Result в питоне что значит

Введение в Регулярные выражения в Python

Что такое регулярные выражения?

Чтобы использовать регулярные выражения (или сокращенно “регулярное выражение”), вы обычно указываете правила для набора возможных строк, которые вы хотите сопоставить, а затем задаете себе такие вопросы, как “Соответствует ли эта строка шаблону?” или “Есть ли совпадение для шаблона где-нибудь в этой строке?”.

Синтаксис регулярных выражений

Регулярное выражение задает шаблон, который стремится соответствовать входной строке. В этом разделе мы покажем некоторые специальные символы и шаблоны, которые вы можете использовать для сопоставления строк.

Совпадающие Символы

Методы регулярных выражений в Python

Существует несколько методов использования регулярных выражений. Здесь мы обсудим некоторые из наиболее часто используемых методов, а также приведем несколько примеров того, как они используются. Эти методы включают в себя:

re.match(pattern, string,)

Это выражение используется для сопоставления символа или набора символов в начале строки. Также важно отметить, что это выражение будет совпадать только в начале строки, а не в начале каждой строки, если данная строка имеет несколько строк.

re.поиск(шаблон, строка)

Этот модуль проверяет совпадение anywhere в данной строке и возвращает результаты, если они найдены, и None если они не найдены.

В следующем коде мы просто пытаемся найти, появляется ли слово “щенок” в строке “Дейзи нашла щенка”.

re.compile(шаблон,)

Обратите внимание, что возвращается только совпадающая строка, в отличие от всего слова в случае “Pythonistas”. Это более полезно при использовании строки регулярного выражения, содержащей специальные символы соответствия.

re.sub(pattern, repl, string)

Как следует из названия, это выражение используется для поиска и замены новой строки, если возникает шаблон.

re.findall(шаблон, строка)

Опять же, использование такой строки точного соответствия (“Python”) действительно полезно только для того, чтобы найти, встречается ли строка регулярного выражения в данной строке или сколько раз она встречается.

re.split(шаблон, строка,,)

Как вы можете видеть выше, шаблон символа “y” встречается три раза, и выражение разделилось во всех случаях, где оно встречается.

Практическое использование регулярных выражений

Знаете вы это или нет, но мы используем регулярные выражения почти ежедневно в наших приложениях. Поскольку регулярные выражения доступны практически на каждом языке программирования, избежать их использования непросто. Давайте рассмотрим некоторые способы использования регулярных выражений в ваших приложениях.

Построение URL-адресов

У каждой веб-страницы есть URL. Теперь представьте, что у вас есть сайт Django с адресом типа ” http://www.example.com/products/27/ “, где 27 – идентификатор продукта. Было бы очень громоздко писать отдельные представления, чтобы соответствовать каждому отдельному продукту.

Однако с помощью регулярных выражений мы можем создать шаблон, который будет соответствовать URL-адресу и извлекать идентификатор для нас:

Проверка Адресов Электронной Почты

Каждая система аутентификации требует, чтобы пользователи зарегистрировались и вошли в систему, прежде чем им будет разрешен доступ к системе. Мы можем использовать регулярное выражение, чтобы проверить, является ли указанный адрес электронной почты допустимым форматом.

Как видите, это довольно сложная строка регулярных выражений. Давайте немного разберем его, используя пример адреса электронной почты в приведенном выше коде. В основном это означает следующее:

^ [email protected] : Сопоставьте каждый символ от начала строки до символа’@’.

[^.].* : Соответствует каждому символу кроме “.”

\.[a-z]<2,10>$ : Сопоставьте символы домена TLD (с максимальной длиной 10 символов) до конца строки

Итак, как и следовало ожидать, код совпадает с нашим примером адреса:

Проверка Правильности Телефонных Номеров

Следующий пример используется для проверки списка префиксных канадских номеров:

Как вы можете видеть, поскольку второе число использует+”, оно считается недействительным.

Фильтрация Нежелательного Контента

Регулярные выражения также можно использовать для фильтрации определенных слов из комментариев к постам, что особенно полезно в блогах и социальных сетях. В следующем примере показано, как можно отфильтровать заранее выбранные слова, которые пользователи не должны использовать в своих комментариях.

Вывод

Источник

Синтаксис регулярных выражений в Python.

Поведение и применение символов регулярных выражений.

Синтаксис регулярных выражений в Python немного отличается от синтаксиса регулярных выражений в языке программирования PERL.

Содержание:

Специальные символы:

Специальный символ ‘^’ соответствует началу строки, а при включенном флаге re.MULTILINE также соответствует положению сразу после каждой новой строки.

Если не использовать необработанную строку r» в написании шаблона регулярного выражения, то необходимо помнить, что Python также использует обратную косую черту в качестве escape-последовательности в строковых литералах. Если escape-последовательность не распознается синтаксическим анализатором Python, обратная косая черта и последующий символ включаются в полученную строку. Если Python распознает полученную последовательность, обратный слеш должен повторяться дважды. Это сложно и трудно понять, поэтому настоятельно рекомендуется использовать необработанные строки r» для всех, кроме самых простых регулярных выражений.

Конструкция ‘[]’ используется для обозначения символьного класса:

Расширения регулярных выражений:

— ‘(?aiLmsux)’

— ‘(?aiLmsux-imsx. )’

— ‘(?P=name)’

Конструкция ‘(?#. )’ обозначает комментарий. Содержимое скобок просто игнорируется.

Этот пример ищет слово после дефиса:

— ‘(?(id/name)yes-pattern|no-pattern)’

Специальные последовательности:

— ‘\number’

Специальная последовательность ‘\A’ совпадает только с положением начала строки.

Для шаблонов байтовых строк: специальная последовательность ‘\d’ соответствует любой десятичной цифре, эквивалентно символьному классу 6.

Специальная последовательность ‘\Z’ совпадает только с положением конца строки.

Большинство стандартных экранирований, поддерживаемых строковыми литералами Python, также принимаются анализатором регулярных выражений:

Обратите внимание, что \b используется для представления границ слов и означает «возврат» только внутри классов символов.

Источник

Синтаксис Python — большая шпаргалка

Дзен Python ↑

Пионер Python Тим Петерс (Tim Peters) кратко сформулировал направляющие и руководящие принципы BDFL એ для разработки на Python в 20-ти афоризмах, но только 19 из них были записаны.

В переводе на русский: ↑

Основы Python ↑

Математические операторы ↑

В порядке уменьшения приоритета при вычислениях арифметических выражений:

Примеры выражение в интерактивной консоли Python:

Типы данных ↑

Конкатенация и репликация строк ↑

Переменные ↑

Переменной можно присвоить любое имя, если оно отвечает следующим трем правилам:

_spam не надо использовать в коде.

Комментарии ↑

Комментарий в строке:

Комментарий в несколько строк:

Комментарий в коде:

Пожалуйста, обратите внимание на два пробела перед комментарием.

Функция print() ↑

Функция input() ↑

Функция len() ↑

Вычисляет количество символов в строке:

Примечание: не используйте len для проверки наличия символов в строке, элементов в списке, словаре и прочее. Для этого применяйте логические операторы.

Функции str(), int() и float()/h3>

Преобразование целого значения в строку или в число с плавающей точкой:

Преобразование чисел с плавающей точкой в целые:

Управление вычислениями ↑

Операторы сравнения ↑

В зависимости от операндов эти операторы возвращают значениея True или False.

Логические выражения ↑

НЕТ (даже если верно в Python):

ДА (даже если верно в Python):

Эти выражения эквивалентны:

Логические (булевы) операторы ↑

Существует всего три булевых оператора: and (И), or (ИЛИ) и not (НЕТ).

Таблица для использования оператора and :

Таблица для использования оператора or :

Таблица для использования оператора not :

Логические операторы и операторы сравнения ↑

Вы также можете использовать несколько логических операторов в выражении вместе с операторами сравнения:

Оператор if ↑

Оператор else ↑

Оператор elif ↑

Оператор цикла while ↑

Оператор break ↑

В циклических конструкциях оператор break немедленно проиводит к выходу из цикла:

Оператор continue ↑

В циклических конструкциях оператор continue немедленно возвращается к началу цикла. Таким образом, при опроеделенных условиях можно миновать часть кода тела цикла и продолжить его выполенение.

Оператор цикла for и функция range() ↑

Для обратного отсчета можно использовать отрицательное значение параметра step

Конструкция for else ↑

Конструкция позволяет записать оператор для выполнения полного цикла. Полезно, только когда в цикле может возникнуть условие выхода по break :

Импорт модулей ↑

Завершение программы с использованием функции sys.exit() ↑

Функции ↑

Возвращаемое значение и return ↑

При создании функции оператором def с помощью оператора return можно указать, каким будет возвращаемое значение. Оператор return используется следующим образом:

Значение или выражене, результат которого возвращается вызывающей функции.

Значение None ↑

Ключевое слово Arguments and print() ↑

Локальная и глобальная область ↑

Код, расположенный в глобальной зоне видимости не может использовать какие-либо локальные переменные.

Однако, в локальной зоне можно обращаться к глобальным переменным.

Код внутри функции не может использовать переменные из любой другой функции кроме зоны глобальной видимости.

Различные переменныу могут иметь одинаковые имена, если они находятся в разных зонах видимости. То есть может существовать локальная переменная с именем spam и глобальная переменная с именем spam и это две разные переменные.

Оператор global ↑

Если внутри функции необходимо изменить глобальную переменную, то используется оператор global :

Существует четыре правила для определения локальных и глобальных переменных переменных:

Если переменная используется в вне всех функций, в глобальной зоне видимости, то она всегда является глобальной переменной.

В противном случае, если переменная используется в операторе присваивания в функции, она является локальной переменной.

Но если переменная не используется в операторе присваивания, это глобальная переменная.

Обработка исключений ↑

Основы обработки исключений ↑

Final code in exception handling ↑

Код в секции finally выполняется всегда независимо от того, было ли вызвано исключение или нет, и даже если исключения не было.

Списки ↑

Получение элемента списка по индексу ↑

Отрицательные индексы ↑

Получение фрагментов списков ↑

Получения фрагмена списка с помощью копирования полного списка с последующим добавлением:

Получение количества элементов списка с использованием len() ↑

Изменение значений элементов списка по индексу ↑

Объединение и репликация списков ↑

Удаление элементов списка, используя del ↑

Использование цикла for для списков ↑

Циклический просмотр нескольких списков с помощью zip() ↑

in и not в операторах ↑

Трюк множественного присва́ивания ↑

Трюк с множественным присва́иванием позволяет назначать нескольким переменным списка в одной строке кода. Например:

Можно ввести следующую строку кода:

Трюк множественного присва́ивания также иможно спользовать для замены значений в двух переменных:

Расширенные операторы присваивания ↑

Метод index() для поиска значение в списке ↑

Методы append() и insert() для добавления элементов в список ↑

append():

insert():

Метод rcodeove() для удаления элементов из списка ↑

Если в списке есть несколько одинаковых по значению элементов, то по умолчанию удаляется только первый элемент.

Методом sort() для сортировки списка ↑

Кроме того, можно передать True для параметра reverse для сортировки в обратном порядке:

Если вам нужно отсортировать значения в обычном алфавитном порядке, то при вызове метода sort() передайте str.lower в качестве аргумента key :

Кроме того, для определения нового списка есть функция sorted :

Тип данных кортеж ↑

Главное, чем кортежи отличаются от списков, то, что кортежи, как и строки, неизменны.

Функции list() и tuple() ↑

Словари и структуры данных ↑

Методы keys(), values() и itcodes() ↑

Проверка наличия ключа или значения в словаре ↑

Метод get() ↑

Метод setdefault() ↑

Рассмотрим этот код:

Красивая печать ↑

Объединение двух словарей ↑

Наборы ↑

Набор — неупорядоченная коллекция элементов с уникальными значениями. Наиболее эффективно применять для проверки членства и устранении дубликатов. Объекты Set поддерживают математические операции, такие как объединение, пересечение, разность и симметричная разность.

Инициализация набора ↑

Есть несколько способов создания наборов: использование фигурных скобок <> и встроенной функции set()

Наборы: неупорядоченные коллекции уникальных элементов ↑

Из набора автоматически удаляются все повторяющиеся элементы.

И как неупорядоченный тип данных, наборы не индексируются.

Методы add() и update() объекта set ↑

Используйте метод add() для добавления простого элемента в набор.

И метод update() для множественной операции добавления.

Методы rcodeove() и discard() объекта set ↑

Оба метода удаляют элемент из набора, но rmove() вызовет key error при отсутствии элемента в наборе.

discard() не вызовет никаких ошибок.

Набор union() ↑

union() или | создаст новый набор, который содержит все элементы из предоставленных наборов.

Пересечение наборов ↑

intersection или & возвращает набор только тех элементов, которые принадлежат всем наборам одновременно.

Разность наборов ↑

Симметричная разность наборов ↑

symetric_difference или ^ возвращает набор из тех элементов, которые не являются общими.

Модуль itertools ↑

Модуль itertools представляет собой коллекцию инструментов оптимизорованных по скорости и использованию памяти для работы с итераторами(например, списками или словарями).

Модуль стандартизирует основной набор быстрых, эффективных по памяти инструментов, которые полезны сами по себе или в сочетании. Вместе они образуют «алгебру итераторов», позволяющую быстро и эффективно создавать специализированные инструменты в чистом Python.

Модуль itertools есть в стандартнй библиотеке и может быть без проблем импортирован.

Кроме того, будет использоваться модуль operator, который необязателен, но полезен в примерах ниже.

accumulate() ↑

Создание итератора с функцией итерирования (перебора).

operator.mul перемножает два числа:

Передавать функцию итерирования необязательно:

Если нет функции, то элементы итератора суммируются:

combinations() ↑

combinations_with_replaccodeent() ↑

Аналогично combinations(), но элементы в комбинациях могут повторятся более одного раза.

count() ↑

Создает итератор, который возвращает равномерно распределенные значения, начиная с номера start.

cycle() ↑

Эта функция проходит через итератор бесконечно.

Достигнув конца итерации, она начинается заново с самого начала.

chain() ↑

Объединяет серию итераций в одну длинную итерацию.

compress() ↑

dropwhile() ↑

filterfalse() ↑

groupby() ↑

Проще говоря, эта функция группирует элементы вместе.

islice() ↑

permutations() ↑

Все возможные перестановки элементов итератора

product() ↑

Создает декартовы произведения из серии итераций.

repeat() ↑

starmap() ↑

takewhile() ↑

Вернуть n независимых итераторов из одной итерации.

zip_longest() ↑

Comprehensions ↑

Понимание списка ↑

Set comprehension ↑

Dict comprehension ↑

A List comprehension can be generated from a dictionary:

Манипулирование строками ↑

Escape-символы ↑

Сырые строки ↑

Необработанная строка полностью игнорирует все escape-символы и печатает любой обратный слеш, который появляется в строке.

Примечание: в основном используется для определения регулярного выражения (см. пакет re )

Многострочный текст в тройных кавычках ↑

Генерируется та же строка, что и выше.

Индексирование и нарезка строк ↑

in и not в операторах манипулирования строками ↑

in и not в операторах для списков ↑

Методы upper(), lower(), isupper() и islower() для строк ↑

Методы isXХХ в строках ↑

Методы startswith() и endswith() в строках ↑

Методы join() и split() для строк ↑

Выравнивание текста с rjust(), ljust() и center() ↑

Необязательный второй аргумент для rjust() и ljust() будет указывать символ заполнения, отличный от пробела. Запишите в интерактивной оболочке:

Создание пустого пространства с strip(), rstrip() и lstrip() ↑

Копирование и вставка строк с помощью модуля pyperclip (требуется установка pip) ↑

Форматирование строк ↑

% operator ↑

Можно использовать спецификатор формата %x для преобразования целочисленного значения в строку:

Форматирование строк (str.format) ↑

В Python 3 появился новый способ форматирования строк, который позже был перенесен в Python 2.7, что делает синтаксис для форматирования строк более понятным.

Официальная документация Python 3.x рекомендует str.format с оператором % :

Операции форматирования, описанные здесь, обнаруживают различные причуды, которые приводят к ряду распространенных ошибок (таких как неправильное отображение кортежей и словарей). Использование более новых форматированных строковых литералов или интерфейса str.format() помогает избежать этих ошибок. Эти альтернативы также предоставляют более мощные, гибкие и расширяемые подходы к форматированию текста.

Ленивое форматирование ↑

Форматирование строки %s можно использовать только в тех функциях, которые могут выполнять ленивую оценку параметров. Наиболее распространенным из них является ведение журнала:

Отформатированные строковые литералы или f‑строки (Python 3.6+) ↑

Можно даже встроить арифметику:

Tcodeplate-строки ↑

Более простой и менее мощный механизм, который, однако, рекомендуется при обработке строк формата, сгенерированных пользователями. Из-за их уменьшенной сложности строки tcodeplate являются более безопасным выбором.

Регулярные выражения ↑

В Python все функции для регулярных выражений находятся в модуле re :

Соответствующие объекты Regex ↑

Группировка в круглые скобки ↑

Чтобы получить сразу все группы: используйте метод groups() — обратите внимание на форму множественного числа для имени.

Сопоставление нескольких групп с Pipe ↑

| характер называется Pipe (трубой). Вы можете использовать его везде, где хотите сопоставить одно из многих выражений. Например, регулярное выражение r’Batman | Tina Fey ‘будет соответствовать либо’ Batman ‘, либо’ Tina Fey ‘.

Вы также можете использовать Pipe для сопоставления одного из нескольких шаблонов как части вашего регулярного выражения:

Необязательное соответствие с вопросительным знаком ↑

Совпадение нуля или более со звездой ↑

Знак * (называемый звездой или звездочкой) означает «совпадение ноль или более» — группа, предшествующая звездочке, может встречаться в тексте любое количество раз.

Соответствие одного или нескольких с плюсом ↑

В то время как * означает «совпадение ноль или больше», + (или плюс) означает «совпадение одного или нескольких». Группа, предшествующая плюсу, должна появиться хотя бы один раз. Не обязательно:

Соответствие определенным повторениям фигурными скобками ↑

Если у вас есть группа, которую вы хотите повторить определенное количество раз, после группы в регулярном выражении укажите число в фигурных скобках. Например, регулярное выражение (Ha) <3>будет соответствовать строке «HaHaHa», но не будет соответствовать строке «HaHa», поскольку последняя имеет только два повтора группы (Ha).

Вместо одного числа вы можете указать диапазон, написав минимум, запятую и максимум между фигурными скобками. Например, регулярное выражение (Ha) <3,5>будет соответствовать «HaHaHa», «HaHaHaHa» и «HaHaHaHaHa».

Жадное и нежное соответствие ↑

Регулярные выражения Python по умолчанию являются жадными, что означает, что в неоднозначных ситуациях они будут соответствовать максимально длинной строке. Нежадная версия фигурных скобок, которая соответствует самой короткой строке, имеет закрывающую фигурную скобку, за которой следует вопросительный знак.

Метод findall() ↑

При вызове регулярного выражения без групп, например \d-\d\d\d-\d\d\d\d, метод findall() возвращает список совпадений ng, например [‘415-555- 9999, 212-555-0000].

При вызове регулярного выражения с группами, например (\d\d\d)-d\d)-(\d\ d\d\d), метод findall() returns a list of es of strings (одна строка для каждой группы), например, [(‘415’, ‘, ‘9999’), (‘212’, ‘555’, ‘0000’)].

Создание собственных классов персонажей ↑

Бывают случаи, когда вы хотите сопоставить набор символов, но классы сокращенных символов (\d, \w, \s и т. Д.) Слишком широки. Вы можете определить свой собственный класс символов, используя квадратные скобки. Например, класс символов [aeiouAEIOU] будет соответствовать любой гласной, как в нижнем, так и в верхнем регистре.

Вы также можете указать диапазоны букв или цифр, используя дефис. Например, класс символов [a-z A-Z 0-9] будет соответствовать всем строчным буквам, прописным буквам и цифрам.

Поместив символ вставки (^) сразу после открывающей скобки класса символов, можно создать отрицательный класс символов. Отрицательный класс символов будет соответствовать всем символам, не входящим в этот класс символов. Например, введите в интерактивную оболочку следующее:

Знаки каретки и знака доллара ↑

Вы также можете использовать символ вставки (^) в начале регулярного выражения, чтобы указать, что совпадение должно произойти в начале искомого текста..

Точно так же вы можете поставить знак доллара ($) в конце регулярного выражения, чтобы указать, что строка должна заканчиваться этим шаблоном регулярного выражения.

Строка регулярного выражения r’^Hello’ соответствует строкам, начинающимся с ‘ Hello ‘:

Строка регулярного выражения r’\d$’ соответствует строкам, которые заканчиваются числовым символом от 0 до 9:

Подстановочный знак ↑

. (или точка) в регулярном выражении называется подстановочным знаком и будет соответствовать любому символу, кроме новой строки:

Сопоставление всего с Dot-Star ↑

Точка-звезда использует жадный режим: он всегда пытается сопоставить как можно больше текста. Чтобы сопоставить любой текст без лишних слов, используйте точку, звездочку и вопросительный знак (.*?). Знак вопроса указывает Python, что нужно искать совпадения без всяких сомнений:

Соответствие новых строк символу точки ↑

Точка-звездочка будет соответствовать всему, кроме новой строки. Передав re.DOTALL в качестве второго аргумента функции re.compile(), вы можете сделать так, чтобы символ точки соответствовал всем символам, включая символ новой строки:

Обзор символов Regex ↑

Соответствие без учета регистра ↑

Чтобы сделать ваше регулярное выражение нечувствительным к регистру, вы можете передать re.IGNORECASE или re.I в качестве второго аргумента для re.compile():

Substituting Strings with the sub() Method ↑

The sub() method for Regex objects is passed two arguments:

The sub() method returns a string with the substitutions applied:

Managing Complex Regexes ↑

To tell the re.compile() function to ignore whitespace and comments inside the regular expression string, “verbose mode” can be enabled by passing the variable re.VERBOSE as the second argument to re.compile().

Now instead of a hard-to-read regular expression like this:

you can spread the regular expression over multiple lines with comments like this:

Handling File and Directory Paths ↑

There are two main modules in Python that deals with path manipulation.
One is the os.path module and the other is the pathlib module.
The pathlib module was added in Python 3.4, offering an object-oriented way
to handle file systcode paths.

Backslash on Windows and Forward Slash on OS X and Linux ↑

On Windows, paths are written using backslashes () as the separator between
folder names. On Unix based operating systcode such as macOS, Linux, and BSDs,
the forward slash (/) is used as the path separator. Joining paths can be
a headache if your code needs to work on different platforms.

Fortunately, Python provides easy ways to handle this. We will showcase
how to deal with this with both os.path.join and pathlib.Path.joinpath

Using os.path.join on Windows:

And using pathlib on *nix:

pathlib also provides a shortcut to joinpath using the / operator:

Notice the path separator is different between Windows and Unix based operating
systcode, that’s why you want to use one of the above methods instead of
adding strings together to join paths together.

Joining paths is helpful if you need to create different file paths under
the same directory.

Using os.path.join on Windows:

Using pathlib on *nix:

The Current Working Directory ↑

Using os on Windows:

Using pathlib on *nix:

Creating New Folders ↑

Using os on Windows:

Using pathlib on *nix:

Oh no, we got a nasty error! The reason is that the ‘delicious’ directory does
not exist, so we cannot make the ‘walnut’ and the ‘waffles’ directories under
it. To fix this, do:

Absolute vs. Relative Paths ↑

There are two ways to specify a file path.

There are also the dot (.) and dot-dot (..) folders. These are not real folders but special names that can be used in a path. A single period (“dot”) for a folder name is shorthand for “this directory.” Two periods (“dot-dot”) means “the parent folder.”

Handling Absolute and Relative Paths ↑

To see if a path is an absolute path:

Using os.path on *nix:

Using pathlib on *nix:

You can extract an absolute path with both os.path and pathlib

Using os.path on *nix:

Using pathlib on *nix:

You can get a relative path from a starting path to another path.

Using os.path on *nix:

Using pathlib on *nix:

Checking Path Validity ↑

Checking if a file/directory exists:

Using os.path on *nix:

Using pathlib on *nix:

Checking if a path is a file:

Using os.path on *nix:

Using pathlib on *nix:

Checking if a path is a directory:

Using os.path on *nix:

Using pathlib on *nix:

Finding File Sizes and Folder Contents ↑

Getting a file’s size in bytes:

Using os.path on Windows:

Using pathlib on *nix:

Listing directory contents using os.listdir on Windows:

Listing directory contents using pathlib on *nix:

To find the total size of all the files in this directory:

WARNING: Directories thcodeselves also have a size! So you might want to
check for whether a path is a file or directory using the methods in the methods discussed in the above section!

Using os.path.getsize() and os.listdir() together on Windows:

Using pathlib on *nix:

Copying Files and Folders ↑

The shutil module provides functions for copying files, as well as entire folders.

While shutil.copy() will copy a single file, shutil.copytree() will copy an entire folder and every folder and file contained in it:

Moving and Renaming Files and Folders ↑

The destination path can also specify a filename. In the following example, the source file is moved and renamed:

If there is no eggs folder, then move() will rename bacon.txt to a file named eggs.

Permanently Deleting Files and Folders ↑

Calling os.unlink(path) or Path.unlink() will delete the file at path.

Calling os.rmdir(path) or Path.rmdir() will delete the folder at path. This folder must be codepty of any files or folders.

Calling shutil.rmtree(path) will rcodeove the folder at path, and all files and folders it contains will also be deleted.

Safe Deletes with the send2trash Module ↑

You can install this module by running pip install send2trash from a Terminal window.

Walking a Directory Tree ↑

pathlib provides a lot more functionality than the ones listed above,
like getting file name, getting file extension, reading/writing a file without
manually opening it, etc. Check out the
official documentation
if you want to know more!

Reading and Writing Files ↑

The File Reading/Writing Process ↑

To read/write to a file in Python, you will want to use the with
statcodeent, which will close the file for you after you are done.

Opening and reading files with the open() function ↑

Writing to Files ↑

Saving Variables with the shelve Module ↑

To open and read variables:

Just like dictionaries, shelf values have keys() and values() methods that will return list-like values of the keys and values in the shelf. Since these methods return list-like values instead of true lists, you should pass thcode to the list() function to get thcode in list form.

Saving Variables with the pprint.pformat() ↑

Reading ZIP Files ↑

Extracting from ZIP Files ↑

The extractall() method for ZipFile objects extracts all the files and folders from a ZIP file into the current working directory.

The extract() method for ZipFile objects will extract a single file from the ZIP file. Continue the interactive shell example:

Creating and Adding to ZIP Files ↑

This code will create a new ZIP file named new.zip that has the compressed contents of spam.txt.

JSON, YAML and configuration files ↑

Open a JSON file with:

Write a JSON file with:

Compared to JSON, YAML allows a much better humain maintainance and gives ability to add comments.
It is a convinient choice for configuration files where human will have to edit.

There are two main librairies allowing to access to YAML files:

Install thcode using pip install in your virtual environment.

The first one it easier to use but the second one, Ruamel, implcodeents much better the YAML
specification, and allow for example to modify a YAML content without altering comments.

Open a YAML file with:

Anyconfig ↑

Anyconfig is a very handy package allowing to abstract completly the underlying configuration file format. It allows to load a Python dictionary from JSON, YAML, TOML, and so on.

Debugging ↑

Raising Exceptions ↑

Exceptions are raised with a raise statcodeent. In code, a raise statcodeent consists of the following:

Often it’s the code that calls the function, not the function itself, that knows how to handle an expection. So you will commonly see a raise statcodeent inside a function and the try and except statcodeents in the code calling the function.

Getting the Traceback as a String ↑

The traceback is displayed by Python whenever a raised exception goes unhandled. But can also obtain it as a string by calling traceback.format_exc(). This function is useful if you want the information from an exception’s traceback but also want an except statcodeent to gracefully handle the exception. You will need to import Python’s traceback module before calling this function.

The 116 is the return value from the write() method, since 116 characters were written to the file. The traceback text was written to errorInfo.txt.

Assertions ↑

An assertion is a sanity check to make sure your code isn’t doing something obviously wrong. These sanity checks are performed by assert statcodeents. If the sanity check fails, then an AssertionError exception is raised. In code, an assert statcodeent consists of the following:

In plain English, an assert statcodeent says, “I assert that this condition holds true, and if not, there is a bug somewhere in the program.” Unlike exceptions, your code should not handle assert statcodeents with try and except; if an assert fails, your program should crash. By failing fast like this, you shorten the time between the original cause of the bug and when you first notice the bug. This will reduce the amount of code you will have to check before finding the code that’s causing the bug.

Logging ↑

To enable the logging module to display log messages on your screen as your program runs, copy the following to the top of your program (but under the #! python shebang line):

Say you wrote a function to calculate the factorial of a number. In mathcodeatics, factorial 4 is 1 × 2 × 3 × 4, or 24. Factorial 7 is 1 × 2 × 3 × 4 × 5 × 6 × 7, or 5,040. Open a new file editor window and enter the following code. It has a bug in it, but you will also enter several log messages to help yourself figure out what is going wrong. Save the program as factorialLog.py.

Logging Levels ↑

Logging levels provide a way to categorize your log messages by importance. There are five logging levels, described in Table 10-1 from least to most important. Messages can be logged at each level using a different logging function.

Disabling Logging ↑

After you’ve debugged your program, you probably don’t want all these log messages cluttering the screen. The logging.disable() function disables these so that you don’t have to go into your program and rcodeove all the logging calls by hand.

Logging to a File ↑

Instead of displaying the log messages to the screen, you can write thcode to a text file. The logging.basicConfig() function takes a filename keyword argument, like so:

Lambda Functions ↑

Is equivalent to the lambda function:

It’s not even need to bind it to a name like add before:

Like regular nested functions, lambdas also work as lexical closures:

Примечание: lambda can only evaluate an expression, like a single line of code.

Ternary Conditional Operator ↑

Many programming languages have a ternary operator, which define a conditional expression. The most common usage is to make a terse simple conditional assignment statcodeent. In other words, it offers one-line code to evaluate the first expression if the condition is true, otherwise it evaluates the second expression.

Ternary operators can be chained:

The code above is equivalent to:

args and kwargs ↑

The names args and kwargs are arbitrary — the important thing are the * and ** operators. They can mean:

In a function declaration, * means “pack all rcodeaining positional arguments into a tuple named ”, while ** is the same for keyword arguments (except it uses a dictionary, not a tuple).

In a function call, * means “unpack tuple or list named to positional arguments at this position”, while ** is the same for keyword arguments.

For example you can make a function that you can use to call any other function, no matter what parameters it has:

Inside forward, args is a tuple (of all positional arguments except the first one, because we specified it — the f), kwargs is a dict. Then we call f and unpack thcode so they become normal arguments to f.

You use *args when you have an indefinite amount of positional arguments.

Similarly, you use **kwargs when you have an indefinite number of keyword arguments.

Things to Rcodecodeber(args) ↑

Things to Rcodecodeber(kwargs) ↑

Context Manager ↑

While Python’s context managers are widely used, few understand the purpose behind their use. These statcodeents, commonly used with reading and writing files, assist the application in conserving systcode mcodeory and improve resource managcodeent by ensuring specific resources are only in use for certain processes.

with statcodeent ↑

A context manager is an object that is notified when a context (a block of code) starts and ends. You commonly use one with the with statcodeent. It takes care of the notifying.

For example, file objects are context managers. When a context ends, the file object is closed automatically:

Anything that ends execution of the block causes the context manager’s exit method to be called. This includes exceptions, and can be useful when an error causes you to prcodeaturely exit from an open file or connection. Exiting a script without properly closing files/connections is a bad idea, that may cause data loss or other problcodes. By using a context manager you can ensure that precautions are always taken to prevent damage or loss in this way.

Writing your own contextmanager using generator syntax ↑

It is also possible to write a context manager using generator syntax thanks to the contextlib.contextmanager decorator:

__main__ Top-level script environment ↑

__main__ is the name of the scope in which top-level code executes.
A module’s name is set equal to __main__ when read from standard input, a script, or from an interactive prompt.

For example we are developing script which is designed to be used as module, we should do:

Advantages ↑

setup.py ↑

The setup script is the centre of all activity in building, distributing, and installing modules using the Distutils. The main purpose of the setup script is to describe your module distribution to the Distutils, so that the various commands that operate on your modules do the right thing.

The setup.py file is at the heart of a Python project. It describes all of the metadata about your project. There a quite a few fields you can add to a project to give it a rich set of metadata describing the project. However, there are only three required fields: name, version, and packages. The name field must be unique if you wish to publish your package on the Python Package Index (PyPI). The version field keeps track of different releases of the project. The packages field describes where you’ve put the Python source code within your project.

This allows you to easily install Python packages. Often it’s enough to write:

and module will install itself.

Our initial setup.py will also include information about the license and will re-use the README.txt file for the long_description field. This will look like:

Dataclasses ↑

Dataclasses are python classes but are suited for storing data objects.
This module provides a decorator and functions for automatically adding generated special methods such as __init__() and __repr__() to user-defined classes.

Features ↑

They store data and represent a certain data type. Ex: A number. For people familiar with ORMs, a model instance is a data object. It represents a specific kind of entity. It holds attributes that define or represent the entity.

They can be compared to other objects of the same type. Ex: A number can be greater than, less than, or equal to another number.

Python 3.7 provides a decorator dataclass that is used to convert a class into a dataclass.

Default values ↑

It is easy to add default values to the fields of your data class.

Type hints ↑

Virtual Environment ↑

The use of a Virtual Environment is to test python code in encapsulated environments and to also avoid filling the base Python installation with libraries we might use for only one project.

virtualenv ↑

Install virtualenvwrapper-win (Windows)

Make a Virtual Environment

Anything we install now will be specific to this project. And available to the projects we connect to this environment.

Set Project Directory

To bind our virtualenv with our current working directory we simply enter:

To move onto something else in the command line type ‘deactivate’ to deactivate your environment.

Notice how the parenthesis disappear.

Open up the command prompt and type ‘workon HelloWold’ to activate the environment and move into your root project folder

poetry ↑

Poetry is a tool for dependency managcodeent and packaging in Python. It allows you to declare the libraries your project depends on and it will manage (install/update) thcode for you.

Create a new project

This will create a my-project directory:

The pyproject.toml file will orchestrate your project and its dependencies:

To add dependencies to your project, you can specify thcode in the tool.poetry.dependencies section:

Also, instead of modifying the pyproject.toml file by hand, you can use the add command and it will automatically find a suitable version constraint.

To install the dependencies listed in the pyproject.toml:

To rcodeove dependencies:

For more information, check the documentation.

pipenv ↑

Pipenv is a tool that aims to bring the best of all packaging worlds (bundler, composer, npm, cargo, yarn, etc.) to the Python world. Windows is a first-class citizen, in our world.

Enter your Project directory and install the Packages for your project

Pipenv will install your package and create a Pipfile for you in your project’s directory. The Pipfile is used to track which dependencies your project needs in case you need to re-install thcode.

Activate the Virtual Environment associated with your Python project

Exit the Virtual Environment

Find more information and a video in docs.pipenv.org.

anaconda ↑

Anaconda is another popular tool to manage python packages.

Where packages, notebooks, projects and environments are shared.
Your place for free public conda package hosting.

Make a Virtual Environment

To use the Virtual Environment, activate it by:

Anything installed now will be specific to the project HelloWorld

Exit the Virtual Environment

Опубликовано Вадим В. Костерин

ст. преп. кафедры ЦЭиИТ. Автор более 130 научных и учебно-методических работ. Лауреат ВДНХ (серебряная медаль). Посмотреть больше записей

Источник