Содержание
Pelican — это генератор статических сайтов, реализованный на Python. Он преобразует текстовые файлы, дополненные упрощенной разметкой reStructuredText, AsciiDoc или Markdown в HTML страницы. Возвращает последний элемент списка, одновременно удаляя его оттуда. Некоторые полезные специальные методы перечислены в таблице ниже. Хотелось ли вам когда-нибудь, чтобы функция возвращала не один результат, а два? К настоящему моменту мы уже рассмотрели большую часть того, что вам придётся использовать при работе с Python.
Даже после того, как некоторые итераторы использованы, оставшиеся продолжают выдавать величины, пока в какой-то момент все доступное не будет выдано. Count() неограниченно возвращает последовательно идущие целые (начиная с факультативного аргумента). Как и repeat(), count() особенно удобна в других итераторных комбинаторах. Этот цикл завершается, когда закулисное обращение к iterator.next() возбуждает исключение StopIteration. Между прочим, истинная последовательность может быть превращена в итератор вызовом iter – это нисколько не сбережет память, но может быть полезно в функциях, обсуждаемых ниже. Запрещается копирование, распространение или любое иное использование информации и объектов без письменного согласия правообладателя.
Чистый Python Тонкости Программирования Для Профи, Бейдер Д Купить Украина Книга
Вы можете задать начало, останов и шаг, как с регулярными срезами. Если начало задано, ряд элементов отбрасывается, пока передаваемый итератор не достигнет требуемого элемента. Для оптимизации работы нашего сайта мы используем cookie-файлы. Продолжая использовать сайт, Вы соглашаетесь с использованием cookie-файлов. Итак, в настоящей главе мы рассмотрели некоторые дополнительные возможности Python, хотя по-прежнему, не охватили всего. Тем не менее, к настоящему моменту мы уже прошли почти всё, что вам когда-либо понадобится использовать на практике.
- Хотя программисты могли бы написать свои собственные версии, на практике каждый создал бы слегка несовместимые вариации.
- Между тем, у нас имеется ряд удобных комбинаторных функций в модуле itertools.
- Ими можно воспользоваться немедленно – разумеется, если они затем будут включены, часть имен и интерфейсов может отличаться.
- Этот цикл завершается, когда закулисное обращение к iterator.next() возбуждает исключение StopIteration.
- Если функция, которая передается как аргумент, принимает набор аргументов, переданный итератор должен выдавать кортежи надлежащего размера.
Функция repeat() подобна times(), но неограниченно возвращает тот же самый объект. Этот итератор удобен либо если у цикла имеется независимое условие break, либо в комбинаторах, как izip() и imap(). Чтобы получить общее представление о функциональном программировании на Python прочтите материалы колонки Дэвида “Функциоальное программирование на Python” в рубрике developerWorks. В статье “Функциональное программирование на языке Python” рассмотрены концепции функционального программирования и показано, как реализовать функциональные подходы в Python. В “Еще о функциональном программировании на Python” Дэвид демонстрирует несколько концепций функционального программирования средней и повышенной сложности.
Если документация по списочным функциям Haskell кажется совершенно непостижимый, сначала можно познакомиться с вводными разделами в Haskell 98 Report. Итераторы, представляемые как отложенные последовательности, мощная концепция, открывающая новые стили Питоновского программирования. Хотя https://deveducation.com/ имеется тонкое различие между представлением итератора как источника данных и его представлением в последовательном стиле. Ни один способ представления сам по себе не правильнее другого, но второй открывает путь к комбинаторному сокращению для манипулирования программными событиями.
Полистать “Python. Подробный справочник” – это авторитетное руководство и детальный путеводитель по языку программирования Python. Книга предназначена для практикующих программистов; она компактна, нацелена на суть дела и написана очень доступным языком. Она детально описывает не только ядро языка, но и наиболее важные части стандартной библиотеки Python. Дополнительно освещается ряд тем, которые не рассматриваются ни в официальной документации, ни в какихлибо других источниках. Читателю предлагается практическое знакомство с особенностями Python, включая генераторы, сопрограммы, замыкания, метаклассы и декораторы. В полностью переработанном и обновленном четвертом издании улучшена организация материала, что позволяет еще быстрее находить ответы на вопросы и обеспечивает еще большее удобство работы со справочником.
Комбинаторные функции в itertools (и особенно некоторые, которые он может развить, как те, что я предлагаю) близко подходят к декларативному стилю программирования. По моему мнению, эти декларативные стили менее подвержены ошибкам и более мощны. Если функция, которая передается как аргумент, принимает набор аргументов, переданный итератор должен выдавать кортежи надлежащего размера. По существу, это то же самое, что и imap() с несколькими передаваемыми итерируемыми аргументами, только с набором итерируемых аргументов, предварительно комбинированных izip(). Если второй аргумент не передается в times(), она просто повторно выдает None.
В статье “И опять о функциональном программировании на Python” рассказывается о дополнительных возможностях, таких как карринг и других функциях высшего порядка, содержащихся в Xoltar Toolkit. Принимает параметр, за которым следует одно выражение, которое становится телом функции, а значение этого выражения возвращается новой функцией. Как минимум, они стимулируют программистов на Python к использованию и комбинированию итераторов. В общем, широкое использование итераторов безусловно важно для будущего Python.
Специальные Методы¶
В этой главе мы охватим некоторые дополнительные аспекты, которые помогут отшлифовать ваши знания. Официальная документация по itertools включает рабочие макеты на чистом Python для каждой из этих функций, а также общее объяснение. В статье “Создание декларативных мини-языков” (Create declarative mini-languages, developerWorks, февраль 2003 г.) Дэвид рассматривает способы ограничения Python набором декларативных элементов. Date — дата создания публикации (обязательна только для articles).
Позволяет вычислять корректные выражения Python, содержащиеся в строке. Генераторы списков служат для создания новых списков на основе существующих. Представьте, что имеется список чисел, на основе которого требуется получить новый список, состоящий из всех чисел, умноженных на 2, но только при условии, что само число больше 2. Генераторы списков подходят для таких задач как нельзя лучше. Для описания функции, которая будет использоваться только в этом месте, мы применяем лямбда-выражение.
В Python 2.2 были введены простые генераторы, а стандартные циклы перепродуманы в терминах итераторов. В Python 2.3 генераторы становятся стандартными (нет необходимости в _future_), а новый модуль itertools добавлен для гибкой работы с итераторами. Модуль itertools, по существу, это набор комбинаторных функций высшего generator python порядка, которые, однако, работают с итераторами с отложенным вычислением, а не с конечными списками. В этой статье Дэвид рассматривает этот новый модуль, показывая выразительную силу, появившуюся с комбинаторными итераторами. Все функции в модуле itertools могут быть легко реализованы на чистом Python как генераторы.
Python Подробный Справочник, 4
Но, помимо уже включенных, имеются и другие функции, которые я бы рекомендовал для будущих редакций этого модуля. Ими можно воспользоваться немедленно – разумеется, если они затем будут включены, часть имен и интерфейсов может отличаться. Функция islice(), по существу, просто итераторная версия среза списка.
Подход к проблеме в ней во многом позаимствован из функционального программирования. Icompose() обладает определенной симметрией с рассмотренной выше ireduce(). Вероятное использование ireduce() – передать последовательность событий в долгоживущий объект. Icompose() может вместо этого последовательно передавать объект функциям-мутаторам, каждая из которых возвращает новый объект. Если первая – довольно традиционный для объектно-ориентированного программирования способ представления событий, вторая более характерна для подходов функционального программирования.
Чистый Python Тонкости Программирования Для Профи, Бейдер Д
Я подозреваю, что Python в конечном счёте разовьет некую форму итераторных включений, но это зависит от нахождения подходящего естественного синтаксиса для них. Между тем, у нас имеется ряд удобных комбинаторных функций в модуле itertools. Вообще каждая из этих функций принимает некоторые параметры (обычно включая некоторые базовые итераторы) и возвращает новый итератор. Например, функции ifilter(), imap() и izip() полностью эквивалентны соответствующим встроенным функциям, у которых отсутствует начальное i.
Генератор Паролей
Этого вполне достаточно для начала работы над любыми программами. В большинстве случаев гораздо лучше “отлавливать” исключения и либо решать соответствующую проблему автоматически, либо выдавать пользователю сообщение об ошибке и завершать работу программы. “Генераторы и простые итераторы” (Iterators and simple generators, developerWorks, сентябрь 2001 г.) знакомит с генераторами, появившимися в Python 2.2, и итераторами. Функции dropwhile() и takewhile() разделяют итератор предикатом.
Книга отражает наиболее существенные нововведения в языке и в стандартной библиотеке, появившиеся в Python 2.6 и Python 3. Более реальный пример, вероятно, что-нибудь вроде применения потока событий к объекту, поддерживающему внутреннее состояние, как, например, к элементу управления графического интерфейса пользователя. Но даже простой вышеприведенный пример демонстрирует итераторные комбинаторы в стиле функционального программирования. Во многом толчком к появлению итераторов – как и для ранее введенных списковых включений – послужил Haskell, язык с полностью отложенным вычислением. В можете найти некоторые из многих подобных функций в стандартной библиотеке Haskell.
Генераторы Списков¶
Основной смысл этого модуля в Python 2.3+ – обеспечить стандартное поведение и имена для некоторых полезных функций. Хотя программисты могли бы написать свои собственные версии, на практике каждый создал бы слегка несовместимые вариации. Помимо этого, еще одна причина – эффективная реализация итераторных комбинаторов на С. Использование функций itertools будет заметно быстрее, чем написание своих собственных комбинаторов. В стандартной документации показаны эквивалентные реализации на чистом Python для каждой функции itertools, так что нет необходимости повторять их в этой статье. Хотя это не совсем верно; намеки на эту идею присутствовали уже в более ранней функции xrange() и в файловом методе .xreadlines().
Первая игнорирует возвращаемые элементы, пока предикат не выполнен, а вторая выдает, пока предикат выполняется. Dropwhile пропускает неопределённое число первоначальных элементов итератора, чтобы он смог начать итерации только после задержки. Takewhile() запускается немедленно, но завершает итератор, если передаваемый предикат становится true. Работа с данными как последовательностями – часто наиболее простой подход, а последовательность, обрабатываемая в линейном порядке, на самом деле зачастую не должна существовать вся сразу. Благодаря опции –autoreload в pelrun.bat, генерация HTML-файлов запускается автоматически, как только изменится содержимое папки content (например, вы добавите туда новую статью).