mirror of
https://github.com/adambard/learnxinyminutes-docs.git
synced 2024-12-29 12:18:51 +00:00
18 KiB
18 KiB
name | category | language | filename | contributors | translators | lang | ||||||||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
python | language | python | learnpython-pl.py |
|
|
pl-pl |
Python został opracowany przez Guido Van Rossuma na początku lat 90-tych. Obecnie jest jednym z najbardziej popularnych języków programowania. Zakochałem się w Pythonie dzięki porządkowi, jaki utrzymywany jest w kodzie. To po prostu wykonywalny pseudokod.
Zapraszam do kontaktu. Złapiecie nas na:
- kontakt polski: raymon92 [at] [google's email service]
- kontakt angielski: @louiedinh lub louiedinh [at] [google's email service]
Uwaga: Ten artykuł odnosi się do wersji Pythona 2.7, ale powinien działać w wersjach 2.x. Dla wersji 3.x znajdziesz odpowiedni artykuł na stronie głównej.
# -*- coding: utf-8 -*-
# Pojedyncze komentarze oznaczamy takim symbolem.
""" Wielolinijkowe napisy zapisywane są przy użyciu
trzech znaków cudzysłowiu i często
wykorzystywane są jako komentarze.
"""
####################################################
## 1. Podstawowe typy danych i operatory
####################################################
# Liczby to liczby
3 # => 3
# Matematyka jest intuicyjna
1 + 1 # => 2
8 - 1 # => 7
10 * 2 # => 20
35 / 5 # => 7
# Dzielenie może być kłopotliwe. Poniższe to dzielenie
# całkowitoliczbowe(int) i wynik jest automatycznie zaokrąglany.
5 / 2 # => 2
# Aby to naprawić musimy powiedzieć nieco o liczbach zmiennoprzecinkowych.
2.0 # To liczba zmiennoprzecinkowa, tzw. float
11.0 / 4.0 # => 2.75 ahhh...znacznie lepiej
# Wynik dzielenia całkowitoliczbowego jest obcinany dla liczb
# dodatnich i ujemnych.
5 // 3 # => 1
5.0 // 3.0 # => 1.0 # działa też na floatach
-5 // 3 # => -2
-5.0 // 3.0 # => -2.0
# Operator modulo - wyznaczanie reszty z dzielenia
7 % 3 # => 1
# Potęgowanie (x do potęgi ytej)
2**4 # => 16
# Wymuszanie pierwszeństwa w nawiasach
(1 + 3) * 2 # => 8
# Operacje logiczne
# Zauważ, że przy "and" i "or" trzeba zwracać uwagę na rozmiar liter
True and False #=> False # Fałsz
False or True #=> True # Prawda
# Zauważ, że operatorów logicznych można używać z intami
0 and 2 #=> 0
-5 or 0 #=> -5
0 == False #=> True
2 == True #=> False
k1 == True #=> True
# aby zanegować użyj "not"
not True # => False
not False # => True
# Równość ==
1 == 1 # => True
2 == 1 # => False
# Nierówność !=
1 != 1 # => False
2 != 1 # => True
# Więcej porównań
1 < 10 # => True
1 > 10 # => False
2 <= 2 # => True
2 >= 2 # => True
# Porównania można układać w łańcuch!
1 < 2 < 3 # => True
2 < 3 < 2 # => False
# Napisy (typ string) tworzone są przy użyciu cudzysłowów " lub '
"Jestem napisem."
'Ja też jestem napisem.'
# Napisy można dodawać!
"Witaj " + "świecie!" # => "Witaj świecie!"
# ... a nawet mnożone
"Hej" * 3 # => "HejHejHej"
# Napis może być traktowany jako lista znaków
"To napis"[0] # => 'T'
# % może być używane do formatowania napisów:
"%s są %s" % ("napisy", "fajne")
# Jednak nowszym sposobem formatowania jest metoda "format".
# Ta metoda jest obecnie polecana:
"{0} są {1}".format("napisy", "fajne")
# Jeśli nie chce ci się liczyć użyj słów kluczowych.
"{imie} chce zjeść {jadlo}".format(imie="Bob", jadlo="makaron")
# None jest obiektem
None # => None
# Nie używaj "==" w celu porównania obiektów z None
# Zamiast tego użyj "is"
"etc" is None # => False
None is None # => True
# Operator 'is' testuje identyczność obiektów. To nie jest zbyt
# pożyteczne, gdy działamy tylko na prostych wartościach,
# ale przydaje się, gdy mamy do czynienia z obiektami.
# None, 0, i pusty napis "" są odpowiednikami logicznego False.
# Wszystkie inne wartości są True
bool(0) # => False
bool("") # => False
####################################################
## 2. Zmienne i zbiory danych
####################################################
# Python ma wyrażenie wypisujące "print" we wszystkich wersjach 2.x, ale
# zostało usunięte z wersji 3.
print "Jestem Python. Miło poznać!"
# Python ma też funkcję "print" dostępną w wersjach 2.7 and 3...
# ale w 2.7 musisz dodać import (odkomentuj):
# from __future__ import print_function
print("Ja też jestem Python! ")
# Nie trzeba deklarować zmiennych przed przypisaniem.
jakas_zmienna = 5 # Konwencja mówi: używaj małych znaków i kładki _
jakas_zmienna # => 5
# Próba dostępu do niezadeklarowanej zmiennej da błąd.
# Przejdź do sekcji Obsługa wyjątków po więcej...
inna_zmienna # Wyrzuca nazwę błędu
# "if" może być użyte jako wyrażenie
"huraaa!" if 3 > 2 else 2 # => "huraaa!"
# Listy:
li = []
# Możesz zacząć od wypełnionej listy
inna_li = [4, 5, 6]
# Dodaj na koniec używając "append"
li.append(1) # li to teraz [1]
li.append(2) # li to teraz [1, 2]
li.append(4) # li to teraz [1, 2, 4]
li.append(3) # li to teraz [1, 2, 4, 3]
# Usuwanie z konca da "pop"
li.pop() # => 3 a li stanie się [1, 2, 4]
# Dodajmy ponownie
li.append(3) # li to znowu [1, 2, 4, 3].
# Dostęp do list jak do każdej tablicy
li[0] # => 1
# Użyj = aby nadpisać wcześniej wypełnione miejsca w liście
li[0] = 42
li[0] # => 42
li[0] = 1 # Uwaga: ustawiamy starą wartość
# Tak podglądamy ostatni element
li[-1] # => 3
# Jeżeli wyjdziesz poza zakres...
li[4] # ... zobaczysz IndexError
# Możesz tworzyć wyniki.
li[1:3] # => [2, 4]
# Bez początku
li[2:] # => [4, 3]
# Omijamy koniec
li[:3] # => [1, 2, 4]
# Wybierz co drugi
li[::2] # =>[1, 4]
# Odwróć listę
li[::-1] # => [3, 4, 2, 1]
# Użyj kombinacji powyższych aby tworzyć bardziej skomplikowane wycinki
# li[poczatek:koniec:krok]
# Usuń element używając "del"
del li[2] # li to teraz [1, 2, 3]
# Listy można dodawać
li + inna_li # => [1, 2, 3, 4, 5, 6]
# Uwaga: wartości poszczególnych list się nie zmieniają.
# Do łączenia list użyj "extend()"
li.extend(other_li) # li to teraz [1, 2, 3, 4, 5, 6]
# Sprawdź czy jest w liście używając "in"
1 in li # => True
# "len()" pokazuje długość listy
len(li) # => 6
# Krotki (tuple) są jak listy, ale nie można ich modyfikować.
tup = (1, 2, 3)
tup[0] # => 1
tup[0] = 3 # wyrzuci TypeError
# Ale wielu akcji dla list możesz używać przy krotkach
len(tup) # => 3
tup + (4, 5, 6) # => (1, 2, 3, 4, 5, 6)
tup[:2] # => (1, 2)
2 in tup # => True
# Można rozpakować krotki i listy do poszczególych zmiennych
a, b, c = (1, 2, 3) # a to teraz 1, b jest 2, a c to 3
# Jeżeli zapomnisz nawiasów automatycznie tworzone są krotki
d, e, f = 4, 5, 6
# Popatrz jak prosto zamienić wartości
e, d = d, e # d to teraz 5 a e to 4
# Słowniki są również pożyteczne
pusty_slownik = {}
# Tu tworzymy wypełniony:
pelen_slownik = {"raz": 1, "dwa": 2, "trzy": 3}
# Podglądany wartość
pelen_slownik["one"] # => 1
# Wypisz wszystkie klucze używając "keys()"
pelen_slownik.keys() # => ["trzy", "dwa", "raz"]
# Uwaga: słowniki nie gwarantują kolejności występowania kluczy.
# A teraz wszystkie wartości "values()"
pelen_slownik.values() # => [3, 2, 1]
# Uwaga: to samo dotyczy wartości.
# Sprawdzanie czy występuje to "in"
"raz" in pelen_slownik # => True
1 in pelen_slownik # => False
# Próba dobrania się do nieistniejącego klucza da KeyError
pelen_slownik["cztery"] # KeyError
# Użyj "get()" method aby uniknąć KeyError
pelen_slownik.get("raz") # => 1
pelen_slownik.get("cztery") # => None
# Metoda get zwraca domyślną wartość gdy brakuje klucza
pelen_slownik.get("one", 4) # => 1
pelen_slownik.get("cztery", 4) # => 4
# zauważ, że pelen_slownik.get("cztery") jest wciąż => None
# (get nie ustawia wartości słownika)
# przypisz wartość do klucza podobnie jak w listach
pelen_slownik["cztery"] = 4 # teraz: pelen_slownik["cztery"] => 4
# "setdefault()" wstawia do słownika tylko jeśli nie było klucza
pelen_slownik.setdefault("piec", 5) # pelen_slownik["piec"] daje 5
pelen_slownik.setdefault("piec", 6) # pelen_slownik["piec"] to wciąż 5
# Teraz zbiory (set) ... cóż zbiory (to po prostu listy ale bez potórzeń)
pusty_zbior = set()
# Inicjalizujemy "set()" pewnymi wartościami
jakis_zbior = set([1, 2, 2, 3, 4]) # jakis_zbior to teraz set([1, 2, 3, 4])
# kolejność nie jest gwarantowana, nawet gdy wydaje się posortowane
inny_zbior = set([4, 3, 2, 2, 1]) # inny_zbior to set([1, 2, 3, 4])
# Od Pythona 2.7 nawiasy klamrowe {} mogą być użyte do deklarowania zbioru
pelen_zbior = {1, 2, 2, 3, 4} # => {1, 2, 3, 4}
# Dodaj więcej elementów przez "add()"
pelen_zbior.add(5) # pelen_zbior is now {1, 2, 3, 4, 5}
# Znajdź przecięcie zbiorów używając &
inny_zbior = {3, 4, 5, 6}
pelen_zbior & other_set # => {3, 4, 5}
# Suma zbiorów |
pelen_zbior | other_set # => {1, 2, 3, 4, 5, 6}
# Różnicę zbiorów da znak -
{1, 2, 3, 4} - {2, 3, 5} # => {1, 4}
# Sprawdzanie obecności w zbiorze: "in".
2 in pelen_zbior # => True
10 in pelen_zbior # => False
####################################################
## 3. Kontrola przepływu
####################################################
# Tworzymy zmienną some_var
some_var = 5
# Tutaj widzisz wyrażenie warunkowe "if". Wcięcia są ważne Pythonie!
# wypisze "some_var jest mniejsza niż 10"
if some_var > 10:
print("some_var jest wieksza niż 10")
elif some_var < 10: # This elif clause is optional.
print("some_var jest mniejsza niż 10")
else: # This is optional too.
print("some_var jest równa 10")
"""
Pętla for iteruje po elementach listy wypisując:
pies to ssak
kot to ssak
mysz to ssak
"""
for zwierze in ["pies", "kot", "mysz"]:
# Możesz użyć % aby stworzyć sformatowane napisy
print("%s to ssak" % zwierze)
"""
"range(liczba)" zwraca listę liczb
od zera do danej liczby:
0
1
2
3
"""
for i in range(4):
print(i)
"""
While to pętla która jest wykonywana dopóki spełniony jest warunek:
0
1
2
3
"""
x = 0
while x < 4:
print(x)
x += 1 # Skrót od x = x + 1
# Wyjątki wyłapujemy używając try, except
# Działa w Pythonie 2.6 i wyższych:
try:
# Użyj "raise" aby wyrzucić wyjąte
raise IndexError("To błąd indeksu")
except IndexError as e:
pass # Pass to brak reakcji na błąd. Zazwyczaj nanosisz tu poprawki.
except (TypeError, NameError):
pass # kilka wyjątków może być przechwyce razem.
else: # Opcjonalna część bloku try/except. Musi wystąpić na końcu
print "Wszystko ok!" # Zadziała tylko, gdy program nie napotka wyjatku.
####################################################
## 4. Funkcjie
####################################################
# Użyj "def" aby stworzyć nową funkcję
def dodaj(x, y):
print("x to %s a y to %s" % (x, y))
return x + y # słówko kluczowe return zwraca wynik działania
# Tak wywołuje się funkcję z parametrami (args):
dodaj(5, 6) # => wypisze "x to 5 a y to 6" i zwróci 11
# Innym sposobem jest wywołanie z parametrami nazwanymi.
dodaj(y=6, x=5) # tutaj kolejność podania nie ma znaczenia.
# Można też stworzyć funkcję, które przyjmują różną ilość parametrów
# nienazwanych args, co będzie interpretowane jako krotka jeśli nie użyjesz *
def varargs(*args):
return args
varargs(1, 2, 3) # => (1, 2, 3)
# Można też stworzyć funkcję, które przyjmują różną ilość parametrów
# nazwanych kwargs, które będa interpretowane jako słownik jeśli nie dasz **
def keyword_args(**kwargs):
return kwargs
# Wywołajmy to i sprawdźmy co się dzieje
keyword_args(wielka="stopa", loch="ness") # => {"wielka": "stopa", "loch": "ness"}
# Możesz też to pomieszać
def all_the_args(*args, **kwargs):
print(args)
print(kwargs)
"""
all_the_args(1, 2, a=3, b=4) wyrzuci:
(1, 2)
{"a": 3, "b": 4}
"""
# Użyj * aby rozwinąć parametry z krotki args
# i użyj ** aby rozwinąć parametry nazwane ze słownika kwargs.
args = (1, 2, 3, 4)
kwargs = {"a": 3, "b": 4}
all_the_args(*args) # odpowiednik foo(1, 2, 3, 4)
all_the_args(**kwargs) # odpowiednik foo(a=3, b=4)
all_the_args(*args, **kwargs) # odpowiednik foo(1, 2, 3, 4, a=3, b=4)
# Możesz podać parametry args i kwargs do funkcji równocześnie
# przez rozwinięcie odpowiednio * i **
def pass_all_the_args(*args, **kwargs):
all_the_args(*args, **kwargs)
print varargs(*args)
print keyword_args(**kwargs)
# Zakres widoczności
x = 5
def setX(num):
# Lokalna zmienna x nie jest tym samym co zmienna x
x = num # => 43
print x # => 43
def setGlobalX(num):
global x
print x # => 5
x = num # globalna zmienna to teraz 6
print x # => 6
setX(43)
setGlobalX(6)
# Można tworzyć funkcje wewnętrzne i zwrócić je jako wynik
def rob_dodawacz(x):
def dodawacz(y):
return x + y
return dodawacz
dodaj_10 = rob_dodawacz(10)
dodaj_10(3) # => 13
# Są również funkcje nienazwane "lambda"
(lambda x: x > 2)(3) # => True
# Są także wbudowane funkcje wysokiego poziomu
map(add_10, [1, 2, 3]) # => [11, 12, 13]
filter(lambda x: x > 5, [3, 4, 5, 6, 7]) # => [6, 7]
# Można używać wyrażeń listowych do mapowania (map) i filtrowania (filter)
[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. Klasy
####################################################
# Wszystkie klasy są podklasą object
class Czlowiek(object):
# Atrybut klasy. Występuje we wszystkich instancjach klasy.
gatunek = "H. sapiens"
# Podstawowa inicjalizacja - wywoływana podczas tworzenia instacji.
# Zauważ, że podwójne podkreślenia przed i za nazwą oznaczają
# obietky lub atrybuty, który żyją tylko w kontrolowanej przez
# użytkownika przestrzeni nazw. Nie używaj ich we własnych metodach.
def __init__(self, nazwa):
# przypisz parametr "nazwa" do atrybutu instancji
self.nazwa = nazwa
# Metoda instancji. Wszystkie metody biorą "self" jako pierwszy argument
def mow(self, wiadomosc):
return "%s: %s" % (self.nazwa, wiadomosc)
# Metoda klasowa współdzielona przez instancje.
# Ma wywołującą klasę jako pierwszy argument.
@classmethod
def daj_gatunek(cls):
return cls.gatunek
# Metoda statyczna jest wywoływana bez argumentów klasy czy instancji.
@staticmethod
def grunt():
return "*grunt*"
# Instancja klasy
i = Czlowiek(name="Ian")
print(i.mow("cześć")) # wypisze "Ian: cześć"
j = Czlowiek("Joel")
print(j.mow("cześć")) # wypisze "Joel: cześć"
# Wywołujemy naszą metodę klasową
i.daj_gatunek() # => "H. sapiens"
# Zmieniamy wspólny parametr
Czlowiek.gatunek = "H. neanderthalensis"
i.daj_gatunek() # => "H. neanderthalensis"
j.daj_gatunek() # => "H. neanderthalensis"
# Wywołanie metody statycznej
Czlowiek.grunt() # => "*grunt*"
####################################################
## 6. Moduły
####################################################
# Tak importuje się moduły:
import math
print(math.sqrt(16)) # => 4
# Można podać konkretne funkcje, np. ceil, floor z modułu math
from math import ceil, floor
print(ceil(3.7)) # => 4.0
print(floor(3.7)) # => 3.0
# Można zaimportować wszystkie funkcje z danego modułu.
# Ostrzeżenie: nie jest to polecane.
from math import *
# Można skracać nazwy modułów.
import math as m
math.sqrt(16) == m.sqrt(16) # => True
# sprawdźmy czy funkcje są równoważne
from math import sqrt
math.sqrt == m.sqrt == sqrt # => True
# Moduły pythona to zwykłe skrypty napisane w tym języku. Możesz
# pisać własne i importować je. Nazwa modułu to nazwa pliku.
# W ten sposób sprawdzisz jakie funkcje wchodzą w skład modułu.
import math
dir(math)
####################################################
## 7. Zaawansowane
####################################################
# Generatory pomagają tworzyć tzw. "leniwy kod"
def podwojne_liczby(iterowalne):
for i in iterowalne:
yield i + i
# Generatory tworzą wartości w locie.
# W przeciwienstwie do wygenerowania wartości raz i ich zachowania,
# powstają one na bieżąco, w wyniku iteracji. To oznacza, że wartości
# większe niż 15 nie będą przetworzone w funkcji "podwojne_liczby".
# Zauważ, że xrange to generator, który wykonuje tę samą operację co range.
# Stworzenie listy od 1 do 900000000 zajęłoby sporo czasu i pamięci,
# a xrange tworzy obiekt generatora zamiast tworzyć całą listę jak range.
# Użyto podkreślinika, aby odróżnić nazwę zmiennej od słówka kluczowego
# Pythona.
xrange_ = xrange(1, 900000000)
# poniższa pętla będzie podwajać liczby aż do 30
for i in podwojne_liczby(xrange_):
print(i)
if i >= 30:
break
# Dekoratory
# w tym przykładzie "beg" jest nakładką na "say"
# Beg wywołuje say. Jeśli say_please jest prawdziwe wtedy wzracana wartość
# zostanie zmieniona
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, "Proszę! Jestem spłukany :(")
return msg
return wrapper
@beg
def say(say_please=False):
msg = "Kupisz mi piwo?"
return msg, say_please
print(say()) # Kupisz mi piwo?
print(say(say_please=True)) # Kupisz mi piwo? Proszę! Jestem spłukany :(
Gotowy na więcej?
Polskie
Angielskie:
Darmowe źródła online
- Learn Python The Hard Way
- Dive Into Python
- The Official Docs
- Hitchhiker's Guide to Python
- Python Module of the Week
- A Crash Course in Python for Scientists