learnxinyminutes-docs/ru-ru/python3-ru.html.markdown
2015-01-24 22:21:51 +02:00

649 lines
28 KiB
Markdown
Raw Blame History

This file contains ambiguous Unicode characters

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

---
language: python3
lang: ru-ru
contributors:
- ["Louie Dinh", "http://ldinh.ca"]
- ["Steven Basart", "http://github.com/xksteven"]
translators:
- ["Andre Polykanine", "https://github.com/Oire"]
filename: learnpython3-ru.py
---
Язык Python был создан Гвидо ван Россумом в начале 90-х. Сейчас это один из
самых популярных языков. Я влюбился в Python за понятный и доходчивый синтаксис — это
почти что исполняемый псевдокод.
С благодарностью жду ваших отзывов: [@louiedinh](http://twitter.com/louiedinh)
или louiedinh [at] [почтовый сервис Google]
Замечание: Эта статья относится только к Python 3.
Если вы хотите изучить Python 2.7, обратитесь к другой статье.
```python
# Однострочные комментарии начинаются с символа решётки.
""" Многострочный текст может быть
записан, используя 3 знака " и обычно используется
в качестве встроенной документации
"""
####################################################
## 1. Примитивные типы данных и операторы
####################################################
# У вас есть числа
3 #=> 3
# Математика работает вполне ожидаемо
1 + 1 #=> 2
8 - 1 #=> 7
10 * 2 #=> 20
# Кроме деления, которое по умолчанию возвращает число с плавающей запятой
35 / 5 # => 7.0
# Результат целочисленного деления округляется в меньшую сторону
# как для положительных, так и для отрицательных чисел.
5 // 3 # => 1
5.0 // 3.0 # => 1.0 # работает и для чисел с плавающей запятой
-5 // 3 # => -2
-5.0 // 3.0 # => -2.0
# Когда вы используете числа с плавающей запятой,
# результатом будет также число с плавающей запятой
3 * 2.0 # => 6.0
# Остаток от деления
7 % 3 # => 1
# Возведение в степень
2**4 # => 16
# Приоритет операций указывается скобками
(1 + 3) * 2 #=> 8
# Для логических (булевых) значений существует отдельный примитивный тип
True
False
# Для отрицания используется ключевое слово not
not True #=> False
not False #=> True
# Логические операторы
# Обратите внимание: ключевые слова «and» и «or» чувствительны к регистру букв
True and False #=> False
False or True #=> True
# Обратите внимание, что логические операторы используются и с целыми числами
0 and 2 #=> 0
-5 or 0 #=> -5
0 == False #=> True
2 == True #=> False
1 == True #=> True
# Равенство — это ==
1 == 1 #=> True
2 == 1 #=> False
# Неравенство — это !=
1 != 1 #=> False
2 != 1 #=> True
# Ещё немного сравнений
1 < 10 #=> True
1 > 10 #=> False
2 <= 2 #=> True
2 >= 2 #=> True
# Сравнения могут быть записаны цепочкой:
1 < 2 < 3 #=> True
2 < 3 < 2 #=> False
# Строки определяются символом " или '
"Это строка."
'Это тоже строка.'
# И строки тоже могут складываться! Хотя лучше не злоупотребляйте этим.
"Привет " + "мир!" #=> "Привет мир!"
# Со строкой можно работать, как со списком символов
"Это строка"[0] #=> 'Э'
# Метод format используется для форматирования строк:
"{0} могут быть {1}".format("строки", "форматированы")
# Вы можете повторять аргументы форматирования, чтобы меньше печатать.
"Ехал {0} через реку, видит {0} - в реке {1}! Сунул {0} руку в реку, {1} за руку греку цап!".format("грека", "рак")
#=> "Ехал грека через реку, видит грека - в реке рак! Сунул грека руку в реку, рак за руку греку цап!"
# Если вы не хотите считать, можете использовать ключевые слова.
"{name} хочет есть {food}".format(name="Боб", food="лазанью")
# Если ваш код на Python 3 нужно запускать также и под Python 2.5 и ниже,
# вы также можете использовать старый способ форматирования:
"%s можно %s %s способом" % ("строки", "интерполировать", "старым")
# None является объектом
None #=> None
# Не используйте оператор равенства '==' для сравнения
# объектов с None. Используйте для этого 'is'
"etc" is None #=> False
None is None #=> True
# Оператор «is» проверяет идентичность объектов. Он не
# очень полезен при работе с примитивными типами, но
# зато просто незаменим при работе с объектами.
# None, 0 и пустые строки/списки/словари приводятся к False.
# Все остальные значения равны True
bool(0) # => False
bool("") # => False
bool([]) #=> False
bool({}) #=> False
####################################################
## 2. Переменные и коллекции
####################################################
# В Python есть функция Print
print("Я Python. Приятно познакомиться!")
# Объявлять переменные перед инициализацией не нужно.
# По соглашению используется нижний_регистр_с_подчёркиваниями
some_var = 5
some_var #=> 5
# При попытке доступа к неинициализированной переменной
# выбрасывается исключение.
# Об исключениях см. раздел «Поток управления и итерируемые объекты».
some_unknown_var # Выбрасывает ошибку именования
# Списки хранят последовательности
li = []
# Можно сразу начать с заполненного списка
other_li = [4, 5, 6]
# Объекты добавляются в конец списка методом append
li.append(1) # [1]
li.append(2) # [1, 2]
li.append(4) # [1, 2, 4]
li.append(3) # [1, 2, 4, 3]
# И удаляются с конца методом pop
li.pop() #=> возвращает 3 и li становится равен [1, 2, 4]
# Положим элемент обратно
li.append(3) # [1, 2, 4, 3].
# Обращайтесь со списком, как с обычным массивом
li[0] #=> 1
# Обратимся к последнему элементу
li[-1] #=> 3
# Попытка выйти за границы массива приведёт к ошибке индекса
li[4] # Выдаёт IndexError
# Можно обращаться к диапазону, используя так называемые срезы
# (Для тех, кто любит математику, это называется замкнуто-открытый интервал).
li[1:3] #=> [2, 4]
# Опускаем начало
li[2:] #=> [4, 3]
# Опускаем конец
li[:3] #=> [1, 2, 4]
# Выбираем каждый второй элемент
li[::2] # =>[1, 4]
# Переворачиваем список
li[::-1] # => [3, 4, 2, 1]
# Используйте сочетания всего вышеназванного для выделения более сложных срезов
# li[начало:конец:шаг]
# Удаляем произвольные элементы из списка оператором del
del li[2] # [1, 2, 3]
# Вы можете складывать, или, как ещё говорят, конкатенировать списки
# Обратите внимание: значения li и other_li при этом не изменились.
li + other_li #=> [1, 2, 3, 4, 5, 6] — Замечание: li и other_li не изменяются
# Объединять списки можно методом extend
li.extend(other_li) # Теперь li содержит [1, 2, 3, 4, 5, 6]
# Проверить элемент на вхождение в список можно оператором in
1 in li #=> True
# Длина списка вычисляется функцией len
len(li) #=> 6
# Кортежи — это такие списки, только неизменяемые
tup = (1, 2, 3)
tup[0] #=> 1
tup[0] = 3 # Выдаёт TypeError
# Всё то же самое можно делать и с кортежами
len(tup) #=> 3
tup + (4, 5, 6) #=> (1, 2, 3, 4, 5, 6)
tup[:2] #=> (1, 2)
2 in tup #=> True
# Вы можете распаковывать кортежи (или списки) в переменные
a, b, c = (1, 2, 3) # a == 1, b == 2 и c == 3
# Кортежи создаются по умолчанию, если опущены скобки
d, e, f = 4, 5, 6
# Обратите внимание, как легко поменять местами значения двух переменных
e, d = d, e # теперь d == 5, а e == 4
# Словари содержат ассоциативные массивы
empty_dict = {}
# Вот так описывается предзаполненный словарь
filled_dict = {"one": 1, "two": 2, "three": 3}
# Значения извлекаются так же, как из списка, с той лишь разницей,
# что индекс — у словарей он называется ключом — не обязан быть числом
filled_dict["one"] #=> 1
# Все ключи в виде списка получаются с помощью метода keys().
# Его вызов нужно обернуть в list(), так как обратно мы получаем
# итерируемый объект, о которых поговорим позднее.
list(filled_dict.keys()) # => ["three", "two", "one"]
# Замечание: сохранение порядка ключей в словаре не гарантируется
# Ваши результаты могут не совпадать с этими.
# Все значения в виде списка можно получить с помощью values().
# И снова нам нужно обернуть вызов в list(), чтобы превратить
# итерируемый объект в список.
list(filled_dict.values()) # => [3, 2, 1]
# То же самое замечание насчёт порядка ключей справедливо и здесь
# При помощи оператора in можно проверять ключи на вхождение в словарь
"one" in filled_dict #=> True
1 in filled_dict #=> False
# Попытка получить значение по несуществующему ключу выбросит ошибку ключа
filled_dict["four"] # KeyError
# Чтобы избежать этого, используйте метод get()
filled_dict.get("one") #=> 1
filled_dict.get("four") #=> None
# Метод get также принимает аргумент по умолчанию, значение которого будет
# возвращено при отсутствии указанного ключа
filled_dict.get("one", 4) #=> 1
filled_dict.get("four", 4) #=> 4
# Метод setdefault вставляет пару ключ-значение, только если такого ключа нет
filled_dict.setdefault("five", 5) #filled_dict["five"] возвращает 5
filled_dict.setdefault("five", 6) #filled_dict["five"] по-прежнему возвращает 5
# Добавление элементов в словарь
filled_dict.update({"four":4}) #=> {"one": 1, "two": 2, "three": 3, "four": 4}
#filled_dict["four"] = 4 # Другой способ добавления элементов
# Удаляйте ключи из словаря с помощью оператора del
del filled_dict["one"] # Удаляет ключ «one» из словаря
# Множества содержат... ну, в общем, множества
empty_set = set()
# Инициализация множества набором значений.
# Да, оно выглядит примерно как словарь… ну извините, так уж вышло.
filled_set = {1, 2, 2, 3, 4} # => {1, 2, 3, 4}
# Множеству можно назначать новую переменную
filled_set = some_set
# Добавление новых элементов в множество
filled_set.add(5) # filled_set равно {1, 2, 3, 4, 5}
# Пересечение множеств: &
other_set = {3, 4, 5, 6}
filled_set & other_set #=> {3, 4, 5}
# Объединение множеств: |
filled_set | other_set #=> {1, 2, 3, 4, 5, 6}
# Разность множеств: -
{1,2,3,4} - {2,3,5} #=> {1, 4}
# Проверка на вхождение во множество: in
2 in filled_set #=> True
10 in filled_set #=> False
####################################################
## 3. Поток управления и итерируемые объекты
####################################################
# Для начала заведём переменную
some_var = 5
# Так выглядит выражение if. Отступы в python очень важны!
# результат: «some_var меньше, чем 10»
if some_var > 10:
print("some_var намного больше, чем 10.")
elif some_var < 10: # Выражение elif необязательно.
print("some_var меньше, чем 10.")
else: # Это тоже необязательно.
print("some_var равно 10.")
# Циклы For проходят по спискам. Результат:
# собака — это млекопитающее
# кошка — это млекопитающее
# мышь — это млекопитающее
for animal in ["собака", "кошка", "мышь"]:
# Можете использовать format() для интерполяции форматированных строк
print("{} — это млекопитающее".format(animal))
"""
«range(число)» возвращает список чисел
от нуля до заданного числа
Результат:
0
1
2
3
"""
for i in range(4):
print(i)
"""
Циклы while продолжаются до тех пор, пока указанное условие не станет ложным.
Результат:
0
1
2
3
"""
x = 0
while x < 4:
print(x)
x += 1 # Краткая запись для x = x + 1
# Обрабатывайте исключения блоками try/except
try:
# Чтобы выбросить ошибку, используется raise
raise IndexError("Это ошибка индекса")
except IndexError as e:
# pass — это просто отсутствие оператора. Обычно здесь происходит
# восстановление после ошибки.
pass
except (TypeError, NameError):
pass # Несколько исключений можно обработать вместе, если нужно.
else: # Необязательное выражение. Должно следовать за последним блоком except
print("Всё хорошо!") # Выполнится, только если не было никаких исключений
# Python предоставляет фундаментальную абстракцию,
# которая называется итерируемым объектом (an iterable).
# Итерируемый объект — это объект, который воспринимается как последовательность.
# Объект, который возвратила функция range(), итерируемый.
filled_dict = {"one": 1, "two": 2, "three": 3}
our_iterable = filled_dict.keys()
print(our_iterable) #=> range(1,10). Это объект, реализующий интерфейс iterable
# Мы можем проходить по нему циклом.
for i in our_iterable:
print(i) # Выводит one, two, three
# Но мы не можем обращаться к элементу по индексу.
our_iterable[1] # Выбрасывает ошибку типа
# Итерируемый объект знает, как создавать итератор.
our_iterator = iter(our_iterable)
# Итератор может запоминать состояние при проходе по объекту.
# Мы получаем следующий объект, вызывая функцию __next__.
our_iterator.__next__() #=> "one"
# Он сохраняет состояние при вызове __next__.
our_iterator.__next__() #=> "two"
our_iterator.__next__() #=> "three"
# Возвратив все данные, итератор выбрасывает исключение StopIterator
our_iterator.__next__() # Выбрасывает исключение остановки итератора
# Вы можете получить сразу все элементы итератора, вызвав на нём функцию list().
list(filled_dict.keys()) #=> Возвращает ["one", "two", "three"]
####################################################
## 4. Функции
####################################################
# Используйте def для создания новых функций
def add(x, y):
print("x равен %s, а y равен %s" % (x, y))
return x + y # Возвращайте результат с помощью ключевого слова return
# Вызов функции с аргументами
add(5, 6) #=> выводит «x равен 5, а y равен 6» и возвращает 11
# Другой способ вызова функции — вызов с именованными аргументами
add(y=6, x=5) # Именованные аргументы можно указывать в любом порядке.
# Вы можете определить функцию, принимающую переменное число аргументов
def varargs(*args):
return args
varargs(1, 2, 3) #=> (1,2,3)
# А также можете определить функцию, принимающую переменное число
# именованных аргументов
def keyword_args(**kwargs):
return kwargs
# Вызовем эту функцию и посмотрим, что из этого получится
keyword_args(big="foot", loch="ness") #=> {"big": "foot", "loch": "ness"}
# Если хотите, можете использовать оба способа одновременно
def all_the_args(*args, **kwargs):
print(args)
print(kwargs)
"""
all_the_args(1, 2, a=3, b=4) выводит:
(1, 2)
{"a": 3, "b": 4}
"""
# Вызывая функции, можете сделать наоборот!
# Используйте символ * для распаковки кортежей и ** для распаковки словарей
args = (1, 2, 3, 4)
kwargs = {"a": 3, "b": 4}
all_the_args(*args) # эквивалентно foo(1, 2, 3, 4)
all_the_args(**kwargs) # эквивалентно foo(a=3, b=4)
all_the_args(*args, **kwargs) # эквивалентно foo(1, 2, 3, 4, a=3, b=4)
# Область определения функций
x = 5
def setX(num):
# Локальная переменная x — это не то же самое, что глобальная переменная x
x = num # => 43
print (x) # => 43
def setGlobalX(num):
global x
print (x) # => 5
x = num # Глобальная переменная x теперь равна 6
print (x) # => 6
setX(43)
setGlobalX(6)
# В Python функции — «объекты первого класса»
def create_adder(x):
def adder(y):
return x + y
return adder
add_10 = create_adder(10)
add_10(3) #=> 13
# Также есть и анонимные функции
(lambda x: x > 2)(3) #=> True
# Есть встроенные функции высшего порядка
map(add_10, [1,2,3]) #=> [11, 12, 13]
filter(lambda x: x > 5, [3, 4, 5, 6, 7]) #=> [6, 7]
# Для удобного отображения и фильтрации можно использовать списочные включения
[add_10(i) for i in [1, 2, 3]] #=> [11, 12, 13]
[x for x in [3, 4, 5, 6, 7] if x > 5] #=> [6, 7]
####################################################
## 5. Классы
####################################################
# Чтобы получить класс, мы наследуемся от object.
class Human(object):
# Атрибут класса. Он разделяется всеми экземплярами этого класса
species = "H. sapiens"
# Обычный конструктор, вызывается при инициализации экземпляра класса
# Обратите внимание, что двойное подчёркивание в начале и в конце имени
# означает объекты и атрибуты, которые используются Python, но находятся
# в пространствах имён, управляемых пользователем.
# Не придумывайте им имена самостоятельно.
def __init__(self, name):
# Присваивание значения аргумента атрибуту класса name
self.name = name
# Метод экземпляра. Все методы принимают self в качестве первого аргумента
def say(self, msg):
return "{name}: {message}".format(name=self.name, message=msg)
# Метод класса разделяется между всеми экземплярами
# Они вызываются с указыванием вызывающего класса в качестве первого аргумента
@classmethod
def get_species(cls):
return cls.species
# Статический метод вызывается без ссылки на класс или экземпляр
@staticmethod
def grunt():
return "*grunt*"
# Инициализация экземпляра класса
i = Human(name="Иван")
print(i.say("привет")) # Выводит: «Иван: привет»
j = Human("Пётр")
print(j.say("Привет")) # Выводит: «Пётр: привет»
# Вызов метода класса
i.get_species() #=> "H. sapiens"
# Изменение разделяемого атрибута
Human.species = "H. neanderthalensis"
i.get_species() #=> "H. neanderthalensis"
j.get_species() #=> "H. neanderthalensis"
# Вызов статического метода
Human.grunt() #=> "*grunt*"
####################################################
## 6. Модули
####################################################
# Вы можете импортировать модули
import math
print(math.sqrt(16)) #=> 4
# Вы можете импортировать отдельные функции модуля
from math import ceil, floor
print(ceil(3.7)) #=> 4.0
print(floor(3.7)) #=> 3.0
# Можете импортировать все функции модуля.
# (Хотя это и не рекомендуется)
from math import *
# Можете сокращать имена модулей
import math as m
math.sqrt(16) == m.sqrt(16) #=> True
# Модули в Python — это обычные Python-файлы. Вы
# можете писать свои модули и импортировать их. Название
# модуля совпадает с названием файла.
# Вы можете узнать, какие функции и атрибуты определены
# в модуле
import math
dir(math)
####################################################
## 7. Дополнительно
####################################################
# Генераторы помогут выполнить ленивые вычисления
def double_numbers(iterable):
for i in iterable:
yield i + i
# Генератор создаёт значения на лету.
# Он не возвращает все значения разом, а создаёт каждое из них при каждой
# итерации. Это значит, что значения больше 15 в double_numbers
# обработаны не будут.
# Обратите внимание: range — это тоже генератор.
# Создание списка чисел от 1 до 900000000 требует много места и времени.
# Если нам нужно имя переменной, совпадающее с ключевым словом Python,
# мы используем подчёркивание в конце
range_ = range(1, 900000000)
# Будет удваивать все числа, пока результат не превысит 30
for i in double_numbers(xrange_):
print(i)
if i >= 30:
break
# Декораторы
# В этом примере beg оборачивает say
# Метод beg вызовет say. Если say_please равно True,
# он изменит возвращаемое сообщение
from functools import wraps
def beg(target_function):
@wraps(target_function)
def wrapper(*args, **kwargs):
msg, say_please = target_function(*args, **kwargs)
if say_please:
return "{} {}".format(msg, " Пожалуйста! У меня нет денег :(")
return msg
return wrapper
@beg
def say(say_please=False):
msg = "Вы не купите мне пива?"
return msg, say_please
print(say()) # Вы не купите мне пива?
print(say(say_please=True)) # Вы не купите мне пива? Пожалуйста! У меня нет денег :(
```
## Хотите ещё?
### Бесплатные онлайн-материалы
* [Learn Python The Hard Way](http://learnpythonthehardway.org/book/)
* [Dive Into Python](http://www.diveintopython.net/)
* [Ideas for Python Projects](http://pythonpracticeprojects.com)
* [Официальная документация](http://docs.python.org/3/)
* [Hitchhiker's Guide to Python](http://docs.python-guide.org/en/latest/)
* [Python Module of the Week](http://pymotw.com/3/)
* [A Crash Course in Python for Scientists](http://nbviewer.ipython.org/5920182)
### Платные
* [Programming Python](http://www.amazon.com/gp/product/0596158106/ref=as_li_qf_sp_asin_tl?ie=UTF8&camp=1789&creative=9325&creativeASIN=0596158106&linkCode=as2&tag=homebits04-20)
* [Dive Into Python](http://www.amazon.com/gp/product/1441413022/ref=as_li_tf_tl?ie=UTF8&camp=1789&creative=9325&creativeASIN=1441413022&linkCode=as2&tag=homebits04-20)
* [Python Essential Reference](http://www.amazon.com/gp/product/0672329786/ref=as_li_tf_tl?ie=UTF8&camp=1789&creative=9325&creativeASIN=0672329786&linkCode=as2&tag=homebits04-20)