Все, что нужно знать о lambda-функциях в python

Содержание:

Содержание
Примеры
Библиотеки и фреймворки
И чем помогут генераторы в наших задачах?
Использование ключевого слова yield
Условные операторы
Python: все дело в отступе
‘is’ и ‘==’ в Python
Операторы¶
Функции, которые когда-нибудь можно выучить
Операторы else и elif

Содержание

;
- ;
- ;
- ;
- ;
- ;
- ;

;
;
;
;
;

В Python операторы — это специальные символы, которые обозначают, что должны выполняться какие-то вычисления. Значения, на которые действует оператор, называются операндами.
Например:

>>> a = 10
>>> b = 20
>>> a + b
30

В этом случае лператор складывает значения операндов и . Операндом может быть буквальное значение или переменная, которая ссылается на объект:

>>> a = 10
>>> b = 20
>>> a + b - 5
25

Такая последовательность операндов, разделенных знаками операций, как , называется арифметическим выражением. Python поддерживает множество операторов для объединения объектов данных в выражения. Они показаны ниже.

Примеры

Теперь давайте посмотрим на несколько примеров, чтобы понять использование тернарного оператора. В приведенном ниже примере мы сравниваем два числовых значения с помощью тернарного оператора.

#обьявление переменной a num1
num1=5
#обьявление переменной a num2
num2=10
#использование тернарного оператора для проверки наибольшего значения
result= num1 if num1>num2 else num2
print("The highest value is: ",result)

Тот же пример можно реализовать с помощью оператора if-else. Тернарный оператор выполняет задание в одной строке; однако оператор if-else использует несколько строк кода для одной и той же задачи. Давайте реализуем приведенный выше пример с помощью оператора if-else.

#объявление переменной num1
num1=5
#объявление переменной num2
num2=10
#реализация оператора if else
if(num1>num2):
result=num1
else:
result=num2
#печать самого высокого значения
print("Самое высокое значение-это: ",result)

Также может быть реализован вложенный тернарный оператор. Давайте реализуем вложенный тернарный оператор в нашем скрипте Python.

#объявление переменной num1
num1=5
#объявление переменной num2
num2=10
#Реализация вложенного тернарного оператора
print ("num1 больше, чем num2" if num1>num2 else "num1 меньше, чем num2"
if num1==num2 else "Оба числа не равны")

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.

И чем помогут генераторы в наших задачах?

Для этого сначала рассмотрим упрощённый способ создания генератора — с помощью генераторного выражения.

Генераторные выражения позволяют создавать объект-генератор в одну строчку. В общем случае их пишут по шаблону:

(выражение for j in итерируемый объект if условие)

Где for, in, if — ключевые слова, j — переменная.

Пример генераторного выражения мы рассмотрели выше. Теперь посмотрим, как можно применить его для обработки большого файла.

Перед нами задача: на сервере есть огромный журнал событий log.txt, в котором хранятся сведения о работе какой-то системы за год. Из него нужно выбрать и обработать для статистики данные об ошибках — строки, содержащие слово error.

Такие строки можно выбрать и сохранить в памяти с помощью списка:

Здесь path — путь к файлу log. В результате сформируется список вида:

В списке e_l содержатся все строки со словом error, они записаны в память компьютера. Теперь их можно обработать в цикле. Недостаток метода в том, что, если таких строк будет слишком много, они переполнят память и вызовут ошибку MemoryError.

Переполнения памяти можно избежать, если организовать поточную обработку данных с использованием объекта-генератора. Мы создадим его с помощью генераторного выражения (оно отличается от генератора списка только круглыми скобками).

Рассмотрим следующий код:

Генераторное выражение возвращает объект-генератор err_gen.
Генератор начинает в цикле выбирать из файла по одной строке со словом error и передавать их на обработку.
Обработанная строка стирается из памяти, а следующая записывается и обрабатывается. И так до конца цикла.

Этот метод не вызывает переполнения, так как в каждый момент времени в памяти находится только одна строка. При этом нужный для работы объём памяти не зависит от размера файла и количества строк, удовлетворяющих условию.

Использование ключевого слова yield

Теперь мы знаем разницу между простыми коллекциями и генераторами, давайте посмотрим, как yield может помочь нам определить генератор.

В предыдущих примерах был создан генератор неявно, используя синтаксис генераторов списков. Однако в более сложных сценариях необходимо создавать функции, которые возвращают генератор. Ключевое слово yield, в отличие от оператора return, используется для превращения обычной функции Python в генератор. Оно используется в качестве альтернативы одновременному возвращению целого списка.

Опять же, давайте сначала посмотрим, что возвращает наша функция, если не использовать ключевое слово yield. Выполните следующий сценарий:

В этом скрипте создается функция cube_numbers, которая принимает список чисел, вычисляет их куб и возвращает вызывающему объекту список целиком. При вызове этой функции список кубов возвращается и сохраняется в переменную cubes. Как видно из вывода, возвращаемые данные – это список целиком:

Теперь, изменим сценарий, так чтобы он возвращал генератор.

В приведенном выше скрипте функция cube_numbers возвращает генератор вместо списка кубов чисел. Создать генератор с помощью ключевого слова yield очень просто. Здесь нам не нужна временная переменная cube_list для хранения куба числа, поэтому даже наш метод cube_numbers проще. Кроме того, не используется оператор return, но вместо него используется слово yield для возвращения куба числа внутри цикла.

Теперь, когда функция cube_number возвращает генератор, проверим его, запустив код:

Несмотря на то, что был произведён вызов функции cube_numbers, она фактически не выполняется на данный момент времени, и в памяти еще нет элементов.

Получение значение из генератора:

Вышеуказанная функция возвратит «1». Теперь, когда снова вызывается next генератора, функция cube_numbers возобновит выполнение с того места, где она ранее остановилась на yield. Функция будет продолжать выполняться до тех пор, пока снова не найдет yield. Следующая функция будет продолжать возвращать значение куба по одному, пока все значения в списке не будут проитерированы.

Как только все значения будут проитерированы, следующий вызов функции создаст исключение StopIteration

Важно отметить, что генератор кубов не хранит какие-либо элементы в памяти, а значения в кубе вычисляются во время выполнения, возвращаются и забываются. Используется только дополнительная память для хранения данных состояния самого генератора, которая, как правило, гораздо меньше, чем полный список

Это делает генераторы идеально подходящими для ресурсоемких задач.

Вместо того, чтобы использовать next итератора, можно также использовать цикл for для перебора значений генераторов. При использовании цикла for за кулисами вызывается next итерации, пока не будут возвращены все элементы генератора.

Условные операторы

Python поддерживает дополнительный метод принятия решений, называемую условным выражением. (Он также упоминается как условный оператор или тернарный оператор в различных местах документации Python).

В своей простейшей форме синтаксис условного выражения выглядит следующим образом:

<expr1> if <conditional_expr> else <expr2>

Это отличается от форм операторов , перечисленных выше, потому что это не управляющая структура направляет поток выполнения программы. Он действует скорее как оператор, определяющий выражение. В приведенном выше примере сначала вычисляется . Если истина, то выражение вычисляется как . Если ложь, то выражение вычисляется как .

Обратите внимание на не очевидный порядок: сначала вычисляется среднее выражение, и на основе этого результата возвращается одно из выражений на концах. Вот несколько примеров, которые, надеюсь, помогут прояснить ситуацию:

raining = False
print("Let's go to the", 'beach' if not raining else 'library')

raining = True
print("Let's go to the", 'beach' if not raining else 'library')


age = 12
s = 'minor' if age < 21 else 'adult'
s


'yes' if ('qux' in ) else 'no'

Примечание: условное выражение Python аналогично синтаксису ? : , используемому многими другими языками-C, Perl и Java. На самом деле, оператор ?: обычно называют тернарным оператором в этих языках, что, вероятно, является причиной того, что условное выражение Python иногда называют тернарным оператором Python.

Обычно условное выражение используется для выбора назначения переменной. Например, предположим, что вы хотите найти большее из двух чисел. Конечно, есть встроенная функция max (), которая делает именно это (и многое другое), что вы могли бы использовать. Но предположим, вы хотите написать свой собственный код с нуля.

Вы можете использовать стандартный оператор с предложением :

if a > b:
    m = a
else:
    m = b

Но условный оператор короче и, возможно, более читабельнее:

m = a if a > b else b

Не забывайте, что условное выражение ведет себя как синтаксическое выражение. Его можно использовать как часть более длинного выражения. Условное выражение имеет более низкий приоритет, чем практически все остальные операторы, поэтому для его группировки необходимы круглые скобки.

В следующем примере оператор + связывается более плотно, чем условное выражение, поэтому сначала вычисляются +x и y + 2, а затем условное выражение. Скобки во втором случае не нужны и результат не меняется:

x = y = 40

z = 1 + x if x > y else y + 2
z


z = (1 + x) if x > y else (y + 2)
z

Если вы хотите, чтобы условное выражение было вычислено первым, вам нужно окружить его группирующими скобками. В следующем примере сначала вычисляется (x, если x > y, иначе y). В результате получается y, который равен 40, поэтому присваивается z 1 + 40 + 2 = 43:

x = y = 40

z = 1 + (x if x > y else y) + 2
z

Если вы используете условное выражение как часть более крупного выражения, вероятно, будет хорошей идеей использовать группирующие скобки для уточнения, даже если они не нужны.

Условные выражения также используют оценку короткого замыкания, как и составные логические выражения. Части условного выражения не вычисляются, если в этом нет необходимости.

В выражении , если иначе :

Если <conditional_expr> правда, <expr1> и <expr2> не вычисляется.
Если <conditional_expr> имеет значение false, то возвращается <expr2> и <expr1> не вычисляется.

Вы можете проверить это, используя термины, которые вызвали бы ошибку:

'foo' if True else 1/0

1/0 if False else 'bar'

В обоих случаях условия 1/0 не оцениваются, поэтому никаких исключений не возникнет.

Условные выражения также могут быть объединены вместе, как своего рода альтернативная структура , как показано здесь:

s = ('foo' if (x == 1) else
     'bar' if (x == 2) else
     'baz' if (x == 3) else
     'qux' if (x == 4) else
     'quux'
)
s

Неясно, имеет ли это какое-либо существенное преимущество перед соответствующим оператором , но это синтаксически правильно для Python.

Python: все дело в отступе

Python следует условности, известной как правило off‑side, термин, придуманный британским ученым-компьютерщиком Питером Дж. Языки, которые придерживаются правила off‑side, определяют блоки отступом. Python — один из небольшого набора автономных языков.

Напомним из предыдущего урока по структуре программы Python, что отступ имеет особое значение в программе Python. Теперь вы знаете почему: отступ используется для определения составных операторов или блоков. В программе Python непрерывные операторы, которые имеют отступы до одного и того же уровня, считаются частью одного и того же блока.

Таким образом, составной оператор в Python выглядит следующим образом:

if <expr>:
    <statement>
    <statement>
    ...
    <statement>
<following_statement>

Здесь все операторы на соответствующем уровне отступа (строки 2‑5) считаются частью одного блока. Весь блок выполняется, если <expr> имеет значение true, или пропускаются, если <expr> имеет значение false. В любом случае выполнение продолжается с <following_statement> (строка 6).

Обратите внимание, что нет маркера, обозначающего конец блока. Скорее, конец блока обозначается линией, отступ которой меньше, чем линии самого блока

Примечание: в документации Python группа операторов, определяемая отступом, часто называется набором. В этой серии статей термины блок и набор взаимозаменяемы.

Рассмотрим этот скрипт foo.py:

if 'foo' in :
    print('Выражение истина')
    print('Выполнение инструкции')
    print('...')
    print('Готово')

После старта foo.py производит данный вывод:

C:\Users\john\Documents>python foo.py
After conditional

Четыре оператора print () в строках 2-5 имеют отступы на одном уровне. Они составляют блок, который был бы выполнен, если бы условие было истинным. Но это ложь, поэтому все утверждения в блоке пропускаются. После завершения сложного оператора (независимо от того, выполняются ли операторы в блоке в строках 2-5 или нет) выполнение переходит к первому оператору с меньшим уровнем отступа: оператору print() в строке 6.

Блоки могут быть вложены на произвольную глубину. Каждый отступ определяет новый блок, и каждый выход завершает предыдущий блок. Полученная структура проста, последовательна и интуитивно понятна.

Вот более сложный файл сценария под названием blocks.py:

# Does line execute?                        Да    Нет
#                                           ---    --
if 'foo' in :        #  x
    print('Условие имеет значение истина')      #  x

    if 10 > 20:                           #  x
        print('Внутреннее состояние')        #        x

    print('Между внутренними условиями')     #  x

    if 10 < 20:                           #  x
        print('Внутренние состояние 2')        #  x

    print('Окончание внешнего состояния')       #  x
print('Через внешнее состояние')            #  x

Выходные данные, сгенерированные при запуске этого скрипта, показаны ниже:

C:\Users\john\Documents>python blocks.py
Outer condition is true
Between inner conditions
Inner condition 2
End of outer condition
After outer condition

Примечание: Если вам интересно, то правило off‑side является причиной необходимости дополнительной новой строки при вводе многострочных операторов в сеансе . В противном случае интерпретатор не может знать, что последний оператор блока был введен.

‘is’ и ‘==’ в Python

В Python есть два похожих оператора, предназначенных для сравнения объектов. Эти оператор и . Их часто путают, потому они одинаково сравнивают типы данных и :

x = 5
s = "example"

print("x == 5: " + str(x == 5))
print("x is 5: " + str(x is 5))
print("s == 'example': " + str(s == "example"))
print("s is 'example': " + str(s is "example"))

Результат выполнения кода:

x == 5: True
x is 5: True
s == 'example': True
s is 'example': True

Это доказывает, что и при таком сравнении возвращают . Но если сравнить более сложные структуры данных, то получим следующее:

some_list = 

print("some_list == : " + str(some_list == ))
print("some_list is : " + str(some_list is ))

Результат выполнения кода:

some_list == : True
some_list is : False

Разница заключается в том, что сравнивает идентичность объектов, а проверяет равенство значений.

Пример, который показывает разницу между этими двумя операторами.

some_list1 = 
some_list2 = 
some_list3 = some_list1

print("some_list1 == some_list2: " + str(some_list1 == some_list2))
print("some_list1 is some_list2: " + str(some_list1 is some_list2))
print("some_list1 == some_list3: " + str(some_list1 == some_list3))
print("some_list1 is some_list3: " + str(some_list1 is some_list3))

Результат выполнения:

some_list1 == some_list2: True
some_list1 is some_list2: False
some_list1 == some_list3: True
some_list1 is some_list3: True

some_list1 равен some_list2 по значению (]). Но они не идентичны. Но some_list1одновременно равен и идентичен some_list3, так как они ссылаются на один и тот же объект в памяти.

Операторы¶

Кратко рассмотрим операторы и их применение:

Обратите внимание, вычислить значения выражений, данных в примерах, можно также
используя интерпретатор интерактивно. Например, для проверки выражения
воспользуйтесь интерактивной командной строкой интерпретатора Python:

>>> 2 + 3
5
>>> 3 * 5
15

Операторы и их применение

Оператор
Название
Объяснение
Примеры

Сложение
Суммирует два
объекта

даст ;
даст

Вычитание
Даёт разность
двух чисел;
если первый
операнд
отсутствует,
он считается
равным нулю

даст отрицательное число,
а даст .

Умножение
Даёт
произведение
двух чисел или
возвращает
строку,
повторённую
заданное число
раз.

даст .
даст .

Возведение
в степень
Возвращает
число ,
возведённое в
степень

даст
(т.е. )
Деление
Возвращает
частное от
деления
на

даст .

Целочисленное
деление
Возвращает
неполное
частное от
деления

даст .
даст .

Деление по
модулю
Возвращает
остаток от
деления

даст .
даст .

Сдвиг влево
Сдвигает биты
числа влево на
заданное
количество
позиций. (Любое
число в памяти
компьютера
представлено в
виде битов —
или двоичных
чисел, т.е.
0 и 1)

даст .
В двоичном виде представляет
собой . Сдвиг влево на 2 бита
даёт , что в десятичном
виде означает .

Сдвиг вправо
Сдвигает биты
числа вправо на
заданное число
позиций.

даст .
В двоичном виде представляется
как , что будучи смещённым на
1 бит вправо, даёт , а это, в
свою очередь, не что иное как
десятичное

Побитовое И
Побитовая
операция И над
числами

даёт .

Побитовое ИЛИ
Побитовая
операция ИЛИ
над числами

даёт

Побитовое
ИСКЛЮЧИТЕЛЬНО
ИЛИ
Побитовая
операция
ИСКЛЮЧИТЕЛЬНО
ИЛИ

даёт

Побитовое НЕ

Побитовая
операция НЕ для
числа
соответствует

даёт .

Меньше
Определяет,
верно ли, что
меньше

Все
операторы
сравнения
возвращают
или
.
Обратите
внимание на
заглавные буквы
в этих словах.

даст ,
а даст .
Можно составлять произвольные цепочки
сравнений: даёт .

Больше

Определяет,
верно ли, что
больше

даёт .
Если оба операнда — числа, то перед
сравнением они оба преобразуются к
одинаковому типу. В противном случае
всегда возвращается .

Меньше или
равно
Определяет,
верно ли, что
меньше
или равно

даёт
.

Больше или
равно
Определяет,
верно ли, что
больше
или равно

даёт
.

Равно
Проверяет,
одинаковы ли
объекты

даёт
.
даёт
.
даёт
.

Не равно
Проверяет,
верно ли, что
объекты не
равны

даёт
.

Логическое НЕ
Если
равно ,
оператор вернёт

Если
же равно
,
получим
.

даёт .

Логическое И

даёт ,
если
равно
, в противном
случае
возвращает
значение

возвращает , поскольку x равно
. В этом случае Python не
станет проверять значение , так
как уже знает, что левая часть
выражения ‘and’ равняется ,
что подразумевает, что и всё выражение
в целом будет равно ,
независимо от значений всех остальных
операндов. Это называется укороченной
оценкой булевых (логических) выражений.

Логическое
ИЛИ
Если
равно ,
в результате
получим
, в
противном
случае получим
значение

даёт
. Здесь также может
производиться укороченная оценка
выражений.

Функции, которые когда-нибудь можно выучить

Следующие встроенные функции Python определённо не бесполезны, но они более специализированы.

Эти функции вам, возможно, будут нужны, но также есть шанс, что вы никогда не прибегнете к ним в своём коде.

: возвращает итератор (список, набор и т. д.);
: возвращает , если аргумент является вызываемым;
and : вместо них рекомендуется использовать генератор-выражения;
: округляет число;
: эта функция выполняет деление без остатка () и операцию по модулю () одновременно;
, и : служат для отображения чисел в виде строки в двоичной, восьмеричной или шестнадцатеричной форме;
: возвращает абсолютное значение числа (аргумент может быть целым или числом с плавающей запятой, если аргумент является комплексным числом, его величина возвращается);
;
.

Операторы else и elif

Теперь вы знаете, как использовать оператор для условного выполнения одного оператора или блока из нескольких операторов. Пришло время выяснить, что еще вы можете сделать.

Иногда вы хотите оценить условие и выбрать один путь, если это истина и указать альтернативный путь, если это не так. Это делается с помощью предложения :

if <expr>:
    <statement(s)>
else:
    <statement(s)>

Если имеет значение true, то выполняется первый набор, а второй пропускается. Если имеет значение false, то первый набор пропускается, а второй выполняется. В любом случае, выполнение затем возобновляется после второго набора. Оба набора определяются отступом, как описано выше.

В этом примере x меньше 50, поэтому выполняется первый набор (строки 4-5), а второй набор (строки 7-8) пропускается:

x = 20

if x < 50:
    print('(первый набор)')
    print('x is small')
else:
    print('(второй набор)')
    print('x is large')

Здесь, с другой стороны, x больше 50, поэтому первый набор передается, а второй выполняется:

x = 120

if x < 50:
    print('(первый набор)')
    print('x is small')
else:
    print('(второй набор)')
    print('x is large')

Существует также синтаксис для выполнения ветвления, основанный на нескольких альтернативах. Для этого используйте одно или несколько предложений (сокращение от else if). Python вычисляет каждый по очереди и выполняет набор, соответствующий Первому, который является истинным. Если ни одно из выражений не является истиной и указано предложение else

, то выполняется этот набор:

if <expr>:
    <statement(s)>
elif <expr>:
    <statement(s)>
elif <expr>:
    <statement(s)>
    ...
else:
    <statement(s)>

Можно указать произвольное количество предложений . Предложение является необязательным. Если есть, то он должен быть указан последним:

name = 'Joe'
if name == 'Fred':
    print('Hello Fred')
elif name == 'Xander':
    print('Hello Xander')
elif name == 'Joe':
    print('Hello Joe')
elif name == 'Arnold':
    print('Hello Arnold')
else:
    print("I don't know who you are!")

По большей мере, будет выполнен один из указанных блоков кода. Если предложение не включено и все условия ложны, то ни один из блоков не будет выполнен.

Примечание: использование длинного ряда может быть немного неудобным, особенно когда действия представляют собой простые операторы, такие как .

Вот одна из возможных альтернатив приведенному выше примеру с использованием метода dict. get() :

names = {
    'Fred': 'Hello Fred',
    'Xander': 'Hello Xander',
    'Joe': 'Hello Joe',
    'Arnold': 'Hello Arnold'
}

print(names.get('Joe', "I don't know who you are!"))

print(names.get('Rick', "I don't know who you are!"))

Вспомните из статьи про словари Python, что метод dict. get () ищет в словаре указанный ключ и возвращает соответствующее значение, если оно найдено, или заданное значение по умолчанию, если его нет.

Оператор с предложениями использует оценку короткого замыкания, аналогичную тому, что вы видели с операторами и . Как только одно из выражений оказывается истинным и его блок выполняется, ни одно из оставшихся выражений не проверяется. Это показано ниже:

var  # Not defined

   
if 'a' in 'bar':
    print('foo')
elif 1/0:
    print("This won't happen")
elif var:
    print("This won't either")

Второе выражение содержит деление на ноль, а третье ссылается на неопределенную переменную var. Любой из них вызовет ошибку, но ни один из них не будет вычислен, поскольку первое указанное условие истинно.