Функции input и print ввода/вывода

Операции сравнения

Для сравнения чисел, доступно \(8\) операций сравнения, причем все они имеют одинаковый приоритет:

Операция Результат Замечание
1 True если x меньше y, иначе False
2 True если x меньше или равно y, иначе False
3 True если x больше y, иначе False
4 True если x больше или равно y, иначе False
5 True если x равно y, иначе False
6 True если x не равно y, иначе False
7 True если x и y это один и тот же объект, иначе False
8 True если x и y это не один и тот же объект, иначе False

Важно: приоритет операций сравнения ниже математических и побитовых операций.

Важно: числа типа float не являются десятичными дробями и используют двоичную арифметику компьютера, поэтому многие, даже самые простые выражения могут вычисляться с ничтожно малыми погрешностями. Однако, из-за этих погрешностей, вполне очевидные операции сравнения работают не так как ожидается:. В Python сравнение является эквивалентным т.е

сравнения связаные оператором в произвольные цепочки могут быть записаны в более компактной форме. Выполнение таких выражений начинается слева направо и останавливается как только будет получено первое значение False. Это означает, что если в выражении сравнение вернет False то сравнение выполняться не будет.


В Python сравнение является эквивалентным т.е. сравнения связаные оператором в произвольные цепочки могут быть записаны в более компактной форме. Выполнение таких выражений начинается слева направо и останавливается как только будет получено первое значение False. Это означает, что если в выражении сравнение вернет False то сравнение выполняться не будет.

Методы словарей Python

Методы, доступные для использования со словарем, приведены в таблице ниже. Некоторые из них уже были использованы в приведенных выше примерах.

  • clear() — Удалить все элементы из словаря.
  • copy() — Возвращает копию словаря.
  • fromkeys(seq ) — Возвращает новый словарь с ключами от seq и значением, равным v (по умолчанию None).
  • get(key ) — Возвращает значение ключа. Если ключ не существует, возвращает d (по умолчанию None).
  • items() — Возвращает новый вид элементов словаря (ключ, значение).
  • keys() — Возвращает новый вид ключей словаря.
  • pop(key ) — Удалить элемент с ключом и вернуть его значение или d, если ключ не найден. Если d не указано и ключ не найден, выдается KeyError.
  • popitem() — Удалить и вернуть произвольный элемент (ключ, значение). Вызывает KeyError, если словарь пуст.
  • setdefault(ключ ) — Если ключ находится в словаре, вернуть его значение. Если нет, введите ключ со значением d и верните d (по умолчанию None).
  • update() — Обновить словарь парами ключ / значение из других, перезаписывая существующие ключи.
  • values() — Возвращает новое представление значений словаря

Вот несколько примеров использования этих методов.

marks = {}.fromkeys(, 0)

# результат: {'English': 0, 'Math': 0, 'Science': 0}
print(marks)

for item in marks.items():
print(item)

# результат: 
list(sorted(marks.keys()))

Функции, которые пригодятся позже

В начале изучения Python эти функции вам по большей части будут не нужны, но в конечном итоге они вам понадобятся.

open

Эта функция служит для открытия файла и последующей работы с ним. Но, если вы не работаете с файлами напрямую, то она вам может и не пригодиться.

Несмотря на то, что работа с файлами очень распространена, далеко не все программисты Python работают с файлами через . Например, разработчики Django могут не использовать её вообще.

input

Эта функция запрашивает у пользователя ввод, ждёт нажатия клавиши Enter, а затем возвращает набранный текст.

Чтение из стандартного ввода — это один из способов получить входные данные в программе. Но есть и много других способов: аргументы командной строки, чтение из файла, чтение из базы данных и многое другое.

repr

Эта функция необходима для представления объекта в читабельном виде.

Для многих объектов функции и работают одинаково.

Но есть объекты, для которых их применение различается.

Строковое представление, которое вы видите в Python Shell, использует , тогда как функция использует .

Также используется при ведении лог-журнала, обработке исключений и реализации более сложных методов.

super

Эта функция очень важна, если используется наследование одного класса от другого.

Многие пользователи Python редко создают классы

Они не являются важной частью Python, хоть для многих типов программирования они необходимы. Например, вы не можете использовать веб-фреймворк Django без создания классов

property

Эта функция является и .

Декоратор позволяет создать атрибут, который всегда будет содержать возвращаемое значение конкретного вызова функции. Это проще всего понять на примере.

Пример класса, который использует .

Здесь вы можете увидеть доступ к атрибуту объекта .

Если вы занимаетесь объектно-ориентированным программированием на Python, вам, вероятно, захочется узнать о больше в какой-то момент. В отличие от других объектно-ориентированных языков, в Python используется вместо методов и .

issubclass и isinstance

Функция проверяет, является ли класс подклассом одного или нескольких других классов.

Функция проверяет, является ли объект экземпляром одного или нескольких классов.

Функция может быть представлена как делегирование в .

Если вы перегружаете операторы, вам может понадобиться использование , но в целом в Python стараются избегать строгой проверки типов, поэтому особой нужды в данных функциях нет.

hasattr, getattr, setattr и delattr

Если нужно работать с атрибутами объекта, но имя атрибутов является динамическим и постоянно меняется, данные функции вам будут необходимы.

Например, есть объект , который нужно проверить на конкретное значение.

Функция позволяет проверить, имеет ли объект определённый атрибут.

Функция позволяет получить значение атрибута (с необязательным значением по умолчанию, если атрибут не существует).

Функция позволяет установить значение атрибута.

И соответственно удаляет атрибут.

classmethod и staticmethod

Если у вас есть метод, который должен вызываться в экземпляре или в классе, вам нужен декоратор . Фабричные методы (альтернативные конструкторы) являются распространённым случаем для этого.


Немного сложнее придумать хорошее использование , так как всегда можно использовать функцию уровня модуля вместо статического метода.

Функция не требует доступа к экземпляру или классу, поэтому ей не нужно быть . Фактически нет необходимости делать эту функцию (вместо ). является просто более сдерживающим, чтобы сигнализировать о том факте, что функция не зависима от класса, в котором она находится.

next

Данная функция возвращает следующий элемент в итераторе.

Она может работать со следующими видами итераторов:

  • объекты ;
  • объекты ;
  • возвращаемые значения функции ;
  • файлы
  • объекты ;
  • генератор-выражения;
  • генератор-функции;

Функция может быть представлена как способ вручную перебрать набор, чтобы получить один единственный элемент, а затем выйти из перебора.

#4 Шаблонные строки (Стандартная библиотека Template Strings)

Рассмотрим еще один инструмент для форматирования строк в Python: template strings. Это более простой и менее мощный механизм, но в ряде случаев он может быть именно тем, что вам нужно.

Давайте посмотрим на простой пример:

Python

from string import Template t = Template(‘Hey, $name!’)

print(t.substitute(name=name))

# Вывод: ‘Hey, Bob!’

1 2 3 4 5 6

fromstringimportTemplate

t=Template(‘Hey, $name!’)

print(t.substitute(name=name))

  # Вывод: ‘Hey, Bob!’

Вы видите, что нам нужно импортировать класс Template из встроенного модуля Python, под названием string. Эти шаблонные строки не являются особенностью корневого языка, но они поддерживаются модулем string в стандартной библиотеке.

Другое отличие заключается в том, что шаблонные строки не позволяют форматировать спецификаторы. Учитывая это, чтобы сделать предыдущий пример с ошибкой рабочим, вам нужно вручную изменить номер ошибки int в шестнадцатеричную строку:

Python

templ_string = ‘Hey $name, there is a $error error!’

print( Template(templ_string).substitute( name=name, error=hex(errno) ) )

# Вывод: ‘Hey Bob, there is a 0xbadc0ffee error!’

1 2 3 4 5 6 7 8 9

templ_string=’Hey $name, there is a $error error!’

print(

Template(templ_string).substitute(

name=name,error=hex(errno)

)

)   # Вывод: ‘Hey Bob, there is a 0xbadc0ffee error!’

Это сработало отлично!

Так когда нам стоит использовать шаблонные строки в программах Python?

На мой взгляд, лучшее время для использования шаблонных строк — это когда вы обрабатываете форматированные строки, которые были созданы пользователями вашей программы. Учитывая их простоту, шаблонные строки — это безопасный выбор.

Более сложные мини-языки форматирования других техник форматирования строк может ослабить безопасность ваших программ и сделать их уязвимее. Например, строка форматирования может получить доступ к произвольным переменным в вашей программе.

Это значит, что злоумышленник может использовать форматную строку, которая (технически), может слить ключи безопасности и другую конфиденциальную информацию! Вот простой пример, подтверждающий то, как эта атака может быть использована против вашего кода:

Python

# Вот ваш супер-секретный ключ: SECRET = ‘this-is-a-secret’

class Error: def __init__(self): pass

# Злоумышленник может создать форматную строку, которая # может считать данные из общего словаря: user_input = ‘{error.__init__.__globals__}’

# Это позволяет ему профильтровать конфиденциальную информацию # такую, как секретный ключ: err = Error()

print(user_input.format(error=err))

# Вывод: ‘this-is-a-secret’

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18

# Вот ваш супер-секретный ключ:

SECRET=’this-is-a-secret’

classError

def__init__(self)

pass

  # Злоумышленник может создать форматную строку, которая # может считать данные из общего словаря:

user_input='{error.__init__.__globals__}’

  # Это позволяет ему профильтровать конфиденциальную информацию # такую, как секретный ключ:

err=Error()

print(user_input.format(error=err))

  # Вывод: ‘this-is-a-secret’

Видите, как гипотетический злоумышленник может извлечь нашу секретную строку, получив доступ к словарю __globals__ из вредоносной строки форматирования?

Страшно, да? Шаблонные строки закрывают этот вектор атаки. Это делает их более безопасным выбором, если вы обрабатываете строки форматирования, созданные в вводе пользователя:

Python

print(user_input = ‘${error.__init__.__globals__}’) print(Template(user_input).substitute(error=err))

ValueError: «Invalid placeholder in string: line 1, col 1»

1 2 3 4 5

print(user_input=’${error.__init__.__globals__}’)

print(Template(user_input).substitute(error=err))


ValueError

«Invalid placeholder in string: line 1, col 1»

Множественное присваивание

Python позволяет выполнять операцию множественного присваивания, когда одно и тоже значение задаётся сразу нескольким переменным одновременно.  Например:

>>> a = b = c = 1

В этом примере создаётся целочисленный объект со значением 1, и все три переменные назначаются к одному и тому же блоку в памяти.

Вы так же можете выполнять множественное присваивание разных значений разным переменным. Например:

>>> a, b, c = 1, 2, "john"

Тут два целочисленных объекта со значениями 1 и 2 присваиваются переменным с именами и , и одно строковое значение «» присваивается переменной :

>>> print a, b, c
1 2 john

Преобразование типа

Процесс преобразования значения одного типа данных (целое число, строка, число с плавающей запятой и т.д.) в другой тип данных называется преобразованием типа. Python имеет два способа преобразования типов:

  • Неявное преобразование типов
  • Явное приведение типов

Неявное преобразование типов

При неявном преобразовании типов Python автоматически преобразует один тип данных в другой тип данных. Этот процесс не требует участия пользователя.

Давайте рассмотрим пример, в котором Python способствует преобразованию младшего типа данных (целое число) в более высокий тип данных (число с плавающей запятой), чтобы избежать потери данных.

Пример 1: преобразование целого числа в число с плавающей точкой

num_int = 123
num_float = 1.23

num_new = num_int + num_float

print("тип данных num_int:",type(num_int))
print("тип данных num_float:",type(num_float))

print("значение num_new:",num_new)
print("тип данных num_new:",type(num_new))

Давайте рассмотрим этот пример преобразования типа подробнее:

  1. мы добавляем две переменные num_int и num_float, сохраняя значение в num_new
  2. мы выводим тип данных всех трех объектов соответственно
  3. в выводе мы можем видеть, что тип данных num_int является целым числом, тип данных num_float — это число с плавающей точкой
  4. кроме того, мы можем видеть, что num_new имеет тип данных float, потому что Python всегда преобразует меньший тип данных в больший тип данных, чтобы избежать потери данных

Подробнее преобразование типа int в float и обратно, рассмотрено в статье Числа в Python.

Теперь давайте попробуем добавить строку и целое число и посмотрим, как Python отнесется к этому.

Пример 2: сложение строкового (более высокого) типа данных и целочисленного (более низкого) типа данных

num_int = 123
num_str = "456"

print("тип данных num_int:",type(num_int))
print("тип данных num_str:",type(num_str))

print(num_int+num_str)

Если запустить приведенный выше пример, вы сначала увидите вывод типа данных двух наших переменных, а затем сообщение об ошибке. В данном случае, интерпретатор «не понял» что ему делать со значениями двух переменных, так как сложить число и строку не представляется возможным. Однако у Python есть решение для такого типа ситуаций, которое известно как явное преобразование.

Явное приведение типов

В явном преобразовании типов пользователи сами преобразуют тип данных объекта в требуемый тип данных. Мы используем предопределенные функции, такие как int(), float(), str() и т.д., чтобы выполнить явное преобразование типов.

Это преобразование типов также называется явным приведением типов, поскольку пользователь явно преобразует (изменяет) тип данных объектов.

Typecasting может быть выполнен путем назначения требуемой функции типа данных для выражения.

Пример 3: добавление строки и целого числа с использованием явного преобразования

num_int = 123
num_str = "456"

print("тип данных num_int:",type(num_int))
print("тип данных num_str до приведения типа :",type(num_str))

num_str = int(num_str)
print("тип данных num_str после приведения типа:",type(num_str))

num_sum = num_int + num_str

print("сумма num_int и num_str:",num_sum)
print("тип данных num_sum:",type(num_sum))

Строчные методы

Python имеет набор строчных методов, которые вы можете использовать в строках.

Примечание: Все строчные методы возвращают новые значения. Они не меняют исходную строку.

Метод Описание
capitalize() Преобразует первый символ в верхний регистр
casefold() Преобразует строку в нижний регистр
center() Возвращает центрированную строку
count() Возвращает количество раз, когда определенное значение встречается в строке
encode() Возвращает закодированную версию строки
endswith() Возвращает true, если строка заканчивается указанным значением
expandtabs() Устанавливает размер вкладки строки
find() Ищет строку для указанного значения и возвращает позицию, где оно было найдено
format() Форматирует указанные значения в строке
format_map() Форматирует указанные значения в строке
index() Ищет строку для указанного значения и возвращает позицию, где оно было найдено
isalnum() Возвращает True, если все символы в строке алфавитно-цифровые
isalpha() Возвращает True, если все символы в строке находятся по алфавиту
isdecimal() Возвращает True, если все символы в строке являются десятичными
isdigit() Возвращает True, если все символы в строке являются цифрами
isidentifier() Возвращает True, если строка является идентификатором
islower() Возвращает True, если все символы в строке строчные
isnumeric() Возвращает True, если все символы в строке являются числовыми
isprintable() Возвращает True, если все символы в строке пригодны для печати
isspace() Возвращает True, если все символы в строке являются пробелами
istitle() Возвращает True, если строка соответствует правилам заголовка
isupper() Возвращает True, если все символы в строке в верхнем регистре
join() Объединяет элементы итерируемого до конца строки
ljust() Возвращает выровненную по левому краю версию строки
lower() Преобразует строку в нижний регистр
lstrip() Возвращает левую версию строки
maketrans() Возвращает таблицу перевода для использования в переводах
partition() Возвращает кортеж, в котором строка разделена на три части
replace() Возвращает строку, в которой указанное значение заменено указанным значением.
rfind() Ищет в строке указанное значение и возвращает последнюю позицию того места, где оно было найдено
rindex() Ищет в строке указанное значение и возвращает последнюю позицию того места, где оно было найдено
rjust() Возвращает правильную версию строки
rpartition() Возвращает кортеж, в котором строка разделена на три части
rsplit() Разбивает строку в указанном разделителе и возвращает список
rstrip() Возвращает правильную версию строки
split() Разбивает строку в указанном разделителе и возвращает список
splitlines() Разбивает строку при переносе строки и возвращает список
startswith() Возвращает true, если строка начинается с указанного значения
strip() Возвращает усеченную версию строки
swapcase() Меняет регистр в нижний регистр и наоборот
title() Преобразует первый символ каждого слова в верхний регистр
translate() Возвращает переведенную строку
upper() Преобразует строку в верхний регистр
zfill() Заполняет строку указанным числом 0 значений в начале

❮ Prev Next ❯

Пожалуйста, включите JavaScript для просмотра комментариев, предоставленных Disqus.

How to Access Range Elements

You can make use of a for-loop to get the values from the range or use the index to access the elements from range().

Example:

for i in range(6):
    print(i)

Output:

0
1
2
3
4
5

Using index

The index is used with range to get the value available at that position. If the range value is 5, to get the startvalue, you can use range(5) and the next value range(5) and so on.

Example:

startvalue = range(5) 
print("The first element in range is = ", startvalue) 

secondvalue = range(5) 
print("The second element in range is = ", secondvalue) 

lastvalue = range(5)
print("The first element in range is = ", lastvalue)

Output:

startvalue = range(5) 
print("The first element in range is = ", startvalue) 

secondvalue = range(5) 
print("The second element in range is = ", secondvalue) 

lastvalue = range(5)
print("The first element in range is = ", lastvalue)

Using list()

This method will print all the elements from the range(). Using list() it will return the elements from range() in list format.

Example:

print(list(range(10)))

Output:

It gives the list output for the range given.

Using range() With NumPy

The NumPy module has arange() function that works and gives similar output like range(). The arrange() takes in the same parameters like range().


Syntax:

arange(start, stop, step)

To work with NumPy follow the steps given below.

Step 1: Import NumPy module

import numpy

Incase while execution, it gives an error saying numpy module not found, you need to install the module as shown in step 2.

Step 2: Install NumPy

pip install numpy

Step 3: Working Example of arange() using NumPy

import numpy as np 

for  i in np.arange(10):
   print(i, end =" ")        

Output:

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9

Floating point numbers using NumPy arange()

It is not possible to get the floating point sequence using range(), but it is possible using NumPy arange().

Example:

The range that we want is from 0.5 to 1.5. The value will be increment by 0.2.

import numpy as np 

for  i in np.arange(0.5, 1.5, 0.2):
   print(i, end =" ")        

Output:

0.5 0.7 0.8999999999999999 1.0999999999999999 1.2999999999999998

The output we get is a little weird,some of the float numbers are shown with 16 decimal places. This happens because of the complexity of storing decimal floating numbers into binary format. You can also round the values if required and limit them to the decimal places you need.

Summary:

  • Python range() is a built-in function available with Python from Python(3.x), and it gives a sequence of numbers based on the start and stop index given. In case the start index is not given, the index is considered as 0, and it will increment the value till the stop index.
  • Python range() has been introduced from python version 3, prior to that xrange() was the function.
  • The range() gives the sequence of numbers and returns a list of numbers. The xrange() function gives a generator object that needs to be looped in a for-loop to get the values.
  • The parameter step in range() can be used to increment /decrement the values. By default, it is a positive value 1. So it will always give incremented values.
  • Python gives an error for floating-point numbers as the range() function supports only integer values.
  • The values from range() can be accessed using for-loop, using index and list()
  • The NumPy module has arange() function that works and gives similar output like range(). The arange() takes in the same parameters as range().
  • It is possible to get the floating-point sequence NumPy arange() that is not supported using range().

Number Type Conversion

Python converts numbers internally in an expression containing mixed types to a common type for evaluation. But sometimes, you need to coerce a number explicitly from one type to another to satisfy the requirements of an operator or function parameter.

  • Type int(x) to convert x to a plain integer.

  • Type long(x) to convert x to a long integer.

  • Type float(x) to convert x to a floating-point number.

  • Type complex(x) to convert x to a complex number with real part x and imaginary part zero.

  • Type complex(x, y) to convert x and y to a complex number with real part x and imaginary part y. x and y are numeric expressions

Best Practices

Последние абзацы статьи будут посвящены лучшим решениям практических задач, с которыми так или иначе сталкивается Python-разработчик.

Как перевести список в другой формат?

Иногда требуется перевести список в строку, в словарь или в JSON. Для этого нужно будет вывести список без скобок.

Перевод списка в строку осуществляется с помощью функции join(). На примере это выглядит так:

В данном случае в качестве разделителя используется запятая.

Словарь в Python – это такая же встроенная структура данных, наряду со списком. Преобразование списка в словарь — задача тоже несложная. Для этого потребуется воспользоваться функцией . Вот пример преобразования:

JSON – это JavaScript Object Notation. В Python находится встроенный модуль для кодирования и декодирования данных JSON. С применением метода можно запросто преобразовать список в строку JSON.

Как узнать индекс элемента в списке?

Узнать позицию элемента в последовательности списка бывает необходимым, когда элементов много, вручную их не сосчитать, и нужно обращение по индексу. Для того, чтобы узнать индекс элемента, используют функцию .

В качестве аргумента передаем значение, а на выходе получаем его индекс.

Как посчитать количество уникальных элементов в списке?

Самый простой способ – приведение списка к (множеству). После этого останутся только уникальные элементы, которые мы посчитаем функцией

Как создать список числовых элементов с шагом

Создание списка числовых элементов с шагом может понадобиться не так и часто, но мы рассмотрим пример построения такого списка.

Шагом называется переход от одного элемента к другому. Если шаг отрицательный, произойдёт реверс массива, то есть отсчёт пойдёт справа налево. Вот так выглядит список с шагом.

Еще один вариант – воспользоваться генератором списков:

При разработке на языке Python, списки встречаются довольно часто. Знание основ работы со списками поможет быстро и качественно писать программный код .


С этим читают