Python оператор for: Функция range() в Python 3

Содержание

Как работает цикл for в Python

В этой статье мы разберем, работу цикла for в Python.

Мы начнем с пары основных примеров и их синтаксиса. Далее обсудим, когда может быть полезен блок else, связанный с циклом for. Затем мы разберем итерактивные объекты (iterable), итераторы (iterator) и протокол итератора. Также узнаем, как создавать собственные итераторы и итерируемые объекты. После этого мы обсудим, как цикл for реализован с использованием итерактивных объектов и итераторов. Потом мы рассмотрим реализацию логики цикла for, используя цикл while и используя протокол итератора.
И наконец, для тех, кому интересно, мы разберем простой цикл for и пройдемся по инструкциям, которые интерпретатор Python выполняет при выполнении цикла for. Это должно помочь понять, что именно происходит внутри, во время работы цикла for.

Цикл for в Python

Оператор for является одним из двух операторов, используемых для создания циклов в Python, другим является оператор while. Если вы совсем не знакомы с итерациями в Python, то рекомендуем почитать статью Итерации в Python: операторы for, while, break и continue которая будет хорошей отправной точкой для изучения циклов и итераций.

Простой цикл for

Давайте начнем с простого цикла for, который перебирает список строк и печатает каждую строку.

>>> for word in ["You", "are", "awesome!"]:
...   print(word)
...
You
are
awesome!

Как видите, цикл перебирает все слова в списке и печатает их. То есть на каждом шаге цикла переменной word присваивается элемент списка, а затем выполняется кодовый блок. Поскольку список — это упорядоченная последовательность элементов, цикл проходит по ним в том же порядке.

Цикл for с условием else

В Python цикл for может иметь необязательное условие else. Кодовый блок в предложении else выполняется после завершения цикла for, то есть после того, как все элементы итерируемого элемента были исчерпаны. Теперь давайте посмотрим, как мы можем расширить предыдущий пример, чтобы включить условие else.

>>> for word in ["You", "are", "awesome!"]:
...   print(word)
... else:
...   print("See you later!")
...
You
are
awesome!
See you later!

Когда полезно условие else?

Как вы могли заметить, блок else выполняется после завершения цикла for. Так какой смысл использовать блок else? Разве не будет выполнен следующий набор операторов после цикла for?

Ну, во многих случаях у нас возникают ситуации, когда нам нужно выйти из цикла for, когда выполняется определенное условие. И если это условие никогда не выполняется, но нам все равно нужно выполнить набор операторов. Для этого мы обычно используем логический флаг. Давайте посмотрим на пример.

def search(search_list, search_item):
  found_item = False

  for word in search_list:
    if word == search_item:
      found_item = True
      print("Found word '{}'".format(search_item))
      break

  if not found_item:
    print("Word '{}' was not found!".format(search_item))

Использование:

>>> search(["You", "are", "awesome!"], "are")
Found word 'are'
>>> search(["You", "are", "awesome!"], "we")
Word 'we' was not found!

С помощью блока else мы можем избежать использования логического флага found_item. Давайте посмотрим, как мы можем переписать вышеуказанный метод с помощью else. Обратите внимание, что блок else будет пропущен, если в цикле for встречается оператор break.

def search(search_list, search_item):
  for word in search_list:
    if word == search_item:
      print("Found word '{}'".format(search_item))
      break
  else:
    print("Word '{}' was not found!".format(search_item))

Таким образом, блок else действительно полезен, только если у нас есть оператор break в цикле for, и нам нужно, чтобы выполнился набор операторов, если условие break никогда не выполнялось.

В противном случае операторы, связанные с else, просто выполняются в конце цикла for. Вы увидите это, когда мы разберем байт-код в последнем разделе этой статьи.

Синтаксис цикла for

Теперь, когда мы рассмотрели несколько основных примеров, давайте завершим этот раздел синтаксисом цикла for.

for <element> in <iterable>:
    <set_of_statements_1>
else:
    <set_of_statements_2>

По сути, для каждого итерируемого элемента выполняется set_of_statements_1. Как только все элементы исчерпаны, управление переходит к блоку else и выполняется set_of_statements_2.

Обратите внимание, что предложение else является необязательным. Если блок else отсутствует, цикл завершается после того, как все элементы будут пройдены, и управление переходит к следующему оператору программы.

Итерируемые объекты (iterables) и итераторы (iterators)

Итерируемые объекты

В предыдущем разделе мы использовали термин «iterables» для обозначения объекта, который итерировался циклом for. Теперь давайте попробуем понять, что такое итерируемый объект в Python.

В Python итерируемый объект — это любой объект, который можно использовать в итерации с использованием цикла for. Это означает, что объект должен возвращать итератор при передаче в метод iter(). Давайте посмотрим примеры некоторых часто используемых встроенных итерируемых объектов в Python.

>>> iter("You are awesome!") # String
<str_iterator object at 0x1041ad2e8>
>>> iter(["You", "are", "awesome!"]) # List
<list_iterator object at 0x1041ad358>
>>> iter(("You", "are", "awesome!")) # Tuple
<tuple_iterator object at 0x1041ad390>
>>> iter({"You", "are", "awesome!"}) # Set
<set_iterator object at 0x1041ac678>
>>> iter({1: "You", 2: "are", 3: "awesome!"}) # Dictionary
<dict_keyiterator object at 0x10400df48>
>>> iter(range(3)) # Range function
<range_iterator object at 0x1041a1450>

Как вы можете видеть, когда мы вызываем iter() для итерируемого объекта, он возвращает объект итератора.

Итераторы

А что такое итератор? В Python итератор определяется как объект, представляющий поток данных. По сути, если мы передаем итератор во встроенный метод next(), он должен вернуть следующее значение из связанного потока данных. Когда все элементы исчерпаны, должно появиться исключение StopIteration. Он должен продолжать вызывать исключение StopIteration для любых последующих вызовов метода next().

Примеры итератора со списком.

>>> my_list = ["You", "are", "awesome!"]
>>>
>>> # Get the iterator.
... list_iterator = iter(my_list)
>>>
>>> # Get next element of iterator.
... next(list_iterator)
'You'
>>> next(list_iterator)
'are'
>>> next(list_iterator)
'awesome!'
>>> next(list_iterator)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration
>>> next(list_iterator)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration

Итераторы тоже итеративные объекты! Но. .

Следует помнить одну интересную вещь: итераторы сами по себе также поддерживают (обязаны поддерживать согласно протоколу итератора) метод iter(). Это означает, что мы можем вызвать метод iter() для итератора и получить сам объект итератора.

>>> my_list = ["You", "are", "awesome!"]
>>> list_iterator = iter(my_list)
>>> list_iterator
<list_iterator object at 0x1099a6320>
>>> iterator_of_iterator = iter(list_iterator)
>>> iterator_of_iterator
<list_iterator object at 0x1099a6320>

Таким образом, мы можем использовать итераторы везде, где ожидается итерация, например, в цикле for.

Однако обратите внимание, что вызов iter() для объекта-контейнера, такого как list, каждый раз будет возвращать новый итератор. Но вызов iter() для итератора просто возвращает тот же объект.

>>> my_list = [1, 2]
>>> iter(my_list)
<list_iterator object at 0x1099a62b0>
>>> iter(my_list) # This gives a fresh iterator object
<list_iterator object at 0x1099a62e8>

>>> my_list = [1, 2]
>>> list_iter = iter(my_list)
>>> list_iter
<list_iterator object at 0x1099a62b0>
>>> iter(list_iter) # This returns the same iterator object
<list_iterator object at 0x1099a62b0>
>>> iter(list_iter) # This returns the same iterator object
<list_iterator object at 0x1099a62b0>

Итерация по списку дважды

Обратите внимание, что это работает так, как мы ожидали.

>>> my_list = ["You are Awesome!"]
>>>
>>> for word in my_list:
...   print(word)
...
You are Awesome!
>>> for word in my_list:
...   print(word)
...
You are Awesome!

Итерация через list_iterator дважды

Обратите внимание, что итератор будет исчерпан в первом цикле, а во второй раз мы просто видим пустой контейнер.

>>> my_list = ["You are Awesome!"]
>>> list_iterator = iter(my_list)
>>>
>>> for word in list_iterator:
...   print(word)
...
You are Awesome!
>>>
>>> for word in list_iterator:
. ..   print(word)
...
>>>

Протокол итератора

В предыдущем разделе мы увидели, что:

Итерируемый объект при передаче в функцию iter() возвращает итератор.
Итератор,
1. при передаче в функцию next() возвращает следующий элемент или вызывает StopIteration после того, как все элементы будут исчерпаны.
2. при передаче функции iter() возвращает себя.

Протокол итератора — это не что иное, как стандартный способ определения объектов как итераторов. Мы уже видели протокол в действии в предыдущем разделе. Согласно протоколу, итераторы должны определить следующие два метода:

__next()__
- Этот метод должен возвращать следующий элемент серии каждый раз, когда он вызывается. Как только все элементы исчерпаны, должно появиться исключение StopIteration.
- Этот метод вызывается изнутри, когда мы вызываем встроенный метод next().
__iter()__
- Этот метод должен возвращать сам объект итератора.
- Это метод, который вызывается внутри, когда мы вызываем встроенный метод iter().

Создание своего собственного итератора

Теперь, когда мы рассмотрели, как работает протокол итераторов, мы можем создавать свой собственный итератор. Давайте посмотрим на простой пример, где мы создаем наш собственный класс Range, который генерирует числа в данном диапазоне с заданным шагом.

class Range:
  def __init__(self, start, stop, step):
    self.next = start
    self.stop = stop
    self.step = step

  def __next__(self):
    if self.next > self.stop:
      raise StopIteration
    next_item = self.next
    self.next += self. step
    return next_item

  def __iter__(self):
    return self

Теперь посмотрим, как он работает с циклом for.

>>> for num in Range(1, 10, 2):
...   print(num)
...
1
3
5
7
9

Обратите внимание, что экземпляр Range является как итерируемым объектом, так и итератором.

Создание своего собственного итерируемого объекта

Все, что для этого нужно, это возвращать новый итератор всякий раз, когда вызывается метод __iter__() , т. е. в этом случае он должен возвращать новый экземпляр Range.

class RangeIterable:
  def __init__(self, start, stop, step):
    self. start = start
    self.stop = stop
    self.step = step

  def __iter__(self):
    return Range(self.start, self.stop, self.step)

Давайте теперь используем наш RangeIterable с циклом for.

>>> for num in RangeIterable(1, 10, 2):
...   print(num)
...
1
3
5
7
9

Как работает цикл for?

Теперь, когда мы поняли, что такое итератор и итерируемый объект, мы можем глубже понять, как на самом деле работает цикл for.

Давайте снова посмотрим на наш предыдущий пример.

>>> for word in ["You", "are", "awesome!"]:
. ..   print(word)
... else:
...   print("See you later!")
...
You
are
awesome!
See you later!

Когда мы выполняем вышеуказанный блок кода, происходит следующее:

Оператор for внутри себя вызывает iter() для списка [«You», «are», «awesome!»]. Это приводит к получению итератора.
Затем вызывается next() для итератора, и возвращаемое им значение присваивается переменной цикла, в данном случае word.
После этого выполняется блок оператора, связанный с циклом for. В этом случае print(word).
Шаги 2 и 3 повторяются до тех пор, пока next() не вызовет StopIteration.
Как только next() вызывает StopIteration, управление переходит к предложению else, если оно присутствует, и выполняется блок операторов, связанных с else.

Примечание. Если в блоке кода, связанном с циклом for, встречается оператор break, то блок else пропускается.

Реализация логики цикла for с помощью оператора while

Мы могли бы реализовать вышеуказанную логику, используя оператор while следующим образом.

my_list = ["You", "are", "awesome!"]
list_iter = iter(my_list)
while True:
  try:
    word = next(list_iter)
    print(word)
  except StopIteration:
    print("See you later!")
    break

Цикл while ведет себя точно так же, как наш цикл for, и выдает следующий результат.

You
are
awesome!
See you later!

Разбор цикла for

В этом разделе мы разберем цикл for и пройдемся по инструкциям, которые интерпретатор исполняет при выполнении цикла for. Мы будем использовать модуль dis для разборки цикла for. Чтобы быть точным, мы будем использовать метод dis.dis, чтобы получить удобочитаемое представление дизассемблированного байт-кода.

Мы будем использовать тот же простой цикл for, который мы рассматривали до сих пор. Запишем следующий цикл for в файл for_loop.py.

for word in ["You", "are", "awesome!"]:
  print(word)
else:
  print("See you later!")

Теперь мы можем получить читаемую форму байт-кода, вызвав dis.dismethod. Запустим следующую команду в терминале.

$ python3 -m dis for_loop. py
  1           0 SETUP_LOOP              28 (to 30)
              2 LOAD_CONST               0 (('You', 'are', 'awesome!'))
              4 GET_ITER
        >>    6 FOR_ITER                12 (to 20)
              8 STORE_NAME               0 (word)

  2          10 LOAD_NAME                1 (print)
             12 LOAD_NAME                0 (word)
             14 CALL_FUNCTION            1
             16 POP_TOP
             18 JUMP_ABSOLUTE            6
        >>   20 POP_BLOCK

  4          22 LOAD_NAME                1 (print)
             24 LOAD_CONST               1 ('See you later!')
             26 CALL_FUNCTION            1
             28 POP_TOP
        >>   30 LOAD_CONST               2 (None)
             32 RETURN_VALUE

Каждый из столбцов в разобранном виде представляет следующее:

Колонка 1: номер строки кода.
Колонка 2: знак «>>», если инструкция является целью перехода.
Колонка 3: смещение байт кода в байтах.
Колонка 4: инструкция байт-кода.
Колонка 5: аргументы инструкции. В скобках отображается более понятный для человека имя аргументов.

Теперь давайте шаг за шагом пройдемся по нашему разобранному байт-коду и попытаемся понять, что на самом деле происходит.
В этом описание термин TOS означает вершина стека (top of the stack)

строка 1, “for word in [“You”, “are”, “awesome!”]:” переводится как:
- 0 SETUP_LOOP 28 (to 30)
  - Этот оператор помещает блок для цикла for в стек. Блок занимает от этой инструкции до 28 байт, то есть до «30»
  - Это означает, что если в цикле for есть оператор break, управление переместится на «30» байт. Обратите внимание, блок else, будет пропущен если встретится оператор break.
- 2 LOAD_CONST 0 ((‘You’, ‘are’, ‘awesome!’))
  - Затем список помещается на вершину стека (TOS).
- 4 GET_ITER
  - Эта инструкция выполняет «TOS = iter (TOS)». Это означает, что итератор получается из списка, который на данный момент является TOS, а затем итератор переносится в TOS.
- 6 FOR_ITER 12 (to 20)
  - Эта инструкция получает TOS, который на данный момент является нашим итератором, и вызывает для него метод next().
  - Если next() возвращает значение, оно помещается в стек, и будет выполнена следующая инструкция «8 STORE_NAME».
  - Как только функция next() указывает, что итератор исчерпан (т. к. сработал StopItered), TOS (а именно итератор) будет извлечен из стека, а счетчик байтового кода будет увеличен на 12. Это означает, что элемент управления перейдет к инструкция «20 POP_BLOCK».
- 8 STORE_NAME 0 (word)
  - Эта инструкция преобразуется в word = TOS, то есть значение, возвращаемое функцией next(), будет присвоено переменной word.
строка 2, “print(word)” переводится как:
- 10 LOAD_NAME 1 (print)
  - Эта команда помещает команду print в стек.
- 12 LOAD_NAME 0 (word)
  - Это команда перемещает аргумент print, то есть word в стек.
- 14 CALL_FUNCTION 1
  - Это команда вызывает функцию с позиционными аргументами.
  - Аргументы, связанные с функцией, будут присутствовать в TOS, как мы видели в предыдущей инструкции. Все аргументы выталкиваются до тех пор, пока не получит вызываемый объект, то есть print.
  - Как только он получает вызываемый объект, он вызывается путем передачи ему всех аргументов.
  - Как только вызов выполнен, его возвращаемое значение будет передано в TOS. В текущий момент это будет None.
- 16 POP_TOP
  - TOS, то есть возвращаемое значение из функции удаляется (выталкивается) из стека.
- 18 JUMP_ABSOLUTE 6
  - Счетчик байт-кода теперь установлен на «6». Это означает, что следующая выполняемая инструкция будет «6 FOR_ITER». Вот так цикл проходит по элементам итератора.
  - Обратите внимание, что инструкция «6 FOR_ITER» заставит программу выйти из этого цикла и перейти к «20 POP_BLOCK», как только все элементы итератора будут исчерпаны.
- 20 POP_BLOCK
  - POP_BLOCK приведет к удалению блока, установленного в «0 SETUP_LOOP», из стека блоков.
Обратите внимание, что номер строки 3, т.е., else, не имеет каких-либо конкретных инструкций, связанных с этим. Управление программой естественным образом переходит к следующей инструкции, которая в основном состоит из операторов, связанных с else.
строка 4, “print(“See you later!”)” переводится как:
- 22 LOAD_NAME 1 (print)
  - Вызываемый объект, связанный с print, помещается в стек.
- 24 LOAD_CONST 1 (‘See you later!’)
  - Аргументы для вызываемого объекта помещаются в стек.
- 26 CALL_FUNCTION 1
  - Аргументы для print и команда print извлекаются из стека. Затем выполняется вызываемая функция, и ее возвращаемое значение передается в TOS.
- 28 POP_TOP
  - TOS, то есть возвращаемое значение функции (в данном случае None) удаляется из стека.
Следующие две инструкции в основном загружают возвращаемое значение нашего скрипта (None) в стек и возвращают его.
- 30 LOAD_CONST 2 (None)
- 32 RETURN_VALUE

Вув! Итак, мы закончили с разборкой инструкций для цикла for. Я надеюсь, что это поможет немного лучше понять работу цикла for.

Заключение

В этом посте мы рассмотрели следующее:

Как написать цикл for в Python?
Как использовать else, связанное с циклом for?
Что такое итераторы и итерируемые объекты?
Что такое протокол итератора?
Как создать итератор и итерируемый объект?
Как работает цикл for?
Как используя цикл while имитировать цикл for?
Как разобрать цикл for с помощью модуля dis и увидеть понятные человеку инструкции, выполняемые интерпретатором Python? Как читать и понимать разобранные инструкции?

Оригинальная статья Shyama Sankar Understanding for-loops in Python

Была ли вам полезна эта статья?

[10 / 2. 9]

Цикл For и range() ~ PythonRu

Помните, как в предыдущей части инструкции if в Python сравнивались с тем, как принимает решения мозг человека, основываясь на неких условиях в повседневной жизни? В случае с циклами for ситуация та же. Человек перебирает весь список покупок, пока не купит все, что в нем указано. Дилер раздает карты до тех пор, пока каждый игрок не получит 5 штук. Спортсмен делает отжимания, пока не доберется до сотни… Циклы повсюду. Касательно циклов for в Python — они нужны для выполнения повторяющихся задач. В этот статье вы узнаете все, что нужно знать об этих циклах: синтаксис, логику и лучшие примеры.

Это практическое руководство!
Желательно повторять те части, где нужно писать код, и решать задачи в конце статьи! Также рекомендуется вернуться к прошлым материалам, если вы еще не ознакомились с ними.

#1 Python для Data Science – Руководство для начинающих
#2 Python для Data Science — Структуры данных
#3 Python для Data Science — встроенные функции и методы Python
#4 Python для Data Science — инструкции if в Python

Циклы for в Python — два простых примеры

Перво-наперво: циклы for нужны для перебора (итерации) итерируемых объектов. В большинстве случаев ими будут выступать уже знакомые списки, строки и словари. Иногда это могут быть объекты range() (об этом в конце статьи).

Начнем с простейшего примера — списка!

В прошлых руководствах неоднократно использовался пес Фредди. И вот он снова здесь для иллюстрации примера. Создадим список:

dog = ['Freddie', 9, True, 1.1, 2001, ['bone', 'little ball']]

Теперь, когда есть готовый список, можно перебрать все его элементы, выводя их один за одним с помощью простейшего цикла for:

for i in dog:
    print(i)

Результатом будут элементы списка, выведенные один за одним на разных строках:

Freddie
9
True
1.1
2001
['bone', 'little ball']

Но в чем преимущество такого способа? Используем другой пример — список чисел:

numbers = [1, 5, 12, 91, 102]

Предположим, что нужно возвести в квадрат каждое из них.

Примечание: к сожалению, формула numbers * numbers не сработает… Это кажется логичным, но, узнав Python лучше, станет понятно, что это совсем не логично.

Нужно сделать следующее:

for i in numbers:
    print(i * i)

Результат будет такой:

Вот что происходит по шагам:

Есть список (numbers) с 5 элементами.
Берем первый элемент (из-за индексации с нуля, это будет 0 (нулевой) элемент) списка (1) и сохраняем его в переменную i.
Исполняем функцию print(i * i), которая возвращает значение 1 в квадрате. Это 1.
Затем весь процесс начинается заново…
Берем новый элемент и присваиваем его переменной i.
Снова исполняем функцию print (i * i) и получаем значение второго элемента в квадрате: 25
Повторяем процесс…
… пока не получим последний элемент, возведенный в квадрат.

Это базовый пример работы цикла в Python, но сильно сложнее он не будет становиться — только комплекснее.

Логика, лежащая в основе циклов for в Python

Теперь, когда стала понятна польза циклов for, нужно разобраться с логикой в их основе.

Примечание: это одна из важнейших частей руководства. Многие люди без проблем используют базовые циклы, но затрудняются применять те что посложнее. Проблема в том, что они изучают синтаксис, но забывают разобраться в логике. Поэтому желательно перечитывать этот раздел до тех пор, пока не станет понятно что к чему. В будущем вы поблагодарите себя за то, что когда-то потратили на это время.

Это блок-схема с визуализацией процесса работы цикла:

Разобьем ее и изучим все в деталях. В качестве примера будем использовать предыдущий код со списком numbers и их значениями, возведенными в квадрат:

numbers = [1, 5, 12, 91, 102]
for i in numbers:
    print(i * i)

Определяем итерируемый объект (то есть, уже имеющийся список numbers = [1, 5, 12, 91, 102]).
При создании цикла for первая строка всегда будет выглядеть как-то так:
```
for i in numbers:
```
for и in — это ключевые слова Python, а number — название списка. Но куда важнее переменная i. Это «временная» переменная, и ее единственная роль заключается в хранении конкретного элемента списка, который будет работать в момент каждой отдельной итерации цикла. Хотя в большинстве случаев эта переменная обозначается как i (в онлайн-курсах и даже книгах), важно знать, что можно выбрать любое имя. Это может быть не только i (for i in numbers), но, например x (for x in numbers) или hello (for hello in numbers). Или любое другое значение. Суть в том, что это переменная и нужно не забывать ссылаться на нее внутри цикла.
Продолжаем использовать числа в качестве примеров. Берем первый элемент итерируемого объекта (технически, из-за индексации с нуля — это 0 (нулевой) объект. Запустится первая итерация цикла. Нулевой элемент — это 1. Значением переменной i будет 1.
Функция в цикле была print(i * i). Поскольку i = 1, результатом i * i будет 1. 1 выведется на экран.
Цикл начинается заново.
Берется следующий элемент, и начинается вторая итерация цикла. Первый элемент number — это 5.
i равняется 5. Снова запустится print(i * i), а на экран выведется 25.
Цикл начнется заново. Следующий элемент.
Еще один элемент. Это уже третья итерация. Второй элемент — 12.
print(i * i) выведет 144.
Цикл стартует заново. Следующий элемент присутствует. Новая итерация.
Третий элемент — 91. Значение в квадрате — 8281.
Цикл стартует заново. Следующий элемент присутствует. Новая итерация.
i равняется 102. Значение в квадрате — 10404.
Цикл стартует заново. Но «следующего элемента» нет. Цикл завершается.

Это очень-очень подробное объяснение третьей строки. Но такой разбор нужен лишь первый раз. Уже в следующий раз вся логика будет у вас в голове. Но важно было рассмотреть все таким вот образом, потому что у начинающих специалистов именно этой логики и не достает, а такой недостаток прямо влияет на качество кода.

Итерация по строкам

Для цикла можно использовать и другие последовательности, а не только списки. Попробуем строку:

my_list = "Hello World!"
for i in my_list:
    print(i)

Все просто. Буквы выводятся одна за одной. Важно запомнить, что строки всегда обрабатываются как последовательности символов, поэтому цикл for и работает с ними так же, как и со списками.

Итерация по объектам range()

range() — это встроенная функция Python и она используется почти всегда только в циклах for. Но для чего? Если говорить простым языком — она генерирует список чисел. Вот как это работает:

my_list = range(0,10)
for i in my_list:
    print(i)

Она принимает три аргумента:

the first element: первый элемент диапазона
the last element: можно было бы предположить, что это последний элемент диапазона, но это не так. На самом деле здесь определяется элемент, который будет идти после последнего. Если ввести 10, то диапазон будет от 0 до 9. Если 11 — от 0 до 10 и так далее.
the step: это разница между элементами диапазона. Если это 2, то будет выводиться только каждый второй элемент.

Можете теперь угадать, каким будет результат диапазона сверху?

Вот он:

Примечание: атрибуты first element и step опциональны. Если их не определить, тогда первым элементом будет 0, а шаг по умолчанию — это 1. Попробуйте следующее в Jupyter Notebook и проверьте результат:

 my_list = range(10)
 for i in my_list:
     print(i)

Зачем нужна range()? В двух случаях:

Необходимо перебрать числа. Например, нужно возвести в куб целые числа между 0 и 9. Без проблем:
```
my_list = range(1,10,2)
for i in my_list:
    print(i * i * i)
```
Необходимо перебрать список, сохранив индексы элементов.
```
my_list = [1, 5, 12, 91, 102]
my_list_length = len(my_list)
for i in range(0,my_list_length):
    print(i, my_list[i] * my_list[i])
```
В этом случае i — это индекс, а элементами списка будут my_list[i].

В любом случае, range() упростит работу с циклами в Python.

Лучшие примеры и распространенные ошибки

Циклы for — это не самая простая тема для начинающих. Чтобы работать с ними, нужн

Цикл while в Python

Предназначение цикла while в Python, такое же, как и в других языках программирования — выполнять одинаковые инструкции столько раз, пока условие верно (True). В переводе с английского языка, while — до тех пор, пока. Удобнее использовать цикл while, а не for, когда заранее неизвестно количество прохождений в цикле (итераций).

Синтаксис while в Python

Не один язык программирования не может похвастаться таким простым синтаксисом, как у Python. Если кто не читал, то здесь моя статья о том, почему я рекомендую изучать Python, как первый язык программирования. Ну посудите сами, что может быть проще?

while условие: инструкция 1 инструкция 2 ...и.т.д инструкция вне цикла

Цикл состоит из оператора while, заданного условия и тела цикла с инструкциями. Отступы для инструкций после двоеточия, явно указывают на принадлежность инструкций к блоку с циклом while. Последующие инструкции без отступов, выходят за пределы цикла. Однократное выполнение тела с инструкциями, называется итерацией.

Количество повторений будет зависеть от условия, выполнив все инструкции, программа снова проверяет условие. Если условие будет верным (True), то инструкции выполнятся ещё один раз. А если условие окажется ложью (False), то Python выйдет из цикла и продолжит свою работу, за пределами цикла.

Пример работы цикла while

Задача: Вывести все числа от 5 до 10 включительно.

Решение:

i=5 while i<11: print(i) i=i+1

Результат:

5 6 7 8 9 10

Комментарии к задаче

Заводим переменную i со значением 5, как отправную точку для начала вывода. Последнее выводимое число, должно быть 10. Создаем условие (while), при котором все числа должны быть меньше 11. Проверяем условие, если 5 меньше 1, то переходим к выполнению первой инструкции:

print(i) - вывести переменную i выводится число 5

Во второй инструкции вычисляем второе выводимое число, увеличиваем i на единицу: к текущему значению в переменной i прибавим 1.

i=5+1

Первая итерация закончена, возвращаемся обратно в условие и снова проверяем. Если i меньше 11 (i = 6), то заходим на новый цикл: распечатываем 6 и увеличиваем переменную снова на 1. Цикл while повторяется столько количество раз, пока условие верно. После того, как условие станет неверным (False) — значение переменной станет равно 11, Python выйдет из цикла while.

Бесконечный цикл while

Бесконечный цикл в Python получить очень легко — Надо просто задать условие, при котором всегда будет возвращаться True. Число 5 всегда будет меньше 6, поэтому слово «Бесконечность» будет выводиться на экран, бесконечное количество раз. Завершить работу программы можно будет, только принудительно закрыв программу или с помощью ключевого слова break. В намеренном создании бесконечного цикла, особого смысла нет. Просто новички по неопытности, случайно попадают в ситуацию «бесконечности».

while 5<6: print('Бесконечность')

Как остановить цикл while в Python?

Ключевое слово break останавливает цикл while. Как это полезно можно использовать? Предположим перед нами стоит задача вывести числа от 1 до 5.

i = 1 while i<10: print(i) if i == 5: break i += 1

Заводим переменную счетчик, прописываем условие, которое всегда будет верным. Распечатываем текущее значение в переменной счетчика — оно равно 1. Каждый раз увеличивая значение счетчика на 1. Но когда значение переменной станет равной 5, то выполнится break и цикл остановится. Этого мы и хотели, на экран выведутся числа.

1 2 3 4 5

Заключение

Узнать больше про циклы и не только, вы можете из моего видеокурса по Python. Переходите на страничку с описанием, где я расскажу о себе и о том, каких результатов и за какое время вы достигнете, после прохождения курса по Python.

Создано 04.11.2019 10:01:26

Михаил Русаков

Копирование материалов разрешается только с указанием автора (Михаил Русаков) и индексируемой прямой ссылкой на сайт (http://myrusakov.ru)!

Добавляйтесь ко мне в друзья ВКонтакте: http://vk.com/myrusakov.
Если Вы хотите дать оценку мне и моей работе, то напишите её в моей группе: http://vk.com/rusakovmy.

Если Вы не хотите пропустить новые материалы на сайте,
то Вы можете подписаться на обновления: Подписаться на обновления

Если у Вас остались какие-либо вопросы, либо у Вас есть желание высказаться по поводу этой статьи, то Вы можете оставить свой комментарий внизу страницы.

Если Вам понравился сайт, то разместите ссылку на него (у себя на сайте, на форуме, в контакте):

Цикл for . .. in в Python.

Цикл for, перебор элементов.

Инструкция for в Python немного отличается от того, что можно использовать в C или Pascal. for в Python не перебирает арифметическую прогрессию чисел, например как в Pascal, не дает пользователю возможность определять шаг итерации и условие остановки, как C. Вместо этого инструкция for в Python перебирает элементы любой последовательности (список list, строку string, кортеж tuple, словарь dict или другого итерационного объекта) в том порядке, в котором они появляются.

>>>
>>> # Поменяйте элементы списка
... words = ['cat', 'window', 'defenestrate']
>>> for w in words:
...     print(w, len(w))
... 
cat 3
window 6
defenestrate 12
>>>

Код, который изменяет коллекцию во время итерации по этой же коллекции, может привести к неожиданному результату, не тому, который вы хотели получить. Не делайте так НИКОГДА! Вместо этого обычно проще выполнить цикл над копией коллекции или создать новую коллекцию:

# итерация по копии
for user, status in users. copy().items():
    if status == 'inactive':
        del users[user]

# создание новой коллекции
active_users = {}
for user, status in users.items():
    if status == 'active':
        active_users[user] = status

Спецификация оператора `for`:

for_stmt :: = "for" target_list "in" expression_list ":" suite
              ["else" ":" suite]

Список выражений для перебора инструкцией for вычисляется один раз и должен давать объект поддерживающий итерацию. Итератор создается для результата expression_list. Каждый элемент из expression_list в свою очередь присваивается целевой переменной target_list, значение которой передается в блок кода внутри инструкции for. Затем код блока for выполняется один раз для каждого элемента. Когда элементы исчерпаны, что происходит сразу же, когда последовательность пуста или итератор вызывает исключение StopIteration, выполняется набор в предложении else, если он присутствует, и цикл завершается.

Оператор break: выполняется код внутри for до оператора break и завершает цикл без выполнения блока внутри else.
Оператор continue: выполняется код внутри for до оператора continue, пропускает оставшуюся часть кода в блоке for и продолжает работу со следующим элементом списка перебираемых выражений или с оператором else, если следующего элемента нет.

Применим оператор break и continue в коде for ... else и посмотрим на их поведение. Будем создавать список четных чисел из последовательности чисел от 0 до 14.

lst = []
for item in range(15) :
    # если число 10 есть в списке
    if 10 in lst:
        # прерываем цикл, при этом блок else не выполнится
        break
    # остаток от деления элемента списка
    a = item % 2
    # если элемент списка не четный или равен 0
    if a != 0 or item == 0:
        # пропускаем оставшийся код
        continue
    # добавление числа в список
    lst. append(item)
else:
    print ("Напечатает, если убрать условие с break")

print(lst)
# Код выведет:
[2, 4, 6, 8, 10]

Цикл for выполняет назначения переменным в целевом списке. Это перезаписывает все предыдущие назначения этим переменным, включая те, которые были сделаны в блоке for-loop:

Пример:

for i in range(10):
    print(i)
    i = 5
    # это не повлияет на цикл for так как переменная i
    # будет перезаписана следующим итерируемым элементом

Имена в целевом списке не удаляются, когда цикл завершен, но если последовательность пуста, то код внутри цикла не будет выполнен.

Подсказка: встроенная функция range() возвращает итератор целых чисел, подходящий для эмуляции эффекта языка Pascal for i: = a to b do; например, list(range(3)) возвращает список [0, 1, 2].

Обратите внимание. Существует тонкость, когда последовательность, по которой проходит итерация, пытаются изменить внутри цикла. Существует внутренний счетчик, который используется для отслеживания того, какой элемент используется следующим, и он увеличивается на каждой итерации. Когда этот счетчик достигнет длины последовательности, цикл завершается. Это означает, что если код внутри цикла удаляет текущий (или предыдущий) элемент из последовательности, по которой идет итерация, следующий элемент будет пропущен, так как он получает индекс текущего элемента, который уже был обработан.

Аналогично, если код внутри цикла вставляет элемент в последовательность перед текущим элементом. Текущий элемент будет обработан снова на следующем этапе итерации. Это может привести к неприятным ошибкам, которых можно избежать, сделав временную копию с использованием фрагмента всей последовательности.

b = a[:]
for item in b:
    if item < 0: 
        a.remove(item)

Циклы и управление ветвлением в Python.

Конструкции, управляющие ветвлением программы Python v.3 имеют свои особенности по сравнению с другими языками программирования.

Алгоритм ветвления должен содержать хотя бы одну проверку условия. Для проверки условий в Python есть оператор if ... elif ... else.

Циклы служат для многократного повторения каких-либо действий. Для этого в Python есть операторы for ... in и while.

Так же разберем поведение операторов break и continue.

Условие if … elif … else в Python.

Оператор if используется для условного исполнения. Ключевое слово `elif` является сокращением от ‘else if’. Часть конструкции `elif` не является обязательной, а так же может повторяться сколько угодно

Трехместное выражение if/else в Python.

Иногда `if .. else` настолько просты, что кажется лишнем тратить на них четыре строки и хочется вложить такую конструкцию внутрь другой. трехместное выражение вида `x = a if item else b` позволяет это сделать

Цикл while…else в Python.

Конструкция цикла while многократно проверяет выражение expression, при этом выполняет код внутри блока while, и если выражение стало ложно (False), то выполняется код внутри блока else, если он присутствует

Цикл for . .. in в Python.

Оператор for Python перебирает элементы любой последовательности (список `list`, строку `string`, кортеж `tuple`, словарь `dict` или другого итерационного объекта) в том порядке, в котором они появляются.

break, continue и else в циклах Python.

Заявление break, как и в C, прерывает выполнение блока for или while с выходом из него. Операторы цикла могут иметь блок else, который выполняется, когда цикл заканчивается без прерывания break

Оператор pass в Python.

Оператор pass ни ничего не делает. Он используются тогда, когда в коде требуется какой то синтаксис, но никаких действий производить не надо. Оператор pass можно использовать в качестве заполнителя для функции или условного блока

Python. Оператор for. Назначение. Примеры решения задач

Содержание

Поиск на других ресурсах:

1. Назначение оператора цикла for. Какие формы имеет оператор цикла for?

Цикл for применяется для обхода элементов некоторой последовательности. Последовательности могут быть списками, кортежами, строками или другими объектами, которые допускают возможность выполнения итераций. В цикле for циклический процесс получается из последовательности итераций.

В языке Python цикл for имеет следующие разновидности (формы):

полная форма – это форма, которая предусматривает наличие блока else. В этом случае в теле цикла обязательно должна использоваться инструкция break;
сокращенная форма – это форма, не предусматривающая наличие блока else.

⇑

2. Полная форма оператора for, предусматривающая использование инструкций break и continue

Полная форма оператора for, которая предусматривает использование инструкций break и continue имеет следующий вид:

for <variable> in <object>:
    <statements1>
    if <condition1>: break
    if <condition2>: continue
else:
    <statements2>

здесь

variable – переменная цикла, которая поочередно принимает значение элементов из объекта object;
object – некоторый список, кортеж, строка или другой объект, который содержит множество элементов для обхода;
statements1 – один или несколько операторов (инструкций), которые выполняются для заданного значения variable;
statements2 – один или несколько операторов (инструкций), которые выполняются в случае, если инструкция break не выполнилась ни разу в теле цикла for.

Вышеприведенный цикл for работает следующим образом. В цикле переменная variable последовательно принимает значение от первого до последнего элемента последовательности.

В цикле, поочередно один за другим, переменной цикла присваиваются элементы объекта последовательности. Для каждого из элементов последовательности выполняется тело цикла. Если, при прохождении последовательности, инструкция break не выполнилась ни разу, то происходит переход к блоку else.

⇑

3. Сокращенная форма оператора for (без использования блока else)

Оператор for может быть применен в сокращенной форме без использования блока else. В этом случае сокращенная форма оператора for имеет вид:

for <variable> in <object>:
    <statements>

здесь

variable – переменная цикла, которая поочередно принимает значение элементов из объекта object;
statements – один или несколько операторов (инструкций), которые выполняются для заданного значения variable.

⇑

4. Примеры использования оператора for, который не содержит блока else

4.1. Пример вычисления суммы элементов списка

# вычисление суммы элементов списка
# Заданный список
T = [2.8, 3.5, 4.9, 0.01, 2.34]

s=0
for t in T:
    s = s + t
print("s = ", s) # s = 13.549999999999999

В результате выполнения вышеприведенного кода будет отображен следующий результат

s = 13.549999999999999

⇑

4.2. Пример вычисления максимального значения в списке

Задан некоторый список вещественных чисел. Найти максимальное значение в списке

# поиск максимального значения в списке
# Заданный список
T = [1.8, 5.2, 10.9, 8.1, 2.4]
max = T[0] # первый элемент списка

for t in T:
    if max<t:
        max=t
print("max = ", max) # max =   10.9

В результате выполнения вышеприведенного кода будет получен следующий результат

max = 10. 9

⇑

4.3. Пример вычисления суммы элементов кортежа, находящихся в пределах 5…10

# Сумма элементов кортежа, находящихся в пределах 5..10
# Заданный кортеж
C = (3, 5, 6, 4, 2, 8, 1, 9)

s = 0 # искомая сумма

# вычисление
for c in C:
    if (c>=5)and(c<=10):
        s=s+c
print("Сумма = ", s) # Сумма = 28

⇑

4.4. Пример поиска строки в списке строк

Задана некоторая строка item и список строк S. Нужно определить позиции вхождения элемента item в список S. Позиции вхождения вывести на экран. Если элемент item ни разу не встречается в списке S, то вывести соответствующее сообщение.

Решение этой задачи с использованием цикла for может быть, например, следующим:

# поиск строки в списке строк
# Заданный список
S = ['abc', 'def', 'hij', 'abc', 'fhg', 'jkl', 'jpr']

item = str(input("Введите элемент, который нужно найти: "))

P=[] # позиции вхождения элемента item в список S

# вычисление
i=0
for s in S:
    if s==item:
        P=P+[i]
    i=i+1

if len(P)>0:
    print("Позиции вхождения элемента ", item, " в список")
    print(P)
else:
    print("Элемента ", item, " нет в списке")

Результат выполнения вышеприведенного кода может быть, например, таким

Введите элемент, который нужно найти: abc
Позиции вхождения элемента abc в список
[0, 3]

⇑

5. Пример использования оператора for, содержащего блок else

В примере определяется принадлежность заданного элемента кортежа с отображением соответствующего сообщения.

# Определение принадлежности заданного элемента в кортеже
# Заданный кортеж
C = (3, 5, 6, 4, 2, 8, 1, 9)

# ввод элемента
item = int(input("Введите искомый элемент: "))

# вычисление
for c in C:
    if c==item:
        print("Элемент ", item, "есть в списке")
        break
else:
    print("Элемента ", item, " нет в списке")

Результат выполнения вышеприведенного кода следующий

Введите искомый элемент: 7
Элемента 7 нет в списке

⇑

Связанные темы

⇑

Оператор «with» Python в примере

Оператор Python с оператором впервые был представлен пять лет назад в Python 2.5. Это удобно, когда у вас есть две связанные операции, которые вы хотите выполнить в паре, с блоком кода между ними. Классический пример: открытие файла, изменение файла и его закрытие:

 с open ('output.txt', 'w') как f:
    f.write ('Привет!')

Вышеупомянутый с оператором автоматически закроет файл после вложенного блока кода.(Продолжайте читать, чтобы увидеть, как именно происходит закрытие.) Преимущество использования с оператором заключается в том, что гарантированно закрывается файл независимо от , как завершает работу вложенного блока. Если исключение возникает до конца блока, он закроет файл до того, как исключение будет перехвачено внешним обработчиком исключений. Если вложенный блок должен содержать оператор return или оператор continue или break , оператор с оператором автоматически закроет файл и в этих случаях.

Вот еще пример. Библиотека рисования pycairo содержит класс Context , который предоставляет метод save , чтобы поместить текущее состояние рисования во внутренний стек, и метод restore для восстановления состояния рисования из стека. Эти две функции всегда вызываются в паре с промежуточным кодом.

В этом примере кода используется объект Context («контекст cairo») для рисования шести прямоугольников, каждый с разным поворотом.Каждый вызов rotate фактически комбинируется с текущим преобразованием, поэтому мы используем пару вызовов save и restore , чтобы сохранить состояние рисования на каждой итерации цикла. Это предотвращает совмещение вращений друг с другом:

 кр. Перевод (68, 68)
для i в xrange (6):
    cr.save ()
    cr.rotate (2 * math.pi * i / 6)
    cr.rectangle (-25, -60, 50, 40)
    cr.stroke ()
    cr.restore ()

Это довольно простой пример, но для более крупных скриптов может быть затруднительно отслеживать, какие сохранения идут с какими восстанавливают , и поддерживать их правильное соответствие. с оператором может немного помочь навести порядок.

Сами по себе методы pycairo save и restore не поддерживают оператор с , поэтому нам придется добавить поддержку самостоятельно. Существует два способа поддержки с помощью оператора : путем реализации класса диспетчера контекста или путем написания функции генератора. Я продемонстрирую оба подхода.

Реализация диспетчера контекста как класса

Вот первый подход.Чтобы реализовать диспетчер контекста, мы определяем класс, содержащий метод __enter__ и __exit__ . Класс ниже принимает в своем конструкторе контекст cairo, cr :

 класс Сохранено ():
    def __init __ (self, cr):
        self.cr = cr
    def __enter __ (сам):
        self.cr.save ()
        вернуть self.cr
    def __exit __ (self, type, value, traceback):
        self.cr.restore ()

Благодаря этим двум методам можно создать экземпляр объекта Saved и использовать его в операторе with .Объект Saved считается диспетчером контекста.

 кр. Перевод (68, 68)
для i в xrange (6):
    с сохраненным (cr):
        cr.rotate (2 * math.pi * i / 6)
        cr.rectangle (-25, -60, 50, 40)
        cr.stroke ()

Вот точные шаги, предпринимаемые интерпретатором Python, когда он достигает с помощью оператора :

Оператор с оператором сохраняет объект Saved во временной скрытой переменной, так как он понадобится позже.(На самом деле он хранит только связанный __exit__ метод, но это мелочь.)
с оператором вызывает __enter__ для объекта Saved , давая диспетчеру контекста возможность выполнить свою работу.
Метод __enter__ вызывает save в контексте cairo.
Метод __enter__ возвращает контекст cairo, но, как вы можете видеть, мы не указали необязательную часть «as» target из с оператором .Поэтому возвращаемое значение нигде не сохраняется. Нам это не нужно; мы знаем, что это тот же самый контекст Каира, через который мы прошли.
Выполняется вложенный блок кода. Он устанавливает поворот и рисует прямоугольник.
В конце вложенного блока оператор with вызывает метод __exit__ объекта Saved , передавая аргументы (None, None, None) , чтобы указать, что исключение не произошло.
Метод __exit__ вызывает restore в контексте cairo.

Как только мы поймем, что делает интерпретатор Python, мы сможем лучше понять пример в начале этого сообщения в блоге, где мы открыли файл в с помощью оператора : Объекты файлов предоставляют свои собственные __enter__ и __exit__ и, следовательно, могут действовать как собственные менеджеры контекста. В частности, метод __exit__ закрывает файл.

Обработка исключений

Возвращаясь к примеру чертежа, что произойдет, если во вложенном блоке кода произойдет исключение? Например, предположим, что мы по ошибке передали неправильное количество аргументов вызову прямоугольника .В этом случае шаги, предпринятые интерпретатором Python, будут:

Метод rectangle вызывает исключение TypeError : «Context.rectangle () принимает ровно 4 аргумента».
с оператором перехватывает это исключение.
с оператором вызывает __exit__ для объекта Saved . Он передает информацию об исключении в трех аргументах: ( тип , значение , трассировка ) - те же значения, которые вы получите, вызвав sys.exc_info . Это сообщает методу __exit__ все, что ему может понадобиться знать о возникшем исключении.
В этом случае наш метод __exit__ не особо заботится. В любом случае он вызывает restore в контексте cairo и возвращает None . (В Python, когда не указан оператор return , функция фактически возвращает None .)
Оператор с проверяет, истинно ли это возвращаемое значение.Поскольку это не так, оператор with повторно вызывает исключение TypeError для обработки кем-то другим.

Таким образом, мы можем гарантировать, что restore всегда будет вызываться в контексте cairo, независимо от того, возникает исключение или нет.

`Реализация диспетчера контекста в качестве генератора`

Это подводит нас ко второму подходу к поддержке с помощью оператора . Вместо реализации класса для диспетчера контекста мы можем написать функцию генератора.Вот упрощенный пример такой функции генератора. Сразу отмечу, что этот пример неполный, так как он не очень хорошо обрабатывает исключения. Читайте подробнее:

 из contextlib import contextmanager

@contextmanager
def сохранен (cr):
    cr.save ()
    yield cr
    cr.restore ()

В написании такого генератора есть определенная прелесть. На первый взгляд, это кажется более простым, чем предыдущий подход: одна функция заменяет все определение класса.Но не дайте себя обмануть! Этот подход включает в себя гораздо больше шагов и намного сложнее, чем предыдущий. Мне потребовалось несколько прочтений PEP 343 - который является скорее историческим документом, чем справочником - прежде чем я смог заявить, что понимаю его полностью. Для этого требуется знакомство с декораторами, генераторами, итераторами и функциями, возвращающими функции Python, в дополнение к уже знакомым нам объектно-ориентированному программированию и обработке исключений.

Чтобы заставить этот генератор работать, необходимы две сущности из contextlib , стандартного модуля Python: функция contextmanager и внутренний класс с именем GeneratorContextManager .Исходный код, contextlib.py , немного сложен, но, по крайней мере, он короткий. Я просто опишу, что происходит, и вы можете ссылаться на исходный код и любые другие дополнительные материалы по мере необходимости.

Начнем с самого генератора. Вот что происходит при запуске приведенного выше фрагмента кода:

Интерпретатор Python распознает оператор yield в середине определения функции. В результате оператор def не создает нормальную функцию; он создает функцию генератора.
Из-за наличия декоратора @contextmanager вызывается contextmanager с функцией генератора в качестве аргумента.
Функция contextmanager возвращает «фабричную» функцию, которая создает объектов GeneratorContextManager , обернутых вокруг предоставленного генератора. (строка 83 из contextlib.py )
Наконец, заводская функция присвоена сохраненному . С этого момента, когда мы вызываем save , мы фактически будем вызывать фабричную функцию.

Оснащенный всем этим хорошим, теперь мы можем написать:

 для i в xrange (6):
    с сохраненным (cr):
        cr.rotate (2 * math.pi * i / 6)
        cr.rectangle (-25, -60, 50, 40)
        cr.stroke ()

Вот все шаги, предпринимаемые интерпретатором Python, когда он достигает с оператором .

с оператором вызывает сохраненный , который, конечно, вызывает функцию factory, передавая cr , контекст cairo, в качестве единственного аргумента.
Функция factory передает контекст cairo нашей функции генератора, создавая генератор.
Генератор передается конструктору GeneratorContextManager , внутреннему классу, который будет действовать как наш менеджер контекста.
Оператор с оператором сохраняет объект GeneratorContextManager во временной скрытой переменной. (На самом деле он хранит только связанный метод __exit__ , но это мелочь.)
с оператором вызывает __enter__ в объекте GeneratorContextManager .
__enter__ вызывает следующий на генераторе.
Наша функция генератора - блок кода, который мы определили в параметре def saved (cr) - выполняется до оператора yield . Это вызывает за исключением в контексте cairo.
Оператор yield дает контекст cairo, который становится возвращаемым значением для вызова next на итераторе.
Метод __enter__ возвращает контекст cairo, но, как вы можете видеть, мы не указали необязательную часть «as» target из с оператором . Поэтому возвращаемое значение нигде не сохраняется. Нам это не нужно; мы знаем, что это тот же самый контекст Каира, через который мы прошли.
Выполняется вложенный блок кода. Он устанавливает поворот и рисует прямоугольник.
В конце вложенного блока оператор with вызывает метод __exit__ в объекте GeneratorContextManager , передавая аргументы (None, None, None) , чтобы указать, что исключение не произошло.
Метод __exit__ вызывает next на итераторе (ожидая исключения StopIteration ).
Наш генератор возобновляет выполнение после оператора yield . Это вызывает восстановления в контексте cairo.
Генератор возвращается, вызывая исключение StopIteration (как и ожидалось).
Метод __exit__ перехватывает исключение StopIteration и нормально возвращает.

Вот и все! Мы успешно использовали эту функцию генератора как с диспетчером контекста операторов . В этом примере помогло отсутствие исключений. Чтобы правильно обрабатывать исключения, нам нужно немного улучшить функцию генератора.

`Обработка исключений`

Что произойдет, если во вложенном блоке возникнет исключительная ситуация при использовании этого подхода? Опять же, давайте предположим, что мы по ошибке передали неправильное количество аргументов вызову прямоугольника .Вот что произойдет:

Метод rectangle вызывает исключение TypeError : «Context.rectangle () принимает ровно 4 аргумента».
с оператором перехватывает это исключение.
с оператором вызывает __exit__ для объекта GeneratorContextManager . Он передает информацию об исключении в трех аргументах: ( тип , значение , трассировка ).
__exit__ вызывает throw на итераторе, передавая те же три аргумента.
Исключение TypeError возникает в контексте нашей функции генератора в строке, содержащей оператор yield .

Ой! На этом этапе у нашей текущей функции генератора есть проблема: restore будет вызывать , а не в контексте cairo. Возникло исключение в строке, содержащей оператор yield , поэтому остальная часть функции генератора не будет выполнена.Нам нужно сделать генератор более надежным, вставив блок try / finally вокруг yield :

 @contextmanager
def сохранен (cr):
    cr.save ()
    пытаться:
        yield cr
    наконец-то:
        cr.restore ()

Продолжение с того места, где мы остановились:

Внутри нашего генератора выполняется блок finally . Это вызывает восстановления в контексте cairo.
Исключение TypeError не было обработано генератором, поэтому оно повторно возникает в методе __exit__ в строке, содержащей вызов , выбрасывает на итератор.(строка 35 из contextlib.py )
Исключение TypeError перехватывается __exit__ .
__exit__ видит, что пойманное исключение является тем же исключением, которое было передано, и в результате возвращает None .
Оператор с проверяет, истинно ли это возвращаемое значение. Поскольку это не так, оператор with повторно вызывает исключение TypeError , которое будет обработано кем-то другим.

На этом наше путешествие по Python завершается оператором . Если вам, как и мне, было трудно полностью понять это утверждение - особенно если вас привлекала генераторная форма написания контекстных менеджеров - не расстраивайтесь. Это трудно! Он умело связывает воедино несколько языковых функций Python, многие из которых сами были введены относительно недавно в истории Python. Если кто-то из питонистов обнаружит ошибку или недосмотр в приведенном выше объяснении, сообщите мне об этом в комментариях.

`Рисование фрактального дерева`

Для тех из вас, кто выдержал всю публикацию в блоге до этого момента, вот небольшой бонусный сценарий. Он использует наш недавно созданный менеджер контекста cairo для рекурсивного рисования фрактального дерева.

 импорт Каир
из contextlib import contextmanager

@contextmana

`Если операторы - Учебник по Python`

В Python вы можете определять условные операторы, известные как операторы if. Блок кода выполняется при выполнении определенных условий.

Связанный курс: Python Programming Bootcamp: Перейти от нуля к герою

`Операторы If`

Рассмотрим это приложение, оно выполняет либо первый, либо второй код в зависимости от значения x.

 
 
 
 
 x = 3 
 if x> 10: 
 print («x меньше 10») 
 else: 
 print («x больше 10 или равно»)

Если вы установите x больше 10, будет выполнен второй блок кода.Мы используем отступ (4 пробела) для определения блоков.

Маленькая игра: Переменная не всегда может быть определена пользователем, рассмотрим эту небольшую игру:

 age = 24 
 
 print "Угадай мой возраст, у тебя 1 шанс!" 
 guess = int (raw_input ("Guess:")) 
 
 if guess! = Age: 
 print ("Неправильно!") 
 else: 
 print ("Correct")

`Условные операторы`

Слово об условных операторах

Не путайте оператор присваивания (=) с оператором равенства (==).

`Вложение`

Самый простой способ выполнить несколько условий - это вложить:

Оператор	Описание
! =	не равно
==	равно
>	больше
<	меньше

 a = 12 
 b = 33 
 
, если a> 10: 
, если b> 20: 
 print («Хорошо»)

Это может быстро стать трудночитаемым, рассмотрите возможность объединения 4 или 6 условий. К счастью, у Python есть решение для этого, мы можем комбинировать условия, используя ключевое слово и .

 guess = 24 
 if guess> 10 and guess <20: 
 print («В диапазоне») 
 else: 
 print («Вне диапазона»)

Иногда может потребоваться оператор или .

Если вы новичок в программировании на Python, я настоятельно рекомендую эту книгу.

Скачать упражнения Python

`Оператор возврата Python - JournalDev`

Оператор возврата Python используется для возврата значений из функции. Мы можем использовать оператор return только в функции. Его нельзя использовать вне функции Python.

`Функция Python без оператора возврата`

Каждая функция в Python что-то возвращает. Если функция не имеет инструкции возврата, она возвращает None .

 
def print_something (s):
    print ('Печать ::', s)


output = print_something ('Привет')

print (функция f'A без оператора return возвращает {output} ')

Вывод:

Функция Python без оператора возврата

`Пример оператора возврата Python`

Мы можем выполнить некоторую операцию в функции и вернуть результат вызывающей стороне с помощью оператора return.

 
def add (x, y):
    результат = x + y
    вернуть результат


вывод = добавить (5, 4)
print (f'Выход функции add (5, 4) равен {output} ')

Вывод:

Пример возврата Python

`Оператор возврата Python с выражением`

Мы можем иметь выражения также в операторе возврата.В этом случае выражение оценивается и возвращается результат.

 
def add (x, y):
    вернуть x + y


вывод = добавить (5, 4)
print (f'Выход функции add (5, 4) равен {output} ')

Вывод:

Заявление о возврате Python с выражением

`Python return boolean`

Давайте рассмотрим пример, в котором мы возвращаем логическое значение аргумента функции. Мы будем использовать функцию bool (), чтобы получить логическое значение объекта.

 
def bool_value (x):
    return bool (x)


print (f'Булево значение, возвращаемое функцией bool_value (False), равно {bool_value (False)} ')
print (f'Булево значение, возвращаемое функцией bool_value (True), равно {bool_value (True)} ')
print (f'Булево значение, возвращаемое функцией bool_value ("Python"), равно {bool_value ("Python")} ')

Вывод:

Python Return Boolean

`Python return string`

Давайте посмотрим на пример, в котором наша функция возвращает строковое представление аргумента.Мы можем использовать функцию str (), чтобы получить строковое представление объекта.

 
def str_value (s):
    return str (s)


print (значение f'String, возвращаемое str_value (False), равно {str_value (False)} ')
print (значение f'String, возвращаемое str_value (True), равно {str_value (True)} ')
print (значение f'String, возвращаемое str_value (10), равно {str_value (10)} ')

Вывод:

Python Return String

`Python return tuple`

Иногда нам нужно преобразовать несколько переменных в кортеж.Давайте посмотрим, как написать функцию, возвращающую кортеж из переменного числа аргументов.

 
def create_tuple (* args):
    my_list = []
    для аргументов в аргументах:
        my_list.append (аргумент * 10)
    вернуть кортеж (my_list)


t = create_tuple (1, 2, 3)
print (f'Tuple, возвращаемый create_tuple (1,2,3), равен {t} ')

Вывод:

Кортеж возврата функции Python

Дополнительная литература : Python * args и ** kwargs

`Функция Python, возвращающая другую функцию`

Мы можем вернуть функцию также из оператора return.Это похоже на каррирование, которое представляет собой метод перевода оценки функции, которая принимает несколько аргументов, в оценку последовательности функций, каждая из которых имеет один аргумент.

 
def get_cuboid_volume (h):
    объем деф (л, б):
        вернуть л * б * ч

    объем возврата


volume_height_10 = get_cuboid_volume (10)
cuboid_volume = volume_height_10 (5, 4)
print (f'Cuboid (5, 4, 10) volume равен {cuboid_volume} ')

cuboid_volume = volume_height_10 (2, 4)
print (f'Cuboid (2, 4, 10) объем равен {cuboid_volume} ')

Вывод:

Функция возврата Python

`Функция Python, возвращающая внешнюю функцию`

Мы также можем вернуть функцию, которая определена вне функции, с помощью оператора return.

 
def external (x):
    возврат x * 10


def my_func ():
    вернуть внешний


output_function = my_func ()
печать (тип (функция_вывода))

output = output_function (5)
print (f'Output is {output} ')

Вывод:

Функция Python Возврат Внешняя функция

`Python возвращает несколько значений`

Если вы хотите вернуть несколько значений из функции, вы можете вернуть объект кортежа, списка или словаря в соответствии с вашими требованиями.

Однако, если вам нужно вернуть огромное количество значений, то использование последовательности - это слишком большая операция по перегрузке ресурсов.В этом случае мы можем использовать yield, чтобы возвращать несколько значений одно за другим.

 
def multiply_by_five (* аргументы):
    для аргументов в аргументах:
        yield arg * 5


а = multiply_by_five (4, 5, 6, 8)

печать (а)
# показ значений
для я в:
    печать (я)

Вывод:

Python Return vs Yield

`Сводка`

Оператор return python используется для возврата вывода из функции. Мы узнали, что мы также можем вернуть функцию из другой функции.Кроме того, выражения оцениваются, а затем функция возвращает результат.

Вы можете проверить готовый скрипт Python и другие примеры Python в нашем репозитории GitHub.

`Как использовать оператор ИЛИ в выражении Python If?`

`Python If с OR`

Вы можете объединить несколько условий в одно выражение в операторах Python if, Python If-Else или Python Elif.

В следующих примерах мы увидим, как мы можем использовать логический оператор python или для формирования составного логического выражения.

Python Логический оператор OR возвращает True , если один из двух предоставленных ему операндов имеет значение true.

`Пример 1. Оператор Python If с оператором OR`

В следующем примере мы узнаем, как использовать оператор python или для соединения двух логических условий для формирования логического выражения.

Программа Python

  сегодня = «Суббота»

если сегодня == 'воскресенье' или сегодня == 'суббота':
print ('Сегодня выходной. Отдыхай дома.')

Запустить эту программу ОНЛАЙН

Выход

  Сегодня выходной. Отдых дома.

`Пример 2: Оператор Python If-Else с оператором OR в условии / выражении`

В следующем примере мы будем использовать оператор или для объединения двух основных условных выражений в логическое выражение.

Программа Python

  сегодня = «среда»

если сегодня == 'воскресенье' или сегодня == 'суббота':
print ('Сегодня выходной.Отдых дома.')
еще:
print ('Перейти к работе.')

Запустить эту программу ONLINE

Вывод

  Перейти к работе.

`Пример 3: Оператор Python elif с оператором OR в условии / выражении`

В следующем примере мы будем использовать оператор или , чтобы объединить два основных условных выражения в логическое выражение операторов elif.

Программа Python

  сегодня = 'Воскресенье'

если сегодня == 'понедельник':
print ('Твои выходные закончились.Идти на работу.')
elif сегодня == 'воскресенье' или сегодня == 'суббота':
print ('Сегодня выходной.')
еще:
print ('Перейти к работе.')

Запустить эту программу ОНЛАЙН

Выход

  Сегодня выходной.

`Резюме`

В этом руководстве по примерам Python мы узнали, как использовать Python или логический оператор с условным оператором Python: if, if-else и elif с хорошо подробными примерами.

`Python. Заявление for. Цель. Примеры`

`Содержание`

Искать на других сайтах:

`1.Назначение оператора цикла for. Какие формы есть у оператора цикла for?`

Цикл for используется для обхода элементов последовательности. Последовательности могут быть списками, кортежами, строками или другими объектами, допускающими итерации. В цикле for циклический процесс получается из последовательности итераций.

В Python цикл for имеет следующие разновидности (формы):

полная форма - это форма, которая предусматривает блок else. В этом случае оператор break необходимо использовать в теле цикла;
сокращенная форма - это форма, которая не включает блок else.

`⇑`

`2. Полная форма оператора for, предусматривающая использование инструкций break и continue`

Полная форма инструкции for, которая предусматривает использование инструкций break и continue, выглядит следующим образом:

 для <переменная> в <объект>:
    
    если <условие1>: перерыв
    если <условие2>: продолжить
еще:

здесь

переменная - переменная цикла, которая, в свою очередь, принимает значения элементов из объекта;
объект - некоторый список, кортеж, строка или другой объект, содержащий несколько элементов для обхода;
операторов1 - один или несколько операторов (инструкций), которые выполняются для указанного значения переменной;
операторы2 - один или несколько операторов (инструкций), которые выполняются, если инструкция прерывания в теле цикла for не была выполнена ни разу.

Вышеупомянутый цикл for работает следующим образом. В цикле переменная последовательно принимает значение от первого до последнего элемента последовательности.

В цикле, поочередно один за другим, переменной цикла присваиваются элементы объекта последовательности. Для каждого из элементов последовательности выполняется тело цикла. Если во время прохождения последовательности инструкция break не была выполнена ни разу, то происходит переход к блоку else.

`⇑`

`3.Сокращенная форма оператора for (без использования блока else)`

Оператор for может применяться в сокращенной форме без использования блока else. В данном случае сокращенная форма оператора for:

.

 для <переменная> в <объект>:
    <заявления>

здесь

переменная - переменная цикла, которая, в свою очередь, принимает значения элементов из объекта;
операторов - один или несколько операторов (инструкций), которые выполняются для заданного значения переменной.

`⇑`

`4. Примеры использования оператора for, не содержащего блока else`

`4.1. Пример расчета суммы пунктов списка`

 # вычисление суммы элементов списка
# Указанный список
Т = [2,8, 3,5, 4,9, 0,01, 2,34]
s = 0
для t в T:
    s = s + t
print ("s =", s) # s = 13.549999999999999

В результате выполнения вышеуказанного кода будет отображен следующий результат

 с = 13.549999999999999

`⇑`

`4.2. Пример расчета максимального значения в списке`

Дан список действительных чисел. Найдите максимальное значение в списке

 # поиск максимального значения в списке
# указанный список
Т = [1,8, 5,2, 10,9, 8,1, 2,4]
max = T [0] # первый элемент списка

для t в T:
    если max  ⇑  4.3. Пример вычисления суммы элементов кортежа, находящихся в пределах 5… 10 
 # Сумма элементов кортежа, находящихся в пределах 5..10
# Указанный кортеж
С = (3, 5, 6, 4, 2, 8, 1, 9)
s = 0 # требуемая сумма

# расчет
для c в C:
    если (c> = 5) и (c <= 10):
        s = s + c
print ("Sum =", s) # Sum = 28 
 ⇑ 
 4.4. Пример поиска строки в списке строк 
 Дан строковый элемент и список строк  S .Необходимо определить позиции вхождения элемента item в списке  S . Позиции записей отображаются на экране. Если элемент item не найден в списке  S , отобразите соответствующее сообщение.
 Решение этой проблемы с помощью цикла for может быть, например, следующим:
 # поиск строки в списке строк
# Указанный список
S = ['abc', 'def', 'hij', 'abc', 'fhg', 'jkl', 'jpr']

item = str (input ("Введите элемент, который вы хотите найти:"))

P = [] # позиции записи элемента в списке S

# расчет
я = 0
для s в S:
    если s == item:
        P = P + [i]
    я = я + 1

если len (P)> 0:
    print ("Помещает запись элемента", item "в список")
    печать (P)
еще:
    print («Товар», элемент, «нет в списке») 
 Результатом вышеуказанного кода может быть следующий
 Введите предмет, который хотите найти: abc
Помещает элемент abc в список
[0, 3] 
 ⇑ 
 5.Пример использования оператора for, содержащего блок else 
 В примере определяется принадлежность указанного элемента кортежа с отображением соответствующего сообщения.
 # Определение, принадлежит ли данный элемент кортежу
# Указанный кортеж
С = (3, 5, 6, 4, 2, 8, 1, 9)

# ввод элемента
item = int (input ("Введите элемент, который вы ищете:"))

# расчет
для c в C:
    если c == item:
        print ("Элемент", элемент, "находится в списке")
        перемена
еще:
    print («Товар», элемент, «нет в списке») 
 Результат вышеуказанного кода будет следующим
 Введите предмет, который вы ищете: 7
Товара 7 нет в списке 
 ⇑ 
 Связанные темы 
 ⇑ 
Стиль кода
 - Автостопом по Python 
 Если вы спросите программистов Python, что им больше всего нравится в Python, они
 часто ссылаются на его высокую читаемость.Действительно, высокая читабельность
 лежит в основе дизайна языка Python, следуя
 Признанный факт, что код читают гораздо чаще, чем пишут.
 Одной из причин высокой читабельности кода Python является его относительно
 полный набор рекомендаций по стилю кода и «питонических» идиом.
 Когда опытный разработчик Python (Pythonista) называет части
 код не «Pythonic», они обычно означают, что эти строки
 кода не следуют общим рекомендациям и не выражают свои намерения в
 что считается лучшим (слышу: наиболее читаемым) способом.
 В некоторых пограничных случаях не было согласовано наилучший способ выражения
 намерение в коде Python, но такие случаи редки.
 Общие понятия 
 Явный код 
 Хотя с Python возможна любая черная магия,
 наиболее явный и простой способ предпочтительнее.
  Плохо 
 def make_complex (* args):
    х, у = аргументы
    return dict (** locals ())
 
  Хорошо 
 def make_complex (x, y):
    return {'x': x, 'y': y}
 
 В хорошем коде выше x и y явно получены из
 вызывающего абонента, и возвращается явный словарь.Разработчик
 используя эту функцию, точно знает, что делать, читая
 первая и последняя строки, чего нельзя сказать о плохом примере.
 Одна выписка в строке 
 Хотя некоторые составные утверждения, такие как понимание списков,
 разрешены и оценены за их краткость и выразительность,
 плохая практика - иметь два несвязанных оператора в одной строке кода.
  Плохо 
 печать «один»; напечатать "два"

если x == 1: вывести 'один'

if <сложное сравнение> и <другое сложное сравнение>:
    # сделай что-нибудь
 
  Хорошо 
 печать 'один'
напечатать "два"

если x == 1:
    напечатать "один"

cond1 = <сложное сравнение>
cond2 = <другое сложное сравнение>
если cond1 и cond2:
    # сделай что-нибудь
 
 Аргументы функции 
 Аргументы могут передаваться в функции четырьмя различными способами.
  Позиционные аргументы  являются обязательными и не имеют значений по умолчанию. Они есть
 самая простая форма аргументов, и их можно использовать для нескольких функций
 аргументы, которые полностью являются частью значения функции, и их порядок
 естественный. Например, в  отправьте (сообщение, получатель)  или  точка (x, y) 
 пользователю функции нетрудно вспомнить, что эти два
 функциям требуется два аргумента и в каком порядке.
 В этих двух случаях можно использовать имена аргументов при вызове
 функции и, таким образом, можно изменить порядок аргументов,
 вызывая, например,  send (recipient = 'World', message = 'Hello')  и
  балла (y = 2, x = 1) , но это снижает удобочитаемость и излишне многословно,
 по сравнению с более простыми вызовами на  send ('Hello', 'World')  и
  балл (1, 2) .
  Аргументы ключевого слова  не являются обязательными и имеют значения по умолчанию. Они есть
 часто используется для необязательных параметров, отправляемых в функцию. Когда функция имеет
 более двух-трех позиционных параметров, его подпись сложнее
 помнить и использовать аргументы ключевого слова со значениями по умолчанию. За
 Например, более полная функция  send  может быть определена как
  отправить (сообщение, кому, cc = None, bcc = None) . Здесь  cc  и  bcc 
 необязательный, и оценивается как  Нет , если им не передается другое значение.
 Вызов функции с аргументами ключевого слова может выполняться несколькими способами в
 Python; например, можно следить за порядком аргументов в
 определение без явного указания аргументов, как в
  send ('Hello', 'World', 'Cthulhu', 'God') , отправив слепую копию на
 Бог. Также можно было бы назвать аргументы в другом порядке, например, в
  send ('Hello again', 'World', bcc = 'God', cc = 'Cthulhu') . Те два
 возможностей лучше избегать без каких-либо веских причин не следовать
 синтаксис, наиболее близкий к определению функции:
  send ('Привет', 'Мир', cc = 'Cthulhu', bcc = 'God') .
 В качестве примечания, после ЯГНИ
 В принципе, зачастую сложнее удалить необязательный аргумент (и его логику
 внутри функции), который был добавлен «на всякий случай» и, похоже, никогда не используется,
 чем добавлять новый необязательный аргумент и его логику при необходимости.
 Список произвольных аргументов   - это третий способ передачи аргументов в
 функция. Если назначение функции лучше выражено подписью с
 расширяемое количество позиционных аргументов, его можно определить с помощью
  * args  конструкций.В теле функции  аргумента  будет кортежем всех
 остальные позиционные аргументы. Например,  send (message, * args) 
 может вызываться с каждым получателем в качестве аргумента:  send ('Hello', 'God',
 'Mom', 'Cthulhu') , а в теле функции  args  будет равно
  («Бог», «Мама», «Ктулху») .
 Однако эта конструкция имеет некоторые недостатки, и ее следует использовать с осторожностью. Если
 функция получает список аргументов одинаковой природы, часто бывает больше
 ясно, чтобы определить его как функцию одного аргумента, который является списком или
 любая последовательность.Здесь, если  send  имеет несколько получателей, лучше определить
 это явно:  send (сообщение, получатели)  и вызовите его с помощью  send ('Hello',
 [«Бог», «Мама», «Ктулху»]) . Таким образом, пользователь функции может управлять
 список получателей в виде списка заранее, и это открывает возможность передать
 любая последовательность, включая итераторы, которые нельзя распаковать как другие последовательности.
 Словарь  произвольных аргументов ключевого слова  - последний способ передать
 аргументы функций.Если функция требует неопределенного ряда
 именованных аргументов, можно использовать конструкцию  ** kwargs . в
 тело функции,  kwargs  будет словарем всех переданных именованных
 аргументы, которые не были перехвачены другими аргументами ключевого слова в
 подпись функции.
 То же предостережение, что и в случае списка произвольных аргументов  , необходимо для
 аналогичные причины: эти мощные методы должны использоваться, когда есть
 доказана необходимость их использования, и их не следует использовать, если более простые и
 более четкой конструкции достаточно, чтобы выразить намерение функции.
 Программист должен написать функцию, чтобы определить, какие аргументы
 позиционные аргументы и необязательные аргументы ключевого слова, и
 решить, следует ли использовать продвинутые методы произвольной передачи аргументов. Если
 совету, приведенному выше, следовать с умом, писать можно и приятно
 Функции Python:
 легко читается (название и аргументы не требуют пояснений)
 легко изменить (добавление нового аргумента ключевого слова не нарушает другие части
 код)
 Избегайте волшебной палочки 
 Мощный инструмент для хакеров, Python поставляется с очень богатым набором ловушек и
 инструменты, позволяющие выполнять практически любые хитрые трюки.Например, это
 можно сделать каждое из следующих действий:
 изменить способ создания и создания объектов
 изменить способ импорта модулей интерпретатором Python
 Возможно (и рекомендуется при необходимости) встроить подпрограммы C в Python.
 Однако все эти варианты имеют много недостатков и всегда лучше использовать
 самый простой способ достичь своей цели. Главный недостаток в том, что
 читабельность сильно страдает при использовании этих конструкций.Анализ многих кодов
 инструменты, такие как pylint или pyflakes, не смогут проанализировать этот «волшебный» код.
 Мы считаем, что разработчик Python должен знать об этих почти бесконечных
 возможностей, потому что вселяет уверенность в том, что никакая непреодолимая проблема не будет
 быть в пути. Однако зная, как и особенно когда использовать , а не 
 им очень важно.
 Подобно мастеру кунг-фу, питониста умеет убивать одним пальцем и
 никогда не делать этого.
 Мы все ответственные пользователи 
 Как видно выше, Python допускает множество уловок, и некоторые из них потенциально
 опасно.Хорошим примером является то, что любой клиентский код может переопределить объектный
 свойства и методы: в Python нет ключевого слова «private». Этот
 философия, сильно отличающаяся от языков с высокой степенью защиты, таких как Java, которые
 дать много механизмов предотвращения любого злоупотребления, выражается пословицей: «Мы
 все ответственные пользователи ».
 Это не означает, что, например, никакая собственность не считается частной, и
 что в Python невозможна надлежащая инкапсуляция. Скорее вместо того, чтобы полагаться
 на бетонных стенах, возведенных разработчиками между своим кодом и чужим кодом,
 Сообщество Python предпочитает полагаться на набор соглашений, указывающих, что эти
 к элементам нельзя обращаться напрямую.
 Основное соглашение для частных свойств и деталей реализации -
 префикс всех «внутренних» с подчеркиванием. Если клиентский код нарушает это правило
 и получает доступ к этим отмеченным элементам, любому ненадлежащему поведению или проблемам, возникающим, если
 код модифицирован - это ответственность клиентского кода.
 Приветствуется широкое использование этого соглашения: любой метод или свойство, которое
 не предназначенный для использования клиентским кодом, должен начинаться с символа подчеркивания.
 Это гарантирует лучшее разделение обязанностей и более легкую модификацию
 существующий код; всегда можно будет афишировать частную собственность,
 но сделать государственную собственность частной может быть намного сложнее.
 Возвращаемые значения 
 Когда функция становится сложнее, нередко использовать множественный возврат
 операторы внутри тела функции. Однако, чтобы сохранить ясное намерение
 и устойчивый уровень читабельности, желательно избегать возврата
 значимые значения из многих точек вывода в теле.
 Есть два основных случая возврата значений в функции: результат
 функция возвращается, когда она была обработана нормально, и случаи ошибок, которые
 указать неправильный входной параметр или любую другую причину, по которой функция не будет
 в состоянии завершить вычисление или задачу.
 Если вы не хотите создавать исключения для второго случая, то возврат
 значение, такое как None или False, указывающее, что функция не может быть выполнена
 правильно может понадобиться. В этом случае лучше вернуться как можно раньше.
 обнаружен неверный контекст. Это поможет сгладить структуру
 функция: весь код после оператора возврата из-за ошибки может
 Предположим, что условие выполнено, для дальнейшего вычисления основного результата функции.
 Часто необходимо иметь несколько таких операторов возврата.
 Однако, когда функция имеет несколько основных точек выхода для нормального выполнения,
 становится трудно отладить возвращаемый результат, поэтому может быть предпочтительнее
 сохраняйте единую точку выхода. Это также поможет выделить некоторые пути кода,
 и множественные точки выхода являются вероятным признаком того, что такой рефакторинг
 необходим.
 def комплексная функция (a, b, c):
    если не:
        return None # Вызов исключения может быть лучше
    если не b:
        return None # Вызов исключения может быть лучше
    # Какой-то сложный код пытается вычислить x из a, b и c
    # Сопротивляйтесь искушению вернуть x в случае успеха
    если не x:
        # Некоторые вычисления x по плану Б
    return x # Одна единственная точка выхода для возвращаемого значения x поможет
              # при ведении кода.
 Идиомы 
 Идиома программирования, проще говоря,  способ  написания кода. Понятие
 идиомы программирования подробно обсуждаются на c2
 и в Stack Overflow.
 Идиоматический код Python часто называют  Pythonic .
 Хотя обычно существует один - а желательно только один - очевидный способ сделать
 Это;  способ  написания идиоматического кода Python может быть неочевидным для Python
 новички. Итак, хорошие идиомы нужно приобретать сознательно.
 Ниже приведены некоторые общие идиомы Python:
 Распаковка 
 Если вам известна длина списка или кортежа, вы можете присвоить им имена.
 элементы с распаковкой. Например, поскольку  enumerate ()  предоставит
 кортеж из двух элементов для каждого элемента в списке:
 для индекса, элемент в перечислении (some_list):
    # делаем что-нибудь с индексом и элементом
 
 Вы также можете использовать это для обмена переменными:
 Вложенная распаковка тоже работает:
 В Python 3 новый метод расширенной распаковки был представлен
  PEP 3132 :
 a, * остаток = [1, 2, 3]
# a = 1, rest = [2, 3]
a, * в середине, c = [1, 2, 3, 4]
# a = 1, средний = [2, 3], c = 4
 
 Создать игнорируемую переменную 
 Если нужно что-то назначить (например, в Распаковке), но
 эта переменная не понадобится, используйте  __ :
 filename = 'foobar.текст'
базовое имя, __, ext = имя_файла.rpartition ('.')
 
 Примечание
 Многие руководства по стилю Python рекомендуют использовать одинарное подчеркивание « _ ».
 для одноразовых переменных вместо двойного подчеркивания « __ »
 рекомендуется здесь. Проблема в том, что « _ » обычно используется как псевдоним
 для функции  gettext () , а также используется в
 интерактивная подсказка для хранения значения последней операции. Используя
 двойное подчеркивание так же понятно и почти так же удобно,
 и исключает риск случайного вмешательства в работу любого из
 эти другие варианты использования.
 Создайте тот же список длины N 
 Используйте список Python  *  оператор:
 Создать список списков длины N 
 Поскольку списки изменяемы, оператор  *  (как указано выше) создаст список
 из N ссылок на  тот же список , что вряд ли то, что вам нужно.
 Вместо этого используйте понимание списка:
 four_lists = [[] для __ в xrange (4)]
 
 Примечание. Используйте range () вместо xrange () в Python 3.
 Создать строку из списка 
 Распространенная идиома для создания строк - использовать  str.join ()  для пустого
 строка.
 букв = ['s', 'p', 'a', 'm']
word = '' .join (буквы)
 
 Это установит значение переменной  word  на «спам». Эта идиома может быть
 применяется к спискам и кортежам.
 Поиск предмета в коллекции 
 Иногда нам нужно поискать в коллекции вещей. Давайте посмотрим на два
 варианты: списки и наборы.
 Возьмем, например, следующий код:
 s = set (['s', 'p', 'a', 'm'])
l = ['s', 'p', 'a', 'm']

def lookup_set (s):
    вернуть 's' в s

def lookup_list (l):
    вернуть 's' в l
 
 Несмотря на то, что обе функции выглядят одинаково,  lookup_set  использует
 тот факт, что наборы в Python являются хэш-таблицами, производительность поиска
 между ними очень разные. Чтобы определить, есть ли элемент в списке,
 Python должен будет пройтись по каждому элементу, пока не найдет подходящий элемент.Это отнимает много времени, особенно для длинных списков. В комплекте, с другой
 стороны, хэш элемента сообщит Python, где в наборе искать
 соответствующий элемент. В результате поиск может быть выполнен быстро, даже если
 набор большой. Аналогично работает поиск в словарях. За
 больше информации см. это
 Переполнение стека
 страница. Для получения подробной информации о количестве времени различные общие операции
 взять на себя каждую из этих структур данных, см.
 эта страница.
 Из-за этих различий в производительности часто рекомендуется использовать
 наборы или словари вместо списков в случаях, когда:
 Коллекция будет содержать большое количество предметов
 Вы будете постоянно искать предметы в коллекции
 У вас нет повторяющихся товаров.
 Для небольших коллекций или коллекций, в которых вы будете редко
 поиск, дополнительное время и память, необходимые для настройки
 хеш-таблица часто будет больше, чем время, сэкономленное улучшенным поиском
 скорость.
 PEP 8 
  PEP 8  - де-факто руководство по стилю кода для Python. Высокое качество,
 Легко читаемая версия PEP 8 также доступна на pep8.org.
 Это настоятельно рекомендуется к прочтению. Все сообщество Python делает свое
 лучше всего придерживаться рекомендаций, изложенных в этом документе.Какой-то проект
 может время от времени отклоняться от него, в то время как другие могут
 изменить его рекомендации.
 При этом согласование вашего кода Python с PEP 8, как правило, является хорошей идеей.
 и помогает сделать код более последовательным при работе над проектами с другими
 Разработчики. Есть программа командной строки pycodestyle
 (ранее известный как  pep8 ), который может проверить ваш код на соответствие.
 Установите его, выполнив следующую команду в своем терминале:
 $ pip install pycodestyle
 
 Затем запустите его для файла или серии файлов, чтобы получить отчет о любых нарушениях.
 $ pycodestyle optparse.py
optparse.py:69:11: E401 множественный импорт в одной строке
optparse.py:77:1: E302 ожидал 2 пустых строки, найдено 1
optparse.py:88:5: E301 ожидала 1 пустая строка, найдено 0
optparse.py:222:34: W602 устаревшая форма создания исключения
optparse.py:347:31: E211 пробел перед '('
optparse.py:357:17: E201 пробел после '{'
optparse.py:472:29: E221 несколько пробелов перед оператором
optparse.py:544:21: W601 .has_key () устарел, используйте 'in'
 
 Автоформатирование 
 Есть несколько инструментов автоматического форматирования, которые могут переформатировать ваш код,
 чтобы соответствовать PEP 8.
  autopep8 
 Программа autopep8 может использоваться для
 автоматически переформатировать код в стиле PEP 8. Установите программу с помощью:
 Используйте его для форматирования файла на месте с помощью:
 $ autopep8 --in-place optparse.py
 
 Исключение флага  --in-place  приведет к тому, что программа выведет измененный
 код прямо в консоль для просмотра. Флаг  - агрессивный  будет выполнять
 более существенные изменения и могут применяться многократно для большего эффекта.
  япф 
 В то время как autopep8 фокусируется на устранении нарушений PEP 8, yapf
 пытается улучшить формат вашего кода помимо соответствия PEP 8.
 Это средство форматирования нацелено на обеспечение такого же красивого кода, как у программиста, который
 пишет код, совместимый с PEP 8.
 Устанавливается с:
 Запустить автоматическое форматирование файла с помощью:
 $ yapf --in-place optparse.py
 
 Подобно autopep8, выполнение команды без флага  --in-place  приведет к
 выведите разницу для просмотра перед применением изменений.
  черный 
 Черный автоматический форматтер предлагает
 упрямое и детерминированное переформатирование вашей кодовой базы.
 Его основная цель заключается в обеспечении единого стиля кода без необходимости
 конфигурация для всех пользователей. Следовательно, пользователи черного могут забыть
 про форматирование вообще. Также из-за детерминированного подхода минимальные
 git diffs только с соответствующими изменениями гарантированы. Вы можете установить
 инструмент следующим образом:
 Файл Python можно отформатировать с помощью:
 Добавление флага  --diff  обеспечивает изменение кода для просмотра без
 прямое приложение.
 Соглашения 
 Вот некоторые соглашения, которым вы должны следовать, чтобы ваш код было легче читать.
 Проверить, равна ли переменная константе 
 Нет необходимости явно сравнивать значение с True, None или 0 - вы можете
 просто добавьте его в оператор if. См. Раздел Проверка истинности
 список того, что считается ложным.
  Плохо :
, если attr == True:
    напечатайте 'True!'

если attr == None:
    print 'attr is None!'
 
  Хорошо :
 # Просто проверьте значение
если attr:
    напечатайте "attr правдиво!"

# или проверьте обратное
если не attr:
    напечатайте 'attr ложно!'

# или, поскольку None считается ложным, явно проверить его
если attr - None:
    print 'attr is None!'
 
 Доступ к элементу словаря 
 Не используйте диктатор .has_key ()  метод. Вместо этого используйте  x в синтаксисе d ,
 или передайте аргумент по умолчанию  dict.get () .
  Плохо :
 d = {'привет': 'мир'}
если d.has_key ('привет'):
    print d ['hello'] # выводит 'world'
еще:
    распечатать default_value
 
  Хорошо :
 d = {'привет': 'мир'}

print d.get ('hello', 'default_value') # выводит 'world'
print d.get ('thingy', 'default_value') # выводит 'default_value'

# Или:
если "привет" в d:
    печать d ['привет']
 
 Короткие способы манипулирования списками 
 Составление списка
 предоставляют мощный и лаконичный способ работы со списками.
 Генератор выражений
 следовать почти тому же синтаксису, что и понимание списков, но возвращать генератор
 вместо списка.
 Создание нового списка требует больше работы и требует больше памяти. Если ты просто собираешься
 для перебора нового списка лучше использовать итератор.
  Плохо :
 # без нужды выделяет список всех (gpa, name) записей в памяти
valedictorian = max ([(student.gpa, student.name) для учащихся в выпускниках])
 
  Хорошо :
 valedictorian = max ((студент.gpa, student.name) для студента в Graduate)
 
 Используйте понимание списка, когда вам действительно нужно создать второй список, для
 пример, если вам нужно использовать результат несколько раз.
 Если ваша логика слишком сложна для понимания или генерации короткого списка
 выражение, рассмотрите возможность использования функции генератора вместо возврата списка.
  Хорошо :
 def make_batches (items, batch_size):
    "" "
    >>> список (make_batches ([1, 2, 3, 4, 5], batch_size = 3))
    [[1, 2, 3], [4, 5]]
    "" "
    current_batch = []
    для элемента в элементах:
        current_batch.добавить (элемент)
        если len (current_batch) == batch_size:
            yield current_batch
            current_batch = []
    yield current_batch
 
 Никогда не используйте составление списков только из-за его побочных эффектов.
  Плохо :
 [выведите (x) вместо x последовательно]
 
  Хорошо :
 для x в последовательности:
    печать (х)
 
 Фильтрация списка 
  Плохо :
 Никогда не удаляйте элементы из списка во время итерации по нему.
 # Фильтрующие элементы более 4
а = [3, 4, 5]
для я в:
    если i> 4:
        a.remove (i)
 
 Не выполняйте несколько проходов по списку.
 пока я в:
    a.remove (i)
 
  Хорошо :
 Используйте понимание списка или выражение генератора.
 # понимание создает новый объект списка
filter_values = [значение для значения в последовательности, если значение! = x]

# генераторы не создают другой список
filter_values = (значение для значения в последовательности, если значение! = x)
 
 Возможные побочные эффекты изменения исходного списка 
 Изменение исходного списка может быть рискованным, если на него ссылаются другие переменные.Но вы можете использовать  срезов , если вы действительно хотите это сделать.
 # заменить содержимое исходного списка
последовательность [::] = [значение для значения в последовательности if value! = x]
 
 Изменение значений в списке 
  Плохо :
 Помните, что назначение никогда не создает новый объект. Если две или более переменных относятся к одному и тому же списку, изменение одной из них изменяет их все.
 # Добавить три ко всем участникам списка.
а = [3, 4, 5]
b = a # a и b относятся к одному и тому же объекту списка

для i в диапазоне (len (a)):
    a [i] + = 3 # b [i] тоже меняет
 
  Хорошо :
 Безопаснее создать новый объект списка и оставить исходный в покое.
 a = [3, 4, 5]
б = а

# присвоить переменную "a" новому списку без изменения "b"
a = [i + 3 вместо i в a]
 
 Используйте  enumerate ()  подсчитайте ваше место в списке.
 a = [3, 4, 5]
для i, элемент перечисления (a):
    напечатать я, элемент
# отпечаток
# 0 3
# 1 4
# 2 5
 
 Функция  enumerate ()  имеет лучшую читаемость, чем обработка
 счетчик вручную. Более того, он лучше оптимизирован для итераторов.
 Чтение из файла 
 Используйте  с открытым синтаксисом  для чтения из файлов.Это автоматически закроется
 файлы для вас.
  Плохо :
 f = открытый ('file.txt')
a = f.read ()
распечатать
f.close ()
 
  Хорошо :
 с открытым ('file.txt') как f:
    для строки в f:
        линия печати
 
  с оператором  лучше, потому что он гарантирует, что вы всегда будете закрывать
 файл, даже если исключение возникает внутри блока  с блоком .
 Продолжение строки 
 Если длина логической строки кода превышает допустимый предел, необходимо
 разделить его на несколько физических линий.Интерпретатор Python присоединится
 последовательные строки, если последний символ строки - обратная косая черта. Это
 полезны в некоторых случаях, но обычно их следует избегать из-за их хрупкости:
 пробел, добавленный в конец строки после обратной косой черты, нарушит
 код и может иметь неожиданные результаты.
 Лучшее решение - заключать элементы в круглые скобки. Остался с
 открытая скобка в конце строки интерпретатор Python присоединится к
 следующую строку до закрытия скобок.То же самое и для фигурных
 и квадратные скобки.
  Плохо :
 my_very_big_string = "" "Долгое время я рано ложился спать. Иногда \
    когда я гасил свечу, мои глаза закрывались так быстро, что я даже не мог
    время сказать: «Я иду спать». «» "

from some.deep.module.inside.a.module import a_nice_function, another_nice_function, \
    еще_another_nice_function
 
  Хорошо :
 my_very_big_string = (
    «Долгое время я рано ложился спать.Иногда "
    "когда я гасил свечу, мои глаза так быстро закрывались"
    "что у меня даже не было времени сказать:" Я иду спать ".
)

from some.deep.module.inside.a.module import (
    a_nice_function, another_nice_function, still_another_nice_function)
 
 Однако чаще всего необходимость разбивать длинную логическую строку является признаком того, что
 вы пытаетесь делать слишком много дел одновременно, что может помешать
 читаемость.
No related posts.

Декабрь 2024
Пн	Вт	Ср	Чт	Пт	Сб	Вс
						1
2	3	4	5	6	7	8
9	10	11	12	13	14	15
16	17	18	19	20	21	22
23	24	25	26	27	28	29
30	31

Python оператор for: Функция range() в Python 3

Как работает цикл for в Python

Цикл for в Python

Простой цикл for

Цикл for с условием else

Когда полезно условие else?

Синтаксис цикла for

Итерируемые объекты (iterables) и итераторы (iterators)

Итерируемые объекты

Итераторы

Итераторы тоже итеративные объекты! Но.<img src='/800/600/https/www.techbeamers.com/wp-content/uploads/2018/01/Python-Operators-Tutorial-for-Beginners-to-Learn.png' /> .

Итерация по списку дважды

Итерация через list_iterator дважды

Протокол итератора

Создание своего собственного итератора

Создание своего собственного итерируемого объекта

Как работает цикл for?

Реализация логики цикла for с помощью оператора while

Разбор цикла for

Заключение

Цикл For и range() ~ PythonRu

Циклы for в Python — два простых примеры

Логика, лежащая в основе циклов for в Python

Итерация по строкам

Итерация по объектам range()

Лучшие примеры и распространенные ошибки

Цикл while в Python

Синтаксис while в Python

Пример работы цикла while

Комментарии к задаче

Бесконечный цикл while

Как остановить цикл while в Python?

Заключение

Цикл for .<img src='/800/600/https/cf2.ppt-online.org/files2/slide/g/glSXidBAG4vUOPnsxJ3cDNChM8z1jVLQwuk9YI/slide-80.jpg' /> .. in в Python.

Цикл for, перебор элементов.

Спецификация оператора for:

Циклы и управление ветвлением в Python.

Python. Оператор for. Назначение. Примеры решения задач

Содержание

1. Назначение оператора цикла for. Какие формы имеет оператор цикла for?

⇑

2. Полная форма оператора for, предусматривающая использование инструкций break и continue

⇑

3. Сокращенная форма оператора for (без использования блока else)

⇑

4. Примеры использования оператора for, который не содержит блока else

4.1. Пример вычисления суммы элементов списка

⇑

4.2. Пример вычисления максимального значения в списке

⇑

4.3. Пример вычисления суммы элементов кортежа, находящихся в пределах 5…10

⇑

4.4. Пример поиска строки в списке строк

⇑

5.<img src='/800/600/https/3.bp.blogspot.com/-ylNbMMuvXwk/WlDYI5qsPJI/AAAAAAAAHkY/wmtR8djHS9IbfqKY7qT2A79_-Kjlr54XQCLcBGAs/s1600/Screenshot%2Bfrom%2B2018-01-06%2B19%253A37%253A05.png' /> Пример использования оператора for, содержащего блок else

⇑

Связанные темы

⇑

Оператор «with» Python в примере

Реализация диспетчера контекста как класса

Обработка исключений

Реализация диспетчера контекста в качестве генератора

Обработка исключений

Рисование фрактального дерева

Если операторы - Учебник по Python

Операторы If

Условные операторы

Вложение

Оператор возврата Python - JournalDev

Функция Python без оператора возврата

Пример оператора возврата Python

Оператор возврата Python с выражением

Python return boolean

Python return string

Python return tuple

Функция Python, возвращающая другую функцию

Функция Python, возвращающая внешнюю функцию

Python возвращает несколько значений

Сводка

Как использовать оператор ИЛИ в выражении Python If?

Итераторы тоже итеративные объекты! Но. .

Цикл for . .. in в Python.

Спецификация оператора `for`:

5. Пример использования оператора for, содержащего блок else

`Реализация диспетчера контекста в качестве генератора`

`Обработка исключений`

`Рисование фрактального дерева`

`Если операторы - Учебник по Python`

`Операторы If`

`Условные операторы`

`Вложение`

`Оператор возврата Python - JournalDev`

`Функция Python без оператора возврата`

`Пример оператора возврата Python`

`Оператор возврата Python с выражением`

`Python return boolean`

`Python return string`

`Python return tuple`

`Функция Python, возвращающая другую функцию`

`Функция Python, возвращающая внешнюю функцию`

`Python возвращает несколько значений`

`Сводка`

`Как использовать оператор ИЛИ в выражении Python If?`

`Python If с OR`

`Пример 1. Оператор Python If с оператором OR`

`Пример 2: Оператор Python If-Else с оператором OR в условии / выражении`

`Пример 3: Оператор Python elif с оператором OR в условии / выражении`

`Резюме`

`Python. Заявление for. Цель. Примеры`

`Содержание`

`1.Назначение оператора цикла for. Какие формы есть у оператора цикла for?`

`⇑`

`2. Полная форма оператора for, предусматривающая использование инструкций break и continue`

`⇑`

`3.Сокращенная форма оператора for (без использования блока else)`

`⇑`

`4. Примеры использования оператора for, не содержащего блока else`

`4.1. Пример расчета суммы пунктов списка`

`⇑`

`4.2. Пример расчета максимального значения в списке`

`Добавить комментарий Отменить ответ`