Операторы сравнения в python

Содержание:

Оператор присваивания Python
Функция range()
Операторы сравнения со строкой
Умножение и деление в питоне
Отрицание логического значения в Python С помощью оператора not
- - Выход:
Цикл while со словарями в Python
Сравнение при помощи оператора != переменных одного и двух типов
Примеры решения задач
Операторы назначения
Сложные логические выражения
Оператор break в Python
Операции над словарями Python
Массив Numpy и ~ для отрицания логического значения в Python
- Пример Использования побитовой тильды оператора ~ для отрицания логического значения
  - Выход:
Атрибуты и методы класса
Перебирайте список в Python С помощью Map и Lambda
- Синтаксис
- Объяснение
Python Арифметические операторы
Приоритет
Цикл for в Python.
- 1.2. Аргумент end фунции print.
- 1.3. Действия во время выполнения цикла for.
- 1.4. Основные ошибки с циклом for.
Как написать собственную ленивую функцию или класс?
- Ленивая функция — генератор
- Ленивое свойство — декоратор
Библиотека math
Не в Python Как Оператор Идентификации
Python Logical и оператор
Перегрузка
Сравнения
Python приоритет операторов

Оператор присваивания Python

Следующие допущения переменная а 10, Ь является переменной величиной 20:

операторы	описание	примеров
=	Простой оператор присваивания	с = а + Ь а + Ь операция будет присвоить результат C
+ =	Оператор присваивания Добавление	с + = а эквивалентно С = С + а
— =	Оператор присваивания Вычитание	с — = а эквивалентно с = С —
* =	Оператор присваивания Умножение	эквивалентно с * = а с = с * а
/ =	Оператор присваивания Отдел	с / = а эквивалентно с = с / а
% =	Оператор присваивания Modulo	C% = а эквивалентно С = С% а
** =	Оператор присваивания Возведение	с = а эквивалентно С = С в
// =	Возьмем оператор присваивания, делящееся	с // = а эквивалентно С = С //

Следующий пример демонстрирует оператор присваивания всех операций Python:

#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-

a = 21
b = 10
c = 0

c = a + b
print "1 - c 的值为：", c

c += a
print "2 - c 的值为：", c 

c *= a
print "3 - c 的值为：", c 

c /= a 
print "4 - c 的值为：", c 

c = 2
c %= a
print "5 - c 的值为：", c

c **= a
print "6 - c 的值为：", c

c //= a
print "7 - c 的值为：", c

Примеры вышеуказанного вывода:

1 - c 的值为： 31
2 - c 的值为： 52
3 - c 的值为： 1092
4 - c 的值为： 52
5 - c 的值为： 2
6 - c 的值为： 2097152
7 - c 的值为： 99864

Функция range()

Все операторы python. синтаксис и примеры кода

В большинстве случаев Python все же вычисляет выражения немедленно. Давайте рассмотрим следующий пример. Как вы думаете, сколько времени займет выполнение данного кода?

print()

Три секунды. Дело в том, что когда вы создаете список, Python немедленно вычисляет каждый элемент данного списка, даже если нам нужен только первый.

Начиная с Python 3 такие процедуры были значительно оптимизированы с точки зрения расхода памяти и времени. Это очень хорошо видно на примере функции . Мы не сомневаемся, что каждый разработчик хоть раз, но применял данную функцию.

В Python 2 функция вернет список из пяти элементов. При увеличении длины списка будет требоваться все больше и больше памяти.

Python 2.7.16
>>> range(5)

>>> import sys
>>> sys.getsizeof(range(5))
112
>>> sys.getsizeof(range(500))
4072

А вот в Python 3 функция возвращает уже объект типа . Чтобы получить последовательность чисел, этот объект надо проитерировать. Независимо от того, насколько велика последовательность чисел, сам объект всегда имеет один и тот же размер.

Дело в том, что хранит только значения , и , а каждый элемент вычисляет по мере необходимости.

Python 3.7.7
>>> range(5)
range(0, 5)
>>> import sys
>>> sys.getsizeof(range(5))
48
>>> sys.getsizeof(range(500))
48

Если вы незнакомы с понятиями генератора и итератора, то, пожалуйста, внимательно прочтите следующий раздел. В противном случае его можно пропустить.

Операторы сравнения со строкой

Vba excel. операторы сравнения

Строка – это объект в программировании на Python. Посмотрим, работают ли операторы сравнения со строками или нет.

>>> # string comparison
>>> s1 = 'a'
>>> s2 = 'a'
>>> s3 = 'b'
>>> s1 == s2
True
>>> s1 != s2
False
>>> s1 > s3
False
>>> s1 < s3
True
>>> s1 <= s2
True
>>> s1 >= s2
True
>>>

Значит ли это, что операторы сравнения будут работать с любыми объектами Python?

Давайте проверим это, создав собственный класс.

>>> class Data:
	pass

>>> d1 = Data()
>>> d2 = Data()
>>> d1 == d2
False
>>> d1 != d2
True
>>> d1 > d2
Traceback (most recent call last):
  File "<pyshell#30>", line 1, in <module>
    d1 > d2
TypeError: '>' not supported between instances of 'Data' and 'Data'
>>> d1 < d2
Traceback (most recent call last):
  File "<pyshell#31>", line 1, in <module>
    d1 < d2
TypeError: '<' not supported between instances of 'Data' and 'Data'
>>> d1 <= d2
Traceback (most recent call last):
  File "<pyshell#32>", line 1, in <module>
    d1 <= d2
TypeError: '<=' not supported between instances of 'Data' and 'Data'
>>> d1 >= d2
Traceback (most recent call last):
  File "<pyshell#33>", line 1, in <module>
    d1 >= d2
TypeError: '>=' not supported between instances of 'Data' and 'Data'
>>> 
>>>

Почему оператор equals и not-equals работал, а другие – нет?

Это потому, что «объект» является основой каждого класса в Python. И объект предоставляет реализацию функций, которые используются для операторов равенства и не равно.

Умножение и деление в питоне

Python if elif else

Оператор, которые мы будем использовать в Python для умножения «*», а для деления «/». Пример умножения двух чисел с плавающей точкой в Python:

k = 100.1
l = 10.1
print(k * l)

Вывод

1011.0099999999999

Когда вы выполняете деление в Python 3, частное всегда будет числом с плавающей точкой, даже если вы используете два целых числа:

m = 80
n = 5
print(m / n)

Вывод

16.0

Это одно из наиболее существенных отличий Python 2 от Python 3. В Python 3 результатом будет дробное число. Поэтому, когда вы используете оператора «/» для деления 11 на 2, возвращено будет 5.5. В Python 2 возвращаемое значение деления 11 / 2 было 5.

В Python 2 оператор «/» выполняет целочисленное деление, где частное x, а возвращаемое число – это наибольшее целое число, меньшее или равное x. Если вы выполните пример, приведённый выше, в Python 2, то получите 16 без десятичной точки.

Целочисленное деление python 3 использует оператор «//». Выражение 100 // 40 вернёт значение 2.

Отрицание логического значения в Python С помощью оператора not

Если вы не знаете о ключевом слове not, позвольте мне объяснить, что ключевое слово not является логическим оператором в Python. Особенность оператора not заключается в том, что он возвращает противоположное значение оператора. Это означает, что возвращаемое значение оператора not будет Истинным, если операторы не являются True; в противном случае он вернет False.

Давайте рассмотрим работу на примере.

Выход:

Приведенный выше пример прямолинейен для отрицания значения или выражения. Как видите, мы присвоили переменной значение True. После этого мы напечатали его, и наш вывод будет True, как и ожидалось. Но в следующей строке мы тоже использовали оператор not внутри функции print. Итак, на этот раз мы получаем вывод как False. Следовательно, мы успешно отрицаем логическое выражение с помощью оператора not в Python.

Цикл while со словарями в Python

При каждом проходе цикла while программа может выполнять любое действие. Так же, как и со списками, цикл while работает и со словарями. Создадим программу, которая будет запрашивать у посетителя имя и записывать ответы на заданный вопрос и в конце выводить словарь на экран:

interview = {}  active = Trueactive:
   # Запрашиваем имя и ответ на вопрос
   name = («\nКак вас зовут? «)
   question = («Какая марка автомобиля вам нравиться «)
   # Создаем список с ответами и добавляем первый ответ
   answers =
   answers.(question)
   # Ответ сохраняем в словаре «имя: список ответов»
   interview = answers

   # Запускаем второй цикл с возможностью добавления еще ответов к одному пользователю
   active_2 = True
   active_2:
       repeat = («Желаете добавить еще один автомобиль? (yes/no) «)
       repeat == ‘no’:
           active_2 = False
       :
           question_n = («Какая марка автомобиля вам еще нравиться «)
           # Добавляем ответ в список
           answers.(question_n)

   # Вопрос о продолжение опроса
   repeat = («Желаете продолжить опрос? (yes/no) «)
   repeat == ‘no’:
       active = False(«Опрос завершен, все результаты:»)

# Переберем словарь и посмотрим ответыname, questions interview.:
   («{name.} любит автомобили марки:»)
   question questions:
   («{question.}»)

В начале программы создаем словарь interviewв который в будущем будем добавлять посетителя с его ответами. Затем устанавливаем продолжения опроса active = True. Пока active = True Python будет выполнять цикл. При запуске цикла посетителю предлагается представиться и ввести ответ на заданный вопрос. Затем сразу создадим список ответов answers на всякий случай, если посетитель захочет дать несколько ответов и добавляем его в . После запускаем второй цикл с вопросом добавить еще один ответ. Количество ответов бесконечно, и посетитель сам решает, когда прервать программу. Если ответов больше нет, то возвращаемся к первому циклу и предлагаем ввести нового посетителя с опросом. После окончания цикла выведем на экран всех посетителей и их ответы. Если запустить программу и ввести несколько пользователей с ответами, то результат будет выглядеть так:

Как вас зовут? bob
Какая марка автомобиля вам нравиться: audi
Желаете добавить еще один автомобиль? (yes/no) yes
Какая марка автомобиля вам еще нравиться: bmw
Желаете добавить еще один автомобиль? (yes/no) yes
Какая марка автомобиля вам еще нравиться: ford
Желаете добавить еще один автомобиль? (yes/no) no
Желаете продолжить опрос? (yes/no) yes

Как вас зовут? Artem
Какая марка автомобиля вам нравиться: porshe
Желаете добавить еще один автомобиль? (yes/no) no
Желаете продолжить опрос? (yes/no) no

Опрос завершен, все результаты:

Bob любит автомобили марки:
Audi
Bmw
Ford

Artem любит автомобили марки:
Porshe

Please enable JavaScript to view the comments powered by Disqus.

Сравнение при помощи оператора != переменных одного и двух типов

Наш первый пример будет содержать различные способы сравнения двух или более значений переменных разных типов с помощью оператора неравенства.

Мы инициализируем две целочисленные переменные, и . После этого используем знак для сравнения их значений. Результат в виде булева значения будет сохранен в новой переменной . После этого мы выводим значение этой переменной.

x = 5
y = 5
c = x != y 
print(c)
# False

При выполнении этого кода мы получим результат , потому что значения переменных и были равны и имели одинаковый тип данных.

Теперь давайте обновим наш код. Мы объявим три разные переменные, причем только две из них будут иметь одинаковое значение.

После этого мы воспользуемся оператором неравенства , чтобы получить результат сравнения переменных и . В этом случае мы используем оператор неравенства прямо в предложении .

Затем мы сравним переменные и вне предложения print и запишем результат в переменную . После этого используем значение этой переменной в print.

Наконец, мы объявим переменную строкового типа и сравним ее с целочисленной переменной a в предложении print.

a = 3
b = 3
c = 2
print(f'a is not equal to b = {a!= b}')
# a is not equal to b = False

f = a != c 
print(f"a is not equal to c = {f}")
# a is not equal to c = True

q = '3'
print(f'a is not equal to q = {a!= q}')
# a is not equal to q = True

В выводе мы видим одно ложное и два истинных значения. Первые два результата мы получили, сравнивая переменные целочисленного типа. Однако последнее сравнение было между переменными целочисленного и строкового типов. И хотя обе переменные были равны 3, одна из них была строковой, а вторая – целочисленной. Поэтому мы получили , значения не равны.

Примеры решения задач

Проверить является ли клетка шахматной доски белой

# Два числа выбираются случайным образом (координаты клетки шахматного поля, от 1 до 8)
# Вывести YES, если клетка белая, и NO, если клетка черная
from random import randint

x = randint(1,8)

y = randint(1,8)
print(x, y)
if (x + y) % 2 == 1:

print(‘YES’)
else:

print(‘NO’)

Во втором случаем числа вводятся с клавиатуры

x = int(input(‘Введите координату x: ‘))

y = int(input(‘Введите координату y: ‘))
if (x + y) % 2 == 1:

print(‘YES’)
else:

print(‘NO’)

Проверить может ли слон ходить с первой шахматной на вторую

# Четыре числа выбираются случайным образом (координаты клетки шахматного поля, от 1 до 8)
# Вывести YES, если ладья может сходить с первой клетки на вторую, и NO, если не может
# Напомню, что ладья ходит так:
# Л ——X
# |
# |
# |
# X
from random import randint

x1 = randint(1, 8)

x2 = randint(1, 8)

y1 = randint(1, 8)

y2 = randint(1, 8)
print(x1, y1)
print(x2, y2)
if x1 == x2 and y1 != y2 or x1 != x2 and y1 == y2:

print(‘YES’)
else:

print(‘NO’)

То же самое, но с помощью ввода с клавиатуры

x1 = int(input(‘Введите координату x1: ‘))

x2 = int(input(‘Введите координату y1: ‘))

y1 = int(input(‘Введите координату x2: ‘))

y2 = int(input(‘Введите координату y2: ‘))
if x1 == x2 and y1 != y2 or x1 != x2 and y1 == y2:

print(‘YES’)
else:

print(‘NO’)

Операторы назначения

Оператор назначения используется для назначения значений переменной. Это обычно сочетается с другими операторами (например, арифметическими, побитовыми), где операция выполняется на операндах, и результат присваивается левый операнд.

Рассмотрим следующие примеры, А Отказ Здесь это оператор назначения, и результат хранится в переменной A. А Отказ Здесь это оператор назначения, и результат хранится в переменной A. Это так же, как + 10.

=
+ =	A эквивалентно + 5
-=	А эквивалентно – 5
знак равно	A эквивалентно * 3
/=	A эквивалентно / 3
знак равно	А эквивалентно% 3
знак равно	A эквивалентно ** 3
//=	A эквивалентно // 3
знак равно	A эквивалентно и 3
\| =	А эквивалентно \| 3.
^ =	А эквивалентно ^ 3
>> =	A эквивалентно >> 3
<< =	A эквивалентно << 3

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

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

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

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

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

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

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

>>> y < 15 or x > 8
True

В языке Python есть еще унарный логический оператор , то есть 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 и .

>>> not y < 15
False

Здесь возвращает . Отрицая это, мы получаем .

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

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

Оператор break в Python

Break — это ключевое слово в Python, которое используется для вывода управления программой из цикла. Оператор break разрывает циклы один за другим, т. е. в случае вложенных циклов сначала прерывает внутренний цикл, а затем переходит к внешним циклам. Другими словами, мы можем сказать, что break используется для прерывания текущего выполнения программы, и управление переходит к следующей строке после цикла.

Break обычно используется в тех случаях, когда нужно разорвать цикл для заданного условия.

Синтаксис разрыва приведен ниже.

#loop statements
break;

Пример 1:

list =
count = 1;
for i in list:
    if i == 4:
        print("item matched")
        count = count + 1;
        break
print("found at",count,"location");

Выход:

item matched
found at 2 location

Пример 2:

str = "python"
for i in str:
    if i == 'o':
        break
    print(i);

Выход:

p
y
t
h

Пример 3: оператор break с циклом while.

i = 0;
while 1:
    print(i," ",end=""),
    i=i+1;
    if i == 10:
        break;
print("came out of while loop");

Выход:

0  1  2  3  4  5  6  7  8  9  came out of while loop

Пример 4:

n=2
while 1:
    i=1;
    while i<=10:
        print("%d X %d = %d\n"%(n,i,n*i));
        i = i+1;
    choice = int(input("Do you want to continue printing the table, press 0 for no?"))
    if choice == 0:
        break;    
    n=n+1

Выход:

2 X 1 = 2

2 X 2 = 4

2 X 3 = 6

2 X 4 = 8

2 X 5 = 10

2 X 6 = 12

2 X 7 = 14

2 X 8 = 16

2 X 9 = 18

2 X 10 = 20

Do you want to continue printing the table, press 0 for no?1

3 X 1 = 3

3 X 2 = 6

3 X 3 = 9

3 X 4 = 12

3 X 5 = 15

3 X 6 = 18

3 X 7 = 21

3 X 8 = 24

3 X 9 = 27

3 X 10 = 30

Do you want to continue printing the table, press 0 for no?0

Изучаю Python вместе с вами, читаю, собираю и записываю информацию опытных программистов.

Операции над словарями Python

Если словарь, содержащий полный набор данных, большой, то разумнее использовать список lowscores, который мы только что скомпилировали, чтобы создать совершенно новый словарь (Python список в словарь). Преимущество этого приема заключается в том, что для дальнейшего анализа не нужно хранить в памяти большой словарь. Можно просто перейти к соответствующему подмножеству исходных данных.

Во-первых, мы используем ключи, хранящиеся в lowscores, для создания нового словаря. Чтобы сделать это, есть два способа: первый — извлекаем только соответствующие элементы из исходного словаря с помощью метода .get(), оставляя исходный словарь без изменений. Второй — использовать метод .pop(), который удаляет извлеченные записи из исходного словаря.

Код для подмножества может выглядеть следующим образом: subset = dict(). Такое написание может показаться незнакомым, потому что цикл задан одной строкой кода. Этот стиль называется «генерацией словаря». На самом деле это цикл for, который перебирает элементы lowscores, извлекает значения из отзывов и использует их для заполнения нового словаря.

Вы можете сравнить традиционный стиль с использованием цикла и генерацию словаря и убедиться, что они действительно дают идентичный результат:

# Метод с использованием цикла for для создания подмножества словаря
forloop = {}
for k in lowscores:
  forloop = reviews
# Добавляем специальный метод извлечения релевантных элементов из словаря `reviews`
dictcomp = {k : reviews.___(k) for k in lowscores}
# Удостоверимся, что эти объекты аналогичны
print(forloop == ________)

Предположим, что теперь вы хотите изменить словарь Python 3, чтобы оценки выступали в качестве ключей словаря, а не идентификаторов. Можно использовать для этого цикл for, указав как ключи, так и значения, и создав новый вложенный словарь. Нужно будет извлечь «score» из исходного вложенного словаря, чтобы использовать его в качестве нового ключа.

Чтобы упростить код, мы создаем в отдельной строке новый вложенный словарь как новый объект newvalues. После чего заполняем scoredict идентификаторами в качестве ключей и объектами из словаря newvalues в качестве значений:

from collections import defaultdict
scoredict = defaultdict(list)
for key, value in reviews.items():
  newvalues = {'id' : key, "title" : value, "review" : value}
  # Используем 'score' из значений (!) из исходного словаря в качестве ключей для только что созданного  словаря
  scoredict].append(newvalues)

# Выводим ключи словаря, чтобы удостовериться, что это на самом деле оценки из отзывов
print(scoredict.keys())

Массив Numpy и ~ для отрицания логического значения в Python

Используя библиотеку массивов numpy и побитовый оператор ‘~’, произносимый как тильда. Мы можем легко отрицать логическое значение в Python. Оператор тильды принимает однобитный операнд и возвращает его дополнение. Если операнд равен 1, он возвращает 0, и наоборот.

Давайте посмотрим, как numpy array и (~) tilde работают вместе и отрицают логическое значение в Python на примере.

Примечание: Здесь 0 может быть уравновешено как False , а 1 может быть уравновешено как True.

Пример Использования побитовой тильды оператора ~ для отрицания логического значения

Выход:

В приведенном выше примере важно то, что нам нужно использовать побитовый оператор ~ с модулем numpy. В приведенном выше примере мы создали массив numpy с именем (x) с логическими значениями True и False

Впоследствии с помощью побитового оператора ~ мы отрицали логические значения в массиве numpy. Поэтому Истинное становится Ложным, а Ложное-Истинным.

Атрибуты и методы класса

Атрибуты класса

Характеристики объекта, называются атрибутами и записываются в внутри конструктора с помощью переменной self. Доступ к атрибутам осуществляется через переменную self.

Например, класс имеет атрибут цвет – color, он должен быть записан как

     self.color

Методы класса

Методы класса создаются посредством ключевого слова def , имени метода , слова self, которое всегда указывается как первый параметр метода

def имя метода(self, передаваемые параметры):       # тело метода

Пример. Создаем метод, который выводит на печать характеристики мяча

 def Show(self):       print("Мяч: ", self.color, self.size )

Мы определили атрибуты класса и методы. Таким образом, класс для нашего мяча будет выглядеть так:

class Balldef __init__(self, color, size):         self.color =  color         self.size = size    def Show(self):       print("Мяч: ", self.color, self.size )

Перебирайте список в Python С помощью Map и Lambda

Лямбда-функция-это анонимная функция в Python. С помощью лямбда-функции мы можем взять n количество аргументов, но будет только одно выражение. Сила лямбды лучше проявляется, когда вы используете их как анонимную функцию внутри другой функции.

Функция map() выполняет указанную функцию в итеративном режиме.

Синтаксис

Синтаксис лямбды

Здесь выражение будет выполнено, и результат будет возвращен. аргументы: может быть n аргументов числа.

Синтаксис функции map ()

функция	Требуемый.
итерируемый	Требуемый. Последовательность списка, коллекции или объекта итератора.

Объяснение

В приведенном выше примере мы использовали комбинацию функций lambda и map для итерации списка. Здесь lambda y:y предоставляется в качестве входной функции, а ‘n’ является вторым аргументом функции map (). Таким образом, функция map() передаст каждый элемент n в функцию lambda y:y и вернет элементы.

Python Арифметические операторы

Следующие допущения переменная а 10, Ь является переменной величиной 20:

операторы	описание	примеров
+	Плюс — два объекта добавлены	а + выход 30 б
—	Сохранить — получить отрицательное число вычитается из другого числа или	а — Ь Выход -10
*	Умножение — перемножить два числа или возвращает строку повторяется несколько раз	выход 200 * б
Кроме того — х делится на у	б / 2 выход
%	Modulo — возвращает остаток деления	б% в 0 выход
**	Мощность — возвращает х, возведенное в степени у	а ** б 10 20-й мощности, выход +100000000000000000000
//	Take делящихся — Возвращает целую часть частного	9 // 2 выхода 4, выход 9,0 // 2,0 4,0

Следующий пример демонстрирует Python все арифметические операторы в действии:

#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-

a = 21
b = 10
c = 0

c = a + b
print "1 - c 的值为：", c

c = a - b
print "2 - c 的值为：", c 

c = a * b
print "3 - c 的值为：", c 

c = a / b
print "4 - c 的值为：", c 

c = a % b
print "5 - c 的值为：", c

# 修改变量 a 、b 、c
a = 2
b = 3
c = a**b 
print "6 - c 的值为：", c

a = 10
b = 5
c = a//b 
print "7 - c 的值为：", c

Примеры вышеуказанного вывода:

1 - c 的值为： 31
2 - c 的值为： 11
3 - c 的值为： 210
4 - c 的值为： 2
5 - c 的值为： 1
6 - c 的值为： 8
7 - c 的值为： 2

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)

Цикл for в Python.

У нас есть список и для того, чтобы не обращаться к каждому элементу по отдельности, мы можем воспользоваться циклом for. В следующем примере переберем список с брендами автомобилей.

>>> cars =
>>> for brend in cars
… print(brend) # отступ в 4 пробела
…ford
opel
audi
land rover
bmw

Во второй строке кода определяется цикл for. Python берет каждую торговую марку из списка и сохраняет его в переменной brend. После двоеточия код на следующей строке должен начинается с 4 пробелами. С помощью функции , название марки выводится в переменной brand. Затем код повторяется до тех пор, пока не закончатся элементы в списке.

1.2. Аргумент end фунции print.

Функция выводит свой аргумент, после чего курсор перемещает на следующую строку, но при большом количестве элементов в списке, не всегда это удобно. Можно воспользоваться аргументом end, записав его после переменной.

>>> cars =
>>> for brend in cars
… print(brend, end=’ ‘) # отступ в 4 пробела
…ford opel audi land rover bmw

Аргумент end записывается в виде end=’ ‘. Какое количество пробелов вы укажите, такое и будет после выводится между переменными.

1.3. Действия во время выполнения цикла for.

Во время цикла помимо вывода элементов, с ними можно выполнять различные действия. К примеру, можно выводить сообщения с каждым проходом цикла, для этого воспользуемся .

>>> cars =
>>> for brend in cars
… print(f»Автомобили торговой марки {brend.title()} очень надежные»)
…Автомобили торговой марки Ford очень надежные
Автомобили торговой марки Opel очень надежные
Автомобили торговой марки Audi очень надежные
Автомобили торговой марки Land Rover очень надежные
Автомобили торговой марки Bmw очень надежные

Со строками цикл for работает также как и со списком.

>>> mesage = ‘Hello World!’
>>> for i in mesage
… print(i * 5, end=’ ‘)
…HHHHH eeeee lllll lllll ooooo WWWWW ooooo rrrrr lllll ddddd !!!!!

1.4. Основные ошибки с циклом for.

В Python связь одной строки кода с предшествующей строкой обозначается отступами. В больших программах встречаются блоки кода с отступами в несколько разных уровней. Благодаря отступам, сильно упрощается чтение кода. Основные ошибки как раз и складываются из ошибок в пропущенных или лишних отступах.

Пропущенный отступ.

>>> mesage = ‘Hello World!’
>>> for i in mesage
… print(i * 5, end=’ ‘) # нет отступа в 4 пробела
File «<stdin>», line 2
print(i * 5, end=’ ‘)
^IndentationError: expected an indented block

Для устранения этой ошибки, достаточно поставить в следующей строке после команды for 4 пробела. В основном, если вы работаете в любом современном текстовом редакторе, то после двоеточия он сам поставит отступы на следующей строке.

Лишний отступ.
Пропущенное двоеточие.

Как написать собственную ленивую функцию или класс?

В заключительной части данной статьи мы выйдем на новый уровень и напишем собственную ленивую функцию. Это поможет нам расширить возможности встроенных функций Python.

Как вы уже поняли, ключевая часть ленивых вычислений это ничто иное, как генератор. Следовательно, мы можем просто написать нашу функцию в виде генератора.

Ленивая функция — генератор

def lazy_loading(items):
    for i in items:
        # здесь у вас может быть сложная логика
        yield i ** 2

items = 
for i in lazy_loading(items):
    print(i)

Ленивое свойство — декоратор

Другой распространенный способ организации ленивых вычислений состоит в инициализации свойств класса.

При инициализации класса некоторые свойства могут довольно долго вычисляться. В следующем примере свойство отнимает много времени, потому что ему необходимо вызвать API для получения списка названий городов. А если для некоторых стран нам эти значения не пригодятся, их получение станет потерей времени.

Отличным решением будет создать ленивый декоратор для этого свойства, чтобы затратные по времени операции выполнялись только по мере необходимости. Как мы можем видеть из результатов выполнения данного кода, свойство вызывается только после того, как мы выводим в консоль .

def lazy_property(fn):
    attr_name = '_lazy_' + fn.__name__

    @property
    def _lazy_property(self):
        if not hasattr(self, attr_name):
            setattr(self, attr_name, fn(self))
        return getattr(self, attr_name)
    return _lazy_property

class Country:
    def __init__(self, name, capital):
        self.name = name
        self.capital = capital

    @lazy_property
    def cities(self):
        # expensive operation to get all the city names (API call)
        print("cities property is called")
        return 

china = Country("china", "beijing")
print(china.capital)
# beijing
print(china.cities)
# cities property is called
#

Итак, в этой статье мы рассмотрели, как ленивые вычисления помогли оптимизировать встроенные функции Python. Надеемся, что эта статья даст вам возможность по-новому взглянуть на проблему оптимизации кода.

Перевод статьи «What is Lazy Evaluation in Python?».

Библиотека math

Для проведения вычислений с действительными числами язык Python содержит много дополнительных функций, собранных в библиотеку, которая называется math. Для использования этих функций в начале программы необходимо подключить библиотеку, что делается командой

import math # подключение модуля библиотеки

После подключения программа получает доступ ко всем функциям, методам и классам, содержащимся в нём. После подключения можно вызвать любую функцию из подключенной библиотеки по следующему правилу: указывается имя модуля и через точку имя функции

имя_модуля.имя_функции

Например, пусть мы хотим вызвать функцию вычисления Синус угла, задаваемого в радианахimport math y = sin(5) # ошибка не подключен модуль mathx = math.sin(5) # записываем имя модуля и через точку имя функции

Можно подключать не весь модуль, а какую-то его часть. Например, программист хочет использовать только одну функцию из математической библиотеки math. Если он подключит всю библиотеку, то будет добавлено более 40 функций, которые будут занимать место. Чтобы добавить в проект какую-то часть, используют ключевое слово from

from <имя подключаемого модуля> import <название функции>

Например.

from math import sin # подключена только одна функция siny = sin(5) # операция выполненаx = cos(5) # ошибка функция cos не подключена

Ниже приведен список основных функций модуля math. Некоторые из перечисленных функций (int, round, abs) являются стандартными и не требуют подключения модуля math для использования.

Не в Python Как Оператор Идентификации

Операторы идентификации используются для сравнения объектов. У нас есть «нет» href=»https://www.w3schools.com/python/python_operators.asp»>оператор href=»https://www.w3schools.com/python/python_operators.asp»>оператор

Программа для деления list1 из list2, но если какой-либо элемент в (Знаменателе не может

list1= 
list2= 
list3=[] 
for i in range(len(list1)): 
   #Denominator cannot be 0 
   if list2 is not 0: 
       list3.append(list1/list2) 
   else: 
       list3.append("Not Possible") 
print(list3) 

Output-

list1= 
# list containing integers 
int_list=[] 
# list containing float values 
float_list=[] 
for i in list1: 
   # if the data type of  
   if type(i) is not int: 
        float_list.append(i) 
   else: 
        int_list.append(i) 
print("float list",float_list) 
print("integer list",int_list) 

Output- 
float list  
integer list

Python Удалить Дубликаты Из СпискаPython Печать Без Новой СтрокиLearn Python the Hard Way Review PDFPython Map

Python Logical и оператор

Вот простой пример логического и оператора.

x = 10
y = 20

if x > 0 and y > 0:
    print('Both x and y are positive numbers')

Выход :

Перед выполнением логической эксплуатации выражения оцениваются. Так что вышеизложенное, если условие похоже на ниже:

if (x > 0) and (y > 0):
    print('Both x and y are positive numbers')

В Python каждая переменная или объект имеет логическое значение. Мы объяснили это более подробно в функции Python Bool ().

if x and y:
    print('Both x and y have boolean value as True')

Выход : Потому что ‘x’ и ‘y’ len () Функция вернется 2 i.e.> 0.

Давайте подтвердим вышеуказанное утверждение, определив пользовательский объект. Python использует функция, чтобы получить логическое значение объекта.

class Data:
    id = 0

    def __init__(self, i):
        self.id = i

    def __bool__(self):
        print('Data bool method called')
        return True if self.id > 0 else False


d1 = Data(-10)
d2 = Data(10)
if d1 and d2:
    print('Both d1 and d2 ids are positive')
else:
    print('Both d1 and d2 ids are not positive')

Выход:

Data bool method called
At least one of d1 and d2 ids is negative

Обратите внимание, что функция __Bool __ () вызывается только один раз, подтверждена из вывода оператора печати. Ниже диаграмма изображает блок-схему логического и операции

Ниже диаграмма изображает блок-схему логического и операции.

Перегрузка

Python поддерживает перегрузку операторов. Существуют определенные методы перегрузки оператора для объекта.

Посмотрим, что произойдет, если оператор не поддерживается для класса.

class Data:
    id = 0

    def __init__(self, i):
        self.id = i


d1 = Data(10)
d2 = Data(20)

d3 = d1 + d2
print(d3.id)

Вывод:

Traceback (most recent call last):
  File "/Users/pankaj/Documents/PycharmProjects/PythonTutorialPro/hello-world/operators_examples.py", line 9, in <module>
    d3 = d1 + d2
TypeError: unsupported operand type(s) for +: 'Data' and 'Data'

Если нам нужно поддерживать оператор + для класса Data, мы должны определить для него метод __add __(). Посмотрим обновленный код и результат.

class Data:
    id = 0

    def __init__(self, i):
        self.id = i

    def __add__(self, other):
        return Data(self.id + other.id)


d1 = Data(10)
d2 = Data(20)

d3 = d1 + d2
print(d3.id)

Выход: 30

В таблице ниже представлены методы переопределения для перегрузки оператора.

Оператор	Описание	Метод
+	Сложение	__add__(self, other)
–	Вычитание	__sub__(self, other)
*	Умножение	__mul__(self, other)
Истинное деление	__truediv__(self, other)
//	Floor Division	__floordiv__(self, other)
%	Остаток	__mod__(self, other)
**	Power	__pow__(self, other)
&	побитовый AND	__and__(self, other)
\|	побитовый OR	__or__(self, other)
^	побитовый XOR	__xor__(self, other)
>	Больше чем	__gt__(self, other)
>=	Больше чем или равно	__ge__(self, other)
<	Меньше чем	__lt__(self, other)
<=	Меньше чем или равно	__le__(self, other)
==	Равенства	__eq__(self, other)
!=	Не равно	__ne__(self, other)

Сравнения

Операторы сравнения используются для сравнения двух значений. Результатом всегда является логическое значение — или .

Список операторов сравнения:

==: возвращает True, если оба значения равны.
! =: возвращает True, если оба операнда не равны.
>: возвращает True, если левый операнд больше правого.
<: возвращает True, если левый операнд меньше правого.
> =: возвращает True, если левое значение больше или равно правому.
<=: возвращает True, если левое значение меньше или равно правому значению.

Давайте посмотрим на пример.

x = 10
y = 20

print(f'equals = {x == y}')
print(f'not equals = {x != y}')
print(f'greater than = {x > y}')
print(f'less than = {x < y}')
print(f'greater than or equal to = {x >= y}')
print(f'less than or equal to = {x <= y}')

Вывод:

Эти операторы работают и со строками. Строка считается большей, чем другая строка, если она идет после нее лексикографически. Например, «Привет» больше, чем «Привет» при лексикографическом сравнении.

Python приоритет операторов

В следующей таблице перечислены от самого высокого до самого низкого приоритета всех операторов:

операторы	описание
**	Индекс (наивысший приоритет)
~ + —	Побитовая инверсия, унарный плюс и минус (последние два метода по имени + и @ — @)
* /% //	Умножение, деление и по модулю взять делится
+ —	Добавление Вычитание
>> <<	Правый, левый оператор
&	Бит ‘И’
^ \|	Битовые операторы
<= <= >>	сравнение
<> ==! =	оператор равенства
=% = / = @ = — = + = * = * =	Операторы присваивания
это не	тождественный оператор
не работает в	оператор Член
не или и	Логические операторы

Следующий пример демонстрирует все действия Python оператор старшинства:

#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-

a = 20
b = 10
c = 15
d = 5
e = 0

e = (a + b) * c / d       #( 30 * 15 ) / 5
print "(a + b) * c / d 运算结果为：",  e

e = ((a + b) * c) / d     # (30 * 15 ) / 5
print "((a + b) * c) / d 运算结果为：",  e

e = (a + b) * (c / d);    # (30) * (15/5)
print "(a + b) * (c / d) 运算结果为：",  e

e = a + (b * c) / d;      #  20 + (150/5)
print "a + (b * c) / d 运算结果为：",  e

Примеры вышеуказанного вывода:

(a + b) * c / d 运算结果为： 90
((a + b) * c) / d 运算结果为： 90
(a + b) * (c / d) 运算结果为： 90
a + (b * c) / d 运算结果为： 50

Предыдущий: Python тип переменной
Далее: Python условные операторы