--- language: python3 filename: learnpython3-it.py contributors: - ["Louie Dinh", "http://pythonpracticeprojects.com"] - ["Steven Basart", "http://github.com/xksteven"] - ["Andre Polykanine", "https://github.com/Oire"] - ["Zachary Ferguson", "http://github.com/zfergus2"] - ["evuez", "http://github.com/evuez"] - ["Rommel Martinez", "https://ebzzry.io"] translators: - ["Draio", "http://github.com/Draio/"] - ["Ale46", "http://github.com/Ale46/"] - ["Tommaso Pifferi", "http://github.com/neslinesli93/"] lang: it-it --- Python è stato creato da Guido Van Rossum agli inizi degli anni 90. Oggi è uno dei più popolari linguaggi esistenti. Mi sono innamorato di Python per la sua chiarezza sintattica. E' sostanzialmente pseudocodice eseguibile. Feedback sono altamente apprezzati! Potete contattarmi su [@louiedinh](http://twitter.com/louiedinh) oppure [at] [google's email service] Nota: Questo articolo è riferito a Python 3 in modo specifico. Se volete avete la necessità di utilizzare Python 2.7 potete consultarla [qui](https://learnxinyminutes.com/docs/it-it/python-it/) ```python # I commenti su una sola linea iniziano con un cancelletto """ Più stringhe possono essere scritte usando tre ", e sono spesso usate come documentazione """ #################################################### ## 1. Tipi di dati primitivi ed Operatori #################################################### # Ci sono i numeri 3 # => 3 # La matematica è quello che vi aspettereste 1 + 1 # => 2 8 - 1 # => 7 10 * 2 # => 20 35 / 5 # => 7.0 # Risultato della divisione intera troncata sia in positivo che in negativo 5 // 3 # => 1 5.0 // 3.0 # => 1.0 # works on floats too -5 // 3 # => -2 -5.0 // 3.0 # => -2.0 # Il risultato di una divisione è sempre un numero decimale (float) 10.0 / 3 # => 3.3333333333333335 # Operazione Modulo 7 % 3 # => 1 # Elevamento a potenza (x alla y-esima potenza) 2**3 # => 8 # Forzare le precedenze con le parentesi (1 + 3) * 2 # => 8 # I valori booleani sono primitive del linguaggio (nota la maiuscola) True False # nega con not not True # => False not False # => True # Operatori Booleani # Nota "and" e "or" sono case-sensitive True and False # => False False or True # => True # Note sull'uso di operatori Bool con interi # False è 0 e True è 1 # Non confonderti tra bool(ints) e le operazioni bitwise and/or (&,|) 0 and 2 # => 0 -5 or 0 # => -5 0 == False # => True 2 == True # => False 1 == True # => True -5 != False != True #=> True # Uguaglianza è == 1 == 1 # => True 2 == 1 # => False # Disuguaglianza è != 1 != 1 # => False 2 != 1 # => True # Altri confronti 1 < 10 # => True 1 > 10 # => False 2 <= 2 # => True 2 >= 2 # => True # I confronti possono essere concatenati! 1 < 2 < 3 # => True 2 < 3 < 2 # => False # ('is' vs. '==') # 'is' controlla se due variabili si riferiscono allo stesso oggetto # '==' controlla se gli oggetti puntati hanno lo stesso valore. a = [1, 2, 3, 4] # a punta ad una nuova lista [1, 2, 3, 4] b = a # b punta a ciò a cui punta a b is a # => True, a e b puntano allo stesso oggeto b == a # => True, gli oggetti di a e b sono uguali b = [1, 2, 3, 4] # b punta ad una nuova lista [1, 2, 3, 4] b is a # => False, a e b non puntano allo stesso oggetto b == a # => True, gli oggetti di a e b sono uguali # Le stringhe sono create con " o ' "Questa è una stringa." 'Anche questa è una stringa.' # Anche le stringhe possono essere sommate! Ma cerca di non farlo. "Hello " + "world!" # => "Hello world!" # Le stringhe (ma non le variabili contenenti stringhe) possono essere # sommate anche senza '+' "Hello " "world!" # => "Hello world!" # Una stringa può essere considerata come una lista di caratteri "Questa è una stringa"[0] # => 'Q' # Puoi conoscere la lunghezza di una stringa len("Questa è una stringa") # => 20 # .format può essere usato per formattare le stringhe, in questo modo: "{} possono essere {}".format("Le stringhe", "interpolate") # => "Le stringhe possono essere interpolate" # Puoi ripetere gli argomenti di formattazione per risparmiare un po' di codice "{0} be nimble, {0} be quick, {0} jump over the {1}".format("Jack", "candle stick") # => "Jack be nimble, Jack be quick, Jack jump over the candle stick" # Puoi usare dei nomi se non vuoi contare gli argomenti "{nome} vuole mangiare {cibo}".format(nome="Bob", cibo="le lasagne") # => "Bob vuole mangiare le lasagne" # Se il tuo codice Python 3 necessita di eseguire codice Python 2.x puoi ancora # utilizzare il vecchio stile di formattazione: "%s possono essere %s nel %s modo" % ("Le stringhe", "interpolate", "vecchio") # => "Le stringhe possono essere interpolate nel vecchio modo" # None è un oggetto None # => None # Non usare il simbolo di uguaglianza "==" per comparare oggetti a None # Usa "is" invece "etc" is None # => False None is None # => True # None, 0, e stringhe/liste/dizionari/tuple vuoti vengono considerati # falsi (False). Tutti gli altri valori sono considerati veri (True). bool(0) # => False bool("") # => False bool([]) # => False bool({}) # => False bool(()) # => False #################################################### ## 2. Variabili e Collections #################################################### # Python ha una funzione per scrivere (sul tuo schermo) print("Sono Python. Piacere di conoscerti!") # => Sono Python. Piacere di conoscerti! # Di default la funzione print() scrive e va a capo aggiungendo un carattere # newline alla fine della stringa. È possibile utilizzare l'argomento opzionale # end per cambiare quest'ultimo carattere aggiunto. print("Hello, World", end="!") # => Hello, World! # Un modo semplice per ricevere dati in input dalla riga di comando variabile_stringa_input = input("Inserisci del testo: ") # Restituisce i dati letti come stringa # Nota: Nelle precedenti vesioni di Python, il metodo input() # era chiamato raw_input() # Non c'è bisogno di dichiarare una variabile per assegnarle un valore # Come convenzione, per i nomi delle variabili, si utilizzano i caratteri # minuscoli separati, se necessario, da underscore some_var = 5 some_var # => 5 # Accedendo ad una variabile non precedentemente assegnata genera un'eccezione. # Dai un'occhiata al Control Flow per imparare di più su come gestire # le eccezioni. some_unknown_var # Genera un errore di nome # if può essere usato come un'espressione # È l'equivalente dell'operatore ternario in C "yahoo!" if 3 > 2 else 2 # => "yahoo!" # Le liste immagazzinano sequenze li = [] # Puoi partire con una lista pre-riempita other_li = [4, 5, 6] # Aggiungere alla fine di una lista con append li.append(1) # li ora è [1] li.append(2) # li ora è [1, 2] li.append(4) # li ora è [1, 2, 4] li.append(3) # li ora è [1, 2, 4, 3] # Rimuovi dalla fine della lista con pop li.pop() # => 3 e li ora è [1, 2, 4] # Rimettiamolo a posto li.append(3) # li ora è [1, 2, 4, 3] di nuovo. # Accedi ad una lista come faresti con un array li[0] # => 1 # Guarda l'ultimo elemento li[-1] # => 3 # Guardare al di fuori dei limiti genera un IndexError li[4] # Genera IndexError # Puoi guardare gli intervalli con la sintassi slice (a fetta). # (E' un intervallo chiuso/aperto per voi tipi matematici.) li[1:3] # => [2, 4] # Ometti l'inizio li[2:] # => [4, 3] # Ometti la fine li[:3] # => [1, 2, 4] # Seleziona ogni seconda voce li[::2] # =>[1, 4] # Copia al contrario della lista li[::-1] # => [3, 4, 2, 1] # Usa combinazioni per fare slices avanzate # li[inizio:fine:passo] # Crea una copia (one layer deep copy) usando la sintassi slices li2 = li[:] # => li2 = [1, 2, 4, 3] ma (li2 is li) risulterà falso. # Rimuovi arbitrariamente elementi da una lista con "del" del li[2] # li è ora [1, 2, 3] # Rimuove la prima occorrenza di un elemento li.remove(2) # Ora li è [1, 3, 4, 5, 6] li.remove(2) # Emette un ValueError, poichè 2 non è contenuto nella lista # Inserisce un elemento all'indice specificato li.insert(1, 2) # li è di nuovo [1, 2, 3, 4, 5, 6] Ritorna l'indice della prima occorrenza dell'elemento fornito li.index(2) # => 1 li.index(7) # Emette un ValueError, poichè 7 non è contenuto nella lista # Puoi sommare le liste # Nota: i valori per li e per other_li non vengono modificati. li + other_li # => [1, 2, 3, 4, 5, 6] # Concatena le liste con "extend()" li.extend(other_li) # Adesso li è [1, 2, 3, 4, 5, 6] # Controlla l'esistenza di un valore in una lista con "in" 1 in li # => True # Esamina la lunghezza con "len()" len(li) # => 6 # Le tuple sono come le liste ma immutabili. tup = (1, 2, 3) tup[0] # => 1 tup[0] = 3 # Genera un TypeError # Note that a tuple of length one has to have a comma after the last element but # tuples of other lengths, even zero, do not. type((1)) # => type((1,)) # => type(()) # => # Puoi fare tutte queste cose da lista anche sulle tuple len(tup) # => 3 tup + (4, 5, 6) # => (1, 2, 3, 4, 5, 6) tup[:2] # => (1, 2) 2 in tup # => True # Puoi scompattare le tuple (o liste) in variabili a, b, c = (1, 2, 3) # a è ora 1, b è ora 2 e c è ora 3 d, e, f = 4, 5, 6 # puoi anche omettere le parentesi # Le tuple sono create di default se non usi le parentesi g = 4, 5, 6 # => (4, 5, 6) # Guarda come è facile scambiare due valori e, d = d, e # d è ora 5 ed e è ora 4 # I dizionari memorizzano insiemi di dati indicizzati da nomi arbitrari (chiavi) empty_dict= {} # Questo è un dizionario pre-caricato filled_dict = {"uno": 1, "due": 2, "tre": 3} # Nota: le chiavi dei dizionari devono essere di tipo immutabile. Questo per # assicurare che le chiavi possano essere convertite in calori hash costanti # per un risposta più veloce. invalid_dict = {[1,2,3]: "123"} # => Emette un TypeError: unhashable type: 'list' valid_dict = {(1,2,3):[1,2,3]} # I valori, invece, possono essere di qualunque tipo # Accedi ai valori indicando la chiave tra [] filled_dict["uno"] # => 1 # Puoi ottenere tutte le chiavi di un dizionario con "keys()" # (come oggetto iterabile). Per averle in formato lista è necessario # utilizzare list(). # Nota - Nei dizionari l'ordine delle chiavi non è garantito. # Il tuo risultato potrebbe non essere uguale a questo. list(filled_dict.keys()) # => ["tre", "due", "uno"] # Puoi ottenere tutti i valori di un dizionario con "values()" # (come oggetto iterabile). # Anche in questo caso, er averle in formato lista, è necessario utilizzare list() # Anche in questo caso, come per le chiavi, l'ordine non è garantito list(filled_dict.values()) # => [3, 2, 1] # Controlla l'esistenza delle chiavi in un dizionario con "in" "uno" in filled_dict # => True 1 in filled_dict # => False # Cercando una chiave non esistente genera un KeyError filled_dict["quattro"] # KeyError # Usa il metodo "get()" per evitare KeyError filled_dict.get("uno") # => 1 filled_dict.get("quattro") # => None # Il metodo get supporta un argomento di default quando il valore è mancante filled_dict.get("uno", 4) # => 1 filled_dict.get("quattro", 4) # => 4 # "setdefault()" inserisce un valore per una chiave in un dizionario # solo se la chiave data non è già presente filled_dict.setdefault("cinque", 5) # filled_dict["cinque"] viene impostato a 5 filled_dict.setdefault("cinque", 6) # filled_dict["cinque"] rimane 5 # Aggiungere una coppia chiave->valore a un dizionario filled_dict.update({"quattro":4}) # => {"uno": 1, "due": 2, "tre": 3, "quattro": 4} filled_dict["quattro"] = 4 # un altro modo pe aggiungere a un dizionario # Rimuovi una chiave da un dizionario con del del filled_dict["uno"] # Rimuove la chiave "uno" dal dizionario # Da Python 3.5 puoi anche usare ulteriori opzioni di spacchettamento {'a': 1, **{'b': 2}} # => {'a': 1, 'b': 2} {'a': 1, **{'a': 2}} # => {'a': 2} # I set sono come le liste ma non possono contenere doppioni empty_set = set() # Inizializza un "set()" con un dei valori. Sì, sembra un dizionario. some_set = {1, 1, 2, 2, 3, 4} # set_nuovo è {1, 2, 3, 4} # Come le chiavi di un dizionario, gli elementi di un set devono essere # di tipo immutabile invalid_set = {[1], 1} # => Genera un "TypeError: unhashable type: 'list'"" valid_set = {(1,), 1} # Aggiungere uno o più elementi ad un set some_set.add(5) # some_set ora è {1, 2, 3, 4, 5} # Fai intersezioni su un set con & other_set = {3, 4, 5, 6} some_set & other_set # => {3, 4, 5} # Fai unioni su set con | some_set | other_set # => {1, 2, 3, 4, 5, 6} # Fai differenze su set con - {1, 2, 3, 4} - {2, 3, 5} # => {1, 4} # Effettua la differenza simmetrica con ^ {1, 2, 3, 4} ^ {2, 3, 5} # => {1, 4, 5} # Controlla se il set a sinistra contiene quello a destra {1, 2} >= {1, 2, 3} # => False # Controlla se il set a sinistra è un sottoinsieme di quello a destra {1, 2} <= {1, 2, 3} # => True # Controlla l'esistenza in un set con in 2 in some_set # => True 10 in some_set # => False #################################################### ## 3. Control Flow e oggetti Iterabili #################################################### # Dichiariamo una variabile some_var = 5 # Questo è un controllo if. L'indentazione è molto importante in python! # Come convenzione si utilizzano quattro spazi, non la tabulazione. # Il seguente codice stampa "some_var è minore di 10" if some_var > 10: print("some_var è maggiore di 10") elif some_var < 10: # La clausolo elif è opzionale print("some_var è minore di 10") else: # Anche else è opzionale print("some_var è 10.") """ I cicli for iterano sulle liste, cioè ripetono un codice per ogni elemento di una lista. Il seguente codice scriverà: cane è un mammifero gatto è un mammifero topo è un mammifero """ for animale in ["cane", "gatto", "topo"]: # Puoi usare format() per interpolare le stringhe formattate. print("{} è un mammifero".format(animale)) """ "range(numero)" restituisce una lista di numeri da zero al numero dato Il seguente codice scriverà: 0 1 2 3 """ for i in range(4): print(i) """ "range(lower, upper)" restituisce una lista di numeri dal più piccolo (lower) al più grande (upper). Il seguente codice scriverà: 4 5 6 7 """ for i in range(4, 8): print(i) """ "range(lower, upper, step)" rrestituisce una lista di numeri dal più piccolo (lower) al più grande (upper), incrementando del valore step. Se step non è indicato, avrà come valore di default 1. Il seguente codice scriverà: 4 6 """ for i in range(4, 8, 2): print(i) """ I cicli while vengono eseguiti finchè una condizione viene a mancare Il seguente codice scriverà: 0 1 2 3 """ x = 0 while x < 4: print(x) x += 1 # Forma compatta per x = x + 1 # Gestione delle eccezioni con un blocco try/except try: # Usa "raise" per generare un errore raise IndexError("Questo è un IndexError") except IndexError as e: pass # Pass è solo una non-operazione. Solitamente vorrai rimediare all'errore. except (TypeError, NameError): pass # Eccezioni multiple possono essere gestite tutte insieme, se necessario. else: # Clausola opzionale al blocco try/except. Deve essere dopo tutti i blocchi except print("Tutto ok!") # Viene eseguita solo se il codice dentro try non genera eccezioni finally: # Eseguito sempre print("Possiamo liberare risorse qui") # Se ti serve solo un try/finally, per liberare risorse, puoi usare il metodo with with open("myfile.txt") as f: for line in f: print(line) # In Python qualunque oggetto in grado di essere trattato come una # sequenza è definito un oggetto Iterable (itarabile). # L'oggetto restituito da una funzione range è un iterabile. filled_dict = {"uno": 1, "due": 2, "tre": 3} our_iterable = filled_dict.keys() print(our_iterable) # => dict_keys(['uno', 'due', 'tre']). # Questo è un oggetto che implementa la nostra interfaccia Iterable. # È possibile utilizzarlo con i loop: for i in our_iterable: print(i) # Scrive uno, due, tre # Tuttavia non possiamo recuperarne i valori tramite indice. our_iterable[1] # Genera un TypeError # Un oggetto iterabile è in grado di generare un iteratore our_iterator = iter(our_iterable) # L'iteratore è un oggetto che ricorda il suo stato mentro lo si "attraversa" # Possiamo accedere al successivo elemento con "next()". next(our_iterator) # => "uno" # Mantiene il suo stato mentro eseguiamo l'iterazione next(our_iterator) # => "due" next(our_iterator) # => "tre" # Dopo che un iteratore ha restituito tutti i suoi dati, genera # un'eccezione StopIteration next(our_iterator) # Raises StopIteration # Puoi prendere tutti gli elementi di un iteratore utilizzando list(). list(filled_dict.keys()) # => Returns ["one", "two", "three"] #################################################### ## 4. Funzioni #################################################### # Usa "def" per creare nuove funzioni def aggiungi(x, y): print("x è {} e y è {}".format(x, y)) // Scrive i valori formattati in una stringa return x + y # Restituisce la somma dei valori con il metodo return # Chiamare funzioni con parametri aggiungi(5, 6) # => scrive "x è 5 e y è 6" e restituisce 11 # Un altro modo per chiamare funzioni è con parole chiave come argomenti aggiungi(y=6, x=5) # In questo modo non è necessario rispettare l'ordine degli argomenti # Puoi definire funzioni che accettano un numero non definito di argomenti def varargs(*args): return args varargs(1, 2, 3) # => (1, 2, 3) # Puoi definire funzioni che accettano un numero variabile di parole chiave # come argomento, che saranno interpretati come un dizionario usando ** def keyword_args(**kwargs): return kwargs # Chiamiamola per vedere cosa succede keyword_args(big="foot", loch="ness") # => {"big": "foot", "loch": "ness"} # Puoi farle entrambi in una volta, se ti va def all_the_args(*args, **kwargs): print(args) print(kwargs) """ all_the_args(1, 2, a=3, b=4) stampa: (1, 2) {"a": 3, "b": 4} """ # Quando chiami funzioni, puoi fare l'opposto di args/kwargs! # Usa * per sviluppare gli argomenti posizionale ed usa ** per # espandere gli argomenti parola chiave args = (1, 2, 3, 4) kwargs = {"a": 3, "b": 4} all_the_args(*args) # equivalente a foo(1, 2, 3, 4) all_the_args(**kwargs) # equivalente a foo(a=3, b=4) all_the_args(*args, **kwargs) # equivalente a foo(1, 2, 3, 4, a=3, b=4) # Restituire valori multipli (with tuple assignments) def swap(x, y): return y, x # Restituisce valori multipli come tupla senza parentesi # (Nota: le parentesi sono state escluse ma possono essere messe) x = 1 y = 2 x, y = swap(x, y) # => x = 2, y = 1 # (x, y) = swap(x,y) # Le parentesi sono state escluse ma possono essere incluse. # Funzioni - Visibilità delle variabili (variable scope) x = 5 def set_x(num): # La variabile locale x non è la variabile globale x x = num # => 43 print(x) # => 43 def set_global_x(num): global x print(x) # => 5 x = num # la variabile globable x è ora 6 print(x) # => 6 set_x(43) set_global_x(6) # Python ha "first class functions" def create_adder(x): def adder(y): return x + y return adder add_10 = create_adder(10) add_10(3) # => 13 # Ci sono anche funzioni anonime (lambda x: x > 2)(3) # => True (lambda x, y: x ** 2 + y ** 2)(2, 1) # => 5 # È possibile creare "mappe" e "filtri" list(map(add_10, [1, 2, 3])) # => [11, 12, 13] list(map(max, [1, 2, 3], [4, 2, 1])) # => [4, 2, 3] list(filter(lambda x: x > 5, [3, 4, 5, 6, 7])) # => [6, 7] # Possiamo usare le "list comprehensions" per mappe e filtri # Le "list comprehensions" memorizzano l'output come una lista che può essere # di per sé una lista annidata [add_10(i) for i in [1, 2, 3]] # => [11, 12, 13] [x for x in [3, 4, 5, 6, 7] if x > 5] # => [6, 7] # Puoi fare anche la comprensione di set e dizionari {x for x in 'abcddeef' if x not in 'abc'} # => {'d', 'e', 'f'} {x: x**2 for x in range(5)} # => {0: 0, 1: 1, 2: 4, 3: 9, 4: 16} #################################################### ## 5. Modules #################################################### # Puoi importare moduli import math print(math.sqrt(16)) # => 4.0 # Puoi ottenere specifiche funzione da un modulo from math import ceil, floor print(ceil(3.7)) # => 4.0 print(floor(3.7)) # => 3.0 # Puoi importare tutte le funzioni da un modulo # Attenzione: questo non è raccomandato from math import * # Puoi abbreviare i nomi dei moduli import math as m math.sqrt(16) == m.sqrt(16) # => True # I moduli di Python sono normali file python. Ne puoi # scrivere di tuoi ed importarli. Il nome del modulo # è lo stesso del nome del file. # Potete scoprire quali funzioni e attributi # sono definiti in un modulo import math dir(math) # Se nella cartella corrente hai uno script chiamato math.py, # Python caricherà quello invece del modulo math. # Questo succede perchè la cartella corrente ha priorità # sulle librerie standard di Python # Se hai uno script Python chiamato math.py nella stessa # cartella del tua script, Python caricherà quello al posto del # comune modulo math. # Questo accade perché la cartella locale ha la priorità # sulle librerie built-in di Python. #################################################### ## 6. Classes #################################################### # Usiamo l'istruzione "class" per creare una classe class Human: # Un attributo della classe. E' condiviso tra tutte le istanze delle classe species = "H. sapiens" # Si noti che i doppi underscore iniziali e finali denotano gli oggetti o # attributi utilizzati da Python ma che vivono nel namespace controllato # dall'utente # Metodi, oggetti o attributi come: __init__, __str__, __repr__, etc. sono # chiamati metodi speciali (o talvolta chiamati "dunder methods"). # Non dovresti inventare tali nomi da solo. def __init__(self, name): # Assegna l'argomento all'attributo name dell'istanza self.name = name # Inizializza una proprietà self._age = 0 # Un metodo dell'istanza. Tutti i metodi prendo "self" come primo argomento def say(self, msg): print("{name}: {message}".format(name=self.name, message=msg)) # Un altro metodo dell'istanza def sing(self): return 'yo... yo... microphone check... one two... one two...' # Un metodo della classe è condiviso fra tutte le istanze # Sono chiamati con la classe chiamante come primo argomento @classmethod def get_species(cls): return cls.species # Un metodo statico è chiamato senza classe o istanza di riferimento @staticmethod def grunt(): return "*grunt*" # Una property è come un metodo getter. # Trasforma il metodo age() in un attributo in sola lettura, che ha # lo stesso nome # In Python non c'è bisogno di scrivere futili getter e setter. @property def age(self): return self._age # Questo metodo permette di modificare una property @age.setter def age(self, age): self._age = age # Questo metodo permette di cancellare una property @age.deleter def age(self): del self._age # Quando l'interprete Python legge un sorgente esegue tutto il suo codice. # Questo controllo su __name__ assicura che questo blocco di codice venga # eseguito solo quando questo modulo è il programma principale. if __name__ == '__main__': # Crea un'istanza della classe i = Human(name="Ian") i.say("hi") # "Ian: hi" j = Human("Joel") j.say("hello") # "Joel: hello" # i e j sono istanze del tipo Human, o in altre parole sono oggetti Human # Chiama un metodo della classe i.say(i.get_species()) # "Ian: H. sapiens" # Cambia l'attributo condiviso Human.species = "H. neanderthalensis" i.say(i.get_species()) # => "Ian: H. neanderthalensis" j.say(j.get_species()) # => "Joel: H. neanderthalensis" # Chiama un metodo statico print(Human.grunt()) # => "*grunt*" # Non è possibile chiamare il metodo statico con l'istanza dell'oggetto # poiché i.grunt() metterà automaticamente "self" (l'oggetto i) # come argomento print(i.grunt()) # => TypeError: grunt() takes 0 positional arguments but 1 was given # Aggiorna la property (age) di questa istanza i.age = 42 # Leggi la property i.say(i.age) # => "Ian: 42" j.say(j.age) # => "Joel: 0" # Cancella la property del i.age i.age # => questo genererà un AttributeError #################################################### ## 6.1 Ereditarietà (Inheritance) #################################################### # L'ereditarietà consente di definire nuove classi figlio che ereditano metodi e # variabili dalla loro classe genitore. # Usando la classe Human definita sopra come classe base o genitore, possiamo # definire una classe figlia, Superhero, che erediterà le variabili di classe # come "species", "name" e "age", così come i metodi, come "sing" e "grunt", # dalla classe Human, ma potrà anche avere le sue proprietà uniche. # Per importare le funzioni da altri file usa il seguente formato # from "nomefile-senza-estensione" import "funzione-o-classe" from human import Human # Specificare le classi genitore come parametri della definizione della classe class Superhero(Human): # Se la classe figlio deve ereditare tutte le definizioni del genitore # senza alcuna modifica, puoi semplicemente usare la parola chiave "pass" # (e nient'altro) #Le classi figlio possono sovrascrivere gli attributi dei loro genitori species = 'Superhuman' # Le classi figlie ereditano automaticamente il costruttore della classe # genitore, inclusi i suoi argomenti, ma possono anche definire ulteriori # argomenti o definizioni e sovrascrivere i suoi metodi (compreso il # costruttore della classe). # Questo costruttore eredita l'argomento "nome" dalla classe "Human" e # aggiunge gli argomenti "superpowers" e "movie": def __init__(self, name, movie=False, superpowers=["super strength", "bulletproofing"]): # aggiungi ulteriori attributi della classe self.fictional = True self.movie = movie self.superpowers = superpowers # La funzione "super" ti consente di accedere ai metodi della classe # genitore che sono stati sovrascritti dalla classe figlia, # in questo caso il metodo __init__. # Il seguente codice esegue il costruttore della classe genitore: super().__init__(name) # Sovrascrivere il metodo "sing" def sing(self): return 'Dun, dun, DUN!' # Aggiungi un ulteriore metodo dell'istanza def boast(self): for power in self.superpowers: print("I wield the power of {pow}!".format(pow=power)) if __name__ == '__main__': sup = Superhero(name="Tick") # Controllo del tipo di istanza if isinstance(sup, Human): print('I am human') if type(sup) is Superhero: print('I am a superhero') # Ottieni il "Method Resolution search Order" usato sia da getattr () # che da super (). Questo attributo è dinamico e può essere aggiornato print(Superhero.__mro__) # => (, # => , ) # Esegui il metodo principale ma utilizza il proprio attributo di classe print(sup.get_species()) # => Superhuman # Esegui un metodo che è stato sovrascritto print(sup.sing()) # => Dun, dun, DUN! # Esegui un metodo di Human sup.say('Spoon') # => Tick: Spoon # Esegui un metodo che esiste solo in Superhero sup.boast() # => I wield the power of super strength! # => I wield the power of bulletproofing! # Attributo di classe ereditato sup.age = 31 print(sup.age) # => 31 # Attributo che esiste solo in Superhero print('Am I Oscar eligible? ' + str(sup.movie)) #################################################### ## 6.2 Ereditarietà multipla #################################################### # Un'altra definizione di classe # bat.py class Bat: species = 'Baty' def __init__(self, can_fly=True): self.fly = can_fly # Questa classe ha anche un metodo "say" def say(self, msg): msg = '... ... ...' return msg # E anche un suo metodo personale def sonar(self): return '))) ... (((' if __name__ == '__main__': b = Bat() print(b.say('hello')) print(b.fly) # Definizione di classe che eredita da Superhero e Bat # superhero.py from superhero import Superhero from bat import Bat # Definisci Batman come classe figlia che eredita sia da Superhero che da Bat class Batman(Superhero, Bat): def __init__(self, *args, **kwargs): # In genere per ereditare gli attributi devi chiamare super: # super(Batman, self).__init__(*args, **kwargs) # Ma qui abbiamo a che fare con l'ereditarietà multipla, e super() # funziona solo con la successiva classe nell'elenco MRO. # Quindi, invece, chiamiamo esplicitamente __init__ per tutti gli # antenati. L'uso di *args e **kwargs consente di passare in modo # pulito gli argomenti, con ciascun genitore che "sbuccia un # livello della cipolla". Superhero.__init__(self, 'anonymous', movie=True, superpowers=['Wealthy'], *args, **kwargs) Bat.__init__(self, *args, can_fly=False, **kwargs) # sovrascrivere il valore per l'attributo name self.name = 'Sad Affleck' def sing(self): return 'nan nan nan nan nan batman!' if __name__ == '__main__': sup = Batman() # Ottieni il "Method Resolution search Order" utilizzato da getattr() e super(). # Questo attributo è dinamico e può essere aggiornato print(Batman.__mro__) # => (, # => , # => , # => , ) # Esegui il metodo del genitore ma utilizza il proprio attributo di classe print(sup.get_species()) # => Superhuman # Esegui un metodo che è stato sovrascritto print(sup.sing()) # => nan nan nan nan nan batman! # Esegui un metodo da Human, perché l'ordine di ereditarietà è importante sup.say('I agree') # => Sad Affleck: I agree # Esegui un metodo che esiste solo nel 2o antenato print(sup.sonar()) # => ))) ... ((( # Attributo di classe ereditato sup.age = 100 print(sup.age) # => 100 # Attributo ereditato dal secondo antenato il cui valore predefinito # è stato ignorato. print('Can I fly? ' + str(sup.fly)) # => Can I fly? False #################################################### ## 7. Advanced #################################################### # I generatori ti aiutano a creare codice pigro (lazy code). # Codice che darà un risultato solo quando sarà "valutato" def double_numbers(iterable): for i in iterable: yield i + i # I generatori sono efficienti in termini di memoria perché caricano # solo i dati necessari per elaborare il valore successivo nell'iterabile. # Ciò consente loro di eseguire operazioni su intervalli di valori # altrimenti proibitivi. # NOTA: `range` sostituisce` xrange` in Python 3. for i in double_numbers(range(1, 900000000)): # `range` is a generator. print(i) if i >= 30: break # Proprio come è possibile creare una "list comprehension", è possibile # creare anche delle "generator comprehensions". values = (-x for x in [1,2,3,4,5]) for x in values: print(x) # prints -1 -2 -3 -4 -5 to console/terminal # Puoi anche trasmettere una "generator comprehensions" direttamente # ad un elenco. values = (-x for x in [1,2,3,4,5]) gen_to_list = list(values) print(gen_to_list) # => [-1, -2, -3, -4, -5] # Decoratori # In questo esempio "beg" avvolge/wrappa "say". # Se say_please è True, cambierà il messaggio restituito. from functools import wraps def beg(target_function): @wraps(target_function) def wrapper(*args, **kwargs): msg, say_please = target_function(*args, **kwargs) if say_please: return "{} {}".format(msg, "Per favore! Sono povero :(") return msg return wrapper @beg def say(say_please=False): msg = "Puoi comprarmi una birra?" return msg, say_please print(say()) # Puoi comprarmi una birra? print(say(say_please=True)) # Puoi comprarmi una birra? Per favore! Sono povero :( ``` ## Pronto per qualcosa di più? ### Gratis Online * [Automate the Boring Stuff with Python](https://automatetheboringstuff.com) * [Ideas for Python Projects](http://pythonpracticeprojects.com) * [The Official Docs](http://docs.python.org/3/) * [Hitchhiker's Guide to Python](http://docs.python-guide.org/en/latest/) * [Python Course](http://www.python-course.eu/index.php) * [First Steps With Python](https://realpython.com/learn/python-first-steps/) * [A curated list of awesome Python frameworks, libraries and software](https://github.com/vinta/awesome-python) * [30 Python Language Features and Tricks You May Not Know About](http://sahandsaba.com/thirty-python-language-features-and-tricks-you-may-not-know.html) * [Official Style Guide for Python](https://www.python.org/dev/peps/pep-0008/) * [Python 3 Computer Science Circles](http://cscircles.cemc.uwaterloo.ca/) * [Dive Into Python 3](http://www.diveintopython3.net/index.html) * [A Crash Course in Python for Scientists](http://nbviewer.jupyter.org/gist/anonymous/5924718)