Меню

Python только один способ

Ещё один способ использования python в браузере (и не только)

Предыстория

Весной 2020 года я впервые попробовал себя в разработке сайтов бэкенд я писал на питоне, а на фронте пришлось использовать js, и он вызвал у меня отторжение(тут надо уточнить, что я не считаю js ужасным языком, просто он мне не понравился). Не долго думая я начал писать транслятор с питона в явускрипт(а если бы погуглил то нашел бы это и это). об этом трансляторе и пойдет речь.

Отличия от других трансляторов

В процессе разработки я читал о явескрипт и не много о других языках (ruby, lua, php) и заметил что в них много общего, например наличие условных конструкций, функций, переменных и тд. И тогда я подумал почему бы не добавить возможность трансляции не только в js, но и в другие языки.

Языки добавляются с помощью функций обработчиков, например обработчик математичиских операций для js выгладит так:

а для lisp он будет выглядеть так:

А так же также отличительной чертой является возможность добавления макросов например целочисленное деление в js:

Кому это нужно

Одним из вариантов использования проекта является написание скриптов в играх, так как питон довольно тяжелый для встроенного языка то можно использовать трансляцию в lua.

Так же можно использовать его как линтер для python с исправлением ошибок в именах функций.

Ну и для поддержки проектов с языками вызывающими у вас отторжение(как у меня js или pascal) ну или просто устаревшие языки.

Важно

В некоторых местах статьи можно подумать, что считаю некоторые языки какими-то не такими. Я рассматриваю языки как две части: его синтаксис(тут python для меня почти идеал) и как платформу.

Все говорят, что язык это инструмент и нужно уметь пользоваться разными, то есть молотком отвертку не заменишь. Так вот молоток и отвертка — это платформы, а их ручка это синтаксис.

Лучше всего это видно на примере java. Java(jvm) — это распространённая, быстрая платформа, а синтаксис и языки для нее разные: Kotlin, Java, Clojure и многие другие.

Что поддерживается

На момент написания статьи добавлен только один язык js, так же я пробовал транслировать в go, но только на уровне hello world и делал код робота катающегося по линии на ардуино(c++).

А так же пока не сделана документация.

Поддерживаются блоки if. elif. else, while, for(C подобный и for each), возможность писать с аннотациями типов. Так же поддерживаются макросы. В общем пока можно писать программы уровня олимпиадного программирования.

Планы на будущее

В первую очередь расширить набор языков, добавить поддержку всего синтаксиса python. Ну и конечно же написать документацию. Еще хотелось бы сделать реализацию стандартных функций питона на питоне что бы транслировать их и использовать вместе с целевым языком.

И еще хотелось бы web интерфейс как на этой картинке:

Источник

25 полезных однострочников Python, которые вы должны знать

Это сделает Python великим

Перед прочтением: в руках каждого разработчика должны быть удобные и практичные инструменты. Однострочники, как и синтаксический сахар, — это пример грамотного написания кода, который повышает вашу продуктивность и качество в глазах коллег, но при этом не требует каких-то сверхестественных усилий. Надеюсь, перевод данной статьи окажется полезным.

В тот день, когда я написал свою первую строчку кода на Python, я был очарован простотой, популярностью и крутостью его однострочников. В своем блоге я хочу представить несколько однострочников на Python.

1. Сменка двух переменных

Давайте начнем с чего-то более простого, например, поменяем местами две переменные друг с другом. Этот метод — один из самых простых и интуитивно понятных методов, который вы можете написать без необходимости использовать временную переменную или применять арифметические операции.

2. Множественные присвоения переменных

Вы можете использовать запятые и переменные, чтобы назначать нескольким переменным значения за раз. Используя этот метод, вы даже можете назначить несколько типов данных var за раз. Вы можете использовать список для присвоения значений переменным. Ниже приведен пример присвоения нескольких значений разным переменным из списка.

3. Сумма четных чисел в списке

Для этого может быть много способов, но лучший и самый простой способ — использовать индексирование списка и функцию суммирования.

4. Удаление нескольких элементов из списка

del — ключевое слово, используемое в Python для удаления объектов из списка.

5. Чтение файлов

Здесь мы используем понимание того, как устроен список. Сначала мы открываем текстовый файл и с помощью цикла for читаем строку за строкой. В итоге с помощью strip убираем все лишнее пространство. Но есть один более простой и короткий способ сделать то же самое, используя только функцию списка.

6. Запись данных в файл

Приведенный выше код сначала создаст файл data.txt, если его еще нет, а затем напишет в этом файле Python is awesome .

7. Создание списков

Мы также можем создать список строк, используя тот же метод.

8. Mapping списков, или изменение типа данных в списке

Иногда в нашем проекте нам нужно изменить типы данных всех элементов в списке. Первый способ, который приходит вам в голову, — использовать цикл, а затем получить доступ ко всем элементам из списка, а затем один за другим изменить тип данных элементов. Этот метод предназначен для старой школы в Python. У нас есть функция map , которая может делать эту работу за нас.

9. Создание набора

Метод, который мы использовали для создания списков, также можно использовать для создания наборов. Давайте создадим набор с помощью метода, который возвращает квадратный корень всех четных чисел в диапазоне.

10. Fizz Buzz

Это тест, в котором нам нужно написать программу, что печатает числа от 1 до 100. Но для чисел, кратных трем, выведет «Fizz» вместо числа, а для кратных пяти выведет «Buzz». (если кратно и трем, и пяти, то выводится, соответственно, FizzBuzz).

Читайте также:  Грамматический способ определения одушевленности

Похоже, нам нужно использовать циклы и несколько операторов if-else. Если вы попытаетесь сделать это на любом другом языке, то вам, возможно, придется написать до 10 строк кода. Но используя python, мы сможем реализовать FizzBuzz всего одной строкой кода.

В приведенном выше коде мы используем понимание списка для запуска цикла от 1 до 20, а затем на каждой итерации цикла мы проверяем, делится ли число на 3 или 5. Если да, то мы заменяем число на Fizz или Buzz соответственно (при выполнении обоих условий заменим число на FizzBuzz).

11. Палиндром

Палиндром — это число или строка, которые в обратном виде выглядят одинаково.

12. Целые числа, разделенные пробелами, в списке

13. Лямбда-функция

Лямбда-функция — это небольшая анонимная функция.

Лямбда-функция может принимать любое количество аргументов, но может иметь только одно __выражение.

14. Проверить наличие числа в списке

15. Вывод паттернов

Паттерны — это то, что меня всегда увлекало. В python мы можем рисовать удивительные паттерны, используя всего одну строку кода.

16. Нахождение факториала

Факториал — это произведение целого числа и всех целых чисел в порядке перед ним.

17. Ряд Фибоначчи

Ряд Фибоначчи — это серия чисел, в которой каждое число (число Фибоначчи) является суммой двух предыдущих чисел. Простейший ряд Фибоначчи: 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13 и т.д. Мы можем использовать создание списка и цикл for для создания ряда Фибоначчи в необходимом нам диапазоне.

18. Простое число

Простое число — это число, которое делится только само на себя и 1. например: 2,3,5,7 и т. Д. Чтобы сгенерировать простые числа в диапазоне, мы можем использовать функцию списка с фильтром и лямбда для генерации простых чисел.

19. Нахождение максимального числа

В приведенном выше коде с использованием лямбда-функции мы проверяем условие сравнения и в соответствии с ним возвращаем максимальное число.

20. Линейная алгебра

Иногда нам нужно увеличить числа в списке в 2 или 5 раз. Код ниже покажет, как это сделать.

21. Транспонировать матрицу

Если вам нужно преобразовать все строки в столбцы и наоборот, в python вы можете транспонировать матрицу всего в одну строку кода, используя функцию zip.

22. Подсчет нахождений паттерна

Это важный и рабочий метод, когда нам нужно знать количество повторений паттерна в тексте. В python есть библиотека re, которая сделает эту работу за нас.

23. Замена текста другим текстом

24. Симуляция подбрасывания монеты

Это может быть не так важно, но может быть очень полезно, когда вам нужно сгенерировать случайный выбор из заданного набора вариантов.

25. Генерация групп

Я поделился всеми полезными и важными однострочниками, которые я знаю. Если вы знаете какие-то ещё, поделитесь в комментариях.

Источник

11 Мощных методов Итерации по списку в Python

Итерация по списку в python означает прохождение каждого элемента по одному в данном списке. Мы узнаем 11 способов ее достижения.

Автор: Team Python Pool
Дата записи

11 Мощных методов Итерации по списку в Python

Здравствуйте, коллеги программисты в сегодняшней статье мы узнаем, как перебирать список в Python. Мы обсудим около 11 мощных способов итерации или циклического перебора списка с помощью Pytho n. Вы можете выбрать лучший метод в соответствии с вашими потребностями или эффективностью процесса. Так что давайте сразу перейдем к делу и начнем путешествие.

Если вы новичок в программировании, вы можете не знать о таких терминах, как итерация и списки. Так что для вас позвольте мне объяснить эти термины тоже на очень простом непрофессиональном языке.

Итерация: Часто в алгоритме набор операторов должен выполняться снова и снова, пока не будет выполнено определенное условие; именно здесь мы находим необходимость в итерации. Повторное выполнение нескольких групп операторов кода в программе называется итерацией.

List: В программировании на Python список создается путем помещения всех элементов (компонентов ) в квадратные скобки [], разделенные запятыми. Он может иметь любое количество вещей, и они могут быть разных типов (integer, float, string и т. Д.). Список может также иметь другой список как вещь. Это называется вложенным списком.

Надеюсь, вы понимаете, что такое список и итерация в python. Давайте рассмотрим 11 способов Перебирать список в Python, которые мы изучаем сегодня.

Способы Итерации по списку в Python

В этом уроке мы подробно обсудим все 11 способов перебора списка в python, которые заключаются в следующем:

1. Перебирайте список в Python, Используя For Loop2. Итерация по Списку в Python С Помощью While Loop3. Итерация по Списку в Python С Помощью Модуля Numpy4. Итерация по Списку в Python С Использованием Метода Enumerate5. Итерация по Списку в Python С Использованием Понимания списка6. Итерация по списку в Python С использованием цикла и диапазона7. Перебирайте список в Python С помощью Map и Lambda8. Перебирайте список в Python С помощью Iter() и Next()9. Перебирайте список в Python С Помощью zip()10. Перебирайте список в Python С помощью Itertools.Цикл11. Итерация по списку в Python с помощью Itertools Grouper

1. Итерация по Списку в Python с Помощью цикла For

Выполнение итерации в списке с использованием цикла for-это самый простой и основной способ достижения нашей цели. Как вы можете обнаружить в этой статье, используя какую-то поисковую систему, находя способ перебора списка в Python. Поэтому я предполагаю, что у вас уже есть базовые знания о петлях. Поэтому я не демонстрирую здесь циклы for.

Синтаксис

Пример

Выход

Объяснение

В приведенном выше примере программы мы сначала инициализировали и создали список с именем list. Список содержит шесть элементов, которые являются [9, 11, 13, 15, 17, 19] соответственно. А затем мы инициализировали простой цикл for в списке, который будет повторяться до конца списка и в конечном итоге печатать все элементы один за другим. Для печати в python мы просто используем функцию print (), как вы уже знаете.

2. Итерация по Списку в Python с Помощью цикла While

Второй способ перебора списка в python-это использование цикла while. В while loop способе итерации списка мы будем следовать аналогичному подходу, как мы наблюдали в нашем первом способе, то есть методу for-loop. Мы должны просто найти длину списка в качестве дополнительного шага.

Читайте также:  Способы общения с парнем

Синтаксис

Пример

Выход

Объяснение

В приведенном выше примере программы мы сначала инициализировали и создали список с именем list. Список содержит шесть элементов, которые являются [9, 11, 13, 15, 17, 19] соответственно. После этого мы должны найти длину списка, найти длину списка в цикле while важно, потому что мы должны проверить условия. Как вы, возможно, уже знаете, цикл while проходит только в том случае, если условия истинны. Вот почему нам нужно найти длину списка, в данном случае длина равна шести, поэтому цикл будет повторяться шесть раз. И мы также объявили и инициализировали переменную ‘i’ с начальным значением ‘0’.

Переходя к циклу while, мы впервые проверили условие, которое истинно. Как и изначально, значение ‘i’ равно ‘0’, а длина списка равна ‘6’. Таким образом, он проверяет ‘0 nditer() – это вспомогательная функция, которая может использоваться от очень простых до очень продвинутых итераций. Это упрощает некоторые фундаментальные проблемы, с которыми мы сталкиваемся в итерации. href=”http://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.nditer.html”>nditer() – это вспомогательная функция, которая может использоваться от очень простых до очень продвинутых итераций. Это упрощает некоторые фундаментальные проблемы, с которыми мы сталкиваемся в итерации.

Нам также нужна другая функция для перебора списка в Python с помощью numpy, которая является numpy.arrange().numpy.arange возвращает равномерно распределенные значения в пределах заданного интервала. Значения генерируются в пределах полуоткрытого интервала [start, stop) (другими словами, интервала, включающего start, но исключающего stop).

Синтаксис:

  • start: Параметр start используется для предоставления начального значения массива.
  • stop: Этот параметр используется для предоставления конечного значения массива.
  • шаг: Он обеспечивает разницу между каждым целым числом массива и генерируемой последовательностью.

Примеры

Давайте рассмотрим различные способы итерации по списку с помощью модуля numpy.

Пример 1:

Выход

Объяснение

В приведенном выше примере 1 программа np.arange(10) создает последовательность целых чисел от 0 до 9 и сохраняет ее в переменной x. После этого мы должны запустить цикл for, и, используя этот цикл for и np.nditer(x), мы будем перебирать каждый элемент списка один за другим.

Пример 2:

В этом примере мы будем итерировать 2d-массив с помощью модуля numpy. Для достижения нашей цели нам здесь нужны три функции.

Выход:

Объяснение:

Большая часть этого примера похожа на наш первый пример, за исключением того, что мы добавили дополнительную функцию numpy.reshape(). Функция numpy.reshape() обычно используется для придания формы нашему массиву или списку. В основном на непрофессиональном языке он преобразует размеры массива-как в этом примере мы использовали функцию reshape(), чтобы сделать массив numpy 2D-массивом.

4. Итерация по Списку в Python С Помощью Метода Enumerate

Четвертый способ в нашем списке-это итерация с использованием метода enumerate. Если вы не знаете, что именно enumerate делает в python, то позвольте мне объяснить вам.Метод enumerate() добавляет счетчик к итерируемому объекту и возвращает его. И что бы ни возвращал метод enumerate, это будет объект enumerate.

Основное преимущество использования метода enumerate заключается в том, что вы можете преобразовать объекты enumerate в list и tuple с помощью методов list() и tuple() соответственно.

Синтаксис

Метод enumerate() принимает два параметра:

  • iterable – последовательность, итератор или объект.
  • start (необязательно) – начинает отсчет с этого числа. Если start опущен, то 0 принимается за start.

Пример

Выход

Объяснение

Здесь, таким образом, для итерации списка мы использовали метод enumerate. Сначала мы инициализировали и создали список. Список содержит семь элементов. После создания списка мы используем цикл for здесь для циклического перебора каждого элемента списка. Переменная ‘i’ здесь используется для подсчета количества раз, когда выполняется цикл for. Функция enumerate(list) здесь будет перебирать каждый элемент в списке, а также выводить число, включающее индекс каждого элемента.

5. Итерация по Списку в Python С Использованием Понимания списка

В этом методе итерации мы будем использовать способ понимания списка. Понимание списка используется для создания мощной функциональности в одной строке кода.

Синтаксис

Понимание списка обычно состоит из трех параметров.

  • expression: Это сам член, вызов метода или любое другое допустимое выражение, которое возвращает значение.
  • пункт: Это объект или значение в списке или итеративном.
  • list/iterable: Это список, набор, последовательность, генератор или любой другой объект, который может возвращать свои элементы по одному за раз

Пример

Выход

Объяснение

Это самый простой способ перебора списка, поскольку Python включает в себя простые и мощные инструменты, которые вы можете использовать в самых разных ситуациях. Здесь, в этом примере, print(i) является выражением. Второй ‘i’ – это элемент, который является значением iterable. И, наконец, итерируемый, в приведенном выше примере итерируемый-это список.

6. Итерация по списку в Python С использованием цикла и диапазона

Шестой метод итерации по списку – это использование диапазона и любого цикла в Python. Метод range можно использовать как комбинацию с циклом for для обхода и итерации по списку. Функция range() возвращает последовательность цифр, начинающуюся с 0 (по умолчанию) и по умолчанию увеличивающуюся на 1, и останавливается перед указанным числом.

Синтаксис

начало (Необязательно). Конкретное число, с которого нужно начать. Значение по умолчанию равно 0
остановка (Обязательно). Номер, указывающий, в какой позиции остановиться (не входит в комплект).
шаг (Необязательно). шаг используется для указания приращения. Значение по умолчанию-1.

Примечание: Метод range не включает стоп-номер в результирующую последовательность.

Пример

Выход

Объяснение

Здесь в приведенном выше примере сначала мы инициализировали и создали список с элементами [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70]. После этого мы должны найти длину списка с помощью функции len. Список длины равен 7, поэтому теперь значение переменной length равно 7.

Теперь, когда часть цикла приходит сюда, мы используем цикл for в сочетании с функцией range. В приведенном выше примере аргументом length в функции range является параметр stop. Значение длины здесь равно 7, поэтому цикл будет работать от 0 до 6, так как мы уже знаем, что стоп-значение исключается при использовании функции range .

Читайте также:  Заготовка продуктов способ консервирования существительное множественного числа 7 букв

7. Перебирайте список в Python С помощью Map и Lambda

Лямбда-функция-это анонимная функция в Python. С помощью лямбда-функции мы можем взять n количество аргументов, но будет только одно выражение. Сила лямбды лучше проявляется, когда вы используете их как анонимную функцию внутри другой функции.

Функция map() выполняет указанную функцию в итеративном режиме.

Синтаксис

Здесь выражение будет выполнено, и результат будет возвращен. аргументы: может быть n аргументов числа.

Синтаксис функции map ()

функция Требуемый.
итерируемый Требуемый. Последовательность списка, коллекции или объекта итератора.

Пример

Выход

Объяснение

В приведенном выше примере мы использовали комбинацию функций lambda и map для итерации списка. Здесь lambda y:y предоставляется в качестве входной функции, а ‘n’ является вторым аргументом функции map (). Таким образом, функция map() передаст каждый элемент n в функцию lambda y:y и вернет элементы.

8. Повторите список в Python с помощью zip()

Если вы хотите перебирать два списка одновременно, вы можете использовать метод zip() в Python. Таким образом, функция zip() создает итератор, который будет агрегировать элементы из двух или более итераций.

Функция zip() в Python генерирует объект zip, который является итератором кортежей.

Синтаксис

итератор1, итератор2, итератор3 … Объекты итератора, которые будут объединены вместе

Пример

Выход

Объяснение

В приведенном выше примере мы перебираем серию кортежей, возвращаемых zip(), и распаковываем элементы в a и b. Параметры функции zipping () в данном случае являются (num, daypart) и они будут агрегированы вместе.

При объединении zip(), для Циклы и распаковка кортежей позволяют одновременно проходить две или более итераций.

9. Выполните Итерацию списка в Python С помощью итераторов – Iter() и Next()

Для итерации списка с помощью итераторов в python мы будем использовать методы __iter()__ и __next ()__. В Python __iter__() и __next__() совместно известны как протокол итератора.

Итераторы обычно реализуются в циклах, постижениях, генераторах и т. Д. Это просто объект, который может быть повторен (по одному элементу за раз). Внутренне цикл for создает объект iterator, iter_obj, вызывая iter() для iterable.

Синтаксис

Синтаксис функции __iter ()__

Здесь iterable может быть списком, кортежем, строкой и т. Д. Функция iter() (которая вызывает метод __iter__()) возвращает итератор.

Синтаксис функции __next ()__

Next(Iter_obj) – это то же самое, что obj.next(). Здесь iter_obj может быть любым итеративным объектом, созданным функцией iter ().

Пример

Выход

Объяснение

В приведенном выше примере сначала мы создали итеративный (список) с элементами [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70]. Затем мы получаем итератор с помощью функции iter() и сохраняем его в переменной iter_obj. После этого мы инициализировали бесконечный цикл while и использовали функцию next() для перебора всех элементов итератора. Когда мы дойдем до конца и больше не будем возвращать данные, это вызовет исключение StopIteration.

Внутренне цикл for создает объект итератора iter_obj, вызывая iter() на итераторе. Но на практике цикл for на самом деле является бесконечным циклом while.

10. Выполните Итерацию списка в Python С Помощью Itertools.Цикл

Itertools-это библиотека, которая создает эффективные итераторы. Эти итераторы работают быстрее, чем обычная итерация. В этом разделе мы будем использовать itertools.cycle для выполнения итерации по списку. Эта функция цикла возвращает бесконечный итератор, который повторяет список снова и снова. Мы настроим это на повторение только один раз.

Синтаксис

Здесь iterable может быть списком, кортежем, строкой и т. Д. Метод itertools.cycle() возвращает бесконечный итератор.

Пример

Выход

Объяснение

В приведенном выше примере мы сначала импортировали itertools. Затем мы использовали метод itertools.cycle() для создания бесконечного итератора. Затем мы ограничиваем количество раз, когда мы проходим через итератор, используя счетчик. После этого с помощью цикла while перебирайте итератор и увеличивайте количество в каждом цикле. Это гарантирует, что наш итератор не будет бесконечно петлять.

Itertools.cycle в основном используется для создания бесконечно циклического итератора. Это очень полезно в сценариях, где вам нужно создать бесконечный цикл без использования while.

11. Итерация по Списку в Python С помощью Itertools Grouper

В этом разделе используйте itertools.zip_longest для создания группера. Grouper-это функция, с помощью которой мы можем группировать элементы списка и перебирать их. Это может быть полезно, если вы хотите повторить 2-3 элемента в каждой партии вашей итерации.

Синтаксис

iterable_object Требуемый. Последовательность списка, коллекции или объекта итератора.
считать Требуемый. Количество элементов, группируемых в пакет.
fillvalue Необязательный. Значение заполнения для заполнения пакета, если итератор закончил работу до заполнения пакета.

Пример

Выход

Объяснение

В этом примере мы сначала импортировали модуль zip_longest из itertools. zip_longest – это метод, который агрегирует элементы из каждой итерации. Затем мы создаем функцию grouper. Эта функция принимает итерацию в качестве аргумента и количество элементов для группировки вместе. В этом случае, поскольку мы хотим выполнить итерацию по всему списку, мы сохраним значение count равным 1. 3-й аргумент-fillvalue, этот аргумент используется для заполнения оставшихся значений, если пакет меньше, чем count.Затем мы вызовем функцию grouper get iterable. Мы будем перебирать этот итератор, чтобы получить отдельные элементы из списка.

Примечание: Не забудьте распаковать элемент с помощью*, потому что zip_longest возвращает итератор кортежей.

Вывод: Python Перебирает Список

Поэтому, если вы сделаете это до конца, я почти уверен, что теперь вы сможете понять все возможные способы перебора списка в Python. Наилучший способ итерации Python по списку зависит от ваших потребностей и типа проекта, который вы делаете. Я думаю, что вы также можете захотеть узнать, как в Python сортировать список списков. Если да, то в нашей библиотеке учебников есть потрясающий учебник, проверьте его.

Все еще есть какие-либо сомнения или вопросы, дайте мне знать в разделе комментариев ниже. Я постараюсь помочь вам как можно скорее.

Источник