недавно я заметил кое-что интересное, глядя на спецификация грамматики Python 3.3:
дополнительный блок «стрелка» отсутствовал в Python 2, и я не мог найти никакой информации о его значении в Python 3. Оказывается, это правильный Python, и он принимается интерпретатором:
Я думал, что это может быть какой-то синтаксис условие, но:
может ли кто-нибудь, привыкший к этому синтаксису, объяснить это?
3 ответов
более подробно, Python 2.x имеет docstrings, которые позволяют прикреплять строку метаданных к различным типам объектов. Это удивительно удобно, поэтому Python 3 расширяет эту функцию, позволяя прикреплять метаданные к функциям, описывающим их параметры и возвращаемые значения.
нет предвзятого варианта использования, но PEP предлагает несколько. Один очень удобный, чтобы позволить вам аннотировать параметры с их ожидаемыми типы; тогда было бы легко написать декоратор, который проверяет аннотации или согласовывает аргументы с правильным типом. Другой-разрешить документацию по конкретным параметрам вместо кодирования ее в docstring.
аннотации-это словари, поэтому вы можете сделать следующее:
вы также можете иметь структуру данных python, а не только строку:
или вы можете использовать атрибуты функций для проверки вызываемых значений:
самая быстрая мыслимая схема введет молчаливое осуждение аннотаций без подсказок в 3.6, полное осуждение в 3.7 и объявить подсказки типа как единственное разрешенное использование аннотаций в Python 3.8.
это фактически не было реализовано с 3.6 насколько я могу судить, поэтому он может столкнуться с будущими версиями.
согласно этому, пример, который вы предоставили:
будет запрещено в будущем (и в текущих версиях будет путать), его нужно будет изменить на:
аннотации никоим образом не используются самим Python, он в значительной степени заполняет и игнорирует их. С ними могут работать сторонние библиотеки.
Встроенные функции Python: какие нужно знать и на какие не стоит тратить время
Авторизуйтесь
Встроенные функции Python: какие нужно знать и на какие не стоит тратить время
В Python существуют десятки встроенных функций и классов, сотни инструментов, входящих в стандартную библиотеку Python, и тысячи сторонних библиотек на PyPI. Держать всё в голове начинающему программисту нереально. В статье расскажем про стандартные встроенные функции Python: какие используются часто, а какие вам, вероятно, не пригодятся никогда.
Чтобы разобраться, на какие функции стоит обратить внимание, их следует разделить на группы:
Встроенные функции в первых двух категориях являются основными. Они в конечном итоге будут нужны почти всем начинающим программистам на Python. Встроенные модули в следующих двух категориях являются специализированными, но потребности в них будут варьироваться в зависимости от вашей специализации. Категория 5 — это скрытые встроенные функции. Они очень полезны, когда в них есть необходимость, но многим программистам Python они, вероятно, никогда не понадобятся.
Общеизвестные функции
Если вы уже писали код на Python, эти модули должны быть вам знакомы.
Нравится вам такая реализация или нет, другой альтернативы не предусмотрено, поэтому к ней нужно привыкнуть.
К сожалению, в отличие от многих других языков программирования, в Python нельзя объединять строки и числа.
Python отказывается приводить целое число 3 к типу строка, поэтому нужно сделать это самостоятельно, используя встроенную функцию str (технически это класс, но с целью уменьшить количество ненужной информации будем принимать все методы за функции).
Эту функцию также можно использовать для отсечения дробной части у числа с плавающей точкой.
Обратите внимание, если нужно обрезать дробную часть при делении, оператор « // » более уместен (с отрицательными числами это работает иначе).
float
Float также можно использовать для преобразования целых чисел в числа с плавающей запятой.
Эта функция может очень облегчить задачу, если вы хотите составить список из итераций цикла.
При работе со списком метод copy позволяет создать его копию.
Если вы не знаете, с какими элементами работаете, функция list является более общим способом перебора элементов и их копирования.
Также можно использовать списковое включение, но делать это не рекомендуется.
Обратите внимание, когда вы хотите создать пустой список, следует использовать буквальный синтаксис списка (« [ ] »).
Использование « [ ] » считается более идиоматическим, так как эти скобки на самом деле выглядят как список Python.
tuple
Если вы пытаетесь создать хешируемую коллекцию (например, ключ словаря), стоит отдать предпочтению кортежу вместо списка.
Эта функция создаёт новый словарь.
Подобно спискам и кортежам, dict эквивалентна проходу по массиву пар «ключ-значение» и созданию из них словаря.
Дан список кортежей, по два элемента в каждом.
Выведем его на экран с помощью цикла.
Функция dict может принимать 2 типа аргументов:
Поэтому следующий код также будет работать.
Функция dict также может принимать ключевые слова в качестве аргументов для создания словаря со строковыми ключами.
Но рекомендуется всё же использовать литералы вместо ключевых слов.
Такой синтаксис более гибок и немного быстрее. Но самое главное он более чётко передаёт факт того, что вы создаёте именно словарь.
Как в случае со списком и кортежем, пустой словарь следует создавать с использованием буквального синтаксиса (« < >»).
Использование « < >» более идиоматично и эффективно с точки зрения использования процессора. Обычно для создания словарей используются фигурные скобки, dict встречается гораздо реже.
Создать пустой набор с « < >» нельзя (фигурные скобки создают пустой словарь). Поэтому функция set — лучший способ создать пустой набор.
Можно использовать и другой синтаксис.
Такой способ имеет недостаток — он сбивает с толку (он основан на редко используемой функции оператора * ), поэтому он не рекомендуется.
range
Результирующий диапазон чисел включает начальный номер, но исключает конечный ( range(0, 10) не включает 10).
Данная функция полезна при переборе чисел.
Обычный вариант использования — выполнить операцию n раз.
Функция range в Python 2 возвращает список. Это означает, что примеры кода выше будут создавать очень большие списки. Range в Python 3 работает как xrange в Python 2. Числа вычисляются «более лениво» при проходе по диапазону.
Функции, неочевидные для новичков
Эта функция проверяет достоверность (истинность) объектов Python. Относительно чисел будет выполняться проверка на неравенство нулю.
Применяя bool к коллекциям, будет проверяться их длина (больше 0 или нет).
Проверка истинности очень важна в Python. Вместо того, чтобы задавать вопросы о длине контейнера, многие новички задают проверку истинности.
Данная функция используется редко. Но, если нужно привести значение к логическому типу для проверки его истинности, bool вам необходима.
enumerate
Если нужно в цикле посчитать количество элементов (по одному элементу за раз), эта функция может быть очень полезной. Такая задача может показаться специфической, но она бывает нужна довольно часто.
Например, если нужно отслеживать номер строки в файле.
Enumerate также часто используется для отслеживания индекса элементов в последовательности.
reversed
Единственное, что можно сделать с этим итератором, пройтись по нему (но только один раз).
Есть несколько и других способов перевернуть списки в Python.
Данная функция, как правило, является лучшим способом «перевернуть» любой список (а также набор, массив и т. д.) в Python.
Эта функция берёт набор чисел и возвращает их сумму.
В Python есть много вспомогательных функций, которые выполняют циклы за вас (отчасти потому, что они хорошо сочетаются с генератор-выражениями).
min и max
Эти функции выдают минимальное и максимальное число из набора соответственно.
sorted
Эта функция принимает любой набор элементов и возвращает новый список всех значений в отсортированном порядке.
any и all
Эти функции могут быть использованы в паре с генератор-выражениями, чтобы определить соответствие элементов заданному условию.
Отрицание условия и возвращаемого значения позволит также использовать any в этом примере точно также (что усложнит конструкцию, но вполне сойдёт в качестве примера использования).
5 функций для отладки
Эти функции часто игнорируются, но будут полезны для отладки и устранения неисправностей кода.
breakpoint
Если нужно приостановить выполнение кода и перейти в командную строку Python, эта функция вам пригодится. Вызов breakpoint перебросит вас в отладчик Python.
Эта функция может использоваться в двух случаях:
Эта функция возвращает тип объекта, который вы ей передаете.
Тип экземпляра класса есть сам класс.
В действительности вы, скорее всего, будете обращаться за помощью к поисковой системе. Но если вы уже находитесь в Python Shell, вызов help(list.insert) будет быстрее, чем поиск документации в Google.
Функции, которые пригодятся позже
В начале изучения Python эти функции вам по большей части будут не нужны, но в конечном итоге они вам понадобятся.
Эта функция служит для открытия файла и последующей работы с ним. Но, если вы не работаете с файлами напрямую, то она вам может и не пригодиться.
input
Эта функция запрашивает у пользователя ввод, ждёт нажатия клавиши Enter, а затем возвращает набранный текст.
Чтение из стандартного ввода — это один из способов получить входные данные в программе. Но есть и много других способов: аргументы командной строки, чтение из файла, чтение из базы данных и многое другое.
Эта функция необходима для представления объекта в читабельном виде.
Для многих объектов функции str и repr работают одинаково.
Но есть объекты, для которых их применение различается.
Также repr используется при ведении лог-журнала, обработке исключений и реализации более сложных методов.
super
Эта функция очень важна, если используется наследование одного класса от другого.
Многие пользователи Python редко создают классы. Они не являются важной частью Python, хоть для многих типов программирования они необходимы. Например, вы не можете использовать веб-фреймворк Django без создания классов.
property
Декоратор позволяет создать атрибут, который всегда будет содержать возвращаемое значение конкретного вызова функции. Это проще всего понять на примере.
issubclass и isinstance
Функция issubclass проверяет, является ли класс подклассом одного или нескольких других классов.
Функция isinstance проверяет, является ли объект экземпляром одного или нескольких классов.
hasattr, getattr, setattr и delattr
Если нужно работать с атрибутами объекта, но имя атрибутов является динамическим и постоянно меняется, данные функции вам будут необходимы.
Функция hasattr позволяет проверить, имеет ли объект определённый атрибут.
Функция getattr позволяет получить значение атрибута (с необязательным значением по умолчанию, если атрибут не существует).
Функция setattr позволяет установить значение атрибута.
И delattr соответственно удаляет атрибут.
classmethod и staticmethod
Данная функция возвращает следующий элемент в итераторе.
Она может работать со следующими видами итераторов:
Функция next может быть представлена как способ вручную перебрать набор, чтобы получить один единственный элемент, а затем выйти из перебора.
Функции, которые когда-нибудь можно выучить
Следующие встроенные функции Python определённо не бесполезны, но они более специализированы.
Эти функции вам, возможно, будут нужны, но также есть шанс, что вы никогда не прибегнете к ним в своём коде.
Прочие специфические функции
Заключение
Если вы только начинаете свой путь в изучении Python, нет необходимости изучать все встроенные функции сейчас. Не торопитесь, сосредоточьтесь на первых двух пунктах (общеизвестные и упускаемые из виду), а после можете перейти и к другим, если/когда они вам понадобятся.
#3 Python для Data Science — встроенные функции и методы Python
Функции — одно из главных преимуществ языка Python как минимум при использовании их в проектах Data Science. Это третья часть серии материалов «Python для Data Science», в которой речь пойдет о функциях и методах.
Из нее вы узнаете не только о базовых концепциях, но познакомитесь с наиболее важными функциями и методами, которые будете использовать в будущем.
Это практическое руководство!
Желательно повторять те части, где нужно писать код, и решать задачи в конце статьи! Также рекомендуется вернуться к прошлым материалам, если вы еще не ознакомились с ними.
Что такое функции и методы Python?
Начнем с основ. Предположим, что существует переменная:
Вот простейший пример функции Python:
А вот пример метода Python:
Встроенные vs. пользовательские методы и функции
Круто то, что помимо огромного списка встроенных функций/методов, пользователи могут создавать собственные. Также они поставляются с различными Python-библиотеками. Для доступа к ним библиотеку нужно скачать и импортировать. Выходит, что возможности безграничны. Но к этому стоит вернуться позже, а сейчас сосредоточимся на встроенных элементах.
Самые важные встроенные функции Python для проектов Data Science
Функция в Python работают очень просто — ее нужно вызвать с заданными аргументами, а она вернет результат. Тип аргумента (например, строка, число, логическое значение и так далее) может быть ограничен (например, иногда нужно, чтобы это было именно целое число), но чаще аргументом может выступать значение любого типа. Рассмотрим самые важные встроенные функции Python:
print()
Эта функция уже использовалась в прошлых статьях. Она выводит различные значения на экран.
abs()
Возвращает абсолютную величину числа (то есть, целое число или число с плавающей точкой). Результат не может быть строкой, а только числовым значением.
round()
Возвращает округленное значение числа
min()
Возвращает наименьший объект в списке или из общего числа введенных аргументов. Это может быть в том числе и строка.
sorted()
Сортирует список по возрастанию. Он может содержать и строки и числа.
sum()
Суммирует значения списка. Он может содержать разные типы числовых значений, но стоит понимать, что с числами с плавающей запятой функция справляется не всегда корректно.
len()
Возвращает количество элементов в списке или количество символов в строке.
type()
Возвращает тип переменной
Это встроенные функции Python, которые придется использовать регулярно. Со всем списком можно ознакомиться здесь: https://docs.python.org/3/library/functions.html
С многими другими вы познакомитесь в следующих руководствах.
Самые важные встроенные методы Python
Большую часть методов Python необходимо применять по отношению к конкретному типу. Например, upper() работает со строками, но не с целыми числами. А append() можно использовать на списках, но со строками, числами и логическими значениями он бесполезен. Поэтому дальше будет список методов, разбитый по типам.
Методы для строк Python
a.lower()
Возвращает версию строки с символами в нижнем регистре.
a.upper()
Противоположность lower()
a.strip()
Если в строке есть пробелы в начале или в конце, метод их удалит.
a.replace(‘old’, ‘new’)
Заменяет выбранную строку другой строкой. Метод чувствителен к регистру.
a.split(‘delimiter’)
Разбивает строку и делает из нее список. Аргумент выступает разделителем.
Примечание: в этом случае разделителем выступает пробел.
’delimeter’.join(a)
Объединяет элементы списка в строку. Разделитель можно указать заново.
Это были самые важные методы, для работы со строками в Python.
Методы Python для работы со списками
В прошлом материале речь шла о структурах данных Python. И вот к ним нужно вернуться снова. Вы уже знаете, как создавать списки и получать доступ к их элементам. Теперь узнаете, как менять их.
Используем уже знакомую собаку Freddie:
a.append(arg)
Метод append добавляет элемент к концу списка. Предположим, что нужно добавить количество лап Freddie (4).
a.count(arg)
Возвращает количество указанных элементов в списке.
a.clear()
Удаляет все элементы списка. По сути, он полностью удалит Freddie. Но не стоит волноваться, потом его можно вернуть.
Список всех методов для работы с Python можно найти здесь: https://docs.python.org/3/tutorial/datastructures.html
Методы Python для работы со словарями
Как и в случае со списками, есть набор важных методов для работы со словарями, о которых нужно знать.
dog_dict.keys()
Вернет все ключи словаря.
dog_dict.values()
Вернет все значения словаря.
dog_dict.clear()
Удалит все из словаря.
Для добавления элемента в словарь не обязательно использовать метод; достаточно просто указать пару ключ-значение следующим образом:
Это все методы на сегодня.
Проверьте себя
В этом задании вам нужно использовать не только то, что узнали сегодня, но и знания о структурах данных из прошлого материала, а также о переменных — из первого.
sum() суммирует значения элементов, а len() подсчитывает их количество. Если поделить одно значение на другое, то выйдет среднее. Результат: 2.909090
Повезло, что в списке нечетное количество элементов.
Примечание: эта формула не сработает, если элементов будет четное количество.
В чем разница между функциями и методами в Python?
После прочтения этой статьи у вас наверняка появился вопрос: «Зачем нужны и функции и методы, если они делают одно и то же?»
Это один из самых сложных вопросов для тех, кто только знакомится с Python, а ответ включает много технических деталей, поэтому вот некоторые подсказки, чтобы начать разбираться.
Так зачем и методы и функции нужны в Python? Официальный ответ заключается в том, что между ними есть небольшие отличия. Так, метод всегда относится к объекту (например, в dog.append(4) методу append() нужно объект dog ). В функции объект не нужно использовать. Если еще проще, метод — это определенная функция. Все методы — это функции, но не все функции являются методами.
Если все равно не понятно, но стоит волноваться. Работая с Python и дальше, вы разберетесь в различиях, особенно, когда начнете создавать собственные методы и функции.
Вот еще один дополнительный совет: функции и методы — это как артикли (der, die, das) в немецком языке. Нужно просто выучить синтаксис и использовать их по правилам.
Как и в немецком, есть эмпирические правила, которые также должны помочь. Так, функции можно применять к разным типам объектов, а методы — нет. Например, sorted() — это функция, которая работает со строками, списками, числами и так далее. Метод upper() работает исключительно со строками.
Но главный совет в том, чтобы не пытаться понять различия, а учиться их использовать.
Итого
Теперь вы знакомы более чем с 20 методами и функциями Python. Неплохое начало, но это только основы. В следующих руководствах их количество будет расти в том числе за счет функций и методов из сторонних библиотек.
Python. Краткий справочник
Комментарии
Комментарии в Python начинаются со знака # и могут появляться в любом месте программы.
Комментарий может занимать всю строчку:
или может находиться на строчке после какого-нибудь кода:
Внимание: любую строку можно превратить в комментарий, достаточно в начале строки набрать комбинацию клавиш Ctrl+/
Числа
Числа в Python бывают трёх типов:
Строки
Строка – это последовательность символов. Чаще всего строки – это просто некоторые наборы слов. Слова могут быть как на английском языке, так и почти на любом языке мира.
Операции со строками
Методы работы сос строками
Кавычки
Строку можно указать, используя одинарные кавычки, как например, ‘Это строка’. Любой одиночный символ в кавычках, например, ‘ю’ — это строка. Пустая строка » — это тоже строка. То есть строкой мы считаем всё, что находится внутри кавычек.
Запись строки в одинарных кавычках это не единственный способ. Можно использовать и двойные кавычки, как например, »Это строка». Для интерпретатора разницы между записями строки в одинарных и двойных кавычках нет.
Внимание :
Если строка началась с двойной кавычки — значит и закончиться должна на двойной кавычке.
Если внутри строки мы хотим использовать двойные кавычки, то саму строку надо делать в одинарных кавычках.
Театр » Современник ‘ ‘
print (‘Театр » Современник » ‘)
Строка, занимающая несколько строк, должна быть обрамлена тройными кавычками ( » » » или »’ ). Например:
»’В Python можно использовать одинарные,
двойные и тройные кавычки,
чтобы обозначить строку»’
Отступы
Оператор присваивания
Переменная – это именованная область памяти, в которой хранятся данные. Данные помещаются в эту область памяти, как в ящик, с помощью оператора присваивания. Общая форма записи операции присваивания:
Знакомый нам знак равно (=) в программирование это знак операции присваивания. Различие между знаками равно и присваивания в следующем.
Например:
b = 4
b = b + 2 # переменная будет иметь значение 6
Основные операторы
Оператор
Краткое описание
Сложение (сумма x и y)
Вычитание (разность x и y)
Умножение (произведение x и y)
Внимание! Если x и y целые, то результат всегда будет целым числом! Для получения вещественного результата хотя бы одно из чисел должно быть вещественным. Пример: 40/5 → 8, а вот 40/5.0 → 8.0
y+=x; эквивалентно y = y + x;
y*=x; эквивалентно y = y * x;
y/=x; эквивалентно y = y / x;
y%=x; эквивалентно y = y % x;
4 % 2 в результате будет 0
5 % 2 в результате будет 1
4 // 3 в результате будет 1
25 // 6 в результате будет 4
Возведение в степень
5 ** 2 в результате будет 25
логическое отрицание НЕ
Основные типы данных
Описание
float
Последовательность символов: « abc « , « pyhton « , « 123 «
list
Последовательность объектов: [ 1, 2.0, « Привет! « ]
dist
Список пар «ключ – значение» <"пять":5 >
tuple
Последовательность неизменных объектов:(20,25 )
Последовательность уникальных объектов:
bool
Логические значения: True или False
Список
Список (list) представляет тип данных, который хранит набор или последовательность элементов.
Для создания списка в квадратных скобках [ ] через запятую перечисляются все его элементы.
Создание пустого списка
Создание списка чисел:
Создание списка слов:
words = [» C «, » C ++», » Java «, » Python «] # имя списка words, он содержит 4 элемента
Создание списка из элементов разного типа
Для управления элементами списки имеют целый ряд методов. Некоторые из них:
Кроме того, Python предоставляет ряд встроенных функций для работы со списками:
Генераторы
Для создания списков, заполненных по более сложным формулам можно использовать генераторы: выражения, позволяющие заполнить список значениями, вычисленными по некоторым формулам.
Общий вид генератора следующий :
Прим ер. Создать список чисел от 0 до 10
[ i for i in range ( 0 , 10 )]
Вся конструкция заключается в квадратные скобки, потому что будет создан список. Внутри квадратных скобок можно выделить три части:
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
что делаем: к значению элемента i применяем функцию chr ( i ).
Внимание. Функция chr ( i ) – по числовому коду символа возвращает сам символ. Пример. chr (65) даст символ ‘ A ‘.
[‘A’, ‘B’, ‘C’, ‘D’, ‘E’, ‘F’, ‘G’, ‘H’, ‘I’, ‘J’, ‘K’, ‘L’, ‘M’, ‘N’, ‘O’, ‘P’, ‘Q’, ‘R’, ‘S’, ‘T’, ‘U’, ‘V’, ‘W’, ‘X’, ‘Y’, ‘Z’]
Пример. Создать список строчный букв английского алфавита. Код символа ‘a’ – 97, код символа ‘z’ – 123. Поскольку символы идут подряд, то возможно использовать генератор.
[‘a’, ‘b’, ‘c’, ‘d’, ‘e’, ‘f’, ‘g’, ‘h’, ‘i’, ‘j’, ‘k’, ‘l’, ‘m’, ‘n’, ‘o’, ‘p’, ‘q’, ‘r’, ‘s’, ‘t’, ‘u’, ‘v’, ‘w’, ‘x’, ‘y’, ‘z’]
Библиотека math
import math # подключение модуля библиотеки
После подключения программа получает доступ ко всем функциям, методам и классам, содержащимся в нём. После подключения можно вызвать любую функцию из подключенной библиотеки по следующему правилу: указывается имя модуля и через точку имя функции
Например, пусть мы хотим вызвать функцию вычисления Синус угла, задаваемого в радианах
import math
y = sin( 5 ) # ошибка не подключен модуль math
x = math.sin( 5 ) # записываем имя модуля и через точку имя функции
from math import sin # подключена только одна функция sin
y = sin( 5 ) # операция выполнена
x = cos ( 5 ) # ошибка функция cos не подключ ена
Функция
Описание
Округление
int(x)
Округляет число в сторону нуля. Это стандартная функция, для ее использования не нужно подключать модуль math .
round(x)
Округляет число до ближайшего целого. Если дробная часть числа равна 0.5, то число округляется до ближайшего четного числа.
round(x, n)
floor(x)
ceil(x)
abs(x)
Модуль (абсолютная величина). Это — стандартная функция.
Корни, логарифмы
sqrt(x)
Квадратный корень. Использование : sqrt(x)
log(x)
Натуральный логарифм. При вызове в виде log(x, b) возвращает логарифм по основанию b .
Основание натуральных логарифмов e = 2,71828.
Тригонометрия
sin(x)
Синус угла, задаваемого в радианах
cos(x)
Косинус угла, задаваемого в радианах
tan(x)
Тангенс угла, задаваемого в радианах
asin(x )
Арксинус, возвращает значение в радианах
acos(x)
Арккосинус, возвращает значение в радианах
atan(x)
Арктангенс, возвращает значение в радианах
atan2(y, x)
Полярный угол (в радианах) точки с координатами (x, y).
degrees(x)
Преобразует угол, заданный в радианах, в градусы.
radians(x)
Преобразует угол, заданный в градусах, в радианы.
Константа π = 3.1415.
Генерация случайных чисел (модуль random)
Python порождает случайные числа на основе формулы, так что они на самом деле не случайные, а, как говорят, псевдослучайные.
Модуль random позволяет генерировать случайные числа и имеет большое множество важных для практики функций. Рассмотрим основные функции:
Примеры
Функция random . random () случайное число от 0 до 1.