Функция help в python: Встроенные функции Python. | DOCS-Python.ru

Встроенные функции Python. | DOCS-Python.ru

Интерпретатор Python имеет ряд встроенных функций и классов, которые всегда доступны. Они перечислены здесь в алфавитном порядке, с их описанием и примерами применения в коде.

---

Функция abs() в Python, абсолютное значение числа.

Функция abs() преобразует целое число или число с плавающей запятой в его абсолютное значение.

Функция all() в Python, все элементы True.

Функция all() возвращает значение True , если все элементы в итераторе истинны, в противном случае она возвращает значение False

Функция any() в Python, хотя бы один элемент True.

Функция any() возвращает True, если какой — либо (любой) элемент в итерируемом объекте True, в противном случае any() возвращает значение False.

Функция ascii() в Python, преобразует строку в ASCII.

Функция ascii() возвращает строку, содержащую печатаемое представление объекта(читаемую версию) с экранированными не-ASCII символами

Функция bin() в Python, число в двоичную строку.

Функция bin() преобразует целое число в двоичную строку с префиксом 0b.

Класс bool() в Python, логическое значение объекта.

Класс bool() возвращает логическое значение указанного объекта.

Функция breakpoint() в Python, отладчик кода.

Функция останова breakpoint() обеспечивает удобство использования отладчика, поскольку нам не нужно явно импортировать pdb модуль, а так же писать дополнительный код, чтобы войти в отладчик.

Класс bytearray() в Python, преобразует в массив байтов.

Класс bytearray() возвращает массив байтов bytearray, который является изменяемой последовательностью целых чисел в диапазоне от 0 <= х <256.

Класс bytes() в Python, преобразует в строку байтов.

Класс bytes() возвращает байтовый объект bytes, который является неизменяемой последовательностью целых чисел в диапазоне от 0 <= х <256.

Функция callable() в Python, проверяет можно ли вызвать объект.

Функция callable() возвращает True , если указанный объект вызываемый, в противном случае она возвращает значение False.

Функция chr() в Python, число в символ Юникода.

Функция chr() вернет строку, представляющую символ, соответствующий переданному в качестве аргумента целому числу из таблицы символов Unicode. Допустимый диапазон аргументов — от 0 до 1114111

Класс classmethod в Python, делает функцию методом класса.

Делает указанную функцию методом класса. Метод класса может быть вызван либо для класса (например, C.f()), либо для экземпляра (например, C().f()).

Функция compile() компилирует блок кода Python.

Функция compile() возвращает переданный, в качестве аргумента источник, в виде объекта кода, готового к выполнению.

Класс complex() в Python, преобразует в комплексное число.

Класс complex() преобразует строку с записью комплексного числа в комплексное число или вернет комплексное число со значением переданных аргументов: действительной и мнимой частью.

Функция delattr() в Python, удаляет атрибут объекта.

Функция delattr() удаляет из объекта указанный атрибут, если объект позволяет это сделать.

Класс dict() в Python создает словарь.

Класс dict() создаст словарь, инициализированный из необязательного позиционного аргумента и возможно пустого набора ключевых аргументов.

Функция dir() в Python, все атрибуты объекта.

Функция dir(), вызванная без аргумента, возвращает список имен в текущей локальной области, а вызванная с аргументом попытается вернуть список допустимых атрибутов для указанного объекта.

Функция divmod() в Python, делит числа с остатком.

Функция divmod() возвращает кортеж, содержащий частное и остаток. Не поддерживает комплексные числа. Со смешанными типами операндов применяются правила для двоичных арифметических операторов.

Функция enumerate() в Python, счетчик элементов последовательности.

Функция enumerate() возвращает кортеж, содержащий пары (‘счётчик’, ‘элемент’) для элементов указанного объекта.

Функция eval() в Python, выполняет строку-выражение с кодом.

Функция eval() выполняет строку-выражение, переданную ей в качестве обязательного аргумента и возвращает результат выполнения этой строки.

Функция exec() в Python, выполняет блок кода.

Функция exec() поддерживает динамическое выполнение кода Python. Передаваемый в качестве аргумента объект должен быть либо строкой, либо объектом кода.

Функция filter() в Python, фильтрует список по условию.

Функция filter() фильтрует элементы переданного объекта при помощи пользовательской функции. Принимает в качестве аргументов пользовательскую фильтрующую функцию и объект, элементы которого следует отфильтровать.

Класс float() в Python, преобразует в вещественное число.

Класс float() выполняет преобразование переданного числа или строки в число с плавающей запятой (в тип float)

Функция format() в Python, форматирует значение переменной.

Функция format() преобразует переданное значение в отформатированную строку, в соответствии с спецификацией формата Mini-Language

Класс frozenset() в Python, преобразует в неизменяемое множество.

Класс frozenset() преобразует строку или любую последовательность(итерацию) в неизменяемое множество frozenset

Функция getattr() в Python, значение атрибута по имени.

Функция getattr() возвращает значение атрибута указанного объекта по его имени.

Функция globals() в Python, переменные глобальной области.

Функция globals() возвращает словарь со значениями переменных, представляющий текущую глобальную область видимости модуля.

Функция hasattr() в Python, наличие атрибута объекта.

Функция hasattr() проверяет существование атрибута в указанном объекте. Возвращает True, если атрибут с таким именем существует, иначе False.

Функция hash() в Python, хэш-значение объекта.

Функция hash() возвращает хэш-значение объекта, если оно есть.

Функция help() в Python, справка по любому объекту.

Функция help() вызывает встроенную справочную систему. Эта функция предназначена для интерактивного использования.

Функция hex() в Python, число в шестнадцатеричную строку.

Функция hex() преобразует целое число в шестнадцатеричную строку с префиксом 0x.

Функция id() в Python, идентификатор объекта.

Функция id() возвращает уникальный идентификатор для указанного объекта.

Функция input() в Python, ввод данных с клавиатура.

Функция input() позволяет обеспечить ввод пользовательских данных с консоли. Считывает строку данных, полученную с устройства ввода

Класс int() в Python, преобразует в тип int.

Класс int() возвращает целочисленный объект, созданный из числа или строки, или возвращает 0, если аргументы не заданы.

Функция isinstance() в Python, принадлежность экземпляра к классу.

Функция isinstance() вернет True, если проверяемый объект является экземпляром указанного класса (классов), или прямым, косвенным или виртуальным подклассом от него.

Функция issubclass() в Python, проверяет наследование класса.

Функция issubclass() возвращает True, если указанный класс является подклассом (прямым, косвенным или виртуальным) указанного класса (классов).

Функция iter() в Python, создает итератор.

Функция iter() возвращает объект итератора

Функция len() в Python, считает количество элементов.

Функция len() возвращает длину (количество элементов) в объекте. Аргумент может быть последовательностью или коллекцией

Класс list() в Python, преобразовывает в список.

Класс list() создает или преобразует переданный объект, поддерживающий итерирование, в список, изменяемую последовательность с упорядоченными элементами. Элементы в списках упорядочены по очередности их добавления.

Функция locals() в Python, переменные локальной области.

Функция locals() обновляет и возвращает словарь с переменными и их значениями из текущей локальной области видимости

Функция map() в Python, обработка последовательности без цикла.

Функция map() выполняет пользовательскую функцию для каждого элемента последовательности, коллекции или итератора.

Функция max() в Python, максимальное значение элемента.

Функция max() вернет наибольшее число из итерируемого объекта или самое большое из двух или более переданных позиционных аргументов

Класс memoryview() в Python, ссылка на буфер обмена.

Класс memoryview() возвращает ссылку на буфер обмена памяти, в которой находится переданный в качестве аргумента объект. Объект obj должен поддерживать протокол буфера обмена.

Функция min() в Python, минимальное значение элемента.

Функция min() вернет наименьшее число из итерируемого объекта или самое маленькое из двух или более переданных позиционных аргументов

Функция next() в Python, следующий элемент итератора.

Функция next() возвращает следующий элемент итератора, вызвав его метод __next__().

Класс object() в Python, возвращает безликий объект.

Встроенный класс object() возвращает новый безликий объект и является базой для всех классов.

Функция oct() в Python, число в восьмеричную строку.

Функция oct() преобразует целое число в восьмеричную строку с префиксом 0o.

Функция open() в Python, открывает файл на чтение/запись.

Функция open() открывает файл для чтения или записи при помощи файлового потока . Если файл не может быть открыт, бросается исключение OSError.

Функция ord() в Python, число символа Unicode.

Функция ord() для символа x вернет число, из таблицы символов Unicode представляющее его позицию. Функция ord() обратная chr().

Функция pow() в Python, возводит число в степень.

Функция pow() возвращает результат возведения числа base в степень exp, с опциональным делением по модулю mod.

Функция print() в Python, печатает объект.

Функцию print() выводит объекты в текстовый поток, отделяя их друг от друга ключевым аргументом sep и заканчивая поток аргументом end.

Класс property() в Python, использует метод класса как свойство.

Класс property() позволяет использовать методы в качестве вычисляемых свойств объектов.

Класс range() в Python, генерирует арифметические последовательности.

Класс range() генерирует арифметические прогрессии чисел с заданным шагом

Функция repr() в Python, описание объекта.

Функция repr() вернет строку, содержащую печатаемое формальное представление объекта.

Функция reversed() в Python, разворачивает последовательность.

Функция reversed() возвращает обратный итератор, то есть возвращает итератор, который перебирает элементы оригинала в обратном порядке. Функция reversed() не создает копию и не изменяет оригинал последовательности.

Функция round() в Python, округляет число.

Функция round() вернет число, округленное до точности ndigits после десятичной точки. Если аргумент ndigits опущен или None, то вернет ближайшее целое число.

Класс set() в Python, создает или преобразовывает в множество.

Класс set() создает или преобразует переданный объект iterable, поддерживающий итерирование, в новое множество set. Если аргумент iterable не указан, будет создано пустое множество.

Функция setattr() в Python, создает атрибут объекта.

Функция setattr() устанавливает значение атрибута указанного объекта по его имени.

Класс slice() в Python, шаблон среза.

Класс slice() вернет срез/часть итерируемого объекта, которая будет следовать шаблону, указанному в аргументах.

Функция sorted() в Python, выполняет сортировку.

Функция sorted() вернет новый отсортированный список из итерируемых элементов. Функция имеет два необязательных аргумента, которые должны быть указаны в качестве аргументов ключевых слов.

Декоратор staticmethod() в Python, метод класса в статический метод.

Функция-декоратор staticmethod() преобразует метод класса в статический метод этого класса.

Класс str() в Python, преобразует объект в строку.

Класс str() выполнит преобразование и вернет строковую версию объекта.

Функция sum() в Python, сумма последовательности.

Функция sum(), начинает суммирование элементов последовательности с начального значения start, сложение происходит лева на право и в результате возвращает их сумму.

Функция super() в Python, доступ к унаследованным методам.

Функция super(), возвращает объект объект-посредник, который делегирует вызовы метода родительскому или родственному классу, указанного типа. Это полезно для доступа к унаследованным методам, которые были переопределены в классе.

Класс tuple() в Python, создает или преобразует в кортеж.

Класс tuple() создает новый кортеж из итерируемого объекта, элементы которого идут в том же порядке, что и элементы переданного в качестве аргумента объекта

Класс type() в Python, возвращает тип объекта.

Класс type() с одним аргументом object возвращает тип объекта. Класс type() с тремя аргументами вернет объект нового типа. Это по сути динамическая форма заявления class

Функция vars() в Python, словарь переменных объекта.

Функция vars() вернет атрибут __dict__ — словарь пространства имен для модуля, класса, экземпляра или любого другого объекта с атрибутом __dict__.

Функция zip() в Python, объединить элементы в список кортежей.

Функцию zip() создает итератор кортежей, который объединяет элементы из каждой из переданных последовательностей.

Функция __import__() в Python, находит и импортирует модуль.

Функция __import__() импортирует имя модуля name, потенциально используя данные значений переменных глобальной globals и локальной locals областей видимости, чтобы определить, как интерпретировать имя name в контексте пакета.

условный и логический, побитовый и сравнения и арифметические

Операторы используются для выполнения определенных операций с переменными и значениями. В Python есть много операторов, которые являются ключевыми словами или специальными символами. Значения или переменные, с которыми работают эти операторы, называются операндами.

Типы операторов Python

Операторы Python можно разделить на следующие категории.

1. Арифметические операторы

Арифметические операторы обычно работают с числами. Есть операторы для сложения, вычитания, умножения, деления, модуля и экспоненциальных операций. Некоторые из этих операторов работают и со строками. Все арифметические операторы — специальные символы.

• +: оператор сложения;
• -: оператор вычитания;
• *: оператор умножения;
• /: оператор деления;
• **: экспоненциальный оператор;
• //: оператор деления этажей.

Давайте посмотрим на пример арифметических операторов в Python.

x = 15
y = 7

sum = x + y
print("addition =", sum)

subtraction = x - y
print("subtraction =", subtraction)

multiplication = x * y
print("multiplication =", multiplication)

division = x / y
print("division =", division)

modulus = x % y
print("modulus =", modulus)

exponent = x ** 2
print("exponent =", exponent)

floor_division = x // y
print("division =", floor_division)  # 2

Вывод:

Python поддерживает операторы сложения и умножения для строк.

print("addition of strings =", ("Python" + " " + "Operators"))
print("multiplication of strings =", ("Python" * 2))

Вывод:

addition of strings = Python Operators
multiplication of strings = PythonPython

2. Сравнения

Операторы сравнения используются для сравнения двух значений. Результатом всегда является логическое значение —

True или False .

Список операторов сравнения:

• ==: возвращает True, если оба значения равны.
• ! =: возвращает True, если оба операнда не равны.
• >: возвращает True, если левый операнд больше правого.
• <: возвращает True, если левый операнд меньше правого.
• > =: возвращает True, если левое значение больше или равно правому.
• <=: возвращает True, если левое значение меньше или равно правому значению.

Давайте посмотрим на пример.

x = 10
y = 20

print(f'equals = {x == y}')
print(f'not equals = {x != y}')
print(f'greater than = {x > y}')
print(f'less than = {x < y}')
print(f'greater than or equal to = {x >= y}')
print(f'less than or equal to = {x <= y}')

Вывод:

Эти операторы работают и со строками. y}’) print(f’Binary Ones Complement = {~x}’) print(f’Binary Left Shift by 2 = {x << 2}’) print(f’Binary Right Shift by 3 = {x >> 3}’)

Вывод:

Binary AND = 0
Binary OR = 14
Binary XOR = 14
Binary Ones Complement = -11
Binary Left Shift by 2 = 40
Binary Right Shift by 3 = 1

4. Логические

В Python есть три логических оператора. Они работают с логическими операндами и возвращают логическое значение. Они состоят из зарезервированных ключевых слов в Python.

• and: логический оператор И;
• или: логический оператор ИЛИ;
• not: оператор логического НЕ.

b1 = True
b2 = False

print(f'{b1} and {b2} = {b1 and b2}')
print(f'{b1} and {b2} = {b1 or b2}')
print(f'not {b1} = {not b1}')

Вывод:

5. Операторы присваивания

Оператор присваивания (=) используется для присвоения значения левого операнда правому операнду.

Есть несколько составных операторов присваивания, которые выполняют арифметические операции между двумя операндами и затем присваивают значение левому операнду.

• =: простой оператор присваивания;
• + =: складывает два операнда, а затем присваивает значение правому операнду;
• — =: вычитает правый операнд из левого и затем присваивает значение левому операнду;
• * =: умножает оба операнда, а затем присваивает левому;
• / =: делит левый операнд от правого операнда, а затем присваивает значение левому операнду;
• % =: модуль левого и правого операндов, а затем присваивается левому операнду;
• ** =: экспонента для операндов слева направо и затем присвоение левому операнду;
• // =: нижнее деление левого и правого операндов, а затем значение присваивается левому операнду.

a = 10  # simple assignment operator
b = 5

a += b  # same as a=a+b
print(a)  # 15

a -= b  # same as a=a-b
print(a)  # 10

a *= b  # same as a = a*b
print(a)  # 50

a /= b  # same as a = a/b
print(a)  # 10.0

a %= b  # same as a = a%b
print(a)  # 0.0

a = 2
b = 4

a **= b  # same as a = a**b
print(a)  # 16

a //= b  # same as a = a // b (floor division)
print(a) # 4

6. Операторы членства

Операторы членства используются для проверки наличия значения в последовательности. В Python есть два оператора членства.

Эти операторы обычно используются с условием if-else.

x = 3

my_tuple = (1, 2, 3, 4)
my_list = [1, 2, 3, 4]
my_str = "Hello"

print(f'{x} is present in {my_tuple} = {x in my_tuple}')

if x in my_list:
    print(f'{x} is present in {my_list}')

if 'a' not in my_str:
    print(f'a is not present in {my_str}')

7. Идентификации

Операторы идентификации используются для проверки, указывают ли две переменные на одно и то же место в памяти или нет. Есть два оператора идентичности.

s1 = [1, 2]
s2 = [1, 2]
s3 = s1

print(s1 is s2)  # False
print(s1 is s3)  # True

print(s1 is not s2)  # True
print(s1 is not s3)  # False

Приоритет

Иногда выражение содержит несколько операторов. В этом случае приоритет оператора используется для определения порядка выполнения.

• Мы можем создать группу выражений, используя круглые скобки. Выражение в скобках сначала вычисляется, прежде чем они смогут участвовать в дальнейших вычислениях.
• Некоторые операторы имеют одинаковый уровень приоритета. В этом случае выражение оценивается слева направо.

В таблице ниже перечислены приоритеты операторов в порядке убывания.

Приоритет
** (экспонента)
~ (Дополнение к единицам)
*, /, //, % (Умножение, Деление, Операторы Модуля)
+, – (Сложение, Вычитание)
<<, >> (операторы сдвига вправо и влево)
& (побитовый AND)
|, ^ (побитовый OR, XOR)
==, !=, >, <, >=, <= (сравнения)
=, +=, -=, *=, /=, //=, %= (присваивания)
is, is not (идентификации)
in, not in (принадлежности)
not, and, or (логические)

Перегрузка

Python поддерживает перегрузку операторов. Существуют определенные методы перегрузки оператора для объекта.

Посмотрим, что произойдет, если оператор не поддерживается для класса.

class Data:
    id = 0

    def __init__(self, i):
        self.id = i


d1 = Data(10)
d2 = Data(20)

d3 = d1 + d2
print(d3.id)

Вывод:

Traceback (most recent call last):
  File "/Users/pankaj/Documents/PycharmProjects/PythonTutorialPro/hello-world/operators_examples.py", line 9, in <module>
    d3 = d1 + d2
TypeError: unsupported operand type(s) for +: 'Data' and 'Data'

Если нам нужно поддерживать оператор + для класса Data, мы должны определить для него метод __add __(). Посмотрим обновленный код и результат.

class Data:
    id = 0

    def __init__(self, i):
        self.id = i

    def __add__(self, other):
        return Data(self.
побитовый XOR
__xor__(self, other)
>
Больше чем
__gt__(self, other)
>=
Больше чем или равно
__ge__(self, other)
<
Меньше чем
__lt__(self, other)
<=
Меньше чем или равно
__le__(self, other)
==
Равенства
__eq__(self, other)
!=
Не равно
__ne__(self, other)
 
Модуль оператора Python
 
Модуль операторов Python предоставляет набор функций, соответствующих операторам в Python. Эти имена функций такие же, как и у специальных методов, без двойных подчеркиваний.
Давайте посмотрим на пример настраиваемого класса, который поддерживает операторы — +,> и *. Мы будем использовать функции операторского модуля для вызова этих методов для объектов класса.
import operator


class Data:
    id = 0

    def __init__(self, i):
        self.id = i

    def __add__(self, other):
        return Data(self.id + other.id)

    def __gt__(self, other):
        return self.id > other.id

    def __mul__(self, other):
        return Data(self.id * other.id)


d1 = Data(10)
d2 = Data(20)

d3 = operator.add(d1, d2)
print(d3.id)

d3 = operator.mul(d1, d2)
print(d3.id)

flag = operator.gt(d1, d2)
print(flag)
Вывод
Python поддерживает множество операторов, которые помогают нам выполнять общие арифметические операции, сравнение, присваивание, двоичные или логические операции. Самое приятное то, что многие из этих операторов могут быть перегружены путем определения специальных методов в нашем классе.
Если вы хотите, чтобы ваша программа выглядела более объектно-ориентированной, вы можете использовать модуль операторов, который предоставляет функции, соответствующие этим операторам.
Все ключевые слова Python с расшифровкой и примерами
 
 
Номер
Keyword
Описание
Пример
1
False
экземпляр класса bool.
x = False
2
class
ключевое слово для определения класса
class Foo:     pass
3
from
предложение для импорта класса из модуля
from collections import OrderedDict
4
or
Boolean оператор
x = True or False
5
None
экземпляр объекта NoneType
x = None
6
continue
оператор continue, используемый во вложенном цикле for и while. Он продолжается со следующего цикла ближайшей замкнутой петли.
numbers = range(1,11) for number in numbers:     if number == 7:         continue
7
global
глобальный оператор позволяет нам изменять переменные вне текущей области видимости.
x = 0 def add():     global x     x = x + 10 add() print(x) # 10
8
pass
Оператор Python pass используется для того, чтобы ничего не делать. Это полезно, когда нам требуется какой-то оператор, но мы не хотим выполнять какой-либо код.
def foo():     pass
9
True
экземпляр класса bool
x = True
10
def
ключевое слово, используемое для определения функции
def bar():     print(“Hello”)
11
if
оператор if используется для записи блока условного кода
x = 10 if x%2 == 0:     print(“x is even”) # prints “x is even”
12
raise
Оператор raise используется для создания исключений в программе
def square(x):     if type(x) is not int:     raise TypeError(“Require int argument”)     print(x * x)
13
and
Логические операторы и операции
x = True y = False print(x and y) # False
14
del
Ключевое слово del используется для удаления таких объектов, как переменные, список, объекты и т. д.
s1 = “Hello” print(s1) # Hello del s1 print(s1) # NameError: name ‘s1’ is not defined
15
import
Оператор import используется для импорта модулей и классов в нашу программу
# importing class from a module from collections import OrderedDict # import module import math
16
return
Оператор return используется в функции для возврата значения
def add(x,y):     return x+y
17
as
Ключевое слово Python as используется для предоставления имени для импорта, кроме оператора и оператора with
from collections import OrderedDict as od import math as m with open(‘data.csv’) as file:     pass     # do some processing on file try:     pass except TypeError as e:     pass
18
elif
Оператор elif всегда используется вместе с оператором if для операции «else if»
x = 10 if x > 10:     print(‘x is greater than 10’) elif x > 100:     print(‘x is greater than 100’) elif x == 10:     print(‘x is equal to 10’) else:     print(‘x is less than 10’)
19
in
Python в Ключевое слово используется, чтобы проверить членство
l1 = [1, 2, 3, 4, 5] if 2 in l1:     print(‘list contains 2’) s = ‘abcd’ if ‘a’ in s:     print(‘string contains a’)
20
try
Оператор try используется для написания кода обработки исключений
x = ” try:     i = int(x) except ValueError as ae:     print(ae) # invalid literal for int() with base 10: ”
21
assert
Оператор assert позволяет нам вставлять отладочные утверждения в программу. Если утверждение верно, программа продолжает работать. В противном случае выбрасывается AssertionError.
def divide(a, b):     assert b != 0     return a / b
22
else
Оператор else используется с условиями if-elif. Он используется для выполнения операторов, когда ни одно из предыдущих условий не является истинным
if False:     pass else:     print(‘this will always print’)
23
is
Ключевое слово Python is используется для проверки того, ссылаются ли две переменные на один и тот же объект. Это то же самое, что использовать оператор==
fruits = [‘apple’] fruits1 = [‘apple’] f = fruits print(f is fruits) # True print(fruits1 is fruits) # False
  
24
while
Оператор while используется для выполнения блока операторов до тех пор, пока выражение не станет истинным
i = 0 while i < 3:     print(i)     i+=1 # Output # 0 # 1 # 2
25
async
Новое ключевое слово, введенное в Python 3.5. Это ключевое слово всегда используется в теле функции couroutine. Он используется с модулем ввода-вывода и await
import asyncio import time async def ping(url):     print(f’Ping Started for {url}’)     await asyncio.sleep(1)     print(f’Ping Finished for {url}’) async def main():     await asyncio.gather(     ping(‘askpython.com’),     ping(‘python.org’),     ) if __name__ == ‘__main__’:     then = time.time()     loop = asyncio.get_event_loop()     loop.run_until_complete(main())     now = time.time()     print(f’Execution Time = {now – then}’) # Output Ping Started for askpython.com Ping Started for python.org Ping Finished for askpython.com Ping Finished for python.org Execution Time = 1.004091739654541
26
await
Новое ключевое слово в Python 3.5 для асинхронной обработки
Above example demonstrates the use of async and await keywords.
27
lambda
Ключевое слово lambda используется для создания лямбда-выражений
multiply = lambda a, b: a * b print(multiply(8, 6)) # 48
28
with
Python с заявлением используется, чтобы обернуть выполнения блока с методами, определенными в контексте менеджера. Объект должен реализовывать функции__ enter _ _ () и _ _ exit__ ()
with open(‘data.csv’) as file:     file.read()
29
except
except используется для перехвата исключений, брошенных в блоке try, и их обработки
Please check the try keyword example.
30
finally
Оператор finally используется с операторами try-except. Код в блоке finally всегда выполняется. Он в основном используется для закрытия ресурсов
  
def division(x, y):     try:         return x / y     except ZeroDivisionError as e:         print(e)         return -1     finally:         print(‘this will always execute’) print(division(10, 2)) print(division(10, 0)) # Output this will always execute 5.0 division by zero this will always execute -1
31
nonlocal
nonlocal используется для доступа к переменным, определенным вне области действия блока. Это всегда используется во вложенных функциях для доступа к переменным, определенным снаружи
def outer():     v = ‘outer’     def inner():         nonlocal v         v = ‘inner’     inner()     print(v) outer()
32
yield
yield-это замена ключевого слова return. Это используется для возврата значений из функции одно за другим
def multiplyByTen(*kwargs):     for i in kwargs:         yield i * 10 a = multiplyByTen(4, 5,) # a is generator object, an iterator # showing the values for i in a:     print(i) # Output 40 50
33
break
Оператор break используется с вложенными циклами” for “и” while». Он останавливает выполнение текущего цикла и передает управление в начало цикла
number = 1 while True:     print(number)     number += 2     if number > 5:         break         print(number) # never executed # Output 1 3 5
34
for
for используется для перебора элементов последовательности или итеративного объекта
s1 = ‘Hello’ for c in s1:     print(c) # Output H e l l o
35
not
not используется для логической операции not
x = 20 if x is not 10:     print(‘x is not equal to 10’) x = True print(not x) # False
Работа с документацией в Python: поиск информации и соглашения
Python обладает великолепной документацией и предоставляет удобные способы для работы с ней: от официального сайта до встроенной справочной системы.
Работа с документацией является одной из важных составляющих деятельности разработчика. И это не только чтение документации к библиотекам и комментариев в коде, но и документирование собственного кода, а также поддержание его в актуальном состоянии. Качественно задокументированный код во многих случаях упрощает его поддержание и сокращает время на «вхождение» новых сотрудников в проект. Если же речь идет об изучении нового языка программирования, качество документации и поддержка сообщества могут сыграть решающую роль в освоении материала и снизить порог вхождения.
Документация к языку программирования Python обладает всеми качествами, которые отличают «хорошую» документацию от «плохой». Тем не менее, новички часто сталкиваются с рядом вопросов. Как быстро найти информацию о классе или функции? Как самому писать документацию к коду? Какие инструменты можно использовать при документировании кода? На эти вопросы мы и постараемся ответить в статье.
Основной источник информации о Python
Безусловно, основным, наиболее полным и актуальным источником информации о Python является сайт c официальной документацией. Главная страница сайта предоставляет удобную навигацию по разделам.
Важные разделы сайта (полезно начинающим программистам)
Setup and Usage — содержит информацию об установке и настройке Python на разных платформах;
Tutorial — учебное пособие для новичков, с которого и рекомендуется начинать свой путь в мир Python;
Library Reference — подробное описание стандартной библиотеки Python;
Python HOWTO — различные руководства по конкретным темам;
Language Reference — раздел для тех кто, хочет знать подробности реализации СPython.
В остальных разделах вы можете найти информацию о сторонних модулях, их установке и распространении, информацию по написанию расширений для Python на языках С/С++, часто задаваемые вопросы и новости Python.
Поиск по сайту с документацией
Для поиска по сайту имеются: окно быстрого поиска по ключевым словам и таблицы с индексами для поиска по названию модуля (класса, метода, переменной). Важно: Python динамично развивается, постоянно добавляются новые возможности и функционал. Если вы хотите работать с актуальной документацией — выберите необходимую вам версию Python в выпадающем меню в шапке сайта.
Создатели Python предусмотрели возможность установить документацию локально на компьютере. Для этого необходимо перейти на страницу загрузки, выбрать версию Python, формат файлов (доступны pdf, epub, html, txt) и способ архивирования. После скачивания и распаковки архива, вы можете пользоваться документацией в полном объеме.
Встроенная справочная система
Чтение объемного справочного руководства полезно на этапе изучения языка. При работе с кодом чаще возникает необходимость получить небольшую справку о работе той или иной функции, получаемых аргументах, или о наличии у класса атрибутов и методов. В таких случаях информация из официальной документации, как правило, избыточна, а поиск по ней может может занять значительное время. В Python для таких случаев существует встроенная справочная система, позволяющая быстро получить краткую справку об объекте.
Небольшое уточнение: поскольку в Python все является объектом, в том числе методы и классы, далее мы будем часто употреблять термин «объект» применительно к целям получения информации.
Доступ к встроенной справочной системе осуществляется с помощью функции help. Для получения справки по тому или иному объекту необходимо в интерпретаторе Python вызвать функцию help, а в качестве аргумента передать сам объект или строку с названием объекта.
Примеры
>>> help(ord)
Help on built-in function ord in module builtins:
ord(c, /)
    Return the Unicode code point for a one-character string.
(END)
В приведенном выше примере, мы вызвали справку по функции ord. В тексте сообщения содержится информация о том, что делает функция и к какому модулю она относится.
Теперь попробуем получить информацию о модуле стандартной библиотеки os.
>>> help(os)
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
NameError: name 'os' is not defined
Почему вызов функции завершился выбросом исключения? Ведь модуль os входит в стандартную библиотеку и маловероятно, что справочная информация по нему не была включена.
Docstring
Чтобы ответить на этот вопрос, давайте разберемся, где хранится справочная информация и как работает функция help. Как уже говорилось выше, все в Python является объектом. Все объекты в Python имеют специальный атрибут __doc__, предназначенный для хранения строки документации — docstring. Вот как определено понятие docstring в официальной документации: «Docstring — строковый литерал, который встречается как первый оператор в определении модуля, функции, класса или метода. Такой docstring становится специальным атрибутом __doc__ этого объекта».
Посмотрим, что хранится в атрибуте __doc__ объекта ord.
>>> ord.__doc__
'Return the Unicode code point for a one-character string.'
Размещение справки об объекте в исходном коде самого объекта позволяет элегантно решить вопрос хранения информации и доступа к ней. Функция help при передаче ей в качестве аргумента объекта для получения информации о нем, обращается к атрибуту __doc__ этого объекта. Поскольку модуль os не импортирован, он отсутствует в глобальной области видимости и не доступен при вызове функции help. Именно по этой причине мы получаем ошибку. Для решения проблемы достаточно импортировать модуль. Есть еще один способ избежать ошибки и не связанный с импортом объекта — передать в качестве аргумента в функцию help строку с именем объекта.
>>> help('os')
В этом случае функция help для получения информации будет использовать модуль стандартной библиотеки pydoc, который выполнит импорт объекта и генерацию справки.
Посмотрим на исходный код модуля os и убедимся в том, что docstring и содержимое атрибута os.__doc__ совпадают. Из приведенного кода видно, как определяются в коде docstring. Строки документации заключаются в тройные кавычки и пишутся сразу под заголовком объекта.
Вы уже заметили, что вывод функции help отличается от вывода, полученного через обращение к атрибуту __doc__ объекта. Он более информативен и выводит информацию в виде форматированного текста. У функции help есть еще одна особенность, повышающая удобство работы со справочной системой. При вызове help без аргументов запускается интерактивный режим справочной системы. Для получения справки в нем достаточно набрать только название интересующего нас объекта. Запустив интерактивный режим в отдельном терминале, мы получаем удобный инструмент для работы с документацией.
Как вспомнить название модуля, класса или функции?
Стандартная библиотека Python весьма обширна и содержит большое количество модулей. Помнить их все, в том числе и заложенный функционал, невозможно. Что делать, если мы не помним (не знаем) название модуля, класса или функции? Ниже приведены несколько примеров, помогающих в таких ситуациях.
Получение списка доступных модулей:
>>> help('modules')
Получение ключевых слов:
>>> from keyword import kwlist
>>> print(*kwlist, sep='\n')
Получение списка названий встроенных функций:
>>> import builtins
>>> print(*builtins.__dict__.keys(), sep='\n')
Весьма полезной и часто используемой разработчиками функцией является dir. В качестве аргумента она принимает объект и возвращает список допустимых атрибутов для этого объекта. Это один из способов узнать, какие методы и атрибуты содержит объект.
>>> dir(int)
Как задокументировать собственный код?
Теперь, когда мы знаем о docstring и работе функции help, мы можем задокументировать свой код. В качестве примера возьмем скрипт factorial.py:
def factorial(n):
   if n < 2:
       return 1
   return n * factorial(n — 1)

if __name__ == "__main__":
   n = int(input())
   print(factorial(n))
Добавим docstring.
""" Скрипт для нахождения факториала """

def factorial(n):
    """ Вычисляет факториал числа n """
   if n < 2:
       return 1
   return n * factorial(n - 1)

if __name__ == "__main__":
   n = int(input())
   print(factorial(n))
Убедимся в наличии документации по модулю factorial:
>>> import factorial
>>> factorial.__doc__
' Скрипт для нахождения факториала '
>>> factorial.factorial.__doc__
' Вычисляет факториал числа n '
Вызов help(factorial) вернет справку:
Help on module factorial:

NAME
   factorial - Скрипт для нахождения факториала

FUNCTIONS
   factorial(n)
       Вычисляет факториал числа n

FILE
   /home/user/factorial.py
(END)
При создании документации к коду стоит придерживаться правил и рекомендаций, описанных в PEP257 и PEP8. Ссылки на эти документы приведены в конце статьи.
О библиотеке pydoc
Мы уже упоминали модуль стандартной библиотеки pydoc. Он автоматически генерирует документацию из модулей Python. Документация может быть представлена ​​в виде страниц текста на консоли, отображаться в браузере или сохраняться в HTML-файлах.
Команда pydoc позволяет вывести текст справки прямо в терминале (не интерпретаторе Python):
$ pydoc sum

Help on built-in function sum in module __builtin__:

sum(...)
   sum(sequence[, start]) -> value
   Return the sum of a sequence of numbers (NOT strings) plus the value
   of parameter 'start' (which defaults to 0). When the sequence is
   empty, return start.
(END)
Для создания документации в виде HTML-страниц используется ключ -w. Это позволяет организовать хранение документации отдельно от кода.
$ pydoc -w sum
wrote sum.html
$ cat sum.html

<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.0 Transitional//EN">
<html><head><title>python: built-in function sum</title>
<meta charset="utf-8">
</head><body bgcolor="#f0f0f8">
<dl><dt><a name="-sum"><strong>sum</strong></a>(...)</dt><dd><tt>sum(sequence[,&nbsp;start])&nbsp;-&gt;&nbsp;value<br>
&nbsp;<br>
Return&nbsp;the&nbsp;sum&nbsp;of&nbsp;a&nbsp;sequence&nbsp;of&nbsp;numbers&nbsp;(NOT&nbsp;strings)&nbsp;plus&nbsp;the&nbsp;value<br>
of&nbsp;parameter&nbsp;'start'&nbsp;(which&nbsp;defaults&nbsp;to&nbsp;0).&nbsp;&nbsp;When&nbsp;the&nbsp;sequence&nbsp;is<br>
empty,&nbsp;return&nbsp;start.</tt></dd></dl>
Для поиска по docstring модулей используется ключ -k. В качестве аргумента в этом случае передается ключевое слово. В результате будут выведены названия всех модулей в docstring которых встречается ключевое слово.
$ pydoc -k json
json - JSON (JavaScript Object Notation) <http://json.org> is a subset of
json.decoder - Implementation of JSONDecoder
json.encoder - Implementation of JSONEncoder
json.scanner - JSON token scanner
json.tool - Command-line tool to validate and pretty-print JSON
_json
pbr.pbr_json
Обратим ваше внимание на одну особенность поиска по документации при использовании ключа -k. Поиск производится только по первым строкам документации модулей. Тем не менее, данный функционал может быть весьма полезным в некоторых случаях.
Для любителей работать в браузере, предусмотрена возможность запуска HTTP-сервера документации, который будет доступен по порту, указанному после ключа -p.
$ pydoc3 -p 1234
Server ready at http://localhost:1234/
Server commands: [b]rowser, [q]uit
server>
В третьей версии Python для управления сервером добавлена пара команд: b — открытие страницы документации в браузере, q — завершения работы сервера. При вызове команды pydoc3 с ключом -b произойдет запуск сервера и автоматическое открытие страницы в браузере. В документацию также будут включены модули, расположенные в директории из которой был запущен сервер.
Соблюдение соглашений
При документировании кода важно соблюдать принятые в языке программирования соглашения. Для решения этих задач существуют различные инструменты. В этой статье мы становимся на одном из них — модуле pydocstyle.
Модуль pydocstyle — это инструмент статического анализа для проверки соответствия docstring соглашениям, принятым в Python. Установка модуля осуществляется с помощью менеджера пакетов pip:
$ pip install pydocstyle
По умолчанию pydocstyle проверяет docstring на соответствие официальному соглашению PEP257. Проверим созданный нами скрипт factorial.py:
$ pydocstyle factorial.py
factorial.py:1 at module level:
  D400: First line should end with a period (not 'а')
factorial.py:1 at module level:
  D210: No whitespaces allowed surrounding docstring text
factorial.py:3 in public function `factorial`:
  D400: First line should end with a period (not 'n')
factorial.py:3 in public function `factorial`:
  D210: No whitespaces allowed surrounding docstring text
Видим, что pydocstyle обнаружил ошибки — лишние пробелы вокруг текста и отсутствие точки в конце строк документации. Исправим эти ошибки и запустим pydocstyle еще раз.
Модуль pydocstyle имеет более широкие возможности, чем в приведенном выше примере, и гибкую систему настроек под требования по оформлению документации. Ознакомится с их полным списком можно вызвав pydocstyle -h или в разделе «документация» на сайте проекта.
Полезные ссылки
ФРОО рекомендует:
Еще статьи по Python
Python. Получение справки по Python — Life in Code
Получить справку по питону можно различными способами.
Во-первых, с питоном поставляется .chm-файл с описанием всего. Естественно, на английском. Ну, так и при получении другими способами справка будет не на русском. 🙂
Что хорошо в этом файле справки — там есть множество небольших примеров. Конечно, можно было сделать и получше — ещё примеров, да с подсветкой… Ну да и так уже неплохо.

Во-вторых, справку можно получить в интерактивном режиме при помощи функции help():
 # справка по встроенной функции
help(len)  # справка по подключаемому модулю
import os
help(os)  # справка по объекту из подключаемого модуля
import os
help(os.path)

 

# справка по встроенной функции
help(len)
 
# справка по подключаемому модулю
import os
help(os)
 
# справка по объекту из подключаемого модуля
import os
help(os.path)
В-третьих, с помощью функции dir можно получить список полей и методов объекта:
В-четвёртых, утилита pydoc даёт возможность просматривать описание модулей:
 c:/python/lib/pydoc.py mytest.py

 

c:/python/lib/pydoc.py mytest.py
В-пятых, несложно с помощью pydoc запустить сервис и читать документацию в браузере:
 c:/python/lib/pydoc.py -p 8088

 

c:/python/lib/pydoc.py -p 8088
Документация будет доступна на http://127.0.0.1:8088/.
Добавлю только, что мне пришлось подправить модуль pkgutil.py в строке 209 и сделать
 if not modname and os.path.isdir(path) and '.' not in fn and 'System Volume Information' not in fn:

 

            if not modname and os.path.isdir(path) and '.' not in fn and 'System Volume Information' not in fn:
вместо
 if not modname and os.path.isdir(path) and '.' not in fn:

 

            if not modname and os.path.isdir(path) and '.' not in fn:
Видимо, создатели модулей под виндами не сидят, а уж тем более под NT-виндами. И, соответственно, не в курсе, что в папку System Volume Information проход закрыт.
P.S. Оказывается, пока я обзаводился книжкой по питону, и пока я её неспешно листал вплоть до 30-й страницы… — оказывается, за это время успел выйти релиз третьей версии питона. Сегодня я его скачал и установил. И он сразу же преподнёс мне небольшой сюрприз — перестал работать мой пример. Всё оказалось довольно просто и логично — третья версия более требовательна к синтаксису. Например, она не приемлет print без скобок. В общем, учитывая движение прогресса куда-то в сторону светлого будущего, я хочу сообщить вам, что в последующих заметках я буду использовать синтаксис третьей версии.
Новые интересные функции в Python 3.8
В статье описывается улучшения и новый функционал добавленные в недавно выпущенную очередную версию Python 3.8.
Оригинальная версия статьи: Geir Arne Hjelle — Cool New Features in Python 3.8
Содержание
Выпущена новейшая версия Python! Python 3.8 был доступен в бета-версиях с лета 2019, а 14 октября 2019 года вышла первая официальная версия. Теперь мы все сможем поиграть с новым функционалом и воспользоваться последними улучшениями.
Что нового в Python 3.8? В официальной документация приведен хороший обзор новых функций. Тем не менее, эта статья более подробно расскажет о некоторых самых значительных изменениях и покажет, как вы сможете воспользоваться преимуществами Python 3.8.
В этой статье вы узнаете о:
Использование выражений присваивания для упрощения некоторых конструкций кода
Применение только позиционных аргументов в ваших собственных функциях
Задания более точных подсказок типов
Использование f-строк для более простой отладки
За некоторыми исключениями, Python 3.8 содержит множество небольших улучшений по сравнению с более ранними версиями. В конце статьи вы увидите многие из этих менее привлекающих внимание изменений, а также мы рассмотрим некоторые оптимизации, которые Python 3.8 делает быстрее, чем его предшественники. Наконец, вы получите несколько советов по обновлению до новой версии.
Морж в комнате: выражение присваивания
Самое большое изменение в Python 3.8 — это введение выражений присваивания. Они написаны с использованием новой записи (: =). Этого оператора часто называют оператор морж (walrus), так как он напоминает глаза и бивни моржа на боку.
Выражения присваивания позволяют вам присваивать и возвращать значение в одном выражении. Например, если вы хотите присвоить переменную и вывести ее значение, вы обычно делаете что-то вроде этого:
>>> walrus = False
>>> print(walrus)
False
В Python 3.8 вам разрешено объединять эти два оператора в один, используя оператор walrus:
>>> print(walrus := True)
True
Выражение присваивания позволяет присвоить True walrus и сразу же вывести значение. Но имейте в виду, что оператор walrus не делает ничего такого чего нельзя было бы сделать без него. Он только делает некоторые конструкции более удобными, и иногда может более четко сообщать о намерениях вашего кода.
Один из примеров, демонстрирующий некоторые сильные стороны оператора walrus, — это циклы while, где вам нужно инициализировать и обновить переменную. Например, следующий код запрашивает ввод у пользователя, пока он не наберет quit:
inputs = list()
current = input("Write something: ")
while current != "quit":
    inputs.append(current)
    current = input("Write something: ")
Этот код не идеален. Вы повторяете оператор input() два раза, так как вам нужно каким-то образом получить current, прежде чем зайти в цикл. Лучшее решение — установить бесконечный цикл while и использовать break для остановки цикла:
inputs = list()
while True:
    current = input("Write something: ")
    if current == "quit":
        break
    inputs.append(current)
Этот код эквивалентен приведенному выше, но избегает повторения и каким-то образом сохраняет строки в более логичном порядке. Если вы используете выражение присваивания, вы можете еще больше упростить этот цикл:
inputs = list()
while (current := input("Write something: ")) != "quit":
    inputs.append(current)
PEP 572 описывает более подробно выражения присваивания, включая некоторые обоснования для их введения в язык, а также дает несколько примеров того, как можно использовать оператор walrus.
Только позиционные аргументы
Встроенная функция float() может использоваться для преобразования текстовых строк и чисел в float объекты. Рассмотрим следующий пример:
>>> float("3.8")
3.8

>>> help(float)
class float(object)
 |  float(x=0, /)
 |  
 |  Convert a string or number to a floating point number, if possible.

[...]
Посмотрите внимательно на float(). Обратите внимание на косую черту (/) после параметра. Что это значит?
Примечание. Для более подробного обсуждения нотации / см. PEP 457 — Нотация только позиционных параметров.
Оказывается, что хотя один параметр float() называется x, вы не можете использовать его имя:
>>> float(x="3.8")
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: float() takes no keyword arguments
При использовании float() вам разрешено указывать аргументы только по позиции, а не по ключевому слову. До Python 3.8 такие позиционные аргументы были возможны только для встроенных функций. Не было простого способа указать, что аргументы должны быть только позиционными в ваших собственных функциях:
>>> def incr(x):
...     return x + 1
... 
>>> incr(3.8)
4.8

>>> incr(x=3.8)
4.8
Можно было имитировать только позиционные аргументы, используя *args, но это менее гибко, менее читабельно и заставляет вас реализовать собственный анализ аргументов. В Python 3.8 вы можете использовать /, чтобы обозначить, что все аргументы перед ним должны быть указаны только позицией. Вы можете переписать incr(), чтобы принимать только позиционные аргументы:
>>> def incr(x, /):
...     return x + 1
... 
>>> incr(3.8)
4.8

>>> incr(x=3.8)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: incr() got some positional-only arguments passed as
           keyword arguments: 'x'
Добавляя / после x, вы указываете, что x является позиционным аргументом. Вы можете комбинировать обычные аргументы с позиционными только, поместив обычные аргументы после косой черты:
>>> def greet(name, /, greeting="Hello"):
...     return f"{greeting}, {name}"
... 
>>> greet("Łukasz")
'Hello, Łukasz'

>>> greet("Łukasz", greeting="Awesome job")
'Awesome job, Łukasz'

>>> greet(name="Łukasz", greeting="Awesome job")
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: greet() got some positional-only arguments passed as
           keyword arguments: 'name'
В greet() косая черта помещается между name и greeting. Это означает, что name является позиционным аргументом, а greeting является обычным аргументом, который может передаваться либо по позиции, либо по ключевому слову.
На первый взгляд, позиционные аргументы могут показаться немного ограниченными и противоречащими мантре Python о важности читабельности. Вы, вероятно, обнаружите, что не так много случаев, когда позиционные аргументы улучшают ваш код.
Однако при правильных обстоятельствах позиционные аргументы могут дать вам некоторую гибкость при разработке функций. Во-первых, позиционные аргументы имеют смысл, когда у вас есть аргументы, которые имеют естественный порядок, но трудно дать хорошие, описательные имена.
Другое возможное преимущество использования позиционных аргументов состоит в том, что вы можете легче реорганизовать свои функции. В частности, вы можете изменить имя ваших параметров, не беспокоясь о том, что другой код зависит от этих имен.
Позиционные аргументы хорошо дополняют аргументы только с ключевыми словами. В любой версии Python 3 вы можете указать аргументы только для ключевых слов, используя звездочку (*). Любой аргумент после * должен быть указан с помощью ключевого слова:
>>> def to_fahrenheit(*, celsius):
...     return 32 + celsius * 9 / 5
... 
>>> to_fahrenheit(40)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: to_fahrenheit() takes 0 positional arguments but 1 was given

>>> to_fahrenheit(celsius=40)
104.0
celsius является аргументом только для ключевых слов, поэтому Python выдает ошибку, если вы пытаетесь указать его на основе позиции, без ключевого слова.
Вы можете комбинировать только позиционные, обычные и ключевые слова, указав их в этом порядке через / и *. В следующем примере text является позиционным аргументом, border является обычным аргументом со значением по умолчанию, а width является аргументом только для ключевого слова со значением по умолчанию:
>>> def headline(text, /, border="♦", *, width=50):
...     return f" {text} ".center(width, border)
... 
Поскольку text только позиционный, то вы не можете использовать ключевое слово text:
>>> headline("Positional-only Arguments")
'♦♦♦♦♦♦♦♦♦♦♦ Positional-only Arguments ♦♦♦♦♦♦♦♦♦♦♦♦'

>>> headline(text="This doesn't work!")
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: headline() got some positional-only arguments passed as
           keyword arguments: 'text'
border, с другой стороны, может быть указана как с ключевым словом, так и без него:
>>> headline("Python 3.8", "=")
'=================== Python 3.8 ==================='

>>> headline("Real Python", border=":")
':::::::::::::::::: Real Python :::::::::::::::::::'
Наконец, width должна быть указана только с помощью ключевого слова:
>>> headline("Python", "🐍", width=38)
'🐍🐍🐍🐍🐍🐍🐍🐍🐍🐍🐍🐍🐍🐍🐍 Python 🐍🐍🐍🐍🐍🐍🐍🐍🐍🐍🐍🐍🐍🐍🐍'

>>> headline("Python", "🐍", 38)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: headline() takes from 1 to 2 positional arguments
           but 3 were given
Вы можете прочитать больше о позиционных аргументах в PEP 570.
Более точные подсказки для типов
На данный момент система данных Python достаточно развита. Однако в Python 3.8 были добавлены некоторые новые функции для типов, чтобы обеспечить более точную типизацию:
тип Literal
Типизированные словари
объекты Final
Protocols
Python поддерживает необязательные подсказки типов, обычно в виде аннотаций в вашем коде:
def double(number: float) -> float:
    return 2 * number
В этом примере вы говорите, что number должно быть числом с плавающей точкой, и функция double() также должна возвращать float. Тем не менее, Python рассматривает эти аннотации как подсказки. Они не применяются во время выполнения:
>>> double(3.14)
6.28

>>> double("I'm not a float")
"I'm not a floatI'm not a float"
double() с радостью принимает в качестве аргумента слово «I’m not a float», хотя это и не число с плавающей точкой. Существуют библиотеки, которые могут использовать типы во время выполнения, но это не основной вариант использования системы типов Python.
Вместо этого подсказки типов позволяют статическим средствам проверки типов выполнять проверку типов вашего кода Python без фактического запуска ваших сценариев. Это напоминает компиляторы, улавливающие ошибки типов в других языках, таких как Java, Rust и Crystal. Кроме того, подсказки типа действуют как документация вашего кода, облегчая чтение, а также улучшая автозаполнение в вашей IDE.
Примечание. Доступно несколько средств проверки статического типа, в том числе Pyright, Pytype и Pyre. В этой статье вы будете использовать Mypy. Вы можете установить Mypy из PyPI, используя pip:
$ python -m pip install mypy
В некотором смысле Mypy является эталонной реализацией средства проверки типов для Python и разрабатывается в Dropbox под руководством Юкки Лехтасало. Так же создатель Python, Гвидо ван Россум, является частью команды Mypy.
Вы можете найти больше информации о подсказках типов в Python в исходном PEP 484, а также в Python Type Check (Руководство).
Было создано четыре новых PEP о проверке типов, которые были приняты и включены в Python 3.8. Вы рассмотрим короткие примеры для каждого из них.
PEP 586 вводит тип Literal. Literal немного особенный в том смысле, что он представляет одно или несколько конкретных значений. Одним из вариантов использования Literal является возможность точного добавления типов, когда строковые аргументы используются для описания конкретного поведения. Рассмотрим следующий пример:
# draw_line.py

def draw_line(direction: str) -> None:
    if direction == "horizontal":
        ...  # Draw horizontal line

    elif direction == "vertical":
        ...  # Draw vertical line

    else:
        raise ValueError(f"invalid direction {direction!r}")

draw_line("up")
Программа пройдет проверку статического типа, даже если «up» является недопустимым направлением. Средство проверки типов только проверяет, что «up» является строкой. В этом случае было бы точнее сказать, что направление должно быть либо литеральной строкой «horizontal», либо литеральной строкой «vertical». Используя Literal, вы можете сделать именно это:
# draw_line.py

from typing import Literal

def draw_line(direction: Literal["horizontal", "vertical"]) -> None:
    if direction == "horizontal":
        ...  # Draw horizontal line

    elif direction == "vertical":
        ...  # Draw vertical line

    else:
        raise ValueError(f"invalid direction {direction!r}")

draw_line("up")
Выставив допустимые значения direction для средства проверки типов, теперь вы будете предупреждены об ошибке:
$ mypy draw_line.py 
draw_line.py:15: error:
    Argument 1 to "draw_line" has incompatible type "Literal['up']";
    expected "Union[Literal['horizontal'], Literal['vertical']]"
Found 1 error in 1 file (checked 1 source file)
Основной синтаксис Literal[<literal>]. Например, Literal [38] представляет буквальное значение 38. Вы можете выразить одно из нескольких литеральных значений, используя Union:
Union[Literal["horizontal"], Literal["vertical"]]
Поскольку это довольно распространенный вариант использования, вы можете (и, вероятно, должны) использовать вместо него более простую нотацию Literal[«horizontal», «vertical»].  Если вы внимательно посмотрите на вывод Mypy, приведенный выше, то увидите, что он перевел простую запись в нотацию Union внутри.
Есть случаи, когда тип возвращаемого значения функции зависит от входных аргументов. Одним из примеров является open(), который может возвращать текстовую строку или байтовый массив в зависимости от значения mode. Это может быть решено путем перегрузки.
В следующем примере показан скелет калькулятора, который может возвращать ответ либо в виде обычных чисел (38), либо в виде римских цифр (XXXVIII):
# calculator.py

from typing import Union

ARABIC_TO_ROMAN = [(1000, "M"), (900, "CM"), (500, "D"), (400, "CD"),
                   (100, "C"), (90, "XC"), (50, "L"), (40, "XL"),
                   (10, "X"), (9, "IX"), (5, "V"), (4, "IV"), (1, "I")]

def _convert_to_roman_numeral(number: int) -> str:
    """Convert number to a roman numeral string"""
    result = list()
    for arabic, roman in ARABIC_TO_ROMAN:
        count, number = divmod(number, arabic)
        result.append(roman * count)
    return "".join(result)

def add(num_1: int, num_2: int, to_roman: bool = True) -> Union[str, int]:
    """Add two numbers"""
    result = num_1 + num_2

    if to_roman:
        return _convert_to_roman_numeral(result)
    else:
        return result
Код имеет правильные подсказки типа: результат add() будет либо str, либо int. Однако часто этот код вызывается с литералом True или False в качестве значения to_roman, и в этом случае вы хотите, чтобы средство проверки типов точно определило, возвращается или str или int. Это можно сделать, используя Literal вместе с @overload:
# calculator.py

from typing import Literal, overload, Union

ARABIC_TO_ROMAN = [(1000, "M"), (900, "CM"), (500, "D"), (400, "CD"),
                   (100, "C"), (90, "XC"), (50, "L"), (40, "XL"),
                   (10, "X"), (9, "IX"), (5, "V"), (4, "IV"), (1, "I")]

def _convert_to_roman_numeral(number: int) -> str:
    """Convert number to a roman numeral string"""
    result = list()
    for arabic, roman in ARABIC_TO_ROMAN:
        count, number = divmod(number, arabic)
        result.append(roman * count)
    return "".join(result)

@overload
def add(num_1: int, num_2: int, to_roman: Literal[True]) -> str: ...
@overload
def add(num_1: int, num_2: int, to_roman: Literal[False]) -> int: ...

def add(num_1: int, num_2: int, to_roman: bool = True) -> Union[str, int]:
    """Add two numbers"""
    result = num_1 + num_2

    if to_roman:
        return _convert_to_roman_numeral(result)
    else:
        return result
Добавленные сигнатуры @overload помогут вашему контролеру типов выводить str или int в зависимости от литеральных значений to_roman. Обратите внимание, что (…) являются буквальной частью кода. Они заменяют тело функции в перегруженных сигнатурах.
В дополнение к Literal, PEP 591 представляет Final. Этот квалификатор указывает, что переменная или атрибут не должны быть переназначены или переопределены. Ниже приведена ошибка ввода:
from typing import Final

ID: Final = 1

...

ID += 1
Mypy выделит строку ID += 1 и выведет сообщение: Cannot assign to final name «ID». Это дает вам возможность гарантировать, что константы в вашем коде никогда не изменят свое значение.
Кроме того, декоратор @final, можно применять к классам и методам. Классы, декорируемые @final, не могут быть разделены на подклассы, в то время как методы @final не могут быть переопределены подклассами:
from typing import final

@final
class Base:
    ...

class Sub(Base):
    ...
Mypy пометит этот пример сообщением об ошибке Cannot inherit from final class «Base». Чтобы узнать больше о Final и @final, см. PEP 591.
Третий PEP, допускающий более конкретные подсказки типов, — это PEP 589, который вводит TypedDict
 Объяснение функции Python range () на примерах 
 В этой статье мы узнаем, как использовать функцию Python  range ()  с помощью различных примеров. Встроенная функция  range ()  генерирует целые числа  между заданным начальным целым числом и конечным целым числом , то есть возвращает объект диапазона. Используя  для цикла , мы можем перебирать последовательность чисел, созданную функцией  range () . Давайте разберемся, как использовать функцию  range ()  в Python 3, на простом примере.
  # Пример Python range ()
print ("Числа от 0 до 6")
для i в диапазоне (6):
    печать (я, конец = ',')  
  Выход :
 Числа от 0 до 6
0, 1, 2, 3, 4, 5, 
  Примечание : Мы получили целые числа от 0 до 5, потому что функция  range ()  не включает последний (стоповый) номер в результат.
  Этот учебник Python  range ()  охватывает следующие темы: 
 Синтаксис и аргументы функции
 range () 
  Синтаксис 
  диапазон (запуск, останов [, шаг])  
 Требуется три аргумента.Из трех 2 аргумента необязательны. То есть start и step являются необязательными аргументами.
  start  аргумент - это начальный номер последовательности. т.е. нижний предел. По умолчанию он начинается с  0 , если не указано.
 Аргумент остановки   - это верхний предел. т.е. генерировать числа до этого числа,  range ()  не включает это число в результат. Таким образом, последнее число -  стоп - шаг .
 Шаг   - это разница между каждым числом в результате.Если не указано иное, значение шага по умолчанию равно 1.
 функция range () Примеры 
 Давайте теперь посмотрим все возможные сценарии. Ниже представлены  трех вариантов  функции range ().
  Пример первый:  - Использование только одного аргумента
 в этом примере мы будем использовать только аргумент остановки  range () . Таким образом, по умолчанию требуется  start = 0  и  step = 1 .
  # Распечатать первые 5 чисел, используя функцию диапазона
для i в диапазоне (5):
    печать (я, конец = ',')  
  Выход :
 0, 1, 2, 3, 4, 
  Пример два : - с использованием двух аргументов (т.е.е., пуск и остановка)
  # Вывести целые числа в пределах заданного начального и конечного числа, используя range ()
для i в диапазоне (5, 10):
    печать (я, конец = ',')  
  Выход :
 5, 6, 7, 8, 9, 
  Примечание : По умолчанию значение шага равно 1.
  Пример 3 : - с использованием всех трех аргументов
 Здесь мы будем использовать все три аргумента, т.е.  start = 2 ,  stop = 10 ,  step = 2 .Значение шага равно 2, поэтому разница между каждым числом равна 2.
  # использование аргументов start, stop и step в диапазоне ()
print («Печать всех четных чисел от 2 до 10 с использованием range ()»)
для i в диапазоне (2, 10, 2):
    печать (я, конец = ',')  
  Выход :
 Печать всех четных чисел от до 10 с использованием range ()
2, 4, 6, 8, 
  Практическая задача
 Используйте  range () , чтобы создать список чисел от 9 до 100, делящихся на 3.
  Решение :
  для i в диапазоне (9, 100, 3):
    печать (я)
  
  Решение : Python для цикла и диапазона () Упражнение
 Что следует помнить об аргументах функции range () 
  range ()  работает только с целыми числами.  Все аргументы должны быть целыми . Вы не можете использовать число с плавающей запятой или любой другой тип в аргументе start, stop и step диапазона   ()  .
 Все три аргумента могут быть положительными или отрицательными.
 Значение шага не должно быть нулевым. Если шаг равен нулю, Python вызывает исключение  ValueError .
 для цикла с диапазоном () 
 Как вы знаете, цикл for выполняет блок кода или оператор несколько раз фиксированное количество раз. Используя цикл for, мы можем перебирать последовательность чисел, созданную функцией  range () . Давайте посмотрим, как использовать для цикла и функции  range () , чтобы  печатал нечетные числа от 1 до 10 .Используя этот пример, мы можем понять, как  i  получает свое значение, когда мы используем  range ()  и цикл for вместе.
  для i в диапазоне (1, 10, 2):
    print ("Текущее значение i:", i)  
  Выход :
 Текущее значение i: 1
Текущее значение i: 3
Текущее значение i: 5
Текущее значение i: 7
Текущее значение i: 9 
  В  для i в диапазоне ()  i - это переменная итератора .Чтобы понять, что означает  for i in range ()  в Python, во-первых, нам нужно понять работу функции  range () . Функция  range ()  использует генератор для создания чисел в пределах диапазона, т. Е. Не производит всех чисел сразу. Следующее значение он генерирует только тогда, когда это требуется для итерации цикла. На каждой итерации цикла Python генерирует следующее значение и присваивает его переменной итератора  i .
  Выполнение программы 
 Как видно из выходных данных, переменная  i  не получает значения 1, 3, 5, 7, 9 одновременно.
 В первой итерации цикла for значение  i  является значением  start . т.е. первое значение  i  - это начальный номер диапазона. Здесь диапазон начинается с 1.
 Далее, в каждой последующей итерации цикла for значение  i  последовательно увеличивается. Значение  i  определяется по формуле  i = i + step . то есть во второй итерации  i  становятся 3 и так далее.
 Как вы знаете, на каждой итерации цикла for  range ()  генерирует следующее число и присваивает его переменной итератора  i .т.е. мы получаем числа по запросу ( range ()  выдает числа один за другим по мере перехода цикла к следующей итерации). Из-за этого поведения  range ()  работает быстрее и экономит память.
 Работа функции диапазона Python с циклом for
  Практическая задача
 Распечатайте следующий шаблон чисел, используя Python  range ()  и цикл for.
 1
2 2
3 3 3
 
  Решение :
  для числа в диапазоне (4):
    для i в диапазоне (число):
        print (число, конец = "")
    print () # новая строка после каждой строки для правильного отображения шаблона
  
  Подробнее :
 Включенный диапазон 
 В этом разделе мы узнаем, как создать включающий диапазон.Диапазон   (n)  носит исключительный характер , поэтому он не включает последнее число в выводе. т.е. данная конечная точка никогда не является частью сгенерированного результата. Например,  диапазон (0, 5) = [0, 1, 2, 3, 4] . Результат содержит числа от 0 до 5, но не 5, а общее количество равно 5. Диапазон  (начало, остановка)  не включает номер остановки в выводе, потому что индекс (i) всегда начинается с 0 в Python.
 Если вы хотите включить последнее число в вывод i.е., если вы хотите включить диапазон, установите значение аргумента  stop  как  stop + step .
  Включая диапазон (), пример 
  # Печать включая диапазон
start = 1
стоп = 5
step = 1
стоп + = шаг # сейчас стоп - 6

для i в диапазоне (начало, остановка, шаг):
    печать (я, конец = ',')  
  Выход :
 1, 2, 3, 4, 5, 
  Пример 2 
  # Печать включая диапазон
start = 2
стоп = 10
step = 2
stop + = step #now stop is 12

для i в диапазоне (начало, остановка, шаг):
    печать (я, конец = ',')  
  Выход :
 2, 4, 6, 8, 10, 
 Шаг диапазона Python 
 Шаг - необязательный аргумент диапазона  () .Шаг   - это целое число, которое определяет приращение между каждым числом в последовательности. так что это также разница в  между каждым числом  в результирующей последовательности.
 Если размер шага равен 2, то разница между каждым числом составляет 2.
 Размер шага по умолчанию -  1 , если не указан.
 Мы можем выполнять множество операций, эффективно используя аргументы шага, такие как обращение последовательности, печать отрицательных диапазонов.
  Уменьшение с помощью range () с использованием отрицательного значения шага 
 Мы можем использовать отрицательные значения во всех аргументах функции  range () , т. Е. Start, stop и step.
  начало = -2
стоп = -10
шаг = -2
print ("Диапазон отрицательных чисел")
для числа в диапазоне (начало, остановка, шаг):
    print (число, конец = ',')  
  Выход :
 Диапазон отрицательных чисел
-2, -4, -6, -8, 
 Давайте разберемся с приведенной выше программой, мы установили,  start = -2 ,  stop = -10 ,  step = -2 .
 На 1-й итерации цикла for результат будет -2 
 На второй итерации цикла for результат будет -2, -4 , потому что -2 + (- 2) = -  4 и т. Д.
 И вывод последней итерации: -2, -4, -6, -8 
  Уменьшение диапазона () с использованием положительного значения шага 
 Здесь, в этом примере, мы узнаем, как использовать шаговый аргумент для , отображающего диапазон чисел от отрицательного до положительного .Диапазон отрицательных чисел.
  # диапазон печати от негатива к положительному
для числа в диапазоне (-2, 5, 1):
    print (num, end = ",")  
 Вывод вышеуказанной программы
 -2, -1, 0, 1, 2, 3, 4, 
  Диапазон Python от положительного до отрицательного 
 Здесь, в этом примере, мы можем узнать, как эффективно использовать аргумент step для отображения чисел от положительных до отрицательных.
  отпечаток («диапазон печати от положительного до отрицательного»)
для числа в диапазоне (2, -5, -1):
    print (num, end = ",")  
  Выход :
 диапазон печати от положительного до отрицательного
2, 1, 0, -1, -2, -3, -4, 
 Диапазон заднего хода 
 Если вы хотите напечатать последовательность чисел в диапазоне в порядке убывания или в обратном порядке в Python, то это возможно, есть два способа сделать это.
  Первый - использовать отрицательное или понижающее значение шага . т.е. установите аргумент  step  диапазона  range ()  на -1 . Например, если вы хотите отобразить числовую последовательность типа [5, 4, 3, 2, 1, 0], т.е. нам нужна обратная итерация или обратная итерация цикла for с функцией  range () .
 Давайте посмотрим, как выполнить цикл  в обратном направлении, используя индексы  в Python, чтобы отобразить диапазон чисел от 5 до 0.
  print («Отображение диапазона чисел в обратном порядке»)
для i в диапазоне (5, -1, -1):
    печать (я, конец = ',')  
  Выход :
 Отображение диапазона чисел в обратном порядке
5, 4, 3, 2, 1, 0 
  Используйте функцию  reverse  для обратного диапазона в Python 
 В качестве альтернативы, используя функцию  reversed () , мы можем обратить любую последовательность.Если мы используем функцию  reversed ()  с  range () , она вернет   range_iterator  , который обращается к заданному диапазону чисел в обратном порядке. В приведенном ниже примере вы узнаете, как сделать обратный цикл for в Python.
  print («Печать обратного диапазона с использованием перевернутого ()»)
для i в обратном порядке (диапазон (0, 5)):
    print (i)  
  Выход :
 Печать обратного диапазона с использованием reverse ()
4
3
2
1
0 
 Проверьте тип вывода  , если мы используем диапазон  ()  с  обратным () 
  отпечаток («Проверка типа»)
print (тип (диапазон (0, 5)))
печать (тип (перевернутый (диапазон (0,5))))  
 Выход:
 Проверка типа
<класс 'диапазон'>
<класс 'range_iterator'> 
 Кроме того, если вам нужен список из него, вам необходимо преобразовать вывод функции  reversed ()  в список.Таким образом, вы можете получить обратный список диапазонов.
  Распечатайте список в обратном порядке, используя диапазон  () . 
  print («Печать списка в обратном порядке с диапазоном»)
reverseed_list = список (обратный (диапазон (0, 5)))
печать (обратный_список)

print ("Второй пример обратного списка с диапазоном")
reverse_list2 = список (диапазон (5, -1, -1))
печать (reverse_list2)

print ("Третий пример обратного списка с диапазоном")
reverse_list3 = список (диапазон (2, 20, 2) [:: - 1])
печать (reverse_list3)  
  Выход :
 Список печати в обратном порядке с диапазоном
[4, 3, 2, 1, 0]
Второй пример обратного списка с диапазоном
[5, 4, 3, 2, 1, 0]
Третий пример обратного списка с диапазоном
[18, 16, 14, 12, 10, 8, 6, 4, 2] 
 Преобразовать диапазон () в список 
 Если вы выполните  print (type (range (10))) , вы получите    в качестве вывода.Функция Python  range ()  не возвращает тип списка. Он возвращает объект диапазона, то есть объект последовательности типа range. Таким образом, в результате мы получаем неизменяемый объект последовательности целых чисел.
 Мы можем преобразовать вывод диапазона  ()  в список Python.  Используйте класс  list  для преобразования вывода диапазона в список . Давайте разберемся в этом на следующем примере.
  print («Преобразование диапазона Python () в список»)
even_list = список (диапазон (2, 10, 2))
print ("список печати", even_list)  
  Выход :
 Преобразование python range () в список
список печати [2, 4, 6, 8] 
 Мы также можем использовать функцию  range ()  для доступа к элементам списка Python, используя их порядковый номер.
  print («Использование range () для доступа к списку Python по номеру индекса»)
sample_list = [10, 20, 30, 40, 50]
для i в диапазоне (len (sample_list)):
  print ("Элемент списка по индексу", i, "is", sample_list [i])  
  Выход :
 Использование range () для доступа к списку Python по номеру индекса
Элемент списка с индексом 0 равен 10
Элемент списка с индексом 1 равен 20
Элемент списка с индексом 2 равен 30
Элемент списка с индексом 3 - 40
Элемент списка с индексом 4 - 50 
  Примечание : Используя  len (list) , мы можем получить количество элементов списка. Мы использовали это количество в  range ()  для итерации для цикла фиксированное количество раз.
  
 Использование чисел с плавающей запятой в диапазоне () 
 
 
  Функция Python range () не поддерживает числа с плавающей запятой . т.е. мы не можем использовать числа с плавающей запятой или нецелые числа ни в одном из его аргументов. мы можем использовать только целые числа. Однако мы можем создать настраиваемую функцию диапазона, в которой мы можем использовать числа с плавающей запятой, такие как 0,1 или 1,6, в любом из ее аргументов. Я продемонстрировал это на примере ниже. 
 
  def frange (start, stop = None, step = None):

    если stop == None:
        стоп = старт + 0.0
        начало = 0,0

    если step == None:
        step = 1.0

    в то время как True:
        если step> 0 и start> = stop:
            сломать
        elif step <0 и start <= stop:
            сломать
        yield ("% g"% start) # вернуть число с плавающей запятой
        начало = начало + шаг

print ("Диапазон печати с плавающей запятой")
floatList = frange (0,5; 1,0; 0,1)
для числа в floatList:
    печать (число)  
  Выход :
 Диапазон печати с плавающей запятой
0.5
0,6
0,7
0,8
0,9 
 См. Также Все другие способы использования чисел с плавающей запятой в функции range ().
 Объединение результата двух функций range () 
 Допустим, вы хотите добавить  диапазон (5) + диапазон (10,15) . ( Примечание : этот код является псевдокодом.) И вам нужен объединенный диапазон, например  [0, 1, 2, 3, 4, 10, 11, 12, 13, 14] .
 Мы можем объединить выходные данные двух функций диапазона, используя функцию   itertools      chain ()   .
 Программа: объединение двух результатов функции диапазона.
  из импортной сети itertools

print ("Объединенная функция двух диапазонов ()")
concatenated_range = цепочка (диапазон (10), диапазон (50, 75))
для числа в конкатенированном_диапазоне:
    print (num, end = ",")  
  Выход :
 Объединенная функция двух диапазонов ()
0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 63, 64, 65, 66, 67, 68, 69, 70, 71, 72, 73, 74, 
 Доступ к выходу range () со значением индекса 
  range ()  - конструктор возвращает объект диапазона, который представляет собой не что иное, как последовательность чисел, к этому объекту диапазона также можно получить доступ по его номеру индекса с использованием нотации  среза .Поддерживает как положительные, так и отрицательные индексы. Пример ниже объясняет то же самое.
  print («доступ к объекту диапазона Python по его индексу»)
first_number = range (0,10) [0] # печать 0-го номера позиции, т.е. индекс ZERO означает первое число
print ("Первое число в заданном диапазоне:", first_number)
пятое_число = диапазон (0,10) [4]
print ("пятое число в данном диапазоне:", пятое_число)  
  Выход :
 доступ к объекту диапазона Python с его индексом
Первое число в заданном диапазоне: 0
пятое число в данном диапазоне: 4 
 range () vs xrange () Функции 
 Сравнение  range ()  и  xrange ()  актуально, только если вы используете как Python 2, так и Python 3.Если вы  и не используете Python 2, вы можете пропустить это сравнение .
 Функция  range ()  по-разному работает в Python 3 и Python 2. Если ваше приложение работает как на Python 2, так и на Python 3, вы должны использовать  range ()  для лучшей совместимости кода.
 В Python 2 у нас есть функции  range ()  и  xrange ()  для создания списка чисел в заданном диапазоне.
 В Python 3  xrange ()  переименован в  range () , а исходная функция  range ()  устарела.Проще говоря,  xrange ()  удален из python 3.x, и мы можем использовать только функцию  range ()  для получения чисел в заданном диапазоне.
  Использование  xrange ()  и  range ()  в Python 2 
  range (1, 500)  сгенерирует список Python из 499 целых чисел в памяти. Таким образом, он будет использовать большую память и увеличенную скорость выполнения
  xrange (1, 500)  функция не генерирует все числа сразу.Он производит номер один за другим, поскольку цикл for переходит к следующему номеру.
  Использование диапазона  ()  в Python 3 
 Функция  range ()  Python 3 возвращает объект диапазона, т. Е. Не генерирует все числа сразу. Он производит номер один за другим, поскольку цикл for переходит к следующему номеру.
 диапазон () над символом или алфавитом 
 Есть ли способ напечатать ряд символов или алфавитов? Например вот так.
  для символа в диапазоне ('a', 'z'):
    печать (символ)  
  Примечание : Приведенный выше код является псевдокодом.
 Можно напечатать ряд символов с помощью специального генератора. давайте посмотрим на примере. В следующем примере я продемонстрировал, как  сгенерировать алфавит от «a» до «z» с помощью пользовательской функции range () . Здесь мы использовали значение ASCII, а затем преобразовали значение ASCII в букву с помощью функции  Chr () .
  Программа Python для генерации букв от «a» до «z» с использованием пользовательской функции  range ()  
  print ("" "Генерирует символы от` a` до `z` включительно."" ")
def диапазон_символов (char1, char2):
    для char в диапазоне (ord (char1), ord (char2) +1):
        доходность (символ)

для буквы в character_range ('a', 'z'):
    print (chr (letter), end = ",")  
 Генерирует символы от «a» до «z» включительно.
a, b, c, d, e, f, g, h, i, j, k, l, m, n, o, p, q, r, s, t, u, v, w, x, y, z, 
 Так что ты думаешь? 
 Я хочу услышать от вас. Что вы думаете об этом руководстве по Python  range () ?
 Или, может быть, я пропустил одно из применений диапазона Python  () .В любом случае, дайте мне знать до , оставив комментарий под .
 Также попробуйте выполнить следующие бесплатные упражнения и викторины Python, чтобы лучше понять диапазон Python  ()  и  для цикла .
 Учебное пособие по функциям Python
 - Тип функций в Python (с примером) 
 1. Функция Python - цель 
 В нашем руководстве мы обсудили  словарей на Python.  Теперь мы переходим к более глубоким аспектам языка, давайте прочитаем о функциях Python.Кроме того, мы изучим различные типы функций в Python: встроенные функции Python, функцию рекурсии Python, лямбда-функцию Python и пользовательские функции Python с их синтаксисом и примерами.
 Итак, приступим к руководству по функциям Python.
 Учебное пособие по функциям Python - Тип функций в Python (с примером)
  Изучение: Функция диапазона в Python - Range () в Python 
 2. Введение в функцию в Python 
 Функция Python на любом языке программирования последовательность утверждений в определенном порядке с указанием имени.При вызове эти операторы выполняются. Поэтому нам не нужно снова и снова писать код для каждого [типа] данных, к которым мы хотим его применить. Это называется повторным использованием кода.
 3. Пользовательские функции в Python 
 Для простоты мы разделим этот урок на две части. Сначала мы поговорим о пользовательских функциях в Python. Python позволяет сгруппировать последовательность операторов в единый объект, называемый функцией. Функция Python может иметь имя, а может и не иметь.Позже в этом руководстве мы рассмотрим функции без имени.
 а. Преимущества пользовательских функций в Python 
 Эта функция Python помогает разделить программу на модули. Это упрощает управление, отладку и масштабирование кода.
 Реализует повторное использование кода. Каждый раз, когда вам нужно выполнить последовательность операторов, все, что вам нужно сделать, это вызвать функцию.
 Эта функция Python позволяет нам легко изменять функциональность, и разные программисты могут работать с разными функциями.
 б. Определение функции в Python 
 Чтобы определить свою собственную функцию Python, вы используете ключевое слово «def» перед ее именем. И после его имени должны стоять круглые скобки перед двоеточием (:).
 >>> def hello ():
          print ("Hello") 
 Содержимое внутри тела функции должно иметь одинаковый отступ.
 Как мы обсуждали в нашей статье о синтаксисе  Python , вы можете использовать строку документации прямо под первой строкой объявления функции.Это строка документации, объясняющая, что делает функция.
 >>> def hello ():
"" "
Эта функция Python просто выводит приветствие на экран
"" "
print ("Hello") 
 Вы можете получить доступ к этой строке документации, используя атрибут __doc__ функции.
 >>> def func1 ():
"" "
Это строка документации
"" "
print ("Привет") 
 >>> func1 .__ doc__
'\ n \ tЭто строка документации \ n \ t' 
 Однако, если вы примените атрибут к функции без строки документации, это произойдет.
 >>> сумма .__ doc__
>>> тип (сумма .__ doc__)
<класс 'NoneType'>
>>> bool (sum .__ doc__) 
 False
 Если вы еще не знаете, что добавить в функцию, вам следует поместить в ее тело инструкцию pass. Если оставить его тело пустым, вы получите сообщение об ошибке «Ожидается блок с отступом».
 >>> def hello1 ():
       проходить
>>> hello1 () 
 Вы даже можете переназначить функцию, определив ее снова.
  Методы обучения в Python - классы, объекты и функции в Python 
 c.Правила наименования функции (идентификатора) Python 
 При наименовании функции мы следуем тем же правилам, что и при наименовании переменной.
 Он может начинаться одним из следующих символов: A – Z, a – z и подчеркивание (_).
 Остальная часть может содержать одно из следующих значений: A – Z, a – z, цифры (0–9) и подчеркивание (_).
 Зарезервированное ключевое слово не может быть выбрано в качестве идентификатора.
 Хорошей практикой является называть функцию Python в соответствии с тем, что она делает.
  Изучение словарей Python с методами, функциями и словарными операциями 
 d.Параметры функции Python 
 Иногда вам может потребоваться, чтобы функция работала с некоторыми переменными и выдавала результат. Такая функция может принимать любое количество параметров. Возьмем функцию сложения двух чисел.
 >>> def sum (a, b):
            print (f "{a} + {b} = {a + b}") 
 >>> sum (2,3) 
 2 + 3 = 5
 Здесь функция sum () принимает два параметра: а и б. Когда мы вызываем функцию, мы передаем числа 2 и 3. Это аргументы, которые соответствуют a и b соответственно.Мы опишем вызов функции в точке f. Функция в Python может содержать любое количество параметров или ни одного.
 В следующем примере мы пытаемся добавить int и float.
 >>> def sum2 (a, b):
         print (f "{a} + {b} = {a + b}")
>>> sum2 (3.0,2) 
 3.0 + 2 = 5.0
 Однако вы не можете добавлять несовместимые типы.
 >>> sum2 ('Hello', 2) 
 Traceback (последний вызов последним):
 Файл «», строка 1, в 
 sum2 ('Hello', 2 )
 Файл «», строка 2, в сумме2
 print (f »{a} + {b} = {a + b}»)
 TypeError: должно быть str, а не int
  Изучение строк Python со строковыми функциями и строковыми операциями 
 e.Оператор возврата Python 
 Функция Python может дополнительно возвращать значение. Это значение может быть результатом, полученным при его выполнении. Или это может быть что-то, что вы укажете - выражение или значение.
 >>> def func1 (a):
         если% 2 == 0:
               возврат 0
          еще:
                возврат 1
>>> func1 (7) 
 1
 Как только в функции достигается оператор возврата, функция прекращает выполнение. Затем выполняется следующий оператор после вызова функции.Попробуем вернуть выражение.
 >>> def sum (a, b):
         вернуть a + b
>>> sum (2,3) 
 5
 >>> c = sum (2,3) 
 Это была функция возврата Python
 f. Вызов функции Python 
 Чтобы вызвать функцию Python в каком-либо месте вашего кода, вам просто нужно назвать ее и передать аргументы, если они есть. Давайте вызовем функцию hello (), которую мы определили в разделе b.
 >>> hello () 
 Hello
 Мы уже видели, как вызывать функцию python с аргументами в разделе e.
  Обучение: операторы Python с синтаксисом и примерами 
 g. Область действия и время жизни переменных в Python 
 Переменная не видна везде и не всегда активна. Мы изучаем это в функциях, потому что объем и время жизни переменной зависят от того, находится ли она внутри функции.
  1. Область видимости 
 Область видимости переменной сообщает нам, где в программе она видна. Переменная может иметь локальную или глобальную область видимости.
  Local Scope-  Переменная, объявленная внутри функции, имеет локальную область видимости.Другими словами, он является локальным для этой функции.
 >>> def func3 ():
        х = 7
        печать (х)
>>> func3 () 
 7
 Если вы затем попытаетесь получить доступ к переменной x вне функции, вы не сможете.
 >>> x 
 Traceback (последний вызов последний):
 Файл «», строка 1, в 
 x
 NameError: имя 'x' не определено
  Global Scope-  Когда вы объявляете переменную вне функции Python или чего-либо еще, она имеет глобальную область видимости.Это означает, что он виден повсюду в программе.
 >>> y = 7
>>> def func4 ():
          печать (у)
>>> func4 () 
 7
 Однако вы не можете изменить его значение изнутри локальной области видимости (здесь, внутри функции). Для этого вы должны объявить его глобальным внутри функции с помощью ключевого слова global.
 >>> def func4 ():
      глобальный y
      у + = 1
      печать (у)
>>> func4 () 
 8
 >>> y 
 8
 Как видите, y было изменено на 8.
  Обучение: переменные Python и типы данных с синтаксисом и примерами 
  2. Время жизни 
 Время жизни переменной - это период времени, в течение которого она находится в памяти.
 Переменная, объявленная внутри функции python, уничтожается после того, как функция прекращает выполнение. Таким образом, при следующем вызове функции она не запоминает предыдущее значение этой переменной.
 >>> def func1 ():
         counter = 0
         счетчик + = 1
         печать (счетчик)
>>> func1 () 
 1
 >>> func1 ()
 
 1
 Как вы можете видеть здесь, функция func1 () не печатает 2 второй раз.
 ч. Удаление функции Python 
 До сих пор мы видели, как удалить переменную. Точно так же вы можете удалить функцию с помощью ключевого слова «del».
 >>> def func7 ():
        печать ("7")
>>> func7 () 
 7
 >>> del func7
>>> func7 () 
 Traceback (последний вызов - последний):
 Файл «», строка 1, в 
 func7 ()
 NameError: имя 'func7' не определено
 При удалении функции не нужно ставить скобки после ее имени.
 Различные функции Python, объясненные ниже.
  Learn: Учебное пособие по установке Python - шаги по установке Python в Windows 
 4. Встроенные функции Python 
 В различных предыдущих уроках мы видели ряд встроенных функций Python. Эта функция Python применяется к таким конструкциям, как int, float, bin, hex, string, list, tuple, set, dictionary и т. Д. Обратитесь к этим урокам, чтобы пересмотреть их все.
 5. Лямбда-выражения Python 
 Как мы уже говорили ранее, функция не обязательно должна иметь имя.Лямбда-выражение в Python позволяет нам создавать анонимную функцию Python, и мы используем для этого ключевое слово «лямбда». Ниже приводится синтаксис лямбда-выражения.
 лямбда-аргументы: выражение
 Следует отметить, что оно может иметь любое количество аргументов, но только одно выражение. Он оценивает значение этого выражения и возвращает результат. Возьмем пример.
 >>> myvar = лямбда a, b: (a * b) +2
>>> myvar (3,5) 
 17
 Этот код принимает числа 3 и 5 в качестве аргументов a и b соответственно и помещает их в выражение (a * b) +2.Это делает его (3 * 5) +2, то есть 17. Наконец, он возвращает 17.
 Фактически объекту функции присваивается идентификатор myvar.
  Learn: аргументы Python с типами, синтаксисом и примерами 
 Есть сомнения в функции Python? Прокомментируйте, пожалуйста.
 6. Функция рекурсии Python 
 Очень интересная концепция в любой области, рекурсия - это использование чего-то для определения себя. Другими словами, это что-то называющее себя. В функции Python рекурсия - это когда функция вызывает сама себя.Чтобы увидеть, чем это может быть полезно, давайте попробуем вычислить факториал числа. Математически факториал числа:
 n! = N * n-1 * n-2 *… * 2 * 1
 Чтобы закодировать это, мы вводим следующее.
 >>> def facto (n):
если n == 1:
возврат 1
вернуть n * facto (n-1)
>>> facto (5) 
 120
 >>> facto (1) 
 1
 >>> facto (2) 
 2
 >>> facto (3) 
 6
 Это было все о функции рекурсии в Python
 Разве это не удобно? Сообщите нам, где еще вы бы использовали рекурсию.Однако помните, что если вы не укажете базовый вариант (случай, который сходится с условием), это может привести к бесконечному выполнению.
  Изучите: Изучите замыкание Python - вложенные функции и нелокальные переменные 
 Это все о функции Python
 7. Заключение: функция Python 
 Важно пересмотреть, чтобы сохранить информацию. В этом уроке мы узнали о функции Python. Сначала мы увидели преимущества пользовательской функции в Python.Теперь мы можем создавать, обновлять и удалять функцию. И мы знаем, что функция может принимать аргументы и может возвращать значение. Мы также рассмотрели область действия и время жизни переменной. Надеюсь, вам понравился учебник по функциям Python.
 Не забудьте пересмотреть различные встроенные функции, поддерживаемые Python. Обратитесь к нашим руководствам для того же.
  Ссылка 
 Функции Python 
 Дом
 Ява ​​
 С
 C ++
 HTML
 CSS
 JavaScript
 SQL
 PHP
 Perl
 Python
 С #
 Objective-C
 подсказки
 Основы Python
 Дом Python
 Настройка среды Python
 История Python
 Приложения Python
 версии Python
 Возможности Python
 Базовый синтаксис Python
 Заявление о печати
 Python
 Python Комментарии
 Идентификаторы Python
 Ключевые слова Python
 Типы данных Python
 Переменные Python
 Типы переменных Python
 Операторы Python
 Заявление об импорте Python
 Принятие решений в Python
 Python if if-else elif
 Петли Python
 Python для цикла
 Python, пока цикл
 Python break Заявление
 Python продолжить Заявление
 Python-числа
 Строки Python
 Кортежи Python
 Списки Python
 Словарь Python
 Функции Python
 Область видимости переменной Python
 Модули Python
 Дата и время Python
 ввод / вывод файла Python
 Обработка исключений Python
 Продвинутый Python
 Классы и объекты Python
 Регулярные выражения Python
 Программирование CGI на Python
 Сетевое программирование на Python
 Python Отправить письмо
 Python Многопоточность
 Обработка Python XML
 Python База данных MySQL
 Программирование графического интерфейса пользователя Python
 Обработка событий Python
 Примеры Python
 Примеры Python
 Тест Python
 Онлайн-тест Python
 Пройти онлайн-тест
 Список всех тестов
 Python 2.7 Учебник 
 На этой странице: def, return, docstrings, help (), функции возврата значения и void
 Функции: основы 
 Давайте откажемся от старой алгебры. Вы узнали «функции» как что-то вроде: 
  f (x) = x  2  + 1  
 В Python определение функции работает следующим образом. def - ключевое слово для определения функции. За именем функции следует параметр (ы) в ().Двоеточие: сигнализирует о начале тела функции, которое отмечено отступом. Внутри тела функции оператор return определяет возвращаемое значение. После завершения определения функции вызов функции с аргументом возвращает значение.
>>> def f (x):
        возврат x ** 2 + 1

>>> f (4)
17
>>>
 
 Попробуем другую функцию.Ниже приведена функция, которая принимает глагол (надеюсь) и возвращает герундийную форму:
>>> def get_ing (wd):
        вернуть wd + 'ing'

>>> get_ing ('прогулка')
'ходьба'
>>>
 
 Несколько параметров, строка документации 
 Ниже представлена ​​чуть более сложная функция. Он принимает два аргумента, имеет условное выражение в теле функции и начинается со строки:
>>> def same_initial (wd1, wd2):
        "" "Проверяет, начинаются ли два слова с одного и того же символа,
        и возвращает True / False.Различие в регистре игнорируется.
        если wd1 [0] .lower () == wd2 [0] .lower ():
            вернуть True
        еще:
            return False

>>> same_initial ('яблоко', 'апельсин')
Ложь
>>> same_initial ('Энни', 'яблоко')
Правда
>>>
 
 Строка "" "Проверяет, если ..." "" называется " docstring ". Расположенный в самом верху тела функции, он действует как документация по функции.Эта строка распечатывается, когда вы вызываете help () для функции:
>>> справка (same_initial)
Справка по функции same_initial в модуле __main__:

same_initial (wd1, wd2)
    Проверяет, начинаются ли два слова с одного и того же символа,
    и возвращает True / False. Различие в регистре игнорируется.
>>>
 
 Вот еще один пример.Эта функция возвращает список символов, общих для двух строк. (Было бы лучше, если бы не было дубликатов. Можно улучшить?)
>>> def in_both (wd1, wd2):
        «Принимает две строки, возвращает отсортированный список общих символов»
        common = []
        для c в wd1:
            если c в wd2:
                common.append (c)
        вернуть отсортированный (обычный)

>>> in_both ('груша', 'яблоко')
['a', 'e', ​​'p']
>>> in_both ('лингвистика', 'экономика')
['c', 'i', 'i', 'i', 'n', 's', 's']
>>>
 
 
 Функции: Возврат vs.Пустота 
 Вы можете подумать: «Подождите, я не видел никакого оператора возврата в учебнике по определению функций». Вы правы - функция get_legal (), определенная Эд, не включала никаких операторов возврата, а только набор операторов печати.
В Python можно составить функцию без оператора возврата. Такие функции называются  void , и они возвращают None, специальный объект Python "ничего". Вот пример функции void:
>>> def sayhello (кто):
        напечатайте 'Hello,', who + '!'
        печать 'Какой прекрасный день.'

>>> Sayhello ('Акбар')
Привет, Акбар!
Какой прекрасный день.
>>>
 
 Хорошо, тогда чем отличаются функции void и функции типа "return"? О, мальчик, с чего мне начать? Позвольте мне проиллюстрировать это на примерах. Вот функция get_ing (), определенная выше, и ее недействительный аналог print_ing ():
>>> def get_ing (wd):
        вернуть wd + 'ing'

>>> def print_ing (wd):
        печать wd + 'ing'

 
 Вызывая две функции, вы сначала замечаете небольшую разницу в выводе.Возвращающая функция дает вам строку (примечание ''), а функция печати показывает напечатанный вывод строки - обратите внимание на отсутствие кавычек. Обратите внимание, что возвращаемое значение отображается только в интерактивной среде оболочки; в сценарии только команды печати приводят к отображению вывода.
>>> get_ing ('интерес')
'интересно'
>>> print_ing ('интерес')
интересно
>>>
 
 Теперь, поскольку get_ing () возвращает значение, его можно скопировать в переменную с помощью оператора присваивания.Попробуйте сделать то же самое с print_ing (), и вы столкнетесь с непредвиденными последствиями: печать происходит после оператора присваивания, и вы не получаете ничего в качестве значения переменной, потому что эта функция, будучи недействительной, ничего не возвращает.
>>> foo = get_ing ('интерес')
>>> фу
'интересно'
>>> faa = print_ing ('интерес')
интересно
>>> фаа
>>>
 
 Кроме того, функцию возврата значения можно подключить прямо к другой функции.Опять же, поскольку функции void ничего не возвращают, они не могут. Ниже get_ing ('eat') передается функции len () для успешного результата. С помощью len (print_ing ('eat')) печать происходит независимо, а затем возникает ошибка типа:
>>> len (get_ing ('есть'))
6
>>> len (print_ing ('есть'))
принимать пищу

Отслеживание (последний вызов последний):
  Файл "", строка 1, в 
    len (print_ing ('есть'))
TypeError: объект типа NoneType не имеет len ()
 
 Наконец, если вам нужна печать, ее также можно выполнить с помощью функции возврата значения: просто используйте с ней оператор печати.
>>> print get_ing ('интерес')
интересно
>>> print_ing ('интерес')
интересно
>>>
 
 Это заняло некоторое время, но я надеюсь, что теперь вы ясно видите фундаментальные различия между двумя типами функций. По правде говоря, функции возвращаемого типа гораздо более функциональны и полезны. В других языках функции типа void даже не называются функциями - вместо этого они называются процедурами.
 Функции Python | КодыDope 
 Мы уже использовали функции, предоставляемые Python, такие как  len () ,  split ()  и т. Д. Знаете ли вы, что мы также можем создавать наши собственные функции? Да, мы можем создавать функции для выполнения разных задач. В этой главе мы научимся создавать свои собственные функции.
 Зачем нужны функции? 
 Функция - это набор операторов, написанных вместе и получивших имя. Мы можем вызвать этот набор операторов в любом месте нашей программы, просто вызвав его имя и не записывая снова весь набор операторов.Довольно удобно, правда?
 Предположим, нам нужно несколько раз проверить, где число четное или нет, в нашей программе. Вместо того, чтобы писать один и тот же логин снова и снова, мы можем написать функцию и вызывать ее всякий раз, когда нам нужно проверить, четное число или нет.
 Рассмотрим пример.
 # определение функции
def display (x):
print ("Привет")
print ("Вы прошли:", x)

# вызывающая функция
дисплей (10)
 
 Вывод
   def   - ключевое слово, используемое для создания функций.Чтобы создать функцию, мы сначала пишем def, а затем имя функции.
 В приведенном выше примере  display  - это имя функции.
 Если мы хотим передать какое-то значение функции, мы даем параметр в определении функции. В нашем примере 10 - это значение, переданное функции, а  x  - это имя параметра. Таким образом, всякий раз, когда значение передается в функцию, параметр принимает это значение. Следовательно,  x  принимает значение 10 в нашем примере.
 Тело  функции  состоит из операторов  print («Привет»)  и  print («Вы прошли:», x) .
 Итак, это было описание функции. Теперь давайте вызовем эту функцию. Функция вызывается путем записи имени функции и передачи ей значения (если требуется).