Разное

Как создать программу на pascal abc: 404-Ошибка: 404

Содержание

Преимущества PascalABC.NET. Описание языка PascalABC.NET

Преимущества PascalABC.NET

Современный язык программирования Object Pascal

Язык PascalABC.NET включает в себя практически весь стандартный язык Паскаль, а также большинство языковых расширений языка Delphi. Однако, этих средств недостаточно для современного программирования. Именно поэтому PascalABC.NET расширен рядом конструкций, а его стандартный модуль — рядом подпрограмм, типов и классов, что позволяет создавать легко читающиеся приложения средней сложности.

Кроме этого, язык PascalABC.NET использует большинство средств, предоставляемых платформой .NET: единая система типов, классы, интерфейсы, исключения, делегаты, перегрузка операций, обобщенные типы (generics), методы расширения, лямбда-выражения.

Стандартный модуль PABCSystem, автоматически подключаемый к любой программе, содержит огромное количество стандартных типов и подпрограмм, позволяющих писать ясные и компактные программы.

В распоряжении PascalABC.NET находятся все средства .NET-библиотек классов, постоянно расширяющихся самыми современными возможностями. Это позволяет легко писать на PascalABC.NET приложения для работы с сетью, Web, XML-документами, использовать регулярные выражения и многое другое.

Язык PascalABC.NET позволяет программировать в классическом процедурном стиле, в объектно-ориентированном стиле и содержит множество элементов для программирования в функциональном стиле. Выбор стиля или комбинации этих стилей — дело вкуса программиста, а при использовании в обучении — методический подход преподавателя.

Сочетание богатых и современных языковых средств, возможностей выбора разных траекторий обучения позволяет рекомендовать PascalABC.NET с одной стороны как язык для обучения программированию (от школьников до студентов младших и средних курсов), с другой — как язык для создания проектов и библиотек средней сложности.

Простая и мощная среда разработки

Интегрированная среда разработки PascalABC.NET ориентирована на создание проектов малой и средней сложности. Она достаточно легковесна и в то же время обеспечивает разработчика всеми необходимыми средствами, такими как встроенный отладчик, средства Intellisense (подсказка по точке, подсказка по параметрам, всплывающая подсказка по имени), переход к определению и реализации подпрограммы, шаблоны кода, автоформатирование кода.

В среду PascalABC.NET встроен также дизайнер форм, позволяющий создавать полноценные оконные приложения в стиле RAD (Rapid Application Development — быстрое создание приложений).

В отличие от многих профессиональных сред, среда разработки PascalABC.NET не имеет громоздкого интерфейса и не создает множество дополнительных вспомогательных файлов на диске при компиляции программы. Для небольших программ это позволяет соблюсти принцип Одна программа — один файл на диске.

В среде PascalABC.NET большое внимание уделено связи запущенной программы с оболочкой: консольная программа, запущенная из-под оболочки, осуществляет ввод-вывод в специальное окно, встроенное в оболочку. Можно также запустить несколько программ одновременно — все они будут контролироваться оболочкой.

Интегрированная среда PascalABC.NET позволяет переключать в настройках русский и английский язык, при этом локализованы не только элементы интерфейса, но и сообщения об ошибках.

Кроме этого, внутренние представления PascalABC.NET позволяют создавать компиляторы других языков программирования и встраивать их в среду разработки с помощью специальных плагинов.

Специализированные модули для обучения

Платформа Microsoft.NET обеспечивает PascalABC.NET стандартной библиотекой, состоящей из огромного количества класссов для решения практически любых задач: от алгоритмических до прикладных. Именно поэтому в PascalABC.NET отсутствует необходимость в разработке большого числа собственных модулей.

Собственные модули, которые имеются в PascalABC.NET, ориентированы именно на начальное обучение программированию.

Для обучения программированию школьников реализованы модули классических школьных исполнителей Робот и Чертежник, содержащие около двухсот автоматически проверяемых заданий на основные конструкции языка программирования.

Кроме этого, среда PascalABC.NET содержит модуль электронного задачника Programming Taskbook (автор Абрамян М.Э.), позволяющий осуществлять автоматическую постановку и проверку заданий. Имеются также модули для преподавателя, позволяющие создавать задания для исполнителей Робот, Чертежник и электронного задачника.

Модуль растровой графики GraphABC и модуль векторных графических объектов ABCObjects могут быть использованы для создания простейших графических. а также интерактивных анимационных приложений, управляемых событиями.

Следует также отметить студенческие модули: модуль Collections упрощенных коллекций, модуль Arrays для простейших операций с динамическими массивами и модуль Forms для ручного создания простых приложений с оконным пользовательским интерфейсом.

Большая энциклопедия школьника

Большая энциклопедия школьникауникальное издание, содержащее весь свод знаний, необходимый ученикам младших классов. Для детей, собирающихся в 1-й класс, она послужит незаменимым помощником для подготовки к школе. В этой энциклопедии ребенок сможет найти любую интересующую его информацию, в понятном и простом для него изложении. Вы подбираете слова и определения для простых вещей, которые надо объяснить ребенку? Сомневаетесь в формулировках? Просто возьмите

«Большую энциклопедию школьника» и найдите нужный ответ вместе с малышом!

Математика в стихах
Развитие речи
Азбука в картинках
Игры на развитие внимания
Как правильно выбрать школу
Ваш ребенок левша
Как готовить домашнее задание
Контрольные и экзамены

Большая энциклопедия школьника — это твой надёжный путеводитель в мире знаний. Она проведёт сквозь извилистые лабиринты наук и раскроет завесу великих тайн Вселенной. С ней ты поднимешься высоко к звёздам и опустишься на дно самых глубоких морей, ты научишься видеть мельчайшие организмы и осязать огромные пространства Земли.

Отправившись в это увлекательное путешествие, ты значительно расширишь свой кругозор и поднимешься на новую ступень развития. Отныне никакие вопросы учителей не смогут поставить тебя в тупик, ты сможешь найти выход из любой ситуации. Мир знаний зовёт тебя. В добрый путь!

Ребенок не хочет учить буквы

Ребенок не хочет учить буквы — Понимаете, ведь надо что-то делать! — с тревогой говорила мне полная, хорошо одетая дама, едва умещающаяся на стуле. Ее ноги в аккуратных лодочках были плотно сжаты (юбка до середины колена казалась слегка коротковатой для такой монументальной фигуры), руки сложены на коленях. — Ей же на тот год в школу, все ее сверстники уже читают, а она даже буквы …

Past continuous passive

Страдательный залог образуется с помощью вспомогательного глагола ‘to be’. Страдательный залог глагола ‘to repair’ в группе ‘continuous’ : To be repaired = Быть исправленным. The road is being repaired = Дорогу чинят. The road is not being repaired = Дорогу не чинят. Is the road being repaired? = Чинят ли дорогу? The road was being repaired = Дорогу чинили. The road was not being repaired = Дорогу не чинили. Was the road being repaired? = Чинили ли дорогу? Страдательный …

Определение формулы органического вещества по его молярной массе

Задание: Определить формулу углеводорода, если его молярная масса равна 78 г. № п/п Последовательность действий Выполнение действий 1. Записать общую формулу углеводорода. Общая формула углеводорода СхНу 2. Найти молярную массу углеводорода в общем виде.

М(СхНу)=12х +у 3. Приравнять найденное в общем виде значение молярной массы к данному в …

У

У ЗВУК (У). 1) Удобная буква! Удобно в ней то, Что можно на букву Повесить пальто. У – сучок, В любом лесу Ты увидишь букву У. 2) ФОНЕТИЧЕСКАЯ ЗАРЯДКА. — Как воет волк! ( у – у – у ) 3) ЗАДАНИЯ. а) Подними руку, если услышишь звук (у): паук, цветок, лужа, диван, стол, стул, голуби, курица. б) Где стоит (у)? Зубы, утка, наука, кенгуру …

1.История создания и реализации программы Паскаль

История

Язык назван в честь выдающегося французского математика, физика, литератора и философа Блеза Паскаля, который создал первую в мире механическую машину, складывающую два числа.

Язык Паскаль был создан Никлаусом Виртом в 1968—1969 годах после его участия в работе комитета разработки стандарта языка Алгол-68. Он был опубликован в 1970 году Виртом как небольшой и эффективный язык, чтобы способствовать хорошему стилю программирования, использовать структурное программирование и структурированные данные.

Последующая работа Вирта была направлена на создание на основе Паскаля языка системного программирования, с сохранением возможности вести на его базе систематический, целостный курс обучения профессиональному программированию. Результат этой работы — язык Модула-2.

Реализации и диалекты

UCSD Pascal

В 1978 году в Университете Сан-Диего (Калифорния, США) была разработана система UCSD p-System, включавшая порт виртовского компилятора с языка Паскаль в переносимый p-код, редактор исходных кодов, файловую систему и прочее, а также реализовывавшая значительное число расширений языка Паскаль, такие как модули, строки символов переменной длины, директивы трансляции, обработка ошибок ввода-вывода, обращение к файлам по именам и другое. Впоследствии основные реализации языка Паскаль основывались на этом диалекте.

Object Pascal

В 1986 году фирма Apple Computer разработала объектное расширение языка Паскаль, получив в результате Object Pascal. Он был разработан группой Ларри Теслера, который консультировался с Никлаусом Виртом.

Turbo Pascal и Object Pascal

В 1983 году появилась первая версия Turbo Pascal фирмы Borland.

В 1989 году объектное расширение языка было добавлено в Turbo Pascal версии 5.5.

Последняя версия (7.0) была переименована в Borland Pascal.

Объектные средства были позаимствованы из Object Pascal от Apple, языковые различия между объектным Turbo Pascal 5.5 и Object Pascal от Apple крайне незначительны.

Почти в то же самое время, что и Borland, Microsoft выпустил свою версию объектно-ориентированного языка Паскаль. Эта версия Паскаля не получила широкого распространения.

Дальнейшее развитие реализации Паскаля от Borland породило Object Pascal от Borland, впоследствии, в ходе развития среды программирования Delphi, получивший одноимённое название.

Современные версии Object Pascal

Важным шагом в развитии языка является появление свободных реализаций языка Паскаль Free Pascal и GNU Pascal, которые не только вобрали в себя черты множества других диалектов языка, но и обеспечили чрезвычайно широкую переносимость написанных на нём программ (например GNU Pascal поддерживает более 20 различных платформ, под более чем 10 различными операционными системами, Free Pascal обеспечивает специальные режимы совместимости с различными распространёнными диалектами языка, такими как Turbo Pascal (полная совместимость), Delphi и другими.

В настоящее время, начиная с Delphi 2003, создана реализация языка для платформы Net, хотя разработчики продолжают использовать Delphi более ранних версий.

О коммерческих разработках на Free Pascal, GNU Pascal и TMT Pascal на данный момент известно мало.

Кроме того, в Южном федеральном университете разрабатывается язык и система программирования PascalABC.NET, ориентированная на обучение современному программированию. Язык системы — это Object Pascal для платформы Microsoft .NET, который содержит все основные элементы современных языков программирования: модули, классы, перегрузку операций, интерфейсы, исключения, обобщённые классы, сборку мусора, а также некоторые средства параллельного программирования.

Особенности языка

Особенностями языка являются строгая типизация и наличие средств структурного (процедурного) программирования. Паскаль был одним из первых таких языков. По мнению Н. Вирта, язык должен способствовать дисциплинированию программирования, поэтому, наряду со строгой типизацией, в Паскале сведены к минимуму возможные синтаксические неоднозначности, а сам синтаксис автор постарался сделать интуитивно понятным даже при первом знакомстве с языком.

Тем не менее, первоначально язык имел ряд ограничений: невозможность передачи функциям массивов переменной длины, отсутствие нормальных средств работы с динамической памятью, ограниченная библиотека ввода-вывода, отсутствие средств для подключения функций написанных на других языках, отсутствие средств раздельной компиляции и т.

 п. Подробный разбор недостатков языка Паскаль того времени был выполнен Брайаном Керниганом в статье «Почему Паскаль не является моим любимым языком программирования»(эта статья вышла в начале 1980-х, когда уже существовал язык Модула-2, потомок Паскаля, избавленный от большинства его пороков, а также более развитые диалекты Паскаля). Некоторые недостатки Паскаля были исправлены в ISO-стандарте 1982 года, в частности, в языке появились открытые массивы, давшие возможность использовать одни и те же процедуры для обработки одномерных массивов различных размеров.

Необходимо заметить, что многие недостатки языка не проявляются или даже становятся достоинствами при обучении программированию. Кроме того, по сравнению с основным языком программирования в академической среде 1970-х (которым был Фортран, обладавший гораздо более существенными недостатками), Паскаль представлял собой значительный шаг вперёд. В начале 1980-х годов в СССР для обучения школьников основам информатики и вычислительной техники академик А.  П. Ершов разработал алголо-паскалеподобный «учебный алгоритмический язык».

Наиболее известной реализацией Паскаля, обеспечившей широкое распространение и развитие языка, является Turbo Pascal фирмы Borland, выросшая затем в объектный Паскаль для DOS (начиная с версии 5.5) и Windows и далее в Delphi, в которой были внедрены значительные расширения языка.

Диалекты Паскаля, применяемые в Turbo Pascal для DOS и Delphi для Windows, стали популярны из-за отсутствия других успешных коммерческих реализаций.

Реализация телефонного справочника на языке pascalabc.net с подключением базы данных MS Access

В статье рассматривается разработка программы «Телефонный справочник» в среде программирования PascalABC.NET с поддержкой базы данных MS Access. Построен программный интерфейс, реализующий получение списка данных, удаление, редактирование и добавление, а также фильтрацию по нескольким критериям. Рассмотренный в работе пример может быть использован при обучении студентов и школьников программированию.

В статье рассматривается учебный пример, показывающий принципы работы в среде PascalABC.NET с возможностью использования баз данных Microsoft Access. Для первоначального ознакомления со средой разработки PascalABC.NET можно использовать, например, книги [1, 2].

Рассмотрим следующую задачу. Необходимо разработать телефонный справочник. Программа должна поддерживать следующие возможности: ввод, правка и удаление данных, поиск информации по заданным критериям, фильтрация по заданным критериям. В процессе реализации справочника необходимо создать графический интерфейс.

Исходя из выбранной предметной области была спроектирована таблица «телефоны» со следующей структурой (таблица 1).

Таблица 1. Структура «Телефон»

Наименование столбца

Тип данных

ID

Счетчик

Фамилия

Текстовый

Имя

Текстовый

Отчество

Текстовый

Адрес

Текстовый

Дата рождения

Дата/время

Телефон

Текстовый

Единственная в приложении таблица содержит данные о человеке и его телефон. Для каждого из полей таблицы задан формат и размерность в соответствии с назначением поля.

В качестве инструмента для проектирования и создания базы данных используем пакет Microsoft Office, его составную часть – Microsoft Access (версии 2003).

Создаем таблицу в режиме конструктора (рис. 1).

Рисунок 1. Конструктор таблицы «Телефоны»

Окно результата проектирования представлено на рис. 2. Видно, что в результате появилась таблица, в которую, по необходимости, можно уже вводить данные.

Рисунок 2. Ввод данных в таблицу «Телефоны» в среде MS Access

Для подключения к базе данных MS Access используем объект OleDbConnection (System.Data.OleDb). Подключение данного пространства имен возможно за счет поддержки средой разработки технологии .NET. В качестве провайдера подключения выбрано Microsoft.Jet.OLEDB.4.0. В зависимости от выполняемой операции (чтение или запись) строки соединения могу быть разные. Чтение – «provider=Microsoft.Jet.OLEDB.4.0; mode=read; data source=db. mdb». Запись – «provider=Microsoft.Jet.OLEDB.4.0; data source=db.mdb».

Создание формы в PascalABC.NET – простой и понятный процесс. Визуальный редактор позволяет выбрать необходимые компоненты формы (рис. 3).

Рисунок 3. Создание экранных форм телефонной книги

Главная форма программы (рис. 4) содержит следующие основные блоки: панель инструментов, панель фильтров, панель с данными. Панель инструментов содержит кнопки управления: обновить, добавить, удалить, карточка.

Рисунок 4. Главная форма программы

Панель фильтров содержит следующие фильтры: по фамилии, по имени, по адресу, по номеру телефона.

Значения параметров, получаемых из блока фильтров, накладываются условием like %[значение параметра]%.

Для ввода и редактирования данных из таблицы «Телефоны» используется форма, изображённая на рис. 5.

Рис. 5. Карточка для ввода/редактирования

На карточке присутствует набор полей согласно таблице и кнопки управления: сохранить, отменить.

В запрос на получения данных пойдут только те фильтры, значение которых не пусто. Например, как это показано на рис. 6.

Рисунок 6. Применение фильтров

Результатом действий на форме будет запрос вида:

SELECT * 
FROMТелефоны
WHERE 1=1  
         and Фамилия like '%И%' 
         andИмяlike '%Ив%' 
         and Адрес like '%Моск%' 
         and Телефон like '%22%'

Для отладки таких запросов не обойтись без среды MS Access, в которой можно построить запрос и получить необходимые результаты.

Результатом проделанной выше работы является теоретически спроектированная машинная информационная база данных для выделенной предметной области. Построен программный интерфейс для получения списка данных, удаления, редактирования и добавления данных, а также фильтрации по нескольким критериям. Написанная программа может использоваться в качестве интерактивного метода обучения программированию (метод проектов).

12 программ шаблонов алфавита в javascript с кодом


Что такое алфавит?

Шаблон алфавита — это последовательность алфавитов (в верхнем или нижнем регистре), которые создают определенный узор или геометрическую форму, такую ​​как квадрат, пирамида, треугольник и т. Д. Эти шаблоны создаются с использованием вложенных управляемых циклов.

Эти программы-шаблоны используются для отработки и повышения навыков программирования, в основном циклов, а также их задают на собеседованиях по программированию.


Печать шаблона алфавита в Javascript

Здесь мы подробно обсудили 12 различных шаблонов алфавита с их программами на javascript.

Узор 1:

 А
А Б
А Б В
А Б В Г
A B C D E 

Для создания вышеуказанного шаблона запустите 2 вложенных для цикла . Выполните внешний цикл N раз, где N — количество строк в квадрате, то есть для (let i = 0; i .

Внутренний цикл будет выполняться 1 раз в первой итерации внешнего кода, 2 раза во второй итерации и т. Д.

На каждой итерации внутреннего цикла добавьте 65 к переменной «j» и преобразуйте ее в символ, используя String.fromCharCode () (65 - это значение ASCII 'A').

  пусть n = 5; // вы можете вводить данные из приглашения или изменять значение
let string = "";
// Внешний цикл
для (пусть i = 1; i  
▶ Попробуйте Беги сюда

Шаблон 2:

 А
B B
С С С
Д Д Д Д
E E E E E 

Образец 2 похож на образец 1, только разница в символах.Вы можете видеть pattern2, символы меняются только на следующей итерации внешнего цикла. Таким образом, вы можете просто использовать «i - 1» при создании символов вместо «j» ( «i - 1», потому что «i» начинается с 1 ).

  пусть n = 5;
let string = "";
// Внешний цикл
для (пусть i = 1; i  
▶ Попробуйте Беги сюда

Шаблон 3:

 А
ДО Н.Э
D E F
G H I J
К Л М Н О 

Этот шаблон такой же, как и pattern1, с той лишь разницей, что символ меняется на каждой итерации.Для этого вы можете просто создать случайную переменную («count» в приведенном ниже примере), увеличивать ее на каждой итерации и использовать ее для получения символа.

  пусть n = 5; // вы можете вводить данные, используя подсказку, или изменять значение
let string = "";
пусть count = 0;
// Внешний цикл
для (пусть i = 1; i  
▶ Попробуйте Беги сюда

Схема 4:

В этом шаблоне просто управляйте внутренним циклом, например, он выполняется «N» раз в первой итерации внешнего цикла, «N - 1» раз во второй итерации и т. Д.Чтобы получить эту переменную инициализации (j) меньше 'n - i + 1' . Теперь используйте переменную инициализации внутреннего цикла для увеличения символа.

  пусть n = 5; // вы можете вводить данные, используя подсказку, или изменять значение
let string = "";
// Внешний цикл
для (пусть i = 1; i  
▶ Попробуйте Беги сюда

Шаблон 5:

Этот шаблон такой же, как и pattern4, с той лишь разницей, что вместо того, чтобы начинать символ с 'A', это символ со значением ASCII 'N - 1 + 65', где 'N' - высота шаблона.

Для этого используйте 'N - 1 - j' для создания символа и добавьте к нему 65 (65 - это значение ASCII для A).

  пусть n = 5; // вы можете вводить данные, используя подсказку, или изменять значение
let string = "";
// Внешний цикл
для (пусть i = 1; i  
▶ Попробуйте Беги сюда

Шаблон 6:

Этот шаблон аналогичен шаблону 4, с той лишь разницей, что в шаблоне 4 начальным символом является «А», но в этом шаблоне конечный символ - «А» в каждой строке.

Для этого используйте 'N - i - j' для создания символа и добавьте к нему 65 (65 - это значение ASCII для A).

  пусть n = 5; // вы можете вводить данные, используя подсказку, или изменять значение
let string = "";
// Внешний цикл
для (пусть i = 1; i  
▶ Попробуйте Беги сюда

Узор 7: узор пирамиды

 А
   ABC
  ABCDE
 ABCDEFG
ABCDEFGHI 

Это узор пирамиды с использованием алфавита, мы создали узор пирамиды с использованием звезд в последнем разделе.Используя ту же технику, создайте узор и вместо того, чтобы печатать звезды, напечатайте алфавиты, используя String.fromCharCode .

  пусть n = 5;
let string = "";
// Внешний цикл
для (пусть i = 1; i  
▶ Попробуйте Беги сюда

Шаблон 8: Пирамида

 А
   BCD
  EFGHI
 JKLMNOP
QRSTUVWXY 

Этот шаблон аналогичен шаблону 7, только алфавиты увеличиваются на каждой итерации.

Чтобы отслеживать это, создайте переменную и увеличивайте ее на каждой итерации внутреннего цикла и используйте эту переменную для создания алфавитов.

  пусть n = 5;
let string = "";
пусть count = 0;
// Внешний цикл
для (пусть i = 1; i  
▶ Попробуйте Беги сюда

Образец 9: Образец обратной пирамиды

 ABCDEFGHI
 ABCDEFG
  ABCDE
   ABC
    A 

Это обратная пирамида с использованием алфавитов.Просто управляйте формированием пространств и созданием звезд в обратном порядке. См. Код ниже, чтобы понять.

Сравните коды пирамиды и обратной пирамиды для лучшего понимания.

  пусть n = 5;
let string = "";
// Внешний цикл
для (пусть i = 1; i  
▶ Попробуйте Беги сюда

Узор 10: Ромбовидный узор

 А
   ABC
  ABCDE
 ABCDEFG
ABCDEFGHI
 ABCDEFG
  ABCDE
   ABC
    A 

Ромбовидный узор представляет собой комбинацию букв пирамиды и обратной пирамиды.

  пусть n = 5;
let string = "";
// Пирамида
для (пусть i = 1; i  
▶ Попробуйте Беги сюда

Выкройка 11: Выкройка песочных часов

 ABCDEFGHI
 ABCDEFG
  ABCDE
   ABC
    А
   ABC
  ABCDE
 ABCDEFG
ABCDEFGHI 

«Песочные часы» - это комбинация перевернутой пирамиды и пирамидального алфавита.

  пусть n = 5;
let string = "";
// Обратная пирамида
для (пусть i = 1; i  
▶ Попробуйте Беги сюда

Паттерн 12: Паттерн Паскаля

 А
AB
ABC
ABCD
ABCDE
ABCD
ABC
AB
A 
Шаблон

Паскаля такой же, как ромбовидный узор, только удаляет пробелы и меняет условия во внутренних циклах.

  пусть n = 5;
let string = "";
// Пирамида
для (пусть i = 1; i  
▶ Попробуйте Беги сюда

Заключение

В этой статье мы изучаем и создаем 12 различных шаблонов алфавита. Вы можете думать о программах с образцами алфавита как о программах с образцами «звезда», которые на один шаг выше, чем о программах с образцами звезд, потому что они требуют немного больше логики, чем программы с образцом запуска.


на создание комедии, ориентированной на голосование, специально для ABC - срок

Мишель Обама и ее организация «Когда мы все голосуем» будут сотрудничать с ATTN, чтобы внести некоторую комедию в преддверии выборов 2020 года.В среду ABC объявила, что Обама и ATTN: объединятся в своей специальной комедии в прайм-тайм VOMO: Vote or Miss Out , которую ведет Кевин Харт.

«Мы несем ответственность перед обществом за участие в демократии в нашей стране», - сказал Том Вернер. «Эта беспартийная специальная комедия побудит людей проголосовать в ноябре этого года».

Часовой специальный выпуск, который выйдет в эфир 14 сентября, побудит зрителей выполнить свой гражданский долг и проголосовать на предстоящих в ноябре президентских выборах. Во время одноразового комедийного сериала появятся Тиффани Хаддиш, Скарлетт Йоханссон, Уилл Феррелл, Джей Лено, Джейден Смит и Уиллоу Смит. Также к нам присоединились Тим Аллен, Уитни Каммингс, Кайя Гербер, Charlamagne tha God, Cristela Alonzo, 2 Chainz и Lil Baby.

Связанная история

Крайний срок сейчас: Мишель Обама разрывает Дональда Трампа в речи Национального комитета Демократической партии, и президент дал озадачивающий ответ на пресс-конференции

В то время как должно появиться множество развлекательных личностей, политические деятели также зайдут.В специальной комедии Мишель Обамы присоединятся бывший губернатор Арнольд Шварценеггер, губернатор Ларри Хоган, Энн Ромни и Синди Маккейн.

VOMO включает в себя серию комедийных роликов, выступлений и музыкальных представлений. Между выступлениями гости будут информировать зрителей о своей роли в выборах 2020 года, делиться дополнительной информацией о голосовании и освещать изменения в процедурах голосования.

«Участие избирателей заложено в ДНК ATTN :, и мы надеемся, что сможем организовать мероприятие, которое будет обращено ко всем поколениям, молодым и старым, таким образом, чтобы показать им, что, участвуя в политическом процессе, мы получаем исключительные возможность, чтобы наши голоса и ценности были отражены на всех уровнях правительства », - сказал соучредитель ATTN Мэтью Сигал.

ВОМО будет выходить в эфир на канале ABC с 10 до 23 часов. 14 сентября. Комедийное шоу знаменует собой очередное сотрудничество ATTN: и бывшей первой леди.

Специальная комедия ABC была создана ATTN :, Sara + Tom, производственной компанией, основанной исполнительными продюсерами The Conners Сарой Гилберт и Томом Вернером; Когда мы все голосуем и продюсерская компания Done + Dusted.

HOWTO по функциональному программированию - документация Python 3.9.5

Автор

А.М. Кучлинг

Выпуск

0,32

В этом документе мы познакомимся с функциями Python, подходящими для реализация программ в функциональном стиле. После введения в концепции функционального программирования, мы рассмотрим особенности языка, такие как итераторы и генераторы и соответствующие библиотечные модули, такие как itertools и functools .

Введение

В этом разделе объясняется основная концепция функционального программирования; если вам просто интересно узнать о возможностях языка Python, переходите к следующему разделу об итераторах.

Языки программирования поддерживают декомпозицию задач несколькими способами:

  • Большинство языков программирования процедурные : программы - это списки инструкции, которые говорят компьютеру, что делать с вводом программы. C, Паскаль и даже оболочки Unix - это процедурные языки.

  • На декларативных языках вы пишете спецификацию, описывающую проблема, которую нужно решить, и реализация языка выясняет, как выполнять вычисления эффективно.SQL - это декларативный язык, на котором вы скорее всего, знаком с; SQL-запрос описывает нужный набор данных для извлечения, и механизм SQL решает, сканировать ли таблицы или использовать индексы, какие подпункты выполнить в первую очередь и т. д.

  • Объектно-ориентированные программы управляют коллекциями объектов. Объекты имеют внутреннее состояние и методы поддержки, которые запрашивают или изменяют это внутреннее состояние в каким-то образом. Smalltalk и Java - объектно-ориентированные языки. C ++ и Python это языки, которые поддерживают объектно-ориентированное программирование, но не заставляют использование объектно-ориентированных функций.

  • Функциональное программирование разбивает проблему на набор функций. В идеале функции принимают только входные данные и производят выходные данные и не имеют никаких внутреннее состояние, которое влияет на вывод, произведенный для данного ввода. Хорошо известный функциональные языки включают семейство ML (Standard ML, OCaml и другие варианты) и Haskell.

Разработчики некоторых компьютерных языков предпочитают выделять один особый подход к программированию. Это часто затрудняет писать программы, использующие другой подход.Другие языки мультипарадигмальные языки, поддерживающие несколько различных подходов. Lisp, C ++ и Python - это мультипарадигмы; вы можете писать программы или библиотеки, которые в основном являются процедурными, объектно-ориентированными или функциональными на всех этих языках. В большой программе разные разделы может быть написан с использованием разных подходов; графический интерфейс может быть объектно-ориентированный, в то время как логика обработки является процедурной или функциональный, например.

В функциональной программе ввод проходит через набор функций.Каждая функция работает со своим входом и производит некоторый выход. Функциональный стиль обескураживает функции с побочными эффектами, которые изменяют внутреннее состояние или вносят другие изменения которые не видны в возвращаемом значении функции. Функции, у которых нет сторон эффекты у всех называются чисто функциональными . Избежать побочных эффектов средствами не использовать структуры данных, которые обновляются по мере выполнения программы; каждая функция вывод должен зависеть только от его ввода.

Некоторые языки очень строгие к чистоте и даже не имеют назначения такие как a = 3 или c = a + b , но избежать всех побочные эффекты.Печать на экран или запись в файл на диске - боковые эффекты, например. Например, в Python вызов print () или time.sleep () функции не возвращают никакого полезного значения; они нужны только для их побочные эффекты: отправка текста на экран или приостановка выполнения для второй.

программ Python, написанных в функциональном стиле, обычно не доходят до крайности избегание всех операций ввода-вывода или всех назначений; вместо этого они предоставят функционально выглядящий интерфейс, но внутренне будут использовать нефункциональные функции.Например, реализация функции по-прежнему будет использовать присвоения локальные переменные, но не изменяет глобальные переменные и не имеет других побочных эффектов.

Функциональное программирование можно считать противоположностью объектно-ориентированного программирования. программирование. Объекты - это маленькие капсулы, содержащие какое-то внутреннее состояние. с набором вызовов методов, которые позволяют изменять это состояние, и программы состоят из внесения правильного набора изменений состояния. Функциональное программирование хочет чтобы избежать изменений состояния в максимально возможной степени и работает с данными, передаваемыми между функции.В Python вы можете объединить два подхода, написав функции которые принимают и возвращают экземпляры, представляющие объекты в вашем приложении (электронная почта сообщения, транзакции и т. д.).

Функциональный дизайн может показаться странным ограничением для работы. Почему должен ты избегать предметов и побочных эффектов? Есть теоретические и практические преимущества к функциональному стилю:

Формальная доказуемость

Теоретическое преимущество состоит в том, что проще построить математическое доказательство того, что функциональная программа верна.

В течение долгого времени исследователи были заинтересованы в поиске способов математически доказать правильность программ. Это отличается от тестирования программы на многочисленных входах и заключая, что его вывод обычно правильный, или чтение исходный код программы и заключение о том, что код выглядит правильно; цель вместо этого строгое доказательство того, что программа дает правильный результат для всех возможные входы.

Метод, используемый для доказательства правильности программ, заключается в записи инвариантов , свойства входных данных и переменных программы, которые всегда правда.Затем для каждой строки кода вы показываете, что если инварианты X и Y верны С до строка выполняется, немного разные инварианты X ’и Y’ истина после строка выполняется. Это продолжается до тех пор, пока вы не дойдете до конца программа, после чего инварианты должны соответствовать желаемым условиям на выходе программы.

Функциональное программирование избегает назначений, потому что задания сложно справиться с этой техникой; присваивания могут нарушить инварианты, которые были истинными до присвоения без создания каких-либо новых инвариантов, которые могут быть распространяется дальше.

К сожалению, доказывать правильность программ в значительной степени непрактично и не актуально. в программное обеспечение Python. Даже тривиальные программы требуют доказательств на несколько страниц. длинный; доказательство правильности умеренно сложной программы будет огромное количество программ, которые вы используете ежедневно (интерпретатор Python, ваш XML-анализатор, ваш веб-браузер) может оказаться правильным. Даже если вы написали вниз или сгенерировал доказательство, тогда встал бы вопрос о проверке доказательство; возможно, в этом есть ошибка, и вы ошибочно полагаете, что доказали программа правильная.

Модульность

Еще одно практическое преимущество функционального программирования заключается в том, что оно заставляет вас разбейте вашу проблему на мелкие кусочки. Программы более модульны, чем результат. Проще указать и написать небольшую функцию, которая делает одно чем большая функция, выполняющая сложное преобразование. Небольшой функции также легче читать и проверять на наличие ошибок.

Простота отладки и тестирования

Тестировать и отлаживать программы функционального стиля проще.

Отладка упрощена, потому что функции, как правило, небольшие и понятные. указано. Когда программа не работает, каждая функция является точкой интерфейса. где вы можете проверить правильность данных. Вы можете посмотреть промежуточный входы и выходы для быстрого выявления функции, ответственной за ошибку.

Тестировать проще, потому что каждая функция является потенциальным объектом для модульного тестирования. Функции не зависят от состояния системы, которое необходимо воспроизвести перед запуск теста; вместо этого вам нужно только синтезировать правильный ввод, а затем убедитесь, что результат соответствует ожиданиям.

Совместимость

Работая над программой в функциональном стиле, вы напишете ряд функций. с различными входами и выходами. Некоторые из этих функций неизбежно будут специализированы для конкретного приложения, но другие будут полезны в широком разнообразие программ. Например, функция, которая принимает путь к каталогу и возвращает все файлы XML в каталоге или функцию, которая принимает имя файла и возвращает его содержимое, может применяться во многих различных ситуациях.

Со временем у вас сформируется личная библиотека утилит. Часто ты собираешься новые программы, упорядочив существующие функции в новой конфигурации и написав несколько функций, специализирующихся на текущей задаче.

Итераторы

Я начну с рассмотрения одной из важных функций языка Python. основа для написания программ функционального стиля: итераторы.

Итератор - это объект, представляющий поток данных; этот объект возвращает данные по одному элементу за раз.Итератор Python должен поддерживать метод, называемый __next __ () , который не принимает аргументов и всегда возвращает следующий элемент потока. Если в потоке больше нет элементов, __next __ () должен вызвать исключение StopIteration . Однако итераторы не обязательно должны быть конечными; вполне разумно написать итератор, который производит бесконечный поток данных.

Встроенная функция iter () принимает произвольный объект и пытается вернуть итератор, который вернет содержимое или элементы объекта, поднимая TypeError , если объект не поддерживает итерацию.Некоторые из Python встроенные типы данных поддерживают итерацию, наиболее распространенными из которых являются списки и словари. Объект называется итерабельным, если вы можете получить итератор. для этого.

Можно поэкспериментировать с итерационным интерфейсом вручную:

 >>> L = [1, 2, 3]
>>> it = iter (L)
>>> это
<... объект-итератор в ...>
>>> it .__ next __ () # то же, что и next (it)
1
>>> далее (оно)
2
>>> далее (оно)
3
>>> далее (оно)
Отслеживание (последний вызов последний):
  Файл "", строка 1, в 
StopIteration
>>>
 

Python ожидает итерируемых объектов в нескольких разных контекстах, наиболее важным является для заявления .В выписке для X в Y , Y должен быть итератором или каким-то объектом, для которого iter () может создать итератор. Эти два утверждения эквивалентны:

 для i в iter (obj):
    печать (я)

для я в obj:
    печать (я)
 

Итераторы могут быть материализованы в виде списков или кортежей с помощью list () или tuple () функций конструктора:

 >>> L = [1, 2, 3]
>>> итератор = iter (L)
>>> t = кортеж (итератор)
>>> т
(1, 2, 3)
 

Распаковка последовательности также поддерживает итераторы: если вы знаете, что итератор вернет N элементов, вы можете распаковать их в N-кортеж:

 >>> L = [1, 2, 3]
>>> итератор = iter (L)
>>> a, b, c = итератор
>>> а, б, в
(1, 2, 3)
 

Встроенные функции, такие как max () и min () могут принимать аргумент итератора и вернет самый большой или самый маленький элемент. "в" и «не в» операторы также поддерживают итераторы: X в итераторе истинно, если X находится в потоке, возвращаемом итератором. Вы столкнетесь с очевидным проблемы, если итератор бесконечен; макс. () , мин. () никогда не вернется, и если элемент X никогда не появляется в потоке, в операторах « и » не в «» тоже не вернутся.

Обратите внимание, что двигаться вперед можно только в итераторе; нет возможности получить предыдущий элемент, сбросьте итератор или сделайте его копию.Объекты-итераторы может дополнительно предоставлять эти дополнительные возможности, но протокол итератора указывает только метод __next __ () . Поэтому функции могут потребляют весь вывод итератора, и если вам нужно сделать что-то другое с тем же потоком вам нужно будет создать новый итератор.

Типы данных, поддерживающие итераторы

Мы уже видели, как списки и кортежи поддерживают итераторы. Фактически любой Python тип последовательности, такой как строки, автоматически поддерживает создание итератор.

Вызов iter () в словаре возвращает итератор, который будет перебирать ключи словаря:

 >>> m = {'Янв': 1, 'Фев': 2, 'Мар': 3, 'Апрель': 4, 'Май': 5, 'Июнь': 6,
... «июль»: 7, «август»: 8, «сен»: 9, «октябрь»: 10, «ноя»: 11, «декабрь»: 12}
>>> для ввода m:
... print (клавиша, m [клавиша])
1 января
2 февраля
3 марта
4 апреля
5 мая
6 июн
7 июл
8 августа
9 сен
10 октября
11 ноя
12 декабря
 

Обратите внимание, что начиная с Python 3.7 порядок итерации словаря гарантирован. должно совпадать с порядком размещения.В более ранних версиях поведение было не указано и может варьироваться в зависимости от реализации.

Применение iter () к словарю всегда проходит по ключам, но в словарях есть методы, возвращающие другие итераторы. Если вы хотите повторить над значениями или парами ключ / значение, вы можете явно вызвать values ​​() или items () методов для получения подходящего итератор.

Конструктор dict () может принимать итератор, который возвращает конечный поток. из (ключ, значение) кортежей:

 >>> L = [('Италия', 'Рим'), ('Франция', 'Париж'), ('США', 'Вашингтон, округ Колумбия')]
>>> dict (iter (L))
{'Италия': 'Рим', 'Франция': 'Париж', 'США': 'Вашингтон, округ Колумбия'}
 
Файлы

также поддерживают итерацию путем вызова readline () до тех пор, пока в файле не останется строк.Это означает, что вы можете читать каждый строка файла вроде этого:

 для строки в файле:
    # сделать что-нибудь для каждой строки
    ...
 

Наборы могут брать свое содержимое из итерируемого объекта и позволять вам перебирать элементы:

 S = {2, 3, 5, 7, 11, 13}
для i в S:
    печать (я)
 

Генератор выражений и понимание списков

Две общие операции на выходе итератора: 1) выполнение некоторой операции для каждого элемента, 2) выбор подмножества элементов, удовлетворяющих некоторому условию.Например, учитывая список строк, вы можете удалить завершающие пробел из каждой строки или извлеките все строки, содержащие данную подстрока.

Составление списков и выражения генератора (краткая форма: «listcomps» и «Genexps») - краткое обозначение таких операций, заимствованное из язык функционального программирования Haskell (https://www.haskell.org/). Вы можете раздеться все пробелы из потока строк со следующим кодом:

 line_list = ['строка 1 \ n', 'строка 2 \ n',...]

# Генератор выражения - возвращает итератор
stripped_iter = (line.strip () для строки в line_list)

# Понимание списка - возвращает список
stripped_list = [line.strip () для строки в line_list]
 

Вы можете выбрать только определенные элементы, добавив условие "if" :

 stripped_list = [line.strip () для строки в line_list
                 если строка! = ""]
 

С пониманием списка вы вернетесь к списку Python; stripped_list - это список, содержащий результирующие строки, а не итератор.Генератор выражений вернуть итератор, который вычисляет значения по мере необходимости, не нуждаясь в материализовать сразу все ценности. Это означает, что составление списков не полезно, если вы работаете с итераторами, которые возвращают бесконечный поток или очень большой объем данных. В таких ситуациях предпочтительны выражения генератора.

Выражения генератора заключены в круглые скобки («()») и перечислены понимания заключаются в квадратные скобки («[]»). Генератор выражений имеют вид:

 (выражение для expr в последовательности1
             если условие1
             для expr2 в последовательности2
             если условие2
             для expr3 в последовательности3...
             если условие3
             для exprN в последовательностиN
             если условиеN)
 

Опять же, для понимания списка отличаются только внешние скобки (квадратные скобки вместо скобок).

Элементы сгенерированного вывода будут последовательными значениями выражение . Все предложения if являются необязательными; если присутствует, выражение оценивается и добавляется к результату только тогда, когда условие истинно.

Выражения генератора всегда должны быть записаны в круглых скобках, но круглые скобки, сигнализирующие о вызове функции, также учитываются.Если вы хотите создать итератор, который будет немедленно передан функции, которую вы можете написать:

 obj_total = sum (obj.count для obj в list_all_objects ())
 

Предложения for ... in содержат последовательности, по которым нужно выполнить итерацию. В последовательности не обязательно должны быть одинаковой длины, потому что они повторяются из слева направо, , а не параллельно. Для каждого элемента в последовательности 1 , последовательность2 зацикливается с начала. последовательность3 затем зацикливается over для каждой результирующей пары элементов из sequence1 и sequence2 .

Другими словами, выражение для понимания списка или генератора эквивалентно следующему коду Python:

 для expr1 в последовательности1:
    если нет (условие1):
        continue # Пропустить этот элемент
    для expr2 в последовательности2:
        если нет (условие2):
            continue # Пропустить этот элемент
        ...
        для exprN в последовательностиN:
            если нет (условиеN):
                continue # Пропустить этот элемент

            # Вывести значение
            # выражение.

Это означает, что при наличии нескольких for ... в статьях , но нет , если предложений, длина результирующего вывода будет равна произведению длины всех последовательностей. Если у вас есть два списка длиной 3, вывод список состоит из 9 элементов:

 >>> seq1 = 'abc'
>>> seq2 = (1, 2, 3)
>>> [(x, y) для x в seq1 для y в seq2]
[('а', 1), ('а', 2), ('а', 3),
 ('b', 1), ('b', 2), ('b', 3),
 ('c', 1), ('c', 2), ('c', 3)]
 

Чтобы избежать двусмысленности в грамматике Python, если выражение при создании кортежа он должен быть заключен в круглые скобки.Первый список понимание ниже - это синтаксическая ошибка, а вторая правильная:

 # Синтаксическая ошибка
[x, y для x в seq1 для y в seq2]
# Верный
[(x, y) для x в seq1 для y в seq2]
 

Генераторы

Генераторы

- это особый класс функций, упрощающих задачу написания итераторы. Обычные функции вычисляют значение и возвращают его, а генераторы вернуть итератор, который возвращает поток значений.

Вы, несомненно, знакомы с тем, как обычные вызовы функций работают в Python или C.Когда вы вызываете функцию, она получает частное пространство имен, в котором ее локальные переменные созданы. Когда функция достигает , возвращает оператор , локальный переменные уничтожаются, а значение возвращается вызывающей стороне. Позже звонок к той же функции создает новое частное пространство имен и свежий набор локальных переменные. Но что, если бы локальные переменные не были выброшены при выходе из функция? Что, если бы вы могли позже возобновить функцию с того места, где она была остановлена? Этот это то, что предоставляют генераторы; их можно рассматривать как возобновляемые функции.

Вот простейший пример функции генератора:

 >>> def generate_ints (N):
... для i в диапазоне (N):
... выход я
 

Любая функция, содержащая ключевое слово yield , является функцией генератора; это обнаруживается компилятором байт-кода Python, который компилирует функции специально в результате.

Когда вы вызываете функцию генератора, она не возвращает ни одного значения; вместо этого возвращает объект-генератор, поддерживающий протокол итератора.При выполнении выражение yield , генератор выводит значение i , аналогично вернет заявление. Большая разница между доходностью и доходностью утверждение, что при достижении yield состояние выполнения генератора равно приостановленные и локальные переменные сохраняются. При следующем звонке в генератор __next __ () , функция возобновит работу выполнение.

Вот пример использования генератора generate_ints () :

 >>> gen = generate_ints (3)
>>> gen
<объект-генератор generate_ints в...>
>>> следующий (генерал)
0
>>> следующий (генерал)
1
>>> следующий (генерал)
2
>>> следующий (генерал)
Отслеживание (последний вызов последний):
  Файл "stdin", строка 1, в 
  Файл "stdin", строка 2, в generate_ints
StopIteration
 

Вы также можете записать для i в generate_ints (5) или a, b, c = генерировать_интс (3) .

Внутри функции генератора возвращаемое значение вызывает StopIteration (значение) быть поднятым из метода __next __ () .Как только это произойдет, или достигается нижняя часть функции, последовательность значений заканчивается и генератор не может дать никаких других значений.

Вы можете добиться эффекта генераторов вручную, написав свой собственный класс и сохранение всех локальных переменных генератора как переменных экземпляра. Для Например, вернуть список целых чисел можно, установив для self.count значение 0, а метод __next __ () увеличивает self.count и верни это.Однако для умеренно сложного генератора написание соответствующего класса может быть намного сложнее.

Набор тестов, включенный в библиотеку Python, Lib / test / test_generators.py, содержит ряд более интересных примеров. Вот один генератор, реализующий рекурсивный обход дерева с использованием генераторов.

 # Рекурсивный генератор, который по порядку генерирует листья дерева.
def inorder (t):
    Если T:
        для x в порядке (t.left):
            доход x

        урожай т.метка

        для x в порядке (справа):
            доход x
 

Два других примера в test_generators.py производят решения для N-Queens проблема (размещение N ферзей на шахматной доске NxN, чтобы ни один ферзь не угрожал другой) и Рыцарский тур (поиск маршрута, который приведет рыцаря к каждому квадрат шахматной доски NxN без двойного посещения любого квадрата).

Передача значений в генератор

В Python 2.4 и ранее генераторы производили только вывод.Когда-то генератор код был вызван для создания итератора, не было возможности передать какие-либо новые информацию в функцию, когда ее выполнение будет возобновлено. Вы могли взломать вместе эту способность, заставляя генератор смотреть на глобальную переменную или передача некоторого изменяемого объекта, который затем изменяет вызывающий объект, но эти подходы грязные.

В Python 2.5 есть простой способ передать значения в генератор. yield стал выражением, возвращающим значение, которое может быть присвоено переменная или иным образом оперированная:

Я рекомендую вам всегда заключать в круглые скобки выражение yield когда вы что-то делаете с возвращенным значением, как в приведенном выше примере.Скобки не всегда нужны, но их всегда проще добавить вместо того, чтобы помнить, когда они нужны.

( PEP 342 объясняет точные правила, которые заключаются в том, что выражение yield должно всегда заключаться в круглые скобки, кроме случаев, когда это встречается в выражении верхнего уровня на правая часть задания. Это означает, что вы можете написать val = yield i но нужно использовать круглые скобки, когда есть операция, как в val = (yield i) + 12 .)

Значения отправляются в генератор путем вызова его метода send (value) . Этот метод возобновляет код генератора и yield выражение возвращает указанное значение. Если регулярный __next __ () вызывается, yield возвращает None .

Вот простой счетчик, который увеличивается на 1 и позволяет изменять значение внутренний счетчик.

Счетчик дефектов
 (максимум):
    я = 0
    пока я <максимум:
        val = (доход i)
        # Если значение указано, изменить счетчик
        если val не равно None:
            я = val
        еще:
            я + = 1
 

А вот пример смены счетчика:

 >>> it = counter (10)
>>> далее (оно)
0
>>> далее (оно)
1
>>> это.отправить (8)
8
>>> далее (оно)
9
>>> далее (оно)
Отслеживание (последний вызов последний):
  Файл "t.py", строка 15, в 
    it.next ()
StopIteration
 

Поскольку yield часто возвращает Нет , всегда следует проверять этот случай. Не используйте его значение в выражениях, если не уверены, что send () Метод будет единственным методом, используемым для возобновления вашего функция генератора.

Помимо send () , есть еще два метода на генераторы:

  • throw (type, value = None, traceback = None) используется для вызвать исключение внутри генератора; исключение вызвано возвращает выражение , в котором выполнение генератора приостанавливается.

  • close () вызывает исключение GeneratorExit внутри генератор для завершения итерации. Получив это исключение, код генератора должен либо вызывать GeneratorExit , либо StopIteration ; поймать исключение и сделать что-нибудь еще незаконно и вызовет RuntimeError . закрыть () также будет вызываться сборщиком мусора Python, когда генератор сборщик мусора.

    Если вам нужно запустить код очистки при возникновении GeneratorExit , я предлагаю используя попытку :... наконец: набор вместо захвата GeneratorExit .

Совокупный эффект этих изменений заключается в переводе генераторов с одностороннего производителей информации как производителей, так и потребителей.

Генераторы также становятся сопрограммами , более обобщенной формой подпрограмм. Подпрограммы вводятся в одной точке и завершаются в другой точке (верхняя часть функция и return оператор), но сопрограммы можно вводить, выходить, и возобновлялся во многих различных точках ( дает отчетов).

Встроенные функции

Давайте подробнее рассмотрим встроенные функции, часто используемые с итераторами.

Две встроенные функции Python, map () и filter () дублируют особенности генератора выражений:

map (f, iterA, iterB, ...) возвращает итератор по последовательности

f (iterA [0], iterB [0]), f (iterA [1], iterB [1] ), f (iterA [2], iterB [2]), ... .

 >>> def верх:
... return s.upper ()
 
 >>> список (карта (верхняя, ['предложение', 'фрагмент']))
['ЧАСТЬ ПРЕДЛОЖЕНИЯ']
>>> [верхние (и) буквы s в ['предложение', 'фрагмент']]
['ЧАСТЬ ПРЕДЛОЖЕНИЯ']
 

Конечно, вы можете добиться того же эффекта с пониманием списка.

фильтр (предикат, итер) возвращает итератор по всем элементы последовательности, которые соответствуют определенному условию, и аналогично дублируются список понятий. Предикат - это функция, которая возвращает истину. значение некоторого условия; для использования с filter () предикат должен принимать единственное значение.

 >>> def is_even (x):
... return (x% 2) == 0
 
 >>> список (фильтр (is_even, диапазон (10)))
[0, 2, 4, 6, 8]
 

Это также можно записать в виде списка:

 >>> список (x вместо x в диапазоне (10), если is_even (x))
[0, 2, 4, 6, 8]
 

enumerate (iter, start = 0) считает элементы в итерация, возвращающая 2-кортежи, содержащие счетчик (от до ) и каждый элемент.

 >>> для элемента в перечислении (['субъект', 'глагол', 'объект']):
... печать (элемент)
(0, 'тема')
(1, 'глагол')
(2, 'объект')
 

enumerate () часто используется при просмотре списка и записи индексы, при которых выполняются определенные условия:

 f = открытый ('data.txt', 'r')
для i, строка в enumerate (f):
    если line.strip () == '':
        print ('Пустая строка в строке #% i'% i)
 

отсортировано (итерация, ключ = нет, обратный = ложь) собирает все элементы итерируемого в список, сортирует список и возвращает отсортированный результат.Ключ и обратный аргумент передаются в построенный список sort () метод.

 >>> импорт случайный
>>> # Генерация 8 случайных чисел от [0, 10000)
>>> rand_list = random.sample (диапазон (10000), 8)
>>> rand_list
[769, 7953, 9828, 6431, 8442, 9878, 6213, 2207]
>>> отсортировано (rand_list)
[769, 2207, 6213, 6431, 7953, 8442, 9828, 9878]
>>> отсортировано (rand_list, reverse = True)
[9878, 9828, 8442, 7953, 6431, 6213, 2207, 769]
 

(Для более подробного обсуждения сортировки см. Сортировка КАК.)

Встроенные модули any (iter) и all (iter) значения истинности содержимого итеративного объекта. any () возвращает True , если какой-либо элемент в итерируемом объекте - истинное значение, а all () возвращает True , если все элементы являются истинными значениями:

 >>> любое ([0, 1, 0])
Правда
>>> любой ([0, 0, 0])
Ложь
>>> любой ([1, 1, 1])
Правда
>>> все ([0, 1, 0])
Ложь
>>> все ([0, 0, 0])
Ложь
>>> все ([1, 1, 1])
Правда
 

почтовый индекс (iterA, iterB,...) берет по одному элементу из каждой итерации и возвращает их в кортеже:

 zip (['a', 'b', 'c'], (1, 2, 3)) =>
  ('а', 1), ('б', 2), ('в', 3)
 

Он не создает список в памяти и не исчерпывает все итераторы ввода. перед возвращением; вместо этого кортежи создаются и возвращаются, только если они просил. (Технический термин для этого поведения - ленивая оценка.)

Этот итератор предназначен для использования с итерациями, которые все одинаковы. длина. Если итерации имеют разную длину, результирующий поток будет такой же длины, как и самая короткая итерация.

 почтовый индекс (['a', 'b'], (1, 2, 3)) =>
  ('а', 1), ('б', 2)
 

Однако этого следует избегать, поскольку элемент может быть взят из более длинные итераторы и отброшены. Это означает, что вы не можете продолжать использовать итераторы. далее, потому что вы рискуете пропустить отброшенный элемент.

Модуль itertools

Модуль itertools также содержит ряд часто используемых итераторов. как функции для объединения нескольких итераторов. В этом разделе будут представлены содержимое модуля, показывая небольшие примеры.

Функции модуля делятся на несколько широких классов:

  • Функции, которые создают новый итератор на основе существующего итератора.

  • Функции для обработки элементов итератора как аргументов функции.

  • Функции для выбора частей вывода итератора.

  • Функция для группировки вывода итератора.

Создание новых итераторов

itertools.count (start, step) возвращает бесконечное поток равномерно расположенных значений. При желании вы можете указать начальный номер, который по умолчанию равен 0, и интервал между числами, который по умолчанию равен 1:

.
 itertools.count () =>
  0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, ...
itertools.count (10) =>
  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, ...
itertools.count (10, 5) =>
  10, 15, 20, 25, 30, 35, 40, 45, 50, 55, ...
 

itertools.cycle (iter) сохраняет копию содержимого предоставленный итератор и возвращает новый итератор, который возвращает свои элементы из от первого до последнего.Новый итератор будет бесконечно повторять эти элементы.

 itertools.cycle ([1, 2, 3, 4, 5]) =>
  1, 2, 3, 4, 5, 1, 2, 3, 4, 5, ...
 

itertools.repeat (elem, [n]) возвращает предоставленный элемент n раз, или возвращает элемент бесконечно, если n не предоставлено.

 itertools.repeat ('abc') =>
  abc, abc, abc, abc, abc, abc, abc, abc, abc, abc, ...
itertools.repeat ('abc', 5) =>
  abc, abc, abc, abc, abc
 

itertools.цепочка (iterA, iterB, ...) принимает произвольный количество итераций в качестве входных данных и возвращает все элементы первого итератор, затем все элементы второго и так далее, пока все итераторы исчерпаны.

 itertools.chain (['a', 'b', 'c'], (1, 2, 3)) =>
  а, б, в, 1, 2, 3
 

itertools.islice (iter, [start], stop, [step]) возвращает поток, являющийся частью итератора. С одним аргументом stop он вернет первые стоп-элементов .Если вы предоставите начальный индекс, вы получить стоп-старт элементов, и если вы укажете значение для шага , элементы будут пропущены соответственно. В отличие от Python для нарезки строк и списков, вы не можете используйте отрицательные значения для start , stop или step .

 itertools.islice (диапазон (10), 8) =>
  0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7
itertools.islice (диапазон (10), 2, 8) =>
  2, 3, 4, 5, 6, 7
itertools.islice (диапазон (10), 2, 8, 2) =>
  2, 4, 6
 

itertools.tee (iter, [n]) копирует итератор; Это возвращает n независимых итераторов, которые все возвращают содержимое исходный итератор. Если вы не укажете значение для n , по умолчанию будет 2. Репликация итераторов требует сохранения некоторого содержимого исходного итератора, поэтому это может потреблять значительный объем памяти, если итератор большой и один из новых итераторов потребляется больше, чем другие.

 itertools.tee (itertools.count ()) =>
   iterA, iterB

где iterA ->
   0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9,...

и iterB ->
   0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, ...
 

Вызов функций на элементах

Оператор Модуль содержит набор функций, соответствующих Python операторы. Некоторые примеры: operator.add (a, b) (добавляет два значения), operator.ne (a, b) (то же, что и a! = b ) и operator.attrgetter ('id') (возвращает вызываемый объект, который выбирает атрибут .id ).

itertools.starmap (func, iter) предполагает, что iterable вернет поток кортежей и вызовет функцию func , используя эти кортежи как аргументы:

 itertools.starmap (os.path.join,
                  [('/ bin', 'python'), ('/ usr', 'bin', 'java'),
                   ('/ usr', 'bin', 'perl'), ('/ usr', 'bin', 'ruby')])
=>
  / bin / python, / usr / bin / java, / usr / bin / perl, / usr / bin / ruby
 

Выбор элементов

Другая группа функций выбирает подмножество элементов итератора на основе предикат.

itertools.filterfalse (предикат, iter) - это напротив filter () , возвращая все элементы, для которых предикат возвращает false:

 itertools.filterfalse (is_even, itertools.count ()) =>
  1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15, ...
 

itertools.takewhile (предикат, iter) возвращает элементы до тех пор, пока предикат возвращает истину. Как только предикат возвращается false, итератор сигнализирует об окончании своих результатов.

 по умолчанию less_than_10 (x):
    вернуть x <10

itertools.takewhile (less_than_10, itertools.count ()) =>
  0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9

itertools.takewhile (is_even, itertools.count ()) =>
  0
 

itertools.drop while (предикат, iter) отбрасывает элементов, в то время как предикат возвращает истину, а затем возвращает остальную часть результаты iterable.

 itertools.drop while (less_than_10, itertools.count ()) =>
  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, ...

itertools.drop while (is_even, itertools.count ()) =>
  1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, ...
 

itertools.compress (данные, селекторы) занимает два итераторы и возвращает только те элементы данных , для которых соответствующие элемент селекторов истинно, останавливается, когда один из них исчерпан:

 itertools.compress ([1, 2, 3, 4, 5], [True, True, False, False, True]) =>
   1, 2, 5
 

Комбинаторные функции

itertools.combinations (итерация, r) возвращает итератор, дающий все возможные комбинации r -элемент элементы, содержащиеся в итерируемом .

 itertools.combinations ([1, 2, 3, 4, 5], 2) =>
  (1, 2), (1, 3), (1, 4), (1, 5),
  (2, 3), (2, 4), (2, 5),
  (3, 4), (3, 5),
  (4, 5)

itertools.combinations ([1, 2, 3, 4, 5], 3) =>
  (1, 2, 3), (1, 2, 4), (1, 2, 5), (1, 3, 4), (1, 3, 5), (1, 4, 5),
  (2, 3, 4), (2, 3, 5), (2, 4, 5),
  (3, 4, 5)
 

Элементы в каждом кортеже остаются в том же порядке, что и итерация вернула их.Например, цифра 1 всегда стоит перед 2, 3, 4 или 5 в приведенных выше примерах. Аналогичная функция, itertools.permutations (итерируемый, r = None) , снимает это ограничение порядка, возвращая все возможные устройства длиной r :

 itertools.permutations ([1, 2, 3, 4, 5], 2) =>
  (1, 2), (1, 3), (1, 4), (1, 5),
  (2, 1), (2, 3), (2, 4), (2, 5),
  (3, 1), (3, 2), (3, 4), (3, 5),
  (4, 1), (4, 2), (4, 3), (4, 5),
  (5, 1), (5, 2), (5, 3), (5, 4)

itertools.перестановки ([1, 2, 3, 4, 5]) =>
  (1, 2, 3, 4, 5), (1, 2, 3, 5, 4), (1, 2, 4, 3, 5),
  ...
  (5, 4, 3, 2, 1)
 

Если вы не укажете значение для r , будет использоваться длина итерации, это означает, что все элементы переставлены.

Обратите внимание, что эти функции производят все возможные комбинации позиция и не требует, чтобы содержимое итерации было уникальным:

 itertools.permutations ('aba', 3) =>
  ('a', 'b', 'a'), ('a', 'a', 'b'), ('b', 'a', 'a'),
  ('b', 'a', 'a'), ('a', 'a', 'b'), ('a', 'b', 'a')
 

Идентичный кортеж ('a', 'a', 'b') встречается дважды, но два ‘a’ струны пришли с разных позиций.

itertools.combinations_with_replacement (итерация, r) функция ослабляет другое ограничение: элементы могут повторяться в одном кортеже. Концептуально выбирается элемент для первая позиция каждого кортежа, а затем заменяется перед второй выбран элемент.

 itertools.combinations_with_replacement ([1, 2, 3, 4, 5], 2) =>
  (1, 1), (1, 2), (1, 3), (1, 4), (1, 5),
  (2, 2), (2, 3), (2, 4), (2, 5),
  (3, 3), (3, 4), (3, 5),
  (4, 4), (4, 5),
  (5, 5)
 

Группирующие элементы

Последняя функция, о которой я расскажу, itertools.groupby (iter, key_func = None) - самый сложный. key_func (elem) - это функция который может вычислять значение ключа для каждого элемента, возвращаемого итерируемым. если ты не предоставляют ключевой функции, ключ - это просто каждый элемент сам по себе.

groupby () собирает все последовательные элементы из базовая итерация, имеющая то же значение ключа и возвращающая поток 2-кортежи, содержащие значение ключа и итератор для элементов с этим ключом.

 city_list = [('Decatur', 'AL'), ('Huntsville', 'AL'), ('Selma', 'AL'),
             ('Анкоридж', 'АК'), ('Ном', 'АК'),
             ('Флагстафф', 'Аризона'), ('Феникс', 'Аризона'), ('Тусон', 'Аризона'),
             ...
            ]

def get_state (city_state):
    вернуть city_state [1]

itertools.groupby (city_list, get_state) =>
  ('AL', итератор-1),
  ('AK', итератор-2),
  ('AZ', итератор-3), ...

где
итератор-1 =>
  ('Decatur', 'AL'), ('Huntsville', 'AL'), ('Selma', 'AL')
итератор-2 =>
  ('Анкоридж', 'АК'), ('Ном', 'АК')
итератор-3 =>
  ('Флагстафф', 'Аризона'), ('Феникс', 'Аризона'), ('Тусон', 'Аризона')
 

groupby () предполагает, что содержимое нижележащего итеративного объекта будет уже отсортированы по ключу.Обратите внимание, что возвращенные итераторы также используют базовая итерация, поэтому вы должны использовать результаты итератора-1 перед запрашивает итератор-2 и соответствующий ему ключ.

Модуль functools

Модуль functools в Python 2.5 содержит некоторые функции высшего порядка. Функция высшего порядка принимает одну или несколько функций в качестве входных данных и возвращает новая функция. Самый полезный инструмент в этом модуле - это functools.partial () функция.

Для программ, написанных в функциональном стиле, иногда может понадобиться построить варианты существующих функций с заполненными некоторыми параметрами. Рассмотрим функцию Python f (a, b, c) ; вы можете захотеть создать новую функцию g (b, c) , что эквивалентно f (1, b, c) ; вы заполняете значение для один из параметров f () . Это называется «частичное применение функции».

Конструктор для partial () принимает аргументы (функция, аргумент1, аргумент2,..., kwarg1 = значение1, kwarg2 = значение2) . Результирующий объект является вызываемым, поэтому вы можете просто вызвать его, чтобы вызвать функцию с заполненные аргументы.

Вот небольшой, но реалистичный пример:

 import functools

def log (сообщение, подсистема):
    "" "Записать содержимое 'message' в указанную подсистему." ""
    print ('% s:% s'% (подсистема, сообщение))
    ...

server_log = functools.partial (журнал, подсистема = 'сервер')
server_log ('Невозможно открыть сокет')
 

functools.уменьшить (func, iter, [начальное_значение]) кумулятивно выполняет операцию над всеми элементами итерации и, следовательно, не может применяться к бесконечным итерациям. func должна быть функцией который принимает два элемента и возвращает одно значение. functools.reduce () берет первые два элемента A и B, возвращенные итератором, и вычисляет функция (A, B) . Затем он запрашивает третий элемент, C, вычисляет func (func (A, B), C) , объединяет этот результат с возвращенным четвертым элементом, и продолжается до тех пор, пока итерация не будет исчерпана.Если итерация возвращает no значений, возникает исключение TypeError . Если начальное значение поставляется, он используется в качестве отправной точки, а func (initial_value, A) - это первый расчет.

 >>> оператор импорта, functools
>>> functools.reduce (operator.concat, ['A', 'BB', 'C'])
"ABBC"
>>> functools.reduce (operator.concat, [])
Отслеживание (последний вызов последний):
  ...
TypeError: reduce () пустой последовательности без начального значения
>>> functools.уменьшить (operator.mul, [1, 2, 3], 1)
6
>>> functools.reduce (operator.mul, [], 1)
1
 

Если вы используете operator.add () с functools.reduce () , вы сложите все элементы повторяемого. Этот случай настолько распространен, что существует особый встроенная функция sum () для ее вычисления:

 >>> import functools, оператор
>>> functools.reduce (operator.add, [1, 2, 3, 4], 0)
10
>>> sum ([1, 2, 3, 4])
10
>>> сумма ([])
0
 

Для многих применений functools.reduce () , но может быть проще просто напишите очевидное для цикла :

 import functools
# Вместо:
product = functools.reduce (operator.mul, [1, 2, 3], 1)

# Ты можешь написать:
product = 1
для i в [1, 2, 3]:
    продукт * = я
 

Связанная функция - itertools.accumulate (iterable, func = operator.add) . Он выполняет тот же расчет, но вместо возвращая только окончательный результат, Accumulate () возвращает итератор, который также дает каждый частичный результат:

 itertools.накопить ([1, 2, 3, 4, 5]) =>
  1, 3, 6, 10, 15

itertools.accumulate ([1, 2, 3, 4, 5], operator.mul) =>
  1, 2, 6, 24, 120
 

Операторский модуль

Модуль оператора упоминался ранее. Он содержит набор функции, соответствующие операторам Python. Эти функции часто бывают полезны в коде функционального стиля, потому что они избавляют вас от написания тривиальных функций которые выполняют одну операцию.

Некоторые из функций этого модуля:

  • Математические операции: add () , sub () , mul () , floordiv () , abs () ,…

  • Логические операции: not_ () , true () .

  • Побитовые операции: and _ () , or_ () , invert () .

  • Сравнения: eq () , ne () , lt () , le () , gt () и ge () .

  • Идентификатор объекта: is_ () , is_not () .

Полный список см. В документации операторского модуля.

Маленькие функции и лямбда-выражение

При написании программ в функциональном стиле вам часто понадобятся небольшие функции, которые действуют как предикаты или каким-то образом объединяют элементы.

Если есть встроенная функция Python или подходящая функция модуля, вы не нужно вообще определить новую функцию:

 stripped_lines = [line.strip () для строки в строках]
существующие_файлы = фильтр (os.path.exists, список_файлов)
 

Если нужной функции не существует, ее нужно написать. Один способ написать small functions - использовать выражение lambda . лямбда принимает количество параметров и выражение, объединяющее эти параметры, и создает анонимная функция, которая возвращает значение выражения:

 сумматор = лямбда x, y: x + y

print_assign = имя лямбда, значение: name + '=' + str (значение)
 

Альтернативой является использование оператора def и определение функции в обычный способ:

 def сумматор (x, y):
    вернуть x + y

def print_assign (имя, значение):
    вернуть имя + '=' + str (значение)
 

Какая альтернатива предпочтительнее? Это вопрос стиля; мой обычный курс - это избегайте использования лямбда .

Одна из причин, по которой я предпочитаю, заключается в том, что лямбда довольно ограничена в функции, которые он может определять. Результат должен быть вычислим как один выражение, которое означает, что у вас не может быть multiway if ... elif ... else сравнения или попробуйте ... кроме операторов. Если вы попытаетесь сделать слишком много в лямбда , вы получите слишком сложное выражение, которое трудно читать. Быстро, что делает следующий код?

 import functools
total = functools.reduce (лямбда a, b: (0, a [1] + b [1]), items) [1]
 

Разобраться можно, но нужно время, чтобы распутать выражение, чтобы понять из того, что происходит. Использование коротких вложенных операторов def делает вещи немного лучше:

 import functools
def комбинировать (a, b):
    вернуть 0, a [1] + b [1]

total = functools.reduce (объединить, элементы) [1]
 

Но было бы лучше всего, если бы я просто использовал для петли :

 всего = 0
для a, b в пунктах:
    итого + = b
 

Или встроенная функция sum () и выражение генератора:

Всего
 = сумма (b для a, b в пунктах)
 

Многие виды использования функций .reduce () понятнее, если записать его как для циклов .

Фредрик Лунд однажды предложил следующий набор правил для рефакторинга использования лямбда :

  1. Запишите лямбда-функцию.

  2. Напишите комментарий, объясняющий, что, черт возьми, делает лямбда.

  3. Изучите комментарий некоторое время и придумайте имя, которое отражает суть комментария.

  4. Преобразуйте лямбда в оператор def, используя это имя.

  5. Удалить комментарий.

Мне очень нравятся эти правила, но вы можете не согласиться о том, лучше ли этот стиль без лямбда.

История изменений и благодарности

Автор хотел бы поблагодарить следующих людей за предложения, исправления и помощь в различных черновиках этой статьи: Ян Бикинг, Ник Коглан, Ник Эфффорд, Рэймонд Хеттингер, Джим Джуэтт, Майк Крелл, Леандро Ламейро, Юсси Салмела, Коллин Винтер, Блейк Винтон.

Версия 0.1: опубликовано 30 июня 2006 г.

Версия 0.11: опубликовано 1 июля 2006 г. Исправлены опечатки.

Версия 0.2: опубликовано 10 июля 2006 г. Разделы genexp и listcomp объединены в один. Исправления опечаток.

Версия 0.21: Добавлены дополнительные ссылки, предлагаемые в список рассылки репетиторов.

Версия 0.30: Добавляет раздел о функциональном модуле , написанный Коллином. Зима; добавляет короткий раздел на операторском модуле; несколько других правок.

Список литературы

Для Python

http: // gnosis.cx / TPiP /: первая глава книги Дэвида Мерца. Обработка текста в Python обсуждает функциональное программирование для обработки текста в разделе «Использование функций высшего порядка в Обработка текста ».

Мертц также написал серию из трех статей по функциональному программированию. для сайта IBM DeveloperWorks; видеть часть 1, часть 2, и часть 3,

Документация Python

Документация для модуля itertools .

Документация для модуля functools .

Документация для модуля оператора .

PEP 289 : «Генератор выражений»

PEP 342 : «Сопрограммы через расширенные генераторы» описывает новый генератор. функции в Python 2.5.

Определение вашей собственной функции Python - Настоящий Python

На протяжении предыдущих руководств этой серии вы видели множество примеров, демонстрирующих использование встроенных функций Python. В этом руководстве вы узнаете, как определить вашу собственную функцию Python .Вы узнаете, когда разделить вашу программу на отдельные пользовательские функции и какие инструменты вам понадобятся для этого.

Из этого руководства вы узнаете:

  • Как функции работают в Python и почему они полезны
  • Как определить и вызвать вашу собственную функцию Python
  • Механизмы передачи аргументов вашей функции
  • Как вернуть данные из вашей функции обратно в вызывающую среду

Функции в Python

Возможно, вы знакомы с математической концепцией функции .Функция - это связь или отображение между одним или несколькими входами и набором выходов. В математике функция обычно представлена ​​так:

Здесь f - это функция, которая работает на входах x и y . Результатом функции будет z . Однако функции программирования гораздо более обобщены и универсальны, чем это математическое определение. Фактически, правильное определение и использование функций настолько критично для правильной разработки программного обеспечения, что практически все современные языки программирования поддерживают как встроенные, так и определяемые пользователем функции.

В программировании функция - это автономный блок кода, который инкапсулирует конкретную задачу или связанную группу задач. В предыдущих руководствах этой серии вы познакомились с некоторыми встроенными функциями, предоставляемыми Python. id () , например, принимает один аргумент и возвращает уникальный целочисленный идентификатор этого объекта:

>>>
  >>> s = 'foobar'
>>> id (s)
56313440
  

len () возвращает длину переданного ему аргумента:

>>>
  >>> a = ['foo', 'bar', 'baz', 'qux']
>>> len (а)
4
  

any () принимает в качестве аргумента итерацию и возвращает Истина , если какой-либо из элементов в итерации является истинным, и Ложь в противном случае:

>>>
  >>> любое ([Ложь, Ложь, Ложь])
Ложь
>>> любое ([False, True, False])
Правда

>>> any (['bar' == 'baz', len ('foo') == 4, 'qux' в {'foo', 'bar', 'baz'}])
Ложь
>>> any (['bar' == 'baz', len ('foo') == 3, 'qux' in {'foo', 'bar', 'baz'}])
Правда
  

Каждая из этих встроенных функций выполняет определенную задачу.Код, выполняющий задачу, где-то определен, но вам не нужно знать, где и даже как он работает. Все, что вам нужно знать, это интерфейс функции:

  1. Какие аргументов (если есть) нужно
  2. Какие значения (если есть) он возвращает

Затем вы вызываете функцию и передаете ей соответствующие аргументы. Выполнение программы переходит к обозначенному фрагменту кода и делает свое полезное дело. Когда функция завершена, выполнение возвращается к вашему коду с того места, где оно было остановлено.Функция может возвращать или не возвращать данные для использования вашим кодом, как в приведенных выше примерах.

Когда вы определяете свою собственную функцию Python, она работает точно так же. Где-то в коде вы вызываете функцию Python, и выполнение программы передается в тело кода, составляющего функцию.

Примечание: В этом случае вы будете знать, где находится код и как именно он работает, потому что вы его написали!

Когда функция завершена, выполнение возвращается в то место, где функция была вызвана.В зависимости от того, как вы спроектировали интерфейс функции, данные могут передаваться при вызове функции, а возвращаемые значения могут передаваться обратно после ее завершения.

Важность функций Python

Практически все языки программирования, используемые сегодня, поддерживают определенные пользователем функции, хотя их не всегда называют функциями. На других языках вы можете встретить их как одно из следующих:

  • Подпрограммы
  • Процедуры
  • Методы
  • Подпрограммы

Итак, зачем вообще определять функции? Есть несколько очень веских причин.Давайте пройдемся по нескольким.

Абстракция и возможность повторного использования

Предположим, вы пишете код, который делает что-то полезное. По мере продолжения разработки вы обнаружите, что задача, выполняемая этим кодом, вам часто требуется во многих различных местах вашего приложения. Что вы должны сделать? Что ж, вы можете просто копировать код снова и снова, используя возможность копирования и вставки вашего редактора.

Позже вы, вероятно, решите, что рассматриваемый код нужно изменить.Вы либо обнаружите, что с ним что-то не так, что нужно исправить, либо захотите как-то улучшить его. Если копии кода разбросаны по всему приложению, вам нужно будет внести необходимые изменения в каждом месте.

Примечание: На первый взгляд это может показаться разумным решением, но в долгосрочной перспективе это, скорее всего, станет кошмаром для обслуживания! Хотя ваш редактор кода может помочь, предоставляя функцию поиска и замены, этот метод подвержен ошибкам, и вы можете легко внести в свой код ошибки, которые будет трудно найти.

Лучшее решение - определить функцию Python, которая выполняет задачу . В любом месте вашего приложения, где вам нужно выполнить задачу, вы просто вызываете функцию. В дальнейшем, если вы решите изменить способ его работы, вам нужно будет изменить код только в одном месте, то есть в том месте, где определена функция. Изменения будут автоматически приняты везде, где вызывается функция.

Абстракция функциональности в определение функции является примером принципа «не повторяйся» (DRY) при разработке программного обеспечения.Это, пожалуй, самая сильная мотивация для использования функций.

Модульность

Функции

позволяют разбить сложных процессов на более мелкие шаги. Представьте, например, что у вас есть программа, которая читает файл, обрабатывает его содержимое, а затем записывает выходной файл. Ваш код может выглядеть так:

  # Основная программа

# Код для чтения файла в
<заявление>
<заявление>
<заявление>
<заявление>

# Код для обработки файла
<заявление>
<заявление>
<заявление>
<заявление>

# Код для записи файла
<заявление>
<заявление>
<заявление>
<заявление>
  

В этом примере основная программа - это связка кода, связанного в длинную последовательность, с пробелами и комментариями, которые помогают упорядочить ее.Однако если бы код стал намного длиннее и сложнее, вам было бы все труднее осмыслить его.

В качестве альтернативы вы можете структурировать код примерно так:

  def read_file ():
    # Код для чтения файла в
    <заявление>
    <заявление>
    <заявление>
    <заявление>

def process_file ():
    # Код для обработки файла
    <заявление>
    <заявление>
    <заявление>
    <заявление>

def write_file ():
    # Код для записи файла
    <заявление>
    <заявление>
    <заявление>
    <заявление>


# Основная программа
read_file ()
process_file ()
write_file ()
  

Этот пример - модульный .Вместо того, чтобы связывать весь код вместе, он разбит на отдельные функции, каждая из которых фокусируется на конкретной задаче. Эти задачи: чтение , процесс и запись . Теперь основной программе просто нужно вызвать каждый из них по очереди.

Примечание: Ключевое слово def вводит новое определение функции Python. Вы все об этом узнаете очень скоро.

В жизни вы делаете такие вещи все время, даже если не думаете об этом явно.Если бы вы захотели переместить несколько полок, заполненных вещами, из одной стороны гаража в другую, то, надеюсь, вы не станете просто стоять и бесцельно думать: «Ой, блин. Мне нужно перевезти все это туда! Как я это сделал???" Вы бы разделили задание на управляемые шаги:

  1. Уберите все с полок.
  2. Разъедините полки.
  3. Перенесите части полки через гараж на новое место.
  4. Снова соберите полок.
  5. Отнесите вещей через гараж.
  6. Положите вещей обратно на полки.

Разделение большой задачи на более мелкие и небольшие подзадачи помогает упростить рассмотрение большой задачи и управление ею. По мере того, как программы становятся более сложными, становится все более выгодным модулировать их таким образом.

Разделение пространств имен

Пространство имен - это область программы, в которой идентификаторов имеют значение.Как вы увидите ниже, при вызове функции Python для этой функции создается новое пространство имен, которое отличается от всех других уже существующих пространств имен.

Практический результат этого состоит в том, что переменные можно определять и использовать в функции Python, даже если они имеют то же имя, что и переменные, определенные в других функциях или в основной программе. В этих случаях не будет путаницы или вмешательства, потому что они хранятся в отдельных пространствах имен.

Это означает, что, когда вы пишете код внутри функции, вы можете использовать имена и идентификаторы переменных, не беспокоясь о том, используются ли они уже где-то вне функции.Это помогает значительно минимизировать ошибки в коде.

Надеюсь, вы достаточно убедились в достоинствах функций и хотите их создать! Посмотрим как.

Вызовы функций и определение

Обычный синтаксис для определения функции Python следующий:

  def <имя_функции> ([<параметры>]):
    <заявление (я)>
  

Компоненты определения поясняются в таблице ниже:

.
Компонент Значение
деф Ключевое слово, информирующее Python о том, что функция определяется
<имя_функции> Действительный идентификатор Python, который называет функцию
<параметры> Необязательный список параметров, разделенных запятыми, которые могут быть переданы функции.
: Знаки препинания, обозначающие конец заголовка функции Python (имя и список параметров)
<выписки> Блок действительных операторов Python

Последний элемент, , называется телом функции.Тело - это блок операторов, который будет выполняться при вызове функции. Тело функции Python определяется отступом в соответствии с правилом off-side. Это то же самое, что и кодовые блоки, связанные со структурой управления, например, if или while statement.

Синтаксис для вызова функции Python следующий:

  <имя_функции> ([<аргументы>])
  

<аргументы> - значения, переданные в функцию.Они соответствуют <параметры> в определении функции Python. Вы можете определить функцию, которая не принимает никаких аргументов, но круглые скобки по-прежнему необходимы. И определение функции, и вызов функции всегда должны включать круглые скобки, даже если они пусты.

Как обычно, вы начнете с небольшого примера, а затем добавите сложности. Помня освященную веками математическую традицию, вы вызовете свою первую функцию Python f () . Вот файл сценария foo.py , который определяет и вызывает f () :

  1def f ():
 2 s = '- Внутри f ()'
 3 отпечатка (ов)
 4
 5print ('Перед вызовом f ()')
 6f ()
 7print ('После вызова f ()')
  

Вот как работает этот код:

  1. Строка 1 использует ключевое слово def , чтобы указать, что функция определяется. Выполнение оператора def просто создает определение f () . Все следующие строки с отступом (строки 2–3) становятся частью тела f () и сохраняются как его определение, но еще не выполняются.

  2. Строка 4 - это небольшой пробел между определением функции и первой строкой основной программы. Хотя это и не является синтаксически необходимым, это приятно иметь. Чтобы узнать больше о пробелах вокруг определений функций Python верхнего уровня, ознакомьтесь с разделом Написание красивого кода Python с помощью PEP 8.

  3. Строка 5 - это первый оператор без отступа, поскольку он не является частью определения f () . Это начало основной программы.Когда выполняется основная программа, этот оператор выполняется первым.

  4. Линия 6 - это звонок на номер f () . Обратите внимание, что пустые круглые скобки всегда требуются как в определении функции, так и при ее вызове, даже если нет параметров или аргументов. Выполнение переходит к f () , и выполняются операторы в теле f () .

  5. Строка 7 - это следующая строка, выполняемая после завершения тела f () .Выполнение возвращается к этому оператору print () .

Последовательность выполнения (или потока управления ) для foo.py показана на следующей диаграмме:

Когда foo.py запускается из командной строки Windows, результат будет следующим:

  C: \ Users \ john \ Documents \ Python \ doc> python foo.py
Перед вызовом f ()
- Внутри f ()
После вызова f ()
  

Иногда вам может понадобиться определить пустую функцию, которая ничего не делает.Это называется заглушкой , которая обычно является временным заполнителем для функции Python, которая будет полностью реализована позже. Как блок в управляющей структуре не может быть пустым, так и тело функции не может быть пустым. Чтобы определить функцию-заглушку, используйте оператор pass :

>>>
  >>> def f ():
...     проходить
...
>>> f ()
  

Как видно выше, вызов функции-заглушки синтаксически допустим, но ничего не делает.

Передан аргумент

До сих пор в этом руководстве функции, которые вы определили, не принимали никаких аргументов. Иногда это может быть полезно, и иногда вы будете писать такие функции. Однако чаще вы хотите, чтобы передавал данные в функцию , чтобы ее поведение могло изменяться от одного вызова к другому. Посмотрим, как это сделать.

Позиционные аргументы

Самый простой способ передать аргументы функции Python - использовать позиционных аргументов (также называемых обязательных аргументов ).В определении функции вы указываете в скобках список параметров, разделенных запятыми:

>>>
  >>> def f (кол-во, шт., Цена):
... print (f '{qty} {item} cost $ {price: .2f}')
...
  

При вызове функции указывается соответствующий список аргументов:

>>>
  >>> f (6, 'бананы', 1.74)
6 бананов стоят 1,74 доллара
  

Параметры ( кол-во , предмет и цена ) ведут себя как переменные , которые определены локально для функции.Когда функция вызывается, переданные аргументы ( 6 , «бананы» и 1.74 ) привязывают к параметрам по порядку, как если бы путем присвоения переменной:

Параметр Аргумент
шт. 6
товар бананы
цена 1.74

В некоторых текстах по программированию параметры, указанные в определении функции, называются формальными параметрами , а аргументы в вызове функции называются фактическими параметрами :

Хотя позиционные аргументы являются наиболее простым способом передачи данных в функцию, они также обеспечивают наименьшую гибкость. Во-первых, порядок аргументов в вызове должен соответствовать порядку параметров в определении.Конечно, ничто не мешает вам указывать позиционные аргументы не по порядку:

>>>
  >>> f ('бананы', 1.74, 6)
бананы 1.74 стоят $ 6.00
  

Функция может даже работать, как в приведенном выше примере, но маловероятно, что она даст правильные результаты. Это ответственность программиста, который определяет функцию, чтобы задокументировать, какими должны быть соответствующие аргументы , и ответственность пользователя функции - знать эту информацию и соблюдать ее.

С позиционными аргументами аргументы в вызове и параметры в определении должны согласовываться не только по порядку, но и по номеру . По этой причине позиционные аргументы также называются обязательными аргументами. Вы не можете ничего пропустить при вызове функции:

>>>
  >>> # Слишком мало аргументов
>>> f (6, 'бананы')
Отслеживание (последний вызов последний):
  Файл "", строка 1, в 
    f (6, 'бананы')
TypeError: f () отсутствует 1 обязательный позиционный аргумент: 'цена'
  

Вы также не можете указать лишние:

>>>
  >>> # Слишком много аргументов
>>> f (6, 'бананы', 1.74, кумкваты)
Отслеживание (последний вызов последний):
  Файл "", строка 1, в 
    f (6, «бананы», 1,74, «кумкват»)
TypeError: f () принимает 3 позиционных аргумента, но было дано 4
  

Позиционные аргументы концептуально просты в использовании, но они не очень снисходительны. Вы должны указать такое же количество аргументов в вызове функции, как и параметры в определении, и в точно таком же порядке. В следующих разделах вы увидите некоторые приемы передачи аргументов, которые снимают эти ограничения.

Аргументы ключевого слова

При вызове функции можно указать аргументы в форме <ключевое слово> = <значение> . В этом случае каждое <ключевое слово> должно соответствовать параметру в определении функции Python. Например, ранее определенная функция f () может быть вызвана с аргументами ключевого слова следующим образом:

>>>
  >>> f (кол-во = 6, товар = 'бананы', цена = 1,74)
6 бананов стоят 1,74 доллара
  

Ссылка на ключевое слово, которое не соответствует ни одному из заявленных параметров, генерирует исключение:

>>>
  >>> f (qty = 6, item = 'bananas', cost = 1.74)
Отслеживание (последний вызов последний):
  Файл "", строка 1, в 
TypeError: f () получил неожиданный аргумент ключевого слова 'стоимость'
  

Использование аргументов ключевого слова снимает ограничение на порядок аргументов. Каждый аргумент ключевого слова явно обозначает конкретный параметр по имени, поэтому вы можете указать их в любом порядке, и Python все равно будет знать, какой аргумент соответствует какому параметру:

>>>
  >>> f (item = 'bananas', price = 1.74, qty = 6)
6 бананов стоят 1 доллар.74
  

Однако, как и в случае с позиционными аргументами, количество аргументов и параметров должно совпадать:

>>>
  >>> # Еще слишком мало аргументов
>>> f (кол-во = 6, элемент = 'бананы')
Отслеживание (последний вызов последний):
  Файл "", строка 1, в 
    f (кол-во = 6, элемент = 'бананы')
TypeError: f () отсутствует 1 обязательный позиционный аргумент: 'цена'
  

Таким образом, аргументы ключевого слова допускают гибкость в порядке указания аргументов функции, но количество аргументов остается жестким.

Вы можете вызвать функцию, используя как позиционные, так и ключевые аргументы:

>>>
  >>> f (6, цена = 1.74, item = 'bananas')
6 бананов стоят 1,74 доллара

>>> f (6, 'бананы', цена = 1,74)
6 бананов стоят 1,74 доллара
  

Когда присутствуют как позиционные аргументы, так и аргументы ключевого слова, все позиционные аргументы должны идти первыми:

>>>
  >>> f (6, item = 'bananas', 1.74)
SyntaxError: позиционный аргумент следует за аргументом ключевого слова
  

После того, как вы указали аргумент ключевого слова, справа от него не может быть никаких позиционных аргументов.

Параметры по умолчанию

Если параметр, указанный в определении функции Python, имеет форму <имя> = <значение> , тогда <значение> становится значением по умолчанию для этого параметра. Параметры, определенные таким образом, называются параметрами по умолчанию или дополнительными параметрами . Пример определения функции с параметрами по умолчанию показан ниже:

>>>
  >>> def f (qty = 6, item = 'bananas', price = 1.74):
... print (f '{qty} {item} cost $ {price :.2f} ')
...
  

Когда вызывается эта версия f () , любой аргумент, который не указан, принимает значение по умолчанию:

>>>
  >>> f (4, 'яблоки', 2.24)
4 яблока стоят 2,24 доллара.
>>> f (4, 'яблоки')
4 яблока стоят 1,74 доллара

>>> f (4)
4 банана стоят 1,74 доллара
>>> f ()
6 бананов стоят 1,74 доллара

>>> f (item = 'кумкват', кол-во = 9)
9 кумкватов стоят 1,74 доллара
>>> f (цена = 2,29)
6 бананов стоят 2,29 доллара
  

Итого:

  • Позиционные аргументы должны соответствовать по порядку и номеру параметрам, объявленным в определении функции.
  • Аргументы ключевого слова должны совпадать с объявленными параметрами по количеству, но они могут быть указаны в произвольном порядке.
  • Параметры по умолчанию позволяют опускать некоторые аргументы при вызове функции.

Изменяемые значения параметров по умолчанию

Все может стать странным, если вы укажете значение параметра по умолчанию, которое является изменяемым объектом . Рассмотрим это определение функции Python:

>>>
  >>> def f (my_list = []):
... my_list.append ('###')
... вернуть my_list
...
  

f () принимает единственный параметр списка, добавляет строку '###' в конец списка и возвращает результат:

>>>
  >>> f (['foo', 'bar', 'baz'])
['foo', 'bar', 'baz', '###']

>>> f ([1, 2, 3, 4, 5])
[1, 2, 3, 4, 5, '###']
  

Значение по умолчанию для параметра my_list - пустой список, поэтому, если f () вызывается без каких-либо аргументов, то возвращаемое значение представляет собой список с одним элементом '###' :

Пока все имеет смысл.Что вы ожидаете, если вызовите f () без каких-либо параметров второй и третий раз? Посмотрим:

>>>
  >>> f ()
['###', '###']
>>> f ()
['###', '###', '###']
  

Ой! Вы могли ожидать, что каждый последующий вызов также будет возвращать одноэлементный список ['###'] , как и первый. Вместо этого возвращаемое значение продолжает расти. Что случилось?

В Python значения параметров по умолчанию определены только один раз , когда функция определена (то есть, когда выполняется инструкция def ).Значение по умолчанию не переопределяется каждый раз при вызове функции. Таким образом, каждый раз, когда вы вызываете f () без параметра, вы выполняете .append () в том же списке.

Вы можете продемонстрировать это с помощью id () :

>>>
  >>> def f (my_list = []):
... печать (id (my_list))
... my_list.append ('###')
... вернуть my_list
...
>>> f ()
1400958408
['###']
>>> f ()
1400958408
['###', '###']
>>> f ()
1400958408
['###', '###', '###']
  

Отображаемый идентификатор объекта подтверждает, что, когда для my_list разрешено использовать значение по умолчанию, значение будет одним и тем же объектом при каждом вызове.Поскольку списки изменяемы, каждый последующий вызов .append () заставляет список удлиняться. Это распространенная и довольно хорошо задокументированная ошибка, когда вы используете изменяемый объект в качестве значения параметра по умолчанию. Это потенциально приводит к путанице в поведении кода, и, вероятно, лучше этого избегать.

В качестве обходного пути рассмотрите возможность использования значения аргумента по умолчанию, которое сигнализирует , что аргумент не указан . Практически любое значение будет работать, но Нет. - это обычный выбор. Когда значение дозорного показывает, что аргумент не задан, создайте новый пустой список внутри функции:

>>>
  >>> def f (my_list = None):
... если my_list - None:
... my_list = []
... my_list.append ('###')
... вернуть my_list
...

>>> f ()
['###']
>>> f ()
['###']
>>> f ()
['###']

>>> f (['фу', 'бар', 'баз'])
['foo', 'bar', 'baz', '###']

>>> f ([1, 2, 3, 4, 5])
[1, 2, 3, 4, 5, '###']
  

Обратите внимание, как это гарантирует, что my_list теперь действительно по умолчанию использует пустой список всякий раз, когда f () вызывается без аргумента.

Передача по значению и передача по ссылке в Pascal

В разработке языков программирования есть две общие парадигмы для передачи аргумента функции:

  1. Передаваемое значение: Копия аргумента передается функции.
  2. Передача по ссылке: Ссылка на аргумент передается функции.

Существуют и другие механизмы, но они по сути являются вариациями этих двух. В этом разделе вы сделаете небольшой отход от Python и вкратце рассмотрите Pascal, язык программирования, который проводит особенно четкое различие между этими двумя.

Примечание: Не волнуйтесь, если вы не знакомы с Паскалем! Концепции аналогичны концепциям Python, а показанные примеры сопровождаются достаточно подробным объяснением, чтобы вы могли составить общее представление.Как только вы увидели, как передача аргументов работает в Паскале, мы вернемся к Python, и вы увидите, как он сравнивается.

Вот что вам нужно знать о синтаксисе Паскаля:

  • Процедуры: Процедура в Паскале похожа на функцию Python.
  • Двоеточие равно: Этот оператор (: = ) используется для присваивания в Паскале. Это аналог знака равенства ( = ) в Python.
  • Writeln () : Эта функция отображает данные на консоли, аналогично функции print () Python .

Имея такую ​​основу, вот первый пример Pascal:

  1 // Пример Pascal # 1
 2
 3процедура f (fx: целое число);
 4начать
 5 Writeln ('Начать f (): fx =', fx);
 6 FX: = 10;
 7 Writeln ('Конец f (): fx =', fx);
 8end;
 9
10 // Основная программа
11вар
12 x: целое число;
13
14начало
15 х: = 5;
16 Writeln ('Перед f (): x =', x);
17 f (x);
18 Writeln ('После f (): x =', x);
19 конец.
  

Вот что происходит:

  • Строка 12: Основная программа определяет целочисленную переменную x .
  • Строка 15: Первоначально x присваивается значение 5 .
  • Строка 17: Затем он вызывает процедуру f () , передавая x в качестве аргумента.
  • Строка 5: Внутри f () оператор Writeln () показывает, что соответствующий параметр fx изначально равен 5 , переданному значению.
  • Строка 6: fx затем присваивается значение 10 .
  • Строка 7: Это значение проверяется этим оператором writeln () , выполняемым непосредственно перед выходом из f () .
  • Строка 18: Вернувшись в вызывающую среду основной программы, этот оператор writeln () показывает, что после возврата f () x по-прежнему будет 5 , как это было до вызова процедуры. .

При выполнении этого кода генерируется следующий вывод:

  Перед f (): x = 5
Начать f (): fx = 5
Конец f (): fx = 10
После f (): x = 5
  

В этом примере x - это , переданное по значению , поэтому f () получает только копию.Когда соответствующий параметр fx изменяется, x не изменяется.

Примечание: Если вы хотите увидеть это в действии, вы можете запустить код самостоятельно, используя онлайн-компилятор Pascal.

Просто выполните следующие действия:

  1. Скопируйте код из поля кода выше.
  2. Посетите онлайн-компилятор Паскаля.
  3. В поле кода слева замените любое существующее содержимое кодом, который вы скопировали на шаге 1.
  4. Нажмите Выполнить .

Вы должны увидеть тот же результат, что и выше.

Теперь сравните это со следующим примером:

  1 // Пример # 2 для Паскаля
 2
 3процедура f (var fx: integer);
 4начать
 5 Writeln ('Начать f (): fx =', fx);
 6 FX: = 10;
 7 Writeln ('Конец f (): fx =', fx);
 8end;
 9
10 // Основная программа
11вар
12 x: целое число;
13
14начало
15 х: = 5;
16 Writeln ('Перед f (): x =', x);
17 f (x);
18 Writeln ('После f (): x =', x);
19 конец.
  

Этот код идентичен первому примеру, с одним изменением.Это наличие слова var перед fx в определении процедуры f () в строке 3. Это означает, что аргумент f () - это , переданный по ссылке . Изменения, внесенные в соответствующий параметр fx , также изменят аргумент в вызывающей среде.

Вывод этого кода такой же, как и раньше, за исключением последней строки:

  Перед f (): x = 5
Начать f (): fx = 5
Конец f (): fx = 10
После f (): x = 10
  

Опять же, fx присваивается значение 10 внутри f () , как и раньше.Но на этот раз, когда возвращается f () , x в основной программе также были изменены.

Во многих языках программирования это, по сути, различие между передачей по значению и передачей по ссылке:

  • Если переменная передается по значению, , тогда у функции есть копия для работы, но она не может изменить исходное значение в вызывающей среде.
  • Если переменная передается по ссылке, , то любые изменения, которые функция вносит в соответствующий параметр, повлияют на значение в вызывающей среде.

Причина, по которой «почему» происходит от того, что означает ссылка на этих языках. Значения переменных хранятся в памяти. В Паскале и подобных языках ссылка - это, по сути, адрес этой ячейки памяти, как показано ниже:

На схеме слева x - это память, выделенная в пространстве имен основной программы. Когда вызывается f () , x - это , переданное значением , поэтому память для соответствующего параметра fx выделяется в пространстве имен f () , а значение x копируется туда. .Когда f () изменяет fx , изменяется именно эта локальная копия. Значение x в среде вызова остается неизменным.

На диаграмме справа x - это , переданное по ссылке . Соответствующий параметр fx указывает на фактический адрес в пространстве имен основной программы, где хранится значение x . Когда f () изменяет fx , он изменяет значение в этом месте, точно так же, как если бы основная программа изменяла саму x .

Передача по значению и передача по ссылке в Python

Являются ли параметры в Python передачей по значению или по ссылке? Ответ таков: ни то, ни другое. Это потому, что ссылка в Python означает не совсем то же самое, что в Паскале.

Напомним, что в Python каждая часть данных представляет собой объект . Ссылка указывает на объект, а не на конкретную ячейку памяти. Это означает, что присваивание не интерпретируется в Python так же, как в Паскале. Рассмотрим следующую пару операторов на Паскале:

Они интерпретируются следующим образом:

  • Переменная x ссылается на конкретную ячейку памяти.
  • Первый оператор помещает в это место значение 5 .
  • Следующий оператор перезаписывает 5 и помещает вместо него 10 .

Напротив, в Python аналогичные операторы присваивания выглядят следующим образом:

Эти операторы присваивания имеют следующее значение:

  • Первый оператор заставляет x указывать на объект, значение которого составляет 5 .
  • Следующий оператор переназначает x как новую ссылку на другой объект, значение которого составляет 10 . Другими словами, второе присвоение повторно привязывает x к другому объекту со значением 10 .

В Python, когда вы передаете аргумент функции, происходит аналогичное повторное связывание . Рассмотрим этот пример:

>>>
  1 >>> def f (fx):
 2 ... fx = 10
 3 ...
 4 >>> х = 5
 5 >>> f (x)
 6 >>> х
 75
  

В основной программе оператор x = 5 в строке 5 создает ссылку с именем x , привязанную к объекту, значение которого составляет 5 .Затем в строке 7 вызывается f () с x в качестве аргумента. При первом запуске f () создается новая ссылка с именем fx , которая изначально указывает на тот же объект 5 , что и x :

Однако, когда выполняется инструкция fx = 10 в строке 2, f () выполняет повторную привязку fx к новому объекту, значение которого составляет 10 . Две ссылки, x и fx , на не связаны друг с другом на .Ничто другое из того, что делает f () , не повлияет на x , и когда f () завершится, x по-прежнему будет указывать на объект 5 , как это было до вызова функции:

Подтвердить все это можно с помощью id () . Вот слегка расширенная версия приведенного выше примера, которая отображает числовые идентификаторы задействованных объектов:

>>>
  1 >>> def f (fx):
 2 ... печать ('fx =', fx, '/ id (fx) =', id (fx))
 3... fx = 10
 4 ... печать ('fx =', fx, '/ id (fx) =', id (fx))
 5 ...
 6
 7 >>> х = 5
 8 >>> print ('x =', x, '/ id (x) =', id (x))
 9x = 5 / id (x) = 13578
10
11 >>> f (x)
12fx = 5 / id (fx) = 13578
13fx = 10 / id (fx) = 1357

8 14 15 >>> печать ('x =', x, '/ id (x) =', id (x)) 16x = 5 / id (x) = 13578

При первом запуске f () fx и x указывают на один и тот же объект, чей id () равен 13578 .После того, как f () выполнит оператор fx = 10 в строке 3, fx указывает на другой объект, чей id () равен 1357

8 . Связь с исходным объектом в вызывающей среде теряется.

Передача аргументов в Python - это своего рода гибрид между передачей по значению и передачей по ссылке. В функцию передается ссылка на объект, но ссылка передается по значению.

Примечание. Механизм передачи аргументов Python был назван передачей по назначению .Это связано с тем, что имена параметров привязаны к объектам при вводе функции в Python, а присвоение также является процессом привязки имени к объекту. Вы также можете увидеть термины «передача по объекту», «передача по объектной ссылке» или «передача по совместному использованию».

Ключевой вывод здесь заключается в том, что функция Python не может изменить значение аргумента, переназначив соответствующий параметр чему-то другому. Следующий пример демонстрирует это:

>>>
  >>> def f (x):
... x = 'foo'
...
>>> для i в (
... 40,
... dict (foo = 1, bar = 2),
... {1, 2, 3},
...         'бар',
... ['foo', 'bar', 'baz']):
... f (я)
... печать (я)
...
40
{'foo': 1, 'bar': 2}
{1, 2, 3}
бар
['фу', 'бар', 'баз']
  

Здесь объекты типа int , dict , set , str и list передаются в f () в качестве аргументов. f () пытается назначить каждый объект строковому объекту 'foo' , но, как вы можете видеть, вернувшись в вызывающую среду, все они не изменились.Как только f () выполнит присвоение x = 'foo' , ссылка будет rebound , и соединение с исходным объектом будет потеряно.

Означает ли это, что функция Python вообще никогда не может изменять свои аргументы? На самом деле нет, это не так! Посмотрите, что здесь происходит:

>>>
  >>> def f (x):
... x [0] = '---'
...

>>> my_list = ['foo', 'bar', 'baz', 'qux']

>>> f (мой_лист)
>>> мой_лист
['---', 'bar', 'baz', 'qux']
  

В этом случае аргумент f () является списком.Когда вызывается f () , передается ссылка на my_list . Вы уже видели, что f () не может переназначить my_list оптом. Если бы x было назначено чему-то другому, то он был бы привязан к другому объекту, и соединение с my_list было потеряно.

Однако f () может использовать ссылку для внесения изменений в my_list . Здесь f () модифицировал первый элемент.Вы можете видеть, что после возврата из функции my_list фактически был изменен в вызывающей среде. То же самое относится и к словарю:

>>>
  >>> def f (x):
... x ['bar'] = 22
...

>>> my_dict = {'foo': 1, 'bar': 2, 'baz': 3}

>>> f (my_dict)
>>> my_dict
{'foo': 1, 'bar': 22, 'baz': 3}
  

Здесь f () использует x в качестве ссылки для внесения изменений в my_dict .Это изменение отражается в вызывающей среде после возврата f () .

Сводка по передаче аргументов

Передачу аргумента в Python можно резюмировать следующим образом. Передача неизменяемого объекта , например int , str , tuple или frozenset , в функцию Python действует как передача по значению. Функция не может изменять объект в вызывающей среде.

Передача изменяемого объекта , такого как список , dict или set , действует отчасти - но не совсем - как передача по ссылке.Функция не может переназначить объект оптом, но она может изменять элементы на месте внутри объекта, и эти изменения будут отражены в вызывающей среде.

Побочные эффекты

Итак, в Python вы можете изменить аргумент из функции, чтобы изменение отражалось в вызывающей среде. Но стоит ли вам это делать? Это пример того, что на жаргоне программирования называется побочным эффектом .

В более общем смысле говорят, что функция Python вызывает побочный эффект, если она каким-либо образом изменяет среду своего вызова.Изменение значения аргумента функции - лишь одна из возможностей.

Примечание: Вы, вероятно, знакомы с побочными эффектами из области здоровья человека, где этот термин обычно относится к непреднамеренным последствиям лекарств. Часто последствия нежелательны, например, рвота или седативный эффект. С другой стороны, побочные эффекты могут быть использованы намеренно. Например, некоторые лекарства вызывают стимуляцию аппетита, что может быть полезно, даже если это не является основным назначением лекарства.

Концепция аналогична в программировании. Если побочный эффект является хорошо задокументированной частью спецификации функции, и пользователь функции четко знает, когда и как вызывающая среда может быть изменена, тогда все в порядке. Но программист не всегда может должным образом документировать побочные эффекты или даже не подозревать о возникновении побочных эффектов.

Когда они скрыты или неожиданны, побочные эффекты могут привести к программным ошибкам, которые очень трудно отследить.Как правило, их лучше избегать.

Возвращение

Заявление

Что тогда делать функции Python? В конце концов, во многих случаях, если функция не вызывает каких-либо изменений в вызывающей среде, тогда нет никакого смысла в ее вызове. Как функция должна влиять на вызывающего?

Ну, одна из возможностей - использовать , возвращаемые значениями функции . Оператор return в функции Python служит двум целям:

  1. Он немедленно завершает функцию и передает управление выполнением обратно вызывающей стороне.
  2. Он предоставляет механизм, с помощью которого функция может передавать данные обратно вызывающей стороне.

Выход из функции

Внутри функции оператор return вызывает немедленный выход из функции Python и передачу выполнения обратно вызывающей стороне:

>>>
  >>> def f ():
... печать ('фу')
... печать ('полоса')
...     возвращаться
...

>>> f ()
фу
бар
  

В этом примере оператор return фактически лишний.Функция вернется к вызывающей стороне, когда она упадет с конца , то есть после выполнения последнего оператора тела функции. Таким образом, эта функция будет вести себя идентично без оператора return .

Однако return операторов не обязательно должны быть в конце функции. Они могут появляться в любом месте тела функции и даже несколько раз. Рассмотрим этот пример:

>>>
  1 >>> def f (x):
 2 ... если x <0:
 3...         возвращаться
 4 ... если x> 100:
 5 ... вернуться
 6 ... печать (x)
 7 ...
 8
 9 >>> f (-3)
10 >>> f (105)
11 >>> f (64)
1264
  

Первые два вызова f () не вызывают никакого вывода, потому что выполняется оператор return и функция завершается преждевременно, до того, как будет достигнут оператор print () в строке 6.

Такая парадигма может быть полезна для проверки ошибок в функции. Вы можете проверить несколько условий ошибки в начале функции, с помощью , возвращающих операторы , которые срабатывают в случае возникновения проблемы:

  def f ():
    если error_cond1:
        возвращаться
    если error_cond2:
        возвращаться
    если error_cond3:
        возвращаться

    <нормальная обработка>
  

Если ни одно из условий ошибки не обнаружено, функция может продолжить свою обычную обработку.

Возврат данных вызывающему абоненту

Помимо выхода из функции, оператор return также используется для передачи данных обратно вызывающей стороне . Если за заявлением return внутри функции Python следует выражение, то в вызывающей среде вызов функции оценивается как значение этого выражения:

>>>
  1 >>> def f ():
 2 ... вернуть 'foo'
 3 ...
 4
 5 >>> s = f ()
 6 >>> с
 7'фу '
  

Здесь значение выражения f () в строке 5 равно 'foo' , которое впоследствии присваивается переменной s .

Функция может возвращать любой тип объекта . В Python это означает что угодно. В вызывающей среде вызов функции может использоваться синтаксически любым способом, который имеет смысл для типа объекта, который возвращает функция.

Например, в этом коде f () возвращает словарь. Тогда в вызывающей среде выражение f () представляет словарь, а f () ['baz'] является действительной ключевой ссылкой в ​​этот словарь:

>>>
  >>> def f ():
... return dict (foo = 1, bar = 2, baz = 3)
...

>>> f ()
{'foo': 1, 'bar': 2, 'baz': 3}
>>> f () ['баз']
3
  

В следующем примере f () возвращает строку, которую можно разрезать, как любую другую строку:

>>>
  >>> def f ():
... вернуть 'foobar'
...

>>> f () [2: 4]
'ob'
  

Здесь f () возвращает список, который можно индексировать или разрезать:

>>>
  >>> def f ():
... return ['foo', 'bar', 'baz', 'qux']
...

>>> f ()
['foo', 'bar', 'baz', 'qux']
>>> f () [2]
'баз'
>>> f () [:: - 1]
['qux', 'baz', 'bar', 'foo']
  

Если в инструкции return указано несколько выражений, разделенных запятыми, они упаковываются и возвращаются как кортеж:

>>>
  >>> def f ():
... вернуть 'foo', 'bar', 'baz', 'qux'
...

>>> тип (f ())
<класс 'кортеж'>
>>> t = f ()
>>> т
('foo', 'bar', 'baz', 'qux')

>>> a, b, c, d = f ()
>>> print (f'a = {a}, b = {b}, c = {c}, d = {d} ')
a = foo, b = bar, c = baz, d = qux
  

Если возвращаемое значение не указано, функция Python возвращает специальное значение Python Нет :

>>>
  >>> def f ():
...     возвращаться
...

>>> print (f ())
Никто
  

То же самое происходит, если тело функции вообще не содержит оператора return и функция отваливается от конца:

>>>
  >>> def g ():
...     проходить
...

>>> print (g ())
Никто
  

Напомним, что Нет является ложным при оценке в логическом контексте.

Так как функции, которые выходят через пустой оператор , возвращают или падают в конце, возвращают Нет , вызов такой функции может использоваться в логическом контексте:

>>>
  >>> def f ():
...     возвращаться
...
>>> def g ():
...     проходить
...

>>> если f () или g ():
... печать ('да')
... еще:
... печать ('нет')
...
нет
  

Здесь вызовы как f (), , так и g () являются ложными, поэтому f () или g () также являются, а предложение else выполняется.

Возвращаясь к побочным эффектам

Предположим, вы хотите написать функцию, которая принимает целочисленный аргумент и удваивает его. То есть вы хотите передать в функцию целочисленную переменную, и когда функция вернется, значение переменной в вызывающей среде должно быть вдвое больше, чем было.В Паскале это можно сделать с помощью передачи по ссылке:

  1процедура double (var x: integer);
 2начать
 3 х: = х * 2;
 4end;
 5
 6вар
 7 x: целое число;
 8
 9начало
10 х: = 5;
11 Writeln ('Перед вызовом процедуры:', x);
12 двойных (х);
13 Writeln ('После вызова процедуры:', x);
14 конец.
  

Выполнение этого кода дает следующий результат, который подтверждает, что double () действительно изменяет x в вызывающей среде:

  Перед процедурой вызов: 5
После вызова процедуры: 10
  

В Python это не сработает.Как вы теперь знаете, целые числа Python неизменяемы, поэтому функция Python не может изменить целочисленный аргумент с помощью побочного эффекта:

>>>
  >>> def double (x):
... х * = 2
...

>>> х = 5
>>> двойной (х)
>>> х
5
  

Однако вы можете использовать возвращаемое значение для получения аналогичного эффекта. Просто напишите double () , чтобы он принимал целочисленный аргумент, удваивал его и возвращал удвоенное значение. Затем вызывающий абонент отвечает за присвоение, изменяющее исходное значение:

>>>
  >>> def double (x):
... вернуть x * 2
...

>>> х = 5
>>> х = двойной (х)
>>> х
10
  

Возможно, это предпочтительнее модификации по побочным эффектам. Совершенно очевидно, что x изменяется в вызывающей среде, потому что вызывающий делает это сам. В любом случае, это единственный вариант, потому что модификация с помощью побочного эффекта в этом случае не работает.

Тем не менее, даже в тех случаях, когда можно изменить аргумент с помощью побочного эффекта, использование возвращаемого значения может быть более ясным.Предположим, вы хотите удвоить каждый элемент в списке. Поскольку списки изменяемы, вы можете определить функцию Python, которая изменяет список на месте:

>>>
  >>> def double_list (x):
... я = 0
... пока я >> a = [1, 2, 3, 4, 5]
>>> double_list (а)
>>> а
[2, 4, 6, 8, 10]
  

В отличие от double () в предыдущем примере, double_list () фактически работает так, как задумано.Если в документации для функции четко указано, что содержимое аргумента списка изменено, это может быть разумной реализацией.

Однако вы также можете написать double_list () , чтобы передать желаемый список обратно по возвращаемому значению и позволить вызывающей стороне выполнить назначение, аналогично тому, как double () был переписан в предыдущем примере:

>>>
  >>> def double_list (x):
... r = []
... для i в x:
...             р.добавить (я * 2)
... вернуть г
...

>>> a = [1, 2, 3, 4, 5]
>>> а = двойной_лист (а)
>>> а
[2, 4, 6, 8, 10]
  

Оба подхода работают одинаково хорошо. Как это часто бывает, это вопрос стиля и личных предпочтений. Побочные эффекты не обязательно являются абсолютным злом, и они имеют свое место, но поскольку практически все может быть возвращено из функции, то же самое обычно можно достичь и с помощью возвращаемых значений.

Списки аргументов переменной длины

В некоторых случаях, когда вы определяете функцию, вы можете не знать заранее, сколько аргументов вы хотите, чтобы она принимала.Предположим, например, что вы хотите написать функцию Python, которая вычисляет среднее нескольких значений. Начать можно примерно так:

>>>
  >>> def avg (a, b, c):
... return (a + b + c) / 3
...
  

Все хорошо, если вы хотите усреднить три значения:

Однако, как вы уже видели, когда используются позиционные аргументы, количество переданных аргументов должно соответствовать количеству объявленных параметров. Тогда ясно, что с этой реализацией avg () для любого количества значений, кроме трех, не все в порядке:

>>>
  >>> ср (1, 2, 3, 4)
Отслеживание (последний вызов последний):
  Файл "", строка 1, в 
    средн. (1, 2, 3, 4)
TypeError: avg () принимает 3 позиционных аргумента, но было дано 4
  

Вы можете попробовать определить avg () с дополнительными параметрами:

>>>
  >>> def avg (a, b = 0, c = 0, d = 0, e = 0):
....
....
....
...
  

Это позволяет указывать переменное количество аргументов. Следующие вызовы, по крайней мере, синтаксически верны:

  в среднем (1)
ср (1, 2)
средн. (1, 2, 3)
средн. (1, 2, 3, 4)
средн. (1, 2, 3, 4, 5)
  

Но при таком подходе все еще есть несколько проблем. Во-первых, он по-прежнему позволяет использовать до пяти аргументов, а не произвольное число. Что еще хуже, нет способа отличить указанные аргументы от аргументов, которым разрешено использовать по умолчанию.У функции нет способа узнать, сколько аргументов было фактически передано, поэтому она не знает, на что делить:

>>>
  >>> def avg (a, b = 0, c = 0, d = 0, e = 0):
... return (a + b + c + d + e) ​​/ # На что делить ???
...
  

Очевидно, и этого не пойдет.

Вы можете написать avg () , чтобы получить единственный аргумент списка:

>>>
  >>> def avg (a):
... всего = 0
... для v в:
... всего + = v
... return total / len (a)
...

>>> avg ([1, 2, 3])
2.0
>>> avg ([1, 2, 3, 4, 5])
3.0
  

По крайней мере, это работает. Он допускает произвольное количество значений и дает правильный результат. В качестве дополнительного бонуса это работает, когда аргумент также является кортежем:

>>>
  >>> t = (1, 2, 3, 4, 5)
>>> avg (t)
3.0
  

Недостатком является то, что дополнительный этап группировки значений в список или кортеж, вероятно, не является тем, чего ожидает пользователь функции, и это не очень элегантно.Каждый раз, когда вы находите код Python, который выглядит неэлегантно, вероятно, есть лучший вариант.

В этом случае действительно есть! Python предоставляет способ передать функции переменное количество аргументов с упаковкой и распаковкой кортежа аргументов с помощью оператора звездочки ( * ).

Упаковка кортежей аргументов

Если перед именем параметра в определении функции Python стоит звездочка ( * ), это указывает на упаковку кортежа аргументов . Любые соответствующие аргументы в вызове функции упаковываются в кортеж, на который функция может ссылаться по заданному имени параметра.Вот пример:

>>>
  >>> def f (* args):
... печать (аргументы)
... print (тип (аргументы), len (аргументы))
... для x в аргументах:
... печать (x)
...

>>> f (1, 2, 3)
(1, 2, 3)
<класс 'кортеж'> 3
1
2
3

>>> f ('foo', 'bar', 'baz', 'qux', 'quux')
('foo', 'bar', 'baz', 'qux', 'quux')
<класс 'кортеж'> 5
фу
бар
баз
qux
quux
  

В определении f () спецификация параметра * args указывает на упаковку кортежа.При каждом вызове f () аргументы упаковываются в кортеж, на который функция может ссылаться по имени args . Можно использовать любое имя, но args выбирают настолько часто, что это практически стандарт.

Используя упаковку кортежей, вы можете очистить avg () следующим образом:

>>>
  >>> def avg (* args):
... всего = 0
... для i в аргументах:
... всего + = я
... вернуть total / len (args)
...

>>> avg (1, 2, 3)
2.0
>>> avg (1, 2, 3, 4, 5)
3.0
  

Более того, вы можете привести его в порядок, заменив цикл for на встроенную функцию Python sum () , которая суммирует числовые значения в любой итерации:

>>>
  >>> def avg (* args):
... вернуть сумму (аргументы) / len (аргументы)
...

>>> avg (1, 2, 3)
2.0
>>> avg (1, 2, 3, 4, 5)
3.0
  

Теперь avg () написан лаконично и работает по назначению.

Тем не менее, в зависимости от того, как этот код будет использоваться, может быть, еще есть над чем поработать. Как написано, avg () выдаст исключение TypeError , если какие-либо аргументы не являются числовыми:

>>>
  >>> avg (1, 'foo', 3)
Отслеживание (последний вызов последний):
  Файл "", строка 1, в 
  Файл "", строка 2, в среднем
TypeError: неподдерживаемые типы операндов для +: 'int' и 'str'
  

Для максимальной надежности следует добавить код для проверки правильности типа аргументов.Позже в этой серии руководств вы узнаете, как перехватывать исключения, такие как TypeError , и обрабатывать их соответствующим образом. Вы также можете проверить исключения Python: введение.

Распаковка кортежа аргументов

Аналогичная операция доступна на другой стороне уравнения в вызове функции Python. Когда аргументу в вызове функции предшествует звездочка ( * ), это указывает на то, что аргумент представляет собой кортеж, который должен быть распакован, и передан в функцию как отдельные значения:

>>>
  >>> def f (x, y, z):
... print (f'x = {x} ')
... print (f'y = {y} ')
... печать (f'z = {z} ')
...

>>> f (1, 2, 3)
х = 1
у = 2
г = 3

>>> t = ('фу', 'бар', 'баз')
>>> f (* t)
x = foo
y = бар
z = baz
  

В этом примере * t в вызове функции указывает, что t - это кортеж, который следует распаковать. Распакованные значения 'foo' , 'bar' и 'baz' назначаются параметрам x , y и z соответственно.

Хотя этот тип распаковки называется распаковкой кортежей , он работает не только с кортежами. Оператор звездочка ( * ) может применяться к любой итерации в вызове функции Python. Например, список или набор тоже можно распаковать:

>>>
  >>> a = ['foo', 'bar', 'baz']
>>> тип (а)
<список классов>
>>> f (* а)
x = foo
y = бар
z = baz

>>> s = {1, 2, 3}
>>> тип (ы)
<класс 'набор'>
>>> f (* s)
х = 1
у = 2
г = 3
  

Вы даже можете использовать упаковку и распаковку кортежей одновременно:

>>>
  >>> def f (* args):
... print (тип (аргументы), аргументы)
...

>>> a = ['foo', 'bar', 'baz', 'qux']
>>> f (* а)
<класс 'кортеж'> ('foo', 'bar', 'baz', 'qux')
  

Здесь f (* a) указывает, что список a должен быть распакован, а элементы переданы в f () как отдельные значения. Спецификация параметра * args заставляет значения упаковываться обратно в кортеж args .

Упаковка словаря аргументов

Python имеет аналогичный оператор, двойную звездочку ( ** ), который можно использовать с параметрами и аргументами функции Python для указания упаковки и распаковки словаря .Двойная звездочка ( ** ) перед параметром в определении функции Python указывает, что соответствующие аргументы, которые, как ожидается, будут парами ключ = значение , должны быть упакованы в словарь:

>>>
  >>> def f (** kwargs):
... печать (kwargs)
... print (введите (kwargs))
... для ключа val в kwargs.items ():
... print (ключ, '->', val)
...

>>> f (foo = 1, bar = 2, baz = 3)
{'foo': 1, 'bar': 2, 'baz': 3}
<класс 'dict'>
foo -> 1
бар -> 2
баз -> 3
  

В этом случае аргументы foo = 1 , bar = 2 и baz = 3 упаковываются в словарь, на который функция может ссылаться по имени kwargs .Опять же, можно использовать любое имя, но своеобразное kwargs (сокращение от ключевого слова args ) почти стандартно. Вам не обязательно его придерживаться, но если вы это сделаете, то любой, кто знаком с соглашениями о кодировании Python, сразу поймет, что вы имеете в виду.

Распаковка словаря аргументов

Распаковка словаря аргументов аналогична распаковке кортежа аргументов. Когда двойная звездочка ( ** ) предшествует аргументу в вызове функции Python, она указывает, что аргумент является словарем, который должен быть распакован, с полученными элементами, переданными в функцию как аргументы ключевого слова:

>>>
  >>> def f (a, b, c):
... print (F'a = {a} ')
... печать (F'b = {b} ')
... печать (F'c = {c} ')
...

>>> d = {'a': 'foo', 'b': 25, 'c': 'qux'}
>>> е (** д)
a = foo
б = 25
c = qux
  

Элементы в словаре d распаковываются и передаются в f () как аргументы ключевого слова. Итак, f (** d) эквивалентно f (a = 'foo', b = 25, c = 'qux') :

>>>
  >>> f (a = 'foo', b = 25, c = 'qux')
a = foo
б = 25
c = qux
  

На самом деле, проверьте это:

>>>
  >>> f (** dict (a = 'foo', b = 25, c = 'qux'))
a = foo
б = 25
c = qux
  

Здесь dict (a = 'foo', b = 25, c = 'qux') создает словарь из указанных пар ключ / значение.Затем оператор двойной звездочки ( ** ) распаковывает его и передает ключевые слова в f () .

Собираем все вместе

Думайте о * args как о списке позиционных аргументов переменной длины, а о ** kwargs как о списке аргументов ключевого слова переменной длины.

Все три - стандартные позиционные параметры, * args и ** kwargs - могут использоваться в одном определении функции Python. Если да, то их следует указывать в таком порядке:

>>>
  >>> def f (a, b, * args, ** kwargs):
... print (F'a = {a} ')
... печать (F'b = {b} ')
... print (F'args = {args} ')
... печать (F'kwargs = {kwargs} ')
...

>>> f (1, 2, 'foo', 'bar', 'baz', 'qux', x = 100, y = 200, z = 300)
а = 1
b = 2
args = ('foo', 'bar', 'baz', 'qux')
kwargs = {'x': 100, 'y': 200, 'z': 300}
  

Это обеспечивает столько гибкости, сколько вам может понадобиться в функциональном интерфейсе!

Множественные распаковки в вызове функции Python

Python версии 3.5 представил поддержку дополнительных обобщений распаковки, как указано в PEP 448.Одна вещь, которую позволяют эти улучшения, - это нескольких распаковок за один вызов функции Python:

>>>
  >>> def f (* args):
... для i в аргументах:
... печать (я)
...

>>> a = [1, 2, 3]
>>> t = (4, 5, 6)
>>> s = {7, 8, 9}

>>> f (* a, * t, * s)
1
2
3
4
5
6
8
9
7
  

Вы также можете указать несколько распаковок словарей в вызове функции Python:

>>>
  >>> def f (** kwargs):
... для k, v в kwargs.items ():
... print (k, '->', v)
...

>>> d1 = {'a': 1, 'b': 2}
>>> d2 = {'x': 3, 'y': 4}

>>> f (** d1, ** d2)
а -> 1
б -> 2
х -> 3
у -> 4
  

Примечание: Это расширение доступно только в Python версии 3.5 или новее. Если вы попробуете это в более ранней версии, то получите исключение SyntaxError .

Кстати, операторы распаковки * и ** применяются не только к переменным, как в примерах выше.Вы также можете использовать их с литералами, которые повторяются:

>>>
  >>> def f (* args):
... для i в аргументах:
... печать (я)
...

>>> f (* [1, 2, 3], * [4, 5, 6])
1
2
3
4
5
6

>>> def f (** kwargs):
... для k, v в kwargs.items ():
... print (k, '->', v)
...

>>> f (** {'a': 1, 'b': 2}, ** {'x': 3, 'y': 4})
а -> 1
б -> 2
х -> 3
у -> 4
  

Здесь литеральные списки [1, 2, 3] и [4, 5, 6] указаны для распаковки кортежей, а буквальные словари {'a': 1, 'b': 2} и {'x': 3, 'y': 4} указаны для распаковки словаря.

Аргументы только для ключевых слов

Функцию Python в версии 3.x можно определить так, чтобы она принимала аргументов только для ключевых слов . Это аргументы функции, которые должны быть указаны с помощью ключевого слова. Давайте рассмотрим ситуацию, в которой это может быть полезно.

Предположим, вы хотите написать функцию Python, которая принимает переменное количество строковых аргументов, объединяет их вместе, разделенные точкой ( "." ), и выводит их на консоль. Для начала подойдет что-то вроде этого:

>>>
  >>> def concat (* args):
... print (f '-> {".". join (args)}')
...

>>> concat ('a', 'b', 'c')
-> a.b.c
>>> concat ('foo', 'bar', 'baz', 'qux').
-> foo.bar.baz.qux
  

В существующем виде выходной префикс жестко запрограммирован на строку '->' . Что, если вы хотите изменить функцию, чтобы она также принимала это как аргумент, чтобы пользователь мог указать что-то еще? Это одна из возможностей:

>>>
  >>> def concat (префикс, * args):
... print (f '{префикс} {".".join (аргументы)} ')
...

>>> concat ('//', 'a', 'b', 'c')
//a.b.c
>>> concat ('...', 'foo', 'bar', 'baz', 'qux')
... foo.bar.baz.qux
  

Это работает так, как рекламируется, но в этом решении есть несколько нежелательных моментов:

  1. Строка префикса объединяется вместе со строками, которые необходимо объединить. Просто взглянув на вызов функции, неясно, обрабатывается ли первый аргумент иначе, чем остальные. Чтобы узнать это, вам нужно вернуться назад и посмотреть на определение функции.

  2. префикс не является обязательным. Его всегда нужно включать, и нет возможности принять значение по умолчанию.

Вы могли подумать, что можете решить вторую проблему, указав параметр со значением по умолчанию, например, например:

>>>
  >>> def concat (prefix = '->', * args):
... print (f '{префикс} {".". join (args)}')
...
  

К сожалению, это работает не совсем правильно. Префикс - это позиционный параметр , поэтому интерпретатор предполагает, что первый аргумент, указанный в вызове функции, является предполагаемым выходным префиксом.Это означает, что его нельзя пропустить и получить значение по умолчанию:

. >>>
  >>> concat ('a', 'b', 'c')
ab.c
  

Что если вы попытаетесь указать префикс в качестве аргумента ключевого слова? Ну, вы не можете сначала указать:

>>>
  >>> concat (prefix = '//', 'a', 'b', 'c')
  Файл "", строка 1
SyntaxError: позиционный аргумент следует за аргументом ключевого слова
  

Как вы видели ранее, когда даны оба типа аргументов, все позиционные аргументы должны предшествовать любым аргументам ключевого слова.

Однако вы также не можете указать его последним:

>>>
  >>> concat ('a', 'b', 'c', prefix = '...')
Отслеживание (последний вызов последний):
  Файл "", строка 1, в 
TypeError: concat () получил несколько значений для аргумента prefix
  

Опять же, префикс является позиционным параметром, поэтому ему назначается первый аргумент, указанный в вызове (в данном случае это 'a' ). Затем, когда он снова указывается в качестве аргумента ключевого слова в конце, Python думает, что он был назначен дважды.

Параметры только для ключевых слов помогают решить эту дилемму. В определении функции укажите * args , чтобы указать переменное количество позиционных аргументов, а затем укажите префикс после этого :

>>>
  >>> def concat (* args, prefix = '->'):
... print (f '{префикс} {".". join (args)}')
...
  

В этом случае префикс становится параметром только с ключевым словом. Его значение никогда не будет заполнено позиционным аргументом.Его можно указать только с помощью именованного аргумента ключевого слова:

>>>
  >>> concat ('a', 'b', 'c', prefix = '...')
... a.b.c
  

Обратите внимание, что это возможно только в Python 3. В версии 2.x Python указание дополнительных параметров после параметра аргументов переменной * args вызывает ошибку.

Аргументы, содержащие только ключевое слово, позволяют функции Python принимать переменное количество аргументов, за которыми следует одна или несколько дополнительных опций в качестве аргументов ключевого слова.Если вы хотите изменить concat () , чтобы можно было указать также и символ-разделитель, вы можете добавить дополнительный аргумент, состоящий только из ключевых слов:

>>>
  >>> def concat (* args, prefix = '->', sep = '.'):
... print (f '{префикс} {sep.join (args)}')
...

>>> concat ('a', 'b', 'c')
-> a.b.c
>>> concat ('a', 'b', 'c', prefix = '//')
//a.b.c
>>> concat ('a', 'b', 'c', prefix = '//', sep = '-')
// а-б-в
  

Если параметру, содержащему только ключевое слово, присвоено значение по умолчанию в определении функции (как в приведенном выше примере), а ключевое слово опущено при вызове функции, то предоставляется значение по умолчанию:

>>>
  >>> concat ('a', 'b', 'c')
-> а.до н.э
  

Если, с другой стороны, параметру не присвоено значение по умолчанию, то он становится обязательным, и если его не указать, возникает ошибка:

>>>
  >>> def concat (* аргументы, префикс):
... print (f '{префикс} {".". join (args)}')
...

>>> concat ('a', 'b', 'c', prefix = '...')
... a.b.c

>>> concat ('a', 'b', 'c')
Отслеживание (последний вызов последний):
  Файл "", строка 1, в 
TypeError: в concat () отсутствует 1 обязательный аргумент, содержащий только ключевое слово: 'prefix'
  

Что делать, если вы хотите определить функцию Python, которая принимает аргумент, состоящий только из ключевых слов, но не принимает переменное количество позиционных аргументов? Например, следующая функция выполняет указанную операцию с двумя числовыми аргументами:

>>>
  >>> def oper (x, y, op = '+'):
... если op == '+':
... вернуть x + y
... elif op == '-':
... вернуть x - y
... elif op == '/':
... вернуть x / y
...     еще:
... return None
...

>>> опер (3, 4)
7
>>> опер (3, 4, '+')
7
>>> опер (3, 4, '/')
0,75
  

Если вы хотите сделать op параметром только для ключевых слов, вы можете добавить посторонний параметр аргумента фиктивной переменной и просто игнорировать его:

>>>
  >>> def oper (x, y, * ignore, op = '+'):
... если op == '+':
... вернуть x + y
... elif op == '-':
... вернуть x - y
... elif op == '/':
... вернуть x / y
...     еще:
... return None
...

>>> oper (3, 4, op = '+')
7
>>> oper (3, 4, op = '/')
0,75
  

Проблема с этим решением заключается в том, что * ignore поглощает любые посторонние позиционные аргументы, которые могут быть включены:

>>>
  >>> oper (3, 4, «Мне здесь не место»)
7
>>> oper (3, 4, «Мне здесь не место», op = '/')
0.75
  

В этом примере не должно быть дополнительного аргумента (как объявляет сам аргумент). Вместо того, чтобы тихо добиться успеха, это действительно должно привести к ошибке. То, что это не так, в лучшем случае неопрятно. В худшем случае это может привести к вводящему в заблуждение результату:

Чтобы исправить это, версия 3 позволяет параметру аргумента переменной в определении функции Python быть просто звездочкой ( * ) с опущенным именем:

>>>
  >>> def oper (x, y, *, op = '+'):
... если op == '+':
... вернуть x + y
... elif op == '-':
... вернуть x - y
... elif op == '/':
... вернуть x / y
...     еще:
... return None
...

>>> oper (3, 4, op = '+')
7
>>> oper (3, 4, op = '/')
0,75

>>> oper (3, 4, «Мне здесь не место»)
Отслеживание (последний вызов последний):
  Файл "", строка 1, в 
TypeError: oper () принимает 2 позиционных аргумента, но было дано 3

>>> опер (3, 4, '+')
Отслеживание (последний вызов последний):
  Файл "", строка 1, в 
TypeError: oper () принимает 2 позиционных аргумента, но было дано 3
  

Параметр простого переменного аргумента * указывает, что позиционных параметров больше нет.Это поведение генерирует соответствующие сообщения об ошибках, если указаны дополнительные. Он позволяет следовать параметрам, содержащим только ключевые слова.

Только позиционные аргументы

Начиная с Python 3.8, параметры функции также могут быть объявлены только позиционно , то есть соответствующие аргументы должны быть предоставлены позиционно и не могут быть указаны с помощью ключевого слова.

Чтобы обозначить некоторые параметры как позиционные, вы указываете косую черту (/) в списке параметров определения функции.Любые параметры слева от косой черты (/) должны быть указаны позиционно. Например, в следующем определении функции x и y являются позиционными параметрами, но z можно указать с помощью ключевого слова:

>>>
  >>> # Это Python 3.8
>>> def f (x, y, /, z):
... print (f'x: {x} ')
... print (f'y: {y} ')
... print (f'z: {z} ')
...
  

Это означает, что действительны следующие вызовы:

>>>
  >>> f (1, 2, 3)
х: 1
г: 2
z: 3

>>> f (1, 2, z = 3)
х: 1
г: 2
z: 3
  

Однако следующий звонок на номер f () недействителен:

>>>
  >>> f (x = 1, y = 2, z = 3)
Отслеживание (последний вызов последний):
  Файл "", строка 1, в 
TypeError: f () получила некоторые позиционные аргументы, переданные как аргументы ключевого слова:
'х, у'
  

Позиционные указатели и указатели только с ключевыми словами могут использоваться в одном и том же определении функции:

>>>
  >>> # Это Python 3.8
>>> def f (x, y, /, z, w, *, a, b):
... print (x, y, z, w, a, b)
...

>>> f (1, 2, z = 3, w = 4, a = 5, b = 6)
1 2 3 4 5 6

>>> f (1, 2, 3, w = 4, a = 5, b = 6)
1 2 3 4 5 6
  

В этом примере:

  • x и y являются только позиционными.
  • a и b - только ключевые слова.
  • z и w могут быть указаны позиционно или по ключевому слову.

Для получения дополнительной информации о позиционных параметрах см. Основные моменты выпуска Python 3.8.

Строки документации

Когда первая инструкция в теле функции Python является строковым литералом, она называется строкой документации функции . Строка документации используется для предоставления документации для функции. Он может содержать назначение функции, аргументы, которые она принимает, информацию о возвращаемых значениях или любую другую информацию, которая, по вашему мнению, будет полезной.

Ниже приведен пример определения функции со строкой документации:

>>>
  >>> def avg (* args):
... "" "Возвращает среднее значение списка числовых значений." ""
... вернуть сумму (аргументы) / len (аргументы)
...
  

Технически, строки документации могут использовать любой из механизмов цитирования Python, но рекомендуется использовать тройные кавычки с использованием символов двойных кавычек ( "" "), как показано выше. Если строка документации умещается в одной строке, то котировки закрытия должны находиться на той же строке, что и котировки открытия.

Многострочные строки документации используются для более объемной документации.Многострочная строка документации должна состоять из итоговой строки, за которой следует пустая строка, за которой следует более подробное описание. Котировки закрытия должны быть на отдельной строке:

>>>
  >>> def foo (bar = 0, baz = 1):
... "" "Выполните преобразование foo.
...
... Аргументы ключевого слова:
... bar - величина по оси бара (по умолчанию = 0)
... baz - величина по оси baz (по умолчанию = 1)
... "" "
... 
...
  

Форматирование строки документации и семантические соглашения подробно описаны в PEP 257.

Когда определена строка документации, интерпретатор Python присваивает ее специальному атрибуту функции с именем __doc__ . Этот атрибут является одним из набора специализированных идентификаторов в Python, которые иногда называют магическими атрибутами или магическими методами , поскольку они обеспечивают специальные языковые функции.

Примечание: Эти атрибуты также упоминаются с помощью атрибутов dunder с красочным псевдонимом и методов dunder. Слово dunder объединяет d из double и под из символа подчеркивания ( _ ).В будущих уроках этой серии вы встретите еще много неприятных атрибутов и методов.

Вы можете получить доступ к строке документации функции с помощью выражения .__ doc__ . Строки документации для приведенных выше примеров могут отображаться следующим образом:

>>>
  >>> print (ср .__ doc__)
Возвращает среднее значение списка числовых значений.

>>> печать (foo .__ doc__)
Выполните преобразование foo.

    Аргументы ключевого слова:
    bar - величина по оси бара (по умолчанию = 0)
    baz - величина по оси baz (по умолчанию = 1)
  

В интерактивном интерпретаторе Python вы можете ввести help () , чтобы отобразить строку документации для :

>>>
  >>> справка (средн.)
Справка по функции avg в модуле __main__:

avg (* аргументы)
    Возвращает среднее значение списка числовых значений.>>> help (foo)
Справка по функции foo в модуле __main__:

foo (bar = 0, baz = 1)
    Выполните преобразование foo.

    Аргументы ключевого слова:
    bar - величина по оси бара (по умолчанию = 0)
    baz - величина по оси baz (по умолчанию = 1)
  

Считается хорошей практикой кодирования указывать строку документации для каждой определяемой вами функции Python. Дополнительные сведения о строках документации см. В документе «Документирование кода Python: полное руководство».

Аннотации функций Python

Начиная с версии 3.0 Python предоставляет дополнительную возможность для документирования функции, которая называется аннотацией функции . Аннотации позволяют прикреплять метаданные к параметрам функции и возвращаемому значению.

Чтобы добавить аннотацию к параметру функции Python, вставьте двоеточие (: ), за которым следует любое выражение после имени параметра в определении функции. Чтобы добавить аннотацию к возвращаемому значению, добавьте символы -> и любое выражение между закрывающей круглой скобкой списка параметров и двоеточием, завершающим заголовок функции.Вот пример:

>>>
  >>> def f (a: '', b: '') -> '':
...     проходить
...
  

Аннотация для параметра a - это строка '' , для b строка '' , а для значения, возвращаемого функцией, строка '' .

Интерпретатор Python создает словарь из аннотаций и назначает их другому специальному атрибуту dunder функции __annotations__ .Аннотации для функции Python f () , показанные выше, могут отображаться следующим образом:

>>>
  >>> f .__ annotations__
{'a': '', 'b': '', 'return': ''}
  

Ключи для параметров - это имена параметров. Ключом для возвращаемого значения является строка return :

. >>>
  >>> f .__ annotations __ ['a']
""
>>> f .__ аннотации __ ['b']
''
>>> е.__annotations __ ['return']
''
  

Обратите внимание, что аннотации не ограничиваются строковыми значениями. Это может быть любое выражение или объект. Например, вы можете комментировать объекты типа:

>>>
  >>> def f (a: int, b: str) -> float:
... print (a, b)
... вернуть (3.5)
...

>>> f (1, 'фу')
1 фу
3.5

>>> f .__ annotations__
{'a': , 'b': , 'return': }
  

Аннотация может быть даже составным объектом, например списком или словарем, поэтому к параметрам и возвращаемому значению можно прикрепить несколько элементов метаданных:

>>>
  >>> def area (
...     р: {
... 'desc': 'радиус круга',
... 'тип': float
...}) -> \
... {
... 'desc': 'площадь круга',
... 'тип': float
...}:
... return 3.14159 * (r ** 2)
...

>>> площадь (2,5)
19,6349375

>>> area .__ annotations__
{'r': {'desc': 'радиус круга', 'type': },
'return': {'desc': 'область круга', 'type': }}

>>> area .__ annotations __ ['r'] ['desc']
'радиус круга'
>>> Площадь.__annotations __ ['return'] ['type']
<класс 'float'>
  

В приведенном выше примере аннотация прикреплена к параметру r и к возвращаемому значению. Каждая аннотация представляет собой словарь, содержащий описание строки и объект типа.

Если вы хотите назначить значение по умолчанию для параметра, имеющего аннотацию, то значение по умолчанию идет после аннотации:

>>>
  >>> def f (a: int = 12, b: str = 'baz') -> float:
... print (a, b)
... вернуть (3.5)
...

>>> f .__ annotations__
{'a': , 'b': , 'return': }

>>> f ()
12 баз
3.5
  

Что делают аннотации? Откровенно говоря, они почти ничего не делают. Они просто вроде как там. Давайте снова посмотрим на один из примеров сверху, но с небольшими изменениями:

>>>
  >>> def f (a: int, b: str) -> float:
... print (a, b)
... вернуть 1, 2, 3
...

>>> f ('фу', 2,5)
foo 2.5
(1, 2, 3)
  

Что здесь происходит? Аннотации для f () указывают, что первый аргумент - int , второй аргумент - str , а возвращаемое значение - float . Но последующий вызов f () нарушает все правила! Аргументы: str и float соответственно, а возвращаемое значение - кортеж. И все же переводчик позволяет всему этому скользить без каких-либо жалоб.

Аннотации не накладывают никаких семантических ограничений на код вообще. Это просто биты метаданных, прикрепленные к параметрам функции Python и возвращаемому значению. Python послушно прячет их в словаре, присваивает словарю атрибут dunder функции __annotations__ , и все. Аннотации являются необязательными и вообще не влияют на выполнение функций Python.

Процитирую Амала в Амаль и ночные посетители : «Какая тогда польза от этого?»

Для начала, аннотации - это хорошая документация .Вы, конечно, можете указать ту же информацию в строке документации, но размещение ее непосредственно в определении функции добавляет ясности. Типы аргументов и возвращаемое значение очевидны с первого взгляда для такого заголовка функции:

  def f (a: int, b: str) -> float:
  

Конечно, интерпретатор не требует соблюдения указанных типов, но, по крайней мере, они понятны для тех, кто читает определение функции.

Deep Dive: принудительная проверка типов

Если бы вы были склонны, вы могли бы добавить код для принудительного применения типов, указанных в аннотациях к функциям.Вот функция, которая проверяет фактический тип каждого аргумента на соответствие тому, что указано в аннотации для соответствующего параметра. Он отображает Истинно , если они соответствуют Ложь , если нет:

>>>
  >>> def f (a: int, b: str, c: float):
... импорт проверить
... args = inspect.getfullargspec (f) .args
... аннотации = inspect.getfullargspec (f) .annotations
... для x в аргументах:
... print (x, '->',
... 'arg is', type (locals () [x]), ',',
... 'annotation is', annotations [x],
... '/', (type (locals () [x])) is annotations [x])
...

>>> f (1, 'foo', 3.3)
a -> arg - это , аннотация - это  / True
b -> arg - , аннотация -  / True
c -> arg - , аннотация -  / True

>>> f ('фу', 4.3, 9)
a -> arg - это , аннотация -  / False
b -> arg - , аннотация -  / False
c -> arg - , аннотация -  / False

>>> f (1, 'фу', 'бар')
a -> arg - это , аннотация - это  / True
b -> arg - , аннотация -  / True
c -> arg - , аннотация -  / False
  

(Модуль inspect содержит функции, которые получают полезную информацию о живых объектах - в данном случае функция f () .)

Функция, определенная как указанная выше, при желании может предпринять какие-то корректирующие действия, когда обнаружит, что переданные аргументы не соответствуют типам, указанным в аннотациях.

Фактически, схема использования аннотаций для выполнения проверки статического типа в Python описана в PEP 484. Доступна бесплатная программа проверки статического типа для Python под названием mypy, основанная на спецификации PEP 484.

Есть еще одно преимущество использования аннотаций.Стандартизованный формат, в котором информация аннотаций хранится в атрибуте __annotations__ , позволяет анализировать сигнатуры функций автоматическими инструментами.

В аннотациях нет ничего особенного. Вы даже можете определить свой собственный без специального синтаксиса, предоставляемого Python. Вот определение функции Python с аннотациями объекта типа, прикрепленными к параметрам и возвращаемому значению:

>>>
  >>> def f (a: int, b: str) -> float:
...     возвращаться
...

>>> f .__ annotations__
{'a': , 'b': , 'return': }
  

По сути, это та же функция со словарем __annotations__ , созданным вручную:

>>>
  >>> def f (a, b):
...     возвращаться
...

>>> f .__ annotations__ = {'a': int, 'b': str, 'return': float}

>>> f .__ annotations__
{'a': , 'b': , 'return': }
  

Эффект идентичен в обоих случаях, но первый на первый взгляд визуально более привлекателен и удобочитаем.

Фактически, атрибут __annotations__ существенно не отличается от большинства других атрибутов функции. Например, его можно динамически изменять. Вы можете использовать атрибут возвращаемого значения, чтобы подсчитать, сколько раз функция выполняется:

>>>
  >>> def f () -> 0:
... f .__ аннотации __ ['return'] + = 1
... print (f "f () был выполнен {f .__ annotations __ ['return']} время (с)")
...

>>> f ()
f () было выполнено 1 раз (а)
>>> f ()
f () было выполнено 2 раза (а)
>>> f ()
f () было выполнено 3 раза (а)
  

Аннотации функций Python - это не что иное, как словари метаданных.Просто так получилось, что вы можете создать их с помощью удобного синтаксиса, поддерживаемого интерпретатором. Это все, что вы хотите из них сделать.

Заключение

По мере роста приложений становится все более важным модулировать код, разбивая его на более мелкие функции управляемого размера. Надеюсь, теперь у вас есть все необходимые инструменты для этого.

Вы узнали:

  • Как создать пользовательскую функцию в Python
  • Несколько разных способов передать аргументов функции
  • Как можно, , вернуть данных из функции ее вызывающей стороне
  • Как добавить документацию к функциям с строками документации и аннотациями

Следующими в этой серии являются два руководства, которые охватывают поиск и сопоставление с образцом .Вы получите подробный обзор модуля Python под названием re , который содержит функции для поиска и сопоставления с использованием универсального синтаксиса шаблонов, называемого регулярным выражением .

РАЗДЕЛ 2: Написание простых программ

  • Объясните зависимости между аппаратным и программным обеспечением
  • Опишите форму и функции языков программирования для ЭВМ
  • Создавайте, изменяйте и объясняйте компьютерные программы, следуя шаблону ввода / обработки / вывода.
  • Формируйте действительные идентификаторы и выражения Python.
  • Напишите операторы Python для вывода информации на экран, присвоения значений переменным и приема информации с клавиатуры.
  • Чтение и запись программ, обрабатывающих числовые данные и математический модуль Python.
  • Чтение и запись программ, обрабатывающих текстовые данные с помощью встроенных функций и методов.

Прежде чем мы начнем изучать язык программирования, чтобы давать компьютерам инструкции по разработке программного обеспечения, нам нужно узнать, как построены компьютеры.Если бы вы разобрали свой компьютер или сотовый телефон и заглянули глубоко внутрь, вы бы обнаружили следующие детали:

Рисунок 10: Архитектура компьютерного оборудования

Эти части имеют следующие высокоуровневые определения:

  • Центральный процессор (или ЦП) - это часть компьютера, созданная для одержимости «что будет дальше?» Если ваш компьютер рассчитан на 3,0 гигагерца, это означает, что процессор спросит: «Что дальше?» три миллиарда раз в секунду.
  • Основная память используется для хранения информации, которая нужна ЦП в спешке. Основная память почти такая же быстрая, как и процессор. Но информация, хранящаяся в основной памяти, исчезает при выключении компьютера.
  • Вторичная память также используется для хранения информации, но она намного медленнее, чем основная память. Преимущество вторичной памяти заключается в том, что она может хранить информацию даже при отключении питания компьютера. Примерами вторичной памяти являются дисковые накопители или флэш-память (обычно встречающаяся в USB-накопителях и портативных музыкальных плеерах).
  • Устройства ввода и вывода - это просто наш экран, клавиатура, мышь, микрофон, динамик, тачпад и т. Д. Все они представляют собой способы взаимодействия с компьютером.
  • В наши дни большинство компьютеров также имеют Network Connection для получения информации по сети. Мы можем думать о сети как о очень медленном месте для хранения и извлечения данных, которые не всегда могут быть «работоспособными». Таким образом, в некотором смысле сеть представляет собой более медленную и иногда ненадежную форму Secondary Memory .

Хотя большую часть подробностей о том, как работают эти компоненты, лучше оставить сборщикам компьютеров, полезно иметь некоторую терминологию, чтобы мы могли говорить об этих различных частях при написании наших программ.

Как программист, ваша работа заключается в использовании и согласовании каждого из этих ресурсов для решения проблемы, необходимой для решения, и анализа данных, полученных из решения. Как программист, вы в основном будете «разговаривать» с процессором и указывать ему, что делать дальше. Иногда вы говорите ЦП использовать основную память, вторичную память, сеть или устройства ввода / вывода.

Очень важно, чтобы компьютерное оборудование было надежным и безошибочным. Если оборудование дает неверные результаты, то любая программа, запущенная на этом оборудовании, ненадежна. Ключом к разработке надежных систем является максимально простая конструкция. В цифровых вычислениях вся информация представлена ​​в виде последовательности цифр или электронных символов, которые либо «включены», либо «выключены» (аналогично выключателю света). Эти образцы электронных символов лучше всего представить как последовательность нулей и единиц, цифр из двоичной (основание 2) системы счисления.

Рисунок 11: Цифровое представление

Термин бит означает двоичную цифру. Следовательно, каждый бит имеет значение 0 или 1. Байт - это группа битов, работающих как единое целое в компьютерной системе, обычно состоящая из восьми бит. Хотя значения, представленные в базе 2, значительно длиннее, чем значения, представленные в базе 10, двоичное представление используется в цифровых вычислениях из-за простоты конструкции оборудования. Например, десятичное число 485 представлено в двоичном виде как 111100101 .

Операционная система - это программное обеспечение, предназначенное для управления аппаратными ресурсами компьютера и взаимодействия с ними. Поскольку операционная система является неотъемлемой частью работы компьютера, ее называют системным программным обеспечением.

Операционная система действует как «посредник» между оборудованием и исполняемыми прикладными программами (см. Рисунок 12). Например, он управляет распределением памяти для различных программ, которые могут выполняться на компьютере. Операционные системы также предоставляют особый пользовательский интерфейс.Таким образом, именно операционная система, установленная на данном компьютере, определяет «внешний вид» пользовательского интерфейса и то, как пользователь взаимодействует с системой, а не конкретная модель компьютера.

Обсуждение с компьютером, использующее только нули и единицы, может быть очень громоздким, подверженным ошибкам и трудоемким. Числовой машинный код (компьютерный код, использующий только нули и единицы) существует, но редко используется программистами. По этой причине большинство людей программируют, используя язык программирования «более высокого уровня», который использует слова и символы, которыми людям легче управлять, чем двоичными последовательностями.Существуют инструменты, которые автоматически преобразуют высокоуровневое описание того, что должно быть сделано, в требуемый машинный код более низкого уровня. Языки программирования более высокого уровня, такие как Python, позволяют программистам выражать решения проблем программирования в терминах, которые намного ближе к естественному языку, например английскому. Некоторые примеры наиболее популярных из сотен языков программирования более высокого уровня, которые были разработаны за последние 60 лет, включают FORTRAN, COBOL, Lisp, Haskell, C ++, Perl, C, Java и C #.Большинство современных программистов, особенно те, кто занимается высокоуровневыми приложениями, обычно не беспокоятся о деталях базовой аппаратной платформы и ее машинного языка.

Пример числового машинного кода:
001010001110100100101010000001111
11100110000011101010010101101101

К счастью, языки программирования более высокого уровня предоставляют относительно простую структуру с очень строгими правилами для формирования операторов, называемую синтаксисом языка программирования, которая может выражать решение любой проблемы, которую может решить компьютер.

Рассмотрим следующий фрагмент программы, написанной на языке программирования Python:

промежуточный итог = 25
налог = 3
итого = промежуточный итог + налог

Хотя эти три строки (три оператора) действительно составляют правильную программу Python, они, скорее всего, представляют собой небольшую часть более крупной программы. Строки текста в этом фрагменте программы похожи на выражения в алгебре. Мы не видим последовательности двоичных цифр. Три слова, промежуточный итог , налог и всего , называемые переменными, представляют информацию.В программировании переменная представляет собой значение, хранящееся в памяти компьютера. Вместо некоторых загадочных двоичных инструкций, предназначенных только для ЦП, мы видим знакомые математические операторы (= и +). Поскольку эта программа выражается на языке Python, а не на машинном языке, ни один процессор компьютера (ЦП) не может выполнять программу напрямую. Программа, называемая интерпретатором , переводит код Python в машинный код, когда пользователь запускает программу. Код языка более высокого уровня называется исходным кодом.Соответствующий код машинного языка называется целевым кодом. Интерпретатор переводит исходный код на целевой машинный язык.

Прелесть языков высокого уровня заключается в следующем: один и тот же исходный код Python может выполняться на разных целевых платформах. На целевой платформе должен быть доступен интерпретатор Python, но для всех основных вычислительных платформ доступно несколько интерпретаторов Python. Поэтому человек-программист может думать о написании решения проблемы на Python, а не на каком-то конкретном машинном языке.

Программистам доступны различные инструменты для улучшения процесса разработки программного обеспечения. Некоторые распространенные инструменты включают:

  • Редакторы . Редактор позволяет программисту вводить исходный код программы и сохранять его в файлы. Большинство редакторов программирования повышают продуктивность программистов за счет использования цветов для выделения языковых функций. Синтаксис языка относится к способу организации частей языка для образования правильно построенных «предложений». Чтобы проиллюстрировать, предложение

Высокий мальчик быстро бежит к двери.

использует правильный английский синтаксис. Для сравнения: предложение

Мальчик высокий бежит к двери быстро.

синтаксически неверен. В нем используются те же слова, что и в исходном предложении, но их расположение не соответствует правилам английского языка.

Точно так же языки программирования имеют строгие синтаксические правила, которым программисты должны следовать для создания правильно сформированных программ. Только правильно сформированные программы приемлемы для перевода в исполняемый машинный код.Некоторые редакторы, поддерживающие синтаксис, могут использовать цвета или другие специальные аннотации, чтобы предупреждать программистов о синтаксических ошибках в процессе редактирования.

  • Компиляторы . Компилятор переводит исходный код в целевой код. Целевой код может быть машинным языком для конкретной платформы или встроенного устройства. Целевой код может быть другим исходным языком; например, самый ранний компилятор C ++ переводил C ++ на C, другой язык более высокого уровня. Полученный код C ++ затем был обработан компилятором C ++ для создания исполняемой программы.(Сегодня компиляторы C ++ переводят C ++ непосредственно на машинный язык.) Компиляторы переводят содержимое исходного файла и создают файл, содержащий весь целевой код. Популярные компилируемые языки включают C, C ++, Java, C #.
  • Переводчики . Интерпретатор похож на компилятор в том смысле, что он переводит исходный код более высокого уровня в целевой код (обычно машинный язык). Однако это работает по-другому. В то время как компилятор создает исполняемую программу, которая может запускаться много раз без необходимости в дополнительном переводе, интерпретатор переводит операторы исходного кода на машинный язык каждый раз, когда пользователь запускает программу.Скомпилированную программу не нужно перекомпилировать для запуска, но интерпретируемая программа должна интерпретироваться заново каждый раз, когда она выполняется. Интерпретатор, по сути, читает код по одной строке за раз. Как правило, скомпилированные программы выполняются быстрее, чем интерпретированные программы, поскольку перевод выполняется только один раз. С другой стороны, интерпретируемые программы могут работать как есть на любой платформе с соответствующим интерпретатором; их не нужно перекомпилировать для работы на другой платформе. Например, Python используется в основном как интерпретируемый язык, но для него доступны компиляторы.Интерпретируемые языки лучше подходят для динамичной исследовательской разработки, которая, по мнению многих, идеально подходит для начинающих программистов. Популярные языки сценариев включают Python, Ruby, Perl и, для веб-браузеров, Javascript.

Интерпретатор Python написан на языке высокого уровня под названием «C». Вы можете посмотреть фактический исходный код интерпретатора Python, перейдя на сайт www.python.org и перейдя к их исходному коду. Итак, Python - это сама программа, и она скомпилирована в машинный код.Когда вы устанавливаете Python на свой компьютер, вы копируете копию машинного кода переведенной программы Python в свою систему. В Windows исполняемый машинный код для самого Python, скорее всего, находится в файле с именем вроде:

C: \ Python35 \ python.exe

  • Отладчики . Отладчик позволяет программисту более легко отслеживать выполнение программы, чтобы находить и исправлять ошибки в реализации программы. С помощью отладчика разработчик может одновременно запустить программу и посмотреть, какая строка в исходном коде отвечает за текущие действия программы.Программист может наблюдать за значениями переменных и других элементов программы, чтобы увидеть, изменяются ли их значения должным образом. Отладчики полезны для обнаружения ошибок (также называемых ошибками) и исправления программ, содержащих ошибки. (Дополнительную информацию об ошибках программирования см. В разделе «Отладка» данного модуля.)

КОМПИЛЯТОР

ПЕРЕВОДЧИК

Компилятор принимает в качестве входных данных всю программу.Работает сразу по всей программе.

Интерпретатор принимает в качестве входных данных по одному оператору за раз. Он работает построчно.

Он генерирует код промежуточного объекта (машинный код).

Он не генерирует промежуточный код (машинный код).

Он выполняет операторы условного управления быстрее, чем интерпретатор. Анализ исходного кода занимает много времени, но общее время выполнения сравнительно меньше.

Он выполняет операторы условного управления намного медленнее, чем компилятор. В целом общее время выполнения меньше.

Требуется больше памяти (поскольку создается объектный код).

Требование к памяти меньше, следовательно, более эффективное использование памяти. Он не генерирует промежуточный объектный код.

Скомпилированную программу не нужно каждый раз компилировать.

Каждый раз программа более высокого уровня преобразуется в программу более низкого уровня.

Ошибки отображаются после проверки всей программы. Следовательно, отладка сравнительно сложна.

Ошибок отображается для каждой интерпретируемой инструкции (если есть). Продолжает перевод программы до тех пор, пока не встретит первую ошибку, и в этом случае он останавливается. Следовательно, отладка проще.

Языками программирования, использующими компиляторы, являются COBOL, C, C ++.

Языками программирования, использующими интерпретатор, являются Visual Basic Script, Ruby, Perl.

Таблица 1: Компилятор против интерпретатора

Многие разработчики используют интегрированные среды разработки (IDE). IDE включает редакторы, отладчики и другие средства программирования в одной комплексной программе. IDE Python включают Wingware, PyCharm и IDLE.

Несмотря на большое разнообразие инструментов (и заявления поставщиков инструментов), процесс программирования для всех, кроме тривиальных, программ не является автоматическим. Хорошие инструменты ценны и, безусловно, повышают продуктивность разработчиков, но они не могут писать программное обеспечение.Ничто не заменит здравого логического мышления, творчества, здравого смысла и, конечно же, опыта программирования.

Гвидо ван Россум создал язык программирования Python в конце 1980-х годов. Он назвал язык в честь шоу BBC «Летающий цирк Монти Пайтона». В отличие от других популярных языков, таких как C, C ++, Java и C #, Python стремится предоставить простой, но мощный синтаксис.

Python используется для разработки программного обеспечения в таких компаниях и организациях, как Google, Yahoo, Facebook, CERN, Industrial Light and Magic и NASA.Это особенно актуально при разработке приложений для информатики, таких как ForecastWatch.com, который использует Python для помощи метеорологам, сайтам онлайн-путешествий, системам бронирования авиабилетов, системам учета студентов университетов, системам управления воздушным движением и многим другим. Опытные программисты могут делать великие дела с Python, но прелесть Python в том, что он доступен для начинающих программистов и позволяет им решать интересные задачи быстрее, чем многие другие, более сложные языки, для которых требуется более крутая кривая обучения.

Python имеет обширную стандартную библиотеку, которая представляет собой набор встроенных модулей, каждый из которых обеспечивает определенные функции, помимо того, что включено в «базовую» часть Python. (Например, математический модуль предоставляет дополнительные математические функции. Модуль random предоставляет возможность генерировать случайные числа). Кроме того, Стандартная библиотека может помочь вам делать различные вещи, включая регулярные выражения, создание документации, базы данных, веб-браузеры, CGI, FTP, электронную почту, XML, HTML, файлы WAV, криптографию, графический интерфейс пользователя (графические пользовательские интерфейсы), среди прочего.

Дополнительную информацию о Python, включая ссылки для загрузки последней версии для Microsoft Windows, Mac OS X и Linux, можно найти в Приложении A к этой книге, а также на сайте http://www.python.org.

В конце 2008 года был выпущен Python 3.0. Текущая версия Python, обычно называемая Python 3, VERSION 3.0, несовместима с более ранними версиями языка. Многие существующие книги и онлайн-ресурсы охватывают Python 2, но сейчас становится все больше и больше ресурсов Python 3.Код в этой книге основан на Python 3.

Эта книга не пытается охватить все аспекты языка программирования Python. Основное внимание здесь уделяется ознакомлению с методами программирования и развитию хороших привычек и навыков. С этой целью этот подход избегает некоторых из наиболее неясных функций Python и концентрируется на основах программирования, которые легко переносятся непосредственно на другие языки программирования.

Цель состоит в том, чтобы превратить вас в человека, обладающего навыками программирования.В конце концов вы станете программистом - возможно, не профессиональным программистом, но, по крайней мере, у вас будут навыки, чтобы рассматривать проблему анализа данных / информации и разрабатывать программу для ее решения.

В некотором смысле, чтобы стать программистом, вам нужны два навыка:

  • Во-первых, вам нужно знать язык программирования (Python) - вам нужно знать словарный запас и грамматику (синтаксис). Вы должны уметь правильно писать слова на этом новом языке и знать, как строить правильно сформированные «предложения» на этом новом языке.
  • Во-вторых, вам нужно «рассказать историю». При написании рассказа вы комбинируете слова и предложения, чтобы донести идею до читателя. Есть навыки и искусство в построении рассказов, а навыки написания рассказов улучшаются, если вы немного напишете (попрактикуетесь) и получите обратную связь. В программировании наша программа - это «история», а проблема, которую вы пытаетесь решить, - это «идея».

Изучив один язык программирования, такой как Python, вам будет намного проще изучить второй язык программирования, такой как JavaScript или C ++.У других языков программирования очень разные словарный запас и грамматика (синтаксис), но навыки решения проблем будут одинаковыми для всех языков программирования.

Вы выучите «словарь» и «предложения» (синтаксис) Python довольно быстро. Вам потребуется больше времени, чтобы написать последовательную программу для решения новой проблемы. Мы изучаем программирование так же, как мы учимся письму. Мы начинаем с чтения и объяснения программ, затем пишем простые программы, а затем со временем пишем все более сложные программы.В какой-то момент вы «получаете свою музу» и сами видите закономерности и можете более естественно увидеть, как взять проблему и написать программу, которая решает эту вычислительную проблему. И как только вы дойдете до этого момента, программирование станет очень приятным и творческим процессом.

Начнем со словаря и структуры программ Python. Наберитесь терпения, поскольку простые примеры напоминают вам о том, когда вы впервые начали читать.

Текст, из которого состоит программа Python, имеет особую структуру.Синтаксис должен быть правильным, иначе интерпретатор выдаст сообщения об ошибках и не выполнит программу. В этом разделе представлен Python на простом примере программы.

Программа состоит из одного или нескольких операторов . Оператор - это инструкция, которую выполняет интерпретатор.

Следующий оператор вызывает функцию печати для отображения сообщения:

print («Это простая программа на Python»)

Мы можем использовать оператор в программе.На рисунке 13 ( simple.py ) показан пример очень простой программы Python, которая что-то делает:

Рисунок 13: Листинг simple.py

IDLE - это интегрированная среда разработки и обучения (IDE) Python, которая входит в состав стандартной библиотеки Python, которая распространяется вместе с Python 3 (см. Приложение A). IDLE - это стандартная среда разработки Python. Его название является аббревиатурой от « I ntegrated D eve L opment E nvironment».Он хорошо работает как на платформах Unix, так и на Windows.

IDLE имеет окно ада Python S , которое дает вам доступ к интерактивному режиму Python. В нем также есть редактор файлов, который позволяет создавать и редактировать существующие исходные файлы Python. Редактор файлов использовался для написания программы simple.py .

Способ запуска IDLE зависит от вашей операционной системы и от того, как она была установлена. На рисунке 13 показан снимок экрана IDLE, работающего в Windows 8.1 комп. IDE состоит из простой строки меню вверху. Другие IDE Python внешне похожи.

Чтобы начать ввод нашей программы, мы просто вводим операторы Python. Чтобы запустить новую программу, выберите пункт New File из меню File . Это действие создает новую панель редактора для файла с именем Untitled , как показано на рисунке 14 ниже.

Рисунок 14: Окно нового редактора файлов

Теперь мы готовы ввести код, составляющий программу.

print («Это простая программа на Python»)

Далее мы сохраним файл. Последовательность меню Файл Сохранить или Файл Сохранить как , создает диалоговое окно, показанное на рисунке 15, которое позволяет нам выбрать папку и имя файла для нашей программы. Вы должны быть уверены, что все программы Python сохранены с расширением .py . Если доступно «Сохранить как тип: файлы Python», нет необходимости добавлять расширение .py , поскольку оно будет автоматически сохранено как .py (см. рисунок 15).

Рисунок 15: Сохранение файла Python, вариант 1

Если вы используете другой текстовый редактор, выберите «Сохранить как тип: все файлы» и добавьте расширение .py (см. Рисунок 16).

Рисунок 16. Сохранение файла Python, вариант 2

Мы можем запустить программу, выбрав последовательность меню Run -> Run Module или используя горячую клавишу F5 . В новом окне с надписью Python Shell отобразится вывод программы.На рисунке 17 показаны результаты запуска программы.

Рисунок 17: Программа simple.py Выход

Эта программа содержит один оператор Python. Оператор - это команда, которую выполняет интерпретатор. Этот оператор печатает сообщение Это простая программа Python в окне оболочки Python . Оператор - это основная единица выполнения в программе Python. Операторы могут быть сгруппированы в более крупные фрагменты, называемые блоками, а блоки могут составлять более сложные операторы (например,грамм. структура выбора или итеративная структура, которую мы видели в последнем разделе). Оператор print («Это простая программа Python») использует встроенную функцию с именем print . В Python есть множество различных типов операторов, которые мы можем использовать для создания программ, и в следующих разделах исследуются эти различные типы операторов.

Примечание для читателя: В контексте программирования функция - это именованная последовательность операторов, которая выполняет вычисление.Имя функции здесь - print. Выражение в скобках называется аргументом функции. Результатом для этой функции является строка символов в кавычках (то есть «сообщение») аргумента . Обычно говорят, что функция «принимает» аргумент и «возвращает» результат. Результат называется возвращаемым значением.

Когда вы вводите оператор в командной строке в окне Shell и нажимаете клавишу Enter, Python выполняет его.Сами по себе заявления не дают никакого результата.

Мы создали программу, показанную на рисунке 13 (simple.py), и отправили ее интерпретатору Python для выполнения. Мы можем напрямую взаимодействовать с интерпретатором, вводя операторы и выражения Python для немедленного выполнения. Как мы видели на рисунке 17, окно IDLE, обозначенное Python Shell , - это то место, куда исполняющая программа направляет свой вывод. Мы также можем вводить команды в окно Python Shell, и интерпретатор попытается их выполнить.На рисунке 18 показано, как интерпретатор реагирует, когда мы вводим программный оператор непосредственно в оболочку. Интерпретатор предлагает пользователю ввести три символа «больше» (>>>). Это означает, что пользователь ввел текст в строке с префиксом >>>. Любые строки без префикса >>> представляют вывод интерпретатора или обратную связь для пользователя. Мы сочтем интерактивный интерпретатор Python бесценным для экспериментов с различными языковыми конструкциями.

Рисунок 18: Выполнение отдельных команд в оболочке Python

Мы можем многое узнать о Python, даже не написав полной программы.Мы можем запустить интерактивный интерпретатор Python прямо из командной строки в Python Shell. Приглашение интерпретатора (>>>) предшествует всему пользовательскому вводу в интерактивной оболочке. Строки, которые не начинаются с приглашения >>>, представляют ответ интерпретатора. Если вы попытаетесь ввести каждую строку по одной в интерактивную оболочку, вывод программы будет смешиваться с вводимыми вами операторами. В этом случае лучший подход - набрать программу в редакторе, сохранить набранный вами код в файл, а затем запустить программу.В большинстве случаев мы используем редактор для ввода и запуска наших программ Python. Интерактивный интерпретатор наиболее полезен для экспериментов с небольшими фрагментами кода Python.

Примечание для читателя :

Функция print () всегда заканчивается невидимым символом «новой строки» (\ n), так что все повторные вызовы print будут печататься каждый в отдельной строке. Чтобы предотвратить печать этого символа новой строки, вы можете указать, что он должен заканчиваться пробелом:
print ('a', end = '')
print ('b', end = '')

Вывод:
ab
Или вы можете закончить пробелом:
print ('a', end = '')
print ('b', end = '') print ('c')

Результат:
ab
Или вы можете закончить пробелом:
print ('a', end = '')
print ('b', end = '')
print ('c')

Результат:
abc

Рисунок 19: Первая компьютерная ошибка (Изображение © любезно предоставлено Центром наземных боевых действий ВМС, Дальгрен, Вирджиния., 1988. Сборник NHHC)

Программирование - сложный процесс, и поскольку он выполняется людьми, он часто приводит к ошибкам. Ошибки программирования называются ошибками, а процесс их отслеживания и исправления называется отладкой.

История этого термина восходит к 9 сентября 1947 года, когда Гарвардский компьютер Mark II Aiken Relay вышел из строя. После того, как в огромной машине нашли причину проблемы, адмирал Грейс Хоппер, которая работала в инженерной программе военно-морского флота в Гарварде, нашла ошибку.Это было настоящее насекомое. Инцидент записан в журнале Хоппера вместе с молью-нарушителем, приклеенной к странице журнала: «15:45, реле №70, панель F (бабочка) в реле. Первый реальный случай обнаружения ошибки ».

В программе могут возникать ошибки трех типов: синтаксические ошибки, ошибки времени выполнения и семантические ошибки. Полезно различать их, чтобы быстрее их выследить.

Синтаксические ошибки

Python может выполнять программу только в том случае, если программа синтаксически правильна; в противном случае процесс завершается ошибкой и возвращает сообщение об ошибке.Синтаксис относится к структуре программы и правилам этой структуры. Например, на английском языке предложение должно начинаться с заглавной буквы и заканчиваться точкой.

это предложение содержит синтаксическую ошибку.
Так же, как и этот

Для большинства читателей несколько синтаксических ошибок не являются серьезной проблемой, поэтому мы без проблем можем читать стихи Э. Э. Каммингса. Python не так снисходителен. Если где-либо в вашей программе есть единственная синтаксическая ошибка, Python отобразит сообщение об ошибке и завершит работу, и вы не сможете запустить свою программу.Вначале вы, вероятно, потратите много времени на отслеживание синтаксических ошибок. Однако по мере накопления опыта вы будете делать меньше ошибок и быстрее их обнаруживать.

Ошибки выполнения

Второй тип ошибок - это ошибка времени выполнения, вызванная так потому, что ошибка не появляется до тех пор, пока вы не запустите программу. Эти ошибки также называются исключениями, потому что они обычно указывают на то, что произошло что-то исключительное (и плохое).

Ошибки времени выполнения редко встречаются в простых программах, которые вы увидите в первых модулях, поэтому может пройти некоторое время, прежде чем вы столкнетесь с одной из них.

Семантические ошибки

Третий тип ошибок - семантическая ошибка. Если в вашей программе есть семантическая ошибка, она будет работать успешно в том смысле, что компьютер не будет генерировать никаких сообщений об ошибках и завершит работу, но он не будет делать правильные вещи. Он сделает что-нибудь еще. В частности, он будет делать то, что вы ему сказали.

Проблема в том, что написанная вами программа - это не та программа, которую вы хотели написать. Смысл программы (ее семантика) неверен.Выявление семантических ошибок может быть непростым делом, поскольку оно требует от вас работать в обратном направлении, просматривая выходные данные программы и пытаясь понять, что она делает. Тестовые примеры, которые мы создали в UNIT # 1, помогают программистам исправлять семантические ошибки.

Экспериментальная отладка

Один из самых важных навыков, который вы приобретете, - это отладка. Хотя это может расстраивать, отладка - одна из самых интеллектуально насыщенных, сложных и интересных частей программирования.

В некотором смысле отладка похожа на детективную работу.Вы сталкиваетесь с подсказками и должны делать выводы о процессах и событиях, которые привели к результатам, которые вы видите.

Отладка также похожа на экспериментальную науку. Как только вы поймете, что происходит не так, вы измените свою программу и повторите попытку. Если ваша гипотеза верна, то вы можете предсказать результат модификации и сделать шаг ближе к работающей программе. Если ваша гипотеза была ошибочной, вам придется придумать новую.

Для некоторых программирование и отладка - одно и то же.То есть программирование - это процесс постепенной отладки программы до тех пор, пока она не сделает то, что вы хотите. Идея состоит в том, что вы должны начать с программы, которая что-то делает, и вносить небольшие изменения, отлаживая их по ходу работы, чтобы у вас всегда была рабочая программа.

Недостаточно просто напечатать одно предложение, не так ли? Вы хотите сделать больше - вы хотите внести какой-то вклад, манипулировать им и получить что-то от этого. Мы можем добиться этого в Python, используя константы и переменные, а также познакомимся с некоторыми другими концепциями в этом разделе.

Комментарии

Комментарии - это любой текст справа от символа # , который в основном полезен в качестве примечаний для читателя программы.

Например:

print ('hello world') # Обратите внимание, что print - это функция

ИЛИ

# Обратите внимание, что print - это функция
print ('hello world')

Используйте как можно больше полезных комментариев в своей программе, чтобы:

  • объяснить предположения
  • объяснить важные решения
  • объясните важные детали
  • объясните проблемы, которые вы пытаетесь решить
  • объясните проблемы, которые вы пытаетесь решить в своей программе, и т. Д.
  • Код

сообщает вам , как , комментарии должны сообщить вам , почему .

Это полезно для читателей вашей программы, чтобы они могли легко понять, что программа делает. Рассмотрим недавно нанятого программиста, которому было поручено поддерживать программу из 2000 строк кода. Без комментариев может быть очень сложно понять коды, не говоря уже о том, чтобы их поддерживать.

Литеральные константы

Примером буквальной константы является число вроде 5 , 1.23 , или строка типа 'Это строка' или "Это строка!" (строковые литералы должны быть в кавычках).

Он называется буквальным, потому что он буквальный - вы буквально используете его значение. Число 2 всегда представляет себя и ничего больше - это константа, потому что ее значение не может быть изменено. Следовательно, все это называется буквальными константами.

Номера

Числа в основном бывают двух типов - целые и числа с плавающей запятой. Примером целого числа является 2, что является просто целым числом.Примеры чисел с плавающей запятой (или для краткости с плавающей запятой): 3,23 и 7845,322222 .

Струны

Строка - это последовательность символов. Строки могут состоять из одного символа, одного слова или группы слов. Вы будете использовать строки во многих написанных вами программах Python. Обратите внимание на следующее:

Одинарные кавычки: вы можете указывать (определять) строки, используя одинарные кавычки, такие как «Цитируйте меня на этом» . Все пробелы, т.е. пробелы и табуляции в кавычках, сохраняются как есть.

Двойные кавычки: строки в двойных кавычках работают точно так же, как и строки в одинарных кавычках. Пример: "Как вас зовут?" . Нет никакой разницы в использовании одинарных или двойных кавычек, просто убедитесь, что используете соответствующий набор.

Triple Quotes: Вы можете указать многострочные строки, используя тройные кавычки - («» »или« ’). Вы можете свободно использовать одинарные и двойные кавычки в тройных кавычках. Пример:

'' 'Это многострочная строка.Это первая строка.
Это вторая строка.
«Как тебя зовут?» - спросил я.
Он сказал: «Бонд, Джеймс Бонд».
''

Строки неизменяемы. Это означает, что после того, как вы создали строку, вы не можете ее изменить. Хотя это может показаться плохим, на самом деле это не так. Мы увидим, почему это не ограничение в различных программах, которые мы увидим позже.

Переменные

Использование только буквальных констант может скоро наскучить - нам нужен способ хранить любую информацию и манипулировать ею.Здесь на сцену выходят переменные. Переменные - это именно то, что подразумевает название - их значение может варьироваться, т.е. вы можете хранить все, что угодно, используя переменную. Переменные - это просто части памяти вашего компьютера, где вы храните некоторую информацию. В отличие от буквальных констант, вам нужен какой-то метод доступа к этим переменным, и поэтому вы даете им имена.

Одна из самых мощных функций языка программирования - это возможность манипулировать переменными. Переменная - это имя, которое относится к значению.

>>> message = "Какой сегодня день?"
>>> п = 17
>>> пи = 3,14159

Оператор присваивания дает значение переменной:

В этом примере выполняются три назначения. Первый присваивает строковое значение «Какая сегодня дата?» в переменную с именем message. Второй присваивает n целое число 17, а третий присваивает число с плавающей запятой 3.14159 переменной с именем pi.

Назначение символ , =, не следует путать с равенством, в котором используется символ ==.Оператор присваивания связывает имя в левой части оператора со значением в правой части. Вот почему вы получите сообщение об ошибке, если введете:

>>> 17 = n
Файл «<интерактивный ввод>», строка 1
SyntaxError: невозможно присвоить литералу

Совет: при чтении или написании кода говорите себе: «n присваивается 17» или «n получает значение 17». Не говорите «n равно 17».

Распространенный способ представить переменные на бумаге - написать имя со стрелкой, указывающей на значение переменной.Такой вид диаграммы называется снимком состояния, потому что он показывает, в каком состоянии находится каждая из переменных в определенный момент времени. (Думайте об этом как о состоянии ума переменной). На следующей диаграмме показан результат выполнения операторов присваивания:

Сообщение

→ «Какая сегодня дата?»
п → 17
пи → 3,14159

Если вы попросите интерпретатор оценить переменную в оболочке Python, он выдаст значение, которое в настоящее время связано с переменной:

>>> сообщение
«Какая сегодня дата?»
>>> n
17
>>> pi
3.14159

Мы используем переменные в программе, чтобы «запоминать» вещи, например, текущий счет в футбольном матче. Но переменные переменные. Это означает, что они могут меняться со временем, как табло на футбольном матче. Вы можете присвоить значение переменной, а затем присвоить другое значение той же переменной. (Это отличается от математики. В математике, если вы дадите `x` значение 3, оно не может измениться, чтобы установить связь с другим значением в середине ваших вычислений!). Например:

>>> день = "четверг"
>>> день
'четверг'
>>> день = "пятница"
>>> день
'пятница'
>>> день = 21
>>> день
21

Вы заметите, что мы трижды меняли значение дня, а при третьем назначении мы даже сделали его ссылкой на значение другого типа.

Большая часть программирования заключается в том, чтобы компьютер запомнил вещи, например Количество пропущенных звонков на вашем телефоне, а затем организация обновления или изменения переменной, если вы пропустите другой звонок.

Примечание для читателя:

В компьютерном программировании используются два общих переменных жанра. Они настолько регулярно используются, что имеют особые названия.

Накопитель : переменная, используемая в цикле для суммирования или накопления результата.

счетчик : Переменная, используемая для подсчета чего-либо, обычно инициализируется нулем и затем увеличивается на единицу.

Именование идентификатора

Переменные - это примеры идентификаторов. Идентификаторы - это имена, данные для идентификации чего-либо. При именовании идентификаторов необходимо соблюдать несколько правил:

  • Первый символ идентификатора должен быть буквой алфавита (символом ASCII в верхнем или нижнем регистре или Unicode) или знаком подчеркивания (_).
  • Остальная часть имени идентификатора может состоять из букв (символы ASCII в верхнем или нижнем регистре или Unicode), подчеркивания (_) или цифр (0–9).
  • Имена идентификаторов чувствительны к регистру. Например, myname и myName не совпадают. Обратите внимание на нижний регистр n в первом и на верхний регистр N во втором.
  • Примеры действительных имен идентификаторов: i , name_2_3 . Примеры недопустимых имен идентификаторов: 2things , с интервалом , мое имя и > a1b2_c3

Ключевые слова Python определяют синтаксические правила и структуру языка, и их нельзя использовать в качестве имен переменных.

Python имеет тридцать с чем-то ключевых слов (и время от времени улучшения Python вводят или устраняют одно или два):

и

как

утверждать

перерыв

класс

продолжить

по умолчанию

del

Элиф

остальное

кроме

исполнительный

наконец

для

из

по всему миру

если

импорт

дюйм

это

лямбда

нелокальный

не

или

проезд

повышение

возврат

попробовать

в то время как

с

выход

Истинно

Неверно

Нет

Таблица 2: Ключевые слова Python

Возможно, вам захочется держать этот стол под рукой.Если интерпретатор жалуется на одно из ваших имен переменных, а вы не знаете почему, посмотрите, есть ли оно в этой таблице.

Программисты обычно выбирают имена для своих переменных, которые имеют значение для человека, читающего программу - они помогают документу программиста или запоминают, для чего используется переменная.

Примечание для читателя :
Новички иногда путают «значимое для человека-читателя» с «значимое для компьютера». Таким образом, они ошибочно подумают, что, поскольку они назвали некоторую переменную средним или pi , она каким-то волшебным образом вычислит среднее значение или магическим образом узнает, что переменная pi должна иметь значение, подобное 3.14159. Нет! Компьютер не понимает, что вы подразумеваете под переменной, поэтому вы найдете некоторые учебники или учебные пособия, которые намеренно не выбирают значимые имена при обучении новичков - не потому, что мы не думаем, что это хорошая привычка, а потому что мы пытаемся усилить идею, что вы - программист - должны написать программный код для вычисления среднего, и вы должны написать оператор присваивания, чтобы присвоить переменной pi значение, которое вы хотите.

Отступ

Пробелы важны в Python.На самом деле пробелы в начале строки важны. Это называется отступом. Начальные пробелы (пробелы и табуляции) в начале логической строки используются для определения уровня отступа логической строки, который, в свою очередь, используется для определения группировки операторов.

Это означает, что операторы, которые идут вместе, должны иметь одинаковый отступ. Каждый такой набор операторов называется блоком. Мы увидим примеры важности блоков в следующих разделах и «Единицах».
IndentationError: неожиданный отступ

Обратите внимание, что в начале второй строки есть один пробел. Ошибка, указанная Python, говорит нам о том, что синтаксис программы недействителен, т.е. программа была написана неправильно. Для вас это означает, что вы не можете произвольно запускать новые блоки операторов (за исключением основного блока по умолчанию, который вы, конечно, использовали все время). Случаи, когда вы можете использовать новые блоки (такие как структура управления итерацией), будут подробно описаны в следующих разделах.

Как сделать отступ: Используйте четыре пробела для отступа. Это официальная рекомендация языка Python. Хорошие редакторы (включая IDLE) автоматически сделают это за вас. Убедитесь, что вы используете постоянное количество пробелов для отступов, иначе ваша программа не запустится или будет вести себя непредсказуемо.

Практика: Наберите, сохраните и запустите следующую программу, var.py, с помощью редактора Python.

# Имя файла: var.py
i = 5
print (i)
i = i + 1
print (i)
s = '' 'Это многострочная строка.
Это вторая строка. ''
отпечатков

Выход:

5
6
Это многострочная строка.
Это вторая строка.

Разберем, как работает эта программа.

Заявление Python

Пояснение

i = 5

Сначала мы присваиваем литеральное постоянное значение 5 переменной i с помощью оператора присваивания (=).Эта строка называется оператором, потому что в ней говорится, что что-то должно быть сделано, и в этом случае мы связываем имя переменной i со значением 5.

печать (i)

Затем мы печатаем значение i с помощью оператора print, который, что неудивительно, просто выводит значение переменной на экран.

я = я + 1

Здесь мы добавляем 1 к значению, хранящемуся в i, и сохраняем его обратно в i.

печать (i)

Затем печатаем и ожидаемо получаем значение 6.

s = '' 'Это многострочная строка.
Это вторая строка. ''

Здесь мы присваиваем буквальную строковую константу переменной s.

отпечатки

Затем распечатываем.

Большинство операторов (логических строк), которые вы пишете, будут содержать выражения.Простой пример выражения - 2 + 3 . Выражение можно разбить на операторы и операнды.

Операторы - это функциональные возможности, которые что-то делают, и могут быть представлены символами, такими как +, или специальными ключевыми словами. Операторам требуются некоторые данные для работы, и такие данные называются операндами. В данном случае операндами являются 2 и 3 .

Когда имя переменной появляется вместо операнда, оно заменяется своим значением перед выполнением операции.

Кратко рассмотрим операторов и их использование.

Обратите внимание, что выражения, приведенные в примерах, можно вычислять с помощью интерпретатора в интерактивном режиме. Например, чтобы проверить выражение 2 + 3, используйте интерактивную подсказку интерпретатора Python в окне оболочки:

Вот краткий обзор доступных операторов:

+ (плюс)

Добавляет два объекта

3 + 5 дает 8.
‘a’ + ‘b’ дает ‘ab’.

- (минус)

Дает вычитание одного числа из другого; если первый операнд отсутствует, предполагается, что он равен нулю.

-5,2 дает отрицательное число
50-24 дает 26.

* (умножить)

Выдает умножение двух чисел или возвращает строку, которая повторяется много раз.

2 * 3 дает 6.
‘la’ * 3 дает ‘lalala’.

** (мощность)

Возвращает x в степень y

/ (делить)

Разделить x на y

13/3 дает 4,333333333333333

// (разделить и перекрыть)

Разделите x на y и округлите ответ до ближайшего целого числа

13 // 3 дает 4
-13 // 3 дает -5

% (по модулю)

Возвращает остаток от деления

.

13% 3 дает 1.
-25,5% 2,25 дает 1,5.

<(менее)

Возвращает, является ли x меньше y. Все операторы сравнения возвращают True или False.
Обратите внимание на использование заглавных букв в этих именах.

5 <3 дает False
3 <5 дает True.
Сравнения можно объединить в произвольную цепочку:
3 <5 <7 дает True.

> (больше)

Возвращает, больше ли x, чем y

5> 3 возвращает True
Если оба операнда являются числами, они сначала преобразуются в общий тип.В противном случае он всегда возвращает False.

<= (меньше или равно)

Возвращает, является ли x меньше или равно y

х = 3;
у = 6;
x <= y возвращает True

> = (больше или равно)

Возвращает значение x, больше или равно y

х = 4;
у = 3;
x> = 3 возвращает True

== (равно)

Сравнивает, равны ли объекты

х = 2; у = 2; x == y возвращает True
x = ‘str’; y = «stR»; x == y возвращает False
x = ‘str’; y = «str»; x == y возвращает True

! = (Не равно)

Сравнивает, если объекты не равны

х = 2;
у = 3;
x! = Y возвращает True

не (логическое НЕ)

Если x равно True, возвращается False.Если x равен False, он возвращает True.

x = Истина;
not x возвращает False.

и (логическое И)

x и y возвращает False, если x равно False, иначе возвращает оценку y

x = Ложь; y = Истина;
x и y возвращает False, поскольку x имеет значение False.
В этом случае Python не будет оценивать y, поскольку он знает, что левая часть выражения «and» имеет значение False, что означает, что все выражение будет ложным независимо от других значений.
Это называется оценкой короткого замыкания.

или (логическое ИЛИ)

Если x равен True, он возвращает True, иначе он возвращает оценку y

x = Истина; y = Ложь;
x или y возвращает True.
Также применима оценка короткого замыкания.

Таблица 3: Операторы Python

Некоторые операторы сравнения работают со строками. Например, оператор + (плюс) работает со строками, но не является сложением в математическом смысле.Вместо этого он выполняет конкатенацию , что означает объединение строк путем их стыковки.

Оператор * также работает со строками; он выполняет повторение. Например, «Fun» * 3 - это «FunFunFun» . Один из операндов должен быть строкой; другой должен быть целым числом.

>>> первый = 10
>>> второй = 15
>>> печать (первый + второй)
25
>>> первый = '100'
>>> второй = '150'
>>> печать (первый + второй)
100150

Python не обрабатывает прописные и строчные буквы так, как это делают люди.Все прописные буквы идут перед всеми строчными, так что слово «зебра» стоит перед яблоком. Распространенный способ решения этой проблемы - преобразование строк в стандартный формат, например в строчные буквы, перед выполнением сравнения.

Практика № 1

Используйте Python IDLE Shell для вычисления:

  1. 6 + 4 * 10
  2. (6 + 4) * 10 (Сравните это с предыдущим выражением и обратите внимание, что Python использует круглые скобки, как и в обычной математике, для определения порядка операций!)
  3. 23.2 + b * x + c
    x1 = (- b + sqrt (b * b - 4 * a * c)) / (2 * a)

Практика № 2

Итак, теперь давайте переведем 645 минут в часы. Используйте Python Shell в IDLE, чтобы ввести следующее:

>>> минуты = 645
>>> часы = минуты / 60
>>> часы

Ой! Результат дает нам 10,75, что не соответствует нашим ожиданиям. В Python 3 оператор деления / всегда дает результат с плавающей запятой. Возможно, мы хотели знать, сколько осталось полных часов и сколько минут осталось.Python дает нам два разных варианта оператора деления. Второе, так называемое этажное подразделение, использует токен //. Его результатом всегда является целое число - и если ему нужно изменить число, он всегда перемещает его влево на числовой строке. Итак, 6 // 4 дает 1, но -6 // 4 может вас удивить!

Практика № 3

Попробуйте это:

>>> 7/4
1,75
>>> 7 // 4
1
>>> минут = 645
>>> часы = минуты // 60
>>> часы
10

Позаботьтесь, чтобы вы выбрали правильный вкус оператора деления.Если вы работаете с выражениями, в которых вам нужны значения с плавающей запятой, используйте оператор деления, который точно выполняет деление.

Если у вас есть такое выражение, как 2 + 3 * 4 , сначала выполняется сложение или умножение?

Отзыв из алгебры PEMDAS (скобки, показатели, умножение, деление, сложение, вычитание). Это говорит нам, что умножение должно выполняться первым и что оператор умножения имеет более высокий приоритет, чем оператор сложения.

Гораздо лучше использовать круглые скобки для соответствующей группировки операторов и операндов, чтобы явно указать приоритет. Это делает программу более читаемой. Например, 2 + (3 * 4) определенно легче читать, чем 2 + 3 * 4 , что требует знания приоритета оператора.

У использования скобок есть дополнительное преимущество - они помогают нам изменить порядок оценки. Например, если вы хотите, чтобы в выражении вычислялось сложение перед умножением, вы можете написать что-то вроде (2 + 3) * 4 .

Практика № 4

С помощью редактора Python введите следующий код (сохраните как expression.py ):

# учитывая длину и ширину, вычислите площадь и периметр
# прямоугольника
длина = 5
ширина = 2
площадь = длина * ширина
печать ('Area is' , площадь)
принт ('Периметр есть', 2 * (длина + ширина))

Выход:

Разберем, как работает эта программа.

Заявление Python

Пояснение

длина = 5

ширина = 2

Длина и ширина прямоугольника хранятся в переменных с тем же именем. Каждому из них присваивается целочисленное значение. Мы используем их для вычисления площади и периметра прямоугольника с помощью выражений.

площадь = длина * ширина

print ('Area is', площадь)

Мы сохраняем результат (присваиваем) выражения длина * ширина в переменной области , а затем распечатываем его с помощью функции print .

принт ('Периметр есть', 2 * (длина + ширина))

В этом операторе печати мы напрямую используем значение выражения 2 * (длина + ширина) в функции печати.
Также обратите внимание, как Python печатает вывод в удобочитаемом формате, даже если мы не указали пробел между 'Area is' и областью переменной (добавляя запятую, Python знает, что нужно разделить вывод как отдельные 'слова', например вы бы в предложении).

Вспомните из нашего предыдущего блока пример диаграммы ввода-вывода-вывода для алгоритма, который мы назвали find_max.

Рисунок 20: Ввод-процесс-вывод для поиска наибольшего числа

Мы можем представить любое решение вычислительной проблемы, используя этот шаблон идентификации ввода (данные, которые нам даны), а затем общий процесс, который должен быть завершен для получения желаемого результата.

Мы использовали операторы Python, вызывающие функцию печати для отображения строки символов (то есть «сообщения»).

print («Это простая программа на Python»)

Для начала, встроенная функция print () будет использоваться для печати вывода для наших программ.

name = input («Пожалуйста, введите ваше имя:»)

В Python также есть встроенная функция для получения ввода от пользователя:

Пример выполнения этого сценария в оболочке Python IDLE приведет к появлению такого окна:

Рисунок 21: Использование встроенной функции input ()

Пользователь программы может ввести имя и нажать OK (клавиша Enter ), и когда это произойдет, введенный текст возвращается из функции input , и в этом случае назначается переменной name .

Даже если вы попросите пользователя ввести свой возраст, вы получите строку вида "17" . Ваша задача как программиста - преобразовать эту строку в целое число или значение с плавающей запятой.

Здесь мы рассмотрим еще три встроенные функции Python: int () , float () и str () , которые (попытаются) преобразовать свои аргументы в типы данных int, float и str. соответственно. Мы называем эти функции преобразования типов.

Функция int может принимать число с плавающей запятой или строку и превращать их в int.Для чисел с плавающей запятой он отбрасывает десятичную часть числа - процесс, который мы называем усечением до нуля в числовой строке. Например:

>>> int (3.14)
3
>>> int (3.9999) # Не округляется до ближайшего int!
3
>>> int (3.0)
3
>>> int (-3.999) # Обратите внимание, что результат ближе к нулю
-3
>>> int (minutes / 60 )
10
>>> int ("2345") # Разобрать строку для получения int
2345
>>> int (17) # Это работает, даже если arg уже является int
17
>>> int («23 бутылки»)

Этот случай преобразования последнего типа не похож на число - чего мы ожидаем?

Traceback (последний вызов последним):
Файл «<интерактивный ввод>», строка 1, в <модуле> ValueError: недопустимый литерал для int () с базой 10: '23 бутылки'

Преобразователь типов float () может превращать целое число, число с плавающей запятой или синтаксически допустимую строку в число с плавающей запятой:

>>> поплавок (17)
17.0
>>> с плавающей точкой ("123,45")
123,45

Конвертер типов str () превращает свой аргумент в строку:

>>> str (17)
'17'
>>> str (123.45)
'123.45'

Если вы не уверены, к какому классу относится значение (т. Е. Не уверены, является ли значение целым числом, числом с плавающей запятой или строкой), Python имеет встроенную функцию под названием type, которая может вам сказать.

type ('hello')

>>> type (29)

>>> num = 89.32
>>> тип (число)
<класс 'float'>

Как упоминалось в Модуле № 1, Python имеет обширную стандартную библиотеку, которая представляет собой набор встроенных модулей, каждый из которых обеспечивает определенные функции, помимо того, что включено в «базовую» часть Python. Модуль Python - это просто файл, содержащий код Python. Имя файла диктует имя модуля; например, файл с именем math.py содержит функции, доступные в стандартном математическом модуле.Мы исследуем этот модуль (математику) здесь.

Математический модуль и математические функции

Python имеет математический модуль, который предоставляет большинство знакомых математических функций. Прежде чем мы сможем использовать модуль, мы должны его импортировать:

>>> импорт математики

Этот оператор создает объект модуля с именем math. Ниже приводится частичный список функций, которые предоставляет этот модуль.

  • math.trunc (x) : возвращает значение с плавающей запятой x, усеченное до целого числа.
  • math.sqrt (x) : возвращает квадратный корень из x.
  • math.pow (x, y) : возвращает x в степени y.
  • math.degrees (x) : преобразует угол x из радианов в градусы.
  • math.radians (x) : преобразует угол x из градусов в радианы.

Многие математические операции зависят от специальных констант, также предоставляемых математическим модулем.

  • math.pi : математическая константа π = 3.141592 ….
  • math.e : Математическая константа e = 2,718281 ….

Некоторые примеры использования функций математического модуля (примечание: для этих функций требуется имя библиотеки, за которым следует точка, за которой следует имя функции):

import math
math.exp (5) # возвращает 148.41315

766
math.e ** 5 # возвращает 148.41315

765

math.sqrt (144) # возвращает 12.0
math.pow (12.5, 2.8) # возвращает 1178.5500657314767
math.pow (144, 0.5) # возвращает 12.0
math.trunc (1.001) # возвращает 1math.trunc (1.999) # возвращает 1
12 * math.pi ** 2 # возвращает 18.4352528130723

Дополнительные полезные встроенные математические функции, помимо float () и int () , включают:

  • abs (x) : возвращает абсолютное значение числа x..
  • round (x [, n]) : возвращает x с округлением до n цифр от десятичной точки (n необязательно). Если n опущено, он возвращает ближайшее целое число на свой вход.

Дополнительные примеры математических функций (нет необходимости импортировать модуль math с этими функциями):

round (80.23456, 2) # возвращает 80.23
round (100.000056, 3) # возвращает 100.0
abs (-45) # возвращает 45
abs (100.12) # возвращает 100.12

Мы видели, как печатать строки и как получить строку в качестве ввода от пользователя. Мы также увидели, как «складывать» строки (объединять) и «умножать» строки.

>>> word1 = 'fun'
>>> word2 = 'times'
>>> word1 word2
'funtimes'
>>> word1 * 4 '
funfunfunfun'

Обработка данных включает в себя манипулирование строками (то есть данными) для создания чего-то (информации), имеющего смысл.Например, нам может быть представлен файл с тысячами паролей, используемых в частной компании, и мы хотели бы определить, какие из этих паролей являются безопасными, а какие - небезопасными.

Напомним, что строка - это просто последовательность символов. Чтобы определить, является ли отдельный пароль безопасным или нет, мы можем захотеть посмотреть длину пароля и отдельные символы в пароле, ища такие символы, как прописные, числовые, специальные символы и т. Д.

Строки на самом деле представляют собой тип последовательности; последовательность отдельных символов. Оператор индексации (Python использует квадратные скобки для заключения индекса) выбирает односимвольную подстроку из строки:

>>> pw = "abc123"
>>> char1 = pw [1]
>>> print (char1)
b

Выражение pw [1] выбирает символ номер 1 из pw и создает новую строку, содержащую только этот один символ.Переменная char1 относится к результату. Когда мы отображаем char1 , мы получаем второй символ в строке pw , букву «b». Ученые-информатики всегда начинают отсчет с нуля. Буква в позиции нуля индекса "abc123" - это a. Итак, в позиции [1] у нас есть буква b.

Если мы хотим получить доступ к нулевой букве eth в строке, мы просто помещаем 0 или любое выражение, которое оценивается как 0, между скобками:

>>> pw = "abc123"
>>> char1 = pw [0]
>>> print (char1)
a

Выражение в скобках называется индексом.Индекс определяет член упорядоченной коллекции, в данном случае набор символов в строке. Индекс указывает, какой из них вы хотите, отсюда и название. Это может быть любое целочисленное выражение.

Обратите внимание, что индексирование возвращает строку - Python не имеет специального типа для одного символа. Это просто строка длиной 1.

Строковый метод len () при применении к строке возвращает количество символов в строке:

>>> pw = "abc123"
>>> len (pw)
6

В какой-то момент вам может потребоваться порвать большую строку (т.g абзаца) на более мелкие части или строки. Это противоположность конкатенации, которая объединяет строки в одну.

Для этого используется метод split () . Он разбивает или разбивает строку и добавляет данные в список отдельных «слов», используя определенный разделитель.

>>> предложение = "Python - это интерпретируемый язык программирования высокого уровня для программирования общего назначения."
>>> предложение.split ()
['Python', 'is', 'an', 'интерпретируемый', 'высокоуровневый', 'программирование', 'language', 'for', ' универсальное ',' программирование.']
>>> len (предложение.split ())
10

Если при вызове функции разделитель не определен, по умолчанию будет использоваться пробел (как показано выше). Проще говоря, разделитель - это определенный символ, который будет помещен между каждой переменной. Например:

>>> numbers = "122,35,09,97,56"
>>> numbers.split (",")
['122', '35', '09', '97 ',' 56 ']
>>> len (числа.разделить (","))
5

Строковый метод lower () преобразует все символы нижнего регистра в строке в символы верхнего регистра и возвращает их.

>>> title = "Земля, моя задница и другие большие круглые объекты"
>>> title.lower () 'Земля, моя задница и другие большие круглые объекты'
>>>

Аналогично, строковый метод upper () преобразует все символы верхнего регистра в строке в символы нижнего регистра и возвращает их.

>>> title = "Где дикие твари"
>>> title.upper ()
'ГДЕ ДИКИЕ ВЕЩИ'
>>>

  • Объясните зависимости между аппаратным и программным обеспечением
  • Опишите форму и функции языков программирования для ЭВМ
  • Создавайте, изменяйте и объясняйте компьютерные программы, следуя шаблону ввода / обработки / вывода.
  • Формируйте действительные идентификаторы и выражения Python.
  • Напишите операторы Python для вывода информации на экран, присвоения значений переменным и приема информации с клавиатуры.
  • Чтение и запись программ, обрабатывающих числовые данные и математический модуль Python.
  • Чтение и запись программ, обрабатывающих текстовые данные с помощью встроенных функций и методов.

С этого момента мы будем предполагать, что в вашей системе установлен Python. Теперь вы можете легко писать, сохранять и запускать программы Python.

Теперь, когда вы являетесь пользователем Python, давайте изучим еще несколько концепций Python.

Мы узнали, как использовать операторы, операнды и выражения - это основные строительные блоки любой программы.

Далее мы увидим, как использовать их в наших программах using.

Мы видели, как использовать три оператора потока управления - if, while и for вместе с соответствующими операторами break и continue. Это одни из наиболее часто используемых частей Python, поэтому очень важно освоить их.

  1. Каков результат каждого из следующих действий: >>> «Python» [1]
    a. >>> «Строки - это последовательности символов». [5]
    b. >>> len («замечательно»)
    c. >>> «Mystery» [: 4]
    d. >>> «p» в «Pineapple»
    e. >>> «apple» в «Pineapple»
    f. >>> «pear» не в «Ананас»
    г. >>> «яблоко»> «ананас»
    ч. >>> «ананас» <«Персик»
  2. Возьмите предложение: Вся работа и отсутствие развлечений делают Джека скучным мальчиком .Сохраните каждое слово в отдельной переменной, затем распечатайте предложение в одной строке с помощью функции print .
  3. Добавьте скобки к выражению 6 * 1-2 , чтобы изменить его значение с 4 на -6 .
  4. Формула для расчета окончательной суммы, если кто-то получает сложные проценты, приведена в Википедии как эта формула для сложных процентов:
    Напишите программу на Python, которая присваивает основную сумму в 10000 долларов переменной P , присвойте n значение 12, и присвоить руб. процентную ставку 8%.Затем попросите программу предложить пользователю количество лет t , за которые будут начисляться деньги. Рассчитайте и распечатайте окончательную сумму через т лет.
  5. Вычислите следующие числовые выражения на бумаге, затем используйте Python IDLE Shell для проверки результатов: a. >>> 5% 2
    b. >>> 9% 5
    c. >>> 15% 12
    d.> >> 12% 15
    д. >>> 6% 6
    ж. >>> 0% 7
    г. >>> 7% 0
  6. Вы смотрите на часы, а сейчас ровно 2 часа дня.Вы устанавливаете будильник, который сработает через 51 час. В какое время срабатывает будильник? (Подсказка: вы можете считать на пальцах, но это не то, что нам нужно. Если у вас возникает соблазн считать на пальцах, измените 51 на 5100.) Напишите программу Python для решения общей версии вышеуказанной проблемы. . Спросите у пользователя время (в часах) и количество часов ожидания. Ваша программа должна выводить (печатать), сколько времени будет на часах, когда сработает будильник.
  7. Напишите программу find_hypot , которая, учитывая длину двух сторон прямоугольного треугольника, возвращает длину гипотенузы.(Подсказка: x ** 0,5 вернет квадратный корень.)
  8. Попрактикуйтесь в использовании Python IDLE Shell в качестве калькулятора:
    1. Предположим, обложка книги составляет 24,95 доллара, но книжные магазины получают скидку 40%. Стоимость доставки составляет 3 доллара за первую копию и 75 центов за каждую дополнительную копию. Какова полная оптовая стоимость 60 экземпляров?
    2. Если я выйду из дома в 6:52 утра и пробегу 1 милю в легком темпе (8:15 за милю), затем 3 мили в темпе (7:12 за милю) и снова 1 милю в легком темпе, в какое время делать Я иду домой завтракать?
  9. Введите следующий оператор в интерактивную оболочку: printt ('Который час?') Это синтаксическая ошибка или логическая ошибка?
  10. Предположим, что был импортирован математический модуль стандартной библиотеки Python.Напишите операторы Python, чтобы вычислить квадратный корень из четырех и распечатать ответ.
  11. Каково значение переменных num1 и num2 после выполнения следующих операторов Python?
    1. число = 0
    2. новый = 5
    3. число1 = число + новый * 2
    4. число2 = число + новый * 2
  12. Что не так в следующем утверждении, которое пытается присвоить значение десять переменной x?
    1. 10 = х
  13. Классифицируйте каждый из следующих идентификаторов как допустимый или незаконный идентификатор Python: a.fred
    b .if
    c. 2x
    д.-4
    д. sum_total
    ф. сумма Всего
    г. итого
    ч. В то время как
    i. х2
    дж. Частный
    к. общественный
    л. $ 16
    млн. xTwo
    п. 10%
    o. a27834
  14. Как значение 2,45 x 10 -5 выражается как литерал Python?
  15. Дано следующее присвоение: x = 2: Укажите, что будет печатать каждый из следующих операторов Python.
    а. print («x»)
    b. print (‘x’)
    c. print (x)
    г. print («x + 1»)
    e.print (‘x’ + 1)
    f. печать (x + 1)
  16. Учитывая следующие присвоения:
    i1 = 2
    i2 = 5
    i3 = -3
    d1 = 2,0
    d2 = 5,0
    d3 = -0,5
  17. Оцените каждое из следующих выражений Python.
    1. i1 + i2
    2. i1 / i2
    3. i1 // i2
    4. i2 / i1
    5. i1 * i3
    6. d1 + d2
    7. d1 / d2
    8. d2 / d1
    9. d3 * d1
    10. d1 + i2
    11. i1 / d2
    12. d2 / i1
    13. i2 / d1
    14. i1 / i2 * d1
  18. Что напечатано в следующем заявлении:
    #print (5/3)
  19. Рассмотрим следующую программу, которая содержит некоторые ошибки.Вы можете предположить, что комментарии в программе точно описывают предполагаемое поведение программы. # Получите два числа от пользователя
    n1 = float (input ()) # первое число
    n2 = float (input ()) # второе число
    # Вычислить сумма двух чисел
    print (n1 + n2) # третье число
    # Вычислить среднее двух чисел
    print (n1 + n2 / 2) # четвертое число
    # Назначить несколько переменных
    d1 = d2 = 0 # пятое число
    # Вычислить частное
    print (n1 / d1) # шестое число
    # Вычислить продукт
    n1 * n2 = d1 # седьмое число
    # Распечатать результат
    print (d1) # восьмое число Для каждой строки, указанной в комментариях, укажите, нужно ли присутствует синтаксическая ошибка, ошибка времени выполнения или семантическая ошибка.Не все строки содержат ошибку.
  20. Что напечатано следующим фрагментом кода? X1 = 2
    x2 = 2
    x1 + = 1
    x2 - = 1
    print (x1)
    print (x2)
  21. Учитывая следующие определения:
    x = 3
    y = 5
    z = 7, вычислите следующие логические выражения:
    x == 3
    x x> = y
    x <= y
    x! = Y - 2
    x <10
    x> = 0 и x <10
    x <0 и x <10
    x> = 0 и x <2
    x <0 или x <10
    x> 0 или x <10
    x <0 или х> 10
  22. Учитывая следующие определения: x = 3
    y = 3
    b1 = true
    b2 = false
    x == 3
    y <3
    оцените следующие логические выражения:
  1. b2
  2. не b1
  3. не b2
  4. b1 и b2
  5. b1 или b2
  6. х
  7. y
  8. x или y
  9. не

Ребел Уилсон примет участие в конкурсе ABC по грумингу собак «Pooch Perfect» - The Hollywood Reporter

Aca-pawesome ? ABC идет к собакам с Ребелом Уилсоном.

Поддерживаемая Disney вещательная сеть привлекла бывшую звезду Pitch Perfect для проведения серии соревнований по уходу за собаками под названием Pooch Perfect.

Лиза Вандерпамп, знаменитый грумер Хорхе Бендерски и ветеринар доктор Кэлли Харрис выступят в качестве трио судей в восьмисерийном сериале от продюсеров Beyond Media Rights Limited. Сериал основан на одноименном формате, который транслировался в прошлом году в Австралии и был организован Уилсоном.Сериал изначально создавался в Великобритании и производился компанией Beyond.

В каждом эпизоде ​​будут представлены 10 грумеров в стране и их помощники, соревнующиеся в соревнованиях, включая «Иммунитет Пуппертунити» и «Ультиматт». (Да, действительно.) Вот как это описывает ABC: «В этих испытаниях команды сталкиваются с грандиозными усилиями по уходу за трансформациями и демонстрируют свои невероятные творения на знаменитой« набережной »». Три лучшие команды по окончании сезона разыграют денежный приз.(Неясно, получат ли щенки, представленные в сериале, угощения за свое участие.)

Уилсон сыграл «Толстую Эми» во всех трех фильмах Идеальный голос . Pooch Perfect возвращает актрису на ABC, где она ранее играла в комедии 2013 года Super Fun Night. Вот клип Уилсона, ведущего австралийскую версию сериала.

Pooch Perfect появляется после того, как HBO Max транслировал в прошлом году аналогичное соревнование по грумингу собак Haute Dog. Сделка на Pooch Perfect была в разработке в течение некоторого времени, так как бывший президент ABC Entertainment Кэри Берк купила шоу перед тем, как ее назначили руководителем студии Disney 20th Television.

Паскаль Сиакам запускает программу кодирования для детей

The Daily Beast

Дакота Джонсон не убивала бренд Эллен ДеДженерес. Эллен сделала это сама.

Фотоиллюстрация The Daily Beast / Фото через Getty В среду утром новости росли как снежный ком: сначала появилось сообщение Daily Mail о том, что Эллен ДеДженерес решила прекратить свое ток-шоу после 19 сезонов, по крайней мере, частично благодаря падению ее рейтинга (ДеДженерес Репорт категорически опроверг это сообщение).Менее чем через час The Hollywood Reporter опубликовал интервью с комиком, который заявил, что покидает шоу, потому что это больше не проблема. В последующие часы интервью транслировалось через Twitter, часто сопровождаемое кадрами Дакоты Джонсон за несколько минут до того, как она, как известно, выпотрошила комика в прямом эфире пятью короткими словами: Это неправда, Эллен ... Согласно THR, решение прекратить В конце концов, после долгих лет планирования, Эллен пришла от самой ДеДженерес. (ДеДженерес сказала The New York Times в 2018 году, что она играла с этой идеей.Тем не менее, трудно игнорировать время выхода этого релиза - менее чем через год после того, как обвинения в токсичности на рабочем месте вызвали споры у Эллен, и спустя месяцы после того, как стало известно, что шоу потеряло более миллиона зрителей. монолог во время записи в среду, которую она опубликовала в Твиттере вечером. Во время своего выступления, как и в интервью THR, комик подчеркнула, что решение было долгим: «Это шоу стало величайшим опытом в моей жизни, и я всем этим обязан вам», - сказал Дедженерес.«По правде говоря, я всегда доверяю своим инстинктам; мой инстинкт подсказал мне, что пора ". Она вспомнила свое судьбоносное решение выйти в 1997 году и сон, который ей приснился до принятия решения о том, что птица вырывается из клетки, прежде чем добавить: «Недавно мне приснился сон, что птица, красивая птица с ярким светом. красные перья, подошли к моему окну и прошептали: «Ты все еще можешь делать что-нибудь на Netflix.» И это был знак, который я искал ». Сегодня важный день. Следующий сезон - большой сезон. pic.twitter.com/Ii4m9IDuYv— Эллен ДеДженерес (@TheEllenShow) 13 мая 2021 г. Независимо от того, чье решение было выключить свет на Эллен, ее закрытие из-за обвинений в токсичности на рабочем месте кажется символическим сдвигом в индустрии развлечений. , поскольку Голливуд продолжает свою работу по демонтажу властных и в конечном итоге унизительных властных структур, которые так долго определяли его.Люди наконец-то начинают видеть настоящую Эллен ДеДженерес, и это не красиво Помимо борьбы с сексуальными хищниками, движение #MeToo и такие организации, как Time's Up, выдвинули токсичную иерархическую культуру Голливуда на передний план публичного обсуждения, подчеркнув злоупотребления властью, которые имели неистовствовать слишком долго. Падут не только такие сексуальные насильники, как Харви Вайнштейн; в знак времени Скотт Рудин, чье якобы оскорбительное поведение по отношению к коллегам в течение многих лет было секретом полишинеля, наконец привлекается к ответственности после того, как его бывшие сотрудники высказались в недавнем разоблачении Hollywood Reporter, а затем еще одно в New Журнал Йорк.(С тех пор Рудин принес расплывчатые извинения и поставил пьесы с Барри Диллером, председателем IAC, материнской компании The Daily Beast.) Сотрудники Эллен не обвиняли ДеДженереса в жестоком обращении, когда прошлым летом они выступили с осуждающим докладом от BuzzFeed; они утверждали, что именно производители увековечили токсичную среду. Но, как сказал один источник: «Если [ДеДженерес] хочет иметь собственное шоу и иметь свое имя в названии шоу, ей нужно больше участвовать, чтобы увидеть, что происходит». Шоу Эллен ДеДженерес впервые началось еще в 2014 году, когда, как сообщала The Daily Beast, бывший главный писатель Эллен Карен Килгарифф поделилась с Марком Мароном, «что ее уволили из шоу после того, как она отказалась пересечь линию пикета во время сценария 2008 года». наносить удар.С тех пор ДеДженерес якобы не разговаривал с Килгариффом ». Но плотина действительно начала разрушаться в апреле прошлого года, когда вирусная ветка собрала тревожное количество неподтвержденных анекдотов о якобы подлом поведении ДеДженереса, включая, пожалуй, самое пагубное, предположение о том, что ДеДженерес отказывался смотреть в глаза стажерам. В том же месяце Variety сообщила, что продюсеры шоу не смогли должным образом сообщить сотрудникам о том, как пандемия повлияет на их рабочее время и заработную плату, и наняли непрофсоюзную компанию, чтобы снять шоу из дома ДеДженереса.(Представитель Warner Bros. Television в то время сказал Variety, что часы работы членов экипажа были сокращены, но им платили постоянно. Что касается проблем со связью, то представитель заявил о осложнениях из-за хаоса, вызванного COVID-19 . ») В июле ситуация обострилась, когда бывшие сотрудники рассказали BuzzFeed, что закулисная обстановка шоу изобилует расизмом и запугиванием. В последующем материале, опубликованном в том же месяце, были выявлены обвинения в сексуальных домогательствах среди продюсеров высшего уровня.После расследования Warner Bros. уволила продюсеров Эда Главина, Кевина Лемана и Джонатана Нормана. Представитель заявила в своем заявлении, что в дополнение к кадровым изменениям студия также определила «соответствующие меры для решения поднятых вопросов и предпринимает первые шаги по их реализации». ДеДженерес извинилась перед своими сотрудниками в служебной записке. когда впервые появились обвинения, и обратилась к спорам в монологе извинений, когда ее шоу вернулось в эфир в сентябре.«Я знаю, что нахожусь в привилегированном и влиятельном положении, и я поняла, что это влечет за собой ответственность, - сказала она тогда, - и я беру на себя ответственность за то, что происходит на моем шоу». (Она в целом опровергла обвинения в Twitter в своем интервью THR в среду.) Но к тому времени, когда ее сотрудники начали высказываться, бренд ДеДженерес уже имел несколько недостатков - и даже до того, как это случилось с Джонсоном в конце 2019 года. В январе того же года. ДеДженерес пытался помочь Кевину Харту восстановить свою репутацию после того, как его прошлые гомофобные твиты снова появились в сети.Харт сначала сдался, а не извинялся, хотя позже он объявил, что уходит с концерта.) На протяжении всего интервью ДеДженерес защищал Харта и даже позволял ему утверждать, что он неоднократно извинялся за твиты, утверждение, которое не выдержало критики. Далее она рассказала, что лично звонила в Академию, чтобы лоббировать его восстановление в должности. «Есть так много ненавистников», - добавил ДеДженерес. «Что бы ни происходило в Интернете, не обращайте на них внимания.Это небольшая группа очень громких людей ».« Они не могут уничтожить вас, потому что у вас слишком много таланта », - сказала ДеДженерес своему гостю, прежде чем сетовать на то, что те, кто выступает против его гомофобных замечаний, пытались« помешать вам мечта - исходя из того, что вы хотели делать и что вы имеете право делать, что вы должны делать ». Было неприятно и разочарованно видеть ДеДженерес - первопроходца для квир-людей на экране, которые однажды потеряли работу после того, как вышли из нее - так упорно работает, чтобы помочь Харту избежать ответственности за свои гомофобные высказывания.Но это не будет последний неприятный выбор, который она сделает в этом году. Несколько месяцев спустя, в октябре, она отмахивалась от критики за то, что она болтала с Джорджем Бушем на футбольном матче. ДеДженерес обратился к ее фотографии с Бушем в прямом эфире, сказав аудитории: «Вот в чем дело: я дружу с Джорджем Бушем. . На самом деле, я дружу со многими людьми, которые не разделяют моих убеждений. Мы все разные, и я думаю, что мы забыли, что это нормально ».« То, что я не согласен с кем-то во всем, не означает, что я не собираюсь дружить с ними », - добавил ДеДженерес.«Когда я говорю:« Будьте добры друг к другу », я не имею в виду только людей, которые думают так же, как и вы. Я имею в виду, будь добр ко всем. Это не имеет значения ». Это заявление прекрасно раскрыло запутанный дух, лежащий в основе бренда DeGeneres в том виде, в котором он существует сегодня. (Видео с ее монологом Буша позже было размещено на YouTube под названием «Эта фотография Эллен и Джорджа Буша снова вернет вам веру в Америку».) Те, кто вырос, наблюдая за восхождением ДеДженерес, знают, что ее успех нелегок. победил; она появилась на телевидении и в реальной жизни в 1997 году только для того, чтобы увидеть, как ее шоу отменяют и становятся мишенью фундаменталистов, таких как Джерри Фалуэлл, которые опорочили ее как «Эллен Дедженерат».Ей потребовалось три года, чтобы вернуться в эфир. Легко представить, что для некоторых наследие ДеДженереса всегда будет начинаться и заканчиваться этой битвой, но бренд, созданный ДеДженересом, теперь кажется почти оторванным от этого прошлого. Когда мне представится возможность привлечь Харта к ответственности за твиты вроде: «Эй, если мой сын придет домой и попробует сыграть с кукольным домиком моей дочери, я сломаю его ему над головой и скажу своим голосом:« Перестань, это гей » Вместо этого ДеДженерес решил классифицировать своих критиков как «ненавистников» и позволить ему охарактеризовать их опасения как «злонамеренные атаки».Когда ее попросили поразмышлять о том, почему может быть плохо, что она ладила с парнем, который выступал на платформе «сострадательного консерватизма», прежде чем поддержать поправку к конституции, ограничивающую однополые браки, чтобы обеспечить его переизбрание - не говоря уже о скажем, ураган Катрина и война в Ираке - вместо этого ДеДженерес предпочла защитить свое право проводить время с кем угодно. Другими словами: получив возможность выбирать между властью и подотчетностью, она снова встала на сторону власти. Такой подход к знаменитостям кажется все более неуместным.Когда впервые появились обвинения Эллен в токсичности на рабочем месте, было легко представить, что ДеДженерес, возможно, сможет уйти от спора после короткого тура с извинениями. Теперь, когда комик покончил со своим дневным транспортным средством - основным контактом ее поклонников на протяжении десятилетий - ее путь вперед немного менее ясен. Но нельзя сказать, что ДеДженерес исчезнет с наших экранов в ближайшее время; у нее все еще есть несколько серий с Warner Bros. и богатый контракт на разработку с Discovery +. Теперь вопрос просто в том, воспользуется ли она этими автомобилями как площадкой для развития нового бренда.Кто-то может возразить, и многие, вероятно, будут возражать, что DeGeneres не нуждается в ребрендинге. В конце концов, решение о прекращении ее выступления было полностью добровольным. Но если она ищет «вызов», возможно, это хорошее место для начала.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.