Python: коллекции, часть 4/4: все о выражениях-генераторах, генераторах списков, множеств и словарей

Выражения генератора против функции генератора

Вы можете думать о выражениях генератора как о списочном понимании мира генератора.

Вы также можете скопировать и вставить свой код из функции генератора в функцию, которая возвращает выражение генератора:

Выражения генератора относятся к функциям генератора, а генераторы списков (list comprehension) — к простому циклу for с добавлением и условием.

Выражения генератора настолько похожи на выражения, что вы даже можете испытать соблазн сказать «generator comprehension» по аналогии с list comprehension вместо выражения генератора. В русском языке нет устойчивого перевода названия generator comprehension. Хотя технически это не правильное имя, но если вы скажете это, все поймут, о чем вы говорите. Нед Бэтчелдер фактически предложил, чтобы мы все начали называть выражения генератора как generator comprehensions , и я склонен согласиться с тем, потому что это будет более понятное имя.

Модуль inspect

Напоследок хотелось бы упомянуть несколько полезных функций модуля из стандартной библиотеки Python. Используя данные функции, мы можем посмотреть текущее состояние итератора генератора, проверить является ли функция функцией генератора, а также является ли объект итератором генератора.

Состояние итератора генератора можно проверить с помощью функции :

Функция может вернуть четыре возможных состояния генератора:

1. – состояние ожидания выполнения.
2. – выполняется в данный момент.
3. – выполнение приостановлено.
4. – выполнение завершено.

Для того, чтобы проверить, является ли некая функция функцией генератора используется :

А для проверки является ли какой-либо объект итератором генератора – :

Список полезных ссылок по теме:

1. PEP 380 – Syntax for Delegating to a Subgenerator

Working of for loop for Iterators

As we see in the above example, the loop was able to iterate automatically through the list.

In fact the loop can iterate over any iterable. Let’s take a closer look at how the loop is actually implemented in Python.

Is actually implemented as.

So internally, the loop creates an iterator object, by calling on the iterable.

Ironically, this loop is actually an infinite while loop.

Inside the loop, it calls to get the next element and executes the body of the loop with this value. After all the items exhaust, is raised which is internally caught and the loop ends. Note that any other kind of exception will pass through.

Python Generator Expression

Simple generators can be easily created on the fly using generator expressions. It makes building generators easy.

Similar to the lambda functions which create anonymous functions, generator expressions create anonymous generator functions.

The syntax for generator expression is similar to that of a . But the square brackets are replaced with round parentheses.

The major difference between a list comprehension and a generator expression is that a list comprehension produces the entire list while the generator expression produces one item at a time.

They have lazy execution ( producing items only when asked for ). For this reason, a generator expression is much more memory efficient than an equivalent list comprehension.

Output

<generator object <genexpr> at 0x7f5d4eb4bf50>

We can see above that the generator expression did not produce the required result immediately. Instead, it returned a generator object, which produces items only on demand.

Here is how we can start getting items from the generator:

When we run the above program, we get the following output:

1
9
36
100
Traceback (most recent call last):
  File "<string>", line 15, in <module>
StopIteration

Generator expressions can be used as function arguments. When used in such a way, the round parentheses can be dropped.

Погружение

Генераторы на самом деле — всего лишь частный случай итераторов. Функция, возвращающая (yields) значения, является простым и компактным способом получения функциональности итератора, без непосредственного создания итератора. Помните генератор чисел Фибоначчи? Вот набросок того, как мог бы выглядеть аналогичный итератор:

class Fib:
    »’iterator that yields numbers in the Fibonacci sequence»’
    def __init__(self, max):
        self.max = max
    def __iter__(self):
        self.a =
        self.b = 1
        return self
    def __next__(self):
        fib = self.a
        if fib > self.max:
            raise StopIteration
        self.a, self.b = self.b, self.a + self.b
        return fib

Давайте рассмотрим этот пример более детально:

class Fib:

class? Что такое класс?

combinations_with_replacement(iterable, r)

Итератор под названием combinations_with_replacement очень похож на combinations. Единственная разница в том, что он создает комбинации повторяемых элементов. Давайте посмотрим на пример из предыдущего раздела:

Python

from itertools import combinations_with_replacement

for item in combinations_with_replacement(‘WXYZ’, 2):
print(».join(item))

1 2 3 4

fromitertoolsimportcombinations_with_replacement foritem incombinations_with_replacement(‘WXYZ’,2) print(».join(item))

Результат:

Python

WW
WX
WY
WZ
XX
XY
XZ
YY
YZ
ZZ

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

WW WX WY WZ XX XY XZ YY YZ ZZ

Как вы видите, у нас есть четыре объекта в выдаче: WW, XX, YY и ZZ.

Iterable, iterator, generator – базовые концепты Python

В предыдущей статье мы затрагивали тему итерируемых структур данных – последовательностей. На практике последовательность соответствует понятию Iterable – объекту-контейнеру, над которым можно провести итерирование. В основном, он используется в конструкции цикла for … in. Списки, словари, множества, массив байтов (bytearray), строки и прочие подобные структуры данных – все это объекты iterable.
У объекта iterable есть метод , который возвращает Iterator. Iterator – это объект, реализующий метод , возвращающий следующий элемент контейнера. Допустим, у нас есть список чисел, и мы хотим пройтись по нему:

nums = 
for num in nums:
    print(num)

В данном цикле конструкция вызывает метод , который возвращает итератор. А – это возвращаемый методом элемент этого итератора. Итерирование прекратится в тот момент, когда возникнет исключение StopIteration, о котором мы расскажем чуть позже.
Объект Generator – это разновидность итератора, который можно проитерировать лишь один раз. Это означает, что второй раз использовать цикл for … in для генератора уже невозможно. Чтобы получить генератор используется ключевое слово yield. Разберем все поподробней.
Что такое итератор: пример
Реализуем обратный счетчик CountDown, который ведет отчет от заданного числа до 0. Для этого нам понадобятся вышерассмотренные методы и . Первый из них возвращает сам объект, а второй – элемент счетчика:

class CountDown:
    def __init__(self, start):
        self.count = start + 1
    def __iter__(self): 
        return self 
    def __next__(self): 
        self.count -= 1 
        if self.count < 0: 
            raise StopIteration 
        return self.count

Здесь в конструкторе добавляется единица, чтобы вывести еще стартовое число. Инициализируем в качестве стартового значения число 5:

>>> counter = CountDown(5)
>>> for i in counter:
...    print(i)
5
4
3
2
1
0

После того как count станет меньше нуля, итерирование прекращается, так как возникает исключение StopIteration.

Контейнеры

Контейнер — это тип данных, предназначенный для хранения элементов и предоставляющий набор операций для работы с ними. Сами контейнеры и, как правило, их элементы хранятся в памяти. В Python существует масса разнообразных контейнеров, среди которых всем хорошо знакомые:

• list, deque, …
• set, frozensets, …
• dict, defaultdict, OrderedDict, Counter, …
• tuple, namedtuple, …
• str

Контейнеры легко понять, проведя аналогию с реальным миром: контейнер можно рассматривать как некую коробку, в которой хранятся вещи.

Технически объект является контейнером тогда, когда он предоставляет возможность определить наличие или отсутствие в нём конкретного элемента. Например, проверка вхождения элемента в список, кортеж или множество выполняется следующим образом:

Применительно к словарям операция проверки вхождения работает с ключами словаря:

Ну и, наконец, подобным образом вы можете выполнять проверку вхождения подстроки в строку:

Последний пример выглядит немного странно, но он является хорошим примером применения интерфейса контейнеров. Хотя строка в буквальном смысле и не хранит все возможные подстроки в памяти, тем не менее, благодаря контейнерному интерфейсу мы имеем возможность выполнять поиск подстрок подобным образом.

Обратите внимание, что несмотря на то, что большинство контейнеров предоставляют возможность извлекать из них любой элемент, само по себе наличие этой возможности не делает объект контейнером, а лишь итерируемым объектом, о чём будет рассказано дальше. Также, контейнер не обязан быть итерируемым

Например, фильтр Блума предоставляет возможность узнать, содержится ли элемент в структуре данных, но при этом нет возможности извлекать из неё отдельные элементы.

Функция Driver

Мотивом этой постановки задачи является определение функции с именем grep_regex, которая проверяет данный текст на соответствие регулярному выражению ab*c. Функция создаст экземпляр FSM и передаст ему поток символов. После того, как все символы будут получены, вызывается функция does_match, которая определить, соответствует ли данный text регулярному выражению ab*c или нет.

def grep_regex(text):
    evaluator = FSM()
    for ch in text:
        evaluator.send(ch)
    return evaluator.does_match()

>>> grep_regex("abc")
True

>>> grep_regex("aba")
False

Больше FSMs

Мы увидели, насколько интуитивно понятно создавать автоматы регулярного выражения с использованием Python корутин, но если наша гипотеза верна, то все должно быть одинаково интуитивно понятно, когда мы реализуем автоматы для других случаев использования, и здесь мы рассмотрим два примера и посмотрим, как это состояние. реализовано в каждом

Видео по вычислению степени в экселе

Что такое итератор?

Сначала давайте быстро рассмотрим, что такое итератор. Для более подробного объяснения посмотрите мой доклад Loop Better или прочитайте статью на основе этого доклада.

Итерируемые объекты (iterable) — это любые объекты, предоставляющий возможность поочерёдного прохода по циклу.

Итератор (iterator) — это объект, который выполняет фактический проход по элементам.

Вы можете получить итератор из любых итерируемых объектов, вызвав встроенную функцию iter для них.

>>> favorite_numbers = 
>>> iter(favorite_numbers)
<list_iterator object at 0x7fe8e5623160>

Так же можно использовать встроенную функцию next для итератора, чтобы получить из него следующий элемент (вы получите исключение StopIteration, если кончатся элементы в итераторе).

>>> favorite_numbers = 
>>> my_iterator = iter(favorite_numbers)
>>> next(my_iterator)
6
>>> next(my_iterator)
57

Есть еще одно правило, которое делает все более интересным: итераторы сами по себе также являются итерируемыми объектами. Я объяснил последствия этого более подробно в докладе Loop Better, о которой я упоминал выше.

Извлечение клавиш “Shift”, “Ctrl” и подобных

Реализация цикла for с помощью функции и цикла while

Используя полученные знания, мы можем написать цикл , не пользуясь самим циклом . 🙂

Чтобы сделать это, нам нужно:

1. Получить итератор из итерируемого объекта.
2. Вызвать функцию .
3. Выполнить ‘тело цикла’.
4. Закончить цикл, когда будет получено исключение .

Стоит заметить, что здесь мы использовали конструкцию . Многие о ней не знают. Она позволяет выполнять код, если исключения не возникло, и код был выполнен успешно.

Теперь мы знакомы с протоколом итератора.
А, говоря простым языком — с тем, как работает итерация в Python.
Функции и этот протокол формализуют. Механизм везде один и тот же. Будь то пресловутый цикл или генераторное выражение. Даже распаковка и «звёздочка» используют протокол итератора:

В случае, если мы передаём в итератор, то получаем тот же самый итератор

Подытожим.

Итерируемый объект — это что-то, что можно итерировать.Итератор — это сущность порождаемая функцией , с помощью которой происходит итерирование итерируемого объекта.

Итератор не имеет индексов и может быть использован только один раз.

Как создаются списки в Python

Существует несколько способов создания списков в Python. Чтобы лучше понять компромиссы связанные с использованием list comprehension, давайте сначала рассмотрим способы создания списков с помощью этих подходов.

Использование цикла for

Наиболее распространенным типом цикла является цикл for. Использование цикла for можно разбить на три этапа:

1. Создание пустого списка.
2. Цикл по итерируемому объекту или диапазону элементов range.
3. Добавляем каждый элемент в конец списка.

Допустим на надо создать список squares, то эти шаги будут в трех строках кода:

>>> squares = []
>>> for i in range(10):
...     squares.append(i * i)
>>> squares

Здесь мы создаем пустой список squares. Затем используем цикл for для перебора range(10). Наконец умножаем каждое число отдельно и добавляете результат в конец списка.

Использование объектов map()

map() предоставляет альтернативный подход, основанный на функциональном программировании. Мы передаем функцию и итерируемый объект (iterable), а map() создаст объект. Этот объект содержит выходные данные, которые мы получаем при запуске каждого итерируемого элемента через предоставленную функцию.

Немного запутано, поэтому в качестве примера рассмотрим ситуацию, в которой необходимо рассчитать цену после вычета налога для списка транзакций:

>>> txns = 
>>> TAX_RATE = .08

>>> def get_price_with_tax(txn):
...     return txn * (1 + TAX_RATE)

>>> final_prices = map(get_price_with_tax, txns)
>>> list(final_prices)

Здесь у вас есть итерируемый объект txns (в нашем случае простой список) и функция get_price_with_tax(). Мы передаем оба этих аргумента в map() и сохраняем полученный объект в final_prices. Мы можем легко преобразовать этот объект map в список, используя list().

Использование List Comprehensions

List comprehensions — это третий способ составления списков. При таком элегантном подходе мы можем переписать цикл for из первого примера всего в одну строку кода:

>>> squares = 
>>> squares

Вместо того, чтобы создавать пустой список и добавлять каждый элемент в конец, мы просто определяем список и его содержимое одновременно, следуя этому формату:

new_list = 

Каждое представление списков в Python включает три элемента:

1.  какое либо вычисление, вызов метода или любое другое допустимое выражение, которое возвращает значение. В приведенном выше примере выражение i * i является квадратом значения члена.
2.  является объектом или значением в списке или итерируемым объекте (iterable). В приведенном выше примере значением элемента является i.
3.  список, множество, последовательность, генератор или любой другой объект, который может возвращать свои элементы по одному. В приведенном выше примере iterable является range(10).

Поскольку требования к expression (выражению) настолько гибки, представление списков хорошо работает во многих местах, где вы будете использовать map(). Вы так же можем переписать пример ценообразования:

>>> txns = 
>>> TAX_RATE = .08

>>> def get_price_with_tax(txn):
...     return txn * (1 + TAX_RATE)

>>> final_prices = 
>>> final_prices

Единственное различие между этой реализацией и map() состоит в том, что list comprehension возвращает список, а не объект map.

Преимущества использования представления списков

Представление списков часто описываются как более Pythonic, чем циклы или map(). Но вместо того, чтобы слепо принимать эту оценку, стоит понять преимущества использования list comprehension по сравнению с альтернативами. Позже вы узнаете о нескольких сценариях, в которых альтернативы являются лучшим выбором.

Одним из основных преимуществ использования является то, что это единственный инструмент, который вы можете использовать в самых разных ситуациях. В дополнение к созданию стандартного списка, списки могут также использоваться для отображения и фильтрации. Вам не нужно использовать разные подходы для каждого сценария.

Это основная причина, почему list comprehension считаются Pythonic, поскольку Python включает в себя простые и мощные инструменты, которые вы можете использовать в самых разных ситуациях. Дополнительным преимуществом является то, что всякий раз, когда вы используете представления списков, вам не нужно запоминать правильный порядок аргументов, как при вызове map().

List comprehensions также более декларативны, чем циклы, что означает, что их легче читать и понимать. Циклы требуют, чтобы вы сосредоточились на создание списока. Вы должны вручную создать пустой список, зациклить элементы и добавить каждый из них в конец списка. Используя представления списков, вы можете вместо этого сосредоточиться на том, что хотите добавить в список, и положиться, на то что Python позаботится о том, как происходит построение списка.

Поток данных

С генератором мы создадим структуру данных с бесконечным количеством элементов. Этот вид последовательности элементов данных называется в информатике потоком данных (или “стрим”). С его помощью мы можем выражать концепции бесконечных последовательностей математическими методами. 

Например, нам нужна последовательность со всеми числами Фибоначчи. Как мы её получим?

Нам всего-то нужно убрать параметр счётчика из функции выше.

Вуаля! Мы получаем переменную, которая могла бы отражать все числа Фибоначчи. Давайте напишем общую функцию, чтобы взять n элементов из любого потока. 

Выражение будет в результате возвращать первые 10 чисел Фибоначчи.

Да это сбивает с толку

Когда люди говорят об итераторах (iterators) и итерируемых объектах (iterables) в Python, вы, вероятно, слышите, как кто-то повторяет неправильное представление о том, что range является итератором. Поначалу эта ошибка может показаться несущественной, но я думаю, что на самом деле она довольно критична. Если вы считаете, что range объекты являются итераторами, ваши представления о работе итераторов в Python не верны. И range, и итераторы в некотором смысле «ленивы», но они ленивы по-разному.В этой статье я собираюсь объяснить, как работают итераторы, как работает range, и как отличается лень этих двух типов «ленивых итераций».

Но сначала я хотел бы попросить вас не использовать приведенную ниже информацию в качестве предлога, чтобы быть высокомерным с кем либо, будь то новые ученики или опытные программисты в Python. Многие люди продуктивно используют Python в течение многих лет, не понимая в полной мере различие, которое я собираюсь объяснить. Вы можете написать много тысяч строк кода Python, не имея четкого представления как работают итераторы. И в этом нет ничего предосудительного.

Выход из выражения

«Выход из выражения» используется для создания под-итератора из данного выражения. Все значения, создаваемые суб-итератором, передаются непосредственно вызывающей программе. Допустим, мы хотим создать оболочку для функции get_random_ints().

def get_random_ints(count, begin, end):
    print("get_random_ints start")
    for x in range(0, count):
        yield randint(begin, end)
    print("get_random_ints end")


def generate_ints(gen):
    for x in gen:
        yield x

Мы можем использовать «yield from» в функции generate_ints(), чтобы создать двунаправленное соединение между вызывающей программой и суб-итератором.

def generate_ints(gen):
    yield from gen

Фактическая выгода от «yield from» видна, когда нам нужно отправить данные в функцию генератора.

Рассмотрим пример, в котором функция генератора получает данные от вызывающего и отправляет их суб-итератору для их обработки.

def printer():
    while True:
        data = yield
        print("Processing", data)


def printer_wrapper(gen):
    # Below code to avoid TypeError: can't send non-None value to a just-started generator
    gen.send(None)
    while True:
        x = yield
        gen.send(x)


pr = printer_wrapper(printer())

# Below code to avoid TypeError: can't send non-None value to a just-started generator
pr.send(None)

for x in range(1, 5):
    pr.send(x)

Вывод:

Processing 1
Processing 2
Processing 3
Processing 4

Это очень много кода для создания функции-оболочки. Мы можем просто использовать здесь «yield from» для создания функции-оболочки, и результат останется прежним.

def printer_wrapper(gen):
    yield from gen

SQL Query Валидатор

Здесь мы создаем FSM для SQL Query Validator, который для полученного SQL-запроса сообщает, является ли он допустимым SQL-запросом или нет. FSM для валидатора, который охватывает все запросы SQL, будет массивным, поэтому мы просто взяли его подмножество, где мы поддерживаем следующие запросы SQL

SELECT * from TABLE_NAME;
SELECT column,  from TABLE_NAME;

Мы можем реализовать состояние explicit_cols как корутину,

def _create_explicit_cols(self):
    while True:
        token = yield
        if token == 'from':
            self.current_state = self.from_clause
        elif token == ',':
            self.current_state = self.more_cols
        else:
            break

Опять же, корутина, посредством которой реализуется состояние, очень похожа на функцию перехода состояния, сохраняющую свою простоту. Всю реализацию этого FSM можно найти в arpitbbhayani/fsm/sql-query-validator.

Заключение

Хотя это может быть не самый эффективный способ реализации и построения FSM, но на самом деле это самый интуитивный способ. Ребра и переходы состояний хорошо транслируются в операторы if и elif или функции принятия решений, в то время как каждое состояние моделируется как независимая корутина, и мы все еще делаем вещи последовательным образом. Все исполнение похоже на эстафету, где эстафету исполнения передают от одной корутины к другой.

Рекомендации и чтения

• Finite State Machines — Wikipedia
• Finite State Machines — Brilliant.org
• FSM Applications
• What Are Python Coroutines?
• How to Use Generators and yield in Python

Spread the love

Итерируемые объекты

Как было уже сказано, большинство контейнеров являются итерируемыми. Но в то же время множество других типов данных являются итерируемыми, например, файлы, сокеты и тому подобные. В то время как контейнеры обычно содержат конечное количество элементов, просто итерируемый объект может представлять источник бесконечных данных.

Итерируемым объектом является любой объект, который может предоставить итератор, который, в свою очередь, и возвращает отдельные элементы

На первый взгляд это звучит немного странновато, но тем не менее очень важно понимать разницу между интерируемым объектом и итератором. Рассмотрим пример:

Здесть — это итерируемый объект, в то время как и два отдельных экземпляра итератора, производящего значения из итерируемого объекта . Как видим, и сохраняют состояние между вызовами . В данном примере в качестве источника данных для итератора используется список, но это не является обязательным условием.

Часто, чтобы сократить объем кода, классы итерируемых объектов имплементируют сразу оба метода: и , при этом возвращает . Таким образом класс одновременно является и итерируемым и итератором самого себя. Однако, лучшей практикой всё же считается в качестве итератора возвращать отдельный объект.

Итак, когда выполняется следующий код:

вот что на самом деле происходит:

Если диассемблировать код, представленный выше, мы обнаружим вызов , который по сути является следствием вызова . Инструкция  является эквивалентом многократного вызова до тех пор, пока не будет возвращён последний элемент. Этого, правда, не видно в байт-коде из-за оптимизаций, вносимых интерпретатором.

Максимальное число циклов перезарядки

accumulate(iterable)

Итератор accumulate возвращает накопленные суммы или накопленные результаты двух аргументных функций, которые вы передали для накопления. По умолчанию, accumulate – это дополнение, так что давайте посмотрим, как она работает на деле:

Python

from itertools import accumulate

result = list(accumulate(range(10)))
print(result)

1 2 3 4

fromitertoolsimportaccumulate result=list(accumulate(range(10))) print(result)

Результат использования :

Python

1	,1,3,6,10,15,21,28,36,45

Здесь мы импортируем accumulate и передаем ей ряд из 10 чисел от 0 до 9. Он добавляет каждое из них по очереди, начиная с 0, затем 0+1, затем 1+2, и так далее. Давайте импортируем модуль operator и добавим его в смесь:

Python

from itertools import accumulate
import operator

result = list(accumulate(range(1, 5), operator.mul))
print(result) #

1 2 3 4 5

fromitertoolsimportaccumulate importoperator result=list(accumulate(range(1,5),operator.mul)) print(result)#

Здесь мы передали числа от 1 до 4 в наш итератор accumulate. Мы также передаем ему функцию operator.mul. Эти функции принимают аргументы, для возможности умножения. Так что в каждой итерации она не суммирует, а умножает (1×1=1, 1×2=2, 2×3=6, и т.д.). показывает несколько других интересных примеров, таких как амортизация и хаотичное рекуррентное соотношение. Вам определенно следует изучить эти примеры, так как они могут оказаться весьма полезными на практике.

Функции генератора

Функции генератора отличаются от обычных функций тем, что они имеют один или несколько операторов yield.

Обычно, когда вы вызываете функцию, ее код сразу выполняется:

>>> def gimme4_please():
...     print("Let me go get that number for you.")
...     return 4
...
>>> num = gimme4_please()
Let me go get that number for you.
>>> num
4

Но если в функции есть оператор yield, она больше не является типичной функцией. Теперь это функция генератора, то есть она будет возвращать объект генератора при вызове. Этот объект генератора может быть зациклен при выполнение, пока не будет достигнут оператор yield:

>>> def gimme4_later_please():
...     print("Let me go get that number for you.")
...     yield 4
...
>>> get4 = gimme4_later_please()
>>> get4
<generator object gimme4_later_please at 0x7f78b2e7e2b0>
>>> num = next(get4)
Let me go get that number for you.
>>> num
4

Простое присутствие оператора yield превращает функцию в функцию генератора. Это немного странно, но именно так работают функции генератора.

Хорошо, давайте посмотрим на реальный пример функции генератора. Мы сделаем функцию-генератор, которая будет делать то же самое, что и наш класс итератора Count, который мы сделали ранее.

def count(start=0):
    num = start
    while True:
        yield num
        num += 1

Так же, как и наш класс итератора Count, мы можем вручную зациклить генератор, который мы получаем после вызова count:

>>> c = count()
>>> next(c)
0
>>> next(c)
1

И мы можем зациклить этот объект генератора, используя цикл for, как и раньше:

>>> for n in count():
...     print(n)
...
0
1
2
...

Но эта функция значительно короче, чем наш класс Count, который мы создали ранее.

Методы списков

len()

Метод возвращает длину объекта (списка, строки, кортежа или словаря).

принимает один аргумент, который может быть или последовательностью (например, строка, байты, кортеж, список, диапазон), или коллекцией (например, словарь, множество, frozenset).

list1 =   # список
print(len(list1)) # в списке 3 элемента, в выводе команды будет "3"

str1 = 'basketball'  # строка
print(len(str1))  # в строке 9 букв, в выводе команды будет "9"

tuple1 = (2, 3, 4, 5)  # кортеж
print(len(tuple1))  # в кортеже 4 элемента, в выводе команды будет "4"

dict1 = {'name': 'John', 'age': 4, 'score': 45} # словарь
print(len(dict1))  # в словаре 3 пары ключ-значение, в выводе команды будет "3"

index()

возвращает индекс элемента. Сам элемент передается методу в качестве аргумента. Возвращается индекс первого вхождения этого элемента (т. е., если в списке два одинаковых элемента, вернется индекс первого).

numbers = 
words = 

print(numbers.index(9)) # 4
print(numbers.index(2)) # 1
print(words.index("I")) # 0
print(words.index("JavaScript")) # возвращает ValueError, поскольку 'JavaScript' в списке 'words' нет

Первый результат очевиден. Второй и
третий output демонстрируют возврат индекса
именно первого вхождения.

Цифра «2» встречается в списке дважды,
первое ее вхождение имеет индекс 1,
второе — 2. Метод index() возвращает индекс
1.

Аналогично возвращается индекс 0 для элемента «I».

Если элемент, переданный в качестве аргумента, вообще не встречается в списке, вернется ValueError. Так получилось с попыткой выяснить индекс «JavaScript» в списке .

Опциональные аргументы

Чтобы ограничить поиск элемента
конкретной подпоследовательностью,
можно использовать опциональные
аргументы.

words = 
print(words.index("am", 2, 5)) # 4

Метод index() будет искать элемент «am» в диапазоне от элемента с индексом 2 (включительно) до элемента с индексом 5 (этот последний элемент не входит в диапазон).

При этом возвращаемый индекс — индекс
элемента в целом списке, а не в указанном
диапазоне.

pop()

Метод удаляет и возвращает последний элемент списка.

Этому методу можно передавать в качестве параметра индекс элемента, который вы хотите удалить (это опционально). Если конкретный индекс не указан, метод удаляет и возвращает последний элемент списка.

Если в списке нет указанного вами индекса, метод выбросит exception .

cities = 

print "City popped is: ", cities.pop() # City popped is: San Francisco
print "City at index 2 is  : ", cities.pop(2) # City at index 2 is: San Antonio

Базовый функционал стека

Для реализации базового функционала
стека в программах на Python часто
используется связка метода pop() и метода
append():

stack = []

for i in range(5):
    stack.append(i)

while len(stack):
    print(stack.pop())

Отличия цикла for в Python от других языков

Стоит отдельно остановиться на том, что цикл , в Python, устроен несколько иначе, чем в большинстве других языков. Он больше похож на , или же .

Если же, мы перепишем цикл с помощью цикла , используя индексы, то работать такой подход будет только с последовательностями:

А с итерируемыми объектами, последовательностями не являющимися, не будет:

Если же вам нужен , то следует использовать встроенную функцию :

Цикл использует итераторы

Как мы могли убедиться, цикл не использует индексы. Вместо этого он использует так называемые итераторы.

Итераторы — это такие штуки, которые, очевидно, можно итерировать 🙂
Получить итератор мы можем из любого итерируемого объекта.

Для этого нужно передать итерируемый объект во встроенную функцию :

После того, как мы получили итератор, мы можем передать его встроенной функции .

При каждом новом вызове, функция отдаёт один элемент. Если же в итераторе элементов больше не осталось, то функция породит исключение .

По-сути, это единственное, что мы может сделать с итератором: передать его функции .
Как только итератор становится пустым и порождается исключение , он становится совершенно бесполезным.

P.S.

Тут будут перечислены некоторые важные вещи, которые не были затронуты в статье или были затронуты вскользь. Вам может показаться, что они расходятся с тем, что было написано в статье до этого, но на самом деле это не так.

Декораторы не обязательно должны быть функциями, это может быть любой вызываемый объект.
Декораторы не обязаны возвращать функции, они могут возвращать что угодно. Но обычно мы хотим, чтобы декоратор вернул объект того же типа, что и декорируемый объект. Пример:

Также декораторы могут принимать в качестве аргументов не только функции. Здесь можно почитать об этом подробнее.
Необходимость в декораторах может быть неочевидной до написания библиотеки. Поэтому, если декораторы кажутся вам бесполезными, посмотрите на них с точки зрения разработчика библиотеки

Хорошим примером является декоратор представления в Flask.
Также стоит обратить внимание на — функцию, которая помогает сделать декорируемую функцию похожей на исходную, делая такие вещи, как сохранение doctstring исходной функции.

Условное форматирование в Excel с использованием формул

Использование Генераторов

Функции генераторов (их описание можно почитать в PEP 255) представляют собой особый вид функций, которые возвращают «ленивый итератор». И хотя содержимое этих объектов вы можете перебирать также как и списки, но при этом, в отличие от списков, ленивые итераторы не хранят свое содержимое в памяти. Чтобы составить общее представление об итераторах в Python взгляните на статью Python “for” Loops (Definite Iteration).

Теперь, когда вы имеете примерное представление о том, чем является генератор, у вас наверняка появилось желание увидеть как он работает. Давайте рассмотри два примера. В первом вы увидите общий принцип работы генераторов. В последующих у вас будет возможность изучить работу генераторов более подробно.

Создание экземпляров

Для создания нового экземпляра класса в Python нужно вызвать класс, как если бы он был функцией, передав необходимые аргументы для метода __init__(). В качестве возвращаемого значения мы получим только что созданный объект.

>>> import fibonacci2>>> fib = fibonacci2.Fib(100)
>>> fib
<fibonacci2.Fib object at 0x00DB8810>>>> fib.__class__
<class ‘fibonacci2.Fib’>>>> fib.__doc__
‘iterator that yields numbers in the Fibonacci sequence’

1. Вы создаете новый экземпляр класса Fib (определенный в модуле fibonacci2) и присваиваете только что созданный объект переменной fib. Единственный переданный аргумент, 100, соответствует именованному аргументу max, в методе __init__() класса Fib.
2. fib теперь является экземпляром класса Fib
3. Каждый экземпляр класса имеет встроенный атрибут __class__, который указывает на класс объекта. Java программисты могут быть знакомы с классом Class, который содержит методы getName() и getSuperclass(), используемые для получения информации об объекте. В Python, метаданные такого рода доступны через соответствующие атрибуты, но используемая идея та же самая.
4. Вы можете получить строку документации (docstring) класса, по аналогии с функцией и модулем. Все экземпляры класса имеют одну и ту же строку документации.

Для создания нового экземпляра класса в Python, просто вызовите класс, как если бы он был функцией, явные операторы, как например new в С++ или Java, в языке Python отсутствуют.

product(*iterables, repeat=1)

Пакет itertools содержит небольшую, но очень полезную функцию, которая создает продукты Cartesian из ряда вложенных итерируемых. Да, эта функция является продуктом. Давайте посмотрим на то, как это работает!

Python

from itertools import product

arrays =
cp = list(product(*arrays))

print(cp)

1 2 3 4 5 6

fromitertoolsimportproduct arrays=(-1,1),(-3,3),(-5,5) cp=list(product(*arrays)) print(cp)

Результат:

Python

1 2 3 4 5 6 7 8

Здесь мы импортируем product, затем устанавливаем список кортежей, который мы назначаем переменным массивам. Далее, мы вызываем product с этими массивами. Вы заметите, что мы вызываем их при помощи *arrays. Благодаря этому список будет «взорван» или применен к функции продукта в определенной последовательности. Это значит, что вы передаете 3 аргумента, вместо одного. Если хотите, попробуйте вызвать её, используя предварительно скопированную в массивы звездочку.