Списки в python

Содержание:

Классификация

Есть множество классификаций типизаций языков программирования, но основные только 3:

Статическая / динамическая типизация

Статическая — назначение и проверка согласования типов осуществляется на этапе компиляции. Типы данных ассоциируются с переменными, а не с конкретными значениями. Статическая типизация позволяет находить ошибки типизации, допущенные в редко используемых ветвях логики программы, на этапе компиляции.

Динамическая типизация является противоположностью статической типизации. В динамической типизации все типы выясняются во время выполнения программы.

Динамическая типизация позволяет создавать более гибкое программное обеспечение, хотя и ценой большей вероятности ошибок типизации. Модульное тестирование приобретает особое значение при разработке программного обеспечения на языках программирования с динамической типизацией, так как оно является единственным способом нахождения ошибок типизации, допущенных в редко используемых ветвях логики программы.

Динамическая типизация

Статическая типизация

Примеры:

Статическая: Java, C#, TypeScript.
Динамическая: Python, Ruby, JavaScript.

Явная / неявная типизация.

Явно-типизированные языки отличаются тем, что тип новых переменных / функций / их аргументов нужно задавать явно. Соответственно языки с неявной типизацией перекладывают эту задачу на компилятор / интерпретатор. Явная типизация является противоположностью неявной типизации.

Явная типизация требует явного объявления типа для каждой используемой переменной. Этот вид типизации является частным случаем статической типизации, т.к. тип каждой переменной определен на этапе компиляции.

Неявная типизация

Явная типизация (вымышленный язык похожий на JS)

Строгая / нестрогая типизация

Также называется сильная / слабая типизация. При строгой типизации типы назначаются «раз и навсегда», при нестрогой могут изменяться в процессе выполнения программы.

В языках со строгой типизацией запрещены изменения типа данных переменной и разрешены только явные преобразования типов данных. Строгая типизация выделяется тем, что язык не позволяет смешивать в выражениях различные типы и не выполняет автоматические неявные преобразования, например нельзя вычесть из строки число. Языки со слабой типизацией выполняют множество неявных преобразований автоматически, даже если может произойти потеря точности или преобразование неоднозначно.

Строгая типизация (вымышленный язык похожий на JS)

Нестрогая типизация (как есть в js)

Примеры:

Строгая: Java, Python, Haskell, Lisp.
Нестрогая: C, JavaScript, Visual Basic, PHP.

Type Consistency

Informally speaking, type consistency is a generalization of the
is-subtype-of relation to support the Any type. It is defined
more formally in PEP 483 . This section introduces the
new, non-trivial rules needed to support type consistency for
TypedDict types.

First, any TypedDict type is consistent with Mapping.
Second, a TypedDict type A is consistent with TypedDict B if
A is structurally compatible with B. This is true if and only
if both of these conditions are satisfied:

For each key in B, A has the corresponding key and the
corresponding value type in A is consistent with the value type
in B. For each key in B, the value type in B is also
consistent with the corresponding value type in A.
For each required key in B, the corresponding key is required
in A. For each non-required key in B, the corresponding key
is not required in A.

Discussion:

The final decorator

The typing.final decorator is used to restrict the use of
inheritance and overriding.

A type checker should prohibit any class decorated with @final
from being subclassed and any method decorated with @final from
being overridden in a subclass. The method decorator version may be
used with all of instance methods, class methods, static methods, and properties.

For example:

from typing import final

@final
class Base:
    ...

class Derived(Base):  # Error: Cannot inherit from final class "Base"
    ...

and:

from typing import final

class Base:
    @final
    def foo(self) -> None:
        ...

class Derived(Base):
    def foo(self) -> None:  # Error: Cannot override final attribute "foo"
                            # (previously declared in base class "Base")
        ...

For overloaded methods, @final should be placed on the
implementation (or on the first overload, for stubs):

from typing import Any, overload

class Base:
    @overload
    def method(self) -> None: ...
    @overload
    def method(self, arg: int) -> int: ...
    @final
    def method(self, x=None):
        ...

Merging and extending protocols

The general philosophy is that protocols are mostly like regular ABCs,
but a static type checker will handle them specially. Subclassing a protocol
class would not turn the subclass into a protocol unless it also has
typing.Protocol as an explicit base class. Without this base, the class
is «downgraded» to a regular ABC that cannot be used with structural
subtyping. The rationale for this rule is that we don’t want to accidentally
have some class act as a protocol just because one of its base classes
happens to be one. We still slightly prefer nominal subtyping over structural
subtyping in the static typing world.

A subprotocol can be defined by having both one or more protocols as
immediate base classes and also having typing.Protocol as an immediate
base class:

from typing import Sized, Protocol

class SizedAndClosable(Sized, Protocol):
    def close(self) -> None:
        ...

Now the protocol SizedAndClosable is a protocol with two methods,
__len__ and close. If one omits Protocol in the base class list,
this would be a regular (non-protocol) class that must implement Sized.
Alternatively, one can implement SizedAndClosable protocol by merging
the SupportsClose protocol from the example in the section
with typing.Sized:

from typing import Sized

class SupportsClose(Protocol):
    def close(self) -> None:
        ...

class SizedAndClosable(Sized, SupportsClose, Protocol):
    pass

The two definitions of SizedAndClosable are equivalent.
Subclass relationships between protocols are not meaningful when
considering subtyping, since structural compatibility is
the criterion, not the MRO.

Индексация кортежей

Каждый элемент в кортеже, как и в любой другой упорядоченной последовательности, можно вызвать по его индексу.

Каждому элементу присваивается уникальный индекс (целое число). Индексация начинается с 0.

Вернёмся к кортежу coral и посмотрим, как проиндексированы его элементы:

‘blue coral’	‘staghorn coral’	‘pillar coral’	‘elkhorn coral’
1	2	3

Первый элемент (‘blue coral’) идёт под индексом 0, а последний (‘elkhorn coral’) – под индексом 3.

При помощи индекса можно вызвать каждый отдельный элемент кортежа. Например:

Диапазон индексов данного кортежа – 0-3. Таким образом, чтобы вызвать любой из элементов в отдельности, можно сослаться на индекс.

Если вызвать индекс вне диапазона данного кортежа (в данном случае это индекс больше 3), Python выдаст ошибку:

Также в кортежах можно использовать отрицательные индексы; для этого подсчёт ведётся в обратном направлении с конца кортежа, начиная с -1. Отрицательная индексация особенно полезна, если вы хотите определить последний элемент в конце длинного кортежа.

Кортеж coral будет иметь такие отрицательные индексы:

‘blue coral’	‘staghorn coral’	‘pillar coral’	‘elkhorn coral’
-4	-3	-2	-1

Чтобы запросить первый элемент, ‘blue coral’, по отрицательному индексу, нужно ввести:

Элементы кортежа можно склеивать со строками при помощи оператора +:

Также оператор + позволяет склеить два кортежа (больше информации об этом – дальше в статье).

Setting the Specific Data Type

If you want to specify the data type, you can use the following
constructor functions:

Example	Data Type	Try it
x = str(«Hello World»)	str	Try it »
x = int(20)	int	Try it »
x = float(20.5)	float	Try it »
x = complex(1j)	complex	Try it »
x = list((«apple», «banana», «cherry»))	list	Try it »
x = tuple((«apple», «banana», «cherry»))	tuple	Try it »
x = range(6)	range	Try it »
x = dict(name=»John», age=36)	dict	Try it »
x = set((«apple», «banana», «cherry»))	set	Try it »
x = frozenset((«apple», «banana», «cherry»))	frozenset	Try it »
x = bool(5)	bool	Try it »
x = bytes(5)	bytes	Try it »
x = bytearray(5)	bytearray	Try it »
x = memoryview(bytes(5))	memoryview	Try it »

Use of Final Values and Literal Types

Type checkers should allow final names (PEP 591 ) with
string values to be used instead of string literals in operations on
TypedDict objects. For example, this is valid:

YEAR: Final = 'year'

m: Movie = {'name': 'Alien', 'year': 1979}
years_since_epoch = m - 1970

Similarly, an expression with a suitable literal type
(PEP 586 ) can be used instead of a literal value:

def get_value(movie: Movie,
              key: Literal) -> Union:
    return movie

Type checkers are only expected to support actual string literals, not
final names or literal types, for specifying keys in a TypedDict type
definition. Also, only a boolean literal can be used to specify
totality in a TypedDict definition. The motivation for this is to
make type declarations self-contained, and to simplify the
implementation of type checkers.

Операции в программировании

Операция– это выполнение каких-либо действий над данными, которые в данном случае именуют операндами. Само действие выполняет оператор – специальный инструмент. Если бы вы выполняли операцию постройки стола, то вашими операндами были бы доска и гвоздь, а оператором – молоток.

Так в математике и программировании символ плюса является оператором операции сложения по отношению к числам. В случае строк этот же оператор выполняет операцию конкатенации, т. е. соединения.

>>> 10.25 + 98.36
108.61
>>> 'Hello' + 'World'
'HelloWorld'

Здесь следует для себя отметить, что то, что делает оператор в операции, зависит не только от него, но и от типов данных, которыми он оперирует. Молоток в случае нападения на вас крокодила перестанет играть роль строительного инструмента. Однако в большинстве случаев операторы не универсальны. Например, знак плюса неприменим, если операндами являются, с одной стороны, число, а с другой – строка.

>>> 1 + 'a'
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: unsupported operand type(s) for +: 'int' and 'str'

Здесь в строке интерпретатор сообщает, что произошла ошибка типа – неподдерживаемый операнд для типов int и str.

Что такое динамическая типизация

В Python нет конструкций для объявления переменных. Объект автоматически задается синтаксисом в процессе выполнения кода, что называется динамической типизацией. Если в среде IDLE написать 6.78, это создаст и вернет числовой тип данных. Выражение в квадратных скобках создаст список, в кавычках – строку. Другой способ задать тип – присвоить значение с помощью знака «=»:

>>>my_string = «Hello, Python!»

Вам будет интересно:Использование метода JavaScript replace()

После генерации каждый объект получает определенное место в памяти и набор собственных операций. Но изначально у имен или переменных нет никаких значений и понятий типа. По сути, они являются ссылками на объекты. Поэтому динамическая типизация дает возможность задавать одной переменной несколько значений.

Все объекты языка относятся к двум классам: изменяемые и неизменяемые типы данных. В Python ко второй группе относятся int, float, bool, str, tuple. Эти объекты нельзя изменить, но некоторые из них можно преобразовать благодаря динамической типизации:

>>>x = «123»
>>>int(x)
123
>>>float(x)
123.0

К изменяемым объектам относятся большинство последовательностей – списки, словари, множество. Они обеспечивают гибкую работу с кодом.

List

Работа со списками в Python происходит аналогично работе со строками. Операция
+ для объединения списка, операция
* для создания списка, состоящего из исходного списка, повторённого такое же количество раз. Для взятие подсписков используется
и
.

Пример:

Python

list1 =

print (list1) # Выводим содержимое списка
print (list1) # Элемент по индексу 0. Нумерация с 0.
print (list1) # Выводим элементы
# с индекса 1 (включая) по 2 (исключая)
print (list1) # Выводим элементы начиная с индекса 1 (включительно)
print (list1 * 2) # Список, в которым исходный список
# повторён два раза.
print (list1 + ) # Объединение списков

# изменяет элемент в списке
list1 = 101.0
print (list1)

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15

list1=’python’,100.0,77,»Java»

print(list1)# Выводим содержимое списка

print(list1)# Элемент по индексу 0. Нумерация с 0.

print(list112)# Выводим элементы

# с индекса 1 (включая) по 2 (исключая)

print(list11)# Выводим элементы начиная с индекса 1 (включительно)

print(list1*2)# Список, в которым исходный список

# повторён два раза.

print(list1+»added element»)# Объединение списков

# изменяет элемент в списке

list11=101.0

print(list1)

Запустим на выполнение и увидим в консоли следующий результат:

python

1
2
3
4
5
6
7

python

Parameters to generics are available at runtime

Preserving the generic type at runtime enables introspection of the type
which can be used for API generation or runtime type checking. Such
usage is already present in the wild.

Just like with the typing module today, the parameterized generic
types listed in the previous section all preserve their type parameters
at runtime:

>>> list
list
>>> tuple
tuple
>>> ChainMap]
collections.ChainMap]

This is implemented using a thin proxy type that forwards all method
calls and attribute accesses to the bare origin type with the following
exceptions:

the __repr__ shows the parameterized type;
the __origin__ attribute points at the non-parameterized
generic class;
the __args__ attribute is a tuple (possibly of length
1) of generic types passed to the original __class_getitem__;
the __parameters__ attribute is a lazily computed tuple
(possibly empty) of unique type variables found in __args__;
the __getitem__ raises an exception to disallow mistakes
like dict. However it allows e.g. dict
and in that case returns dict.

This design means that it is possible to create instances of
parameterized collections, like:

>>> l = list()
[]
>>> list is list
False
>>> list == list
False
>>> list == list
True
>>> list == list
False
>>> isinstance(, list)
TypeError: isinstance() arg 2 cannot be a parameterized generic
>>> issubclass(list, list)
TypeError: issubclass() arg 2 cannot be a parameterized generic
>>> isinstance(list, types.GenericAlias)
True

Objects created with bare types and parameterized types are exactly the
same. The generic parameters are not preserved in instances created
with parameterized types, in other words generic types erase type
parameters during object creation.

One important consequence of this is that the interpreter does not
attempt to type check operations on the collection created with
a parameterized type. This provides symmetry between:

l: list = []

and:

l = list()

For accessing the proxy type from Python code, it will be exported
from the types module as GenericAlias.

__mro_entries__

If an object that is not a class object appears in the tuple of bases of
a class definition, then method __mro_entries__ is searched on it.
If found, it is called with the original tuple of bases as an argument.
The result of the call must be a tuple, that is unpacked in the base classes
in place of this object. (If the tuple is empty, this means that the original
bases is simply discarded.) If there are more than one object with
__mro_entries__, then all of them are called with the same original tuple
of bases. This step happens first in the process of creation of a class,
all other steps, including checks for duplicate bases and MRO calculation,
happen normally with the updated bases.

Using the method API instead of just an attribute is necessary to avoid
inconsistent MRO errors, and perform other manipulations that are currently
done by GenericMeta.__new__. The original bases are stored as
__orig_bases__ in the class namespace (currently this is also done by
the metaclass). For example:

class GenericAlias:
    def __init__(self, origin, item):
        self.origin = origin
        self.item = item
    def __mro_entries__(self, bases):
        return (self.origin,)

class NewList:
    def __class_getitem__(cls, item):
        return GenericAlias(cls, item)

class Tokens(NewList):
    ...

assert Tokens.__bases__ == (NewList,)
assert Tokens.__orig_bases__ == (NewList,)
assert Tokens.__mro__ == (Tokens, NewList, object)

Resolution using __mro_entries__ happens only in bases of a class
definition statement. In all other situations where a class object is
expected, no such resolution will happen, this includes isinstance
and issubclass built-in functions.

Interactions with overloads

Literal types and overloads do not need to interact in a special
way: the existing rules work fine.

However, one important use case type checkers must take care to
support is the ability to use a fallback when the user is not using literal
types. For example, consider open:

_PathType = Union

@overload
def open(path: _PathType,
         mode: Literal,
         ) -> IO: ...
@overload
def open(path: _PathType,
         mode: Literal,
         ) -> IO: ...

# Fallback overload for when the user isn't using literal types
@overload
def open(path: _PathType, mode: str) -> IO: ...

If we were to change the signature of open to use just the first two overloads,
we would break any code that does not pass in a literal string expression.
For example, code like this would be broken:

mode: str = pick_file_mode(...)
with open(path, mode) as f:
    # f should continue to be of type IO here

Introspection

The existing class introspection machinery (dir, __annotations__ etc)
can be used with protocols. In addition, all introspection tools implemented
in the typing module will support protocols. Since all attributes need
to be defined in the class body based on this proposal, protocol classes will
have even better perspective for introspection than regular classes where
attributes can be defined implicitly — protocol attributes can’t be
initialized in ways that are not visible to introspection
(using setattr(), assignment via self, etc.). Still, some things like
types of attributes will not be visible at runtime in Python 3.5 and earlier,
but this looks like a reasonable limitation.

Преобразование числовых типов

В Python существует два числовых типа данных: целые числа и числа с плавающей точкой. Для преобразования целых чисел в числа с плавающей точкой и наоборот Python предоставляет специальные встроенные методы.

Преобразование целых чисел в числа с плавающей точкой

Метод float() преобразовывает целые числа в числа с плавающей точкой. Число указывается в круглых скобках:

Это преобразует число 57 в 57.0.

Также можно использовать переменные. Объявите переменную f = 57, а затем выведите число с плавающей точкой:

Преобразование чисел с плавающей точкой в целые числа

Встроенная функция int() предназначена для преобразования чисел с плавающей точкой в целые числа.

Функция int() работает так же, как и float(). Чтобы преобразовать число, добавьте его в круглые скобки:

Число 390.8 преобразуется в 390.

Эта функция также может работать с переменными. Объявите переменные:

Затем преобразуйте и отобразите их:

Чтобы получить целое число, функция int() отбрасывает знаки после запятой, не округляя их (потому 390.8 не преобразовывается в 391).

Преобразование чисел с помощью деления

При делении Python 3 может преобразовать целое число в число с плавающей точкой (в Python 2 такой функции нет). К примеру, разделив 5 на 2, вы получите 2.5.

Python не преобразовывает тип данных во время деления; следовательно, деля целое число на целое число, в результате вы получили бы целое число, 2.

Небольшое дополнение

Обратите внимание, что неизменность иногда не гарантируется на 100%. Например, вы можете иметь кортеж со списком внутри него:

>>> a = (1, , 4)
>>> a = 2
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: 'tuple' object does not support item assignment
>>> a.append(3.5)
>>> a
(1, , 4)

Просто нужно с осторожностью относиться. Исследуя немного больше, я наткнулся на статью Лучано Рамальо «Python tuples: immutable but potentially changing», которая интересна в этом контексте:

Исследуя немного больше, я наткнулся на статью Лучано Рамальо «Python tuples: immutable but potentially changing», которая интересна в этом контексте: