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| language | filename | contributors | translators | lang | ||||||||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| python | learnpython-it.py |
|
|
it-it |
Python è stato creato da Guido Van Rossum agli inizi degli anni 90. Oggi è uno dei più popolari linguaggi esistenti. Mi sono innamorato di Python per la sua chiarezza sintattica. E' sostanzialmente pseudocodice eseguibile.
Feedback sono altamente apprezzati! Potete contattarmi su @louiedinh oppure [at] [google's email service]
Nota: questo articolo è riferito a Python 2.7 in modo specifico, ma dovrebbe andar bene anche per Python 2.x. Python 2.7 sta raggiungendo il "fine vita", ovvero non sarà più supportato nel 2020. Quindi è consigliato imparare Python utilizzando Python 3. Per maggiori informazioni su Python 3.x, dai un'occhiata al tutorial di Python 3.
E' possibile anche scrivere codice compatibile sia con Python 2.7 che con Python 3.x,
utilizzando il modulo __future__ di Python.
Il modulo __future__ permette di scrivere codice in Python 3, che può essere eseguito
utilizzando Python 2: cosa aspetti a vedere il tutorial di Python 3?
# I commenti su una sola linea iniziano con un cancelletto
""" Più stringhe possono essere scritte
usando tre ", e sono spesso usate
come commenti
"""
####################################################
## 1. Tipi di dati primitivi ed Operatori
####################################################
# Hai i numeri
3 # => 3
# La matematica è quello che vi aspettereste
1 + 1 # => 2
8 - 1 # => 7
10 * 2 # => 20
35 / 5 # => 7
# La divisione è un po' complicata. E' una divisione fra interi in cui viene
# restituito in automatico il risultato intero.
5 / 2 # => 2
# Per le divisioni con la virgola abbiamo bisogno di parlare delle variabili floats.
2.0 # Questo è un float
11.0 / 4.0 # => 2.75 ahhh...molto meglio
# Il risultato di una divisione fra interi troncati positivi e negativi
5 // 3 # => 1
5.0 // 3.0 # => 1.0 # funziona anche per i floats
-5 // 3 # => -2
-5.0 // 3.0 # => -2.0
# E' possibile importare il modulo "division" (vedi la sezione 6 di questa guida, Moduli)
# per effettuare la divisione normale usando solo '/'.
from __future__ import division
11/4 # => 2.75 ...divisione normale
11//4 # => 2 ...divisione troncata
# Operazione Modulo
7 % 3 # => 1
# Elevamento a potenza (x alla y-esima potenza)
2**4 # => 16
# Forzare le precedenze con le parentesi
(1 + 3) * 2 # => 8
# Operatori Booleani
# Nota "and" e "or" sono case-sensitive
True and False #=> False
False or True #=> True
# Note sull'uso di operatori Bool con interi
0 and 2 #=> 0
-5 or 0 #=> -5
0 == False #=> True
2 == True #=> False
1 == True #=> True
# nega con not
not True # => False
not False # => True
# Uguaglianza è ==
1 == 1 # => True
2 == 1 # => False
# Disuguaglianza è !=
1 != 1 # => False
2 != 1 # => True
# Altri confronti
1 < 10 # => True
1 > 10 # => False
2 <= 2 # => True
2 >= 2 # => True
# I confronti possono essere concatenati!
1 < 2 < 3 # => True
2 < 3 < 2 # => False
# Le stringhe sono create con " o '
"Questa è una stringa."
'Anche questa è una stringa.'
# Anche le stringhe possono essere sommate!
"Ciao " + "mondo!" # => Ciao mondo!"
# Le stringhe possono essere sommate anche senza '+'
"Ciao " "mondo!" # => Ciao mondo!"
# ... oppure moltiplicate
"Hello" * 3 # => "HelloHelloHello"
# Una stringa può essere considerata come una lista di caratteri
"Questa è una stringa"[0] # => 'Q'
# Per sapere la lunghezza di una stringa
len("Questa è una stringa") # => 20
# Formattazione delle stringhe con %
# Anche se l'operatore % per le stringe sarà deprecato con Python 3.1, e verrà rimosso
# successivamente, può comunque essere utile sapere come funziona
x = 'mela'
y = 'limone'
z = "La cesta contiene una %s e un %s" % (x,y)
# Un nuovo modo per fomattare le stringhe è il metodo format.
# Questo metodo è quello consigliato
"{} è un {}".format("Questo", "test")
"{0} possono essere {1}".format("le stringhe", "formattate")
# Puoi usare delle parole chiave se non vuoi contare
"{nome} vuole mangiare {cibo}".format(nome="Bob", cibo="lasagna")
# None è un oggetto
None # => None
# Non usare il simbolo di uguaglianza "==" per comparare oggetti a None
# Usa "is" invece
"etc" is None # => False
None is None # => True
# L'operatore 'is' testa l'identità di un oggetto. Questo non è
# molto utile quando non hai a che fare con valori primitivi, ma lo è
# quando hai a che fare con oggetti.
# Qualunque oggetto può essere usato nei test booleani
# I seguenti valori sono considerati falsi:
# - None
# - Lo zero, come qualunque tipo numerico (quindi 0, 0L, 0.0, 0.j)
# - Sequenze vuote (come '', (), [])
# - Contenitori vuoti (tipo {}, set())
# - Istanze di classi definite dall'utente, che soddisfano certi criteri
# vedi: https://docs.python.org/2/reference/datamodel.html#object.__nonzero__
#
# Tutti gli altri valori sono considerati veri: la funzione bool() usata su di loro, ritorna True.
bool(0) # => False
bool("") # => False
####################################################
## 2. Variabili e Collections
####################################################
# Python ha una funzione di stampa
print "Sono Python. Piacere di conoscerti!" # => Sono Python. Piacere di conoscerti!
# Un modo semplice per ricevere dati in input dalla riga di comando
variabile_stringa_input = raw_input("Inserisci del testo: ") # Ritorna i dati letti come stringa
variabile_input = input("Inserisci del testo: ") # Interpreta i dati letti come codice python
# Attenzione: bisogna stare attenti quando si usa input()
# Nota: In python 3, input() è deprecato, e raw_input() si chiama input()
# Non c'è bisogno di dichiarare una variabile per assegnarle un valore
una_variabile = 5 # Convenzionalmente si usa caratteri_minuscoli_con_underscores
una_variabile # => 5
# Accedendo ad una variabile non precedentemente assegnata genera un'eccezione.
# Dai un'occhiata al Control Flow per imparare di più su come gestire le eccezioni.
un_altra_variabile # Genera un errore di nome
# if può essere usato come un'espressione
# E' l'equivalente dell'operatore ternario in C
"yahoo!" if 3 > 2 else 2 # => "yahoo!"
# Liste immagazzinano sequenze
li = []
# Puoi partire con una lista pre-riempita
altra_li = [4, 5, 6]
# Aggiungi cose alla fine di una lista con append
li.append(1) # li ora è [1]
li.append(2) # li ora è [1, 2]
li.append(4) # li ora è [1, 2, 4]
li.append(3) # li ora è [1, 2, 4, 3]
# Rimuovi dalla fine della lista con pop
li.pop() # => 3 e li ora è [1, 2, 4]
# Rimettiamolo a posto
li.append(3) # li ora è [1, 2, 4, 3] di nuovo.
# Accedi ad una lista come faresti con un array
li[0] # => 1
# Assegna nuovo valore agli indici che sono già stati inizializzati con =
li[0] = 42
li[0] # => 42
li[0] = 1 # Nota: è resettato al valore iniziale
# Guarda l'ultimo elemento
li[-1] # => 3
# Guardare al di fuori dei limiti è un IndexError
li[4] # Genera IndexError
# Puoi guardare gli intervalli con la sintassi slice (a fetta).
# (E' un intervallo chiuso/aperto per voi tipi matematici.)
li[1:3] # => [2, 4]
# Ometti l'inizio
li[2:] # => [4, 3]
# Ometti la fine
li[:3] # => [1, 2, 4]
# Seleziona ogni seconda voce
li[::2] # =>[1, 4]
# Copia al contrario della lista
li[::-1] # => [3, 4, 2, 1]
# Usa combinazioni per fare slices avanzate
# li[inizio:fine:passo]
# Rimuovi arbitrariamente elementi da una lista con "del"
del li[2] # li è ora [1, 2, 3]
# Puoi sommare le liste
li + altra_li # => [1, 2, 3, 4, 5, 6]
# Nota: i valori per li ed altra_li non sono modificati.
# Concatena liste con "extend()"
li.extend(altra_li) # Ora li è [1, 2, 3, 4, 5, 6]
# Rimuove la prima occorrenza di un elemento
li.remove(2) # Ora li è [1, 3, 4, 5, 6]
li.remove(2) # Emette un ValueError, poichè 2 non è contenuto nella lista
# Inserisce un elemento all'indice specificato
li.insert(1, 2) # li è di nuovo [1, 2, 3, 4, 5, 6]
# Ritorna l'indice della prima occorrenza dell'elemento fornito
li.index(2) # => 1
li.index(7) # Emette un ValueError, poichè 7 non è contenuto nella lista
# Controlla l'esistenza di un valore in una lista con "in"
1 in li # => True
# Esamina la lunghezza con "len()"
len(li) # => 6
# Tuple sono come le liste ma immutabili.
tup = (1, 2, 3)
tup[0] # => 1
tup[0] = 3 # Genera un TypeError
# Puoi fare tutte queste cose da lista anche sulle tuple
len(tup) # => 3
tup + (4, 5, 6) # => (1, 2, 3, 4, 5, 6)
tup[:2] # => (1, 2)
2 in tup # => True
# Puoi scompattare le tuple (o liste) in variabili
a, b, c = (1, 2, 3) # a è ora 1, b è ora 2 and c è ora 3
d, e, f = 4, 5, 6 # puoi anche omettere le parentesi
# Le tuple sono create di default se non usi le parentesi
g = 4, 5, 6 # => (4, 5, 6)
# Guarda come è facile scambiare due valori
e, d = d, e # d è ora 5 ed e è ora 4
# Dizionari immagazzinano mappature
empty_dict = {}
# Questo è un dizionario pre-riempito
filled_dict = {"uno": 1, "due": 2, "tre": 3}
# Accedi ai valori con []
filled_dict["uno"] # => 1
# Ottieni tutte le chiavi come una lista con "keys()"
filled_dict.keys() # => ["tre", "due", "uno"]
# Nota - Nei dizionari l'ordine delle chiavi non è garantito.
# Il tuo risultato potrebbe non essere uguale a questo.
# Ottieni tutt i valori come una lista con "values()"
filled_dict.values() # => [3, 2, 1]
# Nota - Come sopra riguardo l'ordinamento delle chiavi.
# Ottieni tutte le coppie chiave-valore, sotto forma di lista di tuple, utilizzando "items()"
filled_dicts.items() # => [("uno", 1), ("due", 2), ("tre", 3)]
# Controlla l'esistenza delle chiavi in un dizionario con "in"
"uno" in filled_dict # => True
1 in filled_dict # => False
# Cercando una chiave non esistente è un KeyError
filled_dict["quattro"] # KeyError
# Usa il metodo "get()" per evitare KeyError
filled_dict.get("uno") # => 1
filled_dict.get("quattro") # => None
# Il metodo get supporta un argomento di default quando il valore è mancante
filled_dict.get("uno", 4) # => 1
filled_dict.get("quattro", 4) # => 4
# nota che filled_dict.get("quattro") è ancora => None
# (get non imposta il valore nel dizionario)
# imposta il valore di una chiave con una sintassi simile alle liste
filled_dict["quattro"] = 4 # ora, filled_dict["quattro"] => 4
# "setdefault()" aggiunge al dizionario solo se la chiave data non è presente
filled_dict.setdefault("five", 5) # filled_dict["five"] è impostato a 5
filled_dict.setdefault("five", 6) # filled_dict["five"] è ancora 5
# Sets immagazzina ... sets (che sono come le liste, ma non possono contenere doppioni)
empty_set = set()
# Inizializza un "set()" con un po' di valori
some_set = set([1, 2, 2, 3, 4]) # some_set è ora set([1, 2, 3, 4])
# l'ordine non è garantito, anche se a volta può sembrare ordinato
another_set = set([4, 3, 2, 2, 1]) # another_set è ora set([1, 2, 3, 4])
# Da Python 2.7, {} può essere usato per dichiarare un set
filled_set = {1, 2, 2, 3, 4} # => {1, 2, 3, 4}
# Aggiungere elementi ad un set
filled_set.add(5) # filled_set è ora {1, 2, 3, 4, 5}
# Fai intersezioni su un set con &
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 -
{1, 2, 3, 4} - {2, 3, 5} # => {1, 4}
# Effettua la differenza simmetrica con ^
{1, 2, 3, 4} ^ {2, 3, 5} # => {1, 4, 5}
# Controlla se il set a sinistra contiene quello a destra
{1, 2} >= {1, 2, 3} # => False
# Controlla se il set a sinistra è un sottoinsieme di quello a destra
{1, 2} <= {1, 2, 3} # => True
# Controlla l'esistenza in un set con in
2 in 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)
# Puoi definire funzioni che accettano un numero variabile di parole chiave
# come argomento, che saranno interpretati come un dizionario usando **
def keyword_args(**kwargs):
return kwargs
# Chiamiamola per vedere cosa succede
keyword_args(big="foot", loch="ness") # => {"big": "foot", "loch": "ness"}
# Puoi farle entrambi in una volta, se ti va
def all_the_args(*args, **kwargs):
print args
print kwargs
"""
all_the_args(1, 2, a=3, b=4) stampa:
(1, 2)
{"a": 3, "b": 4}
"""
# Quando chiami funzioni, puoi fare l'opposto di args/kwargs!
# Usa * per sviluppare gli argomenti posizionale ed usa ** per espandere gli argomenti parola chiave
args = (1, 2, 3, 4)
kwargs = {"a": 3, "b": 4}
all_the_args(*args) # equivalente a foo(1, 2, 3, 4)
all_the_args(**kwargs) # equivalente a foo(a=3, b=4)
all_the_args(*args, **kwargs) # equivalente a foo(1, 2, 3, 4, a=3, b=4)
# puoi passare args e kwargs insieme alle altre funzioni che accettano args/kwargs
# sviluppandoli, rispettivamente, con * e **
def pass_all_the_args(*args, **kwargs):
all_the_args(*args, **kwargs)
print varargs(*args)
print keyword_args(**kwargs)
# Funzioni Scope
x = 5
def set_x(num):
# La variabile locale x non è uguale alla variabile globale x
x = num # => 43
print x # => 43
def set_global_x(num):
global x
print x # => 5
x = num # la variabile globable x è ora 6
print x # => 6
set_x(43)
set_global_x(6)
# Python ha funzioni di prima classe
def create_adder(x):
def adder(y):
return x + y
return adder
add_10 = create_adder(10)
add_10(3) # => 13
# Ci sono anche funzioni anonime
(lambda x: x > 2)(3) # => True
(lambda x, y: x ** 2 + y ** 2)(2, 1) # => 5
# Esse sono incluse in funzioni di alto livello
map(add_10, [1, 2, 3]) # => [11, 12, 13]
map(max, [1, 2, 3], [4, 2, 1]) # => [4, 2, 3]
filter(lambda x: x > 5, [3, 4, 5, 6, 7]) # => [6, 7]
# Possiamo usare la comprensione delle liste per mappe e filtri
[add_10(i) for i in [1, 2, 3]] # => [11, 12, 13]
[x for x in [3, 4, 5, 6, 7] if x > 5] # => [6, 7]
# Puoi fare anche la comprensione di set e dizionari
{x for x in 'abcddeef' if x in 'abc'} # => {'d', 'e', 'f'}
{x: x**2 for x in range(5)} # => {0: 0, 1: 1, 2: 4, 3: 9, 4: 16}
####################################################
## 5. Classi
####################################################
# Usiamo una sottoclasse da un oggetto per avere una classe.
class Human(object):
# Un attributo della classe. E' condiviso da tutte le istanze delle classe
species = "H. sapiens"
# Costruttore base, richiamato quando la classe viene inizializzata.
# Si noti che il doppio leading e gli underscore finali denotano oggetti
# o attributi che sono usati da python ma che vivono nello spazio dei nome controllato
# dall'utente. Non dovresti usare nomi di questo genere.
def __init__(self, name):
# Assegna l'argomento all'attributo name dell'istanza
self.name = name
# Inizializza una proprietà
self.age = 0
# Un metodo dell'istanza. Tutti i metodi prendo "self" come primo argomento
def say(self, msg):
return "{0}: {1}".format(self.name, msg)
# Un metodo della classe è condiviso fra tutte le istanze
# Sono chiamate con la classe chiamante come primo argomento
@classmethod
def get_species(cls):
return cls.species
# Un metodo statico è chiamato senza una classe od una istanza di riferimento
@staticmethod
def grunt():
return "*grunt*"
# Una proprietà è come un metodo getter.
# Trasforma il metodo age() in un attributo in sola lettura, che ha lo stesso nome
@property
def age(self):
return self._age
# Questo metodo permette di modificare la proprietà
@age.setter
def age(self, age):
self._age = age
# Questo metodo permette di cancellare la proprietà
@age.deleter
def age(self):
del self._age
# Instanziare una classe
i = Human(name="Ian")
print i.say("hi") # stampa "Ian: hi"
j = Human("Joel")
print j.say("hello") # stampa "Joel: hello"
# Chiamare metodi della classe
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
i.age = 42
# Ritorna il valore della proprietà
i.age # => 42
# Cancella la proprietà
del i.age
i.age # => Emette un AttributeError
####################################################
## 6. Moduli
####################################################
# Puoi importare moduli
import math
print math.sqrt(16) # => 4.0
# Puoi ottenere specifiche funzione da un modulo
from math import ceil, floor
print ceil(3.7) # => 4.0
print floor(3.7) # => 3.0
# Puoi importare tutte le funzioni da un modulo
# Attenzione: questo non è raccomandato
from math import *
# Puoi abbreviare i nomi dei moduli
import math as m
math.sqrt(16) == m.sqrt(16) # => True
# 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.
# Potete scoprire quali funzioni e attributi
# definiscono un modulo
import math
dir(math)
# Se nella cartella corrente hai uno script chiamato math.py,
# Python caricherà quello invece del modulo math.
# Questo succede perchè la cartella corrente ha priorità
# sulle librerie standard di Python
####################################################
## 7. Avanzate
####################################################
# Generatori
# Un generatore appunto "genera" valori solo quando vengono richiesti,
# invece di memorizzarli tutti subito fin dall'inizio
# 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
# potrebbe diventare enorme!
def double_numbers(iterable):
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
# 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]
# Decoratori
# in questo esempio beg include say
# Beg chiamerà say. Se say_please è True allora cambierà il messaggio
# ritornato
from functools import wraps
def beg(target_function):
@wraps(target_function)
def wrapper(*args, **kwargs):
msg, say_please = target_function(*args, **kwargs)
if say_please:
return "{} {}".format(msg, "Per favore! Sono povero :(")
return msg
return wrapper
@beg
def say(say_please=False):
msg = "Puoi comprarmi una birra?"
return msg, say_please
print say() # Puoi comprarmi una birra?
print say(say_please=True) # Puoi comprarmi una birra? Per favore! Sono povero :(
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