41 вопрос о работе со строками в python

Введение в range()

Итак, как работает функция Python под названием range? Простыми словами, range() позволяет вам генерировать ряд чисел в рамках заданного диапазона. В зависимости от того, как много аргументов вы передаете функции, вы можете решить, где этот ряд чисел начнется и закончится, а также насколько велика разница будет между двумя числами.

Вот небольшой пример range() в действии:

Python

for i in range(3, 16, 3):
quotient = i / 3
print(f»{i} делится на 3, результат {int(quotient)}.»)

1 2 3

foriinrange(3,16,3) quotient=i3 print(f»{i} делится на 3, результат {int(quotient)}.»)

В этом цикле вы просто можете создать ряд чисел, кратных трем, так что вам не нужно вводить каждое из них лично.

Например, следующее использование range() едва ли можно назвать Питоническим (это плохой пример):

Python

captains =

for i in range(len(captains)):
print(captains)

1 2 3 4

captains=’Janeway’,’Picard’,’Sisko’ foriinrange(len(captains)) print(captainsi)

range() отлично подходит для создания повторяющихся чисел, но это не самый лучший выбор, если вам нужно перебрать данные, которые могут быть зациклены с помощью оператора in.

Есть три способа вызова range():

1. range(стоп) берет один аргумент
2. range(старт, стоп) берет два аргумента
3. range(старт, стоп, шаг) берет три аргумента

Вызывая range() с одним аргументом, вы получите ряд чисел, начинающихся с 0 и включающих каждое число до, но не включая число, которое вы обозначили как конечное (стоп).

Как это выглядит на практике:

Python

for i in range(3):
print(i)

1 2	foriinrange(3) print(i)

Выдача вашего цикла будет выглядеть так:

Python

0
1
2

1 2 3

1 2

Проверим: у нас есть все числа от 0 до, но не включая 3 — числа, которое вы указали как конечное.

range(старт, стоп)

Вызывая range() с двумя аргументами, вам нужно решить не только, где ряд чисел должен остановиться, но и где он должен начаться, так что вам не придется начинать с нуля каждый раз. Вы можете использовать range() для генерации ряда чисел, начиная с А до Б, используя диапазон (А, Б). Давайте узнаем, как генерировать диапазон, начинающийся с 1.

Попробуем вызывать range() с двумя аргументами:

Python

for i in range(1, 8):
print(i)

1 2	foriinrange(1,8) print(i)

Ваша выдача будет выглядеть следующим образом:

Python

1
2
3
4
5
6
7

1 2 3 4 5 6 7

1 2 3 4 5 6 7

Отлично: у вас есть все числа от 1 (число, которые вы определили как стартовое), до, но не включая, 8 (число, которые вы определили как конечное).

Но если вы добавите еще один аргумент, то вы сможете воспроизвести ранее полученный результат, когда пользуетесь списком под названием numbers_divisible_by_three.

range(старт, стоп, шаг)

Вызывая range() с тремя аргументами, вы можете выбрать не только то, где ряд чисел начнется и остановится, но также то, на сколько велика будет разница между одним числом и следующим. Если вы не задаете этот «шаг», то range() автоматически будет вести себя так, как если бы шаг был бы равен 1.

Обратите внимание: шаг может быть положительным, или отрицательным числом, но он не может равняться нулю:

Python

>>> range(1, 4, 0)
Traceback (most recent call last):
File «<stdin>», line 1, in <module>
ValueError: range() arg 3 must not be zero

1 2 3 4

>>>range(1,4,) Traceback(most recent call last) File»<stdin>»,line1,in<module> ValueErrorrange()arg3must notbe zero

Если вы попробуете использовать 0 как шаг, вы получите ошибку ValueError.

Теперь, так как вы знаете, как использовать шаг, вы можете снова использовать цикл, который мы видели ранее, с числами, кратными 3.

Попробуйте лично:

Python

for i in range(3, 16, 3):
quotient = i / 3
print(f»{i} делится на 3, результат {int(quotient)}.»)

1 2 3

foriinrange(3,16,3) quotient=i3 print(f»{i} делится на 3, результат {int(quotient)}.»)

Ваша выдача будет выглядеть абсолютно так же, как выдача для цикла for, которую мы видели ранее в данном руководстве, когда мы использовали список numbers_divisible_by_three:

Python

3 делится на 3, результат 1.
6 делится на 3, результат 2.
9 делится на 3, результат 3.
12 делится на 3, результат 4.
15 делится на 3, результат 5.

1 2 3 4 5

3делитсяна3,результат1. 6делитсяна3,результат2. 9делитсяна3,результат3. 12делитсяна3,результат4. 15делитсяна3,результат5.

Как вы видите в этом примере, вы можете использовать аргумент шаг для увеличения в сторону больших чисел. Это называется инкрементация.

Содержание

На сегодняшний день Python является одним из самых популярных языков программирования. Это интерпретируемый высокоуровневый язык с элегантным и легко читаемым синтаксисом. Но Python, как правило, значительно медленнее, чем Java, C#, особенно C и C++, а также Fortran. И иногда вопросы производительности могут сильно влиять на возможность полноценно использовать приложения.

К счастью, есть решения для улучшения производительности программ на Python. И у разработчиков есть возможности увеличить скорость выполнения кода. Например, широко распространена практика использовать оптимизированные процедуры, обычно написанные на C или Cython. Они могут быть частью как самого языка Python, так и сторонних библиотек. Кроме того, работу можно ускорить, если пользоваться не глобальными, а локальными переменными. Поэтому копирование глобальной переменной в локальную перед циклом считается хорошим стилем.

И наконец, всегда есть возможность написать функции Python на C, C++ или Cython и вызывать их потом из Python-приложения, ликвидировав таким образом узкие места в программе. Но это уже крайняя мера, и на практике так делать приходится редко.

Очень часто вопросы производительности возникают при использовании циклов с большим количеством итераций. И существует большое количество полезных приемов, позволяющих ускорить код. Но это уже выходит за рамки настоящего обзора.

В нашей статье мы будет сравнивать производительность различных способов поэлементного суммирования двух последовательностей. А именно:

• с использованием цикла ;
• с использованием цикла ;
• с использованием представления списков;
• с использованием библиотеки NumPy;

Но производительность это не главное при разработке программного обеспечения. Более того, как сказал Дональд Кнут в своей книге «Искусство программирования»: «Поспешная оптимизация — это корень всех (или почти всех) зол в программировании.» В конечном итоге, «важна читаемость (readability counts)». Это сказано в «Дзен Python» Тима Питерса.

Примеры использования выражений-генераторов списков:

>>> vec = -4, -2, , 2, 4

# новый список с удвоенными значениями
>>> x*2 for x in vec
# 

# фильтр списка для исключения отрицательных чисел
>>> x for x in vec if x >= 
# 

# применить функцию ко всем элементам
>>> abs(x) for x in vec
# 

# вызов метода для каждого элемента
>>> freshfruit = '  banana', '  loganberry ', 'passion fruit  '
>>> weapon.strip() for weapon in freshfruit
# 

# создаст список из кортежей типа (число, квадрат)
>>> 
# 

# кортеж должен быть заключен в скобки,
# иначе возникнет ошибка
>>> x, x**2 for x in range(6)]
#   File "<stdin>", line 1, in <module>
#     
#                ^
# SyntaxError: invalid syntax

# сгладим список с помощью двух выражений 'for ... in'
>>> vec = , 4,5,6], 7,8,9]]
>>> num for elem in vec for num in elem
# 

Так как Python разрешает переносить все, что находится в скобках, то для более глубокого понимания последнее выражение в примере выше можно записать так:

>>> vec = 
... 1,2,3], 
... 4,5,6], 
... 7,8,9


>>> 
... num
... for elem in vec 
... for num in elem
... 
# 

# или вот еще пример 'понятной' записи
>>> import random
>>> n = 10
>>> tree = 
...         ' '*(n-i)+'/'+''.join(random.choice(' # *') 
...         for _ in range(2*i))+'\\' 
...         for i in range(n)
...         
>>> print('\n'.join(tree))
#          /\
#         / *\
#        /#  *\
#       /  * ##\
#      /   *  #*\
#     /# **  * * \
#    /#  #*# *  *#\
#   /   **##  *   #\
#  /  * ** *   #*# #\
# /** **#*## **  # #*\

И самое главное все работает, правда здорово! Используйте эту приятную особенность языка Python в своем коде, что-бы он был более понятным другим.

Списки-выражения могут содержать сложные подвыражения и вложенные функции:

Одиночные проверки

Внутри условия
можно прописывать и такие одиночные выражения:

x = 4; y = True; z = False
if(x): print("x = ", x, " дает true")
if(not ): print("0 дает false")
if("0"): print("строка 0 дает true")
if(not ""): print("пустая строка дает false")
if(y): print("y = true дает true")
if(not z): print("z = false дает false")

Вот этот оператор
not – это отрицание
– НЕ, то есть, чтобы проверить, что 0 – это false мы
преобразовываем его в противоположное состояние с помощью оператора отрицания
НЕ в true и условие
срабатывает. Аналогично и с переменной z, которая равна false.

Из этих примеров
можно сделать такие выводы:

1. Любое число,
   отличное от нуля, дает True. Число 0 преобразуется в False.

2. Пустая строка –
   это False, любая другая
   строка с символами – это True.

3. С помощью
   оператора not можно менять
   условие на противоположное (в частности, False превращать в True).

Итак, в условиях
мы можем использовать три оператора: and, or и not. Самый высокий
приоритет у операции not, следующий приоритет имеет операция and и самый
маленький приоритет у операции or. Вот так работает оператор if в Python.

Видео по теме

Python 3 #1: установка и запуск интерпретатора языка

Python 3 #2: переменные, оператор присваивания, типы данных

Python 3 #3: функции input и print ввода/вывода

Python 3 #4: арифметические операторы: сложение, вычитание, умножение, деление, степень

Python 3 #5: условный оператор if, составные условия с and, or, not

Python 3 #6: операторы циклов while и for, операторы break и continue

Python 3 #7: строки — сравнения, срезы строк, базовые функции str, len, ord, in

Python 3 #8: методы строк — upper, split, join, find, strip, isalpha, isdigit и другие

Python 3 #9: списки list и функции len, min, max, sum, sorted

Python 3 #10: списки — срезы и методы: append, insert, pop, sort, index, count, reverse, clear

Python 3 #11: списки — инструмент list comprehensions, сортировка методом выбора

Python 3 #12: словарь, методы словарей: len, clear, get, setdefault, pop

Python 3 #13: кортежи (tuple) и операции с ними: len, del, count, index

Python 3 #14: функции (def) — объявление и вызов

Python 3 #15: делаем «Сапер», проектирование программ «сверху-вниз»

Python 3 #16: рекурсивные и лямбда-функции, функции с произвольным числом аргументов

Python 3 #17: алгоритм Евклида, принцип тестирования программ

Python 3 #18: области видимости переменных — global, nonlocal

Python 3 #19: множества (set) и операции над ними: вычитание, пересечение, объединение, сравнение

Python 3 #20: итераторы, выражения-генераторы, функции-генераторы, оператор yield

Python 3 #21: функции map, filter, zip

Python 3 #22: сортировка sort() и sorted(), сортировка по ключам

Python 3 #23: обработка исключений: try, except, finally, else

Python 3 #24: файлы — чтение и запись: open, read, write, seek, readline, dump, load, pickle

Python 3 #25: форматирование строк: метод format и F-строки

Python 3 #26: создание и импорт модулей — import, from, as, dir, reload

Python 3 #27: пакеты (package) — создание, импорт, установка (менеджер pip)

Python 3 #28: декораторы функций и замыкания

Python 3 #29: установка и порядок работы в PyCharm

Python 3 #30: функция enumerate, примеры использования

Добавить комментарий

Поисковые системы

Создание Shadow DOM

внешние ссылки

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 перебросит вас в отладчик Python.

Эта встроенная функция была добавлена в Python 3.7, но если вы работаете в более старых версиях, можете получить тот же результат с помощью .

dir

Эта функция может использоваться в двух случаях:

• просмотр списка всех локальных переменных;
• просмотр списка всех атрибутов конкретного объекта.

Из примера можно увидеть локальные переменные сразу после запуска и после создания новой переменной .

Если в передать созданный список , на выходе можно увидеть все его атрибуты.

В выведенном списке атрибутов можно увидеть его типичные методы (, , и т. д.) , а также множество более сложных методов для перегрузки операторов.

vars

Эта функция является своего рода смесью двух похожих инструментов: и .

Когда вызывается без аргументов, это эквивалентно вызову , которая показывает словарь всех локальных переменных и их значений.

Когда вызов происходит с аргументом, получает доступ к атрибуту , который представляет собой словарь всех атрибутов экземпляра.

Перед использованием было бы неплохо сначала обратиться к .

type

Эта функция возвращает тип объекта, который вы ей передаете.

Тип экземпляра класса есть сам класс.

Тип класса — это его метакласс, обычно это .

Атрибут даёт тот же результат, что и функция , но рекомендуется использовать второй вариант.

Функция , кроме отладки, иногда полезна и в реальном коде (особенно в объектно-ориентированном программировании с наследованием и пользовательскими строковыми представлениями).

Обратите внимание, что при проверке типов обычно вместо используется функция. Также стоит понимать, что в Python обычно не принято проверять типы объектов (вместо этого практикуется утиная типизация)

help

Если вы находитесь в Python Shell или делаете отладку кода с использованием , и хотите знать, как работает определённый объект, метод или атрибут, функция поможет вам.

В действительности вы, скорее всего, будете обращаться за помощью к поисковой системе. Но если вы уже находитесь в Python Shell, вызов будет быстрее, чем поиск документации в Google.

Компилирование

Модуль re позволяет вам «компилировать» выражение, которое вы ищите чаще всего. Это также позволит вам превратить выражение в объект SRE_Pattern. Вы можете использовать этот объект в вашей функции поиска в будущем. Давайте используем код из предыдущего примера и изменим его, чтобы использовать компилирование:

Python

import re

text = «The ants go marching one by one»

strings =

for string in strings:
regex = re.compile(string)
match = re.search(regex, text)
if match:
print(‘Found «{}» in «{}»‘.format(string, text))
text_pos = match.span()
print(text)
else:
print(‘Did not find «{}»‘.format(string))

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15

importre text=»The ants go marching one by one» strings=’the’,’one’ forstringinstrings regex=re.compile(string) match=re.search(regex,text) ifmatch print(‘Found «{}» in «{}»‘.format(string,text)) text_pos=match.span() print(textmatch.start()match.end()) else print(‘Did not find «{}»‘.format(string))

Обратите внимание на то, что здесь мы создаем объект паттерна, вызывая compile в каждой строке нашего списка, и назначаем результат переменной – регулярному выражению. Далее мы передаем это выражение нашей поисковой функции

Остальная часть кода остается неизменной. Основная причина, по которой используют компилирование это сохранить выражение для повторного использования в вашем коде в будущем. В любом случае, компилирование также принимает флаги, которые могут быть использованы для активации различных специальных функций. Мы рассмотрим это далее.
Обратите внимание: когда вы компилируете паттерны, они автоматически кэшируются, так что если вы не особо используете регулярные выражения в своем коде, тогда вам не обязательно сохранять компилированный объект как переменную.

Операторы присваивания в Python

Предположим, переменная содержит а
значение 10, а переменная б
имеет значение 20, то:

оператор	Описание	пример
=	Назначает значения с правой стороной операндов левой стороне операнда	с = а + b присваивает значение a + b в c
+ = Добавить и	Добавляет правый операнд к левому операнду и присвоить результат левого операнда	с + = а эквивалентно c = c + a
– = вычесть и	Вычитает правый операнд из левого операнда и присваивает результат левого операнда	с – = а эквивалентно c = c – a
* = умножить и	Умножает правый операнд на левый операнд и присваивает результат левого операнда	с * = а эквивалентно c = c * a
/ = разделить и	Делит левый операнд на правый операнд и присваивает результат левого операнда	с / = а эквивалентно c = c / ac /= a эквивалентно с = с / а
% = Модуль и	Принимает модуль с помощью двух операндов и присваивает результат левого операнда	c% = а эквивалентно c = c % a
** = Экспонент и	Выполняет вычисление экспоненту от операторов и присваивает значение левого операнда	с ** = а эквивалентно c = c ** a
// = Floor Division	Выполняет деление операторов с округлением и присваивает значение левого операнда	с // = а эквивалентно c = c // a

Перегрузка

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

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

class Data:
    id = 0

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


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

d3 = d1 + d2
print(d3.id)

Вывод:

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

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

class Data:
    id = 0

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

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


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

d3 = d1 + d2
print(d3.id)

Выход: 30

В таблице ниже представлены методы переопределения для перегрузки оператора.

Оператор	Описание	Метод
+	Сложение	__add__(self, other)
–	Вычитание	__sub__(self, other)
*	Умножение	__mul__(self, other)
Истинное деление	__truediv__(self, other)
//	Floor Division	__floordiv__(self, other)
%	Остаток	__mod__(self, other)
**	Power	__pow__(self, other)
&	побитовый AND	__and__(self, other)
|	побитовый OR	__or__(self, other)
^	побитовый XOR	__xor__(self, other)
>	Больше чем	__gt__(self, other)
>=	Больше чем или равно	__ge__(self, other)
<	Меньше чем	__lt__(self, other)
<=	Меньше чем или равно	__le__(self, other)
==	Равенства	__eq__(self, other)
!=	Не равно	__ne__(self, other)

Использование операторов is, in, not, and, or и операторов сравнения.

Условия, используемые в операторах и могут содержать любые операторы, а не только операторы сравнения.

Применение оператора :

Операторы и проверяют, входит/не входит ли значение в последовательность.

>>> basket = 'orange', 'banana', 'pear', 'apple'

# вхождение/наличие элемента в списке
>>> 'orange' in basket
# True
>>> 'crabgrass' in basket
# False
>>> 'banana' not in basket
# False

Применение оператора :

Операторы и сравнивают, действительно ли два объекта являются одним и тем же объектом (идентичным). Это имеет значение только для изменяемых объектов, таких как списки.

var = None

>>> var is None
# True
>>> var is not None
# False

Применение операторов сравнения:

Все операторы сравнения имеют одинаковый приоритет. Сравнения могут быть записаны как цепочки сравнений. Например выражение проверяет, меньше ли , чем , и кроме того сравнивает равно ли и .

Применение булевых операторов:

Сравнения могут быть объединены с помощью булевых операторов и , а результат сравнения или любого другого булева выражения может быть сведен на НЕТ с помощью оператора . Они имеют более низкие приоритеты, чем операторы сравнения. Из булевых операторов, имеет самый высокий приоритет, а самый низкий, так что эквивалентно . Как всегда, скобки могут быть использованы для выражения желаемого приоритета в операциях.

Булевы операторы и являются так называемыми операторами замыкания: их аргументы вычисляются слева направо и вычисление прекращается, как только результат определен. Например, если и истинны , а ложно , то выражение не вычисляет .

Можно присвоить переменной результат сравнения или другое логическое выражение (типа тернарных операций в языке C — но это не то же самое!!!). При использовании логического выражения в качестве получения значения для присваивания переменной, возвращаемое значение будет равно последнему вычисляемому аргументу в логическом выражении. За подробностями обратитесь к описанию логических операторов.

Например:

>>> string1, string2, string3 = '', 'Trondheim', 'Hammer Dance'
>>> non_null = string1 or string2 or string3
>>> non_null
# 'Trondheim'

Обратите внимание, что в Python, в отличие от языка , присваивание внутри выражений должно выполняться явно с помощью выражения присваивания (моржового оператора). Это позволяет избежать распространенного класса проблем, встречающихся в программах на языке :

Класс без конструктора

Мы можем создать класс без определения конструктора. В этом случае вызывается конструктор суперкласса для инициализации экземпляра класса. Класс — это основа всех классов в Python.

class Data:
    pass


d = Data()
print(type(d))  # <class '__main__.Data'>

Вот еще один пример, подтверждающий, что конструктор суперкласса вызывается для инициализации экземпляра подкласса.

class BaseData:

    def __init__(self, i):
        print(f'BaseData Constructor with argument {i}')
        self.id = i


class Data(BaseData):
    pass


d = Data(10)
print(type(d))

Выход:

BaseData Constructor with argument 10
<class '__main__.Data'>

Практическая работа

Присвойте двум переменным любые числовые значения.

Используя переменные из п. 1, с помощью оператора and составьте два сложных логических выражения, одно из которых дает истину, другое – ложь.

Аналогично выполните п. 2, но уже с оператором or.

Попробуйте использовать в логических выражениях переменные строкового типа. Объясните результат.

Напишите программу, которая запрашивала бы у пользователя два числа и выводила бы True или False в зависимости от того, больше первое число второго или нет.

Примеры решения и дополнительные уроки в android-приложении и pdf-версии курса.

Источник статьи: http://younglinux.info/python/operators.php

Сокращение ссылок Телеграмм: что это и как сделать?

float

В Python, если число не является целым, оно является десятичным. Есть несколько различий между целыми и десятичными числами.

Целое число (тип данных int):

• Является целым числом;
• Не содержит десятичной точки;
• Может быть положительным, отрицательными или нулем;

Десятичное число (тип данных float):

• Может быть любым числом, которое включает десятичную точку;
• Может быть положительным и отрицательным;

Попробуйте вызвать range() с десятичным числом и увидите, что будет:

Python

for i in range(3.3):
print(i)

1 2	foriinrange(3.3) print(i)

Вы увидите следующее уведомление об ошибке TypeError:

Python

Traceback (most recent call last):
File «<stdin>», line 1, in <module>
TypeError: ‘float’ object cannot be interpreted as an integer

1 2 3

Traceback(most recent call last) File»<stdin>»,line1,in<module> TypeError’float’objectcannot be interpreted asan integer

Если вам нужен обходной путь, который позволит вам использовать десятичные числа, вы можете использовать NumPy.

Смешивание операторов в цепочках сравнений.

Немного о неожиданных результатах при добавлении оператора идентичности и оператора проверки вхождения в цепочки сравнения.

Связывание цепочек сравнений при помощи оператора .

В цепочках сравнения можно связать все выше перечисленные операторы сравнения Python. Это может привести к неожиданному поведению:

>>> a = 
>>> a is a < 1
# True
>>> (a is a) < 1
# False
>>> a is (a < 1)
# False

Так как — это цепочка сравнения, то она оценивается как . Разорвем цепоку на части:

• Выражение истинно , как и для любого значения, оцениваемого по отношению к самому себе.
• Выражение истинно , так как 0 меньше 1.

Следовательно обе части истинны, цепочка вычисляется как истинная.

Некоторые программисты, могут предположить, что в цепочках сравнения можно указывать приоритет выполнения того или иного сравнения как в выражениях, включающие несколько операторов . В случае с цепочками сравнений ни один из способов вставки скобок не вернет .

Разберем, почему обе цепочки сравнения с круглыми скобками оцениваются как . Если разбить первое выражение , то получится следующее:

>>> a = 
>>> a is a
# True
>>> True == 1
# True
>>> (a is a) < 1
# False

# т.е. в итоге сравниваются
>>> True < True
# False

Из кода выше видно, что выражение возвращает . Это означает, что выражение будет преобразовано в выражение . Логические значения являются числовыми типами, а равно 1. Таким образом, совпадает с 1 < 1. Поскольку это строгое неравенство, то оно возвращает .

Второе выражение c круглыми скобками работает иначе:

>>> a = 
>>> a < 1
# True
>>>  is True
# False

Поскольку 0 меньше 1, то выражение возвращает . Логические значения являются числовыми типами и равно 1, следовательно 0 ну ни как не будет идентичен 1.

*Самый важный урок, который можно извлечь из этого, заключается в том, что связывание сравнений с помощью оператора не является хорошей идеей. Это сбивает с толку и, вероятно, в этом нет необходимости.

Связывание цепочек сравнений при помощи оператора .

Подобно оператору , оператор и его противоположность , часто могут давать удивительные результаты при объединении в цепочку сравнений:

>>> "b" in "aba" in "cabad" < "cabae"
# True

# так как приоритет оператора '<' выше
# чем 'in', то 1 выполниться выражение
>>> "cabad" < "cabae"
# True

# далее выражение будет выполняться 
# как обычно с лева на право, следовательно
# вторым выполниться
"b" in "aba"
# True

# и последним выполняется проверка вхождения
>>> True in True
# True

Чтобы избежать путаницы, в этом примере сравниваются цепочки с разными операторами и используются строки для проверки подстрок

Опять же, это ПЛОХОЙ пример написанного кода! Все же важно уметь прочитать этот пример и понять, почему он возвращает

Наконец, можно связать цепочку с :

>>> greeting = "hello"
>>> quality = "good"
>>> end_greeting = "farewell"
>>> greeting is not quality not in end_greeting
# True

Функция chr()

Принимает целое число и преобразует его в символ , поэтому возвращает строку символов.

Формат:

c = chr(i)

Вот пример, демонстрирующий то же самое:

# Convert integer 65 to ASCII Character ('A')
y = chr(65)
print(type(y), y)

# Print A-Z
for i in range(65, 65+25):
    print(chr(i), end = " , ")

Выход

<class 'str'> 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 

Допустимый диапазон для аргумента — от 0 до 1,114 111 (0x10FFFF в шестнадцатеричном формате). будет , если целое число i находится за пределами этого диапазона.

Давайте проверим это на некоторых примерах

print(chr(-1))

Это вызовет .

ValueError: chr() arg not in range(0x110000)

start = 0
end = 1114111

try:
    for i in range(start, end+2):
        a = chr(i)
except ValueError:
    print("ValueError for i =", i)

Выход

ValueError for i = 1114112

Сложности с обратными косыми

Обратные косые немного усложняют жизнь в мире регулярных выражений Python. Это связанно с тем, что регулярные выражения используют обратные косые для определения специальных форм, или для того, чтобы искать определенный символ, вместо того, чтобы вызывать его. Как если бы мы искали символ доллара $. Если мы не используем обратную косую для этого, нам нужно просто создать анкор. Проблема возникает по той причине, что Python использует символ обратной косой по той же причине в литеральных строках.

Давайте представим, что вам нужно найти строку на подобии этой: «python». Для её поиска в регулярном выражении, вам нужно будет использовать обратную косую, но, так как Python также использует обратную косую, так что на выходе вы получите следующий поисковый паттерн: «\\python» (без скобок). К счастью, Python поддерживает сырые строки, путем подстановки буквы r перед строкой. Так что мы можем сделать выдачу более читабельной, введя следующее: r”\python”. Так что если вам нужно найти что-то с обратной косой в названии, убедитесь, что используете сырые строки для этой цели, иначе можете получить совсем не то, что ищете.

Что такое генератор в Python?

Генератор это подвид итерируемых
объектов, как список или кортеж. Он
генерирует для нас последовательность
значений, которую мы можем перебрать.
Эту последовательность
можно использовать для итерации в цикле
for, но нельзя проиндексировать (т. е.,
перебрать ее можно только один раз).
Давайте посмотрим, как создается
такая последовательность значений при
помощи генератора.

а. Синтаксис генератора в
Python 3

Для создания генератора в Python внутри
функции вместо ключевого слова return
используется ключевое слово yield

Обратите
внимание на пример:

def counter():
    i=1
    while(i<=10):
        yield i
        i+=1

В этом примере мы определили генератор
с именем counter() и назначили значение 1
локальной переменной i. Цикл while будет
выполняться, пока i меньше или равно 10.
Внутри цикла мы возвращаем (yield) значение
i и увеличиваем его на единицу.

Затем мы используем этот генератор в
цикле for.

for i in counter():
    print(i)

Вывод:

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

b. Как работает генератор в
Python

Чтобы разобраться в том, как работает
этот код, давайте начнем с цикла for. Этот
цикл выводит каждый элемент генератора
(т. е., каждый элемент, возвращаемый
генератором).

Мы начинаем с i=1. Таким образом, первый
элемент, возвращаемый генератором, это
1. Цикл for выводит этот элемент на экран
благодаря ключевому слову print. Затем i
инкрементируется до 2. Весь процесс
повторяется, пока i не инкрементируется
до 11 (т. е., пока условие в цикле while не
даст false).

Но если вы забудете добавить инкремент
i, вы получите бесконечный генератор.
Дело в том, что генератору в каждый
момент времени нужно удерживать в памяти
только одно значение. Таким образом,
нет никаких ограничений памяти.

def even(x):
    while x%2==0:
        yield 'Even'
for i in even(2):
    print(i)

Вывод:

Even Even Even Even Even Even Even Even Even Even Even Even Even

EvenTraceback (самый недавний вызов идет последним):

File “”, line 2, in 
print(i)
KeyboardInterrupt

Поскольку 2 это четное число, 2%2 это
всегда 0. Поэтому условие в цикле while
всегда будет соблюдаться (всегда true). В
результате генератор even() продолжает
возвращать значение Even, пока мы не
прервем выполнение цикла вручную
(сочетанием клавиш Ctrl+C).

Обратите внимание, что генератор может
содержать больше одного ключевого слова
yield. Примерно так же, как функция может
иметь больше одного ключевого слова
return

def my_gen(x):
	while( x> 0):
	    if x%2==0:
			yield 'Even'
		else:
			yield 'Odd'
		x-=1
for i in my_gen(7):
  	print(i)

Вывод:

Odd Even Odd Even Odd Even Odd

2. Возврат значений в список

Здесь все просто. Если вы примените
функцию list() к вызову генератора, она
вернет список возвращенных генератором
значений, в том порядке, в котором они
возвращались. В следующем примере
генератор возвращает квадраты чисел,
если эти квадраты четные.

def even_squares(x):
  for i in range(x):
      if i**2%2==0:
          yield i**2

Чтобы создать список из возвращаемых
генератором значений, мы просто применяем
функцию list() к вызову генератора. Мы не
перебираем эти значения при помощи
цикла for.

print(list(even_squares(10)))

Вывод:

Как видите, для чисел в диапазоне 0-9
(не 10, потому что диапазон (10) это числа
0-9), четные квадраты это 0, 4, 16, 36 и 64.
Остальные — 1, 9, 25, 49, 81 — нечетные. Поэтому
они не возвращаются генератором.

Вывод