Содержание

где и как используются * и **

В Python много где можно встретить * и **. Два этих оператора порой могут быть загадкой как для начинающих программистов, так и для тех, кто пришёл в Python из других языков, не имеющих точно таких же операторов. Сегодня мы поговорим о том, как их можно использовать.

Что мы не собираемся обсуждать

Речь пойдёт о префиксных, а не об инфиксных операторах. То есть мы не собираемся обсуждать умножение и возведение в степень:

>>> 2 * 5
10
>>> 2 ** 5
32

О чём пойдёт речь

Мы обсудим префиксные операторы * и **, которые используются перед переменными. Например:

>>> numbers = [2, 1, 3, 4, 7]
>>> more_numbers = [*numbers, 11, 18]
>>> print(*more_numbers, sep=', ')
2, 1, 3, 4, 7, 11, 18

Здесь показаны два примера использования * и ни одного примера для **. В их число входит:

  • Использование
    *     и ** для передачи аргументов в функцию;
  • Использование * и **   для сбора переданных в функцию аргументов;
  • Использование ** для принятия только именованных аргументов;
  • Использование * при распаковке кортежей;
  • Использование * для распаковки итерируемых объектов в список/кортеж;
  • Использование ** для распаковки словарей в другие словари.

Даже если вы считаете, что вам знакомы все эти способы использования * и **, не будет лишним посмотреть все примеры ниже, чтобы убедиться в этом. С течением времени разработчики языка добавляли новые возможности для этих операторов, поэтому не будет ничего удивительного в том, что вы упустили новые варианты их использования.

Прим. перев. Примеры кода в статье предполагают использование Python 3.

Звёздочки для распаковки в аргументы функции

При вызове функции можно использовать оператор * для распаковки итерируемого объекта в аргументы вызова:

>>> fruits = ['lemon', 'pear', 'watermelon', 'tomato']
>>> print(fruits[0], fruits[1], fruits[2], fruits[3])
lemon pear watermelon tomato
>>> print(*fruits)
lemon pear watermelon tomato

Строка print(*fruits) передаёт все элементы списка fruits в вызов print() как отдельные аргументы, поэтому нам даже не нужно знать, сколько элементов в списке.

Здесь оператор * — не просто синтаксический сахар. Без фиксированной длины списка было бы невозможно передать элементы итерируемого объекта как отдельные аргументы, не используя *.

Вот другой пример:

def transpose_list(list_of_lists):
    return [
        list(row)
        for row in zip(*list_of_lists)
    ]

Здесь мы принимаем список со списками и возвращаем «транспонированный» список.

>>> transpose_list([[1, 4, 7], [2, 5, 8], [3, 6, 9]])
[[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]

Оператор ** делает что-то похожее, только с именованными аргументами. Он позволяет взять словарь с парами ключ-значение и распаковать его в именованные аргументы в вызове функции:

>>> date_info = {'year': "2020", 'month': "01", 'day': "01"}
>>> filename = "{year}-{month}-{day}.txt".format(**date_info)
>>> filename
'2020-01-01.txt'

Начиная с Python 3.5  * и ** можно использовать несколько раз в вызове функции.

Порой бывает полезно использовать * несколько раз:

>>> fruits = ['lemon', 'pear', 'watermelon', 'tomato']
>>> numbers = [2, 1, 3, 4, 7]
>>> print(*numbers, *fruits)
2 1 3 4 7 lemon pear watermelon tomato

Похожим образом используются **:

>>> date_info = {'year': "2020", 'month': "01", 'day': "01"}
>>> track_info = {'artist': "Beethoven", 'title': 'Symphony No 5'}
>>> filename = "{year}-{month}-{day}-{artist}-{title}.txt".format(
...     **date_info,
...     **track_info,
... )
>>> filename
'2020-01-01-Beethoven-Symphony No 5.txt'

Следует соблюдать осторожность при многократном использовании **. В Python функции не могут иметь несколько одинаковых именованных аргументов, поэтому ключи в словарях не должны пересекаться, иначе будет выброшено исключение.

Звёздочки для упаковки аргументов, переданных в функцию

При определении функции можно использовать * , чтобы собрать переменное количество позиционных аргументов, переданных в функцию. Они помещаются в кортеж:

from random import randint

def roll(*dice):
    return sum(randint(1, die) for die in dice)

Эта функция принимает любое количество аргументов:

>>> roll(20)
18
>>> roll(6, 6)
9
>>> roll(6, 6, 6)
8

Стандартные функции Python print() и zip() принимают любое количество позиционных аргументов. Благодаря * мы можем написать свою функцию, работающую похожим образом.

В схожих целях можно применить и **: если использовать этот оператор в объявлении функции, то он соберёт все переданные именованные аргументы в словарь:

def tag(tag_name, **attributes):
    attribute_list = [
        f'{name}="{value}"'
        for name, value in attributes.items()
    ]
    return f"<{tag_name} {' '.join(attribute_list)}>"

Оператор ** соберёт все переданные именованные аргументы в словарь, на который ссылается аргумент attributes:

>>> tag('a', href="http://example.com")
'<a href="http://example.com">'
>>> tag('img', height=20, width=40, src="img.jpg")
'<img src="img.jpg">'

Позиционные аргументы с только именованными аргументами

В Python 3 появился специальный синтаксис для только именованных (keyword-only) аргументов. Такие аргументы нельзя указать позиционно, только по имени.

Чтобы принимать только именованные аргументы, при определении функции мы можем расположить именованные аргументы после *:

def get_multiple(*keys, dictionary, default=None):
    return [
        dictionary.get(key, default)
        for key in keys
    ]

Эту функцию можно использовать следующим образом:

>>> fruits = {'lemon': 'yellow', 'orange': 'orange', 'tomato': 'red'}
>>> get_multiple('lemon', 'tomato', 'squash', dictionary=fruits, default='unknown')
['yellow', 'red', 'unknown']

Аргументы dictionary и default идут после *keys, а это значит, что их можно указать только как именованные аргументы. Если попытаться сделать иначе, мы получим ошибку:

>>> fruits = {'lemon': 'yellow', 'orange': 'orange', 'tomato': 'red'}
>>> get_multiple('lemon', 'tomato', 'squash', fruits, 'unknown')
Traceback (most recent call last):
  File "", line 1, in 
TypeError: get_multiple() missing 1 required keyword-only argument: 'dictionary'

Такое поведение было добавлено в PEP 3102.

Только именованные аргументы без позиционных

Описанный выше пример выглядит здорово, но что, если мы хотим получить только именованные аргументы без захвата неограниченного количества позиционных?

Прим. перев. Если к этому моменту вы задались вопросом, зачем вообще нужны только именованные аргументы, то всё просто: вызов функции с именованными аргументами выглядит гораздо лучше — сразу можно понять, какой аргумент за что отвечает. Более того, при использовании позиционных аргументов вы вынуждены соблюдать их порядок, в то время как именованные аргументы можно расположить как угодно. Также они позволяют не указывать значения аргументов, у которых есть значения по умолчанию.

Python позволяет сделать это с помощью одинокой звёздочки:

def with_previous(iterable, *, fillvalue=None):
    """Yield each iterable item along with the item before it."""
    previous = fillvalue
    for item in iterable:
        yield previous, item
        previous = item

Эта функция принимает аргумент iterable, который можно указать позиционно (как первый аргумент) или по его имени, и аргумент fillvalue, который является только именованным аргументом. Это значит, что мы можем вызвать with_previous() вот так:

>>> list(with_previous([2, 1, 3], fillvalue=0))
[(0, 2), (2, 1), (1, 3)]

Но не так:

>>> list(with_previous([2, 1, 3], 0))
Traceback (most recent call last):
  File "", line 1, in 
TypeError: with_previous() takes 1 positional argument but 2 were given

Эта функция принимает два аргумента, и один из них, fillvalue, должен быть именованным.

Встроенная функция sorted() использует этот подход. Если посмотреть справку по этой функции, мы увидим следующее:

>>> help(sorted)
Help on built-in function sorted in module builtins:

sorted(iterable, /, *, key=None, reverse=False)
    Return a new list containing all items from the iterable in ascending order.

    A custom key function can be supplied to customize the sort order, and the
    reverse flag can be set to request the result in descending order.

Прим. перев. Нечто аналогичное можно сделать и для позиционных аргументов. Как вы могли заметить, в определении sort() используется /. Он нужен для того, чтобы предшествующие аргументы можно было передавать только как позиционные, а не по имени.

Звёздочки для распаковки

В Python 3 также появилась возможность использовать оператор * для распаковки итерируемых объектов:

>>> fruits = ['lemon', 'pear', 'watermelon', 'tomato']
>>> first, second, *remaining = fruits
>>> remaining
['watermelon', 'tomato']
>>> first, *remaining = fruits
>>> remaining
['pear', 'watermelon', 'tomato']
>>> first, *middle, last = fruits
>>> middle
['pear', 'watermelon']

Распаковка может быть даже вложенной:

>>> fruits = ['lemon', 'pear', 'watermelon', 'tomato']
>>> ((first_letter, *remaining), *other_fruits) = fruits
>>> remaining
['e', 'm', 'o', 'n']
>>> other_fruits
['pear', 'watermelon', 'tomato']

Вряд ли вам представится возможность так сделать, но, возможно, это и к лучшему.

Tакая функциональность была добавлена в PEP 3132.

Звёздочки в литералах списков

В Python 3.5 появились новые способы использования звёздочек. Одной из ключевых новых фич являлась возможность сложить итерируемый объект в новый список.

Допустим, у вас есть функция, которая принимает любую последовательность и возвращает список, состоящий из этой последовательности и её обратной копии, сконкатенированных вместе:

def palindromify(sequence):
    return list(sequence) + list(reversed(sequence))

Здесь нам требуется несколько раз преобразовывать последовательности в списки, чтобы получить конечный результат. В Python 3.5 можно поступить по-другому:

def palindromify(sequence):
    return [*sequence, *reversed(sequence)]

Этот вариант избавляет нас от необходимости лишний раз вызывать list и делает наш код более эффективным и читаемым.

Ещё пример:

def rotate_first_item(sequence):
    return [*sequence[1:], sequence[0]]

Эта функция возвращает новый список, в котором первый элемент переданного списка (или другой последовательности) перемещается в конец нового списка.

Такой вариант использования оператора * является отличной возможностью для конкатенации итерируемых объектов разных типов. Оператор * работает с любым итерируемым объектом, в то время как оператор + работает только с определёнными последовательностями, которые должны быть одного типа.

Мы не ограничены созданием списков. Мы также можем создавать новые кортежи или множества:

>>> fruits = ['lemon', 'pear', 'watermelon', 'tomato']
>>> (*fruits[1:], fruits[0])
('pear', 'watermelon', 'tomato', 'lemon')
>>> uppercase_fruits = (f.upper() for f in fruits)
>>> {*fruits, *uppercase_fruits}
{'lemon', 'watermelon', 'TOMATO', 'LEMON', 'PEAR', 'WATERMELON', 'tomato', 'pear'}

Обратите внимание, что в последней строке мы создаём новое множество из списка и генератора. До того как появилась возможность использовать * подобным образом, не было другого простого способа сделать это в одну строку кода. Да, это было возможно, но до такой конструкции было непросто додуматься и сложно запомнить:

>>> set().union(fruits, uppercase_fruits)
{'lemon', 'watermelon', 'TOMATO', 'LEMON', 'PEAR', 'WATERMELON', 'tomato', 'pear'}

Двойные звёздочки в литералах словарей

В PEP 448 были также добавлены новые возможности для **, благодаря которым стало возможным перемещение пар ключ-значение из одного словаря (словарей) в новый:

>>> date_info = {'year': "2020", 'month': "01", 'day': "01"}
>>> track_info = {'artist': "Beethoven", 'title': 'Symphony No 5'}
>>> all_info = {**date_info, **track_info}
>>> all_info
{'year': '2020', 'month': '01', 'day': '01', 'artist': 'Beethoven', 'title': 'Symphony No 5'}

Однако это можно использовать не только для объединения двух словарей.

Например, мы можем скопировать словарь, параллельно добавляя в него новое значение:

>>> date_info = {'year': '2020', 'month': '01', 'day': '7'}
>>> event_info = {**date_info, 'group': "Python Meetup"}
>>> event_info
{'year': '2020', 'month': '01', 'day': '7', 'group': 'Python Meetup'}

Или скопировать/объединить словари, параллельно перезаписывая определённые значения:

>>> event_info = {'year': '2020', 'month': '01', 'day': '7', 'group': 'Python Meetup'}
>>> new_info = {**event_info, 'day': "14"}
>>> new_info
{'year': '2020', 'month': '01', 'day': '14', 'group': 'Python Meetup'}

Звёздочки — сила

Операторы * и ** в Python не просто синтаксический сахар. Часть из того, что можно сделать с их помощью, можно достичь другими путями, но они, как правило, более громоздкие и ресурсоёмкие. А некоторые из возможностей, предоставляемых звёздочками, вовсе нельзя реализовать иначе: например, принять переменное количество аргументов в функцию без *.

Перевод статьи «Asterisks in Python: what they are and how to use them»

Что означает знак процента означает в Python

Что означает знак процента?

Это оператор в Python, который может означать несколько вещей в зависимости от контекста. Многое из того, что следует ниже, уже упоминалось (или намекалось) в других ответах, но я подумал, что было бы полезно дать более подробное резюме.

% для чисел: операция по модулю / остаток / Rest

Знак процента-это оператор в Python . Это описывается как:

x % y       remainder of x / y

Таким образом, он дает вам остаток/rest, который остается , если вы «floor divide» x по y. Обычно (по крайней мере в Python) задается число x и делитель y :

x == y * (x // y) + (x % y)

Например, если вы разделите 5 на 2:

>>> 5 // 2
2
>>> 5 % 2
1

>>> 2 * (5 // 2) + (5 % 2)
5

В общем случае вы используете операцию по модулю, чтобы проверить, делится ли число равномерно на другое число, потому что кратные числа по модулю этого числа возвращают 0:

>>> 15 % 5  # 15 is 3 * 5
0

>>> 81 % 9  # 81 is 9 * 9
0

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

if n % x == 0:
    break

Если вы чувствуете, что n % x == 0 не очень описателен, вы можете поместить его в другую функцию с более описательным именем:

def is_multiple(number, divisor):
    return number % divisor == 0

...

if is_multiple(n, x):
    break

Вместо is_multiple он также может быть назван evenly_divides или что-то подобное. Вот что здесь проверено.

Подобно этому, он часто используется для определения того, является ли число «odd» или «even»:

def is_odd(number):
    return number % 2 == 1

def is_even(number):
    return number % 2 == 0

И в некоторых случаях он также используется для индексации массива/списка, когда требуется обертывание (циклическое) поведение, тогда вы просто умножаете «index» на «length of the array», чтобы достичь этого:

>>> l = [0, 1, 2]
>>> length = len(l)
>>> for index in range(10):
...     print(l[index % length])
0
1
2
0
1
2
0
1
2
0

Обратите внимание, что существует также функция для этого оператора в стандартной библиотеке operator.mod (и псевдоним operator.__mod__ ):

>>> import operator
>>> operator.mod(5, 2)  # equivalent to 5 % 2
1

Но есть также расширенное присваивание %= , которое присваивает результат обратно переменной:

>>> a = 5
>>> a %= 2  # identical to: a = a % 2
>>> a
1

Для строк смысл совершенно другой, там это один из способов (на мой взгляд самый ограниченный и уродливый) сделать форматирование строк:

>>> "%s is %s." % ("this", "good") 
'this is good'

Здесь % в строке представляет собой заполнитель, за которым следует спецификация форматирования. В этом случае я использовал %s , что означает, что он ожидает строку. Затем за строкой следует символ % , который указывает, что строка слева будет отформатирована правой стороной. В этом случае первый %s заменяется первым аргументом this , а второй %s заменяется вторым аргументом (good ).

Обратите внимание, что существуют гораздо лучшие (вероятно, основанные на мнении) способы форматирования строк:

>>> "{} is {}.".format("this", "good")
'this is good.'

% в Jupyter/IPython: магических командах

Чтобы процитировать документы :

Для пользователей Jupyter: магия специфична и предоставляется IPython kernel. Доступна ли магия на kernel-это решение, которое принимается разработчиком kernel на основе каждого kernel. Чтобы работать правильно, магия должна использовать элемент синтаксиса, который не является допустимым в базовом языке. Например, IPython kernel использует элемент синтаксиса % для магии, поскольку % не является допустимым унарным оператором в Python. В то время как синтаксический элемент имеет значение в других языках.

Это регулярно используется в ноутбуках Jupyter и подобных им:

In [1]:  a = 10
         b = 20
         %timeit a + b   # one % -> line-magic

54.6 ns ± 2.7 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000000 loops each)

In [2]:  %%timeit  # two %% -> cell magic 
         a ** b

362 ns ± 8.4 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000000 loops each)

Оператор

% на массивах (в экосистеме NumPy / Pandas)

Оператор % по-прежнему является оператором по модулю при применении к этим массивам, но он возвращает массив, содержащий остаток каждого элемента в массиве:

>>> import numpy as np
>>> a = np.arange(10)
>>> a
array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

>>> a % 2
array([0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1])

Настройка оператора

% для ваших собственных классов

Конечно, вы можете настроить, как работают ваши собственные классы, когда к ним применяется оператор % . Как правило, вы должны использовать его только для реализации операций по модулю! Но это руководство, а не жесткое правило.

Просто приведу простой пример, который показывает, как это работает:

class MyNumber(object):
    def __init__(self, value):
        self.value = value

    def __mod__(self, other):
        print("__mod__ called on '{!r}'".format(self))
        return self.value % other

    def __repr__(self):
        return "{self.__class__.__name__}({self.value!r})".format(self=self)

Этот пример не очень полезен, он просто печатает, а затем делегирует оператор сохраненному значению, но он показывает, что __mod__ вызывается, когда % применяется к экземпляру:

>>> a = MyNumber(10)
>>> a % 2
__mod__ called on 'MyNumber(10)'
0

Обратите внимание, что он также работает для %= без явной необходимости реализации __imod__ :

>>> a = MyNumber(10)
>>> a %= 2
__mod__ called on 'MyNumber(10)'

>>> a
0

Однако вы также можете явно реализовать __imod__ для перезаписи расширенного назначения:

class MyNumber(object):
    def __init__(self, value):
        self.value = value

    def __mod__(self, other):
        print("__mod__ called on '{!r}'".format(self))
        return self.value % other

    def __imod__(self, other):
        print("__imod__ called on '{!r}'".format(self))
        self.value %= other
        return self

    def __repr__(self):
        return "{self.__class__.__name__}({self.value!r})".format(self=self)

Теперь %= явно перезаписывается для работы на месте:

>>> a = MyNumber(10)
>>> a %= 2
__imod__ called on 'MyNumber(10)'

>>> a
MyNumber(0)

Форматирование строк. Оператор % | Python 3 для начинающих и чайников

Иногда (а точнее, довольно часто) возникают ситуации, когда нужно сделать строку, подставив в неё некоторые данные, полученные в процессе выполнения программы (пользовательский ввод, данные из файлов и т. д.). Подстановку данных можно сделать с помощью форматирования строк. Форматирование можно сделать с помощью оператора %, и метода format.

Метод format является наиболее правильным, но часто можно встретить программный код с форматированием строк в форме оператора %.

Форматирование строк с помощью оператора %

Если для подстановки требуется только один аргумент, то значение — сам аргумент:

>>> 'Hello, %s!' % 'Vasya'
'Hello, Vasya!'

А если несколько, то значением будет являться кортеж со строками подстановки:

>>> '%d %s, %d %s' % (6, 'bananas', 10, 'lemons')
'6 bananas, 10 lemons'

Теперь, а почему я пишу то %d, то %s? А всё зависит от того, что мы используем в качестве подстановки и что мы хотим получить в итоге.

ФорматЧто получится
‘%d’, ‘%i’, ‘%u’Десятичное число.
‘%o’Число в восьмеричной системе счисления.
‘%x’Число в шестнадцатеричной системе счисления (буквы в нижнем регистре).
‘%X’Число в шестнадцатеричной системе счисления (буквы в верхнем регистре).
‘%e’Число с плавающей точкой с экспонентой (экспонента в нижнем регистре).
‘%E’Число с плавающей точкой с экспонентой (экспонента в верхнем регистре).
‘%f’, ‘%F’Число с плавающей точкой (обычный формат).
‘%g’Число с плавающей точкой. с экспонентой (экспонента в нижнем регистре), если она меньше, чем -4 или точности, иначе обычный формат.
‘%G’Число с плавающей точкой. с экспонентой (экспонента в верхнем регистре), если она меньше, чем -4 или точности, иначе обычный формат.
‘%c’Символ (строка из одного символа или число — код символа).
‘%r’Строка (литерал python).
‘%s’Строка (как обычно воспринимается пользователем).
‘%%’Знак ‘%’.

Спецификаторы преобразования записываются в следующем порядке:

  1. %.
  2. Ключ (опционально), определяет, какой аргумент из значения будет подставляться.
  3. Флаги преобразования.
  4. Минимальная ширина поля. Если *, значение берётся из кортежа.
  5. Точность, начинается с ‘.’, затем — желаемая точность.
  6. Модификатор длины (опционально).
  7. Тип (см. таблицу выше).
>>> print ('%(language)s has %(number)03d quote types.' % {"language": "Python", "number": 2})
Python has 002 quote types.

Флаги преобразования:

ФлагЗначение
«#»Значение будет использовать альтернативную форму.
«0»Свободное место будет заполнено нулями.
«-«Свободное место будет заполнено пробелами справа.
» «Свободное место будет заполнено пробелами справа.
«+»Свободное место будет заполнено пробелами слева.
>>> '%.2s' % 'Hello!'
'He'
>>> '%.*s' % (2, 'Hello!')
'He'
>>> '%-10d' % 25
'25        '
>>> '%+10f' % 25
'+25.000000'
>>> '%+10s' % 'Hello'
'     Hello'

Обработка ошибок с помощью Python—ArcGIS Pro

Ошибки случаются. Написание скриптов, которое предполагает наличие и обработку ошибок, сохраняет массу времени и ваших сил. Когда инструмент выводит сообщение об ошибке, ArcPy генерирует системную ошибку или исключение. В Python вы можете обеспечить различные структуры и методы для обработки исключений. Конечно, скрипт может не выполниться по причинам, не связанным с инструментом геообработки. Их также следует обнаружить и решить. В следующих разделах предлагаются несколько методов, которые знакомят вас с основами обработки исключений в Python.

Когда инструмент записывает сообщение об ошибке, ArcPy создает исключение arcpy.ExecuteError. Python позволяет написать модуль, который будет запускаться автоматически при возникновении системной ошибки. С помощью этого модуля для обработки ошибок вы сможете получать сообщения об ошибках от ArcPy и реагировать на них. Если скрипт не имеет модуля для обработки ошибок, он завершает выполнение немедленно, что уменьшает его надежность. Модуль обработки ошибок можно использовать для управления ошибками и повышения надежности скриптов.

Сообщения об ошибках в инструментах геообработки обычно имеют шестизначный код. Эти коды-идентификаторы занесены в документы, содержащие дополнительные сведения об их причинах и необходимых действиях.

Выражение try-except

Выражение try-except может быть использовано для разделения программы на шаги, чтобы контролировать выполнение каждого из них и определять места возникновения ошибок. Если ошибка случается внутри выражения try, вызывается исключение и выполняется код в выражении except. Использование выражения except является наиболее простой формой обработки ошибок.

В следующем коде Буфер прекращает работу из-за того, что не был указан обязательный параметр buffer_distance_or_field. Вместо завершения без объяснения причин, выражение except используется для поиска ошибки, ее перехвата и вывода сообщения об ошибке, созданной инструментом Буфер. Обратите внимание, что блок except выполняется только в случае, если в инструменте Буфер происходит ошибка.

import arcpy
import sys
try:
    # Execute the Buffer tool
    arcpy.Buffer_analysis("c:/transport/roads.shp", "c:/transport/roads_buffer.shp")
except Exception:
    e = sys.exc_info()[1]
    print(e.args[0])
    # If using this code within a script tool, AddError can be used to return messages 
    #   back to a script tool. If not, AddError will have no effect.
    arcpy.AddError(e.args[0])

Выражение try содержит дополнительный оператор finally, использующийся для задач, которые должны выполняться в любом случае, вне зависимости от появления исключения. В следующем примере дополнительный модуль ArcGIS 3D Analyst включается в оператор finally, что обеспечивает постоянное включение модуля.

class LicenseError(Exception):
    pass
import arcpy
try:
    if arcpy.CheckExtension("3D") == "Available":
        arcpy.CheckOutExtension("3D")
    else:
        # Raise a custom exception
        raise LicenseError
    arcpy.env.workspace = "D:/GrosMorne"
    arcpy.HillShade_3d("WesternBrook", "westbrook_hill", 300)
    arcpy.Aspect_3d("WesternBrook", "westbrook_aspect")
except LicenseError:
    print "3D Analyst license is unavailable"  
except arcpy.ExecuteError:
    print(arcpy.GetMessages(2))
finally:
    # Check in the 3D Analyst extension
    arcpy.CheckInExtension("3D")

Выражение raise

Предыдущий пример иллюстрирует ошибку в исключении, которое возникло в коде В некоторых случаях может потребоваться создать пользовательские исключения. Для этой цели может быть использовано выражение raise. В следующем коде, выражение raise используется, когда входной класс пространственных объектов определяется как не содержащий объектов. Это не обязательно ошибка, но условие, при котором код может быть использован.

class NoFeatures(Exception):
    pass
import arcpy
import os
import sys
arcpy.env.overwriteOutput = True
fc = arcpy.GetParameterAsText(0)
try:
    # Check that the input has features
    result = arcpy.GetCount_management(fc)
    if int(result[0]) > 0:
        arcpy.FeatureToPolygon_management(
            fc, os.path.join(os.path.dirname(fc), 'out_poly.shp'))
    else:
        # Raise custom exception
        raise NoFeatures(result)
except NoFeatures:
    # The input has no features
    print('{} has no features'.format(fc))
except:
    # By default any other errors will be caught here
    e = sys.exc_info()[1]
    print(e.args[0])

Класс ExecuteError

Если выполнение инструмента геообработки прерывается, то появляется класс исключений arcpy.ExecuteError, это означает, что вы можете разделить ошибки на различные группы, ошибки геообработки (они вызывают исключение arcpy.ExecuteError) и другие типы ошибок. Затем можно обрабатывать эти ошибки по разному, как показано в следующем коде: 

import arcpy
import sys
try:
    result = arcpy.GetCount_management("C:/invalid.shp")
  
# Return geoprocessing specific errors
except arcpy.ExecuteError:    
    arcpy.AddError(arcpy.GetMessages(2))    
# Return any other type of error
except:
    # By default any other errors will be caught here
    e = sys.exc_info()[1]
    print(e.args[0])

traceback

В больших и более сложных скриптах бывает сложно точное определить место возникновения ошибки. Модули Python sys и traceback могут быть использованы вместе для определения точного расположения и причины появления ошибки, определения самой ошибки более точным образом и экономят время при отладке скрипта.

# Import the required modules
#
import arcpy
import sys
import traceback
arcpy.env.workspace = "C:/Data/myData.gdb"
try:
    arcpy.CreateSpatialReference_management()
    #--------------------------
    # Your code goes here
    #
    # See the table below for examples
    #--------------------------
except arcpy.ExecuteError: 
    # Get the tool error messages 
    msgs = arcpy.GetMessages(2) 
    # Return tool error messages for use with a script tool 
    arcpy.AddError(msgs) 
    # Print tool error messages for use in Python/PythonWin 
    print(msgs)
except:
    # Get the traceback object
    tb = sys.exc_info()[2]
    tbinfo = traceback.format_tb(tb)[0]
    # Concatenate information together concerning the error into a message string
    pymsg = "PYTHON ERRORS:\nTraceback info:\n" + tbinfo + "\nError Info:\n" + str(sys.exc_info()[1])
    msgs = "ArcPy ERRORS:\n" + arcpy.GetMessages(2) + "\n"
    # Return python error messages for use in script tool or Python window
    arcpy.AddError(pymsg)
    arcpy.AddError(msgs)
    # Print Python error messages for use in Python / Python window
    print(pymsg)
    print(msgs)

Если вышеуказанный код будет использован, и в нем возникнет ошибка геообработки, такая как некорректные входные данные, это вызовет arcpy.ExecuteError, и будет использовано первое выражение except. Это выражение выведет сообщение об ошибке с помощью функции GetMessages. Если в коде возникнет ошибка другого типа, будет использовано второе выражение except. Вместо вывода сообщения о процессе геообработки, будет получен объект traceback и выведено подходящее сообщение о соответствующей системной ошибке.

В таблице ниже показаны ожидаемые ошибки, являющиеся результатом трех различных строк кода, который мог быть использован вместо вышеуказанного кода. Первый пример – ошибка инструмента геообработки, которая генерирует информацию traceback и сообщения об ошибках геообработки. Второй и третий примеры не обрабатываются, а происходит только генерация данных traceback.

Ваш кодРезультирующая ошибка

arcpy.GetCount_management(«»)

PYTHON ERRORS:
Traceback info:
  File "c:\temp\errortest.py", line 10, in <module>
    arcpy.GetCount_management("")
Error Info:
Failed to execute. Parameters are not valid.
ERROR 000735: Input Rows: value is required
Failed to execute (GetCount).
ArcPy ERRORS:
Failed to execute. Parameters are not valid.
ERROR 000735: Input Rows: value is required
Failed to execute (GetCount).

x = «a» + 1

PYTHON ERRORS:
Traceback info:
  File "c:\temp\errortest.py", line 10, in <module>
    x = "a" + 1
Error Info:
cannot concatenate 'str' and 'int' objects

float(«a text string»)

PYTHON ERRORS:
Traceback info:
  File "c:\temp\errortest.py", line 10, in <module>
    float("a text string")
Error Info:
invalid literal for float(): a text string

Результаты ошибки

Получение сообщений об ошибках от объекта Result

Краткая информация об объекте Result, показанном ниже:

result = arcpy.GetCount_management("c:/data/rivers.shp")

Если при вызове GetCount_management выдается исключение, объект Result не создается. Это означает, что вы не сможете получать сообщения об ошибках от объекта Result.

import arcpy
try:
    result = arcpy.GetCount_management("c:/data/rivers.shp")
# Return Geoprocessing specific errors
# (this method is incorrect!)
except arcpy.ExecuteError:
    arcpy.AddError(result.getMessages(2))

Выполнение представленного выше кода прерывается с сообщением name ‘result’ is not defined. Это связано с тем, что объект Result не создается из-за ошибки инструмента. Поскольку объект Result не создается, при попытке использования метода getMessages возникает ошибка Python.

Объект Result, создаваемый посредством службы геообработки в ArcGIS Server, создается даже при ошибке инструмента. Объект Result не создается только тогда, когда инструмент запускается локально и выдает ошибку. Более подробную информацию об использовании объекта result смотрите в разделе Использование инструментов в Python.

Отзыв по этому разделу?

Операторы — Python

Перед тем, как двигаться дальше, разберём базовую терминологию. Знак операции, такой как +, называют оператором. Операторы выполняют операции над определенными значениями, которые называются операндами. Сами операторы, обычно, представлены одним или несколькими символами. Реже словом. Подавляющее большинство операторов соответствуют математическим операциям.

print(8 + 2)

В этом примере + это оператор, а числа 8 и 2 — это операнды.

В случае сложения у нас есть два операнда: один слева, другой справа от знака +. Операции, которые требуют наличия двух операндов, называются бинарными. Если пропустить хотя бы один операнд, например, так 3 +, то программа завершится с синтаксической ошибкой.

Операции бывают не только бинарными, но и унарными (с одним операндом) и даже тернарными (с тремя операндами)! Причем операторы могут выглядеть одинаково, но обозначать разные операции.

print(-3)  # => -3

Выше пример применения унарной операции к числу 3. Оператор минус перед тройкой говорит интерпретатору взять число 3 и найти противоположное, то есть -3.

Это немного может сбить с толку, потому что -3 — это одновременно и число само по себе, и оператор с операндом, но у языков программирования такая структура.

Задание

Напишите программу, которая посчитает разность между числами 6 и -81 и выведет ответ на экран.

Советы

Определения

  • Арифметическая операция — сложение, вычитание, умножение и деление.

  • Оператор — специальный символ, создающий операцию. Например, + создает операцию сложения.

  • Операнд — объект, который участвует в операции. 3 * 6: здесь 3 и 6 — операнды.

  • Унарная операция — операция с одним операндом. Например, -3 — унарная операция для получения числа, противоположного числу три.

  • Бинарная операция — операция с двумя операндами. Например, 3 + 9.

Нашли ошибку? Есть что добавить? Пулреквесты приветствуются https://github.com/hexlet-basics

Django введение — Изучение веб-разработки

В первой статье о Django мы отвечаем на вопрос «Что такое Django?» и даём обзор того, что делает его особенным. Мы опишем основные функции, в том числе некоторые из расширенных функций, которые у нас не будет времени подробно рассмотреть в этом модуле. Мы также покажем вам некоторые основные строительные блоки приложения Django (хотя на данный момент у вас ещё не будет среды разработки для тестирования).

Требования:Базовая компьютерная грамотность. Общее понимание server-side website programming, и в частности, механики client-server interactions in websites.
Задача:Узнать, что такое Django, какие функции он предоставляет, и основные строительные блоки приложения Django.

Django — это высокоуровневый Python веб-фреймворк, который позволяет быстро создавать безопасные и поддерживаемые веб-сайты. Созданный опытными разработчиками, Django берёт на себя большую часть хлопот веб-разработки, поэтому вы можете сосредоточиться на написании своего веб-приложения без необходимости изобретать велосипед. Он бесплатный и с открытым исходным кодом, имеет растущее и активное сообщество, отличную документацию и множество вариантов как бесплатной, так и платной поддержки.

Django помогает писать программное обеспечение, которое будет:

Полным
Django следует философии «Всё включено» и предоставляет почти всё, что разработчики могут захотеть сделать «из коробки». Поскольку всё, что вам нужно, является частью единого «продукта», всё это безупречно работает вместе, соответствует последовательным принципам проектирования и имеет обширную и актуальную документацию.
Разносторонним
Django может быть (и был) использован для создания практически любого типа веб-сайтов — от систем управления контентом и wiki до социальных сетей и новостных сайтов. Он может работать с любой клиентской средой и может доставлять контент практически в любом формате (включая HTML, RSS-каналы, JSON, XML и т. д.). Сайт, который вы сейчас читаете, создан с помощью Django!
Хотя Django предоставляет решения практически для любой функциональности, которая вам может понадобиться (например, для нескольких популярных баз данных, шаблонизаторов и т. д.), внутренне он также может быть расширен сторонними компонентами, если это необходимо.
Безопасным
Django помогает разработчикам избежать многих распространённых ошибок безопасности, предоставляя фреймворк, разработанный чтобы «делать правильные вещи» для автоматической защиты сайта. Например, Django предоставляет безопасный способ управления учётными записями пользователей и паролями, избегая распространённых ошибок, таких как размещение информации о сеансе в файлы cookie, где она уязвима (вместо этого файлы cookie содержат только ключ, а фактические данные хранятся в базе данных) или непосредственное хранение паролей вместо хэша пароля.
Хэш пароля — это значение фиксированной длины, созданное путём обработки пароля через криптографическую хэш-функцию. Django может проверить правильность введённого пароля, пропустив его через хэш-функцию и сравнив вывод с сохранённым значением хэша. Благодаря «одностороннему» характеру функции, даже если сохранённое хэш-значение скомпрометировано, злоумышленнику будет сложно определить исходный пароль.
Django, по умолчанию, обеспечивает защиту от многих уязвимостей, включая SQL-инъекцию, межсайтовый скриптинг, подделку межсайтовых запросов и кликджекинг (см. Website security для получения дополнительной информации об этих атаках).
Масштабируемым
Django использует компонентную “shared-nothing” архитектуру (каждая её часть  независима от других и, следовательно, может быть заменена или изменена, если это необходимо). Чёткое разделение частей означает, что Django может масштабироваться при увеличении трафика, путём добавления оборудования на любом уровне: серверы кэширования, серверы баз данных или серверы приложений. Одни из самых загруженных сайтов успешно масштабировали Django (например, Instagram и Disqus, если назвать только два из них).
Удобным в сопровождении
Код Django написан с использованием принципов и шаблонов проектирования, которые поощряют создание поддерживаемого и повторно используемого кода. В частности, в нём используется принцип «Don’t Repeat Yourself» (DRY, «не повторяйся»), поэтому нет ненужного дублирования, что сокращает объём кода. Django также способствует группированию связанных функциональных возможностей в повторно используемые «приложения» и, на более низком уровне, группирует связанный код в модули (в соответствии с шаблоном Model View Controller (MVC)).
Переносным
Django написан на Python, который работает на многих платформах. Это означает, что вы не привязаны к какой-либо конкретной серверной платформе и можете запускать приложения на многих версиях Linux, Windows и Mac OS X. Кроме того, Django хорошо поддерживается многими веб-хостингами, которые часто предоставляют определённую инфраструктуру и документацию для размещения сайтов Django.

Django был разработан в период с 2003 по 2005 год командой, которая занималась созданием и обслуживанием газетных веб-сайтов. После создания нескольких сайтов, команда начала повторно использовать множество общего кода и шаблонов проектирования. Этот общий код эволюционировал в веб-фреймворк, который превратился в проект «Django» с открытым исходным кодом в июле 2005 года.

Django продолжает расти и улучшаться с момента его первого релиза (1.0) в сентябре 2008 года до недавно выпущенной версии 3.1 (2020). В каждой версии добавлены новые функциональные возможности и исправлены ошибки, начиная от поддержки новых типов баз данных, шаблонизаторов и кэширования, до добавления «общих» функций просмотра и классов (уменьшающих объём кода, который разработчики должны писать для ряда программных задач).

Заметка: Ознакомтесь с примечаниями к версии на сайте Django, чтобы увидеть что изменилось в последних версиях и как много работы было проделано, чтобы улучшить Django.

Django — это процветающий совместный проект с открытым исходным кодом, в котором заняты многие тысячи пользователей и участников. Несмотря на то, что у него всё ещё есть некоторые особенности, которые отражают его происхождение, Django превратился в универсальный фреймворк, способный разрабатывать веб-сайты любого типа.

Нет никаких доступных и окончательных оценок популярности серверных фреймворков (хотя сайты наподобие Hot Framework и пытаются оценить популярность, используя такие механизмы, как подсчёт количества проектов на GitHub и вопросов на StackOverflow для каждой платформы). Лучший вопрос — «достаточно ли Django популярен», чтобы избежать проблем непопулярных платформ. Продолжает ли он развиваться? Можете ли вы получить помощь, если вам нужно? Найдёте ли вы оплачиваемую работу, если изучите Django?

Основываясь на количестве крупных сайтов, которые используют Django, количестве участников и количестве людей, предоставляющих как бесплатную, так и платную поддержку, можно ответить: да, Django — популярный фреймворк!

Django используют такие крупные сайты, как Disqus, Instagram, Knight Foundation, MacArthur Foundation, Mozilla, National Geographic, Open Knowledge Foundation, Pinterest и Open Stack (источник: обзорная страница Django).

Веб-фрейморки часто можно поделить на «гибкие» и «негибкие».

Негибкие — это те, у которых есть «правильный путь» для решения какой-либо конкретной задачи. Они часто поддерживают быстрое развёртывание в определенной области (решение проблем определенного типа), потому что правильный способ сделать что-либо обычно хорошо понимается и хорошо документируется. Однако они могут быть менее гибкими при решении проблем за пределами их основной сферы и, как правило, предлагают меньше вариантов того, какие компоненты и подходы они могут использовать.

Напротив, у гибких фреймворков гораздо меньше ограничений на лучший способ склеивания компонентов для достижения цели или даже того, какие компоненты следует использовать. Они облегчают разработчикам использование наиболее подходящих инструментов для выполнения конкретной задачи, хотя и за счет того, что вам нужно самим найти эти компоненты.

Django «умеренно гибкий» и, следовательно, обеспечивает «лучшее из обоих миров». Он предоставляет набор компонентов для обработки большинства задач веб-разработки и один (или два) предпочтительных способа их использования. Однако такая архитектура Django означает, что вы обычно можете выбирать из нескольких различных опций или при необходимости добавлять поддержку для совершенно новых.

На традиционном информационом веб-сайте веб-приложение ожидает HTTP-запросы от веб-браузера (или другого клиента). Когда запрос получен, приложение разрабатывает то, что необходимо на основе URL-адреса и, возможно, данных в POST или GET запросах. В зависимости от того, что требуется, далее он может читать или записывать информацию из базы данных или выполнять другие задачи, необходимые для удовлетворения запроса. Затем приложение вернёт ответ веб-браузеру, часто динамически создавая HTML-страницу для отображения в браузере, вставляя полученные данные в HTML-шаблон.

Веб-приложения, написанные на Django, обычно группируют код, который обрабатывает каждый из этих шагов, в отдельные файлы:

  • URLs: Хотя можно обрабатывать запросы с каждого URL-адреса с помощью одной функции, гораздо удобнее писать отдельную функцию для обработки каждого ресурса. URL-маршрутизатор используется для перенаправления HTTP-запросов в соответствующее представление на основе URL-адреса запроса. Кроме того, URL-маршрутизатор может извлекать данные из URL-адреса в соответствии с заданным шаблоном и передавать их в соответствующую функцию отображения (view) в виде аргументов.
  • View: View (англ. «отображение») — это функция обработчика запросов, которая получает HTTP-запросы и возвращает ответы. Функция view имеет доступ к данным, необходимым для удовлетворения запросов, и делегирует ответы в шаблоны через модели.
  • Models: Модели представляют собой объекты Python, которые определяют структуру данных приложения и предоставляют механизмы для управления (добавления, изменения, удаления) и выполнения запросов в базу данных.
  • Templates: Template (англ. «шаблон») — это текстовый файл, определяющий структуру или разметку страницы (например HTML-страницы), с полями для подстановки, которые используются для вывода актуального содержимого. View может динамически создавать HTML-страницы, используя HTML-шаблоны и заполняя их данными из модели (model). Шаблон может быть использован для определения структуры файлов любых типов, не обязательно HTML.

Заметка: Django реализует уровневую архитектуру «Model View Template (MVT)». Она имеет много общего с более известной архитектурой Model View Controller. 

Следующие разделы дадут вам понимание того, как выглядят основные части Django (мы их изучим более детально чуть позже на курсе, когда будет настраивать окружение разработчика). 

Отправка запроса в правильное view (urls.py)

Сопоставитель URL-адресов обычно содержится в файле urls.py. В примере ниже сопоставитель (urlpatterns) определяет список сопоставлений междумаршрутами (определёнными URL-шаблонами) и соотвествующими функциями отображения (view). Если получен HTTP-запрос, который имеет URL-адрес, соответствующий определённому шаблону, то затем будет вызвана связанная функция отображения (view) и передана в запрос.([0-9]+)/$’, views.best), ]

Объект urlpatterns является списком функций path() и/или re_path() (в Python списки определяются с помощью квадратных скобок, внутри которых элементы разделены запятыми и могут содержать необязательную завершающую запятую. Например: [item1, item2, item3,]).

Первый аргумент в обоих методах — маршрут (шаблон), который будет сопоставлен. В методе path() угловые скобки используются для определения частей URL-адреса, которые будут захвачены и переданы в функцию отображения (view) в качестве именованных аргументов. Функция re_path() использует гибкий подход к сопоставлению с шаблоном, известный как регулярное выражение. Мы поговорим об этом в следующей статье!

Второй аргумент — это ещё одна функция, которая будет вызываться при сопоставлении шаблона. Обозначение views.book_detail указывает, что функция называется book_detail() и может быть обнаружена в модуле с именем views (т.е. внутри файла с именем views.py).

Обработка запроса (views.py)

Отображения (views) — это сердце веб-приложения, принимающего HTTP-запросы от веб-клиентов и возвращающего HTTP-ответы. Между этим они используют другие ресурсы фреймворка для доступа к базам данных, шаблонам визуализации и т. д.  

В приведённом ниже примере показана минимальная функция представления index(), которая могла быть вызвана нашим сопоставителем URL-адресов в предыдущем разделе. Как и все функции отображения (view), она получает объект HttpRequest в качестве параметра (request) и возвращает объект HttpResponse. В этом случае мы ничего не делаем с запросом, и наш ответ просто возвращает жёстко запрограммированную строку. Мы покажем вам запрос, который делает что-то более интересное в следующем разделе.



from django.http import HttpResponse

def index(request):
    
    
    
    return HttpResponse('Hello from Django!')

Заметка: Немного Python:

  • Модули Python это библиотеки функций, сохранённые в различных файлах, которые мы можем использовать в нашем коде. Здесь мы импортируем только объект HttpResponse из модуля django.http чтобы использовать его в нашем отображении (view): from django.http import HttpResponse . Также есть другие способы импортирования некоторых или всех объектов модуля.
  • Функции объявляются с помощью ключевого слова def, как показано выше, с именованными параметрами, перечисленными в скобках после имени функции; строка завершается двоеточием. Заметьте, что следующие строки содержат отступы.  Отступы важны, так как они определяют, какие строки кода находятся внутри конкретного блока (обязательные отступы — это ключевая особенность Python и одна из причин, почему код на Python так легко читать).

Отображения (view) обычно содержатся в файле views.py.

Определение данных модели (models.py)

Веб-приложения Django обрабатывают и запрашивают данные через объекты Python, называемые моделями. Модели определяют структуру хранимых данных, включая типы полей и, возможно, их максимальный размер, значения по умолчанию, параметры списка выбора, текст справки для документации, текст меток для форм и т. д. Определение модели не зависит от используемой базы данных — ваши модели будут работать в любой из них. После того как вы выбрали базу данных, которую хотите использовать, вам не нужно напрямую обращатся к ней — вы просто пишете свою структуру модели и другой код, а Django выполняет всю «грязную работу» по обращению к базе данных за вас.

В приведённом ниже фрагменте кода показана очень простая модель Django для объекта Team. Класс Team наследуется от класса models.Model. Он определяет имя команды и командный уровень в качестве полей символов и задаёт максимальное количество символов, которые могут быть сохранены для каждой записи. Team_level может быть одним из нескольких значений, поэтому мы определяем его как поле выбора и предоставляем сопоставление между отображаемыми вариантами и хранимыми данными вместе со значением по умолчанию.



from django.db import models

class Team(models.Model):
    team_name = models.CharField(max_length=40)

    TEAM_LEVELS = (
        ('U09', 'Under 09s'),
        ('U10', 'Under 10s'),
        ('U11', 'Under 11s'),
        ...  
    )
    team_level = models.CharField(max_length=3,choices=TEAM_LEVELS,default='U11')

Заметка: Немного Python:

  • Python поддерживает «объектно-ориентированное программирование», то есть стиль программирования, в котором мы организуем наш код в объекты, которые включают связанные данные и функции для работы с этими данными. Объекты также могут наследовать / расширять / выводить из других объектов, позволяя использовать одинаковое поведение между связанными объектами. В Python мы используем ключевое слово class, чтобы определить «скелет» для объекта. Мы можем создать несколько конкретных экземпляров типа объекта на основе модели в классе.

    Так, например, мы имеем класс Team, который происходит от класса Model. Это означает, что эта модель будет содержать все методы модели, но мы также можем дать ей специализированные возможности. В нашей модели мы определяем поля нашей базы данных, в которой будем хранить данные, присваивая им конкретные имена. Django использует эти определения, включая имена полей, для создания основной базы данных.

Запросы данных (views.py)

Модель Django предоставляет простой API запросов для поиска в базе данных. Поиск может осуществляться по нескольким полям одновременно, используя различные критерии (такие как exact («точный»), case-insensitive («без учёта регистра»), greater than («больше чем») и т. д.), и может поддерживать сложные выражения (например, вы можете указать поиск в командах U11, у которых есть имя команды, начинающееся с «Fr» или заканчивается на «al»).

Фрагмент кода показывает функцию view (обработчик ресурсов) для отображения всех команд U09. Выделенная жирным строка показывет, как мы можем использовать модель API-запросов для того, чтобы отфильтровать все записи, где поле team_level в точности содержит текст ‘U09’ (обратите внимание, как эти критерии передаются функции filter() в качестве аргумента с именем поля и типом соответствия, разделённым двойным подчеркиванием: team_level__exact). 



from django.shortcuts import render
from .models import Team

def index(request):
    list_teams = Team.objects.filter(team_level__exact="U09")
    context = {'youngest_teams': list_teams}
    return render(request, '/best/index.html', context)

Данная функция использует функцию render() для того, чтобы создать HttpResponse, который будет отправлен назад браузеру. Эта функция является ярлыком; она создаёт HTML-файл, комбинируя указанный HTML-шаблон и некоторые данные для вставки в шаблон (предоставляется в переменной с именем «context»). В следующем разделе мы  покажем как данные вставляются в шаблон для создания HTML-кода.

Вывод данных (HTML-шаблоны)

Системы шаблонов позволяют указать структуру выходного документа, используя заполнители для данных, которые будут вставлены при генерировании страницы. Шаблоны часто используются для создания HTML, но также могут создавать другие типы документов. Django «из коробки» поддерживает как собственную систему шаблонов, так и другую популярную библиотеку Python под названием Jinja2 (она также может быть использована для поддержки других систем, если это необходимо).

Фрагмент кода показывает, как может выглядеть HTML-шаблон, вызванный функцией  render() из предыдущего раздела. Этот шаблон был написан с предположением, что во время отрисовки он будет иметь доступ к переменной списка, названной youngest_teams (содержащейся в контекстной переменной внутри функции render() выше). Внутри скелета HTML мы имеем выражение, которое сначала проверяет, существует ли переменная youngest_teams, а затем повторяет её в цикле for. При каждом повторе шаблон отображает значение team_name каждой команды в элементе <li>.

## filename: best/templates/best/index.html

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
  <meta charset="utf-8">
  <title>Home page</title>
</head>
<body>
  {% if youngest_teams %}
    <ul>
      {% for team in youngest_teams %}
        <li>{{ team.team_name }}</li>
      {% endfor %}
    </ul>
  {% else %}
    <p>No teams are available.</p>
  {% endif %}
</body>
</html>

В предыдущих разделах показаны основные особенности, которые вы будете использовать почти в каждом веб-приложении: сопоставление URL-адресов, отображение, модели и шаблоны. Также Django предоставляет несколько других вещей:

  • Формы: HTML-формы используются для сбора пользовательских данных для обработки на сервере. Django упрощает создание, проверку и обработку формы.
  • Аутентификация пользователя и разрешения: Django включает надежную систему аутентификации и авторизации пользователей, которая была построена с учетом безопасности.
  • Кэширование: Создание динамического контента намного более интенсивно (и медленнее), чем обслуживание статического содержимого. Django обеспечивает гибкое кэширование, чтобы вы могли хранить всю или часть отображаемой страницы, для того, чтобы она не вызывалась повторно, за исключением случаев, когда это необходимо.
  • Админ-панель: Административная панель в Django включена по умолчанию при создании приложения с использованием основного каркаса. Это упрощает управление админкой администраторам сайта для создания, редактирования и просмотра любых данных на вашем сайте.
  • Сериализация данных (преобразование в последовательную форму): Django упрощает сериализацию и обслуживание ваших данных в таких форматах как XML или JSON. Это может быть полезно при создании веб-сервисов (веб-сайтов, которые исключительно служат для использования данных другими приложениями или сайтами и сами ничего не отображают) или при создании веб-сайта, на котором клиентский код обрабатывает весь рендеринг данных.

Поздравляем, вы завершили первый шаг в своем путешествии по Django! Теперь вы должны понимать основные преимущества Django, немного его истории, и примерно как может выглядеть каждая из основных частей приложения Django. Вы должны также изучить несколько вещей о языке программирования Python, включая синтаксис списков, функций и классов.

Вы уже видели код на Django выше, но в отличие от клиентского кода вам нужно настроить среду разработки для её запуска. Это наш следующий шаг.

python — Что значит * (звёздочка) и ** двойная звёздочка в Питоне?

Звёздочка в Питоне помимо умножения x*y (help('*')) и возведения в степень x**y (help('**'))† используется, чтобы обозначить ноль или более чего-либо.

К примеру в описании параметров функции:

def f(*args):
    print(args)

* означает, что функция принимает ноль или более аргументов, которые доступны внутри функции в виде кортежа args:

>>> f(1,'a')
(1, 'a')

Для именованных параметров используются две звёздочки:

def g(a, b, *args, name='default', **kwargs):
    print(a, b, args, name, kwargs)

здесь g() принимает два обязательных аргумента и произвольное (ноль или более) количество других аргументов:

>>> g(1, b=2, c=3)
1 2 () default {'c': 3}

kwargs—это словарь дополнительных аргументов, переданных по имени (c в данном случае). А args это пустой кортеж (), так как дополнительных позиционных аргументов не было передано.

После * все параметры обязаны передаваться по имени, пример:

def min_item(items, *, key=lambda x: x):
    ...

При вызове, если задан, key обязан быть указан по имени: min([1,2,-3], key=abs).

Принятие произвольного количества аргументов может быть полезно при создании функций-обёрток:

def my_print(*args, **kwargs):
    flush = kwargs.pop('flush', True) # flush unless overriden
    print(*args, flush=flush, **kwargs)

При множественном наследовании **kwargs помогает реализовать требование совместимости параметров для методов базовых классов, так как kwargs позволяет передать произвольные именованные аргументы.

Видно, что звёздочку можно использовать и при вызове функции:

L = [1, 2, 3]
s = "abc"
print(*L, *s) # iterable unpacking: print(1, 2, 3, 'a', 'b', 'c')
# -> 1 2 3 a b c

произвольные коллекции (iterable в общем случае) L, s распаковываются и каждый их элемент передаётся в виде отдельного агрумента в вызываемую функцию (print()).

Можно использовать и при явном присваивании:

>>> first, *middle, last = L
>>> first, middle, last
(1, [2], 3)

в этом случае первый и последний аргументы из списка L распаковываются в явно приведённые имена (first, last), а остаток ноль или более элементов в виде списка помещаются в middle.

Звёздочку можно использовать и при задании списков, кортежей, наборов и словарей в исходном коде, используя соответствующий синтаксис (tuple, list, set, and dictionary displays):

>>> *range(4), 4
(0, 1, 2, 3, 4)
>>> [*range(4), 4]
[0, 1, 2, 3, 4]
>>> {*range(4), 4}
{0, 1, 2, 3, 4}
>>> {'x': 1, **{'y': 2}} # dictionary unpacking inside dictionary display
{'x': 1, 'y': 2}

Тонкий момент: запятая в Питоне создаёт кортеж—скобки нужны только для пустого кортежа (). Поэтому первая строчка равнозначна: (*range(4), 4).

Так же как и при вызове функций, звёздочка распаковывает коллекцию здесь и действует как будто каждый элемент был передан отдельно в соответствующие конструкторы.

Таким образом можно сложить два словаря или произвольные отображения (Mapping):

>>> a = {'a': 1, 'b': 2}
>>> b = {'a': 3, 'c': 0}
>>> {**a, **b}
{'a': 3, 'b': 2, 'c': 0}
>>> {**b, **a}
{'a': 1, 'c': 0, 'b': 2}

При наличии дублирующих ключей, более поздние значения побеждают, как обычно: {'a': 1, 'a': 3} == {'a': 3}.

Знание, что делает звёздочка полезно, чтобы объяснить как zip(*matrix) транспонирует квадратную матрицу или как обойти итератор по ровно n элементов за раз: zip(*[iterator]*n).

Помимо указанных значений, звёздочка может присутствовать в имени файла для создания шаблона (wildcard), к примеру:

from pathlib import Path

print(*Path().glob('*.py'))
print(*Path().glob('**/*.py'))

Первый print() печатает через пробел все (ноль или более) имена файлов в текущей директории с расширением .py. Подобный (*.py) синтаксис популярен, так как он используется в командной строке (shell).
Второй print() с двумя звёздочками ('**/*.py') выводит имена Питон-файлов во всем дереве директорий (включая вложенные директории).

В регулярных выражениях * означает повторение ноль или более раз:

import re

if re.fullmatch(r'x*', text):
    print('текст пустой или содержит только `x`')

† умножение натуральных чисел n*m можно рассматривать как повторение сложения (ноль или более) раз. Аналогично, возведение в степень n**m можно рассматривать как повторение умножения:

 2  * 3 ==  2 + 2 + 2
 2 ** 3 ==  2 * 2 * 2
[2] * 3 == [2,  2,  2]
,%, //)? Трудно сказать, о чем здесь спрашивают. Этот вопрос двусмысленный, расплывчатый, неполный, чрезмерно широкий или риторический, и на него нельзя разумно ответить в его нынешней форме. Чтобы прояснить этот вопрос и открыть его повторно, посетите Справочный центр.

Закрыт 8 лет назад.интервал (12) 5

% в x% m возвращает нормальный модуль остатка, но только если m , почему это так? Что делает % ? 

  >>> 9% плавающее (2)
1.0
>>> 9% с плавающей запятой (3)
0,0
>>> 9% с плавающей запятой (4)
1.0
>>> 9% с плавающей запятой (5)
4.0
>>> 9% с плавающей запятой (6)
3.0
>>> 9% плавающее (7)
2.0
>>> 9% с плавающей запятой (8)
1.0
>>> 9% с плавающей запятой (9)
0,0
>>> 9% с плавающей запятой (10)
9.0
>>> 9% с плавающей запятой (11)
9.0
>>> 9% с плавающей запятой (12)
9.0

Как насчет оператора // ? Что это делает? 

  >>> 9 // поплавок (2)
4.0
>>> 9 // поплавок (3)
3.0
>>> 9 // поплавок (4)
2.0
>>> 9 // поплавок (5)
1.0
>>> 9 // поплавок (6)
1.0
>>> 9 // поплавок (7)
1.0
>>> 9 // поплавок (8)
1.0
>>> 9 // поплавок (9)
1.0
>>> 9 // поплавок (1)
9.0
>>> 9 // число с плавающей запятой (0,5)
18.0

Оператор Python - Типы операторов в Python

Бесплатный курс Python с 25 проектами в реальном времени Начните сейчас!

В этом руководстве Python Operator мы обсудим, что такое оператор в языке программирования Python.

Мы изучим различные типы операторов Python: арифметические, реляционные, присваивающие, логические, членство, идентичность и побитовые операторы с их синтаксисом и примерами.

Итак, приступим к руководству по операторам Python.

Оператор Python - типы операторов в Python

Что такое оператор Python?

Оператор Python - это символ, который выполняет операцию с одним или несколькими операндами. Операнд - это переменная или значение, над которым мы выполняем операцию.

Оператор Python подразделяется на 7 категорий:

  • Арифметический оператор Python
  • Оператор отношения Python
  • Оператор присваивания Python
  • Логический оператор Python
  • Оператор членства Python
  • Оператор идентификации Python
  • Побитовый оператор Python

1. Арифметические операторы в Python

Эти арифметические операторы Python включают операторы Python для основных математических операций.

Арифметические операторы в Python

a.Сложение (+)

Добавляет значения по обе стороны от оператора.

 >>> 3 + 4

Выход

7

ПРОВЕРЬТЕ ЗНАНИЯ - Как использовать оператор + для объединения?

Прокомментируйте, если вы знаете ответ, в противном случае проверьте статью - Часто задаваемые вопросы на собеседовании по Python

b. Вычитание (-)

Вычитает значение справа из значения слева.

 >>> 3-4

Выход

-1

c. Умножение (*)

Умножает значения по обе стороны от оператора.

 >>> 3 * 4

Выход

12

d. Деление (/)

Делит значение слева на значение справа. Обратите внимание, что деление дает значение с плавающей запятой.

 >>> 3/4

Выход

0.75

эл. Возведение в степень (**)

Возводит первое число в степень второго.

 >>> 3 ** 4

Выход

81

ф. Floor Division (//)

Делит и возвращает целое значение частного. Он сбрасывает цифры после десятичной дроби.

 >>> 3 // 4
>>> 4 // 3

Выход

1

 >>> 10 // 3

Выход

3

г.Модуль (%)

Делит и возвращает значение остатка.

 >>> 3% 4

Выход

3

 >>> 4% 3

Выход

1

 >>> 10% 3

Выход

1

 >>> 10.5% 3

Вывод

1.5

Если вы столкнетесь с каким-либо запросом в Python Operator с примерами, спросите нас в комментарии.

2.Оператор отношения Python

Операторы отношения в Python

Оператор отношения Python выполняет сравнение между операндами.

Они говорят нам, является ли операнд большим, чем другой, меньшим, равным или их комбинацией.

а. Меньше (
<)

Этот оператор проверяет, меньше ли значение слева от оператора, чем значение справа.

 >>> 3 <4

Выход

True

b.Больше (>)

Проверяет, больше ли значение слева от оператора, чем значение справа.

 >>> 3> 4

Выход

Неверно

c. Меньше или равно (
<=)

Проверяет, является ли значение слева от оператора меньше или равно значению справа.

 >>> 7 <= 7

Выход

True

d. Больше или равно (> =)

Проверяет, больше или равно значение слева от оператора значению справа.

 >>> 0> = 0

Выход

True

e. Равно (= =)

Этот оператор проверяет, равно ли значение слева от оператора значению справа.

1 равно логическому значению True, а 2 - нет. Кроме того, 0 равно False.

 >>> 3 == 3.0

Выход

True

 >>> 1 == True

Выход

True

 >>> 7 == True

Выход

Ложь

 >>> 0 == Ложь

Выход

Истина

 >>> 0.5 == True

Выходные данные

False

ЗНАЕТЕ ЛИ ВЫ - « Google объявил Python в качестве одного из официальных языков программирования, которые он использует».

Чего вы ждете? Начните изучать Python прямо сейчас с помощью бесплатного курса обучения Python от DataFlair

f. Не равно (! =)

Проверяет, не совпадает ли значение слева от оператора со значением справа.

Оператор Python <> выполняет ту же работу, но от него отказались в Python 3.

Когда условие для относительного оператора выполнено, оно возвращает True. В противном случае возвращается False. Вы можете использовать это возвращаемое значение в другом операторе или выражении.

 >>> 1! = 1.0

Выходные данные

False

 >>> -1 <> - 1.0

# Это вызывает синтаксическую ошибку

3. Оператор присваивания Python

Операторы присваивания в Python

Оператор присваивания Python присваивает значение переменной.Он может изменять значение на коэффициент перед его присвоением.

У нас есть 8 операторов присваивания - один простой и семь для 7 арифметических операторов Python.

а. Assign (=)

Присваивает значение выражению слева. Обратите внимание, что = = используется для сравнения, а = используется для присвоения.

 >>> а = 7
>>> print (а)

Выход

7

б. Добавить и присвоить (+ =)

Добавляет значения с обеих сторон и присваивает их выражению слева.a + = 10 совпадает с a = a + 10.

То же самое касается всех следующих операторов присваивания.

 >>> а + = 2
>>> print (а)

Выход

9

c. Вычесть и присвоить (- =)

Вычитает значение справа из значения слева. Затем он присваивает его выражению слева.

 >>> а- = 2
>>> print (a)

Выход

7

d. Разделить и присвоить (/ =)

Делит значение слева на значение справа.Затем он присваивает его выражению слева.

 >>> а / = 7
>>> print (a)

Вывод

1.0

e. Умножить и присвоить (* =)

Умножает значения с обеих сторон. Затем он присваивает его выражению слева.

 >>> а * = 8
>>> print (a)

Вывод

8.0

НЕ ПРОПУСТИТЕ !! Лучшие проекты Python с исходным кодом

f. Modulus and Assign (% =)

Выполняет определение модуля для значений с обеих сторон.Затем он присваивает его выражению слева.

 >>> а% = 3
>>> print (а)

Выход

2,0

г. Exponent and Assign (** =)

Выполняет возведение в степень для значений с обеих сторон. Затем присваивает его выражению слева.

 >>> а ** = 5
>>> print (а)

Выход

32,0

ч. Floor-Divide and Assign (// =)

Выполняет разделение полов для значений с обеих сторон.Затем присваивает его выражению слева.

 >>> а // = 3
>>> print (a)

Вывод

10.0

Это один из важных операторов Python.

4. Логический оператор Python

Это союзы, которые можно использовать для объединения более чем одного условия.

У нас есть три логических оператора Python - and, or, а не те, которые относятся к операторам Python.

Логические операторы в Python

a.и Оператор в Python

Если условия на обеих сторонах оператора истинны, тогда истинно выражение в целом.

 >>> a = 7> 7 и 2> -1
>>> print (a)

Вывод

Неверно

b. or Оператор в Python

Выражение ложно, только если оба утверждения вокруг оператора ложны. В остальном это правда.

 >>> a = 7> 7 или 2> -1
>>> print (a)

Вывод

True

‘and’ возвращает первое или последнее значение False; «Или» возвращает первое значение True или последнее значение

 >>> 7 и 0 или 5

Выходные данные

5

c.Оператор not в Python

Инвертирует логическое значение , выражения. Он преобразует True в False и False в True.

Как видно ниже, логическое значение для 0 равно False. Таким образом, не инвертирует его в True.

 >>> a = нет (0)
>>> print (a)

Выходные данные

True

5. Членство в Python Operator

Эти операторы проверяют, является ли значение членом последовательности . Последовательность может быть списком , строкой или кортежем .

У нас есть два оператора Python членства - «in» и «not in».

а. Оператор in в Python

Проверяет, является ли значение членом последовательности.

В нашем примере мы видим, что строка «fox» не принадлежит списку pets. Но ему принадлежит строка «кошка», поэтому она возвращает True.

Кроме того, строка «me» является подстрокой к строке «разочарование». Следовательно, он возвращает истину.

 >>> pets = ["собака", "кошка", "хорек"]
>>> 'fox' in pets

Output

False

 >>> 'cat' in pets

Output

True

 >>> 'me' in 'разочарование'

Output

Верно

б.not in Оператор в Python

В отличие от «in», «not in» проверяет, не является ли значение членом последовательности.

 >>> «горшок» не в «разочаровании»

Вывод

Верно

Еще сомневаетесь в каком-либо операторе Python с примерами? Прокомментируйте, пожалуйста.

6. Python Identity Operator

Перейдем к идентификации Python Operator.

Эти операторы проверяют идентичность двух операндов. У нас есть два оператора идентификации - is и is not.

а. Оператор is в Python

Если два операнда имеют одинаковую идентичность, он возвращает True. В противном случае возвращается False. Здесь 2 не то же самое, что 20, поэтому возвращается False.

Кроме того, «2» и «2» одинаковы. Разница в кавычках не делает их разными. Итак, он возвращает True.

 >>> 2 равно 20

Выход

Ложь

 >>> «2» равно «2»

Выход

Верно

b.не является Оператором в Python

2 - это число, а «2» - это строка. Таким образом, он возвращает True.

 >>> 2 не равно «2»

Выходные данные

Истина

7. Побитовый оператор Python

Давайте теперь посмотрим на побитовый оператор Python.

Побитовые операторы в Python

Операнды работают побитно.

а. Оператор двоичного И (&) в Python

Он выполняет побитовую операцию И над двумя значениями.Здесь двоичное значение для 2 равно 10, а для 3 - 11. & -ing их дает 10, что является двоичным для 2.

Аналогично, & -ing 011 (3) и 100 (4) приводит к 000 (0 ).

 >>> 2 и 3

Выход

2

 >>> 3 и 4

Выход

0

б. Оператор двоичного ИЛИ (|) в Python

Он выполняет побитовое ИЛИ над двумя значениями. Здесь OR-ing 10 (2) и 11 (3) приводит к 11 (3).

 >>> 2 | 3

Выход

3

c.3

Выход

1

d. Двоичное дополнение (~) в Python

Возвращает дополнение до единицы двоичного числа. Он переворачивает биты. Двоичное значение для 2 равно 00000010. Его дополнение до единицы - 11111101.

Это двоичное значение для -3. Таким образом, получается -3. Точно так же ~ 1 дает -2.

 >>> ~ -3

Выходные данные

2

Опять же, дополнение до -3 равно 2.

e. Оператор двоичного сдвига влево (
<<) в Python

Он сдвигает значение левого операнда на количество разрядов влево, указанное правым операндом.

Здесь двоичное число 2 равно 10. 2 << 2 сдвигает его на две позиции влево. В результате получается 1000, что является двоичным числом для 8.

 >>> 2 << 2

Выход

8

f. Двоичный сдвиг вправо (>>) в Python

Он сдвигает значение левого операнда на количество разрядов вправо, указанное правым операндом.

Здесь двоичное число 3 равно 11. 3 >> 2 сдвигает его на два места вправо. Это приводит к 00, что является двоичным для 0.

Аналогично, 3 >> 1 сдвигает его на одну позицию вправо. В результате получается 01, которое является двоичным для 1.

 >>> 3 >> 2
>>> 3 >> 1

Выходные данные

1

Это было все об Учебнике оператора Python.

Вопросы на собеседовании по операторам Python

  1. Что не является оператором в Python?
  2. Объясните операторы отношения в Python?
  3. Что означает! = В Python?
  4. Объяснение типов побитовых операторов в Python
  5. Объяснение оператора разделения полов и присваивания в Python

Заключение

Наконец, в этом уроке мы рассмотрели семь различных классов операторов Python.

Мы выполнили их в Python Shell (IDLE), чтобы узнать, как они работают. Мы можем в дальнейшем использовать этот оператор в условиях и комбинировать их.

Попрактикуйтесь в некоторых комбинациях.

Оператор модуля Python - что означает символ% в Python? (Решено)

Когда вы видите символ%, вы можете подумать «процент». Но в Python, как и в большинстве других языков программирования, это означает нечто иное.

Символ % в Python называется оператором по модулю.Он возвращает остаток от деления левого операнда на правый операнд. Он используется для получения остатка от задачи деления.

Оператор по модулю считается арифметической операцией вместе с + , - , /, * , ** , // .

Базовый синтаксис:

  a% b

В предыдущем примере a делится на b , и возвращается остаток.Давайте посмотрим на пример с числами.

  7% 2

Результат предыдущего примера - один . Два переходит в семь три раза, и остается , одно .

На диаграмме ниже показано визуальное представление 7/2 и 7% 2 («R» означает «остаток»). Единственный логотип справа (с указывающей на него зеленой стрелкой) - это остаток от проблемы разделения. Это также ответ на 7% 2 .

Вот еще один пример:

  3% 4

В результате получится три . Четыре не входит в тройку никаких раз, поэтому исходный три все еще остается. На схеме ниже показано, что происходит. Помните, что оператор по модулю возвращает остаток после выполнения деления. Остаток - три.

Пример использования оператора по модулю

Оператор по модулю часто используется для поиска четных или нечетных чисел.В приведенном ниже коде оператор по модулю используется для печати всех нечетных чисел от 0 до 10.

  для числа в диапазоне (1, 10):
    если (число% 2! = 0):
        печать (число)

Результат:

  1
3
5
7
9

Арифметика, сравнение, логика и многое другое.

Что такое операторы в Python?

Операторы - это специальные символы в Python, которые выполняют арифметические или логические вычисления. Значение, с которым работает оператор, называется операндом.

Например:

  >>> 2 + 3
5

Здесь + - оператор, выполняющий сложение. 2 и 3 - операнды, а 5 - результат операции.

Арифметические операторы

Арифметические операторы используются для выполнения математических операций, таких как сложение, вычитание, умножение и т. Д.

Оператор Значение Пример
+ Добавить два операнда или унарный плюс х + у + 2
– Вычесть правый операнд из левого или унарный минус х - у- 2
* Умножение двух операндов х * у
/ Разделить левый операнд на правый (всегда дает число с плавающей запятой) х / у
% Модуль - остаток от деления левого операнда на правый x% y (остаток от x / y)
// Деление этажа - деление на целое число с поправкой на левую часть числовой строки х // у
** Показатель степени - левый операнд в степени справа x ** y (x в степени y)

Пример 1: Арифметические операторы в Python 

  х = 15
у = 4

# Вывод: x + y = 19
print ('х + у =', х + у)

# Вывод: x - y = 11
print ('х - у =', х-у)

# Вывод: x * y = 60
print ('х * у =', х * у)

# Вывод: x / y = 3.75
печать ('х / у =', х / у)

# Вывод: x // y = 3
print ('х // у =', х // у)

# Вывод: x ** y = 50625
print ('х ** у =', х ** у)

Выход 

  х + у = 19
х - у = 11
х * у = 60
х / у = 3,75
х // у = 3
х ** у = 50625

Операторы сравнения

Операторы сравнения используются для сравнения значений. Он возвращает либо True , либо False в зависимости от условия.

Оператор Значение Пример
> Больше - Истина, если левый операнд больше правого x> y
< Меньше чем - Истина, если левый операнд меньше правого х <у
== Equal to - Истина, если оба операнда равны х == у
! = Not equal to - Истина, если операнды не равны х! = У
> = Больше или равно - Истина, если левый операнд больше или равен правому x> = y
<= Меньше или равно - Истина, если левый операнд меньше или равен правому х <= у

Пример 2: Операторы сравнения в Python 

  х = 10
у = 12

# Вывод: x> y ложно
print ('x> y is', x> y)

# Вывод: x  = y false
print ('x> = y is', x> = y)

# Вывод: x <= y is True
print ('x <= y is', x <= y)

Выход 

  x> y ложно
x  = y ложно
x <= y истинно

Логические операторы

Логические операторы - это операторы и , или , , а не .

Оператор Значение Пример
и Истинно, если оба операнда верны x и y
или Истинно, если любой из операндов истинен x или y
не Истинно, если операнд ложный (дополняет операнд) не x

Пример 3: Логические операторы в Python 

  x = Истина
y = ложь

print ('x и y есть', x и y)

print ('x или y равно', x или y)

print ('not x is', not x)

Выход 

  x и y ложны
x или y истинно
not x is False

Вот таблица истинности для этих операторов.

Побитовые операторы

Побитовые операторы действуют с операндами, как если бы они были строками двоичных цифр. Они работают по крупицам, отсюда и название.

Например, 2 - это 10 в двоичной системе, а 7 - это 111 . у = 14 ( 0000 1110 ) >> Побитовый сдвиг вправо х >> 2 = 2 ( 0000 0010 ) << Побитовый сдвиг влево x << 2 = 40 ( 0010 1000 )

Операторы присвоения

Операторы присваивания используются в Python для присвоения значений переменным.

a = 5 - простой оператор присваивания, который присваивает значение 5 справа переменной a слева.

В Python есть различные составные операторы, например a + = 5 , которые прибавляют к переменной, а затем назначают то же самое. Это эквивалентно a = a + 5 .

Оператор Пример Эквивалент
= х = 5 х = 5
+ = х + = 5 х = х + 5
- = х - = 5 х = х - 5
* = х * = 5 х = х * 5
/ = х / = 5 х = х / 5
% = х% = 5 х = х% 5
// = х // = 5 х = х // 5
** = х ** = 5 х = х ** 5
& = x & = 5 x = x & 5
| = х | = 5 x = x | 5
^ = х ^ = 5 х = х ^ 5
>> = х >> = 5 х = х >> 5
<< = x << = 5 х = х << 5

Специальные операторы

Язык

Python предлагает несколько специальных типов операторов, таких как оператор идентификации или оператор членства.Они описаны ниже с примерами.

Операторы идентификации

- это , а - не - операторы идентификации в Python. Они используются для проверки того, находятся ли два значения (или переменные) в одной и той же части памяти. Две равные переменные не означают, что они идентичны.

Оператор Значение Пример
это Истинно, если операнды идентичны (относятся к одному и тому же объекту) x истинно
это не Истинно, если операнды не идентичны (не относятся к одному и тому же объекту) x не соответствует действительности

Пример 4: Операторы идентификации в Python 

  х1 = 5
y1 = 5
x2 = 'Привет'
y2 = 'Привет'
x3 = [1,2,3]
y3 = [1,2,3]

# Вывод: Ложь
печать (x1 не y1)

# Вывод: True
печать (x2 - y2)

# Вывод: Ложь
print (x3 is y3)

Выход 

  Ложь
Истинный
Ложь

Здесь мы видим, что x1 и y1 являются целыми числами с одинаковыми значениями, поэтому они равны и идентичны.То же самое с x2 и y2 (струны).

Но x3 и y3 - это списки. Они равны, но не идентичны. Это потому, что интерпретатор размещает их в памяти отдельно, хотя они равны.

Операторы членства

в и не в являются операторами членства в Python. Они используются для проверки того, найдено ли значение или переменная в последовательности (строка, список, кортеж, набор и словарь).

В словаре мы можем проверять только наличие ключа, но не значения.

Оператор Значение Пример
в Истинно, если значение / переменная найдено в последовательности 5 дюймов x
не в Истинно, если значение / переменная не найдена в последовательности 5 не в x

Пример № 5: Операторы принадлежности в Python 

  x = 'Привет, мир'
y = {1: 'a', 2: 'b'}

# Вывод: True
print ('H' в x)

# Вывод: True
print ('привет' не в x)

# Вывод: True
печать (1 в г)

# Вывод: Ложь
print ('a' в y)

Выход 

  Верно
Истинный
Истинный
Ложь

Здесь 'H' находится в x , но 'hello' отсутствует в x (помните, Python чувствителен к регистру).Аналогично, 1 является ключевым, а 'a' - значением в словаре y . Следовательно, 'a' в y возвращает False .

Что означает% s в Python ?: Полное руководство

Хотите добавить значение в строку Python? Вам не нужно смотреть дальше оператора% s. Этот оператор позволяет форматировать значение внутри строки. Синтаксис% s более элегантен, чем оператор конкатенации, с которым вы, возможно, знакомы.

В этом руководстве мы поговорим о том, что означает символ% s и как он работает.Мы рассмотрим пример этого оператора, чтобы помочь вам научиться использовать его в своем коде.

Что такое оператор% s?

Оператор% s добавляет строку внутри другой строки.

Здесь мы пишем программу, которая вычисляет среднюю скорость, с которой автомобиль ехал, чтобы добраться до пункта назначения. Чтобы вычислить эту информацию, используйте следующую формулу:

скорость = расстояние / время

Начните с того, что спросите пользователя о пройденном расстоянии, времени, которое потребовалось им, чтобы добраться до места назначения, и куда они собирались:

 расстояние = ввод ("Как далеко вы прошли (в милях)?")
time = input ("Сколько времени вам понадобилось, чтобы добраться до пункта назначения (в часах)?")
где = input («Куда вы собирались?»)

Затем мы вычисляем среднюю скорость, с которой двигался пользователь:

speed = round (float (расстояние) / float (время), 2)

Мы преобразовали значения «расстояния» и «времени» в числа с плавающей запятой, чтобы мы могли выполнять математические операции, используя эти значения.Мы также округлили результат расчета скорости до двух десятичных знаков.

Теперь, когда мы вычислили это значение, мы сообщаем пользователю в консоли Python его среднюю скорость. Для этого используйте форматирование строки: 

 print («На пути к% s вы ехали со средней скоростью% s миль в час.»% (Где, скорость))

Есть три части, чтобы наш синтаксис% s:

  • Оператор% s добавляет строковые значения.
  • % (где, скорость) - это то место, где мы указываем, какие значения должны быть добавлены в нашу строку.

Количество значений, которые вы хотите добавить в строку, должно быть равно количеству значений, указанных в скобках после оператора% в конце строки. В противном случае вы столкнетесь с ошибкой «TypeError: недостаточно аргументов для строки формата».

В нашем коде мы добавляем два значения в нашу строку. Мы дважды использовали оператор% s, и в конце строки после знака% в скобках указаны два значения.

Запустите нашу программу: 

 Как далеко вы уехали? 63
Сколько времени вам понадобилось, чтобы добраться до места назначения? 2
Куда ты собирался? Лондон
По пути в Лондон вы ехали со средней скоростью 31.5 миль в час.

Наш код успешно вычисляет нашу среднюю скорость.

Оператор% s автоматически преобразует значение в строку. Это означает, что нам не нужно изменять тип данных, связанный со словом «скорость», при форматировании нашего значения.

Синтаксис форматирования строки%

Синтаксис форматирования строки% - это гораздо больше, чем просто оператор% s. Вы также можете использовать синтаксис% для форматирования чисел в строке.

Чтобы узнать больше о форматировании чисел с использованием синтаксиса форматирования%, прочтите документацию Python по форматированию строк.Мы также написали руководство о том, как округлить значение до двух десятичных знаков с помощью оператора%.

Новые методы форматирования строк

С введением синтаксиса format () в Python 2.6 операнд форматирования строки% потерял популярность у многих разработчиков.

Это потому, что синтаксис форматирования, возможно, более мощный. Более того, синтаксис format () не так уж и сложен в использовании. Рассмотрим следующее утверждение: 

 print («На пути в {} вы ехали со средней скоростью {} миль в час.".format (где, скорость))

Этот оператор печатает то же сообщение, которое мы сгенерировали ранее. Мы использовали синтаксис .format () , чтобы добавить значения« где »и« скорость »в нашу строку.

Синтаксис .format () позволяет вам делать такие вещи, как задавать имена для каждого значения, которое вы хотите добавить в строку. Эти функции не предлагаются синтаксисом% s.

В Python 3 были введены строки f в качестве другой альтернативы синтаксису%. Строки F - это простой способ встроить значение или выражение в строку с помощью строковых литералов.Вы можете узнать больше о строках f в нашей статье о строках f в Python 3.

Заключение

Оператор% s позволяет добавлять значение в строку Python. % S означает, что вы хотите добавить строковое значение в строку. Оператор% можно использовать с другими конфигурациями, такими как% d, для форматирования различных типов значений.

В более современных версиях Python синтаксис% стал менее широко использоваться в пользу строк f и метода format () .

Теперь у вас есть знания, необходимые для использования оператора% s в коде, как у профессионального разработчика Python!

2.Значения, выражения и утверждения - Начало программирования на Python для начинающих веб-разработчиков

2.1. Программы и данные

Мы можем перефразировать наше предыдущее определение компьютерной программы в разговорной речи:

Компьютерная программа - это пошаговый набор инструкций, сообщающих компьютеру на что-то делать на делать .

Мы потратим оставшуюся часть этой книги на углубление и уточнение нашего понимание того, какие именно вещей компьютер может делать .Ваш способность эффективно программировать компьютер будет во многом зависеть от вашего способность хорошо понимать эти вещи, чтобы вы могли выразить то, что вы хотите выполнить на языке, который компьютер может выполнить .

, однако, прежде чем мы перейдем к этому, нам нужно поговорить о материале , на котором компьютеры работают.

Компьютерные программы оперируют данными. Единый фрагмент данных можно назвать датумом, но мы будем использовать связанный термин, значение.

Значение - это одна из фундаментальных вещей - как буква или цифра - что программа манипулирует.Значения, которые мы видели до сих пор: 4 ( результат, когда мы сложили 2 + 2 ) и «Hello, World!» .

Значения сгруппированы в разные типы данных или классы.

Примечание

На уровне аппаратного обеспечения машины все значения сохраняются как последовательность битов, обычно представлен цифрами 0 и 1 . Все типы компьютерных данных, будь то числа, текст, изображения, звуки или что-то еще, в конечном итоге сводятся к интерпретации этих битовых последовательностей компьютером.

К счастью, языки высокого уровня, такие как Python, дают нам гибкие, высокоуровневые типы данных, которые абстрагируются от утомительных деталей всех этих битов и лучше подходят нашему человеческому мозгу.

4 - целое число , и «Hello, World!» - это строка , так называемая, потому что он содержит строку букв. Вы (и интерпретатор) можете идентифицировать строки потому что они заключены в кавычки.

Если вы не уверены, к какому классу относится значение, в Python есть функция с именем типа , который может вам сказать.

 >>> type ("Hello, World!")
<класс 'str'>
>>> тип (17)
<класс 'int'>

Неудивительно, что строки принадлежат классу str , а целые числа принадлежат класс int . Менее очевидно, что числа с точкой между целым числовые и дробные части относятся к классу с плавающей запятой , потому что эти числа представлены в формате, называемом с плавающей точкой. На этом этапе можно лечить слова класс и тип взаимозаменяемы.Мы вернемся к более глубокому понимание того, что такое класс, в следующих главах.

 >>> тип (3.2)
<класс 'float'>

А как насчет таких значений, как "17" и "3,2" ? Они похожи на числа, но они находятся в кавычках, как строки.

 >>> тип ("17")
<класс 'str'>
>>> тип ("3.2")
<класс 'str'>

Это струны!

Не используйте запятые в int s

При вводе большого целого числа у вас может возникнуть соблазн использовать запятые между группы из трех цифр, как в 42000 .Это недопустимое целое число в Python, но это означает другое, что является законным:

 >>> 42000
42000
>>> 42 000
(42, 0)

Ну, это совсем не то, чего мы ожидали! Из-за запятой Python обрабатывает это как пару значений в кортеже . Итак, не забудьте не ставить запятые или пробелы в целых числах. Также вернитесь к тому, что мы сказали в предыдущая глава: формальные языки строгие, обозначения лаконичны и даже самое маленькое изменение может означать совсем другое, чем то, что вы предназначены.

2.2. Три способа записи строк

Строки в Python могут быть заключены в одинарные кавычки ( ') или в двойные. кавычки ( "), или по три каждого ( '' ' или " "" )

 >>> type ('Это строка.')
<класс 'str'>
>>> type ("И это тоже.")
<класс 'str'>
>>> type ("" "и это." "")
<класс 'str'>
>>> type ('' 'и даже это ...' '')
<класс 'str'>

Строки в двойных кавычках могут содержать внутри одинарные кавычки, как в "Bruce's beard ", а строки в одинарных кавычках могут иметь внутри двойные кавычки, как в «Рыцари, говорящие« Ни! »» .

Строки, заключенные с тремя вхождениями любого символа кавычки, называются Строки в тройных кавычках. Они могут содержать одинарные или двойные кавычки:

 >>> print ('' '«О нет, - воскликнула она, - велосипед Бена сломан!»' '')
«О нет, - воскликнула она, - велосипед Бена сломан!»
>>>

Строки в тройных кавычках могут занимать даже несколько строк:

 >>> message = "" "Это сообщение будет
... охватывать несколько
... строки. "" "
>>> печать (сообщение)
Это сообщение будет
охватить несколько
линий.>>>

Python не заботится о том, используете ли вы одинарные или двойные кавычки или трехкомпонентные кавычки для окружения ваших строк: как только он проанализирует текст ваша программа или команда, способ хранения значения идентичен во всех случаях, и окружающие кавычки не являются частью стоимости. Но когда переводчик хочет отобразить строку, он должен решить, какие кавычки использовать, чтобы она выглядела как струна.

 >>> 'Это строка.'
«Это строка».
>>> "" "И это так."" "
«И это тоже».

Итак, разработчики языка Python предпочли обычно окружать свои строки одинарные кавычки. Как вы думаете, что произойдет, если строка уже содержит одинарные кавычки? Попробуйте сами и убедитесь.

2.3. Строковые литералы и escape-последовательности

Буквальный нотация для представления постоянного значения встроенного типа данных.

В строковых литералах большинство символов представляют сами себя, поэтому, если мы Если нужен литерал с буквами s-t-r-i-n-g , мы просто пишем 'строка' .

Но что, если мы хотим представить литерал для перевода строки (что вы при нажатии клавиши на клавиатуре) или табуляция? Эти строки литералы не печатаются, как s или t . Чтобы решить эту проблему проблема Python использует escape-последовательность для представления эти строковые литералы.

Полезно знать несколько таких управляющих последовательностей.

Последовательность выхода

Значение

\\

Обратная косая черта ( \ )

\ '

Одинарная кавычка ( ')

\ "

Двойная кавычка ( ")

\ b

Backspace

\ n

Перевод строки

\ т

Выступ

\ n - наиболее часто используемый из них.Следующий пример будет надеюсь прояснить то, что он делает.

 >>> print ("Строка 1 \ n \ n \ nСтрока 5")
Строка 1


Строка 5
>>>

2,4. Имена и ведомости присвоения

Чтобы написать программы, которые выполняют действия с данными , мы теперь вызываем значений , нам нужен способ хранить наши значения в памяти компьютера и чтобы назвать их для последующего поиска.

Мы используем Python оператор присваивания только для этой цели:

 >>> message = "В чем дело, Док?"
>>> п = 17
>>> пи = 3.14159

В приведенном выше примере выполняются три назначения. Первый присваивает строковое значение "В чем дело, Док?" на имя сообщение . Второй дает целое число 17 имя n , а третий назначает число с плавающей запятой 3,14159 имя пи .

Операторы присваивания создают имена и связывают эти имена со значениями. В значения могут быть извлечены из памяти компьютера по имени связанные с ними.

 >>> сообщение
"Как дела, док?"
>>> пи
3,14159
>>> п
17
>>> печать (сообщение)
Как дела, док?

Имена также называются переменные, поскольку значения, к которым они относятся, могут изменяться во время выполнения программы. У переменных тоже есть типы. Опять же, мы можем спросить переводчика, что это такое.

 >>> тип (сообщение)
<класс 'str'>
>>> тип (n)
<класс 'int'>
>>> тип (пи)
<класс 'float'>

Тип переменной - это тип значения, к которому она в настоящее время относится.

Обычный способ представить переменные на бумаге - написать имя переменную с линией, соединяющей ее с текущим значением. Такая фигура называется диаграммой объекта. Он показывает состояние переменных в определенный момент времени.

На этой диаграмме показан результат выполнения предыдущих операторов присваивания:

2,5. Переменные

переменные

Мы используем переменные в программе, чтобы «запоминать» вещи, например, текущий счет на футбольный матч.Но переменные переменные . Это означает, что они могут изменить со временем, как табло на футбольном матче. Вы можете присвоить значение переменной, а затем присвоить той же переменной другое значение.

Примечание

Это отличается от математики. В математике, если вы дадите x значение 3, оно не может быть изменен для ссылки на другое значение на полпути расчеты!

 >>> day = "четверг"
>>> день
'Четверг'
>>> day = "пятница"
>>> день
'Пятница'
>>> день = 21
>>> день
21 год

Вы заметите, что мы изменили значение day три раза, а на третий присваивание мы даже дали ему значение другого типа.

Примечание

Большая часть программирования заключается в том, чтобы компьютер запомнил вещи, например, присвоение переменной количества пропущенных вызовов на вашем телефоне и затем организуйте обновление переменной, если вы пропустите другой вызов.

В оболочке Python ввод имени в командной строке заставляет интерпретатор найдите значение, связанное с именем (или верните сообщение об ошибке, если имя не определено), и отображать его. В сценарии определенное имя не в print вызов функции вообще не отображается.

2,6. Оператор присваивания -

, а не знак равенства!

Семантика оператора присваивания может сбивать с толку начало программисты, тем более что маркер назначения , = может быть легко путают с , равным (Python использует токен == для равенства, как мы скоро увидим). Это не так!

 >>> n = 17
>>> п = п + 1
>>> п
18

Средний оператор выше был бы невозможен, если бы = означало равно, поскольку n никогда не может быть равно n + 1 .Это заявление совершенно законно Однако Python. Оператор присваивания связывает имя слева сторона оператора со значением справа.

Два n s в n = n + 1 имеют разные значения: n на справа - это поиск в памяти, который заменяется значением, когда правая сторона оценивается интерпретатором Python как . Он должен уже существовать или имя ошибка будет результатом.Правая часть оператора присваивания: оценивается в первую очередь.

n слева - это имя, присвоенное новому значению, вычисленному справа. стороны, так как она хранится в памяти компьютера. Это не обязательно должно быть ранее, поскольку он будет добавлен к доступным именам запущенной программы если его там еще нет.

Примечание

Имена в Python существуют в контексте, называемом пространство имен, которое мы будем обсудим позже в книге.

Левая часть оператора присваивания должна быть допустимым Python имя переменной.Вот почему вы получите сообщение об ошибке, если введете:

Подсказка

При чтении или написании кода скажите себе «n получает 17» или «n получает значение 17 ”. Не говорите «n равно 17».

Примечание

Если вам интересно, жетон - это символ или строка символов, имеющая синтаксическое значение в языке. В Python операторы, ключевые слова, литералы и белое пространство все формы токены на языке.

2,7. Имена переменных и ключевые слова

Допустимые имена переменных в Python должны соответствовать следующим трем простым правила:

  1. Это произвольно длинная последовательность букв и цифр.

  2. Последовательность должна начинаться с буквы.

  3. Помимо a..z и A..Z, нижнее подчеркивание ( _ ) представляет собой букву.

Хотя использование прописных букв разрешено, мы не делаем этого по соглашению. если ты да, помните, что дело имеет значение. День и День будет другим переменные.

В имени может присутствовать символ подчеркивания ( _ ). Часто используется в имена, состоящие из нескольких слов, например my_name или price_of_tea_in_china .

В некоторых случаях имена, начинающиеся с подчеркивания, имеют специальное значение, поэтому безопасное правило для начинающих - начинать все имена с буква кроме подчеркивания.

Если вы дадите переменной недопустимое имя, вы получите синтаксическую ошибку:

 >>> 76trombones = "большой парад"
SyntaxError: недопустимый синтаксис
>>> еще $ = 1000000
SyntaxError: недопустимый синтаксис
>>> class = "Информатика 101"
SyntaxError: недопустимый синтаксис

76trombones является незаконным, потому что он не начинается с буквы. подробнее $ является незаконным, поскольку содержит недопустимый символ - знак доллара. Но что не так с класс ?

Оказывается, class является одним из ключевых слов Python . Ключевые слова определяют правила синтаксиса и структура языка, и они не могут использоваться в качестве переменных имена.

Python 3 имеет тридцать три ключевых слова (и то и дело улучшения Python вводит или устраняет один или два):

и

as

утверждение

перерыв

класс

продолжить

по умолчанию

del

Элиф

остальное

кроме

наконец

для

из

по всему миру

если

импорт

из

-

лямбда

нелокальный

не

или

пасс

поднять

возврат

попробовать

а

с

доход

Верно

Ложь

Нет

Вы можете держать этот список под рукой.На самом деле, как это часто бывает когда вы учитесь программировать на Python, когда вы в чем-то не уверены, вы можете спросить Python :

 >>> import ключевое слово
>>> keyword.kwlist
['False', 'None', 'True', 'and', 'as', 'assert', 'break', 'class',
'continue', 'def', 'del', 'elif', 'else', 'except', 'наконец', 'for',
from, global, if, import, in, is, lambda, nonlocal, not,
'or', 'pass', 'raise', 'return', 'try', 'while', 'with', 'yield']

Список ключевых слов, ключевое слово.kwlist , приходит к нам, соответственно, в Список Python.

Если интерпретатор жалуется на одно из ваших имен переменных, а вы не знаете почему, посмотрите, есть ли это в этом списке.

Программисты обычно выбирают имена для своих переменных, которые имеют смысл читатели программы - они помогают документу программиста, или помните, для чего используется переменная.

Осторожно

Новички иногда путают , значимый для человеческого читателя, с имеет значение для компьютера .Так они ошибаются, потому что они назвали некоторую переменную средним или пи , это как-то автоматически вычислять среднее значение или автоматически связывать переменную пи со значением 3,14159. Нет! Компьютер не прикрепляет семантическую значение ваших имен переменных. Это ваше дело.

2,8. Утверждения и выражения

Выписка инструкция, которую может выполнить интерпретатор Python. Мы видели двоих так далеко, оператор присваивания и оператор импорта.Некоторые другие виды операторы, которые мы вскоре увидим: , если, , , а , и для выписок. (Есть и другие виды!)

Когда вы вводите оператор в командной строке, Python выполняет его. В интерпретатор не отображает никаких результатов.

Выражение представляет собой комбинацию значений, переменных, операторов и вызовов функций. Если вы вводите выражение в командной строке Python, интерпретатор оценивает его и отображает результат, который всегда представляет собой значение :

 >>> 1 + 1
2
>>> len ('привет')
5

В этом примере len - встроенная функция Python, которая возвращает число символов в строке.Ранее мы видели print и type functions, так что это наш третий пример функции.

Оценка выражения дает значение, поэтому выражения может появляться справа от операторов присваивания. Ценность все по сам по себе является простым выражением, как и переменная.

 >>> 17
17
>>> у = 3,14
>>> x = len ('привет')
>>> х
5
>>> у
3,14

2.9. Операторы и операнды

Операторы специальные токены, которые представляют вычисления, такие как сложение, умножение и разделение. Значения, используемые оператором, называются операнды.

Ниже приведены все допустимые выражения Python, значение которых более или менее чистый:

 20 + 32 час - 1 час * 60 + минута минута / 60 5 ** 2
(5 + 9) * (15-7)

Жетоны + и - , а также использование скобок для группировки означают в Python, что они имеют в виду в математике.Звездочка ( * ) - это токен для умножение, а ** - это токен возведения в степень (возведение числа в мощность).

 >>> 2 ** 3
8
>>> 3 ** 2
9

Когда имя переменной появляется вместо операнда, оно заменяется на его значение до выполнения операции.

Сложение, вычитание, умножение и возведение в степень - все делают то, что вы ожидать.

Пример: давайте переведем 645 минут в часы:

 >>> минут = 645
>>> часы = минуты / 60
>>> часы
10.75

Ой! В Python 3 оператор деления / всегда дает число с плавающей запятой. результат. Возможно, мы хотели узнать, сколько всего часов там есть, и сколько минут осталось. Python дает нам два разных варианта оператор деления. Второй, называемый целочисленным делением , использует токен // . Он всегда усекает результат до следующего наименьшего целого числа (до слева на числовой строке).

 >>> 7/4
1.75
>>> 7 // 4
1
>>> минут = 645
>>> часы = минуты // 60
>>> часы
10

Позаботьтесь о выборе правильного оператора деления. Если ты работаешь с выражениями, где вам нужны значения с плавающей запятой, используйте деление оператор, который выполняет деление соответствующим образом.

2.10. Оператор модуля

Оператор модуля работает с целыми числами (и целочисленными выражениями) и дает остаток при делении первого числа на второе.В Python Оператор модуля - знак процента (% ). Синтаксис такой же, как и у других операторов:

 >>> 7 // 3 # оператор целочисленного деления
2
>>> 7% 3
1

Таким образом, 7 разделенное на 3 дает 2 с остатком 1.

Оператор модуля оказался на удивление полезным. Например, вы можете проверить, делится ли одно число на другое - если x% y равно нулю, то x делится на y .

Кроме того, из числа можно извлекать самую правую цифру или цифры.За Например, x% 10 дает крайнюю правую цифру x (по основанию 10). Аналогично x% 100 возвращает две последние цифры.

Это также чрезвычайно полезно для преобразования, скажем, секунд в часы, минуты и секунды. Итак, давайте напишем программу, которая попросит пользователя ввести некоторые секунды, и мы преобразуем их в часы, минуты и оставшиеся секунды.

 total_secs = int (input («Сколько секунд, всего?»))
часы = total_secs // 3600
secs_still_remaining = total_secs% 3600
минут = secs_still_remaining // 60
secs_finally_remaining = secs_still_remaining% 60

print (часы, 'часы', минуты, 'минуты', secs_finally_remaining, 'secs')

2.11. Порядок работы

Когда в выражении присутствует более одного оператора, порядок оценки зависит от правил приоритета . Python следует тому же приоритету правила для своих математических операторов, которые делает математика. Аббревиатура PEMDAS полезный способ запомнить порядок операций:

  1. P аренты имеют наивысший приоритет и могут использоваться для принудительного выполнения выражение для оценки в желаемом порядке. Поскольку выражения в скобки оцениваются первыми, 2 * (3-1) равно 4, а (1 + 1) ** (5-2) равно 8.Вы также можете использовать круглые скобки, чтобы облегчить чтение выражения, как в (минут * 100) / 60 , даже если это не меняет результат.

  2. E xponentiation имеет следующий высший приоритет, поэтому 2 ** 1 + 1 равно 3 и не 4, а 3 * 1 ** 3 равно 3, а не 27.

  3. M ultiplication и оба оператора ivision D имеют одинаковые приоритет, который выше, чем A ddition и S ubtraction, который также имеют такой же приоритет.Таким образом, 2 * 3-1 дает 5, а не 4, и 5-2 * 2 - это 1, а не 6. #. Операторы с приоритетом и являются оценивается слева направо. В алгебре мы говорим, что они левоассоциативны . Таким образом, в выражении 6-3 + 2 сначала выполняется вычитание, в результате чего получается 3. Затем мы добавляем 2, чтобы получить результат 5. Если операции были оценены из справа налево, результат будет 6- (3 + 2) , что равно 1. ( аббревиатура PEDMAS может ввести вас в заблуждение, заставив думать, что у дивизиона выше приоритет перед умножением, а сложение выполняется перед вычитанием - не обманывайтесь.Вычитание и сложение имеют одинаковый приоритет, и применяется правило письма слева направо.)

Примечание

Из-за некоторой исторической причуды, исключение слева направо левоассоциативным правилом является оператор возведения в степень ** , так что полезный совет всегда использовать круглые скобки, чтобы установить именно тот порядок, который вы хотите, когда возведение в степень:

 >>> 2 ** 3 ** 2 # самый правый ** оператор выполняется первым!
512
>>> (2 ** 3) ** 2 # используйте круглые скобки, чтобы задать нужный вам порядок!
64

Командная строка Python в немедленном режиме отлично подходит для изучения и экспериментируем с такими выражениями.

2.12. Операции над строками

В общем, вы не можете выполнять математические операции со строками, даже если строки выглядят как числа. Следующее недопустимо (при условии, что сообщение имеет строку типа):

Сообщение
 - 1 «Привет» / 123 сообщение * «Привет» «15» + 2

Интересно, что оператор + действительно работает со строками, но для строк оператор Оператор + представляет конкатенацию , а не сложение.Конкатенация означает соединение двух операндов путем их сквозного соединения. Например:

 fruit = "банан"
baked_good = "ореховый хлеб"
печать (фрукты + baked_good)

Результатом этой программы является бананово-ореховый хлеб . Пробел перед словом Гайка является частью струны и необходима для создания промежутка между сцепленные строки.

Оператор * также работает со строками; он выполняет повторение. Например, 'Fun' * 3 - это 'FunFunFun' .Один из операндов должен быть строкой; в other должно быть целым числом.

С одной стороны, такая интерпретация + и * имеет смысл по аналогии с сложение и умножение. Так же, как 4 * 3 эквивалентно 4 + 4 + 4 , мы ожидаем, что "Fun" * 3 будет таким же, как "Fun" + "Fun" + "Fun" , и это так. С другой стороны, существует значительный способ конкатенации строк и повторение отличается от целочисленного сложения и умножения.Ты можешь подумайте о том, что сложение и умножение имеют эту строку конкатенации и повторения нет?

2,13. Функции преобразователя типов

Здесь мы рассмотрим еще три функции Python: int , float и str , которые (попытаются) преобразовать свои аргументы в типы int , float и str соответственно. Мы называем эти преобразователи типа функциями .

Функция int может принимать число с плавающей запятой или строку и превращать ее в int.Для чисел с плавающей запятой он отбрасывает дробную часть числа - процесс, который мы называем усечением к нулю в числовой строке. Давайте посмотрим на это в действии:

 >>> интервал (3,14)
3
>>> int (3.9999) # Не округляется до ближайшего int!
3
>>> int (3.0)
3
>>> int (-3.999) # Обратите внимание, что результат ближе к нулю
-3
>>> int (минут / 60)
10
>>> int ("2345") # анализируем строку для получения int
2345
>>> int (17) # int работает, даже если его аргумент уже является int
17
>>> int ("23 бутылки")
Отслеживание (последний вызов последний):
Файл «<интерактивный ввод>», строка 1, в <модуле>
ValueError: недопустимый литерал для int () с базой 10: '23 бутылки '

Последний случай показывает, что строка должна быть синтаксически допустимым числом, в противном случае вы получите одну из этих надоедливых ошибок времени выполнения.

Преобразователь типов с плавающей запятой может преобразовывать целое число, число с плавающей запятой или синтаксически юридическая строка в число с плавающей запятой.

 >>> поплавок (17)
17.0
>>> float ("123,45")
123,45

Преобразователь типов str превращает свой аргумент в строку:

 >>> str (17)
'17'
>>> str (123.45)
"123,45"

2,14. Вход

В Python есть встроенная функция для получения ввода от пользователя:

 name = input ("Пожалуйста, введите ваше имя:")

Пользователь программы может ввести имя и нажать , чтобы вернуть .Когда это случается, что введенный текст возвращается из функции input , и в этом случае переменной присваивается имя .

Строковое значение в круглых скобках называется приглашением и содержит сообщение, которое будет отображаться пользователю при выполнении оператора для подсказывают, их ответ.

При нажатии клавиши на клавиатуре один символ отправляется на буфер клавиатуры внутри компьютер. Когда клавиша ввода нажата, последовательность символов внутри буфера клавиатуры в том порядке, в котором они были получены, возвращаются функцией input в виде одной строки ценить.

Даже если вы попросите пользователя ввести его возраст, вы вернете строку вроде "17" . Ваша задача как программиста - преобразовать эту строку в int или float, используя функции преобразователя int или float , которые мы видели в предыдущем разделе, который приводит нас к…

2,15. Композиция

Итак, мы рассмотрели элементы программы - переменные, выражения, операторы и вызовы функций - по отдельности, не говоря о том, как объедините их.

Одной из наиболее полезных функций языков программирования является их способность возьмите небольшие строительные блоки и объедините их в более крупные куски.

Например, мы знаем, как заставить пользователя ввести какой-либо ввод, мы знаем, как преобразовать полученную строку в число с плавающей запятой, мы умеем писать сложные выражение, и мы знаем, как печатать значения. Давайте объединим их в небольшая четырехэтапная программа, которая просит пользователя ввести значение радиуса круг, а затем вычисляет площадь круга по формуле

Сначала мы выполним четыре шага по очереди:

 response = input («Какой у вас радиус?»)
r = float (ответ)
площадь = 3.14159 * г ** 2
print ("Площадь есть", площадь)

Теперь давайте объединим первые две строки в одну строку кода и составим вторые две строки в другую строку кода.

 r = float (input («Какой у вас радиус?»))
print ("Площадь есть", 3,14159 * r ** 2)

Если бы мы действительно хотели быть хитрыми, мы могли бы записать все в одном выражении:

 print («Площадь», 3,14159 * float (input («Какой у вас радиус?»)) ** 2)

Такой компактный код может быть не самым понятным для людей, но это действительно так. проиллюстрируйте, как мы можем составлять большие куски из наших строительных блоков.

Если вы когда-нибудь сомневаетесь, нужно ли составлять код или фрагментировать его на меньшие шаги, постарайтесь сделать это как можно проще, чтобы человеческий читатель следить.

2,16. Подробнее о функции

print

В конце предыдущей главы вы узнали, что функция печати может взять серию аргументов, разделенных запятыми, и распечатать строку с каждым аргументом в порядке, разделенном пробелом.

В примере из предыдущего раздела этой главы вы могли заметить что аргументы не обязательно должны быть строками.

 >>> print («Я», 12 + 9, «лет.»)
Мне 21 лет.
>>>

По умолчанию при печати используется один пробел в качестве разделителя и \ n в качестве терминатор (в конце строки). Оба эти значения по умолчанию могут быть переопределено.

 >>> печать ('a', 'b', 'c', 'd')
а б в г
>>> print ('a', 'b', 'c', 'd', sep = '##', end = '!!')
a ## b ## c ## d !! >>>

Вы изучите эти новые возможности функции print в упражнениях.

2,17. Глоссарий

оператор присваивания

оператор, который присваивает значение имени (переменной). Слева от оператор присваивания = - это имя. Справа от токен присваивания - это выражение, которое оценивается Python переводчик, а затем присваивается имя. Разница между левая и правая части оператора присваивания часто сбивает с толку новых программистов. В присвоении:

n играет совершенно разную роль по обе стороны от = .На справа это значение и составляет часть выражения , которое будет быть оцененным интерпретатором Python перед присвоением его имени слева.

Токен назначения

= - токен назначения Python, который не следует путать с математическим оператором сравнения, использующим тот же символ.

композиция

Возможность объединять простые выражения и утверждения в составные операторы и выражения для представления сложных вычислений лаконично.

concatenate

Для сквозного соединения двух строк.

Тип данных

Набор значений. Тип значения определяет, как его можно использовать в выражения. До сих пор вы видели целые числа ( int ), числа с плавающей запятой ( float ) и строки ( str ).

escape-последовательность

Последовательность символов, начинающаяся с escape-символа ( \ ) используется для представления строковых литералов, таких как перевод строки и табуляция.

оценить

Чтобы упростить выражение, выполнив операции для дают одно значение.

выражение

Комбинация переменных, операторов и значений, представляющая единственное значение результата.

float

Тип данных Python, который хранит чисел с плавающей запятой . Числа с плавающей запятой хранятся внутри в двух частях: основание , и показатель степени .При печати в стандартном формате они выглядят как десятичные числа. Остерегайтесь ошибок округления при использовании с плавающей запятой с, и помните, что это только приблизительные значения.

int

Тип данных Python, содержащий положительные и отрицательные целые числа.

целочисленное деление

Операция, которая делит одно целое число на другое и возвращает целое число. Целочисленное деление дает только то количество раз, которое числитель делится на знаменатель и отбрасывает остаток.

ключевое слово

Зарезервированное слово, используемое компилятором для синтаксического анализа программы; ты нельзя использовать такие ключевые слова, как , если , def и , а как переменную имена.

literal

Обозначение для представления постоянного значения единицы встроенных типов Python. \ n , например, буквальное представляющий символ новой строки.

оператор модуля

Оператор, обозначенный знаком процента (% ), который работает на целые числа и дает остаток от деления одного числа на еще один.

Схема объектов

Графическое представление набора переменных (объектов) и значения, к которым они относятся, взятые в определенный момент в течение выполнение программы.

операнд

Одно из значений, с которыми работает оператор.

operator

Специальный символ, который представляет простое вычисление, такое как сложение, умножение или конкатенация строк.

правила приоритета

Набор правил, определяющих порядок, в котором выражения, включающие оцениваются несколько операторов и операндов.

statement

Инструкция, которую может выполнить интерпретатор Python. Пока у нас есть видел только оператор присваивания, но скоро мы познакомимся с импортирует выписку и для выписки .

str

Тип данных Python, содержащий строку символов.

строк с тройными кавычками

Строка, заключенная в "" " или '' '. Строки с тройными кавычками может занимать несколько строк.

значение

Число, строка или любые другие вещи, которые могут быть сохранены в переменная или вычисляется в выражении.

переменная

Имя, которое ссылается на значение.

имя переменной

Имя, присвоенное переменной. Имена переменных в Python состоят из последовательность букв (a..z, A..Z и _) и цифр (0..9), которая начинается с письмом. В лучшей практике программирования имена переменных должны быть выбраны так, чтобы они описывали свое использование в программе, делая программа самодокументирующая .

Документация

Введение в Python - уроки дыхания 1

Первые шаги

Для начала у вас должно быть окно на вашем экране с Python где-нибудь в его заголовок, отображающий строку, которая выглядит примерно так:

Это >>> называется приглашением , что означает, что компьютер отображается, чтобы сообщить вам, что он готов к вашим инструкциям. Вы можете вводить вещи в это окно, и компьютер будет им подчиняться, когда поймет ваши команды.

К сожалению, компьютер не понимает английский язык. Если вы введете это:

 >>> Назови сумму двенадцать и тринадцать.

Он вообще этого не поймет. Вместо этого, потому что компьютер не говорит на нашем языка, вы должны говорить с ним на особом языке, который предназначен для легко для компьютера - и, надеюсь, вам - для понимания.

На самом деле существует множество языков, предназначенных для компьютеров и людей. общаться друг с другом.Тот, который вы собираетесь изучить, называется Питон . Одно из достоинств Python заключается в том, что с ним довольно легко люди тоже должны понимать.

Вот как вы просите компьютер назвать сумму двенадцать и тринадцать. Пытаться это сами. Вам не нужно вводить >>> , но вам нужно нажать клавиша с пометкой Введите после ввода строки.

Вот еще несколько примеров, а также ответы компьютера.

 >>> 1 + 2 + 3 + 4
10
>>> 1 + 2 * 3 - 4 # Используйте * для умножения, а не x.3 # Если вы ожидали 5, подумайте еще раз!
>>> 200 * 300
60000
>>> 12/4 # Используйте / для деления.
3.0

Попробуйте еще немного поэкспериментировать с использованием Python в качестве калькулятора. Может быть, попробуй он делает более сложные вещи - экспериментируйте с большим количеством чисел и числа. Он вообще тормозит? Или сомневаетесь? Или это довольно быстро?

Вы можете использовать круглые скобки для группировки операций - всего, что вы используете для управления число, например + и * - в Python так же, как и в математике:

Здесь Python вычислил (1 + 2) и (3 + 4) - получив 3 и 7, а затем умножили результаты вместе.

Не бойтесь экспериментировать. Когда вы узнаете что-то новое, что вы можете сделать с Python попробуйте внести небольшие изменения - или более крупные - и играйте до тех пор, пока вы не будете уверены, что понимаете, что происходит. Не ограничьте себя тем, что на самом деле напечатано на листах!

Между прочим, если вы все еще не уверены в том, что 1 + 2 * 3 - 4 дает 3 , а не 5 , причина в том, что умножение происходит раньше дополнение .Ваш учитель математики, вероятно, называет это BODMAS, PEMDADS или что-то в этом роде. похожий. Если вы все еще не уверены, попросите учителя математики объяснить это тебе.

Различные типы предметов

До сих пор вы работали только с числами. Но Python может заниматься множеством вещей помимо чисел. Например, попробуйте следующее:

Как вы думаете, что сделает компьютер? Что он сделал?

Вещи, заключенные в кавычки, называются строками .Как вы могли догадаться из в строках выше вы можете применять операции типа + к строкам, а также к числа. Знак плюс объединяет строк; то есть ставит сразу за другим. Немного удивительнее:

Вы заметите, что на этот раз мы не сказали вам, что говорит машина. Это потому что вы должны попробовать это на себе. Вы ничего не узнаете, если вы не пробуйте примеры. Запишите в свои заметки, что говорила машина, когда вы спросил его для 3 * 'привет' , чтобы вы запомнили.

Строки можно заключать в одинарные или двойные кавычки; Python не против.

 >>> 'ветчина' + "притворяться"
'гамак'

Зачем вам это нужно? Что ж, предположим, вам нужна строка, содержащая текст Простите ? Попытайся.

Python также имеет списков :

 >>> [1, 2, 3]
[1, 2, 3]
>>> [1, 2, 3] + [7, 8]

Опять же, мы не сказали вам, что Python говорит об этом последнем. Запиши это в ваших заметках.

Давать имена вещам

Предположим, вы знаете, что вам нужно будет проделать много вычислений. с числом 123456 - может быть, это ваша годовая зарплата или что-то в этом роде. Вы можете просто вводить номер каждый раз:

 >>> 123456 * 3
370368
>>> 123456/6
20576,0
>>> 123456 - 1000
122456

Через некоторое время это может стать очень скучным. И если кто-то еще хотел прочитать что вы делали, их могло сбить с толку загадочное число 123456 и удивляюсь, почему это появлялось так часто.

Вы можете решить любую из этих проблем, присвоив номеру имя . Сохранить набрав, дайте ему короткое имя, например n - возможно, сокращение от номера. Сделать более очевидно, что это означает, дайте ему более длинное название, например, зарплата . Вот как ты это делаешь.

 >>> зарплата = 123456
>>> зарплата * 4
493824
>>> зарплата / 12
10288,0
>>> зарплата
123456

Идея состоит в том, что после того, как вы указали зарплата = 123456 , вы всегда можете ввести зарплата вместо 123456 .Это потому, что символ = означает, что присвоено, not равнозначно тому, как вас учили в классе математики. А сейчас 123456 присвоено слово оклад .

То, что мы назвали именами , большинство людей называют переменных . Вы узнаете позже почему их так называют. А пока с именами все в порядке.

Вы также можете называть вещи не числами. Например:

 >>> my_name = 'Гарет'
>>> 'Привет,' + my_name + '!'
«Привет, Гарет!»

Делать что-то снова и снова

Пока что вы сделали очень мало, с чем не мог бы справиться ваш карманный калькулятор. Что ж.Вот кое-что, что ваш калькулятор, вероятно, не так хорошо умеет. Дополнительный Кстати, пробелы во второй строке важны! Это объясняется более подробно подробно в Листе 2 ( Turning the Tables ).

 >>> для x в 1, 2, 3, 4, 5:
... print (x, x * x) # Приглашение меняется - Python ожидает большего.
... # Просто нажмите Enter.

Вы можете догадаться, что это будет делать?

… Если вы догадались, что он печатает числа от 1 до 5 вместе с их квадраты, молодцы.Обратите внимание, что Python удобно помещает пробел между две вещи, которые вы просили напечатать.

Команда print используется, когда вы хотите, чтобы компьютер отображал вещи. Причина, по которой он вам раньше не был нужен, заключается в том, что когда вы его печатаете что-то, на что есть ответ, может сработать Python, он автоматически отображает этот ответ. Вещи с ответами почему-то называются выражениями . Но Python не распечатывает каждые вычисленных значений; только ценности выражения, которые вы вводите в приглашении >>> , и то, что вы указываете для печати с помощью команды print .

Все пошло не так

В какой-то момент, когда вы используете Python, что-то вроде , этот будет случаться.

 >>> 3 + 'трубкозуб'
Отслеживание (последний вызов последний):
  Файл "", строка 1, в 
TypeError: неподдерживаемые типы операндов для +: 'int' и 'str'
>>>

Это выглядит довольно устрашающе. Не бойся. Это просто способ Python сказать вам сделал что-то непонятное. Вы, вероятно, можете игнорировать все, кроме последняя строка.Последняя строка - это способ Python сказать нам, что он не знает как добавить число в строку.

Если вы хотите глубже изучить сообщения об ошибках Python, взгляните на Лист E ( Ошибки ), в котором есть список распространенных жалоб Python может дать вам и объяснения того, что они могут означать.

Если мы действительно хотим объединить их вместе, используя конкатенацию строк, мы сначала нужно преобразовать число в строку:

 >>> str (3) + 'трубкозуб'
'3aardvark'
>>> str (7) + 'plus' + str (3) + 'is' + str (10) + '.'
«7 плюс 3 равно 10».
>>>

Помещение вещей внутрь str (...) преобразует их в строки.

Написание программ на скриптах Python

До сих пор вы использовали только оболочку Python , то, что дает вам подсказка и ждет ваших инструкций. Мы будем продолжать использовать оболочку всякий раз, когда мы хотим продемонстрировать новые возможности Python.

Когда мы хотим делать много вещей или делать одно и то же снова и снова, оболочка не так хороша.Во-первых, он забывает, что вы набрали после того, как бросили курить. Это. А если вы ошиблись, набирая что-то долго, придется начинать все снова.

Когда мы хотим написать программ , мы поместим их в текстовый файл , используя текстовый редактор .

Ваш учитель покажет вам, какой редактор использовать и как им пользоваться. Важный следует помнить, что имя файла должно оканчиваться на .py , чтобы ваш компьютер будет знать, что это скрипт Python.

Вызов

Запишите следующую программу в файл с именем firstprog.py :

 print ("Эксперимент 1:")
1 + 2
печать (1 + 2)
"Почему это не напечатано?"
print ("а это случилось?")
Распечатать
Распечатать

print ("Эксперимент 2:")
для числа в 2, 4, 6:
    печать (2 * число)

для числа в 2, 4, 6:
    print (3 * число, конец = "")

Запустите программу и внимательно посмотрите на ее вывод. Что будет, если поставить выражение в строке без команды print в сценарии Python? Он печатает? Что означает установка запятой в конце команды print делать? Что делает команда print в отдельной строке?

Запишите, что вы узнали о печати.Вы будете использовать эту информацию часто в листах впереди.

Графика

Для рисования изображений можно использовать Python. Попробуйте это в сценарии. Первые два линии, вероятно, покажутся довольно странными; мы объясним их позже.

 из импорта газа *

begin_graphics ()

Строка ((100, 100), (200, 200))
Круг ((320, 240), 40)
Коробка ((400, 300), 100, 85)

update_when ('нажатие_ключа')
end_graphics ()

Что дальше?

Есть два вида рабочих листов, с которыми вы можете поэкспериментировать.

  1. Рабочие листы , каждый из которых поможет вам написать программу для выполнения кое-что, что может быть интересно. Эти листы пронумерованы: Лист 2 ( Поворачивая столы ), Лист 3 ( Pretty Pictures ) и так далее - лист Вы почти закончили читать, теперь это Лист 1.
  2. Информационные листы , каждый из которых сообщает вам что-нибудь полезное о Python. Эти листы обозначены буквами: Лист D ( Словари ), Лист L ( Петли ) или что-то еще.

    No related posts.