Почему print стал функцией в python 3?

Типы данных и преобразование типов

Перечислим основные типы данных в Python, которые понадобятся на ближайших уроках:

• int – целочисленные значения;float – вещественные (дробные) значения;bool – логические значения — истина (True) или ложь (False);str – символьная строка или единичный символ.

Рассмотрим примеры использования основных типов в Python:Целые числа (int):

num = 13
print(num)  # 13
 
num = 
print(num)  # 0
 
num = -10
print(num)  # -10
 
num = 500_000_000  # для удобства чтения
print(num) # 500000000

Вещественные числа (float):

num = 13.4
print(num) # 13.4
 
num = 0.0
print(num) # 0.0
 
num = -15.2
print(num) # -15.2
 
num = 100_000.000_002 # для удобства чтения
print(num) # 100000.000002
 
num = 1.7e2 # 1.7 умножить на 10 в степени 2
print(num) # 170

Логический тип (bool):

print(15 == 15) # True
 
print(1 != 3) # True
 
print(3 > 4) # False
 
print(3 <= 3) # True
 
print(6 >= 6) # True
 
print(6 < 5) # False
 
x = 2
print(1 < x < 3) # True

Строки (str):

example_string = "Очень интересно"
print(example_string) # Очень интересно
 
example_string = 'Пьеса "На дне"'
print(example_string) # Пьеса "На дне"
 
example_string = "Пьеса \"На дне\"
print(example_string) # Пьеса "На дне"
 
example_string = "Как " \
                 "разбить " \
                 "объявление длинной строки"
print(example_string) # Как разбить объявление длинной строки
 
example_string = """
                 Как  
                 оставить сроку
                 в несколько строк
                 """
print(example_string) 
# Как  
# оставить сроку
# в несколько строк

# Как объединить две строки в одну
print("Можно их" + " сложить") # Можно их сложить 
 
print("Можно и так!" * 3) # Можно и так!Можно и так!Можно и так!

Рассмотрим примеры того, как используется преобразование типов в Питон:

• преобразование в символьную строку:

1
2
3

a = 1.7
a=str(a)
print(a) # '1.7'

преобразование в целое:

1
2
3

x = 1.7
x=int(x)
print(x) # 1

преобразование в вещественное:

1
2
3

y=1
y=float(y)
print(y) # 1.0

Метод соединения Thread

def print_hi(num): 
    print("Hi, you are customer ",num)

t1 = threading.Thread(target = print_hi, args=(10,))
t1.start()
t1.join()
print("End")

В приведенном выше фрагменте для создания объекта используется класс которому присвоено имя t1. Метод вызывается для объекта потока t1, который отмечает начало активности потока.

Затем вызывается метод . Таким образом мы гарантируем, что основная программа остановит выполнение основного потока и дождется завершения потока t1. Как только t1 завершит свою работу, основной поток (основная программа) может продолжить свое выполнение. Следовательно, строки выполняется только после завершения активности потока.

Hi, you are customer 10
End

Без использования метода у интерпретатора есть выбор между двумя операторами печати — и . В таких сценариях невозможно предсказать, какой оператор печати будет отображаться первым, потому что выполнение этих строк выбирается интерпретатором.

Функция zip

Следующая весьма
полезная функция позволяет объединять между собой соответствующие элементы
упорядоченных коллекций. Например, у нас имеется два списка:

a = 1,2,3,4
b = 5,6,7,8

И вызывая для
них функцию zip:

it = zip(a, b)
print(it)

Получим
итератор, который возвращает следующую коллекцию:

print( list(it ) )

и мы увидим:

То есть, у нас
были объединены в кортеж соответствующие элементы этих двух списков.

Давайте теперь
добавим еще один итерируемый объект – строку:

c = "abracadabra"

И вызовем
функцию zip для всех этих
трех объектов:

it = zip(a, b, c)
print( list(it ) )

В результате
получим коллекцию:

Смотрите, мы
здесь имеем всего четыре кортежа, в каждом из которых по три элемента. То есть,
все оставшиеся символы строки «abracadabra» были
просто отброшены. Получается, что функция zip формирует
выходной список, длина которого равна длине наименьшей из указанных коллекций.
Если, например, мы уменьшим коллекцию a до двух
элементов:

a = 1,2

то на выходе также
получим список из двух элементов:

Вот в этом и
заключается удобство этой функции: она позволяет автоматически объединить
несколько списков в наборы кортежей из соответствующих значений.

Следующие
задания для самостоятельного решения не связаны с материалом этого урока, а
охватывают все предыдущие занятия. Попробуйте реализовать их на Python и проверить
свои знания.

Чтение текстовых файлов построчно

До сих пор в примерах мы читали весь файл сразу. Чтение полного файла не имеет большого значения для маленьких файлов, но, вообще говоря, это не очень хорошая идея. С одной стороны, если ваш файл больше, чем объем доступной памяти, вы столкнетесь с ошибкой.

Почти в каждом случае лучше читать текстовые файлы по одной строке за раз.

В Python файловый объект является итератором. Итератор — это тип объекта Python, который ведет себя определенным образом при многократном использовании. Например, вы можете использовать цикл for для многократной работы с файловым объектом, и каждый раз, когда выполняется одна и та же операция, вы получите другой, или «следующий», результат.

Для текстовых файлов объект файла повторяет одну строку текста за раз. Он считает одну строку текста «единицей» данных, поэтому мы можем использовать оператор цикла for … in для итерации данных по одной строке за раз:

 с открытым ('lorem.txt', 'rt') в качестве myfile: # Откройте файл lorem.txt для чтения текста для myline в myfile: # Для каждой строки прочитайте его в строку print (myline) # напечатайте эту строку, повторите 

Выход

 Lorem Ipsum Dolor Sit Amet, Concetetur Adipiscing Elit. Mauris nec maximus purus. Меценаты сидят на месте. Quisque в dignissim lacus. 

Обратите внимание, что мы получаем дополнительный разрыв строки («новая строка») после каждой строки. Это потому, что печатаются две новые строки

Первый — это новая строка в конце каждой строки нашего текстового файла. Второй перевод строки происходит потому, что по умолчанию print () добавляет собственный разрыв строки в конце того, что вы просили напечатать.

Давайте сохраним наши строки текста в переменной, в частности, в переменной списка, чтобы мы могли взглянуть на нее более внимательно.

Методы и функции

Очень часто используется для приведения типов к строковому виду функция str. С ее помощью можно создать новую строку из литерала, который передается в качестве аргумента. Данный пример демонстрирует инициализацию переменной string новым значением some text.

Аргументом этой функции могут быть переменные разных типов, например числа или списки. Эта функция позволяет в Python преобразовать в строку разные типы данных. Если вы создаете свой класс, то желательно определить для него метод __str__. Этот метод должен возвращать строку, которая будет возвращена в случае, когда в качестве аргумента str будет использован объект вашего класса.

В Python получения длины строки в символах используется функция len. Как видно из следующего фрагмента кода, длина объекта some text равняется 9 (пробелы тоже считаются).

Метод find позволяет осуществлять поиск в строке. При помощи него в Python можно найти одиночный символ или целую подстроку в любой другой последовательности символов. В качестве результата своего выполнения он возвращает индекс первой буквы искомого объекта, при этом нумерация осуществляется с нуля.

Метод replace служит для замены определенных символов или подстрок на введенную программистом последовательность символов. Для этого необходимо передать функции соответствующие аргументы, как в следующем примере, где пробелы заменяются на символ ‘-‘.

Для того чтобы разделить строку на несколько подстрок при помощи указанного разделителя, следует вызвать метод split. По умолчанию его разделителем является пробел. Как показано в приведенном ниже примере, some new text трансформируется в список строк strings.

Выполнить обратное преобразование, превратив список строк в одну можно при помощи метода join. В следующем примере в качестве разделителя для новой строки был указан пробел, а аргументом выступил массив strings, включающий some, new и text.

Наконец, метод strip используется для автоматического удаления пробелов с обеих сторон строки, как это показано в следующем фрагменте кода для значения объекта string.

Ознакомиться с функциями и методами, используемыми в Python 3 для работы со строками можно из данной таблицы. В ней также приведены методы, позволяющие взаимодействовать с регистром символов.

Изменения синтаксиса псевдонима типа

В более ранних версиях Python добавлены псевдонимы типов, позволяющие создавать синонимы пользовательских классов. В Python 3.9 и более ранних версиях псевдонимы записывались так:

Здесь FileName — псевдоним базового типа строки Python. Однако, начиная с Python 3.10, синтаксис определения псевдонимов типов будет изменён:

Благодаря этому простому изменению и программистам, и инструментам проверки типа проще отличить присваивание переменной от псевдонима. Новый синтаксис обратно совместим, так что вам не нужно обновлять старый код с псевдонимами.

Кроме этих 2 изменений появилось другое улучшение модуля typing — в предложениях по улучшению номер 612 оно называется Parameter Specification Variables. Однако это не то, что вы найдете в основной массе кода на Python, поскольку эта функциональность используется для пересылки параметра типов от одного вызываемого типа к другому вызываемому типу, например, в декораторах. Если вам есть где применить эту функциональность, посмотрите её PEP.

Синтаксис менеджера контекста

Контекстные менеджеры отлично подходят, чтобы открывать и закрывать файлы, работать с соединениями баз данных и делать многое другое, а в Python 3.10 они станут немного удобнее. Изменение позволяет в скобках указывать несколько контекстных менеджеров, что удобно, если вы хотите создать в одном операторе with несколько менеджеров:

В коде выше видно, что мы даже можем ссылаться на переменную, созданную одним контекстным менеджером (… as some_file) в следующем за ним менеджере!

Это всего лишь два из многих новых форматов в Python 3.10. Улучшенный синтаксис довольно гибок, поэтому я не буду утруждать себя и показать все возможные варианты; я почти уверен, что новый Python обработает всё, что вы ему скормите.

Форматирование строк

Форматирование строк (также известно как замещение) – это замещение значений в базовой строке. Большую часть времени вы будете вставлять строки внутри строк, однако, вам также понадобиться вставлять целые числа и числа с запятыми в строки весьма часто. Существует два способа достичь этой цели. Начнем с старого способа, после чего перейдем к новому:

Python

# -*- coding: utf-8 -*-

my_string = «Я люблю %s» % «Python»
print(my_string) # Я люблю Python

var = «яблоки»
newString = «Я ем %s» % var
print(newString) # Я ем яблоки

another_string = «Я люблю %s и %s» % («Python», var)
print(another_string) # Я люблю Python и яблоки

Как вы могли догадаться, % — это очень важная часть вышеописанного кода. Этот символ указывает Python, что вы скоро вставите текст на его место. Если вы будете следовать за строкой со знаком процента и другой строкой или переменной, тогда Python попытается вставить ее в строку. Вы можете вставить несколько строк, добавив несколько знаков процента в свою строку. Это видно в последнем примере

Обратите внимание на то, что когда вы добавляете больше одной строки, вам нужно закрыть эти строки в круглые скобки. Теперь взглянем на то, что случится, если мы вставим недостаточное количество строк:

Python

another_string = «Я люблю %s и %s» % «Python»

Traceback (most recent call last):
File «<string>», line 1, in <fragment>
TypeError: not enough arguments for format string

О-па. Мы не передали необходимое количество аргументов для форматирования строки. Если вы внимательно взгляните на пример, вы увидите, что у нас есть два экземпляра %, но для того, чтобы вставить строки, вам нужно передать столько же %, сколько у нас строк. Теперь вы готовы к тому, чтобы узнать больше о вставке целых чисел, и чисел с запятыми. Давайте взглянем.

Python

my_string = «%i + %i = %i» % (1,2,3)
print(my_string) # ‘1 + 2 = 3’

float_string = «%f» % (1.23)
print(float_string) # ‘1.230000’

float_string2 = «%.2f» % (1.23)
print(float_string2) # ‘1.23’

float_string3 = «%.2f» % (1.237)
print(float_string3) # ‘1.24’

Первый пример достаточно простой. Мы создали строку, которая принимает три аргумента, и мы передаем их. В случае, если вы еще не поняли, Python не делает никаких дополнений в первом примере. Во втором примере, мы передаем число с запятой

Обратите внимание на то, что результат включает множество дополнительных нулей (1.230000). Нам это не нужно, так что мы указываем Python ограничить выдачу до двух десятичных значений в третьем примере (“%.2f”)

Последний пример показывает, что Python округлит числа для вас, если вы передадите ему дробь, что лучше, чем два десятичных значения. Давайте взглянем на то, что произойдет, если мы передадим неправильные данные:

Python

int_float_err = «%i + %f» % («1», «2.00»)
Traceback (most recent call last):
File «<string>», line 1, in <fragment>
TypeError: %d format: a number is required, not str

В данном примере мы передали две строки вместо целого числа и дроби. Это привело к ошибке TypeError, что говорит нам о том, что Python ждал от нас чисел. Это указывает на отсутствие передачи целого числа, так что мы исправим это, по крайней мере, попытаемся:

Python

int_float_err = «%i + %f» % (1, «2.00»)

Traceback (most recent call last):
File «<string>», line 1, in <fragment>
TypeError: float argument required, not str

Мы получили ту же ошибку, но под другим предлогом, в котором написано, что мы должны передать дробь. Как мы видим, Python предоставляет нам полезную информацию о том, что же пошло не так и как это исправить. Если вы исправите вложения надлежащим образом, тогда вы сможете запустить этот пример. Давайте перейдем к новому методу форматирования строк.

OrderedDict objects¶

Ordered dictionaries are just like regular dictionaries but have some extra
capabilities relating to ordering operations. They have become less
important now that the built-in class gained the ability
to remember insertion order (this new behavior became guaranteed in
Python 3.7).

Some differences from still remain:

• The regular was designed to be very good at mapping
  operations. Tracking insertion order was secondary.

• The was designed to be good at reordering operations.
  Space efficiency, iteration speed, and the performance of update
  operations were secondary.

• Algorithmically, can handle frequent reordering
  operations better than . This makes it suitable for tracking
  recent accesses (for example in an LRU cache).

• The equality operation for checks for matching order.

• The method of has a different
  signature. It accepts an optional argument to specify which item is popped.

• has a method to
  efficiently reposition an element to an endpoint.

• Until Python 3.8, lacked a method.

class (items)

Return an instance of a subclass that has methods
specialized for rearranging dictionary order.

New in version 3.1.

(last=True)

The method for ordered dictionaries returns and removes a
(key, value) pair. The pairs are returned in
LIFO order if last is true
or FIFO order if false.

(key, last=True)

Move an existing key to either end of an ordered dictionary. The item
is moved to the right end if last is true (the default) or to the
beginning if last is false. Raises if the key does
not exist:

>>> d = OrderedDict.fromkeys('abcde')
>>> d.move_to_end('b')
>>> ''.join(d.keys())
'acdeb'
>>> d.move_to_end('b', last=False)
>>> ''.join(d.keys())
'bacde'

New in version 3.2.

In addition to the usual mapping methods, ordered dictionaries also support
reverse iteration using .

Equality tests between objects are order-sensitive
and are implemented as .
Equality tests between objects and other
objects are order-insensitive like regular
dictionaries. This allows objects to be substituted
anywhere a regular dictionary is used.

Changed in version 3.5: The items, keys, and values
of now support reverse iteration using .

Changed in version 3.6: With the acceptance of PEP 468, order is retained for keyword arguments
passed to the constructor and its
method.

Changed in version 3.9: Added merge () and update () operators, specified in PEP 584.

Что такое функция print

Без дополнительных настроек символ переноса данных на следующую строку добавляется в скрытом режиме. За счет этого его невозможно увидеть между строк без активации определенной функции. Пример отображение разделительного значка в программном коде:

При этом такое нахождение данного символа прописано в базовых характеристиках Python. Функция “print” имеет стандартное значение для параметра “end” – \n. Именно благодаря данной функции этот символ выставляется в конце строк для переноса данных на следующие строчки. Расшифровка функции “print”:

Значение параметра “end” из функции “print” равняется символу “\n”. По автоматическому алгоритму программного кода он дополняет строчки на конце, перед которыми прописывается функция “print”. При использовании одной функции “print” можно не заметить суть ее работы, так как на экран будет выводиться только одна строка. Однако, если добавить несколько подобных инструкций, результат работы функции станет более явным:

Пример результата, прописанного выше программного кода:

Приоритеты операторов

Consider this expression:

>>> 20 + 4 * 10
60

There is ambiguity here. Should Python perform the addition first and then multiply the sum by ? Or should the multiplication be performed first, and the addition of second?

Clearly, since the result is , Python has chosen the latter; if it had chosen the former, the result would be . This is standard algebraic procedure, found universally in virtually all programming languages.

Всем операторам, которые поддерживает язык, присваивается приоритет. В выражении все операторы с наивысшим приоритетом выполняются первыми. Как только эти результаты получены, выполняются операторы следующего наивысшего приоритета. Так продолжается до тех пор, пока выражение не будет полностью оценено. Все операторы с одинаковым приоритетом выполняются в порядке слева направо.

Вот порядок приоритета операторов Python, которые вы видели до сих пор, от низшего к высшему:

 
Оператор
Описание

низший приоритет

Логическое ИЛИ

Логическое И

Логическое НЕ

, , , , , , ,

сравнения, идентификация

побитовое ИЛИ

побитовое ИСКЛЮЧАЮЩЕЕ ИЛИ

побитовое И

,

битовый сдвиг

,

сложение, вычитание

, , ,

умножение, деление, окруляющее деление, остаток от деления

, ,

плюс, минус, побитовый минус

наивысший приоритет

возведение в степень

 
Операторы в верхней части таблицы имеют самый низкий приоритет, а операторы в нижней части таблицы имеют самый высокий. Любые операторы в одной строке таблицы имеют одинаковый приоритет.

Понятно, почему умножение выполняется первым в приведенном выше примере: умножение имеет более высокий приоритет, чем сложение.

Аналогично, в приведенном ниже примере сначала возводится в степень , что равно , а затем выполняется умножение в порядок слева направо():

>>> 2 * 3 ** 4 * 5
810

Приоритеты операторов могут быть переопределены с помощью скобок. Выражения в скобках всегда выполняются в первую очередь, перед выражениями, которые не заключены в скобки. Таким образом, происходит следующее:

>>> 20 + 4 * 10
60
>>>(20 + 4) * 10
240

>>> 2 * 3 ** 4 * 5
810
>>> 2 * 3 **(4 * 5)
6973568802

В первом примере сначала вычисляется , затем результат умножается на . Во втором примере сначала вычисляется , затем значение увеличивается до этой степени, а затем результат умножается на .

Нет ничего плохого в том, чтобы свободно использовать круглые скобки, даже если они не нужны для изменения порядка оценки. Фактически, это считается хорошей практикой, потому что это может сделать код более читабельным, и это освобождает читателя от необходимости вызывать Приоритеты операторов из памяти. Учтите следующее:

(a < 10) and(b > 30)

Здесь круглые скобки совершенно не нужны, поскольку операторы сравнения имеют более высокий приоритет, чем , и в любом случае выполнялись бы первыми. Но некоторые могут считать намерение версии в скобках более очевидным, чем эта версия без скобок:

a < 10 and b > 30

С другой стороны, вероятно, есть те, кто предпочел бы последнее; это вопрос личных предпочтений. Дело в том, что вы всегда можете использовать круглые скобки, если считаете, что это делает код более читабельным, даже если в них нет необходимости менять порядок вычислений.

Добавляем параметры командной строки для сборки

pyfoo_c_05pyproject.tomlproject.pyfoofoo.h—foo-include-dir—foo-library-dirfooproject.pysipbuild.Projectproject.py

FooProjectsipbuild.ProjectfooFooProjectget_optionsapply_user_defaultsupdateget_optionsoptions—foo_include_dir—foo_library_dirOptionOption

• help задает описание параметра, которое можно увидеть, если запустить команду вроде sip-wheel -h
• metavar — строковое значение, которое для пользователя описывает, что должно представлять собой значение данного параметра. В нашем примере параметр metavar равен «DIR», чтобы подсказать пользователю, что значение этого параметра — директория.
• default — значение по умолчанию для параметра. В нашем примере подразумевается, что если не указаны пути к заголовочным и объектным файлам, то библиотека foo расположена там же, где и в предыдущих примерах (в папке с исходниками обвязки).
• tools — список строк, описывающих к каким командам должна применяться данная опция. В нашем примере мы добавляем параметры к sip-build, sip-install, sip-sdist и sip-wheel, поэтому tools = .

apply_user_defaultsapply_user_defaultsget_optionsself.foo_include_dirself.foo_library_dirOptiondefaultdefaultapply_user_defaultsself.foo_include_dirself.foo_library_dirupdatepyproject.tomlinclude-dirslibrary-dirsproject.pypyproject.toml

updateself.bindingspyfoopyfoopyproject.tomlinclude_dirslibrary_dirsinclude-dirslibrary-dirsself.foo_include_dirself.foo_library_dirself.foo_include_dirself.foo_library_dirNonepyfoo_c_05/foomakepyfoo_c_05sip-wheelpyfoo-0.5-cp38-cp38-manylinux1_x86_64.whlfoopyfoo_c_05sip-wheel

sip-wheel

foo

Miscellaneous Other Changes¶

Operators And Special Methods

• now returns the opposite of , unless returns
  .

• The concept of “unbound methods” has been removed from the language.
  When referencing a method as a class attribute, you now get a plain
  function object.

• , and
  were killed. The syntax now translates to
  (or or
  , when used as an assignment or deletion target,
  respectively).

• PEP 3114: the standard method has been renamed to
  .

• The and special methods are removed
  – and use now to convert
  the argument to an integer.

• Removed support for and .

• The function attributes named have been renamed to
  use the form, freeing up these names in the function
  attribute namespace for user-defined attributes. To wit,
  , , ,
  , , ,
  were renamed to ,
  , , ,
  , , ,
  respectively.

• is now .

Скорость

Буква f в f-strings может также означать и “fast”. Наши f-строки заметно быстрее чем % и () форматирования. Как мы уже видели, f-строки являются выражениями, которые оцениваются по мере выполнения, а не постоянные значения. Вот выдержка из документации:

Во время выполнения, выражение внутри фигурных скобок оценивается в собственной области видимости Python и затем сопоставляется со строковой литеральной частью f-строки. После этого возвращается итоговая строка. В целом, это все.

Рассмотрим сравнение скорости:

Python

>>> import timeit
>>> timeit.timeit(«»»name = «Eric»
… age = 74
… ‘%s is %s.’ % (name, age)»»», number = 10000)

0.003324444866599663

Python

>>> timeit.timeit(«»»name = «Eric»
… age = 74
… ‘{} is {}.’.format(name, age)»»», number = 10000)

0.004242089427570761

Python

>>> timeit.timeit(«»»name = «Eric»
… age = 74
… f'{name} is {age}.'»»», number = 10000)

0.0024820892040722242

Как вы видите, f-строки являются самыми быстрыми.

Однако, суть не всегда в этом. После того, как они реализуются первыми, у них есть определенные проблемы со скоростью и их нужно сделать быстрее, чем str.format(). Для этого был предоставлен специальный опкод BUILD_STRING.

Шаблоны и новая методика форматирования строк

Этот метод был добавлен в Python 2.4 в виде шаблонов строк, но в качестве обычного метода string, работающего через метод format в версии 2.6. Так что это не самый свежий метод, просто обновленный. В любом случае, приступим к работе с шаблонами!

Python

print(«%(lang)s is fun!» % {«lang»:»Python»}) # Python is fun!

Должно быть это выглядит странно, но на самом деле мы сменили наши % на %(lang), с тем отличием, что данный объект идет в комплекте с переменной. Вторая часть пример вызывает словарь Python, который мы рассмотрим в следующей статье. В основном, это пара key:value, так что когда Python ищет ключ lang в строке и в указанном словаре ключей, он заменяет этот ключ его значением. Давайте взглянем на следующие примеры:

Python

a = «%(value)s %(value)s %(value)s !» % {«value»:»SPAM»}
print(a) # SPAM SPAM SPAM !

b = «%(x)i + %(y)i = %(z)i» % {«x»:1, «y»:2}
print(b)

Traceback (most recent call last):
File «<string>», line 1, in <fragment>
KeyError: ‘z’

c = «%(x)i + %(y)i = %(z)i» % {«x»:1, «y»:2, «z»:3}
print(c) # 1 + 2 = 3

В первом примере вы могли заметить, что мы передали только одно значение, но оно было вставлено три раза. Это одно из преимуществ использования шаблонов. Второй пример был загвоздкой, в которой мы забыли передать ключ z. В третьем примере эта проблема была исправлена с соответствующим результатом. Теперь давайте взглянем на то, что мы можем сделать, по аналогии с методом форматирования строк:

Python

a = «Python is as simple as {0}, {1}, {2}».format(«a», «b», «c»)
print(a) # ‘Python is as simple as a, b, c’

b = «Python is as simple as {1}, {0}, {2}».format(«a», «b», «c»)
print(b) # ‘Python is as simple as b, a, c’

xy = {«x»:0, «y»:10}
c = «Graph a point at where x={x} and y={y}».format(**xy)
print(c) # Graph a point at where x=0 and y=10

В двух первых примерах вы можете увидеть, что мы можем передать объекты позиционно. Если мы перестроим порядок, мы получим немного другую выдачу. В последнем примере мы использовали словарь также, как мы использовали шаблоны ранее. Однако, нам нужно извлечь словарь при помощи двойной звездочки, чтобы он работал правильно. Существует множество других случаев, в которых используются строки, такие как определение ширины, выравнивание текста, конвертация в разные базы и многое другое. Убедитесь в том, что вы ознакомились с рекомендациями ниже, для дополнительной информации.

• Документация Python 2.Х о

UserString objects¶

The class, acts as a wrapper around string objects.
The need for this class has been partially supplanted by the ability to
subclass directly from ; however, this class can be easier
to work with because the underlying string is accessible as an
attribute.

class (seq)

Class that simulates a string object. The instance’s
content is kept in a regular string object, which is accessible via the
attribute of instances. The instance’s
contents are initially set to a copy of seq. The seq argument can
be any object which can be converted into a string using the built-in
function.

In addition to supporting the methods and operations of strings,
instances provide the following attribute:

A real object used to store the contents of the
class.

Changed in version 3.5: New methods , , ,
, , and .

Кодировка

Чтобы задать необходимую кодировку для используемых в строках символов в Python достаточно поместить соответствующую инструкцию в начало файла с кодом, как это было сделано в следующем примере, где используется utf-8. С помощью префикса u, который стоит перед литералом, можно помечать его соответствующей кодировкой. В то же время префикс b применяется для литералов строк с элементами величиной в один байт.

Производить кодирование и декодирование отдельных строк с заданной кодировкой позволяют встроенные методы decode и encode. Аргументом для них является название кодировки, как в следующем примере кода, где применяется наименование utf-8.

Типизированные словари

Аналогично датаклассам или типизированным кортежам есть два способа объявить типизированный словарь. Путем наследования или с помощью фабрики:

Типизированные словари поддерживают наследование:

По умолчанию все ключи словаря обязательны, но можно это отключить передав при создании класса.
Это распространяется только на ключи, описанные в текущем кассе и не затрагивает наследованные

Использование имеет ряд ограничений. В частности:

• не поддерживаются проверки в рантайме через isinstance
• ключи должны быть литералами или final значениями

Кроме того, с таким словарем запрещены такие «небезопасные» операции как или .
Работа по ключу, который не является литералом, так же может быть запрещена, так как в этом случае невозможно определить ожидаемый тип значения