Разное

Пример кода питон: Изучайте Python 3 на примерах написания скриптов ~ PythonRu

Содержание

10 шагов к успешному Python-проекту / Блог компании RUVDS.com / Хабр

Материал, перевод которого мы сегодня публикуем, посвящён инструментам, которые позволяют оснащать Python-проекты средствами форматирования кода, тестирования, непрерывной интеграции и анализа зависимостей. Это помогает ускорить процесс разработки, способствует повышению качества, единообразия и безопасности кода. Предполагается, что у читателя этого материала уже есть некоторый опыт Python-разработки и проект на Python, с которым он, в ходе чтения, будет экспериментировать. Если такого проекта у вас нет — здесь можно узнать о том, как подготовить среду разработки и создать Python-пакет. Примеры, которые будут здесь приводиться, подготовлены с использованием macOS и Python 3.7.

Шаг 1. Установка Black

Код проекта должен следовать соглашениям о стиле кода. Black — это Python-пакет, который автоматически форматирует код, приводя его внешний вид к стандарту PEP 8. Black — это сравнительно новый проект, но у него уже набралось больше миллиона загрузок. Его использование быстро стало признаком хорошего тона в Python-разработке. Вот руководство по Black.

Я, в качестве редактора кода, использую Atom, поэтому я добавил в Atom пакет Python-Black. О том, как его установить, можно узнать здесь. После установки этого пакета Atom будет переформатировать код после сохранения файла.

Пока мы говорим о Black — давайте оснастим этим средством среду разработки тех, кто вместе с нами трудится над проектом. В итоге все, кто работает над проектом, будут использовать одни и те же правила форматирования кода, а в противном случае их пулл-запросы не будут приниматься.

Добавьте параметр black==18.9b0 в первую нашедшуюся свободную строку файла requirements_dev.txt и выполните команду install -r requirements_dev.txt.

Black, по умолчанию, устанавливает длину строки кода равной 88 символов. В некоторых руководствах по стилю, например — в Sphinx, требуется использовать длину строки, равную 79 символов. В настройках пакета Black-Atom можно задать желаемую длину строки.

Теперь, когда мы обзавелись инструментом, который поможет экономить время на форматировании кода, подумаем о том, как ускорить и упростить отправку кода в PyPI.

Шаг 2. Создание файла .pypirc

Когда для отправки сборок приложения в TestPyPI и PyPI используется twine, сведения для входа в систему требуется вводить вручную. Если вы не знакомы с twine — взгляните на этот материал. Сейчас мы будем автоматизировать этот процесс.

Twine умеет работать с файлом .pypirc, который должен находиться в нашей домашней директории. Это средство, выгружая данные, берёт из данного файла URL, логин и пароль.

Итак, создадим в домашней директории файл .pypirc:

touch ~/.pypirc

Добавим в него следующий текст:

[distutils]
index-servers =
    pypi
    testpypi

[testpypi]
repository: https://test.pypi.org/legacy
username = your_username
password = your_pypitest_password

[pypi]
username = your_username
password = your_pypi_password

Понятно, что сюда надо вписать ваши реальные имя пользователя и пароль. Кроме того, проверьте, чтобы этот файл был бы сохранён в домашней директории, а не в текущей рабочей директории. Если вы хотите защитить этот файл от других пользователей, вы можете, пользуясь средствами командной строки, настроить его разрешения:

chmod 600 ~/.pypirc

Теперь ваш пакет можно загружать в TestPyPI пользуясь следующей командой:

twine upload -r testpypi dist/*

В обычный PyPI можно загружать пакеты так:

twine upload dist/*

После того, как вы обзаведётесь файлом .pypirc, вам больше не придётся вручную вводить имя пользователя и пароль.

Теперь давайте добавим в нашу среду разработки инструменты тестирования, которые позволят проверить правильность работы пакета, созданием которого мы занимаемся.

Шаг 3. Установка и настройка pytest

Pytest — это самая популярная, лёгкая в использовании библиотека для тестирования кода, написанного на Python. В этом примере мы добавим в проект простые тесты. Вот, если вас интересуют подробности о pytest, хорошее вводное руководство по этому инструменту.

Добавим сведения о pytest в файл requirements_dev.txt:

pytest==4.3.0

Выполним установку пакета:

pip install requirements_dev.txt

Теперь выполним следующую команду, которая позволит pytest обнаружить наш пакет:

pip install -e .

Если вы деактивировали свою виртуальную среду разработки, то вам, для запуска тестов, понадобится снова выполнить обе команды pip.

Шаг 4. Создание тестов

Добавьте папку test в корневую директорию вашего проекта. Поместите в неё файл test_your_package_name.py. Мой файл называется test_notebookc.py. Если имя файла начинается с test_, pytest может автоматически обнаружить такой файл.

В файл test_notebookc.py я добавил следующий тест, который направлен на проверку того, правильное ли имя выводит функция. Модифицируйте этот код так, чтобы используемые в нём имена файлов и функций соответствовали бы вашим, опишите в нём собственные тесты.

"""Tests for `notebookc` package."""
import pytest
from notebookc import notebookc


def test_convert(capsys):
    """Correct my_name argument prints"""
    notebookc.convert("Jill")
    captured = capsys.readouterr()
    assert "Jall" in captured.out

Что здесь происходит?

Сначала мы импортируем сюда наш модуль. Потом создаём функцию, имя которой строится по шаблону test_my_function_name. Это соглашение об именовании функций позволяет другим людям, читающим код вашего проекта, быстро понять, что именно проверяется в тестах. Кроме того, это нужно для пакета, помогающего контролировать покрытие кода тестами, о котором мы поговорим ниже.

После этого мы вызываем функцию (convert), передавая ей в качестве аргумента имя Jill. Далее — захватываем то, что выводит функция. Тут стоит сказать, что рассматриваемая функция крайне проста. Она берёт параметр my_name и делает следующее:

print(f"I’ll convert a notebook for you some day, {my_name}.")

Pytest проверяет, содержится ли Jall в том, что выводит функция. Там этой строки быть не должно, так как мы передаём функции Jill. Вот документация по pytest, в которой можно найти сведения о перехвате вывода.

Запустим тестирование, введя в командной строке pytest. Этот тест должен завершиться неудачно. Сведения об ошибках выведены красным цветом.

В ходе теста выявлена ошибка

Рекомендовано проверять тесты на правильность, описывая их так, чтобы, в определённых условиях, они завершались бы с ошибкой. Не стоит писать тесты, которые выдают лишь сообщения зелёного цвета, так как в противном случае может оказаться так, что тесты проверяют совсем не то, для проверки чего их пишут.

После того, как мы убедились в том, что тест дал сбой — поменяем в утверждении Jall на Jill и снова запустим тестирование. Теперь оно должно завершиться успешно.

Успешное завершение теста

Теперь всё хорошо. Тест позволяет убедиться в том, что если кто-то передаёт нашей функции строку, эта строка попадёт в тот текст, который выводит эта функция.

Ещё можно написать тест, который проверяет функцию на то, как она обращается с переданными ей данными. А именно, если она получает данные, тип которых отличается от строкового, она должна вызывать ошибку TypeError. Вот хороший материал по исключениям и по обработке ошибок в Python.

Когда мы создавали предыдущий тест, мы писали код, который приводит к успешному завершению теста. Это называется разработкой через тестировании (Test-Driven Development, TDD). TDD — это доказавший свою ценность подход к программированию, помогающий писать код, в котором оказывается меньше ошибок, чем в нём было бы без использования TDD. Вот полезный материал по TDD.

Теперь, в качестве упражнения, попробуйте написать тест, проверяющий функцию convert() на то, чтобы при передаче в неё чего-то, отличающегося от строки, она выдавала бы ошибку, и реализуйте соответствующие механизмы этой функции. Обратите внимание на то, что целые числа, списки и словари преобразуются в строки.

После того, как пакет успешно прошёл тесты — мы готовы к тому, чтобы воспользоваться системой непрерывной интеграции.

Шаг 5. Регистрация в сервисе Travis CI и его настройка

Travis CI — это «распределённый веб-сервис для сборки и тестирования программного обеспечения». Его недавно купила компания Idera. Существуют и другие системы непрерывной интеграции, но Travis CI — это популярный, бесплатный для опенсорсного применения и хорошо документированный инструмент, поэтому мы будем пользоваться именно им.

Travis CI позволяет обеспечить интеграцию в ваш проект только того кода, который проходит тесты и соответствует стандартам. Здесь можно почитать подробности о Travis CI, а здесь — о непрерывной интеграции.

Cоздайте учётную запись на сайте https://travis-ci.org/. Далее, щёлкните по ссылке Review and add your authorized organizations на странице профиля. Вам предложат ввести пароль для доступа к GitHub. Щёлкните по Grant в разделе Organization access.

Настройка учётной записи Travis CI

Мне понадобилось синхронизировать аккаунт для того, чтобы в учётной записи появились бы сведения о notebooktoall и о репозитории notebookc. Обычно для того чтобы обработка кода средствами Travis CI заработала бы, требуется что-то около минуты. После этого нужно активировать репозиторий, воспользовавшись переключателем, показанным на следующем рисунке.

Активация репозитория

Теперь нужно щёлкнуть по кнопке Settings. Тут нужно указать, может ли Travis выполнять сборку на основе отправленных в репозиторий пулл-запросов или веток.

Настройка сборки проекта

Сейчас пришло время настроить проект, над которым мы работаем, что даст возможность Travis выполнять сборку проекта для каждого пулл-запроса.

Шаг 6. Создание файла .travis.yml

В корневой папке проекта создайте файл .travis.yml со следующим содержимым:

dist: xenial
language: python
python: 3.7.2
install:
  - pip install -r requirements_dev.txt
  - pip install -e .

script:
  - pytest

Строка dist: xenial нужна для того чтобы указать Travis на необходимость использования для организации виртуального окружения Ubuntu Xenial 16.04. Для тестирования кода Python 3.7 нужна именно Ubuntu Xenial, подробности об этом можно почитать здесь.

Раздел install позволяет обеспечить установку пакетов, используемых при разработке проекта. Команда pip install -e . выполняет установку нашего пакета в виртуальном окружении Travis. После этого Travis, запуская pytest, сможет найти наш пакет.

Шаг 7. Тестирование в Travis CI

Выполните коммит изменений, отправьте их на GitHub, выполните PR. Travis должен, в течение нескольких секунд, начать работу.
Travis за работой

Вот чем занимается Travis, обрабатывая проект.

Действия, выполняемые Travis при обработке проекта

Если PR оказался неудачным — Travis об этом сообщит. Обратите внимание на то, что если пулл-запрос оказался неудачным, то можно отправить изменения в ту же ветку и Travis автоматически примется за работу.

Перейдите к странице своего репозитория на сайте Travis и осмотритесь там. Тут вы можете найти много интересного о сборках. Вероятно, в будущем вы станете частым гостем этой страницы, когда будете пытаться понять что стало причиной неудавшейся сборки.

Если же предположить, что всё прошло хорошо, если на странице находятся надписи зелёного цвета, значит проверка и сборка проекта выполнены успешно.

Сборка проекта выполнена успешно

Если же на странице нет ни зелёных, ни красных надписей, откройте меню More options и выберите пункт Requests. Если вы видите тут сообщения об ошибках, выводимые красным цветом — проанализируйте их. Если вы видите сообщение об ошибке Build config file is required, это означает, что Travis не может найти в репозитории ваш файл .travis.yml. Исправьте это и ошибка исчезнет.

Travis отправляет пользователям электронные письма в тех случаях, когда сборка проекта оказывается неудачной, и в тех случаях, когда это удаётся исправить.

Помните о том, что в открытый PR можно отправлять коммиты и Travis будет автоматически перезапускать процесс сборки проекта.

Теперь проанализируем наш проект на предмет покрытия кода тестами.

Шаг 8. Оценка покрытия кода тестами

Отчёт о покрытии кода тестами позволяет узнать о том, какая часть кода проекта, пусть и небольшая, протестирована. Для создания подобных отчётов мы будем пользоваться пакетом pytest-cov.

В файл requirements_dev.txt добавим следующую строку:

pytest-cov==2.6.1

Выполним такую команду:

pytest --cov=my_project_name

В моём случае, после выполнения команды pytest --cov=notebookc был выведен следующий отчёт.
Отчёт о покрытии кода тестами

Как оказалось, весь код проекта обеспечен тестами. Таких показателей очень легко достичь в том случае, если весь проект состоит из нескольких строк кода.

Теперь поговорим о средстве, которое позволяет вести общедоступную историю состояния проекта в плане покрытия его кода тестами.

Шаг 9. Использование Coveralls

Проект Coveralls позволяет поддерживать исторические сведения о покрытии кода тестами.
Coveralls

Для того, чтобы воспользоваться возможностями этого проекта, нужно зарегистрироваться на сайте https://coveralls.io/, используя данные учётной записи GitHub. Потом нужно подключить репозиторий.

В файл requirements_dev.txt нужно добавить строку coveralls==1.6.0. Этот файл, кстати, на данном этапе работы над проектом должен выглядеть так:

pip==19.0.3
wheel==0.33.0
twine==1.13.0
pytest==4.3.0
pytest-cov==2.6.1
coveralls==1.6.0

Отредактируем файл .travis.yml, приведя его к такому виду (в вашем случае здесь будет название вашего проекта):

dist: xenial
language: python
python: 3.7.2
install:
  — pip install -r requirements_dev.txt
  — pip install -e .

script:
  — pytest --cov=my_package_name
after_success:
  — coveralls

Теперь, когда Travis будет собирать проект, он установит необходимые пакеты, запустит тесты и создаст отчёт о покрытии кода тестами. Затем этот отчёт будет отправлен на сервис Coveralls.

Выполните коммит, отправьте код в GitHub и понаблюдайте за тем, что происходит. На то, чтобы отчёт о покрытии кода тестами попал бы в Coveralls, может потребоваться несколько минут.

Обработка проекта, отчёт о покрытии кода тестами

Теперь среди проверок PR присутствует и проверка, выполняемая средствами Coveralls.

На странице Coveralls можно убедиться в том, что проект покрыт тестами на 100%.

Сведения о покрытии кода тестами

Теперь давайте оснастим наш проект ещё одним полезным инструментом.

Шаг 10. Работа с PyUp

Сервис PyUp.io позволяет разработчику узнавать о том, устарели ли используемые им зависимости, а также о том, имеют ли они уязвимости. Этот сервис автоматически выполняет пулл-запросы, направленные на обновление пакета на GitHub. Для того чтобы воспользоваться возможностями этого проекта, нужно зарегистрироваться, пользуясь учётной записью GitHub, на его сайте — https://pyup.io/. При добавлении репозитория рекомендуется установить периодичность обновлений (Update Schedules) в значение every week. При таком подходе, если у вашего проекта множество зависимостей, вы не столкнётесь со слишком большим количеством пулл-запросов.
Настройка обновлений

Вот как выглядят сведения о пакетах, некоторые из которых устарели, на сайте PyUp.io.

Сведения о пакетах

Пользуясь этим сервисом, вы всегда будете знать о том, когда выходят свежие версии используемых вами пакетов. Знание, как говорится, есть половина победы. А вторая половина — это, очевидно, автоматические пулл-запросы на обновление зависимостей.

Итоги

Из этого материала вы узнали о том, как пользоваться при разработке Python-проектов такими средствами, как Black, pytest, Travis CI, Coveralls и PyUp. Они помогают контролировать зависимости проектов, форматировать и тестировать код, проверять и собирать проекты. Надеемся, вам эти инструменты пригодятся.

Уважаемые читатели! Какими инструментами вы пользуетесь при разработке Python-проектов?

Пример разбора C++ кода с помощью libclang на Python / Хабр

На одном личном проекте на C++ мне потребовалось получать информацию о типах объектов во время выполнения приложения. В C++ есть встроенный механизм Run-Time Type Information (RTTI), и конечно же первая мысль была использовать именно его, но я решил написать свою реализацию, потому что не хотел тянуть весь встроенный механизм, ведь мне нужна была лишь малая часть его функционала. А еще хотелось попробовать на практике новые возможности C++ 17, с которыми я был не особо знаком.

В этом посте представлю пример работы с парсером libclang на языке Python.

Детали релизации своего RTTI я опущу. Важным для нас в данном случае являются только следующие моменты:

  • Каждый класс или структура, которые могут предоставить информацию о своём типе должны наследовать интерфейс IRttiTypeIdProvider;
  • В каждом таком классе (если он не является абстрактным) необходимо добавить макрос RTTI_HAS_TYPE_ID, который добавляет статическое поле типа указатель на объект RttiTypeId. Таким образом, чтобы получить идентификатор типа можно писать MyClass::__typeId или вызывать метод getTypeId у конкретного экземпляра класса во время выполнения приложения.

Пример:

#pragma once

#include <string>
#include "RTTI.h"

struct BaseNode : public IRttiTypeIdProvider {
    virtual ~BaseNode() = default;

    bool bypass = false;
};

struct SourceNode : public BaseNode {
    RTTI_HAS_TYPE_ID

    std::string inputFilePath;
};

struct DestinationNode : public BaseNode {
    RTTI_HAS_TYPE_ID

    bool includeDebugInfo = false;
    std::string outputFilePath;
};

struct MultiplierNode : public BaseNode {
    RTTI_HAS_TYPE_ID

    double multiplier;
};

struct InverterNode : public BaseNode {
    RTTI_HAS_TYPE_ID
};

С этим уже можно было работать, но через какое-то время мне понадобилось получать информацию о полях этих классов: имя поля, смещение и размер. Чтобы реализовать всё это, придётся вручную формировать структуру с описанием каждого поля интересующего класса где-то в .cpp-файле. Написав несколько макросов, описание типа и его полей стало выглядеть так:

RTTI_PROVIDER_BEGIN_TYPE(SourceNode)
(
    RTTI_DEFINE_FIELD(SourceNode, bypass)
    RTTI_DEFINE_FIELD(SourceNode, inputFilePath)
)
RTTI_PROVIDER_END_TYPE()

RTTI_PROVIDER_BEGIN_TYPE(DestinationNode)
(
    RTTI_DEFINE_FIELD(DestinationNode, bypass)
    RTTI_DEFINE_FIELD(DestinationNode, includeDebugInfo)
    RTTI_DEFINE_FIELD(DestinationNode, outputFilePath)
)
RTTI_PROVIDER_END_TYPE()

RTTI_PROVIDER_BEGIN_TYPE(MultiplierNode)
(
    RTTI_DEFINE_FIELD(MultiplierNode, bypass)
    RTTI_DEFINE_FIELD(MultiplierNode, multiplier)
)
RTTI_PROVIDER_END_TYPE()

RTTI_PROVIDER_BEGIN_TYPE(InverterNode)
(
    RTTI_DEFINE_FIELD(InverterNode, bypass)
)

И это всего для 4-х классов. Какие можно выявить проблемы?

  1. При копипасте блоков кода вручную можно упустить из виду имя класса при определении поля (скопистили блок с SourceNode для DestinationNode, но в одном из полей забыли поменять SourceNode на DestinationNode). Компилятор всё пропустит, приложение может даже не упасть, однако информация о поле будет некорректной. А если делать запись или чтение данных основываясь на информации из такого поля, то всё взорвётся (так говорят, но сам не хочу проверять).
  2. Если добавить поле в базовый класс, то нужно обновлять ВСЕ записи.
  3. Если поменяли имя или порядок полей в классе, то нужно не забыть обновить имя и порядок в этой портянке кода.

Но главное — это всё нужно писать вручную. Когда дело касается подобного монотонного кода я становлюсь очень ленивым и ищу способ сгенерировать его автоматически, даже если на это уйдёт больше времени и сил чем на ручное написание.

В этом мне помогает Python, на нём я пишу скрипты для решения подобных проблем. Но мы имеем дело не просто с шаблонным текстом, а текстом, построенным на основе исходного кода на C++. Нужно средство для получения информации о C++ коде, и в этом нам поможет libclang.

libclang — это высокоуровневый C-интерфейс для Clang. Предоставляет API к средствам для синтаксического анализа исходного кода в абстрактном синтаксическом дереве (AST), загрузки уже проанализированных AST, обхода AST, сопоставления местоположений физического источника с элементами внутри AST и других средств из набора Clang.

Как следует из описания, libclang предоставляет C-интерфейс, а для работы с ним через Python нужна связывающая библиотека (binding). На момент написания этого поста официальной такой библиотеки для Python нет, но из неофициальных есть вот эта https://github.com/ethanhs/clang.

Устанавливаем её через менеджер пакетов:

pip install clang

Библиотека снабжена комментариями в исходом коде. Но для понимания устройства libclang нужно читать документацию libclang. Примеров использования библиотеки не много, и там нет комментариев поясняющих почему всё работает вот так, а не иначе. У тех, кто уже имел опыт с libclang вопросов будет меньше, а лично я такого опыта не имел, поэтому пришлось знатно покопаться в коде и потыкаться в отладчике.

Начнём с простого примера:

import clang.cindex

index = clang.cindex.Index.create()
translation_unit = index.parse('my_source.cpp', args=['-std=c++17'])

for i in translation_unit.get_tokens(extent=translation_unit.cursor.extent):
    print (i.kind)

Здесь создаётся объект типа Index, который умеет парсить файл с кодом на C++. Метод parse возвращает объект типа TranslationUnit, это единица трансляции кода. TranslationUnit является узлом (node) AST, а каждый узел AST хранит информацию о своём положении в исходном коде (extent). Циклом проходим по всем лексемам (token) в TranslationUnit и выводим тип этих лексем (свойство kind).

Для примера возьмём следующий C++ код:

class X {};

class Y {};

class Z : public X {};

Результат выполнения скрипта

TokenKind.KEYWORD
TokenKind.IDENTIFIER
TokenKind.PUNCTUATION
TokenKind.PUNCTUATION
TokenKind.PUNCTUATION
TokenKind.KEYWORD
TokenKind.IDENTIFIER
TokenKind.PUNCTUATION
TokenKind.PUNCTUATION
TokenKind.PUNCTUATION
TokenKind.KEYWORD
TokenKind.IDENTIFIER
TokenKind.PUNCTUATION
TokenKind.KEYWORD
TokenKind.IDENTIFIER
TokenKind.PUNCTUATION
TokenKind.PUNCTUATION
TokenKind.PUNCTUATION

Теперь займёмся обработкой AST. Прежде чем писать код на Python давайте посмотрим что вообще нам стоит ожидать от парсера clang. Запустим clang в режиме дампа AST:

clang++ -cc1 -ast-dump my_source.cpp

Результат выполнения команды

TranslationUnitDecl 0xaaaa9b9fa8 <<invalid sloc>> <invalid sloc>
|-TypedefDecl 0xaaaa9ba880 <<invalid sloc>> <invalid sloc> implicit __int128_t '__int128'
| `-BuiltinType 0xaaaa9ba540 '__int128'
|-TypedefDecl 0xaaaa9ba8e8 <<invalid sloc>> <invalid sloc> implicit __uint128_t 'unsigned __int128'
| `-BuiltinType 0xaaaa9ba560 'unsigned __int128'
|-TypedefDecl 0xaaaa9bac48 <<invalid sloc>> <invalid sloc> implicit __NSConstantString '__NSConstantString_tag'
| `-RecordType 0xaaaa9ba9d0 '__NSConstantString_tag'
|   `-CXXRecord 0xaaaa9ba938 '__NSConstantString_tag'
|-TypedefDecl 0xaaaa9e6570 <<invalid sloc>> <invalid sloc> implicit __builtin_ms_va_list 'char *'
| `-PointerType 0xaaaa9e6530 'char *'
|   `-BuiltinType 0xaaaa9ba040 'char'
|-TypedefDecl 0xaaaa9e65d8 <<invalid sloc>> <invalid sloc> implicit __builtin_va_list 'char *'
| `-PointerType 0xaaaa9e6530 'char *'
|   `-BuiltinType 0xaaaa9ba040 'char'
|-CXXRecordDecl 0xaaaa9e6628 <my_source.cpp:1:1, col:10> col:7 referenced class X definition
| |-DefinitionData pass_in_registers empty aggregate standard_layout trivially_copyable pod trivial literal has_constexpr_non_copy_move_ctor can_const_default_init
| | |-DefaultConstructor exists trivial constexpr needs_implicit defaulted_is_constexpr
| | |-CopyConstructor simple trivial has_const_param needs_implicit implicit_has_const_param
| | |-MoveConstructor exists simple trivial needs_implicit
| | |-CopyAssignment trivial has_const_param needs_implicit implicit_has_const_param
| | |-MoveAssignment exists simple trivial needs_implicit
| | `-Destructor simple irrelevant trivial needs_implicit
| `-CXXRecordDecl 0xaaaa9e6748 <col:1, col:7> col:7 implicit class X
|-CXXRecordDecl 0xaaaa9e6800 <line:3:1, col:10> col:7 class Y definition
| |-DefinitionData pass_in_registers empty aggregate standard_layout trivially_copyable pod trivial literal has_constexpr_non_copy_move_ctor can_const_default_init
| | |-DefaultConstructor exists trivial constexpr needs_implicit defaulted_is_constexpr
| | |-CopyConstructor simple trivial has_const_param needs_implicit implicit_has_const_param
| | |-MoveConstructor exists simple trivial needs_implicit
| | |-CopyAssignment trivial has_const_param needs_implicit implicit_has_const_param
| | |-MoveAssignment exists simple trivial needs_implicit
| | `-Destructor simple irrelevant trivial needs_implicit
| `-CXXRecordDecl 0xaaaa9e6928 <col:1, col:7> col:7 implicit class Y
`-CXXRecordDecl 0xaaaa9e69e0 <line:5:1, col:21> col:7 class Z definition
  |-DefinitionData pass_in_registers empty standard_layout trivially_copyable trivial literal has_constexpr_non_copy_move_ctor can_const_default_init
  | |-DefaultConstructor exists trivial constexpr needs_implicit defaulted_is_constexpr
  | |-CopyConstructor simple trivial has_const_param needs_implicit implicit_has_const_param
  | |-MoveConstructor exists simple trivial needs_implicit
  | |-CopyAssignment trivial has_const_param needs_implicit implicit_has_const_param
  | |-MoveAssignment exists simple trivial needs_implicit
  | `-Destructor simple irrelevant trivial needs_implicit
  |-public 'X'
  `-CXXRecordDecl 0xaaaa9e6b48 <col:1, col:7> col:7 implicit class Z

Здесь CXXRecordDecl это тип узла, представляющего декларацию класса. Можно заметить, что таких узлов здесь больше чем классов в исходном файле. Это потому, что таким же типом представлены референсные узлы, т.е. узлы, которые являются ссылками на другие узлы. В нашем случае указание базового класса это и есть референс. При разборке этого дерева определить референсный узел можно при помощи специального флага.

Теперь напишем скрипт, выводящий список классов в исходном файле:

import clang.cindex
import typing

index = clang.cindex.Index.create()
translation_unit = index.parse('my_source.cpp', args=['-std=c++17'])

def filter_node_list_by_node_kind(
    nodes: typing.Iterable[clang.cindex.Cursor],
    kinds: list
) -> typing.Iterable[clang.cindex.Cursor]:
    result = []

    for i in nodes:
        if i.kind in kinds:
            result.append(i)

    return result

all_classes = filter_node_list_by_node_kind(translation_unit.cursor.get_children(), [clang.cindex.CursorKind.CLASS_DECL, clang.cindex.CursorKind.STRUCT_DECL])

for i in all_classes:
    print (i.spelling)

Имя класса хранится в свойстве spelling. Для разного типа узлов значение spelling может содержать какие-нибудь модификаторы типа, но для декларации класса или структуры оно содержит имя без модификаторов.

Результат выполнения:

X
Y
Z

При парсинге AST clang также парсит файлы, подключенные через #include. Попробуйте добавить #include <string> в исходник, и в дампе получите 84 тысячи строк, что явно многовато для решения нашей задачки.

Для просмотра дампа AST таких файлов через командную строку лучше удалить все #include. Вернёте их обратно когда изучите AST и получите представление об иерархии и типах в интересующем файле.

В скрипте для того чтобы фильтровать только AST принадлежащие исходному файлу, а не подключенные через #include, можно добавить такую функцию фильтрации по файлу:

def filter_node_list_by_file(
    nodes: typing.Iterable[clang.cindex.Cursor],
    file_name: str
) -> typing.Iterable[clang.cindex.Cursor]:
    result = []

    for i in nodes:
        if i.location.file.name == file_name:
            result.append(i)

    return result
...

filtered_ast = filter_by_file(translation_unit.cursor, translation_unit.spelling)

Теперь можно заняться извлечением полей. Далее приведу полный код, который формирует список полей с учётом наследования и генерирует текст по шаблону. Ничего специфического для clang здесь нет, поэтому без комментариев.

Полный код скрипта

import clang.cindex
import typing

index = clang.cindex.Index.create()
translation_unit = index.parse('Input.h', args=['-std=c++17'])

def filter_node_list_by_file(
    nodes: typing.Iterable[clang.cindex.Cursor],
    file_name: str
) -> typing.Iterable[clang.cindex.Cursor]:
    result = []

    for i in nodes:
        if i.location.file.name == file_name:
            result.append(i)

    return result

def filter_node_list_by_node_kind(
    nodes: typing.Iterable[clang.cindex.Cursor],
    kinds: list
) -> typing.Iterable[clang.cindex.Cursor]:
    result = []

    for i in nodes:
        if i.kind in kinds:
            result.append(i)

    return result

def is_exposed_field(node):
    return node.access_specifier == clang.cindex.AccessSpecifier.PUBLIC

def find_all_exposed_fields(
    cursor: clang.cindex.Cursor
):
    result = []

    field_declarations = filter_node_list_by_node_kind(cursor.get_children(), [clang.cindex.CursorKind.FIELD_DECL])

    for i in field_declarations:
        if not is_exposed_field(i):
            continue

        result.append(i.displayname)

    return result

source_nodes = filter_node_list_by_file(translation_unit.cursor.get_children(), translation_unit.spelling)
all_classes = filter_node_list_by_node_kind(source_nodes, [clang.cindex.CursorKind.CLASS_DECL, clang.cindex.CursorKind.STRUCT_DECL])

class_inheritance_map = {}
class_field_map = {}

for i in all_classes:
    bases = []

    for node in i.get_children():
        if node.kind == clang.cindex.CursorKind.CXX_BASE_SPECIFIER:
            referenceNode = node.referenced

            bases.append(node.referenced)

    class_inheritance_map[i.spelling] = bases

for i in all_classes:
    fields = find_all_exposed_fields(i)

    class_field_map[i.spelling] = fields

def populate_field_list_recursively(class_name: str):
    field_list = class_field_map.get(class_name)

    if field_list is None:
        return []

    baseClasses = class_inheritance_map[class_name]

    for i in baseClasses:
        field_list = populate_field_list_recursively(i.spelling) + field_list

    return field_list

rtti_map = {}

for class_name, class_list in class_inheritance_map.items():
    rtti_map[class_name] = populate_field_list_recursively(class_name)

for class_name, field_list in rtti_map.items():
    wrapper_template = """\
RTTI_PROVIDER_BEGIN_TYPE(%s)
(
%s
)
RTTI_PROVIDER_END_TYPE()
"""

    rendered_fields = []

    for f in field_list:
        rendered_fields.append("    RTTI_DEFINE_FIELD(%s, %s)" % (class_name, f))

    print (wrapper_template % (class_name, ",\n".join(rendered_fields)))

Этот скрипт не учитывает имеет ли класс RTTI. Поэтому после получения результата придётся вручную удалить блоки, описывающие классы без RTTI. Но это мелочь.

Надеюсь кому-нибудь это будет полезно и сэкономит время. Весь код выложен на GitHub.

более чем 30-кратное ускорение Python-кода / Блог компании RUVDS.com / Хабр

Python — это язык, который любят многие программисты. Этим языком невероятно легко пользоваться. Всё дело в том, что код, написанный на Python, отличается интуитивной понятностью и хорошей читабельностью. Однако в разговорах о Python часто можно слышать одну и ту же жалобу на этот язык. Особенно тогда, когда о Python говорят знатоки языка C. Вот как она звучит: «Python — это медленно». И те, кто так говорят, не грешат против истины.

В сравнении со многими другими языками программирования Python — это, и правда, медленно. Вот результаты испытаний, в ходе которых сопоставляется производительность разных языков программирования при решении различных задач.

Есть несколько способов ускорения Python-программ. Например, можно применять библиотеки, рассчитанные на использование нескольких ядер процессора. Тем, кто работает с Numpy, Pandas или Scikit-Learn, можно посоветовать взглянуть на программный комплекс Rapids, позволяющий задействовать GPU при проведении научных расчётов.


Все эти методики ускорения работы хороши в тех случаях, когда решаемые с помощью Python задачи могут быть распараллелены. Например — это задачи по предварительной обработке данных или операции с матрицами.

Но как быть в том случае, если ваш код — это чистый Python? Что если у вас есть большой цикл for, который вам совершенно необходимо использовать, и выполнение которого просто нельзя распараллелить из-за того, что обрабатываемые в нём данные должны обрабатываться последовательно? Можно ли как-то ускорить сам Python?

Ответ на этот вопрос даёт Cython — проект, используя который можно значительно ускорить код, написанный на Python.

Что такое Cython?

Cython, по своей сути, это промежуточный слой между Python и C/C++. Cython позволяет писать обычный Python-код с некоторыми незначительными модификациями, который затем напрямую транслируется в C-код.

Единственное изменение Python-кода при этом заключается в добавлении к каждой переменной информации об её типе. При написании обычного кода на Python переменную можно объявить так:

x = 0.5

При использовании Cython при объявлении переменной нужно указать её тип:

cdef float x = 0.5

Эта конструкция сообщает Cython о том, что переменная представляет собой число с плавающей точкой. По такому же принципу объявляют переменные и в C. При использовании обычного Python типы переменных определяются динамически. Явное объявление типов, применяемое в Cython — это то, что делает возможным преобразование Python-кода в C-код. Дело в том, что в C необходимо явное объявление типов переменных.

Установка Cython предельно проста:

pip install cython

Типы в Cython

При использовании Cython можно выделить два набора типов. Один — для переменных, второй — для функций.

Если речь идёт о переменных, то тут нам доступны следующие типы:

  • cdef int a, b, c
  • cdef char *s
  • cdef float x = 0.5 (число одинарной точности)
  • cdef double x = 63.4 (число двойной точности)
  • cdef list names
  • cdef dict goals_for_each_play
  • cdef object card_deck

Обратите внимание на то, что тут, фактически, показаны типы C/C++!

При работе с функциями нам доступны следующие типы:

  • def — обычная Python-функция, вызывается только из Python.
  • cdef — Cython-функция, которую нельзя вызвать из обычного Python-кода. Такие функции можно вызывать только в пределах Cython-кода.
  • cpdef — Функция, доступ к которой можно получить и из C, и из Python.

Теперь, когда мы разобрались с типами Python, можно заняться ускорением Python-кода.

Ускорение кода с использованием Cython

Начнём с создания Python-бенчмарка. Это будет цикл for, в котором выполняется вычисление факториала числа. Соответствующий код на чистом Python будет выглядеть так:

def test(x):
    y = 1
    for i in range(1, x+1):
        y *= i
    return y

Cython-эквивалент этой функции очень похож на её исходный вариант. Соответствующий код нужно поместить в файл с расширением .pyx. Единственное изменение, которое нужно внести в код, заключается в добавлении в него сведений о типах переменных и функции:

cpdef int test(int x):
    cdef int y = 1
    cdef int i
    for i in range(1, x+1):
        y *= i
    return y

Обратите внимание на то, что перед функцией стоит ключевое слово cpdef. Это позволяет вызывать данную функцию из Python. Кроме того, тип назначен и переменной i, играющей роль счётчика цикла. Не будем забывать о том, что типизировать нужно все переменные, объявленные в функции. Это позволит компилятору C узнать о том, какие именно типы ему использовать.

Теперь создадим файл setup.py, который поможет нам преобразовать Cython-код в C-код:

from distutils.core import setup
from Cython.Build import cythonize

setup(ext_modules = cythonize('run_cython.pyx'))

Выполним компиляцию:

python setup.py build_ext --inplace

Теперь С-код готов к использованию.

Если взглянуть в папку, в которой находится Cython-код, там можно будет найти все файлы, необходимые для запуска C-кода, включая файл run_cython.c. Если вам интересно — откройте этот файл и посмотрите на то, какой С-код сгенерировал Cython.

Теперь всё готово к тестированию нашего сверхбыстрого C-кода. Ниже приведён код, используемый для тестирования и сравнения двух вариантов программы.

import run_python
import run_cython
import time

number = 10

start = time.time()
run_python.test(number)
end =  time.time()

py_time = end - start
print("Python time = {}".format(py_time))

start = time.time()
run_cython.test(number)
end =  time.time()

cy_time = end - start
print("Cython time = {}".format(cy_time))

print("Speedup = {}".format(py_time / cy_time))

Код этот устроен очень просто. Мы импортируем необходимые файлы — так же, как импортируются обычные Python-файлы, после чего вызываем соответствующие функции, делая это так же, как если бы мы всё время работали бы с обычными Python-функциями.

Взгляните на следующую таблицу. Можно заметить, что Cython-версия программы оказывается быстрей её Python-версии во всех случаях. Чем масштабнее задача — тем больше и ускорение, которое даёт использование Cython.

Итоги

Использование Cython позволяет значительно ускорить практически любой код, написанный на Python, не прилагая к этому особенных усилий. Чем больше в программе циклов и чем больше данных она обрабатывает — тем лучших результатов можно ждать от применения Cython.

Уважаемые читатели! Используете ли вы Cython в своих проектах?

10 самых распространенных ошибок, которые допускают разработчики / Хабр

О Python

Python — это интерпретируемый, объектно-ориентированный язык программирования высокого уровня с динамической семантикой. Встроенные структуры данных высокого уровня в сочетании с динамической типизацией и динамическим связыванием делают его очень привлекательным для БРПС (быстрой разработки прикладных средств), а также для использования в качестве скриптового и связующего языка для подключения существующих компонентов или сервисов. Python поддерживает модули и пакеты, тем самым поощряя модульность программы и повторное использование кода.

О данной статье

Простота и легкость в освоении данного языка может ввести разработчиков в заблуждение (особенно тех, кто еще только начинает изучать Python), так что можно упустить из виду некоторые важные тонкости и недооценить силу разнообразия возможных решений с помощью Python.

Имея это в виду, в этой статье представлен «топ-10» тонких, трудных для обнаружения ошибок, которые могут допустить даже продвинутые разработчики Python.

Ошибка № 1: неправильное использование выражений в качестве значений по умолчанию для аргументов функций

Python позволяет указывать, что у функции могут быть необязательные аргументы, путем задания для них значения по умолчанию. Это, конечно, очень удобная особенность языка, но может привести к неприятным последствиям, если тип такого значения будет изменяемым. Например, рассмотрим следующее определение функции:

>>> def foo(bar=[]):        # bar - это необязательный аргумент 
                            # и по умолчанию равен пустому списку.
...    bar.append("baz")    # эта строка может стать проблемой...
...    return bar

Распространенная ошибка в данном случае — это думать, что значение необязательного аргумента будет устанавливаться в значение по умолчанию каждый раз, как функция будет вызываться без значения для этого аргумента. В приведенном выше коде, например, можно предположить, что повторно вызывая функцию foo() (то есть без указания значения для агрумента bar), она всегда будет возвращать «baz», поскольку предполагается, что каждый раз, когда вызывается foo () (без указания аргумента bar), bar устанавливается в [ ] (т. е. новый пустой список).

Но давайте посмотрим что же будет происходить на самом деле:

>>> foo()
["baz"]
>>> foo()
["baz", "baz"]
>>> foo()
["baz", "baz", "baz"]

А? Почему функция продолжает добавлять значение по умолчанию «baz» к существующему списку каждый раз, когда вызывается foo(), вместо того, чтобы каждый раз создавать новый список?

Ответом на данный вопрос будет более глубокое понимание того, что творится у Python «под капотом». А именно: значение по умолчанию для функции инициализируется только один раз, во время определения функции. Таким образом, аргумент bar инициализируется по умолчанию (т. е. пустым списком) только тогда, когда foo() определен впервые, но последующие вызовы foo() (т. е. без указания аргумента bar) продолжат использовать тот же список, который был создан для аргумента bar в момент первого определения функции.

Для справки, распространенным «обходным путем» для этой ошибки является следующее определение:

>>> def foo(bar=None):
...    if bar is None:		# or if not bar:
...        bar = []
...    bar.append("baz")
...    return bar
...
>>> foo()
["baz"]
>>> foo()
["baz"]
>>> foo()
["baz"]

Ошибка № 2: неправильное использование переменных класса

Рассмотрим следующий пример:

>>> class A(object):
...     x = 1
...
>>> class B(A):
...     pass
...
>>> class C(A):
...     pass
...
>>> print A.x, B.x, C.x
1 1 1

Вроде все в порядке.

>>> B.x = 2
>>> print A.x, B.x, C.x
1 2 1

Ага, все как и ожидалось.

>>> A.x = 3
>>> print A.x, B.x, C.x
3 2 3

Что за черт?! Мы же только изменили A.x. Почему же C.x тоже изменилось?

В Python переменные класса обрабатываются как словари и следуют тому, что часто называют Порядком разрешения методов (MRO). Таким образом, в приведенном выше коде, поскольку атрибут x не найден в классе C, он будет найден в его базовых классах (только A в приведенном выше примере, хотя Python поддерживает множественное наследование). Другими словами, C не имеет своего собственного свойства x, независимого от A. Таким образом, ссылки на C.x фактически являются ссылками на A.x. Это будет вызывать проблемы, если не обрабатывать такие случаи должным образом. Так что при изучении Python обратите особое внимание на аттрибуты класса и работу с ними.

Ошибка № 3: неправильное указание параметров для блока исключения

Предположим, что у вас есть следующий кусок кода:

>>> try:
...     l = ["a", "b"]
...     int(l[2])
... except ValueError, IndexError:  # To catch both exceptions, right?
...     pass
...
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 3, in <module>
IndexError: list index out of range

Проблема здесь заключается в том, что выражение except не принимает список исключений, указанных таким образом. Скорее, в Python 2.x выражение «except Exception, e» используется для привязки исключения к необязательному второму заданному второму параметру (в данном случае e), чтобы сделать его доступным для дальнейшей проверки. В результате в приведенном выше коде исключение IndexError не перехватывается выражением except; скорее, вместо этого исключение заканчивается привязкой к параметру с именем IndexError.

Правильный способ перехвата нескольких исключений с помощью выражения except — указать первый параметр в виде кортежа, содержащего все исключения, которые нужно перехватить. Кроме того, для максимальной совместимости используйте ключевое слово as, так как этот синтаксис поддерживается как в Python 2, так и в Python 3:

>>> try:
...     l = ["a", "b"]
...     int(l[2])
... except (ValueError, IndexError) as e:  
...     pass
...
>>>

Ошибка № 4: непонимание правил области видимости Python

Область видимости в Python основана на так называемом правиле LEGB, которое является аббревиатурой Local (имена, назначенные любым способом внутри функции (def или lambda), и не объявленные глобальными в этой функции), Enclosing (имя в локальной области действия любых статически включающих функций (def или lambda), от внутреннего к внешнему), Global (имена, назначенные на верхнем уровне файла модуля, или путем выполнения global инструкции в def внутри файла), Built-in (имена, предварительно назначенные в модуле встроенных имен: open, range, SyntaxError ,…). Кажется достаточно просто, верно? Ну, на самом деле, есть некоторые тонкости в том, как это работает в Python, что подводит нас к общей более сложной проблеме программирования на Python ниже. Рассмотрим следующей пример:

>>> x = 10
>>> def foo():
...     x += 1
...     print x
...
>>> foo()
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "<stdin>", line 2, in foo
UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment

В чем проблема?

Вышеуказанная ошибка возникает потому, что, когда вы присваиваете переменную в области видимости, Python автоматически считает ее локальной для этой области и скрывает любую переменную с аналогичным именем в любой вышестоящей области.

Таким образом, многие удивляются, когда получают UnboundLocalError в ранее работающем коде, когда он модифицируется путем добавления оператора присваивания где-нибудь в теле функции.

Эта особенность особенно сбивает разработчиков с толку при использовании списков. Рассмотрим следующий пример:

>>> lst = [1, 2, 3]
>>> def foo1():
...     lst.append(5)   # Это работает нормально...
...
>>> foo1()
>>> lst
[1, 2, 3, 5]

>>> lst = [1, 2, 3]
>>> def foo2():
...     lst += [5]      # ... а вот это падает!
...
>>> foo2()
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "<stdin>", line 2, in foo
UnboundLocalError: local variable 'lst' referenced before assignment

А? Почему foo2 падает, в то время как foo1 работает нормально?

Ответ такой же, как в предыдущем примере, но, по распространенному мнению, здесь ситуация более тонкая. foo1 не применяет оператор присваивания к lst, тогда как foo2 — да. Помня, что lst + = [5] на самом деле является просто сокращением для lst = lst + [5], мы видим, что мы пытаемся присвоить значение lst (поэтому Python предполагает, что он находится в локальной области видимости). Однако значение, которое мы хотим присвоить lst, основано на самом lst (опять же, теперь предполагается, что он находится в локальной области видимости), который еще не был определен. И мы получаем ошибку.

Ошибка № 5: изменение списка во время итерации по нему

Проблема в следующем куске кода должна быть достаточно очевидной:

>>> odd = lambda x : bool(x % 2)
>>> numbers = [n for n in range(10)]
>>> for i in range(len(numbers)):
...     if odd(numbers[i]):
...         del numbers[i]  # BAD: Deleting item from a list while iterating over it
...
Traceback (most recent call last):
  	  File "<stdin>", line 2, in <module>
IndexError: list index out of range

Удаление элемента из списка или массива во время итерации по нему — это проблема Python, которая хорошо известна любому опытному разработчику программного обеспечения. Но, хотя приведенный выше пример может быть достаточно очевидным, даже опытные разработчики могут встать на эти грабли в гораздо более сложном коде.

К счастью, Python включает в себя ряд элегантных парадигм программирования, которые при правильном использовании могут привести к значительному упрощению и оптимизации кода. Дополнительным приятным следствием этого является то, что в более простом коде вероятность попасться на ошибку случайного удаления элемента списка во время итерации по нему значительно меньше. Одна из таких парадигм — генераторы списков. Кроме того, понимание работы генераторов списков особенно полезны для избежания этой конкретной проблемы, как показано в этой альтернативной реализацией приведенного выше кода, которая прекрасно работает:

>>> odd = lambda x : bool(x % 2)
>>> numbers = [n for n in range(10)]
>>> numbers[:] = [n for n in numbers if not odd(n)]  # ahh, the beauty of it all
>>> numbers
[0, 2, 4, 6, 8]

Ошибка № 6: непонимание того, как Python связывает переменные в замыканиях

Рассмотрим следующий пример:

>>> def create_multipliers():
...     return [lambda x : i * x for i in range(5)]
>>> for multiplier in create_multipliers():
...     print multiplier(2)
...

Вы можете ожидать следующий вывод:

0
2
4
6
8

Но на самом деле вы получите вот что:

8
8
8
8
8

Сюрприз!

Это происходит из-за поздней привязки в Python, которое заключается в том, что значения переменных, используемых в замыканиях, ищутся во время вызова внутренней функции. Таким образом, в приведенном выше коде всякий раз, когда вызывается какая-либо из возвращаемых функций, значение i ищется в окружающей области видимости во время ее вызова (а к тому времени цикл уже завершился, поэтому i уже был присвоен конечный результат — значение 4).

Решение этой распространенной проблемы с Python будет таким:

>>> def create_multipliers():
...     return [lambda x, i=i : i * x for i in range(5)]
...
>>> for multiplier in create_multipliers():
...     print multiplier(2)
...
0
2
4
6
8

Вуаля! Мы используем здесь аргументы по умолчанию для генерации анонимных функций для достижения желаемого поведения. Некоторые назвали бы это решение элегантным. Некоторые —
тонким. Некоторые ненавидят подобные штуки. Но если вы разработчик Python, в любом случае, это важно понимать.

Ошибка № 7: создание циклических зависимостей модуля

Допустим, у вас есть два файла, a.py и b.py, каждый из которых импортирует другой, следующим образом:

В a.py:

import b

def f():
    return b.x
	
print f()

В b.py:

import a

x = 1

def g():
    print a.f()

Сначала попробуем импортировать a.py:

>>> import a
1

Сработало просто отлично. Возможно, это вас удивляет. В конце концов, модули циклически импортируют друг друга и это, вероятно, должено быть проблемой, не так ли?

Ответ заключается в том, что простое наличие циклического импорта модулей само по себе не является проблемой в Python. Если модуль уже был импортирован, Python достаточно умен, чтобы не пытаться повторно импортировать его. Однако, в зависимости от точки, в которой каждый модуль пытается получить доступ к функциям или переменным, определенным в другом, вы действительно можете столкнуться с проблемами.

Итак, возвращаясь к нашему примеру, когда мы импортировали a.py, у него не было проблем с импортом b.py, поскольку b.py не требует, чтобы что-либо из a.py было определено во время его импорта. Единственная ссылка в b.py на a — это вызов a.f(). Но этот вызов в g() и ничего в a.py или b.py не вызывает g(). Так что все работает прекрасно.

Но что произойдет, если мы попытаемся импортировать b.py (без предварительного импорта a.py, то есть):

>>> import b
Traceback (most recent call last):
  	  File "<stdin>", line 1, in <module>
  	  File "b.py", line 1, in <module>
    import a
  	  File "a.py", line 6, in <module>
	print f()
  	  File "a.py", line 4, in f
	return b.x
AttributeError: 'module' object has no attribute 'x'

Ой-ой. Это не хорошо! Проблема здесь в том, что в процессе импорта b.py он пытается импортировать a.py, который, в свою очередь, вызывает f(), который пытается получить доступ к b.x. Но b.x еще не было определено. Отсюда исключение AttributeError.

По крайней мере, одно из решений этой проблемы довольно тривиально. Просто измените b.py, чтобы импортировать a.py в g():

x = 1

def g():
    import a	# This will be evaluated only when g() is called
    print a.f()

Теперь, когда мы его импортируем, все нормально:

>>> import b
>>> b.g()
1	# Printed a first time since module 'a' calls 'print f()' at the end
1	# Printed a second time, this one is our call to 'g'

Ошибка № 8: пересечение имен с именами модулями стандартной библиотеки Python

Одна из прелестей Python — это множество модулей, которые поставляются «из коробки». Но в результате, если вы сознательно не будете за этим следить, можно столкнуться с тем, что имя вашего модуля может быть с тем же именем, что и модуль в стандартной библиотеке, поставляемой с Python (например, в вашем коде может быть модуль с именем email.py, который будет конфликтовать со модулем стандартной библиотеки с таким же именем).

Это может привести к серьезным проблемам. Например, если какой-нибудь из модулей будет пытаться импортировать версию модуля из стандартной библиотеки Python, а у вас в проекте будет модуль с таким же именем, который и будет по ошибке импортирован вместо модуля из стандартной библиотеки.

Поэтому следует проявлять осторожность, чтобы не использовать те же имена, что и в модулях стандартной библиотеки Python. Гораздо проще изменить название модуля в своем проекте, нежели подать запрос на изменение имени модуля в стандартной библиотеке и получить на него одобрение.

Ошибка № 9: неспособность учесть различия Python 2 и Python 3

Рассмотрим следующий файл foo.py:

import sys

def bar(i):
    if i == 1:
        raise KeyError(1)
    if i == 2:
        raise ValueError(2)

def bad():
    e = None
    try:
        bar(int(sys.argv[1]))
    except KeyError as e:
        print('key error')
    except ValueError as e:
        print('value error')
    print(e)

bad()

На Python 2 он отработает нормально:

$ python foo.py 1
key error
1
$ python foo.py 2
value error
2

Но теперь давайте посмотрим как он будет работать в Python 3:

$ python3 foo.py 1
key error
Traceback (most recent call last):
  File "foo.py", line 19, in <module>
    bad()
  File "foo.py", line 17, in bad
    print(e)
UnboundLocalError: local variable 'e' referenced before assignment

Что здесь только что произошло? «Проблема» в том, что в Python 3 объект в блоке исключения недоступен за его пределами. (Причина этого заключается в том, что в противном случае объекты в этом блоке будут сохраняться в памяти до тех пор, пока сборщик мусора не запустится и не удалит ссылки на них оттуда).

Один из способов избежать этой проблемы — сохранить ссылку на объект блока исключения за пределами этого блока, чтобы он оставался доступным. Вот версия предыдущего примера, которая использует эту технику, тем самым получая код, который подходит как для Python 2, так и для Python 3:

import sys

def bar(i):
    if i == 1:
        raise KeyError(1)
    if i == 2:
        raise ValueError(2)

def good():
    exception = None
    try:
        bar(int(sys.argv[1]))
    except KeyError as e:
        exception = e
        print('key error')
    except ValueError as e:
        exception = e
        print('value error')
    print(exception)

good()

Запустим его в Python 3:

$ python3 foo.py 1
key error
1
$ python3 foo.py 2
value error
2

Ураааа!

Ошибка № 10: неправильное использование метода __del__

Допустим, у вас есть вот такой файл mod.py:

import foo

class Bar(object):
   	    ...
    def __del__(self):
        foo.cleanup(self.myhandle)

И вы пытаетесь сделать вот такое из другого another_mod.py:

import mod
mybar = mod.Bar()

И получите ужасный AttributeError.

Почему? Потому что, как сообщается здесь, когда интерпретатор отключается, глобальные переменные модуля все имеют значение None. В результате в приведенном выше примере, в момент вызова __del__, имя foo уже было установлено в None.

Решением этой «задачи со звездочкой» будет использование atexit.register(). Таким образом, когда ваша программа завершает выполнение (то есть при нормальном выходе из нее), ваши handle’ы удаляются до того, как интерпретатор звершает работу.

С учетом этого, исправление для приведенного выше кода mod.py может выглядеть примерно так:

import foo
import atexit

def cleanup(handle):
    foo.cleanup(handle)


class Bar(object):
    def __init__(self):
        ...
        atexit.register(cleanup, self.myhandle)

Подобная реализация обеспечивает простой и надежный способ вызова любой необходимой очистки после обычного завершения программы. Очевидно, что решение о том, как поступить с объектом, который связан с имненем self.myhandle, остается за foo.cleanup, но, думаю, идею вы поняли.

Заключение

Python — это мощный и гибкий язык со множеством механизмов и парадигм, которые могут значительно повысить производительность. Однако, как и в случае с любым программным инструментом или языком, при ограниченном понимании или оценке его возможностей, при разработке могут возникать непредвиденные проблемы.

Ознакомление с нюансами Python, затронутыми в этой статье, поможет оптимизировать использование языка, избегая при этом некоторых распространенных ошибок.

Учебное пособие по началу работы для Python в Visual Studio Code

В этом руководстве вы используете Python 3 для создания простейшего приложения Python «Hello World» в Visual Studio Code. Используя расширение Python, вы превращаете VS Code в отличную легкую среду разработки Python (которая может оказаться продуктивной альтернативой PyCharm).

Это руководство знакомит вас с VS Code как с средой Python, в первую очередь с тем, как редактировать, запускать и отлаживать код с помощью следующих задач:

  • Запись, запуск и отладка приложения Python «Hello World»
  • Узнайте, как устанавливать пакеты путем создания виртуальных сред Python
  • Напишите простой скрипт Python для построения фигур в VS Code

Это руководство не предназначено для изучения самого Python.Как только вы познакомитесь с основами VS Code, вы можете следовать любому из руководств по программированию на python.org в контексте VS Code для введения в язык.

Если у вас возникнут какие-либо проблемы, не стесняйтесь сообщать о проблеме для этого руководства в репозиторий документации VS Code.

Примечание : вы можете использовать VS Code с Python 2 в этом руководстве, но вам необходимо внести соответствующие изменения в код, которые здесь не рассматриваются.

Предварительные требования

Для успешного завершения этого руководства вам необходимо сначала настроить среду разработки Python.В частности, для этого урока требуется:

  • Код VS
  • Расширение VS Code Python
  • Python 3

Установить код Visual Studio и расширение Python

  1. Установите VS Code, если вы еще этого не сделали.

  2. Затем установите расширение Python для VS Code из Visual Studio Marketplace. Дополнительные сведения об установке расширений см. В Extension Marketplace.Расширение Python называется Python и опубликовано Microsoft.

Установить интерпретатор Python

Наряду с расширением Python вам необходимо установить интерпретатор Python. Какой интерпретатор вы используете, зависит от ваших конкретных потребностей, но некоторые рекомендации приведены ниже.

Окна

Установите Python с python.org. Обычно вы можете использовать кнопку Download Python , которая появляется первой на странице, чтобы загрузить последнюю версию.

Примечание : если у вас нет прав администратора, можно дополнительно установить Python в Windows с помощью Microsoft Store. В Microsoft Store можно установить Python 3.7 и Python 3.8. Имейте в виду, что при использовании этого метода у вас могут возникнуть проблемы совместимости с некоторыми пакетами.

Для получения дополнительной информации об использовании Python в Windows см. Использование Python в Windows на Python.org

macOS

Системная установка Python на macOS не поддерживается.Вместо этого рекомендуется установка через Homebrew. Чтобы установить Python с помощью Homebrew на macOS, используйте brew install python3 в командной строке терминала.

Примечание В macOS убедитесь, что место установки VS Code включено в переменную среды PATH. См. Эти инструкции по установке для получения дополнительной информации.

Linux

Встроенная установка Python 3 в Linux работает хорошо, но для установки других пакетов Python необходимо установить pip с помощью get-pip.ру.

Прочие опции

  • Наука о данных : Если ваша основная цель использования Python — Наука о данных, вы можете подумать о загрузке с Anaconda. Anaconda предоставляет не только интерпретатор Python, но и множество полезных библиотек и инструментов для анализа данных.

  • Подсистема Windows для Linux : Если вы работаете в Windows и хотите, чтобы среда Linux для работы с Python, вам подойдет подсистема Windows для Linux (WSL).Если вы выберете этот вариант, вы также захотите установить расширение Remote — WSL. Для получения дополнительной информации об использовании WSL с VS Code см. Раздел «Удаленная разработка VS Code» или попробуйте учебник «Работа в WSL», который проведет вас через настройку WSL, установку Python и создание приложения Hello World, работающего в WSL.

Проверьте установку Python

Чтобы убедиться, что вы успешно установили Python на свой компьютер, выполните одну из следующих команд (в зависимости от вашей операционной системы):

Если установка прошла успешно, в окне вывода должна отображаться версия Python, которую вы установили.

Примечание Вы можете использовать команду py -0 в интегрированном терминале VS Code для просмотра версий Python, установленных на вашем компьютере. Интерпретатор по умолчанию обозначен звездочкой (*).

Запустить VS Code в папке проекта (рабочей области)

Используя командную строку или терминал, создайте пустую папку с именем «hello», перейдите в нее и откройте VS Code (, код ) в этой папке (. ), введя следующие команды:

  mkdir привет
cd привет
код. 

Примечание : Если вы используете дистрибутив Anaconda, обязательно используйте командную строку Anaconda.

При запуске VS Code в папке эта папка становится вашим «рабочим пространством». VS Code хранит настройки, специфичные для этой рабочей области, в .vscode / settings.json , которые отделены от пользовательских настроек, которые хранятся глобально.

Кроме того, вы можете запустить VS Code через пользовательский интерфейс операционной системы, а затем использовать File> Open Folder , чтобы открыть папку проекта.

Выберите интерпретатор Python

Python — это интерпретируемый язык, и для запуска кода Python и получения Python IntelliSense вы должны указать VS Code, какой интерпретатор использовать.

В VS Code выберите интерпретатор Python 3, открыв палитру команд (⇧⌘P (Windows, Linux Ctrl + Shift + P)), начните вводить Python: выберите команду Interpreter для поиска, затем выберите команда. Вы также можете использовать опцию Select Python Environment в строке состояния, если она доступна (она может уже отображать выбранный интерпретатор):

Команда представляет список доступных интерпретаторов, которые VS Code может найти автоматически, включая виртуальные среды.Если вы не видите нужный интерпретатор, см. Настройка сред Python.

Примечание : при использовании дистрибутива Anaconda правильный интерпретатор должен иметь суффикс ('base': conda) , например Python 3.7.3 64-bit ('base': conda) .

При выборе интерпретатора в качестве значения python.pythonPath в настройках рабочей области задается путь к интерпретатору. Чтобы увидеть настройки, выберите Файл > Настройки > Настройки ( Код > Настройки > Настройки в macOS), затем выберите вкладку Настройки рабочего пространства .

Примечание : если вы выбираете интерпретатор без открытой папки рабочей области, VS Code вместо этого устанавливает python.pythonPath в ваших пользовательских настройках, что в целом устанавливает интерпретатор по умолчанию для VS Code. Пользовательская настройка гарантирует, что у вас всегда будет интерпретатор по умолчанию для проектов Python. Настройки рабочего пространства позволяют вам переопределить пользовательские настройки.

Создайте файл исходного кода Python Hello World

На панели инструментов проводника нажмите кнопку New File в папке hello :

Назовите файл hello.py , и он автоматически откроется в редакторе:

Используя расширение файла .py , вы указываете VS Code интерпретировать этот файл как программу Python, чтобы он оценивал содержимое с расширением Python и выбранным интерпретатором.

Примечание : Панель инструментов проводника также позволяет вам создавать папки в вашем рабочем пространстве, чтобы лучше организовать ваш код. Вы можете использовать Новая папка , чтобы быстро создать папку.

Теперь, когда у вас есть файл кода в рабочей области, введите следующий исходный код в hello.py :

  msg = "Hello World"
печать (сообщение)  

Когда вы начнете набирать , напечатайте , обратите внимание, как IntelliSense предлагает варианты автозаполнения.

IntelliSense и автозаполнение работают для стандартных модулей Python, а также для других пакетов, установленных вами в среде выбранного интерпретатора Python.Он также предоставляет дополнения для методов, доступных для типов объектов. Например, поскольку переменная msg содержит строку, IntelliSense предоставляет строковые методы при вводе msg. :

Не стесняйтесь поэкспериментировать с IntelliSense еще немного, но затем отмените свои изменения, чтобы у вас были только переменная msg и вызов print , и сохраните файл (⌘S (Windows, Linux Ctrl + S)).

Подробные сведения о редактировании, форматировании и рефакторинге см. В разделе «Редактирование кода».Расширение Python также полностью поддерживает Linting.

Запустите Hello World

Запустить hello.py с Python просто. Просто нажмите кнопку «Запуск файла Python в терминале » в правом верхнем углу редактора.

Кнопка открывает панель терминала, на которой автоматически активируется ваш интерпретатор Python, затем запускается python3 hello.py (macOS / Linux) или python hello.py (Windows):

Есть три других способа запустить код Python в VS Code:

  • Щелкните правой кнопкой мыши в любом месте окна редактора и выберите Запустить файл Python в Терминале (который сохраняет файл автоматически):

  • Выберите одну или несколько строк, затем нажмите Shift + Enter или щелкните правой кнопкой мыши и выберите Run Selection / Line в Python Terminal .Эта команда удобна для тестирования только части файла.

  • В палитре команд (⇧⌘P (Windows, Linux Ctrl + Shift + P)) выберите команду Python: Start REPL , чтобы открыть терминал REPL для текущего выбранного интерпретатора Python. Затем в REPL вы можете вводить и запускать строки кода по одной за раз.

Настроить и запустить отладчик

Давайте теперь попробуем отладить нашу простую программу Hello World.

Сначала установите точку останова в строке 2 hello.py , поместив курсор на вызов print и нажав F9. Либо просто щелкните в левом поле редактора рядом с номерами строк. Когда вы устанавливаете точку останова, в желобе появляется красный кружок.

Затем, чтобы инициализировать отладчик, нажмите F5. Поскольку вы впервые отлаживаете этот файл, из палитры команд откроется меню конфигурации, позволяющее выбрать тип конфигурации отладки, которую вы хотите использовать для открытого файла.

Примечание : VS Code использует файлы JSON для всех своих различных конфигураций; launch.json — это стандартное имя файла, содержащего конфигурации отладки.

Эти различные конфигурации полностью описаны в разделе «Конфигурации отладки»; пока просто выберите Python File , это конфигурация, которая запускает текущий файл, показанный в редакторе, с использованием текущего выбранного интерпретатора Python.

Отладчик остановится на первой строке точки останова файла.Текущая строка обозначается желтой стрелкой в ​​левом поле. Если вы изучите на этом этапе окно Local variables, вы увидите, что теперь определенная переменная msg появляется на панели Local .

Панель инструментов отладки появляется в верхней части со следующими командами слева направо: продолжить (F5), перейти (F10), перейти в (F11), выйти (⇧F11 (Windows, Linux Shift + F11)), перезапустить (⇧⌘F5 (Windows, Linux Ctrl + Shift + F5)) и стоп (⇧F5 (Windows, Linux Shift + F5)).

Строка состояния также меняет цвет (оранжевый во многих темах), чтобы указать, что вы находитесь в режиме отладки. Консоль отладки Python также автоматически появляется в нижней правой панели, чтобы показать выполняемые команды вместе с выводом программы.

Чтобы продолжить выполнение программы, выберите команду «Продолжить» на панели инструментов отладки (F5). Отладчик доводит программу до конца.

Совет Отладочную информацию также можно увидеть, наведя курсор на код, например переменные.В случае msg при наведении курсора на переменную отобразится строка Hello world в поле над переменной.

Вы также можете работать с переменными в консоли отладки (если вы ее не видите, выберите Debug Console в правом нижнем углу VS Code или выберите ее в меню .) Затем попробуйте ввести следующие строки, одну за другой, в приглашении > в нижней части консоли:

  сообщение
сообщ.капитализировать ()
msg.split ()  

Снова выберите синюю кнопку Продолжить на панели инструментов (или нажмите F5), чтобы запустить программу до завершения. «Hello World» появляется в консоли Python Debug Console , если вы снова переключаетесь на нее, а VS Code выходит из режима отладки после завершения программы.

Если вы перезапустите отладчик, отладчик снова остановится на первой точке останова.

Чтобы остановить выполнение программы до ее завершения, используйте кнопку остановки с красным квадратом на панели инструментов отладки (⇧F5 (Windows, Linux Shift + F5)) или используйте команду меню Выполнить> Остановить отладку .

Подробные сведения см. В разделе «Конфигурации отладки», в котором содержатся примечания об использовании определенного интерпретатора Python для отладки.

Совет: используйте точки записи вместо операторов печати. ​​: Разработчики часто засоряют исходный код операторами print , чтобы быстро проверять переменные, не проходя через каждую строку кода в отладчике. В VS Code вместо этого можно использовать Logpoints . Точка журнала похожа на точку останова, за исключением того, что она записывает сообщение в консоль и не останавливает программу.В разделе Точки журнала в основной статье об отладке VS Code.

Установить и использовать пакеты

Давайте теперь рассмотрим более интересный пример. В Python с помощью пакетов можно получить любое количество полезных библиотек кода, обычно из PyPI. В этом примере вы используете пакеты matplotlib и numpy для создания графического графика, как это обычно делается в науке о данных. (Обратите внимание, что matplotlib не может отображать графики при работе в подсистеме Windows для Linux, поскольку в нем отсутствует необходимая поддержка пользовательского интерфейса.)

Вернитесь в представление Explorer (самый верхний значок слева, который показывает файлы), создайте новый файл с именем standardplot.py и вставьте следующий исходный код:

  импортировать matplotlib.pyplot как plt
импортировать numpy как np

x = np.linspace (0, 20, 100) # Создать список равномерно распределенных чисел по диапазону
plt.plot (x, np.sin (x)) # Постройте синус каждой точки x
plt.show () # Отобразить график  

Совет : Если вы введете приведенный выше код вручную, вы можете обнаружить, что при автозаполнении имена после меняются на ключевые слова , когда вы нажимаете Enter в конце строки.Чтобы этого избежать, введите пробел и нажмите Enter.

Затем попробуйте запустить файл в отладчике, используя конфигурацию «Python: текущий файл», как описано в последнем разделе.

Если вы не используете дистрибутив Anaconda или ранее не установили пакет matplotlib , вы должны увидеть сообщение «ModuleNotFoundError: Нет модуля с именем ‘matplotlib’» . Такое сообщение означает, что необходимый пакет недоступен в вашей системе.

Чтобы установить пакет matplotlib (который также устанавливает numpy в качестве зависимости), остановите отладчик и используйте палитру команд для запуска Terminal: Create New Integrated Terminal (⌃⇧` (Windows, Linux Ctrl + Shift + ` )).Эта команда открывает командную строку для выбранного интерпретатора.

Лучшая практика разработчиков Python — избегать установки пакетов в глобальную среду интерпретатора. Вместо этого вы используете специфичную для проекта виртуальную среду , которая содержит копию глобального интерпретатора. После активации этой среды все устанавливаемые вами пакеты будут изолированы от других сред. Такая изоляция снижает многие сложности, которые могут возникнуть из-за конфликтующих версий пакетов.Чтобы создать виртуальную среду и установить необходимые пакеты, введите следующие команды, соответствующие вашей операционной системе:

Примечание : Для получения дополнительной информации о виртуальных средах см. Среды.

  1. Создать и активировать виртуальную среду

    Примечание : Когда вы создаете новую виртуальную среду, VS Code должен предложить вам установить ее по умолчанию для папки вашей рабочей области.Если этот флажок установлен, среда будет автоматически активирована при открытии нового терминала.

    Для окон

      py -3 -m venv .venv
    .venv \ scripts \ активировать  

    Если команда активации выдает сообщение «Activate.ps1 не имеет цифровой подписи. Вы не можете запустить этот сценарий на
    текущая система. «, то вам необходимо временно изменить политику выполнения PowerShell, чтобы разрешить скриптам
    запустить (см. О политиках выполнения в документации PowerShell):

      Set-ExecutionPolicy -ExecutionPolicy RemoteSigned -Scope Process  

    Для macOS / Linux

      python3 -m venv.Venv
    источник .venv / bin / активировать  
  2. Выберите новую среду с помощью команды Python: выберите команду Interpreter из палитры команд .

  3. Установить пакеты

      # Не используйте с дистрибутивами Anaconda, потому что они уже включают matplotlib.
    
    # macOS
    python3 -m pip install matplotlib
    
    # Windows (может потребоваться повышение прав)
    python -m pip установить matplotlib
    
    # Linux (Debian)
    apt-get установить python3-tk
    python3 -m pip install matplotlib  
  4. Перезапустите программу сейчас (с отладчиком или без него), и через несколько секунд появится окно графика с выводом:

  5. Когда вы закончите, введите деактивировать в окне терминала, чтобы деактивировать виртуальную среду.

Дополнительные примеры создания и активации виртуальной среды и установки пакетов см. В учебнике Django и руководстве по Flask.

Следующие шаги

Вы можете настроить VS Code для использования любой установленной среды Python, включая виртуальную среду и среду conda. Вы также можете использовать отдельную среду для отладки. Для получения полной информации см. Среды.

Чтобы узнать больше о языке Python, следуйте любому из руководств по программированию, перечисленных на python.org в контексте VS Code.

Чтобы научиться создавать веб-приложения с помощью фреймворков Django и Flask, см. Следующие руководства:

В Visual Studio есть еще много чего для изучения с Python. Код:

18.07.2019

.

Машинное обучение Python

Машинное обучение заставляет компьютер учиться на изучении данных и статистики.

Машинное обучение — это шаг в направлении искусственного интеллекта (ИИ).

Машинное обучение — это программа, которая анализирует данные и учится предсказывать
результат.

С чего начать?

В этом уроке мы вернемся к математике и изучим статистику, а также к расчету
важные цифры на основе наборов данных.

Мы также узнаем, как использовать различные модули Python, чтобы получить ответы, которые мы
необходимость.

И мы узнаем, как создавать функции, способные предсказывать результат.
на основе того, что мы узнали.


Набор данных

В представлении компьютера набор данных — это любая совокупность данных.
Это может быть что угодно, от массива до полной базы данных.

Пример массива:

[99,86,87,88,111,86,103,87,94,78,77,85,86]

Пример базы данных:

Имя Цвет Возраст Скорость AutoPass
BMW красный 5 99 Y
Volvo черный 7 86 Y
VW серый 8 87 N
VW белый 7 88 Y
Ford белый 2 111 Y
VW белый 17 86 Y
тесла красный 2 103 Y
BMW черный 9 87 Y
Volvo серый 4 94 N
Ford белый 11 78 N
Toyota серый 12 77 N
VW белый 9 85 N
Toyota синий 6 86 Y

Глядя на массив, мы можем предположить, что среднее значение, вероятно, составляет около 80
или 90, и мы также можем определить наивысшее значение и наименьшее значение, но что еще мы можем сделать?

И посмотрев базу данных, мы видим, что самый популярный цвет — белый, а самому старому автомобилю 17 лет,
но что, если бы мы могли предсказать, есть ли у автомобиля AutoPass, просто взглянув на другие значения?

Для этого и предназначено машинное обучение! Анализируем данные и прогнозируем результат!

В машинном обучении принято работать с очень большими наборами данных.В этом
мы постараемся максимально упростить понимание
разные концепции машинного обучения, и мы будем работать с небольшими
простые для понимания наборы данных.


Типы данных

Для анализа данных важно знать, с какими типами данных мы имеем дело.

Мы можем разделить типы данных на три основные категории:

  • Числовой
  • Категориальный
  • Порядковый номер

Числовые данные являются числами и могут быть разделены на две части.
числовые категории:

  • Дискретные данные
    — числа, ограниченные целыми числами.Пример: число
    проезжающих машин.
  • Непрерывные данные
    — числа, имеющие бесконечное значение. Пример:
    цена предмета, или размер предмета

Категориальные данные — это значения, которые невозможно измерить
друг против друга. Пример: значение цвета или любые значения да / нет.

Порядковые данные аналогичны категориальным данным, но их можно измерить.
друг против друга. Пример: школьные оценки, в которых A лучше, чем B, и поэтому
на.

Зная тип данных вашего источника данных, вы сможете узнать, что
техника, используемая при их анализе.

Вы узнаете больше о статистике и анализе данных в следующих главах.


.

Python для циклов


Python для циклов

Цикл for используется для перебора последовательности (то есть списка, кортежа,
словарь, набор или строка).

Это меньше похоже на ключевое слово for в других языках программирования и больше похоже на метод итератора, как в других объектно-ориентированных языках программирования.

С помощью цикла for мы можем выполнить набор операторов один раз для каждого элемента в списке, кортеже, наборе и т. Д.

Пример

Распечатайте каждый фрукт в списке фруктов:

fruit = [«яблоко», «банан», «вишня»]
для
х плодов:

печать (х)

Попробуй сам »

Цикл for не требует предварительной установки индексирующей переменной.


Цикл по строке

Четные строки — это повторяемые объекты, они содержат последовательность символов:

Пример

Прокрутите буквы в слове «банан»:

для x в «банане»:
print (x)

Попробуй сам »


Разрыв Заявление

С помощью оператора break мы можем остановить
цикл до того, как он пройдёт через все элементы:

Пример

Выйти из цикла, когда x — «банан»:

fruit = [«яблоко», «банан», «вишня»]
для x во фруктах:
print (x)

, если x ==
«банан»:
перерыв

Попробуй сам »

Пример

Выйти из цикла, если x — «банан»,
но на этот раз разрыв наступает до печати:

fruit = [«яблоко», «банан», «вишня»]
для x во фруктах:
, если x ==
«банан»:
перерыв
отпечаток (x)

Попробуй сам »



Продолжение Заявления

С помощью оператора continue мы можем остановить
текущая итерация цикла и продолжить со следующей:

Пример

Не печатать банан:

fruit = [«яблоко», «банан», «вишня»]
для x во фруктах:
, если x ==
«банан»:
продолжить
печать (x)

Попробуй сам »


Диапазон () Функция

Чтобы перебрать набор кода указанное количество раз, мы можем использовать функцию range (),

Функция range () возвращает последовательность чисел, начиная с 0 по умолчанию и увеличивая на 1 (по умолчанию) и заканчивая указанным числом.

Обратите внимание, что диапазон (6) — это не значения от 0 до 6, а значения от 0 до 5.

Функция range () по умолчанию имеет значение 0 в качестве начального значения, однако можно указать начальное значение, добавив параметр: range (2, 6), который
означает значения от 2 до 6 (но не включая 6):

По умолчанию функция range () увеличивает последовательность на 1,
однако можно указать значение приращения, добавив третий параметр: range (2, 30, 3 ):

Пример

Увеличить последовательность на 3 (по умолчанию 1):

для x в диапазоне (2, 30, 3):

печать (х)

Попробуй сам »


Остальное в цикле For

Ключевое слово else в
для цикла определяет блок кода, который будет
выполняется после завершения цикла:

Пример

Распечатать все числа от 0 до 5 и по окончании цикла распечатать сообщение:

для x в диапазоне (6):
print (x)
иначе:
print («Наконец-то закончено!»)

Попробуй сам »


Вложенные циклы

Вложенный цикл — это цикл внутри цикла.

«Внутренний цикл» будет выполняться один раз для каждой итерации «внешнего
петля »:

Пример

Выведите прилагательное для каждого фрукта:

adj = [«красный», «большой», «вкусный»]
fruit = [«яблоко», «банан», «вишня»]

для x в adj:
для y в фруктах:
print (x, y)

Попробуй сам »


Пропуск Заявление

для петель не может быть пустым, но если вы для
по какой-то причине у вас есть цикл для без содержимого, введите оператор pass , чтобы избежать ошибки.


.

Условия Python


Условия Python и операторы If

Python поддерживает обычные логические условия из математики:

  • Равно: a == b
  • Не равно: a! = B
  • Менее: a
  • Меньше или равно: a <= b
  • Больше чем: a> b
  • Больше или равно: a> = b

Эти условия можно использовать по-разному, чаще всего в «операторах if» и циклах.

Оператор if записывается с использованием ключевого слова if.

Пример

Если выписка:

а = 33
б = 200
если b> a:
print («b больше, чем a»)

Попробуй сам »

В этом примере мы используем две переменные, a и b,
которые используются как часть оператора if, чтобы проверить, больше ли b, чем a.
Поскольку a равно 33, а b равно 200,
мы знаем, что 200 больше 33, и поэтому выводим на экран, что «b больше, чем a».

Отступ

Python полагается на отступ (пробел в начале строки) для определения области в коде. В других языках программирования для этой цели часто используются фигурные скобки.

Пример

Оператор If без отступа (вызовет ошибку):

а = 33
б = 200
если b> a:
print («b больше, чем a»)
# вы получите сообщение об ошибке

Попробуй сам »



Элиф

Ключевое слово elif — это способ питонов сказать «если предыдущие условия не были верными, то
попробуйте это условие ».

Пример

а = 33
б = 33
если b> a:

print («b больше, чем a»)
elif a == b:

print («a и b равны»)

Попробуй сам »

В этом примере a равно b, поэтому первое условие неверно, но условие elif истинно, поэтому мы выводим на экран, что «a и b равны».


Остальное

Ключевое слово else перехватывает все, что не отловлено предыдущими условиями.

Пример

а = 200
б = 33
если b> a:

print («b больше, чем a»)
elif a == b:

print («a и b равны»)
еще:

print («a больше, чем b»)

Попробуй сам »

В этом примере a больше, чем b,
поэтому первое условие неверно, также условие elif неверно,
поэтому мы переходим к условию else и выводим на экран, что «a больше, чем b».

Вы также можете иметь или без
Элиф :

Пример

а = 200
б = 33
если b> a:

print («b больше, чем a»)
еще:

print («b не больше a»)

Попробуй сам »


Короткая рука, если

Если вам нужно выполнить только один оператор, вы можете поместить его в ту же строку, что и оператор if.


Короткая рука Если… Остальное

Если у вас есть только один оператор для выполнения, один для if и один для else, вы можете поместить его
все на одной линии:

Пример

Одна строка оператора if else:

a = 2
b = 330
печать («A»), если a> b, иначе печать («B»)

Попробуй сам »

Этот метод известен как Тернарные операторы или Условные
Выражения
.

В одной строке также может быть несколько операторов else:

Пример

Одна строка оператора if else с 3 условиями:

a = 330
b = 330
print («A») если a> b else print («=») if a == b else print («B»)

Попробуй сам »


и

Ключевое слово and является логическим оператором, и
используется для объединения условных операторов:

Пример

Проверить, если больше, чем
b , И если c
больше a :

a = 200
b = 33
c = 500
, если a> b и c> a:

print («Оба условия верны»)

Попробуй сам »


или

Ключевое слово или является логическим оператором, и
используется для объединения условных операторов:

Пример

Проверить, если больше, чем
b , ИЛИ если a
больше c :

a = 200
b = 33
c = 500
, если a> b или a> c:

print («По крайней мере одно из условий истинно»)

Попробуй сам »


Вложенный, если

У вас может быть , если внутри операторов
, если операторы , это называется вложенными
, если операторов.

Пример

x = 41

, если x> 10:

print («Больше десяти»)
, если x> 20:
print («и
также выше 20! «)
else:
print (» но не
выше 20. «)

Попробуй сам »


Пропуск Заявление

, если операторы не могут быть пустыми, но если вы
по какой-то причине есть оператор if без содержимого, вставьте оператор pass , чтобы избежать ошибки.



.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

2021 © Все права защищены. Карта сайта