые аргументы описана ниже.

Пример 2

Довольно частая задача получить значения по ключу из массива словарей.

Кстати, работает очень быстро, но мы снова написали кучу ненужной фигни. Перепишем, чтобы работало еще быстрее:

А как часто мы это будем делать?

А если у нас объекты? Пф, параметризируй это:

Пример 3

Представим себе простой генератор:

Тут полно бойлерплейта: мы создаем пустой список, затем пишем цикл, добавляем элемент в список, отдаем его. Кажется, я буквально перечислил все тело функции 🙁

Правильным решением будут использование или , но иногда нужно сделать что-то сложнее, т.е. генератор написать действительно нужно. А если результат всегда нужен в виде списка или тапла? Да легко:

Это параметрический декоратор, работает он так:

Т.е. результатом первого вызова будет новая функция, которая примет функцию в качестве аргумента и вернет другую функцию. Звучит сложнее, чем есть:

Обратите внимание, я использовал уже существующую. Результат — новая функция, которую никто не писал.
А теперь стихи:

Область видимость и глобальные переменные

Концепт области (scope) в Пайтон такой же, как и в большей части языков программирования. Область видимости указывает нам, когда и где переменная может быть использована. Если мы определяем переменные внутри функции, эти переменные могут быть использованы только внутри это функции. Когда функция заканчиваются, их можно больше не использовать, так как они находятся вне области видимости. Давайте взглянем на пример:

Python

def function_a():
a = 1
b = 2
return a+b

def function_b():
c = 3
return a+c

print( function_a() )
print( function_b() )

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

deffunction_a() a=1 b=2 returna+b deffunction_b() c=3 returna+c print(function_a()) print(function_b())

Если вы запустите этот код, вы получите ошибку:

Python

NameError: global name ‘a’ is not defined

1	NameErrorglobalname’a’isnotdefined

Это вызвано тем, что переменная определенна только внутри первой функции, но не во второй. Вы можете обойти этот момент, указав в Пайтоне, что переменная а – глобальная (global). Давайте взглянем на то, как это работает:

Python

def function_a():
global a
a = 1
b = 2
return a+b

def function_b():
c = 3
return a+c

print( function_a() )
print( function_b() )

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13

deffunction_a() globala a=1 b=2 returna+b deffunction_b() c=3 returna+c print(function_a()) print(function_b())

Этот код работает, так как мы указали Пайтону сделать а – глобальной переменной, а это значит, что она работает где-либо в программе. Из этого вытекает, что это настолько же хорошая идея, насколько и плохая. Причина, по которой эта идея – плохая в том, что нам становится трудно сказать, когда и где переменная была определена. Другая проблема заключается в следующем: когда мы определяем «а» как глобальную в одном месте, мы можем случайно переопределить её значение в другом, что может вызвать логическую ошибку, которую не просто исправить.

Создание Shadow DOM

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».

Вывод