summaryrefslogtreecommitdiffhomepage
path: root/ru-ru/python3-ru.html.markdown
blob: 637c0157def23e2afe9f7bc4eb5e628f1332dcd2 (plain)
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
148
149
150
151
152
153
154
155
156
157
158
159
160
161
162
163
164
165
166
167
168
169
170
171
172
173
174
175
176
177
178
179
180
181
182
183
184
185
186
187
188
189
190
191
192
193
194
195
196
197
198
199
200
201
202
203
204
205
206
207
208
209
210
211
212
213
214
215
216
217
218
219
220
221
222
223
224
225
226
227
228
229
230
231
232
233
234
235
236
237
238
239
240
241
242
243
244
245
246
247
248
249
250
251
252
253
254
255
256
257
258
259
260
261
262
263
264
265
266
267
268
269
270
271
272
273
274
275
276
277
278
279
280
281
282
283
284
285
286
287
288
289
290
291
292
293
294
295
296
297
298
299
300
301
302
303
304
305
306
307
308
309
310
311
312
313
314
315
316
317
318
319
320
321
322
323
324
325
326
327
328
329
330
331
332
333
334
335
336
337
338
339
340
341
342
343
344
345
346
347
348
349
350
351
352
353
354
355
356
357
358
359
360
361
362
363
364
365
366
367
368
369
370
371
372
373
374
375
376
377
378
379
380
381
382
383
384
385
386
387
388
389
390
391
392
393
394
395
396
397
398
399
400
401
402
403
404
405
406
407
408
409
410
411
412
413
414
415
416
417
418
419
420
421
422
423
424
425
426
427
428
429
430
431
432
433
434
435
436
437
438
439
440
441
442
443
444
445
446
447
448
449
450
451
452
453
454
455
456
457
458
459
460
461
462
463
464
465
466
467
468
469
470
471
472
473
474
475
476
477
478
479
480
481
482
483
484
485
486
487
488
489
490
491
492
493
494
495
496
497
498
499
500
501
502
503
504
505
506
507
508
509
510
511
512
513
514
515
516
517
518
519
520
521
522
523
524
525
526
527
528
529
530
531
532
533
534
535
536
537
538
539
540
541
542
543
544
545
546
547
548
549
550
551
552
553
554
555
556
557
558
559
560
561
562
563
564
565
566
567
568
569
570
571
572
573
574
575
576
577
578
579
580
581
582
583
584
585
586
587
588
589
590
591
592
593
594
595
596
597
598
599
600
601
602
603
604
605
606
607
608
609
610
611
612
613
614
615
616
617
618
619
620
621
622
623
624
625
626
627
628
629
630
---
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, так уж вышло.
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 получить сразу 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 функции — «объекты первого класса». Это означает, что их можно использовать наравне с любыми другими значениями
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 превысит 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)