​Оператор in и немного о строках.

Раз уж я в прошлом посте вспомнил о списках и словарях, то научимся использовать in не только для итерации, а для булевых функций. Кстати, прошлый пост тоже советуется к прочтению.

Так вот, в дополнение к прошлому посту скажу, что через for in можно перебирать так же и символы в строке:

for char in string:
    print(char)

Как-то совсем забыл об этом, но знать точно стоит. Ну а теперь заведём переменные:

string = "Я бы любил тебя, но ты не Python"

temperature = {
    "Moscow" : 11, 
    "New York": 12,
}
names = [
    "Helen",
    "Denis", 
]

Отлично. С помощью оператора in мы можем проверить почти любое вхождение в объект, вашему вниманию вот такие записи:

>>> "любил тебя" in string // True
>>> "Moscow" in temperature // True
>>> "Helen" in names // True

Я считаю, что они интуитивно понятны. Но стоит обратить внимание вот на что:
>>> "denis" in names // False

В случае строк этот оператор чувствителен к регистру и ищет лишь полное соответствие. Если понадобится найти вхождение независимо, то можно привести строки, например, к нижнему регистру при помощи метода lower().

Удобно? Я думаю, что очень. Уж точно удобнее некоторых методов поиска для строк, так ещё и в разы читабельнее.

Спасибо за прочтение, это правда очень важно ❤️

#python

​Встроенная функция enumerate.

Гениальная и простая и очень полезная функция. Она позволяет вам пронумеровать ваши данные. Рассмотрим на самых простых для понимания примерах, а именно на строках и списках:

string = 'progway'
names = ['Denis', 'Helen', 'Mark']

enumerate(names)
>>> <enumerate object at 0x00D624C8>

list(enumerate(string))
>>> [(0, 'p'), (1, 'r'), (2, 'o'), (3, 'g'), (4, ....]
list(enumerate(names))
>>> [(0, 'Denis'), (1, 'Helen'), (2, 'Mark')]

Как вы можете видеть, функция enumerate возвращает итерируемый объект без представления для пользователя. Поэтому мы делаем списки из этих объектов через конструктор list(). Таким образом, enumerate возвращает список пронумерованных кортежей типа (num, value).

Самый тривиальный вариант применения - цикл for:

for num, name in enumerate(names, 1):
    print(f'{num}: {name}')

Как вы можете заметить, у функции enumerate я указал второй позиционный аргумент. Это число, с которого функция будет нумеровать наши данные. Изначально функция нумерует начиная с нуля, но в данном случае мы начнём с единицы.

Счастья, здоровья вам, и долгих лет жизни. А главное счастья. И здоровья. Счастья.

#python

​Что такое list comprehension в Python.

Очень удобная сущность, которая позволяет определять списки. Самое приятное тут то, что с помощью list comprehension мы определим список быстрее, чем любым другим способом, если я не ошибаюсь.
Итак, вот как выглядит полная структура:
[foo(x) if condition else bar(x) for x in sequence]

Это общая формула. Блоки else и if не обязательны, то есть наше представление списков может быть упрощёно вплоть до:
[x for x in sequence]

Не знаю как объяснить это кратко и понятно, получается либо так, либо так. Так что давайте напишем несколько представлений с пояснениями. Все примеры с красивой подсветкой синтаксиса можно посмотреть тут.

/// квадраты натуральных чисел от 1 до 10
[x ** 2 for x in range(1, 11)]

/// только чётные натуральные числа от 1 до 20
[x for x in range(1, 21) if x % 2 == 0]

Обратите внимание на то, что if тут в конце. Такая запись характерна для list comprehension без блока else

/// получить список символов из строки
[letter for letter in word]

Насчёт многочисленных условий:

/// список чисел от 1 до 200, одновременно делящихся на 2, 7 и 11
[x for x in range(1, 201) if x % 2 == 0 and x % 7 == 0 and x % 11 == 0]

Кстати, такое число всего одно: 154 = 2 * 7 * 11

/// список кортежей типа (type, num) от 1 до 5
[("Нечётное", x) if x % 2 != 0 else ("Чётное", x) for x in range(1,6)]

Надеюсь эти примеры оказались наглядными и помогут вам в понимании темы. Напоминаю, что все примеры с красивой подсветкой синтаксиса можно ещё раз посмотреть тут.

Ну и конечно же спасибо за прочтение, это важно для меня ❤️

#python

Генераторы и comprehensions в Python.

Немного не так подал терминологию в предыдущем посте, на что меня справедливо поправили, спасибо.

Comprehensions ≠ генератор.
Я поспешил упростить теорию, но по хорошему путать эти сущности не нужно. В интернетах ваших часто встречается объяснение comprehensions именно как генераторов, но на самом деле генератор - это уже совершенно иная вещь, о которой я планировал рассказать чуть позже, так что в скором времени будет пост ещё и о них.

На самом деле верно определить list comprehensions как один из вариантов представления списка. Можно получить список в цикле for, например, а можно при помощи list comprehensions. Преимущество такого представления, как я и сказал, в скорости и краткости записи. Но так как эта запись, по сути, возвращает нам новый список, часто её называют генератором, что не верно.

Прошлый пост я поправил, в следующих постах постараюсь больше такого не допускать. Добра вам.

#python

​Представление словарей и множеств.

Совершенно маленькое, но очень полезное дополнение к посту о list comprehensions. Аналогичным способом можно создавать списки и множества. Сразу на примере:

/// список
[x ** 2 for x in range(1, 11)]

/// множество
{x ** 2 for x in range(1, 11)}

/// словарь
{x: x**2 for x in range(1, 11)}

Полная формула для словарей выглядит сложнее:
{ (key if condition else defaultKey):(value if condition
else defaultValue) for key, value in sequence }

А вот для списков она аналогична list comprehensions.

#python