Just Python

Как удалить все символы новой строки в конце строки

Можно использовать S.rstrip("\r\n") для удаления символов новой строки, без удаления конечных пробелов.

#theory // Just Python

Как использовать строки для вызова функций/методов

Существует несколько приёмов.
Лучший - использование словаря, ставящего соответствие строке функцию. Его главное достоинство - строки не обязаны совпадать с названиями функций. Использование встроенной функции getattr. И использование locals или eval (не рекомендуется).

#theory // Just Python

Как можно изменить строку?

Никак, поскольку строки неизменяемы. В большинстве ситуаций, нужно просто сделать новую строку из различных частей. Однако, если так нужно, можно использовать io.StringIO, либо модуль array.

#theory // Just Python

Какой приоритет у оператора "запятая"

Запятая не является оператором в Python. Поскольку запятая - не оператор, но разделитель между выражениями, если бы было введено:
("a" in "b"), "a"
А не
"a" in ("b", "a")
То же самое верно и для операторов присваивания (=, += и другие). Они не являются операторами как таковыми, а лишь синтаксическими разделителями в операциях присваивания.

#theory // Just Python

Строки в тройных апострофах или кавычках

Главное достоинство строк в тройных кавычках в том, что их можно использовать для записи многострочных блоков текста. Внутри такой строки возможно присутствие кавычек и апострофов, главное, чтобы не было трех кавычек подряд.

#theory // Just Python

Строки в апострофах и в кавычках

Строки в апострофах и в кавычках - одно и то же. Причина наличия двух вариантов в том, чтобы позволить вставлять в литералы строк символы кавычек или апострофов, не используя экранирование.

#theory // Just Python

Строки. Функции и методы строк

При вызове методов необходимо помнить, что строки в Python относятся к категории неизменяемых последовательностей, то есть все функции и методы могут лишь создавать новую строку.

Поэтому все строковые методы возвращают новую строку, которую потом следует присвоить переменной.

#theory // Just Python

Что такое списки?

Списки в Python - упорядоченные изменяемые коллекции объектов произвольных типов (почти как массив, но типы могут отличаться).
Чтобы использовать списки, их нужно создать. Создать список можно несколькими способами. Например, можно обработать любой итерируемый объект (например, строку) встроенной функцией list.

#theory // Just Python

Словари (dict) и работа с ними

Словари в Python - неупорядоченные коллекции произвольных объектов с доступом по ключу. Их иногда ещё называют ассоциативными массивами или хеш-таблицами.

Присвоение по новому ключу расширяет словарь, присвоение по существующему ключу перезаписывает его, а попытка извлечения несуществующего ключа порождает исключение. Для избежания исключения есть специальный метод (см. ниже), или можно перехватывать исключения.

#theory // Just Python

Операции с кортежами

Все операции над списками, не изменяющие список (сложение, умножение на число, методы index() и count() и некоторые другие операции). Можно также по-разному менять элементы местами и так далее.

Например, гордость программистов на python - поменять местами значения двух переменных.

#theory // Just Python

Как работать с кортежами?

Почему когда мы создаем кортеж из одного элемента нам выводит строку?

Все дело - в запятой. Сами по себе скобки ничего не значат, точнее, значат то, что внутри них находится одна инструкция, которая может быть отделена пробелами, переносом строк и прочим мусором.

Но все же не увлекайтесь, и ставьте скобки, тем более, что бывают случаи, когда скобки необходимы.
Еще можно создать кортеж из итерируемого объекта можно с помощью все той же пресловутой функции tuple()

#theory // Just Python

Использование метода int(self)

Метод int(self) в Python позволяет определить пользовательское преобразование объекта в целое число. Этот метод полезен для пользовательских классов, которые хотят определить способ преобразования своих данных в целочисленный формат.

Метод int является специальным методом, который вызывается при использовании встроенной функции int() для объекта. Он должен возвращать целое число, представляющее объект.

Использование метода int позволяет вашим пользовательским классам быть совместимыми с встроенными операциями и функциями Python, работающими с целыми числами. Это упрощает интеграцию с другими частями экосистемы Python и делает ваш код более гибким и удобным для использования.

#theory // Just Python

Зачем нужны кортежи, если есть списки?

На это есть несколько причин. Во первых, это защита от дурака. То есть кортеж защищен от изменений, как намеренных (что плохо), так и случайных (что хорошо).

Во вторых, кортежи меньше размером чем списки. Это существенный плюс при работе с большими программами.

В третьих, это возможность использовать кортежи в качестве ключей словаря.

#theory // Just Python

Анонимные функции, инструкция lambda

Анонимные функции могут содержать лишь одно выражение, но и выполняются они быстрее. Анонимные функции создаются с помощью инструкции lambda. Кроме этого, их не обязательно присваивать переменной, как делали мы инструкцией def func().

lambda функции, в отличие от обычной, не требуется инструкция return, а в остальном, ведет себя точно так же.

#theory // Just Python

Аргументы функции

Функция может принимать произвольное количество аргументов или не принимать их вовсе. Также распространены функции с произвольным числом аргументов, функции с позиционными и именованными аргументами, обязательными и необязательными.

Функция также может принимать переменное количество позиционных аргументов, тогда перед именем ставится *

#theory // Just Python

Именные функции, инструкция def

Функция в python - объект, принимающий аргументы и возвращающий значение. Обычно функция определяется с помощью инструкции def.

Функция может быть любой сложности и возвращать любые объекты (списки, кортежи, и даже функции!)

#theory // Just Python

Файлы. Работа с файлами

Прежде, чем работать с файлом, его надо открыть. С этим замечательно справится встроенная функция open.

Открыли мы файл, а теперь мы хотим прочитать из него информацию. Для этого есть несколько способов, но большого интереса заслуживают лишь два из них.

Первый - метод read, читающий весь файл целиком, если был вызван без аргументов, и n символов, если был вызван с аргументом (целым числом n). Ещё один способ сделать это - прочитать файл построчно, воспользовавшись циклом for.

#theory // Just Python

Байты (bytes и bytearray)

Байтовые строки очень похожи на обычные строки, но с некоторыми отличиями. Хотя байтовые строки поддерживают практически все строковые методы, с ними мало что нужно делать. Обычно их надо записать в файл / прочесть из файла и преобразовать во что-либо другое (конечно, если очень хочется, то можно и распечатать). Для преобразования в строку используется метод decode.

Bytearray в python - массив байт. От типа bytes отличается только тем, что является изменяемым.

#theory // Just Python

Исключения в python. Конструкция try - except для обработки исключений

Исключения (exceptions) - ещё один тип данных в python. Исключения необходимы для того, чтобы сообщать программисту об ошибках.
Самый простейший пример исключения - деление на ноль.

В блоке try мы выполняем инструкцию, которая может породить исключение, а в блоке except мы перехватываем их. При этом перехватываются как само исключение, так и его потомки. Например, перехватывая ArithmeticError, мы также перехватываем FloatingPointError, OverflowError и ZeroDivisionError.

#theory // Just Python

Числа: целые, вещественные, комплексные

Числа в Python 3 ничем не отличаются от обычных чисел. Они поддерживают набор самых обычных математических операций. Также нужно отметить, что целые числа в python 3, в отличие от многих других языков, поддерживают длинную арифметику (однако, это требует больше памяти). Над целыми числами также можно производить битовые операции.

Вещественные числа поддерживают те же операции, что и целые. Однако (из-за представления чисел в компьютере) вещественные числа неточны, и это может привести к ошибкам. Для высокой точности используют другие объекты (например Decimal и Fraction)). Также вещественные числа не поддерживают длинную арифметику.

#theory // Just Python