30 основных встроенных функций python

Введение в range()

Итак, как работает функция Python под названием range? Простыми словами, range() позволяет вам генерировать ряд чисел в рамках заданного диапазона. В зависимости от того, как много аргументов вы передаете функции, вы можете решить, где этот ряд чисел начнется и закончится, а также насколько велика разница будет между двумя числами.

Вот небольшой пример range() в действии:

Python

for i in range(3, 16, 3):
quotient = i / 3
print(f»{i} делится на 3, результат {int(quotient)}.»)

1
2
3

foriinrange(3,16,3)

quotient=i3

print(f»{i} делится на 3, результат {int(quotient)}.»)

В этом цикле вы просто можете создать ряд чисел, кратных трем, так что вам не нужно вводить каждое из них лично.

Например, следующее использование range() едва ли можно назвать Питоническим (это плохой пример):

Python

captains =

for i in range(len(captains)):
print(captains)

1
2
3
4

captains=’Janeway’,’Picard’,’Sisko’

foriinrange(len(captains))

print(captainsi)

range() отлично подходит для создания повторяющихся чисел, но это не самый лучший выбор, если вам нужно перебрать данные, которые могут быть зациклены с помощью оператора in.

Есть три способа вызова range():

  1. range(стоп) берет один аргумент
  2. range(старт, стоп) берет два аргумента
  3. range(старт, стоп, шаг) берет три аргумента

Вызывая range() с одним аргументом, вы получите ряд чисел, начинающихся с 0 и включающих каждое число до, но не включая число, которое вы обозначили как конечное (стоп).

Как это выглядит на практике:

Python

for i in range(3):
print(i)

1
2

foriinrange(3)

print(i)

Выдача вашего цикла будет выглядеть так:

Python

0
1
2

1
2
3

1
2

Проверим: у нас есть все числа от 0 до, но не включая 3 — числа, которое вы указали как конечное.

range(старт, стоп)

Вызывая range() с двумя аргументами, вам нужно решить не только, где ряд чисел должен остановиться, но и где он должен начаться, так что вам не придется начинать с нуля каждый раз. Вы можете использовать range() для генерации ряда чисел, начиная с А до Б, используя диапазон (А, Б). Давайте узнаем, как генерировать диапазон, начинающийся с 1.

Попробуем вызывать range() с двумя аргументами:

Python

for i in range(1, 8):
print(i)

1
2

foriinrange(1,8)

print(i)

Ваша выдача будет выглядеть следующим образом:

Python

1
2
3
4
5
6
7

1
2
3
4
5
6
7

1
2
3
4
5
6
7

Отлично: у вас есть все числа от 1 (число, которые вы определили как стартовое), до, но не включая, 8 (число, которые вы определили как конечное).

Но если вы добавите еще один аргумент, то вы сможете воспроизвести ранее полученный результат, когда пользуетесь списком под названием numbers_divisible_by_three.

range(старт, стоп, шаг)

Вызывая range() с тремя аргументами, вы можете выбрать не только то, где ряд чисел начнется и остановится, но также то, на сколько велика будет разница между одним числом и следующим. Если вы не задаете этот «шаг», то range() автоматически будет вести себя так, как если бы шаг был бы равен 1.

Обратите внимание: шаг может быть положительным, или отрицательным числом, но он не может равняться нулю:

Python

>>> range(1, 4, 0)
Traceback (most recent call last):
File «<stdin>», line 1, in <module>
ValueError: range() arg 3 must not be zero

1
2
3
4

>>>range(1,4,)

Traceback(most recent call last)

File»<stdin>»,line1,in<module>

ValueErrorrange()arg3must notbe zero

Если вы попробуете использовать 0 как шаг, вы получите ошибку ValueError.

Теперь, так как вы знаете, как использовать шаг, вы можете снова использовать цикл, который мы видели ранее, с числами, кратными 3.

Попробуйте лично:

Python

for i in range(3, 16, 3):
quotient = i / 3
print(f»{i} делится на 3, результат {int(quotient)}.»)

1
2
3

foriinrange(3,16,3)

quotient=i3

print(f»{i} делится на 3, результат {int(quotient)}.»)

Ваша выдача будет выглядеть абсолютно так же, как выдача для цикла for, которую мы видели ранее в данном руководстве, когда мы использовали список numbers_divisible_by_three:

Python

3 делится на 3, результат 1.
6 делится на 3, результат 2.
9 делится на 3, результат 3.
12 делится на 3, результат 4.
15 делится на 3, результат 5.

1
2
3
4
5

3делитсяна3,результат1.

6делитсяна3,результат2.

9делитсяна3,результат3.

12делитсяна3,результат4.

15делитсяна3,результат5.

Как вы видите в этом примере, вы можете использовать аргумент шаг для увеличения в сторону больших чисел. Это называется инкрементация.

Порядок вычисления¶

Если имеется выражение вида , что производится раньше: сложение
или умножение? Школьный курс математики говорит нам, что умножение должно
производиться в первую очередь. Это означает, что оператор умножения имеет
более высокий приоритет, чем оператор сложения.

Следующая таблица показывает приоритет операторов в Python, начиная с самого
низкого (самое слабое связывание) и до самого высокого (самое сильное
связывание). Это означает, что в любом выражении Python сперва вычисляет
операторы и выражения, расположенные внизу таблицы, а затем операторы выше по
таблице.

Эта таблица взята из
и приводится здесь для полноты описания. На практике лучше использовать скобки
для группировки операторов и операндов, чтобы в явном виде указать порядок
вычисления выражений. Заодно это облегчит чтение программы. Более подробно см.
в разделе
ниже.

Приоритет операторов

Оператор Описание
лямбда-выражение
Логическое “ИЛИ”
Логическое “И”
Логическое “НЕ”
, Проверка принадлежности
, Проверка тождественности
, , ,
, ,
Сравнения
Побитовое “ИЛИ”
Побитовое “ИСКЛЮЧИТЕЛЬНО ИЛИ”
Побитовое “И”
, Сдвиги
, Сложение и вычитание
, ,
,
Умножение, деление, целочисленное
деление и остаток от деления
, Положительное, отрицательное
Побитовое НЕ
Возведение в степень
Ссылка на атрибут
Обращение по индексу
Вырезка
Вызов функции
Связка или кортеж
Список
Словарь

Операторы, о которых мы не упомянули, будут объяснены в дальнейших главах.

Installer news

3.9.1 is the first version of Python to support macOS 11 Big Sur. With Xcode 11 and later it is now possible to build “Universal 2” binaries which work on Apple Silicon. We are providing such an installer as the variant. This installer can be deployed back to older versions, tested down to OS X 10.9. As we are waiting for an updated version of , please consider the installer experimental.

This work would not have been possible without the effort of Ronald Oussoren, Ned Deily, and Lawrence D’Anna from Apple. Thank you!

This is the first version of Python to default to the 64-bit installer on Windows. The installer now also actively disallows installation on Windows 7. Python 3.9 is incompatible with this unsupported version of Windows.

Каковы преимущества многопоточности в Python?

У создания многопоточных приложений есть немало преимуществ. Давайте посмотрим на некоторые преимущества:

  • Эффективное использование ресурсов;
  • Более отзывчивый;
  • Совместное использование ресурсов делает его более экономичным;
  • Эффективное использование многопроцессорной архитектуры за счет параллелизма;
  • Экономит время;
  • Потоки (поскольку они являются частью одного процесса) легче взаимодействуют друг с другом, чем если бы они были отдельными процессами;
  • Они не требуют больших затрат памяти;
  • Многопоточные серверы и интерактивные графические интерфейсы используют исключительно многопоточность.

Многопоточность используется случаях:

  1. Когда выходы подпрограмм нужно объединить с основной программой.
  2. Если основная программа содержит фрагмент кода, который относительно независим друг от друга.
  3. Когда выходы подпрограмм нужно объединить с основной программой.
  4. Основная программа содержит фрагмент кода, который относительно независим друг от друга.

Модуль Threading определяет множество функций, которые используются для получения данных, связанных с потоками, и эти функции выполняются автоматически.

threading.active_count()

Эта функция возвращает количество объектов Thread, которые в данный момент живы. Здесь возвращаемое количество равно длине списка, возвращаемого enumerate().

threading.current_thread()

Эта функция возвращает текущий объект Thread, и он соответствует потоку управления вызывающей стороны.

threading.get_ident()

Эта функция возвращает «идентификатор потока» текущего потока. Это ненулевое целое число.

threading.enumerate()

Эта функция возвращает список всех текущих объектов Thread, включая демонические потоки, функция current_thread() создает фиктивный поток и основной поток и исключает завершенные потоки и потоки, которые еще не были запущены.

threading.main_thread()

Эта функция возвращает основной объект Thread.

threading.settrace (Func)

Когда все потоки запускаются из модуля потоков, установите функцию трассировки. Перед вызовом метода run() эта функция передается в sys.settrace() для каждого потока.

threading.setprofile (FUNC)

Когда все потоки запускаются из модуля потоков, установите функцию профиля. Перед вызовом метода run() эта функция передается в sys.setprofile() для каждого потока.

threading.stack_size ()

Эта функция возвращает размер стека потоков и используется при создании новых потоков.

import threading
def trace_function():
   print("Passing the trace function")
def profile():
   print("PROFILE THREAD: " + str(threading.current_thread().getName()))
class mythread(threading.Thread):
   def __init__(self, thread_name, thread_ID):
      threading.Thread.__init__(self)
      self.thread_name = thread_name
      self.thread_ID = thread_ID
   def run(self):
      print(str(self.thread_ID));
      print("ACTIVE THREADS ARE: "+ str(threading.active_count()))
      print("CURRENT THREAD IS: " + str(threading.current_thread().getName()))
my_thread1 = mythread("PP", 500)
my_thread2 = mythread("PythonProgram", 1000);
print("NAME OF THE MAIN THREAD: " + str(threading.main_thread().getName())) 
print("IDENTIFICATION OF MAIN THREAD: "+ str(threading.get_ident()))
print("STACK SIZE = " + str(threading.stack_size()))
print(threading.settrace(trace_function()))
threading.setprofile(profile())
my_thread1.start()
my_thread2.start()
print("LIST OF ENUMERATION: ")
print(threading.enumerate())
print("EXIT")

Эта константа имеет максимальное значение, допустимое для параметра времени ожидания функций блокировки (Lock.acquire(), RLock.acquire(), Condition.wait() и т. д.).

NAME OF THE MAIN THREAD: MainThread
IDENTIFICATION OF MAIN THREAD: 5436
STACK SIZE = 0
Passing the trace function
None
PROFILE THREAD: MainThread
500
1000LIST OF ENUMERATION: ACTIVE THREADS ARE: 6

EXIT

CURRENT THREAD IS: Thread-8

ACTIVE THREADS ARE: 5
CURRENT THREAD IS: Thread-9

Перейдем к созданию нашего первого многопоточного приложения.

Язык программирования Python

Python представляет популярный высокоуровневый язык программирования, который предназначен для создания приложений различных типов. Это и веб-приложения, и игры, и настольные программы, и работа с базами данных. Довольно большое распространение питон получил в области машинного обучения и исследований искусственного интеллекта.

Впервые язык Python был анонсирован в 1991 году голландским разработчиком Гвидо Ван Россумом. С тех пор данный язык проделал большой путь развития. В 2000 году была издана версия 2.0, а в 2008 году — версия 3.0. Несмотря на вроде такие большие промежутки между версиями постоянно выходят подверсии. Так, текущей актуальной версией на момент написания данного материала является 3.7. Более подробную информацию о всех релизах, версиях и изменения языка, а также собственно интерпретаторы и необходимые утилиты для работы и прочую полезную информацию можно найти на официальном сайте https://www.python.org/.

Основные особенности языка программирования Python:

  • Скриптовый язык. Код программ определяется в виде скриптов.
  • Поддержка самых различных парадигм программирования, в том числе объектно-ориентированной и функциональной парадигм.
  • Интерпретация программ. Для работы со скриптами необходим интерпретатор, который запускает и выполняет скрипт.Выполнение программы на Python выглядит следующим образом. Сначала мы пишим в текстовом редакторе скрипт с набором выражений на данном языке программирования. Передаем этот скрипт на выполнение интерпретатору. Интерпретатор транслирует код в промежуточный байткод, а затем виртуальная машина переводит полученный байткод в набор инструкций, которые выполняются операционной системой.

    Здесь стоит отметить, что хотя формально трансляция интерпретатором исходного кода в байткод и перевод байткода виртуальной машиной в набор машинных команд представляют два разных процесса, но фактически они объединены в самом интерпретаторе.

  • Портативность и платформонезависимость. Не имеет значения, какая у нас операционная система — Windows, Mac OS, Linux, нам достаточно написать скрипт, который будет запускаться на всех этих ОС при наличии интерпретатора
  • Автоматическое управление памяти
  • Динамическая типизация

Python — очень простой язык программирования, он имеет лаконичный и в то же время довольно простой и понятный синтаксис. Соответственно его легко изучать, и собственно это одна из причин, по которой он является одним из самых популярных языков программирования именно для обучения. В частности, в 2014 году он был признан самым популярным языком программирования для обучения в США.

Python также популярен не только в сфере обучения, но в написании конкретных программ в том числе коммерческого характера. В немалой степени поэтому для этого языка написано множество библиотек, которые мы можем использовать.

Кроме того, у данного языка программирования очень большое коммьюнити, в интернете можно найти по данному языку множество полезных материалов, примеров, получить квалифицированную помощь специалистов.

В чём особенности языка программирования Python

Это скриптовый язык, который применяется для решения самого широкого спектра задач. Чаще всего Python применяют в работе с большими данными и разработке сайтов и мобильных игр. Он подходит и для создания десктопных и мобильных приложений.

Одно из достоинств Python — его логичность и относительная простота. Он интерпретируемый, то есть исходники не нужно компилировать. Разработка на Python идёт быстрее, чем на многих других языках. И он отлично подходит для новичков: писать простые программы можно уже через несколько дней после начала обучения.

С множественным наследованием

Мы не можем использовать super() для доступа ко всем суперклассам в случае множественного наследования. Лучшим подходом было бы вызвать функцию конструктора суперклассов, используя их имя класса.

class A1:
    def __init__(self, a1):
        print('A1 Constructor')
        self.var_a1 = a1


class B1:
    def __init__(self, b1):
        print('B1 Constructor')
        self.var_b1 = b1


class C1(A1, B1):
    def __init__(self, a1, b1, c1):
        print('C1 Constructor')
        A1.__init__(self, a1)
        B1.__init__(self, b1)
        self.var_c1 = c1


c_obj = C1(1, 2, 3)
print(f'c_obj var_a={c_obj.var_a1}, var_b={c_obj.var_b1}, var_c={c_obj.var_c1}')

Вывод:

C1 Constructor
A1 Constructor
B1 Constructor
c_obj var_a=1, var_b=2, var_c=3

Python не поддерживает несколько конструкторов

Python не поддерживает несколько конструкторов, в отличие от других популярных объектно-ориентированных языков программирования, таких как Java.

Мы можем определить несколько методов __init __(), но последний из них переопределит предыдущие определения.

class D:

    def __init__(self, x):
        print(f'Constructor 1 with argument {x}')

    # this will overwrite the above constructor definition
    def __init__(self, x, y):
        print(f'Constructor 1 with arguments {x}, {y}')


d1 = D(10, 20) # Constructor 1 with arguments 10, 20

Может ли функция Python __init __() что-то вернуть?

Если мы попытаемся вернуть значение, отличное от None, из функции __init __(), это вызовет ошибку TypeError.

class Data:

    def __init__(self, i):
        self.id = i
        return True

d = Data(10)

Вывод:

TypeError: __init__() should return None, not 'bool'

Если мы изменим оператор return на тогда код будет работать без каких-либо исключений.

Советы в написании кода

Одна из самых больших проблем для молодых программистов – это усвоить правило «не повторяй сам себя». Суть в том, что вы не должны писать один и тот же код несколько раз. Когда вы это делаете, вы знаете, что кусок кода должен идти в функцию. Одна из основных причин для этого заключается в том, что вам, вероятно, придется снова изменить этот фрагмент кода в будущем, и если он будет находиться в нескольких местах, вам нужно будет помнить, где все эти местоположения И изменить их.

Копировать и вставлять один и тот же кусок кода – хороший пример спагетти-кода. Постарайтесь избегать этого так часто, как только получится. Вы будете сожалеть об этом в какой-то момент либо потому, что вам придется все это исправлять, либо потому, что вы столкнетесь с чужим кодом, с которым вам придется работать и исправлять вот это вот всё.

Одиночные проверки

Внутри условия
можно прописывать и такие одиночные выражения:

x = 4; y = True; z = False
if(x): print("x = ", x, " дает true")
if(not ): print("0 дает false")
if("0"): print("строка 0 дает true")
if(not ""): print("пустая строка дает false")
if(y): print("y = true дает true")
if(not z): print("z = false дает false")

Вот этот оператор
not – это отрицание
– НЕ, то есть, чтобы проверить, что 0 – это false мы
преобразовываем его в противоположное состояние с помощью оператора отрицания
НЕ в true и условие
срабатывает. Аналогично и с переменной z, которая равна false.

Из этих примеров
можно сделать такие выводы:

  1. Любое число,
    отличное от нуля, дает True. Число 0 преобразуется в False.

  2. Пустая строка –
    это False, любая другая
    строка с символами – это True.

  3. С помощью
    оператора not можно менять
    условие на противоположное (в частности, False превращать в True).

Итак, в условиях
мы можем использовать три оператора: and, or и not. Самый высокий
приоритет у операции not, следующий приоритет имеет операция and и самый
маленький приоритет у операции or. Вот так работает оператор if в Python.

Видео по теме

Python 3 #1: установка и запуск интерпретатора языка

Python 3 #2: переменные, оператор присваивания, типы данных

Python 3 #3: функции input и print ввода/вывода

Python 3 #4: арифметические операторы: сложение, вычитание, умножение, деление, степень

Python 3 #5: условный оператор if, составные условия с and, or, not

Python 3 #6: операторы циклов while и for, операторы break и continue

Python 3 #7: строки — сравнения, срезы строк, базовые функции str, len, ord, in

Python 3 #8: методы строк — upper, split, join, find, strip, isalpha, isdigit и другие

Python 3 #9: списки list и функции len, min, max, sum, sorted

Python 3 #10: списки — срезы и методы: append, insert, pop, sort, index, count, reverse, clear

Python 3 #11: списки — инструмент list comprehensions, сортировка методом выбора

Python 3 #12: словарь, методы словарей: len, clear, get, setdefault, pop

Python 3 #13: кортежи (tuple) и операции с ними: len, del, count, index

Python 3 #14: функции (def) — объявление и вызов

Python 3 #15: делаем «Сапер», проектирование программ «сверху-вниз»

Python 3 #16: рекурсивные и лямбда-функции, функции с произвольным числом аргументов

Python 3 #17: алгоритм Евклида, принцип тестирования программ

Python 3 #18: области видимости переменных — global, nonlocal

Python 3 #19: множества (set) и операции над ними: вычитание, пересечение, объединение, сравнение

Python 3 #20: итераторы, выражения-генераторы, функции-генераторы, оператор yield

Python 3 #21: функции map, filter, zip

Python 3 #22: сортировка sort() и sorted(), сортировка по ключам

Python 3 #23: обработка исключений: try, except, finally, else

Python 3 #24: файлы — чтение и запись: open, read, write, seek, readline, dump, load, pickle

Python 3 #25: форматирование строк: метод format и F-строки

Python 3 #26: создание и импорт модулей — import, from, as, dir, reload

Python 3 #27: пакеты (package) — создание, импорт, установка (менеджер pip)

Python 3 #28: декораторы функций и замыкания

Python 3 #29: установка и порядок работы в PyCharm

Python 3 #30: функция enumerate, примеры использования

Зачем нужен else при работе с циклами?

Оператор else в циклах выполняется только в том случае, если цикл выполнен успешно. Главная задача оператора else, это поиск объектов:

Python

my_list =

for i in my_list:
if i == 3:
print(«Item found!»)
break
print(i)
else:
print(«Item not found!»)

1
2
3
4
5
6
7
8
9

my_list=1,2,3,4,5

foriinmy_list

ifi==3

print(«Item found!»)

break

print(i)

else

print(«Item not found!»)

В этом коде мы разорвали цикл, когда i равно 3. Это приводит к пропуску оператора else. Если вы хотите провести эксперимент, вы можете изменить условное выражение, чтобы посмотреть на значение, которое находится вне списка, и которое приведет оператор else к выполнению. Честно, ни разу не видел, чтобы кто-либо использовал данную структуру за все годы работы. Большая часть примеров, которые я видел, приведена блогерами, которые пытаются объяснить, как это работает. Я видел несколько людей, которые использовали эту структуру для провоцирования ошибки, когда объект не удается найти в искомом цикле. Вы можете почитать статью, в которой вопрос рассматривается весьма детально. Статья написана одним из разработчиков ядра Python.

Смешивание операторов в цепочках сравнений.

Немного о неожиданных результатах при добавлении оператора идентичности и оператора проверки вхождения в цепочки сравнения.

Связывание цепочек сравнений при помощи оператора .

В цепочках сравнения можно связать все выше перечисленные операторы сравнения Python. Это может привести к неожиданному поведению:

>>> a = 
>>> a is a < 1
# True
>>> (a is a) < 1
# False
>>> a is (a < 1)
# False

Так как — это цепочка сравнения, то она оценивается как . Разорвем цепоку на части:

  • Выражение истинно , как и для любого значения, оцениваемого по отношению к самому себе.
  • Выражение истинно , так как 0 меньше 1.

Следовательно обе части истинны, цепочка вычисляется как истинная.

Некоторые программисты, могут предположить, что в цепочках сравнения можно указывать приоритет выполнения того или иного сравнения как в выражениях, включающие несколько операторов . В случае с цепочками сравнений ни один из способов вставки скобок не вернет .

Разберем, почему обе цепочки сравнения с круглыми скобками оцениваются как . Если разбить первое выражение , то получится следующее:

>>> a = 
>>> a is a
# True
>>> True == 1
# True
>>> (a is a) < 1
# False

# т.е. в итоге сравниваются
>>> True < True
# False

Из кода выше видно, что выражение возвращает . Это означает, что выражение будет преобразовано в выражение . Логические значения являются числовыми типами, а равно 1. Таким образом, совпадает с 1 < 1. Поскольку это строгое неравенство, то оно возвращает .

Второе выражение c круглыми скобками работает иначе:

>>> a = 
>>> a < 1
# True
>>>  is True
# False

Поскольку 0 меньше 1, то выражение возвращает . Логические значения являются числовыми типами и равно 1, следовательно 0 ну ни как не будет идентичен 1.

*Самый важный урок, который можно извлечь из этого, заключается в том, что связывание сравнений с помощью оператора не является хорошей идеей. Это сбивает с толку и, вероятно, в этом нет необходимости.

Связывание цепочек сравнений при помощи оператора .

Подобно оператору , оператор и его противоположность , часто могут давать удивительные результаты при объединении в цепочку сравнений:

>>> "b" in "aba" in "cabad" < "cabae"
# True

# так как приоритет оператора '<' выше
# чем 'in', то 1 выполниться выражение
>>> "cabad" < "cabae"
# True

# далее выражение будет выполняться 
# как обычно с лева на право, следовательно
# вторым выполниться
"b" in "aba"
# True

# и последним выполняется проверка вхождения
>>> True in True
# True

Чтобы избежать путаницы, в этом примере сравниваются цепочки с разными операторами и используются строки для проверки подстрок

Опять же, это ПЛОХОЙ пример написанного кода! Все же важно уметь прочитать этот пример и понять, почему он возвращает

Наконец, можно связать цепочку с :

>>> greeting = "hello"
>>> quality = "good"
>>> end_greeting = "farewell"
>>> greeting is not quality not in end_greeting
# True

Библиотеки и фреймворки

В Python есть уже встроенные библиотеки, поставляемые вместе с интерпретатором. Они служат для расширения возможностей разработчика при написании программ. Также есть огромное количество внешних библиотек и фреймворков, которые можно подключить и использовать.

Такое количество библиотек дает преимущество, и способствует популярности Python. Например, высокоуровневая библиотека Pandas. Назначение Pandas – это обработка и анализ данных. Она используется в таких профессиях как Data Science и продолжает активно развиваться.

Для того, чтобы жизнь разработчика была легче, разработано множество веб фреймворков. Они позволяют автоматизировать рутинные процессы и задачи. Также фреймворки дают готовую структуру для написания web приложений.

Python бибиотека Pandas

Одним из самых популярных фреймворков с открытым свободным кодом является Django. С его помощь можно не добавлять разные библиотеки отдельно, а установить большинство стандартных функций одним пакетом. В 2010 году с помощью фреймворка Django был создан Instagram и в 2012 году Facebook купил его за миллиард долларов.

Pyramid является еще одним open-source популярным фреймворком. Он универсальный, и дает возможность работать с большими и малыми приложениями. У него хорошее и понятное руководство или пособие. Pyramid используется в тех случаях, когда не требуется разработки полноценной CMS, а хватает веб приложения. Этот фреймворк позволяет быстро собрать проект.

Операторы сравнения

В программировании операторы сравнения используются при оценке и сравнении значений для последующего сведения их к одному логическому значению (True или False).

Операторы сравнения Python 3 представлены в этой таблице:

Оператор Значение
== Проверяет равенство между компонентами; условие истинно, если компоненты равны.
!= Проверяет равенство между компонентами; условие истинно, если компоненты НЕ равны.
< Оценивает значение левого компонента; условие истинно, если он меньше, чем правый.
> Оценивает значение левого компонента; условие истинно, если он больше, чем правый.
<= Оценивает значение левого компонента; условие истинно, если он меньше или равен правому компоненту.
>= Оценивает значение левого компонента; условие истинно, если он больше или равен правому компоненту.

Попробуйте поработать с этими операторами, чтобы понять, как они действуют.  Для начала создайте пару переменных:

Теперь сравните значения переменных с помощью вышеперечисленных операторов.

Следуя математической логике, Python оценивает соотношения между значениями переменных так:

  • 5 равно 8? Ложь
  • 5 не равно 8? Истина
  • 5 меньше 8? Истина
  • 5 больше 8? Ложь
  • 5 меньше или равно 8? Истина
  • 5 больше или равно 8? Ложь

Также операторы сравнения можно применять к числам с плавающей точкой и строкам.

Примечание: Строки чувствительны к регистру; чтобы отключить такое поведение, нужно использовать специальный метод.

Попробуйте сравнить две строки:

Строки Hello и hello содержат одинаковый набор символов, однако они не равны, поскольку одна из них содержит символы верхнего регистра. Попробуйте добавить ещё одну переменную, которая также будет содержать символы верхнего регистра, а затем сравните их.

Также для сравнения строк можно использовать операторы > и <. Python выполнит лексикографическое сравнение строк на основе значений символов ASCII.

Операторы сравнения можно применять к логическим значениям True и False:

Обратите внимание на разницу между операторами = и ==

Сравнение по `is` vs` == `

Типичная ошибка является запутанными операторы сравнения равенства и .

сравнивает значение и .

сравнит тождества и .

Проиллюстрировать:

В принципе, можно рассматривать как сокращение для .

Помимо этого, существуют особенности среды выполнения, которые еще больше усложняют ситуацию. Короткие строки и небольшие целые числа будут возвращать , по сравнению с , из — за машины Python пытается использовать меньше памяти для одинаковых объектов.

Но более длинные строки и большие целые числа будут храниться отдельно.

Вы должны использовать , чтобы проверить на :

Применение по является проверка на «дозорных» (то есть уникальный объект).

Класс Thread

В Java функциональность отдельного потока заключается в классе Thread. И чтобы создать новый поток, нам надо создать
объект этого класса. Но все потоки не создаются сами по себе. Когда запускается программа, начинает работать главный поток этой программы.
От этого главного потока порождаются все остальные дочерние потоки.

С помощью статического метода Thread.currentThread() мы можем получить текущий поток выполнения:

public static void main(String[] args) {
        
    Thread t = Thread.currentThread(); // получаем главный поток
    System.out.println(t.getName()); // main
}

По умолчанию именем главного потока будет .

Для управления потоком класс Thread предоставляет еще ряд методов. Наиболее используемые из них:

  • getName(): возвращает имя потока

  • setName(String name): устанавливает имя потока

  • getPriority(): возвращает приоритет потока

  • setPriority(int proirity): устанавливает приоритет потока. Приоритет является одним из ключевых факторов для выбора
    системой потока из кучи потоков для выполнения. В этот метод в качестве параметра передается числовое значение приоритета — от 1 до 10.
    По умолчанию главному потоку выставляется средний приоритет — 5.

  • isAlive(): возвращает true, если поток активен

  • isInterrupted(): возвращает true, если поток был прерван

  • join(): ожидает завершение потока

  • run(): определяет точку входа в поток

  • sleep(): приостанавливает поток на заданное количество миллисекунд

  • start(): запускает поток, вызывая его метод

Мы можем вывести всю информацию о потоке:

public static void main(String[] args) {
        
    Thread t = Thread.currentThread(); // получаем главный поток
    System.out.println(t); // main
}

Консольный вывод:

Thread

Первое будет представлять имя потока (что можно получить через ), второе значение 5 предоставляет приоритет
потока (также можно получить через ), и последнее представляет имя группы потоков, к которому относится текущий — по умолчанию также main
(также можно получить через )

Недостатки при использовании потоков

Далее мы рассмотрим, как создавать и использовать потоки. Это довольно легко. Однако при создании многопоточного приложения нам следует учитывать ряд обстоятельств,
которые негативно могут сказаться на работе приложения.

На некоторых платформах запуск новых потоков может замедлить работу приложения. Что может иметь большое значение, если нам критичная производительность
приложения.

Для каждого потока создается свой собственный стек в памяти, куда помещаются все локальные переменные и ряд других данных, связанных с выполнением
потока. Соответственно, чем больше потоков создается, тем больше памяти используется. При этом надо помнить, в любой системе размеры используемой памяти ограничены.
Кроме того, во многих системах может быть ограничение на количество потоков. Но даже если такого ограничения нет, то в любом случае
имеется естественное ограничение в виде максимальной скорости процессора.

НазадВперед

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Adblock
detector