Изменения языка, потенциально способные нарушить работу существующего кода, обычно в Python вводятся постепенно. Они часто появляются как необязательные расширения, которые по умолчанию отключены. Для включения таких расширений используется специальный оператор import следующего вида:

from __future__ import название_средства

Для просмотра списка будущих языковых средств, которые можно импортировать, выполните вызов dir на модуле future после его импортирования или поищите соответствующие сведения в руководстве по библиотеке. Согласно его документации названия будущих средств никогда не удалятся, поэтому совершенно безопасно оставлять импортирование future даже в коде, запускаемом под управлением версии Python, где такие средства присутствуют как нормальные.

К примеру для Python 3.7.9 список средств из будущих версий будет выглядеть так:

>>> import __future__
>>> print(dir(__future__))
… [‘CO_FUTURE_ABSOLUTE_IMPORT', 'CO_FUTURE_ANNOTATIONS', 'CO_FUTURE_BARRY_AS_BDFL', 'CO_FUTURE_DIVISION', 'CO_FUTURE_GENERATOR_STOP', 'CO_FUTURE_PRINT_FUNCTION', 'CO_FUTURE_UNICODE_LITERALS', 'CO_FUTURE_WITH_STATEMENT', 'CO_GENERATOR_ALLOWED', 'CO_NESTED', '_Feature', '__all__', '__builtins__', '__cached__', '__doc__', '__file__', '__loader__', '__name__', '__package__', '__spec__', 'absolute_import', 'all_feature_names', 'annotations', 'barry_as_FLUFL', 'division', 'generator_stop', 'generators', 'nested_scopes', 'print_function', 'unicode_literals', 'with_statement']

В Python встроенная переменная name присутствует у следующих объектов:
- Модули
◦ Каждый модуль в Python имеет атрибут name, который содержит имя модуля.
◦ Если модуль запущен как основной (main), name принимает значение "__main__".
◦ Если модуль импортирован, то name содержит его имя в пространстве имен:

В файле my_module.py

>>> print(__name__) 
... my_module

- Классы
- Функции и методы
- Лямбда-функции

>>> my_lambda = lambda x: x * 2
>>> print(my_lambda.__name__)  
... lambda

class pandas.Series(data=None, index=None, dtype=None, name=None, copy=None, fastpath=<no_default>)[source]

Первый параметр конструктора Series, data, должен содержать объект, значениями которого будет заполняться объект Series . Если передать конструктору аргументы без названий параметров, Python будет предполагать, что они передаются последовательно.

Документация

Основными типами данных в Python являются числа, строки, списки, словари, кортежи и множества. Эти типы данных встроены в язык и всегда доступны для использования. Строка может быть создана с помощью литерального выражения 'example', а список — с использованием квадратных скобок [1, 2, 3]. В отличие от этого, для создания объектов других типов, таких как файлы, нужны специальные функции, например, open().

Неизменяемость обозначает, что после создания объекта его состояние нельзя изменить. К таким типам относятся числа, строки и кортежи. Например, при попытке изменить строку Python создаст новую строку, а не изменит исходную. Это важно для управления памятью и безопасности кода, так как неизменяемые объекты могут использоваться в качестве ключей словарей. Например, строка 'hello' всегда оставаться одной и той же, если мы не создадим новую строку через операцию конкатенации.

На самом деле, в Python последовательности могут содержать элементы различных типов. Например, вы можете создать список, в котором будут и числа, и строки: mixed_list = [1, 'hello', 3.14]. Хотя некоторые типы данных (например, массивы) требуют единого типа элементов, в Python стандартные последовательности, такие как списки и строки, это ограничение не имеют.

Словари являются типом данных, который обозначается как отображение в Python. Они хранят объекты в парах "ключ-значение" и позволяют быстро находить значения по ключам. Например, my_dict = {'name': 'Alice', 'age': 25} позволяет получить доступ к имени с помощью my_dict['name'], что возвращает 'Alice'.