Циклы for и while в Python
Еще одной важной инструкцией языка Python является цикл for/in , который можно смело назвать универсальным итератором последовательностей, поскольку он позволяет выполнять обход элементов в любых объектах, поддерживающих возможность совершения итераций. При этом сюда относятся как встроенные объекты, например, строки, списки или словари, так и объекты, создаваемые с помощью классов (о них чуть позже).
В общем виде для цикла for используется следующий синтаксис:
В ходе выполнения цикла for интерпретатор один за другим присваивает переменной заголовка элементы итерируемого объекта и выполняет для них инструкции тела цикла (см. пример №1 ). Если цикл нужно прервать, используется ключевое слово break , которое передает управление инструкции, следующей сразу за циклом. Кроме того, в цикле for разрешается использовать необязательный блок else , набор инструкций которого выполняется только после удачного завершения цикла (т.е. при отсутствии ошибки или прерывания за счет использования инструкции break ).
Пример №1. Использование цикла for (часть 1).
В примере с помощью инструкции цикла for список проверяется на превышение лимита суммы его элементов. Для этого используется знакомая нам вложенная условная инструкция if/else , которая и проверяет сумму на достижение лимита. Если в ходе очередной итерации цикла сумма не достигает указанного предела, значение счетчика суммы sum увеличивается на значение переменной заголовка цикла elem , т.е. sum += elem . После этого цикл переходит к следующей итерации и присваивает переменной elem значение следующего элемента списка. И так до тех пор, пока не будет завершен обход всех элементов списка или не будет достигнут лимит суммы. Если лимит суммы достигнут не будет, сработает набор инструкций блока else цикла, т.е. итоговая сумма будет выведена на экран. После этого будет выполнена инструкция, следующая за циклом. В случае достижения лимита, сработает набор инструкций блока else условной инструкции if , т.е. будет выведено предупреждение, а цикл будет прерван инструкцией break , которая передаст управление инструкции, опять же, следующей за циклом.
Обратите внимание, что в нашем примере были использованы два блока else : один принадлежит условной инструкции if , а другой – инструкции цикла for/in . Отличить их легко по уровню отступов. Оба блока не являются обязательными в своих конструкциях, но в нашем случае конструкция for/else , позволяет выводить итоговое сообщение не всегда, а только в случае успешного завершения цикла.
Также стоит помнить, что значение переменной заголовка цикла elem при каждой новой итерации обновляется, поэтому после завершения цикла в ней будет храниться значение, присвоенное в ходе последней итерации.
Давайте рассмотрим еще несколько наглядных вариаций цикла for/in , чтобы увидеть, как он используется на практике (см. пример №2 ).
Пример №2. Использование цикла for (часть 2).
Как видим, инструкция цикла for в Python действительно имеет весьма простой синтаксис и с легкостью позволяет совершать обход элементов в любых итерируемых объектах, в особенности внутри упорядоченных последовательностей вроде строк или списков, в которых обход осуществляется поочередно в порядке возрастания индексов их элементов.
Цикл while
Инструкция цикла while представляет собой универсальный цикл общего назначения. Он служит для повторного выполнения кода, расположенного в его теле, до тех пор, пока условие цикла остается истинным, т.е. имеет значение True . В общем случае синтаксис цикла while в Python можно представить в следующем виде:
Работает цикл while следующим образом: каждый раз перед выполнением новой итерации, т.е. перед очередным выполнением блока инструкций в теле цикла, происходит проверка его условия и, если результат будет иметь значение True , код в теле цикла выполняется; далее интерпретатор возвращается в начало цикла и снова проверяет его условие, повторяя все процедуры заново до тех пор, пока условие цикла не вернет значение False ; в этом случае интерпретатор прерывает выполнение цикла и, пропустив блок инструкций в его теле, передает управление либо необязательному ключевому слову else , выполняя дополнительный блок инструкций, либо инструкции, следующей за циклом. При этом следует иметь в виду, что набор инструкций блока else выполняется только тогда, когда выход из цикла производится не инструкцией break (см. пример №3 ).
Пример №3. Использование цикла while (часть 1).
В нашем примере цикл совершил три итерации. На первых двух итерациях сумма элементов списка наращивалась, но не достигла допустимого предела. В результате этого цикл пошел на третий виток, где сумма элементов все-таки превысила лимит. Это привело к тому, что цикл был прерван инструкцией break , а интерпретатор начал обрабатывать выражение вызова функции print() , следующее за циклом. Если бы общая сумма всех элементов списка оказалась меньше допустимого лимита, цикл продолжил бы работу до тех пор, пока переменная счетчика не стала бы равной четырем, а условие цикла не вернуло бы False . Далее интерпретатор пропустил бы блок инструкций тела цикла и стал бы обрабатывать дополнительный набор инструкций его блока else . Попробуйте уменьшить значение элементов списка и убедитесь в этом.
Стоит заметить, что в языке Python отсутствует цикл do/while , имеющийся в других языках программирования. Однако его можно имитировать, добавив в конец тела цикла условную инструкцию одновременно с инструкцией break (см. пример №4 ).
Пример №4. Использование цикла while (часть 2).
Как видим, в данной имитации тело цикла при любом значении счетчика будет выполнено как минимум один раз, что является побочным эффектом проверки условия в конце цикла свойственного реальной конструкции do/while .
Кстати, обратите внимание, что при использовании счетчиков в наших примерах мы инициализировали их вне циклов. Это нужно для того, чтобы при каждой новой итерации их значения не сбрасывались циклом в первоначальное состояние.
Инструкции break и continue
Инструкции break и continue используются только внутри циклов и выполняют примерно те же функции, что и в других языках программирования: break прерывает объемлющий цикл и передает управление следующей за циклом инструкции, а continue прерывает только текущую итерацию и производит переход в начало цикла, т.е. в строку заголовка. При этом обе инструкции могут появляться в любом месте внутри тела цикла, но как правило, их используют во вложенных в цикл условных инструкциях if , чтобы выполнить необходимое действие в ответ на некоторое условие (см. пример №5 ).
Пример №5. Использование инструкций break и continue (часть 1).
Здесь хотелось бы обратить внимание на то, что все виды циклов в Python могут иметь другие вложенные циклы и условные инструкции, позволяя нужным образом изменять дальнейший ход выполнения программы. Но дело в том, что каждая отдельная инструкция break или continue относится только к одному ближайшему объемлющему циклу. Поэтому, например, выйти сразу из всех внешних циклов при помощи всего лишь одной инструкции break расположенной в самом глубоком вложенном цикле не получится, нужно использовать инструкцию во всех циклах текущей иерархии (см. пример №6 ).
Пример №6. Использование инструкций break и continue (часть 2).
В Python отсутствует возможность использования конструкций вида break n или continue n , где n указывало бы на количество прерываний внешних циклов. Вместо этого необходимо использовать собственные инструкции для каждого из n циклов по отдельности.
Краткие итоги параграфа
- Для обхода элементов в любых объектах, поддерживающих возможность совершения итераций, в Python предназначен цикл for/in . В ходе выполнения этого цикла интерпретатор один за другим присваивает переменной заголовка элементы итерируемого объекта и выполняет для них инструкции тела цикла.
- Для многократного повторного выполнения кода (не только обхода элементов) служит универсальный цикл общего назначения while , который выполняет блок инструкций, расположенный в его теле, до тех пор, пока условие цикла остается истинным, т.е. имеет значение True .
- При необходимости в циклах for и while разрешается использовать необязательный блок else , набор инструкций которого выполняется только после удачного завершения цикла (т.е. при отсутствии ошибки или прерывания за счет использования инструкции break ).
- При использовании счетчиков следует инициализировать их вне циклов, чтобы при каждой новой итерации их значения не сбрасывались циклом в первоначальное состояние.
- Для прерывания циклов в Python используется инструкция break , которая прерывает объемлющий цикл и передает управление следующей за циклом инструкции. Если нужно прервать только текущую итерацию, необходимо использовать инструкцию continue , которая после прерывания итерации производит переход в начало цикла, т.е. в строку заголовка. Обе инструкции могут появляться в любом месте внутри тела цикла, но как правило, их используют во вложенных в цикл условных инструкциях if , чтобы выполнить необходимое действие в ответ на некоторое условие.
- Следует помнить, что в Python разрешается использовать многоуровневые вложенные циклы, однако при этом отсутствует возможность использования конструкций вида break n или continue n , где n указывало бы на количество прерываний внешних циклов. Вместо этого необходимо использовать собственные инструкции для каждого из n циклов по отдельности.
Вопросы и задания для самоконтроля
1. Для чего в программировании используются циклы? Какие виды циклов присутствуют в арсенале языка Python ? Показать решение.
Ответ. Циклы в программировании используются для организации многократного исполнения набора инструкций. В языке Python циклы представлены конструкциями for/in и while : основным предназначением цикла for является обход элементов итерируемого объекта, а while представляет собой универсальный цикл общего назначения. Стоит заметить, что с помощью инструкции while можно сымитировать в том числе и счетный цикл for , однако программный код, как хорошо видно из наших примеров выше, получится менее компактным и может выполняться медленнее.
2. Допустимо ли в Python использование вложенных друг в друга циклов? Показать решение.
Ответ. В Python разрешается использовать как вложенные циклы, так и вложенные условные инструкции if .
3. Обязательно ли использование блока else в циклах? При каких условиях он выполняется? Показать решение.
Ответ. Блок инструкций оператора else в циклах не является обязательным, а его инструкции выполняются только после удачного завершения цикла (т.е. при отсутствии ошибки или прерывания за счет использования оператора break ).
4. В чем заключается основное отличие инструкции break от инструкции continue ? Показать решение.
Ответ. Инструкция break полностью прерывает объемлющий цикл и передает управление следующей за циклом инструкции, в то время как инструкция continue прерывает только текущую итерацию и производит переход в начало цикла, т.е. в строку его заголовка.
5. Выведите все элементы списка [10, 20, 30] на экран сперва при помощи цикла for , а затем и цикла while . Показать решение.
6. Дополнительные упражнения и задачи по теме расположены в разделе «Циклы for и while» нашего сборника задач и упражнений по языку программирования Python .
4. More Control Flow Tools¶
Besides the while statement just introduced, Python uses the usual flow control statements known from other languages, with some twists.
4.1. if Statements¶
Perhaps the most well-known statement type is the if statement. For example:
There can be zero or more elif parts, and the else part is optional. The keyword ‘ elif ’ is short for ‘else if’, and is useful to avoid excessive indentation. An if … elif … elif … sequence is a substitute for the switch or case statements found in other languages.
If you’re comparing the same value to several constants, or checking for specific types or attributes, you may also find the match statement useful. For more details see match Statements .
4.2. for Statements¶
The for statement in Python differs a bit from what you may be used to in C or Pascal. Rather than always iterating over an arithmetic progression of numbers (like in Pascal), or giving the user the ability to define both the iteration step and halting condition (as C), Python’s for statement iterates over the items of any sequence (a list or a string), in the order that they appear in the sequence. For example (no pun intended):
Code that modifies a collection while iterating over that same collection can be tricky to get right. Instead, it is usually more straight-forward to loop over a copy of the collection or to create a new collection:
4.3. The range() Function¶
If you do need to iterate over a sequence of numbers, the built-in function range() comes in handy. It generates arithmetic progressions:
The given end point is never part of the generated sequence; range(10) generates 10 values, the legal indices for items of a sequence of length 10. It is possible to let the range start at another number, or to specify a different increment (even negative; sometimes this is called the ‘step’):
To iterate over the indices of a sequence, you can combine range() and len() as follows:
In most such cases, however, it is convenient to use the enumerate() function, see Looping Techniques .
A strange thing happens if you just print a range:
In many ways the object returned by range() behaves as if it is a list, but in fact it isn’t. It is an object which returns the successive items of the desired sequence when you iterate over it, but it doesn’t really make the list, thus saving space.
We say such an object is iterable , that is, suitable as a target for functions and constructs that expect something from which they can obtain successive items until the supply is exhausted. We have seen that the for statement is such a construct, while an example of a function that takes an iterable is sum() :
Later we will see more functions that return iterables and take iterables as arguments. In chapter Data Structures , we will discuss in more detail about list() .
4.4. break and continue Statements, and else Clauses on Loops¶
The break statement, like in C, breaks out of the innermost enclosing for or while loop.
Loop statements may have an else clause; it is executed when the loop terminates through exhaustion of the iterable (with for ) or when the condition becomes false (with while ), but not when the loop is terminated by a break statement. This is exemplified by the following loop, which searches for prime numbers:
(Yes, this is the correct code. Look closely: the else clause belongs to the for loop, not the if statement.)
When used with a loop, the else clause has more in common with the else clause of a try statement than it does with that of if statements: a try statement’s else clause runs when no exception occurs, and a loop’s else clause runs when no break occurs. For more on the try statement and exceptions, see Handling Exceptions .
The continue statement, also borrowed from C, continues with the next iteration of the loop:
4.5. pass Statements¶
The pass statement does nothing. It can be used when a statement is required syntactically but the program requires no action. For example:
This is commonly used for creating minimal classes:
Another place pass can be used is as a place-holder for a function or conditional body when you are working on new code, allowing you to keep thinking at a more abstract level. The pass is silently ignored:
4.6. match Statements¶
A match statement takes an expression and compares its value to successive patterns given as one or more case blocks. This is superficially similar to a switch statement in C, Java or JavaScript (and many other languages), but it’s more similar to pattern matching in languages like Rust or Haskell. Only the first pattern that matches gets executed and it can also extract components (sequence elements or object attributes) from the value into variables.
The simplest form compares a subject value against one or more literals:
Note the last block: the “variable name” _ acts as a wildcard and never fails to match. If no case matches, none of the branches is executed.
You can combine several literals in a single pattern using | (“or”):
Patterns can look like unpacking assignments, and can be used to bind variables:
Study that one carefully! The first pattern has two literals, and can be thought of as an extension of the literal pattern shown above. But the next two patterns combine a literal and a variable, and the variable binds a value from the subject ( point ). The fourth pattern captures two values, which makes it conceptually similar to the unpacking assignment (x, y) = point .
If you are using classes to structure your data you can use the class name followed by an argument list resembling a constructor, but with the ability to capture attributes into variables:
You can use positional parameters with some builtin classes that provide an ordering for their attributes (e.g. dataclasses). You can also define a specific position for attributes in patterns by setting the __match_args__ special attribute in your classes. If it’s set to (“x”, “y”), the following patterns are all equivalent (and all bind the y attribute to the var variable):
A recommended way to read patterns is to look at them as an extended form of what you would put on the left of an assignment, to understand which variables would be set to what. Only the standalone names (like var above) are assigned to by a match statement. Dotted names (like foo.bar ), attribute names (the x= and y= above) or class names (recognized by the “(…)” next to them like Point above) are never assigned to.
Patterns can be arbitrarily nested. For example, if we have a short list of points, we could match it like this:
We can add an if clause to a pattern, known as a “guard”. If the guard is false, match goes on to try the next case block. Note that value capture happens before the guard is evaluated:
Several other key features of this statement:
Like unpacking assignments, tuple and list patterns have exactly the same meaning and actually match arbitrary sequences. An important exception is that they don’t match iterators or strings.
Sequence patterns support extended unpacking: [x, y, *rest] and (x, y, *rest) work similar to unpacking assignments. The name after * may also be _ , so (x, y, *_) matches a sequence of at least two items without binding the remaining items.
Mapping patterns: <"bandwidth": b, "latency": l>captures the "bandwidth" and "latency" values from a dictionary. Unlike sequence patterns, extra keys are ignored. An unpacking like **rest is also supported. (But **_ would be redundant, so it is not allowed.)
Subpatterns may be captured using the as keyword:
will capture the second element of the input as p2 (as long as the input is a sequence of two points)
Most literals are compared by equality, however the singletons True , False and None are compared by identity.
Patterns may use named constants. These must be dotted names to prevent them from being interpreted as capture variable:
For a more detailed explanation and additional examples, you can look into PEP 636 which is written in a tutorial format.
4.7. Defining Functions¶
We can create a function that writes the Fibonacci series to an arbitrary boundary:
The keyword def introduces a function definition. It must be followed by the function name and the parenthesized list of formal parameters. The statements that form the body of the function start at the next line, and must be indented.
The first statement of the function body can optionally be a string literal; this string literal is the function’s documentation string, or docstring. (More about docstrings can be found in the section Documentation Strings .) There are tools which use docstrings to automatically produce online or printed documentation, or to let the user interactively browse through code; it’s good practice to include docstrings in code that you write, so make a habit of it.
The execution of a function introduces a new symbol table used for the local variables of the function. More precisely, all variable assignments in a function store the value in the local symbol table; whereas variable references first look in the local symbol table, then in the local symbol tables of enclosing functions, then in the global symbol table, and finally in the table of built-in names. Thus, global variables and variables of enclosing functions cannot be directly assigned a value within a function (unless, for global variables, named in a global statement, or, for variables of enclosing functions, named in a nonlocal statement), although they may be referenced.
The actual parameters (arguments) to a function call are introduced in the local symbol table of the called function when it is called; thus, arguments are passed using call by value (where the value is always an object reference, not the value of the object). 1 When a function calls another function, or calls itself recursively, a new local symbol table is created for that call.
A function definition associates the function name with the function object in the current symbol table. The interpreter recognizes the object pointed to by that name as a user-defined function. Other names can also point to that same function object and can also be used to access the function:
Coming from other languages, you might object that fib is not a function but a procedure since it doesn’t return a value. In fact, even functions without a return statement do return a value, albeit a rather boring one. This value is called None (it’s a built-in name). Writing the value None is normally suppressed by the interpreter if it would be the only value written. You can see it if you really want to using print() :
It is simple to write a function that returns a list of the numbers of the Fibonacci series, instead of printing it:
This example, as usual, demonstrates some new Python features:
The return statement returns with a value from a function. return without an expression argument returns None . Falling off the end of a function also returns None .
The statement result.append(a) calls a method of the list object result . A method is a function that ‘belongs’ to an object and is named obj.methodname , where obj is some object (this may be an expression), and methodname is the name of a method that is defined by the object’s type. Different types define different methods. Methods of different types may have the same name without causing ambiguity. (It is possible to define your own object types and methods, using classes, see Classes ) The method append() shown in the example is defined for list objects; it adds a new element at the end of the list. In this example it is equivalent to result = result + [a] , but more efficient.
4.8. More on Defining Functions¶
It is also possible to define functions with a variable number of arguments. There are three forms, which can be combined.
4.8.1. Default Argument Values¶
The most useful form is to specify a default value for one or more arguments. This creates a function that can be called with fewer arguments than it is defined to allow. For example:
This function can be called in several ways:
giving only the mandatory argument: ask_ok(‘Do you really want to quit?’)
giving one of the optional arguments: ask_ok(‘OK to overwrite the file?’, 2)
or even giving all arguments: ask_ok(‘OK to overwrite the file?’, 2, ‘Come on, only yes or no!’)
This example also introduces the in keyword. This tests whether or not a sequence contains a certain value.
The default values are evaluated at the point of function definition in the defining scope, so that
Important warning: The default value is evaluated only once. This makes a difference when the default is a mutable object such as a list, dictionary, or instances of most classes. For example, the following function accumulates the arguments passed to it on subsequent calls:
This will print
If you don’t want the default to be shared between subsequent calls, you can write the function like this instead:
4.8.2. Keyword Arguments¶
Functions can also be called using keyword arguments of the form kwarg=value . For instance, the following function:
accepts one required argument ( voltage ) and three optional arguments ( state , action , and type ). This function can be called in any of the following ways:
but all the following calls would be invalid:
In a function call, keyword arguments must follow positional arguments. All the keyword arguments passed must match one of the arguments accepted by the function (e.g. actor is not a valid argument for the parrot function), and their order is not important. This also includes non-optional arguments (e.g. parrot(voltage=1000) is valid too). No argument may receive a value more than once. Here’s an example that fails due to this restriction:
When a final formal parameter of the form **name is present, it receives a dictionary (see Mapping Types — dict ) containing all keyword arguments except for those corresponding to a formal parameter. This may be combined with a formal parameter of the form *name (described in the next subsection) which receives a tuple containing the positional arguments beyond the formal parameter list. ( *name must occur before **name .) For example, if we define a function like this:
It could be called like this:
and of course it would print:
Note that the order in which the keyword arguments are printed is guaranteed to match the order in which they were provided in the function call.
4.8.3. Special parameters¶
By default, arguments may be passed to a Python function either by position or explicitly by keyword. For readability and performance, it makes sense to restrict the way arguments can be passed so that a developer need only look at the function definition to determine if items are passed by position, by position or keyword, or by keyword.
A function definition may look like:
where / and * are optional. If used, these symbols indicate the kind of parameter by how the arguments may be passed to the function: positional-only, positional-or-keyword, and keyword-only. Keyword parameters are also referred to as named parameters.
4.8.3.1. Positional-or-Keyword Arguments¶
If / and * are not present in the function definition, arguments may be passed to a function by position or by keyword.
4.8.3.2. Positional-Only Parameters¶
Looking at this in a bit more detail, it is possible to mark certain parameters as positional-only. If positional-only, the parameters’ order matters, and the parameters cannot be passed by keyword. Positional-only parameters are placed before a / (forward-slash). The / is used to logically separate the positional-only parameters from the rest of the parameters. If there is no / in the function definition, there are no positional-only parameters.
Parameters following the / may be positional-or-keyword or keyword-only.
4.8.3.3. Keyword-Only Arguments¶
To mark parameters as keyword-only, indicating the parameters must be passed by keyword argument, place an * in the arguments list just before the first keyword-only parameter.
4.8.3.4. Function Examples¶
Consider the following example function definitions paying close attention to the markers / and * :
The first function definition, standard_arg , the most familiar form, places no restrictions on the calling convention and arguments may be passed by position or keyword:
The second function pos_only_arg is restricted to only use positional parameters as there is a / in the function definition:
The third function kwd_only_args only allows keyword arguments as indicated by a * in the function definition:
And the last uses all three calling conventions in the same function definition:
Finally, consider this function definition which has a potential collision between the positional argument name and **kwds which has name as a key:
There is no possible call that will make it return True as the keyword ‘name’ will always bind to the first parameter. For example:
But using / (positional only arguments), it is possible since it allows name as a positional argument and ‘name’ as a key in the keyword arguments:
In other words, the names of positional-only parameters can be used in **kwds without ambiguity.
4.8.3.5. Recap¶
The use case will determine which parameters to use in the function definition:
Use positional-only if you want the name of the parameters to not be available to the user. This is useful when parameter names have no real meaning, if you want to enforce the order of the arguments when the function is called or if you need to take some positional parameters and arbitrary keywords.
Use keyword-only when names have meaning and the function definition is more understandable by being explicit with names or you want to prevent users relying on the position of the argument being passed.
For an API, use positional-only to prevent breaking API changes if the parameter’s name is modified in the future.
4.8.4. Arbitrary Argument Lists¶
Finally, the least frequently used option is to specify that a function can be called with an arbitrary number of arguments. These arguments will be wrapped up in a tuple (see Tuples and Sequences ). Before the variable number of arguments, zero or more normal arguments may occur.
Normally, these variadic arguments will be last in the list of formal parameters, because they scoop up all remaining input arguments that are passed to the function. Any formal parameters which occur after the *args parameter are ‘keyword-only’ arguments, meaning that they can only be used as keywords rather than positional arguments.
4.8.5. Unpacking Argument Lists¶
The reverse situation occurs when the arguments are already in a list or tuple but need to be unpacked for a function call requiring separate positional arguments. For instance, the built-in range() function expects separate start and stop arguments. If they are not available separately, write the function call with the * -operator to unpack the arguments out of a list or tuple:
In the same fashion, dictionaries can deliver keyword arguments with the ** -operator:
4.8.6. Lambda Expressions¶
Small anonymous functions can be created with the lambda keyword. This function returns the sum of its two arguments: lambda a, b: a+b . Lambda functions can be used wherever function objects are required. They are syntactically restricted to a single expression. Semantically, they are just syntactic sugar for a normal function definition. Like nested function definitions, lambda functions can reference variables from the containing scope:
The above example uses a lambda expression to return a function. Another use is to pass a small function as an argument:
4.8.7. Documentation Strings¶
Here are some conventions about the content and formatting of documentation strings.
The first line should always be a short, concise summary of the object’s purpose. For brevity, it should not explicitly state the object’s name or type, since these are available by other means (except if the name happens to be a verb describing a function’s operation). This line should begin with a capital letter and end with a period.
If there are more lines in the documentation string, the second line should be blank, visually separating the summary from the rest of the description. The following lines should be one or more paragraphs describing the object’s calling conventions, its side effects, etc.
The Python parser does not strip indentation from multi-line string literals in Python, so tools that process documentation have to strip indentation if desired. This is done using the following convention. The first non-blank line after the first line of the string determines the amount of indentation for the entire documentation string. (We can’t use the first line since it is generally adjacent to the string’s opening quotes so its indentation is not apparent in the string literal.) Whitespace “equivalent” to this indentation is then stripped from the start of all lines of the string. Lines that are indented less should not occur, but if they occur all their leading whitespace should be stripped. Equivalence of whitespace should be tested after expansion of tabs (to 8 spaces, normally).
Here is an example of a multi-line docstring:
4.8.8. Function Annotations¶
Function annotations are completely optional metadata information about the types used by user-defined functions (see PEP 3107 and PEP 484 for more information).
Annotations are stored in the __annotations__ attribute of the function as a dictionary and have no effect on any other part of the function. Parameter annotations are defined by a colon after the parameter name, followed by an expression evaluating to the value of the annotation. Return annotations are defined by a literal -> , followed by an expression, between the parameter list and the colon denoting the end of the def statement. The following example has a required argument, an optional argument, and the return value annotated:
4.9. Intermezzo: Coding Style¶
Now that you are about to write longer, more complex pieces of Python, it is a good time to talk about coding style. Most languages can be written (or more concise, formatted) in different styles; some are more readable than others. Making it easy for others to read your code is always a good idea, and adopting a nice coding style helps tremendously for that.
For Python, PEP 8 has emerged as the style guide that most projects adhere to; it promotes a very readable and eye-pleasing coding style. Every Python developer should read it at some point; here are the most important points extracted for you:
Use 4-space indentation, and no tabs.
4 spaces are a good compromise between small indentation (allows greater nesting depth) and large indentation (easier to read). Tabs introduce confusion, and are best left out.
Wrap lines so that they don’t exceed 79 characters.
This helps users with small displays and makes it possible to have several code files side-by-side on larger displays.
Use blank lines to separate functions and classes, and larger blocks of code inside functions.
When possible, put comments on a line of their own.
Use spaces around operators and after commas, but not directly inside bracketing constructs: a = f(1, 2) + g(3, 4) .
Name your classes and functions consistently; the convention is to use UpperCamelCase for classes and lowercase_with_underscores for functions and methods. Always use self as the name for the first method argument (see A First Look at Classes for more on classes and methods).
Don’t use fancy encodings if your code is meant to be used in international environments. Python’s default, UTF-8, or even plain ASCII work best in any case.
Likewise, don’t use non-ASCII characters in identifiers if there is only the slightest chance people speaking a different language will read or maintain the code.
Actually, call by object reference would be a better description, since if a mutable object is passed, the caller will see any changes the callee makes to it (items inserted into a list).
Циклы в Python
Каждый язык программирования, с которым я сталкивался, содержит какую-нибудь конструкцию цикла. В большей части языков есть больше одной такой конструкции. В мире Python есть два типа циклов:
- Цикл for
- Цикл while
Я заметил, что цикл for популярнее второго. Циклы используются в тех случаях, когда нам нужно сделать что-нибудь много раз. Нередко вам придется выполнить какую-нибудь операцию (или ряд операций) в части данных снова и снова. Тут то и вступают в силу циклы. Благодаря им становится возможно максимально упростить данный вопрос. Давайте подробно разберём, как работают эти структуры!
Цикл for
Как было сказано ранее, мы используем цикл в тех случаях, когда вам нужно повторить что-нибудь n-ное количество раз. Это проще понять, если взглянуть на пример. Мы используем встроенную функцию Python range. Функция range создаст список длинной в «n» элементов. В Python версии 2.Х существует другая функция под названием xrange, которая является генератором чисел и не такая ресурсоемкая, как range. Ранее разработчики сменили xrange на range в Python 3. Вот пример:
Как вы видите, функция range взяла целое число и вернула объект range. Функция range также принимает начальное значение, конечное значение и значение шага. Вот еще два примера:
В пером примере показано, что вы можете передать начальное и конечное значение, и функция range вернет числа, начиная с начального значения вплоть до (но не включая) последнее значение. Например, при запросе 5-10 мы получим 5-9. Во втором примере видно, как использовать функцию списка (list) для того, чтобы функция range вернула каждый второй элемент, между 1 и 10. Так что она начинает с 1, пропускает 2 и так далее. Теперь вы, наверное, гадаете, что же именно она будет делать с циклами? Что-ж, есть один простой способ показать, как работает цикл с использованием функции range! Давайте взглянем:
Что здесь произошло? Давайте почитаем слева на право, чтобы понять это. Для каждого числа в диапазоне 5 мы вводим число. Мы знаем, что если мы вызываем range со значением 5, мы получим список из 5 элементов. Так что каждый раз, проходя через цикл, она выводит каждый из элементов. Цикл for, показанный выше, может быть эквивалентом следующего:
Функция range лишь делает результат несколько меньшим. Цикл for может обходить любой итератор Python. Мы уже видели, как именно он может работать со списком. Давайте взглянем, может ли он выполнять итерацию со словарем.
Когда вы используете for в словаре, вы увидите, что он автоматически перебирает ключи. Вам не нужно указывать ключ for в a_dict.keys() (впрочем, это также работает). Python делает только нужные нам вещи. Вы возможно думаете, почему ключи выводятся в другом порядке, отличном от того, какой был указан в словаре? Как мы знаем из соответствующей статьи, словари не упорядочены, так что мы можем выполнять итерацию над ними, при этом ключи могут быть в любом порядке. Теперь, зная, что ключи могут быть отсортированы, вы можете отсортировать их до итерации. Давайте немного изменим словарь, чтобы увидеть, как это работает.
Давайте остановимся и разберемся с тем, что делает этот код. Во-первых, мы создали словарь, в котором ключи выступают в качестве целых чисел, вместо строк. Далее, мы извлекли ключи из словаря. Каждый раз, когда вы взываете метод keys(), он возвращает неупорядоченный список ключей. Если вы выведите их, и увидите, что они расположен в порядке по возрастанию, то это просто случайность. Теперь у нас есть доступ к ключам словаря, которые хранятся в переменной, под названием keys. Мы сортируем наш список, после чего используем цикл for в нем. Теперь мы готовы к тому, чтобы сделать все немного интереснее. Мы попробуем применить цикл в функции range, но нам нужно вывести только целые числа. Чтобы сделать это, нам нужно использовать условный оператор вместо параметра шага range. Это можно сделать следующим образом:
Вы наверное гадаете, что вообще здесь происходит? Что еще за знак процента? В Python, % называется оператором модуля. Когда вы используете оператор модуля, он возвращает остаток. Когда вы делите целое число на два, вы получаете число без остатка, так что мы выводим эти числа. Вам, возможно, не захочется использовать оператор модуля часто в будущем, но в моей работе он нередко помогает. Теперь мы можем взглянуть на цикл while.
Есть вопросы по Python?
На нашем форуме вы можете задать любой вопрос и получить ответ от всего нашего сообщества!
Telegram Чат & Канал
Вступите в наш дружный чат по Python и начните общение с единомышленниками! Станьте частью большого сообщества!
Паблик VK
Одно из самых больших сообществ по Python в социальной сети ВК. Видео уроки и книги для вас!
Цикл while
Цикл while также используется для повторения частей кода, но вместо зацикливания на n количество раз, он выполняет работу до тех пор, пока не достигнет определенного условия. Давайте взглянем на простой пример:
Цикл while является своего рода условным оператором. Вот что значит этот код: пока переменная i меньше единицы, её нужно выводить на экран. Далее, в конце, мы увеличиваем её значение на единицу. Если вы запустите этот код, он выдаст от 0 до 9, каждая цифра будет в отдельной строке, после чего задача будет выполнена. Если вы удалите ту часть, в которой мы увеличиваем значение i, то мы получим бесконечный цикл. Как правило – это плохо. Бесконечные циклы известны как логические ошибки, и их нужно избегать. Существует другой способ вырваться из цикла, для этого нужно использовать встроенную функцию break. Давайте посмотрим, как это работает:
В этой части кода мы добавили условное выражение для проверки того, равняется ли когда-либо переменная i цифре 5. Если нет, тогда мы разрываем цикл. Как вы видите в выдаче кода, как только значение достигает пяти, код останавливается, даже если мы ранее указали while продолжать цикл, пока переменная не достигнет значения 10. Обратите внимание на то, что мы изменили то, как мы увеличиваем значение при помощи +=. Это удобный ярлык, который вы можете также использовать в других операциях, таких как вычитание -= и умножение *=. Встроенный break также известен как инструмент управления потока. Существует еще один, под названием continue, который в основном используется для пропуска итерации, или перейти к следующей итерации. Вот один из способов его применения:
Слегка запутанно, не так ли? Мы добавили второе условное выражение, которое проверяет, не равняется ли i трем. Если да, мы увеличиваем переменную и переходим к следующему циклу, который удачно пропускает вывод значения 3 на экран. Как и ранее, когда мы достигаем значения 5, мы разрываем цикл. Существует еще одна тема, касающаяся циклов, которую нам нужно затронуть – это оператор else.
Зачем нужен else при работе с циклами?
Оператор else в циклах выполняется только в том случае, если цикл выполнен успешно. Главная задача оператора else, это поиск объектов:
В этом коде мы разорвали цикл, когда i равно 3. Это приводит к пропуску оператора else. Если вы хотите провести эксперимент, вы можете изменить условное выражение, чтобы посмотреть на значение, которое находится вне списка, и которое приведет оператор else к выполнению. Честно, ни разу не видел, чтобы кто-либо использовал данную структуру за все годы работы. Большая часть примеров, которые я видел, приведена блогерами, которые пытаются объяснить, как это работает. Я видел несколько людей, которые использовали эту структуру для провоцирования ошибки, когда объект не удается найти в искомом цикле. Вы можете почитать статью, в которой вопрос рассматривается весьма детально. Статья написана одним из разработчиков ядра Python.
Подведем итоги
Надеюсь, с этого момента вы осознали всю значимость циклов в Python. Они делают повторение очень простым, и весьма понятным. Вы будете сталкиваться с циклом for намного чаще, чем с циклом while. Если вы все еще не совсем понимаете, как это работает, настоятельно рекомендую перечитать эту статью, перед тем как продолжить.
Являюсь администратором нескольких порталов по обучению языков программирования Python, Golang и Kotlin. В составе небольшой команды единомышленников, мы занимаемся популяризацией языков программирования на русскоязычную аудиторию. Большая часть статей была адаптирована нами на русский язык и распространяется бесплатно.
2. Операторы языка Python¶
Большинство предложений (логических строк) в программах содержат выражения. Простой пример выражения: 2 + 3. Выражение можно разделить на операторы и операнды.
Операторы – это некий функционал, производящий какие-либо действия, который может быть представлен в виде символов, как например +, или специальных зарезервированных слов. Операторы могут производить некоторые действия над данными, и эти данные называются операндами. В нашем случае 2 и 3 – это операнды.
2.1. Базовые операторы¶
далее стоит привести таблицу операторов:
Суммирует два объекта
3 + 5 даст 8; „a“ + „b“ даст „ab“
отсутствует, он считается равным нулю
-5.2 даст отрицательное число, а 50 — 24 даст 26.
строку, повторённую заданное число раз.
2 * 3 даст 6. „la“ * 3 даст „lalala“.
Возведение в степень
Возвращает число х, возведённое в степень y
3** 4 даст 81 (т.е. 3 * 3 * 3 * 3)
Возвращает частное от деления x на y
4 / 3 даст 1.3333333333333333.
Возвращает неполное частное от деления
4 // 3 даст 1. -4 // 3 даст -2.
Деление по модулю
Возвращает остаток от деления
8 % 3 даст 2. -25.5 % 2.25 даст 1.5.
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)
2 << 2 даст 8. В двоичном виде 2 представляет собой 10. Сдвиг влево на 2 бита даёт 1000, что в десятичном виде означает 8.
Сдвигает биты числа вправо на заданное число позиций.
11 >> 1 даст 5. В двоичном виде 11 представляется как 1011, что будучи смещённым на 1 бит вправо, даёт 101, а это, в свою очередь, не что иное как десятичное 5
Побитовая операция И над числами
Побитовая операция ИЛИ над числами
Побитовое ИСКЛЮЧИТЕЛЬНО ИЛИ
Побитовая операция ИСКЛЮЧИТЕЛЬНО ИЛИ
Побитовая операция НЕ для числа x соответствует -(x+1)
Определяет, верно ли, что x меньше y. Все операторы сравнения возвращают True или False [1]. Обратите внимание на заглавные буквы в этих словах.
5 < 3 даст False, а 3 < 5 даст True.
Можно составлять произвольные цепочки сравнений: 3 < 5 < 7 даёт True.
Определяет, верно ли, что x больше y
5 > 3 даёт True. Если оба операнда — числа, то перед сравнением они оба преобразуются к одинаковому типу. В противном случае всегда возвращается False.
Меньше или равно
Определяет, верно ли, что x меньше или равно y
x = 3; y = 6; x <= y даёт True.
Больше или равно
Определяет, верно ли, что x больше или равно y
x = 4; y = 3; x >= 3 даёт True.
Проверяет, одинаковы ли объекты
x == y даёт False. x = „str“; y = „str“; x == y даёт True.
Проверяет, верно ли, что объекты не равны
x = 2; y = 3; x != y даёт True.
Если же x равно False, получим True.
x = True; not x даёт False.
x and y даёт False, если x равно False , в противном случае возвращает значение y
x = False; y = True; x and y возвращает False, поскольку x равно False. В этом случае Python не станет проверять значение y,
так как уже знает, что левая часть выражения ‘and’ равняется False,
что подразумевает, что и всё выражение в целом будет равно False, независимо от значений всех остальных операндов. Это называется укороченной оценкой булевых (логических) выражений.
в противном случае получим значение y
x = True; y = False; x or y даёт True. Здесь также может производиться укороченная оценка выражений.
2.2. Управляющие операторы¶
2.2.1. Условные операторы (if/else)¶
Оператор if используется для проверки условий: если условие верно, выполняется блок выражений (называемый “if-блок”), иначе выполняется другой блок выражений (называемый “else-блок”). Блок “else” является необязательным.
В языке Python блоки разедяются табами или пробелами
Запомните эмпирическое правило: хотя вы можете использовать для отступов пробелы или табуляции, их смешивание внутри блока обычно не будет удачной идеей применяйте либо то, либо другое. Формально табуляция считается достаточным количеством пробелов, чтобы сместить текущую строку на расстояние, кратное 8, и код будет работать в случае согласованного смешивания табуляций и пробелов. Тем не менее, такой код может быть сложнее изменять. Хуже того, смешивание табуляций и пробелов затрудняет чтение кода целиком, не говоря уже о правилах синтаксиса Python — табуляции в редакторе сменившего вас программиста могут выглядеть сов сем не так, как в вашем редакторе.
Пример использования оператора if
2.2.2. Оператор while¶
Оператор while — самая универсальная конструкция для итераций в языке Python. Выражаясь простыми терминами, он многократно выполняет блок операторов (обыч но с отступом) до тех пор, пока проверка в заголовочной части оценивается как истин ное значение. Это называется “циклом”, потому что управление продолжает возвра щаться к началу оператора, пока проверка не даст ложное значение. Когда результат проверки становится ложным, управление переходит на оператор, следующий после блока while. Совокупный эффект в том, что тело цикла выполняется многократно, пока проверка в заголовочной части дает истинное значение. Если проверка оцени вается в ложное значение с самого начала, тогда тело цикла никогда не выполнится и оператор while пропускается.
В своей самой сложной форме оператор while состоит из строки заголовка с вы ражением проверки, тела с одним или большим количеством оператором с отступами и необязательной части else, которая выполняется, если управление покидает цикл, а оператор break не встретился. Python продолжает оценивать выражение проверки в строке заголовка и выполняет операторы, вложенные в тело цикла, пока проверка не возвратит ложное значение:
2.2.3. Цикл for¶
Оператор for..in также является оператором цикла, который осуществляет итерацию по последовательности объектов, т.е. проходит через каждый элемент в последовательности. Мы узнаем больше о последовательностях в дальнейших главах, а пока просто запомните, что последовательность – это упорядоченный набор элементов.
оратите мнимание на параметр end=“ „, по умолчанию фукция print() завершает вывод символом конца строки «n», в случае с end=“ „ мы меняем его на пробел. Таким обазом мы выведем сообщения на экран в строку.
2.2.3.1. Вложенные циклы for¶
Давайте теперь взглянем на цикл for, который сложнее тех, что мы видели до сих пор. В приведенном ниже примере иллюстрируется вложение операторов и конструк ция else цикла for. Имея список объектов (items) и список ключей (tests), код ищет каждый ключ в списке объектов и сообщает о результате поиска:
2.2.4. Оператор break¶
Оператор break служит для прерывания[7] цикла, т.е. остановки выполнения команд даже если условие выполнения цикла ещё не приняло значения False или последовательность элементов не закончилась.
Важно отметить, что если циклы for или while прервать оператором break, соответствующие им блоки else выполняться не будут.
2.2.5. Оператор continue¶
Оператор continue используется для указания Python, что необходимо пропустить все оставшиеся команды в текущем блоке цикла и продолжить[9] со следующей итерации цикла.