Оператор ветвления: Операторы ветвления. — it-black.ru

Ветвления Паскаль — Kvodo.ru

PascalАлексей Волконский

Проанализируем, как осуществляются ветвления Паскаль. В Паскале применяется 2 оператора для реализации условных переходов, а именно if и case и еще один оператор для реализации безусловного перехода — goto. С их помощью  может быть нарушен последовательный порядок выполнения программы. Остановимся поподробнее на каждом из операторов. Оператор условного перехода в Паскале представляется в виде:

if условие then оператор1 else оператор2;

Условие — это логическое выражение, от которого зависит выбор одной из двух альтернативных ветвей алгоритма. Если условие принимает значение true (истина), выполняется оператор1, помещенный за ключевым словом then. Иначе выполняется оператор2, записанный за ключевым словом else (в этом случае оператор1 опускается).

Когда указанные операторы выполнены, то программа переходит к выполнению команды, стоящей после оператора if.

И помните, что никогда не ставится символ «;» перед else (иначе возникает синтаксическая ошибка). Ключевое словоelse может как присутствовать, так и отсутствовать в операторе if:

 if условие then оператор1;

Но тогда в случае, когда не выполнено логическое условие, то управление передается оператору, которые стоит в программе после конструкции if.

Заметка. Синтаксис языка Паскаль позволяет записать только один оператор после ключевых слов then и else, вследствие этого группа инструкций должна быть объединена в составной оператор (заключить между служебными слова begin и end). Иначе происходит логическая ошибка программы, и компилятор ошибок не выдает, однако программа все-таки работает неправильно. Приведем примеры:

В процессе создания программы часто приходится производить выбор одного из нескольких альтернативных путей выполнения программы. Мы уже знаем, что подобный выбор организуется при помощи оператора if.

Однако для большего удобство используют другой специальный оператор выбора case, формат которого представлен ниже:

либо с ключевым словом else:

Мы видим, что за ключевым словом else записано некоторое выражение. Оно называется селектором, может иметь любой перечисляемый тип.  В нашем примере в состав «варианта» входит одна или большее количество констант или диапазонов, которые разделяются запятыми. Необходимо, чтобы они принадлежали к одному и тому же типу, что и селектор.

При этом не допускается более одного упоминания варианта в записи инструкции case. Из указанного множества операторов выбирается тот оператор, перед которым записан совпадающий со значением селектора вариант. В противном случае, выполняется оператор, следующий за словом else (в случае, если таковой имеется). Приведем пример:

И, наконец, перейдем к рассмотрению безусловного оператора goto:

goto метка

При выполнении программы оператор goto осуществляет переход к помеченному оператору программы (перед ним стоит метка). Она должна быть представлена в разделе описания меток той или иной функции и процедуры, в которой она используется (не рекомендуется переходить из одной функции или процедуры в другую, иначе ошибка программы). В исходном тексте программы необходимо существование оператора, зафиксированного определенной меткой (уже знаем, что ставится она перед оператором и разделяется символом «:»).

Пример:

Приведенные выше опера условного и безусловного перехода помогут Вам правильно организовать ветвления Паскаль.

Рейтинг

( Пока оценок нет )

Комментарии⁰ Поделиться: Загрузка …

Ветвление, условные операторы if elif else для начинающих.

Довольно часто в программах бывает нужно выполнить часть кода только тогда, когда выполняется определенное условие. Например, если пользователь введет некорректные данные, нужно вывести сообщение об ошибке.

В случае, если мы хотим сделать что-то, только если выполняется какое-либо условие, нам придется использовать оператор if.

Проще всего будет показать, как этот оператор работает на примере. Для этого попробуем написать программу «Угадай число». Если вы начинающий программист, обязательно попробуйте именно написать эту программу, чтобы прочувствовать на практике, как это работает. Компьютер выбирает случайное число, игрок пытается угадать, программа сообщает пользователю, верен ли его ответ.

import random
num = random.randint(1,10)
guess = int(input('Введите число от 1 до 10: '))
if guess == num :
print('Угадали!')

Синтаксис оператора if прост — сначала надо написать ключевое слово if, после него — условие, а в самом конце строки должно быть двоеточие.

Все строки кода, которые должны выполнится при срабатывании условия, должны быть написаны с отступом в четыре пробела относительно ключевого слова if. По отступам Python понимает, что эти строки относятся именно к if, и выполнит их только если условие будет истинным. В нашем примере, вывод строки «Угадали!» будет выполнен только если пользователь введет правильное число.

Да, про модули мы поговорим позже, но, как вы уже возможно догадались, random.randint возвращает случайное число, а строка import random загружает модуль для работы со случайными числами в нашу программу. Список того, что может этот модуль можно посмотреть вот на этой странице. Сейчас мы, однако, говорим об условиях и поэтому продолжим:

import random
num = random.randint(1,10)
guess = int(input('Введите число от 1 до 10: '))
if guess == num :
print('Угадали!')
else:
print('Извините, было загадано число ', num)

Мы добавили оператор else, который отвечает за то, чтобы выполнить какой-либо код в том случае, если не сработает оператор if. Связку этих двух операторов можно прочитать как «если какое-то условие верно, выполнить такой-то код, иначе — выполнить какой-то другой код».

Кроме операторов if и else в одной связке можно использовать оператор elif. Он пригодится, если нужно что-то посложнее реакции на верное или неверное условие. Например, нашу игру «Угадай число» можно дополнить еще двумя условиями проверки выхода введенного числа за допустимые границы:

import random
num = random.randint(1,10)
guess = int(input('Введите число от 1 до 10: '))
if guess == num :
print('Угадали!')
elif guess > 10:
print('Число не может быть больше 10')
elif guess < 1:
print('Число не может быть меньше 10')
else:
print('Извините, было загадано число ', num)

Ветвление в воздушном потоке | Astronomer Documentation

При проектировании конвейеров данных вы можете столкнуться с вариантами использования, которые требуют более сложных потоков задач, чем «Задача A > Задача B > Задача C». Например, у вас может быть вариант использования, когда вам нужно выбрать между несколькими задачами для выполнения на основе результатов вышестоящей задачи. Или у вас может быть случай, когда часть вашего конвейера должна работать только при определенных внешних условиях. К счастью, в Airflow есть несколько вариантов построения условной логики и/или перехода к вашим DAG.

В этом руководстве вы узнаете, как использовать @task.branch (BranchPythonOperator) и @task.short_circuit (ShortCircuitOperator), другие доступные операторы ветвления и дополнительные ресурсы для реализации условной логики в ваших DAG Airflow. .

Предполагаемые знания​

Чтобы получить максимальную отдачу от этого руководства, вы должны понимать:

• Операторы воздушного потока. См. Операторы 101.
• Зависимости в воздушном потоке. См. Управление зависимостями в Apache Airflow.
• Использование декораторов Airflow. См. Введение в декораторы Airflow.

@task.branch (BranchPythonOperator)

Один из самых простых способов реализовать ветвление в Airflow — использовать декоратор @task. branch , который представляет собой декорированную версию BranchPythonOperator. @task.branch принимает любую функцию Python в качестве входных данных, если функция возвращает список допустимых идентификаторов для задач Airflow, которые DAG должна запускать после завершения функции.

В следующем примере мы используем функцию Choose_branch , которая возвращает один набор идентификаторов задач, если результат больше 0,5, и другой набор, если результат меньше или равен 0,5:

• TaskFlow API
• Традиционный синтаксис

 результат = 1 
 @task.branch 
 def Choose_branch(result): 
 если результат > 0.5: 
 return ['task_a', 'task_b'] 
 return ['task_c'] 
 
 Choose_branch(result) 
 
 

В общем, декоратор @task.branch — хороший выбор, если логику ветвления можно легко реализовать в простой функции Python. Хотите ли вы использовать украшенную версию или традиционный оператор, это вопрос личных предпочтений.

Приведенный ниже код показан полный пример того, как использовать @task.branch в DAG:

• Taskflow API
• Традиционный синтаксис

 "" Пример DAG Демонстрируя использование `@task.branch. ` 
 TaskFlow API decorator.""" 
 из airflow.decorators import dag, task 
 из airflow.operators.empty import EmptyOperator 
 из airflow.utils.edgemodifier import Label 
 
 import random 
 from маятник import datetime 
 
 @dag( 
 start_date=datetime(2023, 1, 1), 
 catchup=False, 
 schedule="@daily" 
 ) 
 def branch_python_operator_decorator_example(): 
 
 run_this_first = EmptyOperator(task_id="run_this_first") 
 
 options = ["филиал_а ", "ветвь_b", "ветвь_c", "ветвь_d"] 
 
 @task. branch(task_id="branching") 
 def random_choice(choices): 
 return random.choice(choices) 
 
 random_choice_instance = random_choice(choices=options) 
 
 run_this_first >> random_choice_instance 9000 3 
 присоединиться = EmptyOperator( 
 task_id="join", 
 trigger_rule="none_failed_min_one_success" 
 ) 
 
 для опции в опциях: 
 
 t = EmptyOperator( 
 task_id=option 
 ) 
 
 empty_follow = Пусто Оператор( 
 task_id="follow_" + опция 
 ) 
 
 # Метка здесь необязательна, но может помочь идентифицировать более сложные ветки 005 случайный .choice()  возвращает один случайный вариант из списка из четырех ветвей. На следующем снимке экрана, где  branch_b  был выбран случайным образом, две задачи в  branch_b  были успешно выполнены, а другие пропущены. 
 
 
 
 Если у вас есть подчиненные задачи, которые необходимо выполнять независимо от того, какая ветвь выбрана, например задача  join  в предыдущем примере, вам необходимо обновить правило триггера.  Правило триггера по умолчанию в Airflow —  all_success  , что означает, что если вышестоящие задачи пропущены, нижестоящая задача не запустится. В предыдущем примере указано значение  none_failed_min_one_success , указывающее, что задача должна выполняться до тех пор, пока успешно выполняется одна вышестоящая задача и ни одна из задач не завершилась сбоем. 
 
 Наконец, обратите внимание, что с декоратором  @task.branch  ваша функция Python  должна  возвращать хотя бы один идентификатор задачи для любой выбранной ветки (т. е. она не может ничего возвращать). Если один из путей в вашей ветке не должен ничего делать, вы можете использовать EmptyOperator в этой ветке. 
 
 
 @task.short_circuit  (ShortCircuitOperator)​  
 Другим вариантом реализации условной логики в ваших DAG является декоратор  @task.short_circuit , который является модифицированной версией ShortCircuitOperator. Этот оператор принимает функцию Python, которая возвращает  True  или  False  в зависимости от логики, реализованной для вашего варианта использования.  Если возвращается  True , DAG продолжает работу, а если возвращается  False , все последующие задачи пропускаются. 
 
  @task.short_circuit  полезен, когда вы знаете, что некоторые задачи в вашей DAG должны выполняться только изредка. Например, ваша DAG может выполняться ежедневно, но некоторые задачи должны выполняться только по воскресеньям. Или, может быть, ваша DAG управляет моделью машинного обучения, и задачи, которые публикуют модель, должны выполняться только в том случае, если после обучения достигается определенная точность. Этот тип логики также может быть реализован с помощью  @task.branch  , но этот оператор требует возврата идентификатора задачи. Использование декоратора  @task.short_circuit  может быть чище в случаях, когда условная логика эквивалентна «запускать или нет», а не «запускать то или иное». 
 
 В следующей DAG показан пример реализации  @task.short_circuit  : 
 
 
 TaskFlow API 
 
 Традиционный синтаксис 
 
 
 """Пример DAG, демонстрирующий использование декора @task. short_circuit атор.""" 
 из airflow.decorators import dag, задача 
 из цепочки импорта airflow.models.baseoperator 
 из airflow.operators.empty import EmptyOperator 
 
 из маятника import datetime 
 
 @dag( 
 start_date=datetime(2023, 1, 1), 
 schedule="@daily", 
 catchup=False, 
 ) 
 def short_circuit_operator_decorator_example(): 
 
 @task.short_circuit 
 def condition_is_True(): 
 return True 
 
 @task.short_circuit 9 0044 определение condition_is_False(): 
 return False 
 
 ds_true = [EmptyOperator(task_id='true_' + str(i)) для i в [1, 2]] 
 ds_false = [EmptyOperator(task_id='false_' + str(i)) для i в [1, 2]] 
 
 chain(condition_is_True(), *ds_true) 
 chain(condition_is_False(), *ds_false) 
 
 short_circuit_operator_decorator_example() 
 
 
 s, который всегда возвращает  True  и тот, который всегда возвращает  False  . Когда вы запускаете DAG, вы можете видеть, что задачи ниже по течению от  Выполнен оператор условия True , в то время как задачи ниже по потоку от оператора условия  False  были пропущены.
 Другие операторы ветвления 
 Airflow предлагает несколько других операторов ветвления, которые работают аналогично BranchPythonOperator, но для более конкретных контекстов:
 BranchSQLOperator: Ветви в зависимости от того, возвращает ли данный SQL-запрос  true  или 900 05 ложь  .
 BranchDayOfWeekOperator: переходы на основе того, равен ли текущий день недели заданному  параметр week_day .
 BranchDateTimeOperator: переходы на основе того, находится ли текущее время между  target_lower  и  target_upper  раз.
 Все эти операторы принимают параметры  follow_task_ids_if_true  и  follow_task_ids_if_false , которые предоставляют список задач для включения в ветвь на основе логики, возвращаемой оператором.
 Дополнительные ресурсы ветвления 
 BranchPythonOperator — это гораздо больше, чем просто выбор одной задачи над другой.
  
 Что делать, если вы хотите запускать свои задачи только в определенные дни? А не в праздники?
 Что делать, если вы хотите инициировать запуск DAG только в том случае, если предыдущий был успешным?
 Для получения дополнительных рекомендаций и рекомендаций по распространенным случаям использования, таким как приведенные выше, попробуйте Astronomer's
Бесплатный курс Академии по ветвлению уже сегодня.
 Ветвление воздушного потока | Astronomer Documentation 
 При проектировании конвейеров данных вы можете столкнуться с вариантами использования, которые требуют более сложных потоков задач, чем «Задача A > Задача B > Задача C». Например, у вас может быть вариант использования, когда вам нужно выбрать между несколькими задачами для выполнения на основе результатов вышестоящей задачи. Или у вас может быть случай, когда часть вашего конвейера должна работать только при определенных внешних условиях. К счастью, в Airflow есть несколько вариантов построения условной логики и/или перехода к вашим DAG.
 В этом руководстве вы узнаете, как использовать  @task.branch  (BranchPythonOperator) и  @task.short_circuit  (ShortCircuitOperator), другие доступные операторы ветвления и дополнительные ресурсы для реализации условной логики в ваших DAG Airflow. .
 Предполагаемые знания​ 
 Чтобы получить максимальную отдачу от этого руководства, вы должны понимать:
 Операторы воздушного потока. См. Операторы 101.
 Зависимости в воздушном потоке. См. Управление зависимостями в Apache Airflow.
 Использование декораторов Airflow. См. Введение в декораторы Airflow.
 @task.branch  (BranchPythonOperator)
 Один из самых простых способов реализовать ветвление в Airflow — использовать декоратор  @task.branch , который представляет собой декорированную версию BranchPythonOperator.  @task.branch  принимает любую функцию Python в качестве входных данных, если функция возвращает список допустимых идентификаторов для задач Airflow, которые DAG должна запускать после завершения функции.
 В следующем примере мы используем функцию  Choose_branch , которая возвращает один набор идентификаторов задач, если результат больше 0,5, и другой набор, если результат меньше или равен 0,5:
 TaskFlow API
 Традиционный синтаксис
 результат = 1 
 @task.branch 
 def Choose_branch(result): 
 если результат > 0.5: 
 return ['task_a', 'task_b'] 
 return ['task_c'] 
 
 Choose_branch(result) 
 
 
 В общем, декоратор  @task.branch  — хороший выбор, если логику ветвления можно легко реализовать в простой функции Python. Хотите ли вы использовать украшенную версию или традиционный оператор, это вопрос личных предпочтений.
 Приведенный ниже код показан полный пример того, как использовать  @task.branch  в DAG:
 Taskflow API
 Традиционный синтаксис
 "" Пример DAG Демонстрируя использование `@task. branch. ` 
 TaskFlow API decorator.""" 
 из airflow.decorators import dag, task 
 из airflow.operators.empty import EmptyOperator 
 из airflow.utils.edgemodifier import Label 
 
 import random 
 from маятник import datetime 
 
 @dag( 
 start_date=datetime(2023, 1, 1), 
 catchup=False, 
 schedule="@daily" 
 ) 
 def branch_python_operator_decorator_example(): 
 
 run_this_first = EmptyOperator(task_id="run_this_first") 
 
 options = ["филиал_а ", "ветвь_b", "ветвь_c", "ветвь_d"] 
 
 @task.branch(task_id="branching") 
 def random_choice(choices): 
 return random.choice(choices) 
 
 random_choice_instance = random_choice(choices=options) 
 
 run_this_first >> random_choice_instance 9000 3 
 присоединиться = EmptyOperator( 
 task_id="join", 
 trigger_rule="none_failed_min_one_success" 
 ) 
 
 для опции в опциях: 
 
 t = EmptyOperator( 
 task_id=option 
 ) 
 
 empty_follow = Пусто Оператор( 
 task_id="follow_" + опция 
 ) 
 
 # Метка здесь необязательна, но может помочь идентифицировать более сложные ветки 005 случайный . choice()  возвращает один случайный вариант из списка из четырех ветвей. На следующем снимке экрана, где  branch_b  был выбран случайным образом, две задачи в  branch_b  были успешно выполнены, а другие пропущены. 
 
 
 
 Если у вас есть подчиненные задачи, которые необходимо выполнять независимо от того, какая ветвь выбрана, например задача  join  в предыдущем примере, вам необходимо обновить правило триггера. Правило триггера по умолчанию в Airflow —  all_success  , что означает, что если вышестоящие задачи пропущены, нижестоящая задача не запустится. В предыдущем примере указано значение  none_failed_min_one_success , указывающее, что задача должна выполняться до тех пор, пока успешно выполняется одна вышестоящая задача и ни одна из задач не завершилась сбоем. 
 
 Наконец, обратите внимание, что с декоратором  @task.branch  ваша функция Python  должна  возвращать хотя бы один идентификатор задачи для любой выбранной ветки (т.  е. она не может ничего возвращать). Если один из путей в вашей ветке не должен ничего делать, вы можете использовать EmptyOperator в этой ветке. 
 
 
 @task.short_circuit  (ShortCircuitOperator)​  
 Другим вариантом реализации условной логики в ваших DAG является декоратор  @task.short_circuit , который является модифицированной версией ShortCircuitOperator. Этот оператор принимает функцию Python, которая возвращает  True  или  False  в зависимости от логики, реализованной для вашего варианта использования. Если возвращается  True , DAG продолжает работу, а если возвращается  False , все последующие задачи пропускаются. 
 
  @task.short_circuit  полезен, когда вы знаете, что некоторые задачи в вашей DAG должны выполняться только изредка. Например, ваша DAG может выполняться ежедневно, но некоторые задачи должны выполняться только по воскресеньям. Или, может быть, ваша DAG управляет моделью машинного обучения, и задачи, которые публикуют модель, должны выполняться только в том случае, если после обучения достигается определенная точность.  Этот тип логики также может быть реализован с помощью  @task.branch  , но этот оператор требует возврата идентификатора задачи. Использование декоратора  @task.short_circuit  может быть чище в случаях, когда условная логика эквивалентна «запускать или нет», а не «запускать то или иное». 
 
 В следующей DAG показан пример реализации  @task.short_circuit  : 
 
 
 TaskFlow API 
 
 Традиционный синтаксис 
 
 
 """Пример DAG, демонстрирующий использование декора @task.short_circuit атор.""" 
 из airflow.decorators import dag, задача 
 из цепочки импорта airflow.models.baseoperator 
 из airflow.operators.empty import EmptyOperator 
 
 из маятника import datetime 
 
 @dag( 
 start_date=datetime(2023, 1, 1), 
 schedule="@daily", 
 catchup=False, 
 ) 
 def short_circuit_operator_decorator_example(): 
 
 @task. short_circuit 
 def condition_is_True(): 
 return True 
 
 @task.short_circuit 9 0044 определение condition_is_False(): 
 return False 
 
 ds_true = [EmptyOperator(task_id='true_' + str(i)) для i в [1, 2]] 
 ds_false = [EmptyOperator(task_id='false_' + str(i)) для i в [1, 2]] 
 
 chain(condition_is_True(), *ds_true) 
 chain(condition_is_False(), *ds_false) 
 
 short_circuit_operator_decorator_example() 
 
 
 s, который всегда возвращает  True  и тот, который всегда возвращает  False  . Когда вы запускаете DAG, вы можете видеть, что задачи ниже по течению от  Выполнен оператор условия True , в то время как задачи ниже по потоку от оператора условия  False  были пропущены.
 Другие операторы ветвления 
 Airflow предлагает несколько других операторов ветвления, которые работают аналогично BranchPythonOperator, но для более конкретных контекстов:
 BranchSQLOperator: Ветви в зависимости от того, возвращает ли данный SQL-запрос  true  или 900 05 ложь  .