learnxinyminutes-docs/uk/pythonlegacy.md
2024-12-08 23:20:53 -07:00

814 lines
34 KiB
Markdown
Raw Blame History

This file contains ambiguous Unicode characters

This file contains Unicode characters that might be confused with other characters. If you think that this is intentional, you can safely ignore this warning. Use the Escape button to reveal them.

---
contributors:
- ["Louie Dinh", "http://ldinh.ca"]
- ["Amin Bandali", "https://aminb.org"]
- ["Andre Polykanine", "https://github.com/Oire"]
- ["evuez", "http://github.com/evuez"]
- ["asyne", "https://github.com/justblah"]
- ["habi", "http://github.com/habi"]
translators:
- ["Oleh Hromiak", "https://github.com/ogroleg"]
filename: learnpythonlegacy-ua.py
---
Мову Python створив Гвідо ван Россум на початку 90-х. Наразі це одна з
найбільш популярних мов. Я закохався у Python завдяки простому і зрозумілому
синтаксису. Це майже як виконуваний псевдокод.
Примітка: Ця стаття стосується Python 2.7, проте має працювати і
у інших версіях Python 2.x. Python 2.7 підходить до кінця свого терміну,
його підтримку припинять у 2020, тож наразі краще починати вивчення Python
з версії 3.x.
Аби вивчити Python 3.x, звертайтесь до статті по Python 3.
```python
# Однорядкові коментарі починаються з символу решітки.
""" Текст, що займає декілька рядків,
може бути записаний з використанням 3 знаків " і
зазвичай використовується у якості
вбудованої документації
"""
####################################################
## 1. Примітивні типи даних та оператори
####################################################
# У вас є числа
3 # => 3
# Математика працює досить передбачувано
1 + 1 # => 2
8 - 1 # => 7
10 * 2 # => 20
35 / 5 # => 7
# А ось з діленням все трохи складніше. Воно цілочисельне і результат
# автоматично округлюється у меншу сторону.
5 / 2 # => 2
# Аби правильно ділити, спершу варто дізнатися про числа
# з плаваючою комою.
2.0 # Це число з плаваючою комою
11.0 / 4.0 # => 2.75 ох... Так набагато краще
# Результат цілочисельного ділення округлюється у меншу сторону
# як для додатніх, так і для від'ємних чисел.
5 // 3 # => 1
5.0 // 3.0 # => 1.0 # Працює і для чисел з плаваючою комою
-5 // 3 # => -2
-5.0 // 3.0 # => -2.0
# Зверніть увагу, що ми також можемо імпортувати модуль для ділення,
# див. розділ Модулі
# аби звичне ділення працювало при використанні лише '/'.
from __future__ import division
11 / 4 # => 2.75 ...звичне ділення
11 // 4 # => 2 ...цілочисельне ділення
# Залишок від ділення
7 % 3 # => 1
# Піднесення до степеня
2 ** 4 # => 16
# Приорітет операцій вказується дужками
(1 + 3) * 2 # => 8
# Логічні оператори
# Зверніть увагу: ключові слова «and» і «or» чутливі до регістру букв
True and False # => False
False or True # => True
# Завважте, що логічні оператори також використовуються і з цілими числами
0 and 2 # => 0
-5 or 0 # => -5
0 == False # => True
2 == True # => False
1 == True # => True
# Для заперечення використовується not
not True # => False
not False # => True
# Рівність — це ==
1 == 1 # => True
2 == 1 # => False
# Нерівність — це !=
1 != 1 # => False
2 != 1 # => True
# Ще трохи порівнянь
1 < 10 # => True
1 > 10 # => False
2 <= 2 # => True
2 >= 2 # => True
# Порівняння можуть бути записані ланцюжком!
1 < 2 < 3 # => True
2 < 3 < 2 # => False
# Рядки позначаються символом " або '
"Це рядок."
'Це теж рядок.'
# І рядки також можна додавати!
"Привіт " + "світ!" # => "Привіт світ!"
# Рядки можна додавати і без '+'
"Привіт " "світ!" # => "Привіт світ!"
# ... або множити
"Привіт" * 3 # => "ПривітПривітПривіт"
# З рядком можна працювати як зі списком символів
"Це рядок"[0] # => 'Ц'
# Ви можете дізнатися довжину рядка
len("Це рядок") # => 8
# Символ % використовується для форматування рядків, наприклад:
"%s можуть бути %s" % ("рядки", "інтерпольовані")
# Новий спосіб форматування рядків — використання методу format.
# Це бажаний спосіб.
"{} є {}".format("Це", "заповнювач")
"{0} можуть бути {1}".format("рядки", "форматовані")
# Якщо ви не хочете рахувати, то можете скористатися ключовими словами.
"{name} хоче з'істи {food}".format(name="Боб", food="лазанью")
# None - це об'єкт
None # => None
# Не використовуйте оператор рівності '=='' для порівняння
# об'єктів з None. Використовуйте для цього «is»
"etc" is None # => False
None is None # => True
# Оператор 'is' перевіряє ідентичність об'єктів. Він не
# дуже корисний при роботі з примітивними типами, проте
# незамінний при роботі з об'єктами.
# None, 0 і порожні рядки/списки рівні False.
# Всі інші значення рівні True
bool(0) # => False
bool("") # => False
####################################################
## 2. Змінні та колекції
####################################################
# В Python є оператор print
print "Я Python. Приємно познайомитись!" # => Я Python. Приємно познайомитись!
# Отримати дані з консолі просто
input_string_var = raw_input(
"Введіть щось: ") # Повертає дані у вигляді рядка
input_var = input("Введіть щось: ") # Працює з даними як з кодом на python
# Застереження: будьте обережні при використанні методу input()
# Оголошувати змінні перед ініціалізацією не потрібно.
some_var = 5 # За угодою використовується нижній_регістр_з_підкресленнями
some_var # => 5
# При спробі доступу до неініціалізованої змінної
# виникне виняткова ситуація.
# Див. розділ Потік управління, аби дізнатись про винятки більше.
some_other_var # Помилка в імені
# if може використовуватися як вираз
# Такий запис еквівалентний тернарному оператору '?:' у мові С
"yahoo!" if 3 > 2 else 2 # => "yahoo!"
# Списки зберігають послідовності
li = []
# Можна одразу створити заповнений список
other_li = [4, 5, 6]
# Об'єкти додаються у кінець списку за допомогою методу append
li.append(1) # li тепер дорівнює [1]
li.append(2) # li тепер дорівнює [1, 2]
li.append(4) # li тепер дорівнює [1, 2, 4]
li.append(3) # li тепер дорівнює [1, 2, 4, 3]
# І видаляються з кінця методом pop
li.pop() # => повертає 3 і li стає рівним [1, 2, 4]
# Повернемо елемент назад
li.append(3) # li тепер знову дорівнює [1, 2, 4, 3]
# Поводьтесь зі списком як зі звичайним масивом
li[0] # => 1
# Присвоюйте нові значення вже ініціалізованим індексам за допомогою =
li[0] = 42
li[0] # => 42
li[0] = 1 # Зверніть увагу: повертаємось до попереднього значення
# Звертаємось до останнього елементу
li[-1] # => 3
# Спроба вийти за границі масиву призводить до помилки в індексі
li[4] # помилка в індексі
# Можна звертатися до діапазону, використовуючи так звані зрізи
# (Для тих, хто любить математику: це називається замкнуто-відкритий інтервал).
li[1:3] # => [2, 4]
# Опускаємо початок
li[2:] # => [4, 3]
# Опускаємо кінець
li[:3] # => [1, 2, 4]
# Вибираємо кожен другий елемент
li[::2] # => [1, 4]
# Перевертаємо список
li[::-1] # => [3, 4, 2, 1]
# Використовуйте суміш вищеназваного для більш складних зрізів
# li[початок:кінець:крок]
# Видаляємо довільні елементи зі списку оператором del
del li[2] # li тепер [1, 2, 3]
# Ви можете додавати списки
li + other_li # => [1, 2, 3, 4, 5, 6]
# Зверніть увагу: значення li та other_li при цьому не змінились.
# Поєднувати списки можна за допомогою методу extend
li.extend(other_li) # Тепер li дорівнює [1, 2, 3, 4, 5, 6]
# Видалити перше входження значення
li.remove(2) # Тепер li дорівнює [1, 3, 4, 5, 6]
li.remove(2) # Помилка значення, оскільки у списку li немає 2
# Вставити елемент за вказаним індексом
li.insert(1, 2) # li знову дорівнює [1, 2, 3, 4, 5, 6]
# Отримати індекс першого знайденого елементу
li.index(2) # => 1
li.index(7) # Помилка значення, оскільки у списку li немає 7
# Перевірити елемент на входження у список можна оператором in
1 in li # => True
# Довжина списку обчислюється за допомогою функції len
len(li) # => 6
# Кортежі схожі на списки, лише незмінні
tup = (1, 2, 3)
tup[0] # => 1
tup[0] = 3 # Виникає помилка типу
# Все те ж саме можна робити і з кортежами
len(tup) # => 3
tup + (4, 5, 6) # => (1, 2, 3, 4, 5, 6)
tup[:2] # => (1, 2)
2 in tup # => True
# Ви можете розпаковувати кортежі (або списки) у змінні
a, b, c = (1, 2, 3) # a == 1, b == 2 и c == 3
d, e, f = 4, 5, 6 # дужки можна опустити
# Кортежі створюються за замовчуванням, якщо дужки опущено
g = 4, 5, 6 # => (4, 5, 6)
# Дивіться, як легко обміняти значення двох змінних
e, d = d, e # тепер d дорівнює 5, а e дорівнює 4
# Словники містять асоціативні масиви
empty_dict = {}
# Ось так описується попередньо заповнений словник
filled_dict = {"one": 1, "two": 2, "three": 3}
# Значення можна отримати так само, як і зі списку
filled_dict["one"] # => 1
# Можна отримати всі ключі у виді списку за допомогою методу keys
filled_dict.keys() # => ["three", "two", "one"]
# Примітка: збереження порядку ключів у словників не гарантується
# Ваші результати можуть не співпадати з цими.
# Можна отримати і всі значення у вигляді списку, використовуйте метод values
filled_dict.values() # => [3, 2, 1]
# Те ж зауваження щодо порядку ключів діє і тут
# Отримуйте всі пари ключ-значення у вигляді списку кортежів
# за допомогою "items()"
filled_dict.items() # => [("one", 1), ("two", 2), ("three", 3)]
# За допомогою оператору in можна перевіряти ключі на входження у словник
"one" in filled_dict # => True
1 in filled_dict # => False
# Спроба отримати значення за неіснуючим ключем викине помилку ключа
filled_dict["four"] # помилка ключа
# Аби уникнути цього, використовуйте метод get()
filled_dict.get("one") # => 1
filled_dict.get("four") # => None
# Метод get також приймає аргумент за замовчуванням, значення якого буде
# повернуто при відсутності вказаного ключа
filled_dict.get("one", 4) # => 1
filled_dict.get("four", 4) # => 4
# Зверніть увагу, що filled_dict.get("four") все ще => None
# (get не встановлює значення елементу словника)
# Присвоюйте значення ключам так само, як і в списках
filled_dict["four"] = 4 # тепер filled_dict["four"] => 4
# Метод setdefault() вставляє пару ключ-значення лише
# за відсутності такого ключа
filled_dict.setdefault("five", 5) # filled_dict["five"] повертає 5
filled_dict.setdefault("five", 6) # filled_dict["five"] все ще повертає 5
# Множини містять... ну, загалом, множини
# (які схожі на списки, проте в них не може бути елементів, які повторюються)
empty_set = set()
# Ініціалізація множини набором значень
some_set = set([1,2,2,3,4]) # some_set тепер дорівнює set([1, 2, 3, 4])
# Порядок не гарантовано, хоча інколи множини виглядають відсортованими
another_set = set([4, 3, 2, 2, 1]) # another_set тепер set([1, 2, 3, 4])
# Починаючи з Python 2.7, ви можете використовувати {}, аби створити множину
filled_set = {1, 2, 2, 3, 4} # => {1, 2, 3, 4}
# Додавання нових елементів у множину
filled_set.add(5) # filled_set тепер дорівнює {1, 2, 3, 4, 5}
# Перетин множин: &
other_set = {3, 4, 5, 6}
filled_set & other_set # => {3, 4, 5}
# Об'єднання множин: |
filled_set | other_set # => {1, 2, 3, 4, 5, 6}
# Різниця множин: -
{1,2,3,4} - {2,3,5} # => {1, 4}
# Симетрична різниця множин: ^
{1, 2, 3, 4} ^ {2, 3, 5} # => {1, 4, 5}
# Перевіряємо чи множина зліва є надмножиною множини справа
{1, 2} >= {1, 2, 3} # => False
# Перевіряємо чи множина зліва є підмножиною множини справа
{1, 2} <= {1, 2, 3} # => True
# Перевірка на входження у множину: in
2 in filled_set # => True
10 in filled_set # => False
####################################################
## 3. Потік управління
####################################################
# Для початку створимо змінну
some_var = 5
# Так виглядає вираз if. Відступи у python дуже важливі!
# результат: «some_var менше, ніж 10»
if some_var > 10:
print("some_var набагато більше, ніж 10.")
elif some_var < 10: # Вираз elif є необов'язковим.
print("some_var менше, ніж 10.")
else: # Це теж необов'язково.
print("some_var дорівнює 10.")
"""
Цикли For проходять по спискам
Результат:
собака — це ссавець
кішка — це ссавець
миша — це ссавець
"""
for animal in ["собака", "кішка", "миша"]:
# Можете використовувати оператор {0} для інтерполяції форматованих рядків
print "{0} — це ссавець".format(animal)
"""
"range(число)" повертає список чисел
від нуля до заданого числа
Друкує:
0
1
2
3
"""
for i in range(4):
print(i)
"""
"range(нижня_границя, верхня_границя)" повертає список чисел
від нижньої границі до верхньої
Друкує:
4
5
6
7
"""
for i in range(4, 8):
print i
"""
Цикли while продовжуються до тих пір, поки вказана умова не стане хибною.
Друкує:
0
1
2
3
"""
x = 0
while x < 4:
print(x)
x += 1 # Короткий запис для x = x + 1
# Обробляйте винятки блоками try/except
# Працює у Python 2.6 і вище:
try:
# Аби створити виняток, використовується raise
raise IndexError("Помилка у індексі!")
except IndexError as e:
pass # pass — оператор, який нічого не робить. Зазвичай тут відбувається
# відновлення після помилки.
except (TypeError, NameError):
pass # Винятки можна обробляти групами, якщо потрібно.
else: # Необов'язковий вираз. Має слідувати за останнім блоком except
print("Все добре!") # Виконається лише якщо не було ніяких винятків
finally: # Виконується у будь-якому випадку
print "Тут ми можемо звільнити ресурси"
# Замість try/finally для звільнення ресурсів
# ви можете використовувати вираз with
with open("myfile.txt") as f:
for line in f:
print line
####################################################
## 4. Функції
####################################################
# Використовуйте def для створення нових функцій
def add(x, y):
print "x дорівнює {0}, а y дорівнює {1}".format(x, y)
return x + y # Повертайте результат за допомогою ключового слова return
# Виклик функції з аргументами
add(5, 6) # => друкує «x дорівнює 5, а y дорівнює 6» і повертає 11
# Інший спосіб виклику функції — виклик з іменованими аргументами
add(y=6, x=5) # Іменовані аргументи можна вказувати у будь-якому порядку
# Ви можете визначити функцію, яка приймає змінну кількість аргументів,
# які будуть інтерпретовані як кортеж, за допомогою *
def varargs(*args):
return args
varargs(1, 2, 3) # => (1,2,3)
# А також можете визначити функцію, яка приймає змінне число
# іменованих аргументів, котрі будуть інтерпретовані як словник, за допомогою **
def keyword_args(**kwargs):
return kwargs
# Давайте подивимось що з цього вийде
keyword_args(big="foot", loch="ness") # => {"big": "foot", "loch": "ness"}
# Якщо хочете, можете використовувати обидва способи одночасно
def all_the_args(*args, **kwargs):
print(args)
print(kwargs)
"""
all_the_args(1, 2, a=3, b=4) друкує:
(1, 2)
{"a": 3, "b": 4}
"""
# Коли викликаєте функції, то можете зробити навпаки!
# Використовуйте символ * аби розпакувати позиційні аргументи і
# ** для іменованих аргументів
args = (1, 2, 3, 4)
kwargs = {"a": 3, "b": 4}
all_the_args(*args) # еквівалентно foo(1, 2, 3, 4)
all_the_args(**kwargs) # еквівалентно foo(a=3, b=4)
all_the_args(*args, **kwargs) # еквівалентно foo(1, 2, 3, 4, a=3, b=4)
# ви можете передавати довільне число позиційних або іменованих аргументів
# іншим функціям, які їх приймають, розпаковуючи за допомогою
# * або ** відповідно
def pass_all_the_args(*args, **kwargs):
all_the_args(*args, **kwargs)
print varargs(*args)
print keyword_args(**kwargs)
# Область визначення функцій
x = 5
def set_x(num):
# Локальна змінна x - не те ж саме, що глобальна змінна x
x = num # => 43
print x # => 43
def set_global_x(num):
global x
print x # => 5
x = num # глобальна змінна x тепер дорівнює 6
print x # => 6
set_x(43)
set_global_x(6)
# В Python функції є об'єктами першого класу
def create_adder(x):
def adder(y):
return x + y
return adder
add_10 = create_adder(10)
add_10(3) # => 13
# Також є і анонімні функції
(lambda x: x > 2)(3) # => True
(lambda x, y: x ** 2 + y ** 2)(2, 1) # => 5
# Присутні вбудовані функції вищого порядку
map(add_10, [1, 2, 3]) # => [11, 12, 13]
map(max, [1, 2, 3], [4, 2, 1]) # => [4, 2, 3]
filter(lambda x: x > 5, [3, 4, 5, 6, 7]) # => [6, 7]
# Для зручного відображення і фільтрації можна використовувати
# включення у вигляді списків
[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]
# Ви також можете скористатися включеннями множин та словників
{x for x in 'abcddeef' if x in 'abc'} # => {'a', 'b', 'c'}
{x: x ** 2 for x in range(5)} # => {0: 0, 1: 1, 2: 4, 3: 9, 4: 16}
####################################################
## 5. Класи
####################################################
# Аби отримати клас, ми наслідуємо object.
class Human(object):
# Атрибут класу. Він розділяється всіма екземплярами цього класу.
species = "H. sapiens"
# Звичайний конструктор, буде викликаний при ініціалізації екземпляру класу
# Зверніть увагу, що подвійне підкреслення на початку та наприкінці імені
# використовується для позначення об'єктів та атрибутів,
# які використовуються Python, але знаходяться у просторах імен,
# якими керує користувач. Не варто вигадувати для них імена самостійно.
def __init__(self, name):
# Присвоєння значення аргумента атрибуту класу name
self.name = name
# Ініціалізуємо властивість
self.age = 0
# Метод екземпляру. Всі методи приймають self у якості першого аргументу
def say(self, msg):
return "%s: %s" % (self.name, msg)
# Методи класу розділяються між усіма екземплярами
# Вони викликаються з вказанням викликаючого класу
# у якості першого аргументу
@classmethod
def get_species(cls):
return cls.species
# Статичний метод викликається без посилання на клас або екземпляр
@staticmethod
def grunt():
return "*grunt*"
# Властивість.
# Перетворює метод age() в атрибут тільки для читання
# з таким же ім'ям.
@property
def age(self):
return self._age
# Це дозволяє змінювати значення властивості
@age.setter
def age(self, age):
self._age = age
# Це дозволяє видаляти властивість
@age.deleter
def age(self):
del self._age
# Створюємо екземпляр класу
i = Human(name="Данило")
print(i.say("привіт")) # Друкує: «Данило: привіт»
j = Human("Меланка")
print(j.say("Привіт")) # Друкує: «Меланка: привіт»
# Виклик методу класу
i.get_species() # => "H. sapiens"
# Зміна розділюваного атрибуту
Human.species = "H. neanderthalensis"
i.get_species() # => "H. neanderthalensis"
j.get_species() # => "H. neanderthalensis"
# Виклик статичного методу
Human.grunt() # => "*grunt*"
# Оновлюємо властивість
i.age = 42
# Отримуємо значення
i.age # => 42
# Видаляємо властивість
del i.age
i.age # => виникає помилка атрибуту
####################################################
## 6. Модулі
####################################################
# Ви можете імпортувати модулі
import math
print(math.sqrt(16)) # => 4.0
# Ви можете імпортувати окремі функції з модуля
from math import ceil, floor
print(ceil(3.7)) # => 4.0
print(floor(3.7)) # => 3.0
# Можете імпортувати всі функції модуля.
# Попередження: краще так не робіть
from math import *
# Можете скорочувати імена модулів
import math as m
math.sqrt(16) == m.sqrt(16) # => True
# Ви також можете переконатися, що функції еквівалентні
from math import sqrt
math.sqrt == m.sqrt == sqrt # => True
# Модулі в Python — це звичайні Python-файли. Ви
# можете писати свої модулі та імпортувати їх. Назва
# модуля співпадає з назвою файлу.
# Ви можете дізнатися, які функції та атрибути визначені
# в модулі
import math
dir(math)
# Якщо у вас є Python скрипт з назвою math.py у тій же папці, що
# і ваш поточний скрипт, то файл math.py
# може бути завантажено замість вбудованого у Python модуля.
# Так трапляється, оскільки локальна папка має перевагу
# над вбудованими у Python бібліотеками.
####################################################
## 7. Додатково
####################################################
# Генератори
# Генератор "генерує" значення тоді, коли вони запитуються, замість того,
# щоб зберігати все одразу
# Метод нижче (*НЕ* генератор) подвоює всі значення і зберігає їх
# в `double_arr`. При великих розмірах може знадобитися багато ресурсів!
def double_numbers(iterable):
double_arr = []
for i in iterable:
double_arr.append(i + i)
return double_arr
# Тут ми спочатку подвоюємо всі значення, потім повертаємо їх,
# аби перевірити умову
for value in double_numbers(range(1000000)): # `test_non_generator`
print value
if value > 5:
break
# Натомість ми можемо скористатися генератором, аби "згенерувати"
# подвійне значення, як тільки воно буде запитане
def double_numbers_generator(iterable):
for i in iterable:
yield i + i
# Той самий код, але вже з генератором, тепер дозволяє нам пройтися по
# значенням і подвоювати їх одне за одним якраз тоді, коли вони обробляються
# за нашою логікою, одне за одним. А як тільки ми бачимо, що value > 5, ми
# виходимо з циклу і більше не подвоюємо більшість значень,
# які отримали на вхід (НАБАГАТО ШВИДШЕ!)
for value in double_numbers_generator(xrange(1000000)): # `test_generator`
print value
if value > 5:
break
# Між іншим: ви помітили використання `range` у `test_non_generator` і
# `xrange` у `test_generator`?
# Як `double_numbers_generator` є версією-генератором `double_numbers`, так
# і `xrange` є аналогом `range`, але у вигляді генератора.
# `range` поверне нам масив з 1000000 значень
# `xrange`, у свою чергу, згенерує 1000000 значень для нас тоді,
# коли ми їх запитуємо / будемо проходитись по ним.
# Аналогічно включенням у вигляді списків, ви можете створювати включення
# у вигляді генераторів.
values = (-x for x in [1, 2, 3, 4, 5])
for x in values:
print(x) # друкує -1 -2 -3 -4 -5
# Включення у вигляді генератора можна явно перетворити у список
values = (-x for x in [1, 2, 3, 4, 5])
gen_to_list = list(values)
print(gen_to_list) # => [-1, -2, -3, -4, -5]
# Декоратори
# Декоратор це функція вищого порядку, яка приймає та повертає функцію.
# Простий приклад використання декоратор add_apples додає елемент 'Apple' в
# список fruits, який повертає цільова функція get_fruits.
def add_apples(func):
def get_fruits():
fruits = func()
fruits.append('Apple')
return fruits
return get_fruits
@add_apples
def get_fruits():
return ['Banana', 'Mango', 'Orange']
# Друкуємо список разом з елементом 'Apple', який знаходиться в ньому:
# Banana, Mango, Orange, Apple
print ', '.join(get_fruits())
# У цьому прикладі beg обертає say
# Beg викличе say. Якщо say_please дорівнюватиме True, то повідомлення,
# що повертається, буде змінено.
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, "Будь ласка! Я бідний :(")
return msg
return wrapper
@beg
def say(say_please=False):
msg = "Ви можете купити мені пива?"
return msg, say_please
print say() # Ви можете купити мені пива?
print say(say_please=True) # Ви можете купити мені пива? Будь ласка! Я бідний :(
```
## Готові до більшого?
### Безкоштовні онлайн-матеріали
* [Learn Python The Hard Way](http://learnpythonthehardway.org/book/)
* [Dive Into Python](http://www.diveintopython.net/)
* [Официальная документация](http://docs.python.org/2.6/)
* [Hitchhiker's Guide to Python](http://docs.python-guide.org/en/latest/)
* [Python Module of the Week](http://pymotw.com/2/)
* [A Crash Course in Python for Scientists](http://nbviewer.ipython.org/5920182)
### Платні
* [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)