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33 KiB
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filename: learnpython-it.py
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contributors:
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- ["Louie Dinh", "http://pythonpracticeprojects.com"]
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- ["Steven Basart", "http://github.com/xksteven"]
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- ["Andre Polykanine", "https://github.com/Oire"]
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|
- ["Zachary Ferguson", "http://github.com/zfergus2"]
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|
- ["evuez", "http://github.com/evuez"]
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- ["Rommel Martinez", "https://ebzzry.io"]
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translators:
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- ["Draio", "http://github.com/Draio/"]
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- ["Ale46", "http://github.com/Ale46/"]
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- ["Tommaso Pifferi", "http://github.com/neslinesli93/"]
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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.
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Nota: Questo articolo è riferito a Python 3 in modo specifico. Se volete avete la necessità di utilizzare Python 2.7 potete consultarla [qui](https://learnxinyminutes.com/docs/it-it/python-it/)
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```python
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# I commenti su una sola linea iniziano con un cancelletto
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""" Più stringhe possono essere scritte
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usando tre ", e sono spesso usate
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come documentazione
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"""
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## 1. Tipi di dati primitivi ed Operatori
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# Ci sono i numeri
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3 # => 3
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# La matematica è quello che vi aspettereste
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1 + 1 # => 2
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8 - 1 # => 7
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10 * 2 # => 20
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35 / 5 # => 7.0
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# Risultato della divisione intera troncata sia in positivo che in negativo
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5 // 3 # => 1
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5.0 // 3.0 # => 1.0 # works on floats too
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-5 // 3 # => -2
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-5.0 // 3.0 # => -2.0
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# Il risultato di una divisione è sempre un numero decimale (float)
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10.0 / 3 # => 3.3333333333333335
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# Operazione Modulo
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7 % 3 # => 1
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# Elevamento a potenza (x alla y-esima potenza)
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2**3 # => 8
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# Forzare le precedenze con le parentesi
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(1 + 3) * 2 # => 8
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# I valori booleani sono primitive del linguaggio (nota la maiuscola)
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True
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False
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# nega con not
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not True # => False
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not False # => True
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# Operatori Booleani
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# Nota "and" e "or" sono case-sensitive
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True and False # => False
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False or True # => True
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# Note sull'uso di operatori Bool con interi
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# False è 0 e True è 1
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# Non confonderti tra bool(ints) e le operazioni bitwise and/or (&,|)
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0 and 2 # => 0
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-5 or 0 # => -5
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0 == False # => True
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2 == True # => False
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1 == True # => True
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-5 != False != True #=> True
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# Uguaglianza è ==
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1 == 1 # => True
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2 == 1 # => False
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# Disuguaglianza è !=
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1 != 1 # => False
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2 != 1 # => True
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# Altri confronti
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1 < 10 # => True
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1 > 10 # => False
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2 <= 2 # => True
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2 >= 2 # => True
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# I confronti possono essere concatenati!
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1 < 2 < 3 # => True
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2 < 3 < 2 # => False
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# ('is' vs. '==')
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# 'is' controlla se due variabili si riferiscono allo stesso oggetto
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# '==' controlla se gli oggetti puntati hanno lo stesso valore.
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a = [1, 2, 3, 4] # a punta ad una nuova lista [1, 2, 3, 4]
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b = a # b punta a ciò a cui punta a
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b is a # => True, a e b puntano allo stesso oggeto
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b == a # => True, gli oggetti di a e b sono uguali
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b = [1, 2, 3, 4] # b punta ad una nuova lista [1, 2, 3, 4]
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b is a # => False, a e b non puntano allo stesso oggetto
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b == a # => True, gli oggetti di a e b sono uguali
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# Le stringhe sono create con " o '
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"Questa è una stringa."
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'Anche questa è una stringa.'
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# Anche le stringhe possono essere sommate! Ma cerca di non farlo.
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"Hello " + "world!" # => "Hello world!"
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# Le stringhe (ma non le variabili contenenti stringhe) possono essere
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# sommate anche senza '+'
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"Hello " "world!" # => "Hello world!"
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# Una stringa può essere considerata come una lista di caratteri
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"Questa è una stringa"[0] # => 'Q'
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# Puoi conoscere la lunghezza di una stringa
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len("Questa è una stringa") # => 20
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# .format può essere usato per formattare le stringhe, in questo modo:
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"{} possono essere {}".format("Le stringhe", "interpolate") # => "Le stringhe possono essere interpolate"
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# Puoi ripetere gli argomenti di formattazione per risparmiare un po' di codice
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"{0} be nimble, {0} be quick, {0} jump over the {1}".format("Jack", "candle stick")
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# => "Jack be nimble, Jack be quick, Jack jump over the candle stick"
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# Puoi usare dei nomi se non vuoi contare gli argomenti
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"{nome} vuole mangiare {cibo}".format(nome="Bob", cibo="le lasagne") # => "Bob vuole mangiare le lasagne"
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# Se il tuo codice Python 3 necessita di eseguire codice Python 2.x puoi ancora
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# utilizzare il vecchio stile di formattazione:
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"%s possono essere %s nel %s modo" % ("Le stringhe", "interpolate", "vecchio") # => "Le stringhe possono essere interpolate nel vecchio modo"
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# None è un oggetto
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None # => None
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# Non usare il simbolo di uguaglianza "==" per comparare oggetti a None
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# Usa "is" invece
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"etc" is None # => False
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None is None # => True
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# None, 0, e stringhe/liste/dizionari/tuple vuoti vengono considerati
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# falsi (False). Tutti gli altri valori sono considerati veri (True).
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bool(0) # => False
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bool("") # => False
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bool([]) # => False
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bool({}) # => False
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bool(()) # => False
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## 2. Variabili e Collections
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# Python ha una funzione per scrivere (sul tuo schermo)
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print("Sono Python. Piacere di conoscerti!") # => Sono Python. Piacere di conoscerti!
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# Di default la funzione print() scrive e va a capo aggiungendo un carattere
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# newline alla fine della stringa. È possibile utilizzare l'argomento opzionale
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# end per cambiare quest'ultimo carattere aggiunto.
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print("Hello, World", end="!") # => Hello, World!
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# Un modo semplice per ricevere dati in input dalla riga di comando
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variabile_stringa_input = input("Inserisci del testo: ") # Restituisce i dati letti come stringa
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# Nota: Nelle precedenti vesioni di Python, il metodo input()
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# era chiamato raw_input()
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# Non c'è bisogno di dichiarare una variabile per assegnarle un valore
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# Come convenzione, per i nomi delle variabili, si utilizzano i caratteri
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# minuscoli separati, se necessario, da underscore
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some_var = 5
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some_var # => 5
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# Accedendo ad una variabile non precedentemente assegnata genera un'eccezione.
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# Dai un'occhiata al Control Flow per imparare di più su come gestire
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# le eccezioni.
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some_unknown_var # Genera un errore di nome
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# if può essere usato come un'espressione
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# È l'equivalente dell'operatore ternario in C
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"yahoo!" if 3 > 2 else 2 # => "yahoo!"
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# Le liste immagazzinano sequenze
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li = []
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# Puoi partire con una lista pre-riempita
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other_li = [4, 5, 6]
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# Aggiungere alla fine di una lista con append
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li.append(1) # li ora è [1]
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li.append(2) # li ora è [1, 2]
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li.append(4) # li ora è [1, 2, 4]
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li.append(3) # li ora è [1, 2, 4, 3]
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# Rimuovi dalla fine della lista con pop
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li.pop() # => 3 e li ora è [1, 2, 4]
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# Rimettiamolo a posto
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li.append(3) # li ora è [1, 2, 4, 3] di nuovo.
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# Accedi ad una lista come faresti con un array
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li[0] # => 1
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# Guarda l'ultimo elemento
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li[-1] # => 3
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# Guardare al di fuori dei limiti genera un IndexError
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li[4] # Genera IndexError
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# Puoi guardare gli intervalli con la sintassi slice (a fetta).
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# (E' un intervallo chiuso/aperto per voi tipi matematici.)
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li[1:3] # => [2, 4]
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# Ometti l'inizio
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li[2:] # => [4, 3]
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# Ometti la fine
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li[:3] # => [1, 2, 4]
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# Seleziona ogni seconda voce
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li[::2] # =>[1, 4]
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# Copia al contrario della lista
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li[::-1] # => [3, 4, 2, 1]
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# Usa combinazioni per fare slices avanzate
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# li[inizio:fine:passo]
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# Crea una copia (one layer deep copy) usando la sintassi slices
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li2 = li[:] # => li2 = [1, 2, 4, 3] ma (li2 is li) risulterà falso.
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# Rimuovi arbitrariamente elementi da una lista con "del"
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del li[2] # li è ora [1, 2, 3]
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# Rimuove la prima occorrenza di un elemento
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li.remove(2) # Ora li è [1, 3, 4, 5, 6]
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li.remove(2) # Emette un ValueError, poichè 2 non è contenuto nella lista
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# Inserisce un elemento all'indice specificato
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li.insert(1, 2) # li è di nuovo [1, 2, 3, 4, 5, 6]
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Ritorna l'indice della prima occorrenza dell'elemento fornito
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li.index(2) # => 1
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li.index(7) # Emette un ValueError, poichè 7 non è contenuto nella lista
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# Puoi sommare le liste
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# Nota: i valori per li e per other_li non vengono modificati.
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li + other_li # => [1, 2, 3, 4, 5, 6]
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# Concatena le liste con "extend()"
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li.extend(other_li) # Adesso li è [1, 2, 3, 4, 5, 6]
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# Controlla l'esistenza di un valore in una lista con "in"
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1 in li # => True
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# Esamina la lunghezza con "len()"
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len(li) # => 6
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# Le tuple sono come le liste ma immutabili.
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tup = (1, 2, 3)
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tup[0] # => 1
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tup[0] = 3 # Genera un TypeError
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# Note that a tuple of length one has to have a comma after the last element but
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# tuples of other lengths, even zero, do not.
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type((1)) # => <class 'int'>
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type((1,)) # => <class 'tuple'>
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type(()) # => <class 'tuple'>
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# Puoi fare tutte queste cose da lista anche sulle tuple
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len(tup) # => 3
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tup + (4, 5, 6) # => (1, 2, 3, 4, 5, 6)
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tup[:2] # => (1, 2)
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2 in tup # => True
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# Puoi scompattare le tuple (o liste) in variabili
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a, b, c = (1, 2, 3) # a è ora 1, b è ora 2 e c è ora 3
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d, e, f = 4, 5, 6 # puoi anche omettere le parentesi
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# Le tuple sono create di default se non usi le parentesi
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g = 4, 5, 6 # => (4, 5, 6)
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# Guarda come è facile scambiare due valori
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e, d = d, e # d è ora 5 ed e è ora 4
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# I dizionari memorizzano insiemi di dati indicizzati da nomi arbitrari (chiavi)
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empty_dict= {}
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# Questo è un dizionario pre-caricato
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filled_dict = {"uno": 1, "due": 2, "tre": 3}
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# Nota: le chiavi dei dizionari devono essere di tipo immutabile. Questo per
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# assicurare che le chiavi possano essere convertite in calori hash costanti
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# per un risposta più veloce.
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invalid_dict = {[1,2,3]: "123"} # => Emette un TypeError: unhashable type: 'list'
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valid_dict = {(1,2,3):[1,2,3]} # I valori, invece, possono essere di qualunque tipo
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# Accedi ai valori indicando la chiave tra []
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filled_dict["uno"] # => 1
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# Puoi ottenere tutte le chiavi di un dizionario con "keys()"
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# (come oggetto iterabile). Per averle in formato lista è necessario
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# utilizzare list().
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# Nota - Nei dizionari l'ordine delle chiavi non è garantito.
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# Il tuo risultato potrebbe non essere uguale a questo.
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list(filled_dict.keys()) # => ["tre", "due", "uno"]
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# Puoi ottenere tutti i valori di un dizionario con "values()"
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# (come oggetto iterabile).
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# Anche in questo caso, er averle in formato lista, è necessario utilizzare list()
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# Anche in questo caso, come per le chiavi, l'ordine non è garantito
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list(filled_dict.values()) # => [3, 2, 1]
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# Controlla l'esistenza delle chiavi in un dizionario con "in"
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"uno" in filled_dict # => True
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1 in filled_dict # => False
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# Cercando una chiave non esistente genera un KeyError
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filled_dict["quattro"] # KeyError
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# Usa il metodo "get()" per evitare KeyError
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filled_dict.get("uno") # => 1
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filled_dict.get("quattro") # => None
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# Il metodo get supporta un argomento di default quando il valore è mancante
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filled_dict.get("uno", 4) # => 1
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filled_dict.get("quattro", 4) # => 4
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# "setdefault()" inserisce un valore per una chiave in un dizionario
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# solo se la chiave data non è già presente
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filled_dict.setdefault("cinque", 5) # filled_dict["cinque"] viene impostato a 5
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filled_dict.setdefault("cinque", 6) # filled_dict["cinque"] rimane 5
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# Aggiungere una coppia chiave->valore a un dizionario
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filled_dict.update({"quattro":4}) # => {"uno": 1, "due": 2, "tre": 3, "quattro": 4}
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filled_dict["quattro"] = 4 # un altro modo pe aggiungere a un dizionario
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# Rimuovi una chiave da un dizionario con del
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del filled_dict["uno"] # Rimuove la chiave "uno" dal dizionario
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# Da Python 3.5 puoi anche usare ulteriori opzioni di spacchettamento
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|
{'a': 1, **{'b': 2}} # => {'a': 1, 'b': 2}
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{'a': 1, **{'a': 2}} # => {'a': 2}
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# I set sono come le liste ma non possono contenere doppioni
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empty_set = set()
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|
# Inizializza un "set()" con un dei valori. Sì, sembra un dizionario.
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some_set = {1, 1, 2, 2, 3, 4} # set_nuovo è {1, 2, 3, 4}
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# Come le chiavi di un dizionario, gli elementi di un set devono essere
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# di tipo immutabile
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invalid_set = {[1], 1} # => Genera un "TypeError: unhashable type: 'list'""
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valid_set = {(1,), 1}
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# Aggiungere uno o più elementi ad un set
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some_set.add(5) # some_set ora è {1, 2, 3, 4, 5}
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|
# Fai intersezioni su un set con &
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other_set = {3, 4, 5, 6}
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some_set & other_set # => {3, 4, 5}
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|
|
|
# Fai unioni su set con |
|
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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
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|
{1, 2} >= {1, 2, 3} # => False
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|
|
|
# Controlla se il set a sinistra è un sottoinsieme di quello a destra
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|
{1, 2} <= {1, 2, 3} # => True
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|
|
|
# Controlla l'esistenza in un set con in
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|
2 in some_set # => True
|
|
10 in some_set # => False
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####################################################
|
|
## 3. Control Flow e oggetti Iterabili
|
|
####################################################
|
|
|
|
# Dichiariamo una variabile
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|
some_var = 5
|
|
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|
# Questo è un controllo if. L'indentazione è molto importante in python!
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|
# Come convenzione si utilizzano quattro spazi, non la tabulazione.
|
|
# Il seguente codice stampa "some_var è minore di 10"
|
|
if some_var > 10:
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|
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
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print("Tutto ok!") # Viene eseguita solo se il codice dentro try non genera eccezioni
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finally: # Eseguito sempre
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print("Possiamo liberare risorse qui")
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# Se ti serve solo un try/finally, per liberare risorse, puoi usare il metodo with
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with open("myfile.txt") as f:
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for line in f:
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print(line)
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# In Python qualunque oggetto in grado di essere trattato come una
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# sequenza è definito un oggetto Iterable (itarabile).
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# L'oggetto restituito da una funzione range è un iterabile.
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filled_dict = {"uno": 1, "due": 2, "tre": 3}
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our_iterable = filled_dict.keys()
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print(our_iterable) # => dict_keys(['uno', 'due', 'tre']).
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# Questo è un oggetto che implementa la nostra interfaccia Iterable.
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# È possibile utilizzarlo con i loop:
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for i in our_iterable:
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print(i) # Scrive uno, due, tre
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# Tuttavia non possiamo recuperarne i valori tramite indice.
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our_iterable[1] # Genera un TypeError
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# Un oggetto iterabile è in grado di generare un iteratore
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our_iterator = iter(our_iterable)
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# L'iteratore è un oggetto che ricorda il suo stato mentro lo si "attraversa"
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# Possiamo accedere al successivo elemento con "next()".
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next(our_iterator) # => "uno"
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# Mantiene il suo stato mentro eseguiamo l'iterazione
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next(our_iterator) # => "due"
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next(our_iterator) # => "tre"
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# Dopo che un iteratore ha restituito tutti i suoi dati, genera
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# un'eccezione StopIteration
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next(our_iterator) # Raises StopIteration
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# Puoi prendere tutti gli elementi di un iteratore utilizzando list().
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list(filled_dict.keys()) # => Returns ["one", "two", "three"]
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## 4. Funzioni
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# Usa "def" per creare nuove funzioni
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def aggiungi(x, y):
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print("x è {} e y è {}".format(x, y)) // Scrive i valori formattati in una stringa
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return x + y # Restituisce la somma dei valori con il metodo return
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# Chiamare funzioni con parametri
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aggiungi(5, 6) # => scrive "x è 5 e y è 6" e restituisce 11
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# Un altro modo per chiamare funzioni è con parole chiave come argomenti
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aggiungi(y=6, x=5) # In questo modo non è necessario rispettare l'ordine degli argomenti
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# Puoi definire funzioni che accettano un numero non definito di argomenti
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def varargs(*args):
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return args
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varargs(1, 2, 3) # => (1, 2, 3)
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# Puoi definire funzioni che accettano un numero variabile di parole chiave
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# come argomento, che saranno interpretati come un dizionario usando **
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def keyword_args(**kwargs):
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return kwargs
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# Chiamiamola per vedere cosa succede
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keyword_args(big="foot", loch="ness") # => {"big": "foot", "loch": "ness"}
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# Puoi farle entrambi in una volta, se ti va
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def all_the_args(*args, **kwargs):
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print(args)
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print(kwargs)
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"""
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all_the_args(1, 2, a=3, b=4) stampa:
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(1, 2)
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{"a": 3, "b": 4}
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"""
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# Quando chiami funzioni, puoi fare l'opposto di args/kwargs!
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# Usa * per sviluppare gli argomenti posizionale ed usa ** per
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# espandere gli argomenti parola chiave
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args = (1, 2, 3, 4)
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kwargs = {"a": 3, "b": 4}
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all_the_args(*args) # equivalente a foo(1, 2, 3, 4)
|
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all_the_args(**kwargs) # equivalente a foo(a=3, b=4)
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|
all_the_args(*args, **kwargs) # equivalente a foo(1, 2, 3, 4, a=3, b=4)
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# Restituire valori multipli (with tuple assignments)
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def swap(x, y):
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return y, x # Restituisce valori multipli come tupla senza parentesi
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# (Nota: le parentesi sono state escluse ma possono essere messe)
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x = 1
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y = 2
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x, y = swap(x, y) # => x = 2, y = 1
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# (x, y) = swap(x,y) # Le parentesi sono state escluse ma possono essere incluse.
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# Funzioni - Visibilità delle variabili (variable scope)
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x = 5
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def set_x(num):
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# La variabile locale x non è la variabile globale x
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x = num # => 43
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print(x) # => 43
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def set_global_x(num):
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global x
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print(x) # => 5
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x = num # la variabile globable x è ora 6
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print(x) # => 6
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set_x(43)
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set_global_x(6)
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# Python ha "first class functions"
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def create_adder(x):
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def adder(y):
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return x + y
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return adder
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add_10 = create_adder(10)
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add_10(3) # => 13
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# Ci sono anche funzioni anonime
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(lambda x: x > 2)(3) # => True
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(lambda x, y: x ** 2 + y ** 2)(2, 1) # => 5
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# È possibile creare "mappe" e "filtri"
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list(map(add_10, [1, 2, 3])) # => [11, 12, 13]
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list(map(max, [1, 2, 3], [4, 2, 1])) # => [4, 2, 3]
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list(filter(lambda x: x > 5, [3, 4, 5, 6, 7])) # => [6, 7]
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# Possiamo usare le "list comprehensions" per mappe e filtri
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# Le "list comprehensions" memorizzano l'output come una lista che può essere
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# di per sé una lista annidata
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[add_10(i) for i in [1, 2, 3]] # => [11, 12, 13]
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[x for x in [3, 4, 5, 6, 7] if x > 5] # => [6, 7]
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# Puoi fare anche la comprensione di set e dizionari
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{x for x in 'abcddeef' if x not in 'abc'} # => {'d', 'e', 'f'}
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{x: x**2 for x in range(5)} # => {0: 0, 1: 1, 2: 4, 3: 9, 4: 16}
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####################################################
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## 5. Modules
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####################################################
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# Puoi importare moduli
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import math
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print(math.sqrt(16)) # => 4.0
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# Puoi ottenere specifiche funzione da un modulo
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from math import ceil, floor
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print(ceil(3.7)) # => 4.0
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print(floor(3.7)) # => 3.0
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|
# Puoi importare tutte le funzioni da un modulo
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# Attenzione: questo non è raccomandato
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from math import *
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# Puoi abbreviare i nomi dei moduli
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import math as m
|
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math.sqrt(16) == m.sqrt(16) # => True
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# I moduli di Python sono normali file python. Ne puoi
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# scrivere di tuoi ed importarli. Il nome del modulo
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# è lo stesso del nome del file.
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# Potete scoprire quali funzioni e attributi
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# sono definiti in un modulo
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import math
|
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dir(math)
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# Se nella cartella corrente hai uno script chiamato math.py,
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# Python caricherà quello invece del modulo math.
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# Questo succede perchè la cartella corrente ha priorità
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|
# sulle librerie standard di Python
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# Se hai uno script Python chiamato math.py nella stessa
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# cartella del tua script, Python caricherà quello al posto del
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# comune modulo math.
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# Questo accade perché la cartella locale ha la priorità
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|
# sulle librerie built-in di Python.
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## 6. Classes
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# Usiamo l'istruzione "class" per creare una classe
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class Human:
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# Un attributo della classe. E' condiviso tra tutte le istanze delle classe
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species = "H. sapiens"
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# Si noti che i doppi underscore iniziali e finali denotano gli oggetti o
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# attributi utilizzati da Python ma che vivono nel namespace controllato
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# dall'utente
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# Metodi, oggetti o attributi come: __init__, __str__, __repr__, etc. sono
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|
# chiamati metodi speciali (o talvolta chiamati "dunder methods").
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|
# Non dovresti inventare tali nomi da solo.
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def __init__(self, name):
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|
# Assegna l'argomento all'attributo name dell'istanza
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self.name = name
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# Inizializza una proprietà
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self._age = 0
|
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|
# Un metodo dell'istanza. Tutti i metodi prendo "self" come primo argomento
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def say(self, msg):
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|
print("{name}: {message}".format(name=self.name, message=msg))
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|
|
|
# Un altro metodo dell'istanza
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def sing(self):
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return 'yo... yo... microphone check... one two... one two...'
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|
# Un metodo della classe è condiviso fra tutte le istanze
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|
# Sono chiamati con la classe chiamante come primo argomento
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@classmethod
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def get_species(cls):
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return cls.species
|
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|
# Un metodo statico è chiamato senza classe o istanza di riferimento
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@staticmethod
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def grunt():
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return "*grunt*"
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# Una property è come un metodo getter.
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|
# Trasforma il metodo age() in un attributo in sola lettura, che ha
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# lo stesso nome
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# In Python non c'è bisogno di scrivere futili getter e setter.
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@property
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def age(self):
|
|
return self._age
|
|
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|
# Questo metodo permette di modificare una property
|
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@age.setter
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def age(self, age):
|
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self._age = age
|
|
|
|
# Questo metodo permette di cancellare una property
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@age.deleter
|
|
def age(self):
|
|
del self._age
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# Quando l'interprete Python legge un sorgente esegue tutto il suo codice.
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|
# Questo controllo su __name__ assicura che questo blocco di codice venga
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# eseguito solo quando questo modulo è il programma principale.
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if __name__ == '__main__':
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|
# Crea un'istanza della classe
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|
i = Human(name="Ian")
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|
i.say("hi") # "Ian: hi"
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|
j = Human("Joel")
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j.say("hello") # "Joel: hello"
|
|
# i e j sono istanze del tipo Human, o in altre parole sono oggetti Human
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|
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|
# Chiama un metodo della classe
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|
i.say(i.get_species()) # "Ian: H. sapiens"
|
|
# Cambia l'attributo condiviso
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|
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
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|
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
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|
i.say(i.age) # => "Ian: 42"
|
|
j.say(j.age) # => "Joel: 0"
|
|
# Cancella la property
|
|
del i.age
|
|
i.age # => questo genererà un AttributeError
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####################################################
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## 6.1 Ereditarietà (Inheritance)
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####################################################
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# L'ereditarietà consente di definire nuove classi figlio che ereditano metodi e
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|
# variabili dalla loro classe genitore.
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# Usando la classe Human definita sopra come classe base o genitore, possiamo
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|
# 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.
|
|
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|
# Per importare le funzioni da altri file usa il seguente formato
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# from "nomefile-senza-estensione" import "funzione-o-classe"
|
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from human import Human
|
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|
|
# Specificare le classi genitore come parametri della definizione della classe
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|
class Superhero(Human):
|
|
|
|
# Se la classe figlio deve ereditare tutte le definizioni del genitore
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|
# senza alcuna modifica, puoi semplicemente usare la parola chiave "pass"
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# (e nient'altro)
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|
#Le classi figlio possono sovrascrivere gli attributi dei loro genitori
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species = 'Superhuman'
|
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|
|
# Le classi figlie ereditano automaticamente il costruttore della classe
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|
# genitore, inclusi i suoi argomenti, ma possono anche definire ulteriori
|
|
# argomenti o definizioni e sovrascrivere i suoi metodi (compreso il
|
|
# costruttore della classe).
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# Questo costruttore eredita l'argomento "nome" dalla classe "Human" e
|
|
# aggiunge gli argomenti "superpowers" e "movie":
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def __init__(self, name, movie=False,
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|
superpowers=["super strength", "bulletproofing"]):
|
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|
|
# aggiungi ulteriori attributi della classe
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self.fictional = True
|
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self.movie = movie
|
|
self.superpowers = superpowers
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|
|
# La funzione "super" ti consente di accedere ai metodi della classe
|
|
# genitore che sono stati sovrascritti dalla classe figlia,
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|
# in questo caso il metodo __init__.
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|
# Il seguente codice esegue il costruttore della classe genitore:
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super().__init__(name)
|
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|
|
# Sovrascrivere il metodo "sing"
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def sing(self):
|
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return 'Dun, dun, DUN!'
|
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|
|
# Aggiungi un ulteriore metodo dell'istanza
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def boast(self):
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for power in self.superpowers:
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print("I wield the power of {pow}!".format(pow=power))
|
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if __name__ == '__main__':
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|
sup = Superhero(name="Tick")
|
|
|
|
# Controllo del tipo di istanza
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if isinstance(sup, Human):
|
|
print('I am human')
|
|
if type(sup) is Superhero:
|
|
print('I am a superhero')
|
|
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|
# 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
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class Bat:
|
|
|
|
species = 'Baty'
|
|
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|
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
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|
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
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|
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
|
|
|
|
|
|
|
|
####################################################
|
|
## 7. Advanced
|
|
####################################################
|
|
|
|
# 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".
|
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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
|
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# In questo esempio "beg" avvolge/wrappa "say".
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# Se say_please è True, cambierà il messaggio restituito.
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from functools import wraps
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def beg(target_function):
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@wraps(target_function)
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def wrapper(*args, **kwargs):
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msg, say_please = target_function(*args, **kwargs)
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if say_please:
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return "{} {}".format(msg, "Per favore! Sono povero :(")
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return msg
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return wrapper
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@beg
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def say(say_please=False):
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msg = "Puoi comprarmi una birra?"
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return msg, say_please
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print(say()) # Puoi comprarmi una birra?
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print(say(say_please=True)) # Puoi comprarmi una birra? Per favore! Sono povero :(
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```
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* [The Official Docs](http://docs.python.org/3/)
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* [Hitchhiker's Guide to Python](http://docs.python-guide.org/)
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