Hướng dẫn python dictionary million entries - từ điển python triệu mục nhập

Question

Bối cảnh: Tôi có một tập tin có ~ 44 triệu hàng. Mỗi người là một cá nhân có địa chỉ Hoa Kỳ, vì vậy có một trường "mã zip". Tệp là TXT, phân hủy bằng ống.

Nội dung chính Show

4.1. # Create a sample collection users = {'Hans': 'active', 'Éléonore': 'inactive', '景太郎': 'active'} # Strategy: Iterate over a copy for user, status in users.copy().items(): if status == 'inactive': del users[user] # Strategy: Create a new collection active_users = {} for user, status in users.items(): if status == 'active': active_users[user] = status 0 Câu lệnh# Create a sample collection users = {'Hans': 'active', 'Éléonore': 'inactive', '景太郎': 'active'} # Strategy: Iterate over a copy for user, status in users.copy().items(): if status == 'inactive': del users[user] # Strategy: Create a new collection active_users = {} for user, status in users.items(): if status == 'active': active_users[user] = status 0 Statements¶
4.2. >>> for i in range(5): ... print(i) ... 0 1 2 3 4 1 Báo cáo Jor>>> for i in range(5): ... print(i) ... 0 1 2 3 4 1 Statements¶
4.3. Hàm >>> for i in range(5): ... print(i) ... 0 1 2 3 4 4The >>> for i in range(5): ... print(i) ... 0 1 2 3 4 4 Function¶
4.4. Các câu lệnh >>> list(range(5, 10)) [5, 6, 7, 8, 9] >>> list(range(0, 10, 3)) [0, 3, 6, 9] >>> list(range(-10, -100, -30)) [-10, -40, -70] 4 và >>> list(range(5, 10)) [5, 6, 7, 8, 9] >>> list(range(0, 10, 3)) [0, 3, 6, 9] >>> list(range(-10, -100, -30)) [-10, -40, -70] 5 và các điều khoản # Create a sample collection users = {'Hans': 'active', 'Éléonore': 'inactive', '景太郎': 'active'} # Strategy: Iterate over a copy for user, status in users.copy().items(): if status == 'inactive': del users[user] # Strategy: Create a new collection active_users = {} for user, status in users.items(): if status == 'active': active_users[user] = status 3 trên Loops¶>>> list(range(5, 10)) [5, 6, 7, 8, 9] >>> list(range(0, 10, 3)) [0, 3, 6, 9] >>> list(range(-10, -100, -30)) [-10, -40, -70] 4 and >>> list(range(5, 10)) [5, 6, 7, 8, 9] >>> list(range(0, 10, 3)) [0, 3, 6, 9] >>> list(range(-10, -100, -30)) [-10, -40, -70] 5 Statements, and # Create a sample collection users = {'Hans': 'active', 'Éléonore': 'inactive', '景太郎': 'active'} # Strategy: Iterate over a copy for user, status in users.copy().items(): if status == 'inactive': del users[user] # Strategy: Create a new collection active_users = {} for user, status in users.items(): if status == 'active': active_users[user] = status 3 Clauses on Loops¶
4.5. zero_zip = [0]*len(zip_list) 07 Báo cáo Jorzero_zip = [0]*len(zip_list) 07 Statements¶
4.6. >>> for i in range(5): ... print(i) ... 0 1 2 3 4 0 Báo cáo Jor>>> for i in range(5): ... print(i) ... 0 1 2 3 4 0 Statements¶
4.7. Xác định chức năng JoDefining Functions¶
4.8. Thêm về việc xác định chức năng JoMore on Defining Functions¶
4.8.1. Giá trị đối số mặc định JoDefault Argument Values¶
4.8.2. Từ khóa đối sốKeyword Arguments¶
4.8.3. Thông số đặc biệtSpecial parameters¶
4.8.4. Danh sách lập luận tùy ýArbitrary Argument Lists¶
4.8.5. Giải nén Danh sách đối sốUnpacking Argument Lists¶
4.8.6. Biểu thức Lambda¶Lambda Expressions¶
4.8.7. Chuỗi tài liệuDocumentation Strings¶
4.8.8. Chú thích chức năngFunction Annotations¶
4.9. Intermezzo: Kiểu mãIntermezzo: Coding Style¶

Do kích thước, tôi không thể (ít nhất là trên máy của mình) sử dụng gấu trúc để phân tích. Vì vậy, một câu hỏi cơ bản tôi có là: Có bao nhiêu bản ghi (hàng) cho mỗi mã zip riêng biệt? Tôi đã thực hiện các bước sau đây, nhưng tôi tự hỏi liệu có một cách nhanh hơn, pythonic hơn để làm điều này (có vẻ như có, tôi chỉ không biết).

Bước 1: Tạo một bộ cho các giá trị zip từ tệp:

output = set()

with open(filename) as f:
  for line in f:
    output.add(line.split('|')[8]  # 9th item in the split string is "ZIP" value

zip_list = list(output)  # List is length of 45,292

Bước 2: Đã tạo danh sách "0", cùng độ dài với danh sách đầu tiên:

zero_zip = [0]*len(zip_list)

Bước 3: Đã tạo một từ điển (với tất cả các số 0) từ hai danh sách đó:

zip_dict = dict(zip(zip_list, zero_zip))

Bước 4: Cuối cùng tôi lại chạy qua tệp, lần này cập nhật Dict mà tôi vừa tạo:

with open(filename) as f:
    next(f)  # skip first line, which contains headers
    for line in f:
        zip_dict[line.split('|')[8]] +=1

Tôi đã nhận được kết quả cuối cùng nhưng tự hỏi nếu có một cách đơn giản hơn. Cảm ơn tất cả.

Tạo một tài khoản để theo dõi các cộng đồng yêu thích của bạn và bắt đầu tham gia vào các cuộc trò chuyện.

Tham gia Reddit

r/Python

Được đăng bởi 5 năm trước5 years ago

Lưu trữ

Chủ đề này được lưu trữ

Nhận xét mới không thể được đăng và phiếu bầu không thể được chọn

cấp độ 1

Python dicts là bảng băm. Sẽ mất miễn là máy tính của bạn tính toán băm cho phím. (Thời gian không đổi)

Điều đó có nghĩa là sẽ mất cùng một khoảng thời gian cho dù có 5 yếu tố trong một dict hay 5 triệu.

cấp độ 2

Bạn gần như đúng, bởi vì với 5 triệu bạn có xác suất va chạm băm rất cao sẽ thoái hóa thành một số tìm kiếm. Nó không tệ bằng việc tìm kiếm một mảng chưa được phân loại, nhưng nó sẽ chậm hơn với 5 yếu tố dict. Tuy nhiên, nó sẽ gần như giống nhau nếu bạn có 5 triệu hoặc 2 triệu hoặc 8 triệu.will be slower than with a 5 element dict.
However, it will be roughly the same if you have 5 million or 2 million or 8 million.

cấp độ 1

Python dicts là bảng băm. Sẽ mất miễn là máy tính của bạn tính toán băm cho phím. (Thời gian không đổi)5 yr. ago · edited 5 yr. ago

Điều đó có nghĩa là sẽ mất cùng một khoảng thời gian cho dù có 5 yếu tố trong một dict hay 5 triệu.

cấp độ 2

Bạn gần như đúng, bởi vì với 5 triệu bạn có xác suất va chạm băm rất cao sẽ thoái hóa thành một số tìm kiếm. Nó không tệ bằng việc tìm kiếm một mảng chưa được phân loại, nhưng nó sẽ chậm hơn với 5 yếu tố dict. Tuy nhiên, nó sẽ gần như giống nhau nếu bạn có 5 triệu hoặc 2 triệu hoặc 8 triệu.

· 5 năm. trước · chỉnh sửa 5 năm. trước kia

cấp độ 2

Bạn gần như đúng, bởi vì với 5 triệu bạn có xác suất va chạm băm rất cao sẽ thoái hóa thành một số tìm kiếm. Nó không tệ bằng việc tìm kiếm một mảng chưa được phân loại, nhưng nó sẽ chậm hơn với 5 yếu tố dict. Tuy nhiên, nó sẽ gần như giống nhau nếu bạn có 5 triệu hoặc 2 triệu hoặc 8 triệu.

cấp độ 1

Python dicts là bảng băm. Sẽ mất miễn là máy tính của bạn tính toán băm cho phím. (Thời gian không đổi)

Điều đó có nghĩa là sẽ mất cùng một khoảng thời gian cho dù có 5 yếu tố trong một dict hay 5 triệu.

https://wiki.python.org/moin/TimeComplexity

cấp độ 2

[deleted]

Python dicts là bảng băm. Sẽ mất miễn là máy tính của bạn tính toán băm cho phím. (Thời gian không đổi)5 yr. ago · edited 5 yr. ago

Trong thực tế, điều đó không đúng. Tôi đã học được hiệu suất viết phê bình này C. Mặc dù lý thuyết là đúng và nên hướng dẫn sự lựa chọn của bạn về thuật toán, nhưng nó không tính đến thực tế của phần cứng hoặc thực hiện (ví dụ như va chạm).

Tất nhiên đây là Python vì vậy nó có thể không quan trọng quá nhiều trong hầu hết các trường hợp. Mặc dù tôi đã có nó xảy ra với tôi, nhưng không phải với từ điển.

Bên cạnh tuyên bố

>>> # Measure some strings:
... words = ['cat', 'window', 'defenestrate']
>>> for w in words:
...     print(w, len(w))
...
cat 3
window 6
defenestrate 12

9 vừa được giới thiệu, Python sử dụng các câu lệnh điều khiển dòng chảy thông thường được biết từ các ngôn ngữ khác, với một số vòng xoắn.

4.1. # Create a sample collection users = {'Hans': 'active', 'Éléonore': 'inactive', '景太郎': 'active'} # Strategy: Iterate over a copy for user, status in users.copy().items(): if status == 'inactive': del users[user] # Strategy: Create a new collection active_users = {} for user, status in users.items(): if status == 'active': active_users[user] = status 0 Câu lệnh# Create a sample collection users = {'Hans': 'active', 'Éléonore': 'inactive', '景太郎': 'active'} # Strategy: Iterate over a copy for user, status in users.copy().items(): if status == 'inactive': del users[user] # Strategy: Create a new collection active_users = {} for user, status in users.items(): if status == 'active': active_users[user] = status 0 Statements¶

Có lẽ loại tuyên bố nổi tiếng nhất là tuyên bố

# Create a sample collection
users = {'Hans': 'active', 'Éléonore': 'inactive', '景太郎': 'active'}

# Strategy:  Iterate over a copy
for user, status in users.copy().items():
    if status == 'inactive':
        del users[user]

# Strategy:  Create a new collection
active_users = {}
for user, status in users.items():
    if status == 'active':
        active_users[user] = status

0. Ví dụ:

>>> x = int(input("Please enter an integer: "))
Please enter an integer: 42
>>> if x < 0:
...     x = 0
...     print('Negative changed to zero')
... elif x == 0:
...     print('Zero')
... elif x == 1:
...     print('Single')
... else:
...     print('More')
...
More

Có thể không có hoặc nhiều phần

# Create a sample collection
users = {'Hans': 'active', 'Éléonore': 'inactive', '景太郎': 'active'}

# Strategy:  Iterate over a copy
for user, status in users.copy().items():
    if status == 'inactive':
        del users[user]

# Strategy:  Create a new collection
active_users = {}
for user, status in users.items():
    if status == 'active':
        active_users[user] = status

2, và phần

# Create a sample collection
users = {'Hans': 'active', 'Éléonore': 'inactive', '景太郎': 'active'}

# Strategy:  Iterate over a copy
for user, status in users.copy().items():
    if status == 'inactive':
        del users[user]

# Strategy:  Create a new collection
active_users = {}
for user, status in users.items():
    if status == 'active':
        active_users[user] = status

3 là tùy chọn. Từ khóa ‘

# Create a sample collection
users = {'Hans': 'active', 'Éléonore': 'inactive', '景太郎': 'active'}

# Strategy:  Iterate over a copy
for user, status in users.copy().items():
    if status == 'inactive':
        del users[user]

# Strategy:  Create a new collection
active_users = {}
for user, status in users.items():
    if status == 'active':
        active_users[user] = status

2 là viết tắt của‘ nếu không, và rất hữu ích để tránh vết lõm quá mức. Một trình tự

# Create a sample collection
users = {'Hans': 'active', 'Éléonore': 'inactive', '景太郎': 'active'}

# Strategy:  Iterate over a copy
for user, status in users.copy().items():
    if status == 'inactive':
        del users[user]

# Strategy:  Create a new collection
active_users = {}
for user, status in users.items():
    if status == 'active':
        active_users[user] = status

0 ____ ____62

Nếu bạn có thể so sánh cùng một giá trị với một số hằng số hoặc kiểm tra các loại hoặc thuộc tính cụ thể, bạn cũng có thể thấy câu lệnh

>>> for i in range(5):
...     print(i)
...
0
1
2
3
4

0 hữu ích. Để biết thêm chi tiết, hãy xem các câu lệnh khớp.match Statements.

4.2. >>> for i in range(5): ... print(i) ... 0 1 2 3 4 1 Báo cáo Jor>>> for i in range(5): ... print(i) ... 0 1 2 3 4 1 Statements¶

Tuyên bố

>>> for i in range(5):
...     print(i)
...
0
1
2
3
4

1 trong Python khác một chút so với những gì bạn có thể quen trong C hoặc Pascal. Thay vì luôn lặp đi lặp lại về sự tiến triển số học của các số (như trong pascal) hoặc cung cấp cho người dùng khả năng xác định cả bước lặp và điều kiện tạm dừng (như C), câu lệnh

>>> for i in range(5):
...     print(i)
...
0
1
2
3
4

1 của Python lặp lại các mục của bất kỳ chuỗi nào (danh sách hoặc danh sách một chuỗi), theo thứ tự chúng xuất hiện trong chuỗi. Ví dụ (không có ý định chơi chữ):

>>> # Measure some strings:
... words = ['cat', 'window', 'defenestrate']
>>> for w in words:
...     print(w, len(w))
...
cat 3
window 6
defenestrate 12

Mã sửa đổi một bộ sưu tập trong khi lặp lại trên cùng một bộ sưu tập có thể là khó khăn để có được đúng. Thay vào đó, thường là lặp đi về phía trước để lặp qua một bản sao của bộ sưu tập hoặc để tạo một bộ sưu tập mới:

# Create a sample collection
users = {'Hans': 'active', 'Éléonore': 'inactive', '景太郎': 'active'}

# Strategy:  Iterate over a copy
for user, status in users.copy().items():
    if status == 'inactive':
        del users[user]

# Strategy:  Create a new collection
active_users = {}
for user, status in users.items():
    if status == 'active':
        active_users[user] = status

4.3. Hàm >>> for i in range(5): ... print(i) ... 0 1 2 3 4 4The >>> for i in range(5): ... print(i) ... 0 1 2 3 4 4 Function¶

Nếu bạn cần lặp lại một chuỗi các số, hàm tích hợp

>>> for i in range(5):
...     print(i)
...
0
1
2
3
4

4 có ích. Nó tạo ra các tiến trình số học:

>>> for i in range(5):
...     print(i)
...
0
1
2
3
4

Điểm cuối đã cho không bao giờ là một phần của chuỗi được tạo ra;

>>> for i in range(5):
...     print(i)
...
0
1
2
3
4

6 tạo ra 10 giá trị, các chỉ số pháp lý cho các mục có chuỗi độ dài 10. Có thể để phạm vi bắt đầu ở một số khác hoặc để chỉ định một mức tăng khác (thậm chí âm; đôi khi điều này được gọi là ‘bước,):

>>> list(range(5, 10))
[5, 6, 7, 8, 9]

>>> list(range(0, 10, 3))
[0, 3, 6, 9]

>>> list(range(-10, -100, -30))
[-10, -40, -70]

Để lặp lại các chỉ số của một chuỗi, bạn có thể kết hợp

>>> for i in range(5):
...     print(i)
...
0
1
2
3
4

4 và

>>> for i in range(5):
...     print(i)
...
0
1
2
3
4

8 như sau:

>>> a = ['Mary', 'had', 'a', 'little', 'lamb']
>>> for i in range(len(a)):
...     print(i, a[i])
...
0 Mary
1 had
2 a
3 little
4 lamb

Tuy nhiên, trong hầu hết các trường hợp như vậy, việc sử dụng chức năng

>>> for i in range(5):
...     print(i)
...
0
1
2
3
4

9 là thuận tiện, xem các kỹ thuật lặp.Looping Techniques.

Một điều kỳ lạ xảy ra nếu bạn chỉ in một phạm vi:

zero_zip = [0]*len(zip_list)

0

Theo nhiều cách, đối tượng được trả về bởi

>>> for i in range(5):
...     print(i)
...
0
1
2
3
4

4 hành xử như thể đó là một danh sách, nhưng thực tế nó không phải là. Đó là một đối tượng trả về các mục liên tiếp của chuỗi mong muốn khi bạn lặp lại nó, nhưng nó không thực sự tạo ra danh sách, do đó tiết kiệm không gian.

Chúng tôi nói một đối tượng như vậy là có thể sử dụng được, nghĩa là phù hợp như một mục tiêu cho các chức năng và cấu trúc mong đợi một cái gì đó mà chúng có thể có được các mặt hàng liên tiếp cho đến khi nguồn cung bị cạn kiệt. Chúng tôi đã thấy rằng câu lệnh

>>> for i in range(5):
...     print(i)
...
0
1
2
3
4

1 là một cấu trúc như vậy, trong khi một ví dụ về một hàm có thể điều chỉnh được là

>>> list(range(5, 10))
[5, 6, 7, 8, 9]

>>> list(range(0, 10, 3))
[0, 3, 6, 9]

>>> list(range(-10, -100, -30))
[-10, -40, -70]

2:iterable, that is, suitable as a target for functions and constructs that expect something from which they can obtain successive items until the supply is exhausted. We have seen that the

>>> for i in range(5):
...     print(i)
...
0
1
2
3
4

1 statement is such a construct, while an example of a function that takes an iterable is

>>> list(range(5, 10))
[5, 6, 7, 8, 9]

>>> list(range(0, 10, 3))
[0, 3, 6, 9]

>>> list(range(-10, -100, -30))
[-10, -40, -70]

2:

zero_zip = [0]*len(zip_list)

1

Sau đó, chúng ta sẽ thấy nhiều chức năng trả về Iterables và lấy Iterables làm đối số. Trong các cấu trúc dữ liệu chương, chúng tôi sẽ thảo luận chi tiết hơn về

>>> list(range(5, 10))
[5, 6, 7, 8, 9]

>>> list(range(0, 10, 3))
[0, 3, 6, 9]

>>> list(range(-10, -100, -30))
[-10, -40, -70]

3.Data Structures, we will discuss in more detail about

>>> list(range(5, 10))
[5, 6, 7, 8, 9]

>>> list(range(0, 10, 3))
[0, 3, 6, 9]

>>> list(range(-10, -100, -30))
[-10, -40, -70]

3.

4.4. Các câu lệnh >>> list(range(5, 10)) [5, 6, 7, 8, 9] >>> list(range(0, 10, 3)) [0, 3, 6, 9] >>> list(range(-10, -100, -30)) [-10, -40, -70] 4 và >>> list(range(5, 10)) [5, 6, 7, 8, 9] >>> list(range(0, 10, 3)) [0, 3, 6, 9] >>> list(range(-10, -100, -30)) [-10, -40, -70] 5 và các điều khoản # Create a sample collection users = {'Hans': 'active', 'Éléonore': 'inactive', '景太郎': 'active'} # Strategy: Iterate over a copy for user, status in users.copy().items(): if status == 'inactive': del users[user] # Strategy: Create a new collection active_users = {} for user, status in users.items(): if status == 'active': active_users[user] = status 3 trên Loops¶>>> list(range(5, 10)) [5, 6, 7, 8, 9] >>> list(range(0, 10, 3)) [0, 3, 6, 9] >>> list(range(-10, -100, -30)) [-10, -40, -70] 4 and >>> list(range(5, 10)) [5, 6, 7, 8, 9] >>> list(range(0, 10, 3)) [0, 3, 6, 9] >>> list(range(-10, -100, -30)) [-10, -40, -70] 5 Statements, and # Create a sample collection users = {'Hans': 'active', 'Éléonore': 'inactive', '景太郎': 'active'} # Strategy: Iterate over a copy for user, status in users.copy().items(): if status == 'inactive': del users[user] # Strategy: Create a new collection active_users = {} for user, status in users.items(): if status == 'active': active_users[user] = status 3 Clauses on Loops¶

Tuyên bố

>>> list(range(5, 10))
[5, 6, 7, 8, 9]

>>> list(range(0, 10, 3))
[0, 3, 6, 9]

>>> list(range(-10, -100, -30))
[-10, -40, -70]

4, như trong C, thoát ra khỏi vòng lặp

>>> for i in range(5):
...     print(i)
...
0
1
2
3
4

1 hoặc

>>> # Measure some strings:
... words = ['cat', 'window', 'defenestrate']
>>> for w in words:
...     print(w, len(w))
...
cat 3
window 6
defenestrate 12

9.

Các câu lệnh Loop có thể có mệnh đề

# Create a sample collection
users = {'Hans': 'active', 'Éléonore': 'inactive', '景太郎': 'active'}

# Strategy:  Iterate over a copy
for user, status in users.copy().items():
    if status == 'inactive':
        del users[user]

# Strategy:  Create a new collection
active_users = {}
for user, status in users.items():
    if status == 'active':
        active_users[user] = status

3; Nó được thực hiện khi vòng lặp chấm dứt thông qua sự kiệt sức của điều đó (với

>>> for i in range(5):
...     print(i)
...
0
1
2
3
4

1) hoặc khi điều kiện trở thành sai (với

>>> # Measure some strings:
... words = ['cat', 'window', 'defenestrate']
>>> for w in words:
...     print(w, len(w))
...
cat 3
window 6
defenestrate 12

9), nhưng không phải khi vòng lặp bị chấm dứt bởi một câu lệnh

>>> list(range(5, 10))
[5, 6, 7, 8, 9]

>>> list(range(0, 10, 3))
[0, 3, 6, 9]

>>> list(range(-10, -100, -30))
[-10, -40, -70]

4. Điều này được minh họa bằng vòng lặp sau, tìm kiếm số nguyên tố:

zero_zip = [0]*len(zip_list)

2

.not the

# Create a sample collection
users = {'Hans': 'active', 'Éléonore': 'inactive', '景太郎': 'active'}

# Strategy:  Iterate over a copy
for user, status in users.copy().items():
    if status == 'inactive':
        del users[user]

# Strategy:  Create a new collection
active_users = {}
for user, status in users.items():
    if status == 'active':
        active_users[user] = status

0 statement.)

Khi được sử dụng với một vòng lặp, mệnh đề

# Create a sample collection
users = {'Hans': 'active', 'Éléonore': 'inactive', '景太郎': 'active'}

# Strategy:  Iterate over a copy
for user, status in users.copy().items():
    if status == 'inactive':
        del users[user]

# Strategy:  Create a new collection
active_users = {}
for user, status in users.items():
    if status == 'active':
        active_users[user] = status

3 có nhiều điểm chung với mệnh đề

# Create a sample collection
users = {'Hans': 'active', 'Éléonore': 'inactive', '景太郎': 'active'}

# Strategy:  Iterate over a copy
for user, status in users.copy().items():
    if status == 'inactive':
        del users[user]

# Strategy:  Create a new collection
active_users = {}
for user, status in users.items():
    if status == 'active':
        active_users[user] = status

3 của câu lệnh

>>> a = ['Mary', 'had', 'a', 'little', 'lamb']
>>> for i in range(len(a)):
...     print(i, a[i])
...
0 Mary
1 had
2 a
3 little
4 lamb

9 so với các câu lệnh

# Create a sample collection
users = {'Hans': 'active', 'Éléonore': 'inactive', '景太郎': 'active'}

# Strategy:  Iterate over a copy
for user, status in users.copy().items():
    if status == 'inactive':
        del users[user]

# Strategy:  Create a new collection
active_users = {}
for user, status in users.items():
    if status == 'active':
        active_users[user] = status

0: Điều khoản

# Create a sample collection
users = {'Hans': 'active', 'Éléonore': 'inactive', '景太郎': 'active'}

# Strategy:  Iterate over a copy
for user, status in users.copy().items():
    if status == 'inactive':
        del users[user]

# Strategy:  Create a new collection
active_users = {}
for user, status in users.items():
    if status == 'active':
        active_users[user] = status

3 của

>>> a = ['Mary', 'had', 'a', 'little', 'lamb']
>>> for i in range(len(a)):
...     print(i, a[i])
...
0 Mary
1 had
2 a
3 little
4 lamb

9 xảy ra. Để biết thêm về tuyên bố và ngoại lệ

>>> a = ['Mary', 'had', 'a', 'little', 'lamb']
>>> for i in range(len(a)):
...     print(i, a[i])
...
0 Mary
1 had
2 a
3 little
4 lamb

9, hãy xem các ngoại lệ xử lý.Handling Exceptions.

Tuyên bố

>>> list(range(5, 10))
[5, 6, 7, 8, 9]

>>> list(range(0, 10, 3))
[0, 3, 6, 9]

>>> list(range(-10, -100, -30))
[-10, -40, -70]

5, cũng mượn từ C, tiếp tục với lần lặp tiếp theo của vòng lặp:

zero_zip = [0]*len(zip_list)

3

4.5. zero_zip = [0]len(zip_list) 07 Báo cáo Jorzero_zip = [0]len(zip_list) 07 Statements¶

Tuyên bố

zero_zip = [0]*len(zip_list)

07 không làm gì cả. Nó có thể được sử dụng khi một câu lệnh được yêu cầu về mặt cú pháp nhưng chương trình không yêu cầu hành động. Ví dụ:

zero_zip = [0]*len(zip_list)

4

Điều này thường được sử dụng để tạo các lớp tối thiểu:

zero_zip = [0]*len(zip_list)

5

Một nơi khác

zero_zip = [0]*len(zip_list)

07 có thể được sử dụng là một người giữ chỗ cho một chức năng hoặc cơ thể có điều kiện khi bạn đang làm việc trên mã mới, cho phép bạn tiếp tục suy nghĩ ở cấp độ trừu tượng hơn.

zero_zip = [0]*len(zip_list)

07 âm thầm bị bỏ qua:

zero_zip = [0]*len(zip_list)

6

4.6. >>> for i in range(5): ... print(i) ... 0 1 2 3 4 0 Báo cáo Jor>>> for i in range(5): ... print(i) ... 0 1 2 3 4 0 Statements¶

Một câu lệnh

>>> for i in range(5):
...     print(i)
...
0
1
2
3
4

0 lấy một biểu thức và so sánh giá trị của nó với các mẫu liên tiếp được đưa ra dưới dạng một hoặc nhiều khối trường hợp. Điều này tương tự hời hợt với câu lệnh Switch trong C, Java hoặc JavaScript (và nhiều ngôn ngữ khác), nhưng nó giống với khớp mẫu phù hợp bằng các ngôn ngữ như Rust hoặc Haskell. Chỉ mẫu đầu tiên phù hợp được thực thi và nó cũng có thể trích xuất các thành phần (phần tử trình tự hoặc thuộc tính đối tượng) từ giá trị thành các biến.

Hình thức đơn giản nhất so sánh giá trị chủ đề với một hoặc nhiều chữ:

zero_zip = [0]*len(zip_list)

7

Lưu ý Khối cuối cùng: Tên biến có thể thay đổi

zero_zip = [0]*len(zip_list)

13 hoạt động như một ký tự đại diện và không bao giờ thất bại để phù hợp. Nếu không có trường hợp nào phù hợp, không có chi nhánh nào được thực hiện.

Bạn có thể kết hợp một số chữ theo một mẫu bằng cách sử dụng

zero_zip = [0]*len(zip_list)

14 (về hoặc hoặc):

zero_zip = [0]*len(zip_list)

8

Các mẫu có thể trông giống như các bài tập giải nén và có thể được sử dụng để liên kết các biến:

zero_zip = [0]*len(zip_list)

9

Nghiên cứu một cách cẩn thận! Mẫu đầu tiên có hai chữ, và có thể được coi là một phần mở rộng của mẫu theo nghĩa đen được hiển thị ở trên. Nhưng hai mẫu tiếp theo kết hợp một nghĩa đen và một biến, và biến liên kết một giá trị từ đối tượng (

zero_zip = [0]*len(zip_list)

15). Mẫu thứ tư nắm bắt hai giá trị, làm cho nó tương tự về mặt khái niệm với gán giải nén

zero_zip = [0]*len(zip_list)

16.

Nếu bạn đang sử dụng các lớp để cấu trúc dữ liệu của mình, bạn có thể sử dụng tên lớp theo sau là danh sách đối số giống như một hàm tạo, nhưng với khả năng nắm bắt các thuộc tính thành các biến:

zip_dict = dict(zip(zip_list, zero_zip))

0

Bạn có thể sử dụng các tham số vị trí với một số lớp tích hợp cung cấp đặt hàng cho các thuộc tính của chúng (ví dụ: DataClasses). Bạn cũng có thể xác định một vị trí cụ thể cho các thuộc tính trong các mẫu bằng cách đặt thuộc tính đặc biệt

zero_zip = [0]*len(zip_list)

17 trong các lớp của bạn. Nếu nó được đặt thành ((X X,

zip_dict = dict(zip(zip_list, zero_zip))

1

Một cách được đề xuất để đọc các mẫu là xem chúng như một hình thức mở rộng của những gì bạn sẽ đặt ở bên trái của một bài tập, để hiểu các biến nào sẽ được đặt thành những gì. Chỉ các tên độc lập (như

zero_zip = [0]*len(zip_list)

19 ở trên) được gán cho một câu lệnh khớp. Các tên chấm chấm (như

zero_zip = [0]*len(zip_list)

21), tên thuộc tính (tên

zero_zip = [0]*len(zip_list)

22 và

zero_zip = [0]*len(zip_list)

23 ở trên) hoặc tên lớp (được công nhận bởi ((()) bên cạnh chúng như

zero_zip = [0]*len(zip_list)

24 ở trên) không bao giờ được gán.

Các mẫu có thể được lồng tùy ý. Ví dụ: nếu chúng ta có một danh sách ngắn các điểm, chúng ta có thể khớp nó như thế này:

zip_dict = dict(zip(zip_list, zero_zip))

2

Chúng ta có thể thêm một mệnh đề

# Create a sample collection
users = {'Hans': 'active', 'Éléonore': 'inactive', '景太郎': 'active'}

# Strategy:  Iterate over a copy
for user, status in users.copy().items():
    if status == 'inactive':
        del users[user]

# Strategy:  Create a new collection
active_users = {}
for user, status in users.items():
    if status == 'active':
        active_users[user] = status

0 vào một mẫu, được gọi là một người bảo vệ. Nếu người bảo vệ sai,

>>> for i in range(5):
...     print(i)
...
0
1
2
3
4

0 tiếp tục thử khối trường hợp tiếp theo. Lưu ý rằng việc bắt giá trị xảy ra trước khi người bảo vệ được đánh giá:

zip_dict = dict(zip(zip_list, zero_zip))

3

Một số tính năng chính khác của câu lệnh này:

Giống như giải nén các bài tập, các mẫu Tuple và List có cùng một ý nghĩa và thực sự phù hợp với các chuỗi tùy ý. Một ngoại lệ quan trọng là họ không phù hợp với trình lặp hoặc dây.
Các mẫu chuỗi hỗ trợ mở rộng Giải nén:
```
zero_zip = [0]*len(zip_list)
```
27 và
```
zero_zip = [0]*len(zip_list)
```
28 hoạt động tương tự như các bài tập giải nén. Tên sau
```
zero_zip = [0]*len(zip_list)
```
29 cũng có thể là
```
zero_zip = [0]*len(zip_list)
```
13, do đó
```
zero_zip = [0]*len(zip_list)
```
31 khớp với một chuỗi ít nhất hai mục mà không ràng buộc các mục còn lại.
Các mẫu ánh xạ:
```
zero_zip = [0]*len(zip_list)
```
32 nắm bắt các giá trị
```
zero_zip = [0]*len(zip_list)
```
33 và
```
zero_zip = [0]*len(zip_list)
```
34 từ một từ điển. Không giống như các mẫu trình tự, các khóa phụ bị bỏ qua. Một việc giải nén như
```
zero_zip = [0]*len(zip_list)
```
35 cũng được hỗ trợ. (Nhưng
```
zero_zip = [0]*len(zip_list)
```
36 sẽ là dự phòng, vì vậy nó không được phép.)
Tiểu nhà có thể được ghi lại bằng từ khóa
```
zero_zip = [0]*len(zip_list)
```
37:
```
zip_dict = dict(zip(zip_list, zero_zip))  
```
4
sẽ nắm bắt phần tử thứ hai của đầu vào là
```
zero_zip = [0]*len(zip_list)
```
38 (miễn là đầu vào là một chuỗi hai điểm)
Hầu hết các chữ được so sánh bằng sự bình đẳng, tuy nhiên các singletons
```
zero_zip = [0]*len(zip_list)
```
39,
```
zero_zip = [0]*len(zip_list)
```
40 và
```
zero_zip = [0]*len(zip_list)
```
41 được so sánh bằng danh tính.
Các mẫu có thể sử dụng hằng số được đặt tên. Đây phải là những cái tên chấm để ngăn chúng được hiểu là biến bắt giữ:
```
zip_dict = dict(zip(zip_list, zero_zip))  
```
5

Để giải thích chi tiết hơn và các ví dụ bổ sung, bạn có thể xem xét PEP 636 được viết theo định dạng hướng dẫn.PEP 636 which is written in a tutorial format.

4.7. Xác định chức năng JoDefining Functions¶

Chúng ta có thể tạo một chức năng viết chuỗi Fibonacci vào một ranh giới tùy ý:

zip_dict = dict(zip(zip_list, zero_zip))

6

Từ khóa

zero_zip = [0]*len(zip_list)

42 giới thiệu một định nghĩa chức năng. Nó phải được theo sau bởi tên hàm và danh sách dấu ngoặc đơn của các tham số chính thức. Các câu lệnh tạo thành phần thân của hàm bắt đầu ở dòng tiếp theo và phải được thụt vào.

Câu lệnh đầu tiên của cơ thể chức năng có thể tùy ý là một chuỗi theo nghĩa đen; Chuỗi này theo nghĩa đen là chuỗi tài liệu của chức năng, hoặc DocString. . Nó thực hành tốt để bao gồm các tài liệu trong mã mà bạn viết, vì vậy hãy tạo thói quen cho nó.Documentation Strings.) There are tools which use docstrings to automatically produce online or printed documentation, or to let the user interactively browse through code; it’s good practice to include docstrings in code that you write, so make a habit of it.

Việc thực hiện một hàm giới thiệu một bảng biểu tượng mới được sử dụng cho các biến cục bộ của hàm. Chính xác hơn, tất cả các bài tập biến trong một hàm lưu trữ giá trị trong bảng ký hiệu cục bộ; Trong khi các tham chiếu biến đổi đầu tiên trong bảng biểu tượng cục bộ, thì trong các bảng ký hiệu cục bộ của các hàm bao quanh, sau đó trong bảng biểu tượng toàn cầu và cuối cùng trong bảng các tên tích hợp. Do đó, các biến và biến toàn cầu của các hàm bao quanh không thể được gán trực tiếp một giá trị trong một hàm (trừ khi, đối với các biến toàn cầu, được đặt tên trong câu lệnh

zero_zip = [0]*len(zip_list)

43, hoặc, đối với các biến số của các hàm, được đặt tên trong câu lệnh

zero_zip = [0]*len(zip_list)

44), mặc dù chúng có thể là tham chiếu.

Các tham số thực tế (đối số) cho một cuộc gọi hàm được giới thiệu trong bảng ký hiệu cục bộ của hàm được gọi là khi nó được gọi; Do đó, các đối số được truyền bằng cách sử dụng cuộc gọi theo giá trị (trong đó giá trị luôn là tham chiếu đối tượng, không phải là giá trị của đối tượng). 1 Khi một hàm gọi hàm khác hoặc tự gọi theo cách đệ quy, một bảng ký hiệu cục bộ mới được tạo cho cuộc gọi đó.

Một định nghĩa chức năng liên kết tên hàm với đối tượng hàm trong bảng ký hiệu hiện tại. Trình thông dịch nhận ra đối tượng được chỉ ra bởi tên đó là hàm do người dùng xác định. Các tên khác cũng có thể trỏ đến cùng đối tượng chức năng đó và cũng có thể được sử dụng để truy cập chức năng:

zip_dict = dict(zip(zip_list, zero_zip))

7

Đến từ các ngôn ngữ khác, bạn có thể phản đối rằng

zero_zip = [0]*len(zip_list)

45 không phải là một hàm mà là một thủ tục vì nó không trả về một giá trị. Trên thực tế, ngay cả các chức năng mà không có câu lệnh

zero_zip = [0]*len(zip_list)

46 trả về một giá trị, mặc dù là một câu nói khá nhàm chán. Giá trị này được gọi là

zero_zip = [0]*len(zip_list)

41 (nó là một tên tích hợp). Viết giá trị

zero_zip = [0]*len(zip_list)

41 thường được trình thông dịch triệt tiêu nếu nó là giá trị duy nhất được viết. Bạn có thể thấy nó nếu bạn thực sự muốn sử dụng

zero_zip = [0]*len(zip_list)

49:

zip_dict = dict(zip(zip_list, zero_zip))

8

Thật đơn giản để viết một hàm trả về danh sách các số của loạt Fibonacci, thay vì in nó:

zip_dict = dict(zip(zip_list, zero_zip))

9

Ví dụ này, như thường lệ, chứng minh một số tính năng Python mới:

Câu lệnh
```
zero_zip = [0]*len(zip_list)
```
46 trả về với giá trị từ một hàm.
```
zero_zip = [0]*len(zip_list)
```
46 mà không có đối số biểu thức trả về
```
zero_zip = [0]*len(zip_list)
```
41. Rơi ra khỏi cuối một hàm cũng trả về
```
zero_zip = [0]*len(zip_list)
```
41.
Câu lệnh
```
zero_zip = [0]*len(zip_list)
```
54 gọi một phương thức của đối tượng danh sách
```
zero_zip = [0]*len(zip_list)
```
55. Một phương pháp là một hàm ‘thuộc về một đối tượng và được đặt tên là
```
zero_zip = [0]*len(zip_list)
```
56, trong đó
```
zero_zip = [0]*len(zip_list)
```
57 là một số đối tượng (đây có thể là một biểu thức) và
```
zero_zip = [0]*len(zip_list)
```
58 là tên của một phương thức được xác định bởi loại đối tượng. Các loại khác nhau xác định các phương pháp khác nhau. Các phương pháp của các loại khác nhau có thể có cùng tên mà không gây ra sự mơ hồ. . Nó thêm một yếu tố mới ở cuối danh sách. Trong ví dụ này, nó tương đương với
```
zero_zip = [0]*len(zip_list)
```
60, nhưng hiệu quả hơn.Classes) The method
```
zero_zip = [0]*len(zip_list)
```
59 shown in the example is defined for list objects; it adds a new element at the end of the list. In this example it is equivalent to
```
zero_zip = [0]*len(zip_list)
```
60, but more efficient.

4.8. Thêm về việc xác định chức năng JoMore on Defining Functions¶

Cũng có thể xác định các chức năng với số lượng đối số thay đổi. Có ba hình thức, có thể được kết hợp.

4.8.1. Giá trị đối số mặc định JoDefault Argument Values¶

Biểu mẫu hữu ích nhất là chỉ định giá trị mặc định cho một hoặc nhiều đối số. Điều này tạo ra một hàm có thể được gọi với ít đối số hơn nó được xác định để cho phép. Ví dụ:

with open(filename) as f:
    next(f)  # skip first line, which contains headers
    for line in f:
        zip_dict[line.split('|')[8]] +=1

0

Chức năng này có thể được gọi theo nhiều cách:

Chỉ đưa ra đối số bắt buộc:
```
zero_zip = [0]*len(zip_list)
```
61
Đưa ra một trong những đối số tùy chọn:
```
zero_zip = [0]*len(zip_list)
```
62
hoặc thậm chí đưa ra tất cả các lập luận:
```
zero_zip = [0]*len(zip_list)
```
63

Ví dụ này cũng giới thiệu từ khóa

zero_zip = [0]*len(zip_list)

64. Điều này kiểm tra xem một chuỗi có chứa một giá trị nhất định hay không.

Các giá trị mặc định được đánh giá tại điểm định nghĩa hàm trong phạm vi xác định, do đó

with open(filename) as f:
    next(f)  # skip first line, which contains headers
    for line in f:
        zip_dict[line.split('|')[8]] +=1

1

Sẽ in

zero_zip = [0]*len(zip_list)

65.

Cảnh báo quan trọng: Giá trị mặc định chỉ được đánh giá một lần. Điều này tạo ra sự khác biệt khi mặc định là một đối tượng có thể thay đổi như danh sách, từ điển hoặc phiên bản của hầu hết các lớp. Ví dụ: hàm sau tích lũy các đối số được truyền cho nó trong các cuộc gọi tiếp theo: The default value is evaluated only once. This makes a difference when the default is a mutable object such as a list, dictionary, or instances of most classes. For example, the following function accumulates the arguments passed to it on subsequent calls:

with open(filename) as f:
    next(f)  # skip first line, which contains headers
    for line in f:
        zip_dict[line.split('|')[8]] +=1

2

Điều này sẽ in

Nếu bạn không muốn mặc định được chia sẻ giữa các cuộc gọi tiếp theo, bạn có thể viết chức năng như thế này: thay vào đó:

with open(filename) as f:
    next(f)  # skip first line, which contains headers
    for line in f:
        zip_dict[line.split('|')[8]] +=1

3

4.8.2. Từ khóa đối sốKeyword Arguments¶

Các chức năng cũng có thể được gọi là bằng cách sử dụng các đối số từ khóa của mẫu

zero_zip = [0]*len(zip_list)

66. Chẳng hạn, chức năng sau:keyword arguments of the form

zero_zip = [0]*len(zip_list)

66. For instance, the following function:

with open(filename) as f:
    next(f)  # skip first line, which contains headers
    for line in f:
        zip_dict[line.split('|')[8]] +=1

4

Chấp nhận một đối số bắt buộc (

zero_zip = [0]*len(zip_list)

67) và ba đối số tùy chọn (

zero_zip = [0]*len(zip_list)

68,

zero_zip = [0]*len(zip_list)

69 và

zero_zip = [0]*len(zip_list)

70). Hàm này có thể được gọi theo bất kỳ cách nào sau đây:

with open(filename) as f:
    next(f)  # skip first line, which contains headers
    for line in f:
        zip_dict[line.split('|')[8]] +=1

5

Nhưng tất cả các cuộc gọi sau đây sẽ không hợp lệ:

with open(filename) as f:
    next(f)  # skip first line, which contains headers
    for line in f:
        zip_dict[line.split('|')[8]] +=1

6

Trong một cuộc gọi chức năng, các đối số từ khóa phải tuân theo các đối số vị trí. Tất cả các đối số từ khóa được truyền phải khớp với một trong các đối số được chấp nhận bởi hàm (ví dụ:

zero_zip = [0]*len(zip_list)

71 không phải là một đối số hợp lệ cho hàm

zero_zip = [0]*len(zip_list)

72) và thứ tự của chúng không quan trọng. Điều này cũng bao gồm các đối số không tùy chọn (ví dụ:

zero_zip = [0]*len(zip_list)

73 cũng hợp lệ). Không có đối số có thể nhận được một giá trị nhiều hơn một lần. Ở đây, một ví dụ thất bại do hạn chế này:

with open(filename) as f:
    next(f)  # skip first line, which contains headers
    for line in f:
        zip_dict[line.split('|')[8]] +=1

7

Khi một tham số chính thức cuối cùng của mẫu

zero_zip = [0]*len(zip_list)

74 có mặt, nó sẽ nhận được một từ điển (xem các loại ánh xạ - Dict) chứa tất cả các đối số từ khóa ngoại trừ các đối số tương ứng với một tham số chính thức. Điều này có thể được kết hợp với một tham số chính thức của mẫu

zero_zip = [0]*len(zip_list)

75 (được mô tả trong tiểu mục tiếp theo) nhận được một bộ chứa các đối số vị trí ngoài danh sách tham số chính thức. (

zero_zip = [0]*len(zip_list)

75 phải xảy ra trước

zero_zip = [0]*len(zip_list)

74.) Ví dụ, nếu chúng ta xác định một hàm như thế này:Mapping Types — dict) containing all keyword arguments except for those corresponding to a formal parameter. This may be combined with a formal parameter of the form

zero_zip = [0]*len(zip_list)

75 (described in the next subsection) which receives a tuple containing the positional arguments beyond the formal parameter list. (

zero_zip = [0]*len(zip_list)

75 must occur before

zero_zip = [0]*len(zip_list)

74.) For example, if we define a function like this:

with open(filename) as f:
    next(f)  # skip first line, which contains headers
    for line in f:
        zip_dict[line.split('|')[8]] +=1

8

Nó có thể được gọi như thế này:

with open(filename) as f:
    next(f)  # skip first line, which contains headers
    for line in f:
        zip_dict[line.split('|')[8]] +=1

9

Và tất nhiên nó sẽ in:

>>> x = int(input("Please enter an integer: "))
Please enter an integer: 42
>>> if x < 0:
...     x = 0
...     print('Negative changed to zero')
... elif x == 0:
...     print('Zero')
... elif x == 1:
...     print('Single')
... else:
...     print('More')
...
More

0

Lưu ý rằng thứ tự trong đó các đối số từ khóa được in được đảm bảo để phù hợp với thứ tự mà chúng được cung cấp trong cuộc gọi chức năng.

4.8.3. Thông số đặc biệtSpecial parameters¶

Theo mặc định, các đối số có thể được chuyển đến hàm Python theo vị trí hoặc rõ ràng bằng từ khóa. Đối với khả năng đọc và hiệu suất, có ý nghĩa khi hạn chế cách các đối số có thể được thông qua để nhà phát triển chỉ cần nhìn vào định nghĩa chức năng để xác định xem các mục được truyền theo vị trí, theo vị trí hoặc từ khóa hoặc từ khóa.

Một định nghĩa chức năng có thể trông giống như:

>>> x = int(input("Please enter an integer: "))
Please enter an integer: 42
>>> if x < 0:
...     x = 0
...     print('Negative changed to zero')
... elif x == 0:
...     print('Zero')
... elif x == 1:
...     print('Single')
... else:
...     print('More')
...
More

1

trong đó

zero_zip = [0]*len(zip_list)

78 và

zero_zip = [0]*len(zip_list)

29 là tùy chọn. Nếu được sử dụng, các ký hiệu này chỉ ra loại tham số bằng cách các đối số có thể được truyền đến hàm: chỉ có vị trí, vị trí hoặc từ khóa và chỉ từ khóa. Các tham số từ khóa cũng được gọi là tham số được đặt tên.

4.8.3.1. Đối số về vị trí hoặc thông sốPositional-or-Keyword Arguments¶

Nếu

zero_zip = [0]*len(zip_list)

78 và

zero_zip = [0]*len(zip_list)

29 không có trong định nghĩa hàm, các đối số có thể được truyền đến một hàm theo vị trí hoặc từ khóa.

4.8.3.2. Tham số chỉ có vị tríPositional-Only Parameters¶

Nhìn vào điều này chi tiết hơn một chút, có thể đánh dấu các tham số nhất định là chỉ có vị trí. Nếu chỉ có vị trí, các tham số có vấn đề về thứ tự và các tham số không thể được truyền bằng từ khóa. Các tham số chỉ có vị trí được đặt trước một

zero_zip = [0]*len(zip_list)

78 (slash phía trước).

zero_zip = [0]*len(zip_list)

78 được sử dụng để phân tách hợp lý các tham số chỉ có vị trí với phần còn lại của các tham số. Nếu không có

zero_zip = [0]*len(zip_list)

78 trong định nghĩa hàm, không có tham số chỉ có vị trí.

Các tham số sau

zero_zip = [0]*len(zip_list)

78 có thể là từ vị trí hoặc từ khóa chỉ.

4.8.3.3. Đối số chỉ dành cho từ khóaKeyword-Only Arguments¶

Để đánh dấu các tham số là chỉ từ khóa, chỉ ra các tham số phải được truyền bằng đối số từ khóa, hãy đặt một

zero_zip = [0]*len(zip_list)

29 trong danh sách đối số ngay trước tham số chỉ từ khóa đầu tiên.

4.8.3.4. Ví dụ chức năng JoFunction Examples¶

Hãy xem xét các định nghĩa chức năng ví dụ sau đây chú ý đến các điểm đánh dấu

zero_zip = [0]*len(zip_list)

78 và

zero_zip = [0]*len(zip_list)

29:

>>> x = int(input("Please enter an integer: "))
Please enter an integer: 42
>>> if x < 0:
...     x = 0
...     print('Negative changed to zero')
... elif x == 0:
...     print('Zero')
... elif x == 1:
...     print('Single')
... else:
...     print('More')
...
More

2

Định nghĩa chức năng đầu tiên,

zero_zip = [0]*len(zip_list)

89, hình thức quen thuộc nhất, không có hạn chế nào đối với quy ước gọi và đối số có thể được truyền qua vị trí hoặc từ khóa:

>>> x = int(input("Please enter an integer: "))
Please enter an integer: 42
>>> if x < 0:
...     x = 0
...     print('Negative changed to zero')
... elif x == 0:
...     print('Zero')
... elif x == 1:
...     print('Single')
... else:
...     print('More')
...
More

3

Hàm thứ hai

zero_zip = [0]*len(zip_list)

90 bị hạn chế chỉ sử dụng các tham số vị trí vì có

zero_zip = [0]*len(zip_list)

78 trong định nghĩa chức năng:

>>> x = int(input("Please enter an integer: "))
Please enter an integer: 42
>>> if x < 0:
...     x = 0
...     print('Negative changed to zero')
... elif x == 0:
...     print('Zero')
... elif x == 1:
...     print('Single')
... else:
...     print('More')
...
More

4

Hàm thứ ba

zero_zip = [0]*len(zip_list)

92 chỉ cho phép các đối số từ khóa được biểu thị bằng

zero_zip = [0]*len(zip_list)

29 trong định nghĩa hàm:

>>> x = int(input("Please enter an integer: "))
Please enter an integer: 42
>>> if x < 0:
...     x = 0
...     print('Negative changed to zero')
... elif x == 0:
...     print('Zero')
... elif x == 1:
...     print('Single')
... else:
...     print('More')
...
More

5

Và lần cuối cùng sử dụng cả ba quy ước gọi trong cùng một định nghĩa chức năng:

>>> x = int(input("Please enter an integer: "))
Please enter an integer: 42
>>> if x < 0:
...     x = 0
...     print('Negative changed to zero')
... elif x == 0:
...     print('Zero')
... elif x == 1:
...     print('Single')
... else:
...     print('More')
...
More

6

Cuối cùng, hãy xem xét định nghĩa chức năng này có sự va chạm tiềm năng giữa đối số vị trí

zero_zip = [0]*len(zip_list)

94 và

zero_zip = [0]*len(zip_list)

95 có

zero_zip = [0]*len(zip_list)

94 làm chìa khóa:

>>> x = int(input("Please enter an integer: "))
Please enter an integer: 42
>>> if x < 0:
...     x = 0
...     print('Negative changed to zero')
... elif x == 0:
...     print('Zero')
... elif x == 1:
...     print('Single')
... else:
...     print('More')
...
More

7

Không có cuộc gọi nào có thể làm cho nó trả về

zero_zip = [0]*len(zip_list)

39 vì từ khóa

zero_zip = [0]*len(zip_list)

98 sẽ luôn liên kết với tham số đầu tiên. Ví dụ:

>>> x = int(input("Please enter an integer: "))
Please enter an integer: 42
>>> if x < 0:
...     x = 0
...     print('Negative changed to zero')
... elif x == 0:
...     print('Zero')
... elif x == 1:
...     print('Single')
... else:
...     print('More')
...
More

8

Nhưng sử dụng

zero_zip = [0]*len(zip_list)

78 (đối số chỉ có vị trí), có thể vì nó cho phép

zero_zip = [0]*len(zip_list)

94 làm đối số vị trí và

zero_zip = [0]*len(zip_list)

98 làm khóa trong các đối số từ khóa:

>>> x = int(input("Please enter an integer: "))
Please enter an integer: 42
>>> if x < 0:
...     x = 0
...     print('Negative changed to zero')
... elif x == 0:
...     print('Zero')
... elif x == 1:
...     print('Single')
... else:
...     print('More')
...
More

9

Nói cách khác, tên của các tham số chỉ có vị trí có thể được sử dụng trong

zero_zip = [0]*len(zip_list)

95 mà không có sự mơ hồ.

4.8.3.5. Tóm tắt lại¶Recap¶

Trường hợp sử dụng sẽ xác định sử dụng tham số nào trong định nghĩa hàm:

>>> # Measure some strings:
... words = ['cat', 'window', 'defenestrate']
>>> for w in words:
...     print(w, len(w))
...
cat 3
window 6
defenestrate 12

0

Theo hướng dẫn:

Sử dụng chỉ vị trí nếu bạn muốn tên của các tham số không có sẵn cho người dùng. Điều này rất hữu ích khi tên tham số không có ý nghĩa thực sự, nếu bạn muốn thực thi thứ tự của các đối số khi hàm được gọi hoặc nếu bạn cần lấy một số tham số vị trí và từ khóa tùy ý.
Sử dụng từ khóa chỉ khi tên có ý nghĩa và định nghĩa hàm dễ hiểu hơn bằng cách rõ ràng với tên hoặc bạn muốn ngăn người dùng dựa vào vị trí của đối số được truyền.
Đối với API, hãy sử dụng chỉ có vị trí để ngăn chặn các thay đổi API nếu tên tham số được sửa đổi trong tương lai.

4.8.4. Danh sách lập luận tùy ýArbitrary Argument Lists¶

Cuối cùng, tùy chọn ít được sử dụng nhất là chỉ định rằng một hàm có thể được gọi với số lượng đối số tùy ý. Những đối số này sẽ được kết thúc thành một tuple (xem các bộ dữ liệu và trình tự). Trước khi có số lượng đối số, không có hoặc nhiều đối số bình thường hơn có thể xảy ra.Tuples and Sequences). Before the variable number of arguments, zero or more normal arguments may occur.

>>> # Measure some strings:
... words = ['cat', 'window', 'defenestrate']
>>> for w in words:
...     print(w, len(w))
...
cat 3
window 6
defenestrate 12

1

Thông thường, các đối số variadic này sẽ là lần cuối cùng trong danh sách các tham số chính thức, bởi vì chúng tìm ra tất cả các đối số đầu vào còn lại được truyền cho hàm. Bất kỳ tham số chính thức nào xảy ra sau tham số

zip_dict = dict(zip(zip_list, zero_zip))

03 là các đối số chỉ từ khóa, có nghĩa là chúng chỉ có thể được sử dụng làm từ khóa thay vì đối số vị trí.

>>> # Measure some strings:
... words = ['cat', 'window', 'defenestrate']
>>> for w in words:
...     print(w, len(w))
...
cat 3
window 6
defenestrate 12

2

4.8.5. Giải nén Danh sách đối sốUnpacking Argument Lists¶

Tình huống ngược lại xảy ra khi các đối số đã nằm trong danh sách hoặc tuple nhưng cần phải được giải nén cho một cuộc gọi chức năng yêu cầu các đối số vị trí riêng biệt. Chẳng hạn, hàm

>>> for i in range(5):
...     print(i)
...
0
1
2
3
4

4 tích hợp mong đợi các đối số bắt đầu và dừng riêng biệt. Nếu chúng không có sẵn một cách riêng biệt, hãy viết cuộc gọi chức năng với ____ 129 người vận hành để giải nén các đối số ra khỏi danh sách hoặc tuple:

>>> # Measure some strings:
... words = ['cat', 'window', 'defenestrate']
>>> for w in words:
...     print(w, len(w))
...
cat 3
window 6
defenestrate 12

3

Trong cùng một thời trang, từ điển có thể đưa ra các đối số từ khóa với ____ 206-coper:

>>> # Measure some strings:
... words = ['cat', 'window', 'defenestrate']
>>> for w in words:
...     print(w, len(w))
...
cat 3
window 6
defenestrate 12

4

4.8.6. Biểu thức Lambda¶Lambda Expressions¶

Các hàm ẩn danh nhỏ có thể được tạo với từ khóa

zip_dict = dict(zip(zip_list, zero_zip))

07. Hàm này trả về tổng của hai đối số của nó:

zip_dict = dict(zip(zip_list, zero_zip))

08. Các hàm Lambda có thể được sử dụng bất cứ nơi nào các đối tượng chức năng được yêu cầu. Chúng bị giới hạn về mặt cú pháp trong một biểu thức duy nhất. Về mặt ngữ nghĩa, chúng chỉ là đường cú pháp cho một định nghĩa chức năng bình thường. Giống như các định nghĩa chức năng lồng nhau, các hàm Lambda có thể tham chiếu các biến từ phạm vi chứa:

>>> # Measure some strings:
... words = ['cat', 'window', 'defenestrate']
>>> for w in words:
...     print(w, len(w))
...
cat 3
window 6
defenestrate 12

5

Ví dụ trên sử dụng biểu thức lambda để trả về một hàm. Một cách sử dụng khác là chuyển một chức năng nhỏ như một đối số:

>>> # Measure some strings:
... words = ['cat', 'window', 'defenestrate']
>>> for w in words:
...     print(w, len(w))
...
cat 3
window 6
defenestrate 12

6

4.8.7. Chuỗi tài liệuDocumentation Strings¶

Dưới đây là một số quy ước về nội dung và định dạng của chuỗi tài liệu.

Dòng đầu tiên phải luôn luôn là một bản tóm tắt ngắn gọn, ngắn gọn về mục đích của đối tượng. Đối với sự ngắn gọn, nó không nên nêu rõ ràng tên hoặc loại đối tượng, vì chúng có sẵn bằng các phương tiện khác (trừ khi tên xảy ra là một động từ mô tả hoạt động của chức năng). Dòng này nên bắt đầu bằng một chữ cái viết hoa và kết thúc bằng một khoảng thời gian.

Nếu có nhiều dòng hơn trong chuỗi tài liệu, dòng thứ hai phải trống, phân tách trực quan bản tóm tắt với phần còn lại của mô tả. Các dòng sau đây phải là một hoặc nhiều đoạn mô tả các quy ước gọi đối tượng, các tác dụng phụ của nó, v.v.

Trình phân tích cú pháp Python không thoát khỏi thụt lề từ các chuỗi chuỗi đa dòng trong Python, do đó, các công cụ mà tài liệu xử lý phải dải thụt vào nếu muốn. Điều này được thực hiện bằng cách sử dụng quy ước sau. Dòng không trống đầu tiên sau dòng đầu tiên của chuỗi xác định lượng thụt vào toàn bộ chuỗi tài liệu. . . Các dòng được thụt vào ít hơn không nên xảy ra, nhưng nếu chúng xảy ra tất cả khoảng trắng hàng đầu của chúng nên bị tước. Tương đương của khoảng trắng phải được kiểm tra sau khi mở rộng các tab (đến 8 khoảng trống, thông thường).

Dưới đây là một ví dụ về tài liệu đa dòng:

>>> # Measure some strings:
... words = ['cat', 'window', 'defenestrate']
>>> for w in words:
...     print(w, len(w))
...
cat 3
window 6
defenestrate 12

7

4.8.8. Chú thích chức năngFunction Annotations¶

Chú thích chức năng là thông tin siêu dữ liệu hoàn toàn tùy chọn về các loại được sử dụng bởi các chức năng do người dùng xác định (xem PEP 3107 và PEP 484 để biết thêm thông tin). are completely optional metadata information about the types used by user-defined functions (see PEP 3107 and PEP 484 for more information).

Các chú thích được lưu trữ trong thuộc tính

zip_dict = dict(zip(zip_list, zero_zip))

09 của hàm dưới dạng từ điển và không có tác dụng đối với bất kỳ phần nào khác của hàm. Các chú thích tham số được xác định bởi một dấu hai chấm sau tên tham số, theo sau là một biểu thức đánh giá theo giá trị của chú thích. Các chú thích trả lại được xác định bởi một

zip_dict = dict(zip(zip_list, zero_zip))

10 theo nghĩa đen, theo sau là một biểu thức, giữa danh sách tham số và đại tràng biểu thị kết thúc của câu lệnh

zero_zip = [0]*len(zip_list)

42. Ví dụ sau có một đối số bắt buộc, đối số tùy chọn và giá trị trả về được chú thích: are stored in the

zip_dict = dict(zip(zip_list, zero_zip))

09 attribute of the function as a dictionary and have no effect on any other part of the function. Parameter annotations are defined by a colon after the parameter name, followed by an expression evaluating to the value of the annotation. Return annotations are defined by a literal

zip_dict = dict(zip(zip_list, zero_zip))

10, followed by an expression, between the parameter list and the colon denoting the end of the

zero_zip = [0]*len(zip_list)

42 statement. The following example has a required argument, an optional argument, and the return value annotated:

>>> # Measure some strings:
... words = ['cat', 'window', 'defenestrate']
>>> for w in words:
...     print(w, len(w))
...
cat 3
window 6
defenestrate 12

8

4.9. Intermezzo: Kiểu mãIntermezzo: Coding Style¶

Bây giờ bạn sắp viết những mảnh python dài hơn, phức tạp hơn, đây là thời điểm tốt để nói về phong cách mã hóa. Hầu hết các ngôn ngữ có thể được viết (hoặc súc tích hơn, được định dạng) theo các phong cách khác nhau; Một số dễ đọc hơn những người khác. Làm cho người khác dễ dàng đọc mã của bạn luôn là một ý tưởng tốt, và việc áp dụng một phong cách mã hóa đẹp giúp rất nhiều cho điều đó.

Đối với Python, Pep 8 đã nổi lên như một hướng dẫn phong cách mà hầu hết các dự án tuân thủ; Nó thúc đẩy một phong cách mã hóa rất dễ đọc và làm hài lòng. Mỗi nhà phát triển Python nên đọc nó tại một số điểm; Dưới đây là những điểm quan trọng nhất được trích xuất cho bạn:PEP 8 has emerged as the style guide that most projects adhere to; it promotes a very readable and eye-pleasing coding style. Every Python developer should read it at some point; here are the most important points extracted for you:

Sử dụng thụt 4 không gian, và không có tab.
4 không gian là một sự thỏa hiệp tốt giữa vết lõm nhỏ (cho phép độ sâu làm tổ lớn hơn) và thụt lớn (dễ đọc hơn). Các tab giới thiệu nhầm lẫn, và tốt nhất là bị bỏ rơi.
Bao bọc các dòng để chúng không vượt quá 79 ký tự.
Điều này giúp người dùng có màn hình nhỏ và có thể có một số tệp mã bên cạnh các màn hình lớn hơn.
Sử dụng các dòng trống để phân tách các chức năng và các lớp và các khối mã bên trong các chức năng lớn hơn.
Khi có thể, hãy đặt ý kiến trên một dòng của riêng họ.
Sử dụng tài liệu.
Sử dụng không gian xung quanh các toán tử và sau dấu phẩy, nhưng không trực tiếp bên trong các cấu trúc khung:
```
zip_dict = dict(zip(zip_list, zero_zip))  
```
12.
Đặt tên cho các lớp học và chức năng của bạn một cách nhất quán; Công ước là sử dụng
```
zip_dict = dict(zip(zip_list, zero_zip))  
```
13 cho các lớp và
```
zip_dict = dict(zip(zip_list, zero_zip))  
```
14 cho các chức năng và phương pháp. Luôn luôn sử dụng
```
zip_dict = dict(zip(zip_list, zero_zip))  
```
15 làm tên cho đối số phương thức đầu tiên (xem cái nhìn đầu tiên về các lớp để biết thêm về các lớp và phương thức).A First Look at Classes for more on classes and methods).
Don Tiết sử dụng các mã hóa ưa thích nếu mã của bạn được sử dụng trong môi trường quốc tế. Python sườn mặc định, UTF-8 hoặc thậm chí ASCII đơn giản hoạt động tốt nhất trong mọi trường hợp.
Tương tự như vậy, don lồng sử dụng các ký tự không phải ASCII trong các định danh nếu chỉ có cơ hội nhỏ nhất mà mọi người nói một ngôn ngữ khác sẽ đọc hoặc duy trì mã.

Chú thích

1

Trên thực tế, gọi theo tham chiếu đối tượng sẽ là một mô tả tốt hơn, vì nếu một đối tượng có thể thay đổi được truyền, người gọi sẽ thấy bất kỳ thay đổi nào mà callee thực hiện đối với nó (các mục được chèn vào danh sách).

programming python