Список типов данных в python

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».

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

Как выбрать

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 .

Определение и вызов простых функций

Использование утверждения является наиболее распространенным способом определить функцию в Python. Это утверждение так называемое соединение заявление одного пункта со следующим синтаксисом:

известна как идентификатор функции. Так как определение функции является исполняемым утверждение его исполнение связывает имя функции к функции объекта , который может быть назван позже с использованием идентификатора.

необязательного список идентификаторов , которые получают привязанные к значениям в качестве аргументов при вызове функции. Функция может иметь произвольное количество аргументов, разделенных запятыми.

— также известное как тело функции — это непустое последовательность операторов , выполняемых при каждом вызове функции. Это означает , что тело функции не может быть пустым, так же как и любой отступом блок .

Вот пример простого определения функции, целью которой является для печати каждый раз , когда это называется:

Теперь давайте называть определенные функции:

Это еще один пример определения функции, которая принимает один единственный аргумент и отображает переданное значение каждый раз, когда вызывается функция:

После того, что функция должна быть вызвана с аргументом:

Также вы можете задать значение по умолчанию для этого аргумента функции:

Теперь вы можете вызывать функцию без указания значения:

Вы заметите, что в отличие от многих других языков, вам не нужно явно объявлять тип возвращаемого значения функции. Функции Python могут возвращать значения любого типа с помощью ключевого слова. Одна функция может возвращать любое количество разных типов!

Пока это правильно обрабатывается вызывающей стороной, это совершенно правильный код Python.

Функция , которая достигает конца исполнения без оператора возврата всегда будет возвращать :

Как упоминалось ранее, определение функции должно иметь тело функции, непустую последовательность операторов. Поэтому используется оператор в теле функции, которая является нулевой операции — когда он выполняется, ничего не происходит. Он делает то, что значит, он пропускает. Это полезно в качестве заполнителя, когда синтаксически требуется оператор, но не нужно выполнять код.

Return

Замыкания в Python создаются вызовами функций. Здесь вызов создает привязку для , ссылка внутри функции . Каждый вызов создает новый экземпляр этой функции, но каждый экземпляр имеет ссылку на другую связыванию .

Обратите внимание, что в то время как при обычном замыкании вложенная функция полностью наследует все переменные из окружающей ее среды, в этой конструкции вложенная функция имеет доступ только на чтение к унаследованным переменным, но не может назначать их

Python 3 предлагает заявление ( https://codecamp.ru/documentation/python/263/variable-scope-and-binding/5712/nonlocal-variables#t=201608272008282346874 ) для реализации полного закрытия с вложенными функциями.

def makeInc (x): def inc (y): нелокальный x # теперь можно присвоить значение x x + = y вернуть x return inc incOne = makeInc (1) incOne (5) # возвращает 6

Использование операторов is, in, not, and, or и операторов сравнения.

Условия, используемые в операторах и могут содержать любые операторы, а не только операторы сравнения.

Применение оператора :

Операторы и проверяют, входит/не входит ли значение в последовательность.

>>> basket = 'orange', 'banana', 'pear', 'apple'

# вхождение/наличие элемента в списке
>>> 'orange' in basket
# True
>>> 'crabgrass' in basket
# False
>>> 'banana' not in basket
# False

Применение оператора :

Операторы и сравнивают, действительно ли два объекта являются одним и тем же объектом (идентичным). Это имеет значение только для изменяемых объектов, таких как списки.

var = None

>>> var is None
# True
>>> var is not None
# False

Применение операторов сравнения:

Все операторы сравнения имеют одинаковый приоритет. Сравнения могут быть записаны как цепочки сравнений. Например выражение проверяет, меньше ли , чем , и кроме того сравнивает равно ли и .

Применение булевых операторов:

Сравнения могут быть объединены с помощью булевых операторов и , а результат сравнения или любого другого булева выражения может быть сведен на НЕТ с помощью оператора . Они имеют более низкие приоритеты, чем операторы сравнения. Из булевых операторов, имеет самый высокий приоритет, а самый низкий, так что эквивалентно . Как всегда, скобки могут быть использованы для выражения желаемого приоритета в операциях.

Булевы операторы и являются так называемыми операторами замыкания: их аргументы вычисляются слева направо и вычисление прекращается, как только результат определен. Например, если и истинны , а ложно , то выражение не вычисляет .

Можно присвоить переменной результат сравнения или другое логическое выражение (типа тернарных операций в языке C — но это не то же самое!!!). При использовании логического выражения в качестве получения значения для присваивания переменной, возвращаемое значение будет равно последнему вычисляемому аргументу в логическом выражении. За подробностями обратитесь к описанию логических операторов.

Например:

>>> string1, string2, string3 = '', 'Trondheim', 'Hammer Dance'
>>> non_null = string1 or string2 or string3
>>> non_null
# 'Trondheim'

Обратите внимание, что в Python, в отличие от языка , присваивание внутри выражений должно выполняться явно с помощью выражения присваивания (моржового оператора). Это позволяет избежать распространенного класса проблем, встречающихся в программах на языке :

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).

Протокол итератора

В предыдущем разделе мы увидели, что:

1. Итерируемый объект при передаче в функцию iter() возвращает итератор.
2. Итератор,
   1. при передаче в функцию next() возвращает следующий элемент или вызывает StopIteration после того, как все элементы будут исчерпаны.
   2. при передаче функции iter() возвращает себя.

Протокол итератора — это не что иное, как стандартный способ определения объектов как итераторов. Мы уже видели протокол в действии в предыдущем разделе. Согласно протоколу, итераторы должны определить следующие два метода:

1. __next()__
   • Этот метод должен возвращать следующий элемент серии каждый раз, когда он вызывается. Как только все элементы исчерпаны, должно появиться исключение StopIteration.
   • Этот метод вызывается изнутри, когда мы вызываем встроенный метод next().
2. __iter()__
   • Этот метод должен возвращать сам объект итератора.
   • Это метод, который вызывается внутри, когда мы вызываем встроенный метод iter().

Создание своего собственного итератора

Теперь, когда мы рассмотрели, как работает протокол итераторов, мы можем создавать свой собственный итератор. Давайте посмотрим на простой пример, где мы создаем наш собственный класс Range, который генерирует числа в данном диапазоне с заданным шагом.

class Range:
  def __init__(self, start, stop, step):
    self.next = start
    self.stop = stop
    self.step = step

  def __next__(self):
    if self.next > self.stop:
      raise StopIteration
    next_item = self.next
    self.next += self.step
    return next_item

  def __iter__(self):
    return self

Теперь посмотрим, как он работает с циклом for.

>>> for num in Range(1, 10, 2):
...   print(num)
...
1
3
5
7
9

Обратите внимание, что экземпляр Range является как итерируемым объектом, так и итератором

Создание своего собственного итерируемого объекта

Все, что для этого нужно, это возвращать новый итератор всякий раз, когда вызывается метод __iter__() , т. е. в этом случае он должен возвращать новый экземпляр Range.

class RangeIterable:
  def __init__(self, start, stop, step):
    self.start = start
    self.stop = stop
    self.step = step

  def __iter__(self):
    return Range(self.start, self.stop, self.step)

Давайте теперь используем наш RangeIterable с циклом for.

>>> for num in RangeIterable(1, 10, 2):
...   print(num)
...
1
3
5
7
9

Other Useful Items

• Looking for 3rd party Python modules? The
  Package Index has many of them.
• You can view the standard documentation
  online, or you can download it
  in HTML, PostScript, PDF and other formats. See the main
  Documentation page.
• Information on tools for unpacking archive files
  provided on python.org is available.
• Tip: even if you download a ready-made binary for your
  platform, it makes sense to also download the source.
  This lets you browse the standard library (the subdirectory Lib)
  and the standard collections of demos (Demo) and tools
  (Tools) that come with it. There’s a lot you can learn from the
  source!
• There is also a collection of Emacs packages
  that the Emacsing Pythoneer might find useful. This includes major
  modes for editing Python, C, C++, Java, etc., Python debugger
  interfaces and more. Most packages are compatible with Emacs and
  XEmacs.

Проверяет, что все элементы в последовательности True.

Описание:

Функция возвращает значение , если все элементы в итерируемом объекте — истинны, в противном случае она возвращает значение .

Если передаваемая последовательность пуста, то функция также возвращает .

Функция применяется для проверки на ВСЕХ значений в последовательности и эквивалентна следующему коду:

def all(iterable):
    for element in iterable
        if not element
            return False
    return True

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:

>>> True and True and True
# True
>>> True and False and True
# False

>>> all()
# True
>>> all()
# False

Но между и в Python есть два основных различия:

• Синтаксис.
• Возвращаемое значение.

Функция всегда возвращает или (значение )

>>> all()
# True
>>> all(])
# False

Если в выражении все значения , то оператор возвращает ПЕРВОЕ истинное значение, а если все значения , то последнее ложное значение. А если в выражении присутствует значение , то ПЕРВОЕ ложное значение. Что бы добиться поведения как у функции , необходимо выражение с оператором обернуть в функцию .

>>> 3 and 1 and 2 and 6
# 6
>>> 3 and  and 3 and []
# 0

>>> bool(3 and 1 and 2 and 6)
# True
>>> bool(3 and  and 3 and [])
# 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 или методы, возвращающие значения, операции сравнения, оператор вхождения и оператор идентичности .

num = 1, 2.0, 3.1, 4, 5, 6, 7.9
# использование встроенных функций или
# методов 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 `is`
>>> 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 список чисел и для дальнейших операций с этой последовательностью необходимо знать, что все числа например положительные.

>>> num1 = range(1, 9)
>>> num2 = range(-1, 7)
>>> all()
# True
>>> all()
# False

Или проверить, что последовательность чисел содержит только ЦЕЛЫЕ числа.

>>> num1 = 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7
>>> num2 = 1, 2.0, 3.1, 4, 5, 6, 7.9
>>> all()
# True
>>> all()
# False

Или есть строка с числами, записанными через запятую и нам необходимо убедится, что в строке действительно записаны только цифры. Для этого, сначала надо разбить строку на список строк по разделителю и проверить каждый элемент полученного списка на десятичное число методом . Что бы учесть правила записи десятичных чисел будем убирать точку перед проверкой строки на десятичное число.

>>> line1 = "1, 2, 3, 9.9, 15.1, 7"
>>> line2 = "1, 2, 3, 9.9, 15.1, 7, девять"
>>> all()
# True
>>> all()
# False

Еще пример со строкой. Допустим нам необходимо узнать, есть ли в строке наличие открытой И закрытой скобки?

Создание Shadow DOM

внешние ссылки

Скобочные группы (?:…) и перечисления |

Перечисления (операция «ИЛИ»)

Чтобы проверить, удовлетворяет ли строка хотя бы одному из шаблонов, можно воспользоваться аналогом оператора , который записывается с помощью символа . Так, некоторая строка подходит к регулярному выражению тогда и только тогда, когда она подходит хотя бы к одному из регулярных выражений или . Например, отдельные овощи в тексте можно искать при помощи шаблона .

Скобочные группы (группировка плюс квантификаторы)

Зачастую шаблон состоит из нескольких повторяющихся групп. Так, MAC-адрес сетевого устройства обычно записывается как шесть групп из двух шестнадцатиричных цифр, разделённых символами или . Например, . Каждый отдельный символ можно задать как , и можно весь шаблон записать так:

Ситуация становится гораздо сложнее, когда количество групп заранее не зафиксировано.
Чтобы разрешить эту проблему в синтаксисе регулярных выражений есть группировка . Можно писать круглые скобки и без значков , однако от этого у группировки значительно меняется смысл, регулярка начинает работать гораздо медленнее. Об этом будет написано ниже. Итак, если — шаблон, то — эквивалентный ему шаблон. Разница только в том, что теперь к можно применять квантификаторы, указывая, сколько именно раз должна повториться группа. Например, шаблон для поиска MAC-адреса, можно записать так:

Скобки плюс перечисления

Также скобки позволяют локализовать часть шаблона, внутри которого происходит перечисление. Например, шаблон соответствует каждой из строк «он шёл», «он плыл», «тот шёл», «тот плыл», и является синонимом .

Ещё примеры

Шаблон	Применяем к тексту
	Есть миг29а, ту154б. Некоторые делают даже миг29ту154ил86.
	Есть миг29а, ту154б. Некоторые делают даже миг29ту154ил86.
	+7-926-123-12-12, 8-926-123-12-12
	Муха — хахахехо, ну хааахооохе, да хахахехохииии! Хам трамвайный.
	Муха — хахахехо, ну хааахооохе, да хахахехохииии! Хам трамвайный.

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.

% для чисел: операция по модулю / остаток / отдых

знак процента -. Это описано as:

таким образом, он дает вам остаток/остаток, что остается если вы «разделяете пол» x на y. Обычно (по крайней мере, в Python) задается число и делитель :

например, если разделить 5 на 2:

в общем случае вы используете операцию по модулю, чтобы проверить, делится ли число равномерно на другое число, это потому, что кратные числа по модулю это число возвращает 0:

вот как он используется в вашем примере, он не может быть простым, если он кратен другому числу (кроме себя и одного), вот что это делает:

если вы чувствуете, что не очень описательно, вы можете поместить его в другую функцию с более описательным именем:

вместо он также может быть назван или что-то подобное. Вот что здесь проверено.

похож на это часто используется для определения, является ли число «нечетным»или » четным»:

и в некоторых случаях он также используется для индексирования массива/списка, когда требуется обертывание (циклическое) поведение, тогда вы просто по модулю «индекс» по «длине массива» для достижения этого:

обратите внимание, что в стандартной библиотеке есть также функция для этого оператора (и псевдоним ):

но есть и дополненное задание , который присваивает результат переменной:

Советы в написании кода

Одна из самых больших проблем для молодых программистов – это усвоить правило «не повторяй сам себя». Суть в том, что вы не должны писать один и тот же код несколько раз. Когда вы это делаете, вы знаете, что кусок кода должен идти в функцию. Одна из основных причин для этого заключается в том, что вам, вероятно, придется снова изменить этот фрагмент кода в будущем, и если он будет находиться в нескольких местах, вам нужно будет помнить, где все эти местоположения И изменить их.

Копировать и вставлять один и тот же кусок кода – хороший пример спагетти-кода. Постарайтесь избегать этого так часто, как только получится. Вы будете сожалеть об этом в какой-то момент либо потому, что вам придется все это исправлять, либо потому, что вы столкнетесь с чужим кодом, с которым вам придется работать и исправлять вот это вот всё.

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.

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++.

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).

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.

Добавить комментарий

Основы синтаксиса

экранировать

Шаблоны, соответствующие одному символу

Шаблон	Описание	Пример	Применяем к тексту
	Один любой символ, кроме новой строки .		молоко, малако, Им0л0коИхлеб
	Любая цифра		СУ35, СУ111, АЛСУ14
	Любой символ, кроме цифры		926)123, 1926-1234
	Любой пробельный символ (пробел, табуляция, конец строки и т.п.)		бор ода, бор ода, борода
	Любой непробельный символ		X123, я123, !123456, 1 + 123456
	Любая буква (то, что может быть частью слова), а также цифры и		Год, f_3, qwert
	Любая не-буква, не-цифра и не подчёркивание		сом!, сом?
	Один из символов в скобках, а также любой символ из диапазона		12, 1F, 4B
	Любой символ, кроме перечисленных		<1>, <a>, <>>
	Буква “ё” не включается в общий диапазон букв! Вообще говоря, в включается всё, что в юникоде помечено как «цифра», а в — как буква. Ещё много всего!
	если нужен минус, его нужно указать последним или первым
	внутри скобок нужно экранировать только и
	Начало или конец слова (слева пусто или не-буква, справа буква и наоборот). В отличие от предыдущих соответствует позиции, а не символу		вал, перевал, Перевалка
	Не граница слова: либо и слева, и справа буквы, либо и слева, и справа НЕ буквы		перевал, вал, Перевалка
			перевал, вал, Перевалка

Квантификаторы (указание количества повторений)

Шаблон	Описание	Пример	Применяем к тексту
	Ровно n повторений		1, 12, 123, 1234, 12345
	От m до n повторений включительно		1, 12, 123, 1234, 12345
	Не менее m повторений		1, 12, 123, 1234, 12345
	Не более n повторений		1, 12, 123
	Ноль или одно вхождение, синоним		вал, валы, валов
	Ноль или более, синоним		СУ, СУ1, СУ12, …
	Одно или более, синоним		a), a)), a))), ba)])
	По умолчанию квантификаторы жадные — захватывают максимально возможное число символов. Добавление делает их ленивыми, они захватывают минимально возможное число символов		(a + b) * (c + d) * (e + f)(a + b) * (c + d) * (e + f)

Жадность в регулярках и границы найденного шаблона

Как указано выше, по умолчанию квантификаторы жадные. Этот подход решает очень важную проблему — проблему границы шаблона. Скажем, шаблон захватывает максимально возможное количество цифр. Поэтому можно быть уверенным, что перед найденным шаблоном идёт не цифра, и после идёт не цифра. Однако если в шаблоне есть не жадные части (например, явный текст), то подстрока может быть найдена неудачно. Например, если мы хотим найти «слова», начинающиеся на , после которой идут цифры, при помощи регулярки , то мы найдём и неправильные шаблоны:

Вывод