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8f5fac9895
Instead of listing 'language: python3' for Python 3, use
language: Python
as #3450 does.
```
find . -iname "python-*.markdown" -exec \
sed -i 's/language: python3/language: Python/' {} \;
```
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34 KiB
| language | filename | contributors | translators | lang | |||||||||||||||||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Python | learnpython3-it.py |
|
|
it-it |
Python è stato creato da Guido Van Rossum agli inizi degli anni 90. Oggi è uno dei più popolari linguaggi esistenti. Mi sono innamorato di Python per la sua chiarezza sintattica. E' sostanzialmente pseudocodice eseguibile.
Feedback sono altamente apprezzati! Potete contattarmi su @louiedinh oppure [at] [google's email service]
Nota: Questo articolo è riferito a Python 3 in modo specifico. Se volete avete la necessità di utilizzare Python 2.7 potete consultarla qui
# I commenti su una sola linea iniziano con un cancelletto
""" Più stringhe possono essere scritte
usando tre ", e sono spesso usate
come documentazione
"""
####################################################
## 1. Tipi di dati primitivi ed Operatori
####################################################
# Ci sono i numeri
3 # => 3
# La matematica è quello che vi aspettereste
1 + 1 # => 2
8 - 1 # => 7
10 * 2 # => 20
35 / 5 # => 7.0
# Risultato della divisione intera troncata sia in positivo che in negativo
5 // 3 # => 1
5.0 // 3.0 # => 1.0 # works on floats too
-5 // 3 # => -2
-5.0 // 3.0 # => -2.0
# Il risultato di una divisione è sempre un numero decimale (float)
10.0 / 3 # => 3.3333333333333335
# Operazione Modulo
7 % 3 # => 1
# Elevamento a potenza (x alla y-esima potenza)
2**3 # => 8
# Forzare le precedenze con le parentesi
(1 + 3) * 2 # => 8
# I valori booleani sono primitive del linguaggio (nota la maiuscola)
True
False
# nega con not
not True # => False
not False # => True
# Operatori Booleani
# Nota "and" e "or" sono case-sensitive
True and False # => False
False or True # => True
# Note sull'uso di operatori Bool con interi
# False è 0 e True è 1
# Non confonderti tra bool(ints) e le operazioni bitwise and/or (&,|)
0 and 2 # => 0
-5 or 0 # => -5
0 == False # => True
2 == True # => False
1 == True # => True
-5 != False != True #=> True
# Uguaglianza è ==
1 == 1 # => True
2 == 1 # => False
# Disuguaglianza è !=
1 != 1 # => False
2 != 1 # => True
# Altri confronti
1 < 10 # => True
1 > 10 # => False
2 <= 2 # => True
2 >= 2 # => True
# I confronti possono essere concatenati!
1 < 2 < 3 # => True
2 < 3 < 2 # => False
# ('is' vs. '==')
# 'is' controlla se due variabili si riferiscono allo stesso oggetto
# '==' controlla se gli oggetti puntati hanno lo stesso valore.
a = [1, 2, 3, 4] # a punta ad una nuova lista [1, 2, 3, 4]
b = a # b punta a ciò a cui punta a
b is a # => True, a e b puntano allo stesso oggeto
b == a # => True, gli oggetti di a e b sono uguali
b = [1, 2, 3, 4] # b punta ad una nuova lista [1, 2, 3, 4]
b is a # => False, a e b non puntano allo stesso oggetto
b == a # => True, gli oggetti di a e b sono uguali
# Le stringhe sono create con " o '
"Questa è una stringa."
'Anche questa è una stringa.'
# Anche le stringhe possono essere sommate! Ma cerca di non farlo.
"Hello " + "world!" # => "Hello world!"
# Le stringhe (ma non le variabili contenenti stringhe) possono essere
# sommate anche senza '+'
"Hello " "world!" # => "Hello world!"
# Una stringa può essere considerata come una lista di caratteri
"Questa è una stringa"[0] # => 'Q'
# Puoi conoscere la lunghezza di una stringa
len("Questa è una stringa") # => 20
# .format può essere usato per formattare le stringhe, in questo modo:
"{} possono essere {}".format("Le stringhe", "interpolate") # => "Le stringhe possono essere interpolate"
# Puoi ripetere gli argomenti di formattazione per risparmiare un po' di codice
"{0} be nimble, {0} be quick, {0} jump over the {1}".format("Jack", "candle stick")
# => "Jack be nimble, Jack be quick, Jack jump over the candle stick"
# Puoi usare dei nomi se non vuoi contare gli argomenti
"{nome} vuole mangiare {cibo}".format(nome="Bob", cibo="le lasagne") # => "Bob vuole mangiare le lasagne"
# Se il tuo codice Python 3 necessita di eseguire codice Python 2.x puoi ancora
# utilizzare il vecchio stile di formattazione:
"%s possono essere %s nel %s modo" % ("Le stringhe", "interpolate", "vecchio") # => "Le stringhe possono essere interpolate nel vecchio modo"
# None è un oggetto
None # => None
# Non usare il simbolo di uguaglianza "==" per comparare oggetti a None
# Usa "is" invece
"etc" is None # => False
None is None # => True
# None, 0, e stringhe/liste/dizionari/tuple vuoti vengono considerati
# falsi (False). Tutti gli altri valori sono considerati veri (True).
bool(0) # => False
bool("") # => False
bool([]) # => False
bool({}) # => False
bool(()) # => False
####################################################
## 2. Variabili e Collections
####################################################
# Python ha una funzione per scrivere (sul tuo schermo)
print("Sono Python. Piacere di conoscerti!") # => Sono Python. Piacere di conoscerti!
# Di default la funzione print() scrive e va a capo aggiungendo un carattere
# newline alla fine della stringa. È possibile utilizzare l'argomento opzionale
# end per cambiare quest'ultimo carattere aggiunto.
print("Hello, World", end="!") # => Hello, World!
# Un modo semplice per ricevere dati in input dalla riga di comando
variabile_stringa_input = input("Inserisci del testo: ") # Restituisce i dati letti come stringa
# Nota: Nelle precedenti vesioni di Python, il metodo input()
# era chiamato raw_input()
# Non c'è bisogno di dichiarare una variabile per assegnarle un valore
# Come convenzione, per i nomi delle variabili, si utilizzano i caratteri
# minuscoli separati, se necessario, da underscore
some_var = 5
some_var # => 5
# Accedendo ad una variabile non precedentemente assegnata genera un'eccezione.
# Dai un'occhiata al Control Flow per imparare di più su come gestire
# le eccezioni.
some_unknown_var # Genera un errore di nome
# if può essere usato come un'espressione
# È l'equivalente dell'operatore ternario in C
"yahoo!" if 3 > 2 else 2 # => "yahoo!"
# Le liste immagazzinano sequenze
li = []
# Puoi partire con una lista pre-riempita
other_li = [4, 5, 6]
# Aggiungere alla fine di una lista con append
li.append(1) # li ora è [1]
li.append(2) # li ora è [1, 2]
li.append(4) # li ora è [1, 2, 4]
li.append(3) # li ora è [1, 2, 4, 3]
# Rimuovi dalla fine della lista con pop
li.pop() # => 3 e li ora è [1, 2, 4]
# Rimettiamolo a posto
li.append(3) # li ora è [1, 2, 4, 3] di nuovo.
# Accedi ad una lista come faresti con un array
li[0] # => 1
# Guarda l'ultimo elemento
li[-1] # => 3
# Guardare al di fuori dei limiti genera un IndexError
li[4] # Genera IndexError
# Puoi guardare gli intervalli con la sintassi slice (a fetta).
# (E' un intervallo chiuso/aperto per voi tipi matematici.)
li[1:3] # => [2, 4]
# Ometti l'inizio
li[2:] # => [4, 3]
# Ometti la fine
li[:3] # => [1, 2, 4]
# Seleziona ogni seconda voce
li[::2] # =>[1, 4]
# Copia al contrario della lista
li[::-1] # => [3, 4, 2, 1]
# Usa combinazioni per fare slices avanzate
# li[inizio:fine:passo]
# Crea una copia (one layer deep copy) usando la sintassi slices
li2 = li[:] # => li2 = [1, 2, 4, 3] ma (li2 is li) risulterà falso.
# Rimuovi arbitrariamente elementi da una lista con "del"
del li[2] # li è ora [1, 2, 3]
# Rimuove la prima occorrenza di un elemento
li.remove(2) # Ora li è [1, 3, 4, 5, 6]
li.remove(2) # Emette un ValueError, poichè 2 non è contenuto nella lista
# Inserisce un elemento all'indice specificato
li.insert(1, 2) # li è di nuovo [1, 2, 3, 4, 5, 6]
Ritorna l'indice della prima occorrenza dell'elemento fornito
li.index(2) # => 1
li.index(7) # Emette un ValueError, poichè 7 non è contenuto nella lista
# Puoi sommare le liste
# Nota: i valori per li e per other_li non vengono modificati.
li + other_li # => [1, 2, 3, 4, 5, 6]
# Concatena le liste con "extend()"
li.extend(other_li) # Adesso li è [1, 2, 3, 4, 5, 6]
# Controlla l'esistenza di un valore in una lista con "in"
1 in li # => True
# Esamina la lunghezza con "len()"
len(li) # => 6
# Le tuple sono come le liste ma immutabili.
tup = (1, 2, 3)
tup[0] # => 1
tup[0] = 3 # Genera un TypeError
# Note that a tuple of length one has to have a comma after the last element but
# tuples of other lengths, even zero, do not.
type((1)) # => <class 'int'>
type((1,)) # => <class 'tuple'>
type(()) # => <class 'tuple'>
# Puoi fare tutte queste cose da lista anche sulle tuple
len(tup) # => 3
tup + (4, 5, 6) # => (1, 2, 3, 4, 5, 6)
tup[:2] # => (1, 2)
2 in tup # => True
# Puoi scompattare le tuple (o liste) in variabili
a, b, c = (1, 2, 3) # a è ora 1, b è ora 2 e c è ora 3
d, e, f = 4, 5, 6 # puoi anche omettere le parentesi
# Le tuple sono create di default se non usi le parentesi
g = 4, 5, 6 # => (4, 5, 6)
# Guarda come è facile scambiare due valori
e, d = d, e # d è ora 5 ed e è ora 4
# I dizionari memorizzano insiemi di dati indicizzati da nomi arbitrari (chiavi)
empty_dict= {}
# Questo è un dizionario pre-caricato
filled_dict = {"uno": 1, "due": 2, "tre": 3}
# Nota: le chiavi dei dizionari devono essere di tipo immutabile. Questo per
# assicurare che le chiavi possano essere convertite in calori hash costanti
# per un risposta più veloce.
invalid_dict = {[1,2,3]: "123"} # => Emette un TypeError: unhashable type: 'list'
valid_dict = {(1,2,3):[1,2,3]} # I valori, invece, possono essere di qualunque tipo
# Accedi ai valori indicando la chiave tra []
filled_dict["uno"] # => 1
# Puoi ottenere tutte le chiavi di un dizionario con "keys()"
# (come oggetto iterabile). Per averle in formato lista è necessario
# utilizzare list().
# Nota - Nei dizionari l'ordine delle chiavi non è garantito.
# Il tuo risultato potrebbe non essere uguale a questo.
list(filled_dict.keys()) # => ["tre", "due", "uno"]
# Puoi ottenere tutti i valori di un dizionario con "values()"
# (come oggetto iterabile).
# Anche in questo caso, er averle in formato lista, è necessario utilizzare list()
# Anche in questo caso, come per le chiavi, l'ordine non è garantito
list(filled_dict.values()) # => [3, 2, 1]
# Controlla l'esistenza delle chiavi in un dizionario con "in"
"uno" in filled_dict # => True
1 in filled_dict # => False
# Cercando una chiave non esistente genera un KeyError
filled_dict["quattro"] # KeyError
# Usa il metodo "get()" per evitare KeyError
filled_dict.get("uno") # => 1
filled_dict.get("quattro") # => None
# Il metodo get supporta un argomento di default quando il valore è mancante
filled_dict.get("uno", 4) # => 1
filled_dict.get("quattro", 4) # => 4
# "setdefault()" inserisce un valore per una chiave in un dizionario
# solo se la chiave data non è già presente
filled_dict.setdefault("cinque", 5) # filled_dict["cinque"] viene impostato a 5
filled_dict.setdefault("cinque", 6) # filled_dict["cinque"] rimane 5
# Aggiungere una coppia chiave->valore a un dizionario
filled_dict.update({"quattro":4}) # => {"uno": 1, "due": 2, "tre": 3, "quattro": 4}
filled_dict["quattro"] = 4 # un altro modo pe aggiungere a un dizionario
# Rimuovi una chiave da un dizionario con del
del filled_dict["uno"] # Rimuove la chiave "uno" dal dizionario
# Da Python 3.5 puoi anche usare ulteriori opzioni di spacchettamento
{'a': 1, **{'b': 2}} # => {'a': 1, 'b': 2}
{'a': 1, **{'a': 2}} # => {'a': 2}
# I set sono come le liste ma non possono contenere doppioni
empty_set = set()
# Inizializza un "set()" con un dei valori. Sì, sembra un dizionario.
some_set = {1, 1, 2, 2, 3, 4} # set_nuovo è {1, 2, 3, 4}
# Come le chiavi di un dizionario, gli elementi di un set devono essere
# di tipo immutabile
invalid_set = {[1], 1} # => Genera un "TypeError: unhashable type: 'list'""
valid_set = {(1,), 1}
# Aggiungere uno o più elementi ad un set
some_set.add(5) # some_set ora è {1, 2, 3, 4, 5}
# Fai intersezioni su un set con &
other_set = {3, 4, 5, 6}
some_set & other_set # => {3, 4, 5}
# Fai unioni su set con |
some_set | other_set # => {1, 2, 3, 4, 5, 6}
# Fai differenze su set con -
{1, 2, 3, 4} - {2, 3, 5} # => {1, 4}
# Effettua la differenza simmetrica con ^
{1, 2, 3, 4} ^ {2, 3, 5} # => {1, 4, 5}
# Controlla se il set a sinistra contiene quello a destra
{1, 2} >= {1, 2, 3} # => False
# Controlla se il set a sinistra è un sottoinsieme di quello a destra
{1, 2} <= {1, 2, 3} # => True
# Controlla l'esistenza in un set con in
2 in some_set # => True
10 in some_set # => False
####################################################
## 3. Control Flow e oggetti Iterabili
####################################################
# Dichiariamo una variabile
some_var = 5
# Questo è un controllo if. L'indentazione è molto importante in python!
# Come convenzione si utilizzano quattro spazi, non la tabulazione.
# Il seguente codice stampa "some_var è minore di 10"
if some_var > 10:
print("some_var è maggiore di 10")
elif some_var < 10: # La clausolo elif è opzionale
print("some_var è minore di 10")
else: # Anche else è opzionale
print("some_var è 10.")
"""
I cicli for iterano sulle liste, cioè ripetono un codice per ogni elemento
di una lista.
Il seguente codice scriverà:
cane è un mammifero
gatto è un mammifero
topo è un mammifero
"""
for animale in ["cane", "gatto", "topo"]:
# Puoi usare format() per interpolare le stringhe formattate.
print("{} è un mammifero".format(animale))
"""
"range(numero)" restituisce una lista di numeri da zero al numero dato
Il seguente codice scriverà:
0
1
2
3
"""
for i in range(4):
print(i)
"""
"range(lower, upper)" restituisce una lista di numeri dal più piccolo (lower)
al più grande (upper).
Il seguente codice scriverà:
4
5
6
7
"""
for i in range(4, 8):
print(i)
"""
"range(lower, upper, step)" rrestituisce una lista di numeri dal più piccolo
(lower) al più grande (upper), incrementando del valore step.
Se step non è indicato, avrà come valore di default 1.
Il seguente codice scriverà:
4
6
"""
for i in range(4, 8, 2):
print(i)
"""
I cicli while vengono eseguiti finchè una condizione viene a mancare
Il seguente codice scriverà:
0
1
2
3
"""
x = 0
while x < 4:
print(x)
x += 1 # Forma compatta per x = x + 1
# Gestione delle eccezioni con un blocco try/except
try:
# Usa "raise" per generare un errore
raise IndexError("Questo è un IndexError")
except IndexError as e:
pass # Pass è solo una non-operazione. Solitamente vorrai rimediare all'errore.
except (TypeError, NameError):
pass # Eccezioni multiple possono essere gestite tutte insieme, se necessario.
else: # Clausola opzionale al blocco try/except. Deve essere dopo tutti i blocchi except
print("Tutto ok!") # Viene eseguita solo se il codice dentro try non genera eccezioni
finally: # Eseguito sempre
print("Possiamo liberare risorse qui")
# Se ti serve solo un try/finally, per liberare risorse, puoi usare il metodo with
with open("myfile.txt") as f:
for line in f:
print(line)
# In Python qualunque oggetto in grado di essere trattato come una
# sequenza è definito un oggetto Iterable (itarabile).
# L'oggetto restituito da una funzione range è un iterabile.
filled_dict = {"uno": 1, "due": 2, "tre": 3}
our_iterable = filled_dict.keys()
print(our_iterable) # => dict_keys(['uno', 'due', 'tre']).
# Questo è un oggetto che implementa la nostra interfaccia Iterable.
# È possibile utilizzarlo con i loop:
for i in our_iterable:
print(i) # Scrive uno, due, tre
# Tuttavia non possiamo recuperarne i valori tramite indice.
our_iterable[1] # Genera un TypeError
# Un oggetto iterabile è in grado di generare un iteratore
our_iterator = iter(our_iterable)
# L'iteratore è un oggetto che ricorda il suo stato mentro lo si "attraversa"
# Possiamo accedere al successivo elemento con "next()".
next(our_iterator) # => "uno"
# Mantiene il suo stato mentro eseguiamo l'iterazione
next(our_iterator) # => "due"
next(our_iterator) # => "tre"
# Dopo che un iteratore ha restituito tutti i suoi dati, genera
# un'eccezione StopIteration
next(our_iterator) # Raises StopIteration
# Puoi prendere tutti gli elementi di un iteratore utilizzando list().
list(filled_dict.keys()) # => Returns ["one", "two", "three"]
####################################################
## 4. Funzioni
####################################################
# Usa "def" per creare nuove funzioni
def aggiungi(x, y):
print("x è {} e y è {}".format(x, y)) // Scrive i valori formattati in una stringa
return x + y # Restituisce la somma dei valori con il metodo return
# Chiamare funzioni con parametri
aggiungi(5, 6) # => scrive "x è 5 e y è 6" e restituisce 11
# Un altro modo per chiamare funzioni è con parole chiave come argomenti
aggiungi(y=6, x=5) # In questo modo non è necessario rispettare l'ordine degli argomenti
# Puoi definire funzioni che accettano un numero non definito di argomenti
def varargs(*args):
return args
varargs(1, 2, 3) # => (1, 2, 3)
# Puoi definire funzioni che accettano un numero variabile di parole chiave
# come argomento, che saranno interpretati come un dizionario usando **
def keyword_args(**kwargs):
return kwargs
# Chiamiamola per vedere cosa succede
keyword_args(big="foot", loch="ness") # => {"big": "foot", "loch": "ness"}
# Puoi farle entrambi in una volta, se ti va
def all_the_args(*args, **kwargs):
print(args)
print(kwargs)
"""
all_the_args(1, 2, a=3, b=4) stampa:
(1, 2)
{"a": 3, "b": 4}
"""
# Quando chiami funzioni, puoi fare l'opposto di args/kwargs!
# Usa * per sviluppare gli argomenti posizionale ed usa ** per
# espandere gli argomenti parola chiave
args = (1, 2, 3, 4)
kwargs = {"a": 3, "b": 4}
all_the_args(*args) # equivalente a foo(1, 2, 3, 4)
all_the_args(**kwargs) # equivalente a foo(a=3, b=4)
all_the_args(*args, **kwargs) # equivalente a foo(1, 2, 3, 4, a=3, b=4)
# Restituire valori multipli (with tuple assignments)
def swap(x, y):
return y, x # Restituisce valori multipli come tupla senza parentesi
# (Nota: le parentesi sono state escluse ma possono essere messe)
x = 1
y = 2
x, y = swap(x, y) # => x = 2, y = 1
# (x, y) = swap(x,y) # Le parentesi sono state escluse ma possono essere incluse.
# Funzioni - Visibilità delle variabili (variable scope)
x = 5
def set_x(num):
# La variabile locale x non è la variabile globale x
x = num # => 43
print(x) # => 43
def set_global_x(num):
global x
print(x) # => 5
x = num # la variabile globable x è ora 6
print(x) # => 6
set_x(43)
set_global_x(6)
# Python ha "first class functions"
def create_adder(x):
def adder(y):
return x + y
return adder
add_10 = create_adder(10)
add_10(3) # => 13
# Ci sono anche funzioni anonime
(lambda x: x > 2)(3) # => True
(lambda x, y: x ** 2 + y ** 2)(2, 1) # => 5
# È possibile creare "mappe" e "filtri"
list(map(add_10, [1, 2, 3])) # => [11, 12, 13]
list(map(max, [1, 2, 3], [4, 2, 1])) # => [4, 2, 3]
list(filter(lambda x: x > 5, [3, 4, 5, 6, 7])) # => [6, 7]
# Possiamo usare le "list comprehensions" per mappe e filtri
# Le "list comprehensions" memorizzano l'output come una lista che può essere
# di per sé una lista annidata
[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]
# Puoi fare anche la comprensione di set e dizionari
{x for x in 'abcddeef' if x not in 'abc'} # => {'d', 'e', 'f'}
{x: x**2 for x in range(5)} # => {0: 0, 1: 1, 2: 4, 3: 9, 4: 16}
####################################################
## 5. Modules
####################################################
# Puoi importare moduli
import math
print(math.sqrt(16)) # => 4.0
# Puoi ottenere specifiche funzione da un modulo
from math import ceil, floor
print(ceil(3.7)) # => 4.0
print(floor(3.7)) # => 3.0
# Puoi importare tutte le funzioni da un modulo
# Attenzione: questo non è raccomandato
from math import *
# Puoi abbreviare i nomi dei moduli
import math as m
math.sqrt(16) == m.sqrt(16) # => True
# I moduli di Python sono normali file python. Ne puoi
# scrivere di tuoi ed importarli. Il nome del modulo
# è lo stesso del nome del file.
# Potete scoprire quali funzioni e attributi
# sono definiti in un modulo
import math
dir(math)
# Se nella cartella corrente hai uno script chiamato math.py,
# Python caricherà quello invece del modulo math.
# Questo succede perchè la cartella corrente ha priorità
# sulle librerie standard di Python
# Se hai uno script Python chiamato math.py nella stessa
# cartella del tua script, Python caricherà quello al posto del
# comune modulo math.
# Questo accade perché la cartella locale ha la priorità
# sulle librerie built-in di Python.
####################################################
## 6. Classes
####################################################
# Usiamo l'istruzione "class" per creare una classe
class Human:
# Un attributo della classe. E' condiviso tra tutte le istanze delle classe
species = "H. sapiens"
# Si noti che i doppi underscore iniziali e finali denotano gli oggetti o
# attributi utilizzati da Python ma che vivono nel namespace controllato
# dall'utente
# Metodi, oggetti o attributi come: __init__, __str__, __repr__, etc. sono
# chiamati metodi speciali (o talvolta chiamati "dunder methods").
# Non dovresti inventare tali nomi da solo.
def __init__(self, name):
# Assegna l'argomento all'attributo name dell'istanza
self.name = name
# Inizializza una proprietà
self._age = 0
# Un metodo dell'istanza. Tutti i metodi prendo "self" come primo argomento
def say(self, msg):
print("{name}: {message}".format(name=self.name, message=msg))
# Un altro metodo dell'istanza
def sing(self):
return 'yo... yo... microphone check... one two... one two...'
# Un metodo della classe è condiviso fra tutte le istanze
# Sono chiamati con la classe chiamante come primo argomento
@classmethod
def get_species(cls):
return cls.species
# Un metodo statico è chiamato senza classe o istanza di riferimento
@staticmethod
def grunt():
return "*grunt*"
# Una property è come un metodo getter.
# Trasforma il metodo age() in un attributo in sola lettura, che ha
# lo stesso nome
# In Python non c'è bisogno di scrivere futili getter e setter.
@property
def age(self):
return self._age
# Questo metodo permette di modificare una property
@age.setter
def age(self, age):
self._age = age
# Questo metodo permette di cancellare una property
@age.deleter
def age(self):
del self._age
# Quando l'interprete Python legge un sorgente esegue tutto il suo codice.
# Questo controllo su __name__ assicura che questo blocco di codice venga
# eseguito solo quando questo modulo è il programma principale.
if __name__ == '__main__':
# Crea un'istanza della classe
i = Human(name="Ian")
i.say("hi") # "Ian: hi"
j = Human("Joel")
j.say("hello") # "Joel: hello"
# i e j sono istanze del tipo Human, o in altre parole sono oggetti Human
# Chiama un metodo della classe
i.say(i.get_species()) # "Ian: H. sapiens"
# Cambia l'attributo condiviso
Human.species = "H. neanderthalensis"
i.say(i.get_species()) # => "Ian: H. neanderthalensis"
j.say(j.get_species()) # => "Joel: H. neanderthalensis"
# Chiama un metodo statico
print(Human.grunt()) # => "*grunt*"
# Non è possibile chiamare il metodo statico con l'istanza dell'oggetto
# poiché i.grunt() metterà automaticamente "self" (l'oggetto i)
# come argomento
print(i.grunt()) # => TypeError: grunt() takes 0 positional arguments but 1 was given
# Aggiorna la property (age) di questa istanza
i.age = 42
# Leggi la property
i.say(i.age) # => "Ian: 42"
j.say(j.age) # => "Joel: 0"
# Cancella la property
del i.age
i.age # => questo genererà un AttributeError
####################################################
## 6.1 Ereditarietà (Inheritance)
####################################################
# L'ereditarietà consente di definire nuove classi figlio che ereditano metodi e
# variabili dalla loro classe genitore.
# Usando la classe Human definita sopra come classe base o genitore, possiamo
# definire una classe figlia, Superhero, che erediterà le variabili di classe
# come "species", "name" e "age", così come i metodi, come "sing" e "grunt",
# dalla classe Human, ma potrà anche avere le sue proprietà uniche.
# Per importare le funzioni da altri file usa il seguente formato
# from "nomefile-senza-estensione" import "funzione-o-classe"
from human import Human
# Specificare le classi genitore come parametri della definizione della classe
class Superhero(Human):
# Se la classe figlio deve ereditare tutte le definizioni del genitore
# senza alcuna modifica, puoi semplicemente usare la parola chiave "pass"
# (e nient'altro)
#Le classi figlio possono sovrascrivere gli attributi dei loro genitori
species = 'Superhuman'
# Le classi figlie ereditano automaticamente il costruttore della classe
# genitore, inclusi i suoi argomenti, ma possono anche definire ulteriori
# argomenti o definizioni e sovrascrivere i suoi metodi (compreso il
# costruttore della classe).
# Questo costruttore eredita l'argomento "nome" dalla classe "Human" e
# aggiunge gli argomenti "superpowers" e "movie":
def __init__(self, name, movie=False,
superpowers=["super strength", "bulletproofing"]):
# aggiungi ulteriori attributi della classe
self.fictional = True
self.movie = movie
self.superpowers = superpowers
# La funzione "super" ti consente di accedere ai metodi della classe
# genitore che sono stati sovrascritti dalla classe figlia,
# in questo caso il metodo __init__.
# Il seguente codice esegue il costruttore della classe genitore:
super().__init__(name)
# Sovrascrivere il metodo "sing"
def sing(self):
return 'Dun, dun, DUN!'
# Aggiungi un ulteriore metodo dell'istanza
def boast(self):
for power in self.superpowers:
print("I wield the power of {pow}!".format(pow=power))
if __name__ == '__main__':
sup = Superhero(name="Tick")
# Controllo del tipo di istanza
if isinstance(sup, Human):
print('I am human')
if type(sup) is Superhero:
print('I am a superhero')
# Ottieni il "Method Resolution search Order" usato sia da getattr ()
# che da super (). Questo attributo è dinamico e può essere aggiornato
print(Superhero.__mro__) # => (<class '__main__.Superhero'>,
# => <class 'human.Human'>, <class 'object'>)
# Esegui il metodo principale ma utilizza il proprio attributo di classe
print(sup.get_species()) # => Superhuman
# Esegui un metodo che è stato sovrascritto
print(sup.sing()) # => Dun, dun, DUN!
# Esegui un metodo di Human
sup.say('Spoon') # => Tick: Spoon
# Esegui un metodo che esiste solo in Superhero
sup.boast() # => I wield the power of super strength!
# => I wield the power of bulletproofing!
# Attributo di classe ereditato
sup.age = 31
print(sup.age) # => 31
# Attributo che esiste solo in Superhero
print('Am I Oscar eligible? ' + str(sup.movie))
####################################################
## 6.2 Ereditarietà multipla
####################################################
# Un'altra definizione di classe
# bat.py
class Bat:
species = 'Baty'
def __init__(self, can_fly=True):
self.fly = can_fly
# Questa classe ha anche un metodo "say"
def say(self, msg):
msg = '... ... ...'
return msg
# E anche un suo metodo personale
def sonar(self):
return '))) ... ((('
if __name__ == '__main__':
b = Bat()
print(b.say('hello'))
print(b.fly)
# Definizione di classe che eredita da Superhero e Bat
# superhero.py
from superhero import Superhero
from bat import Bat
# Definisci Batman come classe figlia che eredita sia da Superhero che da Bat
class Batman(Superhero, Bat):
def __init__(self, *args, **kwargs):
# In genere per ereditare gli attributi devi chiamare super:
# super(Batman, self).__init__(*args, **kwargs)
# Ma qui abbiamo a che fare con l'ereditarietà multipla, e super()
# funziona solo con la successiva classe nell'elenco MRO.
# Quindi, invece, chiamiamo esplicitamente __init__ per tutti gli
# antenati. L'uso di *args e **kwargs consente di passare in modo
# pulito gli argomenti, con ciascun genitore che "sbuccia un
# livello della cipolla".
Superhero.__init__(self, 'anonymous', movie=True,
superpowers=['Wealthy'], *args, **kwargs)
Bat.__init__(self, *args, can_fly=False, **kwargs)
# sovrascrivere il valore per l'attributo name
self.name = 'Sad Affleck'
def sing(self):
return 'nan nan nan nan nan batman!'
if __name__ == '__main__':
sup = Batman()
# Ottieni il "Method Resolution search Order" utilizzato da getattr() e super().
# Questo attributo è dinamico e può essere aggiornato
print(Batman.__mro__) # => (<class '__main__.Batman'>,
# => <class 'superhero.Superhero'>,
# => <class 'human.Human'>,
# => <class 'bat.Bat'>, <class 'object'>)
# Esegui il metodo del genitore ma utilizza il proprio attributo di classe
print(sup.get_species()) # => Superhuman
# Esegui un metodo che è stato sovrascritto
print(sup.sing()) # => nan nan nan nan nan batman!
# Esegui un metodo da Human, perché l'ordine di ereditarietà è importante
sup.say('I agree') # => Sad Affleck: I agree
# Esegui un metodo che esiste solo nel 2o antenato
print(sup.sonar()) # => ))) ... (((
# Attributo di classe ereditato
sup.age = 100
print(sup.age) # => 100
# Attributo ereditato dal secondo antenato il cui valore predefinito
# è stato ignorato.
print('Can I fly? ' + str(sup.fly)) # => Can I fly? False
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## 7. Advanced
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# I generatori ti aiutano a creare codice pigro (lazy code).
# Codice che darà un risultato solo quando sarà "valutato"
def double_numbers(iterable):
for i in iterable:
yield i + i
# I generatori sono efficienti in termini di memoria perché caricano
# solo i dati necessari per elaborare il valore successivo nell'iterabile.
# Ciò consente loro di eseguire operazioni su intervalli di valori
# altrimenti proibitivi.
# NOTA: `range` sostituisce` xrange` in Python 3.
for i in double_numbers(range(1, 900000000)): # `range` is a generator.
print(i)
if i >= 30:
break
# Proprio come è possibile creare una "list comprehension", è possibile
# creare anche delle "generator comprehensions".
values = (-x for x in [1,2,3,4,5])
for x in values:
print(x) # prints -1 -2 -3 -4 -5 to console/terminal
# Puoi anche trasmettere una "generator comprehensions" direttamente
# ad un elenco.
values = (-x for x in [1,2,3,4,5])
gen_to_list = list(values)
print(gen_to_list) # => [-1, -2, -3, -4, -5]
# Decoratori
# In questo esempio "beg" avvolge/wrappa "say".
# Se say_please è True, cambierà il messaggio restituito.
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, "Per favore! Sono povero :(")
return msg
return wrapper
@beg
def say(say_please=False):
msg = "Puoi comprarmi una birra?"
return msg, say_please
print(say()) # Puoi comprarmi una birra?
print(say(say_please=True)) # Puoi comprarmi una birra? Per favore! Sono povero :(
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