Константы python: Переменные и константы в Python

Содержание

Переменные и константы в Python

В этой статье вы узнаете о переменных и константах в Python, вариантах их объявления и использования.

Переменные в Python

В большинстве языков программирования переменная является именованным местоположением, используемым для хранения данных в памяти. Каждая переменная должна иметь уникальное имя, называемое идентификатором. Принято думать о переменных как о контейнерах, которые содержат данные и эти данные могут быть извлечены или изменены позже, во время программирования.

Вы можете считать переменную сумкой для хранения в ней чего либо, и это что то можно извлечь или заменить в любое время.

Объявление переменных в Python

В отличии от других языков программирования, в Python переменные не нуждаются в объявлении для резервирования места в памяти. «Объявление переменной» или «инициализация переменной» происходит автоматически, когда мы присваиваем значение переменной.

Присвоение значения переменной в Python

Вы можете использовать оператор присваивания =, чтобы присвоить значение переменной.

Пример 1: Объявление и присвоение значения переменной

message = 'hello'

В данном примере мы присвоили переменной message значение hello. Чтобы вывести значение переменной на экран нужно вызвать функцию print()

print(message)

Вы увидите следующее:

hello

Вам не нужно указывать тип переменной во время присвоения значения. Python язык с динамической типизацией, поэтому на этапе присвоения интерпретатор «понял» что переменная message имеет тип str (string, строка). При этом, далее вы можете присвоить этой переменной значение 123 и ее тип автоматически сменится на int (integer, число).

Пример 2: изменение значения переменной, изменение типа переменной

message = 'bye'
print(message)
print(type(message))
message = 123
print(message)
print(type(message))

В этом примере мы сначала изменили значение на другую строку, затем присвоили переменной значение типа int. Как видите никаких ошибок это не спровоцировало.

Пример 3: Присвоение нескольких значений нескольким переменным на одной строке

Иногда можно присваивать значения сразу нескольким переменным на одной строке:

a, b, c = 1, 'hello', 12

Эта запись то же самое что и:

a = 1
b = 'hello'
c = 12

Не стоит злоупотреблять этим способом, он несколько снижает читабельность кода.

Если мы хотим присвоить одно и то же значение нескольким переменным одновременно, мы можем сделать следующим способом:

a = b = c = 15

В результате, все три переменные будут типа int и содержать в себе значение 15.

Константы в Python

Константа — это тип переменной, значение которой нельзя изменить на протяжении всего жизненного цикла программы. Однако в Python, это носит скорее рекомендательный характер. Дело в том, что в отличии от многих языков программирования, в которых присвоение нового значения константе вызовет ошибку, в Python значение константы может быть изменено и это не вызовет вопросов со стороны интерпретатора.

При объявлении константы вы как бы говорите себе и другим программистам которые возможно будут читать ваш код «Значение этой переменной не должно меняться на протяжении всего цикла работы программы!».

Как объявить константу в Python

Как и обычная переменная (а константа в Python, технически, это обычная переменная) константа инициализируется в момент присвоения ей значения:

PI = 3.14

Имя константы пишется в верхнем регистре (PI, MESSAGE и т.д.) с целью выделить ее, дать понять что это именно константа и ее значение должно оставаться неизменным. Если в имени присутствуют два или больше слов, то они разделяются символом подчеркивания (WELCOME_MESSAGE).

Константы Python

Хочу вам рассказать о константах Python. Константы в питоне ничем не отличаются от простых переменных. Константы пишут с больших букв. Например IP_SERVER=’111.11.11.11′. Вы можете налету переписать значение константы и потом ваш питоновский скрипт не выдаст ошибку. В языке PHP константа объявляется один раз и попытка изменения значения константы приводит к ошибке.


#!/usr/bin/python3
NAME_SERV='MAIN'
print(NAME_SERV)
'''
вывод:
MAIN
'''

# случайное изменение значения
NAME_SERV='MAIN2'
print(NAME_SERV)
'''
вывод:
MAIN2
'''

# обязательно поставьте запятую
NAME_SERV = ('MAIN3',)
print(NAME_SERV[0])
NAME_SERV[0] = 'MAIN4'
'''
вывод:
Traceback (most recent call last):
  File "./constant.py", line 22, in 
    NAME_SERV[0] = 'MAIN4'
TypeError: 'tuple' object does not support item assignment

'''

При такой попытке изменения значения (NAME_SERV[0] = ‘MAIN4’) возникает ошибка, но при таком таком изменении NAME_SERV = (‘MAIN4’,) ошибки не возникает. Значение переменной полностью заменяется другим значением. Будьте внимательны!

Предлагаю более сложный вариант. Тут словарь с кортежами. В примере показано как можно обращаться к значениям словаря. При попытке изменения кортежа происходит ошибка. Вы можете использовать этот способ. Подробнее о кортежах читайте на странице кортежи Python


#!/usr/bin/python3

SERVER = {'name': ('main',), 'ip': ('128.11.11.11',)}
print(SERVER)
'''
вывод:
{'ip': ('128.11.11.11',), 'name': ('main',)}
'''
print('server name:', SERVER['name'][0], 'ip:', SERVER['ip'][0],)
'''
вывод:
server name: main ip: 128.11.11.11
постараемся изменить значение name 
'''
SERVER['name'][0] = 'main2'
'''
вывод:
Traceback (most recent call last):
  File "./constant.py", line 44, in 
    SERVER['name'][0] = 'main2'
TypeError: 'tuple' object does not support item assignment
'''

Какой способ выбрать решать вам. Использовать кортежи надёжнее.

просмотры: 12051, уровень: лёгкий уровень, рейтинг: 4, дата: 2017-09-14 10:22:46

Комментарии:

Константы в Python | zhevak

Давайте немного поговорим о константах в Питоне.

Во первых, давайте дадим понятие что есть константа в контексте компьютерного программирования?

Константой называется — такое значение объекта (величина), которое на протяжении работы программы не меняется.

А вот примеры констант из жизни:

— число Пи всегда равно 3.14159…,
— количество минут в часх всегда равно 60,- масса протона в состоянии покоя всегда равна 930 МэВ,

— код ASCII символа ESC всегда имеет значение равное 0x1B

ну и так далее.

Мы можем даже определять свои константы:

— количество колес на моем автомобиле всегда равно 4,
— день рождения моей жены всегда 17 Апреля,- имя моей младшей дочери — «Светлана».

Поскольку константы в отличие от переменных не меняют своих значений на протяжении работы программы, то было бы удобно их каким-то образом выделять.

Во многих языках программирования принято писать имена констант в верхнем регистре. Эту традицию программистского мира, мне кажется, заложил язык Си. И люди от «сохи С/С++» свято придерживаются этой традиции.

Писать имена констант в программах большими буквами — это традиция, это религия, это определенный обряд по отношению к константам. Но это не есть правило с точки зрения языка программирования. Нарушение этой традиции не считается ошибкой. Ни один компилятор не выдаст предупреждение об ошибке, если программист напишет имя константы строчными буквами, и наоборот — имя переменной напишет прописными. Но с другой стороны, люди, которые будут читать текст вашей программы, будут недовольны. И правильно, нарушать традиции — это показывать свое дурное воспитание.

Это всё преимущественно касается группы языков С.С++. А что можно сказать относительно Питона, ведь в нём нет такого понятия как «констната»?

В Питоне константой является сам объект, да и то не всякий!

Питон — это совершенно другой мир программирования, нежли традиционный C/C++/C#, Pascal. Basic,…

Например число 5 в Питоне — это в некотором смысле константа. Говоря языком Питона, число 5 — это неизменяемый объект. На этот объект могут ссылаться две переменные: alpha и beta

alpha = 5
beta = 5

Здесь две переменные ссылаются на одно и то же число, на один и тот же объект. В контексте Python имя объекта — это есть ничто иное как ссылка на объект. В данном случае на объект-число 5.

Сами же объекты могут быть как изменяемые, так и неизменяемые. Неизменяемые объекты — это в некотором роде и есть константы. Число 5 никогда не может стать числом 6.

Иное дело, когда мы запишем:

alpha = 6

после этого alpha будет ссылаться (условно говоря — показывать пальцем) уже на другой неизменяемый объект. В Питоне нет встроенного механизма, который бы запрещал изменять «направления» ссылок — это противоречило бы духу Питона. Поэтому ссылки на изменяемые и неизменяемые объекты (то есть, говоря языком Си-шника — ссылки на константы и неконстанты) всегда могут быть изменены в любой момент времени.

Более того, ссылка на объект (в понимании Си-шника — имя переменной или константы) не типирована. Другими словами — если сейчас alpha указывает на число, то после исполнения следующего оператора alpha будет указывать на символьную строку:

alpha = ‘Мама, мама! Что мы будем делать?’

После чего мы можем направить alpha на какой-нибудь еще объект, например на более сложный:

alpha = open(‘my_data.text’, ‘r’)

Сейчас alpha ссылается на файловый объект, который открыт в режиме только для чтения.

Иначе говоря, если в Си мы напишем

#define ALPHA (125)

, а потом где-нибудь в тексте программы попытаемся переопределить ALPHA

ALPHA = 100;

, то компилятор отматерит нас, потому как ALPHA — это константа.

В Питоне же мы имеем полное право присваивать именам ссылки на любые объекты.

Тем не менее, проблема использования констант присутствует в любом языке программирования. Математическую константу ¶ (3.14159) никто не отменял.

Выделять имена констант большими буквами — это признак хорошего тона. По крайней мере это очень существенно в среде C/C++ и некоторых других языков программирования.

Однако, забавно отметить, что Python, очень часто «кладет» на эту Си-шную традицию.

Omega = 2.0 * math.pi * freq

Здесь константа «пи» написана строчными буквами. Более того, если вы откроете тексты программ, где используются внешние модули (например, для работы с графикой — Tkinter, wx,…), то увидите, что и тут многие константы также имеют имена, написанные строчными буквами.

Да. Вот такой он — Питон. Здесь всё необычно!

Так вот, ответ на вопрос — писать константы большими или маленьким  буквами зависит от соглашений, которые вы оговорили с коллегами, а не от самого языка программирования.

Я рекомендую также ознакомится с ещё одной публикацией —
Перечисления в Python.

Понравилось это:

Нравится Загрузка…

Похожее

Локальные статические переменные и константы в функциях Python / Песочница / Хабр

Если в функциях необходимы константы или значения, неизменяющиеся между вызовами, то их можно определить в глобальной области видимости (например, в начале модуля), а также не забыть упомянуть в директиве global этой функции переменные, которым будут присваиваться значения. Но они не будут защищены от изменений кодом, находящимся вне функции. А также, при разросшемся коде, может возникать некоторое неудобство при перемещении по тексту между переменными/константами и собственно функцией.

Для констант напрашивается простое решение — сделать их параметрами функции с требуемыми значениями по умолчанию. Их можно даже изменять в теле функции, но при следующем вызове значение будет восстанавливаться.

Для переменных типа списков, словарей и т.п. можно поступить также, их содержимое будет сохраняться между вызовами. Но если необходимо сохранять значения простых (int, str и т.п.) переменных между вызовами — то их придётся разместить в списке или словаре, являющемся значением по умолчанию определённого параметра функции. Но конечно удобству доступа к ним теперь не позавидуешь. Однако, облегчить его может доступ к элементам словаря в стиле Javascript. Возможные варианты реализации таких словарей есть здесь, здесь, здесь. Для себя ограничился следующим кодом:

class Storage(dict):
    __slots__ = ()
    __setattr__ = dict.__setitem__
    __delattr__ = dict.__delitem__
    __getitem__ = dict.get
    __getattr__ = dict.get
    __getnewargs__ = lambda self: getattr(dict,self).__getnewargs__(self)
    __repr__ = lambda self: '<Storage %s>' % dict.__repr__(self)
    __getstate__ = lambda self: None
    __copy__ = lambda self: Storage(self)

Понимаю, что для данной цели он тоже избыточный, но из осторожности больше ничего выбрасывать не стал.
И примерно так им пользовался (в примере особого смысла не искать):
def read_serial(prorej=round(per_ind / per_ser),
               imp_s_l_m=60 / imp_na_l,
               imp_queue=[(0, 0)] * 7,  # time.time()
               o=Storage(imp_cntr_glob=0, ser_cntr=0, i=0)):
    ...
    o.ser_cntr += 1            # o["ser_cntr"] += 1
    ...
    o.imp_cntr_glob += imp     # o["imp_cntr_glob"] += imp
    ...
    if o.ser_cntr % prorej:    # if o["ser_cntr"] % prorej:
    ...
    imp_cur = o.imp_cntr_glob, time.time()
    ...
    dimp, dt = map(lambda a, b: a - b, imp_cur, imp_queue.pop(0))
    imp_queue.append(imp_cur)
    ...
    dimp, dt = map(lambda a, b: a - b, imp_cur, imp_queue[o.i])
    imp_queue[o.i] = imp_cur
    o.i = (o.i + 1) % len(imp_queue)
    ...
    v = int(dimp / dt * imp_s_l_m)
    ...

Благодарю за внимание.

Встроенные константы — документация Python 3.x

Лишь небольшое число констант обитает в строенном пространстве имен. Это:

False

Значение «ложь» типа bool. Недопустимо присваивание к False, что возбуждает SyntaxError (docs.python.org/3/library/exceptions.html#SyntaxError).

True

Значение «истина» типа bool. Присвоение к True невозможно и вызывает SyntaxError.

None

Единственное значение типа NoneType. None часто используется для представления отсутствия значения, как когда аргументы по-умолчанию не передаются в функцию. Присвоение к None невозможно и вызывает SyntaxError.

NotImplemented

Специальное значение, которое должно быть возвращено специальными бинарными методами (например, __eq__(), __lt__(), __add__(), __rsub__() и т. д.), чтобы показать, что операция не реализована в отношении другого типа; может быть возвращено внутренними специальными бинарными методами (например, __imul__(), __iand__() и др.) для той же цели. Ее истинное значение есть true.

Замечание: Когда двоичный (или внутренний) метод возвращает NotImplemented, интерпретатор будет пытаться отразить операцию на другом типе (или каком-то другом запасном решении, зависящем от оператора). Если все попытки возвращают NotImplemented, интерпретатор возбудит соответствующее исключение. Неверно возвращенное NotImplemented будет результатом в сообщении о вводящей в заблуждение ошибки или значение NotImplemented возвращается в код Python.
См. примеры в Implementing the arithmetic operations (docs.python.org/3/library/numbers.html#implementing-the-arithmetic-operations).

Замечание: NotImplementedError и NotImplemented не взаимозаменяемы, даже если у них похожие имена и цели. См. NotImplementedError для детальной информации об его использовании.

Ellipsis

То же самое, что .... Специальное значение используется в основном с расширенным синтаксисом срезов для определенных пользователем контейнерных типов данных.

__debug__

Эта константа есть true, если Python не был запущен с опцией -0 (docs.python.org/3/using/cmdline.html#cmdoption-O). См. также оператор assert (docs.python.org/3/reference/simple_stmts.html#assert).

Замечание: Имена None, False, True и __debug__ не могут быть переназначены (назначение им, даже в качестве имен атрибутов, возбуждает SyntaxError), так они могут считаться константами «true».

3.1. Константы, добавленные модулем site

Модуль site (docs.python.org/3/library/site.html#module-site) (который автоматически импортируется во время запуска за исключением случаев, когда передается опция командной строки -S) добавляет несколько констант во встроенное пространство имен. Они полезны для оболочки интерактивного интерпретатора и их не следует использовать в программах.

quit(code=None)
exit(code=None)

Объекты, которые при выводе печатают сообщение подобное «Use quit() or Ctrl-D (i.e. EOF) to exit» («Используйте quit() или Ctrl-D (т. е. EOF — конец файла) для выхода» — прим. пер.) и, когда вызываются, вызывают SystemExit с указанным кодом выхода.

copyright
license
credits

Объекты , которые, когда выводятся, печатают сообщение подобное «Type license() to see the full license text» («Введите license(), чтобы увидеть полный текст лицензии» — прим. пер.) и, когда вызываются, отображают соответствующий текст в манере пейджера (один экран за раз).

Готовя на Python : Семь изысканных рецептов для программистов

Обычно Python прост, но имеется несколько неожиданных исключений.

Отвечает: Робин Парма

Проблема

Вы хотите узнать, представляет ли содержимое строки целое, а это далеко не то же самое, когда вы проверяете, содержит ли строка только цифры.

Решение

# try/except, как правило, наилучший подход к решению подобных проблем.

def IsInt(str):
 """Is the given string an integer?"""
 try:int(str)
 except ValueError:return 0
 else:return 1

Обсуждение

Используйте исключения, чтобы выполнять простые тесты, которые в противоположном случае утомительны. Если вы хотите знать, представляет ли содержимое строки целое, просто попробуйте преобразовать ее. Именно это и делает IsInt(). Алгоритм try/except перехватывает исключение, которое возбуждается, когда строка не может быть преобразована в целое, и превращает ее в безвредный возврат 0. Оператор else, который выполняется только тогда, когда ни одно исключение не возбуждается в операторе try, возвращает 1, если со строкой все в порядке.

Не заблуждайтесь относительно слова «исключение» или того, что в других языках считается хорошим стилем программирования. Использование исключений и try/except — полезная идиома Python.

Свободный Python позволит вам присвоить новое значение любой переменной; все же, существует экземпляр, в котором вы можете защитить свои переменные.

Отвечает: Алекс Мартелли

Проблема

Вам необходимо определить переменные на уровне модуля, как, например, «именованные константы» («named constants»), которым клиентский код не может случайно присвоить новые значения.

Решение

# Требуется Python 2.1 или выше. Вставьте в const.py следующее:

class _Constants:
 class ConstError(TypeError): pass
 def __setattr__(self, name, value):
 if self.__dict__.has_key(name):
 raise self.ConstError, "Can't rebind const(%s)"%name
 self.__dict__[name ] = value
 def __delattr__(self, name):
 if self.__dict__.has_key(name):
 raise self.ConstError, "Can't unbind const(%s)"%name
 raise NameError, name
import sys
sys.modules[__name__] = _Constants()

# now any client-code can:
import const
# and bind an attribute ONCE:
const.magic =23
# but NOT re-bind it:
# const.magic =88 # would raise const.ConstError

Обсуждение

По желанию на Python любой переменной может быть присвоено новое значение. Модули не позволяют вам определять специальные методы, как, например, __setattr__ экземпляра, чтобы предотвратить переприсвоение атрибута. Легкое решение (на Python 2.1 и выше) — использовать экземпляр в качестве «модуля».

Python 2.1 и выше больше не требует, чтобы элементы в sys.modules были объектами модуля. Вы можете установить там объект экземпляра и воспользоваться специальными методами доступа к атрибуту, в то время как клиентский код по-прежнему будет добираться к нему с import somename. Возможно, вам покажется, что это скорее относится к «питоновской» идиоме Singleton (однако, см. также «Singleton? Да не нужен нам этот жалкий Singleton: метод Борга»). Заметьте, что этот «рецепт» обеспечивает постоянное связывание с данным именем, но не неизменяемость объекта, что совершенное другой вопрос.

Начинающие программисты неизменно спрашивают, как писать Singleton на Python. Страница, созданная Jon Bentley, Martelli, предлагает нам этот великолепный образец программирования на Python.

Отвечает: Алекс Мартелли

Проблема

Вы подумали, что хотите гарантировать, что создается только один экземпляр класса, но затем осознали, что на самом деле вам не столько важно id() экземпляров, сколько их состояние и поведение.

Решение

Класс Борг:

__shared_state = {}
 def __init__(self):
 self.__dict__ = self.__shared_state
# and whatever else you want in your class-that's all!

Обсуждение

У паттерного проектирования (design pattern, DP) Singleton притягательное имя, но неверный фокус: на индивидуальность, а не состояние. Метод Борга вместо этого предполагает, что все экземпляры разделяют общее состояние, а Python позволяет добиться этого без малейших усилий.

Заметьте, что __getattr__ и __setattr__ не задействованы — они могут быть определены независимо, с какой бы то ни было иной целью вам не захотелось, либо оставлены неопределенными (а сам __setattr__, если он определен, не вызывается для переприсваивания __dict__). Это работает только с «классическими классами» (Python 2.1 или ниже, или для классов, не наследующихся от встроенных типов Python 2.2 или выше), поскольку их экземпляры хранят все их поэкземплярное состояние в классах self__dict. Классы -2.2 с self. __slots__ не поддерживает эту идиому столь же гладко (при желании вы можете использовать функции установки/получения значений (getters/setters) для таких расширенных, неклассических классов, чтобы управиться с этим вопросом, но придерживаться «классических классов» для этих потребностей может быть проще всего).

Паттерное проектирование Singleton в основном гарантирует, что создается только один экземпляр определенного класса. Оно получило притягательное имя (как и общее признание за то, что пытается управиться с часто присутствующими смыслами), и поэтому оно чрезвычайно популярно. Однако, судя по моему опыту, очень часто такое проектирование не лучшее решение для тех смыслов — оно отображает различные типы проблем в различных объектах — моделей. Что мы действительно хотели бы — и это характерно — так это возможность создания стольких экземпляров, сколько необходимо, но всех с общим состоянием. Кого волнует индивидуальность и поведение? Состояние — вот что нас обычно беспокоит. Этот альтернативный Шаблон (Pattern) был назван Моносостоянием (Monostate). В связи с этим я хотел бы назвать Singleton «Горцем» («Highlander»), поскольку «может быть только один».

Существует множество способов реализации Моносостояния на Python, но подход Борга зачастую лучше всего. Его главная сила — простота. Поскольку self.__dict__ любого экземпляра (на Python 2.1 или ниже, или для классических классов на Python 2.2) может быть присвоено новое значение, просто переприсвойте его в __init__ словарю класса-атрибута — и все! Теперь любая ссылка или присвоение атрибута экземпляра будет действовать одинаково на все экземпляры — «мы все едины», и всё такое прочее. Дэвид Эшер (David Ascher) предложил для этого подхода очень подходящее имя — «Борг». Это не шаблон, поскольку во время опубликования у него не было общеизвестных пользователей. Два или более отдельных известных пользователей — необходимые предварительные условия паттерного проектирования!

Называть этот «рецепт» «Единичный предметом» («a Singleton») также глупо, как считать навес зонтиком. Они оба могут использоваться с одинаковой целью (вы можете прогуливаться, не мокнув под дождем) — разрешать схожие смыслы, выражаясь языком паттерного проектирования — но поскольку они делают это совершенно по-разному, они не являются экземплярами одного и того же шаблона. Во всяком случае, как упоминалось выше, Борг подобен альтернативному паттерному проектированию Моносостояния Singleton (но Моносостояние — это паттерное проектирование, а Борг им не является, и, в самом деле, Моносостояние Python может просто прекрасно существовать и не являясь Боргом).

По непонятной для меня причине люди часто объединяют проблемы, относящееся к Боргу и «Горцу» (Highlander), с другими вопросами, которые являются ортогональными, как, например, управление доступом и — особенно — доступ из многочисленных нитей. Если вам нужно контролировать обращение к объекту, для этой задачи все равно, имеется ли один или двадцать три экземпляра класса этого объекта, как и то, ли разделяют эти многочисленные экземпляры общее состояние или нет. «Разделяй и властвуй» — вот эффективный подход к решению проблем — чтобы упростить проблемы, «раскладывайте» их на составляющие. Примером же подхода «объединяй и мучайся» является соединение нескольких аспектов, приводящее к усложнению проблем.

Что за поваренная книга без рецепта приготовления блюда, приправленного карри, острой индийской приправой? Эта распространенная идиома программирования придает вашим программам аромат ясности.

Отвечают: Скотт Дэвид Дэниэлз, Бен Уолфсон, Ник Перкинз, Алекс Мартелли

Проблема

Вам необходимо обернуть функцию, или другую вызываемую структуру, получить еще одну вызываемую структуру с меньшим числом формальных аргументов, сохраняя значения некоторых первоначальных аргументов без изменения — точно так, как когда вам необходимо заполнять вызываемую структуру, чтобы создать другую.

Решение

Класс curry:

def __init__(self, fun, *args, **kwargs):
 self.fun = fun
 self.pending = args[:]
 self.kwargs = kwargs.copy()
 def __call__(self, *args, **kwargs):
 if kwargs and self.kwargs:
 kw = self.kwargs.copy()
 kw.update(kwargs)
 else:
 kw = kwargs or self.kwargs
 return self.fun(*(self.pending + args), **kw)

Обсуждение

Карринг (currying) — это метод, названый в честь великого математика Хаскелла Карри (Haskell Curry), который позволяет связывать аргументы с функцией и ожидать, пока остальные аргументы не появятся позже. Вы «приправляете» («curry in») функцию несколькими первыми параметрами, и у вас появляется функция, которая принимает последующие параметры в качестве аргументов, а затем вызывает исходные со всеми этими параметрами. Этот «рецепт» использует экземпляр класса для того, чтобы держать каррированые аргументы, пока они не будут нужны для использования. Например:

double = curry(operator.mul,2)
 triple = curry(operator.mul,3)

Карринг часто выполняется с lambda формами, но выделенный класс яснее и более удобочитаем. Типичное использование curry — конструирование функций обратного вызова (callback functions) для операций GUI. Когда операция в действительности не заслуживает нового имени функции, curry может быть полезен при создании таких маленьких функций. Это может быть верно для кнопок Tkinter, например:

self.button=Button(frame,text='A',
 command=curry(transcript.append,'A'))

Curry можно также интерактивно использовать для создания версий ваших функций с соответствующими отладочными значениями по умолчанию или начальными параметрами, заполняемыми для вашего текущего случая. Например, работа по отладке базы данных могла бы начаться с установки:

Connect = curry(ODBC.Connect, dsn='MyDataSet')
Another example of curry in debugging is wrapping methods:
def report(originalFunction, name, *args, **kw):
 print "%s(%s)"%(name, ','.join(map(repr,args) +
 [k+'='+repr(kw [k]) for k in kw.keys()] ))
 result = originalFunction(*args, **kw)
 if result is not None: print name, '==>', result
 return result
class Sink:
 def write(self, text): pass

dest = Sink()
dest.write = curry(report, dest.write, 'write')
print >>dest, 'this', 'is', 1, 'test'

Если вы создаете функцию для постоянного использования, и есть возможность выбора имени, форма def fun(… определения функции часто более удобочитаема и легко расширяется. Curry следует использовать тогда, когда вы чувствуете, что с ним код будет более ясным, чем без него. Обычно это подчеркивает, что вы предоставляете параметры только в «обычно используемую» (в этом приложении) функцию, а не предоставляете отдельную обработку.

Вы можете передавать конструктор класса, чтобы создать иллюзию производного класса:

BlueWindow =curry(Window,background="blue")

Разумеется, BlueWindow().__class__ по-прежнему Windows, а не производный класс, но если вы меняете только параметры по умолчанию, а не поведение, в любом случае карринг более уместен, чем задание производного класса. Кроме того, вы можете передавать дополнительные параметры в каррированый конструктор.

Этот «рецепт» — всего лишь шутка. Он несколько искусный, и мы сомневались, показывать ли его вам, но не смогли удержаться: lambda, рекурсия, трехместный оператор (ternary operator) — все в одной строке, определенно, от этого закружится голова любого преподавателя курса «Основы программирования».

Отвечает: Анураг Уния

Проблема

Вы хотите написать рекурсивную функцию, как, например, факториал, используя лямбда. (Возможно, вы поспорили, что это можно сделать!)

Решение

f = lambda n: n-1 +abs(n-1) and f(n-1)*n or 1

Этот «рецепт» реализует рекурсивное определение функции факториала в виде lambda формы. Поскольку lambda формы должны быть выражениями, это несколько мудрено. Директива if/else не допускается внутри выражения. Все же, закороченная форма идиомы Python для «условного (трехместного) оператора» справляется с этим (другие способы моделирования трехместного оператора, как закороченного, так и нет, см. в «Моделирование трехместного оператора» в «Справочном руководстве по Python»).

Реальная проблема, разумеется, состоит в том, что раз сильная сторона lambda в создании безымянных функций, то, как же мы выполняем рекурсию? Именно благодаря этому моменту данного «рецепта» вы однозначно можете выиграть выпивку у своих друзей и знакомых, которые используют Python, но опрометчиво не прочитали от корки до корки это «Справочное руководство по Python». Разумеется, не забудьте сказать, что в условиях пари упоминается только lambda и не говорится, что результирующая функция должны быть оставлена безымянной! Некоторые решат, что вы жульничаете, но мы, «питоновцы», предпочитаем считать себя группой прагматиков.

Мы не уверены, понравится ли этот «рецепт» за его оригинальность, или же мы возненавидим его за его неясность! Он может быть запутанным, но если ваш цикл for только суммирует объекты, подумайте, как упростить этот «рецепт».

Проблема

Вам нужно генерировать псевдослучайные числа, симулирующие бросание нескольких игральных костей, при условии, что число костей и число сторон каждой кости являются параметрами.

Решение

import random
def dice(num,sides):
        return reduce(lambda x,y,s=sides:x +random.randrange(s),
                range(num+1))+num

Обсуждение

Этот «рецепт» представляет простую, но изящную функцию, позволяющую генерировать случайные числа с помощью симуляции игры в кости. Число костей и число сторон каждой кости — параметры этой функции. Для того, чтобы бросить 4d6 (четыре кости с шестью сторонами) вам потребовалось бы вызвать функцию dice(4,6). Симуляция бросания кости очень хороший способ генерации случайного числа с ожидаемым «биномиальным» профилем. Например, 4d6 будет генерировать кривую (правда, дискретную) вероятности колоколообразной формы со средним 10,5.

Попробовав более «ручной» подход (цикл for c накапливающим сумматором), я обнаружил, что упрощение повышает скорость. Возможно, эта реализация могла бы быть еще более быстрой, поскольку я не профилировал ее слишком энергично; для моих целей она достаточно быстрая :).

Вам необходимо выполнить вызов метода на сервере RPC, основанного на XML.

Решение

#needs Python 2.2 or xmlrpclib
from xmlrpclib import Server
server = Server("http://www.oreillynet.com/meerkat/xml-rpc/server.php")
class MeerkatQuery:
 def __init__(self, search, num_items=5, descriptions=0):
 self.search = search
 self.num_items = num_items
 self.descriptions = descriptions
q = MeerkatQuery("[Pp ]ython")
print server.meerkat.getItems(q)

Обсуждение

RPC, основанный на XML — простой и легкий подход к распределенной обработке библиотеки xmlrpclib, которая позволяет легко писать на Python клиентов RPC на XML и является частью базовой библиотеки Python начиная с Python 2.2, хотя вы можете найти ее для более «древних» версий Python на:

www.pythonware.com/products/xmlrpc/.

Этот «рецепт» использует сервис Meerkat от O’Reilly, предназначенный для объединения содержимого, как, например, новостей и объявлений о продуктах. А именно, «рецепт» запрашивает у Meerkat пять самых последних элементов, упоминая либо «Python», либо «python». Если вы попробуете это, имейте в виду, что время ответа от Meerkat может быть очень различным в зависимости от качества соединения, времени суток и уровня трафика через Интернет: если требуется много времени для ответа на этот скрип, это вовсе не значит, что вы сделали что-то неправильно — просто вам необходимо набраться терпения!

телеграм канал. Подпишись, будет полезно!

SciPy — Константы — CoderLessons.com

Пакет констант SciPy предоставляет широкий спектр констант, которые используются в общей научной области.

SciPy Constants Package

Пакет scipy.constants предоставляет различные константы. Мы должны импортировать необходимую константу и использовать их согласно требованию. Давайте посмотрим, как эти постоянные переменные импортируются и используются.

Для начала давайте сравним значение «пи», рассмотрев следующий пример.

#Import pi constant from both the packages
from scipy.constants import pi
from math import pi

print("sciPy - pi = %.16f"%scipy.constants.pi)
print("math - pi = %.16f"%math.pi)

Вышеуказанная программа сгенерирует следующий вывод.

sciPy - pi = 3.1415926535897931
math - pi = 3.1415926535897931

Список доступных констант

В следующих таблицах кратко описаны различные константы.

Математические константы

Старший постоянная Описание
1 число Пи число Пи
2 золотой Золотое сечение

Физические константы

В следующей таблице перечислены наиболее часто используемые физические константы.

Старший Константа и описание
1

с

Скорость света в вакууме

2

скорость света

Скорость света в вакууме

3

час

Постоянная Планка

4

Планка

Постоянная Планка h

5

г

Гравитационная постоянная Ньютона

6

е

Элементарный заряд

7

р

Молярная газовая постоянная

8

Авогадро

Постоянная Авогадро

9

К

Постоянная Больцмана

10

Electron_mass (OR) m_e

Электронная масса

11

proton_mass (OR) m_p

Масса протона

12

neutron_mass (ИЛИ) m_n

Нейтронная масса

с

Скорость света в вакууме

скорость света

Скорость света в вакууме

час

Постоянная Планка

Планка

Постоянная Планка h

г

Гравитационная постоянная Ньютона

е

Элементарный заряд

р

Молярная газовая постоянная

Авогадро

Постоянная Авогадро

К

Постоянная Больцмана

Electron_mass (OR) m_e

Электронная масса

proton_mass (OR) m_p

Масса протона

neutron_mass (ИЛИ) m_n

Нейтронная масса

Единицы

В следующей таблице приведен список единиц СИ.

Старший Единица измерения Значение
1 Милли 0,001
2 микро 1e-06
3 кило 1000

Эти единицы измерения варьируются от йотта, зетта, экза, пета, тера …… кило, гектор,… нано, пико,… до зепто.

Другие важные константы

В следующей таблице перечислены другие важные константы, используемые в SciPy.

Старший Единица измерения Значение
1 грамм 0,001 кг
2 атомная масса Постоянная атомной массы
3 степень Степень в радианах
4 минут Одна минута в секундах
5 день Один день в секундах
6 дюймовый Один дюйм в метрах
7 микрон Один микрон в метрах
8 световой год Один световой год в метрах
9 Банкомат Стандартная атмосфера в паскалях
10 акр Один акр в квадратных метрах
11 литровый Один литр в кубических метрах
12 галлон Один галлон в кубических метрах
13 км / ч Километров в час в метрах в секунду
14 degree_Fahrenheit Один Фаренгейт в Кельвинах
15 эВ Один электрон-вольт в джоулях
16 л.с. Одна мощность в ваттах
17 динам Одна дина в ньютонах
18 lambda2nu Преобразовать длину волны в оптическую частоту

Вспомнить все это немного сложно. Самый простой способ узнать, какая клавиша для какой функции — это метод scipy.constants.find () . Давайте рассмотрим следующий пример.

import scipy.constants
res = scipy.constants.physical_constants["alpha particle mass"]
print res

Вышеуказанная программа сгенерирует следующий вывод.

[
   'alpha particle mass',
   'alpha particle mass energy equivalent',
   'alpha particle mass energy equivalent in MeV',
   'alpha particle mass in u',
   'electron to alpha particle mass ratio'
]

Этот метод возвращает список ключей, иначе ничего, если ключевое слово не совпадает.

Как создать константу 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
.

переменных, констант и литералов Python

Переменные Python

Переменная — это именованное место, используемое для хранения данных в памяти. Полезно рассматривать переменные как контейнер, содержащий данные, которые можно изменить позже в программе. Например,

  число = 10
  

Здесь мы создали переменную с именем номер . Мы присвоили переменной значение 10 .

Вы можете думать о переменных как о сумке для хранения книг, и эту книгу можно заменить в любой момент.

  число = 10
число = 1,1
  

Изначально значение числа было 10 . Позже он был изменен на 1.1 .

Примечание : В Python мы фактически не присваиваем значения переменным. Вместо этого Python дает ссылку на объект (значение) переменной.


Присвоение значений переменным в Python

Как видно из приведенного выше примера, вы можете использовать оператор присваивания = , чтобы присвоить значение переменной.

Пример 1: Объявление и присвоение значения переменной

  website = "apple.com"
печать (сайт)
  

Выход

  apple.com
  

В приведенной выше программе мы присвоили значение apple.com переменной website . Затем мы распечатали значение, присвоенное сайту , то есть apple.com

Примечание : Python — это язык с предполагаемым типом, поэтому вам не нужно явно определять тип переменной.Он автоматически знает, что apple.com является строкой, и объявляет переменную веб-сайта как строку.


Пример 2: Изменение значения переменной

  website = "apple.com"
печать (сайт)

# присвоение новой переменной сайту
website = "programiz.com"

печать (сайт)
  

Выход

  apple.com
programiz.com
  

В приведенной выше программе мы изначально присвоили apple.com переменной веб-сайта .Затем значение изменяется на programiz.com .


Пример 3: Присвоение нескольких значений нескольким переменным

  a, b, c = 5, 3.2, «Привет»

печать (а)
печать (б)
печать (с)
  

Если мы хотим присвоить одно и то же значение нескольким переменным одновременно, мы можем сделать это следующим образом:

  x = y = z = "такой же"

печать (х)
печать (у)
печать (z)
  

Вторая программа назначает ту же строку всем трем переменным x , y и z .


Константы

Константа — это тип переменной, значение которой нельзя изменить. Полезно думать о константах как о контейнерах, содержащих информацию, которую нельзя изменить позже.

Вы можете думать о константах как о сумке для хранения некоторых книг, которые нельзя заменить после помещения в сумку.


Присвоение значения константе в Python

В Python константы обычно объявляются и назначаются в модуле. Здесь модуль — это новый файл, содержащий переменные, функции и т.д., который импортируется в основной файл.Внутри модуля константы написаны заглавными буквами и подчеркиванием, разделяющим слова.

Пример 3: Объявление и присвоение значения константе

Создайте константу .py :

  PI = 3,14
ВЕС = 9,8
  

Создайте main.py :

  константа импорта

печать (константа.PI)
печать (постоянная.
  

Выход

  3,14
9,8
  

В приведенной выше программе мы создаем константу .py файл модуля. Затем мы присваиваем постоянное значение PI и GRAVITY . После этого мы создаем файл main.py и импортируем модуль константы . Наконец, мы печатаем постоянное значение.

Примечание : На самом деле мы не используем константы в Python. Именование их заглавными буквами является условием отделения их от переменных, однако на самом деле это не предотвращает переназначение.


Правила и соглашение об именах для переменных и констант

  1. Имена констант и переменных должны содержать комбинацию букв в нижнем регистре (от a до z) или прописных (от A до Z ), цифр ( от 0 до 9 ) или символа подчеркивания ( _ ).Например:
    snake_case
    MACRO_CASE
    верблюд
    CapWords 
  2. Придумайте логичное имя. Например, гласная имеет больше смысла, чем v .
  3. Если вы хотите создать имя переменной, состоящее из двух слов, используйте подчеркивание для их разделения. Например:
    Мое имя
    current_salary 
  4. Используйте заглавные буквы, чтобы объявить константу. Например:
    ЧИСЛО ПИ
    г
    МАССА
    СКОРОСТЬ СВЕТА
    ТЕМП 
  5. Никогда не используйте специальные символы, такие как!, @, #, $,% И т. Д.
  6. Не начинайте имя переменной с цифры.

Литералы

Литерал — это необработанные данные, представленные в виде переменной или константы. В Python есть разные типы литералов, они следующие:

Числовые литералы

Числовые литералы неизменяемы (неизменяемы). Числовые литералы могут принадлежать к 3 различным числовым типам: Integer , Float и Complex .

Пример 4: Как использовать числовые литералы в Python?

  a = 0b1010 # Двоичные литералы
b = 100 # Десятичный литерал
c = 0o310 # октальный литерал
d = 0x12c # Шестнадцатеричный литерал

#Float Literal
float_1 = 10.5
float_2 = 1.5e2

#Complex Literal
х = 3,14j

print (a, b, c, d)
print (float_1, float_2)
print (x, x.imag, x.real)
  

Выход

  10 100 200 300
10,5 150,0
3,14j 3,14 0,0
  

В вышеуказанной программе

  • Мы присвоили целочисленные литералы различным переменным. Здесь a — двоичный литерал, b — десятичный литерал, c — восьмеричный литерал и d — шестнадцатеричный литерал.
  • Когда мы печатаем переменные, все литералы преобразуются в десятичные значения.
  • 10,5 и 1,5e2 — литералы с плавающей запятой. 1,5e2 выражается экспоненциально и эквивалентно 1,5 * 10 2 .
  • Мы присвоили сложный литерал, например, 3.14j переменной x . Затем мы используем мнимый литерал (x.imag) и действительный литерал (x.real) для создания мнимой и действительной частей комплексных чисел.

Чтобы узнать больше о числовых литералах, обратитесь к Python Numbers.


Строковые литералы

Строковый литерал — это последовательность символов, заключенная в кавычки. Для строки можно использовать как одинарные, так и двойные или тройные кавычки. Символьный литерал — это одиночный символ, заключенный в одинарные или двойные кавычки.

Пример 7: Как использовать строковые литералы в Python?

  strings = "Это Python"
char = "C"
multiline_str = "" "Это многострочная строка с более чем одним строчным кодом."" "
unicode = u "\ u00dcnic \ u00f6de"
raw_str = r "сырая \ n строка"

печать (строки)
печать (символ)
печать (multiline_str)
печать (юникод)
печать (raw_str)
  

Выход

  Это Python
C
Это многострочная строка с более чем одним строчным кодом.
Юникёде
необработанная \ n строка
  

В приведенной выше программе Это Python — строковый литерал, а C — символьный литерал.

Значение в тройных кавычках "" ", присвоенное multiline_str , является многострочным строковым литералом.

Строка u «\ u00dcnic \ u00f6de» — это литерал Unicode, который поддерживает символы, отличные от английских. В этом случае = представляет Ü , а = представляет ö .

r «необработанная \ n строка» — необработанный строковый литерал.


Логические литералы

Логический литерал может иметь любое из двух значений: True или False .

Пример 8: Как использовать логические литералы в Python?

  x = (1 == Истина)
y = (1 == Ложь)
а = Истина + 4
b = Ложь + 10

print ("x is"; x)
print ("у есть", у)
print ("a:", a)
print ("b:", b)
  

Выход

  x верно
y ложно
а: 5
а: 10
  

В приведенной выше программе мы используем логический литерал True и False .В Python True представляет значение как 1 и False как 0 . Значение x равно True , потому что 1 равно True . И значение y равно False , потому что 1 не равно False .

Точно так же мы можем использовать True и False в числовых выражениях в качестве значения. Значение a равно 5 , потому что мы прибавляем True , которое имеет значение 1 с 4 .Точно так же b равно 10 , потому что мы добавляем False , имеющее значение 0 , с 10 .


Специальные литералы

Python содержит один специальный литерал, то есть Нет . Мы используем его, чтобы указать, что поле не было создано.

Пример 9: Как использовать специальные литералы в Python?

  drink = "Есть в наличии"
food = Нет

def меню (x):
    если x == пить:
        распечатать (выпить)
    еще:
        печать (еда)

меню (напиток)
меню (еда)
  

Выход

  Есть в наличии
Никто
  

В приведенной выше программе мы определяем функцию меню .Внутри меню , когда мы устанавливаем аргумент как напиток , тогда отображается Доступно . И если аргумент — food , он отображает None .


Буквальные коллекции

Существует четыре различных набора литералов Литералы списка, литералы Tuple, литералы Dict и литералы Set.

Пример 10: Как использовать коллекции литералов в Python?

  fruit = ["яблоко", "манго", "апельсин"] #list
числа = (1, 2, 3) # кортеж
alphabets = {'a': 'яблоко', 'b': 'мяч', 'c': 'кошка'} # словарь
гласные = {'a', 'e', ​​'i', 'o', 'u'} # set

печать (фрукты)
печать (числа)
печать (алфавиты)
печать (гласные)
  

Выход

  ['яблоко', 'манго', 'апельсин]
(1, 2, 3)
{'a': 'яблоко', 'b': 'мяч', 'c': 'кошка'}
{'e', 'a', 'o', 'i', 'u'}
  

В приведенной выше программе мы создали список из фруктов , кортеж из чисел , словарь dict , имеющий значения с ключами, назначенными для каждого значения, и набор из гласных .

Чтобы узнать больше о коллекциях литералов, см. Типы данных Python.

.

Константы (scipy.constants) — SciPy v1.5.2 Справочное руководство

14e-10 Дж

e-05 S

0139

015e-31 кг

15

232205e-08 u

03

804e-27 кг

34463

6e-13 м

2e-16 м

6e-16 м

994 эВ

599

03414

Масса альфа-частицы

6.6446573357e-27 кг

Эквивалент энергии массы альфа-частицы

5.971

Массовый эквивалент энергии альфа-частицы в МэВ

3727.37

МэВ

Масса альфа-частиц, ед.

4.-1

Относительная атомная масса альфа-частиц

4.001506179127

Массовое отношение альфа-частицы к электрону

7294.29954142

Массовое отношение альфа-частицы к протону

3.97259969009

Ангстремская звезда

1.00001495e-10 м

атомная постоянная массы

1.66053e-27 кг

Эквивалент постоянной энергии атомной массы

1.40856e-10 Дж

Постоянная атомная масса, эквивалент энергии в МэВ

931,494 10242 МэВ

Отношение единица атомной массы к электрон-вольту

4102.-1

Отношение единица атомной массы к джоулям

1.40856e-10 Дж

Отношение единица атомной массы к кельвину

108095401

.0 К

Отношение единица атомной массы к килограмму

1.66053e-27 кг

атомная единица 1-й гиперполяризуемости

3.2

атомная единица энергии

4.3597447222071e-18 Дж

атомная единица силы

8.2387234983e-08 N

атомная единица длины

5.2

10903e-11 м

атомная единица магн. дипольная мама.

1.85480201566e-23 Дж T ^ -1

атомная единица магн.-1

классический радиус электрона

2,817

62e-15 м

Комптоновская длина волны

2.42631023867e-12 м

Квант проводимости

7.7480

условное значение ампер-90

1.00000008887 А

условное значение кулон-90

1.-1

условное значение Ом-90

1.00000001779 Ом

условное значение вольт-90

1.00000010666 В

условное значение постоянной фон Клитцинга

25812.807 Ом

условное значение ватт-90

1.-1

дейтрон магн. Мама. отношение к магнетону Бора

0,000466975457

дейтрон магн. Мама. к ядерному магнетону

0,8574382338

Масса дейтрона

3.3435837724e-27 кг

Эквивалент энергии дейтрона по массе

3.-1

Относительная атомная масса дейтрона

2.013553212745

среднеквадратичный радиус заряда дейтрона

2.12799e-15 м

дейтрон-электронная магн. Мама. отношение

-0,0004664345551

Отношение масс дейтрона к электрону

3670.48296788

дейтрон-нейтронная маг. Мама. отношение

-0,44820653

дейтрон-протонная магн. Мама. отношение

0,30701220939

Отношение масс дейтрона и протона

1.99

отношение заряда электрона к массе

-175882001076.-1

электрон маг. Мама. аномалия

0,00115965218128

электрон маг. Мама. отношение к магнетону Бора

-1,00115965218128

электрон маг. Мама. к ядерному магнетону

-1838.28197188

масса электрона

9.10

Эквивалент энергии массы электрона

8.1871057769e-14 Дж

Эквивалент энергии электрона по массе в МэВ

0,5 1099895 МэВ

Масса электрона в единицах

0,0005485795 u

молярная масса электрона

5.-1

Относительная атомная масса электрона

0,0005485795

Отношение масс электрона к альфа-частице

0,00013704787

электрон в экранированный гелий маг. Мама. отношение

864.058257

электрон на экранированный протон маг. Мама.отношение

-658.2275971

электрон-вольт

1.602176634e-19 Дж

соотношение электрон-вольт-атомная единица массы

1.07354410233e-09 u

электрон-вольт-хартри отношения

0,03674

75655 E_h

электрон-вольт-герцовая зависимость

241798

0000.-1

электрон-вольт-джоуль отношения

1.602176634e-19 Дж

электрон-вольт-кельвиновая зависимость

11604.51812 К

электрон-вольт-килограммовая зависимость

1.782661921e-36 кг

электрон-дейтрон магн. Мама. отношение

-2143.

Отношение масс электронов и дейтронов

0,0002724437107462

отношение масс электрона к гелиону

0,0001819543074573

электрон-мюонная маг. Мама. отношение

206.7669883

отношение масс электрон-мюон

0.00483633169

электронно-нейтронная маг. Мама. отношение

960.9205

Отношение масс электронов и нейтронов

0,00054386734424

электрон-протонная магн. Мама. отношение

-658.21068789

отношение масс электрон-протон

0.000544617021487

отношение масс электрон-тау

0,000287585

отношение масс электрон-тритон

0,000181

62251

элементарный заряд

1.602176634e-19 С

элементарный заряд по h-стержню

151

47000000.-1

Hartree Energy

4.3597447222071e-18 Дж

Энергия Хартри в эВ

27.211386245988 эВ

отношение хартри к атомной единице массы

2.

Хартри-электрон-вольт отношения

27.-1

отношения Хартри-Джоуля

4.3597447222071e-18 Дж

отношения Хартри-Кельвина

315775.02480407 К

отношение Хартри-килограмм

4.8508702095432e-35 кг

g-фактор гелиона

-4.-1

helion mag. Мама. отношение к магнетону Бора

-0,001158740958

helion mag. Мама. к ядерному магнетону

-2.127625307

гелионная масса

5.0064127796e-27 кг

Эквивалент энергии гелионной массы

4.-1

Относительная атомная масса гелиона

3.014

7175

Сдвиг экранирования гелиона

5.996743e-05

Отношение масс гелиона и электрона

5495.88528007

Отношение масс гелиона и протона

2.9

67167

отношение герц к атомной единице массы

4.-1

отношение герц-джоуль

6.62607015e-34 Дж

отношение герц-кельвин

4.7973e-11 К

отношение герц-килограмм

7.372497323e-51 кг

сверхтонкая частота перехода Cs-133

31770.0 Гц

обратная постоянная тонкой структуры

137.035999084

обратное соотношение метр-атомная единица массы

1.3310250501e-15 u

обратное соотношение метр-электрон-вольт

1.239841984e-06 эВ

обратная связь метр-хартри

4.556335252912e-08 E_h

обратная связь метр-герц

2997924 58.0 Гц

обратное соотношение метр-джоуль

1.986445857e-25 Дж

обратная зависимость метр-кельвин

0,01438776877 К

обратное соотношение метр-килограмм

2.-1

отношение джоуль-атомная единица массы

6700535256,5 u

отношение джоуль-электрон-вольт

6.241509074e + 18 эВ

отношения Джоуля-Хартри

2.2

2783963e + 17 E_h

Джоуль-герц

1.-1

отношение джоуль-кельвин

7.242970516e + 22 КБ

отношение джоуль-килограмм

1.1126500560536185e-17 кг

отношение кельвина и атомной единицы массы

9.2510873014e-14 u

зависимость кельвин-электрон-вольт

8.-1

отношение кельвин-джоуль

1.380649e-23 Дж

отношение кельвин-килограмм

1.536179187e-40 кг

отношение килограмм-атомная масса единицы

6.0221407621e + 26 u

отношение килограмм-электрон-вольт

5.-1

отношение килограмм-джоуль

8.987551787368176e + 16 Дж

отношение килограмм-кельвин

6.50965726e + 39 К

Параметр решетки кремния

5.431020511e-10 м

Шаг решетки идеального Si (220)

1.-1

мюонная маг. Мама. аномалия

0,001165

мюонная маг. Мама. отношение к магнетону Бора

-0,00484197047

мюонная маг. Мама. к ядерному магнетону

-8,8

Масса мюона

1.883531627e-28 кг

Эквивалент энергии массы мюона

1.-1

Отношение масс мюона и электрона

206.768283

Отношение масс мюон-нейтрон

0,112454517

мюон-протонная маг. Мама. отношение

-3,183345142

Отношение масс мюона и протона

0,1126095264

Отношение масс мюон-тау

0.0594635

естественная единица действия

1.054571817e-34 Дж с

естественная единица действия в эВ с

6.582119569e-16 эВ с

природная единица энергии

8.1871057769e-14 Дж

естественная единица энергии в МэВ

0.-1

нейтронная маг. Мама. отношение к магнетону Бора

-0,00 104187563

нейтронная маг. Мама. к ядерному магнетону

-1.

273

масса нейтрона

1.674

Массовый эквивалент нейтрона

1.-1

Относительная атомная масса нейтрона

1.008664

нейтрон в экранированной протонной маг. Мама. отношение

-0,68499694

нейтронно-электронная маг. Мама. отношение

0,00104066882

Отношение масс нейтрона и электрона

1838.68366173

Отношение масс нейтронов и мюонов

8.8

06

нейтронно-протонная маг. Мама. отношение

-0,68497934

разность масс нейтрона и протона

2.30557435e-30 кг

нейтрон-протонная разность масс эквивалент энергии

2.07214689e-13 Дж

нейтрон-протонная разность масс эквивалент энергии в МэВ

1,2

36 МэВ

разность масс нейтрона и протона в единицах

0,00138844933 u

Отношение масс нейтрона и протона

1.00137841931

Отношение масс нейтрон-тау

0.-1

Планковская длина

1.616255e-35 м

Планковская масса

2.176434e-08 кг

Эквивалент энергии планковской массы в ГэВ

1.22089e + 19 ГэВ

Планковская температура

1.416784e + 32 К

Планковское время

5.-1

протонная магн. Мама. отношение к магнетону Бора

0,0015210322023

протонная магн. Мама. к ядерному магнетону

2.7

протонная магн. коррекция экранирования

2.5689e-05

масса протона

1.672621

e-27 кг

Эквивалент энергии протона по массе

1.50327761598e-10 Дж

Эквивалент энергии протона по массе в МэВ

938,27208816 МэВ

масса протона в единицах

1.007276466621 u

молярная масса протона

0.-1

Относительная атомная масса протона

1.007276466621

среднеквадратичный радиус заряда протона

8.414e-16 м

отношение масс протона к электрону

1836.15267343

Отношение масс протона и мюона

8.88024337

протон-нейтронная маг.-1

уменьшенная длина волны Комптона

3.8615

приведенная длина волны комптоновского мюона

1.867594306e-15 м

Комптоновская длина волны приведенных нейтронов

2.1001

приведенная постоянная Планка

1.054571817e-34 Дж с

приведенная постоянная Планка в эВ с

6.582119569e-16 эВ с

приведенные времена постоянной Планка c в МэВ фм

197.326 9804 МэВ Фм

Комптоновская длина волны восстановленных протонов

2.10308

длина волны Комптона с уменьшенным тау

1.-1

Постоянная времени Ридберга c в Гц

3289841960 250 800,0 Гц

Время постоянной Ридберга hc в эВ

13.6056

Постоянная времени Ридберга hc, Дж

2,1798723611035e-18 Дж

Постоянная Сакура-Тетрода (1 K, 100 кПа)

-1.-1

экранированный гелион маг. Мама. отношение к магнетону Бора

-0,001158671471

экранированный гелион маг. Мама. к ядерному магнетону

-2.127497719

экранированный от гелиона до протонной магн. Мама. отношение

-0,7617665618

от экранированного гелиона до экранированного протонного магн.-1

экранированная протонная маг. Мама. отношение к магнетону Бора

0,0015209

экранированная протонная маг. Мама. к ядерному магнетону

2.7

разность экранирования d и p в HD

2.02e-08

разность экранирования t и p в HT

2.-4

тау Комптоновская длина волны

6.97771e-16 м

эквивалент энергии тау

1776,86 МэВ

Масса тау

3.16754e-27 кг

Эквивалент энергии тау массы

2.84684e-10 Дж

Масса тау в единицах

1.-1

Отношение масс тау-электрона

3477,23

Отношение масс тау-мюонов

16,817

Отношение масс тау-нейтрона

1.89115

Отношение масс тау-протона

1.89376

Поперечное сечение Томсона

6.-1

тритоновая магн. Мама. отношение к магнетону Бора

0,0016223

1

тритоновая магн. Мама. к ядерному магнетону

2.9789624656

Масса тритона

5.0073567446e-27 кг

Эквивалент энергии тритона по массе

4.-1

Относительная атомная масса тритона

3.01550071621

тритон в протонную магн. Мама. отношение

1.0666399191

Отношение масс тритона и электрона

5496.

573

Отношение масс тритона и протона

2.9

единица атомной массы

1.-1

Константа закона смещения длины волны Вина

0,002897771955 м К

.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Theme: Overlay by Kaira Extra Text
Cape Town, South Africa