Типы данных. Переменные. Курс «Python. Введение в программирование»
Данные и их типы
В реальной жизни мы совершаем различные действия над окружающими нас предметами, или объектами. Мы меняем их свойства, наделяем новыми функциями. По аналогии с этим компьютерные программы также управляют объектами, только виртуальными, цифровыми. Пока не дойдем до уровня объектно-ориентированного программирования, будем называть такие объекты данными.
Очевидно, данные бывают разными. Часто компьютерной программе приходится работать с числами и строками. Так на прошлом уроке мы работали с числами, выполняя над ними арифметические операции. Операция сложения выполняла изменение первого числа на величину второго, а умножение увеличивало одно число в количество раз, соответствующее второму.
Числа в свою очередь также бывают разными: целыми, вещественными, могут иметь огромное значение или очень длинную дробную часть.
При знакомстве с языком программирования Python мы столкнемся с тремя типами данных:
целые числа (тип
int
) – положительные и отрицательные целые числа, а также 0 (например, 4, 687, -45, 0).числа с плавающей точкой (тип
float
) – дробные, они же вещественные, числа (например, 1.45, -3.789654, 0.00453). Примечание: для разделения целой и дробной частей здесь используется точка, а не запятая.строки (тип
str
) — набор символов, заключенных в кавычки (например, «ball», «What is your name?», ‘dkfjUUv’, ‘6589’). Примечание: кавычки в Python могут быть одинарными или двойными; одиночный символ в кавычках также является строкой, отдельного символьного типа в Питоне нет.
Операции в программировании
Операция – это выполнение каких-либо действий над данными, которые в данном случае именуют операндами. Само действие выполняет оператор – специальный инструмент. Если бы вы выполняли операцию постройки стола, то вашими операндами были бы доска и гвоздь, а оператором – молоток.
>>> 10.25 + 98.36 108.61 >>> 'Hello' + 'World' 'HelloWorld'
Здесь следует для себя отметить, что то, что делает оператор в операции, зависит не только от него, но и от типов данных, которыми он оперирует. Молоток в случае нападения на вас крокодила перестанет играть роль строительного инструмента. Однако в большинстве случаев операторы не универсальны. Например, знак плюса неприменим, если операндами являются, с одной стороны, число, а с другой – строка.
>>> 1 + 'a' Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> TypeError: unsupported operand type(s) for +: 'int' and 'str'
Здесь в строке TypeError: unsupported operand type(s) for +: 'int' and 'str'
интерпретатор сообщает, что произошла ошибка типа – неподдерживаемый операнд для типов int
и str
.
Изменение типов данных
Приведенную выше операцию все-таки можно выполнить, если превратить число 1 в строку «1». Для изменения одних типов данных в другие в языке Python предусмотрен ряд встроенных в него функций (что такое функция в принципе, вы узнаете в других уроках). Поскольку мы пока работаем только с тремя типами (
, float
и str
), рассмотрим вызовы соответствующих им функций – int()
, float()
, str()
.
>>> str(1) + 'a' '1a' >>> int('3') + 4 7 >>> float('3.2') + int('2') 5.2 >>> str(4) + str(1.2) '41.2'
Эти функции преобразуют то, что помещается в их скобки соответственно в целое число, вещественное число или строку. Однако преобразовать можно не все:
>>> int('hi') Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> ValueError: invalid literal for int() with base 10: 'hi'
Здесь возникла ошибка значения (ValueError
), так как передан литерал (в данном случае строка с буквенными символами), который нельзя преобразовать к числу с основанием 10. Однако функция int
не такая простая:
>>> int('101', 2) 5 >>> int('F', 16) 15
Если вы знаете о различных системах счисления, то поймете, что здесь произошло.
Обратим внимание еще на одно. Данные могут называться значениями, а также литералами. Эти три понятия («данные», «значение», «литерал») не обозначают одно и то же, но близки и нередко употребляются как синонимы. Чтобы понять различие между ними, места их употребления, надо изучить программирование глубже.
Переменные
Данные хранятся в ячейках памяти компьютера. Когда мы вводим число, оно помещается в какую-то ячейку памяти. Но как потом узнать, куда именно? Как впоследствии обращаться к этим данными? Нужно как-то запомнить, пометить соответствующую ячейку.
Раньше, при написании программ на машинном языке, обращение к ячейкам памяти осуществляли с помощью указания их регистров, то есть конкретно сообщали, куда положить данные и откуда их взять.
Механизм связи между переменными и данными может различаться в зависимости от языка программирования и типов данных. Пока достаточно запомнить, что в программе данные связываются с каким-либо именем и в дальнейшем обращение к ним возможно по этому имени-переменной.
Слово «переменная» обозначает, что сущность может меняться, она непостоянна. Действительно, вы увидите это в дальнейшем, одна и та же переменная может быть связана сначала с одними данными, а потом – с другими. То есть ее значение может меняться, она переменчива.
В программе на языке Python, как и на большинстве других языков, связь между данными и переменными устанавливается с помощью знака =
. Такая операция называется присваивание (также говорят «присвоение»). Например, выражение sq = 4
означает, что на объект, представляющий собой число 4, находящееся в определенной области памяти, теперь ссылается переменная sq, и обращаться к этому объекту следует по имени sq.
Имена переменных могут быть любыми. Однако есть несколько общих правил их написания:
Желательно давать переменным осмысленные имена, говорящие о назначении данных, на которые они ссылаются.
Имя переменной не должно совпадать с командами языка (зарезервированными ключевыми словами).
Имя переменной должно начинаться с буквы или символа подчеркивания (_), но не с цифры.
Имя переменной не должно содержать пробелы.
Чтобы узнать значение, на которое ссылается переменная, находясь в режиме интерпретатора, достаточно ее вызвать, то есть написать имя и нажать Enter.
Вот более сложный пример работы с переменными в интерактивном режиме:
>>> apples = 100 >>> eat_day = 5 >>> day = 7 >>> apples = apples - eat_day * day >>> apples 65
Здесь фигурируют три переменные: apples, eat_day и day. Каждой из них присваивается свое значение. Выражение apples = apples - eat_day * day
сложное. Сначала выполняется подвыражение, стоящее справа от знака равенства. После этого его результат присваивается переменной apples, в результате чего ее старое значение (100) теряется. В подвыражении apples - eat_day * day
вместо имен переменных на самом деле используются их значения, то есть числа 100, 5 и 7.
Практическая работа
Переменной var_int присвойте значение 10, var_float — значение 8.4, var_str — «No».
Значение, хранимое в переменной var_int, увеличьте в 3.5 раза. Полученный результат свяжите с переменной var_big.
Измените значение, хранимое в переменной var_float, уменьшив его на единицу, результат свяжите с той же переменной.
Разделите var_int на var_float, а затем var_big на var_float
Измените значение переменной var_str на «NoNoYesYesYes». При формировании нового значения используйте операции конкатенации (
+
) и повторения строки (*
).Выведите значения всех переменных.
Примеры решения и дополнительные уроки в android-приложении и pdf-версии курса
Глобальные переменные в Python: сохранить локальную переменную от вызова к вызову функции
Есть несколько способов реализовать подобное поведение.
Глобальные переменные
Первое, что может прийти в голову, это использовать глобальные переменные.
Важно учитывать то, что глобальные переменные доступы на чтение
def func1():
print(x)
x = 10
func1() # 10
но простое использование на запись не разрешается:
def func2():
y = 20 # создаёт локальную переменную, а не изменяет глобальную
y = 10
func2()
print(y) # 10
Более того, при попытке обратиться к переменной сначала на чтение, потом на запись, мы получим ошибку:
def func3():
print(z)
z = 20
z = 10
func3() # UnboundLocalError: local variable 'z' referenced before assignment
Это происходит из-за того, что использование присваивания переменной z
обозначает её, как локальную (как в случае 2). Попытка вывести значение локальной переменной, у которой ещё не задано значение, как раз и порождает возникновение этой ошибки.
Аналогичный пример как раз приведён в вашем вопросе. Там тоже переменная someGlobalVar
определяется, как локальная, потому что выполняется присваивание. Так как в этом присваивании используется сначала чтение значения ещё не инициализированной переменной someGlobalVar
, мы получаем ту же ошибку.
Для того, чтобы этот пример работал, необходимо предварительно пометить переменную, как global
:
def func4():
global w
print(w)
w = 20
w = 10
func4() # 10
print(w) # 20
Аналогично будет работать и в вашем случае.
Использование поля функции
Второй способ, который может прийти в голову, это использование объекта функции для хранения состояния функции.
def func5():
if not hasattr(func5, '_state'): # инициализация значения
func5. _state = 0
print(func5._state)
func5._state = func5._state + 1
# до первого вызова функции значение не установлено
# print(func5._state) # AttributeError: 'function' object has no attribute '_state'
func5() # 0
print(func5._state) # 1
В этом способе удобно то, что значение ассоциировано с самой функцией.
Стоит быть осторожным, давая имена подобным полям функции, так как в Python 2 у функции есть стандартные поля с названиями, не начинающимися с двух подчёркиваний, например, func_closure
, func_code
и т.п. Все они начинаются с func_
, поэтому главное не использовать этот префикс и не начинать название поля с __
, в остальных случаях шанс коллизии имён практически равен нулю.
Использование класса с поведением функции
Третий способ заключается в создании класса с поведением функции. Это наиболее удобный и безопасный, по моему мнению, способ реализации подобного поведения. Просто создайте класс и перегрузите его метод __call__
:
class FuncCreator:
def __init__(self, start_state):
self.state = start_state
def __call__(self):
print(self.state)
self.state += 1
func6 = FuncCreator(0)
print(func6.state) # 0
func6() # 0
print(func6.state) # 1
Это увеличивает объём кода, но добавляет удобств от использования функциональности класса.
Использование изменяемого объекта, как значение по умолчанию для параметра
Четвёртый способ заключается в том, чтобы создать функцию, у которой будет необязательный параметр, использующий изменяемое значение в качестве состояния:
def func7(state=[]):
if not state:
state.append(0)
print(state[0])
state[0] += 1
func7() # 0
func7() # 1
В качестве объекта состояния можно использовать любой изменяемый объект. Это использует то, что все значения по умолчанию присваиваются один раз.
Использование декоратора, выполняющего необходимые вычисления
Если вернуться к исходному примеру, то для подсчёта числа вызовов функции будет также может быть удобно использовать декораторы. Это позволит в том числе и переиспользовать код.
Для Python 3 код может выглядеть, например, так:
from functools import wraps
def call_count(func):
count = 0
@wraps(func)
def wrapper(*args, **kwargs):
nonlocal count
count += 1
func(*args, **kwargs)
print(count)
return wrapper
В Python 2 нет nonlocal
, но можно использовать изменяемые переменные:
from functools import wraps
def call_count(func):
count = [0]
@wraps(func)
def wrapper(*args, **kwargs):
count[0] += 1
func(*args, **kwargs)
print(count[0])
return wrapper
Использоваться это будет следующим образом:
@call_count
def f():
pass
f() # 1
f() # 2
При желании вы можете скомбинировать этот способ с каким-нибудь из описанных ранее.
Из всех выше упомянутых способов я бы рекомендовал использовать классы (так как функция с изменяющимся состоянием уже больше похожа на класс, чем на функцию) или поле функции, в случае необходимости быстрого добавления функциональности в код.
переменные и функции — Look At Me
Прежде чем перейти к разбору первого скрипта, Антон Мухатаев вкратце рассказывает об основах Python, чтобы никто не потерялся.
Предыдущий выпуск
Я учусь программировать
на Python: введение
В прошлый раз я рассказал, чем хорош язык Python. Те, кто с ним знаком, наверняка со мной согласны, но есть и те, кто учат другие языки программирования — или вообще не знают ни одного языка. Специально для них я посвящу ближайшие посты разбору основ, которые помогут нам не только с Python, но и с другими языками в будущем. Тем же, кто всё это хорошо знает (а я уверен, таких среди читателей много), никогда не помешает повторить основы.
Предупреждаю: этот пост ни в коем разе не претендует на первую главу учебника по программированию, но, чтобы он послужил хорошей мотивацией, я укажу в конце ссылки, где о тех же вещах рассказывают подробнее, а главное — точнее. Кроме того, учтите, что код приводится для версий 3.0 и старше и, вероятно, не будет работать на версии 2.7.
Вернёмся к двум строчкам кода, которыми я закончил предыдущий пост, и разберём каждую его составляющую в том порядке, в котором интерпретатор — программа, переводящая код на машинный уровень и запускающая его, — будет считывать код.
best_website = «Look At Me»
print(«Hello, {}!».format(best_website))
best_website — это название переменной. Переменная — это занятая нами область памяти, в которой мы храним данные. При желании переменной best_website можно присвоить другое значение. Допустим, вы считаете, что Look At Me — далеко не лучший сайт, и вам больше нравится «Метрополь». Тогда вы можете написать best_website = «Metropol», и у переменной best_website будет соответствующее значение.
В Python названия переменных могут содержать только латинские буквы и целые числа, при этом названия должны всегда начинаться с буквы. Для разделения слов внутри названия в Python принято использовать подчёркивания — так названия удобнее читать (помните, что пробелы запрещены). Сразу рекомендую по возможности не называть переменные одной или двумя буквами: из названия должно быть понятно, что хранит эта переменная.
Знак «равно» (=) — это оператор присваивания в Python и многих других языках. Иначе говоря, переменной, указанной слева от него, присваивается некое значение, указанное справа. Обычно этот оператор отделяют от названия переменной и присваиваемого ей значения одним пробелом.
«Look At Me» — значение, присваиваемое переменной. Кавычки указывают на то, что тип хранимых данных — string, содержащий последовательность букв и других символов. Кавычки могут быть и одинарными — ‘ ‘, но если вы хотите использовать кавычки внутри кавычек, то внешние придётся делать двойными.
Интерпретатор определяет конец строки, понимает, что наше утверждение (statement), то есть вся текущая строка, завершено, и переходит на следующую строку.
print() — стандартная функция вывода в Python, в её скобках задаются аргументы — значения, которые мы хотим ей дать. Функции повышают уровень абстракции языка и позволяют вам не задумываться над всеми сложными вещами, которые скрываются за каждой строчкой кода. В нашем случае функция принимает один аргумент, но некоторые функции могут и не принимать аргументов — в таком случае скобки будут пустыми, но указывать их у функции нужно обязательно.
«Hello, {}!» — аргумент функции. Кавычки указывают на то, что у него тип данных string. Надпись должна быть вам понятна, это классика, но, возможно, с толку собьёт символ {}. О нём чуть позже.
.format() — это метод, частный случай функции. Разницу между понятиями функции и метода я поясню в одном из следующих постов, пока лишь обращу внимание на то, что метод . format() используется в нашем случае строго на объекте типа string, с которым его разделяет точка.
(best_website) — аргумент метода format(), который выводится на месте символа {} из пункта 6. Следовательно, если вы задали своим любимым сайтом не Look At Me, а «Метрополь», то и выведется значение, хранимое в переменной, — «Metropol».
Интерпретатор видит, что дошёл до конца кода и прерывает работу программы.
Программистам нужно не только уметь пользоваться функциями, заложенными в язык, но и писать свои. Напишем простую функцию, которая будет возвращать квадрат заданного числа:
def square(number):
return number * number
Квадрат числа — это число, умноженное само на себя. Следовательно, чтобы возвести number в квадрат, нужно умножить number на number. Давайте разберём эти две строки.
def — ключевое слово, сообщающее интерпретатору, что следом дано определение (definition) функции.
square — название функции. Мы называем функции по тем же правилам, что и переменные.
(number) — название аргумента функции. В нашем случае мы ожидаем, что это будет целое число — тип данных integer.
: — двоеточие обозначает, что на следующей строке будет блок кода, относящийся к текущей строке. Всё содержимое функции находится внутри этого блока, при этом он отделяется от текущей строки четырьмя пробелами.
return — оператор, который говорит о том, что функция возвращает следующее за ним утверждение. В нашем случае это аргумент, умноженный сам на себя: int * int, где * — оператор умножения. Функция может и ничего не возвращать, если это не требуется.
Чтобы воспользоваться функцией, достаточно вызвать её после двух этих строк. Так, строка print(square(9)) приведёт к тому, что программа выведет квадрат девяти — 81.
Последнее, что мы добавим сегодня в скрипт, — стандартную для Python функцию input(), которая позволит нам после запуска программы ввести число, квадрат которого мы хотим получить. Так как введённое нами число будет типом данных string, нужно перевести его в тип данных integer — делается это с помощью функции int(). Вот полный код нашей программы:
def square(int):
return int * int
number = int(input(«Enter an integer: «))
print(«The square of {} is {}.».format(number, square(number)))
Внутри функции input() находится текст, который будет выводиться при вводе числа. Пробел после двоеточия стоит, чтобы вводимое число не следовало сразу за двоеточием. Функция input() помещается в int(), и результат присваивается переменной number, которая затем используется методом .format(), один из аргументов которого — вызов функции square().
У этого скрипта есть как минимум две проблемы. Во-первых, он перестаёт работать, если мы введём после запуска не целое число, а что-нибудь ещё — например, букву. Во-вторых, он перестаёт работать и сразу после того, как выведет ответ, — а что если мы хотим посчитать квадраты нескольких чисел? Всё это мы исправим в следующий раз, а пока постарайтесь переварить то, что мы с вами изучили (или повторили) сегодня.
Пожалуйста, если вам что-то непонятно, пишите комментарии под постом и в социальных сетях — буду рад и любым другим отзывам. Если вы более опытный в программировании человек, чем я, то с удовольствием выслушаю содержательную критику. Спасибо, и до следующего раза!
Кстати, о скрипте из первого домашнего задания, которое я дал себе в дебютном выпуске блога: он сидит и ждёт своего часа.
Читайте также:
Полные курсы Python на Codeacademy и Treehouse*
* — платные курсы, но есть пробный период
Переменные в Python на Learnpython.org и Python Course
Функции в Python на Learnpython.org и Python Course
Ввод информации с клавиатуры в Python.
Ввод информации в Python
В этом уроке мы узнаем, как вводить информацию с клавиатуры в программах Python, научимся вводить числовые и строковые переменные с помощью клавиатуры.
Для ввода данных в программах Python используется команда
Переменная = input(«Комментарий пользователя при вводе»)
При исполнении этой команды в переменную запишутся данные с клавиатуры, а в консоль выведется комментарий.
Чтобы вводимое значение отделялось от комментария в программе, нужно добавить к сообщению комментария пробел
Переменная = input(“Сообщение ”)
Чтобы информация вводилась на следующей строке, необходимо сделать перенос на новую строку с помощью
Переменная = input(“Сообщение
”).
С помощью Python команды input() с клавиатуры вводится строка. Для того, чтобы получить числовое значение переменной, нужно использовать команду int( input(“Сообщение ”)), переводящую строки в числа
Пример.
a = int(input(“Введите значение переменной a”))
b = 10
print(b + a)
Эта программа получает числовое значение переменной a, прибавляет к нему b и выводит результат на экран.
Обратите внимание на отсутствие кавычек в команде print(b + a). В кавычки помещаются только строки, которые нужно вывести, а без кавычек программа будет считывать значения переменных a и b. Если бы в print() были кавычки, то программа вывела бы “b + a”, а если их нет, то программа выведет число, равное 10 + a.
Пример программы на Python, которая вводит числа с клавиатуры и выводит на экран их сумму
a = int(input(“Введите первое число. ”))
b = int(input(“Введите второе число. ”))
print(a + b)
Пример программы на Python, которая спрашивает имя и отчество, и выводит приветствие пользователя по имени и отчеству.
n = input(«Введите имя. «)
sn = input(«Введите отчество. «)
print(«Здравствуйте, » + n + » » + sn + «.»)
В команде print() можно прибавлять строки.
Вернуться к содержанию Следующая тема Синтаксис языка Python. Условия в Python
Поделиться:
Можно ли только объявить переменную без присвоения какого-либо значения в Python?
Я не уверен, что ты пытаешься сделать. Python — очень динамичный язык; вам обычно не нужно объявлять переменные, пока вы на самом деле не собираетесь назначать или использовать их. Я думаю, что вы хотите сделать, это просто
foo = None
который назначит значение None
переменной foo
.
РЕДАКТИРОВАТЬ: То, что вы действительно хотите сделать, это просто:
#note how I don't do *anything* with value here
#we can just start using it right inside the loop
for index in sequence:
if conditionMet:
value = index
break
try:
doSomething(value)
except NameError:
print "Didn't find anything"
Это немного трудно сказать , если это действительно правильный стиль для использования с такой короткий пример кода, но это более «Pythonic» способ работы.
РЕДАКТИРОВАТЬ: ниже комментарий JFS (размещен здесь, чтобы показать код)
Не имеет отношения к вопросу ОП, но приведенный выше код можно переписать так:
for item in sequence:
if some_condition(item):
found = True
break
else: # no break or len(sequence) == 0
found = False
if found:
do_something(item)
ПРИМЕЧАНИЕ: если some_condition()
возникает исключение, то found
это не связано.
ПРИМЕЧАНИЕ: если len (sequence) == 0, item
это не связано.
Приведенный выше код не рекомендуется. Его цель — проиллюстрировать, как работают локальные переменные, а именно, может ли «переменная» «определяться», может быть определена только во время выполнения в этом случае. Предпочтительный способ:
for item in sequence:
if some_condition(item):
do_something(item)
break
Или
found = False
for item in sequence:
if some_condition(item):
found = True
break
if found:
do_something(item)
Переменная __name__ в Python. Введение в переменную _ _name_ _ и… | by Daria Sidorova | NOP::Nuances of Programming
Скорее всего, вы встречали переменную __name__
при работе с кодом Python. Она выглядит следующим образом:
if __name__ == '__main__':
main()
Рассмотрим пример использования этой переменной при создании модулей в Python.
Зачем использовать переменную _ _name_ _?
Переменная __name__
(два нижних подчеркивания перед и после) — это особая переменная в Python, получающая значение в зависимости от того, каким образом выполняется содержащийся в ней сценарий.
Иногда функции в одних сценариях могут пригодиться вам в других. В Python можно импортировать этот сценарий в качестве модуля для другого сценария.
Благодаря этой переменной можно решить, стоит ли запускать сценарий или импортировать функции, определенные в сценарии.
Какие значения может содержать переменная __name__?
При запуске сценария значение переменной __name__
равно __main__
. При импортировании кода сценария она будет содержать название сценария.
Рассмотрим два случая использования.
Вариант 1 — Запуск сценария
Допустим, мы написали сценарий nameScript.py
, который выглядит следующим образом:
def myFunction():
print 'The value of __name__ is ' + __name__def main():
myFunction()if __name__ == '__main__':
main()
При запуске nameScript. py последует нижеприведенный процесс.
До запуска остальной части кода значение переменной __name__
установлено на __main__. После этого запускаются утверждения def main
и myFunction
. Поскольку установлено значение true, вызывается функция main. В свою очередь, вызывается myFunction. В результате выводится значение __main__
.
Вариант 2 — Импорт сценария в другой сценарий
Чтобы использовать myFunction в другом сценарии, например importingScript.py
, импортируем nameScript.py
в качестве модуля.
Код importingScript.py
выглядит следующим образом:
import nameScript as nsns.myFunction()
Получаем две области видимости: importingScript
и nameScript
.
В importingScript.py значение переменной __name__
установлено на __main__. При импортировании nameScript Python начинает искать файл, добавив .py
к названию модуля, а затем запускает код импортированного файла.
В этом случае значение установлено на nameScript. Снова запускаются утверждения def для main и myFunction. Однако в этот раз установлено значение false, а функция main не вызывается.
В importingScript.py вызываем myFunction, которая выводит nameScript. NameScript становится известен для myFunction при определении функции.
При вводе __name__
в importingScript получаем __main__
, поскольку Python использует значение, известное в области видимости importingScript.
Заключение
Мы рассмотрели варианты использования переменной __name__
при написании модулей. Эти модули также можно запустить самостоятельно, используя данные о том, как меняются значения этих переменных в зависимости от места их возникновения.
Язык программирования «Python». Функция input()
Функция input()
Очень часто при написании программы нужно запрашивать какую-либо информацию у пользователя. И после того, как он введет необходимые данные, их нужно сохранить в программе. Для обработки пользовательского ввода в python существует функция input().
>>> a=input()
123
>>> a
'123'
>>> type(a)
class 'str'
>>> a+2
Traceback (most recent call last):
a+2
TypeError: must be str, not int
После вызова функции input() программа остановится и будет ждать ввода значений. По окончанию ввода нужно нажать Enter и все что было введено сохранится в переменной в виде строки.
>>> b=input()
hello world!
>>> b
'hello world!'
Если вам необходимо ввести целое число и сохранить его в переменную d, необходимо поступить следующим образом:
>>> d=int(input())
123
>>> type(d)
class 'int'
>>> d+2
125
Оборачивая input() функцией int(), мы преобразуем введеную строку в целое число. Но будьте аккуратны! Если пользователь введет символы, которые нельзя преобразовать к целому числу, получите ошибку ValueError.
d=int(input())
15sdf4
Traceback (most recent call last):
d=int(input())
ValueError: invalid literal for int() with base 10: '15sdf4'
Если вам необходимо ввести вещественное число и сохранить его в переменную q, необходимо обернуть функцию input() в функцию float()
>>> q=float(input())
4.5
>>> q
4.5
>>> type(q)
class 'float'
Но при помощи int(input()) вы можете считать только одно число в одной строке. Если вам потребуется ввести несколько чисел в одну строчку через пробел, нужно поступать следующим образом:
Здесь вводятся только два значения в одну строку через пробел. Затем каждое из них преобразуется к целому значению.
Другой способ прочитать несколько значений — использовать функцию map
О том как работает функция map вы узнаете в дальнейших уроках. Сейчас просто пользуйтесь этой строчкой
Заключение
Варианты использования функции input()
- a = input() — если необходимо ввести строку и сохранить ее в переменную а
- a = int(input()) — если необходимо ввести целое число и сохранить его в переменную а
- a = float(input()) — если необходимо ввести вещественное число и сохранить его в переменную а
- a,b = map(int,input().split()) — если необходимо ввести два целых числа в одну строку через пробел
- a,b,c = map(float,input(). split()) — если необходимо ввести три вещественных числа в одну строку через пробел
Вопросы для проверки пройденного:
-
1 Что делает данная программа?
name = input("Введите ваше имя: ") print("Тебя зовут " + name)
-
2 Найдите и объясните ошибку в следующем коде:
rost = input(float("Введите ваш рост в метрах:"))
инъекций переменных в функции; Python
У меня есть класс webdriver, который предполагает наличие только одного драйвера. Это плохо, потому что он не может обрабатывать несколько страниц одновременно. Я хочу создать декоратор, который будет вводить self.driver
в любую декорированную функцию, если она существует, в противном случае это позволит любой функции использовать переданный ей драйвер. Я должен быть в состоянии определить и функционировать как
@get_driver
def this_func (** kwargs):
# У меня есть доступ к «драйверу», если у меня есть «я».драйвер или если был дан водитель kwarg
Вот он:
импорт ОС, время, подпроцесс, случайный
from functools import wraps
из selenium import webdriver
из selenium.webdriver.common.keys import Keys
из selenium.webdriver.support.select import Выбрать
из pyvirtualdisplay import Display
класс get_driver (объект):
def __init __ (self, func):
self.func = func
обертывания (функция) (сам)
def __call __ (self, * args, ** kwargs):
пытаться:
kwargs.обновление ({'драйвер': self.driver})
Кроме:
проходить
return_ = self.func (* аргументы, ** kwargs)
возврат return_
класс WebdriverChauffuer (объект):
def __init __ (self, username = None, password = None, start_url = None):
self.username = имя пользователя
self. password = пароль
self.start_url = start_url
@get_driver
def source_code (self, ** kwargs):
вернуть driver.page_source или None
класс FirefoxDriver (WebdriverChauffuer):
def __init __ (self, username = None, password = None, start_url = None, driver = None):
супер (FirefoxDriver, сам).__init __ (имя пользователя = имя пользователя, пароль = пароль, start_url = start_url)
def start_driver (сам):
self.driver = webdriver.Firefox ()
Я получаю странную ошибку из-за того, что не было задано никаких аргументов, хотя я вызываю source_code
в экземпляре, который должен выдать себя:
В [1]: из my_scripting_library import *
В [2]: d = FirefoxDriver ()
В [3]: d.start
d.start_driver d.start_url
В [3]: d.start_driver ()
В [4]: d.get ('https: // google.com ')
В [5]: d.source_code ()
-------------------------------------------------- -------------------------
TypeError Traceback (последний вызов последним)
в ()
----> 1 d. source_code ()
/home/cchilders/scripts/my_scripting_library/webdriver/general.pyc в __call __ (self, * args, ** kwargs)
24, кроме:
25 чел.
---> 26 return_ = self.func (* аргументы, ** kwargs)
27 возврат return_
28 год
TypeError: source_code () принимает ровно 1 аргумент (0 задано)
Нет разницы когда меняю отдачу на
return_ = self.func (** kwargs)
Почему я больше не могу позвонить source_code
? Спасибо
РЕДАКТИРОВАТЬ:
Эти драйверы, конечно, должны использоваться для целей, вот пример:
класс HCCDriver (FirefoxDriver):
def __init __ (self, init = False):
super (HCCDriver, self) .__ init __ (start_url = "https://hccadvisor.hccfl.edu")
def main_page (сам):
self.get ('https://www.hccfl.edu/hawknet.aspx')
def login_webadvisor (self, username = "cchilders", password = "miley_cirus_is_great_singer", driver = None):
себя. webadvisor_driver = FirefoxDriver ()
webadvisor_driver.get (self.start_url)
время сна (2)
driver.access_link (search_text = "Войти")
driver.find_box_and_fill (search_text = "LABELID_USER_NAME", значение = имя пользователя)
driver.find_box_and_fill (search_text = "CURR.PWD", значение = пароль)
driver.submit_form (search_text = "ОТПРАВИТЬ")
driver.access_link (search_text = "Студенты")
def login_email (сам):
self.start_driver ()
self.get ("http://outlook.com/hawkmail.hccfl.edu ")
# WebDriverWait (self.driver, 10) .until (EC.presence_of_element_located (By.ID, 'ctl00_ContentPlaceHolder1_UsernameTextBox'))
self.find_box_and_fill (search_text = "ctl00_ContentPlaceHolder1_UsernameTextBox", value = "[email protected]")
self.find_box_and_fill (search_text = "ctl00_ContentPlaceHolder1_PasswordTextBox", value = "i_love_honey_booboo")
время сна (2)
self.submit_form ("ctl00_ContentPlaceHolder1_SubmitButton")
def login_myhcc (сам):
драйвер = FirefoxDriver ()
Водитель. получить ("https://hcc.instructure.com")
время сна (5)
find_box_and_fill ('ctl00_ContentPlaceHolder1_UsernameTextBox', '[email protected]')
driver.find_box_and_fill ('ctl00_ContentPlawebadvisor_urlceHolder1_PasswordTextBox', 'if_evolution_was_real_americans_would_stop_worshipping_pres_candidates')
driver.click_button ('ctl00 $ ContentPlaceHolder1 $ SubmitButton')
Дело в том, что без декоратора я предвидел каждую функцию, которая выглядела бы так:
def this_func (self, driver = None):
если не водитель:
пытаться:
водитель = сам.Водитель
Кроме:
поднять исключение («Нет водителя, мой добрый сэр»)
с драйвером = Нет
и
попробуйте:
драйвер = self.driver
Кроме:
поднять исключение ('Нет водителя, сэр')
детали повторяются 20, 30 раз и т. Д.
Доступ к закрытым переменным во введенном методе — python
Вопрос в конце
То, что я пытаюсь сделать, это:
- Ввести свойство в созданный объект и установить его вместо переменной (успех)
- Внедрить метод (назовем его МЕТОД) в созданный объект, у объекта не было такого метода до (успех)
- Вызвать публичный другой метод из свойства, используя self (успех)
- МЕТОД вызова из свойства с использованием себя (успех)
- Получить переменную частного класса из МЕТОДА с использованием себя ( сбой )
Вот код:
из импорта типов MethodType
def add_property (экземпляр, имя, метод):
cls = тип (экземпляр)
cls = тип (cls. __name__, (cls,), {})
cls .__ perinstance = True
экземпляр .__ class__ = cls
setattr (cls, имя, свойство (метод))
def add_variable (экземпляр, имя, init_value = 0):
setattr (тип (экземпляр), имя, init_value)
класс Simulation:
def __init __ (сам):
self.finished = Ложь
я .__ скрытый = -10
def someloop (сам):
в то время как не self.finished:
self .__ private_method ()
def __private_method (сам):
проходить
def public_method (сам):
проходить
def mocked_method (сам):
печать (тип (сам))
печать (сам.__dict__)
печать (self .__ скрытый)
def закончил (сам):
print ("Выполнение завершено", введите (самостоятельно))
self.public_method ()
self.mocked_update ()
вернуть True
simulation = Симуляция ()
add_property (моделирование, «завершено», завершено)
add_variable (моделирование, «count_finished», 0)
Simulation.mocked_update = MethodType (mocked_method, моделирование)
simulation.someloop ()
Какой код (эти отпечатки):
Выполнить завершено ' Simulation '>
<класс '__main__.Моделирование '>
{'finished': False, '_Simulation__hidden': -10, 'mocked_update': <связанный метод mocked_method из <__ main __. Объект моделирования в 0x030D2F10 >>}
(...)
AttributeError: объект 'Simulation' не имеет атрибута '__hidden'
Как видите, self — это то, что должно быть (класс моделирования), оно было правильно введено, но все же не работает. Если вам интересно:
распечатка (самовыражение_смоделирование_скрыто)
явно работает внутри mocked_update.
Отсюда мой вопрос: Есть ли у меня шанс получить доступ к этой переменной с помощью self?
Мотивация
Так как в разделе комментариев возник вопрос:
Это не служит никакой реальной цели, это просто эксперимент.
Вставка значений в строки — Учебники по визуализации, вычислениям и математике
\ (\ newcommand {L} [1] {\ | # 1 \ |} \ newcommand {VL} [1] {\ L {\ vec {# 1}}} \ newcommand {R} [1] {\ operatorname {Re} \, (# 1)} \ newcommand {I} [1] {\ operatorname {Im} \, (# 1)} \)
Вариант 1 — строка
в формате
метод Вы можете использовать строковый метод формат
метод для создания новых строк с
вставленные значения. Этот метод работает для всех текущих выпусков Python. Мы тут
вставить строку в другую строку:
>>> пастырь = "Мария" >>> string_in_string = "Дежурный пастух {}.". формат (пастырь) >>> печать (строка_в_строке) Пастушка Мэри дежурит.
Фигурные скобки показывают, куда должно идти вставленное значение.
Вы можете вставить более одного значения. Значения не обязательно должны быть строками, они могут быть числами и другими объектами Python.
>>> пастырь = "Мария" >>> возраст = 32 >>> stuff_in_string = "Пастуху {} {} лет.".format (пастырь, возраст) >>> print (stuff_in_string) Пастушке Марии 32 года.
>>> 'Вот {} число с плавающей запятой'. Формат (3.33333) 'Вот число 3,33333 с плавающей запятой'
С помощью форматирования можно выполнять более сложное форматирование чисел и строк. параметры в фигурных скобках — см. документацию по фигурным скобкам форматирование строки.
Эта система позволяет нам давать инструкции по форматированию для таких вещей, как числа,
используя :
внутри фигурных скобок с последующим форматированием
инструкции. Здесь мы просим вывести целое число ( d
), где число должно
перед ним должно быть 0
, чтобы заполнить поле шириной 3
:
>>> print ("Число {: 03d} здесь.". Format (11)) Номер 011 уже здесь.
Это печатает значение с плавающей запятой ( f
) с ровно 4
цифр после
десятичная точка:
>>> 'Число в формате - {: .4f}'. Формат (.2) 'Форматированное число - 0,2000'
См. Документацию по форматированию строк Python для получения дополнительных сведений и Примеры.
Вариант 2 — f-строки в Python> = 3.6
Если вы можете рассчитывать на наличие Python> = версии 3.6, то у вас есть другой
привлекательный вариант, заключающийся в использовании нового форматированного строкового литерала
(f-строка) синтаксис для вставки значений переменных. f
в начале
string сообщает Python разрешить любые действующие в настоящее время имена переменных в качестве переменных
имена внутри строки. Например, вот пример, подобный приведенному выше,
используя синтаксис f-строки:
>>> пастырь = "Марта" >>> возраст = 34 >>> # Обратите внимание на f перед первой кавычкой строки >>> stuff_in_string = f "Пастуху {пастырю} {age} лет." >>> print (stuff_in_string) Пастух Марте 34 года.
Вариант 3 — олдскульное форматирование%
Существует более старый метод форматирования строк, в котором используется оператор %
.
Он немного менее гибкий, чем два других варианта, но вы все равно увидите
он используется в более старом коде, и где использование % форматирование
является более кратким.
Для формирования оператора %
вы показываете, куда должны идти вставленные значения
используя символ %
, за которым следует спецификатор формата, чтобы указать, как значение
должен быть вставлен.
Вот пример выше с использованием форматирования %
. Обратите внимание на маркер % s
для вставки строки и маркер % d
для вставки целого числа.
>>> stuff_in_string = "Пастуху% s% d лет." % (пастух, возраст) >>> print (stuff_in_string) Пастух Марте 34 года.
инжект-глобалов · PyPI
Описание проекта
Функция для вставки глобальных переменных в вызовы функций.
Пример использования:
Вот простой пример использования:
из inject_globals import inject_globals @inject_globals (a = "Привет", b = "Мир") def привет (): print (f "{a} {b}") Привет()
Однако этот пример несколько глупый. Его сила проявляется, когда вы создаете других декораторов, например, этот:
по умолчанию run_n_times (n): def средний (func): from functools import wraps @wraps (функция) def inner (* args, ** kwargs): r = [] для i в диапазоне (1, n + 1): р.добавить (inject_globals (it = i) (func) (* args, ** kwargs)) вернуть г вернуть внутренний вернуться в середину @run_n_times (3) def foo (): return f "Это итерация # {it}." assert foo () == [«Это итерация №1.», «Это итерация №2.», «Это итерация №3.»]
Скачать файлы
Загрузите файл для своей платформы. Если вы не уверены, что выбрать, узнайте больше об установке пакетов.
Имя файла, размер | Тип файла | Версия Python | Дата загрузки | Хеши |
---|---|---|---|---|
Имя файла, размер инъекция глобалс-1.0.0.4.tar.gz (2,0 кБ) | Тип файла Источник | Версия Python Никто | Дата загрузки | Хеши Вид |
контекстных переменных — Контекстные переменные — Python 3.9.4 документация
Этот модуль предоставляет API для управления, хранения и доступа к локальному контексту.
государственный. Класс ContextVar
используется для объявления
и работать с контекстными переменными . copy_context ()
функция и класс Context
должны использоваться для
управлять текущим контекстом в асинхронных фреймворках.
Менеджеры контекста, у которых есть состояние, должны использовать переменные контекста
вместо threading.local ()
, чтобы предотвратить их состояние
неожиданное кровотечение в другой код при использовании в параллельном коде.
Дополнительные сведения см. Также в PEP 567 .
Переменные контекста
- класс
контекстных переменных.
ContextVar
( имя [, * , по умолчанию ]) Этот класс используется для объявления новой переменной контекста, например:
var: ContextVar [int] = ContextVar ('var', по умолчанию = 42)
Требуемый параметр name используется для самоанализа и отладки целей.
Необязательный параметр по умолчанию только для ключевых слов возвращается
ContextVar.get ()
, когда значение для переменной не найдено в текущем контексте.Важно: Переменные контекста должны создаваться в верхнем модуле. уровень и никогда в закрытии.
Контекст
объекта надежны ссылки на переменные контекста, что предотвращает использование переменных контекста от правильного сбора мусора.-
наименование
Имя переменной.Это свойство только для чтения.
-
получить
([ по умолчанию ]) Вернуть значение переменной контекста для текущего контекста.
Если нет значения для переменной в текущем контексте, метод будет:
возвращает значение аргумента по умолчанию метода, если предусмотрено; или
возвращает значение по умолчанию для переменной контекста, если он был создан с одним; или
вызывает
LookupError
.
-
набор
(значение ) Вызов для установки нового значения переменной контекста в текущем контекст.
Требуемое значение . Аргумент — это новое значение для контекста. Переменная.
Возвращает объект
Token
, который можно использовать чтобы восстановить предыдущее значение переменной с помощьюContextVar.reset ()
метод.
-
сброс
( токен ) Сбросить контекстную переменную до значения, которое она имела до
ContextVar.set ()
, который создал токен .Например:
var = ContextVar ('var') token = var.set ('новое значение') # код, использующий 'var'; var.get () возвращает «новое значение». var.reset (токен) # После вызова сброса var снова не имеет значения, поэтому # var.get () вызовет ошибку LookupError.
-
- класс
контекстных переменных.
Токен
Token объектов возвращаются
ContextVar.set ()
метод. Их можно передать методуContextVar.reset ()
для возврата значение переменной до того, что было до соответствующего комплект .-
Жетон.
вар
Свойство только для чтения. Указывает на объект
ContextVar
который создал токен.
-
Жетон.
old_value
Свойство только для чтения. Установите значение, которое переменная имела раньше
ContextVar.set ()
вызов метода, создавшего токен. Он указывает на токен. ОТСУТСТВУЕТ
— переменная не была установлена перед звонком.
-
Жетон.
ОТСУТСТВУЕТ
Объект-маркер, используемый
Token.old_value
.
-
Ручное управление контекстом
-
contextvars.
copy_context
() Возвращает копию текущего объекта
Context
.Следующий фрагмент получает копию текущего контекста и печатает все переменные и их значения, которые в нем заданы:
ctx: Context = copy_context () печать (список (ctx.items ()))
Функция имеет сложность O (1), т.е. работает одинаково быстро для контексты с несколькими переменными контекста и для контекстов, которые имеют Много их.
- класс
контекстных переменных.
Контекст
Отображение
ContextVars
на их значения.Context ()
создает пустой контекст без значений в нем. Чтобы получить копию текущего контекста, используйтеcopy_context ()
функция.Контекст реализует интерфейс
collections.abc.Mapping
.-
run
( вызываемый , * args , ** kwargs ) Выполнить
вызываемый (* args, ** kwargs) код
в объекте контекста вызывается метод run .Вернуть результат выполнения или распространить исключение, если оно произошло.Любые изменения любых контекстных переменных, которые вызывает вызываемый , будут содержаться в объекте контекста:
var = ContextVar ('var') var.set ('спам') def main (): # 'var' раньше был установлен как 'spam' # вызываем copy_context () и ctx.run (main), поэтому: # var.get () == ctx [var] == 'spam' var.set ('ветчина') # Теперь, после установки 'var' в 'ham': # var.get () == ctx [var] == 'ветчина' ctx = copy_context () # Любые изменения, которые функция main вносит в var # будет содержаться в ctx.ctx.run (главный) # Функция main () была запущена в контексте ctx, # поэтому в нем содержатся изменения в 'var': # ctx [var] == 'ветчина' # Однако, вне 'ctx', 'var' по-прежнему имеет значение 'spam': # var.get () == 'спам'
Метод вызывает
RuntimeError
при вызове на том же объект контекста из более чем одного потока ОС или при вызове рекурсивно.
-
копия
() Вернуть неглубокую копию объекта контекста.
-
var в контексте
Вернуть
Истина
, если контекст имеет значение для var set; вернутьЛожь
в противном случае.
-
контекст [var]
Вернуть значение переменной var
ContextVar
. Если переменная не установлена в объекте контекста,KeyError
возникает.
-
получить
( var [, по умолчанию ]) Вернуть значение для var , если var имеет значение в контексте объект. В противном случае верните по умолчанию .Если по умолчанию не указан, return
Нет
.
-
iter (контекст)
Вернуть итератор по переменным, хранящимся в контексте объект.
-
len (прокси)
Вернуть количество переменных, установленных в объекте контекста.
-
ключи
() Вернуть список всех переменных в объекте контекста.
-
значений
() Вернуть список всех значений переменных в объекте контекста.
-
позиции
() Вернуть список из двух кортежей, содержащий все переменные и их значения в объекте контекста.
-
поддержка asyncio
Контекстные переменные изначально поддерживаются в asyncio
и
готов к использованию без дополнительной настройки. Например, здесь
это простой эхо-сервер, который использует контекстную переменную, чтобы
адрес удаленного клиента, доступный в Задаче, которая обрабатывает этот
клиент:
импорт asyncio импорт контекстных переменных client_addr_var = contextvars.ContextVar ('client_addr') def render_goodbye (): # Доступен адрес обрабатываемого в данный момент клиента # без явной передачи этой функции. client_addr = client_addr_var.get () return f'Прощай, клиент @ {client_addr} \ n'.encode () async def handle_request (читатель, писатель): addr = writer.transport.get_extra_info ('сокет'). getpeername () client_addr_var.set (адрес) # В любом коде, который мы вызываем, теперь можно получить # адрес клиента, вызвав client_addr_var.получать()'. в то время как True: line = ожидание reader.readline () печать (строка) если не line.strip (): перерыв writer.write (строка) писатель.write (render_goodbye ()) писатель.close () async def main (): srv = ждать asyncio.start_server ( handle_request, '127.0.0.1', 8081) асинхронный с SRV: ждать srv.serve_forever () asyncio.run (главная ()) # Чтобы проверить это, вы можете использовать telnet: # telnet 127.0.0.1 8081
Поставщик конфигурации — Инжектор зависимостей 4.32.2 документация
Конфигурация
провайдер предоставляет параметры конфигурации другим провайдерам.
импорт boto3 из контейнеров импорта dependency_injector, поставщиков класс Контейнер (контейнеры.DeclarativeContainer): config = provider.Configuration () s3_client_factory = provider.Factory ( boto3.client, 's3', aws_access_key_id = config.aws.access_key_id, aws_secret_access_key = config.aws.secret_access_key, ) если __name__ == '__main__': container = Контейнер () контейнер.config.from_dict ( { 'aws': { 'access_key_id': 'КЛЮЧ', 'secret_access_key': 'СЕКРЕТНО', }, }, ) s3_client = контейнер. s3_client_factory ()
Реализует принцип «сначала используйте, потом определите».
Загрузка из файла INI
Конфигурация
провайдер может загрузить конфигурацию из файла ini
, используя Configuration.from_ini ()
метод:
из контейнеров импорта dependency_injector, поставщиков класс Контейнер (контейнеры.DeclarativeContainer): config = provider.Configuration () если __name__ == '__main__': container = Контейнер () container.config.from_ini ('примеры / поставщики / конфигурация / config.ini') assert container.config () == { 'aws': { 'access_key_id': 'КЛЮЧ', 'secret_access_key': 'СЕКРЕТНО', }, } assert container.config.aws () == { 'access_key_id': 'КЛЮЧ', 'secret_access_key': 'СЕКРЕТНО', } assert container.config.aws.access_key_id () == 'КЛЮЧ' утверждать контейнер.config.aws.secret_access_key () == 'СЕКРЕТНО'
, где примеров / провайдеров / конфигурация / config.ini
:
[aws] access_key_id = КЛЮЧ secret_access_key = СЕКРЕТНО
Метод Configuration.from_ini ()
поддерживает интерполяцию переменных среды. Использовать $ {ENV_NAME} Формат
в файле конфигурации для замены значения среды
переменная ENV_NAME
.
Загрузка из файла YAML
Конфигурация
провайдер может загрузить конфигурацию из файла yaml
с помощью Конфигурация.from_yaml ()
метод:
из контейнеров импорта dependency_injector, поставщиков класс Контейнер (контейнеры.DeclarativeContainer): config = provider.Configuration () если __name__ == '__main__': container = Контейнер () container.config.from_yaml ('примеры / поставщики / конфигурация / config.yml') assert container.config () == { 'aws': { 'access_key_id': 'КЛЮЧ', 'secret_access_key': 'СЕКРЕТНО', }, } assert container.config.aws () == { 'access_key_id': 'КЛЮЧ', 'secret_access_key': 'СЕКРЕТНО', } утверждать контейнер.config.aws.access_key_id () == 'КЛЮЧ' assert container.config.aws.secret_access_key () == 'СЕКРЕТНО'
, где примеров / провайдеров / конфигурация / config.yml
:
aws: access_key_id: «КЛЮЧ» secret_access_key: «СЕКРЕТНО»
Метод Configuration.from_yaml ()
использует пользовательскую версию yaml.SafeLoader
.
Загрузчик поддерживает интерполяцию переменных среды. Используйте формат $ {ENV_NAME}
в конфигурационном файле подставить значение переменной окружения ENV_NAME
.
Вы также можете указать загрузчик YAML в качестве аргумента:
импортный ямл container.config.from_yaml ('config.yml', загрузчик = yaml.UnsafeLoader)
Примечание
Для загрузки конфигурации yaml требуется пакет PyYAML
.
Вы можете установить Dependency Injector
с дополнительной зависимостью:
pip install dependency-injector [yaml]
или установите PyYAML
напрямую:
Не забудьте отразить изменения в файле требований.
Загрузка из настроек Pydantic
Конфигурация Поставщик
может загружать конфигурацию из объекта настроек pydantic
с помощью Configuration.from_pydantic ()
метод:
импорт ОС из контейнеров импорта dependency_injector, поставщиков из pydantic import BaseSettings, Field # Эмулировать переменные среды os.environ ['AWS_ACCESS_KEY_ID'] = 'КЛЮЧ' os.environ ['AWS_SECRET_ACCESS_KEY'] = 'СЕКРЕТНО' класс AwsSettings (BaseSettings): access_key_id: str = Поле (env = 'aws_access_key_id') secret_access_key: str = Поле (env = 'aws_secret_access_key') Настройки класса (BaseSettings): aws: AwsSettings = AwsSettings () необязательно: str = Поле (по умолчанию = 'default_value') класс Контейнер (контейнеры.DeclarativeContainer): config = provider.Configuration () если __name__ == '__main__': container = Контейнер () container.config.from_pydantic (Настройки ()) assert container.config.aws.access_key_id () == 'КЛЮЧ' assert container.config.aws.secret_access_key () == 'СЕКРЕТНО' assert container.config.optional () == 'default_value'
Чтобы получить данные из настроек pydantic, провайдер Configuration
вызывает метод Settings.dict ()
.
Если вам нужно передать аргумент этому вызову, используйте .from_pydantic ()
аргумента ключевого слова.
container.config.from_pydantic (Настройки (), exclude = {'optional'})
Примечание
Dependency Injector
не устанавливает pydantic
по умолчанию.
Вы можете установить Dependency Injector
с дополнительной зависимостью:
pip install dependency-injector [pydantic]
или установите pydantic
напрямую:
Не забудьте отразить изменения в файле требований.
Загрузка из словаря
Конфигурация
провайдер может загружать конфигурацию из Python dict
, используя Configuration.from_dict ()
метод:
из контейнеров импорта dependency_injector, поставщиков класс Контейнер (контейнеры.DeclarativeContainer): config = provider.Configuration () если __name__ == '__main__': container = Контейнер () container.config.from_dict ( { 'aws': { 'access_key_id': 'КЛЮЧ', 'secret_access_key': 'СЕКРЕТНО', }, }, ) утверждать контейнер.config () == { 'aws': { 'access_key_id': 'КЛЮЧ', 'secret_access_key': 'СЕКРЕТНО', }, } assert container.config.aws () == { 'access_key_id': 'КЛЮЧ', 'secret_access_key': 'СЕКРЕТНО', } assert container.config.aws.access_key_id () == 'КЛЮЧ' assert container.config.aws.secret_access_key () == 'СЕКРЕТНО'
Загрузка из переменной среды
Конфигурация
провайдер может загружать конфигурацию из переменной среды, используя Конфигурация.from_env ()
метод:
импорт ОС из контейнеров импорта dependency_injector, поставщиков класс Контейнер (контейнеры.DeclarativeContainer): config = provider.Configuration () если __name__ == '__main__': container = Контейнер () # Эмулировать переменные среды os.environ ['AWS_ACCESS_KEY_ID'] = 'КЛЮЧ' os.environ ['AWS_SECRET_ACCESS_KEY'] = 'СЕКРЕТНО' container.config.aws.access_key_id.from_env ('AWS_ACCESS_KEY_ID') container.config.aws.secret_access_key.from_env ('AWS_SECRET_ACCESS_KEY') контейнер.config.optional.from_env ('НЕОПРЕДЕЛЕННО', 'значение по умолчанию') assert container.config.aws.access_key_id () == 'КЛЮЧ' assert container.config.aws.secret_access_key () == 'СЕКРЕТНО' assert container.config.optional () == 'default_value'
Загрузка из нескольких источников
Конфигурация
провайдер может загружать конфигурацию из нескольких источников. Загружено
конфигурация рекурсивно объединяется с существующей конфигурацией.
из контейнеров импорта dependency_injector, поставщиков класс Контейнер (контейнеры.DeclarativeContainer): config = provider.Configuration () если __name__ == '__main__': container = Контейнер () container.config.from_yaml ('примеры / поставщики / конфигурация / config.yml') container.config.from_yaml ('примеры / поставщики / конфигурация / config.local.yml') assert container.config () == { 'aws': { 'access_key_id': 'ЛОКАЛЬНЫЙ КЛЮЧ', 'secret_access_key': 'ЛОКАЛЬНО-СЕКРЕТНО', }, } assert container.config.aws () == { 'access_key_id': 'ЛОКАЛЬНЫЙ КЛЮЧ', 'secret_access_key': 'ЛОКАЛЬНО-СЕКРЕТНО', } утверждать контейнер.config.aws.access_key_id () == 'ЛОКАЛЬНЫЙ КЛЮЧ' assert container.config.aws.secret_access_key () == 'МЕСТНЫЙ-СЕКРЕТНЫЙ'
, где примеров / провайдеров / конфигурация / config.local.yml
:
aws: access_key_id: "ЛОКАЛЬНЫЙ КЛЮЧ" secret_access_key: "МЕСТНО-СЕКРЕТНО"
Обязательные и необязательные источники
По умолчанию методы .from_yaml ()
и .from_ini ()
игнорируют ошибки, если файл конфигурации не существует.
Вы можете использовать это, чтобы указать необязательные файлы конфигурации.
Если файл конфигурации является обязательным, используйте обязательный аргумент
. Поставщик конфигурации вызовет ошибку
если требуемый файл не существует.
Вы также можете использовать обязательный аргумент
при загрузке конфигурации из словарей и переменных среды.
Обязательный файл YAML:
container.config.from_yaml ('config.yaml', обязательно = True)
Обязательный INI-файл:
container.config.from_ini ('config.ini', обязательно = True)
Обязательный словарь:
контейнер.config.from_dict (config_dict, обязательно = True)
Обязательная переменная среды:
container.config.api_key.from_env ('API_KEY', обязательный = True)
См. Также: Строгий режим и необходимые параметры.
Указание типа значения
Можно явно указать тип вводимого значения конфигурации.
Это помогает, когда вы читаете значение из ini-файла или переменной среды и вам нужно
преобразовать его в int
или float
.
импорт ОС из контейнеров импорта dependency_injector, поставщиков класс ApiClient: def __init __ (self, api_key: str, timeout: int): self.api_key = api_key self.timeout = тайм-аут класс Контейнер (контейнеры.DeclarativeContainer): config = provider.Configuration () api_client_factory = provider.Factory ( ApiClient, api_key = config.api.key, timeout = config.api.timeout.as_int (), ) если __name__ == '__main__': container = Контейнер () # Эмулировать переменные среды Операционные системы.Environment ['API_KEY'] = 'секрет' os.environ ['API_TIMEOUT'] = '5' container.config.api.key.from_env ('API_KEY') container.config.api.timeout.from_env ('API_TIMEOUT') api_client = container.api_client_factory () assert api_client.api_key == 'секрет' утверждать api_client.timeout == 5
Конфигурация
провайдер имеет следующие вспомогательные методы:
Последний метод .as_ (callback, * args, ** kwargs)
помогает реализовать другие преобразования.
импорт ОС импорт десятичной дроби из контейнеров импорта dependency_injector, поставщиков Калькулятор классов: def __init __ (self, pi: decimal.Десятичный): self.pi = пи класс Контейнер (контейнеры.DeclarativeContainer): config = provider.Configuration () Calculator_factory = Provider.Factory ( Калькулятор, pi = config.pi.as_ (десятичное. десятичное), ) если __name__ == '__main__': container = Контейнер () # Эмулировать переменные среды os.environ ['PI'] = '3.1415926535897932384626433832' container.config.pi.from_env ('ПИ') Calculator = container.calculator_factory () утверждать Calculator.pi == decimal.Десятичный ('3,1415926535897932384626433832')
С помощью .as_ (callback, * args, ** kwargs)
вы можете указать функцию, которая будет вызываться
перед инъекцией. Значение из конфигурации будет передано в качестве первого аргумента. Вернувшийся
значение будет введено. Параметры * args
и ** kwargs
обрабатываются так же, как и любые другие инъекции.
Строгий режим и обязательные параметры
Вы можете использовать поставщик конфигурации в строгом режиме. В строгом режиме поставщик конфигурации выдает ошибку при доступе к любой неопределенной опции.
из dependency_injector импорт контейнеров, провайдеров, ошибок класс ApiClient: def __init __ (self, api_key: str, timeout: int): self.api_key = api_key self.timeout = тайм-аут класс Контейнер (контейнеры.DeclarativeContainer): config = провайдеры.Конфигурация (strict = True) api_client_factory = provider.Factory ( ApiClient, api_key = config.api.key, timeout = config.api.timeout.as_int (), ) если __name__ == '__main__': container = Контейнер () пытаться: api_client = контейнер.api_client_factory () кроме ошибок. # вызывает ошибку: Неопределенный параметр конфигурации "config.api.key" ...
Методы .from _ * ()
в строгом режиме вызывают исключение, если файл конфигурации не существует или
данные конфигурации не определены:
(контейнеры.DeclarativeContainer): config = провайдеры.Конфигурация (strict = True) если __name__ == '__main__': container = Контейнер () пытаться: container.config.from_yaml ('не существует.yml ') # вызываем исключение кроме FileNotFoundError: ... пытаться: container.config.from_ini ('does-not_exist.ini') # вызвать исключение кроме FileNotFoundError: ... пытаться: container.config.from_pydantic (EmptySettings ()) # вызвать исключение кроме ValueError: ... пытаться: container.config.from_env ('UNDEFINED_ENV_VAR') # вызвать исключение кроме ValueError: ... пытаться: container.config.from_dict ({}) # вызвать исключение кроме ValueError: ...
Вы можете переопределить поведение методов .from _ * ()
в строгом режиме, используя обязательный аргумент
:
(контейнеры.DeclarativeContainer): config = провайдеры.Конфигурация (strict = True) если __name__ == '__main__': container = Контейнер () container.config.from_yaml ('config.yml') container.config.from_yaml ('config.local.yml', required = False)
Вы также можете использовать модификатор опции .required ()
при выполнении инъекции.Не требует переключения
Поставщик конфигурации в строгий режим.
класс Контейнер (контейнеры.DeclarativeContainer): config = provider.Configuration () api_client_factory = provider.Factory ( ApiClient, api_key = config.api.key.required (), timeout = config.api.timeout.required (). as_int (), )
Примечание
Модификатор .required ()
должен быть указан перед модификатором типа .as _ * ()
.
Псевдонимы
Вы можете использовать провайдер Configuration
с диспетчером контекста для создания псевдонимов.
из контейнеров импорта dependency_injector, поставщиков из окрестностей импортировать Env класс Контейнер (контейнеры.DeclarativeContainer): config = provider.Configuration () если __name__ == '__main__': env = Env () container = Контейнер () с container.config.some_plugin_name в качестве плагина: plugin.some_interval_ms.override ( env.int ( "НЕКОТОРЫЕ_ИНТЕРВАЛ_МС", по умолчанию = 30000, ), ) с plugin.kafka как кафка: кафка.bootstrap_servers.override ( env.list ( 'KAFKA_BOOTSTRAP_SERVERS', по умолчанию = ['kafka1', 'kafka2'], ), ) kafka.security_protocol.override ( env.str ( 'KAFKA_SECURITY_PROTOCOL', по умолчанию = 'SASL_SSL', ), )
Внедрение инвариантов
Вы можете ввести инвариантные параметры конфигурации на основе значения другой конфигурации. вариант.
Чтобы использовать это, вы должны указать значение переключателя как элемент параметра конфигурации, который
содержит разделы config.options [config.switch]
:
Когда значение
config.switch
равноA
, вводитсяconfig.options.A
Когда значение
config.switch
равноB
, вводитсяconfig.options.B
импорт классов данных из контейнеров импорта dependency_injector, поставщиков @dataclasses.класс данных класс Foo: option1: объект option2: объект класс Контейнер (контейнеры.DeclarativeContainer): config = provider.Configuration (по умолчанию = { 'target': 'A', 'Предметы': { 'A': { 'option1': 60, 'option2': 80, }, 'B': { 'option1': 10, 'option2': 20, }, }, }) foo_factory = provider.Factory ( Фу, option1 = config.items [config.target].Опция 1, option2 = config.items [config.target] .option2, ) если __name__ == '__main__': container = Контейнер () container.config.target.from_env ('TARGET') foo = container.foo_factory () печать (foo.option1, foo.option2) # $ TARGET = Python configuration_itemselector.py # 60 80 # $ TARGET = B python configuration_itemselector.py # 10 20
Python String Interpolation. Изучите основы струнного … | автор: Иффат Малик Гор
Использование класса TemplateДругой способ интерполяции строк обеспечивается классом Template модуля String.Он позволяет делать замены в строке с помощью объекта сопоставления. Здесь действительный идентификатор Python, которому предшествует знак «$», используется в качестве заполнителя.
Изображение автораВ принципе, мы можем определить строковый литерал, используя объект класса Template, а затем сопоставить значение заполнителей с помощью метода substitute () или safe_substitute ().
Изображение автораЗнак «$» выполняет фактическую замену, а идентификатор используется для сопоставления ключевых слов замены, указанных в методе substitute () или safe_substitute ().
replace () — Вызывает ошибку, если значение для соответствующего заполнителя не указано.
safe_substitute () — Это более уместно, когда есть вероятность неполных данных, введенных пользователем. (Когда данные отсутствуют, заполнитель остается неизменным.)
Интерполяция строк с использованием класса шаблоновВывод:
-------
Эмме 33 года, и она любит программирование на Python!$ age лет Эмма любит программирование на Python
$ age лет Гарри любит программирование на Java
В приведенном выше примере мы создали объект person_info из класса Template , который содержит строковый литерал.Затем вводятся фактические значения с использованием метода substitute () , который сопоставляет значения с именами заполнителей.
Изображение автораreplace () вызывает ошибку, если значение для соответствующего заполнителя не указано. Здесь нет значения для $ лет предоставляется в заменителе () и, следовательно, вызывает исключение KeyError .
person_info = Template ('\ n $ name - возраст $ лет, ему нравится $ lan программирование!')
print (person_info.replace (name = 'Emma', lan = 'Python')) ---------------------------------- ----------------------------------
KeyError Отслеживание (последний вызов последним)
in
4 #creating object of Template class
5 person_info = Template ('\ n $ name старше $ years и любит программирование $ lan!')
----> 6 print (person_info.substitute (name = 'Emma', lan = 'Python')) #substitute ()
7
8~ \ Anaconda3 \ lib \ string.py in substitute (* args, ** kws)
130 поднять ValueError ('Нераспознанная именованная группа в шаблоне',
131 self.pattern)
-> 132 return self.pattern.sub (convert, self.template)
133
134 def safe_substitute (* args, ** kws):~ \ Anaconda3 \ lib \ string.py в convert (mo)
123 named = mo.group ('named') or mo.group ('braced')
124, если named is not None:
-> 125 return str (mapping [named])
126 if mo.group ('escaped') не равно None:
127 return self.delimiterKeyError : 'years'
В том же примере мы также использовали safe_substitute (), где мы не присвоили никакого значения для места владелец $ возраст и, следовательно, он остается таким же на выходе без каких-либо исключений.
Изображение автора$ возраст года Эмма любит программирование на Python$ возраст года Гарри любит программирование на Java
Этот метод предназначен для сложных настраиваемых операций со строками; однако самое большое ограничение str.Класс шаблона есть, он принимает только строковые аргументы.