Python операторы

Операторы приоритетов в Python

В следующей таблице перечислены все операторы от наивысшего приоритета к самому низкому.

Порядковый номер	Оператор & Описание
1	** Возведение в степень (повышение мощности)
2	~ + – Дополнение, унарный плюс и минус (имена методов для двух последних являются + @ и – @)
3	* / % // Умножение, деление по модулю и остаток от деления
4	+ – Сложение и вычитание
5	>> Правый и левый побитовый сдвиг
6	& Побитовое «И»
7	^ | Побитовое исключающее “ИЛИ и регулярное ИЛИ”
8	> = операторы сравнения
9	==! = операторы равенства
10	= %= /= //= -= += *= **= операторы присваивания
11	is not операторы идентификации
12	in not in операторы членства
13	not или and Логические операторы

Создание Shadow DOM

Функция chr()

Принимает целое число и преобразует его в символ , поэтому возвращает строку символов.

Формат:

c = chr(i)

Вот пример, демонстрирующий то же самое:

# Convert integer 65 to ASCII Character ('A')
y = chr(65)
print(type(y), y)

# Print A-Z
for i in range(65, 65+25):
    print(chr(i), end = " , ")

Выход

<class 'str'> A
A , B , C , D , E , F , G , H , I , J , K , L , M , N , O , P , Q , R , S , T , U , V , W , X , Y , Z 

Допустимый диапазон для аргумента — от 0 до 1,114 111 (0x10FFFF в шестнадцатеричном формате). будет , если целое число i находится за пределами этого диапазона.

Давайте проверим это на некоторых примерах

print(chr(-1))

Это вызовет .

ValueError: chr() arg not in range(0x110000)

start = 0
end = 1114111

try:
    for i in range(start, end+2):
        a = chr(i)
except ValueError:
    print("ValueError for i =", i)

Выход

ValueError for i = 1114112

Как убрать всплывающие окна в браузере на Андроид?

Рисунок 1. Откройте приложение Google Chrome.

Шаг 2. Нажмите «Дополнительно» (три вертикальные точки) в правом верхнем углу экрана.

Рисунок 2. Кликните по трем вертикальным точкам.

Шаг 3. Нажмите «Настройки».

Рисунок 3. Нажмите на пункт Настройки.

Шаг 4. Прокрутите страницу вниз до вкладки «Настройки сайтов».

Рисунок 4. Кликните по вкладке Настройки сайтов.

Шаг 5. Коснитесь вкладки «Всплывающие окна», чтобы перейти к ползунку, который отключает всплывающие окна.

Рисунок 5. Нажмите на вкладку Всплывающие окна.

Шаг 6. Чтобы отключить эту функцию, нажмите кнопку ползунка.

Рисунок 6. Кликните по ползунку, чтобы отключить появление всплывающих окон.

Если вы хотите полностью избавиться от рекламы, то вам нужно будет обратиться к стороннему браузеру. В отличие от Chrome для настольных компьютеров, мобильная версия Chrome для Android не работает с плагинами.

Одним из предложений является Ghostery, который является популярным блокировщиком и расширением конфиденциальности. На Android он поставляется в виде полномасштабного браузера, который дает вам информацию о типах трекеров, которые находятся на веб-сайтах. Вот как заблокировать всплывающие окна, используя это приложение. (Опять же, этот метод будет работать в Android Oreo так же, как он работает в Android Nougat.)

Шаг 1. Нажмите кнопку «Настройки».

Рисунок 1. Нажмите на три вертикальные точки в правом верхнем углу.

Шаг 2. Теперь вам нужно нажать по иконке шестеренки, чтобы открыть меню настроек.

Рисунок 2. Кликните по иконке шестеренки.

Шаг 3. Теперь вам необходимо активировать функцию «Блокировать всплывающие окна».

Рисунок 3. Активируйте функцию блокировки всплывающих окон.

Шаг 4. Кроме того, вы можете перейти в раздел «Ghostery» > «Параметры блокировки жучка», а затем выбрать «Запретить все действия», чтобы полностью избавиться от рекламных объявлений и вкладок.

Рисунок 4. Установите параметр Запретить все действия для вкладки Параметры блокировки жучка.

Это уменьшит вероятность того, что вы увидите какие-то лишние всплывающие окна, которые испортили бы ваш мобильный просмотр.

Другие браузеры предлагают аналогичную функцию, но Ghostery обладает расширенными возможностями в блокировании навязчивых и всплывающих вкладок, окон и рекламных объявлений.

С другой стороны, браузер Google Chrome отлично интегрируется с Android, поэтому использование этого браузера с включенной блокировкой также является рациональным для тех, кто хочет избежать появления всплывающих окон.

Поисковые системы

Примеры использования выражений-генераторов списков:

>>> vec = -4, -2, , 2, 4

# новый список с удвоенными значениями
>>> x*2 for x in vec
# 

# фильтр списка для исключения отрицательных чисел
>>> x for x in vec if x >= 
# 

# применить функцию ко всем элементам
>>> abs(x) for x in vec
# 

# вызов метода для каждого элемента
>>> freshfruit = '  banana', '  loganberry ', 'passion fruit  '
>>> weapon.strip() for weapon in freshfruit
# 

# создаст список из кортежей типа (число, квадрат)
>>> 
# 

# кортеж должен быть заключен в скобки,
# иначе возникнет ошибка
>>> x, x**2 for x in range(6)]
#   File "<stdin>", line 1, in <module>
#     
#                ^
# SyntaxError: invalid syntax

# сгладим список с помощью двух выражений 'for ... in'
>>> vec = , 4,5,6], 7,8,9]]
>>> num for elem in vec for num in elem
# 

Так как Python разрешает переносить все, что находится в скобках, то для более глубокого понимания последнее выражение в примере выше можно записать так:

>>> vec = 
... 1,2,3], 
... 4,5,6], 
... 7,8,9


>>> 
... num
... for elem in vec 
... for num in elem
... 
# 

# или вот еще пример 'понятной' записи
>>> import random
>>> n = 10
>>> tree = 
...         ' '*(n-i)+'/'+''.join(random.choice(' # *') 
...         for _ in range(2*i))+'\\' 
...         for i in range(n)
...         
>>> print('\n'.join(tree))
#          /\
#         / *\
#        /#  *\
#       /  * ##\
#      /   *  #*\
#     /# **  * * \
#    /#  #*# *  *#\
#   /   **##  *   #\
#  /  * ** *   #*# #\
# /** **#*## **  # #*\

И самое главное все работает, правда здорово! Используйте эту приятную особенность языка Python в своем коде, что-бы он был более понятным другим.

Списки-выражения могут содержать сложные подвыражения и вложенные функции:

Вложенные циклы

Теперь сравним работу вложенных циклов.

Используем чистый Python

Как и раньше, мы будем работать с двумя списками: и . Каждый из них состоит из ста списков, которые в свою очередь содержат по псевдослучайных целых чисел. Таким образом, и фактически представляют собой матрицы размером на .

m, n = 100, 1_000
x = 
y = 

Теперь давайте сложим их и посмотрим скорость работы при использовании двух вложенных циклов .

%%timeit
i, z = 0, []
while i < m:
    j, z_ = 0, []
    while j < n:
        z_.append(x + y)
        j += 1
    z.append(z_)
    i += 1

В результате получим:

Как и в прошлый раз, мы можем несколько улучшить производительность, использовав циклы .

%%timeit
z = []
for i in range(m):
    z_ = []
    for j in range(n):
         z_.append(x + y)
    z.append(z_)

Результат будет следующий:

В некоторых случаях вложенные циклы могут использоваться и в представлении списков, давая при этом дополнительный выигрыш в скорости.

%%timeit
z =  + y for j in range(n)] for i in range(m)]

Результат:

Мы опять видим, что и в случае вложенных циклов представление списков быстрее обычных циклов , которые в свою очередь быстрее циклов .

В этом примере у нас было () элементов в списке. Его обработка лишь чуть-чуть медленней, чем обработка одиночным циклом одного обычного списка со элементов. Этот вывод верен для всех трех рассмотренных нами подходов (представление списков, циклы и циклы ).

Использование библиотеки NumPy

NumPy великолепно подходит для работы с многомерными массивами. Давайте опять используем списки и для создания из них массивов NumPy типа integer 64-bit (целочисленный 64-х битный тип числа).

x_, y_ = np.array(x, dtype=np.int64), np.array(y, dtype=np.int64)

И снова измерим производительность операции сложения:

%%timeit
z = x_ + y_

Результат будет следующим:

Это примерно в 173 раза быстрее, чем представление списков (самый быстрый способ использования циклов Python). Но результат может быть еще лучше, если мы будем использовать 32-х битные целые числа.

x_, y_ = np.array(x, dtype=np.int32), np.array(y, dtype=np.int32)

Снова замеряем, как и прежде, скорость работы:

%%timeit
z = x_ + y_

И в результате получаем:

Это еще в два раза быстрее, чем при использовании 64-х битных целых чисел.

Синтаксис функции Python __init __()

def __init__(self, )

• Ключевое слово def используется для его определения, потому что это функция.
• Первый аргумент относится к текущему объекту. Он связывает экземпляр с методом init(). Обычно его называют «я», чтобы следовать соглашению об именах. Вы можете узнать больше об этом в собственной переменной Python.
• Аргументы метода init() необязательны. Мы можем определить конструктор с любым количеством аргументов.

Давайте рассмотрим, что мы создаем класс с именем Car. У автомобиля могут быть такие атрибуты, как «цвет», «модель», «скорость» и т. Д., А также такие методы, как «старт», «ускорение», «переключение передач» и т. Д.

class Car(object):
       def __init__(self, model, color, speed):
             self.color = color
             self.speed = speed 
             self.model = model
       def start(self):
              print("started")
       def accelerate(self):
              print("accelerating...")
       def change_gear(self, gear_type):
                print("gear changed")

Поэтому мы использовали метод __init__ конструктора для инициализации атрибутов класса.

Условия

Все рассматриваемые нами ранее программы имели линейную структуру — программа просто выполняла инструкции одну за другой сверху вниз

При этом никаких способов повлиять на ход выполнения у нас не было (разве что только на уровне выводимых на экран параметров).
Также важно то, что наши предыдущие программы обязаны были выполнить все инструкции сверху вниз, в противном случае они бы завершались ошибкой

Теперь предположим, что мы хотим определить абсолютное значение любого числа. Наша программа должна будет напечатать сам в случае, если он неотрицателен и в противном случае. Линейной структурой программы здесь не обойтись*, поэтому нам на помощь приходит инструкция if (если). Вот как это работает в питоне:

Разберем этот кусочек кода

После слова указывается проверяемое условие , завершающееся двоеточием (это важно). После этого идет блок (последовательность) инструкций, который будет выполнен, если условие истинно

В нашем примере это вывод на экран величины . Затем идет слово (иначе), также завершающееся двоеточием (и это важно), и блок инструкций, который будет выполнен, если проверяемое условие неверно. В данном случае будет выведено значение .

Обратите особенное внимание на отступы во фрагменте кода выше. Дело в том, что в питоне, для того, чтобы определить, какой именно код выполнить в результате того или иного условия используется как знак двоеточия (в строке с самим условием), так и отступы от левого края строки

Во многих других языках вместо отступов используются конструкции, явно указывающие на начало (begin или открывающаяся фигурная скобка в Си) и конец инструкций, связанных с условием (end или закрывающаяся фигурная скобка в Си). Отступы же выполняют примерно ту же роль, но и заодно делают код более читаемым, позволяя читающему быстро понять, какой именно код относится к условию.

Таким образом, условные конструкции в питоне имеют следующий общий вид:

Вторая часть условной конструкции (та, что с else) может и отсутствовать, например так:

Эта программа тоже выведет абсолютное значение x, как и та, что была ранее.

Использование NumPy

NumPy – это сторонняя библиотека Python. Если вы собираетесь ее использовать, сначала вам нужно убедиться в том, что она установлена.

Как это сделать при помощи REPL:

Python

import numpy

1	importnumpy

Если вы получите ошибку , то вам нужно провести установку numpy. Чтобы сделать это, перейдите в командную строку и введите:

Python

pip install numpy

1	pip install numpy

После установки, внесите следующее:

Python

import numpy as np

np.arange(0.3, 1.6, 0.3)

1 2 3

importnumpy asnp np.arange(0.3,1.6,0.3)

Результат:

Python

array()

1	array(0.3,0.6,0.9,1.2,1.5)

Если вы хотите вывести каждое число на свою строку, вы можете сделать следующее:

Python

import numpy as np

for i in np.arange(0.3, 1.6, 0.3):
print(i)

1 2 3 4

importnumpy asnp foriinnp.arange(0.3,1.6,0.3) print(i)

Выдача будет следующей:

Python

0.3
0.6
0.8999999999999999
1.2
1.5

1 2 3 4 5

0.3 0.6 0.8999999999999999 1.2 1.5

Но откуда взялось число 0.8999999999999999?

У компьютеров есть проблемы с сохранением десятичных чисел с запятой в двоичные числа с запятой. Это приводит к разным неожиданным представлениям этих чисел.

Так или иначе, эти ошибки связанные с плавающей запятой являются проблемой, в зависимости от того, над какой задачей вы работаете. Ошибки могут быть выражены в виде, например, шестнадцатеричного десятичного числа, что не является критичной проблемой, в большинстве случаев. Они настолько маленькие, что, если вы только не работаете над расчетами орбитальной траектории спутников, вам не стоит беспокоиться.

В качестве альтернативы, вы можете использовать np.linspace(). Он делает в целом то же самое, но с использованием других параметров. С np.linspace() вы определяете начало и конец (оба включительно), а также длину и массив (за исключением шага).

Например, np.linspace(1, 4, 20) выдает 20 одинаково разделенных чисел: .0, …, 4.0. В другом случае, np.linspace(0, 0.5, 51) задает 0.00, 0.01, 0.02, 0.03, …, 0.49, 0.50.

Логические операторы Python

Это союзы, которые позволяют объединять по несколько условий. В Python есть всего три оператора: and (и), or (или) и not (не).

Или (or)

Выражение ложно, если оба операнда с двух сторон ложные. Если хотя бы одно из них истинное, то и все выражение истинно. Пример:

Не (not)

Этот оператор инвертирует булевые значения выражения. True превращается в False и наоборот. В примере внизу булево значение 0 — False . Поэтому оно превращается в True . Пример:

Операторы принадлежности

Эти операторы проверяют, является ли значение частью последовательности. Последовательность может быть списком, строкой или кортежем. Есть всего два таких оператора: in и not in .

Проверяет, является ли значение членом последовательности. В этом примере видно, что строки fox нет в списке питомцев. Но cat — есть, поэтому она возвращает True . Также строка me является подстрокой disappointment . Поэтому она вернет True . Пример:

Это (is)

Если операнды тождественны, то вернется True . В противном случае — False . Здесь 2 не является 20 , поэтому вернется False . Но ‘2’ — это то же самое, что и “2” . Разные кавычки не меняют сами объекты, поэтому вернется True . Пример:

Что такое генератор в Python?

Генератор это подвид итерируемых
объектов, как список или кортеж. Он
генерирует для нас последовательность
значений, которую мы можем перебрать.
Эту последовательность
можно использовать для итерации в цикле
for, но нельзя проиндексировать (т. е.,
перебрать ее можно только один раз).
Давайте посмотрим, как создается
такая последовательность значений при
помощи генератора.

а. Синтаксис генератора в
Python 3

Для создания генератора в Python внутри
функции вместо ключевого слова return
используется ключевое слово yield

Обратите
внимание на пример:

def counter():
    i=1
    while(i<=10):
        yield i
        i+=1

В этом примере мы определили генератор
с именем counter() и назначили значение 1
локальной переменной i. Цикл while будет
выполняться, пока i меньше или равно 10.
Внутри цикла мы возвращаем (yield) значение
i и увеличиваем его на единицу.

Затем мы используем этот генератор в
цикле for.

for i in counter():
    print(i)

Вывод:

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

b. Как работает генератор в
Python

Чтобы разобраться в том, как работает
этот код, давайте начнем с цикла for. Этот
цикл выводит каждый элемент генератора
(т. е., каждый элемент, возвращаемый
генератором).

Мы начинаем с i=1. Таким образом, первый
элемент, возвращаемый генератором, это
1. Цикл for выводит этот элемент на экран
благодаря ключевому слову print. Затем i
инкрементируется до 2. Весь процесс
повторяется, пока i не инкрементируется
до 11 (т. е., пока условие в цикле while не
даст false).

Но если вы забудете добавить инкремент
i, вы получите бесконечный генератор.
Дело в том, что генератору в каждый
момент времени нужно удерживать в памяти
только одно значение. Таким образом,
нет никаких ограничений памяти.

def even(x):
    while x%2==0:
        yield 'Even'
for i in even(2):
    print(i)

Вывод:

Even Even Even Even Even Even Even Even Even Even Even Even Even

EvenTraceback (самый недавний вызов идет последним):

File “”, line 2, in 
print(i)
KeyboardInterrupt

Поскольку 2 это четное число, 2%2 это
всегда 0. Поэтому условие в цикле while
всегда будет соблюдаться (всегда true). В
результате генератор even() продолжает
возвращать значение Even, пока мы не
прервем выполнение цикла вручную
(сочетанием клавиш Ctrl+C).

Обратите внимание, что генератор может
содержать больше одного ключевого слова
yield. Примерно так же, как функция может
иметь больше одного ключевого слова
return

def my_gen(x):
	while( x> 0):
	    if x%2==0:
			yield 'Even'
		else:
			yield 'Odd'
		x-=1
for i in my_gen(7):
  	print(i)

Вывод:

Odd Even Odd Even Odd Even Odd

2. Возврат значений в список

Здесь все просто. Если вы примените
функцию list() к вызову генератора, она
вернет список возвращенных генератором
значений, в том порядке, в котором они
возвращались. В следующем примере
генератор возвращает квадраты чисел,
если эти квадраты четные.

def even_squares(x):
  for i in range(x):
      if i**2%2==0:
          yield i**2

Чтобы создать список из возвращаемых
генератором значений, мы просто применяем
функцию list() к вызову генератора. Мы не
перебираем эти значения при помощи
цикла for.

print(list(even_squares(10)))

Вывод:

Как видите, для чисел в диапазоне 0-9
(не 10, потому что диапазон (10) это числа
0-9), четные квадраты это 0, 4, 16, 36 и 64.
Остальные — 1, 9, 25, 49, 81 — нечетные. Поэтому
они не возвращаются генератором.

Сокращение ссылок Телеграмм: что это и как сделать?

Сравнение строк

Как вы видите,
сравнение двух числовых значений выполняется вполне очевидным образом. Но можно
ли, например, сравнивать строки между собой? Оказывается да, можно. Чтобы
определить, что одна строка больше другой, Python использует
«алфавитный» или «лексикографический» порядок. Другими словами, строки сравниваются
посимвольно. Например:

print('Я' > 'А' )
print( 'Кот' > 'Код' )
print( 'Сонный' > 'Сон' )

Алгоритм
сравнения двух строк довольно прост:

1. Сначала
   сравниваются первые символы строк.

2. Если первый
   символ первой строки больше (меньше), чем первый символ второй, то первая
   строка больше (меньше) второй.

3. Если первые
   символы равны, то таким же образом сравниваются уже вторые символы строк.

Сравнение
продолжается, пока не закончится одна из строк. Если обе строки заканчиваются
одновременно, и все их соответствующие символы равны между собой, то строки считаются
равными. Иначе, большей считается более длинная строка.

В примерах выше
сравнение ‘Я’ > ‘А’ завершится на первом шаге, тогда как строки
«Кот» и «Код» будут сравниваться посимвольно:

1. К равна К.
2. о равна о.
3. т больше чем д.

Синхронизация потоков в Python

Синхронизация потоков определяется как механизм, гарантирующий, что никакие два потока не выполнят определенный сегмент программы, который обращается к общим ресурсам. Такие разделы программы называются критическими.

Состояние гонки определяется как сценарий, когда два или более потока обращаются к общим ресурсам с разрешением на запись и пытаются изменить данные. Таким образом, значение таких переменных становится непредсказуемым.

Следовательно, мы используем блокировки в программе, которые временно останавливают выполнение программы до тех пор, пока блокировка не будет снята. Это делается для того, чтобы два потока не обращались к одной и той же переменной и не вызывали конфликтов.

Значение смайлика ? Сердечко с лентой

Этот эмодзи представляет собой розовое или ️️️ Красное Сердце с Лентой на нем. Цвет ленты может варьироваться: от желтого до синего и белого. Используйте его, когда вы готовы отдать свое сердце человеку.Особенно если вы выходите замуж и хотите кому-то это сказать: «Черт возьми! Я отдал свое сердце этому человеку с лентой на нем — то есть в качестве подарка… чтобы он мог делать с ним все, что захочет». Используйте некоторые эмодзи вместе с этим смайликом для брака в таком контексте: Пара с Сердцем, Два Сердца, Кольцо.Вы также можете использовать его, чтобы сделать подарок от всего сердца. Например, если вы дарите человеку коробку конфет или Букет цветов или, ключи от Феррари, а собственно, почему бы и нет. Используйте этот смайлик, чтобы показать, что этот жест любви исходит из глубины вашего сердца. +Добавить

Скопировать →  

• Или перейти на случайный смайлик !

Класс без конструктора

Мы можем создать класс без определения конструктора. В этом случае вызывается конструктор суперкласса для инициализации экземпляра класса. Класс — это основа всех классов в Python.

class Data:
    pass


d = Data()
print(type(d))  # <class '__main__.Data'>

Вот еще один пример, подтверждающий, что конструктор суперкласса вызывается для инициализации экземпляра подкласса.

class BaseData:

    def __init__(self, i):
        print(f'BaseData Constructor with argument {i}')
        self.id = i


class Data(BaseData):
    pass


d = Data(10)
print(type(d))

Выход:

BaseData Constructor with argument 10
<class '__main__.Data'>

Логические операторы

Если мы хотим проверить два или более условий за раз, мы можем воспользоваться операторами , или . Вот как они работают:

(логическое И) возвращает истину () только в случае если оба условия по отдельности верны (тоже возвращают ) (логическое ИЛИ) вернет истину в случае, если хотя бы одно из условий верно. (логическое НЕТ) возьмет результат условия и “обратит” его. То есть, если результат условия , то примененный к этому условию вернет и наоборот.

Давайте посмотрим как это работает на примере. Код ниже проверяет, что хотя бы одно число из двух нацело делится на 10 (кончается на 0) и если так, то печатает YES, а если нет, то печатает NO:

Пусть теперь мы хотим проверить, что числа a и b должны быть еще и обязательно больше нуля:

Как видите, мы можем не только использовать и в одном , но и группировать условия скобками для того, чтобы явно обозначить приоритет вычисления условий.

Посмотрим пример с . Пусть мы хотим проверить, что число a — положительное, а число b — неотрицательное.
Это можно проверить вот таким условием:

Кстати, можно было бы и заменить на и код бы работал точно так же.

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).

Ввод данных и преобразования типов

На прошлом занятии мы научились выводить данные с помощью функции . Например, чтобы вывести число 5 на экран нужно написать в интерпретаторе , и он сделает свое дело.

Но что, если нужно что-то ввести в программу из внешнего мира? Например, если наш самописный калькулятор умеет складывать 2 числа и выводить ответ, то как ввести эти самые 2 числа? На помощь придет функция . Попробуем написать вышеописанный калькулятор.

Как видно из примера, что-то пошло не так. Вместо заветных 46 после сложения 12 и 34 мы получили 1234. Все дело в типах данных. Функция всегда считывает данные в виде строки. Так и в примере она считала 12 и 34 как 2 строки и просто «слепила» их вместе. Мы же хотим складывать числа. Чтобы все работало хорошо, нужно выполнить преобразование типов данных.

В данном случае можно сделать вот так:

То, чего мы и хотели.

Преобразовывать можно не только строку в целое число, но и наоборот. Вот несколько допустимых преобразований:

Как вы уже поняли, чтобы преобразовать что-то во что-то, надо взять и вызвать функцию, совпадающую по имени с названием типа данных. В нашем примере это , и .

Конструктор классов с наследованием

class Person:

    def __init__(self, n):
        print('Person Constructor')
        self.name = n


class Employee(Person):

    def __init__(self, i, n):
        print('Employee Constructor')
        super().__init__(n)  # same as Person.__init__(self, n)
        self.id = i


emp = Employee(99, 'Pankaj')
print(f'Employee ID is {emp.id} and Name is {emp.name}')

Выход:

Employee Constructor
Person Constructor
Employee ID is 99 and Name is Pankaj

• Мы обязаны вызвать конструктор суперкласса.
• Мы можем использовать функцию super() для вызова функции конструктора суперкласса.
• Мы также можем использовать имя суперкласса для вызова его метода init().

Операторы сравнения в Python

Операторы сравнения значений по обе стороны от них и решить, соотношение между ними. Их также называют реляционные операторы.

Предположим, переменная а
содержит значение 10, а переменная б
имеет значение 20, то:

оператор	Описание	пример
==	Если значения двух операндов равны, то условие становится истинным.	(а == б) не верно.
!=	Если значения двух операндов не равны, то условие становится истинным.	(а! = б) истинно.
>	Если значение левого операнда больше значения правого операнда, то условие становится истинным.	(а > б) не верно.
	Если значение левого операнда меньше значения правого операнда, то условие становится истинным.	(а
> =	Если значение левого операнда больше или равно значению правого операнда, то условие становится истинным.	(а >= б) не верно.
	Если значение левого операнда меньше или равно значению правого операнда, то условие становится истинным.	(а

Добавить комментарий

Оператор elif

позволяет программе выбирать из нескольких вариантов. Это удобно, например, в том случае, если одну переменную необходимо многократно сравнить с разными величинами.

Такая конструкция может содержать сколь угодно большую последовательность условий, которые интерпретатор будет по порядку проверять.

Но помните, что первое условие всегда задается с

Также не стоит забывать, что как только очередное условие в операторе оказывается истинным, программа выполняет соответствующий блок инструкций, а после переходит к следующему выражению.

Из этого вытекает, что даже если несколько условий истинны, то исполнению подлежит все равно максимум один, первый по порядку, блок кода с истинным условием.

Если ни одно из условий для частей и не выполняется, то срабатывает заключительный блок под оператором (если он существует).

Сложные логические выражения

Логические выражения типа kByte >= 1023 являются простыми, так как в них выполняется только одна логическая операция. Однако, на практике нередко возникает необходимость в более сложных выражениях. Может понадобиться получить ответа “Да” или “Нет” в зависимости от результата выполнения двух простых выражений. Например, “на улице идет снег или дождь”, “переменная news больше 12 и меньше 20”.

В таких случаях используются специальные операторы, объединяющие два и более простых логических выражения. Широко используются два оператора – так называемые логические И (and) и ИЛИ (or).

Чтобы получить True при использовании оператора and, необходимо, чтобы результаты обоих простых выражений, которые связывает данный оператор, были истинными. Если хотя бы в одном случае результатом будет False, то и все сложное выражение будет ложным.

Чтобы получить True при использовании оператора or, необходимо, чтобы результат хотя бы одного простого выражения, входящего в состав сложного, был истинным. В случае оператора or сложное выражение становится ложным лишь тогда, когда ложны оба составляющие его простые выражения.

Допустим, переменной x было присвоено значение 8 ( x = 8 ), переменной y присвоили 13 ( y = 13 ). Логическое выражение y 8 будет выполняться следующим образом. Сначала выполнится выражение y . Его результатом будет True. Затем выполнится выражение x > 8 . Его результатом будет False. Далее выражение сведется к True and False , что вернет False.

Если бы мы записали выражение так: x > 8 and y , то оно также вернуло бы False. Однако сравнение y не выполнялось бы интерпретатором, так как его незачем выполнять. Ведь первое простое логическое выражение ( x > 8 ) уже вернуло ложь, которая, в случае оператора and, превращает все выражение в ложь.

В случае с оператором or второе простое выражение проверяется, если первое вернуло ложь, и не проверяется, если уже первое вернуло истину

Так как для истинности всего выражения достаточно единственного True, неважно по какую сторону от or оно стоит

В языке Python есть еще унарный логический оператор not, т. е. отрицание. Он превращает правду в ложь, а ложь в правду. Унарный он потому, что применяется к одному выражению, стоящему после него, а не справа и слева от него как в случае бинарных and и or.

Здесь у возвращает True. Отрицая это, мы получаем False.

Число 5 трактуется как истина, отрицание истины дает ложь. Ноль приравнивается к False. Отрицание False дает True.

Сложные логические выражения

Логические выражения типа являются простыми, так как в них выполняется только одна логическая операция. Однако, на практике нередко возникает необходимость в более сложных выражениях. Может понадобиться получить ответа «Да» или «Нет» в зависимости от результата выполнения двух простых выражений. Например, «на улице идет снег или дождь», «переменная news больше 12 и меньше 20».

В таких случаях используются специальные операторы, объединяющие два и более простых логических выражения. Широко используются два оператора – так называемые логические И (and) и ИЛИ (or).

Чтобы получить True при использовании оператора and, необходимо, чтобы результаты обоих простых выражений, которые связывает данный оператор, были истинными. Если хотя бы в одном случае результатом будет False, то и все сложное выражение будет ложным.

Чтобы получить True при использовании оператора or, необходимо, чтобы результат хотя бы одного простого выражения, входящего в состав сложного, был истинным. В случае оператора or сложное выражение становится ложным лишь тогда, когда ложны оба составляющие его простые выражения.

Допустим, переменной было присвоено значение 8 (), переменной присвоили 13 (). Логическое выражение будет выполняться следующим образом. Сначала выполнится выражение . Его результатом будет True. Затем выполнится выражение . Его результатом будет False. Далее выражение сведется к , что вернет False.

>>> x = 8
>>> y = 13
>>> y < 15 and x > 8
False

Если бы мы записали выражение так: , то оно также вернуло бы False. Однако сравнение не выполнялось бы интерпретатором, так как его незачем выполнять. Ведь первое простое логическое выражение () уже вернуло ложь, которая, в случае оператора and, превращает все выражение в ложь.

В случае с оператором or второе простое выражение проверяется, если первое вернуло ложь, и не проверяется, если уже первое вернуло истину

Так как для истинности всего выражения достаточно единственного True, неважно по какую сторону от or оно стоит

>>> y < 15 or x > 8
True

В языке Python есть еще унарный логический оператор not, т. е. отрицание. Он превращает правду в ложь, а ложь в правду. Унарный он потому, что применяется к одному выражению, стоящему после него, а не справа и слева от него как в случае бинарных and и or.

>>> not y < 15
False

Здесь возвращает True. Отрицая это, мы получаем False.

>>> a = 5
>>> b = 0
>>> not a
False
>>> not b
True

Число 5 трактуется как истина, отрицание истины дает ложь. Ноль приравнивается к False. Отрицание False дает True.

Сложности с обратными косыми

Обратные косые немного усложняют жизнь в мире регулярных выражений Python. Это связанно с тем, что регулярные выражения используют обратные косые для определения специальных форм, или для того, чтобы искать определенный символ, вместо того, чтобы вызывать его. Как если бы мы искали символ доллара $. Если мы не используем обратную косую для этого, нам нужно просто создать анкор. Проблема возникает по той причине, что Python использует символ обратной косой по той же причине в литеральных строках.

Давайте представим, что вам нужно найти строку на подобии этой: «python». Для её поиска в регулярном выражении, вам нужно будет использовать обратную косую, но, так как Python также использует обратную косую, так что на выходе вы получите следующий поисковый паттерн: «\\python» (без скобок). К счастью, Python поддерживает сырые строки, путем подстановки буквы r перед строкой. Так что мы можем сделать выдачу более читабельной, введя следующее: r”\python”. Так что если вам нужно найти что-то с обратной косой в названии, убедитесь, что используете сырые строки для этой цели, иначе можете получить совсем не то, что ищете.

Проверяет, что все элементы в последовательности True.

Описание:

Функция возвращает значение , если все элементы в итерируемом объекте — истинны, в противном случае она возвращает значение .

Если передаваемая последовательность пуста, то функция также возвращает .

Функция применяется для проверки на ВСЕХ значений в последовательности и эквивалентна следующему коду:

def all(iterable):
    for element in iterable
        if not element
            return False
    return True

Так же смотрите встроенную функцию

В основном функция применяется в сочетании с оператором ветвления программы . Работу функции можно сравнить с оператором в Python, только работает с последовательностями:

>>> True and True and True
# True
>>> True and False and True
# False

>>> all()
# True
>>> all()
# False

Но между и в Python есть два основных различия:

• Синтаксис.
• Возвращаемое значение.

Функция всегда возвращает или (значение )

>>> all()
# True
>>> all(])
# False

Если в выражении все значения , то оператор возвращает ПЕРВОЕ истинное значение, а если все значения , то последнее ложное значение. А если в выражении присутствует значение , то ПЕРВОЕ ложное значение. Что бы добиться поведения как у функции , необходимо выражение с оператором обернуть в функцию .

>>> 3 and 1 and 2 and 6
# 6
>>> 3 and  and 3 and []
# 0

>>> bool(3 and 1 and 2 and 6)
# True
>>> bool(3 and  and 3 and [])
# False

Из всего сказанного можно сделать вывод, что для успешного использования функции необходимо в нее передавать последовательность, полученную в результате каких то вычислений/сравнений, элементы которого будут оцениваться как или . Это можно достичь применяя функцию или выражения-генераторы списков, используя в них встроенные функции или методы, возвращающие значения, операции сравнения, оператор вхождения и оператор идентичности .

num = 1, 2.0, 3.1, 4, 5, 6, 7.9
# использование встроенных функций или
# методов на примере 'isdigit()'
>>> str(x).isdigit() for x in num
# 

# использование операции сравнения
>>> x > 4 for x in num
# 

# использование оператора вхождения `in`
>>> '.' in str(x) for x in num
# 

# использование оператора идентичности `is`
>>> type(x) is int for x in num
# 

# использование функции map()
>>> list(map(lambda x x > 1, num))
False, True, True, True, True, True, True

Примеры проводимых проверок функцией .

Допустим, у нас есть список чисел и для дальнейших операций с этой последовательностью необходимо знать, что все числа например положительные.

>>> num1 = range(1, 9)
>>> num2 = range(-1, 7)
>>> all()
# True
>>> all()
# False

Или проверить, что последовательность чисел содержит только ЦЕЛЫЕ числа.

>>> num1 = 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7
>>> num2 = 1, 2.0, 3.1, 4, 5, 6, 7.9
>>> all()
# True
>>> all()
# False

Или есть строка с числами, записанными через запятую и нам необходимо убедится, что в строке действительно записаны только цифры. Для этого, сначала надо разбить строку на список строк по разделителю и проверить каждый элемент полученного списка на десятичное число методом . Что бы учесть правила записи десятичных чисел будем убирать точку перед проверкой строки на десятичное число.

>>> line1 = "1, 2, 3, 9.9, 15.1, 7"
>>> line2 = "1, 2, 3, 9.9, 15.1, 7, девять"
>>> all()
# True
>>> all()
# False

Еще пример со строкой. Допустим нам необходимо узнать, есть ли в строке наличие открытой И закрытой скобки?