Как работают переменные в python

Что такое статическая переменная Python?

Когда мы объявляем переменную внутри класса, но вне метода, она называется статической переменной или переменной класса. Ее можно вызвать непосредственно из класса, но не через экземпляры класса. Однако статические переменные сильно отличаются от других членов и не конфликтуют с тем же именем переменной в программе Python.

Давайте рассмотрим программу, демонстрирующую использование статических переменных в Python.

Static.py

 
class Employee: # create Employee class name 
    dept = 'Information technology'  # define class variable 
    def __init__(self, name, id): 
        self.name = name       # instance variable 
        self.id = id             # instance variable 
 
# Define the objects of Employee class 
emp1 = Employee('John', 'E101')         
emp2 = Employee('Marcus', 'E105') 
 
print(emp1.dept)  
print(emp2.dept)  
print(emp1.name)  
print(emp2.name)  
print(emp1.id)   
print(emp2.id)  
 
# Access class variable using the class name 
print(Employee.dept) # print the department 
 
# change the department of particular instance 
emp1.dept = 'Networking' 
print(emp1.dept)  
print(emp2.dept)  
 
# change the department for all instances of the class 
Employee.dept = 'Database Administration' 
print(emp1.dept)  
print(emp2.dept) 

Выход:

Information technology 
Information technology 
John 
Marcus 
E101 
E105 
Information technology 
Networking 
Information technology 
Networking 
Database Administration 

В приведенном выше примере dept – это переменная класса, определенная вне методов класса и внутри определения класса. Где имя и идентификатор – это переменная экземпляра, определенная внутри метода.

Python — это динамический или статический язык? Язык со строгой типизацией или язык со слабой типизацией

http-equiv=»Content-Type» content=»text/html;charset=UTF-8″>style=»clear:both;»>

• Прежде всего, мы должны иметь четкое представление о критериях различения языков со статической типизацией и языков с динамической типизацией. Определение: если проверка типа происходит во время компиляции, значит, она выполняется на языках со статической типизацией. Напротив, если проверка типа выполняется во время выполнения, то языки с динамической типизацией
• Что такое проверка типов Проверка типа заключается в проверке типа переменной, а затем оценке обоснованности выражения. Это можно понять следующим образом: компилятор обычно выполняет проверку типа (java) на этапе компиляции. , а интерпретатор обычно выполняет проверку типа Stage (python)
• Статический язык: Все типы переменных должны быть объявлены явно, потому что эта информация необходима на этапе компиляции. Например, в Java

Динамический язык: Объявление отображения не требуется, поскольку присвоение типа происходит во время выполнения. Например, в Python

• Из приведенного выше анализа мы можем узнать, что python — это динамический язык (проверка типов происходит во время выполнения, и нет необходимости отображать объявленный тип), так каков критерий для различения сильных и слабых типов?
• Начнем с концепции: строго типизированные языки имеют более строгие механизмы проверки типов, и строгая проверка типов будет выполняться при вычислениях выражений; в то время как слабо типизированные языки допускают некоторые операции между различными типами переменных.
• Посмотрите на пример: Сначала посмотрите, что такое строгий тип. При строгой типизации, будь то во время компиляции или во время выполнения, после того, как тип назначается переменной, он будет содержать этот тип и не может смешанное вычисление с другие типы при вычислении выражения. Например, в Python:

Однако в слабых типах легко смешивать вычисления с другими типами, такими как тот же отличный язык Javascript, его использовать:

• Различные языки делятся на динамические / статические, слабые / сильные:
• В заключение: 1 Проверка типа гарантирует, что тип переменной в выражении является допустимым. В языках со статической типизацией проверка типа происходит на этапе компиляции; в языках с динамической типизацией проверка типа выполняется на этапе выполнения. 2 Строго типизированные языки имеют более сильный механизм проверки типов, и строгая проверка типов будет выполняться при вычислениях выражений; в то время как слабо типизированные языки допускают некоторые операции между различными типами переменных. 3 Python — это динамический язык со строгой типизацией.

Интеллектуальная рекомендация

1. Для реальных сигналов (для понимания): A (ω) является соотношением амплитуды выходного сигнала и амплитуды входного сигнала, называемого частотой амплитуды. Φ (ω) — это разница межд…

Один. вести Многие люди задавали некоторые вопросы о создании проекта Flex + LCDS (FDS) в сообщениях и группах. Из-за операции ее трудно четко объяснить, поэтому я написал простой учебник (я обещал эт…

package com.example.phonehttp; import android.os.Bundle; import android.os.Handler; import android.app.Activity; import android.widget.ScrollView; import android.widget.TextView; public class MainActi…

Он предназначен для реализации подкласса того же родительского класса с родительским классом. Полиморфизм Один и тот же ссылочный тип использует разные экземпляры для выполнения разных операций; Идея …

тема: Объедините два упорядоченных слоя в новый заказанный список и возврат. Новый список состоит из всех узлов двух связанных списков, данных сплавным. Пример: Анализ: два связанных списка состоит в …

Вам также может понравиться

D. Самая ценная строка Пример ввода 2 2 aa aaa 2 b c Образец вывода aaa c На самом деле, будучи задетым этим вопросом, вы должны быть осторожны. После инвертирования строки, если две строки имеют один…

Given a 2D integer matrix M representing the gray scale of an image, you need to design a smoother to make the gray scale of each cell becomes the average gray scale (rounding down) of all the 8 surro…

calc () может быть очень незнакомым для всех, и трудно поверить, что calc () является частью CSS. Поскольку он выглядит как функция, почему он появляется в CSS, поскольку это функция? Этот момент такж…

Основываясь на дереве регрессии, сформированном CART, а также на предварительной и последующей обрезке дерева, код выглядит следующим образом:…

Откат Обновление в режиме онлайн с версии Centos (CentOS Linux версии 7.3.1611 (Core) до CentOS Linux версии 7.5.1804 (Core)) # ошибка соединения yum-ssh после обновления yexpected key exchange group …

Числовые типы

«Все сущее есть Число» — сказал однажды мудрый грек по имени Пифагор. Числа — важнейший и фундаментальнейший из всех типов данных для всех языков программирования. В Python для их представления служит числовой тип данных.

int (целое число)

Концепция целых чисел проста и естественна. Это числа без дробной части, которые, говоря математическим языком, являются расширением натурального ряда, дополненного нулём и отрицательными числами.

Там, где есть числа, есть и математика. Поэтому резонно, что целые числа используются для исчисления всевозможных математических выражений. Также применяется в качестве описаний количественных свойств какого-либо объекта.

float (число с плавающей точкой)

Действительные или вещественные числа придуманы для измерения непрерывных величин. В отличие от математического контекста, ни один из языков программирования не способен реализовать бесконечные или иррациональные числа, поэтому всегда есть место приближению с определенной точностью, из-за чего возможны такие ситуации:

В плане записи, ничем не отличаются от

В плане использования — тоже, разве что в любых мало-мальски серьёзных вычислениях без никуда.

complex (комплексное число)

Привет высшей математике! Как вещественный ряд расширяет множество рациональных чисел, так и ряд комплексных чисел расширяет множество вещественных. Показательной особенностью комплексного ряда является возможность извлечения корня из отрицательных чисел.

В Python комплексные числа задаются с помощью функции

Помните, что операция сравнения для комплексных чисел не определена:

Комплексные числа широко применяются, например, для решения дифференциальных уравнений.

Подробнее про числа в Python:

Числа в Python (FAQ)

bool (логический тип данных)

В каком-то смысле наиболее простой и самый понятный из всех типов данных. У bool есть всего два значения:

• Истина (True);
• Ложь (False).

Однако за этой простотой кроется колоссальный пласт теории в виде булевой алгебры.

Переменные логического типа нужны для реализации ветвлений, они применяются для установки флажков, фиксирующих состояния программы, а также используются в качестве возвращаемых значений для функций, названия которых, зачастую, начинаются на «is» (isPrime, isEqual, isDigit). То есть тех, которые, на человеческом языке, отвечали бы на вопрос одним словом «Да» или «Нет».

Подробнее про логический тип данных в Python:

Логический тип данных (bool) в Python

Набор типов данных в Python

В Python набор-это набор неупорядоченных и неиндексированных элементов данных различных типов. В Python элементы набора типов данных являются неизменяемыми (дубликаты не допускаются). Однако само множество изменчиво. Наборы создаются с помощью фигурных скобок. Давайте рассмотрим код для иллюстрации набора в Python.

Наборы разделяются запятыми и заключаются в фигурные скобки. Давайте возьмем пример, чтобы понять наборы в Python.

# Set Example
myset = {"hi", 2, "bye", "Hello World"}

# loop through set
for a in myset:
    print(a)

# checking whether 2 exists in myset
print(2 in myset)

# adding new element
myset.add(99)
print(myset)

Далее мы вводим некоторые другие операции для задания типов данных

([1,>

Метод add() добавляет элемент в набор. Элемент remove() удаляет элемент из набора. Метод clear() удаляет все элементы из набора. set1 является надмножеством set2, если каждый элемент в set2 также находится в set1. set1 является подмножеством set2, если каждый элемент в set1 также находится в set2.

set()
set()
Is set1 subset of set2 ? :  True
Is set1 superset of set2 ? :  False
set([])

Если нам нужен неизменяемый набор, мы можем создать замороженный набор с помощью функции frozenset().

([‘a’,>

Эта строка создает замороженный набор из списка.

# Произвольное количество аргументов

Обратим внимание еще на один момент. Количество аргументов и параметров совпадает

Нельзя передать три аргумента, если функция принимает только два. Нельзя передать один аргумент, если функция требует два обязательных. В рассмотренном примере они обязательные.

Однако в Python у функций бывают параметры, которым уже присвоено значение по-умолчанию. В таком случае, при вызове можно не передавать соответствующие этим параметрам аргументы. Хотя можно и передать. Тогда значение по умолчанию заменится на переданное:

12345678910

Результат выполнения:

12

При втором вызове cylinder() мы указываем только один аргумент. Он будет присвоен переменной-параметру h. Переменная r будет равна 1.

Согласно правилам синтаксиса Python при определении функции параметры, которым присваивается значение по-умолчанию должны следовать (находиться сзади) за параметрами, не имеющими значений по умолчанию.

А вот при вызове функции, можно явно указывать, какое значение соответствует какому параметру. В этом случае их порядок не играет роли:

… figure3 = cylinder(10, 2) figure4 = cylinder(r=2, h=10) print(figure3) print(figure4) В данном случае оба вызова – это вызовы с одними и теми же аргументами-значениями. Просто в первом случае сопоставление параметрам-переменным идет в порядке следования. Во-втором случае – по ключам, которыми выступают имена параметров.

В Python определения и вызовы функций имеют и другие нюансы, рассмотрение которых мы пока опустим, так как они требуют более глубоких знаний, чем у нас есть на данный момент. Скажем лишь, что функции может быть определена так, что в нее можно передать хоть ни одного аргумента, хоть множество:

123456

Результат выполнения:

123

Опять же, судя по скобкам, здесь возникает упомянутый в прошлом уроке кортеж.

Функции id() и type()

Разобраться с изменяемостью типов данных нам помогут встроенные функции и операторы Python.

Встроенный метод возвращает идентификатор объекта в виде целого числа. Это целое число обычно относится к месту хранения объекта в памяти. Встроенная функция возвращает тип объекта.

Что касается операторов, для определения идентичности переменных мы можем использовать , а используется для определения того, указывают ли переменные на один и тот же объект. Почитать подробнее об отличиях этих операторов можно здесь.

Рассмотрим пример.

Если сравнить две переменные, и , имеющие одинаковое значение, при помощи оператора равенства (), он выдаст True. Но если мы при помощи того же оператора сравним идентификаторы объектов и (полученные с использованием функции ) – мы получим False. Дело в том, что во втором случае мы сравнивали адреса памяти переменных, а они разные – расположены в разных местах. Хотя значения, которые содержат эти переменные, одинаковы.

x = 'Привет!'
y = 'Привет!'
x == y   # Получим True
id(x) == id(y)   # Получим False

Создадим переменную путем присвоения ей в качестве значения переменной . Используя оператор , мы обнаружим, что обе переменные указывают на один и тот же объект и, соответственно, имеют одинаковые идентификаторы.

x = 'Привет!'
z = x
x is z   # Получим True
id(x) == id(z)   # Получим True

Создание динамических классов

Допустим, у нас есть следующие классы.

class Data:
    """Data Class"""
    d_id = 10


class SubData(Data):
    """SubData Class"""
    sd_id = 20

Напечатаем некоторые свойства этих классов.

print(Data.__class__)
print(Data.__bases__)
print(Data.__dict__)
print(Data.__doc__)

print(SubData.__class__)
print(SubData.__bases__)
print(SubData.__dict__)
print(SubData.__doc__)

Вывод:

<class 'type'>
(<class 'object'>,)
{'__module__': '__main__', '__doc__': 'Data Class', 'd_id': 10, '__dict__': <attribute '__dict__' of 'Data' objects>, '__weakref__': <attribute '__weakref__' of 'Data' objects>}
Data Class

<class 'type'>
(<class '__main__.Data'>,)
{'__module__': '__main__', '__doc__': 'SubData Class', 'sd_id': 20}
SubData Class

Мы можем создавать похожие классы с помощью функции type().

Data1 = type('Data1', (object,), {'__doc__': 'Data1 Class', 'd_id': 10})
SubData1 = type('SubData1', (Data1,), {'__doc__': 'SubData1 Class', 'sd_id': 20})

print(Data1.__class__)
print(Data1.__bases__)
print(Data1.__dict__)
print(Data1.__doc__)

print(SubData1.__class__)
print(SubData1.__bases__)
print(SubData1.__dict__)
print(SubData1.__doc__)

Вывод:

<class 'type'>
(<class 'object'>,)
{'__doc__': 'Data1 Class', 'd_id': 10, '__module__': '__main__', '__dict__': <attribute '__dict__' of 'Data1' objects>, '__weakref__': <attribute '__weakref__' of 'Data1' objects>}
Data1 Class

<class 'type'>
(<class '__main__.Data1'>,)
{'__doc__': 'SubData1 Class', 'sd_id': 20, '__module__': '__main__'}
SubData1 Class

Обратите внимание, что мы не можем создавать функции в динамическом классе с помощью функции type()

Все определения GT

Что означает GT в тексте

В общем, GT является аббревиатурой или аббревиатурой, которая определяется простым языком. Эта страница иллюстрирует, как GT используется в обмена сообщениями и чат-форумах, в дополнение к социальным сетям, таким как VK, Instagram, Whatsapp и Snapchat. Из приведенной выше таблицы, вы можете просмотреть все значения GT: некоторые из них образовательные термины, другие медицинские термины, и даже компьютерные термины. Если вы знаете другое определение GT, пожалуйста, свяжитесь с нами. Мы включим его во время следующего обновления нашей базы данных. Пожалуйста, имейте в информации, что некоторые из наших сокращений и их определения создаются нашими посетителями. Поэтому ваше предложение о новых аббревиатур приветствуется! В качестве возврата мы перевели аббревиатуру GT на испанский, французский, китайский, португальский, русский и т.д. Далее можно прокрутить вниз и щелкнуть в меню языка, чтобы найти значения GT на других 42 языках.

Альтернативы Poco X3 GT и доступность

При этом устройство обладает всеми качествами, чтобы быть привлекательным предложением на замену флагману. Он имеет экран премиум-класса с частотой 120 Гц, мощный процессор Dimensity 1100 5G, отличное время автономной работы и хорошую основную камеру. Но, X3 GT стоит дороже Poco X3 Pro. Оба телефона предлагают почти одинаковую производительность и время автономной работы.

Есть и Poco F3 примерно за эти же деньги, но с 120 Гц экраном AMOLED, немного более быстрым Snapdragon 870 5G, дизайном с двумя стёклами Gorilla Glass. Хотя его камеры уступают X3 GT, многие сочтут это разумным компромиссом.

Realme GT Neo, стоит столько же, также являясь достойной альтернативой Poco. Он превосходит X3 GT своим экраном AMOLED частотой 120 Гц и более быстрым чипом Dimensity 1200. В остальном модели похожи – стереодинамики, идентичные камеры, возможности подключения, время автономной работы и даже время зарядки.

Списка

Список – это универсальный тип данных, эксклюзивный для Python. В некотором смысле это то же самое, что и массив в C / C ++. Но самое интересное в списке в Python – он может одновременно содержать разные типы данных. Формально список представляет собой упорядоченную последовательность некоторых данных, записанных с использованием квадратных скобок ([]) и запятых (,).

 # список только целых чисел
а = 
печать (а)

# список только строк
b = 
печать (b)

# список, содержащий как целые числа, так и строки
c = 
печать (с)

#index основаны на 0. это напечатает один символ
print (c ) # это напечатает "ты" в списке c

Приведенный выше код будет производить такой вывод:

Имена переменных

В JavaScript есть два ограничения, касающиеся имён переменных:

1. Имя переменной должно содержать только буквы, цифры или символы и .
2. Первый символ не должен быть цифрой.

Примеры допустимых имён:

Если имя содержит несколько слов, обычно используется верблюжья нотация,
то есть, слова следуют одно за другим, где каждое следующее слово начинается с заглавной буквы: .

Самое интересное – знак доллара и подчёркивание также можно использовать в названиях. Это обычные символы, как и буквы, без какого-либо особого значения.

Эти имена являются допустимыми:

Примеры неправильных имён переменных:

Регистр имеет значение

Переменные с именами и – это две разные переменные.

Нелатинские буквы разрешены, но не рекомендуются

Можно использовать любой язык, включая кириллицу или даже иероглифы, например:

Технически здесь нет ошибки, такие имена разрешены, но есть международная традиция использовать английский язык в именах переменных. Даже если мы пишем небольшой скрипт, у него может быть долгая жизнь впереди. Людям из других стран, возможно, придётся прочесть его не один раз.

Зарезервированные имена

Существует , которые нельзя использовать в качестве имён переменных, потому что они используются самим языком.

Например: , , и зарезервированы.

Приведённый ниже код даёт синтаксическую ошибку:

Создание переменной без использования

Обычно нам нужно определить переменную перед её использованием. Но в старые времена было технически возможно создать переменную простым присвоением значения без использования . Это все ещё работает, если мы не включаем в наших файлах, чтобы обеспечить совместимость со старыми скриптами.

Это плохая практика, которая приводит к ошибке в строгом режиме:

Числовой тип данных

Числовой тип данных Python используется для хранения числовых значений, например;

1. int – содержит целые числа со знаком неограниченной длины.
2. long – содержит длинные целые числа (существует в Python 2.x, не рекомендуется в Python 3.x).
3. float – содержит числа с плавающей точкой с точностью до 15 десятичных знаков.
4. комплексный – содержит комплексные числа.

В Python нам не нужно определять тип данных при объявлении переменной, такой как C или C ++. Мы можем просто присвоить значения переменной. Но если мы хотим увидеть, какой тип числового значения он содержит прямо сейчас, мы можем использовать type(), например:

 # создать переменную с целочисленным значением.
а = 100
print ("Тип переменной, имеющей значение", a, "is", type (a))

# создать переменную со значением с плавающей запятой.
b = 10,2345
print ("Тип переменной, имеющей значение", b, "is", type (b))

# создать переменную со сложным значением.
с = 100 + 3j
print ("Тип переменной, имеющей значение", c, "is", type (c))

Если вы запустите приведенный выше код, вы увидите результат, как на изображении ниже.

Форматирование строки Python

Управляющая последовательность

Предположим, нам нужно написать текст – They said, “Hello what’s going on?” – данный оператор может быть записан в одинарные или двойные кавычки, но он вызовет ошибку SyntaxError, поскольку он содержит как одинарные, так и двойные кавычки.

Рассмотрим следующий пример, чтобы понять реальное использование операторов Python.

 
str = "They said, "Hello what's going on?"" 
print(str) 

Выход:

SyntaxError: invalid syntax 

Мы можем использовать тройные кавычки для решения этой проблемы, но Python предоставляет escape-последовательность.

Символ обратной косой черты(/) обозначает escape-последовательность. За обратной косой чертой может следовать специальный символ, который интерпретируется по-разному. Одиночные кавычки внутри строки должны быть экранированы. Мы можем применить то же самое, что и в двойных кавычках.

Пример –

 
# using triple quotes  
print('''''They said, "What's there?"''')  
  
# escaping single quotes  
print('They said, "What\'s going on?"')  
  
# escaping double quotes  
print("They said, \"What's going on?\"")

Выход:

They said, "What's there?" 
They said, "What's going on?" 
They said, "What's going on?" 

Список escape-последовательностей приведен ниже:

print("Python1 \
Python2 \
Python3")

Python1 Python2 Python3

print("\\")

\

print('\'')

'

print("\"")

"

print("\a")

print("Hello \b World")

Hello World

print("Hello \f World!")
Hello  World!

print("Hello \n World!")

Hello
 World!

print("Hello \r World!")

World!

print("Hello \t World!")

Hello 	 World!

print("Hello \v World!")

Hello 
 World!

print("\110\145\154\154\157")

Hello

print("\x48\x65\x6c\x6c\x6f")

Hello

Вот простой пример escape-последовательности.

 
print("C:\\Users\\DEVANSH SHARMA\\Python32\\Lib")  
print("This is the \n multiline quotes")  
print("This is \x48\x45\x58 representation") 

Выход:

C:\Users\DEVANSH SHARMA\Python32\Lib
This is the 
 multiline quotes
This is HEX representation 

Мы можем игнорировать escape-последовательность из данной строки, используя необработанную строку. Мы можем сделать это, написав r или R перед строкой. Рассмотрим следующий пример.

 
print(r"C:\\Users\\DEVANSH SHARMA\\Python32") 

Выход:

C:\\Users\\DEVANSH SHARMA\\Python32