--- language: python3 lang: ru-ru contributors: - ["Louie Dinh", "http://ldinh.ca"] - ["Steven Basart", "http://github.com/xksteven"] translators: - ["Andre Polykanine", "https://github.com/Oire"] filename: learnpython3-ru.py --- Язык Python был создан Гвидо ван Россумом в начале 90-х. Сейчас это один из самых популярных языков. Я люблю его за понятный и доходчивый синтаксис — это почти что исполняемый псевдокод. С благодарностью жду ваших отзывов: [@louiedinh](http://twitter.com/louiedinh) или louiedinh [at] [почтовый сервис Google] Замечание: Эта статья относится только к Python 3. Если вы хотите изучить Python 2.7, обратитесь к другой статье. ```python # Однострочные комментарии начинаются с символа решётки. """ Многострочный текст может быть записан, используя 3 знака " и обычно используется в качестве встроенной документации """ #################################################### ## 1. Примитивные типы данных и операторы #################################################### # У вас есть числа 3 #=> 3 # Математика работает вполне ожидаемо 1 + 1 #=> 2 8 - 1 #=> 7 10 * 2 #=> 20 # Кроме деления, которое по умолчанию возвращает число с плавающей запятой 35 / 5 # => 7.0 # Результат целочисленного деления округляется в меньшую сторону # как для положительных, так и для отрицательных чисел. 5 // 3 # => 1 5.0 // 3.0 # => 1.0 # работает и для чисел с плавающей запятой -5 // 3 # => -2 -5.0 // 3.0 # => -2.0 # Когда вы используете числа с плавающей запятой, # результатом будет также число с плавающей запятой 3 * 2.0 # => 6.0 # Остаток от деления 7 % 3 # => 1 # Возведение в степень 2 ** 4 # => 16 # Приоритет операций указывается скобками (1 + 3) * 2 #=> 8 # Для логических (булевых) значений существует отдельный примитивный тип True False # Для отрицания используется ключевое слово not not True #=> False not False #=> True # Равенство — это == 1 == 1 #=> True 2 == 1 #=> False # Неравенство — это != 1 != 1 #=> False 2 != 1 #=> True # Ещё немного сравнений 1 < 10 #=> True 1 > 10 #=> False 2 <= 2 #=> True 2 >= 2 #=> True # Сравнения могут быть записаны цепочкой: 1 < 2 < 3 #=> True 2 < 3 < 2 #=> False # Строки определяются символом " или ' "Это строка." 'Это тоже строка.' # И строки тоже могут складываться! Хотя лучше этого не делайте. "Привет " + "мир!" #=> "Привет мир!" # Со строкой можно работать, как со списком символов "Это строка"[0] #=> 'Э' # Метод format используется для форматирования строк: "{0} могут быть {1}".format("строки", "форматированы") # Вы можете повторять аргументы форматирования, чтобы меньше печатать. "Ехал {0} через реку, видит {0} - в реке {1}! Сунул {0} руку в реку, {1} за руку греку цап!".format("грека", "рак") #=> "Ехал грека через реку, видит грека - в реке рак! Сунул грека руку в реку, рак за руку греку цап!" # Если вы не хотите считать, можете использовать ключевые слова. "{name} хочет есть {food}".format(name="Боб", food="лазанью") # Если ваш код на Python 3 нужно запускать также и под Python 2.5 и ниже, # вы также можете использовать старый способ форматирования: "%s можно %s %s способом" % ("строки", "интерполировать", "старым") # None является объектом None #=> None # Не используйте оператор равенства '=='' для сравнения # объектов с None. Используйте для этого 'is' "etc" is None #=> False None is None #=> True # Оператор «is» проверяет идентичность объектов. Он не # очень полезен при работе с примитивными типами, но # зато просто незаменим при работе с объектами. # None, 0 и пустые строки/списки/словари приводятся к False. # Все остальные значения равны True bool(0) # => False bool("") # => False bool([]) #=> False bool({}) #=> False #################################################### ## 2. Переменные и коллекции #################################################### # У Python есть функция Print print("Я Python. Приятно познакомиться!") # Необязательно объявлять переменные перед их инициализацией. # По соглашению используется нижний_регистр_с_подчёркиваниями some_var = 5 some_var #=> 5 # При попытке доступа к неинициализированной переменной # выбрасывается исключение. # Об исключениях см. раздел «Поток управления и итерируемые объекты». some_unknown_var # Выбрасывает ошибку именования # Списки хранят последовательности li = [] # Можно сразу начать с заполненным списком other_li = [4, 5, 6] # Объекты добавляются в конец списка методом append li.append(1) # [1] li.append(2) # [1, 2] li.append(4) # [1, 2, 4] li.append(3) # [1, 2, 4, 3] # И удаляются с конца методом pop li.pop() #=> возвращает 3 и li становится равен [1, 2, 4] # Положим элемент обратно li.append(3) # [1, 2, 4, 3]. # Обращайтесь со списком, как с обычным массивом li[0] #=> 1 # Обратимся к последнему элементу li[-1] #=> 3 # Попытка выйти за границы массива приведёт к ошибке индекса li[4] # Выдаёт IndexError # Можно обращаться к диапазону, используя "кусочный синтаксис" (slice syntax) # (Для тех, кто любит математику, это называется замкнуто-открытый интервал). li[1:3] #=> [2, 4] # Опускаем начало li[2:] #=> [4, 3] # Опускаем конец li[:3] #=> [1, 2, 4] # Выбираем каждый второй элемент li[::2] # =>[1, 4] # Переворачиваем список li[::-1] # => [3, 4, 2, 1] # Используйте сочетания всего вышеназванного для выделения более сложных кусков # li[начало:конец:шаг] # Удаляем произвольные элементы из списка оператором del del li[2] # [1, 2, 3] # Вы можете складывать списки li + other_li #=> [1, 2, 3, 4, 5, 6] — Замечание: li и other_li не изменяются # Объединять списки можно методом extend li.extend(other_li) # Теперь li содержит [1, 2, 3, 4, 5, 6] # Проверить элемент на вхождение в список можно оператором in 1 in li #=> True # Длина списка вычисляется функцией len len(li) #=> 6 # Кортежи — это такие списки, только неизменяемые tup = (1, 2, 3) tup[0] #=> 1 tup[0] = 3 # Выдаёт TypeError # Всё то же самое можно делать и с кортежами len(tup) #=> 3 tup + (4, 5, 6) #=> (1, 2, 3, 4, 5, 6) tup[:2] #=> (1, 2) 2 in tup #=> True # Вы можете распаковывать кортежи (или списки) в переменные a, b, c = (1, 2, 3) # a == 1, b == 2 и c == 3 # Кортежи создаются по умолчанию, если опущены скобки d, e, f = 4, 5, 6 # Обратите внимание, как легко поменять местами значения двух переменных e, d = d, e # теперь d == 5, а e == 4 # Словари содержат ассоциативные массивы empty_dict = {} # Вот так описывается предзаполненный словарь filled_dict = {"one": 1, "two": 2, "three": 3} # Значения ищутся по ключу с помощью оператора [] filled_dict["one"] #=> 1 # Все значения в виде списка получаются с помощью метода keys(). # Его вызов нужно обернуть в list(), так как обратно мы получаем # итерируемый объект, о которых поговорим позднее. list(filled_dict.keys()) # => ["three", "two", "one"] # Замечание: сохранение порядка ключей в словаре не гарантируется # Ваши результаты могут не совпадать с этими. # Все значения в виде списка можно получить с помощью values(). # И снова нам нужно обернуть вызов в list(), чтобы превратить # итерируемый объект в список. list(filled_dict.values()) # => [3, 2, 1] # То же самое замечание насчёт порядка ключей справедливо и здесь # При помощи оператора in можно проверять ключи на вхождение в словарь "one" in filled_dict #=> True 1 in filled_dict #=> False # Попытка получить значение по несуществующему ключу выбросит ошибку ключа filled_dict["four"] # KeyError # Чтобы избежать этого, используйте метод get filled_dict.get("one") #=> 1 filled_dict.get("four") #=> None # Метод get также принимает аргумент по умолчанию, значение которого будет # возвращено при отсутствии указанного ключа filled_dict.get("one", 4) #=> 1 filled_dict.get("four", 4) #=> 4 # Метод setdefault вставляет пару ключ-значение, только если такого ключа нет filled_dict.setdefault("five", 5) #filled_dict["five"] возвращает 5 filled_dict.setdefault("five", 6) #filled_dict["five"] по-прежнему возвращает 5 # Удаляйте ключи из словаря с помощью оператора del del filled_dict["one"] # Удаляет ключ «one» из словаря # Множества содержат... ну, в общем, множества empty_set = set() # Инициализация множества набором значений. # Да, оно выглядит примерно как словарь… ну извините. filled_set = {1, 2, 2, 3, 4} # => {1, 2, 3, 4} # Множеству можно назначать новую переменную filled_set = some_set # Добавление новых элементов в множество filled_set.add(5) # filled_set равно {1, 2, 3, 4, 5} # Пересечение множеств: & other_set = {3, 4, 5, 6} filled_set & other_set #=> {3, 4, 5} # Объединение множеств: | filled_set | other_set #=> {1, 2, 3, 4, 5, 6} # Разность множеств: - {1,2,3,4} - {2,3,5} #=> {1, 4} # Проверка на вхождение во множество: in 2 in filled_set #=> True 10 in filled_set #=> False #################################################### ## 3. Поток управления и итерируемые объекты #################################################### # Для начала заведём переменную some_var = 5 # Так выглядит выражение if. Отступы в python очень важны! # результат: «some_var меньше, чем 10» if some_var > 10: print("some_var намного больше, чем 10.") elif some_var < 10: # Выражение elif необязательно. print("some_var меньше, чем 10.") else: # Это тоже необязательно. print("some_var равно 10.") """ Циклы For проходят по спискам Результат: собака — это млекопитающее кошка — это млекопитающее мышь — это млекопитающее """ for animal in ["собака", "кошка", "мышь"]: # Можете использовать format() для интерполяции форматированных строк print("{} — это млекопитающее".format(animal)) """ «range(число)» возвращает список чисел от нуля до заданного числа Результат: 0 1 2 3 """ for i in range(4): print(i) """ Циклы while продолжаются до тех пор, пока указанное условие не станет ложным. Результат: 0 1 2 3 """ x = 0 while x < 4: print(x) x += 1 # Краткая запись для x = x + 1 # Обрабатывайте исключения блоками try/except try: # Чтобы выбросить ошибку, используется raise raise IndexError("Это ошибка индекса") except IndexError as e: # pass это просто отсутствие оператора. Обычно здесь происходит # восстановление после ошибки. pass except (TypeError, NameError): pass # Несколько исключений можно обработать вместе, если нужно. else: # Необязательное выражение. Должно следовать за последним блоком except print("Всё хорошо!") # Выполнится, только если не было никаких исключений # Python предоставляет фундаментальную абстракцию, # которая называется итерируемым объектом (an iterable). # Итерируемый объект — это объект, который воспринимается как последовательность. # Объект, который возвратила функция range(), итерируемый. filled_dict = {"one": 1, "two": 2, "three": 3} our_iterable = filled_dict.keys() print(our_iterable) #=> range(1,10). Это объект, реализующий интерфейс iterable # Мы можем проходить по нему циклом. for i in our_iterable: print(i) # Выводит one, two, three # Но мы не можем обращаться к элементу по индексу. our_iterable[1] # Выбрасывает ошибку типа # Итерируемый объект знает, как создавать итератор. our_iterator = iter(our_iterable) # Итератор может запоминать состояние при проходе по объекту. # Мы получаем следующий объект, вызывая функцию __next__. our_iterator.__next__() #=> "one" # Он сохраняет состояние при вызове __next__. our_iterator.__next__() #=> "two" our_iterator.__next__() #=> "three" # Возвратив все данные, итератор выбрасывает исключение StopIterator our_iterator.__next__() # Выбрасывает исключение остановки итератора # Вы можете взять все элементы итератора, вызвав на нём функцию list(). list(filled_dict.keys()) #=> Возвращает ["one", "two", "three"] #################################################### ## 4. Функции #################################################### # Используйте def для создания новых функций def add(x, y): print("x равен %s, а y равен %s" % (x, y)) return x + y # Возвращайте результат выражением return # Вызов функции с аргументами add(5, 6) #=> выводит «x равен 5, а y равен 6» и возвращает 11 # Другой способ вызова функции — вызов с именованными аргументами add(y=6, x=5) # Именованные аргументы можно указывать в любом порядке. # Вы можете определить функцию, принимающую изменяемое число аргументов def varargs(*args): return args varargs(1, 2, 3) #=> (1,2,3) # А также можете определить функцию, принимающую изменяемое число # именованных аргументов def keyword_args(**kwargs): return kwargs # Вызовем эту функцию и посмотрим, что из этого получится keyword_args(big="foot", loch="ness") #=> {"big": "foot", "loch": "ness"} # Если хотите, можете использовать оба способа одновременно def all_the_args(*args, **kwargs): print(args) print(kwargs) """ all_the_args(1, 2, a=3, b=4) выводит: (1, 2) {"a": 3, "b": 4} """ # Вызывая функции, можете сделать наоборот! # Используйте символ * для передачи кортежей и ** для передачи словарей args = (1, 2, 3, 4) kwargs = {"a": 3, "b": 4} all_the_args(*args) # эквивалентно foo(1, 2, 3, 4) all_the_args(**kwargs) # эквивалентно foo(a=3, b=4) all_the_args(*args, **kwargs) # эквивалентно foo(1, 2, 3, 4, a=3, b=4) # Область определения функций x = 5 def setX(num): # Локальная переменная x — это не то же самое, что глобальная переменная x x = num # => 43 print (x) # => 43 def setGlobalX(num): global x print (x) # => 5 x = num # Глобальная переменная x теперь равна 6 print (x) # => 6 setX(43) setGlobalX(6) # В Python есть функции первого класса def create_adder(x): def adder(y): return x + y return adder add_10 = create_adder(10) add_10(3) #=> 13 # Также есть и анонимные функции (lambda x: x > 2)(3) #=> True # Есть встроенные функции высшего порядка map(add_10, [1,2,3]) #=> [11, 12, 13] filter(lambda x: x > 5, [3, 4, 5, 6, 7]) #=> [6, 7] # Для удобного отображения и фильтрации можно использовать списочные включения [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] #################################################### ## 5. Классы #################################################### # Чтобы получить класс, мы наследуемся от object. class Human(object): # Атрибут класса. Он разделяется всеми экземплярами этого класса species = "H. sapiens" # Обычный конструктор, вызывается при инициализации экземпляра класса # Обратите внимание, что двойное подчёркивание в начале и в конце имени # означает объекты и атрибуты, которые используются Python, но находятся # в пространствах имён, управляемых пользователем. # Не придумывайте им имена самостоятельно. def __init__(self, name): # Присваивание значения аргумента атрибуту класса name self.name = name # Метод экземпляра. Все методы принимают self в качестве первого аргумента def say(self, msg): return "{name}: {message}".format(name=self.name, message=msg) # Метод класса разделяется между всеми экземплярами # Они вызываются с указыванием вызывающего класса в качестве первого аргумента @classmethod def get_species(cls): return cls.species # Статический метод вызывается без ссылки на класс или экземпляр @staticmethod def grunt(): return "*grunt*" # Инициализация экземпляра класса i = Human(name="Иван") print(i.say("привет")) # Выводит: «Иван: привет» j = Human("Пётр") print(j.say("Привет")) # Выводит: «Пётр: привет» # Вызов метода класса i.get_species() #=> "H. sapiens" # Изменение разделяемого атрибута Human.species = "H. neanderthalensis" i.get_species() #=> "H. neanderthalensis" j.get_species() #=> "H. neanderthalensis" # Вызов статического метода Human.grunt() #=> "*grunt*" #################################################### ## 6. Модули #################################################### # Вы можете импортировать модули import math print(math.sqrt(16)) #=> 4 # Вы можете импортировать отдельные функции модуля from math import ceil, floor print(ceil(3.7)) #=> 4.0 print(floor(3.7)) #=> 3.0 # Можете импортировать все функции модуля. # (Хотя это и не рекомендуется) from math import * # Можете сокращать имена модулей import math as m math.sqrt(16) == m.sqrt(16) #=> True # Модули в Python — это обычные Python-файлы. Вы # можете писать свои модули и импортировать их. Название # модуля совпадает с названием файла. # Вы можете узнать, какие функции и атрибуты определены # в модуле import math dir(math) #################################################### ## 7. Дополнительно #################################################### # Генераторы помогут выполнить ленивые вычисления def double_numbers(iterable): for i in iterable: yield i + i # Генератор создаёт значения на лету. # Он не возвращает все значения разом, а создаёт каждое из них при каждой # итерации. Это значит, что значения больше 15 в double_numbers # обработаны не будут. # Обратите внимание: range — это тоже генератор. # Создание списка чисел от 1 до 900000000 требует много места и времени. # Если нам нужно имя переменной, совпадающее с ключевым словом Python, # мы используем подчёркивание в конце range_ = range(1, 900000000) # Будет удваивать все числа, пока результат не будет >= 30 for i in double_numbers(xrange_): print(i) if i >= 30: break # Декораторы # В этом примере beg оборачивает say # Метод beg вызовет say. Если say_please равно True, # он изменит возвращаемое сообщение 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, " Пожалуйста! У меня нет денег :(") return msg return wrapper @beg def say(say_please=False): msg = "Вы не купите мне пива?" return msg, say_please print(say()) # Вы не купите мне пива? print(say(say_please=True)) # Вы не купите мне пива? Пожалуйста! У меня нет денег :( ``` ## Хотите ещё? ### Бесплатные онлайн-материалы * [Learn Python The Hard Way](http://learnpythonthehardway.org/book/) * [Dive Into Python](http://www.diveintopython.net/) * [Ideas for Python Projects](http://pythonpracticeprojects.com) * [Официальная документация](http://docs.python.org/3/) * [Hitchhiker's Guide to Python](http://docs.python-guide.org/en/latest/) * [Python Module of the Week](http://pymotw.com/3/) * [A Crash Course in Python for Scientists](http://nbviewer.ipython.org/5920182) ### Платные * [Programming Python](http://www.amazon.com/gp/product/0596158106/ref=as_li_qf_sp_asin_tl?ie=UTF8&camp=1789&creative=9325&creativeASIN=0596158106&linkCode=as2&tag=homebits04-20) * [Dive Into Python](http://www.amazon.com/gp/product/1441413022/ref=as_li_tf_tl?ie=UTF8&camp=1789&creative=9325&creativeASIN=1441413022&linkCode=as2&tag=homebits04-20) * [Python Essential Reference](http://www.amazon.com/gp/product/0672329786/ref=as_li_tf_tl?ie=UTF8&camp=1789&creative=9325&creativeASIN=0672329786&linkCode=as2&tag=homebits04-20)