Генераторы в python и их отличие от списков и функций

Scope of the target

An assignment expression does not introduce a new scope. In most
cases the scope in which the target will be bound is self-explanatory:
it is the current scope. If this scope contains a nonlocal or
global declaration for the target, the assignment expression
honors that. A lambda (being an explicit, if anonymous, function
definition) counts as a scope for this purpose.

There is one special case: an assignment expression occurring in a
list, set or dict comprehension or in a generator expression (below
collectively referred to as «comprehensions») binds the target in the
containing scope, honoring a nonlocal or global declaration
for the target in that scope, if one exists. For the purpose of this
rule the containing scope of a nested comprehension is the scope that
contains the outermost comprehension. A lambda counts as a containing
scope.

The motivation for this special case is twofold. First, it allows us
to conveniently capture a «witness» for an any() expression, or a
counterexample for all(), for example:

if any((comment := line).startswith('#') for line in lines):
    print("First comment:", comment)
else:
    print("There are no comments")

if all((nonblank := line).strip() == '' for line in lines):
    print("All lines are blank")
else:
    print("First non-blank line:", nonblank)

Second, it allows a compact way of updating mutable state from a
comprehension, for example:

# Compute partial sums in a list comprehension
total = 0
partial_sums = 
print("Total:", total)

However, an assignment expression target name cannot be the same as a
for-target name appearing in any comprehension containing the
assignment expression. The latter names are local to the
comprehension in which they appear, so it would be contradictory for a
contained use of the same name to refer to the scope containing the
outermost comprehension instead.

For example, is invalid: the for
i
part establishes that i is local to the comprehension, but the
i := part insists that i is not local to the comprehension.
The same reason makes these examples invalid too:

 for j in range(5)] # INVALID
                       # INVALID
                      # INVALID

While it’s technically possible to assign consistent semantics to these cases,
it’s difficult to determine whether those semantics actually make sense in the
absence of real use cases. Accordingly, the reference implementation will ensure
that such cases raise SyntaxError, rather than executing with implementation
defined behaviour.

This restriction applies even if the assignment expression is never executed:

     # INVALID
  # INVALID

For the comprehension body (the part before the first «for» keyword) and the
filter expression (the part after «if» and before any nested «for»), this
restriction applies solely to target names that are also used as iteration
variables in the comprehension. Lambda expressions appearing in these
positions introduce a new explicit function scope, and hence may use assignment
expressions with no additional restrictions.

Due to design constraints in the reference implementation (the symbol table
analyser cannot easily detect when names are re-used between the leftmost
comprehension iterable expression and the rest of the comprehension), named
expressions are disallowed entirely as part of comprehension iterable
expressions (the part after each «in», and before any subsequent «if» or
«for» keyword):

                    # INVALID
  # INVALID
]       # INVALID
        # INVALID

A further exception applies when an assignment expression occurs in a
comprehension whose containing scope is a class scope. If the rules
above were to result in the target being assigned in that class’s
scope, the assignment expression is expressly invalid. This case also raises
SyntaxError:

class Example:
      # INVALID

(The reason for the latter exception is the implicit function scope created
for comprehensions — there is currently no runtime mechanism for a
function to refer to a variable in the containing class scope, and we
do not want to add such a mechanism. If this issue ever gets resolved
this special case may be removed from the specification of assignment
expressions. Note that the problem already exists for using a
variable defined in the class scope from a comprehension.)

Built-in List Functions and Methods

Python includes the following list functions −

Sr.No. Function & Description
1 len(list)

Gives the total length of the list.

2 max(list)

Returns item from the list with max value.

3 min(list)

Returns item from the list with min value.

4 list(seq)

Converts a tuple into list.

Python includes the following list methods −

Sr.No. Methods & Description
1 list.append(obj)

Appends object obj to list

2 list.count(obj)

Returns count of how many times obj occurs in list

3 list.extend(seq)

Appends the contents of seq to list

4 list.index(obj)

Returns the lowest index in list that obj appears

5 list.insert(index, obj)

Inserts object obj into list at offset index

6 list.pop(obj = list)

Removes and returns last object or obj from list

7 list.remove(obj)

Removes object obj from list

8 list.reverse()

Reverses objects of list in place

9 list.sort()

Sorts objects of list, use compare func if given

Previous Page
Print Page

Next Page  

Special-casing conditional statements

One of the most popular use-cases is if and while statements. Instead
of a more general solution, this proposal enhances the syntax of these two
statements to add a means of capturing the compared value:

if re.search(pat, text) as match:
    print("Found:", match.group(0))

This works beautifully if and ONLY if the desired condition is based on the
truthiness of the captured value. It is thus effective for specific
use-cases (regex matches, socket reads that return '' when done), and
completely useless in more complicated cases (e.g. where the condition is
f(x) < 0 and you want to capture the value of f(x)). It also has
no benefit to list comprehensions.

Built-in List Functions & Methods

Python includes the following list functions −

Sr.No. Function with Description
1 cmp(list1, list2)

Compares elements of both lists.

2 len(list)

Gives the total length of the list.

3 max(list)

Returns item from the list with max value.

4 min(list)

Returns item from the list with min value.

5 list(seq)

Converts a tuple into list.

Python includes following list methods

Sr.No. Methods with Description
1 list.append(obj)

Appends object obj to list

2 list.count(obj)

Returns count of how many times obj occurs in list

3 list.extend(seq)

Appends the contents of seq to list

4 list.index(obj)

Returns the lowest index in list that obj appears

5 list.insert(index, obj)

Inserts object obj into list at offset index

6 list.pop(obj=list)

Removes and returns last object or obj from list

7 list.remove(obj)

Removes object obj from list

8 list.reverse()

Reverses objects of list in place

9 list.sort()

Sorts objects of list, use compare func if given

Previous Page
Print Page

Next Page  

Python NumPy

NumPy IntroNumPy Getting StartedNumPy Creating ArraysNumPy Array IndexingNumPy Array SlicingNumPy Data TypesNumPy Copy vs ViewNumPy Array ShapeNumPy Array ReshapeNumPy Array IteratingNumPy Array JoinNumPy Array SplitNumPy Array SearchNumPy Array SortNumPy Array FilterNumPy Random
Random Intro
Data Distribution
Random Permutation
Seaborn Module
Normal Distribution
Binomial Distribution
Poisson Distribution
Uniform Distribution
Logistic Distribution
Multinomial Distribution
Exponential Distribution
Chi Square Distribution
Rayleigh Distribution
Pareto Distribution
Zipf Distribution

NumPy ufunc
ufunc Intro
ufunc Create Function
ufunc Simple Arithmetic
ufunc Rounding Decimals
ufunc Logs
ufunc Summations
ufunc Products
ufunc Differences
ufunc Finding LCM
ufunc Finding GCD
ufunc Trigonometric
ufunc Hyperbolic
ufunc Set Operations

Special-casing comprehensions

Another common use-case is comprehensions (list/set/dict, and genexps). As
above, proposals have been made for comprehension-specific solutions.

  1. where, let, or given:

    stuff = [(y, x/y) where y = f(x) for x in range(5)]
    stuff = [(y, x/y) let y = f(x) for x in range(5)]
    stuff = [(y, x/y) given y = f(x) for x in range(5)]
    

    This brings the subexpression to a location in between the ‘for’ loop and
    the expression. It introduces an additional language keyword, which creates
    conflicts. Of the three, where reads the most cleanly, but also has the
    greatest potential for conflict (e.g. SQLAlchemy and numpy have where
    methods, as does tkinter.dnd.Icon in the standard library).

  2. with NAME = EXPR:

    stuff = [(y, x/y) with y = f(x) for x in range(5)]
    

    As above, but reusing the with keyword. Doesn’t read too badly, and needs
    no additional language keyword. Is restricted to comprehensions, though,
    and cannot as easily be transformed into «longhand» for-loop syntax. Has
    the C problem that an equals sign in an expression can now create a name
    binding, rather than performing a comparison. Would raise the question of
    why «with NAME = EXPR:» cannot be used as a statement on its own.

  3. with EXPR as NAME:

    stuff = [(y, x/y) with f(x) as y for x in range(5)]
    

    As per option 2, but using as rather than an equals sign. Aligns
    syntactically with other uses of as for name binding, but a simple
    transformation to for-loop longhand would create drastically different
    semantics; the meaning of with inside a comprehension would be
    completely different from the meaning as a stand-alone statement, while
    retaining identical syntax.

Lowering operator precedence

There are two logical precedences for the := operator. Either it should
bind as loosely as possible, as does statement-assignment; or it should bind
more tightly than comparison operators. Placing its precedence between the
comparison and arithmetic operators (to be precise: just lower than bitwise
OR) allows most uses inside while and if conditions to be spelled
without parentheses, as it is most likely that you wish to capture the value
of something, then perform a comparison on it:

pos = -1
while pos := buffer.find(search_term, pos + 1) >= 0:
    ...

Once find() returns -1, the loop terminates. If := binds as loosely as
= does, this would capture the result of the comparison (generally either
True or False), which is less useful.

Example 3: Count occurrence of substring in a given string

Following example shows the occurrence of substring in a givenstring as well as usingstart/endindex.

str1 = "Welcome to Guru99 - Free Training Tutorials and Videos for IT Courses"
str_count1 = str1.count('to') # counting the substring “to” in the givenstring
print("The count of 'to' is", str_count1)
str_count2 = str1.count('to', 6,15)
print("The count of 'to' usingstart/end is", str_count2)

Output:

The count of 'to' is 2
The count of 'to' usingstart/end is 1

Summary:

  • The count() is a built-in function in Python. It will return you the count of a given element in a list or a string.
  • In the case of a string, the counting begins from the start of the string till the end. It is also possible to specify the start and end index from where you want the search to begin.
  • The count() method returns an integer value.

Python Collections (Arrays)

There are four collection data types in the Python programming language:

  • List is a collection which is ordered and changeable. Allows duplicate members.
  • Tuple is a collection which is ordered and unchangeable. Allows duplicate members.
  • Set is a collection which is unordered and unindexed. No duplicate members.
  • Dictionary is a collection which is unordered, changeable and indexed. No duplicate members.

When choosing a collection type, it is useful to understand the properties of that type. Choosing the right type for a particular data set could mean retention of meaning, and, it could mean an increase in efficiency or security.

List Comprehension

List Comprehension это создание списка путем итерации в цикле уже существующего списка (с соблюдением указанных условий). Поначалу такой подход может казаться сложным, но когда разберетесь, вы поймете, насколько это просто и быстро.

Чтобы разобраться в list comprehension, нужно
для начала обратиться к обычной итерации
списка. В следующем простом примере
показано, как вернуть новый список,
состоящий только из четных чисел старого.

# просто любой список чисел
some_list = 

# пустой список, который будет заполняться четными числами из первого списка
even_list = []

for number in some_list:
  if number % 2 == 0:
    even_list.append(number)

print(even_list) # 

Давайте разберем этот пример. Сначала мы создаем список с числами. Затем создаем пустой список, в котором будут сохраняться результаты, полученные в цикле. Дальше идет сам цикл, в котором мы перебираем числа из первого списка и проверяем, являются ли они четными. Если число делится на 2 без остатка, мы добавляем его в список четных чисел. Для получения нужного результата нам потребуется 5 строк кода (без учета комментариев), да еще пробелы.

А теперь давайте посмотрим пример, в
котором мы делаем все то же самое, но с
помощью list comprehension.

# просто любой список чисел
some_list = 

# List Comprehension
even_list = 
print(even_list) # 

Давайте возьмем еще пример. Создадим
список, каждый элемент которого будет
элементом старого списка, умноженным
на 7.

my_starting_list = 
my_new_list = []

for item in my_starting_list:
    my_new_list.append(item * 7)
print(my_new_list)  # 

С помощью list comprehension можно достичь
того же результата:

my_starting_list = 
my_new_list = 

print(my_new_list)  # 

Вообще list comprehension пишется в соответствии
со следующей формулой:

В блоке вы указываете, что конкретно нужно сделать с элементом, который возвращает итерация объекта. В нашем примере это , но операция может быть любой, как очень простой, так и очень сложной.

В блок нужно вставить имя объекта, который вы будете перебирать в цикле. В нашем примере это был список, но мог быть кортеж или диапазон.

List
comprehension добавляет элемент из существующего
списка в новый, если соблюдается какое-то
условие. Этот способ лаконичнее, а в
большинстве случаев еще и намного
быстрее. Иногда применение list comprehension
может ухудшить читаемость кода, поэтому
разработчику нужно действовать по
ситуации.

Примеры использования list comprehension с условиями

Вносим в новый список только четные
числа:

only_even_list = 
print(only_even_list)  # 

Это эквивалентно следующему циклу:

only_even_list = list()
for i in range(13):
  if i%2 == 0:
    only_even_list.append(i)
print(only_even_list)  # 

List
comprehension может также содержать вложенные
if-условия

Обратите внимание на следующий
пример:

divisible = list()
for i in range(50):
  if i % 2 == 0:
    if i % 3 == 0:
      divisible.append(i)
print(divisible)  # 

С применением list comprehension этот код можно
переписать следующим образом:

divisible = 
print(divisible)  # 

С list comprehension также может использоваться if-else. В следующем примере мы берем диапазон чисел от 0 до 10 и добавляем в наш список все четные числа из этого диапазона, а нечетные добавляем после умножения на -1.

list_1 = 
print(list_1)  # 

Проходите тест по Python и поймите, готовы ли вы идти на курсы

OpenPGP Public Keys

Source and binary executables are signed by the release manager or binary builder using their
OpenPGP key. Release files for currently supported releases are signed by the following:

  • Steve Dower (Windows binaries) (key id: FC62 4643 4870 34E5)
  • Łukasz Langa (3.8.x source files and tags) (key id: B269 95E3 1025 0568)
  • Ned Deily (macOS binaries, 3.7.x / 3.6.x source files and tags) (key ids: 2D34 7EA6 AA65 421D, FB99 2128 6F5E 1540, and Apple Developer ID DJ3H93M7VJ)
  • Larry Hastings (3.5.x source files and tags) (key id: 3A5C A953 F73C 700D)
  • Benjamin Peterson (2.7.z source files and tags) (key id: 04C3 67C2 18AD D4FF and A4135B38)

Release files for older releases which have now reached end-of-life may have been signed by one of the following:

  • Anthony Baxter (key id: 0EDD C5F2 6A45 C816)
  • Georg Brandl (key id: 0A5B 1018 3658 0288)
  • Martin v. Löwis (key id: 6AF0 53F0 7D9D C8D2)
  • Ronald Oussoren (key id: C9BE 28DE E6DF 025C)
  • Barry Warsaw (key ids: 126E B563 A74B 06BF, D986 6941 EA5B BD71, and ED9D77D5)

You can import a person’s public keys from a public keyserver network server
you trust by running a command like:

or, in many cases, public keys can also be found
at keybase.io.
On the version-specific download pages, you should see a link to both the
downloadable file and a detached signature file. To verify the authenticity
of the download, grab both files and then run this command:

Note that you must use the name of the signature file, and you should use the
one that’s appropriate to the download you’re verifying.

(These instructions are geared to
GnuPG and Unix command-line users.)

5 функций для отладки

Эти функции часто игнорируются, но будут полезны для отладки и устранения неисправностей кода.

breakpoint

Если нужно приостановить выполнение кода и перейти в командную строку Python, эта функция вам пригодится. Вызов перебросит вас в отладчик Python.

Эта встроенная функция была добавлена в Python 3.7, но если вы работаете в более старых версиях, можете получить тот же результат с помощью .

dir

Эта функция может использоваться в двух случаях:

  • просмотр списка всех локальных переменных;
  • просмотр списка всех атрибутов конкретного объекта.

Из примера можно увидеть локальные переменные сразу после запуска и после создания новой переменной .

Если в передать созданный список , на выходе можно увидеть все его атрибуты.

В выведенном списке атрибутов можно увидеть его типичные методы (, , и т. д.) , а также множество более сложных методов для перегрузки операторов.

vars

Эта функция является своего рода смесью двух похожих инструментов: и .

Когда вызывается без аргументов, это эквивалентно вызову , которая показывает словарь всех локальных переменных и их значений.

Когда вызов происходит с аргументом, получает доступ к атрибуту , который представляет собой словарь всех атрибутов экземпляра.

Перед использованием было бы неплохо сначала обратиться к .

type

Эта функция возвращает тип объекта, который вы ей передаете.

Тип экземпляра класса есть сам класс.

Тип класса — это его метакласс, обычно это .

Атрибут даёт тот же результат, что и функция , но рекомендуется использовать второй вариант.

Функция , кроме отладки, иногда полезна и в реальном коде (особенно в объектно-ориентированном программировании с наследованием и пользовательскими строковыми представлениями).

Обратите внимание, что при проверке типов обычно вместо используется функция. Также стоит понимать, что в Python обычно не принято проверять типы объектов (вместо этого практикуется утиная типизация)

help

Если вы находитесь в Python Shell или делаете отладку кода с использованием , и хотите знать, как работает определённый объект, метод или атрибут, функция поможет вам.

В действительности вы, скорее всего, будете обращаться за помощью к поисковой системе. Но если вы уже находитесь в Python Shell, вызов будет быстрее, чем поиск документации в Google.

Python NumPy

NumPy IntroNumPy Getting StartedNumPy Creating ArraysNumPy Array IndexingNumPy Array SlicingNumPy Data TypesNumPy Copy vs ViewNumPy Array ShapeNumPy Array ReshapeNumPy Array IteratingNumPy Array JoinNumPy Array SplitNumPy Array SearchNumPy Array SortNumPy Array FilterNumPy Random
Random Intro
Data Distribution
Random Permutation
Seaborn Module
Normal Distribution
Binomial Distribution
Poisson Distribution
Uniform Distribution
Logistic Distribution
Multinomial Distribution
Exponential Distribution
Chi Square Distribution
Rayleigh Distribution
Pareto Distribution
Zipf Distribution

NumPy ufunc
ufunc Intro
ufunc Create Function
ufunc Simple Arithmetic
ufunc Rounding Decimals
ufunc Logs
ufunc Summations
ufunc Products
ufunc Differences
ufunc Finding LCM
ufunc Finding GCD
ufunc Trigonometric
ufunc Hyperbolic
ufunc Set Operations

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Adblock
detector