2015-09-08 16:24:00 +00:00
---
language: python3
contributors:
- ["Louie Dinh", "http://pythonpracticeprojects.com"]
- ["Steven Basart", "http://github.com/xksteven"]
- ["Andre Polykanine", "https://github.com/Oire"]
2015-09-09 15:09:18 +00:00
- ["Tomáš Bedřich", "http://tbedrich.cz"]
2015-09-08 16:24:00 +00:00
translators:
- ["Tomáš Bedřich", "http://tbedrich.cz"]
filename: learnpython3.py
---
2015-09-09 11:53:03 +00:00
Python byl vytvořen Guidem Van Rossum v raných 90. letech. Nyní je jedním z nejpopulárnějších jazyků.
2015-09-08 16:24:00 +00:00
Zamiloval jsem si Python pro jeho syntaktickou čistotu - je to vlastně spustitelný pseudokód.
Vaše zpětná vazba je vítána! Můžete mě zastihnout na [@louiedinh ](http://twitter.com/louiedinh ) nebo louiedinh [at] [email od googlu] (anglicky).
Poznámka: Tento článek je zaměřen na Python 3. Zde se můžete [naučit starší Python 2.7 ](http://learnxinyminutes.com/docs/python/ ).
```python
# Jednořádkový komentář začíná křížkem
2015-09-09 15:09:18 +00:00
""" Víceřádkové komentáře používají tři uvozovky nebo apostrofy
2015-09-08 16:24:00 +00:00
a jsou často využívány jako dokumentační komentáře k metodám
"""
####################################################
## 1. Primitivní datové typy a operátory
####################################################
# Čísla
3 # => 3
# Aritmetické operace se chovají běžným způsobem
1 + 1 # => 2
8 - 1 # => 7
10 * 2 # => 20
# Až na dělení, které vrací desetinné číslo
35 / 5 # => 7.0
# Při celočíselném dělení je desetinná část oříznuta (pro kladná i záporná čísla)
5 // 3 # => 1
5.0 // 3.0 # => 1.0 # celočíselně dělit lze i desetinným číslem
-5 // 3 # => -2
-5.0 // 3.0 # => -2.0
# Pokud použiteje desetinné číslo, výsledek je jím také
3 * 2.0 # => 6.0
# Modulo
7 % 3 # => 1
# Mocnění (x na y-tou)
2**4 # => 16
# Pro vynucení priority použijte závorky
(1 + 3) * 2 # => 8
# Logické hodnoty
True
False
# Negace se provádí pomocí not
not True # => False
not False # => True
# Logické operátory
# U operátorů záleží na velikosti písmen
True and False # => False
False or True # => True
# Používání logických operátorů s čísly
0 and 2 # => 0
-5 or 0 # => -5
0 == False # => True
2 == True # => False
1 == True # => True
# Rovnost je ==
1 == 1 # => True
2 == 1 # => False
# Nerovnost je !=
1 != 1 # => False
2 != 1 # => True
# Další porovnání
1 < 10 # = > True
1 > 10 # => False
2 < = 2 # => True
2 >= 2 # => True
# Porovnání se dají řetězit!
1 < 2 < 3 # = > True
2 < 3 < 2 # = > False
# Řetězce používají " nebo ' a mohou obsahovat UTF8 znaky
"Toto je řetězec."
'Toto je také řetězec.'
# Řetězce se také dají sčítat, ale nepoužívejte to
"Hello " + "world!" # => "Hello world!"
# Dají se spojovat i bez '+'
"Hello " "world!" # => "Hello world!"
# Řetězec lze považovat za seznam znaků
"Toto je řetězec"[0] # => 'T'
# .format lze použít ke skládání řetězců
"{} mohou být {}".format("řetězce", "skládány")
# Formátovací argumenty můžete opakovat
"{0} {1} stříkaček stříkalo přes {0} {1} střech".format("tři sta třicet tři", "stříbrných")
# => "tři sta třicet tři stříbrných stříkaček stříkalo přes tři sta třicet tři stříbrných střech"
# Pokud nechcete počítat, můžete použít pojmenované argumenty
"{jmeno} si dal {jidlo}".format(jmeno="Franta", jidlo="guláš") # => "Franta si dal guláš"
# Pokud zároveň potřebujete podporovat Python 2.5 a nižší, můžete použít starší způsob formátování
"%s se dají %s jako v %s" % ("řetězce", "skládat", "jazyce C")
# None je objekt (jinde NULL, nil, ...)
None # => None
# Pokud porovnáváte něco s None, nepoužívejte operátor rovnosti "==",
# použijte raději operátor "is", který testuje identitu.
"něco" is None # => False
None is None # => True
# None, 0, a prázdný řetězec/seznam/slovník se vyhodnotí jako False
# Vše ostatní se vyhodnotí jako True
bool(0) # => False
bool("") # => False
bool([]) # => False
bool({}) # => False
####################################################
2015-09-09 11:53:03 +00:00
## 2. Proměnné a kolekce
2015-09-08 16:24:00 +00:00
####################################################
2015-09-09 11:53:03 +00:00
# Python má funkci print
print("Jsem 3. Python 3.")
# Proměnné není třeba deklarovat před přiřazením
# Konvence je používat male_pismo_s_podtrzitky
nazev_promenne = 5
nazev_promenne # => 5
2015-09-09 14:14:12 +00:00
# Názvy proměnných mohou obsahovat i UTF8 znaky
název_proměnné = 5
2015-09-09 11:53:03 +00:00
# Přístup k předtím nepoužité proměnné vyvolá výjimku
# Odchytávání vyjímek - viz další kapitola
neznama_promenna # Vyhodí NameError
# Seznam se používá pro ukládání sekvencí
sez = []
# Lze ho rovnou naplnit
jiny_seznam = [4, 5, 6]
# Na konec seznamu se přidává pomocí append
sez.append(1) # sez je nyní [1]
sez.append(2) # sez je nyní [1, 2]
sez.append(4) # sez je nyní [1, 2, 4]
sez.append(3) # sez je nyní [1, 2, 4, 3]
# Z konce se odebírá se pomocí pop
sez.pop() # => 3 a sez je nyní [1, 2, 4]
# Vložme trojku zpátky
sez.append(3) # sez je nyní znovu [1, 2, 4, 3]
# Přístup k prvkům funguje jako v poli
sez[0] # => 1
# Mínus počítá odzadu (-1 je poslední prvek)
sez[-1] # => 3
# Přístup mimo seznam vyhodí IndexError
sez[4] # Vyhodí IndexError
# Pomocí řezů lze ze seznamu vybírat různé intervaly
# (pro matematiky: jedná se o uzavřený/otevřený interval)
sez[1:3] # => [2, 4]
# Odříznutí začátku
sez[2:] # => [4, 3]
# Odříznutí konce
sez[:3] # => [1, 2, 4]
# Vybrání každého druhého prvku
2015-09-09 14:14:12 +00:00
sez[::2] # =>[1, 4]
2015-09-09 11:53:03 +00:00
# Vrácení seznamu v opačném pořadí
2015-09-09 14:14:12 +00:00
sez[::-1] # => [3, 4, 2, 1]
2015-09-09 11:53:03 +00:00
# Lze použít jakoukoliv kombinaci parametrů pro vytvoření složitějšího řezu
# sez[zacatek:konec:krok]
# Odebírat prvky ze seznamu lze pomocí del
del sez[2] # sez je nyní [1, 2, 3]
# Seznamy můžete sčítat
# Hodnoty sez a jiny_seznam přitom nejsou změněny
sez + jiny_seznam # => [1, 2, 3, 4, 5, 6]
# Spojit seznamy lze pomocí extend
sez.extend(jiny_seznam) # sez je nyní [1, 2, 3, 4, 5, 6]
# Kontrola, jestli prvek v seznamu existuje, se provádí pomocí in
2015-09-09 14:14:12 +00:00
1 in sez # => True
2015-09-09 11:53:03 +00:00
# Délku seznamu lze zjistit pomocí len
2015-09-09 14:14:12 +00:00
len(sez) # => 6
2015-09-09 11:53:03 +00:00
# N-tice je jako seznam, ale je neměnná
ntice = (1, 2, 3)
ntice[0] # => 1
ntice[0] = 3 # Vyhodí TypeError
# S n-ticemi lze dělat většinu operací, jako se seznamy
len(ntice) # => 3
ntice + (4, 5, 6) # => (1, 2, 3, 4, 5, 6)
ntice[:2] # => (1, 2)
2 in ntice # => True
# N-tice (nebo seznamy) lze rozbalit do proměnných jedním přiřazením
2015-09-09 14:14:12 +00:00
a, b, c = (1, 2, 3) # a je nyní 1, b je nyní 2 a c je nyní 3
2015-09-09 11:53:03 +00:00
# N-tice jsou vytvářeny automaticky, když vynecháte závorky
2015-09-08 16:24:00 +00:00
d, e, f = 4, 5, 6
2015-09-09 11:53:03 +00:00
# Prohození proměnných je tak velmi snadné
2015-09-09 14:14:12 +00:00
e, d = d, e # d je nyní 5, e je nyní 4
2015-09-08 16:24:00 +00:00
2015-09-09 11:53:03 +00:00
# Slovníky ukládají klíče a hodnoty
prazdny_slovnik = {}
# Lze je také rovnou naplnit
slovnik = {"jedna": 1, "dva": 2, "tři": 3}
2015-09-08 16:24:00 +00:00
2015-09-09 11:53:03 +00:00
# Přistupovat k hodnotám lze pomocí []
2015-09-09 14:14:12 +00:00
slovnik["jedna"] # => 1
2015-09-08 16:24:00 +00:00
2015-09-09 11:53:03 +00:00
# Všechny klíče dostaneme pomocí keys() jako iterátor. Nyní ještě potřebujeme
# obalit volání v list(), abychom dostali seznam. To rozebereme později.
# Pozor, že jakékoliv pořadí klíčů není garantováno - může být různé.
list(slovnik.keys()) # => ["dva", "jedna", "tři"]
2015-09-08 16:24:00 +00:00
2015-09-09 11:53:03 +00:00
# Všechny hodnoty opět jako iterátor získáme pomocí values(). Opět tedy
# potřebujeme použít list(), abychom dostali seznam. Stejně jako
# v předchozím případě, pořadí není garantováno a může být různé
list(slovnik.values()) # => [3, 2, 1]
2015-09-08 16:24:00 +00:00
2015-09-09 11:53:03 +00:00
# Operátorem in se lze dotázat na přítomnost klíče
"jedna" in slovnik # => True
1 in slovnik # => False
2015-09-08 16:24:00 +00:00
2015-09-09 11:53:03 +00:00
# Přístup k neexistujícímu klíči vyhodí KeyError
slovnik["four"] # Vyhodí KeyError
2015-09-08 16:24:00 +00:00
2015-09-09 11:53:03 +00:00
# Metoda get() funguje podobně jako [], ale vrátí None místo vyhození KeyError
slovnik.get("jedna") # => 1
slovnik.get("čtyři") # => None
# Metodě get() lze předat i výchozí hodnotu místo None
slovnik.get("jedna", 4) # => 1
slovnik.get("čtyři", 4) # => 4
2015-09-08 16:24:00 +00:00
2015-09-09 11:53:03 +00:00
# metoda setdefault() vloží prvek do slovníku pouze pokud tam takový klíč není
slovnik.setdefault("pět", 5) # slovnik["pět"] je nastaven na 5
slovnik.setdefault("pět", 6) # slovnik["pět"] je pořád 5
2015-09-08 16:24:00 +00:00
2015-09-09 11:53:03 +00:00
# Přidání nové hodnoty do slovníku
slovnik["čtyři"] = 4
# Hromadně aktualizovat nebo přidat data lze pomocí update(), parametrem je opět slovník
slovnik.update({"čtyři": 4}) # slovnik je nyní {"jedna": 1, "dva": 2, "tři": 3, "čtyři": 4, "pět": 5}
2015-09-08 16:24:00 +00:00
2015-09-09 11:53:03 +00:00
# Odebírat ze slovníku dle klíče lze pomocí del
del slovnik["jedna"] # odebere klíč "jedna" ze slovnik
2015-09-08 16:24:00 +00:00
2015-09-09 11:53:03 +00:00
# Množiny ukládají ... překvapivě množiny
prazdna_mnozina = set()
# Také je lze rovnou naplnit. A ano, budou se vám plést se slovníky. Bohužel.
2015-09-09 14:14:12 +00:00
mnozina = {1, 1, 2, 2, 3, 4} # mnozina je nyní {1, 2, 3, 4}
2015-09-08 16:24:00 +00:00
2015-09-09 11:53:03 +00:00
# Přidání položky do množiny
2015-09-09 14:14:12 +00:00
mnozina.add(5) # mnozina je nyní {1, 2, 3, 4, 5}
2015-09-08 16:24:00 +00:00
2015-09-09 11:53:03 +00:00
# Průnik lze udělat pomocí operátoru &
jina_mnozina = {3, 4, 5, 6}
2015-09-09 14:14:12 +00:00
mnozina & jina_mnozina # => {3, 4, 5}
2015-09-08 16:24:00 +00:00
2015-09-09 11:53:03 +00:00
# Sjednocení pomocí operátoru |
2015-09-09 14:14:12 +00:00
mnozina | jina_mnozina # => {1, 2, 3, 4, 5, 6}
2015-09-08 16:24:00 +00:00
2015-09-09 11:53:03 +00:00
# Rozdíl pomocí operátoru -
2015-09-09 14:14:12 +00:00
{1, 2, 3, 4} - {2, 3, 5} # => {1, 4}
2015-09-08 16:24:00 +00:00
2015-09-09 11:53:03 +00:00
# Operátorem in se lze dotázat na přítomnost prvku v množině
2015-09-09 14:14:12 +00:00
2 in mnozina # => True
9 in mnozina # => False
2015-09-08 16:24:00 +00:00
####################################################
2015-09-09 14:14:12 +00:00
## 3. Řízení toku programu, cykly
2015-09-08 16:24:00 +00:00
####################################################
2015-09-09 14:14:12 +00:00
# Vytvořme si proměnnou
promenna = 5
2015-09-08 16:24:00 +00:00
2015-09-09 14:14:12 +00:00
# Takto vypadá podmínka. Na odsazení v Pythonu záleží!
# Vypíše "proměnná je menší než 10".
if promenna > 10:
print("proměnná je velká jak Rusko")
elif promenna < 10: # Část elif je nepovinná
print("proměnná je menší než 10")
else: # Část else je také nepovinná
print("proměnná je právě 10")
2015-09-08 16:24:00 +00:00
"""
2015-09-09 14:14:12 +00:00
Smyčka for umí iterovat (nejen) přes seznamy
vypíše:
pes je savec
kočka je savec
myš je savec
2015-09-08 16:24:00 +00:00
"""
2015-09-09 14:14:12 +00:00
for zvire in ["pes", "kočka", "myš"]:
# Můžete použít formát pro složení řetězce
print("{} je savec".format(zvire))
2015-09-08 16:24:00 +00:00
"""
2015-09-09 14:14:12 +00:00
range(cislo) vrací itarátor čísel od 0 do cislo
vypíše:
2015-09-08 16:24:00 +00:00
0
1
2
3
"""
for i in range(4):
print(i)
"""
2015-09-09 14:14:12 +00:00
range(spodni_limit, horni_limit) vrací itarátor čísel mezi limity
vypíše:
2015-09-08 16:24:00 +00:00
4
5
6
7
"""
for i in range(4, 8):
print(i)
"""
2015-09-09 14:14:12 +00:00
Smyčka while se opakuje, dokud je podmínka splněna.
vypíše:
2015-09-08 16:24:00 +00:00
0
1
2
3
"""
x = 0
while x < 4:
print(x)
2015-09-09 14:14:12 +00:00
x += 1 # Zkrácený zápis x = x + 1. Pozor, žádné x++ neexisuje.
2015-09-08 16:24:00 +00:00
2015-09-09 14:14:12 +00:00
# Výjimky lze ošetřit pomocí bloku try/except(/else/finally)
2015-09-08 16:24:00 +00:00
try:
2015-09-09 14:14:12 +00:00
# Pro vyhození výjimky použijte raise
raise IndexError("Přistoupil jste k neexistujícímu prvku v seznamu.")
2015-09-08 16:24:00 +00:00
except IndexError as e:
2015-09-09 14:14:12 +00:00
print("Nastala chyba: {}".format(e))
# Vypíše: Nastala chyba: Přistoupil jste k neexistujícímu prvku v seznamu.
except (TypeError, NameError): # Více výjimek lze zachytit najednou
pass # Pass znamená nedělej nic - nepříliš vhodný způsob ošetření chyb
else: # Volitelný blok else musí být až za bloky except
print("OK!") # Vypíše OK! v případě, že nenastala žádná výjimka
finally: # Blok finally se spustí nakonec za všech okolností
print("Uvolníme zdroje, uzavřeme soubory...")
# Místo try/finally lze použít with pro automatické uvolnění zdrojů
with open("soubor.txt") as soubor:
for radka in soubor:
print(radka)
# Python běžně používá iterovatelné objekty, což je prakticky cokoliv,
# co lze považovat za sekvenci. Například to, co vrací metoda range(),
# nebo otevřený soubor, jsou iterovatelné objekty.
2015-09-08 16:24:00 +00:00
2015-09-09 14:14:12 +00:00
slovnik = {"jedna": 1, "dva": 2, "tři": 3}
iterovatelny_objekt = slovnik.keys()
print(iterovatelny_objekt) # => dict_keys(["jedna", "dva", "tři"]). Toto je iterovatelný objekt.
2015-09-08 16:24:00 +00:00
2015-09-09 14:14:12 +00:00
# Můžeme použít cyklus for na jeho projití
for klic in iterovatelny_objekt:
print(klic) # vypíše postupně: jedna, dva, tři
2015-09-08 16:24:00 +00:00
2015-09-09 14:14:12 +00:00
# Ale nelze přistupovat k prvkům pod jejich indexem
iterovatelny_objekt[1] # Vyhodí TypeError
2015-09-08 16:24:00 +00:00
2015-09-09 14:14:12 +00:00
# Všechny položky iterovatelného objektu lze získat jako seznam pomocí list()
list(slovnik.keys()) # => ["jedna", "dva", "tři"]
2015-09-08 16:24:00 +00:00
2015-09-09 14:14:12 +00:00
# Z iterovatelného objektu lze vytvořit iterátor
iterator = iter(iterovatelny_objekt)
2015-09-08 16:24:00 +00:00
2015-09-09 14:14:12 +00:00
# Iterátor je objekt, který si pamatuje stav v rámci svého iterovatelného objektu
# Další hodnotu dostaneme voláním next()
next(iterator) # => "jedna"
2015-09-08 16:24:00 +00:00
2015-09-09 14:14:12 +00:00
# Iterátor si udržuje svůj stav v mezi jednotlivými voláními next()
next(iterator) # => "dva"
next(iterator) # => "tři"
2015-09-08 16:24:00 +00:00
2015-09-09 14:14:12 +00:00
# Jakmile interátor vrátí všechna svá data, vyhodí výjimku StopIteration
next(iterator) # Vyhodí StopIteration
2015-09-08 16:24:00 +00:00
####################################################
2015-09-09 14:14:12 +00:00
## 4. Funkce
2015-09-08 16:24:00 +00:00
####################################################
2015-09-09 15:09:18 +00:00
# Pro vytvoření nové funkce použijte def
def secist(x, y):
print("x je {} a y je {}".format(x, y))
return x + y # Hodnoty se vrací pomocí return
2015-09-08 16:24:00 +00:00
2015-09-09 15:09:18 +00:00
# Volání funkce s parametry
secist(5, 6) # => Vypíše "x je 5 a y je 6" a vrátí 11
2015-09-08 16:24:00 +00:00
2015-09-09 15:09:18 +00:00
# Jiný způsob, jak volat funkci, je použít pojmenované argumenty
secist(y=6, x=5) # Pojmenované argumenty můžete předat v libovolném pořadí
2015-09-08 16:24:00 +00:00
2015-09-09 15:09:18 +00:00
# Lze definovat funkce s proměnným počtem (pozičních) argumentů
def vrat_argumenty(*argumenty):
return argumenty
2015-09-08 16:24:00 +00:00
2015-09-09 15:09:18 +00:00
vrat_argumenty(1, 2, 3) # => (1, 2, 3)
2015-09-08 16:24:00 +00:00
2015-09-09 15:09:18 +00:00
# Lze definovat také funkce s proměnným počtem pojmenovaných argumentů
def vrat_pojmenovane_argumenty(**pojmenovane_argumenty):
return pojmenovane_argumenty
2015-09-08 16:24:00 +00:00
2015-09-09 15:09:18 +00:00
vrat_pojmenovane_argumenty(kdo="se bojí", nesmi="do lesa")
# => {"kdo": "se bojí", "nesmi": "do lesa"}
2015-09-08 16:24:00 +00:00
2015-09-09 15:09:18 +00:00
# Pokud chcete, lze použít obojí najednou
# Konvence je používat pro tyto účely názvy *args a **kwargs
def vypis_vse(*args, **kwargs):
print(args, kwargs) # print() vypíše všechny své parametry oddělené mezerou
2015-09-08 16:24:00 +00:00
2015-09-09 15:09:18 +00:00
vypis_vse(1, 2, a=3, b=4) # Vypíše: (1, 2) {"a": 3, "b": 4}
2015-09-08 16:24:00 +00:00
2015-09-09 15:09:18 +00:00
# * nebo ** lze použít k rozbalení N-tic nebo slovníků!
ntice = (1, 2, 3, 4)
slovnik = {"a": 3, "b": 4}
vypis_vse(ntice) # Vyhodnotí se jako vypis_vse((1, 2, 3, 4)) – jeden parametr, N-tice
vypis_vse(*ntice) # Vyhodnotí se jako vypis_vse(1, 2, 3, 4)
vypis_vse(**slovnik) # Vyhodnotí se jako vypis_vse(a=3, b=4)
vypis_vse(*ntice, **slovnik) # Vyhodnotí se jako vypis_vse(1, 2, 3, 4, a=3, b=4)
2015-09-08 16:24:00 +00:00
2015-09-09 15:09:18 +00:00
# Viditelnost proměnných - vytvořme si globální proměnnou x
2015-09-08 16:24:00 +00:00
x = 5
2015-09-09 15:09:18 +00:00
def nastavX(cislo):
# Lokální proměnná x překryje globální x
x = cislo # => 43
print(x) # => 43
2015-09-08 16:24:00 +00:00
2015-09-09 15:09:18 +00:00
def nastavGlobalniX(cislo):
2015-09-08 16:24:00 +00:00
global x
2015-09-09 15:09:18 +00:00
print(x) # => 5
x = cislo # Nastaví globální proměnnou x na 6
print(x) # => 6
2015-09-08 16:24:00 +00:00
2015-09-09 15:09:18 +00:00
nastavX(43)
nastavGlobalX(6)
2015-09-08 16:24:00 +00:00
2015-09-09 15:09:18 +00:00
# Funkce jsou first-class objekty
def vyrobit_scitacku(pricitane_cislo):
def scitacka(x):
return x + pricitane_cislo
return scitacka
2015-09-08 16:24:00 +00:00
2015-09-09 15:09:18 +00:00
pricist_10 = vyrobit_scitacku(10)
pricist_10(3) # => 13
2015-09-08 16:24:00 +00:00
2015-09-09 15:09:18 +00:00
# Klíčové slovo lambda vytvoří anonymní funkci
(lambda parametr: parametr > 2)(3) # => True
2015-09-08 16:24:00 +00:00
2015-09-09 15:09:18 +00:00
# Lze použít funkce map() a filter() z funkcionálního programování
map(pricist_10, [1, 2, 3])
# => <map object at 0x0123467> - iterovatelný objekt s obsahem: [11, 12, 13]
filter(lambda x: x > 5, [3, 4, 5, 6, 7])
# => <filter object at 0x0123467> - iterovatelný objekt s obsahem: [6, 7]
2015-09-08 16:24:00 +00:00
2015-09-09 15:09:18 +00:00
# S generátorovou notací lze dosáhnout podobných výsledků, ale vrací seznam
[pricist_10(i) for i in [1, 2, 3]] # => [11, 12, 13]
2015-09-08 16:24:00 +00:00
[x for x in [3, 4, 5, 6, 7] if x > 5] # => [6, 7]
2015-09-09 15:09:18 +00:00
# Generátorová notace funguje i pro slovníky
{x: x**2 for x in range(1, 5)} # => {1: 1, 2: 4, 3: 9, 4: 16}
# A také pro množiny
{pismeno for pismeno in "abeceda"} # => {"d", "a", "c", "e", "b"}
2015-09-08 16:24:00 +00:00
####################################################
2015-09-09 15:09:18 +00:00
## 5. Třídy
2015-09-08 16:24:00 +00:00
####################################################
# We subclass from object to get a class.
class Human(object):
# A class attribute. It is shared by all instances of this class
species = "H. sapiens"
# Basic initializer, this is called when this class is instantiated.
# Note that the double leading and trailing underscores denote objects
# or attributes that are used by python but that live in user-controlled
# namespaces. Methods(or objects or attributes) like: __init__ , __str__ ,
# __repr__ etc. are called magic methods (or sometimes called dunder methods)
# You should not invent such names on your own.
def __init__ (self, name):
# Assign the argument to the instance's name attribute
self.name = name
# An instance method. All methods take "self" as the first argument
def say(self, msg):
return "{name}: {message}".format(name=self.name, message=msg)
# A class method is shared among all instances
# They are called with the calling class as the first argument
@classmethod
def get_species(cls):
return cls.species
# A static method is called without a class or instance reference
@staticmethod
def grunt():
return "*grunt*"
# Instantiate a class
i = Human(name="Ian")
print(i.say("hi")) # prints out "Ian: hi"
j = Human("Joel")
print(j.say("hello")) # prints out "Joel: hello"
# Call our class method
i.get_species() # => "H. sapiens"
# Change the shared attribute
Human.species = "H. neanderthalensis"
i.get_species() # => "H. neanderthalensis"
j.get_species() # => "H. neanderthalensis"
# Call the static method
Human.grunt() # => "*grunt*"
####################################################
## 6. Modules
####################################################
# You can import modules
import math
print(math.sqrt(16)) # => 4
# You can get specific functions from a module
from math import ceil, floor
print(ceil(3.7)) # => 4.0
print(floor(3.7)) # => 3.0
# You can import all functions from a module.
# Warning: this is not recommended
from math import *
# You can shorten module names
import math as m
math.sqrt(16) == m.sqrt(16) # => True
# Python modules are just ordinary python files. You
# can write your own, and import them. The name of the
# module is the same as the name of the file.
# You can find out which functions and attributes
# defines a module.
import math
dir(math)
####################################################
## 7. Advanced
####################################################
# Generators help you make lazy code
def double_numbers(iterable):
for i in iterable:
yield i + i
# A generator creates values on the fly.
# Instead of generating and returning all values at once it creates one in each
# iteration. This means values bigger than 15 wont be processed in
# double_numbers.
# Note range is a generator too. Creating a list 1-900000000 would take lot of
# time to be made
# We use a trailing underscore in variable names when we want to use a name that
# would normally collide with a python keyword
range_ = range(1, 900000000)
# will double all numbers until a result >=30 found
for i in double_numbers(range_):
print(i)
if i >= 30:
break
# Decorators
# in this example beg wraps say
# Beg will call say. If say_please is True then it will change the returned
# message
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, "Please! I am poor :(")
return msg
return wrapper
@beg
def say(say_please=False):
msg = "Can you buy me a beer?"
return msg, say_please
print(say()) # Can you buy me a beer?
print(say(say_please=True)) # Can you buy me a beer? Please! I am poor :(
```
## Ready For More?
### Free Online
* [Automate the Boring Stuff with Python ](https://automatetheboringstuff.com )
* [Learn Python The Hard Way ](http://learnpythonthehardway.org/book/ )
* [Dive Into Python ](http://www.diveintopython.net/ )
* [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/ )
* [A Crash Course in Python for Scientists ](http://nbviewer.ipython.org/5920182 )
* [Python Course ](http://www.python-course.eu/index.php )
* [First Steps With Python ](https://realpython.com/learn/python-first-steps/ )
### Dead Tree
* [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 )