Учебник Python 3.1. Учебник Python 3. Учебник Python 1 Материал из Викиучебника. Оглавление

• Название: Учебник Python 1 Материал из Викиучебника. Оглавление
• Анкор: Учебник Python 3.1.pdf
• Дата: 05.04.2017
• Размер: 1.85 Mb.
• Имя файла: Учебник Python 3.1.pdf
• Тип: Учебник; #4516
• страница: 11 из 13

raise
Класс
raise
Экземпляр
В первой форме,
Класс
должен быть экземпляром типа или класса, производного от него.
Первая форма является краткой записью следующего кода:
raise
Class()
Класс в блоке except является сопоставимым с исключением, если является этим же классом или самим по себе базовым классом (никаких других способов обхода — описанный в блоке except производный класс не сопоставим с базовым). Например, следующий код выведет B, C, D в этом порядке:
class
B(
Exception
):
pass
class
C(B):
pass
class
D(C):
pass
for
c
in
[B
,
C
,
D]:
try
:
raise
c()
except
D:
print
(
"D"
)
except
C:
74

Учебник Python 3.1: Материал из Викиучебника.
print
(
"C"
)
except
B:
print
(
"B"
)
Обратите внимание, что если бы блоки except шли в обратном порядке (начиная с "
except
B
"), код вывел бы B, B, B — сработал бы первый совпадающий блок except
При выводе сообщения об ошибке о необработанном исключении, выводится класс исключения, затем двоеточие и пробел, и наконец экземпляр, приведённый к строке за счёт встроенной функции str()
Итераторы
К этому моменту вы, возможно, заметили, что используя оператор for можно организовать цикл по большинству объектов-контейнеров:
for
element
in
[
1
,
2
,
3
]:
print
(element)
for
element
in
(
1
,
2
,
3
):
print
(element)
for
key
in
{
'один'
:
1
,
'два'
:
2
}:
print
(key)
for
char
in
"123"
:
print
(char)
for
line
in
open
(
"myfile.txt"
):
print
(line)
Такой стиль доступа к элементам прост, лаконичен и удобен.
Использованием итераторов (iterators) пропитан язык Python, и это его выделяет среди других. Негласно, оператор for вызывает метод iter()
объекта-контейнера. Функция возвращает объект итератора, который определяет метод
__next__()
, который по очереди получает доступ к элементам в контейнере, по одному за раз. Если больше не остаётся элементов, метод
__next__()
порождает исключение
StopIteration
, которое сообщает оператору for о необходимости завершения прохода. Вы можете вызывать метод
__next__()
посредством встроенной функции next()
; следующий пример показывает, как это работает:
>>>
s
=
'абв'
>>>
it
=
iter
(s)
>>>
it
<
iterator object at
0x00A1DB50
>
>>>
next(it)
'а'
>>>
next(it)
'б'
>>>
next(it)
'в'
>>>
next(it)
Traceback (most recent call last):
File
""
,
line
1
,
in
?
next(it)
StopIteration
Ознакомившись с механизмами, скрытыми за протоколом итераторов, легко добавить возможность итерирования к вашим классам. Определите метод
__iter__()
, который возвращает объект с методом next()
. Если класс определяет и метод next()
, тогда
__iter__()
может просто возвращать self
75

Учебник Python 3.1: Материал из Викиучебника.
class
Reverse:
"Итератор по последовательности в обратном направлении"
def
__init__
(
self
,
data):
self
.data
=
data self
.index
=
len
(data)
def
__iter__
(
self
):
return
self
def
__next__(
self
):
if
self
.index
==
0
:
raise
StopIteration self
.index
=
self
.index -
1
return
self
.data[
self
.index]
>>>
for
char
in
Reverse(
'спам'
):
print
(char)
м а
п с
Генераторы
Генераторы (generators) — простой и мощный инструмент для создания итераторов. Они записываются как обычная функция, но где бы им ни было необходимо вернуть данные, используется оператор yield
. Каждый раз, когда над ним вызывается next()
, генератор возвращается к месту, где он был оставлен (он запоминает все значения данных, а также какой оператор был выполнен последним). Пример показывает, что создание генераторов может быть тривиально простым:
def
reverse(data):
for
index
in
range
(
len
(data)-
1
,
-
1
,
-
1
):
yield
data[index]
>>>
for
char
in
reverse(
'гольф'
):
print
(char)
ф ь
л о
г
Всё, что можно сделать с использованием генераторов, может быть сделано с использованием основанных на итераторах классов, как описано в предыдущем разделе.
Благодаря автоматическому созданию методов
__iter__()
и
__next__()
генераторы так компактны.
Другая важная особенность состоит в том, что между вызовами сохраняются локальные переменные и состояние выполнения (execution state). Это позволяет конструкциям функций быть проще, а получению переменных экземпляров быть намного легче, нежели с использованием self.index и self.data
В дополнение к автоматическому созданию методов и сохранению состояния, когда генераторы заканчивают своё действие, они автоматически порождают исключение
StopIteration
. В комбинации, эти особенности позволяют легко создавать итераторы не прилагая усилий больших, чем нужно для написания обычной функции.
76

Учебник Python 3.1: Материал из Викиучебника.
Выражения-генераторы
Некоторые простые генераторы могут быть сжато закодированы в выражении с использованием синтаксиса, схожего со списковыми сборками, но с круглыми скобками заместо квадратных. Выражения-генераторы разработаны в основном для случаев, когда генератор тут же используется в качестве аргумента функции. Выражения с генераторами более компактные, но менее гибкие чем полные определения генераторов и обычно используют память экономнее, чем эквивалентные списковые сборки.
Примеры
[58]
:
>>>
sum
(i*i
for
i
in
range
(
10
))
# сумма квадратов
285
>>>
xvec
=
[
10
,
20
,
30
]
>>>
yvec
=
[
7
,
5
,
3
]
>>>
sum
(x*y
for
x
,
y
in
zip
(xvec
,
yvec))
# скалярное произведение
260
>>>
from
math
import
sin
,
radians
>>>
sine_table
=
{x: sin(radians(x))
for
x
in
range
(
0
,
91
)}
>>>
unique_words
=
set
(word
for
line
in
page
for
word
in
line.split())
>>>
valedictorian
=
max
((student.gpa
,
student.name)
for
student
in
graduates)
>>>
data
=
'golf'
>>>
list
(data[i]
for
i
in
range
(
len
(data)-
1
,
-
1
,
-
1
))
[
'f'
,
'l'
,
'o'
,
'g'
]
Краткий обзор стандартной библиотеки
Взаимодействие с операционной системой
Модуль os предоставляет десятки функций для взаимодействия с операционной системой.
>>>
import
os
>>>
os
.getcwd()
# возвращает путь к текущему каталогу
'C:
\\
Python31'
>>>
os
.system(
'dir *.txt'
)
# выполнить указанную команду ОС
...список текстовых файлов
,
выведенных командой...
0
>>>
os
.chdir(
'/server/accesslogs'
)
# сменить текущий каталог
Лучше всего применять import os вместо from os import *
. Это предохранит встроенную функцию open()
от замещения функцией os.open()
, имеющей несколько иное назначение.
В интерактивном режиме встроенные функции dir()
и help()
помогут разобраться с большими модулями вроде os:
>>>
import
os
>>>
dir
(
os
)
...список всех атрибутов модуля...
>>>
help
(
os
)
...страница руководства по модулю на основе строк документации...
Для управления файлами и каталогами удобный высокоуровневый интерфейс предоставляет модуль shutil:
>>>
import
shutil
>>>
shutil
.copyfile(
'data.db'
,
'archive.db'
)
# копировать файл
77

Учебник Python 3.1: Материал из Викиучебника.
>>>
shutil
.move(
'/build/executables'
,
'installdir'
)
# переместить каталог
Wildcard-шаблоны для имён файлов
Модуль glob предоставляет функцию для получения списка файлов на основе заданного шаблона:
>>>
import
glob
>>>
glob glob
(
'*.py'
)
[
'primes.py'
,
'random.py'
,
'quote.py'
]
Аргументы командной строки
Сценарии общего назначения часто нуждаются в аргументах командной строки. Эти аргументы хранятся в атрибуте argv модуля sys в виде списка. Например, при запуске python demo.py one two three в командной строке шелла для сценария demo.py:
import
sys
print
(
sys
.argv)
будет выведено
['demo.py', 'one', 'two', 'three']
Модуль getopt обрабатывает sys.argv
, используя соглашения функции getopt()
системы
Unix. Более мощную и гибкую обработку аргументов командной строки осуществляет модуль optparse.
Стандартный вывод. Завершение сценария
Модуль sys имеет атрибуты stdin
, stdout и stderr
(для стандартного ввода, вывода и вывода ошибок соответственно). Последний может быть полезен для вывода предупреждений и сообщений об ошибках когда стандартный вывод перенаправлен
[59]
:
>>>
sys
.stderr.write(
'Внимание! Файл журнала не найден.
\n
'
)
Внимание
!
Файл журнала не найден.
34
Для завершения сценария можно использовать sys.exit()
Сравнение строк по шаблонам
Модуль re предоставляет инструментарий для работы с регулярными выражениями для нетривиальной обработки текста. С помощью регулярных выражений можно создавать выразительные и оптимизированные решения для поиска и обработки строк.
>>>
import
re
>>>
re
.findall(r
'
\b
f[a-z]*'
,
'which foot or hand fell fastest'
)
[
'foot'
,
'fell'
,
'fastest'
]
>>>
re
.sub(r
'(
\b
[a-z]+)
\1
'
,
r
'
\1
'
,
'cat in the the hat'
)
'cat in the hat'
Когда требуются более простые возможности, методы строковых объектов предпочтительнее, так как их легче читать и отлаживать:
>>>
'чай для двоих'
.replace(
'для'
,
'на'
)
'чай на двоих'
Математические функции
Модуль math предоставляет доступ к библиотеке языка C для функций над числами с плавающей запятой:
>>>
import
math
>>>
math
.cos(
math
.pi /
4
)
0.70710678118654757
>>>
math
.log(
1024
,
2
)
78

Учебник Python 3.1: Материал из Викиучебника.
10.0
С помощью модуля random можно делать случайный выбор:
>>>
import
random
>>>
random
.choice([
'яблоко'
,
'груша'
,
'банан'
])
'яблоко'
>>>
random
.sample(
range
(
100
)
,
10
)
# выборка без повторений
[
30
,
83
,
16
,
4
,
8
,
81
,
41
,
50
,
18
,
33
]
>>>
random random
()
# случайное число с плавающей запятой
0.17970987693706186
>>>
random
.randrange(
6
)
# случайное целое из диапазона range(6)
4
>>>
random
.sample([
1
,
2
,
3
,
4
,
5
]
,
3
)
# случайные три элемента из списка
[
4
,
1
,
5
]
Проект SciPy <
http://scipy.org
> имеет много других модулей для численных расчётов.
Протоколы интернет
В стандартной библиотеке имеется целый набор модулей для различных сервисов и протоколов интернет. Наиболее употребимыми можно считать urllib.request для получения данных по заданному адресу (URL) и smtplib для отправки сообщений электронной почты:
>>>
from
urllib
.request
import
urlopen
>>>
for
line
in
urlopen(
'http://tycho.usno.navy.mil/cgi-bin/timer.pl'
):
if
'EST'
in
line
or
'EDT'
in
line:
# временные зоны
print
(line)
<
BR
>
Nov.
25
,
09
:
43
:
32
PM EST
>>>
import
smtplib
>>>
server
=
smtplib
.SMTP(
'localhost'
)
>>>
server.sendmail(
'[e-mail]'
,
'[e-mail]'
,
"""To: [e-mail]
... From: [e-mail]
... Beware the Ides of March.
... """
)
>>>
server.quit()
Заметьте, что второй пример требует почтового сервера на той же машине.
Дата и время
Модуль datetime предлагает классы для работы с датами и временем как в простых, так и сложных случаях. Кроме поддержки календарной арифметики, реализация обращает особенное внимание на эффективность вычисления составных частей для вывода и дальнейших манипуляций. Модуль также предлагает объекты с поддержкой временных зон.
# даты можно легко составлять и выводить в требуемом формате
>>>
from
datetime
import
date
>>>
now
=
date.today()
>>>
now datetime
.date(
2009
,
2
,
3
)
>>>
now.strftime(
"%d.%m.%Y"
)
'03.02.2009'
# даты поддерживают календарную арифметику
79

Учебник Python 3.1: Материал из Викиучебника.
>>>
birthday
=
date(
1964
,
7
,
31
)
>>>
age
=
now - birthday
>>>
age.days
16258
Сжатие данных и архивы
Наиболее распространённые форматы сжатия и архивации напрямую поддерживаются модулями стандартной библиотеки: zlib, gzip, bz2, zipfile и tarfile.
>>>
import
zlib
>>>
s
=
"Закрой замок на замок, чтобы замок не замок"
>>>
len
(
bytes
(s
,
"utf-8"
))
78
>>>
t
=
zlib
.compress(s)
>>>
len
(t)
54
>>>
print
(
str
(
zlib
.decompress(t)
,
"utf-8"
))
Закрой замок на замок
,
чтобы замок не замок
>>>
zlib
.crc32(s)
2392363341
Измерение производительности
Некоторым пользователям Python интересно знать относительную производительность различных подходов к решению одной и той же проблемы. Python предлагает инструмент для немедленного ответа на эти вопросы.
Например, очень заманчиво использовать присваивание кортежей вместо традиционного подхода к замене значений переменных местами. Модуль timeit быстро продемонстрирует незначительное превосходство кортежей:
>>>
from
timeit
import
Timer
>>>
Timer(
'a, b = b, a'
,
'a=1; b=2'
).
timeit
()
0.15707302093505859
>>>
Timer(
't=a; a=b; b=t'
,
'a=1; b=2'
).
timeit
()
0.19421601295471191
В отличие от высокого разрешения модуля timeit
, модули profile и pstats предлагают возможность обнаружить критические по времени участки в больших фрагментах кода.
Контроль качества
Один из подходов к разработке высококачественного программного обеспечения заключается в написании тестов для каждой функции при её разработке и регулярном запуске этих тестов во время всего процесса разработки.
Модуль doctest имеет средства для просмотра модуля и проверки результатов тестов, заложенных в строках документации. Написание теста для функции заключается в копировании и вставке типичного вызова функции и ее результатов в строку документации. Это улучшает документацию, предоставляя пользователю реальный пример, а модуль doctest проверяет, что код соответствует документации.
def
average(values):
"""Вычисляет среднее арифметическое списка чисел.
>>> print(average([20, 30, 70]))
40.0
"""
80

Учебник Python 3.1: Материал из Викиучебника.
return
sum
(values) / len
(values)
import
doctest doctest
.testmod()
# автоматически проверяет тесты в документации
Модуль unittest не менее прост в использовании чем doctest
, но позволяет создавать более полный набор тестов, располагающийся в отдельном файле:
import
unittest
class
TestStatisticalFunctions(
unittest
.TestCase):
def
test_average(
self
):
self
.assertEqual(average([
20
,
30
,
70
])
,
40.0
)
self
.assertEqual(
round
(average([
1
,
5
,
7
])
,
1
)
,
4.3
)
self
.assertRaises(
ZeroDivisionError
,
average
,
[])
self
.assertRaises(
TypeError
,
average
,
20
,
30
,
70
)
unittest
.main()
# Вызов из командной строки выполняет проверку всех тестов этого
модуля
«Батарейки в комплекте»
Python руководствуется философией «батарейки в комплекте». Это можно проследить по сложным и устойчивым к ошибкам возможностям его пакетов побольше. Примеры:
•
Модули xmlrpc.client и xmlrpc.server делают реализацию удалённых вызовов почти тривиальной задачей. Несмотря на названия, знания об обработке XML не требуются.
•
Пакет email
— это библиотека для работы с сообщениями электронной почты, включая MIME и другие основанные на
RFC 2822
документы-сообщения. В отличие от smtplib и
poplib
, которые занимаются непосредственно отправкой и приёмом сообщений, пакет email является полным набором инструментов для построения и декодирования сообщений сложной структуры (включая вложения) и для реализации интернетного кодирования и протокола заголовков.
•
Пакеты xml.dom и xml.sax предоставляют ошибко-устойчивую поддержку парсинга
XML — этого популярного формата для обмена данными. Аналогично, модуль csv поддерживает чтение и запись в распространённом формате баз данных.
Вместе эти модули серьёзно облегчают обмен данными между приложениями на
Python и другими приложениями.
•
Интернационализация поддерживается благодаря ряду модулей, включая gettext
, locale и пакет codecs
Второй краткий обзор стандартной библиотеки