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language: python
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filename: learnpython-it.py
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contributors:
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- ["Louie Dinh", "http://ldinh.ca"]
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- ["Amin Bandali", "http://aminbandali.com"]
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- ["Andre Polykanine", "https://github.com/Oire"]
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- ["evuez", "http://github.com/evuez"]
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translators:
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- ["Ale46", "http://github.com/Ale46/"]
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- ["Tommaso Pifferi", "http://github.com/neslinesli93/"]
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lang: it-it
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Python è stato creato da Guido Van Rossum agli inizi degli anni 90. Oggi è uno dei più popolari
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linguaggi esistenti. Mi sono innamorato di Python per la sua chiarezza sintattica. E' sostanzialmente
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pseudocodice eseguibile.
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Feedback sono altamente apprezzati! Potete contattarmi su [@louiedinh](http://twitter.com/louiedinh) oppure [at] [google's email service]
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Nota: questo articolo è riferito a Python 2.7 in modo specifico, ma dovrebbe andar
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bene anche per Python 2.x. Python 2.7 sta raggiungendo il "fine vita", ovvero non sarà
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più supportato nel 2020. Quindi è consigliato imparare Python utilizzando Python 3.
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Per maggiori informazioni su Python 3.x, dai un'occhiata al [tutorial di Python 3](http://learnxinyminutes.com/docs/python3/).
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E' possibile anche scrivere codice compatibile sia con Python 2.7 che con Python 3.x,
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utilizzando [il modulo `__future__`](https://docs.python.org/2/library/__future__.html) di Python.
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Il modulo `__future__` permette di scrivere codice in Python 3, che può essere eseguito
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utilizzando Python 2: cosa aspetti a vedere il tutorial di Python 3?
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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 commenti
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"""
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## 1. Tipi di dati primitivi ed Operatori
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# Hai 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
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# La divisione è un po' complicata. E' una divisione fra interi in cui viene
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# restituito in automatico il risultato intero.
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5 / 2 # => 2
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# Per le divisioni con la virgola abbiamo bisogno di parlare delle variabili floats.
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2.0 # Questo è un float
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11.0 / 4.0 # => 2.75 ahhh...molto meglio
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# Il risultato di una divisione fra interi troncati positivi e negativi
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5 // 3 # => 1
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5.0 // 3.0 # => 1.0 # funziona anche per i floats
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-5 // 3 # => -2
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-5.0 // 3.0 # => -2.0
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# E' possibile importare il modulo "division" (vedi la sezione 6 di questa guida, Moduli)
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# per effettuare la divisione normale usando solo '/'.
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from __future__ import division
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11/4 # => 2.75 ...divisione normale
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11//4 # => 2 ...divisione troncata
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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**4 # => 16
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# Forzare le precedenze con le parentesi
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(1 + 3) * 2 # => 8
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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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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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# nega con not
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not True # => False
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not False # => 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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# 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!
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"Ciao " + "mondo!" # => Ciao mondo!"
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# Le stringhe possono essere sommate anche senza '+'
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"Ciao " "mondo!" # => Ciao mondo!"
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# ... oppure moltiplicate
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"Hello" * 3 # => "HelloHelloHello"
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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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# Per sapere la lunghezza di una stringa
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len("Questa è una stringa") # => 20
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# Formattazione delle stringhe con %
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# Anche se l'operatore % per le stringe sarà deprecato con Python 3.1, e verrà rimosso
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# successivamente, può comunque essere utile sapere come funziona
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x = 'mela'
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y = 'limone'
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z = "La cesta contiene una %s e un %s" % (x,y)
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# Un nuovo modo per fomattare le stringhe è il metodo format.
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# Questo metodo è quello consigliato
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"{} è un {}".format("Questo", "test")
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"{0} possono essere {1}".format("le stringhe", "formattate")
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# Puoi usare delle parole chiave se non vuoi contare
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"{nome} vuole mangiare {cibo}".format(nome="Bob", cibo="lasagna")
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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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# L'operatore 'is' testa l'identità di un oggetto. Questo non è
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# molto utile quando non hai a che fare con valori primitivi, ma lo è
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# quando hai a che fare con oggetti.
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# Qualunque oggetto può essere usato nei test booleani
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# I seguenti valori sono considerati falsi:
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# - None
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# - Lo zero, come qualunque tipo numerico (quindi 0, 0L, 0.0, 0.j)
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# - Sequenze vuote (come '', (), [])
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# - Contenitori vuoti (tipo {}, set())
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# - Istanze di classi definite dall'utente, che soddisfano certi criteri
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# vedi: https://docs.python.org/2/reference/datamodel.html#object.__nonzero__
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#
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# Tutti gli altri valori sono considerati veri: la funzione bool() usata su di loro, ritorna True.
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bool(0) # => False
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bool("") # => False
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## 2. Variabili e Collections
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# Python ha una funzione di stampa
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print "Sono Python. Piacere di conoscerti!" # => Sono Python. Piacere di conoscerti!
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# Un modo semplice per ricevere dati in input dalla riga di comando
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variabile_stringa_input = raw_input("Inserisci del testo: ") # Ritorna i dati letti come stringa
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variabile_input = input("Inserisci del testo: ") # Interpreta i dati letti come codice python
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# Attenzione: bisogna stare attenti quando si usa input()
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# Nota: In python 3, input() è deprecato, e raw_input() si chiama input()
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# Non c'è bisogno di dichiarare una variabile per assegnarle un valore
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una_variabile = 5 # Convenzionalmente si usa caratteri_minuscoli_con_underscores
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una_variabile # => 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 le eccezioni.
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un_altra_variabile # Genera un errore di nome
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# if può essere usato come un'espressione
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# E' l'equivalente dell'operatore ternario in C
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"yahoo!" if 3 > 2 else 2 # => "yahoo!"
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# Liste immagazzinano sequenze
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li = []
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# Puoi partire con una lista pre-riempita
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altra_li = [4, 5, 6]
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# Aggiungi cose 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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# Assegna nuovo valore agli indici che sono già stati inizializzati con =
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li[0] = 42
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li[0] # => 42
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li[0] = 1 # Nota: è resettato al valore iniziale
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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 è 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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# 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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# Puoi sommare le liste
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li + altra_li # => [1, 2, 3, 4, 5, 6]
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# Nota: i valori per li ed altra_li non sono modificati.
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# Concatena liste con "extend()"
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li.extend(altra_li) # Ora li è [1, 2, 3, 4, 5, 6]
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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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# 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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# 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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# 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 and 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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# Dizionari immagazzinano mappature
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empty_dict = {}
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# Questo è un dizionario pre-riempito
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filled_dict = {"uno": 1, "due": 2, "tre": 3}
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# Accedi ai valori con []
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filled_dict["uno"] # => 1
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# Ottieni tutte le chiavi come una lista con "keys()"
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filled_dict.keys() # => ["tre", "due", "uno"]
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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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# Ottieni tutt i valori come una lista con "values()"
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filled_dict.values() # => [3, 2, 1]
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# Nota - Come sopra riguardo l'ordinamento delle chiavi.
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# Ottieni tutte le coppie chiave-valore, sotto forma di lista di tuple, utilizzando "items()"
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filled_dicts.items() # => [("uno", 1), ("due", 2), ("tre", 3)]
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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 è 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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# nota che filled_dict.get("quattro") è ancora => None
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# (get non imposta il valore nel dizionario)
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# imposta il valore di una chiave con una sintassi simile alle liste
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filled_dict["quattro"] = 4 # ora, filled_dict["quattro"] => 4
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# "setdefault()" aggiunge al dizionario solo se la chiave data non è presente
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filled_dict.setdefault("five", 5) # filled_dict["five"] è impostato a 5
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|
filled_dict.setdefault("five", 6) # filled_dict["five"] è ancora 5
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# Sets immagazzina ... sets (che 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 po' di valori
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some_set = set([1, 2, 2, 3, 4]) # some_set è ora set([1, 2, 3, 4])
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|
# l'ordine non è garantito, anche se a volta può sembrare ordinato
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another_set = set([4, 3, 2, 2, 1]) # another_set è ora set([1, 2, 3, 4])
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|
# Da Python 2.7, {} può essere usato per dichiarare un set
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filled_set = {1, 2, 2, 3, 4} # => {1, 2, 3, 4}
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|
# Aggiungere elementi ad un set
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filled_set.add(5) # filled_set è ora {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}
|
|
filled_set & other_set # => {3, 4, 5}
|
|
|
|
# Fai unioni su set con |
|
|
filled_set | other_set # => {1, 2, 3, 4, 5, 6}
|
|
|
|
# Fai differenze su set con -
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|
{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
|
|
|
|
# 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 filled_set # => True
|
|
10 in filled_set # => False
|
|
|
|
|
|
####################################################
|
|
## 3. Control Flow
|
|
####################################################
|
|
|
|
# Dichiariamo una variabile
|
|
some_var = 5
|
|
|
|
# Questo è un controllo if. L'indentazione è molto importante in python!
|
|
# stampa "some_var è più piccola di 10"
|
|
if some_var > 10:
|
|
print "some_var è decisamente più grande di 10."
|
|
elif some_var < 10: # Questa clausola elif è opzionale.
|
|
print "some_var è più piccola di 10."
|
|
else: # Anche questo è opzionale.
|
|
print "some_var è precisamente 10."
|
|
|
|
|
|
"""
|
|
I cicli for iterano sulle liste
|
|
stampa:
|
|
cane è un mammifero
|
|
gatto è un mammifero
|
|
topo è un mammifero
|
|
"""
|
|
for animale in ["cane", "gatto", "topo"]:
|
|
# Puoi usare {0} per interpolare le stringhe formattate. (Vedi di seguito.)
|
|
print "{0} è un mammifero".format(animale)
|
|
|
|
"""
|
|
"range(numero)" restituisce una lista di numeri
|
|
da zero al numero dato
|
|
stampa:
|
|
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)
|
|
stampa:
|
|
4
|
|
5
|
|
6
|
|
7
|
|
"""
|
|
for i in range(4, 8):
|
|
print i
|
|
|
|
"""
|
|
I cicli while vengono eseguiti finchè una condizione viene a mancare
|
|
stampa:
|
|
0
|
|
1
|
|
2
|
|
3
|
|
"""
|
|
x = 0
|
|
while x < 4:
|
|
print x
|
|
x += 1 # Forma compatta per x = x + 1
|
|
|
|
# Gestisci le eccezioni con un blocco try/except
|
|
|
|
# Funziona da Python 2.6 in su:
|
|
try:
|
|
# Usa "raise" per generare un errore
|
|
raise IndexError("Questo è un errore di indice")
|
|
except IndexError as e:
|
|
pass # Pass è solo una non-operazione. Solitamente vorrai fare un recupero.
|
|
except (TypeError, NameError):
|
|
pass # Eccezioni multiple possono essere gestite tutte insieme, se necessario.
|
|
else: # Clausola opzionale al blocco try/except. Deve seguire 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"
|
|
|
|
# Invece di try/finally per liberare risorse puoi usare il metodo with
|
|
with open("myfile.txt") as f:
|
|
for line in f:
|
|
print line
|
|
|
|
####################################################
|
|
## 4. Funzioni
|
|
####################################################
|
|
|
|
# Usa "def" per creare nuove funzioni
|
|
def aggiungi(x, y):
|
|
print "x è {0} e y è {1}".format(x, y)
|
|
return x + y # Restituisce valori con il metodo return
|
|
|
|
# Chiamare funzioni con parametri
|
|
aggiungi(5, 6) # => stampa "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) # Le parole chiave come argomenti possono arrivare in ogni ordine.
|
|
|
|
|
|
# Puoi definire funzioni che accettano un numero variabile di argomenti posizionali
|
|
# che verranno interpretati come tuple usando il *
|
|
def varargs(*args):
|
|
return args
|
|
|
|
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:
|
|
(1, 2)
|
|
{"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 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)
|
|
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)
|
|
|
|
# puoi passare args e kwargs insieme alle altre funzioni che accettano args/kwargs
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# sviluppandoli, rispettivamente, con * e **
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def pass_all_the_args(*args, **kwargs):
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all_the_args(*args, **kwargs)
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print varargs(*args)
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print keyword_args(**kwargs)
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# Funzioni 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 uguale alla 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 funzioni di prima classe
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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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|
# Esse sono incluse in funzioni di alto livello
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map(add_10, [1, 2, 3]) # => [11, 12, 13]
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map(max, [1, 2, 3], [4, 2, 1]) # => [4, 2, 3]
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|
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filter(lambda x: x > 5, [3, 4, 5, 6, 7]) # => [6, 7]
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# Possiamo usare la comprensione delle liste per mappe e filtri
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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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|
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|
# Puoi fare anche la comprensione di set e dizionari
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|
{x for x in 'abcddeef' if x 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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## 5. Classi
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# Usiamo una sottoclasse da un oggetto per avere una classe.
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class Human(object):
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|
# Un attributo della classe. E' condiviso da tutte le istanze delle classe
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|
species = "H. sapiens"
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|
# Costruttore base, richiamato quando la classe viene inizializzata.
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|
# Si noti che il doppio leading e gli underscore finali denotano oggetti
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|
# o attributi che sono usati da python ma che vivono nello spazio dei nome controllato
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|
# dall'utente. Non dovresti usare nomi di questo genere.
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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):
|
|
return "{0}: {1}".format(self.name, msg)
|
|
|
|
# Un metodo della classe è condiviso fra tutte le istanze
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|
# Sono chiamate con la classe chiamante come primo argomento
|
|
@classmethod
|
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def get_species(cls):
|
|
return cls.species
|
|
|
|
# Un metodo statico è chiamato senza una classe od una istanza di riferimento
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|
@staticmethod
|
|
def grunt():
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return "*grunt*"
|
|
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|
# Una proprietà è come un metodo getter.
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|
# Trasforma il metodo age() in un attributo in sola lettura, che ha lo stesso nome
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@property
|
|
def age(self):
|
|
return self._age
|
|
|
|
# Questo metodo permette di modificare la proprietà
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|
@age.setter
|
|
def age(self, age):
|
|
self._age = age
|
|
|
|
# Questo metodo permette di cancellare la proprietà
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|
@age.deleter
|
|
def age(self):
|
|
del self._age
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# Instanziare una classe
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i = Human(name="Ian")
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|
print i.say("hi") # stampa "Ian: hi"
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j = Human("Joel")
|
|
print j.say("hello") # stampa "Joel: hello"
|
|
|
|
# Chiamare metodi della classe
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|
i.get_species() # => "H. sapiens"
|
|
|
|
# Cambiare l'attributo condiviso
|
|
Human.species = "H. neanderthalensis"
|
|
i.get_species() # => "H. neanderthalensis"
|
|
j.get_species() # => "H. neanderthalensis"
|
|
|
|
# Chiamare il metodo condiviso
|
|
Human.grunt() # => "*grunt*"
|
|
|
|
# Aggiorna la proprietà
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|
i.age = 42
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|
# Ritorna il valore della proprietà
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|
i.age # => 42
|
|
|
|
# Cancella la proprietà
|
|
del i.age
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|
i.age # => Emette un AttributeError
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####################################################
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|
## 6. Moduli
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####################################################
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|
|
# Puoi importare moduli
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|
import math
|
|
print math.sqrt(16) # => 4
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|
# Puoi ottenere specifiche funzione da un modulo
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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
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|
from math import *
|
|
|
|
# Puoi abbreviare i nomi dei moduli
|
|
import math as m
|
|
math.sqrt(16) == m.sqrt(16) # => True
|
|
# puoi anche verificare che le funzioni sono equivalenti
|
|
from math import sqrt
|
|
math.sqrt == m.sqrt == sqrt # => 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.
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|
|
|
# Potete scoprire quali funzioni e attributi
|
|
# definiscono un modulo
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|
import math
|
|
dir(math)
|
|
|
|
# Se nella cartella corrente hai uno script chiamato math.py,
|
|
# Python caricherà quello invece del modulo math.
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|
# Questo succede perchè la cartella corrente ha priorità
|
|
# sulle librerie standard di Python
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####################################################
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|
## 7. Avanzate
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####################################################
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|
# Generatori
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# Un generatore appunto "genera" valori solo quando vengono richiesti,
|
|
# invece di memorizzarli tutti subito fin dall'inizio
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|
# Il metodo seguente (che NON è un generatore) raddoppia tutti i valori e li memorizza
|
|
# dentro `double_arr`. Se gli oggetti iterabili sono grandi, il vettore risultato
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|
# potrebbe diventare enorme!
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|
def double_numbers(iterable):
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|
double_arr = []
|
|
for i in iterable:
|
|
double_arr.append(i + i)
|
|
|
|
# Eseguendo il seguente codice, noi andiamo a raddoppiare prima tutti i valori, e poi
|
|
# li ritorniamo tutti e andiamo a controllare la condizione
|
|
for value in double_numbers(range(1000000)): # `test_senza_generatore`
|
|
print value
|
|
if value > 5:
|
|
break
|
|
|
|
# Invece, potremmo usare un generatore per "generare" il valore raddoppiato non
|
|
# appena viene richiesto
|
|
def double_numbers_generator(iterable):
|
|
for i in iterable:
|
|
yield i + i
|
|
|
|
# Utilizzando lo stesso test di prima, stavolta però con un generatore, ci permette
|
|
# di iterare sui valori e raddoppiarli uno alla volta, non appena vengono richiesti dalla
|
|
# logica del programma. Per questo, non appena troviamo un valore > 5, usciamo dal ciclo senza
|
|
# bisogno di raddoppiare la maggior parte dei valori del range (MOLTO PIU VELOCE!)
|
|
for value in double_numbers_generator(xrange(1000000)): # `test_generatore`
|
|
print value
|
|
if value > 5:
|
|
break
|
|
|
|
# Nota: hai notato l'uso di `range` in `test_senza_generatore` e `xrange` in `test_generatore`?
|
|
# Proprio come `double_numbers_generator` è la versione col generatore di `double_numbers`
|
|
# Abbiamo `xrange` come versione col generatore di `range`
|
|
# `range` ritorna un array di 1000000 elementi
|
|
# `xrange` invece genera 1000000 valori quando lo richiediamo/iteriamo su di essi
|
|
|
|
# Allo stesso modo della comprensione delle liste, puoi creare la comprensione
|
|
# dei generatori.
|
|
values = (-x for x in [1,2,3,4,5])
|
|
for x in values:
|
|
print(x) # stampa -1 -2 -3 -4 -5
|
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|
# Puoi anche fare il cast diretto di una comprensione di generatori ad una lista.
|
|
values = (-x for x in [1,2,3,4,5])
|
|
gen_to_list = list(values)
|
|
print(gen_to_list) # => [-1, -2, -3, -4, -5]
|
|
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# Decoratori
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# in questo esempio beg include say
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# Beg chiamerà say. Se say_please è True allora cambierà il messaggio
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# ritornato
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from functools import wraps
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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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```
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* [Hitchhiker's Guide to Python](http://docs.python-guide.org/en/latest/)
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