wwwoldi.ru

About Me

Dashy

Hello word I am dashy Guy

Разное

Python max: Функции min и max в Python

alexxlab
No Comments

Содержание

Функции min и max в Python

В языке программирования Python есть встроенные функции поиска минимума и максимума. Им можно передавать как один объект, так и непосредственно множество однотипных объектов. Если передается один объект, то им может быть  список, любая другая коллекция или итерируемый объект.

Если передается один список, то в нем находится минимум или максимум, которые возвращаются функциями min() и max().

>>> a = [11,8,12,0] 
>>> min(a) 
0 
>>> max(a) 
12

Если передается несколько списков, то целиком возвращается один из переданных списков. При этом сравнение происходит поэлементно: сначала сравниваются первые элементы списков. Если они не равны, то функция min() вернет тот список, первый элемент которого меньше, max() — наоборот. Если первые элементы равны, то будут сравниваться вторые и т. д.

>>> a = [11,8,12,0] 
>>> b = [11,7,123,9] 
>>> m = min(a,b) 
>>> print(m, type(m)) 
[11, 7, 123, 9] <class 'list'> 
>>> c = [11,8,12] 
>>> min(a,c) 
[11, 8, 12]

Функциям min() и max() можно непосредственно передавать множество чисел:

>>> max(3, 8, -3, 12, 9) 
12

Таким образом, если функции получают несколько объектов, то сравниваются сами объекты. И неважно какого они типа: списки, числа или что-то другое.

Однако нельзя передать числа и строки или смешанный список. В этом случае функция возвращает ошибку:

>>> s = ['a','d',1] 
>>> min(s) 
Traceback (most recent call last): 
  File "<stdin>", line 1, in <module> 
TypeError: unorderable types: int() < str()

Но:

>>> s = ['a','d','ee'] 
>>> min(s) 
'a'

В функциях min() и max() можно указать необязательный именной параметр key. Ему присваивается одноаргументная функция, которая выполняет какое-то предварительное действие над элементами списка.

>>> a = [8,-11,4,2,-5] 
>>> max(a) 
8 
>>> max(a,key=abs) 
-11

Здесь во втором случае находится максимум среди абсолютных значений чисел. То есть к каждому элементу списка применяется встроенная в Python функция abs(). Однако применить ее к целым спискам нельзя:

>>> max(a,b,key=abs) 
Traceback (most recent call last): 
  File "<stdin>", line 1, in <module> 
TypeError: bad operand type for abs(): 'list'

Функция max() в Python, максимальное значение элемента.

Находит максимальное значение элемента в последовательности.

Синтаксис:

max(iterable, *[, key, default])
max(arg1, arg2, *args[, key])

Параметры:

Возвращаемое значение:

  • наибольшее значение объекта.

Описание:

Функция max() возвращает наибольшее значение элемента итерируемого объекта или самое большое из двух или более переданных позиционных аргументов.

  • Если указан один позиционный аргумент, он должен быть итерируемым объектом (список, кортеж, словарь и т.д.).
  • Если в функцию передается два или более позиционных аргумента, возвращается самый большой из них.
  • В случае, когда максимальное значение имеют сразу несколько аргументов. Возвращает первый по порядку элемент с максимальным значением. Это согласуется с другими инструментами сохранения стабильности сортировки, такими как sorted(iterable, key=keyfunc, reverse=True)[0] и heapq. nlargest(1, iterable, key=keyfunc)

Аргумент key — функция подобная той, которая используется в дополнительном методе списков list.sort(). Функция принимает один аргумент и используется для упорядочивания элементов.

>>> x = ['4', '11', '6', '31']
# функция `max` сравнивает
# числа как строки
>>> max(x)
'6'

# функция 'key=lambda i: int(i)' применяется
# к каждому элементу списка 'x', преобразуя 
# строки в тип 'int' и теперь функция `max`
# сравнивает элементы списка как числа.
>>> max(x, key=lambda i: int(i))
'31'

# или другое применение функции 'key'
# выбор списка с наибольшей суммой элементов 
>>> max([1,2,3,4], [3,4,5], key=sum)
[3, 4, 5]

Аргумент default по умолчанию указывает объект, который нужно вернуть, если предоставленный итерируемый объект пуст. Если итерация пуста и значение по умолчанию не указано, то возникает ошибка ValueError.

# Значение по умолчанию
>>> max([], default=10)
10

Функция max() сравнивает элементы, используя оператор <. Поэтому, все передаваемые в них значения должны быть сопоставимы друг с другом и одного типа, иначе бросается исключение TypeError

При передаче в качестве аргумента текстовых строк, байтовых строк или байтовых массивов, а так же списка символов, максимальное значение будет выбираться исходя из порядка следования символов, в таблице соответствующей кодировки.

>>> x = list('abcdifgh')
>>> max(x)
# 'i'

Изменено в Python 3.8: Аргумент key может быть None.

Примеры поиска максимального значения в последовательности.

# использование позиционных аргументов
>>> max(5, 3, 6, 5, 6)
# 6

# использование в качестве аргумента - список
>>> max([1.2, 1.3, 1.5, 2, 5.52])
# 5.52

# комбинирование позиционных аргументов и списка
# при передаче списка 'x' происходит его распаковка
>>> x = (1.2, 1.3, 1.5, 2, 5.52)
>>> max(5, 3, 5, *x)
# 5,52

Нахождение самой длинной строки в списке строк.

Найдем самую длинную строку. В качестве ключевой функции используем len(). Она посчитает количество символов в строке каждого элемента списка строк, а функция max() выберет максимальное число. Строки можно передать например как позиционные аргументы, так и списком ['Jul', 'John', 'Vicky'], результат будет тот же.

>>> line = ['Jul', 'John', 'Vicky'] 
>>> max(line, key=len)
# 'Vicky'

Нахождение

max() в списке строк, записанных как целые числа.

Есть список строк чисел и необходимо найти максимум, как если бы они были целыми числами? Если применить функцию max() к исходному списку «как есть», то она выберет наибольшее значение списка исходя из лексикографической сортировки. Для нахождения максимума, как числа, применим функцию lambda i: int(i) в качестве ключа key, которая «на лету» преобразует элементы списка в целые числа, тогда функция max() выберет то что нам нужно.

>>> x = ['4', '11', '6', '31']
>>> max(x)
# '6'

>>> max(x, key = lambda i: int(i))
# '31'

Нахождения

max() в строке, которая состоит из чисел и строк.

Что бы найти максимум в строке, которая состоит из чисел и строк, необходимо сначала разделить исходную строку на список подстрок. Используем приемы, описанные в примерах функции sum():

Затем в цикле перебрать полученный список и все строки с цифрами преобразовать в соответствующие числовые типы и уже потом применить функцию

# исходная строка
>>> line = '12; 12,5; 14; один; 15.6; два'
# способы преобразования строки в список строк
# 1 способ по разделителю ';'
>>> line.split(';')
# ['12', ' 12,5', ' 14', ' один', ' 15.6', ' два']

# 2 способ по регулярному выражению
>>> import re
>>> match = re.findall(r'[\d\.?,?]+', line)
>>> list(match)
# ['12', '12,5', '14', '15.6']

Далее будем работать с более сложным списком, полученным 1 способом, где встречаются слова. И так, имеем список строк с цифрами и другими строками. Стоит задача: преобразовать строки с цифрами в соответствующие числовые типы и отбросить строки со словами, что бы потом найти максимум.

Задача усложняется тем, что вещественные числа в строках записаны как через запятую, так и через точку. Для необходимых проверок и преобразований определим функцию str_to_num().

>>> def str_to_num(str, chars=['.', ',']):
...     # убираем начальные и конечные пробелы
...     str = str.strip()
...     if (any(char in str for char in chars) and
...         str.replace('.', '').replace(',', '').isdigit()):
...          # если в строке есть точка или запятая и при их замене на ''
...          # строка состоит только из цифр то это тип float 
...         return float(str.replace(',', '.'))
...     elif str.isdigit():
...          # если строка состоит только из цифр то это тип int 
...         return int(str)

# полученный список строк 1-м способом
>>> str_list = ['12', ' 12,5', ' 14', ' один', ' 15. 6', ' два']
# новый список чисел, где будем искать максимум
>>> num_list = []
>>> for i in str_list:
...     # применим функцию преобразования строки в число
...     n = str_to_num(i)
...     if n is not None:
...         # если функция возвращает число,
...         #  то добавляем в новый список
...         num_list.append(str_to_num(i))

>>> num_list
# [12, 12.5, 14, 15.6]
>>> max(num_list)
# 15.6

Определение индекса у максимального значения в списке.

Допустим есть список чисел и стоит задача, определить индекс максимального значения в этом списке. Для решения этой задачи необходимо пронумеровать список, т.е. создать кортеж — индекс/число, а затем найти максимум, используя в качестве ключа key=lambda i : i[1].

>>> lst = [1, 5, 3, 6, 9, 7]
# пронумеруем список 
>>> lst_num = list(enumerate(lst, 0))
>>> lst_num
# [(0, 1), (1, 5), (2, 3), (3, 6), (4, 9), (5, 7)]

# найдем максимум (из второго значения кортежей)
>>> t_max = max(lst_num, key=lambda i : i[1])
>>> t_max
# (4, 9)

# индекс максимального значения 
>>> t_max[0]
# 4

Нахождение

max() для ключа или значения в словаре dict.

Допустим есть словарь, задача: найти максимальное значение ключа или самого значения ключа и вывести эту пару.

# имеем словарь
>>> d = {1: 3, 2: 4, 1: 9, 4: 1}
# преобразуем его в список отображение 
>>> key_val = d.items()
# преобразуем отображение в список
# кортежей (ключ, значение)
>>> key_val_list = list(key_val)
# [(1, 9), (2, 4), (4, 1)]

По умолчанию, при нахождении максимального элемента из списка кортежей будет выбираться кортеж, у которого наибольшее значение имеет ключ исходного словаря (первый элемент в кортеже).

Но если необходимо получить пару (key, value), у которого наибольшее значение имеет значение ключа (второй элемент), то для этого нужно применить лямбда-функцию lambda i : i[1] в качестве аргумента key функции max(), которая укажет, из какого элемента кортежа выбирать наибольшее значение.

# происходит сравнение по 
# первым элементам кортежа 
>>> kv = max(key_val_list)
>>> kv
# (4, 1)

# максимальное значение ключа в словаре
>>> kv[0]
# 4


# меняем порядок сравнения
>>> kv = max(key_val_list, key=lambda i : i[1])
>>> kv
# (1, 9)

# максимальное значение в словаре
>>> kv[1]
# 9

# ключ этого значения в словаре
>>> kv[0]
# 1

# получаем максимальное значение из словаря
>>> d[kv[0]]
# 9

Нахождение списка с наибольшей суммой элементов в списке списков.

Для выполнения данной задачи, используем функцию max(), а в качестве ключевой функции применим встроенную функцию sum().

# исходный список
>>> lst = [[1, 2, 3], [4, 5], [1, 3, 4, 5], [10, 20]]
# выбираем список с наибольшей суммой элементов
>>> max(lst, key=sum)
# [10, 20]

Выбор списка с наибольшим количеством элементов из списка списков.

Для выполнения данной задачи, используем функцию max(), а в качестве ключевой функции применим встроенную функцию len().

# исходный список
>>> lst = [[1, 2, 3], [4, 5], [1, 3, 4, 5], [10, 20]]
# выбираем список с наибольшим количеством элементов
>>> max(lst, key=len)
# [1, 3, 4, 5]

Python. Встроенные функции min( ), max( ). (51) | Самостоятельное изучение Python

Функция min( )

Синтаксис:

Встроенная функция min( )имеет 2а вида синтаксиса:

В первом случае в качестве аргумента передается итерируемый объект:

min(итерируемый_объект, default=значение, функция)

итерируемый_объект – объект поддерживающий итерирование (если коротко то – это такой объект из которого можно сделать итератор, а итератор это такой объект при каждом новом обращении к которому он возвращает свой следующий элемент, а когда элементы заканчиваются возбуждается исключение StopIterator ). Обязательный аргумент.

default=значение – значение возвращаемое в случае если итерируемый_объект – пустой. Необязательный аргумент.

функция – функция с одним аргументом которая применяется к каждому элементу итерируемого_объекта перед поиском наименьшего значения. Необязательный аргумент.

В этом случае функция min( ) возвращает наименьший элемент итерируемого_объекта, в случае если функции min( ) передан аргумент функция, то перед поиском наименьшего элемента эта функция применяется к каждому элементу итерируемого_объекта. В случае если итерируемый_объект – пустой, и есть аргумент default=значение, то возвращается его значение, если аргумента default=значение – нет, то возбуждается исключение ValueError.

Во втором случае в качестве аргумента передаются позиционные аргументы:

min(аргумент1, аргумент2, аргументN,)

аргумент1, аргумент2, аргументN – позиционные аргументы среди которых ищется наименьшее значение.

В этом случае функция min( ) возвращает наименьшее значение позиционных аргументов.

Функция max( )

Синтаксис:

Встроенная функция max( ) имеет 2а вида синтаксиса:

В первом случае в качестве аргумента передается итерируемый объект:

max(итерируемый_объект, default=значение, функция)

итерируемый_объект – объект поддерживающий итерирование (если коротко то – это такой объект из которого можно сделать итератор, а итератор это такой объект при каждом новом обращении к которому он возвращает свой следующий элемент, а когда элементы заканчиваются возбуждается исключение StopIterator ). Обязательный аргумент.

default=значение – значение возвращаемое в случае если итерируемый_объект – пустой. Необязательный аргумент.

функция – функция с одним аргументом которая применяется к каждому элементу итерируемого_объекта перед поиском наибольшего значения. Необязательный аргумент.

В этом случае функция max( ) возвращает наибольший элемент итерируемого_объекта, в случае если функции max( ) передан аргумент функция, то перед поиском наибольшего элемента эта функция применяется к каждому элементу итерируемого_объекта. В случае если итерируемый_объект – пустой, и есть аргумент default=значение, то возвращается его значение, если аргумента default=значение – нет, то возбуждается исключение ValueError.

Во втором случае в качестве аргумента передаются позиционные аргументы:

max(аргумент1, аргумент2, аргументN,)

аргумент1, аргумент2, аргументN – позиционные аргументы среди которых ищется наибольшее значение.

функция – функция с одним аргументом которая применяется к каждому позиционному аргументу перед поиском наибольшего значения. Необязательный аргумент.

В этом случае функция max( ) возвращает наибольшее значение позиционных аргументов.

По ссылкам можно почитать мои конспекты:

Книги и курсы по Python

Книги и курсы по Python год спустя.

Встроенные функции (Built-in)

Методы словаря (Dict methods)

Методы списков (List methods)

Строковые методы (String Methods)

Библиотека os

Спецификаторы

Итерируемый тип данных

Инструкции continue, break и pass

Цикл for … in

Цикл while

Условная инструкция if

Индексация

Переменные

Встроенные функции print() и input()

Оператор присваивания

Основные типы данных

Коротко о языке

python — Python: какую функцию я должен использовать? min () и max () не работают?

У меня есть программа, которая вводит разные списки, и она, кажется, хорошо работает с некоторыми списками, но не с другими. Был бы признателен, если бы вы могли объяснить это мне, спасибо.

Этот вход не работает:

input_list = ['-9', '-9', '-9', '-8.5', '-8.5', '-8.5', '-8.5', '-8.5', '-8.5', '-8.5', '-8.5', '-8.5', '-8', '-8', '-8', '-8', '-8', '-8', '-8', '-8', '-8', '-8', '-8', '-8', '-8', '-8', '-8', '-8']
print(min(input_list))

Вывод (который, очевидно, не работает, учитывая значение ‘-9’ в списке):

-8

Теперь, если я изменю input_list[0] на '-10', это работает по какой-то причине:

input_list = ['-10', '-9', '-9', '-8.5', '-8.5', '-8.5', '-8.5', '-8.5', '-8.5', '-8.5', '-8.5', '-8.5', '-8', '-8', '-8', '-8', '-8', '-8', '-8', '-8', '-8', '-8', '-8', '-8', '-8', '-8', '-8', '-8']
print(max(input_list))

Вывод (работает нормально):

-10

Если я использую print(max(input_list)), я получаю вывод: -9 в обоих приведенных выше примерах

Min () и max () отлично работают с положительными числовыми списками, но не с отрицательными.

Учитывая входные изменения в соответствии с различными текстовыми файлами (журналами), мне нужно найти способ обойти это.

Это просто показывает, как я получаю файлы и т. Д., Чтобы дать вам некоторое представление:

from tkinter import filedialog
def openfile(filename):
    with open(filename, 'r') as inputfile:
        columns = inputfile.readlines()
        column1 = [column.split()[7] for column in columns]
        return column1
filename = filedialog.askopenfilename(initialdir = "/",title = "Select file",filetypes = (("txt files","*.txt"),("all files","*.*")))
columnlist = openfile(filename)
c1 = columnlist[1:]
print(min(c1))

0

Peztr

22 Мар 2020 в 20:16

Со строками встроенная функция min возвратит минимальный алфавитный символ, например, для -9 и -8 вычислит первый символ, который '-' и {{X4 }}, поскольку они равны, будут оцениваться вторые символы '8' и '9', а символ '8' является минимумом, поэтому функция вернет -8 и имеет смысл;

Если вы хотите найти минимальное значение с плавающей точкой, то вы должны задать функции с плавающей точкой, вы можете использовать параметр key для преобразования в плавающие элементы списка во время сравнения:

min(input_list, key=float)

Выход:

'-9'

Та же логика применяется к встроенной функции max

3

kederrac
22 Мар 2020 в 17:33

Не удается найти страницу | Autodesk Knowledge Network

(* {{l10n_strings. REQUIRED_FIELD}})

{{l10n_strings.CREATE_NEW_COLLECTION}}*

{{l10n_strings.ADD_COLLECTION_DESCRIPTION}}

{{l10n_strings.COLLECTION_DESCRIPTION}}
{{addToCollection.description.length}}/500

{{l10n_strings.TAGS}}
{{$item}}

{{l10n_strings.PRODUCTS}}

{{l10n_strings.DRAG_TEXT}}

 

{{l10n_strings.DRAG_TEXT_HELP}}

{{l10n_strings. LANGUAGE}}
{{$select.selected.display}}

{{article.content_lang.display}}

{{l10n_strings.AUTHOR}}

 

{{l10n_strings.AUTHOR_TOOLTIP_TEXT}}

{{$select.selected.display}}

{{l10n_strings.CREATE_AND_ADD_TO_COLLECTION_MODAL_BUTTON}}
{{l10n_strings.CREATE_A_COLLECTION_ERROR}}

Интерактивный учебник языка Python

1. Функции

Напомним, что в математике факториал числа n определяется как n! = 1 ⋅ 2 ⋅ … ⋅ n.
Например, 5! = 1 ⋅ 2 ⋅ 3 ⋅ 4 ⋅ 5 = 120.
Ясно, что факториал можно легко посчитать, воспользовавшись циклом for.
Представим, что нам нужно в нашей программе вычислять факториал разных чисел несколько раз (или в разных местах кода).
Конечно, можно написать вычисление факториала один раз, а затем используя Copy-Paste вставить его везде, где это будет нужно.

	
# вычислим 3!
res = 1
for i in range(1, 4):
    res *= i
print(res)

# вычислим 5!
res = 1
for i in range(1, 6):
    res *= i
print(res)
Однако, если мы ошибёмся один раз в начальном коде, то потом эта ошибка попадёт в код во все места, куда мы скопировали вычисление факториала. Да и вообще, код занимает больше места, чем мог бы. Чтобы избежать повторного написания одной и той же логики, в языках программирования существуют функции.
Функции — это такие участки кода, которые изолированы от остальный программы и выполняются только тогда, когда вызываются.
 Вы уже встречались с функциями sqrt(), len() и print(). Они все обладают общим свойством: они могут принимать параметры (ноль, один или несколько), и они могут возвращать значение (хотя могут и не возвращать). Например, функция sqrt() принимает один параметр и возвращает значение (корень числа). Функция print() принимает переменное число параметров и ничего не возвращает.
Покажем, как написать функцию factorial(), которая принимает один параметр — число, и возвращает значение — факториал этого числа.
	
def factorial(n):
    res = 1
    for i in range(1, n + 1):
        res *= i
    return res

print(factorial(3))
print(factorial(5))
Дадим несколько объяснений. Во-первых, код функции должен размещаться в начале программы, вернее, до того места, где мы захотим воспользоваться функцией factorial(). Первая строчка этого примера является описанием нашей функции. factorial — идентификатор, то есть имя нашей функции. После идентификатора в круглых скобках идет список параметров, которые получает наша функция. Список состоит из перечисленных через запятую идентификаторов параметров. В нашем случае список состоит из одной величины n. В конце строки ставится двоеточие.
Далее идет тело функции, оформленное в виде блока, то есть с отступом. Внутри функции вычисляется значение факториала числа n и оно сохраняется в переменной res. Функция завершается инструкцией return res, которая завершает работу функции и возвращает значение переменной res.
Инструкция return может встречаться в произвольном месте функции, ее исполнение завершает работу функции и возвращает указанное значение в место вызова. Если функция не возвращает значения, то инструкция return используется без возвращаемого значения. В функциях, которым не нужно  возвращать значения, инструкция return может отсутствовать.
Приведём ещё один пример. Напишем функцию max(), которая принимает два числа и возвращает максимальное из них (на самом деле, такая функция уже встроена в Питон).
10
20
def max(a, b):
    if a > b:
        return a
    else:
        return b

print(max(3, 5))
print(max(5, 3))
print(max(int(input()), int(input())))
Теперь можно написать функцию max3(), которая принимает три числа и возвращает максимальное их них.
	
def max(a, b):
    if a > b:
        return a
    else:
        return b

def max3(a, b, c):
    return max(max(a, b), c)

print(max3(3, 5, 4))
Встроенная функция max() в Питоне может принимать переменное число аргументов и возвращать максимум из них. Приведём пример того, как такая функция может быть написана.
	
def max(*a):
    res = a[0]
    for val in a[1:]:
        if val > res:
            res = val
    return res

print(max(3, 5, 4))
Все переданные в эту функцию параметры соберутся в один кортеж с именем a, на что указывает звёздочка в строке объявления функции.
2. Локальные и глобальные переменные
 
Внутри функции можно использовать переменные, объявленные вне этой функции
	
def f():
    print(a)

a = 1
f()
Здесь переменной a присваивается значение 1, и функция f()
 печатает это значение, несмотря на то, что до объявления функции f эта переменная
 не инициализируется. В момент вызова функции f() переменной a
 уже присвоено значение, поэтому функция f() может вывести его на экран.
Такие переменные (объявленные вне функции, но доступные внутри функции)
 называются глобальными.
Но если инициализировать какую-то переменную внутри функции,
 использовать эту переменную вне функции не удастся. Например:
	
def f():
    a = 1

f()
print(a)
Получим ошибку NameError: name 'a' is not defined. Такие переменные, объявленные внутри функции,
 называются локальными. Эти переменные становятся недоступными после выхода из функции.
Интересным получится результат, если попробовать изменить значение глобальной переменной внутри функции:
	
def f():
    a = 1
    print(a)

a = 0
f()
print(a)
Будут выведены числа 1 и 0. Несмотря на то, что значение переменной a
 изменилось внутри функции, вне функции оно осталось прежним! Это сделано в целях
 “защиты” глобальных переменных от случайного изменения из функции.
 Например, если функция будет вызвана из цикла по переменной i, а в этой функции
 будет использована переменная i также для организации цикла, то эти переменные должны
 быть различными. Если вы не поняли последнее предложение, то посмотрите на следующий код и подумайте, как бы он работал,
 если бы внутри функции изменялась переменная i.
	
def factorial(n):
    res = 1
    for i in range(1, n + 1):
        res *= i
    return res

for i in range(1, 6):
    print(i, '! = ', factorial(i), sep='')
Если бы глобальная переменная i изменялась внутри функции, то мы бы получили вот что:
5! = 1
5! = 2
5! = 6
5! = 24
5! = 120
Итак, если внутри функции модифицируется значение некоторой переменной,
 то переменная с таким именем становится локальной переменной, и ее модификация не приведет
 к изменению глобальной переменной с таким же именем.
Более формально: интерпретатор Питон считает переменную локальной для данной функции, если в её коде
 есть хотя бы одна инструкция, модифицирующая значение переменной, то эта переменная считается локальной
 и не может быть использована до инициализации. Инструкция, модифицирующая значение переменной — это операторы =, +=, а также использование переменной в качестве параметра цикла for.
 При этом даже если инструкция,
 модицифицирующая переменную никогда не будет выполнена, интерпретатор это проверить
 не может, и переменная все равно считается локальной. Пример:
	
def f():
    print(a)
    if False:
        a = 0

a = 1
f()
Возникает ошибка: UnboundLocalError: local variable 'a' referenced before assignment.
 А именно, в функции f() идентификатор a становится локальной переменной,
 т.к. в функции есть команда, модифицирующая переменную a, пусть даже никогда и
 не выполняющийся (но интерпретатор не может это отследить). Поэтому вывод переменной a
 приводит к обращению к неинициализированной локальной переменной.
Чтобы функция могла изменить значение глобальной переменной, необходимо объявить эту переменную
 внутри функции, как глобальную, при помощи ключевого слова global:
	
def f():
    global a
    a = 1
    print(a)

a = 0
f()
print(a)
В этом примере на экран будет выведено 1 1, так как переменная a объявлена, как глобальная,
 и ее изменение внутри функции приводит к тому, что и вне функции переменная
 будет доступна.
Тем не менее, лучше не изменять значения глобальных переменных внутри функции. Если ваша функция должна поменять
 какую-то переменную, пусть лучше она вернёт это значением, и вы сами при вызове функции явно присвоите в переменную это значение.
 Если следовать этим правилам, то функции получаются независимыми от кода, и их можно легко копировать из одной программы в другую.
Например, пусть ваша программа должна посчитать факториал вводимого числа, который вы потом захотите сохранить в переменной f.
 Вот как это не стоит делать:
5
def factorial(n):
    global f
    res = 1
    for i in range(2, n + 1):
        res *= i
    f = res

n = int(input())
factorial(n)
# дальше всякие действия с переменной f
Этот код написан плохо, потому что его трудно использовать ещё один раз. Если вам завтра понадобится в другой программе использовать функцию «факториал», то вы не сможете просто скопировать эту функцию отсюда и вставить в вашу новую программу. Вам придётся поменять то, как она возвращает посчитанное значение.
Гораздо лучше переписать этот пример так:
5
# начало куска кода, который можно копировать из программы в программу
def factorial(n):
    res = 1
    for i in range(2, n + 1):
        res *= i
    return res
# конец куска кода

n = int(input())
f = factorial(n)
# дальше всякие действия с переменной f
Если нужно, чтобы функция вернула не одно значение, а два или более, то
 для этого функция может вернуть список из двух или нескольких значений:
Тогда результат вызова функции можно будет использовать во множественном присваивании:
3. Рекурсия
 
def short_story():
    print("У попа была собака, он ее любил.")
    print("Она съела кусок мяса, он ее убил,")
    print("В землю закопал и надпись написал:")
    short_story()
Как мы видели выше, функция может вызывать другую функцию. Но функция также может вызывать и саму себя!
 Рассмотрим это на примере функции вычисления факториала. Хорошо известно, что 0!=1, 1!=1.
 А как вычислить величину n! для большого n? Если бы мы могли вычислить величину (n-1)!,
 то тогда мы легко вычислим n!, поскольку n!=n⋅(n-1)!. Но как вычислить (n-1)!? Если бы
 мы вычислили (n-2)!, то мы сможем вычисли и (n-1)!=(n-1)⋅(n-2)!. А как вычислить (n-2)!?
 Если бы… В конце концов, мы дойдем до величины 0!, которая равна 1. Таким образом, для вычисления факториала
 мы можем использовать значение факториала для меньшего числа. Это можно сделать и в программе на Питоне:
	
def factorial(n):
    if n == 0:
        return 1
    else:
        return n * factorial(n - 1)

print(factorial(5))
Подобный прием  (вызов функцией самой себя) называется рекурсией, а сама функция называется рекурсивной.
Рекурсивные функции являются мощным механизмом в программировании. К сожалению, они не всегда эффективны. Также часто использование рекурсии приводит к ошибкам. Наиболее распространенная
 из таких ошибок – бесконечная рекурсия, когда цепочка вызовов функций никогда не завершается и продолжается,
 пока не кончится свободная память в компьютере. Пример бесконечной рекурсии приведен в эпиграфе к этому разделу.
 Две наиболее распространенные причины для бесконечной рекурсии:
  1. Неправильное оформление выхода из рекурсии. Например, если мы в программе вычисления факториала
     забудем поставить проверку if n == 0, то factorial(0) вызовет factorial(-1),
     тот вызовет factorial(-2) и т. д.
  2. Рекурсивный вызов с неправильными параметрами. Например, если функция factorial(n) будет
     вызывать factorial(n), то также получится бесконечная цепочка.
Поэтому при разработке рекурсивной функции необходимо прежде всего оформлять условия завершения рекурсии
 и думать, почему рекурсия когда-либо завершит работу.

 Ссылки на задачи доступны в меню слева. Эталонные решения теперь доступны на странице самой задачи.
 
Сортировка по убыванию и возрастанию
Введение
Примеры
Получение минимума или максимума нескольких значений
min(7,2,1,5)
# Output: 1

max(7,2,1,5)
# Output: 7 
Использование ключевого аргумента
Нахождение минимума / максимума последовательности последовательностей возможно:
 list_of_tuples = [(0, 10), (1, 15), (2, 8)]
min(list_of_tuples)
# Output: (0, 10)

 
но если вы хотите отсортировать по определенному элементу в каждой последовательности с помощью key -argument:
min(list_of_tuples, key=lambda x: x[0])         # Сортировка по первому элементу
# Output: (0, 10)

min(list_of_tuples, key=lambda x: x[1])         # Сортировка по второму элементу
# Output: (2, 8)

sorted(list_of_tuples, key=lambda x: x[0])      # Сортировка по первому элементу по возрастанию
# Output: [(0, 10), (1, 15), (2, 8)]

sorted(list_of_tuples, key=lambda x: x[1])      # Сортивровка по второму элементу по возрастанию
# Output: [(2, 8), (0, 10), (1, 15)]

import operator   
# Оператор module содержит коэффициенты альтернативные лямбда функции
max(list_of_tuples, key=operator.itemgetter(0)) # Сортировка по первому элементу
# Output: (2, 8)

max(list_of_tuples, key=operator.itemgetter(1)) # Сортировка по второму элементу 
# Output: (1, 15)

sorted(list_of_tuples, key=operator.itemgetter(0), reverse=True) # Reversed (decreasing)
# Output: [(2, 8), (1, 15), (0, 10)]

sorted(list_of_tuples, key=operator.itemgetter(1), reverse=True) # Reversed(decreasing)
# Output: [(1, 15), (0, 10), (2, 8)]
Аргумент по умолчанию для max, min
Вы не можете передать пустую последовательность в max или min :
min([])

 
ValueError: min () arg — пустая последовательность
Однако, с Python 3, вы можете передать в аргументе ключевого слова по default со значением , которое будет возвращено , если последовательность пуста, а не поднимать исключение:
max([], default=42)        
# Output: 42
max([], default=0)        
# Output: 0

 
Особый случай: словари
Получение минимального или максимального или с использованием sorted зависит от итераций над объектом. В случае dict , итерация только по клавишам:
adict = {'a': 3, 'b': 5, 'c': 1}
min(adict)
# Output: 'a'
max(adict)
# Output: 'c'
sorted(adict)
# Output: ['a', 'b', 'c']
 
Чтобы сохранить словарную структуру, вы должны перебрать .items() :
min(adict.items())
# Output: ('a', 3)
max(adict.items())
# Output: ('c', 1)
sorted(adict.items())
# Output: [('a', 3), ('b', 5), ('c', 1)]

 
Для sorted , можно создать OrderedDict сохранить сортировку, имея dict -like структуру:
from collections import OrderedDict
OrderedDict(sorted(adict.items()))
# Output: OrderedDict([('a', 3), ('b', 5), ('c', 1)])
res = OrderedDict(sorted(adict.items()))
res['a']
# Output: 3

 
Опять же, это возможно с помощью key аргумента:
min(adict.items(), key=lambda x: x[1])
# Output: ('c', 1)
max(adict.items(), key=operator.itemgetter(1))
# Output: ('b', 5)
sorted(adict.items(), key=operator.itemgetter(1), reverse=True)
# Output: [('b', 5), ('a', 3), ('c', 1)] 
Получение отсортированной последовательности
Используя одну последовательность:
sorted((7, 2, 1, 5))                 # tuple
# Output: [1, 2, 5, 7]

sorted(['c', 'A', 'b'])              # list
# Output: ['A', 'b', 'c']

sorted({11, 8, 1})                   # set
# Output: [1, 8, 11]

sorted({'11': 5, '3': 2, '10': 15})  # dict
# Output: ['10', '11', '3']          # only iterates over the keys

sorted('bdca')                       # string
# Output: ['a','b','c','d']

 
Результат всегда новый list ; исходные данные остаются без изменений.
Минимум и максимум последовательности
Получение минимума последовательности (Iterable) является эквивалентом доступа к первому элементу в sorted последовательностях:
min([2, 7, 5])
# Output: 2
sorted([2, 7, 5])[0]
# Output: 2

 
Максимум является немного более сложной, потому что sorted сохраняет порядок и max возвращает первое значение встречается. В случае отсутствия дубликатов максимум совпадает с последним элементом отсортированного возврата:
max([2, 7, 5])
# Output: 7
sorted([2, 7, 5])[-1]
# Output: 7

 
Но нет, если есть несколько элементов, которые оцениваются как имеющие максимальное значение:
class MyClass(object):
    def __init__(self, value, name):
        self.value = value
        self.name = name

    def __lt__(self, other):
        return self.value < other.value

    def __repr__(self):
        return str(self.name)

sorted([MyClass(4, 'first'), MyClass(1, 'second'), MyClass(4, 'third')])
# Output: [second, first, third]
max([MyClass(4, 'first'), MyClass(1, 'second'), MyClass(4, 'third')])
# Output: first

 
Любая итерация , содержащие элементы , которые поддерживают < или > операции разрешены.
Сделать пользовательские классы заказанными
min , max , и sorted все должны объекты быть упорядочиваема. Для того, чтобы быть правильно упорядочиваема, класс должен определить все 6 методов __lt__ , __gt__ , __ge__ , __le__ , __ne__ и __eq__ :
class IntegerContainer(object):
    def __init__(self, value):
        self.value = value

    def __repr__(self):
        return "{}({})".format(self.__class__.__name__, self.value)

    def __lt__(self, other):
        print('{!r} - Test less than {!r}'.format(self, other))
        return self.value < other.value

    def __le__(self, other):
        print('{!r} - Test less than or equal to {!r}'.format(self, other))
        return self.value <= other.value

    def __gt__(self, other):
        print('{!r} - Test greater than {!r}'.format(self, other))
        return self.value > other.value

    def __ge__(self, other):
        print('{!r} - Test greater than or equal to {!r}'.format(self, other))
        return self.value >= other.value

    def __eq__(self, other):
        print('{!r} - Test equal to {!r}'.format(self, other))
        return self.value == other.value

    def __ne__(self, other):
        print('{!r} - Test not equal to {!r}'.format(self, other))
        return self.value != other.value

 
Хотя осуществление всех этих методов может показаться ненужным, опуская некоторые из них сделает ваш код склонной к ошибкам .
Примеры:
alist = [IntegerContainer(5), IntegerContainer(3),
         IntegerContainer(10), IntegerContainer(7)
        ]

res = max(alist)
# Out: IntegerContainer(3) - Test greater than IntegerContainer(5)
#      IntegerContainer(10) - Test greater than IntegerContainer(5)
#      IntegerContainer(7) - Test greater than IntegerContainer(10)
print(res)
# Out: IntegerContainer(10)

res = min(alist)   
# Out: IntegerContainer(3) - Test less than IntegerContainer(5)
#      IntegerContainer(10) - Test less than IntegerContainer(3)
#      IntegerContainer(7) - Test less than IntegerContainer(3)
print(res)
# Out: IntegerContainer(3)

res = sorted(alist)
# Out: IntegerContainer(3) - Test less than IntegerContainer(5)
#      IntegerContainer(10) - Test less than IntegerContainer(3)
#      IntegerContainer(10) - Test less than IntegerContainer(5)
#      IntegerContainer(7) - Test less than IntegerContainer(5)
#      IntegerContainer(7) - Test less than IntegerContainer(10)
print(res)
# Out: [IntegerContainer(3), IntegerContainer(5), IntegerContainer(7), IntegerContainer(10)]

 
sorted с reverse=True , также использует __lt__ :
 res = sorted(alist, reverse=True)
# Out: IntegerContainer(10) - Test less than IntegerContainer(7)
#      IntegerContainer(3) - Test less than IntegerContainer(10)
#      IntegerContainer(3) - Test less than IntegerContainer(10)
#      IntegerContainer(3) - Test less than IntegerContainer(7)
#      IntegerContainer(5) - Test less than IntegerContainer(7)
#      IntegerContainer(5) - Test less than IntegerContainer(3)
print(res)
# Out: [IntegerContainer(10), IntegerContainer(7), IntegerContainer(5), IntegerContainer(3)]

 
Но sorted можно использовать __gt__ вместо этого , если по умолчанию не выполняется:
 del IntegerContainer.__lt__   # The IntegerContainer no longer implements "less than"

res = min(alist) 
# Out: IntegerContainer(5) - Test greater than IntegerContainer(3)
#      IntegerContainer(3) - Test greater than IntegerContainer(10)
#      IntegerContainer(3) - Test greater than IntegerContainer(7)
print(res)
# Out: IntegerContainer(3)

 
Сортировка методов поднимет TypeError , если ни __lt__ , ни __gt__ реализованы:
 del IntegerContainer.__gt__   # The IntegerContainer no longer implements "greater then"

res = min(alist) 
 
Ошибка типа: неупорядоченные типы: IntegerContainer () <IntegerContainer ()
functools.total_ordering декоратор может использоваться упрощая возможность написания этих богатых методы сравнения. Если вы украшаете свой класс с total_ordering , вам нужно реализовать __eq__ , __ne__ и только один из __lt__ , __le__ , __ge__ или __gt__ и декоратор заполнит в остальном:
import functools

@functools.total_ordering
class IntegerContainer(object):
    def __init__(self, value):
        self.value = value

    def __repr__(self):
        return "{}({})".format(self.__class__.__name__, self.value)

    def __lt__(self, other):
        print('{!r} - Test less than {!r}'.format(self, other))
        return self.value < other.value

    def __eq__(self, other):
        print('{!r} - Test equal to {!r}'.format(self, other))
        return self.value == other.value

    def __ne__(self, other):
        print('{!r} - Test not equal to {!r}'.format(self, other))
        return self.value != other.value


IntegerContainer(5) > IntegerContainer(6)
# Output: IntegerContainer(5) - Test less than IntegerContainer(6)
# Returns: False

IntegerContainer(6) > IntegerContainer(5)
# Output: IntegerContainer(6) - Test less than IntegerContainer(5)
# Output: IntegerContainer(6) - Test equal to IntegerContainer(5)
# Returns True



Обратите внимание на то, как > (больше) Теперь заканчивается вызовом меньше , чем метод, а в некоторых случаях даже __eq__ метод. Это также означает, что, если скорость имеет большое значение, вы должны самостоятельно реализовать каждый метод сравнения.
Извлечение N самых больших или N самых маленьких элементов из итерируемого
Для того, чтобы найти некоторое количество (более одного) из больших или мельчайших значений итератора, вы можете использовать nlargest и nsmallest из heapq модуля:
import heapq

# get 5 largest items from the range

heapq.nlargest(5, range(10))
# Output: [9, 8, 7, 6, 5]

heapq.nsmallest(5, range(10))
# Output: [0, 1, 2, 3, 4]

 
Это гораздо эффективнее, чем сортировка всего итерируемого и затем нарезка с конца или начала. Внутри эти функции используют бинарные кучи приоритетной очереди структуру данных, которая является очень эффективной для этого случая использования.
Как min , max и sorted , эти функции принимают дополнительный key ключевого слова аргумента, который должен быть функцией , которая, учитывая элемент, возвращает ключ сортировки.
Вот программа, которая извлекает 1000 самых длинных строк из файла:
import heapq
with open(filename) as f:
    longest_lines = heapq.nlargest(1000, f, key=len)

 
Здесь мы открываем файл и передать дескриптор файла f в nlargest . Повторение файла дает каждую строку файла как отдельную строку; nlargest затем проходит каждый элемент (или линия) передается функции len , чтобы определить его ключ сортировки. len , учитывая строку, возвращает длину строки в символах.
Это требует только хранилища для списка из 1000 самых больших строк, которые можно сравнить с
longest_lines = sorted(f, key=len)[1000:]

 
которые должны будут держать весь файл в памяти.
Синтаксис
Параметры
Примечания
Встроенные функции
 — документация Python 3.9.5 
 Откройте файл   и верните соответствующий файловый объект. Если файл
 не может быть открыт, возникает  OSError . Видеть
 Чтение и запись файлов для получения дополнительных примеров использования этой функции.
  файл  — это объект, похожий на путь, дающий имя пути (абсолютное или
 относительно текущего рабочего каталога) открываемого файла или
 целочисленный файловый дескриптор файла, который нужно обернуть. (Если дескриптор файла
 задано, он закрывается, когда возвращаемый объект ввода-вывода закрывается, если  closefd 
 установлено значение  Ложь .)
  режим  — это дополнительная строка, указывающая режим, в котором файл
 открыт. По умолчанию это  'r' , что означает открытие для чтения в текстовом режиме.
 Другие общие значения:  'w'  для записи (усечение файла, если он
 уже существует),  'x'  для эксклюзивного создания и  'a'  для добавления
 (что на  некоторых системах Unix  означает, что  все записи  добавляются в конец
 файл независимо от текущей позиции поиска).В текстовом режиме, если
  кодировка  не указана, используемая кодировка зависит от платформы:
  locale.getpreferredencoding (False)  вызывается для получения текущей локали
 кодирование. (Для чтения и записи сырых байтов используйте двоичный режим и оставьте
  кодировка  не указана.) Доступные режимы:
 Знак
 Значение
  'r' 
 открыт для чтения (по умолчанию)
  'ширина' 
 открыт для записи, сначала обрезка файла
  'x' 
 открыто для монопольного создания, ошибка, если файл уже существует
  'а' 
 открыто для записи, добавляется в конец файла, если он существует
  'b' 
 двоичный режим
  'т' 
 текстовый режим (по умолчанию)
  '+' 
 открыт для обновления (чтение и запись)
 Режим по умолчанию —  'r'  (открыт для чтения текста, синоним  'rt' ).Режимы  'w +'  и  'w + b'  открывают и обрезают файл. Режимы  'r +' 
 и  'r + b'  открывают файл без усечения.
 Как упоминалось в обзоре, Python различает двоичные
 и текстовый ввод / вывод. Файлы, открытые в двоичном режиме (включая  'b'  в режиме  
 аргумент) возвращает содержимое в виде  байтов  объектов без какого-либо декодирования. В
 текстовый режим (по умолчанию или когда  't'  включено в аргумент  mode ),
 содержимое файла возвращается как  str , байты были
 сначала декодируется с использованием платформенно-зависимого кодирования или с использованием указанного
  кодировка , если задано.
 Разрешен дополнительный символ режима,  'U' , который больше не
 имеет какой-либо эффект и считается устаревшим. Ранее он был включен
 универсальные символы новой строки в текстовом режиме, которые стали поведением по умолчанию
 в Python 3.0. См. Документацию
 параметр новой строки для получения дополнительных сведений.
 Примечание
 Python не зависит от представления текста операционной системой.
 файлы; вся обработка выполняется самим Python и, следовательно,
 независимая платформа.
  буферизация  — это необязательное целое число, используемое для установки политики буферизации. Пройдено 0
 для выключения буферизации (разрешено только в двоичном режиме), 1 для выбора строки
 буферизация (используется только в текстовом режиме) и целое число> 1, чтобы указать размер
 в байтах буфера фрагментов фиксированного размера. Если нет аргумента буферизации  
 Учитывая, что политика буферизации по умолчанию работает следующим образом:
  •  Двоичные файлы буферизуются фрагментами фиксированного размера; размер буфера
     выбирается с помощью эвристики, пытающейся определить «блокировку» основного устройства
     размер »и возвращается к  io.DEFAULT_BUFFER_SIZE . Во многих системах
     размер буфера обычно составляет 4096 или 8192 байта.
  •  «Интерактивные» текстовые файлы (файлы, для которых  isatty () 
     возвращает  True ) использовать буферизацию строки. Другие текстовые файлы используют политику
     описано выше для двоичных файлов.
  кодировка  — это имя кодировки, используемой для декодирования или кодирования файла.
 Это следует использовать только в текстовом режиме. Кодировка по умолчанию — платформа.
 зависимый (независимо от  locale.getpreferredencoding ()  возвращает), но любой
 кодировка текста, поддерживаемая Python
 может быть использован. См. Модуль кодеков  .
 список поддерживаемых кодировок.
  ошибок  — необязательная строка, определяющая способ кодирования и декодирования.
 ошибки должны обрабатываться — это не может использоваться в двоичном режиме.
 Доступны различные стандартные обработчики ошибок.
 (перечислены в разделе «Обработчики ошибок»), хотя любые
 имя обработки ошибок, которое было зарегистрировано с
  codecs.register_error ()  также допустим.Стандартные имена
 включают:
  •   'strict' , чтобы вызвать исключение  ValueError , если есть
     ошибка кодировки. Значение по умолчанию  Нет  имеет то же самое
     эффект.
  •   'ignore'  игнорирует ошибки. Обратите внимание, что игнорирование ошибок кодирования
     может привести к потере данных.
  •   'replace'  вызывает вставку маркера замены (например,  '?' )
     где есть искаженные данные.
  •   'surrogateescape'  будет представлять любые неправильные байты как код
     точек в области частного использования Unicode в диапазоне от U + DC80 до
     U + DCFF.Эти частные кодовые точки будут затем снова превращены в
     те же байты при использовании обработчика ошибок  surrogateescape 
     при записи данных. Это полезно для обработки файлов в
     неизвестная кодировка.
  •   'xmlcharrefreplace'  поддерживается только при записи в файл.
     Символы, не поддерживаемые кодировкой, заменяются символами
     ссылка на соответствующий символ XML  & # nnn; .
  •   'backslashreplace'  заменяет искаженные данные на обратную косую черту Python
     escape-последовательности.
  •   'namereplace'  (также поддерживается только при записи)
     заменяет неподдерживаемые символы управляющими последовательностями  \ N {...} .
  новая строка  управляет тем, как работает универсальный режим новой строки (это только
 относится к текстовому режиму). Это может быть  None ,  '' ,  '\ n' ,  '\ r'  и
  '\ r \ n' . Работает следующим образом:
  •  При чтении ввода из потока, если  перевод строки  равен  Нет , универсальный
     Режим новой строки включен.Строки на входе могут заканчиваться на  '\ n' ,
      '\ r'  или  '\ r \ n' , и они переводятся в  '\ n'  перед
     возвращается вызывающему. Если это  '' , универсальный режим новой строки
     включен, но окончания строк возвращаются вызывающему абоненту без перевода. Если это
     имеет любое из других допустимых значений, строки ввода заканчиваются только
     заданная строка, и конец строки возвращается вызывающему абоненту без перевода.
  •  При записи вывода в поток, если  новая строка  равна  Нет , любое  '\ n' 
     написанные символы переводятся в системный разделитель строк по умолчанию,
      ос.linesep . Если  новая строка  — это  ''  или  '\ n' , перевода нет
     происходит. Если  новая строка  — любое другое допустимое значение, любое  '\ n' 
     написанные символы переводятся в заданную строку.
 Если  closefd  равно  Ложь  и был указан дескриптор файла, а не имя файла.
 заданный, базовый дескриптор файла будет оставаться открытым, когда файл
 закрыто. Если указано имя файла  closefd  должно быть  True  (по умолчанию)
 в противном случае возникнет ошибка.
 Можно использовать настраиваемый открыватель, передав вызываемый объект как  opener . Лежащий в основе
 файловый дескриптор для файлового объекта затем получается путем вызова  opener  с
 ( файл ,  флаги ).  opener  должен возвращать дескриптор открытого файла (передавая
  os.open  as  opener  дает функциональность, аналогичную прохождению
  Нет ).
 Вновь созданный файл не наследуется.
 В следующем примере используется параметр dir_fd
  ос.open () , чтобы открыть файл, относящийся к заданному каталогу:
 >>> импорт ОС
>>> dir_fd = os.open ('somedir', os.O_RDONLY)
>>> def opener (путь, флаги):
... вернуть os.open (путь, флаги, dir_fd = dir_fd)
...
>>> с open ('spamspam.txt', 'w', opener = opener) как f:
... print ('Это будет записано в somedir / spamspam.txt', file = f)
...
>>> os.close (dir_fd) # не допускать утечки файлового дескриптора
 
 Тип файлового объекта, возвращаемого функцией  open () .
 зависит от режима.Когда  open ()  используется для открытия файла в тексте
 mode ( 'w' ,  'r' ,  'wt' ,  'rt'  и т. д.), он возвращает подкласс
  io.TextIOBase  (а именно  io.TextIOWrapper ). При использовании
 чтобы открыть файл в двоичном режиме с буферизацией, возвращаемый класс —
 подкласс  io.BufferedIOBase . Точный класс варьируется: в прочтении
 в двоичном режиме возвращается  io.BufferedReader ; в записи двоичного кода и
 добавить двоичные режимы, он возвращает  io.BufferedWriter , а в
 режим чтения / записи, он возвращает  io.BufferedRandom . Когда буферизация
 отключен, необработанный поток, подкласс  io.RawIOBase ,
  io.FileIO , возвращается.
 См. Также модули обработки файлов, например,  fileinput ,  io 
 (где объявлено  open () ),  os ,  os.path ,  tempfile ,
 и  шутил .
 Вызывает событие аудита  открыть  с аргументами  файл ,  режим ,  флаги .
 Режим  Флаги  и   аргументов могли быть изменены или выведены из
 исходный звонок.
 Изменено в версии 3.3:
  •  Добавлен параметр  opener .
  •  Добавлен режим  'x' .
  •   IOError  раньше вызывался, теперь это псевдоним  OSError .
  •   FileExistsError  теперь возникает, если файл открывается в монопольном режиме.
     режим создания ( 'x' ) уже существует.
 Устарело с версии 3.4, будет удалено в версии 3.10: Режим  'U' .
 Изменено в версии 3.5:
  •  Если системный вызов прерывается и обработчик сигнала не вызывает
     исключение, функция теперь повторяет системный вызов вместо того, чтобы вызывать
      InterruptedError  исключение (объяснение см. В  PEP 475 ).
  •  Добавлен обработчик ошибок  namereplace .
 Функция Python max () — ThePythonGuru.com 
  1.  Дом
  2.  Встроенные функции Python
  3.  Функция Python max ()
 (Спонсоры) Начните изучать Python с помощью DataCamp’s
 бесплатный вводный курс по Python.
 Изучите науку о данных, выполняя интерактивные задания по кодированию и просматривая видео опытных инструкторов.Начать сейчас!
 
 ПАРАМЕТР ОПИСАНИЕ
  итерация  (обязательно) Итерируемый объект, такой как строка, список, кортеж и т. Д.
  по умолчанию  (опционально) Значение по умолчанию, возвращаемое, если итерируемый объект пуст.
  ключ  (опционально) Это относится к функции с одним аргументом для настройки порядка сортировки. Функция применяется к каждому элементу итерации.
 ПАРАМЕТР ОПИСАНИЕ
  а, б, в...  Товары для сравнения
  ключ  (опционально) Это относится к функции с одним аргументом для настройки порядка сортировки. Функция применяется к каждому элементу итерации.
 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21 год
22
23
24
25
26 
 >>>
>>> max ("abcDEF") # найти самый большой элемент в строке
'c'
>>>
>>>
>>> max ([2, 1, 4, 3]) # найти самый большой элемент в списке
4
>>>
>>>
>>> max (("one", "two", "three")) # найти самый большой элемент в кортеже
'два'
>>>
>>>
>>> max ({1: "one", 2: "two", 3: "three"}) # найти самый большой элемент в dict
3
>>>
>>>
>>> max ([]) # пустая итерация вызывает ошибку ValueError
Отслеживание (последний вызов последний):
  Файл "", строка 1, в 
ValueError: max () arg - пустая последовательность
>>>
>>>
>>> max ([], default = 0) # подавление ошибки значением по умолчанию
0
>>>
 
 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12 
 >>>
>>> макс (20, 10, 30, -5)
30
>>>
>>>
>>> max ("c", "b", "a", "Y", "Z")
'c'
>>>
>>>
>>> макс (3.14, -9,91, 2,41)
3,14
>>>
 
 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12 
 >>>
>>> max (10, "pypi")
Отслеживание (последний вызов последний):
  Файл "", строка 1, в 
TypeError: неупорядочиваемые типы: str ()> int ()
>>>
>>>
>>> max (5, [-10, 55])
Отслеживание (последний вызов последний):
  Файл "", строка 1, в 
TypeError: неупорядочиваемые типы: list ()> int ()
>>>
 
 >>>
>>> max ("c", "b", "a", "Y", "Z")
'c'
>>>
>>> max ("c", "b", "a", "Y", "Z", key = str.lower)
'Z'
>>>
 
 >>>
>>> max (("питон", "луа", "рубин"))
'Рубин'
>>>
>>>
>>> max (("python", "lua", "ruby"), key = len)
'питон'
>>>
 
  var1   =   4 
  var2   =   8 
  var3   =  0005   макс.   max   (var1, var2, var3) 
  print   (max_val) 
  var1   =   "компьютерщиков" 
  var2   =   "для" 
  var3  000 000 
  max_val   =   max   (var1, var2, var3) 
  print   (max_val)