Разное

Python типы переменных: Python. Урок 3. Типы и модель данных

Содержание

Типы данных. Переменные. Урок 3

Данные и их типы

В реальной жизни мы совершаем различные действия над окружающими нас предметами, или объектами. Мы меняем их свойства, наделяем новыми функциями. По аналогии с этим компьютерные программы также манипулируют объектами, только виртуальными, цифровыми. Пока не дойдем до уровня объектно-ориентированного программирования, будем называть такие объекты данными.

Очевидно, данные бывают разными. Часто компьютерной программе приходится работать с числами и строками. Так на прошлом уроке мы работали с числами, выполняя над ними арифметические операции. Операция сложения выполняла изменение первого числа на величину второго, а умножение увеличивало одно число в количество раз, соответствующее второму.

Числа в свою очередь также бывают разными: целыми, вещественными, могут иметь огромное значение или очень длинную дробную часть.

При знакомстве с языком программирования Python мы столкнемся с тремя типами данных:

  • целые числа (тип int) – положительные и отрицательные целые числа, а также 0 (например, 4, 687, -45, 0).

  • числа с плавающей точкой (тип float) – дробные, они же вещественные, числа (например, 1.45, -3.789654, 0.00453). Примечание: для разделения целой и дробной частей здесь используется точка, а не запятая.

  • строки (тип str) — набор символов, заключенных в кавычки (например, «ball», «What is your name?», ‘dkfjUUv’, ‘6589’). Примечание: кавычки в Python могут быть одинарными или двойными; одиночный символ в кавычках также является строкой, отдельного символьного типа в Питоне нет.

Операции в программировании

Операция – это выполнение каких-либо действий над данными, которые в данном случае именуют операндами. Само действие выполняет оператор – специальный инструмент. Если бы вы выполняли операцию постройки стола, то вашими операндами были бы доска и гвоздь, а оператором – молоток.

Так в математике и программировании символ плюса является оператором операции сложения по отношению к числам. В случае строк этот же оператор выполняет операцию конкатенации, т. е. соединения.

>>> 10.25 + 98.36
108.61
>>> 'Hello' + 'World'
'HelloWorld'

Здесь следует для себя отметить, что то, что делает оператор в операции, зависит не только от него, но и от типов данных, которыми он оперирует. Молоток в случае нападения на вас крокодила перестанет играть роль строительного инструмента. Однако в большинстве случаев операторы не универсальны. Например, знак плюса неприменим, если операндами являются, с одной стороны, число, а с другой – строка.

>>> 1 + 'a'
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: unsupported operand type(s) for +: 
'int' and 'str'

Здесь в строке TypeError: unsupported operand type(s) for +: 'int' and 'str' интерпретатор сообщает, что произошла ошибка типа – неподдерживаемый операнд для типов int и str.

Изменение типов данных

Приведенную выше операцию все-таки можно выполнить, если превратить число 1 в строку «1». Для изменения одних типов данных в другие в языке Python предусмотрен ряд встроенных в него функций (что такое функция в принципе, вы узнаете в других уроках). Поскольку мы пока работаем только с тремя типами (int, float и str), то рассмотрим только соответствующие им функции: int(), float(), str().

>>> str(1) + 'a'
'1a'
>>> int('3') + 4
7
>>> float('3.2') + int('2')
5.2
>>> str(4) + str(1.2)
'41.2'

Эти функции преобразуют то, что помещается в их скобки соответственно в целое число, вещественное число или строку. Однако надо понимать, что преобразовать можно не все:

>>> int('hi')
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
ValueError: invalid literal for int() with 
base 10: 'hi'

Здесь возникла ошибка значения (ValueError), так как передан литерал (в данном случае строка с буквенными символами), который нельзя преобразовать к числу с основанием 10. Однако функция int() не такая простая:

>>> int('101', 2)
5
>>> int('F', 16)
15

Если вы знаете о различных системах счисления, то поймете, что здесь произошло.

Обратите внимание еще на одно. Данные могут называться значениями, а также литералами. Эти три понятия («данные», «значение», «литерал») не обозначают одно и то же, но близки и нередко употребляются как синонимы. Чтобы понять различие между ними, места их употребления, надо изучить программирование глубже.

Переменные

Данные хранятся в ячейках памяти компьютера. Когда мы вводим число, оно помещается в какую-то ячейку памяти. Но как потом узнать, куда именно? Как впоследствии обращаться к этим данными? Нужно как-то запомнить, пометить соответствующую ячейку.

Раньше, при написании программ на машинном языке, обращение к ячейкам памяти осуществляли с помощью указания их регистров, т. е. конкретно сообщали, куда положить данные и откуда их взять. Однако с появлением ассемблеров при обращении к данным стали использовать словесные переменные, что куда удобней для человека.

Механизм связи между переменными и данными может различаться в зависимости от языка программирования и типов данных. Пока достаточно запомнить, что в программе данные связываются с каким-либо именем и в дальнейшем обращение к ним возможно по этому имени-переменной.

Слово «переменная» обозначает, что сущность может меняться, она непостоянна. Действительно, вы увидите это в дальнейшем, одна и та же переменная может быть связана сначала с одними данными, а потом – с другими. То есть ее значение может меняться, она переменчива.

В программе на языке Python, как и на большинстве других языков, связь между данными и переменными устанавливается с помощью знака =. Такая операция называется присваивание (также говорят «присвоение»). Например, выражение sq = 4 означает, что на объект, представляющий собой число 4, находящееся в определенной области памяти, теперь ссылается переменная sq, и обращаться к этому объекту следует по имени sq.

Имена переменных могут быть любыми. Однако есть несколько общих правил их написания:

  1. Желательно давать переменным осмысленные имена, говорящие о назначении данных, на которые они ссылаются.

  2. Имя переменной не должно совпадать с командами языка (зарезервированными ключевыми словами).

  3. Имя переменной должно начинаться с буквы или символа подчеркивания (_), но не с цифры.

  4. Имя переменной не должно содержать пробелы.

Чтобы узнать значение, на которое ссылается переменная, находясь в режиме интерпретатора, достаточно ее вызвать, т. е. написать имя и нажать Enter.

>>> sq = 4
>>> sq
4

Вот более сложный пример работы с переменными в интерактивном режиме:

>>> apples = 100
>>> eat_day = 5
>>> day = 7
>>> apples = apples - eat_day * day
>>> apples
65

Здесь фигурируют три переменные: apples, eat_day и day. Каждой из них присваивается свое значение. Выражение apples = apples - eat_day * day сложное. Сначала выполняется подвыражение, стоящее справа от знака равенства. После этого его результат присваивается переменной apples, в результате чего ее старое значение (100) теряется. В подвыражении apples - eat_day * day вместо имен переменных на самом деле используются их значения, т. е. числа 100, 5 и 7.

Практическая работа

  1. Переменной var_int присвойте значение 10, var_float — значение 8.4, var_str — «No».

  2. Значение, хранимое в переменной var_int, увеличьте в 3.5 раза. Полученный результат свяжите с переменной var_big.

  3. Измените значение, хранимое в переменной var_float, уменьшив его на единицу, результат свяжите с той же переменной.

  4. Разделите var_int на var_float, а затем var_big на var_float. Результат данных выражений не привязывайте ни к каким переменным.

  5. Измените значение переменной var_str на «NoNoYesYesYes». При формировании нового значения используйте операции конкатенации (+) и повторения строки (*).

  6. Выведите значения всех переменных.

Примеры решения и дополнительные уроки в android-приложении и pdf-версии курса

Python — Типы переменных — CoderLessons.com

Переменные — это не что иное, как зарезервированные области памяти для хранения значений. Это означает, что когда вы создаете переменную, вы резервируете некоторое пространство в памяти.

На основе типа данных переменной интерпретатор выделяет память и решает, что можно сохранить в зарезервированной памяти. Поэтому, назначая переменным разные типы данных, вы можете хранить целые числа, десятичные числа или символы в этих переменных.

Присвоение значений переменным

Переменные Python не требуют явного объявления для резервирования места в памяти. Объявление происходит автоматически, когда вы присваиваете значение переменной. Знак равенства (=) используется для присвоения значений переменным.

Операнд слева от оператора = — это имя переменной, а операнд справа от оператора = — это значение, хранящееся в переменной. Например —

Live Demo

#!/usr/bin/python

counter = 100          # An integer assignment
miles   = 1000. 0       # A floating point
name    = "John"       # A string

print counter
print miles
print name

Здесь 100, 1000.0 и «Джон» — это значения, присвоенные переменным счетчика , миль и имени соответственно. Это дает следующий результат —

100
1000.0
John

Множественное назначение

Python позволяет назначать одно значение нескольким переменным одновременно. Например —

a = b = c = 1

Здесь создается целочисленный объект со значением 1, и все три переменные назначаются одной и той же ячейке памяти. Вы также можете назначить несколько объектов для нескольких переменных. Например —

a,b,c = 1,2,"john"

Здесь два целочисленных объекта со значениями 1 и 2 назначены переменным a и b соответственно, а один строковый объект со значением «john» назначен переменной c.

Стандартные типы данных

Данные, хранящиеся в памяти, могут быть разных типов. Например, возраст человека сохраняется в виде числового значения, а его или ее адрес — в виде буквенно-цифровых символов. Python имеет различные стандартные типы данных, которые используются для определения возможных операций над ними и метода хранения для каждого из них.

Python имеет пять стандартных типов данных —

  • чисел
  • строка
  • Список
  • Кортеж
  • толковый словарь

Номера Python

Числовые типы данных хранят числовые значения. Числовые объекты создаются при назначении им значения. Например —

var1 = 1
var2 = 10

Вы также можете удалить ссылку на числовой объект с помощью оператора del. Синтаксис оператора del —

del var1[,var2[,var3[....,varN]]]]

Вы можете удалить один объект или несколько объектов с помощью оператора del. Например —

del var
del var_a, var_b

Python поддерживает четыре различных числовых типа —

  • int (целые числа со знаком)
  • long (длинные целые числа, они также могут быть представлены в восьмеричном и шестнадцатеричном виде)
  • float (реальные значения с плавающей точкой)
  • комплекс (комплексные числа)

Примеры

Вот несколько примеров чисел —

ИНТ долго поплавок сложный
10 51924361L 0. 0 3.14j
100 -0x19323L 15,20 45.j
-786 0122L -21,9 9.322e-36j
080 0xDEFABCECBDAECBFBAEl 32,3 + e18 .876j
-0490 535633629843L -90. -.6545 + 0J
-0x260 -052318172735L -32.54e100 3e + 26J
0x69 -4721885298529L 70,2-E12 4.53e-7j
  • Python позволяет использовать строчные буквы l с длинными, но рекомендуется использовать только заглавные буквы L, чтобы избежать путаницы с числом 1. Python отображает длинные целые числа с заглавными буквами L.

  • Комплексное число состоит из упорядоченной пары вещественных чисел с плавающей точкой, обозначаемых x + yj, где x и y — действительные числа, а j — мнимая единица.

Python позволяет использовать строчные буквы l с длинными, но рекомендуется использовать только заглавные буквы L, чтобы избежать путаницы с числом 1. Python отображает длинные целые числа с заглавными буквами L.

Комплексное число состоит из упорядоченной пары вещественных чисел с плавающей точкой, обозначаемых x + yj, где x и y — действительные числа, а j — мнимая единица.

Python Strings

Строки в Python идентифицируются как непрерывный набор символов, представленных в кавычках. Python допускает использование пар одинарных или двойных кавычек. Подмножества строк могут быть получены с использованием оператора среза ([] и [:]) с индексами, начинающимися с 0 в начале строки и проходящими их от -1 в конце.

Знак плюс (+) — это оператор объединения строк, а звездочка (*) — оператор повторения. Например —

Live Demo

#!/usr/bin/python

str = 'Hello World!'

print str          # Prints complete string
print str[0]       # Prints first character of the string
print str[2:5]     # Prints characters starting from 3rd to 5th
print str[2:]      # Prints string starting from 3rd character
print str * 2      # Prints string two times
print str + "TEST" # Prints concatenated string

Это даст следующий результат —

Hello World!
H
llo
llo World!
Hello World!Hello World!
Hello World!TEST

Списки Python

Списки являются наиболее универсальными из составных типов данных Python. Список содержит элементы, разделенные запятыми и заключенные в квадратные скобки ([]). В некоторой степени списки похожи на массивы в C. Одно из различий между ними состоит в том, что все элементы, принадлежащие списку, могут иметь разные типы данных.

Доступ к значениям, хранящимся в списке, можно получить с помощью оператора слайса ([] и [:]), индексы которого начинаются с 0 в начале списка и заканчиваются -1. Знак плюс (+) является оператором объединения списков, а звездочка (*) — оператором повторения. Например —

#!/usr/bin/python

list = [ 'abcd', 786 , 2.23, 'john', 70.2 ]
tinylist = [123, 'john']

print list          # Prints complete list
print list[0]       # Prints first element of the list
print list[1:3]     # Prints elements starting from 2nd till 3rd 
print list[2:]      # Prints elements starting from 3rd element
print tinylist * 2  # Prints list two times
print list + tinylist # Prints concatenated lists

Это дает следующий результат —

['abcd', 786, 2.23, 'john', 70.2]
abcd
[786, 2.23]
[2.23, 'john', 70.2]
[123, 'john', 123, 'john']
['abcd', 786, 2.23, 'john', 70.2, 123, 'john']

Python Tuples

Кортеж — это другой тип данных последовательности, аналогичный списку. Кортеж состоит из нескольких значений, разделенных запятыми. В отличие от списков, однако, кортежи заключены в круглые скобки.

Основные различия между списками и кортежами: списки заключены в квадратные скобки ([]), их элементы и размер можно изменить, а кортежи заключить в скобки (()) и не могут быть обновлены. Кортежи можно рассматривать как списки только для чтения . Например —

Live Demo

#!/usr/bin/python

tuple = ( 'abcd', 786 , 2.23, 'john', 70.2  )
tinytuple = (123, 'john')

print tuple           # Prints complete list
print tuple[0]        # Prints first element of the list
print tuple[1:3]      # Prints elements starting from 2nd till 3rd 
print tuple[2:]       # Prints elements starting from 3rd element
print tinytuple * 2   # Prints list two times
print tuple + tinytuple # Prints concatenated lists

Это дает следующий результат —

('abcd', 786, 2. 23, 'john', 70.2)
abcd
(786, 2.23)
(2.23, 'john', 70.2)
(123, 'john', 123, 'john')
('abcd', 786, 2.23, 'john', 70.2, 123, 'john')

Следующий код недопустим с кортежем, потому что мы попытались обновить кортеж, что недопустимо. Подобный случай возможен со списками —

#!/usr/bin/python

tuple = ( 'abcd', 786 , 2.23, 'john', 70.2  )
list = [ 'abcd', 786 , 2.23, 'john', 70.2  ]
tuple[2] = 1000    # Invalid syntax with tuple
list[2] = 1000     # Valid syntax with list

Словарь Python

Словари Python являются разновидностью хеш-таблиц. Они работают как ассоциативные массивы или хэши, найденные в Perl, и состоят из пар ключ-значение. Ключ словаря может быть практически любого типа Python, но обычно это числа или строки. Значения, с другой стороны, могут быть любым произвольным объектом Python.

Словари заключены в фигурные скобки ({}), а значения могут быть назначены и доступны с помощью квадратных скобок ([]). Например —

Live Demo

#!/usr/bin/python

dict = {}
dict['one'] = "This is one"
dict[2]     = "This is two"

tinydict = {'name': 'john','code':6734, 'dept': 'sales'}


print dict['one']       # Prints value for 'one' key
print dict[2]           # Prints value for 2 key
print tinydict          # Prints complete dictionary
print tinydict.keys()   # Prints all the keys
print tinydict.values() # Prints all the values

Это дает следующий результат —

This is one
This is two
{'dept': 'sales', 'code': 6734, 'name': 'john'}
['dept', 'code', 'name']
['sales', 6734, 'john']

Словари не имеют понятия порядка среди элементов. Неверно говорить, что элементы «вышли из строя»; они просто неупорядочены.

Преобразование типов данных

Иногда вам может потребоваться выполнить преобразования между встроенными типами. Для преобразования между типами вы просто используете имя типа в качестве функции.

Есть несколько встроенных функций для выполнения преобразования из одного типа данных в другой. Эти функции возвращают новый объект, представляющий преобразованное значение.

int (x [, base])

Преобразует х в целое число. base указывает базу, если x является строкой.

длинный (x [, base])

Преобразует x в длинное целое. base указывает базу, если x является строкой.

Поплавок (х)

Преобразует x в число с плавающей точкой.

сложный (настоящий [, imag])

Создает комплексное число.

ул (х)

Преобразует объект x в строковое представление.

магнезии (х)

Преобразует объект x в строку выражения.

Eval (ул)

Оценивает строку и возвращает объект.

набор (ы)

Преобразует s в кортеж.

(ена)

Преобразует s в список.

набор (ы)

Преобразует s в набор.

ДИКТ (д)

Создает словарь. d должен быть последовательностью (ключ, значение) кортежей.

frozenset (ы)

Преобразует s в замороженный набор.

CHR (х)

Преобразует целое число в символ.

unichr (х)

Преобразует целое число в символ Unicode.

Ord (х)

Преобразует один символ в его целочисленное значение.

гекс (х)

Преобразует целое число в шестнадцатеричную строку.

Октябрь (х)

Преобразует целое число в восьмеричную строку.

Как определить тип переменной Python? Ru Python

Как я могу увидеть тип переменной, является ли она неподписанной 32-разрядной, подписанной 16 бит и т. Д.?

Python не имеет те же типы, что и C / C ++, что, по-видимому, является вашим вопросом.

Попробуй это:

>>> i = 123 >>> type(i) <type 'int'> >>> type(i) is int True >>> i = 123456789L >>> type(i) <type 'long'> >>> type(i) is long True >>> i = 123. 456 >>> type(i) <type 'float'> >>> type(i) is float True 

Однако различие между int и long уходит в Python 3.0.

Возможно, вы ищете функцию type() .

См. Примеры ниже, но в Python нет типа «unsigned», как Java.

Положительное число:

 >>> v = 10 >>> type(v) <type 'int'> 

Большое положительное целое число:

 >>> v = 100000000000000 >>> type(v) <type 'long'> 

Отрицательное целое число:

 >>> v = -10 >>> type(v) <type 'int'> 

Буквальная последовательность символов:

 >>> v = 'hi' >>> type(v) <type 'str'> 

Это так просто. Вы делаете это так.

 print(type(variable_name)) 

Итак, если у вас есть переменная, например:

 one = 1 

Вы хотите знать его тип?

В Python есть правильные пути и неправильные способы сделать практически все. Вот правильный путь:

type использования

 >>> type(one) <type 'int'> 

Вы можете использовать атрибут __name__ для получения имени объекта. (Это один из немногих специальных атрибутов, которым нужно использовать имя __dunder__ чтобы добраться до – в модуле inspect нет даже метода.)

 >>> type(one).__name__ 'int' 

Не используйте

__class__

В Python имена, начинающиеся с символа подчеркивания, семантически не являются частью общедоступного API, и пользователям лучше избегать их использования. (За исключением случаев, когда это абсолютно необходимо).

Поскольку type дает нам класс объекта, мы должны избегать его получения. :

 >>> one.__class__ 

Обычно это первая идея, которую люди имеют при доступе к типу объекта в методе – они уже ищут атрибуты, поэтому тип кажется странным. Например:

 class Foo(object): def foo(self): self.__class__ 

Не. Вместо этого введите type (self):

 class Foo(object): def foo(self): type(self) 

Реализация деталей ints и floats

Как я могу увидеть тип переменной, является ли она неподписанной 32-разрядной, подписанной 16 бит и т. Д.?

В Python эти особенности являются деталями реализации. Итак, в общем, мы обычно не беспокоимся об этом в Python. Однако, чтобы удовлетворить ваше любопытство …

В Python 2 int обычно представляет собой целое число со знаком, равное ширине слова реализации (ограничено системой). Обычно это выполняется как долгое время на C. Когда целые числа становятся больше, чем это, мы обычно конвертируем их в длинные Python (с неограниченной точностью, чтобы не путать с C longs).

Например, в 32-битном Python 2 мы можем вывести, что int представляет собой 32-битное целое число:

 >>> import sys >>> format(sys.maxint, '032b') '01111111111111111111111111111111' >>> format(-sys.maxint - 1, '032b') # minimum value, see docs. '-10000000000000000000000000000000' 

В Python 3 старый int уходит, и мы просто используем (Python) long как int, который имеет неограниченную точность.

Мы также можем получить некоторую информацию о поплавках Python, которые обычно выполняются как двойные в C:

 >>> sys.float_info sys.floatinfo(max=1.7976931348623157e+308, max_exp=1024, max_10_exp=308, min=2.2250738585072014e-308, min_exp=-1021, min_10_exp=-307, dig=15, mant_dig=53, epsilon=2.2204460492503131e-16, radix=2, rounds=1) 

Вывод

Не используйте __class__ , семантически частный атрибут, чтобы получить тип переменной. Вместо этого используйте type .

И не беспокойтесь о деталях реализации Python. Мне не приходилось решать проблемы вокруг этого. Вы, вероятно, тоже этого не сделаете, и если вы действительно это делаете, вы должны знать достаточно, чтобы не смотреть на этот ответ, что делать.

Еще один способ использования __class__ :

 >>> a = [1, 2, 3, 4] >>> a.__class__ <type 'list'> >>> b = {'key1': 'val1'} >>> b.__class__ <type 'dict'> >>> c = 12 >>> c.__class__ <type 'int'> 

Вопрос несколько неоднозначен – я не уверен, что вы подразумеваете под «представлением». Если вы пытаетесь запросить тип родного объекта Python, ответ @atzz будет направлять вас в правильном направлении.

Однако, если вы пытаетесь создать объекты Python, которые имеют семантику примитивных C-типов (например, uint32_t , int16_t ), используйте модуль struct . Таким образом, вы можете определить количество бит в данном примитиве типа C:

 >>> struct.calcsize('c') # char 1 >>> struct.calcsize('h') # short 2 >>> struct.calcsize('i') # int 4 >>> struct.calcsize('l') # long 4 

Это также отражается в модуле array , который может создавать массивы этих типов нижнего уровня:

 >>> array.array('c').itemsize # char 1 

Максимальное целочисленное число ( int Python 2) задается sys.maxint .

 >>> import sys, math >>> math.ceil(math.log(sys.maxint, 2)) + 1 # Signedness 32.0 

Существует также sys.getsizeof , который возвращает фактический размер объекта Python в остаточной памяти:

 >>> a = 5 >>> sys.getsizeof(a) # Residual memory. 12 

Для данных с плавающей запятой и данных точности используйте sys. float_info :

 >>> sys.float_info sys.floatinfo(max=1.7976931348623157e+308, max_exp=1024, max_10_exp=308, min=2.2250738585072014e-308, min_exp=-1021, min_10_exp=-307, dig=15, mant_dig=53, epsilon=2.2204460492503131e-16, radix=2, rounds=1) 

Вы имеете в виду Python или ctypes ?

В первом случае вы просто не можете – потому что у Python нет подписанных / unsigned, 16/32 битных целых чисел.

Во втором случае вы можете использовать type() :

 >>> import ctypes >>> a = ctypes.c_uint() # unsigned int >>> type(a) <class 'ctypes.c_ulong'> 

Дополнительную информацию о типах ctypes см. В официальной документации .

 print type(variable_name) 

Я также настоятельно рекомендую интерактивный интерпретатор IPython при решении таких вопросов. Он позволяет вам вводить имя variable_name? и вернет полный список информации об объекте, включая тип и строку документа для этого типа.

например

 In [9]: var = 123 In [10]: var? Type: int Base Class: <type 'int'> String Form: 123 Namespace: Interactive Docstring: int(x[, base]) -> integer Convert a string or number to an integer, if possible. A floating point argument will be truncated towards zero (this does not include a string representation of a floating point number!) When converting a string, use the optional base. It is an error to supply a base when converting a non-string. If the argument is outside the integer range a long object will be returned instead. 

Это может быть немного нерелевантно. но вы можете проверить типы объектов с isinstance(object, type) как указано здесь .

У Python нет таких типов, которые вы описываете. Для представления интегральных значений используются два типа: int , который соответствует типу int платформы в C и long , который является произвольным целым числом точности (то есть он растет по мере необходимости и не имеет верхнего предела). int s молча преобразуются в long если выражение производит результат, который не может быть сохранен в int .

Примеры простой проверки типов в Python:

 assert type(variable_name) == int assert type(variable_name) == bool assert type(variable_name) == list 

Простой, для python 3.4 и выше

 print (type(variable_name)) 

Python 2.7 и выше

 print type(variable_name) 

Это действительно зависит от того, какой уровень вы имеете в виду. В Python 2.x существуют два целочисленных типа: int (ограничено sys.maxint ) и long (неограниченная точность) по историческим причинам. В коде Python это не должно иметь большого значения, потому что интерпретатор автоматически преобразуется в длинный, когда число слишком велико. Если вы хотите узнать о фактических типах данных, используемых в базовом интерпретаторе, это зависит от реализации. (CPython находятся в объектах / intobject.c и Objects / longobject.c.) Чтобы узнать о типах систем, посмотрите на вызов cdleary для использования структурного модуля.

Для python2.x используйте

 print type(variable_name) 

Для python3.x используйте

 print(type(variable_name)) 

Как узнать тип переменной Python

Введение

В Python есть две функции
type()
и
isinstance()
с помощью которых можно проверить к какому типу данных относится переменная.

type()

Встроенная функция type() это самый простой способ выяснить тип. Вы можете
воспользоваться следующим образом.

print(type(var_list))

Пример использования type()

В Python всего пять типов данных. Создайте пять переменных разного
типа и проверьте работу функции:

var_int = 1380
var_str = 'heihei.ru'
var_bool = True
var_list = ['heihei.ru','topbicycle.ru','urn.su']
var_tuple = ('andreyolegovich.ru', 'aredel.com')


print(type(var_int))
print(type(var_str))
print(type(var_bool))
print(type(var_list))
print(type(var_tuple))

<class ‘int’>
<class ‘str’>
<class ‘bool’>
<class ‘list’>
<class ‘tuple’>

Спецификацию функции type() вы можете прочитать
на сайте

docs.python.org

С помощью команды

type()

можно, например, определить куда установлен Python.

Подробнее об этом
можете прочитать

здесь

type python3

python3 is hashed (/usr/bin/python3)

type python

python3 is hashed (/usr/bin/python)

isinstance()

Кроме type() в Python есть функция isinstance(),
с помощью которой можно проверить не относится ли
переменная к какому-то определённому типу.

Иногда это очень удобно, а если нужно — всегда можно на основе
isinstance() написать свою функцию.

Пример использования

Из isinstance() можно сделать аналог type()

В Python пять типов данных, создадим пять переменных разного
типа и проверим работу функции

var_int = 1380
var_str = 'heihei. ru'
var_bool = True
var_list = ['heihei.ru','topbicycle.ru','urn.su']
var_tuple = ('andreyolegovich.ru', 'aredel.com')


if (isinstance(var_int, int)):
print(f"{var_int} is int")
else:
print(f"{var_int} is not int")

if (isinstance(var_str, str)):
print(f"{var_str} is str")

else:
print(f"{var_str} is not str")

if (isinstance(var_bool, bool)):
print(f"{var_bool} is bool")
else:
print(f"{var_bool} is not bool")

if (isinstance(var_list, list)):
print(f"{var_list} is list")
else:
print(f"{var_list} is not list")

if (isinstance(var_tuple, tuple)):
print(f"{var_tuple} is tuple")
else:
print(f"{var_tuple} is not tuple")

Результат

1380 is int
heihei. ru is str
True is bool
[‘heihei.ru’, ‘topbicycle.ru’, ‘urn.su’] is list
(‘andreyolegovich.ru’, ‘aredel.com’) is tuple

Напишем свою фукнцию по определению типа typeof()
на базе isinstance

def typeof(your_var):
if (isinstance(your_var, int)):
return 'int'
elif (isinstance(your_var, bool)):
return 'bool'
elif (isinstance(your_var, str)):
return 'str'
elif (isinstance(your_var, list)):
return 'list'
elif (isinstance(your_var, tuple)):
return 'tuple'
else:
print("type is unknown")

Протестируем нашу функцию

print(f»var_list is {typeof(var_list)}»)

var_list is list

В

C&plus;&plus;

похожую задачу решает функция

typeid()

Читать статью: «Как определить тип переменной C&plus;&plus;»

В

.NET / C#

за это отвечает функция

GetType()

Добавьте типы переменных в файл .pyx (Python)

Я пытаюсь скомпилировать модуль с помощью Cython, чтобы ускорить его работу.

Ускорение неплохое, но учебник Cython указывает, что оно может быть еще лучше при использовании статической типизации (см. http://docs.cython.org/src/quickstart/cythonize.html#determining-where-to-add-types ).

Теперь я использовал

cython -a myscript.pyd 

команда, чтобы увидеть, где было бы хорошо добавить типы, и везде, где я объявляю переменные, строки кодов выделяются желтым цветом, указывая, что я потенциально могу добавить туда типы переменных.

Проблема у меня в том, что это только кажется возможным сделать внутри функции. Например, некоторые из моих выделенных желтым цветом строк в коде

a = np.zeros(len(b))
word = 'pref' 

Поэтому в файле .pyx я изменил его на

float a = np.zeros(len(b))
char word = 'pref'

Теперь это не работает. Я не могу запустить или скомпилировать это. Итак, как я могу добавлять типы переменных, если они не находятся внутри функции?

python

types

cython

Поделиться

Источник


Neodyme    

29 июля 2014 в 10:26

2 ответа


  • Cython, чистый режим Python: .pxd и @locals

    У меня есть программа Python, которую я хочу ускорить с помощью Cython, сохраняя при этом исходный код читаемым интерпретатором Python (чистый режим Python). Я получаю увеличение скорости 20%, просто компилируя его таким, какой он есть. Затем я создал файл .pxd и попытался добавить несколько…

  • Не удалось установить PyX с помощью Anaconda

    У меня возникли проблемы с установкой python модулей PyX, я получил следующую ошибку при использовании pip: $ pip install PyX Collecting PyX Could not find a version that satisfies the requirement PyX (from versions: ) Some externally hosted files were ignored as access to them may be unreliable…



2

Вам нужно использовать cdef :

cdef char word
c = 'pref'
cdef int i,b etc..

Если вы посмотрите в тех документах, на которые вы ссылались:

Вызовы функций Python могут быть дорогостоящими – в Cython вдвойне, потому что для выполнения вызова может потребоваться преобразование в объекты Python и обратно. В приведенном выше примере предполагается, что аргумент является двойником C как внутри f(), так и в вызове к нему, однако объект Python float должен быть построен вокруг аргумента, чтобы передать его.
Поэтому Cython предоставляет синтаксис для объявления функции в стиле C-ключевое слово cdef
:

cdef double f(double x) except? -2:
    return x**2-x

Поделиться


Padraic Cunningham    

29 июля 2014 в 10:54



1

Сначала вам нужно сказать cython, что эта переменная получит статический тип с cdef . Во-вторых, вы пытаетесь присвоить массив одной переменной с плавающей запятой. Вы должны использовать тип, совместимый с массивом numpy. Numpy имеет C-бэкэнд, который определяет типы массивов, которые могут быть использованы в Cython. Правильный способ объявить тип для вашего массива будет следующим.

cimport numpy as np
cdef np.ndarray[np.double_t] a = np.zeros(len(b))

Многозначные строки сохраняются в массивах в C. Одна переменная char может содержать только одну букву. В учебнике Cython есть страница, как обрабатывать строки python в cython

Поделиться


Max Linke    

29 июля 2014 в 11:04


Похожие вопросы:

Ошибка неизвестный тип файла «файл» .pyx

Я пытаюсь создать пакет Python (pyregion), который содержит файл *.pyx, и в процессе сборки возникает ошибка. Проверка приведенного ниже вывода: $ python setup.py build running build running…

Типы переменных Python

x = 4 name = Josh y = 3.2 guess = True stuff = [guitar, bed] days = {Monday:favourite, Friday: least favourite} jay = (3, 9) Я изучаю Python и в настоящее время изучаю различные типы переменных. В…

Импорт нецелочисленной константы в файл .pyx

Как я могу объявить константы (различных типов , а не только значения перечисления) и разделить их между несколькими файлами .pyx ? В файле .pyx я могу объявлять и использовать константы: DEF. ..

Cython, чистый режим Python: .pxd и @locals

У меня есть программа Python, которую я хочу ускорить с помощью Cython, сохраняя при этом исходный код читаемым интерпретатором Python (чистый режим Python). Я получаю увеличение скорости 20%,…

Не удалось установить PyX с помощью Anaconda

У меня возникли проблемы с установкой python модулей PyX, я получил следующую ошибку при использовании pip: $ pip install PyX Collecting PyX Could not find a version that satisfies the requirement…

Python Ошибка w/ Pyx Модуль, Несмотря На Хороший Код

Я делаю некоторую работу с pyx, модулем python для настраиваемых данных graphing и визуализаций. Дело в том, что даже копирование самого простого примера кода graphing напрямую возвращает сломанный…

Как включить файл .pyx в пакет python

Я использовал cython в своих пакетах pyirt , но когда я опубликовал его в pypi, файл .pyx не был включен в tar.gz Я думаю, что это должно быть как-то связано с установочным файлом. Однако я не могу…

Python не позволяет аннотировать типы переменных при распаковке

PEP 526 говорит следующее: Обратите внимание, что хотя синтаксис и допускает упаковку кортежей, он не позволяет аннотировать типы переменных при использовании распаковки кортежей. Почему python не…

Используя PyX, как я могу установить размер canvas?

Вопрос новичка, использующего PyX в Python 3.8.1. Я создаю файл EPS и хотел бы, чтобы размер canvas составлял be 70 мм х 70 мм. Как я могу это сделать? from pyx import * # build and size canvas c =…

Создайте исполняемый файл из нескольких файлов pyx с помощью cython

Я пытаюсь сделать один исполняемый файл unix из моих исходных файлов python. У меня есть два файла, p1.py и p2.py p1.py :- from p2 import test_func print (test_func()) p2.py :- def test_func():…

Создание пользовательских типов растров в Python—ArcGIS Pro

Растровые типы могут настраиваться и применяться в Python в соответствии с типом растровых данных, которые вы хотите добавить. Растровые типы можно сравнить с набором функций, которые распознают формат структуры метаданных, связанных с вашими данными. Растровый тип также может обрабатывать метаданные, чтобы получать такие сведения, как пути к файлам данных, сведения о пространственной привязке и собственно метаданные (название сенсора, высота солнца, азимут солнца, расстояние до него, дата сбора данных, параметры отражения и излучения).

Кроме обработки и считывания метаданных из файла, растровый тип также задает шаблоны обработки, которые могут применяться к считываемому типу данных. Шаблоны обработки могут объединять различные фрагменты информации из источников для создания более значимых выходных данных, которые лучше подходят для отображения и последующего анализа. Большинство растровых типов, основанных на данных сенсоров, используют шаблон Мультиспектральный в качестве одного из рабочих. В зависимости от типов данных, доступных для продукта, можно задать множество других шаблонов. Например, растровый тип Landsat 8 задает различные шаблоны, такие как Мультиспектральный, Панхроматический, Панхроматическое слияние, Растительность, Перистые облака и Снег/Лед.

Дополнительные сведения о растровых типах ArcGIS, имеющихся в Python, см. в разделе Растровые типы Github.

Свойства растрового типа

Растровый тип создается с помощью задания одного или нескольких следующих свойств из исходных данных:

  • Свойства канала – имя канала, минимальная и максимальная длины волн, поверхностная плотность потока солнечного излучения
  • Шаблон обработки – шаблоны растровых функций, содержащие входные данные, функции и значения переменных
  • Дополнительные поля – добавляются в набор данных мозаики
  • Дополнительные входные данные – дополнительные сведения, необходимые для растрового типа для полного описания источника данных, например, ЦМР, которая должна быть применена к исходному набору данных для ортотрансформации изображения

Реализация пользовательского растрового типа

Подробности реализации растрового типа в модуле Python описаны ниже. растровый тип является слоем, который обеспечивает взаимодействие с приложением по различным аспектам данных. Растровые типы также являются основой для добавления растров в набор данных мозаики с помощью инструмента Добавить растры в набор данных мозаики.

Среда ArcGIS определяет растровый тип с помощью общеизвестного шаблона-фабрики. Фабрика растровых типов содержит коллекцию растровых типов, которая может быть организована по определенному критерию, или это может быть контейнер, содержащий все растровые типы.

Имеется три компонента растрового типа, реализованные в Python:

Как это работает?

Методика реализации растрового типа в Python является интуитивно понятной. ArcGIS предлагает адаптер растровых типов, который взаимодействует с системой ArcGIS и модулем Python для реализации растрового типа. Адаптер загружает модуль Python и находит RasterTypeFactory для определения растровых типов, использующихся в этом модуле. RasterTypeFactory должен содержать хотя бы одну открытую функцию, getRasterTypesInfo, которая возвращает информацию обо всех растровых типах, входящих в фабрику. Функция getRasterTypesInfo возвращает словарь RasterTypeDefinitions. Затем адаптер извлекает информацию о RasterTypes и обрабатывает растровые типы на основе Python так же, как и любые другие растровые типы, встречающиеся в ArcGIS. Затем среда ArcGIS взаимодействует с растровым типом на основе Python, используя Builder API и Crawler API.

После реализации вашего растрового типа с помощью Python, разместите модуль Python в папке [InstallDirectory]\Resources\Raster\Types.

Среда обработки растровых типов ArcGIS считывает все файлы *.py из этой папки и проверяет, имеются ли в них допустимые растровые типы. Если допустимые растровые типы найдены, они будут добавлены к списку поддерживаемых растровых типов в инструменте Добавить растры в набор данных мозаики.

Дополнительные сведения о реализации растрового типа в модуле Python, см. в разделе Анатомия растрового типа Python.

Связанные разделы

Отзыв по этому разделу?

Неизменяемость и примитивные типы — Python

Рассмотрим функцию abs(), которая делает число неотрицательным:

balance = -200
amount = abs(balance)

print(amount)  # => 200

На экран выведется 200.

Но что будет выведено на экран, если вызвать print(balance)? Выведется старое значение: -200.

Функция abs() вернула новые данные, но не изменила переданные в неё данные. Она не могла это сделать физически, потому что примитивные типы в Python — неизменяемы.

(Напомним, что примитивные типы — это простые типы, встроенные в сам язык программирования: например, число или строка).

В будущих уроках и заданиях мы будем использовать как собственные функции, так и функции из стандартной библиотеки, но никакие функции не смогут изменять данные примитивных типов.

Число -200 — это значение переменной balance, и само число нельзя изменить. Но переменная называется переменной, потому что её значение можно заменить на другое значение.

То есть мы можем написать:

balance = -200
balance = abs(balance)

print(balance)

Сначала в переменную записывается одно значение, а потом в ту же переменную вместо предыдущего значения записывается новое: то, что вернет вызов abs(balance).

Строку balance = abs(balance) можно прочитать так: «записать в переменную balance то, что вернет вызов функции abs() если передать в неё текущее значение переменной balance».

Мы не изменили число, мы изменили переменную — записали в неё новое число вместо старого.

Изменение уже существующей переменной может показаться безобидным действием. Но в реальных программах переписывание переменной становится источником проблем. Код с изменяемыми переменными сложно понимать и анализировать: никогда нельзя быть уверенным, какое значение будет у переменной в какой-то момент времени.

Вы наверняка регулярно сталкиваетесь с багами и ошибками в приложениях, которые используете. Многие вызваны именно обилием изменяемых переменных: такие ошибки сложно найти и исправить.

Единственное место, где без переменных никак — это циклы, с которыми мы познакомимся позже. Во всех остальных местах относитесь к переменным как к константам — неизменяемым сущностям. Создавайте переменные, задавайте им значение и больше не меняйте.

Задание

Переведите число, записанное в переменную value, в шестнадцатиричный вид, используя функцию hex(). Новое значение (а это уже будет строка!) запишите в ту же переменную value.

Возможно, вам покажется, что код получился странным. Это типичный пример: переписывание переменных делает код менее понятным и более запутанным, особенно в таких случаях, как этот — когда новое значение имеет тип, отличающийся от типа старого значения.


Нашли ошибку? Есть что добавить? Пулреквесты приветствуются https://github.com/hexlet-basics

Типы данных Python

Типы данных в Python

Каждое значение в Python имеет тип данных. Поскольку в программировании на Python все является объектом, типы данных на самом деле являются классами, а переменные — экземплярами (объектами) этих классов.

В Python есть различные типы данных. Некоторые из важных типов перечислены ниже.


Числа Python

Целые числа, числа с плавающей запятой и комплексные числа подпадают под категорию чисел Python. В Python они определены как классы int , float и complex .

Мы можем использовать функцию type () , чтобы узнать, к какому классу принадлежит переменная или значение. Точно так же функция isinstance () используется для проверки принадлежности объекта к определенному классу.

  а = 5
print (a, «относится к типу», type (a))

а = 2,0
print (a, «относится к типу», type (a))

а = 1 + 2j
print (a, "комплексное число?", isinstance (1 + 2j, complex))
  

Выход

  5 имеет тип 
2.0 имеет тип 
(1 + 2j) комплексное число? Правда
  

Целые числа могут иметь любую длину, она ограничена только доступной памятью.

Число с плавающей запятой имеет точность до 15 десятичных знаков. Целые числа и числа с плавающей точкой разделяются десятичными точками. 1 — целое число, 1.0 — число с плавающей запятой.

Комплексные числа записываются в виде x + yj , где x — действительная часть, а y — мнимая часть. Вот несколько примеров.

  >>> а = 12345678456789
>>> а
12345678456789
>>> б = 0.12345678456789
>>> б
0,123456784568
>>> c = 1 + 2j
>>> c
(1 + 2j)
  

Обратите внимание, что переменная float b усечена.


Список Python

Список — это упорядоченная последовательность элементов. Это один из наиболее часто используемых типов данных в Python и очень гибкий. Все элементы в списке не обязательно должны быть одного типа.

Объявить список довольно просто. Пункты, разделенные запятыми, заключаются в квадратные скобки [] .

  a = [1, 2.2, 'python']
  

Мы можем использовать оператор среза [] для извлечения элемента или диапазона элементов из списка. В Python индекс начинается с 0.

  a = [5,10,15,20,25,30,35,40]

# a [2] = 15
print ("a [2] =", a [2])

# a [0: 3] = [5, 10, 15]
print ("a [0: 3] =", a [0: 3])

# a [5:] = [30, 35, 40]
print ("a [5:] =", a [5:])
  

Выход

  a [2] = 15
a [0: 3] = [5, 10, 15]
a [5:] = [30, 35, 40]
  

Списки изменяемы, то есть значение элементов списка может быть изменено.

  a = [1, 2, 3]
а [2] = 4
печать (а)
  

Выход

  [1, 2, 4]
  

Кортеж Python

Кортеж — это упорядоченная последовательность элементов, аналогичная списку. Единственная разница в том, что кортежи неизменяемы. Однажды созданные кортежи не могут быть изменены.

Кортежи используются для защиты данных от записи и обычно работают быстрее, чем списки, поскольку они не могут изменяться динамически.

Он определяется в круглых скобках () , где элементы разделяются запятыми.

  t = (5, 'программа', 1 + 3j)
  

Мы можем использовать оператор среза [] для извлечения элементов, но мы не можем изменить его значение.

  t = (5, 'программа', 1 + 3j)

# t [1] = "программа"
print ("t [1] =", t [1])

# t [0: 3] = (5, 'программа', (1 + 3j))
print ("t [0: 3] =", t [0: 3])

# Выдает ошибку
# Кортежи неизменяемы
t [0] = 10
  

Выход

  t [1] = программа
t [0: 3] = (5, 'программа', (1 + 3j))
Отслеживание (последний вызов последний):
  Файл "test.py ", строка 11, в 
    t [0] = 10
TypeError: объект 'tuple' не поддерживает назначение элементов
  

Строки Python

Строка — это последовательность символов Юникода. Мы можем использовать одинарные или двойные кавычки для представления строк. Многострочные строки могут быть обозначены тройными кавычками, '' ' или "" ".

  s = "Это строка"
печать (и)
s = '' 'Многострочный
нить'''
печать (и)
  

Выход

  Это строка
Многострочный
нить
  

Так же, как список и кортеж, оператор среза [] может использоваться со строками.Однако строки неизменяемы.

  s = 'Привет, мир!'

# s [4] = 'о'
print ("s [4] =", s [4])

# s [6:11] = 'мир'
print ("s [6:11] =", s [6:11])

# Выдает ошибку
# Строки неизменяемы в Python
s [5] = 'd'
  

Выход

  с [4] = o
s [6:11] = мир
Отслеживание (последний вызов последний):
  Файл «<строка>», строка 11, в <модуле>
TypeError: объект 'str' не поддерживает назначение элементов
  

Набор Python

Набор

— это неупорядоченная коллекция уникальных предметов. Набор определяется значениями, разделенными запятой внутри фигурных скобок {} . Товары в наборе не заказываются.

  a = {5,2,3,1,4}

# печать переменной набора
печать ("а =", а)

# тип данных переменной a
печать (тип (а))
  

Выход

  a = {1, 2, 3, 4, 5}
<класс 'набор'>
  

Мы можем выполнять операции над множествами, такие как объединение, пересечение двух множеств. Наборы имеют уникальные значения. Они устраняют дубликаты.

  a = {1,2,2,3,3,3}
печать (а)
  

Выход

  {1, 2, 3}
  

Поскольку набор представляет собой неупорядоченную коллекцию, индексация не имеет значения.Следовательно, оператор [] нарезки не работает.

  >>> a = {1,2,3}
>>> a [1]
Отслеживание (последний вызов последний):
  Файл «<строка>», строка 301, в коде выполнения
  Файл «<интерактивный ввод>», строка 1, в <модуле>
TypeError: объект 'set' не поддерживает индексацию
  

Словарь Python

Словарь — это неупорядоченный набор пар ключ-значение.

Обычно используется, когда у нас есть огромное количество данных.Словари оптимизированы для получения данных. Мы должны знать ключ, чтобы получить значение.

В Python словари определены в фигурных скобках {} , где каждый элемент представляет собой пару в форме ключ: значение . Ключ и значение могут быть любого типа.

  >>> d = {1: 'значение', 'ключ': 2}
>>> тип (d)
<класс 'dict'>
  

Мы используем ключ для получения соответствующего значения. Но не наоборот.

  d = {1: 'значение', 'ключ': 2}
печать (тип (d))

print ("d [1] =", d [1])

print ("d ['ключ'] =", d ['ключ'])

# Выдает ошибку
print ("d [2] =", d [2])
  

Выход

  <класс 'dict'>
d [1] = значение
d ['ключ'] = 2
Отслеживание (последний вызов последний):
  Файл «<строка>», строка 9, в <модуле>
KeyError: 2
  

Преобразование между типами данных

Мы можем выполнять преобразование между разными типами данных, используя различные функции преобразования типов, такие как int () , float () , str () и т. Д.

  >>> поплавок (5)
5.0
  

Преобразование из float в int приведет к усечению значения (приближению к нулю).

  >>> интервал (10.6)
10
>>> int (-10,6)
-10
  

Преобразование в строку и из строки должно содержать совместимые значения.

  >>> float ('2,5')
2,5
>>> str (25)
'25'
>>> int ('1p')
Отслеживание (последний вызов последний):
  Файл «<строка>», строка 301, в коде выполнения
  Файл «<интерактивный ввод>», строка 1, в <модуле>
ValueError: недопустимый литерал для int () с базой 10: '1p'
  

Мы даже можем преобразовать одну последовательность в другую.

  >>> установить ([1,2,3])
{1, 2, 3}
>>> кортеж ({5,6,7})
(5, 6, 7)
>>> список ('привет')
['Привет']
  

Для преобразования в словарь каждый элемент должен быть парой:

  >>> dict ([[1,2], [3,4]])
{1: 2, 3: 4}
>>> dict ([(3,26), (4,44)])
{3: 26, 4: 44}
  

pydoc — генератор документации и интерактивная справочная система — документация Python 3.9.2

Исходный код: Lib / pydoc.py


Модуль pydoc автоматически генерирует документацию из Python
модули. Документация может быть представлена ​​в виде страниц текста на консоли,
обслуживается веб-браузером или сохраняется в HTML-файлы.

Для модулей, классов, функций и методов отображаемая документация
полученный из строки документации (т. е. атрибута __doc__ ) объекта,
и рекурсивно его документируемых членов. Если нет строки документации,
pydoc пытается получить описание из блока строк комментариев просто
над определением класса, функции или метода в исходном файле или в
верх модуля (см. осмотр.getcomments () ).

Встроенная функция help () вызывает онлайн-справочную систему в
интерактивный интерпретатор, который использует pydoc для создания документации
как текст на консоли. Эту же текстовую документацию можно также просмотреть на
вне интерпретатора Python, запустив pydoc в качестве сценария на
командная строка операционной системы. Например, запуск

в приглашении оболочки отобразит документацию по модулю sys в
стиль похож на страницы справочника, показываемые командой Unix man
аргумент pydoc может быть именем функции, модуля или пакета,
или пунктирная ссылка на класс, метод или функцию в модуле или модуле
в пакете. Если аргумент pydoc выглядит как путь (то есть
он содержит разделитель путей для вашей операционной системы, например косую черту в
Unix) и относится к существующему исходному файлу Python, тогда документация
произведен для этого файла.

Примечание

Для поиска объектов и их документации pydoc импортирует
модуль (ы), который необходимо документировать.Следовательно, любой код на уровне модуля будет
казнен по этому поводу. Используйте , если __name__ == '__main__': guard для
выполнять код только тогда, когда файл вызывается как сценарий, а не просто импортируется.

При выводе на консоль pydoc пытается разбить
вывод для облегчения чтения. Если установлена ​​переменная среды PAGER ,
pydoc будет использовать его значение как программу разбиения на страницы.

Указание флага -w перед аргументом вызовет документацию HTML
для записи в файл в текущем каталоге вместо отображения текста
на консоли.

Указание флага -k перед аргументом для поиска в синопсисе
строк всех доступных модулей для ключевого слова, указанного в качестве аргумента, снова в
аналогично команде Unix man . Линия синопсиса
module — это первая строка его документации.

Вы также можете использовать pydoc для запуска HTTP-сервера на локальном компьютере.
который будет служить документацией для посещающих веб-браузеров. pydoc -p 1234
запустит HTTP-сервер на порту 1234, что позволит вам просматривать
документацию по адресу http: // localhost: 1234/ в предпочитаемом вами веб-браузере.Если указать 0 в качестве номера порта, будет выбран произвольный неиспользуемый порт.

pydoc -n запустит сервер, прослушивающий данный
имя хоста. По умолчанию имя хоста — «localhost», но если вы хотите, чтобы сервер
быть доступным с других машин, вы можете изменить имя хоста,
сервер отвечает на. Во время разработки это особенно полезно, если вы хотите
для запуска pydoc из контейнера.

pydoc -b запустит сервер и дополнительно откроет веб
браузер на страницу индекса модуля.На каждой обслуживаемой странице есть панель навигации в
вверху, где вы можете Получить справку по отдельному элементу, Найти все модули с помощью
ключевое слово в их строке синопсиса и перейдите к указателю модуля , темам и
Ключевые слова страниц.

Когда pydoc создает документацию, он использует текущую среду
и путь к расположению модулей. Таким образом, вызывая pydoc spam
документирует именно ту версию модуля, которую вы получили бы, если бы запустили
Интерпретатор Python и набрал спам импорта .

Предполагается, что документация по модулям

для основных модулей находится в
https://docs.python.org/X.Y/library/ , где X и Y
основной и дополнительный номера версий интерпретатора Python. Это может
быть переопределено установкой переменной окружения PYTHONDOCS
на другой URL-адрес или в локальный каталог, содержащий библиотеку
Справочные страницы руководства.

Изменено в версии 3.2: Добавлена ​​опция -b .

Изменено в версии 3.3: Параметр командной строки -g был удален.

Изменено в версии 3. 7: Добавлена ​​опция -n .

переменных в Python — настоящий Python