Красота Дмитрий

Введение в Python

Введение в Python

Почему именно язык программирования Python?

* Python относительно прост в изучении, поэтому он отлично подходит как первый язык программирования для начинающих.

* Python снабжен отличнейшей документацией, вызываемой простой командой help().

* Python с легкостью можно применять в любых целях: как написание небольших скриптов, так и создание полноценных приложений, от веб-программирования до разработки игр. Так же он по праву считается отличным выбором для наработок в сфере Искусственного Интеллекта.

* Отличительной чертой этого языка программирования является его кросс-платформенность. Большинство программ, написанных на Python без изменений запускаются и работают как на OS Windows, так и на Linux или Mac Os.

* Python обладает огромной стандартной библиотекой, которая позволяет решать разнообразные задачи: работа с базами данных, веб-разработка, сложные математичиские вычисления, создание GUI, FTP-доступ и т.д.

* Python широко используется во многих серьезных проектах: поисковик Google, сервис YouTube, фреймворк Google App Engine. Такие монстры IT, как Intel, Hewlett-Packard, IBM, Cisco используют Python с целью тестирования аппаратного обеспечения. Всем известный BitTorrent также написан на питоне. Даже компания Джорджа Лукаса Industrial Light & Magic и кинопомпания Стива Джобса Pixar используют этот язык программирования

* Вокруг языка программирования Python сформировалось обширное сообщество, поэтому вы всегда сможете найти ответ в Интернете, если у вас возникли какие-либо затруднения.

* Считается, что Python уступает некоторым другим языкам программирования, если речь идет о производительности (новичка вряд ли будет волновать эта проблема, по крайней мере, на первых порах), но этот недостаток легко исправить благодаря возможности Python'а встраиваться в программы, написанные на других языках (например, С или С++)

* Наконец, то что среда разработки этого языка программирования распространяется абсолютно бесплатно (а в некоторых операционных системах он уже предустановлен).

Все это делает язык программирования Python отличным выбором не только для новичка в программировании, но и для опытных программистов.

Все больше и больше людей хотят научиться программированию не обладая при этом узкоспециализированными математическими знаниями. Поэтому мы будем учить Python, ориентируясь на широкий круг пользователей, возьмем в качестве примеров программ самые наглядные задачи и снабдим их максимально подробными и понятными комментариями.

Python - Обзор

Don't learn to code. Code to learn!

Published: 08 September 2014

* Python является интерпретируемым: исходный код на Python не компилируется в машинный код, а выполняется непосредственно с помощью специальной программы-интерпретатора.

* Python это интерактивный язык: Это означает, что вы можете писать код прямо в оболочке интерпретатора и вводить новые команды по мере выполнения предыдущих.

* Python является объектно-ориентированым языком программирования. Python поддерживает принципы ООП, которые подразумевают инкапсуляцию кода в особые структуры, именуемые объектами.

История языка программирования Python

Python начал разрабатываться в конце восьмидесятых годов сотрудником Голландского Национального Исследовательского Института Математики и Информатики Гвидо ван Россумом.

Python вобрал в себя черты многих популярных в то время языков программирования: Algol-68, C, C++, Modula-3 ABC, SmallTalk, и это далеко не полный перечень.

Версия 1.0 появилась в 1994 году, 2.0 в 2000-м, а 3.0 в 2008-м году. На данный момент активно развиваются вторая и третья версии этого языка. Поддержка Python'a осуществляется командой разработчиков все того же института, при этом за ван Россумом осталось право решающего голоса в вопросах развития языка.

Особенности Python:

* Легкий для обучения: У Python'a относительно мало ключевых слов, простая структура и четко определенных синтаксис. Благодаря этому научиться основам языка можно за достаточно короткое время.

* Легко читаемый: Блоки кода в Python выделяются при помощи отступов, что совместно с ключевыми словами, взятыми из английского языка значительно облегчают чтение кода.

* Легкий в обслуживании: Одной из причин широкой популярности Python'a является простота обслуживания кода написанного на этом языке.

* Широкая стандартная библиотека: Наличие широкой кросс-платформенной библиотеки является еще одной сильной стороной этого языка программирования.

* Наличие интерактивного режима: позволяет "на лету" тестировать нужные участки кода

* Портативность: Python без проблем запускается на разных платформах, при этом сохраняет одинаковый интерфейс, независимо от того на каком компьютере вы работаете.

* Расширяемость: при необходимости в Python можно внедрять низкоуровневые модули написанные на иных языках программирования для наиболее гибкого решения поставленных задач.

* Работа с базами данных: в стандартной библиотеке Python можно найти модули для работы с большинством коммерческих баз данных.

* Создание GUI (Графического интерфейса пользователя): на Python возможно создание GUI приложений, которые будут работать независимо от типа вашей операционной системы.

Основы синтаксиса Python

Синтаксис языка Python во многом похож на синтаксис таких языков, как Perl, C и Java, но вместе с этим имеет ряд отличий от этих языков программирования. В этой статье мы рассмотрим необходимые основы этого языка программирования.

Первая программа на Python:

Во-первых, следует отметить, что на Python вы можете программировать в двух режимах: интерактивном и скриптовом

Интерактивный режим программирования:

Запуск в командной строке python без передачи в качестве аргумента названия файла запустит интерпретатор Python:

Введите следующий текст после строки приглашения Python и нажмите Enter:

1 | >>> print "Hello, Python!"

Если вы все сделали правильно, то интерпретатор выдаст строку:

Hello, Python!

Если вы получили ошибку - удостоверьтесь, что правильно переписали код и что используете интерпретатор версии 2.х (для версии 3.х следует использовать команду print ("Hello, Python"))

Скриптовый режим программирования:

Запуск в командной строке python с названием файла (он еще называется скрипт) в качестве параметра, начнет выполнение кода, записанного в данном файле. После завершения выполнения скрипта, интерпретатор будет снова неактивен.

Давайте, создадим простую программу-скрипт на Python. Откройте любой текстовый редактор (Sublime, Notepad++, gedit...), создайте в нем файл с именем test и расширением .py (все файлы, содержащие код на Python должны иметь расширение .py) и запишите в этот файл уже знакомый нам код и сохраните файл:

1 | print "Hello, Python!"

(Предполагается, что интерпретатор Python у вас задан в переменной PATH, то есть вы находясь в любой директории можете ввести python для запуска интерпретатора)

После этого введите следующую строку в командной строке и нажмите Enter:

python test.py

Идентификаторы в Python:

Идентификаторы в Python это имена используемые для обозначения переменной, функции, класса, модуля или другого объекта. Идентификатор должен начинаться с буквы (от a до Z) или со знака подчеркивания (_), после которых может идти произвольное количество букв, знаков подчеркивания и чисел (от 0 до 9).

В Python недопустимо использование знаков препинания или специальных символов, таких как @, $ или % в качестве идентификаторов. Кроме того, Python чуствителен к регистру, то есть cat и Cat это два разных имени.

В Python существует следующая договоренность для названия идентификаторов:

* Имена классов начинаются с большой буквы, все остальные идентификаторы - с маленькой.

* Использования знака подчеркивания в качестве первого символа идентификатора означает, что данный идентификатор является частным (закрытым от использования вне класса).

* Если идентификатор начинается и заканчивается двумя знаками подчеркивания (например, __init__ ) это означает, что он является специальным именем, определенным внутри языка.

Зарезервированые (ключевые) слова в Python:

В данной таблице собраны все ключевые слова Python.

and

elif

if

print

as

else

import

raise

assert

except

in

return

break

exec

is

try

class

finally

lambda

while

continue

for

not

which

def

from

or

yield

del

global

pass

Эти зарезервированные слова нельзя использовать в качестве имени переменной или любого другого идентификатора. Все ключевые слова Python состоят только из букв в нижнем регистре. Получить список ключевых слов возможно в интерпретаторе командой

1 | help ("keywords")

Строки и отступы:

Одна из первых особенностей Python, которая бросается в глаза программистам, начинающим изучать этот язык программирования, это то, что в нем не используются скобки для обозначения отдельных блоков кода. Вместо них в Python используются двоеточия и отступы.

Количество пробелов в отступах произвольно и выбирается каждым на свое усмотрение, однако по договоренности равняется четырем пробелам. При этом отступ всего блока должен быть одинаковым.

Например, этот блок кода будет работать (хотя так писать не стоит):

1 | if True:

2 | print "Hi"

3 | else:

4 | print "Bye"

А этот уже вызовет ошибку:

1 | if True:

2 | print "Hi"

3 | print "Bye"

Таким образом, в Python несколько строк кода с одинаковым отступом будут формировать отдельный блок кода. Благодаря такой системе значительно повышается читаемость кода и прививается привычка писать понятно и структурировано.

Многострочные выражения:

Выражения в Python, как правило, заканчиваются новой строкой. Однако, в этом языке программирования существует специальный символ переноса строки (\), показывающий, что с окончанием строки не заканчивается код. Например:

1 | total =item1 + \

2 | item2 + \

3 | item3

Выражения, которые находятся внутри скобок: квадратных ( [ ] ), фигурных ( { } ) или круглых ( ( ) ) не нуждаются в символе переноса строки. Например:

1 | days =["Sunday", "Monday", "Tuesday",

2 | "Wednesday", "Thursday", "Friday",

3 | "Saturday"]

Кавычки в Python:

В Python можно использовать одинарные ( ' ), двойные (") и тройные (''' или """) кавычки чтобы обозначить строчный тип данных, при этом начинаться и заканчиваться строка должна одинаковыми кавычками. Строка занимающая несколько строк кода должна быть обрамлена тройными кавычками. Например:

1 | name ='wasd'

2 | description ="Some text"

3 | biography =""" Some long text for few

4 | lines of code """

Комментирование в Python:

Символ решетки (#) в Python обозначает начало комментария. Любые символы после решетки и до конца строки считаются комментариями и игнорируются интерпретатором.

Например следующий код:

1 | # First line comment

2 | print "Hello, Python" # second comment

Выведет только Hello, Python в консоль.

Ввод нескольких инструкций на одной строке:

Точка с запятой (;) позволяет вводить несколько инструкций на одной строке. Например:

1 | import random; x = random.randint(); print x

Типы данных в Python

Published: 22 September 2014

Переменная в языке программирования это название для зарезервированного места в памяти компьютера, предназначенное для хранения значений. Это означает, что когда вы создаете переменную, вы на самом деле резервируете определенное место в памяти компьютера.

Основываясь на типе данных переменной, интерпретатор выделяет необходимое количество памяти и решает, что может находится в зарезервированной области памяти.

Для понимания, можете думать о переменной как о коробке, в которую можно положить любую вещь, но только определенного размера. Размер в данном примере будет типом переменной. Это не совсем верное определение, но оно дает общее представление о картине в целом.

Присвоение значения переменной:

В Python вам не нужно объявлять тип переменной вручную (как, например в С++). Объявление происходит автоматически (это называется динамическая типизация), когда вы присваиваете значение переменной. Знак равенства ( = ) используется для присвоения значения переменной.

Операнд по левую сторону от знака равно ( = ) это имя переменной, операнд по правую сторону - значение присвоенное этой переменной.

Например:

1 | country = "Swiss" # Присвоить значение Swiss переменной под названием country

2 | age = 23 # Присвоение значения 23 переменной age

3 | print country

4 | print age

При выполнении, данный код выведет:

1 | Swiss

2 | 23

Множественное присвоение значений:

В Python возможно присваивать одно значение нескольким переменным сразу. Например:

1 | a = b = c = 1

В данном создается объект со значением 1, и все 3 переменные указывают на область в памяти, в которой он находится.

Встроенные типы данных в Python:

Информация, сохраненная в памяти может быть разных типов данных. Например, возраст человека может быть числовым значением, а его адрес - буквенно-числовым. В Python существует множество стандартных типов данных, которые используются для хранения определенных значений и обладают своими специфическими методами.

К стандартным типам данных в Python относят:

* Числа (Numbers)

* Строка (String)

* Список (List)

* Кортеж (Tuple)

* Словарь (Dictionary)

Числовой тип данных в Python:

Числовой тип данных в Python предназначен для хранения числовых значений. Это неизменяемый тип данных, что означает, что изменение значения числового типа данных приведет к созданию нового объекта в памяти (и удалению старого)

Числовые объекты создаются, когда вы присваиваете им значение. Например:

1 | num1 = 23

2 | num2 = 42

Также вы можете удалять числовой объект при помощи ключевого слова del. Синтаксис команды del следующий:

1 | del num1 # удаляет переменную num1

2 | del num2, num3 # удаляет обе переменные num2 за num3 за раз

В Python есть четыре вида числового типа данных:

* int (целое число)

* long (длинное целое число [может быть представлено в восьмеричной или шестнадцатеричной системе исчисления])

* float (число с плавающей точкой: -0.2, 0.0, 3.14159265 и т.д.)

* complex (комплексное число)

Примеры видов числового типа данных:

int

long

float

complex

1

51924361L

0.0

3.14j

102

-0x19323L

15.20

45.j

-786

0122L

-21.9

9.322e-36j

0

0xDEFABCECBDAECBFBAEl

32.3+e18

.876j

0b10

535633629843L

-90.

-.6545+0J

-0x260

-052318172735L

-32.54e100

3e+26J

0x69

-4721885298529L

70.2-E12

4.53e-7j

Строки в Python:

Под строками в Python подразумевается набор символов между кавычками. В Python можно использовать пары одинарных либо двойных кавычек. Из строк можно взять подстроку используя оператор нарезки ( [ ] и [ : ] ) с индексами от нуля для первого символа строки и до последнего. Так же можно использовать обратную индексацию от -1 для последнего символа до начала.

Оператор плюс ( + ) для строк соединяет две строки в одну, звездочка ( * ) оператор повторения. Например:

1 | text = "Hello, Python!"

2 | print text[0] # Выводит первый символ

3 | print text[0:5] # Выводит подстроку text от 0 символа до 5 (включительно с нулевым, исключая пятый)

4 | print text[4:10] # Выведет строку от 4 символа до 10 (включая четвертый, исключая 10)

5 | print text[0:14] # Выведет всю строку

6 | print text[7:] # Выведет строку с 7 символа до конца

7 | print text[:5] # Выведет строку с начала до 5 символа. Аналогично print text[0:5]

8 | print text[:] # Выведет всю строку

9 | print text[-1] # Выводит последний символ

10 | print text[-1:-14] # Не сработает, выведет пустую строку

11 | print text[::2] # Третий аргумент - шаг. Выведет каждый второй символ

12 | print text[:: -1] # Шаг отрицательный. Выведет фразу наоборот

13 | print text + "Nice to code you" # Выведет новую строку

14 | print text[ -1] * 10 # Выведет 10 восклицательных знаков

В результате вы увидите следующее

Списки в Python:

Списки, пожалуй, самый универсальный составной тип данных в Python. Список состоит из элементов, разделенных запятыми, находящихся между квадратными скобками ( [ ] ). В определенной мере, списки подобны массивам в C. Единственной разницей является то, что элементы одного списка могут иметь разные типы данных.

Получить доступ к элементам, сохраненным в списке можно, точно так же, как и в строках, при помощи оператора нарезки ( [ ] и [:] ) и индексов, начиная с нуля и до конца. Знак плюс ( + ) объединяет два списка, а звездочка ( * ) - оператор повторения для списка. Например:

1 | my_list =[True, 786, 3.14, 'text', 70.2]

2 | second_list = [123, 'text']

3 |

4 | print my_list # Напечатает весь список

5 | print my_list[0] # Напечатает первый элемент списка

6 | print my_list[1:3] # Напечатает элементы списка со второго по третий

7 | print my_list[2:] # Напечатает элементы списка начиная с третьего

8 | print second_list * 2 # Напечатает удвоенный список

9 | print my_list + second_list # Напечатает объединенные списки

В результате вы увидите:

| [True, 786, 3.14, 'text', 70.2]

| True

| [786, 3.14]

| [3.14, 'text', 70.2]

| [123, 'text', 123, 'text']

| [True, 786, 3.14, 'text', 70.2, 123, 'text']

Кортежи в Python:

Кортеж это еще один составной тип данных, похожий на список. Кортеж состоит из ряда значений, разделенных запятыми, заключенными в круглые скобки ( ( ) ). Основным различием между списками и кортежами является то, что элементы кортежей не могут быть изменены. То есть, кортежи можно рассматривать как списки доступные только для чтения.

Если у вас нет необходимости изменять элементы списка, то для экономии места в памяти лучше использовать тип данных кортеж.

1 | my_tuple =(True, 786, 3.14, 'text', 70.2)

2 | second_tuple = (123, 'text')

3 |

4 | print my_tuple # Печатает весь кортеж

5 | print my_tuple[0] # Печатает первый элемент

6 | print second_tuple * 2 # Печатает удвоенный кортеж

7 | print my_tuple + second_tuple # Печатает объединенные кортежи

В результате вы получите:

| (True, 786, 3.14, 'text', 70.2)

| True

| (123, 'text', 123, 'text')

| (True, 786, 3.14, 'text', 70.2, 123, 'text')

При этом, следующие действия доступны для списков и недоступны для кортежей:

1 | my_list = ["Rome", 23, ["cat", "dog"], True, 3.14]

2 | my_tuple = ("Rome", 23, ["cat", "dog"], True, 3.14)

3 | my_list[0] = "Paris" # Замена значения первого элемента сработает для списка

4 | my_tuple[0] = "Paris" # Та же операция для кортежа вызовет ошибку

Словари в Python:

Словари в Python это неотсортированная колекция элементов, доступ к которым осуществляется по ключу. То есть, каждому ключу словаря соответствует определенное значение. Ключом может быть любой неизменяемый тип данных (число, строка, кортеж), значением - любой тип данных.

Пары ключ, значение словаря заключаются в фигурные скобки ( { } ). Есть несколько способов создания словарей:

1 | my_dict = { } # Создаем пустой словарь

2 | my_dict["country"] = "Mexico" # Присваиваем ключу country значение Mexico

3 | print my_dict["country"] # Выведет Mexico

4 |

5 | # Заполнение словаря при инициализации

6 | another_dict = {"number":23, 2: True, "my_list":[1, 2, 3]}

7 | print another_dict.keys() # Напечатает список всех ключей

8 | print another_dict.values() # Напечатает список всех значений

Данный код выведет следующее:

Обратите внимание, что ключи и значения выводятся не в том порядке, в котором мы их задавали.

Сеты в Python:

Сет в Python это еще один изменяемый, коллекционный тип данных, отличительной чертой которого является то, что он хранит только уникальные значания.

Создать сеты можно следующими способами:

1 | # Создание пустого сета

2 | s = set()

3 | # Создание сета инициализацией

4 | s = {"hi", "bye"}

Для добавление элемента в сет используется метод add, для удаления - pop или remove. Добавление в сет уже существующего элемента не повлияет на сет. Сеты обладают множеством методов для работы с уникальными элементами, например difference - возвращает элементы сета отсутствующие в другом сете, intersection - наоборот, возвращает елементы сета присутствующие в другом сете.

Преобразование типов данных:

Иногда может возникнуть необходимость преобразовать один тип данных в другой. Для этого существуют специальные встроенные функции Python. Вот некоторые из них:

Функция

Описание

int(x [,base])

Преобразовывает х в целое число. Например, int(12.4) -> 12

long(x [,base] )

Преобразовывает х в long. Например, long(20) -> 20L

float(x)

Преобразовывает х в число с плавающей точкой. Например float(10) -> 10.0

complex(real [,imag])

Создает комплексное число. Например complex(20) -> (20+0j)

str(x)

Преобразовывает х в строку. Например str(10) -> '10'

tuple(s)

Преобразовывает s в кортеж. Например tuple("hello") -> ( "h","e","l","l","o" )

list(s)

Преобразовывает s в список. Например list("Python") -> ["P","y","t","h","o","n" ]

dict(d)

Создает словарь из d. Например dict( [ (1,2), (3,4) ] ) -> { 1:2, 3:4 }

Операторы в Python

Published: 07 October 2014

Говоря простым языком, в выражении 2 + 3, числа "2" и "3" называются операндами, знак "+" оператором. В языке программирования Python существуют следующие типы операторов:

* Арифметические операторы

* Операторы сравнения (реляционные)

* Операторы присваивания

* Побитовые операторы

* Логические операторы

* Операторы членства (Membership operators)

* Операторы тождественности (Identity operators)

Рассмотрим их по порядку.

Арифметические операторы в Python:

Оператор

Описание

Примеры

+

Сложение - Суммирует значения слева и справа от оператора

15 + 5 в результате будет 20

20 + -3 в результате будет 17

13.4 + 7 в результате будет 20.4

-

Вычитание - Вычитает правый операнд из левого

15 - 5 в результате будет 10

20 - -3 в результате будет 23

13.4 - 7 в результате будет 6.4

*

Умножение - Перемножает операнды

5 * 5 в результате будет 25

7 * 3.2 в результате будет 22.4

-3 * 12 в результате будет -36

/

Деление - Делит левый операнд на правый

15 / 5 в результате будет 3

5 / 2 в результате будет 2 (В Python 2.x версии при делении двух целых чисел результат будет целое число)

5.0 / 2 в результате будет 2.5 (Чтобы получить "правильный" результат хотя бы один операнд должен быть float)

%

Деление по модулю - Делит левый операнд на правый и возвращает остаток.

6 % 2 в результате будет 0

7 % 2 в результате будет 1

13.2 % 5 в результате 3.2

**

Возведение в степень - возводит левый операнд в степень правого

5 ** 2 в результате будет 25

2 ** 3 в результате будет 8

-3 ** 2 в результате будет -9

//

Целочисленное деление - Деление в котором возвращается только целая часть результата. Часть после запятой отбрасывается.

12 // 5 в результате будет 2

4 // 3 в результате будет 1

25 // 6 в результате будет 4

Операторы сравнения в Python:

Оператор

Описание

Примеры

==

Проверяет равны ли оба операнда. Если да, то условие становится истинным.

5 == 5 в результате будет True

True == False в результате будет False

"hello" == "hello" в результате будет True

!=

Проверяет равны ли оба операнда. Если нет, то условие становится истинным.

12 != 5 в результате будет True

False != False в результате будет False

"hi" != "Hi" в результате будет True

<>

Проверяет равны ли оба операнда. Если нет, то условие становится истинным.

12 <> 5 в результате будет True. Похоже на оператор !=

>

Проверяет больше ли значение левого операнда, чем значение правого. Если да, то условие становится истинным.

5 > 2 в результате будет True.

True > False в результате будет True.

"A" > "B" в результате будет False.

<

Проверяет меньше ли значение левого операнда, чем значение правого. Если да, то условие становится истинным.

3 < 5 в результате будет True.

True < False в результате будет False.

"A" < "B" в результате будет True.

>=

Проверяет больше или равно значение левого операнда, чем значение правого. Если да, то условие становится истинным.

1 >= 1 в результате будет True.

23 >= 3.2 в результате будет True.

"C" >= "D" в результате будет False.

<=

Проверяет меньше или равно значение левого операнда, чем значение правого. Если да, то условие становится истинным.

4 <= 5 в результате будет True.

0 <= 0.0 в результате будет True.

-0.001 <= -36 в результате будет False.

Операторы присваивания в Python:

Оператор

Описание

Примеры

=

Присваивает значение правого операнда левому.

c = 23 присвоит переменной с значение 23

+=

Прибавит значение правого операнда к левому и присвоит эту сумму левому операнду.

с = 5

а = 2

с += а равносильно: с = с + а. с будет равно 7

-=

Отнимает значение правого операнда от левого и присваивает результат левому операнду.

с = 5

а = 2

с -= а равносильно: с = с - а. с будет равно 3

*=

Умножает правый операнд с левым и присваивает результат левому операнду.

с = 5

а = 2

с *= а равносильно: с = с * а. c будет равно 10

/=

Делит левый операнд на правый и присваивает результат левому операнду.

с = 10

а = 2

с /= а равносильно: с = с / а. c будет равно 5

%=

Делит по модулю операнды и присваивает результат левому.

с = 5

а = 2

с %= а равносильно: с = с % а. c будет равно 1

**=

Возводит в левый операнд в степень правого и присваивает результат левому операнду.

с = 3

а = 2

с **= а равносильно: с = с ** а. c будет равно 9

//=

Производит целочисленное деление левого операнда на правый и присваивает результат левому операнду.

с = 11

а = 2

с //= а равносильно: с = с // а. c будет равно 5

Побитовые операторы в Python:

Побитовые операторы предназначены для работы с данными в битовом (двоичном) формате. Предположим, что у нас есть два числа a = 60; и b = 13. В двоичном формате они будут иметь следующий вид:

a = 0011 1100

b = 0000 1101

Оператор

Описание

Примеры

&

Бинарный "И" оператор, копирует бит в результат только если бит присутствует в обоих операндах.

(a & b) даст нам 12, которое в двоичном формате выглядит так 0000 1100

|

Бинарный "ИЛИ" оператор копирует бит, если тот присутствует в хотя бы в одном операнде.

(a | b) даст нам 61, в двоичном формате 0011 1101

^

Бинарный "Исключительное ИЛИ" оператор копирует бит только если бит присутствует в одном из операндов, но не в обоих сразу.

(a ^ b) даст нам 49, в двоичном формате 0011 0001

~

Бинарный комплиментарный оператор. Является унарным (то есть ему нужен только один операнд) меняет биты на обратные, там где была единица становиться ноль и наоборот.

(~a ) даст в результате -61, в двоичном формате выглядит 1100 0011.

<<

Побитовый сдвиг влево. Значение левого операнда "сдвигается" влево на количество бит указанных в правом операнде.

a << 2 в результате даст 240, в двоичном формате 1111 0000

>>

Побитовый сдвиг вправо. Значение левого операнда "сдвигается" вправо на количество бит указанных в правом операнде.

a >> 2 даст 15, в двоичном формате 0000 1111

Логические операторы в Python:

Оператор

Описание

Примеры

and

Логический оператор "И". Условие будет истинным если оба операнда истина.

True and True равно True.

True and False равно False.

False and True равно False.

False and False равно False.

or

Логический оператор "ИЛИ". Если хотя бы один из операндов истинный, то и все выражение будет истинным.

True or True равно True.

True or False равно True.

False or True равно True.

False or False равно False.

not

Логический оператор "НЕ". Изменяет логическое значение операнда на противоположное.

not True равно False.

not False равно True.

Операторы членства в Python:

В добавок к перечисленным операторам, в Python присутствуют, так называмые, операторы членства, предназначенные для проверки на наличие элемента в составных типах данных, таких, как строки, списки, кортежи или словари:

Оператор

Описание

Примеры

in

Возвращает истину, если элемент присутствует в последовательности, иначе возвращает ложь.

"cad" in "cadillac" вернет True.

1 in [2,3,1,6] вернет True.

"hi" in {"hi":2,"bye":1} вернет True.

2 in {"hi":2,"bye":1} вернет False (в словарях проверяется наличие в ключах, а не в значениях).

not in

Возвращает истину если элемента нет в последовательности.

Результаты противоположны результатам оператора in.

Операторы тождественности в Python:

Операторы тождественности сравнивают размещение двух объектов в памяти компьютера.

Оператор

Описание

Примеры

is

Возвращает истину, если оба операнда указывают на один объект.

x is y вернет истину, если id(x) будет равно id(y).

is not

Возврашает ложь если оба операнда указывают на один объект.

x is not y, вернет истину если id(x) не равно id(y).

Приоритет операторов в Python

В следующей таблице описан приоритет выполнения операторов в Python от наивысшего (выполняется в первую очередь) до наинизшего.

Оператор

Описание

**

Возведение в степень

~ + -

Комплиментарный оператор

* / % //

Умножение, деление, деление по модулю, целочисленное деление.

+ -

Сложение и вычитание.

>> <<

Побитовый сдвиг вправо и побитовый сдвиг влево.

&

Бинарный "И".

^ |

Бинарный "Исключительное ИЛИ" и бинарный "ИЛИ"

<= < > >=

Операторы сравнения

<> == !=

Операторы равенства

= %= /= //= -= += *= **=

Операторы присваивания

is is not

Тождественные операторы

in not in

Операторы членства

not or and

Логические операторы

Условные конструкции в Python

Published: 10 October 2014

Условные конструкции в Python существуют для того, чтобы разработчик мог задавать определенное поведение программы в зависимости от заданных ей условий. Для использования таких конструкций программисту необходимо определить хотя бы одно условие, вместе с кодом, который будет выполнятся, если это условие истинно. Так же, при необходимости, возможно написать код, который будет выполнятся, если условие определенно как ложное.

Условные конструкции, это типичная структура для реализации механизма принятия решений, и они существуют в подавляющем большинстве языков программирования.

В Python предполагается, что любое ненулевое и непустое значение равняется истине (True), в то время, как ноль или пустой объект равняется лжи (False).

В Python существуют следующие условные конструкции:

* if

* if / elif / else

* вложенные if конструкции.

Условная конструкция if в Python:

Команда if в Python работает по той же схеме, что и в других языках программирования. Она содержит в себе логическое условие, и если это условие истинно (равно True) - выполнится блок кода, записанный внутри команды if. Если же логическое условие ложно (равно False), то блок кода записанный внутри команды if пропускается, а выполнение кода переходит на следующую после блока if строчку кода.

Например:

1 | # Происходит сравнение переменной num с нулем

2 | if num > 0:

3 | # Если переменная больше нуля, то печатается строка

4 | print "Число больше нуля"

5 | # Данная строка печатается в любом случае, поскольку она находится вне блока if

6 | print "Строка после блока if"

Конструкция if...else в Python:

В конструкцию if может быть добавлена команда else. Она содержит блок кода, который выполняется, если условие в команде if ложно.

Команда else является опциональной, в каждой if - конструкции может быть только одна команда else.

Например:

1 | if num > 0:

2 | # если переменная num больше нуля то выполняется этот блок кода

3 | print "Число больше нуля"

4 | else:

5 | # иначе выполнится этот блок кода

6 | print "Число меньше или равно нулю"

Команда elif в Python:

Команда elif позволяет проверить истинность нескольких выражений и в зависимости от результата проверки, выполнить нужный блок кода.

Как и команда else, команда elif являктся опциональной, однако, в отличие от команды else, у одной if-конструкции может существовать произвольное количество команд elif.

Например:

1 | # Производится последовательное сравнение переменной num.

2 | # Если num больше ста выполняется код в строке 4 и выполнение переходит на строку 13, иначе выполняется проверка в строке 6

3 | if num > 100:

4 | print "Число больше ста"

5 | # Если num больше пятидесяти - выполняется код в строке 7 и выполнение переходит на строку 13, иначе выполняется проверка в строке 8 и т.д.

6 | elif num > 50:

7 | print "Число больше пятидесяти"

8 | elif num > 25:

9 | print "Число больше двадцати пяти"

10 | # Если результат всех проверок оказался ложным выполняется блок в строке 11, после чего переходим на строку 13

11 | else:

12 | print "Число меньше двадцати пяти"

13 | print "Финальная строка"

Базовый Python не поддерживает конструкцию switch/case, как, например, JavaScript, но ее возможно реализовать при помощи if...elif...else конструкции.

Вложенные условные конструкции в Python:

В процессе разработки может возникнуть ситуация, в которой после одной истинной проверки следует сделать еще несколько. В таком случае необходимо использовать вложенные условные конструкции. То есть одну if...elif...else конструкцию внутри другой.

Например:

1 | if num > 100:

2 | if num < 150:

3 | print "Число больше ста, но меньше ста пятидесяти"

4 | elif num < 200:

5 | print "Число больше ста, но меньше двухсот"

6 | elif num > 50:

7 | if num < 90:

8 | print "Число больше пятидесяти, но меньше девяноста"

9 | else:

10 | print "Число больше пятидесяти и больше девяноста"

11 | else:

12 | print "Число меньше пятидесяти"

Логика выполнения вложенных условных конструкций та же, что и у обычных. Главное не запутаться с отступами и порядком выполнения сравнений.

Циклы в Python

Published: 18 October 2014

Часто возникают ситуации, в которых вам необходимо выполнить блок кода несколько раз. Как правило, команды выполняются одна вслед за другой, но существуют способы зациклить код. Во многих языках программирования для этой цели используются инструкции циклов. В Python существуют следующют два типа цикличных выражений:

* Цикл while

* Цикл for

Цикл while в Python:

Инструкция while в Python повторяет указанный блок кода до тех пор, пока указанное в цикле условие будет оставаться истинным.

Цикл while в Python записывается следующим образом:

1 | while условие:

2 | выражение

При этом выражением может быть как одна так и несколько инструкций. Условием может быть любое истинное или ненулевое значение. Выражение будет повторяться, пока условие будет истинным.

Когда условие становится ложным интерпретатор переводит выполнение программы на строку, следующую за циклом. Рассмотрим следующий пример цикла while в Python:

1 | money = 10 # создаем переменную money и присваиваем ей значение 10

2 | while money > 0: # Запускаем цикл

3 | print "We have %s dollars" % money

| # Мы внутри цикла. Печатаем сообщение

4 | money -= 1

| # Все еще внутри цикла. Уменьшаем на один переменную money

5 | print "No more money :( Time to work now"

| # Мы вне цикла. Печатаем сообщение

Запустив код, вы увидите следующий результат:

Бесконечный цикл:

Цикл while становится бесконечным в случае, когда условие цикла никогда не становится ложным. Примером задачи для реализации которой необходим бесконечный цикл может быть, например, создание программы "Часы", которая бесконечно будет обновлять и отображать время. Однако, часто бесконечный цикл является ошибкой начинающего программиста, который забыл добавить изменение условия цикла. Например:

1 | num = 1

2 | while num < 10:

3 | print "Hello"

Не спешите запускать данный цикл, иначе ваша программа начнет бесконечное выполнение. Чтобы остановить выполнение такого скрипта - в shell нужно нажать Ctrl+C.

Цикл for в Python:

Цикл for в Python обладает способностью переберать элементы любого комплексного типа данных (например, строки или списка). В Python цикл for обладает следующим синтаксисом:

1 | for item in sequence:

2 | statement(s)

Переменной item присваивается значение первого элемента sequence, после чего выполняется statement. Затем переменной item присваивается следующее по порядку значение и так далее до тех пор, пока не будут перебраны все элементы sequence. Например:

1 | word = "child" # строка word

2 | bag = ["knife", "wallet", "pen", "notebook"] # список bag

3 | countries = {"Swiss":"Bern", "Ukraine":"Kiev",
"italy":"Rome", "Australia":"Canberra", "Japan":"Tokyo"} # словарь countries
4 |

5 | for letter in word:

6 | print letter # печатаем по букве из word

7 |

8 | for item in bag:

9 | print item # печатаем по элементу из bag

10 |

11 | for county in countries:

12 | # По умолчанию цикл for проходит по ключам словарей

13 | # Но нам не составит труда получить значения ключей

14 | print "The capital of %s is %s" % (country, countries[country])

Запустив код выше получим:

Перебор комплексных типов данных по индексам:

Другой способ прохода циклом for по комплексным типам данных является проход по индексам. Как вы помните, любой элемент последовательности можно получить по его индексу. Для генерации списка индексов воспользуемся встроенной функцией range(). Например:

1 | week_days = ["Sun", "Mon", "Tue", "Wed", "Thu", "Fri", "Sat"]

2 | for index in range

3 | (len (week_days)): # функция len(sequence) возвращает длину (колчество элементов) в sequence

4 | print week_day[index]

В результате программа напечатает перечень дней недели.

Команда break в Python:

Команда break в Python прекращает выполнение цикла и переводит выполнение программы на строку следующую после цикла.

Команда break работает как в цикле while та и в цикле for. Например:

1 | # -*- coding: utf-8 -*- Устанавливаем кириллицу

2 | # пример команды break в цикле for

3 | metals = ["Cu", "Fe", "Al", "Au", "U", "Mg"]

4 | for item in metals:

5 | print item

6 | if item == "Au":

7 | print "Ура! Я нашел золото!"

8 | break

9 | print "--------- Начинаем другой цикл ----------"

10 | # пример команды break в цикле while

11 | age = 40

12 | while True:

13 | print "Мой возраст %s. Должен ходить на работу :-(" %age

14 | age += 1

15 | if age > 65:

16 | print "Ура! Наконец-то пенсия!"

17 | break

Запустив код выше получим такой результат:

Функции в Python

Published: 30 October 2014

Функция это блок организованного, многократно используемоего кода, который используется для выполнения конкретного задания. Функции обеспечивают лучшую модульность приложения и значительно повышают уровень повторного использования кода.

Создание функции

Существуют некоторые правила для создания функций в Python.

* Блок функции начинается с ключевого слова def, после которого следуют название функции и круглые скобки ( () ).

* Любые аргументы, которые принимает функция должны находиться внутри этих скобок.

* После скобок идет двоеточие ( : ) и с новой строки с отступом начинается тело функции.

Пример функции в Python:

1 | def my_function(argument):

2 | print argument

Вызов функции

После создания функции, ее можно исполнять вызывая из другой функции или напрямую из оболочки Python. Для вызова функции следует ввести ее имя и добавить скобки.

Например:

my_function("abracadabra")

Аргументы функции в Python

Вызывая функцию, мы можем передавать ей следующие типы аргументов:

* Обязательные аргументы (Required arguments)

* Аргументы-ключевые слова (Keyword argument)

* Аргументы по умолчанию (Default argument)

* Аргументы произвольной длины (Variable-length argumens)

Обязательные аргументы функции:

Если при создании функции мы указали количество передаваемых ей аргументов и их порядок, то и вызывать ее мы должны с тем же количеством аргументов, заданных в нужном порядке.

Например:

1 | def bigger(a,b):

2 | if a > b:

3 | print a

4 | else:

5 | print b

6 | # В описании функции указано, что она принимает 2 аргумента

7 | # Корректное использование функции

8 | bigger(5, 6)

9 | # Некорректное использование функции

0 | bigger()

1 | bigger(3)

2 | bigger(12, 7, 3)

Аргументы - ключевые слова

Аргументы - ключевые слова используются при вызове функции. Благодаря ключевым аргументам, вы можете задавать произвольный (то есть не такой каким он описан, при создании функции) порядок аргументов.

Например:

| def person(name, age):

| print name, "is", age, "years old"

|

| # Хотя в описании функции первым аргументом идет имя, мы можем вызвать функцию вот так

|

| person(age = 23, name = "John")

Аргументы, заданные по-умолчанию

Аргумент по умолчанию, это аргумент, значение для которого задано изначально, при создании функции.

Например:

| def space(planet_name, center = "Star"):

| print planet_name, "is orbiting a", center

| # Можно вызвать функцию space так:

| space("Mars")

| # В результате получим: Mars is orbiting a Star

|

| # Можно вызвать функцию space иначе:

| space("Mars", "Black Hole")

| # В результате получим: Mars is orbiting a Black Hole

Аргументы произвольной длины

Иногда возникает ситуация, когда вы заранее не знаете, какое количество аргументов будет необходимо принять функции. В этом случае следует использовать аргументы произвольной длины. Они задаются произвольным именем переменной, перед которой ставится звездочка (*).

Например:

| def unknown( * args):

| for argument in args:

| print argument

|

| unknown("hello", "world") # напечатает оба слова, каждое с новой строки

| unknown(1, 2, 3, 4, 5) # напечатает все числа, каждое с новой строки

| unknown() # ничего не выведет

Ключевое слово return

Выражение return прекращает выполнение функции и возвращает указанное после выражения значение. Выражение return без аргументов это то же самое, что и выражение return None. Соответственно, теперь становится возможным, например, присваивать результат выполнения функции какой либо переменной.

Например:

| def bigger(a,b):

| if a > b:

| return a # Если a больше чем b, то возвращаем b и прекращаем выполнение функции

| return b # Незачем использовать else. Если мы дошли до этой строки, то b, точно не меньше чем a

|

| # присваиваем результат функции bigger переменной num

| num = bigger(23, 42)

Область видимости

Некоторые переменные скрипта могут быть недоступны некоторым областям программы. Все зависит от того, где вы объявили эти переменные.

В Python две базовых области видимости переменных:

* Глобальные переменные

* Локальные переменные

Переменные объявленные внутри тела функции имеют локальную область видимости, те что объявлены вне какой-либо функции имеют глобальную область видимости.

Это означает, что доступ к локальным переменным имеют только те функции, в которых они были объявлены, в то время как доступ к глобальным переменным можно получить по всей программе в любой функции.

Например:

| # глобальная переменная age

| age = 44

| def info():

| print age # Печатаем глобальную переменную age

|

| def local_info():

| age = 22 # создаем локальную переменную age

| print age

|

| info() # напечатает 44

| local_info() # напечатает 22

Важно помнить, что для того чтобы получить доступ к глобальной переменной, достаточно лишь указать ее имя. Однако, если перед нами стоит задача изменить глобальную переменную внутри функции - необходимо использовать ключевое слово global.

Например:

| # глобальная переменная age

| age = 13

|

| # функция изменяющая глобальную переменную

| def get_older():

| global age

| age += 1

| print age # напечатает 13

| get_older() # увеличиваем age на 1

| print age # напечатает 14

Рекурсия

Рекурсией в программировании называется ситуация, в которой функция вызывает саму себя. Классическим примером рекурсии может послужить функция вычисления факториала числа.

Напомним, что факториалом числа, например, 5 является произведение всех натуральных (целых) чисел от 1 до 5. То есть, 1 * 2 * 3 * 4 * 5

Рекурсивная функция вычисления факториала на языке Python будет выглядеть так:

| def fact(num):

| if num == 0:

| return 1# По договоренности факториал нуля равен единице

| else:

| return num * fact(num - 1)

| # возвращаем результат произведения num и результата возвращенного функцией fact(num - 1)

Однако следует помнить, что использование рекурсии часто может быть неоправданным. Дело в том, что в момент вызова функции в оперативной памяти компьютера резервируется определенное количество памяти, соответственно чем больше функций одновременно мы запускаем - тем больше памяти потребуется, что может привести к переполнению стека (stack overflow) и программа завершится аварийно, не так как предполагалось. Учитывая это, там где это возможно, вместо рекурсии лучше применять циклы.

Рецепт создания функции в Python

Существует следующий алгоритм - рекомендация по созданию функции в Python. Например, мы создаем функцию вычисления площади прямоугольника.

1. Начинать следует с примеров того, что делает функция, и подобрать подходящее название. В нашем случае это будет выглядеть так:

| # На данном этапе мы еще не указываем имена переменных

| def rectangle_area_finder( ):

| """

| >>> rectangle_area_finder(3, 5)

| 15

| >>> rectangle_area_finder(17.2, 6)

| 103.2

| """

2. Указать типы данных, которые принимает функция и тип данных, который она возвращает

| # функция принимает два числа, а возвращает одно

| def rectangle_area_finder( ):

| """

| (num, num) -> num

| >>> rectangle_area_finder(3, 5)

| 15

| >>> rectangle_area_finder(17.2, 6)

| 103.2

| """

3. Подобрать подходящие названия для переменных

| # Поскольку это математическая функция нам вполне подойдут имена a и b

| def rectangle_area_finder(a, b):

| """

| (num, num) -> num

| >>> rectangle_area_finder(3, 5)

| 15

| >>> rectangle_area_finder(17.2, 6)

| 103.2

| """

4. Написать краткое, но содержательное описание функции

| def rectangle_area_finder(a, b):

| """

| (num, num) -> num

| Returns an area of a rectangle with given sides a and b.

| >>> rectangle_area_finder(3, 5)

| 15

| >>> rectangle_area_finder(17.2, 6)

| 103.2

| """

5. Написать собственно тело функции

| def rectangle_area_finder(a, b):

| """

| (num, num) -> num

| Returns an area of a rectangle with given sides a and b.

| >>> rectangle_area_finder(3, 5)

| 15

| >>> rectangle_area_finder(17.2, 6)

| 103.2

| """

| return a * b

6. Функция готова! Осталось вызвать ее с указанными в примерах аргументами

Как видно, при вызове команды help() с именем нашей функции в качестве аргумента мы получаем написанную нами документацию.

Сопровождайте ваши функции качественной документацией и программисты, которые будут работать с вашим кодом после вас будут вам благодарны.

Функциональное программирование в Python: lambda, zip, filter, map reduce

Published: 09 March 2017

Функциональным называется такой подход к процессу программирования, в программа рассматривается как вычисление математических функций, при этом не используются состояния и изменяемые объекты. Как правило, когда говорят о элементах функционального программировании в Python, то подразумеваются следующие функции: lambda, map, filter, reduce, zip.

Lambda выражение в Python:

lambda оператор или lambda функция в Python это способ создать анонимную функцию, то есть функцию без имени. Такие функции можно назвать одноразовыми, они используются только при создании. Как правило, lambda функции используются в комбинации с функциями filter, map, reduce.

Синтаксис lambda выражения в Python

1 | lambda arguments: expression

В качестве arguments передается список аргументов, разделенных запятой, после чего над переданными аргументами выполняется expression. Если присвоить lambda-функцию переменной, то получим поведение как в обычной функции (делаем мы это исключительно в целях демонстрации)

1 | >>> multiply = lambda x,y: x * y

2 | >>> multiply(21, 2)

3 | 42

Но, конечно же, все преимущества lambda-выражений мы получаем, используя lambda в связке с другими функциями

Функция map() в Python:

В Python функция map принимает два аргумента: функцию и аргумент составного типа данных, например, список. map применяет к каждому элементу списка переданную функцию. Например, вы прочитали из файла список чисел, изначально все эти числа имеют строковый тип данных, чтобы работать с ними - нужно превратить их в целое число:

1 | old_list = ['1', '2', '3', '4', '5', '6', '7']

2 |

3 | new_list = []

4 | for item in old_list:

5 | new_list.append(int(item))

6 |

7 | print (new_list)

8 |

9 | [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]

Тот же эффект мы можем получить, применив функцию map:

1 | old_list = ['1', '2', '3', '4', '5', '6', '7']

2 | new_list = list(map(int, old_list))

3 | print (new_list)

4 |

5 | [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]

Как видите такой способ занимает меньше строк, более читабелен и выполняется быстрее. map также работает и с функциями созданными пользователем:

1 | def miles_to_kilometers(num_miles):

2 | """ Converts miles to the kilometers """

3 | return num_miles * 1.6

4 |

5 | mile_distances = [1.0, 6.5, 17.4, 2.4, 9]

6 | kilometer_distances = list(map(miles_to_kilometers, mile_distances))

7 | print (kilometer_distances)

[1.6, 10.4, 27.84, 3.84, 14.4]

А теперь то же самое, только используя lambda выражение:

1 | mile_distances = [1.0, 6.5, 17.4, 2.4, 9]

2 | kilometer_distances = list(map(lambda x: x * 1.6, mile_distances))

3 |

4 | print (kilometer_distances)

[1.6, 10.4, 27.84, 3.84, 14.4]

Функция map может быть так же применена для нескольких списков, в таком случае функция-аргумент должна принимать количество аргументов, соответствующее количеству списков:

1 | l1 = [1,2,3]

2 | l2 = [4,5,6]

3 |

4 | new_list = list(map(lambda x,y: x + y, l1, l2))

5 | print (new_list)

[5, 7, 9]

Если же количество элементов в списках совпадать не будет, то выполнение закончится на минимальном списке:

1 | l1 = [1,2,3]

2 | l2 = [4,5]

3 |

4 | new_list = list(map(lambda x,y: + y, l1, l2))

5 |

6 | print (new_list)

[5,7]

Функция filter() в Python:

Функция filter предлагает элегантный вариант фильтрации элементов последовательности. Принимает в качестве аргументов функцию и последовательность, которую необходимо отфильтровать:

1 | mixed = ['мак', 'просо', 'мак', 'мак', 'просо', 'мак', 'просо', 'просо', 'просо', 'мак']

2 | zolushka = list(filter(lambda x: x == 'мак', mixed))

3 | print (zolushka)

['мак', 'мак', 'мак', 'мак', 'мак']

Обратите внимание, что функция, передаваемая в filter должна возвращать значение True / False, чтобы элементы корректно отфильтровались.

Функция reduce() в Python:

Функция reduce принимает 2 аргумента: функцию и последовательность. reduce() последовательно применяет функцию-аргумент к элементам списка, возвращает единичное значение. Обратите внимание в Python 2.x функция reduce доступна как встроенная, в то время, как в Python 3 она была перемещена в модуль functools.

Вычисление суммы всех элементов списка при помощи reduce:

1 | from functools import reduce

2 | items = [1,2,3,4,5]

3 | sum_all = reduce(lambda x,y: x + y, items)

4 |

5 | print (sum_all)

15

Вычисление наибольшего элемента в списке при помощи reduce:

1 | from functolls import reduce

2 | items = [1, 24, 17, 14, 9, 32, 2]

3 | all_max = reduce(lambda a,b: a if (a > b) else b, items)

4 |

5 | print (all_max)

32

Функция zip() в Python:

Функция zip объединяет в кортежи элементы из последовательностей переданных в качестве аргументов.

1 | a = [1,2,3]

2 | b = "xyz"

3 | c = (None, True)

4 |

5 | res = list(zip(a, b, c))

6 | print (res)

[(1, 'x', None), (2, 'y', True)]

Обратите внимание, что zip прекращает выполнение, как только достигнут конец самого короткого списка.

Объектно-ориентированное программирование в Python

Published: 04 November 2014

* ООП

Объектно-ориентированным программированием называется такой подход к программированию, в котором используются понятия класса и объекта. Говоря проще, когда перед нами стоит задача запрограммировать какой-либо объект, то намного легче сделать это описав этот объект, чем написав ряд функций.

Терминология объектно-ориентированного программирования:

* Класс (Class): Определенный программистом прототип программируемого объекта с набором атрибутов (переменных и методов), которые описывают данный объект. Доступ к аттрибутам и методам осуществляется через точку

* Переменная класса (Class variable): Переменная, доступная для всех экземпляров данного класса. Определяется внутри класса, но вне любых методов класса.

* Экземпляр класса (Instance): Отдельный объект-представитель определенного класса.

* Переменная экземпляра класса (Instance variable): Переменная определенная внутри медота класса, принадлежащая только к этому классу.

* Метод (Method): Особая функция, определенная внутри класса.

* Наследование (Inheritance): Передача аттрибутов и методов родительского класса дочерним классам.

* Перегрузка функций (Function overloading): Изменение работы метода, унаследованного дочерним классом от родительского класса.

* Перегрузка операторов (Operator overloading): Определение работы операторов с экземплярами данного класса.

Создание класса в Python:

Определение класса начинается с ключевого слова class, после него следует имя класса и двоеточие. Теперь с отступом можно описывать сам класс.

# Конструктор класса. Вызывается при создании экземпляра класса def __init__(self,name): self.name = name # переменная класса. Количество людей перевезенных КОНКРЕТНЫМ лифтом self.people_lifted = 0

# Метод перевозки людей def lift(self): print ("Lifted someone") # Увеличиваем количество людей перевезенных ЭТИМ лифтом self.people_lifted += 1 # Увеличиваем количество людей перевезенных ВСЕМИ лифтами Elevator.people_lifted +=1

# Метод печатающий информацию о конкретном лифте def info(self):
print (self.name, "lifted", self.people_lifted, "people out of", Elevator.people_lifted)

Создание экземпляров класса:

Чтобы создать экземпляр класса следует любой переменной присвоить значение имени класса, указав в скобках аргументы, которые принимает метод __init__().

| elevator_1 = Elevator("OTIS")

| elevator_2 = Elevator("PHILLIPS")

Получение доступа к атрибутам и методам класса:

Чтобы получить доступ к атрибутам класса в Python следует после объекта поставить точку и написать имя переменной или метода, которые вы хотите использовать:

| # Везем человека в лифте под именем OTIS

| elevator_1.lift()

| # Везем двоих человек в лифте под именем PHILLIPS

| elevator_2.lift()elevator_2.lift()

| # Получаем информацию по лифту под именем OTIS

| elevator_1.info()

| # Получаем информацию по лифту под именем PHILLIPS

| elevator_2.info()

Соединив все это в одном файле, получим следующее:

Углубленные темы объектно-ориентированного программирования, которые мы еще рассмотрим:

Наследование в Python.

Перегрузка методов в Python.

Перегрузка операторов в Python.

Сокрытие данных класса в Python.

Принципы ООП.

Модули в Python

Published: 20 March 2015

Система модулей позволяет вам логически организовать ваш код на Python. Группирование кода в модули значительно облегчает процесс написания и понимания программы. Говоря простым языком, модуль в Python это просто файл, содержащий код на Python. Каждый модуль в Python может содержать переменные, объявления классов и функций. Кроме того, в модуле может находиться исполняемый код.

Команда import в Python:

Вы можете использовать любой питоновский файл как модуль в другом файле, выполнив в нем команду import. Команда import в Python обладает следующим синтаксисом:

| import module_1[, module_2[,... module_N]

Когда интерпретатор Python встречает команду import, он импортирует (дает доступ) этот модуль, если он присутствует в пути поиска Python. Путь поиска Python это список директорий, в которых интерпретатор производит поиск перед попыткой загрузить модуль. Например, чтобы использовать модуль math следует написать:

| import math

| # Используем функцию sqrt из модуля math

| print (math.sqrt(9))

| # Печатаем значение переменной pi, определенной в math

| print (math.pi)

Важно знать, что модуль загружается лишь однажды, независимо от того, сколько раз он был импортирован. Это препятствует цикличному выполнению содержимого модуля.

Команда from ... import в Python

Команда from ... import позволяет вам импортировать не весь модуль целиком, а только определенное его содержимое. Например:

| # Импортируем из модуля math функцию sqrt

| from math import sqrt

| # Выводим результат выполнения функции sqrt.

| # Обратите внимание, что нам больше незачем указывать имя модуля

| print (sqrt(144))

|

| # Но мы уже не можем получить из модуля то, что не импортировали

| print (pi) # Выдаст ошибку

Выражение from ... import не импортирует весь модуль, а только предоставляет доступ к конкретным объектам, которые мы указали.

Команда from ... import * в Python:

В Python так же возможно импортировать всё (переменные, функции, классы) за раз из модуля, для этого используется конструкция from ... import *. Например:

| from math import *

| # Теперь у нас есть доступ ко всем функция и переменным, определенным в модуле math

|

| print (sqrt(121))

| print (pi)

| print (e)

Однако это конструкцию следует использовать с осторожностью, поскольку при импортировании нескольких модулей можно запутаться в своем собственном коде.

Местонахождение модулей в Python:

Когда вы импортируете модуль, интерпретатор Python ищет этот модуль в следующих местах:

1. Директория, в которой находится файл, в котором вызывается команда импорта

2. Если модуль не найден, Python ищет в каждой директории, определенной в консольной переменной PYTHONPATH.

3. Если и там модуль не найден, Python проверяет путь заданный по умолчанию

*

Путь поиска модулей сохранен в системном модуле sys в переменной path. Переменная sys.path содержит все три вышеописанных места поиска модулей.

Получение списка всех модулей Python установленных на компьютере:

Для того, чтобы получить список всех модулей, установленных на вашем компьютере достаточно выполнить команду:

| help("modules")

Через несколько секунд вы получите список всех доступных модулей.

Создание своего модуля в Python:

Чтобы создать свой модуль в Python достаточно сохранить ваш скрипт с расширением .py Теперь он доступен в любом другом файле. Например, создадим два файла: module_1.py и module_2.py и сохраним их в одной директории. В первом запишем:

| def hello():

| print ("Hello from module_1")

А во втором вызовем эту функцию:

| from module_1 import hello

|

| hello()

Выполнив код второго файла получим:

Hello from module_1

Функция dir():

Встроенная функция dir() возвращает отсортированный список строк, содержащих все имена, определенные в модуле.

| # на данный момент нам доступны лишь встроенные функции

| dir()

| # импортируем модуль math

| import math

| # теперь модуль math в списке доступных имен

| dir()

| # получим имена, определенные в модуле math

| dir(math)

Архитектура программы на Python:

Код на Python может быть организован следующим образом:

* Первый уровень это обычные команды на Python.

* Команды на Python могут быть собраны в функции.

* Функции могут быть частью класса.

* Классы могут быть определены внутри модулей.

* Наконец, модули могут составляться в пакеты модулей.

Пакеты модулей в Python:

Отдельные файлы-модули с кодом на Python могут объединяться в пакеты модулей. Пакет это директория (папка), содержащая несколько отдельных файлов-скриптов.

Например, имеем следующую структуру:

|_ my_file.py

|_ my_package

|_ __init__.py

|_ inside_file.py

В файле inside_file.py определена некая функция foo. Тогда чтобы получить доступ к функции foo, в файле my_file следует выполнить следующий код:

from my_package.inside_file import foo

Так же обратите внимание на наличие внутри директории my_package файла __init__.py. Это может быть пустой файл, который сообщает Python, что данная директория является пакетом модулей. В Python 3.3 и выше включать файл __init__.py в пакет модулей стало необязательно, однако, рекомендуется делать это ради поддержки обратной совместимости.

Работа с файлами в Python

Published: 21 May 2015

До теперь мы работали только с объектами, сохраненными в оперативной памяти компьютера. То есть после завершения работы программы все наши действия удалялись. Сегодня мы научимся работать с файлами в Python, то есть сохранять состояние программы в файле на жестком диске.

Открытие и закрытие файла в Python.

Перед тем как прочесть и записать что-либо в файл, его следует открыть. Чтобы открыть файл в Python используется встроенная функция open(). При вызове, эта функция создает объект типа файл, с которым в дальнейшем можно работать.

Синтаксис функции open() в Python.

my_file = open(имя_файла [, режим_доступа][, буферизация])

При этом:

имя_файла: строка, содержащая имя файла с расширением. Например, "my_file.txt".

режим_доступа: строка, которой мы указываем для чего открывается файл: для чтения, записи, добавления информации, и т.д. Например, "w". По умолчанию файл открывается для чтения - "r".

буферизация: Челое число. Если значение аргумента указано 0 - файл открывается без буферизации, 1 с построчной буферизацией, больше одного процесс буферизации выполняется с указанным размером буфера. Отрицательное число - разер буфера будет равен системному.

Список режимов доступа к файлу в Python.

r

Открывает файл только для чтения. Указатель стоит в начале файла.

rb

Открывает файл для чтения в двоичном формате. Указатель стоит в начале файла.

r+

Открывает файл для чтения и записи. Указатель стоит в начале файла.

rb+

Открывает файл для чтения и записи в двоичном формате. Указатель стоит в начале файла.

w

Открывает файл только для записи. Указатель стоит в начале файла. Создает файл с именем имя_файла, если такового не существует.

wb

Открывает файл для записи в двоичном формате. Указатель стоит в начале файла. Создает файл с именем имя_файла, если такового не существует.

w+

Открывает файл для чтения и записи. Указатель стоит в начале файла. Создает файл с именем имя_файла, если такового не существует.

wb+

Открывает файл для чтения и записи в двоичном формате. Указатель стоит в начале файла. Создает файл с именем имя_файла, если такового не существует.

a

Открывает файл для добавления информации в файл. Указатель стоит в конце файла. Создает файл с именем имя_файла, если такового не существует.

ab

Открывает файл для добавления в двоичном формате. Указатель стоит в конце файла. Создает файл с именем имя_файла, если такового не существует.

a+

Открывает файл для добавления и чтения. Указатель стоит в конце файла. Создает файл с именем имя_файла, если такового не существует.

ab+

Открывает файл для добавления и чтения в двоичном формате. Указатель стоит в конце файла. Создает файл с именем имя_файла, если такового не существует.

Атрибуты файлового объекта в Python.

Как только файл был открыт и у вас появился файловый объект, вы можете получить следующую информацию о нем:

file.closed

Возвращает True если файл был закрыт.

file.mode

Возвращает режим доступа, с которым был открыт файл.

file.name

Возвращает имя файла.

file.softspace

Возвращает False если при выводе содержимого файла следует отдельно добавлять пробел.

Например:

| my_file = open("some.txt", "w")

| print ("Имя файла: ", my_file.name)

| print ("Файл закрыт: ", my_file.closed)

| print ("В каком режиме файл открыт: ", my_file.mode)

| print ("Пробелы: ", my_file.softspace)

Закрытие файла в Python. Метод close().

Метод файлового объекта close() автоматически закрывает файл, при этом теряется любая несохраненная информация. Работать с файлом (читать, записывать) после этого нельзя.

Python автоматически закрывает файл если файловый объект к которому он привязан присваивается другому файлу. Однако, хорошей практикой будет вручную закрывать файл командой close().

| my_file = open("some.txt")

| print ("Имя файла: ", my_file.name)

| print ("Файл закрыт: ", my_file.closed)

| my_file.close()

| print ("А теперь закрыт: ", my_file.closed)

Чтение и запись файлов в Python

Для файлового объекта доступен целый набор методов, чтобы облегчить нашу работу с файлом.

Запись в файл в Python. Метод write().

Метод write() записывает любую строку в открытый файл. Важно помнить, что строки в Python могут содержать двоичные данные, а не только текст.

Метод write() не добавляет символ переноса строки ('\n') в конец файла.

Синтаксис метода write().

| my_file.write(string);

Например:

| my_file = open("some.txt", "w")

| my_file.write("Мне нравится Python!\nЭто классный язык!")

| my_file.close()

Вышеприведенный код создаст файл some.txt и запишет в него указанную строку.

Чтение из файла в Python. Метод read().

Метод read() читает строку из открытого файла.

Синтаксис метода read().

| my_file.read([count])

Необязательный параметр count - это количество байт, которые следует прочитать из открытого файла. Этот метод читает информацию с начала файла и, если параметр count не указан, до конца файла.

Например, прочтем созданный нами файл some.txt:

1 | my_file = open("some.txt")

2 | my_string = my_file.read()

3 | print ("Было прочитано:")

4 | print (my_string)

5 | my_file.close()

Как узнать позицию указателя в файле в Python.

После того как вы вызвали метод read() на файловом объекте, если вы повторно вызовете read(), то увидите лишь пустую строку. Это происходит потому, что после первого прочтения указатель находится вконце файла. Для того чтобы узнать позицию указателя можно использовать метод tell().

Например:

| my_file = open("some.txt")

| my_file.read(10)

| print ("Я на позиции: ", my_file.tell())

| my_file.close()

Говоря проще, метод tell() сообщает в скольки байтах от начала файла мы сейчас находимся.

Чтобы перейти на нужную нам позицию, следует использовать другой метод - seek().

Синтаксис метода seek().

| my_file.seek(offset, [from])

Аргумент offset указывет на сколько байт перейти. опциональный аргумент from означает позицию, с которой начинается движение. 0 - означает начало файла, 1 нынешняя позиция, 2 - конец файла.

The seek(offset[, from]) method changes the current file position. The offset argument indicates the number of bytes to be moved. The from argument specifies the reference position from where the bytes are to be moved.

Например:

| my_file = open("some.txt", "r")

| print (my_file.read(10))

| print ("Мы находимся на позиции: ", my_file.tell())

| # Возвращаемся в начало

| my_file.seek(0)

| print (my_file.read(10))

| my_file.close()

Добавление в файл. Метод write()

Если вы хотите не перезаписать файл полностью (что делает метод write в случае открытия файла в режиме 'w'), а только добаить какой-либо текст, то файл следует открывать в режиме 'a' - appending. После чего использовать все тот же метод write.

Например:

| # Удалит существующую информацию в some.txt и запишет "Hello".

| my_file = open("some.txt", 'w')

| my_file.write("Hello")

| my_file.close()

| # Оставит существующую информацию в some.txt и добавит "Hello".

| my_file = open("some.txt", 'a')

| my_file.write("Hello")

| my_file.close()

Расширенная работа с файлами в Python.

Для доступа к более широкому функционалу в работе с файлами в Python, как то удаление файлов, создание директорий и т.д. Следует подключить библиотеку os. Скоро выйдут статьи с примерами.

Приложение-пример работы с файлами в Python.

В качестве приложения примера мы напишем программу сохранения результата игрока. Программе задается имя игрока и его результат, а она добавляет эту запись в отсортированный список. Рейтинг результатов.

Обработка исключительных ситуаций в Python

Published: 22 September 2015

Исключительной называется ситуация, в которой программа ведет себя не так, как предполагал разработчик. Причиной такой ситуации может быть как недоброкачественная работа программиста, так и недопонимание пользователя или умышленные действия взломщика.

Возьмем в качестве примера следующий скрипт. Программа спрашивает у пользователя число и делит сто на это число:

1 | a = float(input("Введите число "))

2 | print (100 / a)

Если пользователь введет информацию, которую мы от него ожидаем, то все сработает как нужно.

Вот что произойдет просто потому, что мы не учли, что на ноль делить нельзя.

А вот что случится, если кто-то специально попытается поломать программу.

Чем сложнее программа, тем больше у нее уязвимых мест, которые вам придется учитывать в процессе разработки. Python предлагает следующий механизм обработки исключительных ситуаций.

Блок try-except в Python

Уязвимый код заключается в блок try, после которого следует блок except, которому может задаваться возможная ошибка и реакция на нее:

1 | try:

2 | a =float(input("Введите число: "))

3 | except ValueError:

4 | print ("Это не число!")

В данном примере программа пытается конвертировать информацию введенную пользователем в тип float, если же при этом возникнет ошибка класса ValueError, то выводится строка "This is not a valid number". В блоке except мы можем задать те классы ошибок на которые данный блок должен сработать, если мы не укажем ожидаемый класс ошибок, то блок будет реагировать на любую возникшую ошибку.

Блок try может содержать неограниченное количество блоков except:

1 | try:

2 | a =float(input ("Введите число: ")

3 | print (100 / a)

4 | except ValueError:

5 | print ("Это не число")

6 | except ZeroDivisionError:

7 | print ("На ноль делить нельзя")

Кроме того мы можем добавить пустой блок except, который будет срабатывать на непредвиденную выше ошибку. Пустой блок except всегда должен идти последним:

1 | try:

2 | a =float(input ("Введите число: ")

3 | print (100 / a)

4 | except ValueError:

5 | print ("Это не число")

6 | except ZeroDivisionError:

7 | print ("На ноль делить нельзя")

8 | except:

9 | print ("Неожиданная ошибка.")

Блок else в блоке try-except в Python

Блоку except можно добавить необязательный блок else, который сработает в случае, если программа выполнилась без ошибок:

1 | try:

2 | a =float(input ("Введите число: ")

3 | print (100 / a)

4 | except ValueError:

5 | print ("Это не число")

6 | except ZeroDivisionError:

7 | print ("На ноль делить нельзя")

8 | except:

9 | print ("Неожиданная ошибка.")

10 | else:

11 | print ("Код выполнился без ошибок")

В результате, мы получим следующее.

Блок finally в Python

Также у блока except есть еще один необязательный блок finally, который сработает независимо от того, выполнился код с ошибками или без:

1 | try:

2 | a =float(input ("Введите число: ")

3 | print (100 / a)

4 | except ValueError:

5 | print ("Это не число")

6 | except ZeroDivisionError:

7 | print ("На ноль делить нельзя")

8 | except:

9 | print ("Неожиданная ошибка.")

10 | else:

11 | print ("Код выполнился без ошибок")

12 | finally:

13 | print ("Я выполняюсь в любом случае!")

Таким образом, используя обработку исключительных ситуаций, вы можете защитить программу от взлома, непредвиденного поведения и в будущем получить детальную информацию по логическим ошибкам, содержащимся в ней.

HTML парсер на Python

Published: 08 April 2015

Учитывая современное развитие Интернета, было бы кощунством не написать приложение, взаимодействующее со всемирной паутиной. Сегодня мы напишем простенький html-парсер на Python. Наше приложение будет читать код указанной страницы сайта и сохранять все ссылки в ней в отдельный файл. Это приложение может помочь SEO-аналитикам и веб-разработчикам.

Писать будем на Python 3, в котором есть встроенный класс для html-парсера из модуля html.parser

| from html.parser import HTMLParser

Так же нам понадобится функция urlopen из модуля urllib

| from urllib.request import urlopen

Именно функция urlopen будет получать исходный код указанной странички.

Перегрузка класса HTMLParser

Наша задача таким образом перегрузить функционал существующего класса HTMLParser, чтобы он соответствовал нашей задаче.

| class MyHTMLParser(HTMLParser):

| def __init__(self, site_name, * args, * * kwargs):

| # список ссылок

| self.links = []

| # имя сайта

| self.site_name = site_name

| # вызываем __init__ родителя

| super().__init__( * args, * * kwargs)

| # при инициализации "скармливаем" парсеру содержимое страницы

| self.feed(self.read_site_content())

| # записываем список ссылок в файл

self.write_to_file()

Базовый класс HTMLParser имеет несколько методов, нас в данном случае интересуют метод handle_start_tag. Этот метод вызывается каждый раз, когда наш парсер встречает в тексте октрывающий html-тэг.

| def handle_starttag(self, tag, attrs):

| # проверяем является ли тэг тэгом ссылки

| if tag == 'a':

| # находим аттрибут адреса ссылки

| for attr in attrs:

| if attr[0] = = 'href':

| # проверяем эту ссылку методом validate() (мы его еще напишем)

| if not self.validate(attr[0]):

| # вставляем адрес в список ссылок

self.links.append(attr[1])

Напишем вспомогательный метод validate:

| def validate(self, link):

| """ Функция проверяет стоит ли добавлять ссылку в список адресов.

| В список адресов стоит добавлять если ссылка:

| 1) Еще не в списке ссылок

| 2) Не вызывает javascript-код

| 3) Не ведет к какой-либо метке. (Не содержит #)

| """

return link in self.links or'#'inlink or'javascript:' inlink

Создадим метод, который будет открывать указанную страницу и выдавать ее содержимое.

def read_site_content(self):

return str(urlopen(self.site_name).read())

Осталось добавить возможность записи списка ссылок на диск в читабельном формате:

| def write_to_file(self):

| # открываем файл

| f =open('links.txt', 'w')

| # записываем отсортированный список ссылок, каждая с новой строки

| f.write('\n'.join(sorted(self.links)))

| # закрываем файл

f.close()

Все готово, можем запускать парсер.

| parser = MyHTMLParser("http://python.org")

После того как вы запустите данный скрипт в директории, где находится ваш файл появится текстовый документ links.txt, содержащий ссылки.

Конечно, данный пример достаточно примитивен, но на его основе вы можете попробовать написать, к примеру, веб-crawler, который будет анализировать весь сайт целиком, а не одну его страницу.

Примитивный Paint на Python

В данной статье мы напишем простенькую рисовалку на Python. На этом примере мы потренируемся в создании GUI, использовании макетов компоновки в tkinter, передаче дополнительных аргументов в функцию-обработчик нажатия кнопки и использовании lambda-функции в Python.

Для этого примера удобнее будет использовать классовый подход к созданию GUI. Для начала определим класс Paint:

| from tkinter import *

| class Paint(Frame):

| def __init__(self, parent):

| Frame.__init__(self, parent)

| self.parent = parent

| def main():

| root = Tk()

| root.geometry("1920x1080+300+300")

| app = Paint(root)

| root.mainloop()

| if __name__ == "__main__":

| main()

Запустив этот код вы должны получить простенькое окно, с которым мы будем работать дальше.

Теперь напишем для класса Paint метод setUI, в котором будет задаваться расположение всех кнопок, меток и самого поля для рисования. У нас будет два ряда кнопок, первый ряд с кнопками устанавливающими цвет, второй ряд устанавливает размер кисти для рисования. Под ними будет идти поле для рисования.

Это достаточно объемный метод, однако многие строки повторяются, так что наберитесь терпения:

| def setUI(self):

| self.parent.title("Pythonicway PyPaint") # Устанавливаем название окна

| self.pack(fill=BOTH, expand=1) # Размещаем активные элементы на родительском окне

|

| self.columnconfigure(6, weight=1)
# Даем седьмому столбцу возможность растягиваться, благодаря чему кнопки не будут разъезжаться при ресайзе
| self.rowconfigure(2, weight=1) # То же самое для третьего ряда

| self.canv = Canvas(self, bg="white") # Создаем поле для рисования, устанавливаем белый фон

| self.canv.grid(row=2, column=0, columnspan=7,

| padx=5, pady=5, sticky=E+W+S+N)
# Прикрепляем канвас методом grid. Он будет находится в 3м ряду, первой колонке, и будет занимать 7 колонок, задаем отступы по X и Y в 5 пикселей, и заставляем растягиваться при растягивании всего окна
| color_lab = Label(self, text="Color: ") # Создаем метку для кнопок изменения цвета кисти

| color_lab.grid(row=0, column=0, padx=6)
# Устанавливаем созданную метку в первый ряд и первую колонку, задаем горизонтальный отступ в 6 пикселей

| red_btn = Button(self, text="Red", width=10)
# Создание кнопки: Установка текста кнопки, задание ширины кнопки (10 символов)
| red_btn.grid(row=0, column=1) # Устанавливаем кнопку первый ряд, вторая колонка

|

| # Создание остальных кнопок повторяет ту же логику, что и создание

| # кнопки установки красного цвета, отличаются лишь аргументы.

|

| green_btn = Button(self, text="Green", width=10)

| green_btn.grid(row=0, column=2)

| blue_btn = Button(self, text="Blue", width=10)

| blue_btn.grid(row=0, column=3)

|

| black_btn = Button(self, text="Black", width=10)

| black_btn.grid(row=0, column=4)

|

| white_btn = Button(self, text="White", width=10)

| white_btn.grid(row=0, column=5)

| size_lab = Label(self, text="Brush size: ") # Создаем метку для кнопок изменения размера кисти

| size_lab.grid(row=1, column=0, padx=5)

| one_btn = Button(self, text="Two", width=10)

| one_btn.grid(row=1, column=1)

|

| two_btn = Button(self, text="Five", width=10)

| two_btn.grid(row=1, column=2)

| five_btn = Button(self, text="Seven", width=10)

| five_btn.grid(row=1, column=3)

|

| seven_btn = Button(self, text="Ten", width=10)

| seven_btn.grid(row=1, column=4)

| ten_btn = Button(self, text="Twenty", width=10)

| ten_btn.grid(row=1, column=5)

|

| twenty_btn = Button(self, text="Fifty", width=10)

| twenty_btn.grid(row=1, column=6, sticky=W)

Не забудьте добавить вызов этого метода в __init__, чтобы все работало.

self.setUI()

Если вы сделали все верно, то при запуске всего кода вы увидите следующее окно:

Теперь создадим метод рисования на холсте. Для начала создадим переменные класса устанавливающие размер и цвет кисти, в метод __init__ допишите:

self.brush_size = 10self.brush_color = "black"

Сам метод рисования будет выглядеть следующим образом:

1 | def draw(self, event):

2 | self.canv.create_oval(event.x - self.brush_size,

3 | event.y - self.brush_size,

4 | event.x + self.brush_size,

5 | event.y + self.brush_size,

6 | fill=self.color, outline=self.color)

Рисование осуществляется путем создания кругов на холсте: пользователь зажимает левую кнопку мыши и при движении мышью, по пути следования курсора будут отрисовываться круги. Метод draw принимает аргумент event, на основе которого мы будем формировать овалы. Метод create_oval класса Canvas получает четыре координаты, на основе которых создается квадрат, в который вписывается круг. В качестве этих координат мы передаем позицию курсора, поэтому первая координата по оси икс будет позиция курсора минус размер кисти, вторая координата по оси икс - позиция курсора плюс размер кисти, то же самое для оси игрек. Это может показаться сложным, но скоро вы запустите наше приложение и увидите все своими глазами.

Осталось только привязать к канвасу обработку только что созданного метода. Добавьте следую строку после прикрепления канваса (self.canvas.grid...)

self.canv.bind("<B1-Motion>", self.draw)

<B1-Motion> означает "при движении зажатой левой кнопки мыши" вызывать метод draw. Теперь мы можем рисовать!

Уже выглядит неплохо. Добавим возможность изменять цвет кисти, заставим кнопки верхнего ряда работать. Для этого сначала создадим метод изменения цвета кисти:

| def set_color(self, new_color):

| self.color = new_color

После этого в каждой кнопке верхнего ряда следует добавить код обработки нажатия этой кнопки по следующему шаблону:

| red_btn = Button(self, text="Red", width=10, command=lambda: self.set_color("red"))

| red_btn.grid(row=0, column=1)

Код который мы добавили - command = lambda: self.set_color("red"), привязывает функцию с нужным нам аргументом к кнопке. Мы используем lambda-функцию потому-что, без lambda функция вызовется сразу при создании кнопки, а не только при ее нажатии. (Можете попробовать такую строку command = self.set_color("red") и цвет сразу установится на красный). Добавив этот код с нужными аргументами (а это "green", "blue", "black", "white") ко всем кнопкам получим возможность изменять цвет кисти:

Теперь добавим метод изменения размера кисти:

| def set_brush_size(self, new_size):

| self.brush_size = new_size

И модернизируем код каждой кнопки нижнего ряда по следующему шаблону:

one_btn = Button(self, text="Two", width=10, command=lambda: self.set_brush_size(2))

Логика работы этих кнопок та же, что и у кнопок изменения цвета кисти. Получаем следующий результат:

На этом практически все, осталось добавить функционал очистки холста. Мы оставили место в верхнем ряду кнопок, его и заполним. Добавьте следующий код в наш метод setUI:

| clear_btn = Button(self, text="Clear all", width=10, command=lambda: self.canv.delete("all"))

| clear_btn.grid(row=0, column=6, sticky=W)

Для очистки холста мы используем метод delete класса Canvas, чтобы удалить все с холста в качестве аргумента методу delete мы передаем "all". Вот и все, у нас есть примитивный Paint.

P.S.: Запустив данное приложение, вы заметите, что если провести мышкой быстро, то линии у нас получаются прерывчастыми. Это вызвано тем, что движение происходит быстрее, чем завершается очередной цикл root.mainloop, соответственно все, что попадает "между" итерациями цикла пропадает. Решение этой проблемы само по себе достаточно интересное задание, однако оно требует намного более сложного кода.

P.P.S: Исходный код проекта на GitHub (https://github.com/g0t0wasd/python/blob/master/programs/gui/PyPaint.py)

Об авторе

Всем привет! Меня зовут Дмитрий Красота, я ведущий программист, сертифицированный Python-cпециалист.

О себе.

Изначально программирование было просто хобби. Еще в школе я баловался с JavaScript, потом прочел пару книг по С++. Как и многие хотел написать собственную игру. Конечно, до тех пор, пока я не узнал о языке программирования Python это были только фантазии. Постепенно совершенствуясь и открывая новые источники информации, я все больше и больше стал склоняться к выбору профессии программиста, разработчика на Python.

О блоге. (http://pythonicway.com)

Основная проблема, с которой я сталкивался когда был еще школьником это отсутствие качественного обучающего материала по программированию. Обидно, ведь тема благодатная и прибыльная, многие известные люди называют программирование - грамотностью 21 века. Так же как умение читать в 18 веке давало значительное преимущество перед остальными людьми, так и умение программировать сегодня это в значительной мере залог успешной и благополучной жизни (ни для кого не секрет сколько сегодня получают программисты). И тем не менее информация в книгах достаточно ограниченая, скудная, лишенная наглядных примеров.

В своем блоге я стараюсь дать максимально широкий спектр информации по теме программирования на Python. И что самое важное - дополнить его наглядными примерами программ на языке Python, включительно с примерами игр на этом ЯП.

Content

Красота Дмитрий Введение в Python

Введение в Python

Почему именно язык программирования Python?

Основы синтаксиса Python

Типы данных в Python

Операторы в Python

Условные конструкции в Python

Циклы в Python

Функции в Python

Функциональное программирование в Python: lambda, zip, filter, map reduce

Объектно-ориентированное программирование в Python

Модули в Python

Работа с файлами в Python

Обработка исключительных ситуаций в Python

HTML парсер на Python

Примитивный Paint на Python

Об авторе