Текст книги "Язык программирования Python"

Автор книги: Роман Сузи

сообщить о нарушении

Текущая страница: 1 (всего у книги 16 страниц) [доступный отрывок для чтения: 6 страниц]

1. Лекция: Введение в программирование на языке Python.

В этой лекции пойдет речь о синтаксисе языка Python для основных алгоритмических конструкций, литералов, выражений. Будет приведено описание встроенных типов данных, а также сделана попытка рассмотреть некоторые вопросы общепринятого в Python стиля программирования.

Что такое Python?

О Python (лучше произносить «питон», хотя некоторые говорят «пайтон») – предмете данного изучения, лучше всего говорит создатель этого языка программирования, голландец Гвидо ван Россум:

«Python – интерпретируемый, объектно–ориентированный высокоуровневый язык программирования с динамической семантикой. Встроенные высокоуровневые структуры данных в сочетании с динамическими типизацией и связыванием делают язык привлекательным для быстрой разработки приложений (RAD, Rapid Application Development). Кроме того, его можно использовать в качестве сценарного языка для связи программных компонентов. Синтаксис Python прост в изучении, в нем придается особое значение читаемости кода, а это сокращает затраты на сопровождение программных продуктов. Python поддерживает модули и пакеты, поощряя модульность и повторное использование кода. Интерпретатор Python и большая стандартная библиотека доступны бесплатно в виде исходных и исполняемых кодов для всех основных платформ и могут свободно распространяться.»

В процессе изучения будет раскрыт смысл этого определения, а сейчас достаточно знать, что Python – это универсальный язык программирования. Он имеет свои преимущества и недостатки, а также сферы применения. В поставку Python входит обширная стандартная библиотека для решения широкого круга задач. В Интернете доступны качественные библиотеки для Python по различным предметным областям: средства обработки текстов и технологии Интернет, обработка изображений, инструменты для создания приложений, механизмы доступа к базам данных, пакеты для научных вычислений, библиотеки построения графического интерфейса и т.п. Кроме того, Python имеет достаточно простые средства для интеграции с языками C, C++ (и Java) как путем встраивания (embedding) интерпретатора в программы на этих языках, так и наоборот, посредством использования библиотек, написанных на этих языках, в Python–программах. Язык Python поддерживает несколько парадигм программирования: императивное (процедурный, структурный, модульный подходы), объектно–ориентированное и функциональное программирование.

Можно считать, что Python – это целая технология для создания программных продуктов (и их прототипов). Она доступна почти на всех современных платформах (как 32–битных, так и на 64–битных) с компилятором C и на платформе Java.

Может показаться, что, в программной индустрии нет места для чего–то другого кроме C/C++, Java, Visual Basic, C#. Однако это не так. Возможно, благодаря данному курсу лекций и практических занятий у Python появятся новые приверженцы, для которых он станет незаменимым инструментом.

Как описать язык?

В этой лекции не ставится цели систематически описать Python: для этого существует оригинальное справочное руководство. Здесь предлагается рассмотреть язык одновременно в нескольких аспектах, что достигается набором примеров, которые позволят быстрее приобщиться к реальному программированию, чем в случае строгого академического подхода.

Однако стоит обратить внимание на правильный подход к описанию языка. Создание программы – это всегда коммуникация, в которой программист передает компьютеру информацию, необходимую для выполнения последним действий. То, как эти действия понимает программист (то есть «смысл»), можно назвать семантикой. Средством передачи этого смысла является синтаксис языка программирования. Ну а то, что делает интерпретатор на основании переданного, обычно называют прагматикой. При написании программы очень важно, чтобы в этой цепочке не возникало сбоев.

Синтаксис – полностью формализованная часть: его можно описать на формальном языке синтаксических диаграмм (что и делается в справочных руководствах). Выражением прагматики является сам интерпретатор языка. Именно он читает записанное в соответствии с синтаксисом «послание» и превращает его в действия по заложенному в нем алгоритму. Неформальным компонентом остается только семантика. Именно в переводе смысла в формальное описание и кроется самая большая сложность программирования. Синтаксис языка Python обладает мощными средствами, которые помогают приблизить понимание проблемы программистом к ее «пониманию» интерпретатором. О внутреннем устройстве Python будет говориться в одной из завершающих лекций.

История языка Python

Создание Python было начато Гвидо ван Россумом (Guido van Rossum) в 1991 году, когда он работал над распределенной ОС Амеба. Ему требовался расширяемый язык, который бы обеспечил поддержку системных вызовов. За основу были взяты ABC и Модула–3. В качестве названия он выбрал Python в честь комедийных серий BBC «Летающий цирк Монти–Питона», а вовсе не по названию змеи. С тех пор Python развивался при поддержке тех организаций, в которых Гвидо работал. Особенно активно язык совершенствуется в настоящее время, когда над ним работает не только команда создателей, но и целое сообщество программистов со всего мира. И все–таки последнее слово о направлении развития языка остается за Гвидо ван Россумом.

Программа на Python

Программа на языке Python может состоять из одного или нескольких модулей. Каждый модуль представляет собой текстовый файл в кодировке, совместимой с 7–битной кодировкой ASCII. Для кодировок, использующих старший бит, необходимо явно указывать название кодировки. Например, модуль, комментарии или строковые литералы которого записаны в кодировке KOI8–R, должен иметь в первой или второй строке следующую спецификацию:

Листинг

# -*– coding: koi8–r -*-

Благодаря этой спецификации интерпретатор Python будет знать, как корректно переводить символы литералов Unicode–строк в Unicode. Без этой строки новые версии Python будут выдавать предупреждение на каждый модуль, в котором встречаются коды с установленным восьмым битом.

О том, как делать программу модульной, станет известно в следующих лекциях. В примерах ниже используются как фрагменты модулей, записанных в файл, так и фрагменты диалога с интерпретатором Python. Последние отличаются характерным приглашением >>>. Символ решетка (#) отмечает комментарий до конца строки.

Программа на Python, с точки зрения интерпретатора, состоит из логических строк. Одна логическая строка, как правило, располагается в одной физической, но длинные логические строки можно явно (с помощью обратной косой черты) или неявно (внутри скобок) разбить на несколько физических:

Листинг

print a, " – очень длинная строка, которая не помещается в»,

80, «знакоместах»

Примечание:

Во всех примерах в основном используется «официальный» стиль оформления кода на Python в соответствии с документом «Python Style Guide», который можно найти на сайте http://python.org

Основные алгоритмические конструкции

Предполагается, что слушатели уже умеют программировать хотя бы на уровне школьной программы, и потому вполне достаточно провести параллели между алгоритмическими конструкциями и синтаксисом Python. Кроме того, Python как правило не подводит интуицию программиста (по крайней мере, науке хорошо известны типичные ловушки начинающих программистов на Python), поэтому изучать синтаксис Python предпочтительнее на примерах, а не с помощью синтаксических диаграмм или форм Бэкуса–Наура.

Последовательность операторов

Последовательные действия описываются последовательными строками программы. Стоит, правда, добавить, что в программах важны отступы, поэтому все операторы, входящие в последовательность действий, должны иметь один и тот же отступ:

Листинг

a = 1

b = 2

a = a + b

b = a – b

a = a – b

print a, b

Что делает этот пример? Проверить свою догадку можно с помощью интерактивного режима интерпретатора Python.

При работе с Python в интерактивном режиме как бы вводится одна большая программа, состоящая из последовательных действий. В примере выше использованы операторы присваивания и оператор print.

Оператор условия и выбора

Разумеется, одними только последовательными действиями в программировании не обойтись, поэтому при написании алгоритмов используется еще и ветвление:

Листинг

if a > b:

c = a

else:

c = b

Этот кусок кода на Python интуитивно понятен каждому, кто помнит, что if по–английски значит «если», а else – «иначе». Оператор ветвления имеет в данном случае две части, операторы каждой из которых записываются с отступом вправо относительно оператора ветвления. Более общий случай – оператор выбора – можно записать с помощью следующего синтаксиса (пример вычисления знака числа):

Листинг

if a < 0:

s = -1

elif a == 0:

s = 0

else:

s = 1

Стоит заметить, что elif – это сокращенный else if. Без сокращения пришлось бы применять вложенный оператор ветвления:

Листинг

if a < 0:

s = -1

else:

if a == 0:

s = 0

else:

s = 1

В отличие от оператора print, оператор if–else – составной оператор.

Циклы

Третьей необходимой алгоритмической конструкцией является цикл. С помощью цикла можно описать повторяющиеся действия. В Python имеются два вида циклов: цикл ПОКА (выполняется некоторое действие) и цикл ДЛЯ (всех значений последовательности). Следующий пример иллюстрирует цикл ПОКА на Python:

Листинг

s = «abcdefghijklmnop»

while s != "":

print s

s = s[1: – 1]

Оператор while говорит интерпретатору Python: «пока верно условие цикла, выполнять тело цикла». В языке Python тело цикла выделяется отступом. Каждое исполнение тела цикла будет называться итерацией. В приведенном примере убирается первый и последний символ строки до тех пор, пока не останется пустая строка.

Для большей гибкости при организации циклов применяются операторы break (прервать) и continue (продолжить). Первый позволяет прервать цикл, а второй – продолжить цикл, перейдя к следующей итерации (если, конечно, выполняется условие цикла).

Следующий пример читает строки из файла и выводит те, у которых длина больше 5:

Листинг

f = open(«file.txt», «r»)

while 1:

l = f.readline()

if not l:

break

if len(l) > 5:

print l,

f.close()

В этом примере организован бесконечный цикл, который прерывается только при получении из файла пустой строки (l), что обозначает конец файла.

В языке Python логическое значение несет каждый объект: нули, пустые строки и последовательности, специальный объект None и логический литерал False имеют значение «ложь», а прочие объекты значение «истина». Для обозначения истины обычно используется 1 или True.

Примечание:

Литералы True и False для обозначения логических значений появились в Python 2.3.

Цикл ДЛЯ выполняет тело цикла для каждого элемента последовательности. В следующем примере выводится таблица умножения:

Листинг

for i in range(1, 10):

for j in range(1, 10):

print "%2i» % (i*j),

print

Здесь циклы for являются вложенными. Функция range() порождает список целых чисел из полуоткрытого диапазона [1, 10). Перед каждой итерацией счетчик цикла получает очередное значение из этого списка. Полуоткрытые диапазоны общеприняты в Python. Считается, что их использование более удобно и вызывает меньше программистских ошибок. Например, range(len(s)) порождает список индексов для списка s (в Python–последовательности первый элемент имеет индекс 0). Для красивого вывода таблицы умножения применена операция форматирования % (для целых чисел тот же символ используется для обозначения операции взятия остатка от деления). Строка форматирования (задается слева) строится почти как строка форматирования для printf из C.

Функции

Программист может определять собственные функции двумя способами: с помощью оператора def или прямо в выражении, посредством lambda. Второй способ (да и вообще работа с функциями) будет рассмотрен подробнее в лекции по функциональному программированию на Python, а здесь следует привести пример определения и вызова функции:

Листинг

def cena(rub, kop=0):

return "%i руб. %i коп.» % (rub, kop)

print cena(8, 50)

print cena(7)

print cena(rub=23, kop=70)

В этом примере определена функция двух аргументов (из которых второй имеет значение по умолчанию – 0). Вариантов вызова этой функции с конкретными параметрами также несколько. Стоит только заметить, что при вызове функции сначала должны идти позиционные параметры, а затем, именованные. Аргументы со значениями по умолчанию должны следовать после обычных аргументов. Оператор return возвращает значение функции. Из функции можно возвратить только один объект , но он может быть кортежем из нескольких объектов.

После оператора def имя cena оказывается связанным с функциональным объектом.

Исключения

В современных программах передача управления происходит не всегда так гладко, как в описанных выше конструкциях. Для обработки особых ситуаций (таких как деление на ноль или попытка чтения из несуществующего файла) применяется механизм исключений. Лучше всего пояснить синтаксис оператора try–except следующим примером:

Листинг

try:

res = int(open('a.txt').read()) / int(open('c.txt').read())

print res

except IOError:

print «Ошибка ввода–вывода»

except ZeroDivisionError:

print «Деление на 0»

except KeyboardInterrupt:

print «Прерывание с клавиатуры»

except:

print «Ошибка»

В этом примере берутся числа из двух файлов и делятся одно на другое. В результате этих нехитрых действий может возникнуть несколько исключительных ситуаций, некоторые из них отмечены в частях except (здесь использованы стандартные встроенные исключения Python). Последняя часть except в этом примере улавливает все другие исключения, которые не были пойманы выше. Например, если хотя бы в одном из файлов находится нечисловое значение, функция int() возбудит исключение ValueError. Его–то и сможет отловить последняя часть except. Разумеется, выполнение части try в случае возникновения ошибки уже не продолжается после выполнения одной из частей except.

В отличие от других языков программирования, в Python исключения нередко служат для упрощения алгоритмов. Записывая оператор try–except, программист может думать так: «попробую, а если сорвется – выполнится код в except». Особенно часто это используется для выражений, в которых значение получается по ключу из отображения:

Листинг

try:

value = dict[key]

except:

value = default_value

Вместо

Листинг

if dict.has_key(key):

value = dict[key]

else:

value = default_value

Примечание:

Пример уже несколько устаревшей идиомы языка Python иллюстрирует только дух этого подхода: в современном Python лучше записать так value = dict.get(key, default_value).

Исключения можно возбуждать и из программы. Для этого служит оператор raise. Заодно следующий пример показывает канонический способ определения собственного исключения:

Листинг

class MyError(Exception):

pass

try:

…

raise MyError, «my error 1»

…

except MyError, x:

print «Ошибка:", x

Кстати, все исключения выстроены в иерархию классов, поэтому ZeroDivisionError может быть поймана как ArithmeticError, если соответствующая часть except будет идти раньше.

Для утверждений применяется специальный оператор assert. Он возбуждает AssertionError, если заданное в нем условие неверно. Этот оператор используют для самопроверки программы. В оптимизированном коде он не выполняется, поэтому строить на нем логику алгоритма нельзя. Пример:

Листинг

c = a + b

assert c == a + b

Кроме описанной формы оператора, есть еще форма try–finally для гарантированного выполнения некоторых действий при передаче управления изнутри оператора try–finally вовне. Он может применяться для освобождения занятых ресурсов, что требует обязательного выполнения, независимо от произошедших внутри катаклизмов:

Листинг

try:

…

finally:

print «Обработка гарантированно завершена»

Смешивать вместе формы try–except и try–finally нельзя.

Встроенные типы данных

Как уже говорилось, все данные в Python представлены объектами. Имена являются лишь ссылками на эти объекты и не несут нагрузки по декларации типа. Значения встроенных типов имеют специальную поддержку в синтаксисе языка: можно записать литерал строки, числа, списка, кортежа, словаря (и их разновидностей). Синтаксическую же поддержку операций над встроенными типами можно легко сделать доступной и для объектов определяемых пользователей классов.

Следует также отметить, что объекты могут быть неизменчивыми и изменчивыми. Например, строки в Python являются неизменчивыми, поэтому операции над строками создают новые строки.

Карта встроенных типов (с именами функций для приведения к нужному типу и именами классов для наследования от этих типов):

специальные типы: None, NotImplemented и Ellipsis;

числа;

целые

обычное целое int

целое произвольной точности long

логический bool

число с плавающей точкой float

комплексное число complex

последовательности;

неизменчивые:

строка str;

Unicode–строка unicode;

кортеж tuple;

изменчивые:

список list;

отображения:

словарь dict

объекты, которые можно вызвать:

функции (пользовательские и встроенные);

функции–генераторы;

методы (пользовательские и встроенные);

классы (новые и «классические»);

экземпляры классов (если имеют метод __call__);

модули;

классы (см. выше);

экземпляры классов (см. выше);

файлы file;

вспомогательные типы buffer, slice.

Узнать тип любого объекта можно с помощью встроенной функции type().

Тип int и long

Два типа: int (целые числа) и long (целые произвольной точности) служат моделью для представления целых чисел. Первый соответствует типу long в компиляторе C для используемой архитектуры. Числовые литералы можно записать в системах счисления с основанием 8, 10 или 16:

Листинг

# В этих литералах записано число 10

print 10, 012, 0xA, 10L

Набор операций над числами – достаточно стандартный как по семантике, так и по обозначениям:

Листинг

>>> print 1 + 1, 3 – 2, 2*2, 7/4, 5%3

2 1 4 1 2

>>> print 2L ** 1000

107150860718626732094842504906000181056140481170553360744375038

837035105112493612249319837881569585812759467291755314682518714

528569231404359845775746985748039345677748242309854210746050623

711418779541821530464749835819412673987675591655439460770629145

71196477686542167660429831652624386837205668069376

>>> print 3 < 4 < 6, 3 >= 5, 4 == 4, 4 != 4 # сравнения

True False True False

>>> print 1 << 8, 4 >> 2, ~4 # побитовые сдвиги и инверсия

256 1–5

>>> for i, j in (0, 0), (0, 1), (1, 0), (1, 1):

… print i, j, ":", i & j, i | j, i ^ j # побитовые операции

…

0 0 : 0 0 0

0 1 : 0 1 1

1 0 : 0 1 1

1 1 : 1 1 0

Значения типа int должны покрывать диапазон от–2147483648 до 2147483647, а точность целых произвольной точности зависит от объема доступной памяти.

Стоит заметить, что если в результате операции получается значение, выходящее за рамки допустимого, тип int может быть неявно преобразован в long:

Листинг

>>> type(-2147483648)

>>> type(-2147483649)

Также нужно быть осторожным при записи констант. Нули в начале числа – признак восьмеричной системы счисления, в которой нет цифры 8:

Листинг

>>> 008

File "", line 1

008

^

SyntaxError: invalid token

Тип float

Соответствует C–типу double для используемой архитектуры. Записывается вполне традиционным способом либо через точку, либо в нотации с экспонентой:

Листинг

>>> pi = 3.1415926535897931

>>> pi ** 40

7.6912142205156999e+19

Кроме арифметических операций, можно использовать операции из модуля math.

Примечание:

Для финансовых расчетов лучше применять более подходящий тип.

Из полезных встроенных функций можно вспомнить round(), abs().

Тип complex

Литерал мнимой части задается добавлением j в качестве суффикса (перемножаются мнимые единицы):

Листинг

>>> -1j * -1j

(-1–0j)

Тип реализован на базе вещественного. Кроме арифметических операций, можно использовать операции из модуля cmath.

Тип bool

Подтип целочисленного типа для «канонического» обозначения логических величин. Два значения: True (истина) и False (ложь) – вот и все, что принадлежит этому типу. Как уже говорилось, любой объект Python имеет истинностное значение, логические операции можно проиллюстрировать с помощью логического типа:

Листинг

>>> for i in (False, True):

… for j in (False, True):

… print i, j, ":", i and j, i or j, not i

…

…

False False : False False True

False True : False True True

True False : False True False

True True : True True False

Следует отметить, что Python даже не вычисляет второй операнд операции and или or, если ее исход ясен по первому операнду. Таким образом, если первый операнд истиннен, он и возвращается как результат or, в противном случае возвращается второй операнд. Для операции and все аналогично.

Тип string и тип unicode

В Python строки бывают двух типов: обычные и Unicode–строки. Фактически строка – это последовательность символов (в случае обычных строк можно сказать «последовательность байтов»). Строки–константы можно задать в программе с помощью строковых литералов. Для литералов наравне используются как апострофы ('), так и обычные двойные кавычки ("). Для многострочных литералов можно использовать утроенные апострофы или утроенные кавычки. Управляющие последовательности внутри строковых литералов задаются обратной косой чертой (). Примеры написания строковых литералов:

Листинг

s1 = «строка1»

s2 = 'строка2nс переводом строки внутри'

s3 = ""«строка3

с переводом строки внутри»""

u1 = u'u043fu0440u0438u0432u0435u0442' # привет

u2 = u'Еще пример' # не забудьте про coding!

Для строк имеется еще одна разновидность: необработанные строковые литералы. В этих литералах обратная косая черта и следующие за ней символы не интерпретируются как спецсимволы, а вставляются в строку «как есть»:

Листинг

my_re = r»(d)=1»

Обычно такие строки требуются для записи регулярных выражений (о них пойдет речь в лекции, посвященной обработке текстовой информации).

Набор операций над строками включает конкатенацию «+», повтор "*", форматирование "%". Также строки имеют большое количество методов, некоторые из которых приведены ниже. Полный набор методов (и их необязательных аргументов) можно получить в документации по Python.

Листинг

>>> «A» + «B»

'AB'

>>> «A»*10

'AAAAAAAAAA'

>>> "%s %i» % («abc», 12)

'abc 12'

Некоторые методы строковых объектов будут рассмотрены в лекции, посвященной обработке текстов.

Тип tuple

Для представления константной последовательности (разнородных) объектов используется тип кортеж. Литерал кортежа обычно записывается в круглых скобках, но можно, если не возникают неоднозначности, писать и без них. Примеры записи кортежей:

Листинг

p = (1.2, 3.4, 0.9) # точка в трехмерном пространстве

for s in «one», «two», «three»: # цикл по значениям кортежа

print s

one_item = (1,)

empty = ()

p1 = 1, 3, 9 # без скобок

p2 = 3, 8, 5, # запятая в конце игнорируется

Использовать синтаксис кортежей можно и в левой части оператора присваивания. В этом случае на основе вычисленных справа значений формируется кортеж и связывается один в один с именами в левой части. Поэтому обмен значениями записывается очень изящно:

Листинг

a, b = b, a

Тип list

В «чистом» Python нет массивов с произвольным типом элемента. Вместо них используются списки. Их можно задать с помощью литералов, записываемых в квадратных скобках, или посредством списковых включений. Варианты задания списка приведены ниже:

Листинг

lst1 = [1, 2, 3,]

lst2 = [x**2 for x in range(10) if x % 2 == 1]

lst3 = list(«abcde»)

Для работы со списками существует несколько методов, дополнительных к тем, что имеют неизменчивые последовательности. Все они связаны с изменением списка.

Последовательности

Ниже обобщены основные методы последовательностей. Следует напомнить, что последовательности бывают неизменчивыми и изменчивыми. У последних методов чуть больше.

Синтаксис Семантика

len(s) Длина последовательности s

x in s Проверка принадлежности элемента последовательности. В новых версиях Python можно проверять принадлежность подстроки строке. Возвращает True или False

x not in s = not x in s

s + s1 Конкатенация последовательностей

s*n или n*s Последовательность из n раз повторенной s. Если n < 0, возвращается пустая последовательность.

s[i] Возвращает i–й элемент s или len(s)+i–й, если i < 0

s[i:j:d] Срез из последовательности s от i до j с шагом d будет рассматриваться ниже

min(s) Наименьший элемент s

max(s) Наибольший элемент s

Дополнительные конструкции для изменчивых последовательностей:

s[i] = x i–й элемент списка s заменяется на x

s[i:j:d] = t Срез от i до j (с шагом d) заменяется на (список) t

del s[i:j:d] Удаление элементов среза из последовательности

Некоторые методы для работы с последовательностями

В таблице приведен ряд методов изменчивых последовательностей (например, списков).

Метод Описание

append(x) Добавляет элемент в конец последовательности

count(x) Считает количество элементов, равных x

extend(s) Добавляет к концу последовательности последовательность s

index(x) Возвращает наименьшее i, такое, что s[i] == x. Возбуждает исключение ValueError, если x не найден в s

insert(i, x) Вставляет элемент x в i–й промежуток

pop(i) Возвращает i–й элемент, удаляя его из последовательности

reverse() Меняет порядок элементов s на обратный

sort([cmpfunc]) Сортирует элементы s. Может быть указана своя функция сравнения cmpfunc

Взятие элемента по индексу и срезы

Здесь же следует сказать несколько слов об индексировании последовательностей и выделении подстрок (и вообще – подпоследовательностей) по индексам. Для получения отдельного элемента последовательности используются квадратные скобки, в которых стоит выражение, дающее индекс. Индексы последовательностей в Python начинаются с нуля. Отрицательные индексы служат для отсчета элементов с конца последовательности (-1 – последний элемент). Пример проясняет дело:

Листинг

>>> s = [0, 1, 2, 3, 4]

>>> print s[0], s[-1], s[3]

0 4 3

>>> s[2] = -2

>>> print s

[0, 1, – 2, 3, 4]

>>> del s[2]

>>> print s

[0, 1, 3, 4]

Примечание:

Удалять элементы можно только из изменчивых последовательностей и желательно не делать этого внутри цикла по последовательности.

Несколько интереснее обстоят дела со срезами. Дело в том, что в Python при взятии среза последовательности принято нумеровать не элементы, а промежутки между ними. Поначалу это кажется необычным, тем не менее, очень удобно для указания произвольных срезов. Перед нулевым (по индексу) элементом последовательности промежуток имеет номер 0, после него – 1 и т.д.. Отрицательные значения отсчитывают промежутки с конца строки. Для записи срезов используется следующий синтаксис:

Листинг

последовательность[нач:кон:шаг]

где нач – промежуток начала среза, кон – конца среза, шаг – шаг. По умолчанию нач=0, кон=len(последовательность), шаг=1, если шаг не указан, второе двоеточие можно опустить.

А теперь пример работы со срезами:

Листинг

>>> s = range(10)

>>> s

[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

>>> s[0:3]

[0, 1, 2]

>>> s[-1:]

[9]

>>> s[::3]

[0, 3, 6, 9]

>>> s[0:0] = [-1, – 1, – 1]

>>> s

[-1, – 1, – 1, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

>>> del s[:3]

>>> s

[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

Как видно из этого примера, с помощью срезов удобно задавать любую подстроку, даже если она нулевой длины, как для удаления элементов, так и для вставки в строго определенное место.

Тип dict

Словарь (хэш, ассоциативный массив) – это изменчивая структура данных для хранения пар ключ–значение, где значение однозначно определяется ключом. В качестве ключа может выступать неизменчивый тип данных (число, строка, кортеж и т.п.). Порядок пар ключ–значение произволен. Ниже приведен литерал для словаря и пример работы со словарем:

Листинг

d = {1: 'one', 2: 'two', 3: 'three', 4: 'four'}

d0 = {0: 'zero'}

print d[1] # берется значение по ключу

d[0] = 0 # присваивается значение по ключу

del d[0] # удаляется пара ключ–значение с данным ключом

print d

for key, val in d.items(): # цикл по всему словарю

print key, val

for key in d.keys(): # цикл по ключам словаря

print key, d[key]

for val in d.values(): # цикл по значениям словаря

print val

d.update(d0) # пополняется словарь из другого

print len(d) # количество пар в словаре

Тип file

Объекты этого типа предназначены для работы с внешними данными. В простом случае – это файл на диске. Файловые объекты должны поддерживать основные методы: read(), write(), readline(), readlines(), seek(), tell(), close() и т.п.

Следующий пример показывает копирование файла:

Листинг

f1 = open(«file1.txt», «r»)

f2 = open(«file2.txt», «w»)

for line in f1.readlines():

f2.write(line)

f2.close()

f1.close()

Стоит заметить, что кроме собственно файлов в Python используются и файлоподобные объекты. В очень многих функциях просто неважно, передан ли ей объект типа file или другого типа, если он имеет все те же методы (и в том же смысле). Например, копирование содержимого по ссылке (URL) в файл file2.txt можно достигнуть, если заменить первую строку на

Листинг

import urllib

f1 = urllib.urlopen(«http://python.onego.ru»)

О модулях, классах, объектах и функциях будет говориться на других лекциях.

Выражения

В современных языках программирования принято производить большую часть обработки данных в выражениях. Синтаксис выражений у многих языков программирования примерно одинаков. Синтаксис выражений Python не удивит программиста чем–то новым. (Разве что цепочечные сравнения могут приятно порадовать.)

Приоритет операций показан в нижеследующей таблице (в порядке уменьшения). Для унарных операций x обозначает операнд. Ассоциативность операций в Python – слева–направо, за исключением операции возведения в степень (**), которая ассоциативна справа налево.

Операция Название

lambda лямбда–выражение

or логическое ИЛИ

and логическое И

not x логическое НЕ

in, not in проверка принадлежности

is, is not проверка идентичности

<,<=,>,>=,!=,== сравнения

| побитовое ИЛИ

^ побитовое исключающее ИЛИ

& побитовое И

<<, >> побитовые сдвиги

+, – сложение и вычитание

*, /, % умножение, деление, остаток

+x, – x унарный плюс и смена знака

~x побитовое НЕ

** возведение в степень

x.атрибут ссылка на атрибут

x[индекс] взятие элемента по индексу

x[от:до] выделение среза (от и до)

f(аргумент,…) вызов функции

( … ) скобки или кортеж

[ … ] список или списковое включение

{кл:зн, …} словарь пар ключ–значение

`выражения` преобразование к строке (repr)

Таким образом, порядок вычислений операндов определяется такими правилами:

Операнд слева вычисляется раньше операнда справа во всех бинарных операциях, кроме возведения в степень.

Цепочка сравнений вида a < b < c … y < z фактически равносильна: (а < b) and (b < c) and … and (y < z).