Получить исходный код: learnpythonlegacy-ru.py
Язык Python был создан Гвидо ван Россумом в начале 90-х. Сейчас это один из самых популярных языков. Я влюбился в Python за понятный и доходчивый синтаксис — это почти исполняемый псевдокод.
Замечание: Эта статья относится к Python 2.7, но должно работать и в других версиях Python 2.x. Чтобы изучить Python 3.x, обратитесь к статье по Python 3.
# Однострочные комментарии начинаются с символа решётки.
""" Многострочный текст может быть
записан, используя 3 знака " и обычно используется
в качестве встроенной документации
"""
####################################################
## 1. Примитивные типы данных и операторы
####################################################
# У вас есть числа
3 #=> 3
# Математика работает вполне ожидаемо
1 + 1 #=> 2
8 - 1 #=> 7
10 * 2 #=> 20
35 / 5 #=> 7
# А вот деление немного сложнее. В этом случае происходит деление
# целых чисел, и результат автоматически округляется в меньшую сторону.
5 / 2 #=> 2
# Чтобы делить правильно, сначала нужно немного узнать о числах
# с плавающей запятой.
2.0 # Это число с плавающей запятой
11.0 / 4.0 #=> 2.75 Вооот... Так гораздо лучше
# Результат целочисленного деления округляется в меньшую сторону
# как для положительных, так и для отрицательных чисел.
5 // 3 # => 1
5.0 // 3.0 # => 1.0 # работает и для чисел с плавающей запятой
-5 // 3 # => -2
-5.0 // 3.0 # => -2.0
# Остаток от деления
7 % 3 # => 1
# Возведение в степень
2**4 # => 16
# Приоритет операций указывается скобками
(1 + 3) * 2 #=> 8
# Логические операторы
# Обратите внимание: ключевые слова «and» и «or» чувствительны к регистру букв
True and False #=> False
False or True #=> True
# Обратите внимание, что логические операторы используются и с целыми числами
0 and 2 #=> 0
-5 or 0 #=> -5
0 == False #=> True
2 == True #=> False
1 == True #=> True
# Для отрицания используется ключевое слово not
not True #=> False
not False #=> True
# Равенство — это ==
1 == 1 #=> True
2 == 1 #=> False
# Неравенство — это !=
1 != 1 #=> False
2 != 1 #=> True
# Ещё немного сравнений
1 < 10 #=> True
1 > 10 #=> False
2 <= 2 #=> True
2 >= 2 #=> True
# Сравнения могут быть записаны цепочкой!
1 < 2 < 3 #=> True
2 < 3 < 2 #=> False
# Строки определяются символом " или '
"Это строка."
'Это тоже строка.'
# И строки тоже можно складывать!
"Привет " + "мир!" #=> "Привет мир!"
# ... или умножать
"Привет" * 3 # => "ПриветПриветПривет"
# Со строкой можно работать, как со списком символов
"Это строка"[0] #=> 'Э'
# Символ % используется для форматирования строк, например:
"%s могут быть %s" % ("строки", "интерполированы")
# Новый способ форматирования строк — использование метода format.
# Это предпочитаемый способ.
"{0} могут быть {1}".format("строки", "форматированы")
# Если вы не хотите считать, можете использовать ключевые слова.
"{name} хочет есть {food}".format(name="Боб", food="лазанью")
# None является объектом
None #=> None
# Не используйте оператор равенства '=='' для сравнения
# объектов с None. Используйте для этого «is»
"etc" is None #=> False
None is None #=> True
# Оператор 'is' проверяет идентичность объектов. Он не
# очень полезен при работе с примитивными типами, но
# зато просто незаменим при работе с объектами.
# None, 0 и пустые строки/списки равны False.
# Все остальные значения равны True
0 == False #=> True
"" == False #=> True
####################################################
## 2. Переменные и коллекции
####################################################
# В Python есть оператор print, доступный в версиях 2.x, но удалённый в версии 3
print "Я Python. Приятно познакомиться!"
# В Python также есть функция print(), доступная в версиях 2.7 и 3,
# Но для версии 2.7 нужно добавить следующий импорт модуля (раскомментируйте)):
# from __future__ import print_function
print("Я тоже Python! ")
# Объявлять переменные перед инициализацией не нужно.
some_var = 5 # По соглашению используется нижний_регистр_с_подчёркиваниями
some_var #=> 5
# При попытке доступа к неинициализированной переменной
# выбрасывается исключение.
# См. раздел «Поток управления» для информации об исключениях.
some_other_var # Выбрасывает ошибку именования
# if может быть использован как выражение
"yahoo!" if 3 > 2 else 2 #=> "yahoo!"
# Списки хранят последовательности
li = []
# Можно сразу начать с заполненного списка
other_li = [4, 5, 6]
# строка разделена в список
a="adambard"
list(a) #=> ['a','d','a','m','b','a','r','d']
# Объекты добавляются в конец списка методом append
li.append(1) # [1]
li.append(2) # [1, 2]
li.append(4) # [1, 2, 4]
li.append(3) # [1, 2, 4, 3]
# И удаляются с конца методом pop
li.pop() #=> возвращает 3 и li становится равен [1, 2, 4]
# Положим элемент обратно
li.append(3) # [1, 2, 4, 3].
# Обращайтесь со списком, как с обычным массивом
li[0] #=> 1
# Присваивайте новые значения уже инициализированным индексам с помощью =
li[0] = 42
li[0] # => 42
li[0] = 1 # Обратите внимание: возвращаемся на исходное значение
# Обратимся к последнему элементу
li[-1] #=> 3
# Попытка выйти за границы массива приведёт к ошибке индекса
li[4] # Выдаёт IndexError
# Можно обращаться к диапазону, используя так называемые срезы
# (Для тех, кто любит математику, это называется замкнуто-открытый интервал).
li[1:3] #=> [2, 4]
# Опускаем начало
li[2:] #=> [4, 3]
# Опускаем конец
li[:3] #=> [1, 2, 4]
# Выбираем каждый второй элемент
li[::2] # =>[1, 4]
# Переворачиваем список
li[::-1] # => [3, 4, 2, 1]
# Используйте сочетания всего вышеназванного для выделения более сложных срезов
# li[начало:конец:шаг]
# Удаляем произвольные элементы из списка оператором del
del li[2] # li теперь [1, 2, 3]
# Вы можете складывать, или, как ещё говорят, конкатенировать списки
li + other_li #=> [1, 2, 3, 4, 5, 6] — Замечание: li и other_li не изменяются
# Обратите внимание: значения li и other_li при этом не изменились.
# Объединять списки можно методом extend
li.extend(other_li) # Теперь li содержит [1, 2, 3, 4, 5, 6]
# Проверить элемент на вхождение в список можно оператором in
1 in li #=> True
# Длина списка вычисляется функцией len
len(li) #=> 6
# Кортежи — это такие списки, только неизменяемые
tup = (1, 2, 3)
tup[0] #=> 1
tup[0] = 3 # Выдаёт TypeError
# Всё то же самое можно делать и с кортежами
len(tup) #=> 3
tup + (4, 5, 6) #=> (1, 2, 3, 4, 5, 6)
tup[:2] #=> (1, 2)
2 in tup #=> True
# Вы можете распаковывать кортежи (или списки) в переменные
a, b, c = (1, 2, 3) # a == 1, b == 2 и c == 3
# Кортежи создаются по умолчанию, если опущены скобки
d, e, f = 4, 5, 6
# Обратите внимание, как легко поменять местами значения двух переменных
e, d = d, e # теперь d == 5, а e == 4
# Словари содержат ассоциативные массивы
empty_dict = {}
# Вот так описывается предзаполненный словарь
filled_dict = {"one": 1, "two": 2, "three": 3}
# Значения извлекаются так же, как из списка, с той лишь разницей,
# что индекс — у словарей он называется ключом — не обязан быть числом
filled_dict["one"] #=> 1
# Можно получить все ключи в виде списка с помощью метода keys
filled_dict.keys() #=> ["three", "two", "one"]
# Замечание: сохранение порядка ключей в словаре не гарантируется
# Ваши результаты могут не совпадать с этими.
# Можно получить и все значения в виде списка, используйте метод values
filled_dict.values() #=> [3, 2, 1]
# То же самое замечание насчёт порядка ключей справедливо и здесь
# При помощи оператора in можно проверять ключи на вхождение в словарь
"one" in filled_dict #=> True
1 in filled_dict #=> False
# Попытка получить значение по несуществующему ключу выбросит ошибку ключа
filled_dict["four"] # KeyError
# Чтобы избежать этого, используйте метод get()
filled_dict.get("one") #=> 1
filled_dict.get("four") #=> None
# Метод get также принимает аргумент по умолчанию, значение которого будет
# возвращено при отсутствии указанного ключа
filled_dict.get("one", 4) #=> 1
filled_dict.get("four", 4) #=> 4
# Обратите внимание, что filled_dict.get("four") всё ещё => None
# (get не устанавливает значение элемента словаря)
# Присваивайте значение ключам так же, как и в списках
filled_dict["four"] = 4 # теперь filled_dict["four"] => 4
# Метод setdefault() вставляет пару ключ-значение, только если такого ключа нет
filled_dict.setdefault("five", 5) #filled_dict["five"] возвращает 5
filled_dict.setdefault("five", 6) #filled_dict["five"] по-прежнему возвращает 5
# Множества содержат... ну, в общем, множества
# (которые похожи на списки, только в них не может быть дублирующихся элементов)
empty_set = set()
# Инициализация множества набором значений
some_set = set([1,2,2,3,4]) # some_set теперь равно set([1, 2, 3, 4])
# Порядок сортировки не гарантируется, хотя иногда они выглядят отсортированными
another_set = set([4, 3, 2, 2, 1]) # another_set теперь set([1, 2, 3, 4])
# Начиная с Python 2.7, вы можете использовать {}, чтобы объявить множество
filled_set = {1, 2, 2, 3, 4} # => {1, 2, 3, 4}
# Добавление новых элементов в множество
filled_set.add(5) # filled_set равно {1, 2, 3, 4, 5}
# Пересечение множеств: &
other_set = {3, 4, 5, 6}
filled_set & other_set #=> {3, 4, 5}
# Объединение множеств: |
filled_set | other_set #=> {1, 2, 3, 4, 5, 6}
# Разность множеств: -
{1,2,3,4} - {2,3,5} #=> {1, 4}
# Проверка на вхождение во множество: in
2 in filled_set #=> True
10 in filled_set #=> False
####################################################
## 3. Поток управления
####################################################
# Для начала заведём переменную
some_var = 5
# Так выглядит выражение if. Отступы в python очень важны!
# результат: «some_var меньше, чем 10»
if some_var > 10:
print("some_var намного больше, чем 10.")
elif some_var < 10: # Выражение elif необязательно.
print("some_var меньше, чем 10.")
else: # Это тоже необязательно.
print("some_var равно 10.")
"""
Циклы For проходят по спискам
Результат:
собака — это млекопитающее
кошка — это млекопитающее
мышь — это млекопитающее
"""
for animal in ["собака", "кошка", "мышь"]:
# Можете использовать оператор % для интерполяции форматированных строк
print("%s — это млекопитающее" % animal)
"""
«range(число)» возвращает список чисел
от нуля до заданного числа
Результат:
0
1
2
3
"""
for i in range(4):
print(i)
"""
Циклы while продолжаются до тех пор, пока указанное условие не станет ложным.
Результат:
0
1
2
3
"""
x = 0
while x < 4:
print(x)
x += 1 # Краткая запись для x = x + 1
# Обрабатывайте исключения блоками try/except
# Работает в Python 2.6 и выше:
try:
# Чтобы выбросить ошибку, используется raise
raise IndexError("Это ошибка индекса")
except IndexError as e:
# pass — это просто отсутствие оператора. Обычно здесь происходит
# восстановление после ошибки.
pass
except (TypeError, NameError):
pass # Несколько исключений можно обработать вместе, если нужно.
else: # Необязательное выражение. Должно следовать за последним блоком except
print("Всё хорошо!") # Выполнится, только если не было никаких исключений
####################################################
## 4. Функции
####################################################
# Используйте def для создания новых функций
def add(x, y):
print("x равен %s, а y равен %s" % (x, y))
return x + y # Возвращайте результат с помощью ключевого слова return
# Вызов функции с аргументами
add(5, 6) #=> выводит «x равен 5, а y равен 6» и возвращает 11
# Другой способ вызова функции — вызов с именованными аргументами
add(y=6, x=5) # Именованные аргументы можно указывать в любом порядке.
# Вы можете определить функцию, принимающую переменное число аргументов,
# которые будут интерпретированы как кортеж, если вы не используете *
def varargs(*args):
return args
varargs(1, 2, 3) #=> (1,2,3)
# А также можете определить функцию, принимающую переменное число
# именованных аргументов, которые будут интерпретированы как словарь,
# если вы не используете **
def keyword_args(**kwargs):
return kwargs
# Вызовем эту функцию и посмотрим, что из этого получится
keyword_args(big="foot", loch="ness") #=> {"big": "foot", "loch": "ness"}
# Если хотите, можете использовать оба способа одновременно
def all_the_args(*args, **kwargs):
print(args)
print(kwargs)
"""
all_the_args(1, 2, a=3, b=4) выводит:
(1, 2)
{"a": 3, "b": 4}
"""
# Вызывая функции, можете сделать наоборот!
# Используйте символ * для распаковки кортежей и ** для распаковки словарей
args = (1, 2, 3, 4)
kwargs = {"a": 3, "b": 4}
all_the_args(*args) # эквивалентно foo(1, 2, 3, 4)
all_the_args(**kwargs) # эквивалентно foo(a=3, b=4)
all_the_args(*args, **kwargs) # эквивалентно foo(1, 2, 3, 4, a=3, b=4)
# вы можете передавать переменное число позиционных или именованных аргументов
# другим функциям, которые их принимают, распаковывая их с помощью
# * или ** соответственно
def pass_all_the_args(*args, **kwargs):
all_the_args(*args, **kwargs)
print varargs(*args)
print keyword_args(**kwargs)
# Область определения функций
x = 5
def setX(num):
# Локальная переменная x — это не то же самое, что глобальная переменная x
x = num # => 43
print (x) # => 43
def setGlobalX(num):
global x
print (x) # => 5
x = num # Глобальная переменная x теперь равна 6
print (x) # => 6
setX(43)
setGlobalX(6)
# В Python функции — «объекты первого класса»
def create_adder(x):
def adder(y):
return x + y
return adder
add_10 = create_adder(10)
add_10(3) #=> 13
# Также есть и анонимные функции
(lambda x: x > 2)(3) #=> True
# Есть встроенные функции высшего порядка
map(add_10, [1,2,3]) #=> [11, 12, 13]
filter(lambda x: x > 5, [3, 4, 5, 6, 7]) #=> [6, 7]
# Для удобного отображения и фильтрации можно использовать списочные включения
[add_10(i) for i in [1, 2, 3]] #=> [11, 12, 13]
[x for x in [3, 4, 5, 6, 7] if x > 5] #=> [6, 7]
####################################################
## 5. Классы
####################################################
# Чтобы получить класс, мы наследуемся от object.
class Human(object):
# Атрибут класса. Он разделяется всеми экземплярами этого класса
species = "H. sapiens"
# Обычный конструктор, вызывается при инициализации экземпляра класса
# Обратите внимание, что двойное подчёркивание в начале и в конце имени
# означает объекты и атрибуты, которые используются Python, но находятся
# в пространствах имён, управляемых пользователем.
# Не придумывайте им имена самостоятельно.
def __init__(self, name):
# Присваивание значения аргумента атрибуту класса name
self.name = name
# Метод экземпляра. Все методы принимают self в качестве первого аргумента
def say(self, msg):
return "%s: %s" % (self.name, msg)
# Метод класса разделяется между всеми экземплярами
# Они вызываются с указыванием вызывающего класса в качестве первого аргумента
@classmethod
def get_species(cls):
return cls.species
# Статический метод вызывается без ссылки на класс или экземпляр
@staticmethod
def grunt():
return "*grunt*"
# Инициализация экземпляра класса
i = Human(name="Иван")
print(i.say("привет")) # Выводит: «Иван: привет»
j = Human("Пётр")
print(j.say("Привет")) # Выводит: «Пётр: привет»
# Вызов метода класса
i.get_species() #=> "H. sapiens"
# Изменение разделяемого атрибута
Human.species = "H. neanderthalensis"
i.get_species() #=> "H. neanderthalensis"
j.get_species() #=> "H. neanderthalensis"
# Вызов статического метода
Human.grunt() #=> "*grunt*"
####################################################
## 6. Модули
####################################################
# Вы можете импортировать модули
import math
print(math.sqrt(16)) #=> 4.0
# Вы можете импортировать отдельные функции модуля
from math import ceil, floor
print(ceil(3.7)) #=> 4.0
print(floor(3.7)) #=> 3.0
# Можете импортировать все функции модуля.
# (Хотя это и не рекомендуется)
from math import *
# Можете сокращать имена модулей
import math as m
math.sqrt(16) == m.sqrt(16) #=> True
# Вы также можете убедиться, что функции эквивалентны
from math import sqrt
math.sqrt == m.sqrt == sqrt # => True
# Модули в Python — это обычные Python-файлы. Вы
# можете писать свои модули и импортировать их. Название
# модуля совпадает с названием файла.
# Вы можете узнать, какие функции и атрибуты определены
# в модуле
import math
dir(math)
####################################################
## 7. Дополнительно
####################################################
# Генераторы помогут выполнить ленивые вычисления
def double_numbers(iterable):
for i in iterable:
yield i + i
# Генератор создаёт значения на лету.
# Он не возвращает все значения разом, а создаёт каждое из них при каждой
# итерации. Это значит, что значения больше 15 в double_numbers
# обработаны не будут.
# Обратите внимание: xrange — это генератор, который делает то же, что и range.
# Создание списка чисел от 1 до 900000000 требует много места и времени.
# xrange создаёт объект генератора, а не список сразу, как это делает range.
# Если нам нужно имя переменной, совпадающее с ключевым словом Python,
# мы используем подчёркивание в конце
xrange_ = xrange(1, 900000000)
# Будет удваивать все числа, пока результат не превысит 30
for i in double_numbers(xrange_):
print(i)
if i >= 30:
break
# Декораторы
# В этом примере beg оборачивает say
# Метод beg вызовет say. Если say_please равно True,
# он изменит возвращаемое сообщение
from functools import wraps
def beg(target_function):
@wraps(target_function)
def wrapper(*args, **kwargs):
msg, say_please = target_function(*args, **kwargs)
if say_please:
return "{} {}".format(msg, " Пожалуйста! У меня нет денег :(")
return msg
return wrapper
@beg
def say(say_please=False):
msg = "Вы не купите мне пива?"
return msg, say_please
print(say()) # Вы не купите мне пива?
print(say(say_please=True)) # Вы не купите мне пива? Пожалуйста! У меня нет денег :(
Хотите предложить свой перевод? Может быть, улучшение перевода? Откройте Issue в репозитории GitHub или сделайте pull request сами!
Первоначально предоставлено автором Louie Dinh, и обновлено 6 авторами.