Комментарий python: Комментарии в Python

Заявление, отступ и комментарий в Python

Заявления

Инструкции, написанные в исходном коде для выполнения, называются операторами. В языке программирования Python существуют различные типы операторов, такие как оператор присваивания, условный оператор, операторы зацикливания и т. Д. Все они помогают пользователю получить требуемый результат. Например, n = 50 является оператором присваивания.

Многострочные операторы: операторы в Python могут быть расширены до одной или нескольких строк с использованием скобок (), фигурных скобок {}, квадратных скобок [], точки с запятой (;), косой черты продолжения (/). Когда программисту необходимо выполнить длинные вычисления и не может поместить свои операторы в одну строку, можно использовать эти символы.
Пример :

Declared using Continuation Character (\):
s = 1 + 2 + 3 + \
    4 + 5 + 6 + \
    7 + 8 + 9

Declared using parentheses () :
n = (1 * 2 * 3 + 7 + 8 + 9)

Declared using square brackets [] :
footballer = ['MESSI',
          'NEYMAR',
          'SUAREZ']

Declared using braces {} :
x = {1 + 2 + 3 + 4 + 5 + 6 +
     7 + 8 + 9}

Declared using semicolons(;) :
flag = 2; ropes = 3; pole = 4

вдавливание

Блок — это комбинация всех этих операторов. Блок можно рассматривать как группировку операторов для определенной цели. Большинство языков программирования, таких как C, C ++, Java, используют фигурные скобки {} для определения блока кода. Одной из отличительных особенностей Python является использование отступов для выделения блоков кода. Пробел используется для отступа в Python. Все операторы с одинаковым расстоянием справа принадлежат одному и тому же блоку кода. Если блок должен быть более глубоко вложенным, он просто отступает вправо. Вы можете понять это лучше, посмотрев на следующие строки кода:

Выход:

Logging on to geeksforgeeks...
All set !

Строки print («Вход в geeksforgeeks…») и print («retype the URL.») — это два отдельных блока кода. Два блока кода в нашем примере if-оператора имеют четыре отступа. Окончательный вывод (‘All set!’) Не имеет отступов и поэтому не принадлежит блоку else.

Выход:

1
2
3
4
5

Чтобы указать блок кода в Python, вы должны сделать отступ для каждой строки блока одним и тем же пробелом. Обе строки кода в цикле while имеют четыре отступа. Это необходимо для указания того, к какому блоку кода относится оператор. Например, j = 1 и while (j <= 5): не имеют отступов, и поэтому не находятся в блоке while. Итак, структура кода Python с отступом.

Комментарии

Разработчики Python часто используют систему комментариев, так как без нее все может стать очень запутанным, очень быстрым. Комментарии — это полезная информация, которую разработчики предоставляют читателю для понимания исходного кода. Это объясняет логику или ее часть, используемую в коде. Комментарии обычно полезны для тех, кто поддерживает или совершенствует ваш код, когда вас больше нет рядом, чтобы отвечать на вопросы по этому поводу. Они часто упоминаются как полезное соглашение о программировании, которое не участвует в выводе программы, но улучшает читаемость всей программы. В Python есть два типа комментариев:
Однострочные комментарии: однострочный комментарий Python начинается с символа хэштега без пробелов (#) и длится до конца строки. Если комментарий превышает одну строку, поместите хэштег на следующую строку и продолжите комментарий. Однострочные комментарии Python оказались полезными для предоставления кратких объяснений переменных, объявлений функций и выражений. Смотрите следующий фрагмент кода, демонстрирующий однострочный комментарий:

Код 1:

Код 2:

Многострочная строка в качестве комментария: многострочный комментарий Python — это фрагмент текста, заключенный в разделитель () на каждом конце комментария. Опять же, между разделителем () не должно быть пробелов. Они полезны, когда текст комментария не помещается в одну строку; поэтому необходимо охватить линии. Многострочные комментарии или абзацы служат документацией для других, читающих ваш код. Смотрите следующий фрагмент кода, демонстрирующий многострочный комментарий:

Код 1:

Код 2:

Рекомендуемые посты:

Заявление, отступ и комментарий в Python

0.00 (0%) 0 votes

советы по форматированию исходного кода / Хабр

Будьте уверены в использовании правильного стиля для модуля, функции, метода или строкового комментария.

Строки документации.

Python имеет уникальный стиль комментирования — строки документации. Строка документации это строка, которая является первой конструкцией в пакете, модуле, классе или функции. Такие строки могут быть экспортированы автоматически с помощью атрибута объекта __doc__ и используются pydoc-ом. (Попробуйте запустить pydoc на своем модуле, чтобы увидеть как это выглядит.) Наше соглашение по строкам документации велит использовать три двойные кавычки для обрамления такой строки. Строки документации должны быть организованы как суммарная строка (одна физическая строка), сносящаяся по кол-ву символов, знаку вопроса или восклицательному знаку, следующим за пустой строкой, а затем остальные строки документации с позиции курсора в качестве первой кавычки первой строки. Ниже описано еще больше информации по оформлению строк документирования.

Модули

Каждый файл должен содержать в себе шаблон лицензии. Выберите подходящий шаблон лицензии для вашего проекта.(Например, Apache 2.0, BSD, LGPL, GPL).

Функции и методы

Используемый в этом разделе термин (функция) относится к методам, функциям и генераторам.
Функция должна иметь строку документации во всех случаях, кроме описанных ниже:

• Не видима снаружи модуля
• Очень короткая
• Очевидная (легко читаемая)

Строка документирования должна давать достаточно информации, чтобы оформить вызов функции без чтения ее исходного кода. Строка документирования должна описывать синтаксис вызова функции и ее семантику, но не должна описывать ее реализацию. Для хитрого кода комментарии внутри исходного кода более предпочтительны, чем строки документации. Определенные аспекты функции должны быть задокументированы в специальных секциях, перечисленных ниже. Каждая секция начинается со строки заголовка, которая заканчивается точкой. Секции должны иметь отступ в два пробела, за исключением заголовочной.
Args:
Перечислите каждый параметр по имени. Описание должно следовать сразу за именем и быть разделено точкой и пробелом. Если описание слишком длинное, чтобы уместить его в в 80 символов, используйте подвешенный отступ в 2 или 4 пробела (будьте последовательны в оформлении всего файла).
Описание должно ссылаться на требуемый тип(ы) и назначение аргумента. Если функция позволяет *foo (списки аргументов переменной длины) и/или **bar (произвольный набор аргументов типа ключ-значение), они должны быть записаны как *foo и **bar.
Returns: (либо Yields для генераторов)
Опишите тип и семантику возвращаемого значения. Если функция всегда возвращает None, то данный раздел необязателен.
Raises:
Список всех исключений, которые возможны для данного интерфейса.

def fetch_bigtable_rows(big_table, keys, other_silly_variable=None):
   """Fetches rows from a Bigtable.

   Retrieves rows pertaining to the given keys from the Table instance
   represented by big_table.  Silly things may happen if
   other_silly_variable is not None.

   Args:
       big_table: An open Bigtable Table instance.
       keys: A sequence of strings representing the key of each table row
          to fetch.
       other_silly_variable: Another optional variable, that has a much
          longer name than the other args, and which does nothing.

   Returns:
       A dict mapping keys to the corresponding table row data
       fetched. Each row is represented as a tuple of strings. For
       example:

       {'Serak': ('Rigel VII', 'Preparer'),
       'Zim': ('Irk', 'Invader'),
       'Lrrr': ('Omicron Persei 8', 'Emperor')}

       If a key from the keys argument is missing from the dictionary,
       then that row was not found in the table.

   Raises:
       IOError: An error occurred accessing the bigtable.Table object.
   """
   pass

Классы

Классы должны иметь строку документации ниже своего объявления. Если Ваш класс имеет публичные атрибуты, они должны быть документированы тут же в разделе Attributes и следовать тому же стилю форматирования, что и раздел Args.

class SampleClass(object):
   """Summary of class here.

   Longer class information....
   Longer class information....

   Attributes:
       likes_spam: A boolean indicating if we like SPAM or not.
       eggs: An integer count of the eggs we have laid.
   """

   def __init__(self, likes_spam=False):
       """Inits SampleClass with blah."""
       self.likes_spam = likes_spam
       self.eggs = 0

   def public_method(self):
       """Performs operation blah."""

Блоки и инлайновые комментарии

Последнее место, которое должны иметь комментарии — это хитрые места в коде. Если Вы хотите пояснить их в Вашем следующем код-ревью, то вы должны прокомментировать их сейчас. Сложные операции, занимающие несколько строк документации перед ее выполнением. Неявные части должны иметь комментарий в конце строки.

# We use a weighted dictionary search to find out where i is in
# the array.  We extrapolate position based on the largest num
# in the array and the array size and then do binary search to
# get the exact number.

if i & (i-1) == 0:        # true iff i is a power of 2

Чтобы улучшить читаемость, такие комменарии должны находиться на расстоянии по меньшей мере 2-х пробелов от кода. С другой стороны, лучше вообще не описывайте код. Преположите, что человек, читающий данный код, знает Python (а не то, что вы пытались делать) лучше, чем Вы.

# BAD COMMENT: Now go through the b array and make sure whenever i occurs
# the next element is i+1

Интересный факт о многострочных комментариях Python

Многострочные комментарии (блок комментариев) используются для описания большого текста кода или комментирования кусков кода во время отладки приложения .

Поддерживает ли Python многострочные комментарии (например, c / c ++…)?
На самом деле во многих онлайн-уроках и на веб-страницах вы найдете, что multiline_comments доступны в python («» или «»). но давайте сначала посмотрим на то, что создатель Python, «Гвидо ван Россум», сказал о фальшивом стиле комментирования блоков:

Совет по Python: Вы можете использовать многострочные строки в качестве многострочных комментариев. Если они не используются в качестве строки документации , они не генерируют код!
исходный файл

• если вы пишете текст одной строкой, используйте в Python двойные или одинарные кавычки.
• если вы пишете стихи, песни или многострочный текст, используйте тройные кавычки («» или «»).

both two points do not give any error because text within single quotes or 
double quotes or tripple quotes can be considered as text-constant

Пример:

Вышеупомянутая техника не создает истинных комментариев. Он просто вставляет текстовую константу, которая ничего не меняет и не говорит, что это обычная однострочная строка где-то в вашем коде. Всегда имейте в виду, что отступ первого ( «» или «» ) отступа правильно, в противном случае генерируется ошибка SyntaxError.

Пример:

Как мы легко комментируем куски кода?
Просто выберите эти строки (это означает, что, когда нужно скопировать текст, затем сначала выберите эти строки), а затем нажмите (cntrl + #), в противном случае последовательный # в каждой строке является единственным способом.
Резюме:

Рекомендуемые посты:

Интересный факт о многострочных комментариях Python

0.00 (0%) 0 votes

Почему Python не имеет многострочных комментариев?

хорошо, я знаю, что строки с тройными кавычками могут служить многострочными комментариями. Например,

"""Hello, I am a 
   multiline comment"""

и

'''Hello, I am a 
   multiline comment'''

но технически говоря, это строки, правильно?

я погуглил и прочитал руководство по стилю Python, но мне не удалось найти технический ответ на то, почему нет формальной реализации многострочных /* */ комментариев. У меня нет проблем с использованием тройных кавычек, но мне немного любопытно, что привело к этому дизайну решение.

224

автор: Peter Mortensen

16 ответов

Я сомневаюсь, что вы получите лучший ответ, чем «Гвидо не чувствовал необходимости для многострочных комментариев».

Гвидо твиттере это:

Python tip: вы можете использовать многострочные строки в качестве многострочных комментариев. Если они не используются в качестве docstrings, они не генерируют код! 🙂

245

автор: Ned Batchelder

многострочные комментарии легко ломаются. Что делать, если у вас есть следующее в простой программе калькулятора?

operation = ''
print("Pick an operation:  +-*/")
# Get user input here

попробуйте прокомментировать это многострочным комментарием:

/*
operation = ''
print("Pick an operation:  +-*/")
# Get user input here
*/

Oops, ваша строка содержит разделитель конечного комментария.

57

автор: Steve Losh

текст с тройными кавычками не следует рассматривать как многострочные комментарии; по соглашению, они docstrings. Они должны описывать, что делает ваш код и как его использовать, но не для таких вещей, как комментирование блоков кода.

по словам Гвидо, многострочные комментарии в Python — это просто непрерывные однострочные комментарии (поиск «блокировать комментарии»).

комментировать блоки кода, я иногда использую следующий выкройка:

if False:
    # A bunch of code

Это, вероятно, восходит к основной концепции, что должен быть один очевидный способ выполнить задачу. Дополнительные стили комментариев добавляют ненужные осложнения и могут уменьшить читаемость.

28

автор: Jarred McCaffrey

ну, тройные кавычки используются в качестве многострочных комментариев в docstrings. И # комментарии используются в качестве встроенных комментариев, и люди привыкают к нему.

большинство языков сценариев также не имеют многострочных комментариев. Может в этом причина?

посмотреть PEP 0008, раздел комментарии

и посмотреть, если ваш редактор Python предлагает некоторые сочетания клавиш для блокировки комментариев. Emacs поддерживает его, а также Eclipse, предположительно, большинство приличных IDEs делает.

с Дзен питона:

должен быть один-и, желательно, только один-очевидный способ сделать это.

7

автор: Jeremy Cantrell

лично мой стиль комментариев в say Java похож на

/*
 * My multi-line comment in Java
 */

таким образом, наличие однострочных комментариев не так уж плохо, если ваш стиль типичен для предыдущего примера, потому что в сравнении у вас было бы

#
# My multi-line comment in Python
#

VB.NET это также язык с однострочным комментарием, и лично я нахожу его раздражающим, поскольку комментарии в конечном итоге выглядят менее похожими на комментарии и больше похожи на какую-то цитату

'
' This is a VB.NET example
'

однострочные комментарии заканчиваются тем, что меньше использования символов, чем многострочные комментарии, и, возможно, меньше шансов избежать некоторых изворотливых символов в инструкции regex? Хотя я склонен согласиться с Недом.

# This
# is
# a 
# multi-line
# comment

используйте блок комментариев или найдите и замените (s/^/#/g) в своем редакторе, чтобы достичь этого.

чтобы закомментировать блок кода Pycharm IDE:

• код / комментарий с комментарием строки
• Windows или Linux: Ctrl + /
• Mac OS:команда + /

3

автор: Craig S. Anderson

Я решил это, загрузив макрос для моего текстового редактора (TextPad), который позволяет мне выделять строки, а затем вставляет # в первую из каждой строки. Аналогичный макрос удаляет#. Некоторые могут спросить, почему необходима многострочная, но она пригодится, когда вы пытаетесь «отключить» блок кода для целей отладки.

потому что # convention является общим, и на самом деле нет ничего, что вы можете сделать с многострочным комментарием, который вы не можете с комментарием #-sign. Это историческая случайность, как и происхождение /* ... */ комментарии, возвращающиеся к PL/I,

0

автор: Charlie Martin

предположим, что они просто считались ненужными. Так как это так легко просто ввести #a comment, многострочные комментарии могут состоять только из многих однострочных комментариев.

на HTML-код, С другой стороны, есть необходимость multiliners. Труднее продолжать печатать <!--comments like this-->.

0

автор: stalepretzel

Это только предположение .. но!—1—>

поскольку они являются строками, они имеют некоторое семантическое значение (компилятор не избавляется от них), поэтому имеет смысл использовать их в качестве docstrings. Они фактически становятся частью АСТ, поэтому извлечение документации становится проще.

кроме того, многострочные комментарии сука. Извините, но независимо от языка, я не использую их ни для чего, кроме отладки. Скажем, у вас есть такой код:

void someFunction()
{
    Something
    /*Some comments*/
    Something else
}

затем вы обнаруживаете, что в вашем коде есть что-то, что вы не можете исправить с помощью отладчика, поэтому вы начинаете вручную отлаживать его, комментируя все меньшие и меньшие фрагменты кода с помощью этих многострочных комментариев. Это дало бы затем функция:

void someFunction()
{ /*
    Something
   /* Comments */
   Something more*/
}

Это действительно раздражает.

многострочные комментарии с помощью ожидания on:

• Mac OS X, после выбора кода, прокомментируйте блок кода с Ctrl+3 и раскомментировать с помощью Ctrl+4.

• Windows после выбора кода ,
  прокомментируйте блок кода с помощью Ctrl+Alt+3 и раскомментировать с помощью Ctrl+At+4.

Я помню, что читал об одном парне, который помещал свои многострочные комментарии в тройную переменную:

x = '''
This is my
super-long mega-comment.
Wow there are a lot of lines
going on here!
'''

Это занимает немного памяти, но это дает вам функциональность многострочных комментариев, и плюс большинство редакторов выделит синтаксис для вас 🙂

Это также легко прокомментировать код, просто обернув его с

x = '''

и

'''

Пишем красивый идиоматический Python / Хабр

Иногда сложно найти в Сети правильные, а главное актуальные «best practices» для языка. Документация, конечно же, содержит всю необходимую информацию, но отсеять нужную вещь в абзацах подробного (на то она и документация) описания довольно сложно. Но недавно мне улыбнулся поиск Google, и я наткнулся на очень полезные «паттерны» языка Python от одного из core разработчиков — Raymond Hettinger.

Примечание: Все рекомендации даны в нескольких вариантах: сначала идут самые «плохие» варианты, а дальше предлагается лучшая альтернатива. Актуально для версии языка 2.7, отличия для версии 3.3 читайте в примечаниях к конкретному «паттерну».

Цикл по массиву из чисел

Плохо: иногда пишут так.

for i in [0, 1, 2, 3, 4, 5]:
    print i**2

Хорошо: лучший, с генератором. Но в 32 битной системе список из миллиона чисел будет занимать ~ 32 mb памяти.

for i in range(6):
    print i**2

Отлично: самый лучший вариант. В отличии от второго xrange возвращает только одно значение за раз, и не нужно лишнюю память для хранения всего массива.

for i in xrange(6):
    print i**2

Примечание: В версии Python 3.3 xrange уже в ядре и называеться просто range.

Цикл по списку

Плохо: часто бывшие С программисты пишут так.

colors = ['red', 'green', 'blue', 'yellow']
for i in range(len(colors)):
    print colors[i]

Хорошо: лучший вариант.

colors = ['red', 'green', 'blue', 'yellow']
for color in colors:
    print color

Но если нужно пройти по списку задом на перед?

Плохо: опять, прошло из C дает о себе знать:

colors = ['red', 'green', 'blue', 'yellow']

for i in range(len(colors)-1, -1, -1):
print colors[i]

Хорошо: но в Python пишут вот так:

colors = ['red', 'green', 'blue', 'yellow']
for color in reversed(colors):
    print color

Цикл по списку с индексами

Плохо тоже что и выше.

colors = ['red', 'green', 'blue', 'yellow']
for i in range(len(colors)):
    print i, '-->', colors[i]

Хорошо: более элегантный вариант:

colors = ['red', 'green', 'blue', 'yellow']
for i, color in enumerate(colors):
    print i, '-->', color

Цикл по двум спискам

Плохо тоже что и выше.

names = ['raymond', 'rachel', 'matthew']
colors = ['red', 'green', 'blue', 'yellow']
n = min(len(names), len(colors))
for i in range(n):
    print names[i], '-->', colors[i]

Хорошо: с двух списков делаем один список кортежей. Проблема в том что zip использует больше памяти чем первый вариант.

names = ['raymond', 'rachel', 'matthew']
colors = ['red', 'green', 'blue', 'yellow']
for name, color in zip(names, colors):
    print name, '-->', color

Отлично: в отличии от zip, izip использует кэширование, что помогает существенно сэкономить память.

names = ['raymond', 'rachel', 'matthew']
colors = ['red', 'green', 'blue', 'yellow']
for name, color in izip(names, colors):
    print name, '-->', color

Примечание: В версии Python 3.3 izip вписан в ядро и называется просто zip.

Сортировка списка по алгоритму

Плохо: используя функцию для сравнения.

colors = ['red', 'green', 'blue', 'yellow']

def compare_length(c1, c2):
    if len(c1) < len(c2): return -1
    if len(c1) > len(c2): return 1
    return 0

print sorted(colors, cmp=compare_length)

Хорошо: используя сортировку по ключу. Использует намного меньше памяти.

colors = ['red', 'green', 'blue', 'yellow']

print sorted(colors, key=len)

Примечание: Метод cmp убран с ядра Python 3.x.

Цикл по ключам словаря

Обычный способ возвращает ключи. При таком цикле происходит итерация словаря, поэтому в процессе его изменять нельзя.

for k in d:
    print k

Для изменения словаря в цикле используйте цикл по ключам (Пример: удаление всех ключей начинающихся с R):

for k in d.keys():
    if k.startswith('R'):
        del d[k]

В этом случае d.keys() делает копию ключей словаря, что позволяет нам свободно работать с оригинальной структурой.

Цикл по ключам и значением словаря

Плохо: цикл по ключам и возвращение значение по последним. Медленный способ:

for k in d:
    print k, '-->', d[k]

Хорошо: быстрее делать цикл по значениях:

for k, v in d.items():
    print k, '-->', v

Отлично: Но самый лучший и быстрый способ это использовать итератор:

for k, v in d.iteritems():
    print k, '-->', v

Соединение двух списков в один словарь

Очень быстрый метод, используется только один кортеж для генерации словаря.

names = ['raymond', 'rachel', 'matthew']
colors = ['red', 'green', 'blue']

d = dict(izip(names, colors))
# d будет иметь следующее значение: 
# {'matthew': 'blue', 'rachel': 'green', 'raymond': 'red'}

Подсчет элементов в словаре

Плохо: обычный способ:

colors = ['red', 'green', 'red', 'blue', 'green', 'red']
d = {}

for color in colors:
    if color not in d:
        d[color] = 0
    d[color] += 1

#{'blue': 1, 'green': 2, 'red': 3}

Хорошо: использует функцию get():

colors = ['red', 'green', 'red', 'blue', 'green', 'red']
d = {}

for color in colors:
    d[color] = d.get(color, 0) + 1

Отлично: самый продвинутый способ это использовать defaultdict(). Но вы должны знать как он работает.

d = defaultdict(int)
for color in colors:
    d[color] += 1

Группирование элементов списка

Плохо: если нужно сгруппировать элементы списка по некоторому признаку (в примере — длина строки) часто используют такой метод:

names = ['raymond', 'rachel', 'matthew', 'roger', 'betty', 'melissa', 'judith', 'charlie']
d = {}

for name in names:
    key = len(name)
    if key not in d:
        d[key] = []
    d[key].append(name)
{5: ['roger', 'betty'], 6: ['rachel', 'judith'], 7: ['raymond', 'matthew', 'melissa', 'charlie']}

Хорошо: но есть способ гораздо элегантней и быстрее:

d = defaultdict(list)
for name in names:
    key = len(name)
    d[key].append(name)

Итог

На сегодня все. Надеюсь эти тривиальные, но полезные примеры помогут кому-то улучшить свой код, как они помогли это сделать мне. Их автором является Raymond Hettinger (@raymondh), Python Core Developer.

UPD: Видео доклада на PyCon 2013, с которого были взяты примеры кода: http://youtu.be/OSGv2VnC0go (на английском), содержит еще очень много интересной информации не перенесенной в статью, а также юмор и харизму докладчика.

Основные недостатки языка Python / Хабр

Язык программирования Python славится своей простотой и лаконичностью. Немногословный и понятный синтаксис, похожий на псевдокод, а также сильная динамическая типизация способствуют быстрому и безболезненному обучению новичков.

Интерпретатор языка берёт на себя всю низкоуровневую работу, освобождая программиста от необходимости ручного управления памятью. Практическая невозможность получить segmentation fault, а также удобная система исключений, снабжённая понятными сообщениями, позволяют оперативно отлаживать программы. Ситуации, когда их падения из-за возникшей ошибки требуют глубокого дебаггинга, достаточно редки.

Непереполняемые целые числа и безопасность при работе с контейнерами стандартной библиотеки делают из Python хорошее средство предварительного прототипирования идей, а большое число высококачественных математических библиотек обуславливают лидерство этого языка в области машинного обучения, анализа данных и научных вычислений.

Более искушённые программисты ценят этот язык за удобные средства для построения пайплайнов отложенных, или как ещё говорят — ленивых, вычислений. В Python эта функциональность реализуется итераторами и т.н. генераторами. Библиотека асинхронного программирования также довольно хороша.

Но не всё с этим языком легко и просто. Помимо специфического архитектурного решения под названием GIL, воплощённого в основном интерпретаторе языка CPython и связанных с ним проблем с эффективностью многопоточности, Питону присущи и более фундаментальные недостатки, сильно ограничивающие область его применения.

Скорость

Основным среди таковых принято считать его медлительность, хотя это с определённой долей справедливости парируется тем, что скриптовому языку скорость особо и не нужна. В задачах, требующих высокой производительности, он выступает лишь как обёртка для манипуляций с API низкоуровневых библиотек, написанных на языках с поддержкой AOT-компиляции. Самыми популярными из таких языков на данный момент являются, конечно же, C и C++. На первом, например, реализована широкоиспользуемая библиотека NumPy, созданная для математических операций с массивами произвольной размерности. На втором — набирающий популярность фреймворк для обучения нейросетей PyTorch.

Как бы то ни было, что-то высокопроизводительное на чистом Питоне написать не получится. Для этого требуется прибегать к помощи других языков или использовать статически типизированные расширения, такие как, например, Cython, на которых писать, мягко говоря, неприятно.

В общем, недостаток в скорости ограничивает область применения этого языка задачами, в которых время операций ожидания ответа на запрос многократно превышает время работы тела скрипта. Среди них можно выделить:

• Использование Python в качестве языка командной строки и управления взаимодействия между другими программами. Здесь он имеет определённое преимущество перед Bash, Sh и прочими языками оболочки, лишёнными удобной работы с массивами и строками и имеющими плохочитаемый синтаксис. Тем не менее описывать конвейеры в последних намного удобнее. Пример: управляющие скрипты большинства дистрибутивов Linux.
• Конфигурация и управление базами данных. Примеры: модуль sqlite3, Django и т.д.
• Манипуляция потоками вычислений, в которых расчёты производятся глубоко оптимизированным кодом, скомпилированным в непосредственные инструкции процессора. Python тут выступает лишь как среда для взаимодействия с API по инициализации и описанию структуры взаимодействия этих потоков. Примеры: NumPy, CuPy, PyTorch и т.д.

Почему Python медленный

Тут есть два основных фактора:

• В нём практически всё аллоцируется на куче.
• Перед выполнением операций с любым объектом интерпретатор проверяет его тип.

Давайте взглянем на примерную реализацию структуры в коде CPython, которая является обязательной частью всех питоновских объектов:

typedef struct _object {
    Py_ssize_t ob_refcnt;
    PyTypeObject *ob_type;
} PyObject;

Переменная ob_refcnt отвечает за подсчёт ссылок, указывающих на данный объект. Если их количество становится равным нулю, это становится сигналом для сборщика о том, что память, занимаемую этим объектом, можно освободить. ob_type указывает на тип данного объекта. Плюс к этому, если объект владеет сущностью нефиксированного размера, указатель на тип дополняется указателем на область памяти, где эта сущность хранится, и переменной, отвечающей за её размер.

Современные процессоры оптимизированы для работы со значениями, хранящимися в памяти последовательно и непрерывно. Искоренение промахов кэша, а также подстраивание под предсказатель переходов является неотъемлемой частью разработки быстрых программ.

Что касается языка Python, то он компилируется в байт-код, а не в инструкции процессора. Значит, предсказатель переходов тут становится бессилен.

Оптимизации векторизации тут тоже не работают. Как пример, обычный питоновский массив вида [100, 200, 300, 400, 500], на самом деле, как было показано выше, хранит не целые числа, а указатели на объекты типа int, каждый из которых хранит указатель на область памяти, в которой записано соответствующее ему число. Даже один косвенный указатель ломает векторизацию, а тут для доступа к информации о числе нужно пройтись, как минимум, по двум. Лиха беда начало, перед каждой операцией с объектом интерпретатор Питона должен перейти в область памяти с реализацией соответствующего метода для текущего типа, и переход этот делается опять же по указателю.

Динамика

Как мы видим, безопасность, которая обеспечивается моделью памяти языка Python, сводит на нет большое число возможных процессорных оптимизаций. Тем не менее знающие читатели могут заметить, что, например, в Java все объекты, за исключением примитивных типов, так же аллоцируются на куче, но код на этом языке работает гораздо быстрее. Так почему бы интерпретатору Питона не реализовать оптимизации, присущие виртуальной машине Java, — например, копцепцию JIT-компиляции?

Несмотря на довольно успешные попытки её воплощения в различных вторичных интерпретаторах (PyPy и т.п.) и библиотеке Numba, можно констатировать, что код на Питоне очень плохо поддаётся оптимизации. И причина этого кроется в следующих взаимосвязанных особенностях, которые объединяет тот факт, что Python — крайне динамичный язык:

• Во-первых, это динамическая типизация

  Данное словосочетание означает тот факт, что переменная, объявленная в этом языке, не имеет привязанного к ней типа. То же самое касается сигнатур функций и полей классов.

  Писать что-то подобное возможно только в динамически типизированных языках:

  >>> x = 3
  >>> x = '36'
  >>> 
  >>> def foo(a, b):
  >>>     if b:
  >>>         return [a]
  >>>     return a
  >>> 
  >>> foo(x, True)
  ['36']
  
  >>> foo(x, False)
  '36'
  
  >>> class Bar:
  >>>     __slots__ = ('baz',)
  >>> 
  >>> x = Bar()
  >>> x.baz = 332
  >>> x.baz
  332
  
  >>> x.baz = 'Some string'
  >>> x.baz
  'Some string'
  
  >>> foo(x, True)
  [<__main__.Bar at 0x10ff0d700>]

  Эти возможности приводят к тому, что разработчик имеет меньше гарантий корректной работы программы на уровне системы типов. Обширный класс ошибок, отлавливаемых в статически типизированных языках на этапе компиляции, возникает в Питоне уже на этапе рантайма, что ставит его в проигрышное положение по сравнению с ними, — по крайней мере, при поддержке большой кодовой базы.

• Вторая такая особенность — это пространство имён.

  В Питоне переменная, будучи объявленной, не обязана прекращать существование после выхода из родного блока отступов. Например, следующий код является рабочим:

  >>> a = 5
  >>> b = True
  >>> 
  >>> if b:
  >>>     x = 100
  >>> x
  100
  
  >>> for i in range(10):
  >>>     for j in range(5):
  >>>         pass
  >>> print(i, j)
  9 4

• Третьим фактором является широкая гибкость в динамическом переопределении процесса создания объектов. В Питоне возможно такое:

  >>> class Meta(type):
  >>>     def __new__(cls, name, bases, attrs):
  >>>         if list in bases:
  >>>             return super().__new__(cls, name, (tuple,), attrs)
  >>>         return super().__new__(cls, name, (list,), attrs)
  >>> 
  >>> class Foo(list, metaclass=Meta):
  >>>     pass
  >>> 
  >>> class Bar(tuple, metaclass=Meta):
  >>>     pass
  >>> 
  >>> issubclass(Foo, list)
  False
  >>> issubclass(Foo, tuple)
  True
  >>> issubclass(Bar, tuple)
  False
  >>> issubclass(Bar, list)
  True

  Этот код требует пояснения. Дело в том, что в Питоне все сущности, существующие в рантайме, являются объектами. Объекты, в свою очередь, являются реализациями, или как их ещё называют — инстансами, классов. Но классы же ведь тоже являются объектами.

  Как вы можете догадаться, те сущности, инстансами которых являются классы, называются метаклассами.

  В данном конкретном примере классы Foo и Bar имеют общий метакласс Meta, который подменяет тип, от которого пытается наследоваться класс. Так, при попытке отнаследоваться от типа list, класс, на самом деле, станет наследником типа tuple, а в противном случае — типа list.

  Подробнее о метаклассах вы можете почитать тут.

• Ну и наконец, четвёртой сложностью является возможность создавать классы динамически.

  >>> from collections.abc import Iterable
  >>> 
  >>> def wrap_class(cls):
  >>>     if issubclass(cls, Iterable):
  >>>         class FooCounter(cls):
  >>>             def count_foo(self):
  >>>                 return sum(1 for item in self if item == 'foo')
  >>> 
  >>>         return FooCounter
  >>>     raise TypeError(f'Class {cls} is not an iterable type')
  >>> 
  >>> wrap_class(list)([2, 3, 'foo', 'bar', 'baz', 'foo']).count_foo()
  2

Все эти особенности негативно влияют на возможность предоставления статических гарантий относительно поведения кода на языке Python. Существующие анализаторы, основным из которых является MyPy, нельзя назвать законченными. Особенной проблемой является то, что на данный момент они имеют крайне ограниченную функциональность при анализе случаев, подобных взятым из последних двух примеров. Ситуация осложняется тем фактом, что, несмотря на все те правильные инициативы, связанные с внедрением модуля typing в предыдущих релизах, система аннотации типов в Питоне остаётся невыразительной. Например, для указания интерфейса типа возвращаемого аргумента функции wrap_class из последнего примера требуется поддержка типов-пересечений, которой на текущий момент нет.

Более того, появление концепции протоколов, введённой в Python 3.8, которые вносят рантаймовый оверхед наследования, ислючительно для ублажения статических анализаторов кода, на мой взягляд, свидетельствует о том, что разработчики языка зашли куда-то не туда.

Как бы то ни было, возможность статической проверки корректности типов является необходимой как для проведения оптимизаций кода, так и для получения гарантий правильной работы программы, что сильно удешевляет поддержку крупных проектов. К сожалению, недостаточный инструментарий текущей версии языка, а также ограниченные возможности существующих анализаторов не позволяют проводить эффективную компиляцию кода Python без его адаптации под использование сторонних решений типа библиотеки Numba.

В данной статье были рассмотрены два основных недостатка языка Python, а именно: его малое быстродействие и недостаточные возможности статического анализа кода. Эти проблемы взаимосвязаны, и решение последней автоматически откроет дорогу для решения первой.

Уже сейчас в мире существуют динамически типизированные языки с опциональной компиляцией, основанной на уточнении типов. Самым интересным из них, на мой взгляд, является Julia. Возьмут ли разработчики CPython его пример на вооружение — покажет время.

Как бы то ни было, язык Python является отличным инструментом для быстрого написания кода. Его широкие динамические возможности, а также понятность и, я не побоюсь этого слова, красота синтаксиса обуславливают то, что процесс составления программ на нём действительно вызывает удовлетворение. Тем не менее, как и любой инструмент, этот язык имеет свои недостатки и о них полезно помнить перед началом своих проектов.

Python-неизвестный / Хабр

На Хабре уже есть несколько статей\переводов, в которых рассказывается о неизвестных фичах\тонкостях\возможностях Пайтона. Я буду пытаться не повторять их, а дополнять, но если уж так случилось, что вы это уже где-то видели — не огорчайтесь. Я уверен, что найдется что-то интересное и для вас.

Итак, поехали.

Цепочки операторов сравнения (chaining comparison):

>>> 1 < 5 < 10
True
>>> 1 < 11 < 10
False
>>> 1 < 11 > 10
True

Правда и то, что вся магия поломается если добавить скобки:

>>> (1 < 11) > 10
False

Дока

iter и два параметра

Built-in функция iter возвращает итератор для переданной последовательности. Но, если передавать два параметра, то первый должен быть callable-объектом, а второй — результатом вызова первого объекта, при котором нужно прекратить итерацию. Например, читаем из файла до первой пустой строки:

with open('mydata.txt') as fp:
    for line in iter(fp.readline, ''):
        process_line(line)

Дока

contextlib

Позволяет легко и красиво пользоваться синтаксисом with EXPR as VAR для своих собственных объектов, функций и т.д. Пример из документации:

from contextlib import contextmanager

@contextmanager
def tag(name):
    print "[%s]" % name
    yield
    print "[/%s]" % name

>>> with tag("h2"):
...    print "foo"
...
[h2]
foo
[/h2]

Дока, PEP 343

Аргументы по умолчанию

Здесь несколько «хаков». Во первых, использование изменяемых (mutable) объектов в качестве аргументов по умолчанию — почти всегда плохая идея:

>>> def foo(a=list()):
...     a.append(1)
...     print a
...
>>> foo()
[1]
>>> foo()
[1, 1]
>>> foo()
[1, 1, 1]

Почему так? Значения агрументов по умолчанию определяются только раз при создании функции и сохраняются в свойстве func_defaults:

>>> foo.func_defaults
([1, 1, 1],)

Но есть в довесок и полезный рецепт. Следующий код работает не совсем так, как ожидается:

>>> l = []
>>> for i in range(3):
...     l.append(lambda: i * 2)
...
>>> for x in l:
...     x()
...
4
4
4

Поправить его можно просто и элегантно — достаточно заменить lambda: i * 2 на lambda i=i: i * 2:

>>> l = []
>>> for i in range(3):
...     l.append(lambda i=i: i * 2)
...
>>> for x in l:
...     x()
...
0
2
4

О именах и привязке к ним можно почитать в Execution Model.

Ellipsis

В зависимости от контекста … (три точки) может быть допустимым синтаксисом. Так, list[…] передает в функцию __getitem__ объект типа Ellipsis — единственный и неповторимый в своем роде. Демонстрация:

>>> class L(list):
...     def __getitem__(self, *args):
...             print args
...             return list.__getitem__(self, *args)
...
>>> l[...]
(Ellipsis,)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "<stdin>", line 4, in __getitem__
TypeError: list indices must be integers, not ellipsis

Используется эта прелесть в Numpy.

Обмен значениями переменных

В 10-ом классе нам на уроке информатике предлагали задачку — обменять местами значения двоих переменных, не используя третью. В Пайтоне это даже не вопрос:

>>> a = 10
>>> b = 5
>>> a, b
(10, 5)
>>> a, b = b, a
>>> a, b
(5, 10)

Вложенные list comprehensions

В list comprehensions можно использовать несколько for:

>>> l = [[1,2,3], [4,5,6]]
>>> [lll * 2 for ll in l for lll in ll]
[2, 4, 6, 8, 10, 12]

Создание нескольких изменяемых объектов

Например, надо создать список из 5 списков. Хочется сделать так:

>>> l = [[]] * 5
>>> l
[[], [], [], [], []]

Но нельзя:

>>> l[0].append(1)
>>> l
[[1], [1], [1], [1], [1]]

Лучше наверное вот так:

>>> l = [[] for _ in range(5)]

rot13, string_escape, unicode_escape кодировки

Супер секретный метод шифрования Rot13:

>>> 'Hello world!'.encode('rot13')
'Uryyb jbeyq!'
>>> 'Uryyb jbeyq!'.decode('rot13')
u'Hello world!'

Далее. Например, есть строка из внешнего источника, при этом в строке есть литералы \n, \t, \r и т.п. Как получить отформатированную строку (по сути, сделать безопасный eval)?

>>> s = 'Hello\\n\\rworld!'
>>> s
'Hello\\n\\rworld!'
>>> repr(s)
"'Hello\\\\n\\\\rworld!'"
>>> print s.decode('string_escape')
Hello
world!

unicode_escape работает аналогично, только с юникодом, а не со строками. Так же он умеет превратить строку ‘\u0457’ в букву «ї»:

>>> print '\u0457'.decode('unicode_escape')
ї

Перечень поддерживаемых кодировок — standard-encodings.

textwrap

Очень полезная либа для работы с текстами. Делаем с длинной строки много мелких:

>>> s = "Python is a programming language that lets you work more quickly and integrate your systems more effectively. You can learn to use Python and see almost immediate gains in productivity and lower maintenance costs."
>>> print textwrap.fill(s, 25)
Python is a programming
language that lets you
work more quickly and
integrate your systems
more effectively. You can
learn to use Python and
see almost immediate
gains in productivity and
lower maintenance costs.

Дока — там ещё много вкусного.

itertools

Сплошное умиления. Читать-не перечитать, особенно раздел с рецептами. Здесь вспомню grouper:

>>> def grouper(n, iterable, fillvalue=None):
...     "grouper(3, 'ABCDEFG', 'x') --> ABC DEF Gxx"
...     args = [iter(iterable)] * n
...     return izip_longest(fillvalue=fillvalue, *args)
...
>>> list(grouper(2, [1,2,3,4,5,6]))
[(1, 2), (3, 4), (5, 6)]
>>> list(grouper(3, [1,2,3,4,5,6]))
[(1, 2, 3), (4, 5, 6)]
>>> list(grouper(4, [1,2,3,4,5,6], fillvalue=0))
[(1, 2, 3, 4), (5, 6, 0, 0)]

фишка в том, что мы работаем с одним итератором

Заключения

Большая часть информации из замечательного топика на StackOverFlow, остальное — собственные наблюдения. На эту тему можно писать много, поэтому старался поделится только самым интересным и полезным.
Спасибо за внимание!
Да прибудет с вами сила документации!

P.S. Если есть замечания — буду очень признателен за сообщения в личку.

Многострочный комментарий в Python

Переполнение стека

1. Около

2. Продукты

3. Для команд

1. Переполнение стека
   Общественные вопросы и ответы

2. Переполнение стека для команд
   Где разработчики и технологи делятся частными знаниями с коллегами

3. Вакансии
   Программирование и связанные с ним технические возможности карьерного роста

4. Талант
   Нанимайте технических специалистов и создавайте свой бренд работодателя

5. Реклама
   Обратитесь к разработчикам и технологам со всего мира

6. О компании

.

Общие сведения о комментариях Python, многострочных комментариях и строках документов

Комментарии подобны указателям, которые делают данный код очевидным и легко читаемым. В Python мы можем добавлять однострочные и многострочные комментарии Python. В этом руководстве мы подробно рассмотрим оба этих метода. Прочитав это, вы узнаете, как добавить комментарий Python и какой стиль использовать.

Написание комментариев — хорошая практика программирования. Они являются неисполняемой частью кода, но очень важны для программы.Они не только помогают другим программистам, работающим над одним и тем же проектом, но и тестировщики могут также рекомендовать их для ясности при тестировании методом белого ящика.

Лучше всего добавлять комментарии при создании или обновлении программы, иначе вы можете потерять контекст. А комментарии, написанные позже, могут оказаться не столь эффективными, как следовало бы.

Как использовать комментарии в Python?

Комментирование — это искусство выражения того, что программа собирается делать на очень высоком уровне. Это строки текста с тегами для аннотирования фрагмента кода.В Python мы можем применять два стиля комментариев: однострочные и многострочные.

Однострочный комментарий Python

Вы можете предпочесть использовать однострочный комментарий Python, когда есть необходимость в коротких быстрых комментариях для отладки. Однострочные комментарии начинаются с символа решетки (#) и автоматически заканчиваются EOL (концом строки).

 # Хороший код самодокументируется.

print («Учите Python шаг за шагом!») 

При добавлении комментария убедитесь, что ваш комментарий находится на том же уровне отступа, что и код под ним.Например, вы можете добавить аннотацию к определению функции, в котором нет отступов. Но функция может иметь блоки кода с несколькими уровнями отступа. Так что позаботьтесь о выравнивании, когда вы комментируете внутри блоков внутреннего кода.

 # Определить список месяцев
месяцы = ['Янв', 'Фев', 'Мар', 'Апрель', 'Май', 'Июнь', 'Июль', 'Август', 'Сен', 'Октябрь', 'Ноябрь', 'Дек' ]

# Функция для печати календарных месяцев
def showCalender (месяцы):
    # Цикл For, который просматривает список и печатает название каждого месяца
    за месяц в месяцах:
        печать (месяц)

showCalender (месяцы)
 

Наверх

Многострочный комментарий Python

Python позволяет размещать комментарии на нескольких строках.Такие комментарии известны как многострочные или блочные комментарии. Вы можете использовать этот стиль комментирования, чтобы описать что-то более сложное.

Эта расширенная форма комментариев применяется к части или ко всему следующему коду. Вот пример использования многострочного комментария Python.

Использование решетки (#)

Чтобы добавить многострочные комментарии, вы должны начинать каждую строку с символа решетки (#), за которым следует один пробел. Вы можете разделить комментарий на абзацы. Просто добавьте пустую строку с решеткой между каждым параграфом.

Примечание: Символ (#) также известен как окторп. Этот термин был использован группой инженеров Bell Labs, когда они работали над первым проектом тональных клавиатур.

 # Чтобы выучить любой язык, вы должны соблюдать следующие правила.
# 1. Знать основной синтаксис, типы данных, управляющие структуры и условные операторы.
# 2. Изучите обработку ошибок и файловый ввод-вывод.
# 3. Прочтите о расширенных структурах данных.
# 4. Напишите функции и следуйте концепциям ООП.def main ():
    print («Давайте начнем изучать Python.»)
... 

Наверх

Строка документации в Python

Python имеет функцию строк документации (или строк документации). Это дает программистам простой способ добавлять быстрые заметки к каждому модулю, функции, классу и методу Python.

Вы можете определить строку документации, добавив ее как строковую константу. Это должен быть первый оператор в определении объекта (модуля, функции, класса и метода).

Строка документации имеет гораздо более широкую область действия, чем комментарий Python. Следовательно, он должен описывать, что функция делает, а не как. Кроме того, рекомендуется, чтобы все функции программы имели строку документации.

Как определить строку документации в Python?

Строку документации можно определить с помощью тройных кавычек. Добавьте один в начале и второй в конце строки. Как и многострочные комментарии, строка документа может перекрываться несколькими строками.

Примечание: Строки, определенные с помощью тройных кавычек, являются строками документации в Python.Однако он может показаться вам обычным комментарием.

В чем разница между комментарием и строкой документа?

Строки, начинающиеся с тройных кавычек, по-прежнему являются обычными строками, за исключением того факта, что они могут растягиваться на несколько строк. Это означает, что это исполняемые операторы. А если они не помечены, они будут удалены, как только код будет выполнен.

Интерпретатор Python не игнорирует их, как комментарии. Однако, если такая строка помещается сразу после определения функции или класса или поверх модуля, они превращаются в строки документации.Вы можете получить к ним доступ с помощью следующей специальной переменной.

 myobj .__ doc__ 

Пример

 def theFunction ():
    '' '
Эта функция демонстрирует использование строки документации в Python.
    '' '
    print ("Строки документации Python не являются комментариями.")

print ("\ nПросто напечатайте значение строки документации ...")
print (theFunction .__ doc__)
 

Наверх

Заключение — комментарий и строка документации Python

Комментарии и строки документации добавляют значения к программе.Они делают ваши программы более удобочитаемыми и удобными. Даже если вам понадобится реорганизовать тот же код позже, это будет проще сделать с доступными комментариями.

Программное обеспечение тратит только 10% времени на разработку, а остальные 90% на обслуживание.

Следовательно, всегда добавляйте релевантные и полезные комментарии или строки документации, поскольку они ведут к большему сотрудничеству и ускоряют деятельность по рефакторингу кода.

Если вы найдете что-то новое, чему можно научиться сегодня, поделитесь этим с другими.И подпишитесь на нас в наших социальных сетях ( Facebook / Twitter ), чтобы узнать об этом больше.

Best,

TechBeamers

.

комментариев Python (с примерами)

Они полностью игнорируются интерпретатором Python.

Преимущества использования комментариев

Использование комментариев в программах делает наш код более понятным. Это делает программу более читаемой, что помогает нам вспомнить, почему были написаны определенные блоки кода.

Помимо этого, комментарии также могут использоваться для игнорирования некоторого кода при тестировании других блоков кода. Это предлагает простой способ предотвратить выполнение некоторых строк или написать быстрый псевдокод для программы.

Однострочные комментарии в Python

В Python мы используем хэш-символ # для записи однострочного комментария.

Пример 1: Написание однострочных комментариев

  # печать строки
print ('Привет, мир')
  

Выход

  Привет, мир
  

Вот комментарий:

  # печать строки
  

Эта строка игнорируется интерпретатором Python.

Все, что идет после # , игнорируется. Итак, мы также можем записать указанную выше программу в одной строке как:

  print ('Hello world') # печать строки
  

Результат этой программы будет таким же, как и в , примере 1 . Интерпретатор игнорирует весь текст после # .

Многострочные комментарии в Python

Python не предлагает отдельного способа написания многострочных комментариев. Однако есть и другие способы обойти эту проблему.

Мы можем использовать # в начале каждой строки комментария на нескольких строках.

Пример 2: Использование нескольких #

  # это
# многострочный
# комментарий
  

Здесь каждая строка рассматривается как отдельный комментарий, и все они игнорируются.

Несмотря на то, что не существует уникального способа написания многострочных комментариев в Python, мы знаем, что интерпретатор Python игнорирует строковые литералы, которые не присвоены переменной.

Итак, мы можем даже написать однострочный комментарий как:

  # это комментарий
'это неназначенная строка в качестве комментария'
  

Здесь мы видим, что вторая строка программы является строкой, но не присвоена какой-либо переменной или функции.Итак, интерпретатор игнорирует строку.

Аналогичным образом мы можем использовать многострочные строки (тройные кавычки) для написания многострочных комментариев.

Символ кавычек может быть ' или ".

Пример 3: Использование строковых литералов для написания многострочных комментариев

  ''

Я
многострочный комментарий!

'' '
print ("Привет, мир")
  

Здесь многострочная строка не присвоена какой-либо переменной, поэтому интерпретатор игнорирует ее.Хотя технически это не многострочный комментарий, его можно использовать как один.

Строки документации Python

По соглашению тройные кавычки, которые появляются сразу после определения функции, метода или класса, являются строками документации (строками документации).

Строки документов связаны с объектами, и к ним можно получить доступ с помощью атрибута __doc__ .

Чтобы узнать больше, посетите строки документации Python.

• Используйте комментарии, чтобы описать, что делает функция, а не конкретные детали того, как функция это делает.
• Постарайтесь удалить как можно больше повторяющихся комментариев. Попробуйте написать код, который может объяснить себя, используя лучший выбор имени функции / переменной.
• Постарайтесь делать комментарии как можно короче и лаконичнее.

.

Python Многострочный комментарий | Как работает многострочный комментарий Python?

Введение в Python Многострочный комментарий

В течение десятилетий разработчики добавляли в программу комментарии, чтобы предоставить инструкции о том, что должен делать конкретный блок кода при выполнении. В Python принимаются только однострочные комментарии, что можно сделать с помощью символа «#». Для создания многострочного комментария можно объявить любой символ, например, объявить переменную в функции, и вызвать функцию для ввода обычного текста везде, где это требуется в программе.

Как работает многострочный комментарий Python?

Комментарии в программе — это набор слов, которые призваны помочь пользователям понять программу на английском языке, который легко читается. В python символ решетки (#) используется в начале строки, чтобы сделать ее комментарием. В Python нет многострочного комментария, но, тем не менее, существует практика использования тройных кавычек для объявления многострочного комментария.

Важно видеть выравнивание, так как в Python отступы работают вместо фигурных скобок для определения функции.Поэтому при написании комментариев мы должны быть осторожны с отступами. Например, вы можете добавить примечание перед телом функции, но внутри функции, которая также известна как docstring, подобно многострочным комментариям, не имеющим отступов. Но у функции могут быть блоки кода с несколькими уровнями отступа. Таким образом, необходимо, чтобы отступы для комментариев, а также для функциональных блоков были выполнены правильно.

Давайте посмотрим, как указать однострочные комментарии в Python на следующем примере:

Код:

# Программа для печати выписки
print "Hello Educba"

Выход:

Слова синего цвета, начинающиеся с символа #, являются строкой комментария в приведенной выше программе.А ниже — программный код для печати инструкции. Это однострочный комментарий, который начинается с символа решетки (#) и заканчивается концом строки. Эти однострочные комментарии используются для кратких и q

.