Быстрее и проще как изменился процесс разработки в Python 3.7


Оглавление (нажмите, чтобы открыть):

3.7 Процессы или потоки ?

Создал с помощью мультипроцессинга два процесса заполняющие некий сайт параллельно (webdriver), все работает. Но возникли вопросы:
1) У меня старый i7 860 — сколько подобных процессов есть смысл запускать ? Есть вообще разница, сколько ядер у процессора ?
2) В чем отличие процессов от потоков из threading ?

17.02.2020, 01:52

Потоки, процессы и асинхронное программирование
Добрый вечер. Почитал документацию и по моему я только еще больше запутался. Есть модуль.

Процессы и потоки
Объясните, мне — не очень умному )), просто или на пальцах, что такое процессы и потоки в windows.

Процессы и потоки
Здравствуйте. Помогите пожалуйста с задачей Нужно создать 2 приложения. Первое запускает второе.

Процессы и потоки. С++
Помогите выполнить задание, пожалуйста: Процесс/поток генерирует в файл заданное при его запуске.

Процессы и потоки
Вопрос такой, как создать процесс, а потом добавить в этот процесс потоки?

17.02.2020, 12:31 2 17.02.2020, 13:10 [ТС] 3 17.02.2020, 13:23 4
17.02.2020, 13:23
18.02.2020, 07:33 5
18.02.2020, 12:47 [ТС] 6
18.02.2020, 14:06 7

Может в два потока, а не в два процесса?

Разница есть. Но сможете ли Вы распараллелить чтение из эксел?

18.02.2020, 19:26 [ТС] 8
19.02.2020, 10:10 9

Добавлено через 20 минут
Создание процесса и обмен данными между процессами — это затратные задачи. Обычно это не окупается, если не позволяет привлечь дополнительные ресурсы (например, процессы выполняются на разных компьютерах). На одном компьютере для параллельных вычислений обычно используют потоки.

Ваша задача разбивается на три подзадачи: чтение файла, формирование запроса и отправку запроса.
На время отправки/обработки запроса Вы повлиять не можете.
Если файл очень большой, то чтение файла можно ускорить, если не читать его в память целиком.
Если для формирования запроса требуются сложные вычисления, то их можно ускорить, выполняя в разных потоках (при условии, что вычисления можно распараллелить). Для Вашего процессора — наверное, оптимально 8 потоков.

Python 3.7.0

Release Date: June 27, 2020

There are now newer maintenance releases of Python 3.7 that supersede 3.7.0. Get the latest release of 3.7.x here.

Python 3.7.0 is the newest major release of the Python language, and it contains many new features and optimizations.

Among the major new features in Python 3.7 are:

  • PEP 539, new C API for thread-local storage
  • PEP 545, Python documentation translations
  • New documentation translations: Japanese, French, and Korean.
  • PEP 552, Deterministic pyc files
  • PEP 553, Built-in breakpoint()
  • PEP 557, Data >DeprecationWarning handling
  • PEP 567, Context Variables
  • Avo >dict objects is now an official part of the Python language spec.
  • Notable performance improvements in many areas.

Please see What’s New In Python 3.7 for more information.

Новые возможности, которые могут появиться в Python 3.8

Разбираем существующие PEP, представленные для версии 3.8. В июне текущего года мы узнаем, какие из них точно будут реализованы в Python 3.8.

Упрощение последовательности запуска CPython

Исследования показали, что большую часть времени запуска Python занимают операции ввода-вывода. PEP 432 объясняет четкую стратегию разделения процесса запуска на этапы. Идея состоит в том, что при запуске Python из командной строки или через WSGI-процесс происходила одна и та же последовательность инициализации, независимо от того, нужно запустить модульные тесты, поработать в REPL, выполнить произвольную функцию или предварительно скомпилированный скрипт.

Запуск интерпретатора предлагается разделить на три четко определенных и независимо настраиваемых этапа:

Предварительная настройка времени выполнения ядра Python:

  • настройка управления памятью;
  • определение кодировок, используемых для системных интерфейсов.

Инициализация времени выполнения ядра Python:

  • обеспечение готовности API на Си к использованию;
  • обеспечение доступности встроенных и замороженных модулей.

Конфигурация основного интерпретатора:

  • обеспечение доступности внешних модулей.

Субинтерпретаторы в стандартной библиотеке

PEP 554 предлагает новый модуль стандартной библиотеки — interpreters . Он предоставит высокоуровневый интерфейс для субинтерпретаторов и обертку для новых низкоуровневых интерпретаторов. Это позволит изолировать код с меньшими издержками.

PEP 554 также предлагает расширить существующие API-интерфейсы, чтобы обеспечить наилучший обмен данными между интерпретаторами.

Сначала будут поддерживаться только следующие типы:

  • None
  • bytes
  • str
  • int
  • PEP 3118 buffer objects (через send_buffer() )
  • PEP 554 channels

Поддержка None в операторах

PEP 505 предлагает три оператора с поддержкой None, подобно другим языкам.

Объединение по None ( ?? )

Доступ к атрибутам с поддержкой None ( ?. )

Индексация с поддержкой None ( ?[] )

Поддержка переменных контекста для генераторов

PEP 567 (включен в Python 3.7) представил переменные контекста, которые прекрасно работают в многопоточной среде.

PEP 568 добавляет поддержку переменных контекста для генераторов. Важная новость для тех, кто работает с asyncio и планирует использовать генераторы.

Доступ к состоянию модуля из методов расширений на Си

PEP 573 предлагает добавить способ доступа к контексту для методов расширения CPython, такому как состояние модулей, в которых они определены.

  • PyType_GetModule
  • PyType_DefiningTypeFromSlotFunc
  • PyType_GetModuleState
  • PyErr_PrepareImmutableException

Оператор присваивания

с PEP 572 можно будет заменить на:

Усовершенствование классов встроенных функций

PEP 576 предлагает расширить классы для встроенных функций и методов, чтобы они были больше похоже на функции Python. В частности, встроенные функции и методы получат доступ к модулю, в котором они объявлены, а встроенные методы получат доступ к классу, к которому они принадлежат.

Если вы пишете все приложение на Python и оптимизируете важные места с помощью Си (Cython), у вас есть 2 варианта:

Использовать встроенные функции CPython, такие как len , print и т. д. Это предпочтительный вариант, но он имеет недостатки, если говорить о данных, к которым вы можете получить доступ в модуле (у вас их нет в случае реализации на Python).

Создать собственную версии встроенных функций len , print и т. д., что, как правило, является плохой идеей.

Этот PEP подразумевает два изменения в API на Си:

Добавлена ​​новая функция PyBuiltinFunction_New() для создания встроенных функций.

PyCFunction_NewEx() и PyCFunction_New() устарели и будут возвращать, если возможно, PyBuiltinFunction , в противном случае builtin_function_or_method .

PEP 576 также предлагает новый встроенный класс builtin_function .

PEP 573 предлагает расширить API, к которому методы расширения, написанные на Си, имеют доступ, позволяя им видеть состояние модуля без необходимости вызывать дорогостоящую операцию PyState_FindModule . Реализация в основном полезна для Cython.

PEP 580 относится к разработке типов расширений из встроенных экземпляров buildin_function_or_method , method_descriptor , method и function y . Ни один из этих классов не является подклассом. Таким образом, любые оптимизации, основанные на предположениях о методе, встроенных функциях и т. д., нельзя выполнить.

PEP 573 предлагает заменить проверки для builtin_function_or_method и method_descriptor новым протоколом «C Call». Использование этого протокола означает, что разработанные пользователем типы расширений получат те же преимущества оптимизации, что и встроенные, такие как новый LOAD_METHOD , работающий на 20% быстрее (добавлен в Python 3.7).

Хуки для аудита Python во время исполнения

PEP 578 предлагает добавить хуки во время выполнения CPython, они могут быть полезны при разработке ПО в сфере безопасности, отладки и профилирования.

Среди предлагаемых событий — exec , import , compile и object.__setattr__. PEP дает рекомендации по основным низкоуровневым хукам, таким как выполнение объектов кода, но также и по высокоуровневым хукам, таким как открытие сетевых сокетов и вызов URL-адресов.

Хуки будут реализовывать ответы на события, типичными ответами будут регистрация события, прерывание операции с исключением или немедленное завершение процесса путем системного вызова exit .

Разработчики Python представили версию 3.7.0

Опубликована новая версия ЯП Python под номером 3.7.0. Обновление, которое провело в разработке полтора года, привнесло множество новых функций и исправлений существующих инструментов, а также общие улучшения производительности.

Подробнее о нововведениях в Python 3.7.0

Релиз добавил обновленный C API для локальной памяти потока (TLS), предоставляющий новый TSS (Thread Specific Storage) API вместо ранее использовавшегося TLS API. Новый API вводит тип Py_tss_t вместо int, что позволяет запускать CPython на платформах, не позволяющих безопасное транслирование TLS-ключей в int.

Обновление включило новый формат файлов .рус , в которых кэшируется байткод. Теперь для выявления изменений в коде в заголовочной секции файлов .pyc может сохраняться хеш от кэшированного кода, что избавляет от проблем при переименовании старых версий исходного файла.

В Python 3.7.0 стала доступной встроенная точка останова breakpoint() для программного вызова отладчика.

XYZ school, Москва, до 250 000 ₽

В набор инструментов добавлен новый модуль dataclass вместе с декоратором dataclass() , который предоставляет средства для определения классов данных, в которых применяются аннотации переменных класса с автоматической генерацией методов __repr__() , __eq__() и __hash__() для определения атрибутов. Кроме того, появилась поддержка модуля typing и generic-типов.

Также в новой версии появились несколько новых модулей, улучшающих работу с TLS и ресурсами внутри пакетов.

Обновления существующих компонентов

В модуле time реализована поддержка операций с наносекундами. Для их включения необходимо дописать _ns к существующим функциям.

Предупреждения DeprecationWarning теперь появляются только для кода в основном модуле и при выполнении тестов, а для всех импортированных модулей и библиотек скрыты по умолчанию.

Также исключено использование кодировки ASCII по умолчанию. Вместо этого добавлена опция -X utf8 и переменная окружения PYTHONUTF8 для принудительного использования кодировки UTF-8. Кроме того, в классах str , bytes и bytearray появился новый метод isascii() для проверки строки на наличие только ASCII-символов.

Подробнее со всеми изменениями и улучшениями можно ознакомиться в техническом документе релиза Python 3.7.0. Предварительная версия вышла 14 июня 2020 года.

Установка Python 3.7.4 на Windows

Возможно, что после прочтения статьи Python – как первый язык программирования, вам захочется познакомиться поближе с питоном (народное название). Если вы новичок, то начать изучение программирования с языка Python – это прекрасный выбор, из-за его минималистичного синтаксиса.

Скажем так для бывалых программистов, начавших изучать Python после других языков программирования, простой синтаксис даже будет непривычен. Зато новичок влюбится в Python, с первого взгляда на код.

Скачать Python 3.7.4 для Windows

Скачаем интерпретатор питона и установим его на компьютер. Откройте официальный сайт https://www.python.org и перейдите во вкладку Downloads и скачайте последнюю версию. На текущий момент, актуальная версия – Python 3.7.4 и установлю я её на Windows 10.

Установить Python 3.7.4

После запуска установочного файла появится окно, где вам предлагается два способа установки, дефолтный Install Now или пользовательский способ. Выбираете кастомную установку и отмечаете внизу галочку Add Python 3.7.4 to PATH. В чем разница?

При выборе Install Now, Python инсталлируется в автоматически созданную папку, путь до которой будет очень длинный. При пользовательском выборе, программа установится в созданную вами папку. Отмеченная опция Add python 3.7.4 to PATH позволяет открывать консоль без указания полного пути в командной строке.

Вместе с программой будет установлена консоль IDLE, пакетный менеджер, документация и ярлыки. Все галочки должны быть отмечены.

Создайте на жестком диске папку, куда будет установлена программа Python и укажите путь до него. У меня создана папка с названием python. Оставьте отмеченные галочки по умолчанию и нажмите кнопку Install.

При успешной установке, появится следующее окно.

Как запустить IDLE Python?

Запустим среду разработки IDLE, в дальнейшем будем называть её консолью. В панели задач откройте «Поиск», введите idle и запустите от имени администратора. В конечном итоге перед вами появится консоль, в которой вы напишите свой первый код.

Программировать на языке Python можно в двух режимах:

  • в интерактивном (через консоль)
  • в файловом

Работа с консолью Python / Shell

Работать в консоли крайне легко. Вы вводите по одной команде, нажимаете Enter и мгновенно в консоли выводится результат. Это очень удобно.

Однако нужно четко понимать, что после закрытия консоли, ваш написанный код нигде не сохраняется. Поэтому писать код в консоли стоит только с целью тестирования или обучения.

Работа с файлами

Писать реальную программу в Python, следует в файловом режиме, через меню File -> New File. Все как обычно: создаете файл, пишите каждую команду с новой строки (запись в файл), даете имя файлу и сохраняете его в формате .py в любом месте на жестком диске. Однако, чтобы увидеть результат выполнения команд, нужно в меню выбрать Run -> Run Module и результат выполнения откроется в новой консоли.

Получается, что для работы в файловом режиме, в одном окне пишется код, а в другом окне выводится результат.

Заключение

На сегодняшний день, Python входит в топ 3 по популярности, среди прочих языков программирования и уверенно держит свои позиции.

Копирование материалов разрешается только с указанием автора (Михаил Русаков) и индексируемой прямой ссылкой на сайт (https://myrusakov.ru)!

Добавляйтесь ко мне в друзья ВКонтакте: https://vk.com/myrusakov.
Если Вы хотите дать оценку мне и моей работе, то напишите её в моей группе: https://vk.com/rusakovmy.

Если Вы не хотите пропустить новые материалы на сайте,
то Вы можете подписаться на обновления: Подписаться на обновления

Если у Вас остались какие-либо вопросы, либо у Вас есть желание высказаться по поводу этой статьи, то Вы можете оставить свой комментарий внизу страницы.

Порекомендуйте эту статью друзьям:

Если Вам понравился сайт, то разместите ссылку на него (у себя на сайте, на форуме, в контакте):

Она выглядит вот так:

  • BB-код ссылки для форумов (например, можете поставить её в подписи):
  • Комментарии ( 0 ):

    Для добавления комментариев надо войти в систему.
    Если Вы ещё не зарегистрированы на сайте, то сначала зарегистрируйтесь.

    Copyright © 2010-2020 Русаков Михаил Юрьевич. Все права защищены.

    И все-таки PHP 7 быстрее Python 3?

    Недавно нашел сайт с бенчмарками языков программирования. Очень удобно (если я правильно эти самые бенчмарки понимаю).

    Месяца два назад ушел с PHP 5.6 на Python 3 (Fleksy), так и не успев перейти на PHP 7. Сегодня решил почитать про PHP 7. Многие «тестеры» пишут, что он по скорости он сравним с HHVM без всяких приблуд. Python и так был на равне с PHP, а теперь получается совсем не сравним (в плохом смысле). Я прав? Еще больше погрузили в непонимание (зачем я перешел на Python) после вот этого бенчмарка: клик.

    Python для меня еще тот красавец. Я в общем и целом очень рад, что погрузился в него. Но вот есть ли смысл в удобстве, если это удобство не дает нужных результатов?

    Я, может быть, много чего напутал или у меня неправильное понимание чего-то. Объясните, пожалуйста. Я запутался:(

    Вопрос закрыт: Python для меня более привлекателен, и, раз уж на бенчи и производительность в тестах можно забить, то Python — самое оно:). А производительность Python меня еще ни разу не подводила, а наоборот, PHP вставал конкретно в вопросе блюрринга большого изображения, а Python покряхтел немного и вывел прекрасный результат:)

    UPD: Мое мнение спустя время и практику: выкинуть PHP, взять NodeJS/Python/Go, писать здоровый код. PHP — это ползать. Вы вырастаете — ходить удобнее и практичнее. NodeJS, Python, Go и прочее — прямохождение. Сами выбирайте ползать или ходить)

    • Вопрос задан более трёх лет назад
    • 18480 просмотров

    Бенчмарки — это бесполезные писькомерки.

    Инструменты надо сравнивать не по тому, как они себя ведут в вакууме, а по удобству использования в реальной жизни и тому, насколько они способны решить поставленную задачу.

    Что в вашей жизни изменится после того, как в ответах к вопросу один человек напишет, что php быстрее, другой, что быстрее python и ещё десять разведут срач не по теме?

    Но вот есть ли смысл в удобстве, если это удобство не дает нужных результатов?

    Новые возможности, которые могут появиться в Python 3.8

    Разбираем существующие PEP, представленные для версии 3.8. В июне текущего года мы узнаем, какие из них точно будут реализованы в Python 3.8.

    Упрощение последовательности запуска CPython

    Исследования показали, что большую часть времени запуска Python занимают операции ввода-вывода. PEP 432 объясняет четкую стратегию разделения процесса запуска на этапы. Идея состоит в том, что при запуске Python из командной строки или через WSGI-процесс происходила одна и та же последовательность инициализации, независимо от того, нужно запустить модульные тесты, поработать в REPL, выполнить произвольную функцию или предварительно скомпилированный скрипт.

    Запуск интерпретатора предлагается разделить на три четко определенных и независимо настраиваемых этапа:

    Предварительная настройка времени выполнения ядра Python:

    • настройка управления памятью;
    • определение кодировок, используемых для системных интерфейсов.

    Инициализация времени выполнения ядра Python:

    • обеспечение готовности API на Си к использованию;
    • обеспечение доступности встроенных и замороженных модулей.

    Конфигурация основного интерпретатора:

    • обеспечение доступности внешних модулей.

    Субинтерпретаторы в стандартной библиотеке

    PEP 554 предлагает новый модуль стандартной библиотеки — interpreters . Он предоставит высокоуровневый интерфейс для субинтерпретаторов и обертку для новых низкоуровневых интерпретаторов. Это позволит изолировать код с меньшими издержками.

    PEP 554 также предлагает расширить существующие API-интерфейсы, чтобы обеспечить наилучший обмен данными между интерпретаторами.


    Сначала будут поддерживаться только следующие типы:

    • None
    • bytes
    • str
    • int
    • PEP 3118 buffer objects (через send_buffer() )
    • PEP 554 channels

    Поддержка None в операторах

    PEP 505 предлагает три оператора с поддержкой None, подобно другим языкам.

    Объединение по None ( ?? )

    Доступ к атрибутам с поддержкой None ( ?. )

    Индексация с поддержкой None ( ?[] )

    Поддержка переменных контекста для генераторов

    PEP 567 (включен в Python 3.7) представил переменные контекста, которые прекрасно работают в многопоточной среде.

    PEP 568 добавляет поддержку переменных контекста для генераторов. Важная новость для тех, кто работает с asyncio и планирует использовать генераторы.

    Доступ к состоянию модуля из методов расширений на Си

    PEP 573 предлагает добавить способ доступа к контексту для методов расширения CPython, такому как состояние модулей, в которых они определены.

    • PyType_GetModule
    • PyType_DefiningTypeFromSlotFunc
    • PyType_GetModuleState
    • PyErr_PrepareImmutableException

    Оператор присваивания

    с PEP 572 можно будет заменить на:

    Усовершенствование классов встроенных функций

    PEP 576 предлагает расширить классы для встроенных функций и методов, чтобы они были больше похоже на функции Python. В частности, встроенные функции и методы получат доступ к модулю, в котором они объявлены, а встроенные методы получат доступ к классу, к которому они принадлежат.

    Если вы пишете все приложение на Python и оптимизируете важные места с помощью Си (Cython), у вас есть 2 варианта:

    Использовать встроенные функции CPython, такие как len , print и т. д. Это предпочтительный вариант, но он имеет недостатки, если говорить о данных, к которым вы можете получить доступ в модуле (у вас их нет в случае реализации на Python).

    Создать собственную версии встроенных функций len , print и т. д., что, как правило, является плохой идеей.

    Этот PEP подразумевает два изменения в API на Си:

    Добавлена ​​новая функция PyBuiltinFunction_New() для создания встроенных функций.

    PyCFunction_NewEx() и PyCFunction_New() устарели и будут возвращать, если возможно, PyBuiltinFunction , в противном случае builtin_function_or_method .

    PEP 576 также предлагает новый встроенный класс builtin_function .

    PEP 573 предлагает расширить API, к которому методы расширения, написанные на Си, имеют доступ, позволяя им видеть состояние модуля без необходимости вызывать дорогостоящую операцию PyState_FindModule . Реализация в основном полезна для Cython.

    PEP 580 относится к разработке типов расширений из встроенных экземпляров buildin_function_or_method , method_descriptor , method и function y . Ни один из этих классов не является подклассом. Таким образом, любые оптимизации, основанные на предположениях о методе, встроенных функциях и т. д., нельзя выполнить.

    PEP 573 предлагает заменить проверки для builtin_function_or_method и method_descriptor новым протоколом «C Call». Использование этого протокола означает, что разработанные пользователем типы расширений получат те же преимущества оптимизации, что и встроенные, такие как новый LOAD_METHOD , работающий на 20% быстрее (добавлен в Python 3.7).

    Хуки для аудита Python во время исполнения

    PEP 578 предлагает добавить хуки во время выполнения CPython, они могут быть полезны при разработке ПО в сфере безопасности, отладки и профилирования.

    Среди предлагаемых событий — exec , import , compile и object.__setattr__. PEP дает рекомендации по основным низкоуровневым хукам, таким как выполнение объектов кода, но также и по высокоуровневым хукам, таким как открытие сетевых сокетов и вызов URL-адресов.

    Хуки будут реализовывать ответы на события, типичными ответами будут регистрация события, прерывание операции с исключением или немедленное завершение процесса путем системного вызова exit .

    7 простых способов оптимизировать код Python

    1. Используйте операции с множествами (set)

    Python использует хеш-таблицы для управления множествами. Всякий раз, когда мы добавляем элемент в множество, интерпретатор Python определяет его позицию в памяти, выделенной для множества, используя хэш целевого элемента.

    Поскольку Python автоматически изменяет размер хеш-таблицы, скорость будет постоянной (O (1)) вне зависимости от размера набора. Именно это ускоряет выполнение операций.

    В Python операции с множествами включают объединение, пересечение и разность. Поэтому вы можете попробовать использовать их в своем коде – там, где это возможно. Обычно эти операции работают быстрее, чем итерации по спискам.

    2. Избегайте использования глобальных переменных.

    Это не касается не только Python, почти все языки не одобряют чрезмерное или незапланированное использование глобальных переменных. Причина в том, что у них могут быть скрытые / неочевидные побочные эффекты, ведущие к коду Спагетти. Плюс ео всему, Python очень медленный при доступе к внешним переменным.

    Это вынуждает ограничить использование глобальных переменных. Можно объявить внешнюю переменную, используя ключевое слово global (что тоже не всегда правильно ��).
    Кроме того, лучше сделать локальную копию, прежде чем использовать глобальные переменные внутри циклов.

    3. Использование внешних библиотек / пакетов.

    Некоторые библиотеки python имеют эквивалент «C» с теми же функциями, что и исходная библиотека. Будучи написаны на “C”, они работают быстрее. Например, попробуйте использовать cPickle вместо использования pickle.

    Можно использовать , который является оптимизирующим статическим компилятором для обоих Python. Это расширение Python, поддерживающее функции и типы C. Код на нем выполняется быстрее и эффективнее.

    Также можно использовать пакет PyPy. Он включает компилятор JIT (Just-in-time), который делает код Python невероятно быстрым. PyPy можно дополнительно настроить для еще большего повышения производительности.

    4. Используйте встроенные модули и функции.

    Python является интерпретируемым языком и основан на абстракциях высокого уровня. Поэтому лучше использовать встроенные модули везде, где это возможно. Это сделает код более эффективным, поскольку встроенные модули предварительно компилируются и выполняются быстро. В то время как длительные итерации, которые включают интерпретируемые шаги, выполняются очень медленно.

    Аналогичным образом, предпочтительно использовать встроенные функции, такие как, например, map, которые значительно ускоряют код

    5. Ограничьте поиск в методе с использованием цикла

    При работе в цикле нужно кэшировать вызов метода, а не вызывать метод для объекта. В противном случае поиск получится дороговатым.

    Просто взгляните на этот пример, и сразу станет понятно, о чем речь.

    6. Оптимизация использования строк.

    Конкатенация строк идет медленно, никогда не делайте это внутри цикла. Вместо этого используйте метод join. Или используйте функцию форматирования для формирования унифицированной строки.

    Операции RegEx в Python выполняются быстро, поскольку они в конечном итоге приходят к C-коду. Однако, в некоторых случаях, основные методы строки, такие как , работают лучше.

    Кроме того, можно проверить различные методы, используя модуль . Это поможет определить, какой метод действительно самый быстрый.

    7. Оптимизация при помощи оператора if.

    Как и в большинстве языков программирования, в Python есть “ленивая” оценка. Это означает, что если есть цепочка условий «and», то проверка остановится на первом ложном условии.

    Это поведение Python можно использовать в целях опитмизации кода . Например, если вы ищете фиксированный шаблон в списке, можно уменьшить область поиска, добавив условие «and», которое становится ложным, если размер целевой строки меньше длины шаблона.

    Также можно сначала проверить быстрое условие (если оно есть), например «строка должна начинаться с @», или «строка должна заканчиваться точкой».

    Как изменить Python 2.7.10 по умолчанию на Python 3.6.2 на macOS? [Дубликат]

    Я запускаю Mountain Lion, а базовая версия Python по умолчанию — 2,7. Я загрузил Python 3.3 и хочу установить его как значение по умолчанию.

    В настоящее время:

    Как настроить его так, чтобы каждый раз, когда я запускал $ python , он открывал 3.3?

    7 ответов

    Изменение стандартной системы python по умолчанию приведет к разрыву некоторых приложений, зависящих от python2.

    Вы можете псевдонизировать команды в большинстве оболочек, Mac OS X использует bash по умолчанию, если вы также поместите это в свою команду

    python теперь относится к python3 . Если вы хотите использовать оригинальный python (который ссылается на python2 ), вы можете избежать псевдонима, т. Е. \python запустит python2 , оставив псевдоним нетронутым)

    Если вы чаще запускаете интерпретаторы (I do) , лучше:

    Совет: вместо выполнения:

    система будет использовать python3 для запуска исполняемых файлов python .

    Python. Урок 7. Работа со списками (list)

    Одна из ключевых особенностей Python, благодаря которой он является таким популярным – это простота. Особенно подкупает простота работы с различными структурами данных – списками, кортежами, словарями и множествами. Сегодня мы рассмотрим работу со списками.

    Что такое список (list) в Python?

    Список (list) – это структура данных для хранения объектов различных типов. Если вы использовали другие языки программирования, то вам должно быть знакомо понятие массива. Так вот, список очень похож на массив, только, как было уже сказано выше, в нем можно хранить объекты различных типов. Размер списка не статичен, его можно изменять. Список по своей природе является изменяемым типом данных. Про типы данных можно подробно прочитать здесь . Переменная, определяемая как список, содержит ссылку на структуру в памяти, которая в свою очередь хранит ссылки на какие-либо другие объекты или структуры.

    Как списки хранятся в памяти?

    Как уже было сказано выше, список является изменяемым типом данных. При его создании в памяти резервируется область, которую можно условно назвать некоторым “контейнером”, в котором хранятся ссылки на другие элементы данных в памяти. В отличии от таких типов данных как число или строка, содержимое “контейнера” списка можно менять. Для того, чтобы лучше визуально представлять себе этот процесс взгляните на картинку ниже. Изначально был создан список содержащий ссылки на объекты 1 и 2, после операции a[1] = 3, вторая ссылка в списке стала указывать на объект 3.

    Более подробно эти вопросы обсуждались в уроке 3 (Типы и модель данных).

    Создание, изменение, удаление списков и работа с его элементами

    Создать список можно одним из следующих способов.

    Также можно создать список с заранее заданным набором данных.

    Если у вас уже есть список и вы хотите создать его копию, то можно воспользоваться следующим способом:

    или сделать это так:

    В случае, если вы выполните простое присвоение списков друг другу, то переменной b будет присвоена ссылка на тот же элемент данных в памяти, на который ссылается a, а не копия списка а. Т.е. если вы будете изменять список a, то и b тоже будет меняться.

    Добавление элемента в список осуществляется с помощью метода append().

    Для удаления элемента из списка, в случае, если вы знаете его значение, используйте метод remove(x), при этом будет удалена первая ссылка на данный элемент.

    Если необходимо удалить элемент по его индексу, воспользуйтесь командой del имя_списка[индекс].

    Изменить значение элемента списка, зная его индекс, можно напрямую к нему обратившись.

    Очистить список можно просто заново его проинициализировав, так как будто вы его вновь создаете. Для получения доступа к элементу списка укажите индекс этого элемента в квадратных скобках.

    Можно использовать отрицательные индексы, в таком случае счет будет идти с конца, например для доступа к последнему элементу списка можно использовать вот такую команду:

    Для получения из списка некоторого подсписка в определенном диапазоне индексов, укажите начальный и конечный индекс в квадратных скобках, разделив их двоеточием.

    Методы списков

    list.append(x)

    Добавляет элемент в конец списка. Ту же операцию можно сделать так a[len(a):] = [x].

    list.extend(L)

    Расширяет существующий список за счет добавления всех элементов из списка L. Эквивалентно команде a[len(a):] = L.

    list.insert(i, x)

    Вставить элемент x в позицию i. Первый аргумент – индекс элемента после которого будет вставлен элемент x.

    list.remove(x)

    Удаляет первое вхождение элемента x из списка.

    Удаляет элемент из позиции i и возвращает его. Если использовать метод без аргумента, то будет удален последний элемент из списка.

    list.clear()

    Удаляет все элементы из списка. Эквивалентно del a[:].

    list.index(x[, start[, end]])

    Возвращает индекс элемента.

    list.count(x)

    Возвращает количество вхождений элемента x в список.

    list.sort(key=None, reverse=False)

    Сортирует элементы в списке по возрастанию. Для сортировки в обратном порядке используйте флаг reverse=True. Дополнительные возможности открывает параметр key, за более подробной информацией обратитесь к документации.

    list.reverse()

    Изменяет порядок расположения элементов в списке на обратный.

    list.copy()

    Возвращает копию списка. Эквивалентно a[:].

    List Comprehensions

    List Comprehensions чаще всего на русский язык переводят как абстракция списков или списковое включение, является частью синтаксиса языка, которая предоставляет простой способ построения списков. Проще всего работу list comprehensions показать на примере. Допустим вам необходимо создать список целых чисел от до n, где n предварительно задается. Классический способ решения данной задачи выглядел бы так:

    Использование list comprehensions позволяет сделать это значительно проще:

    или вообще вот так, в случае если вам не нужно больше использовать n:

    List Comprehensions как обработчик списков

    В языке Python есть две очень мощные функции для работы с коллекциями: map и filter . Они позволяют использовать функциональный стиль программирования, не прибегая к помощи циклов, для работы с такими типами как list , tuple , set , dict и т.п. Списковое включение позволяет обойтись без этих функций. Приведем несколько примеров для того, чтобы понять о чем идет речь.

    Пример с заменой функции map .

    Пусть у нас есть список и нужно получить на базе него новый, который содержит элементы первого, возведенные в квадрат. Решим эту задачу с использованием циклов:

    Та же задача, решенная с использованием map , будет выглядеть так:

    В данном случае применена lambda -функция, о том, что это такое и как ее использовать можете прочитать здесь.

    Через списковое включение эта задача будет решена так:

    Пример с заменой функции filter .

    Построим на базе существующего списка новый, состоящий только из четных чисел:

    Решим эту задачу с использованием filter :

    Решение через списковое включение:

    Слайсы / Срезы

    Слайсы (срезы) являются очень мощной составляющей Python , которая позволяет быстро и лаконично решать задачи выборки элементов из списка. Выше уже был пример использования слайсов, здесь разберем более подробно работу с ними. Создадим список для экспериментов:

    Слайс задается тройкой чисел, разделенных запятой: start:stop:step . Start – позиция с которой нужно начать выборку, stop – конечная позиция, step – шаг. При этом необходимо помнить, что выборка не включает элемент определяемый stop .

    Слайсы можно сконструировать заранее, а потом уже использовать по мере необходимости. Это возможно сделать, в виду того, что слайс – это объект класса slice . Ниже приведен пример, демонстрирующий эту функциональность:

    Типо “List Comprehensions”… в генераторном режиме

    Есть ещё одни способ создания списков, который похож на списковое включение, но результатом работы является не объект класса list , а генератор. Подробно про генераторы написано в “ Уроке 15. Итераторы и генераторы“.

    Предварительно импортируем модуль sys , он нам понадобится:

    Создадим список, используя списковое включение :

    проверим тип переменной a:

    и посмотрим сколько она занимает памяти в байтах:

    Для создания объекта-генератора, используется синтаксис такой же как и для спискового включения, только вместо квадратных скобок используются круглые:

    Обратите внимание, что тип этого объекта ‘generator’ , и в памяти он занимает места меньше, чем список, это объясняется тем, что в первом случае в памяти хранится весь набор чисел от 0 до 9, а во втором функция, которая будет нам генерировать числа от 0 до 9. Для наших примеров разница в размере не существенна, рассмотрим вариант с 10000 элементами:

    Сейчас уже разница существенна, как вы уже поняли, размер генератора в данном случае не будет зависеть от количества чисел, которые он должен создать.

    Если вы решаете задачу обхода списка, то принципиальной разницы между списком и генератором не будет:

    Но с генератором нельзя работать также как и со списком: нельзя обратиться к элементу по индексу и т.п.

    P.S.

    Если вам интересна тема анализа данных, то мы рекомендуем ознакомиться с библиотекой Pandas. На нашем сайте вы можете найти вводные уроки по этой теме. Все уроки по библиотеке Pandas собраны в книге “Pandas. Работа с данными”.

    Python. Урок 7. Работа со списками (list) : 19 комментариев

    там ошибка
    Изменить значение элемента списка, зная его индекс, можно напрямую к нему обратившись.

    >>> d = [2, 4, 9]
    >>> print(d)
    [2, 4, 9]
    >>> d[1] = 17 индекс указан первый, следовательно должен измениться первый элемент.
    >>> print(d)
    [2, 17, 9] а тут изменен второй элемент. Вывод должен выглядеть так [17, 4, 9] Если я не
    ошибаюсь)))

    В Python элементы списка нумеруются с нуля. Поэтому в списке [2, 4, 9], элемент с индексом 1 – это 4, и если мы сделаем присваивание d[1] = 17, то поменяем средний элемент в списке, так как это показано в примере!
    Удачи!

    ой спасибо за обьяснение)) изивиняюсь за ложные обвинения и невнимательность)))

    Пожалуйста! Спасибо вам за интерес к блогу)))

    Отщет начинается с нуля

    Ошибаешься, индексы считаем с 0

    Подскажите,пожалуйста, как быстро (не используя перебор по индексно ) проверить равно ли произвольное значение одному из значений списка ?
    Например у меня есть список d=[2,4,12,5]
    Ввели а=4
    Если значение а есть в списке, то вывести “+”. Если нет ,то “-“

    Можно сделать так:
    d = [2, 4, 12, 5]
    a = 4
    if a in d:
    print(“YES”)
    Только четыре пробела не забудьте перед print(“YES”) (в комментах не получается код нужным образом отформатировать)

    Можно и не 4 пробела, а всего 1. А лучше всего табуляция.

    Нее! Нужно именно четыре)) Но проблема уже решена!

    можно 1 пробел, если в той же строке

    Здравствуйте! А можете, пожалуйста, объяснить, как работает “for in” со списками. Я не понимаю. Я привык к языкам, где в основном доступ по индексу, сложно понять работу “for in”. Как работает цикл: по индексам от 0 до длины списка, или абы как достает элемент, т.е. необязательно по возрастанию индекса элемента? Мне бы хотелось знать индекс элемента, который я обрабатываю в цикле. Лучше завести отдельно переменную counter, которая будет считать или использовать list.index(value). Или во втором случае будет вызываться не атрибут элемента, а будет происходить именно поиск такого элемента, т.е. сложность будет линейная?

    Добрый день!
    Постараюсь в двух словах объяснить, for для списка работает следующим образом:
    1. Берется итератор у списка. Итератор – это такой объект, который позволяет получать доступ к элементам списка (извлекать их). Взять итератор, это значит выполнить функцию iter(), аргумент которой – список (в данном случае).
    2. На каждой итерации цикла извлекается элемент из списка (с помощью функции next())
    3. Шаги 1 и 2 повторяются пока элементы в цикле не закончатся (итератор выбросит исключение StopIteration)
    Обход элементов в цикле осуществляется в том порядке, в котором они в нем хранятся (не абы как!).
    Для получения индекса элемента лучше использовать функцию enumerate, вот пример:

    >>> a = [‘a’, ‘b’, ‘c’]
    >>> for sym in enumerate(a):
    print(str(sym[0]) + » — » + str(sym[1]))

    Здравствуйте! Возможно ли с помощью команды pop удаление несколько элементов списка или промежуток? Если да напишите пожалуйста пример.
    Что,то похожее с:

    motorcycles_5 = [‘ducati’, ‘honda’, ‘ktm’, ‘motogucci’, ‘yamaha’, ‘suzuki’, ‘ural’]
    # Удаляю элементы списка motorcycles_5 с 0 по 3
    del motorcycles_5[0:3]
    print(motorcycles_5)
    # Удаляю все элеметы списка motorcycles_5 с помощью команды del
    del motorcycles_5[:]
    print(motorcycles_5)

    Добрый день!
    Нет, с помощью pop нельзя удалить за раз несколько элементов списка. Его назначение – извлечение элемента (чаще всего последнего). А чем вас не устраивает del?

    в примере для
    >>list.insert(i, x)
    написано так:
    “Вставить элемент x в позицию i. Первый аргумент – индекс элемента после* которого будет вставлен элемент x.”

    *хотя, по смыслу примера, вставка происходит прямо по индексу i, а не после. Элементы сдвигаются.

    Для получения из списка некоторого подсписка в определенном диапазоне индексов, укажите начальный и конечный индекс в квадратных скобках, разделив их двоеточием.

    Это же упоминается работа с подмножеством, элементов списка ‘a’. Подмножество списка в python называется срез (slice)

    Почему у всех объектов один список?
    lis = []

    for i in range(4):
    o = O()
    o.k.append(i)
    lis.append(o)

    for i in lis:
    print(i.k)

    output:
    [0, 1, 2, 3]
    [0, 1, 2, 3]
    [0, 1, 2, 3]
    [0, 1, 2, 3]

    Мастер Йода рекомендует:  Задача про обиженного короля и сотню звездочётов
    Добавить комментарий