Главная  Python - программирование  8 советов новичкам

8 советов новичкам

Python - программирование

1. Использование функции  enumerate().

Функция enumerate() добавляет счетчик на итератор объекта. Итерируемый объект – это объект, у которого есть метод __iter__ , который возвращает итератор. Он может принимать последовательные индексы, начиная с нуля. И не создает IndexError, когда индексы больше не действительны.

Типичный пример функции enumerate() – цикл по списку с отслеживанием индекса. Для этого можно было бы использовать переменную счетчика. Но Python дает нам более симпатичный синтаксис для этого с помощью функции enumerate().

Пример:

# Список:  

subjects = ('Python', 'Coding', 'Tips') 
   

for i, subject in enumerate(subjects):   

    print(i, subject)

Результат:

    
0 Python   

1 Coding   

2 Tips

2. Тип данных set (множество)

Тип данных set является своего рода коллекцией. Это было включено в Python, начиная с версии 2.4. Set содержит неупорядоченный набор уникальных и неизменяемых объектов. Это один из типов данных Python, который является реализацией понятия “множествао” из мира математики. Этот факт объясняет, почему множество, в отличие от списков или кортежей, не может иметь несколько одинаковых экземпляров.

Если вы хотите создать set, просто используйте встроенную функцию множества () с последовательностью или любым другим итерируемым объектом.

Пример:

# *** Create a set with strings and perform search in set 

 
objects = {"python", "coding", "tips", "for", "beginners"} 

 
# Print set. 

print(objects) 

print(len(objects)) 

 
# Use of "in" keyword. 

if "tips" in objects: 

    print("These are the best Python coding tips.") 

 
# Use of "not in" keyword. 

if "Java tips" not in objects: 

    print("These are the best Python coding tips not Java tips.")

Результат:

# ** Output 

 
    {'python', 'coding', 'tips', 'for', 'beginners'}  

    These are the best Python coding tips. 

    These are the best Python coding tips not Java tips.

Добавление объектов в множество.
Пример.

# *** Lets initialize an empty set 

items = set() 

 
# Add three strings. 

items.add("Python") 

items.add("coding") 

items.add("tips") 

 
print(items)

Результат:

 
# ** Output 

 
    {'Python', 'coding', 'tips'}

3. Динамическая типизация

В Java, C ++ и других статически типизированных языках, нужно явно указывать тип данных возвращаемого значения функции, а также вид каждого аргумента функции. Python же является динамически типизированным языком. В Python вы явно не объявляете типы данных. На основе присвоенного значения, Python отслеживает внутренне тип данных. Еще одно хорошее определение динамической тиризации выглядит следующим образом.

“Имена связаны с объектами во время выполнения с помощью операторов присваивания. А можно прикрепить имя к объектам различных типов во время выполнения программы “.

В следующем примере показано, как функция может проверить свои аргументы и делать разные вещи в зависимости от их типов.

# Test for dynamic typing. 

 
from types import *  

 
def CheckIt (x): 

    if type(x) == IntType:
        print("You have entered an integer.") 

    else: 

        print("Unable to recognize the input data type.") 

 
# Perform dynamic typing test 

CheckIt(999) 

    # Output: 

    # You have entered an integer. 

 
CheckIt("999") 

    # Output: 

    # Unable to recognize the input data type.

4. Операторы = и ==

Python использует ‘==’ для сравнения и ‘=’ для присваивания. Python не поддерживает встроенное назначение. Таким образом, нет никаких шансов случайно присвоения значения, если вы хотите сравнить его.

5. Условные выражения

Python разрешает условные выражения. Таким образом, вместо написания if .. всего с одной переменной присваивания в каждой ветви, используйте пример:

# make number always be odd 

 
number = count if count % 2 else count - 1 

 
# Call a function if the object is not None. 

 
data = data.load() if data is not None else 'Dummy' 

print("Data collected is ", data)

6. Конкатенация (объединение) строк

В Python можно использовать ‘+’ для конкатенации строк: 

 
# ипользование '+' для соединения строк: 

 
    >>> print('Python ' + ' Coding ' + ' Tips ') 

 
# результат: 

 
    Python Coding Tips

7. Метод __init__

Метод __init__ вызывается вскоре после инициализации экземпляра класса . Метод полезен для выполнения любой инициализации, которую Вы планируете. Метод __init__ аналогичен конструктору в C ++, C # или Java

Пример:

 
# Implementing a Python class as InitEmployee.py 

 
class Employee(object): 

 
    def __init__(self, role, salary): 

        self.role = role 

        self.salary = salary 

 
    def is_contract_emp(self): 

        return self.salary <= 1250 def is_regular_emp(self): return self.salary > 1250 

        
emp = Employee('Tester', 2000) 

 
if emp.is_contract_emp(): 

    print("I'm a contract employee.") 

elif emp.is_regular_emp(): 

    print("I'm a regular employee.") 

 
print("Happy reading Python coding tips!")

Результат:

 

[~/src/python $:] python InitEmployee.py  

 
I'm a regular employee.  

Happy reading Python coding tips!

8. Модули

Чтобы программы оставались управляемыми по мере роста, их можно разбить на несколько файлов. Python позволяет поместить несколько функций в файл и использовать их в качестве модуля. Вы можете импортировать эти модули в других скриптов и программ. Эти файлы должны иметь расширение .py.

Модуль, содержащий функцию

 
# 1- Определение => сохоаняем файл с имененм my_function.py  

def minmax(a,b): 

    if a <= b: 

        min, max = a, b  

    else: 

        min, max = b, a 

    return min, max

Импорт модуля:

 
# 2- Использование модуля 

import my_function 

x,y = my_function.minmax(25, 6.3) 
 

 
print(x) 

print(y)
Поделитесь с друзьями:

Оставьте комментарий