Справочник по языку python3

Методы строк

Строка является объектом в Python. Фактически, все, что есть в Python – является объектом. Если вы хотите узнать больше об Объектно-ориентированном программирование, мы рассмотрим это в другой статье «Классы в Python«. В данный момент достаточно знать, что строки содержат собственные встроенные методы. Например, допустим, у вас есть следующая строка:

Python

my_string = «This is a string!»

1 my_string=»This is a string!»

Теперь вам нужно сделать так, чтобы вся эта строка была в верхнем регистре. Чтобы сделать это, все, что вам нужно, это вызвать метод upper(), вот так:

Python

my_string.upper()

1 my_string.upper()

Если вы открыли ваш интерпретатор, вы также можете сделать то же самое:

Python

«This is a string!».upper()

1 «This is a string!».upper()

Существует великое множество других методов строк. Например, если вам нужно, что бы все было в нижнем регистре, вам нужно использовать метод lower(). Если вы хотите удалить все начальные и конечные пробелы, вам понадобится метод strip(). Для получения списка всех методов строк, впишите следующую команду в ваш интерпретатор:

Python

dir(my_string)

1 dir(my_string)

Вы увидите что-то на подобие этого:

Python

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10

‘__add__’,‘__class__’,‘__contains__’,‘__delattr__’,‘__doc__’,‘__eq__’,‘__format__’,

‘__ge__’,‘__getattribute__’,‘__getitem__’,‘__getnewargs__’,‘__getslice__’,‘__gt__’,

‘__hash__’,‘__init__’,‘__le__’,‘__len__’,‘__lt__’,‘__mod__’,‘__mul__’,‘__ne__’,

‘__new__’,‘__reduce__’,‘__reduce_ex__’,‘__repr__’,‘__rmod__’,‘__rmul__’,‘__-

setattr__’,‘__sizeof__’,‘__str__’,‘__subclasshook__’,‘_formatter_field_name_split’,

‘_formatter_parser’,‘capitalize’,‘center’,‘count’,‘decode’,‘encode’,‘endswith’,‘expandtabs’,

‘find’,‘format’,‘index’,‘isalnum’,‘isalpha’,‘isdigit’,‘islower’,‘isspace’,

‘istitle’,‘isupper’,‘join’,‘ljust’,‘lower’,‘lstrip’,‘partition’,‘replace’,‘rfind’,‘rindex’,

‘rjust’,‘rpartition’,‘rsplit’,‘rstrip’,‘split’,‘splitlines’,‘startswith’,‘strip’,‘swapcase’,

‘title’,‘translate’,‘upper’,‘zfill’

Вы можете спокойно игнорировать методы, которые начинаются и заканчиваются двойным подчеркиванием, например __add__. Они не используются в ежедневном программировании в Python

Лучше обратите внимание на другие. Если вы хотите узнать, что делает тот или иной метод, просто обратитесь к справке

Например, если вы хотите узнать, зачем вам capitalize, впишите следующее, чтобы узнать:

Python

help(my_string.capitalize)

1 help(my_string.capitalize)

Вы получите следующую информацию:

Python

Help on built-in function capitalize:

capitalize(…)
S.capitalize() -> string

Выдача копии строки S только с заглавной буквой.

1
2
3
4
5
6

Help on built-in function capitalize:
 
capitalize(…)
    S.capitalize() -> string
 
Выдача копии строки S только с заглавной буквой.

Вы только что узнали кое-что о разделе, под названием интроспекция. Python может исследовать все свои объекты, что делает его очень легким в использовании. В основном, интроспекция позволяет вам спрашивать Python о нём. Вам моет быть интересно, как сказать о том, какой тип переменной был использован (другими словами int или string). Вы можете спросить об этом у Python!

Python

type(my_string) # <type ‘str’>

1 type(my_string)# <type ‘str’>

Как вы видите, тип переменной my_string является str!

combinations(iterable, r)

Если вам нужно создать комбинации, Python предоставляет вам itertools.combinations. Давайте взглянем на пример:

Python

from itertools import combinations

data = list(combinations(‘WXYZ’, 2))
print(data)

1
2
3
4

fromitertoolsimportcombinations

data=list(combinations(‘WXYZ’,2))

print(data)

Результат:

Python

1
2
3
4
5
6
7
8

(‘W’,’X’),

(‘W’,’Y’),

(‘W’,’Z’),

(‘X’,’Y’),

(‘X’,’Z’),

(‘Y’,’Z’)

Запустив этот код вы заметите, что combinations возвращает кортежи. Чтобы сделать выдачу более-менее читаемой, давайте зациклим наш итератор и разместим кортежи в одной строке:

Python

from itertools import combinations

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

1
2
3
4

fromitertoolsimportcombinations

foritem incombinations(‘WXYZ’,2)

print(».join(item))

Результат:

Python

WX
WY
WZ
XY
XZ
YZ

1
2
3
4
5
6

WX
WY
WZ
XY
XZ
YZ

Так-то намного проще разобрать различные комбинации

Обратите внимание, что функция combinations делает свои комбинации в лексикографическом порядке, так что если итерируемая отсортирована, тогда ваши кортежи комбинаций также будут отсортированы. Также стоит отметить, что combinations не будет давать повторяемые значения, если все эти значения являются уникальными

Приоритет

Иногда выражение содержит несколько операторов. В этом случае приоритет оператора используется для определения порядка выполнения.

  • Мы можем создать группу выражений, используя круглые скобки. Выражение в скобках сначала вычисляется, прежде чем они смогут участвовать в дальнейших вычислениях.
  • Некоторые операторы имеют одинаковый уровень приоритета. В этом случае выражение оценивается слева направо.

В таблице ниже перечислены приоритеты операторов в порядке убывания.

Приоритет
** (экспонента)
~ (Дополнение к единицам)
*, /, //, % (Умножение, Деление, Операторы Модуля)
+, – (Сложение, Вычитание)
<<, >> (операторы сдвига вправо и влево)
& (побитовый AND)
|, ^ (побитовый OR, XOR)
==, !=, >, <, >=, <= (сравнения)
=, +=, -=, *=, /=, //=, %= (присваивания)
is, is not (идентификации)
in, not in (принадлежности)
not, and, or (логические)

Python Collections (Arrays)

There are four collection data types in the Python programming language:

  • List is a collection which is ordered and changeable. Allows duplicate members.
  • Tuple is a collection which is ordered and unchangeable. Allows duplicate members.
  • Set is a collection which is unordered and unindexed. No duplicate members.
  • Dictionary is a collection which is unordered
    and changeable. No duplicate members.

When choosing a collection type, it is useful to understand the properties of that type. Choosing the right type for a particular data set could mean retention of meaning, and, it could mean an increase in efficiency or security.

❮ Previous
Next ❯

tee(iterable, n=2)

Инструмент tee создает n количество итераторов из одной итерируемой. Это значит, что вы можете создать несколько итераторов из одной итерируемой. Давайте взглянем на следующий код, чтобы понять, что к чему:

Python

from itertools import tee

data = ‘ABCDE’
iter1, iter2 = tee(data)

for item in iter1:
print(item)

1
2
3
4
5
6
7

fromitertoolsimporttee

data=’ABCDE’

iter1,iter2=tee(data)

foritem initer1

print(item)

Результат:

Python

A
B
C
D
E

1
2
3
4
5

A
B
C
D
E

Python

for item in iter2:
print(item)

1
2

foritem initer2

print(item)

Результат:

Python

A
B
C
D
E

1
2
3
4
5

A
B
C
D
E

Здесь мы создаем строку из 5 букв и передаем её tee. Так как tee по умолчанию равен 2, мы используем множественное присваивание для получения двух итераторов, которые вернет tee. Далее, мы зацикливаем каждый итератор и выводим их содержимое. Как мы видим, их содержимое одинаково.

Other Set Operations

We can test if an item exists in a set or not, using the keyword.

Output

True
False

Built-in Functions with Set

Built-in functions like , , , , , , , etc. are commonly used with sets to perform different tasks.

Function Description
all() Returns if all elements of the set are true (or if the set is empty).
any() Returns if any element of the set is true. If the set is empty, returns .
enumerate() Returns an enumerate object. It contains the index and value for all the items of the set as a pair.
len() Returns the length (the number of items) in the set.
max() Returns the largest item in the set.
min() Returns the smallest item in the set.
sorted() Returns a new sorted list from elements in the set(does not sort the set itself).
sum() Returns the sum of all elements in the set.

Поверхностное и глубокое копирование

Если несколько переменных ссылается на одно и то же множество, например вот так:

То изменение данных посредством одной из них, повлияет на все остальные переменные:

Что бы избежать подобного поведения необходимо создать поверхностную копию множества, передав его функции или вызвав метод :

Поскольку, множества могут хранить только хешируемые объекты (т.е. те которые точно не могут быть изменены), то проблем с глубоким копированием возникнуть не должно. Однако, чисто теоретически, кто-то может создать объекты, метод которых переопределен по другому (если честно, даже не могу представить кому и зачем это может понадобиться). То в этом случае, в множестве могут оказаться нехешируемые (!) и даже одинаковые элементы. В этом случае, придется прибегать к глубокому копированию множеств с помощью функции из модуля стандартной библиотеки.

Добавление элементов во множество

Python позволяет нам вносить новые элементы во множество при помощи функции . Например:

Python

months = set()

months.add(«Feb»)
print(months)

1
2
3
4

months=set(«Jan»,»March»,»Apr»,»May»,»June»,»July»,»Aug»,»Sep»,»Oct»,»Nov»,»Dec»)

months.add(«Feb»)

print(months)

Результат:

Python

{‘Oct’, ‘Dec’, ‘Feb’, ‘July’, ‘May’, ‘Jan’, ‘June’, ‘March’, ‘Sep’, ‘Aug’, ‘Nov’, ‘Apr’}

1 {‘Oct’,’Dec’,’Feb’,’July’,’May’,’Jan’,’June’,’March’,’Sep’,’Aug’,’Nov’,’Apr’}

Элемент «Feb» успешно внесен во множество. Если это было множество чисел, мы не можем передать новый элемент внутри скобочек, как мы делаем это для строк. Например:

Python

num_set = {1, 2, 3}
num_set.add(4)
print(num_set)

1
2
3

num_set={1,2,3}

num_set.add(4)

print(num_set)

Результат:

Python

{1, 2, 3, 4}

1 {1,2,3,4}

В следующем разделе мы обсудим, как удалять элементы из множеств.

Как лучше выбирать элементы из списка?

Если вы хотите продуктивно работать со списками, то должны уметь получать доступ к данным, хранящимся в них.

Обычно мы получаем доступ к элементам списков, чтобы изменять определенные значения, обновлять или удалять их, или выполнять какие-либо другие операции с ними. Мы получаем доступ к элементам списков и, собственно, ко всем другим типам последовательностей, при помощи оператора индекса . Внутри него мы помещаем целое число.

# Выбираем первый элемент списка
oneZooAnimal = biggerZoo
# Выводим на экран переменную `oneZooAnimal`
print(oneZooAnimal)

Запустите данный код и убедитесь, что вы получите первый элемент списка, сохраненного в переменную . Это может быть поначалу несколько непривычно, но нумерация начинается с числа , а не .

Как получить последний элемент списка?

Ответ на этот вопрос является дополнением к объяснению в предыдущем разделе.

Попробуйте ввести отрицательное значение, например,  или , в оператор индекса, чтобы получить последние элементы нашего списка !

# Вставляем -1 
monkeys = biggerZoo
print(monkeys)
# А теперь -2
zebra = biggerZoo
print(zebra)

Не правда ли, не слишком сложно?

Что означает ошибка «Index Out Of Range»?

Эта ошибка одна из тех, которые вы будете видеть достаточно часто, особенно если вы новичок в программировании.

Лучший способ понять эту ошибку — попробовать ее получить самостоятельно.

Возьмите ваш список и передайте в оператор индекса либо очень маленькое отрицательное число, либо очень большое положительное число.

Как видите, вы можете получить ошибку «Индекс вне диапазона» в случаях, когда вы передаете в оператор индекса целочисленное значение, не попадающее в диапазон значений индекса списка. Это означает, что вы присваиваете значение или ссылаетесь на (пока) несуществующий индекс.

Срезы в списках

Если вы новичок в программировании и в Python, этот вопрос может показаться одним из наиболее запутанных.

Обычно нотация срезов используется, когда мы хотим выбрать более одного элемента списка одновременно. Как и при выборе одного элемента из списка, мы используем двойные скобки. Отличие же состоит в том, что теперь мы еще используем внутри скобок двоеточие. Это выглядит следующим образом:

# Используем нотацию срезов
someZooAnimals = biggerZoo
# Выводим на экран то, что мы выбрали
print(someZooAnimals)
# Теперь поменяем местами 2 и двоеточие
otherZooAnimals = biggerZoo
# Выводим на экран полученный результат
print(otherZooAnimals)

Вы можете видеть, что в первом случае мы выводим на экран список  начиная с его элемента , который имеет индекс . Иными словами, мы начинаем с индекса  и идем до конца списка, так как другой индекс не указан.

Что же происходит во втором случае, когда мы поменяли местами индекс  и двоеточие? Вы можете видеть, что мы получаем список из двух элементов, и . В данном случае мы стартуем с индекса  и доходим до индекса  (не включая его). Как вы можете видеть, результат не будет включать элемент .

В общем, подводя итоги:

# элементы берутся от start до end (но элемент под номером end не входит в диапазон!)
a
# элементы берутся начиная со start и до конца
a    
# элементы берутся с начала до end (но элемент под номером end не входит в диапазон!)
a

Совет: передавая в оператор индекса только двоеточие, мы создаем копию списка.

В дополнение к простой нотации срезов, мы еще можем задать значение шага, с которым будут выбираться значения. В обобщенном виде нотация будет иметь следующий вид:

# Начиная со start, не доходя до end, с шагом step
a

Так что же по сути дает значение шага?

Ну, это позволяет вам буквально шагать по списку и выбирать только те элементы, которые включает в себя значение вашего шага. Вот пример:

Обратите внимание, что если вы не указали какое-либо значение шага, оно будет просто установлено в значение . При проходе по списку ни один элемент пропущен не будет

Также всегда помните, что ваш результат не включает индекс конечного значения, который вы указали в записи среза!

Как случайным образом выбрать элемент из списка?

Для этого мы используем пакет .

# Импортируем функцию `choice` из библиотеки `random` 
from random import choice
# Создадим список из первых четырех букв алфавита
list = 
# Выведем на экран случайный элемент списка
print(choice(list))

Если мы хотим выбрать случайный элемент из списка по индексу, то можем использовать метод  из той же библиотеки .

# Импортируем функцию `randrange` из библиотеки `random`
from random import randrange
# Создадим список из первых четырех букв алфавита
randomLetters = 
# Выбираем случайный индекс нашего списка
randomIndex = randrange(0,len(randomLetters))
# Выводим случайный элемент на экран
print(randomLetters)

Совет: обратите внимание на библиотеку , она может вам пригодиться во многих случаях при программировании на Python

Задания для самоподготовки

1. Написать
программу корректности ввода телефонного номера по шаблону:

x(xxx)xxxxxx

где x – любая цифра от
0 до 9. Данные представлены в виде строки.

2. Написать
программу изменения строки

«2+3+6.7 +
82 + 5.7 +1»

на строку, в
которой все «+» заменены на «-» и удалены все пробелы

3. Написать
программу вывода чисел 0; -100; 5.6; -3 в виде столбца:

	0
	-100
	5.6
	-3

в котором все
строки выровнены по правому краю (подсказка: воспользуйтесь методом rjust).

4. В строке «abrakadabra» найдите все
индексы подстроки «ra» и выведите их (индексы) в консоль.

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

Что такое списки в Python?

Списки, наряду со словарями, кортежами и множествами, это одна из четырех встроенных в Python структур данных. Списки используются для хранения упорядоченных коллекций элементов. Сами элементы при этом могут быть разных типов, но, как правило, все же имеют один и тот же тип. Эти элементы помещены в квадратные скобки и разделены запятыми. Вот пример таких списков:

# Здесь все элементы одного типа
zoo = 
print(zoo)
# А здесь - нет
biggerZoo = ]
print(biggerZoo)

Можно заметить, что список, хранящийся во второй переменной , похож на список из первой переменной , первые четыре элемента совпадают. Но он также содержит в себе список с названиями обезьян.

Поскольку списки в Python хранят упорядоченные коллекции элементов или объектов, мы можем сказать, что они относятся к последовательностям и имеют все признаки и поведение таковых. Типами последовательностей также считаются строки и кортежи.

Вы можете спросить, что такого особенного в типах последовательностей. Ну, попросту говоря, это означает, что программа может их перебирать! Вот почему списки, строки, кортежи и множества часто называют «итерирующими последовательностями».

Имейте в виду, что эта концепция очень важна. Вы можете увидеть ее использование и в других языках программирования, которые применяются в работе с данными, например в Scala!

Теперь давайте перейдем к делу и углубимся в исследование наиболее интересных вопросов про списки в Python.

В чем разница между методами append() и extend()?

Давайте возьмемся за этот вопрос, вернувшись к концепции итерируемости, которую мы объяснили в начале нашей статьи.

Не забывайте, что мы называем переменную итерируемой, если программа может производить итерации по ней. Иными словами, итерируемая переменная представляет из себя последовательность элементов. Как вы, вероятно, уже прочли в начале статьи, списки являются последовательностями, а все экземпляры последовательностей в Python являются итерируемыми.

Совет: чтобы проверить, является ли переменная итерируемой, воспользуйтесь методом __iter__. Вот пример такого кода:

# Эта ваш список
list = 
# Проверим, итерируемый он или нет
list.__iter__

Запустите данный код самостоятельно и убедитесь, что списки являются итерируемыми объектами.

Теперь, держа в уме концепцию итерируемости, начнем постигать разницу между этими двумя методами. Метод , с одной стороны, принимает итерируемую переменную (скажем, список, кортеж или множество) и по одному добавляет к исходному списку элементы этой итерируемой последовательности.

Метод , с другой стороны, просто добавляет свой аргумент к концу исходного списка как единичный элемент. То есть, принимая в качестве аргумента итерируемую переменную, метод  обрабатывает ее как единичный объект.

На примере следующего кода очень легко увидеть и понять разницу в работе этих методов:

# Добавляем список  в список `shortList`
shortList.append()
# Используем метод print() для вывода shortList на экран
print(shortList)
# Расширяем `longerList` при помощи списка 
longerList.extend()
# Используем метод print() для вывода longerList на экран
print(longerList)

Результат:

Красивый Питон — часть 4. Словари в Python.

  • 3.05.2016
  • Python
  • идиомы python

Это четвертый пост об идиомах в Питона. Теперь пришло время узнать, что же такое словари в Python. Вы наверняка знаете, что это такая структура данных, тип которой обычно обозначают как dict. Пост же несколько подробнее расскажет о словарях: о том, как их перебирать или получать значение по ключу.

Работа со словарями Python

Вообще, словарями в Python называют коллекции произвольных объектов с доступом по ключу. При этом коллекции неупорядоченные. По-другому словари можно называть ассоциативными массивами или хеш-таблицами. Словарь может выглядеть, например, так:

dict = {'ключ1': 1, 'ключ2': 2}

Конечно же, существует куча способов работы со словарями, и все они не поместятся в этот пост. Но некоторые полезные идиомы, пожалуй, стоит упомянуть.

Цикл по ключам словаря Python

Одна из базовых операций, которая требуется при работе со словарями — это цикл по его ключам

Наверняка вы будете часто использовать такую операцию, поэтому стоит обратить внимание на правильный и красивый способ ее выполнения

#Не перебирайте ключи так
for k in dic.keys():
    print(k)
    
#Делайте это так
for k in dic:
    print(k)

Как видите. для цикла по ключам словаря не нужно использовать метод dictionary.keys(). Все что нужно — это ссылка на словарь.

Цикл по паре ключ-значение Python

Еще одна нужная операция, которая почти всегда требуется при работе со словарями — это цикл по паре ключ:значение. Конечно же, в Python есть несколько быстрых и простых способ построить такой цикл.

#цикл можно построить так
for k in dic:
    print(k)
    print(dic)

#или вот так
for k, val in dic.items():
    print(k)
    print(val)

В примере показано два способа перебора пар ключ-значение в словаре. Первый перебирает ключи словаря, а значения извлекает по ключу. Второй пример пробегает по словарю, распаковывая ключи и значения в две переменные.

Использование dictionary.get() для получения значений

Если нужно получить значение по ключу, но при этом неизвестно, существует такой ключ или нет — используйте метод dictionary.get().

#Использование get() для получения значения
val = dic.get('key1', 'na')

Если ключ «key1» существует в словаре dic, то переменной будет присвоено значение в соответствии с ключом. В противном случае переменная получит значение второго аргумента функции get().

Удаление элементов из словаря Python по критериям

Вероятно, если бы перед вами встала такая задача, то в мыслях сразу бы возникли циклы и условные операторы. Но в Питоне все это не требуется! Смотрите:

#Удаление элементов из словаря по критериям
dic = {k : dic for k in dic if not len(k) < 5}

Синтаксис очень простой:  {ключ : значение for ключ in словарь }. Пример выше создаст новый словарь, которые содержит все пары ключ-значение, в которых ключ имеет длину менее 5.

Объединение двух списков в словарь

Например, у вас есть список имен и список фамилий. Но вы хотите иметь словарь из пар фамилия-имя. Что делать в такой ситуации? Объединять списки в словарь, конечно же!

#Объединение двух списков в словарь
f_names = 
l_names = 
names = dict(zip(f_names, l_names))

Эта идиома принимает на вход два списка: f_names и l_names, а затем формирует из них словарь из пар фамилия-имя. Это быстро и просто, как и в других идиомах Python. Если вас заинтересует метод zip() — почитайте о нем подробнее в документации.

5.3. Tuples and Sequences¶

We saw that lists and strings have many common properties, such as indexing and
slicing operations. They are two examples of sequence data types (see
). Since Python is an evolving language, other sequence data
types may be added. There is also another standard sequence data type: the
tuple.

A tuple consists of a number of values separated by commas, for instance:

>>> t = 12345, 54321, 'hello!'
>>> t
12345
>>> t
(12345, 54321, 'hello!')
>>> # Tuples may be nested:
... u = t, (1, 2, 3, 4, 5)
>>> u
((12345, 54321, 'hello!'), (1, 2, 3, 4, 5))
>>> # Tuples are immutable:
... t = 88888
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: 'tuple' object does not support item assignment
>>> # but they can contain mutable objects:
... v = (, 3, 2, 1])
>>> v
(, )

As you see, on output tuples are always enclosed in parentheses, so that nested
tuples are interpreted correctly; they may be input with or without surrounding
parentheses, although often parentheses are necessary anyway (if the tuple is
part of a larger expression). It is not possible to assign to the individual
items of a tuple, however it is possible to create tuples which contain mutable
objects, such as lists.

Though tuples may seem similar to lists, they are often used in different
situations and for different purposes.
Tuples are , and usually contain a heterogeneous sequence of
elements that are accessed via unpacking (see later in this section) or indexing
(or even by attribute in the case of ).
Lists are , and their elements are usually homogeneous and are
accessed by iterating over the list.

A special problem is the construction of tuples containing 0 or 1 items: the
syntax has some extra quirks to accommodate these. Empty tuples are constructed
by an empty pair of parentheses; a tuple with one item is constructed by
following a value with a comma (it is not sufficient to enclose a single value
in parentheses). Ugly, but effective. For example:

>>> empty = ()
>>> singleton = 'hello',    # <-- note trailing comma
>>> len(empty)

>>> len(singleton)
1
>>> singleton
('hello',)

The statement is an example of tuple packing:
the values , and are packed together in a tuple.
The reverse operation is also possible:

>>> x, y, z = t

Операции на множествах

Самое важное в этой теме. Математические теоретико-множественные операции, что не доступны никаким другим коллекциям языка

Поехали.

Объединение

(оператор , логическое )

Объединением двух множеств «X» и «Y» является такое третье множество «Z», каждый элемент которого принадлежит либо множеству «X», либо «Y».

Пересечение

(оператор , логическое )

Пересечением двух множеств «A» и «B» является такое третье множество «C», каждый элемент которого принадлежит и множеству «A», и множеству «B».

Разность множеств

(оператор )

Разностью двух множеств «O» и «P» является такое третье множество «S», каждый элемент которого принадлежит множеству «O» и не принадлежит множеству «P».

Симметрическая разность

(оператор )

Симметрической разностью двух множеств «M» и «N» является такое третье множество «L», каждый элемент которого принадлежит либо множеству «M», либо «N», но не их пересечению.

Помимо теоретико-множественных операций, в питоне существуют и сугубо утилитарные производные методы.

isdisjoint()

Метод определяет, есть ли у двух set-ов общие элементы:

В Python нет оператора, который бы соответствовал этому методу.

issubset()

Показывает, является ли «I» подмножеством «J» (Метод вернет True, если все элементы «I» принадлежат «J»):

Оператор определяет, является ли одно множество строгим подмножеством другого. В большинстве ситуаций, он ведёт себя точно так же, как и , кроме последнего случая. Сравниваемые наборы не должны быть идентичными. Таким образом, для данного оператора не существует соответствующего метода.

issuperset()

Показывает, является ли «F» надмножеством «G»:

Особенности оператора строгого надмножества идентичны таковым у .

И для него в языке Python тоже не существует соответствующего метода.

Квартет методов, которые присваивают -у результат его объединения с другим множеством. «Другое множество» передаётся методу в качестве аргумента.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Adblock
detector