Python Питон высокого полета…


Оглавление (нажмите, чтобы открыть):

Питон

Сообщений 1 страница 10 из 10

Поделиться12015-07-15 18:26:12

  • Автор: bootblack
  • Администратор

Таким образом, в результате исследования установлено, что фрагменты малазийского пассажирского самолета Боинг-777-200 9M-MRD, потерпевшего катастрофу 17.07.2014 г. при выполнении рейса МН-17 из Амстердама в Куала-Лумпур, имеют повреждения, характерные для действия средства поражения (боевые повреждения).

Характер боевых повреждений и их взаимное расположение свидетельствуют о том, что поражение самолета произошло в воздухе, наиболее вероятно, одним дистанционным средством поражения, оснащенным осколочно-фугасной боевой частью с готовыми поражающими элементами.

Взрыв боевой части средства поражения произошел снаружи самолета на расстоянии примерно 0,8…1,6 м от остекления кабины пилотов (напротив форточки командира экипажа).

Масса боевой части средства поражения составляла не более 40 кг, а сама боевая часть была снаряжена поражающими элементами средней массой около 3 г в количестве примерно 2000…4000 шт. Предположительная форма поражающих элементов — параллелепипед со сторонами 8х8х6 мм.

Наведение средства поражения на самолет могло быть как радиолокационным, так и тепловым. При радиолокационном наведении средство поражения было оснащено головкой самонаведения, наиболее вероятно, пассивного типа, а при тепловом – тепловизионной матричного типа.

Комплексу установленных характеристик не соответствует ни одно управляемое средство поражения воздушных целей отечественной разработки и изготовления классов «воздух – воздух» и «поверхность – воздух», способное поразить самолет на высоте около 10 км.

Из-за отсутствия достаточных сведений по иностранным средствам поражения, в том числе средствам поражения отечественной разработки, но иностранного изготовления (модернизации), установить его конкретный тип не представляется возможным.

Из всей номенклатуры известных иностранных управляемых средств поражения комплексу установленных характеристик в наибольшей степени соответствует (с учетом вероятной возможности применения) израильская ракета класса «воздух-воздух» типа «Питон».

Поделиться22015-07-15 18:38:20

  • Автор: bootblack
  • Администратор

Если это не натянутый вброс, то при расплывчатости фактов для заявления о конкретной ракете надо было иметь дополнительную оперативную информацию .

Поделиться32015-07-15 18:50:16

  • Автор: РВШ
  • Заблокирован

А что за степень ограничения доступа «строго конфиденциально»? При этом без номера экземпляра и машиноконтроля? Я что-то упустил на пенсии в работе режимно-секретных органов? В экспертизах сначала идут рыгалии ыгспердов, шоб народ знал кто их окучивает, а потом идет текст. В конце заверяющие подписи, плюс подписи на каждой странице под текстом. Фейковброс.

Поделиться42015-07-15 18:50:40

  • Автор: bootblack
  • Администратор

При этом следует заметить, что наведение ракет с пассивной радиолокационной головкой осуществляется на боковой лепесток диаграммы направленности работающей радиолокационной станции самолета. Этим можно объяснить не только подход ракеты к носовой части фюзеляжа, но и положение точки взрыва – сбоку от этой станции.

Придется переносить в соответствующий раздел

Поделиться52015-07-15 18:56:20

  • Автор: bootblack
  • Администратор

Время подтвердит правильность выбора раздела. Но до этого, как обычно, все российские СМИ растиражируют дезу, а потом будут облиты грязью.

Поделиться62015-07-15 19:11:32

  • Автор: bootblack
  • Администратор

Ой, а у нас говорят что в черновике ракета 317 ибо поражающие только кубики 8х8, а комплекс Б М1-2. Во посмеёмся.

А вот и первые ласточки
Звучать будет так: «Мы выдали дезу про 8х8, и тут же появился российское питоновский след с 8х8».
На самом же деле у этого «российского» следа такие же прокиевские корни, как у предыдущих разоблачений НГ и прочего.

Поделиться72015-07-15 21:26:57

  • Автор: bootblack
  • Администратор

Появляются новые участники:

«Что касается приоритетной версии, то у нас есть данные, в том числе основанные на результатах экспертиз, что самолет был сбит ракетой типа «воздух-воздух». Более того, эксперты предполагают, что установлен тип ракеты, и что эта ракета не российского производства»

— сообщил ТАСС официальный представитель СК РФ Владимир Маркин.
— сообщил «Интерфаксу» официальный представитель СКР Владимир Маркин.

Слишком много экслюзивных сообщений, поэтому сначала хотелось бы увидеть, как Маркин сообщает это. Если действительно сообщил, спросить о причинах такой запоздавшей спешки. И какие эксперты имеются в виду. Вдруг это те же самые, у которых ракета взрывается сбоку цели благодаря самонаведению по боковым лепесткам антенны цели.

Поделиться82015-08-18 08:59:51

  • Автор: bootblack
  • Администратор

Грозный удав. С учетом Поражение с воздушного судна 3505 возможно придется поменять точку зрения.

Поделиться92015-10-18 17:14:14

  • Автор: bootblack
  • Администратор

Поделиться102020-04-04 15:23:00

  • Автор: bootblack
  • Администратор

малой дальности с тепловизионной ГСН, получившей обозначение «Питон-5» (см. ЭИ, 2003, № 27, c. 4). Ракету предполагается установить на самолетах F-16 израильских ВВС. Новый вариант имеет такую же аэродинамическую конфигурацию, что и находящаяся на вооружении ракета «Питон-4». УР «Питон-5» обеспечивает высокую маневренность за счет аэродинамических поверхностей, а не с помощью системы управления вектором тяги.
«Питон-5» оснащается ИК ГСН с матрицей, расположенной в фокальной плоскости оптической системы. Это придает ракете более высокую помехоустойчивость к мерам противодействия в ИК-диапазоне. ГСН дает «опознаваемое» изображение цели, тем самым позволяя системе наведения выбрать наиболее эффективную точку прицеливания. В случае, когда ракета «Питон-5» атакует истребитель, такая точка, по расчетным данным, находится немного сзади от фонаря кабины летчика на самолетах противника.
Израиль относится к ограниченному количеству стран, имеющих возможность разработать управляемую ракету класса «воздух — воздух» с тепловизионной ГСН. Пока аналогичные ракеты разработали и приняли на вооружение только Франция (ракета MICA) и Великобритания (ракета малой дальности ASRAAM).
Ракеты с тепловизионной ГСН этого класса разрабатывают также США (AIM-9X) и Германия (IRIS-T). Ракета AIM-9X находится на этапе начального серийного производства в замедленных темпах (LRIP) и проходит оценку ВВС. ЮАР, Китай, Россия и Украина также проводят работы в этой области.
Фирма-разработчик Рафаэль сообщила, что на ракете «Питон-5» используется разработанная в Израиле ИК-матрица. ГСН работает в двух спектральных диапазонах, что повышает помехоустойчивость ракеты. На видеозаписи проведенных испытаний ракеты было показано, как она атакует цель, применяющую ИК-трассеры в качестве ложных типовых целей. ГСН в первый момент осуществляла сопровождение ИК-трассера, а затем сделала выбор в пользу действительной цели. ЭВМ ракеты сравнивает изображения в обоих спектральных диапазонах, а также использует алгоритмы, реализованные в программном обеспечении ЭВМ, прогнозирующие поведение цели.
Фирма Рафаэль занимается разработкой тепловизионных ГСН в течение более 10 лет, при этом работы над ракетой «Питон-5» были начаты в 1997-98 гг. Предшественник новой разработки — ракета «Питон-4» — поступила на вооружение ВВС Израиля в 1993 г.
Дополнительно к замене ГСН фирма Рафаэль также модернизировала процессор сигналов и добавила инерциальную навигационную систему, выполненную на основе волоконно-оптического (лазерного) гироскопа.
Ракета может применяться как в режиме захвата цели до пуска, так и в режиме захвата цели на траектории. В первом случае летчик получит звуковой сигнал, когда ГСН осуществит захват цели.
Увеличена также продолжительность времени полета ракеты «Питон-5» после пуска, что позволяет в еще большей степени использовать режим захвата цели на траектории. Время управляемого полета ракеты «Питон-4» составляет максимум 40 с, а для ракеты «Питон-5» это время увеличено вдвое. При этом время работы двигателя остается таким же и составляет 7 — 8 с. Увеличение времени полета ракеты позволяет увеличить дальность пуска в режиме захвата цели на траектории.
Видеозапись летных испытаний ракеты «Питон-5» показывает ее пуск по цели на дальности 28 км. После пуска ракета летит по навесной траектории, с прогнозированием местоположения цели на основе данных, обеспечиваемых РЛС самолета до пуска ракеты. В этом конкретном испытании ГСН ракеты находилась в рабочем режиме в течение всего времени полета и осуществила захват цели на дальности 9 км.
Представители фирмы Рафаэль отметили, что для таких условий пуска требуется, чтобы у ГСН ракеты было относительно большое поле зрения с тем, чтобы цель оставалась внутри его диапазона. Дальнейшие испытания режимов захвата цели после пуска планируются на дальности более 28 км.
Ассигнования на разработку ракеты «Питон-5» были предоставлены министерством обороны Израиля. Начало крупносерийного производства ожидается в 2004 г.
Наряду с развертыванием ракеты «Питон-5», фирма Рафаэль рассматривает возможности оснащения своей управляемой ракеты класса «воздух — воздух» средней дальности «Дерби» (см. ЭИ, 2003, № 13, c. 5) альтернативными ГСН. Одна из концепций заключается в использовании тепловизионной ГСН в варианте ЗУР ракеты «Дерби», имеющем штатную систему наведения с активной радиолокационной ГСН.

Aviation Week, 23/VI 2003, p. 41

Python 3 – Строковая функция lower()

Описание

Синтаксис

Ниже приводится синтаксис для функции lower():

Параметры

Возвращаемое значение

Эта функция возвращает копию строки, в которой все символы в нижнем регистре.

Пример

Следующий пример показывает использование методы (нижней).

Результат

При запуске программы, вывод будет следующим:

Если вы нашли ошибку, пожалуйста, выделите фрагмент текста и нажмите Ctrl+Enter.

Сетчатый питон

Сетчатый питон — неядовитая змея, самая длинная в мире. В некоторых странах ареала на нее охотятся из-за кожи, используют для народной медицины и для продажи в качестве домашнего животного. Это одна из трех самых тяжелых и длинных змеей в мире. Крупные особи могут достигать 10 м в длину. Но чаще можно встретить сетчатого питона длиной 4—8 м. Рекордный экземпляр, проживавший в зоопарке достигал 12,2 м. Если хотите узнать больше, ознакомьтесь с этой статьей.

Происхождение вида и описание

Фото: Сетчатый питон

Сетчатый питон был впервые описан в 1801 г немецким натуралистом И. Готтлобом. Видовое название «reticulatus» переводится с латинского, как «сетчатый», и является ссылкой на сложную схему цвета. Общее название Python было предложено французским натуралистом Ф. Дауденом в 1803 г.

При генетическом исследовании ДНК, проведенном в 2004 г., было обнаружено, что сетчатый питон ближе к водному питону, а не к тигровому, как считалось раньше. В 2008 году Лесли Роулингс и его коллеги повторно проанализировали морфологические данные и, объединив их с генетическими материалами, обнаружили, что сетчатый род является ответвлением от линии водных питонов.

Видео: Сетчатый питон

На основе молекулярно-генетических исследований сетчатый питон с 2014 года официально занесен в список под научным названием Malayopython reticulans.

В рамках этого вида можно выделить три подвида:

  • malayopython reticulans reticulans, который является номинотипическим таксоном;
  • malayopython reticulans saputrai, который является родным для частей индонезийского острова Сулавеси и острова Селаяр;
  • malayopython reticulans jampeanus встречается только на острове Jampea.

Существование подвидов может быть объяснено тем фактом, что сетчатый питон распространен на довольно больших площадях и находится на отдельных островах. Эти популяции змей изолированы и генетического смешения с другими нет. В настоящее время исследуется возможный четвертый подвид, который находится на острове Сангихе.

Внешний вид и особенности

Фото: Большой сетчатый питон

Сетчатый питон — гигантская змея, обитающая в Азии. Средняя длина тела и средняя масса тела составляют 4,78 м и 170 кг соответственно. Некоторые особи достигают длины 9,0 м и веса 270 кг. Хотя сетчатые питоны длиной более 6 м встречаются редко, однако, согласно Книге рекордов Гиннеса, это единственная существующая змея, которая регулярно превышает эту длину.

Сетчатый питон имеет окраску тела от светло-желтого до коричневого с черными линиями , проходящими от вентральной области глаз по диагонали вниз по направлению к голове. Другая черная линия иногда присутствует на голове змеи, простирающейся от конца рыла до основания черепа или затылка. Цветовой узор сетчатого питона — это сложный геометрический рисунок, который включает в себя разные цвета. Спина обычно имеет ряд неправильных ромбовидных форм, окруженных более мелкими отметинами со светлыми центрами.

Интересный факт: В широком географическом ареале этого вида часто встречаются большие различия в размерах, цвете и маркировке.

В зоопарке цветовой рисунок может показаться резким, но в тенистой среде джунглей, среди опавших листьев и мусора, он позволяет питону практически исчезнуть. Как правило, этот вид показал, что самки растут намного крупнее самцов по размеру и весу. Средняя самка может вырасти до 6,09 м и 90 кг в отличие от самца, который в среднем составляет около 4,5 м в длину и до 45 кг.

Теперь Вы знаете ядовитый или нет сетчатый питон . Давайте же узнаем где живет гигантская змея.

Где обитает сетчатый питон?

Фото: Змея сетчатый питон

Питон предпочитает тропический и субтропический климат и любит находиться рядом с водой. Первоначально он жил в тропических лесах и болотах. Поскольку в результате расчистки этих районов становятся все меньше, сетчатый питон начинает адаптироваться к вторичным лесам и сельскохозяйственным полям и жить очень плотно с людьми. Все чаще большие змеи встречаются в небольших городках, откуда их приходится переселять.

Кроме этого сетчатый питон может обитать рядом с реками и встречаться в районах с близлежащими ручьями и озерами. Он превосходный пловец, который может заплывать далеко в море, поэтому змея колонизировала множество небольших островов в пределах своего ареала. Говорят, что в первые годы XX-го века сетчатый питон был обычным посетителем даже в оживленном Бангкоке.

Ареал сетчатого питона простирается в Южной Азии:

Кроме этого вид широко распространен на Никобарских островах, а также: Суматра, группа островов Ментавай, 272 островка Натуна, Борнео, Сулавеси, Ява, Ломбок, Сумбава, Тимор, Малуку, Сумба, Флорес, Бохол, Себу, Лейте, Минданао, Миндоро, Лусон, Палаван, Панай, Полилло, Самар, Тави-Тави.

Сетчатый питон доминирует во влажных тропических лесах, болотах, и луговых лесах, на высоты 1200-2500 м. Температура, необходимая для размножения и выживания должна составлять от ≈24ºC до ≈34ºC при наличии большого количества влаги.

Чем питается сетчатый питон?

Фото: Желтый сетчатый питон

Как и все питоны, сетчатый — охотится из засады, ожидая пока жертва не подойдет на расстояние удара, прежде чем обхватить добычу своим телом и убить с помощью сжатия. Известно, что он питается млекопитающими и разными видами птиц, обитающими в пределах его географического ареала.

Его естественная диета включает:

Частенько охотится за домашними питомцами: свиньи, козы, собаки и птица. В обычный рацион входят поросята и козлята весом 10—15 кг. Однако известны случай, когда сетчатый питон заглатывал пишу, вес которой превышал 60 кг. Охотится на летучих мышей, вылавливая их в полете, зафиксировав хвост на неровностях в пещере. Мелкие особи длиной до 3–4 м питаются в основном грызунами, такими как крысы, а более крупные особи переходят на добычу покрупнее.

Интересный факт: Сетчатый питон способен проглотить добычу до одной четверти своей длины и веса. Среди самых крупных задокументированных предметов добычи — полуголодный малайский медведь весом 23 кг, который был съеден змеей размером 6,95 м и на его переваривание ушло около десяти недель.

Считается, что сетчатый питон может охотиться на человека, из — за многочисленных нападений на людей в дикой природе и на домашних владельцев сетчатых питонов. Известен, по крайней мере один случай, когда Python reticulatus зашел в жилище человека в лесу и унес ребенка. Для обнаружения жертвы сетчатый питон использует чувствительные ямки (специализированные органы у некоторых видов змей), которые обнаруживают тепло млекопитающих. Это позволяет определить местонахождение добычи по отношению ее температуры к окружающей среде. Благодаря этой особенности питон сетчатый обнаруживает добычу и хищников, не видя их.

Особенности характера и образа жизни

Фото: Сетчатый питон

Несмотря на близость к людям, мало что известно о поведении этих животных. Сетчатый питон ведет ночной образ жизни и проводит большую часть дня в укрытии. Расстояния, которые животные преодолевают в течение своей жизни, или наличие у них фиксированных территорий, не были тщательно исследованы. Сетчатый питон — одиночка, который вступает в контакт только во время брачного сезона.

Эти змеи занимают районы с источниками воды. В процессе движения они способны сокращать мышцы и одновременно освобождать их, создавая змеиный рисунок перемещения. Из-за прямолинейного движения и большого размера тела сетчатых питонов, тип движения змеи, при котором она сжимает свое тело и затем разворачивается линейным движением, наблюдается чаще, поскольку позволяет особи большего размера двигаться быстрее. Используя технику сжатия и выпрямления, питон может лазить по деревьям.

Интересный факт: Используя аналогичные движения тела сетчатые питоны, как и все змеи, сбрасывает свою кожу, чтобы восстановить раны или просто в течение жизненных этапов развития. Потеря кожи, или шелушение, необходима для облегчения постоянно растущего тела.

Сетчатый питон практически не слышит шумов и визуально ограничен из-за неподвижных век. Поэтому он полагается на свое обоняние и осязание, чтобы найти добычу и избежать хищников. Змея не имеет ушей, вместо этого у нее есть специальный орган, позволяющий ощущать колебания в земле. Из-за отсутствия ушей змеи и другие питоны должны использовать физические движения, для создания вибраций, с помощью которых они общаются друг с другом.

Мастер Йода рекомендует:  Биты, байты, Ада Лавлейс — тест на знание околоIT от Tproger и DataArt

Социальная структура и размножение

Фото: Большой сетчатый питон

Сезон размножения сетчатого питона длится с февраля по апрель. Вскоре после зимы питоны начинают готовиться к размножению из-за многообещающей теплоты лета. В большинстве районов на начало сезона влияет географическое положение. Таким образом, питоны размножаются в зависимости от климатических изменений конкретного региона обитания.

Зона размножения должна быть богата на добычу, чтобы самка смогла произвести потомство. Сетчатым питонам нужны необитаемые территории, чтобы поддерживать высокую репродуктивность. Жизнеспособность яиц зависит от способности матери защищать и инкубировать их, а также от высокого уровня влажности. Взрослые питоны обычно готовы к размножению, когда самец достигает около 2,5 метров в длину и около 3,0 метров в длину для самок. Такой длины они достигают в пределах 3-5 лет для обоих полов.

Интересные факты: Если пищи много, самка производит потомство каждый год. В районах, где пищи не так много, размер и частота кладок сокращаются (один раз в 2-3 года). В год размножения одна самка может произвести 8-107 яиц, но обычно 25-50 яиц. Средняя масса тела малышей при рождении составляет 0,15 г.

В отличие от большинства видов, сетчатая самка питона остается свернутой над инкубационными яйцами, чтобы обеспечить им тепло. Посредством процесса сокращения мышц, самка разогревает яйца, вызывая увеличение скорости инкубации и шансы потомства на выживание. После рождения маленькие сетчатые питоны почти не знают родительской заботы и вынуждены сами защищать себя и искать пищу.

Естественные враги сетчатых питонов

Фото: Сетчатый питон в природе

У сетчатых питонов практически нет естественных врагов из-за их размера и мощности. Яйца змеи и недавно вылупившиеся питоны подвержены нападению хищников, таких как птицы (ястребы, орлы, цапли) и мелкие млекопитающие. Охота на взрослых сетчатых питонов ограничена крокодилами и другими крупными хищниками. Питоны подвергаются высокому риску нападения только у кромки водоемов, где можно ожидать атаки от крокодила. Единственной защитой от хищников, помимо размера, является мощное сжатие тела змеей, которое может выжать жизнь из противника за 3-4 минуты.

Человек является главным врагом сетчатого питона. Этих животных убивают и снимают с них кожу для производства кожгалантереи. По оценкам, для этой цели ежегодно убивают полмиллиона животных. В Индонезии сетчатые питоны также потребляются в пищу. Охота на животных оправдана тем, что жители хотят защитить свой скот и детей от змей.

Сетчатый питон — одна из немногих змей, охотящихся на людей. Эти нападения не очень распространены, но этот вид был причиной нескольких человеческих жертв, как в дикой природе, так и в неволе.

Достоверно известно о нескольких случаях:

  • в 1932 г. мальчика-подростка на Филиппинах съел питон размером 7,6 м. Питон сбежал из дома, а когда его нашли, внутри обнаружили сына хозяина змеи;
  • в 1995 г крупный сетчатый питон убил 29-летнего Ээ Хен Чуана из южного малайзийского штата Джохор. Змея обвивалась вокруг безжизненного тела с зажатой в челюстях головой, когда на нее наткнулся брат жертвы;
  • в 2009 г. 3-летний мальчик из Лас-Вегаса был завернут в спираль сетчатым питоном длиной 5,5 м. Мать спасла малыша, ударив питона ножом;
  • в 2020 г тело 25-летнего фермера из Индонезии, было найдено внутри желудка 7-метрового сетчатого питона. Змею убили и извлекли тело. Это был первый полностью подтвержденный случай, когда питон питался человеком. Процесс извлечения тела был задокументирован с помощью фотографий и видео;
  • в июне 2020 г, 54-летняя индонезийка, была съедена 7 метровым питоном. Она пропала, работая в своем саду, а на следующий день поисковая группа нашла возле сада питона с выпуклостью на теле. Видео с потрошенной змеей было размещено в сети.

Популяция и статус вида

Фото: Змея сетчатый питон

Популяционный статус сетчатого питона сильно отличается в разных местах географического диапазона. Этих змей много в Таиланде, где они заползают в дома людей во время сезона дождей. На Филиппинах это широко распространенный вид даже в жилых кварталах. Филиппинская субпопуляция считается стабильной и даже увеличивается. Сетчатые питоны редко встречаются в Мьянме. В Камбодже также популяция пошла на убыль и сократилась на 30-50% за десять лет. Представители рода очень редко встречаются во Вьетнаме в дикой природе, но было обнаружено много особей на юге страны.

Интересный факт: Сетчатый питон не находится под угрозой исчезновения, однако, согласно Приложению II СИТЕС, торговля и продажа его кожи регулируется, чтобы гарантировать выживание. Этот вид не занесен в Красную книгу МСОП.

Считается вероятным, что питон остается распространенным в южных частях этой страны, где имеется подходящая среда обитания, включая охраняемые районы. Вероятно, уменьшается в Лаосе. Сокращение по всему Индокитаю было вызвано преобразованием земель. Сетчатый питон все еще относительно распространенный вид во многих областях Калимантана. Субпопуляции в Малайзии и Индонезии стабильны, несмотря на интенсивный вылов.

Сетчатый питон остается обычным явлением в Сингапуре, несмотря на урбанизацию, где вылов этого вида запрещен. В Сараваке и Сабахе этот вид распространен как в жилых, так и в природных районах, и нет никаких свидетельств снижения численности популяций. Проблемы, вызванные расчисткой и эксплуатацией мест обитания, могут компенсироваться увеличением плантаций масличной пальмы, поскольку змея сетчатый питон хорошо приживается в этих местах обитания.

Python/Функциональное программирование на Python

Функциональное программирование является одной из парадигм, поддерживаемых языком программирования Python. Основными предпосылками для полноценного функционального программирования в Python являются: функции высших порядков, развитые средства обработки списков, рекурсия, возможность организации ленивых вычислений. Элементы функционального программирования в Python могут быть полезны любому программисту, так как позволяют гармонично сочетать выразительную мощность этого подхода с другими подходами.

Содержание

Определение и использование функции Править

Функция в Python может быть определена с помощью оператора def или лямбда-выражением. Следующие операторы эквивалентны:

В определении функции фигурируют формальные аргументы. Некоторые из них могут иметь значения по умолчанию. Все аргументы со значениями по умолчанию следуют после аргументов без значений по умолчанию.

При вызове функции задаются фактические аргументы. Например:

В начале идут позиционные аргументы. Они сопоставляются с именами формальных аргументов по порядку. Затем следуют именованные аргументы. Они сопоставляются по именам и могут быть заданы в вызове функции в любом порядке. Разумеется, все аргументы, для которых в описании функции не указаны значения по умолчанию, должны присутствовать в вызове функции. Повторы в именах аргументов недопустимы.

Функция всегда возвращает только одно значение (или None , если значение не задано в операторе return или этот оператор не встречен по достижении конца определения функции). Однако, это незначительное ограничение, так как возвращаемым значением может быть кортеж.

Определив функцию с помощью лямбда-выражения, можно тут же её использовать:

Лямбда-выражения удобны для определения не очень сложных функций, которые передаются затем другим функциям.

Функции в Python являются объектами первого класса, то есть, они могут употребляться в программе наравне с объектами других типов данных.

Списковые включения Править

w:Списковое включение [1] (англ. list comprehension ) — наиболее выразительное из функциональных средств Python. Например, для вычисления списка квадратов положительных целых чисел, меньших 10, можно использовать выражение:

Встроенные функции высших порядков Править

В Python есть функции, одним из аргументов которых являются другие функции: map() , filter() , reduce() , apply() .

map() Править

Функция map() позволяет обрабатывать одну или несколько последовательностей с помощью заданной функции:

Аналогичного (только при одинаковой длине списков) результата можно добиться с помощью списочных выражений:

filter() Править

Функция filter() позволяет фильтровать значения последовательности. В результирующем списке только те значения, для которых значение функции для элемента истинно:

То же самое с помощью списковых выражений:

reduce() Править

Для организации цепочечных вычислений в списке можно использовать функцию reduce() . Например, произведение элементов списка может быть вычислено так (Python 2):

Вычисления происходят в следующем порядке:

Цепочка вызовов связывается с помощью промежуточного результата ( res ). Если список пустой, просто используется третий параметр (в случае произведения нуля множителей это 1):

Разумеется, промежуточный результат необязательно число. Это может быть любой другой тип данных, в том числе и список. Следующий пример показывает реверс списка:

Для наиболее распространенных операций в Python есть встроенные функции:

В Python 3 встроенной функции reduce() нет, но её можно найти в модуле functools .

apply() Править

Функция для применения другой функции к позиционным и именованным аргументам, заданным списком и словарем соответственно (Python 2):

В Python 3 вместо функции apply() следует использовать специальный синтаксис:

Замыкания Править

Функции, определяемые внутри других функций, представляют собой полноценные замыкания (англ. closures ) [2] :

Итераторы Править

Другие средства функционального программирования доступны из стандартной библиотеки (например, модуль itertools ) и других библиотек.

Следующий пример иллюстрирует применение перечисляющего и сортирующего итераторов (итератор не может быть напечатан оператором print , поэтому оставшиеся в нем значения были помещены в список):

Следующий пример иллюстрирует использование модуля itertools :

В следующем примере иллюстрируется функция groupby (группировать по), с помощью которой порождается список пар значение ключа и соответствующий ключу итератор (в этот итератор собраны все значения исходного списка с одинаковым значением ключа). В примере ключом является True или False в зависимости от положительности значения. (Для целей вывода каждый итератор превращается в список).

В модуле itertools есть и другие функции для работы с итераторами, позволяющие кратко (в функциональном стиле) и с вычислительной точки зрения — эффективно — выразить требуемые процессы обработки списков.

Модуль functools Править

В Python 2.5 появился модуль functools и в частности возможность частичного применения функций:

(Частичное применение функций также можно реализовать с помощью замыканий или функторов)

Ленивые вычисления Править

Ленивые вычисления можно организовать в Python несколькими способами, используя различные механизмы:

  • простейшие логические операции or и and не вычисляют второй операнд, если результат определяется первым операндом
  • лямбда-выражения
  • определенные пользователем классы с ленивой логикой вычислений [3] или функторы
  • Генераторы и генераторные выражения
  • (Python 2.5) if-выражение имеет «ленивую» семантику (вычисляется только тот операнд, который нужен)

Пример, который иллюстрирует работу if-выражения. С помощью оператора print можно проследить, какие функции реально вызывались:

Некоторые примеры из книги рецептов:

  • Ленивая сортировка [4]
  • Ленивый обход графа [5]
  • Ленивое вычисление свойств [6]
  • Карринг [7]

Функторы Править

Функторами называют объекты, синтаксически подобные функциям, то есть поддерживающие операцию вызова. Для определения функтора нужно перегрузить оператор () с помощью метода __call__ . В Python функторы полностью аналогичны функциям, за исключением специальных атрибутов ( func_code и некоторых других). Например, функторы можно передавать в качестве функций обратного вызова (callback) в С-код. Функторы позволяют заменить некоторые приёмы, связанные с использованием замыкания, статических переменных и т. п.

Ниже представлено замыкание и эквивалентный ему функтор:

Следует отметить, что код, использующий замыкание, будет исполняться быстрее, чем код с функтором. Это связанно с необходимостью получения атрибута val у переменной self (то есть функтор проделывает на одну Python операцию больше). Также функторы нельзя использовать для создания декораторов с параметрами. С другой стороны, функторам доступны все возможности ООП в Python, что делает их очень полезными для функционального программирования. Например, можно написать функтор, который будет «запоминать» исполняемые над ним операции и затем повторять их. Для этого достаточно соответствующим образом перегрузить специальные методы.

Функторы привносят в Python возможность ленивых вычислений, присущую функциональным языкам: вместо вычисления результата выражения — динамическое определение новых функций комбинированием имеющихся.

Определенный подобным образом функтор создает значительные накладные расходы, так как при каждом вызове проходит по вызовам всех вложенных lambda . Можно оптимизировать функтор, применив технику генерирования байткода во время исполнения. Соответствующий пример и тесты на скорость есть в Примерах Python программ. При использовании этой техники скорость исполнения не будет отличаться от «статического» кода (если не считать времени, требующегося на однократное конструирование результирующей функции). Вместо байтокода Python можно генерировать на выходе, например, код на языке программирования C, других языках программирования или XML-файлы.

Несмотря на накладные расходы, ленивое вычисление может дать заметный выигрыш в скорости в случаях, когда действия, оборачиваемые ленивым функтором, достаточно дороги — например, включают объёмные вычисления или доступ к диску. Предположим некоторый промежуточный результат X лениво вычисляется перед условным оператором; для него будет создана цепочка функторов. В той ветке условного оператора, где значение X не требуется по ходу вычисления, эта цепочка функторов будет просто отброшена, не приведя к дорогостоящему вычислению. В другой ветке, где X требуется для вычисления конечного результата функции, цепочка функторов произведёт его вычисление. При этом программисту не нужно отслеживать, в какой из веток алгоритма значение может не потребоваться: он может рассчитывать, что дорогостоящее вычисление X произойдёт только тогда, когда его результат не будет отброшен.

Простая нейронная сеть в 9 строк кода на Python

Из статьи вы узнаете, как написать свою простую нейросеть на python с нуля, не используя никаких библиотек для нейросетей. Если у вас еще нет своей нейронной сети, вот всего лишь 9 строчек кода:

Перед вами перевод поста How to build a simple neural network in 9 lines of Python code, автор — Мило Спенсер-Харпер. Ссылка на оригинал — в подвале статьи.

В статье мы разберем, как это получилось, и вы сможете создать свою собственную нейронную сеть на python. Также будут показаны более длинные и красивые версии кода.

Но для начала, что же такое нейронная сеть? Человеческий мозг состоит из 100 миллиарда клеток, называемых нейронами, соединенных синапсами. Если достаточное количество синаптичеких входов возбуждены, то и нейрон тоже становится возбужденным. Этот процесс также называется “мышление”.

Мы можем смоделировать этот процесс, создав нейронную сеть на компьютере. Не обязательно моделировать всю сложную модель человеческого мозга на молекулярном уровне, достаточно только высших правил мышления. Мы используем математические техники называемые матрицами, то есть просто сетки с числами. Чтобы сделать все максимально просто, построим модель из трех входных сигналов и одного выходного.

Мы будем тренировать нейрон на решение задачи, представленной ниже.

Первые четыре примера назовем тренировочной выборкой. Вы сможете выделить закономерность? Что должно стоять на месте “?”

Диаграмма 2. Input — входный сигнал, Output — выходной сигнал.

Вероятно вы заметили, что выходной сигнал всегда равен самой левой входной колонке. Таким образом ответ будет 1.

Процесс обучения нейронной сети

Как же должно происходить обучение нашего нейрона, чтобы он смог ответить правильно? Мы добавим каждому входу вес, который может быть положительным или отрицательным числом. Вход с большим положительным или большим отрицательным весом сильно повлияет на выход нейрона. Прежде чем мы начнем, установим каждый вес случайным числом. Затем начнем обучение:

  1. Берем входные данные из примера обучающего набора, корректируем их по весам и передаем по специальной формуле для расчета выхода нейрона.
  2. Вычисляем ошибку, которая является разницей между выходом нейрона и желаемым выходом в примере обучающего набора.
  3. В зависимости от направления ошибки слегка отрегулируем вес.
  4. Повторите этот процесс 10 000 раз.

В конце концов вес нейрона достигнет оптимального значения для тренировочного набора. Если мы позволим нейрону «подумать» в новой ситуации, которая сходна с той, что была в обучении, он должен сделать хороший прогноз.

Формула для расчета выхода нейрона

Вам может быть интересно, какова специальная формула для расчета выхода нейрона? Сначала мы берем взвешенную сумму входов нейрона, которая:

Затем мы нормализуем это, поэтому результат будет между 0 и 1. Для этого мы используем математически удобную функцию, называемую функцией Sigmoid:

Если график нанесен на график, функция Sigmoid рисует S-образную кривую.

Подставляя первое уравнение во второе, получим окончательную формулу для выхода нейрона:

Возможно, вы заметили, что мы не используем пороговый потенциал для простоты.

Формула для корректировки веса

Во время тренировочного цикла (Диаграмма 3) мы корректируем веса. Но насколько мы корректируем вес? Мы можем использовать формулу «Взвешенная по ошибке» формула

Почему эта формула? Во-первых, мы хотим сделать корректировку пропорционально величине ошибки. Во-вторых, мы умножаем на входное значение, которое равно 0 или 1. Если входное значение равно 0, вес не корректируется. Наконец, мы умножаем на градиент сигмовидной кривой (диаграмма 4). Чтобы понять последнее, примите во внимание, что:

    1. Мы использовали сигмовидную кривую для расчета выхода нейрона.
    2. Если выходной сигнал представляет собой большое положительное или отрицательное число, это означает, что нейрон так или иначе был достаточно уверен.
    3. Из Диаграммы 4 мы можем видеть, что при больших числах кривая Сигмоида имеет небольшой градиент.
  1. Если нейрон уверен, что существующий вес правильный, он не хочет сильно его корректировать. Умножение на градиент сигмовидной кривой делает именно это.

Градиент Сигмоды получается, если посчитать взятием производной:

Вычитая второе уравнение из первого получаем итоговую формулу:

Существуют также другие формулы, которые позволяют нейрону учиться быстрее, но приведенная имеет значительное преимущество: она простая.

Написание Python кода

Хоть мы и не будем использовать библиотеки с нейронными сетями, мы импортируем 4 метода из математической библиотеки numpy. А именно:

  • exp — экспоненцирование
  • array — создание матрицы
  • dot — перемножения матриц
  • random — генерация случайных чисел

Например, мы можем использовать array() для представления обучающего множества, показанного ранее.

“.T” — функция транспонирования матриц. Итак, теперь мы готовы для более красивой версии исходного кода. Заметьте, что на каждой итерации мы обрабатываем всю тренировочную выборку одновременно.

Код также доступен на гитхабе. Если вы используете Python3 нужно заменить xrange на range.

Заключительные мысли

Попробуйте запустить нейросеть, используя команду терминала:

Итоговый должен быть похож на это:

У нас получилось! Мы написали простую нейронную сеть на Python!

Сначала нейронная сеть присваивала себе случайные веса, а затем обучалась с использованием тренировочного набора. Затем нейросеть рассмотрела новую ситуацию [1, 0, 0] и предсказала 0.99993704. Правильный ответ был 1. Так очень близко!

Традиционные компьютерные программы обычно не могут учиться. Что удивительного в нейронных сетях, так это то, что они могут учиться, адаптироваться и реагировать на новые ситуации. Так же, как человеческий разум.

Конечно, это был только 1 нейрон, выполняющий очень простую задачу. А если бы мы соединили миллионы этих нейронов вместе?

Программирование и научные вычисления на языке Python/§2/Упражнения

Содержание

Тест [ править ]

Траектория мяча [ править ]

В первом уроке мы рассматривали полет мяча, подброшенного вертикально с некоторой начальной скоростью v. А что будет, если тот же мячик кинуть под некоторым углом к горизонту θ? Такая задача тоже решается еще в школьном курсе физики, и мы можем описать траекторию движения мяча y = f(x) следующим образом:

Мастер Йода рекомендует:  Как задеплоить веб-приложение на связке React и Redux за 10 минут
f ( x ) = x t g ( θ ) − 1 2 v 0 2 g x 2 c o s 2 θ + y 0 <\displaystyle f(x)=xtg(\theta )-<\frac <1><2v_<0>^<2>>><\frac >\theta >>+y_<0>> (2.3)

В этом выражении:

  • x — горизонтальная координата
  • g — ускорение свободного падения
  • v — начальная скорость, направленная к оси x под углом θ

Начальное положение мяча, как видно из формулы задается как (0, y).

Напишите программу, в которой можно задавать различную начальную скорость и направление полета (по углу) и для определенных x вычислять положение мяча над поверхностью земли.

Учтите, что людям удобнее задавать угол в градусах, а математические функции принимают значения в радианах. Не забывайте проверять свои результаты на калькуляторе. Название программы: trajectory_of_a_ball.py.

Гауссово распределение [ править ]

В различного рода статистиках часто используется функция гауссова распределения, которую можно описать так:

f ( x ) = 1 2 π s e x p ( − 1 2 ( x − m s ) 2 ) <\displaystyle f(x)=<\frac <1><<\sqrt <2\pi >>s>>exp(-<\frac <1><2>>(<\frac >)^<2>)> (2.4)

здесь m и s положительные параметры. Создайте программу, определяющую значении функции распределения для m = 0, s = 2 и x = 1. Проверьте результат. Название программы: Gaussian_function1.py.

Сопротивление воздуха движению мяча [ править ]

Сила сопротивления воздуха движению любого объекта может быть описана так:

F d = 1 2 C D ϱ A V 2 <\displaystyle F_=<\frac <1><2>>C_\varrho AV^<2>> (2.5)

В этом выражении:

Напишите программу, которая рассчитывает силу сопротивления и силу тяжести и выводит:

  1. их значения с одинаковой точностью в одних и тех же единицах (Ньютонах)
  2. отношение этих значений. В тексте программы представить изменяющиеся величины как переменные, сопровождаемые комментариями.

Сравните результаты при сильном сопротивлении, когда скорость мяча достигает 120 км/ч и слабом — с V = 10 км/ч. Не забудьте, что в физике обычно используют одну систему, СИ. Название программы: kick.py.

Как сварить отличное яйцо [ править ]

Когда готовится яйцо, то белки сначала денатурируют, а потом свертываются. Когда температура превышает критическую точку, начинаются реакции, которые ускоряются с ростом температуры. Для белка критическая температура составляет 63°С, в то время как для желтка порядка 70°С. Для яйца всмятку соответственно температура должна находится между двух этих точек.

В следующей формуле определяется время t (в секундах), при которой центр желтка нагревается до температуры Ty (в градусах Цельсия):

t = M 2 / 3 c ρ 1 / 3 K π 2 ( 4 π / 3 ) 2 / 3 ln ⁡ ( 0.76 T 0 − T w T y − T w ) <\displaystyle t=<\frac c\rho ^<1/3>>(4\pi /3)^<2/3>>>\ln \left(0.76<\frac -T_>-T_>>\right)> (2.6)

В этой сложной формуле M, ρ, c и K параметры яйца:

  • M — масса (от 47 г для маленького яйца до 67 г для большого)
  • ρ — плотность (1.038 г/см 3 )
  • с — удельная теплоемкость (3.7 Дж/(г °С))
  • K — коэффициент теплопроводности (5.4 * 10^ <-3>Вт/(см °С).

Кроме того, в формуле мы видим неизвестные температуры: Tw — температура кипящей воды (100°С) и T — температура яйца перед тем, как его опустили в кипящую воду (например, если его только достали из холодильника то это около 4°С или в другом случае комнатную температуру можно принять равной 20°С).

Теперь зная все данные, вы можете написать программу, определяющую сколько времени нужно варить яйцо, чтобы оно было таким, как хочется вам. Название программы: egg.py.

Исправление ошибок [ править ]

В некоторых из этих выражений содержатся ошибки. Попробуйте найти в которых и объяснить, что не так. Проверьте свои догадки, последовательно вводя выражения в интерактивном режиме. Некоторые из них уже видны сейчас из-за подсветки синтаксиса.

Продолжаем? [ править ]

Если у вас получилось выполнить все упражнения, то, передохнув, продолжим наши занятия.

Новые интересные функции в Python 3.8

В статье описывается улучшения и новый функционал добавленные в недавно выпущенную очередную версию Python 3.8.

Содержание

Выпущена новейшая версия Python! Python 3.8 был доступен в бета-версиях с лета 2020, а 14 октября 2020 года вышла первая официальная версия. Теперь мы все сможем поиграть с новым функционалом и воспользоваться последними улучшениями.

Что нового в Python 3.8? В официальной документация приведен хороший обзор новых функций. Тем не менее, эта статья более подробно расскажет о некоторых самых значительных изменениях и покажет, как вы сможете воспользоваться преимуществами Python 3.8.

В этой статье вы узнаете о:

  • Использование выражений присваивания для упрощения некоторых конструкций кода
  • Применение только позиционных аргументов в ваших собственных функциях
  • Задания более точных подсказок типов
  • Использование f-строк для более простой отладки

За некоторыми исключениями, Python 3.8 содержит множество небольших улучшений по сравнению с более ранними версиями. В конце статьи вы увидите многие из этих менее привлекающих внимание изменений, а также мы рассмотрим некоторые оптимизации, которые Python 3.8 делает быстрее, чем его предшественники. Наконец, вы получите несколько советов по обновлению до новой версии.

Морж в комнате: выражение присваивания

Самое большое изменение в Python 3.8 – это введение выражений присваивания. Они написаны с использованием новой записи (: =). Этого оператора часто называют оператор морж (walrus), так как он напоминает глаза и бивни моржа на боку.

Выражения присваивания позволяют вам присваивать и возвращать значение в одном выражении. Например, если вы хотите присвоить переменную и вывести ее значение, вы обычно делаете что-то вроде этого:

В Python 3.8 вам разрешено объединять эти два оператора в один, используя оператор walrus:

Выражение присваивания позволяет присвоить True walrus и сразу же вывести значение. Но имейте в виду, что оператор walrus не делает ничего такого чего нельзя было бы сделать без него. Он только делает некоторые конструкции более удобными, и иногда может более четко сообщать о намерениях вашего кода.

Один из примеров, демонстрирующий некоторые сильные стороны оператора walrus, – это циклы while, где вам нужно инициализировать и обновить переменную. Например, следующий код запрашивает ввод у пользователя, пока он не наберет quit:

Этот код не идеален. Вы повторяете оператор input() два раза, так как вам нужно каким-то образом получить current, прежде чем зайти в цикл. Лучшее решение – установить бесконечный цикл while и использовать break для остановки цикла:

Этот код эквивалентен приведенному выше, но избегает повторения и каким-то образом сохраняет строки в более логичном порядке. Если вы используете выражение присваивания, вы можете еще больше упростить этот цикл:

PEP 572 описывает более подробно выражения присваивания, включая некоторые обоснования для их введения в язык, а также дает несколько примеров того, как можно использовать оператор walrus.

Только позиционные аргументы

Встроенная функция float() может использоваться для преобразования текстовых строк и чисел в float объекты. Рассмотрим следующий пример:

Посмотрите внимательно на float(). Обратите внимание на косую черту (/) после параметра. Что это значит?

Примечание. Для более подробного обсуждения нотации / см. PEP 457 – Нотация только позиционных параметров.

Оказывается, что хотя один параметр float() называется x, вы не можете использовать его имя:

При использовании float() вам разрешено указывать аргументы только по позиции, а не по ключевому слову. До Python 3.8 такие позиционные аргументы были возможны только для встроенных функций. Не было простого способа указать, что аргументы должны быть только позиционными в ваших собственных функциях:

Можно было имитировать только позиционные аргументы, используя *args, но это менее гибко, менее читабельно и заставляет вас реализовать собственный анализ аргументов. В Python 3.8 вы можете использовать /, чтобы обозначить, что все аргументы перед ним должны быть указаны только позицией. Вы можете переписать incr(), чтобы принимать только позиционные аргументы:

Добавляя / после x, вы указываете, что x является позиционным аргументом. Вы можете комбинировать обычные аргументы с позиционными только, поместив обычные аргументы после косой черты:

В greet() косая черта помещается между name и greeting. Это означает, что name является позиционным аргументом, а greeting является обычным аргументом, который может передаваться либо по позиции, либо по ключевому слову.

На первый взгляд, позиционные аргументы могут показаться немного ограниченными и противоречащими мантре Python о важности читабельности. Вы, вероятно, обнаружите, что не так много случаев, когда позиционные аргументы улучшают ваш код.

Однако при правильных обстоятельствах позиционные аргументы могут дать вам некоторую гибкость при разработке функций. Во-первых, позиционные аргументы имеют смысл, когда у вас есть аргументы, которые имеют естественный порядок, но трудно дать хорошие, описательные имена.

Другое возможное преимущество использования позиционных аргументов состоит в том, что вы можете легче реорганизовать свои функции. В частности, вы можете изменить имя ваших параметров, не беспокоясь о том, что другой код зависит от этих имен.

Позиционные аргументы хорошо дополняют аргументы только с ключевыми словами. В любой версии Python 3 вы можете указать аргументы только для ключевых слов, используя звездочку (*). Любой аргумент после * должен быть указан с помощью ключевого слова:

celsius является аргументом только для ключевых слов, поэтому Python выдает ошибку, если вы пытаетесь указать его на основе позиции, без ключевого слова.

Вы можете комбинировать только позиционные, обычные и ключевые слова, указав их в этом порядке через / и *. В следующем примере text является позиционным аргументом, border является обычным аргументом со значением по умолчанию, а width является аргументом только для ключевого слова со значением по умолчанию:

Поскольку text только позиционный, то вы не можете использовать ключевое слово text:

border, с другой стороны, может быть указана как с ключевым словом, так и без него:

Наконец, width должна быть указана только с помощью ключевого слова:

Вы можете прочитать больше о позиционных аргументах в PEP 570.

Более точные подсказки для типов

На данный момент система данных Python достаточно развита. Однако в Python 3.8 были добавлены некоторые новые функции для типов, чтобы обеспечить более точную типизацию:

  • тип Literal
  • Типизированные словари
  • объекты Final
  • Protocols

Python поддерживает необязательные подсказки типов, обычно в виде аннотаций в вашем коде:

В этом примере вы говорите, что number должно быть числом с плавающей точкой, и функция double() также должна возвращать float. Тем не менее, Python рассматривает эти аннотации как подсказки. Они не применяются во время выполнения:

double() с радостью принимает в качестве аргумента слово «I’m not a float», хотя это и не число с плавающей точкой. Существуют библиотеки, которые могут использовать типы во время выполнения, но это не основной вариант использования системы типов Python.

Вместо этого подсказки типов позволяют статическим средствам проверки типов выполнять проверку типов вашего кода Python без фактического запуска ваших сценариев. Это напоминает компиляторы, улавливающие ошибки типов в других языках, таких как Java, Rust и Crystal. Кроме того, подсказки типа действуют как документация вашего кода, облегчая чтение, а также улучшая автозаполнение в вашей IDE.

Примечание. Доступно несколько средств проверки статического типа, в том числе Pyright, Pytype и Pyre. В этой статье вы будете использовать Mypy. Вы можете установить Mypy из PyPI, используя pip:

В некотором смысле Mypy является эталонной реализацией средства проверки типов для Python и разрабатывается в Dropbox под руководством Юкки Лехтасало. Так же создатель Python, Гвидо ван Россум, является частью команды Mypy.

Вы можете найти больше информации о подсказках типов в Python в исходном PEP 484, а также в Python Type Check (Руководство).

Было создано четыре новых PEP о проверке типов, которые были приняты и включены в Python 3.8. Вы рассмотрим короткие примеры для каждого из них.

PEP 586 вводит тип Literal . Literal немного особенный в том смысле, что он представляет одно или несколько конкретных значений. Одним из вариантов использования Literal является возможность точного добавления типов, когда строковые аргументы используются для описания конкретного поведения. Рассмотрим следующий пример:

Программа пройдет проверку статического типа, даже если «up» является недопустимым направлением. Средство проверки типов только проверяет, что «up» является строкой. В этом случае было бы точнее сказать, что направление должно быть либо литеральной строкой «horizontal», либо литеральной строкой «vertical». Используя Literal, вы можете сделать именно это:

Выставив допустимые значения direction для средства проверки типов, теперь вы будете предупреждены об ошибке:

Основной синтаксис Literal[
]
. Например, Literal [38] представляет буквальное значение 38. Вы можете выразить одно из нескольких литеральных значений, используя Union:

Поскольку это довольно распространенный вариант использования, вы можете (и, вероятно, должны) использовать вместо него более простую нотацию Literal[“horizontal”, “vertical”]. Если вы внимательно посмотрите на вывод Mypy, приведенный выше, то увидите, что он перевел простую запись в нотацию Union внутри.

Есть случаи, когда тип возвращаемого значения функции зависит от входных аргументов. Одним из примеров является open(), который может возвращать текстовую строку или байтовый массив в зависимости от значения mode. Это может быть решено путем перегрузки.

В следующем примере показан скелет калькулятора, который может возвращать ответ либо в виде обычных чисел (38), либо в виде римских цифр (XXXVIII):

Код имеет правильные подсказки типа: результат add() будет либо str, либо int. Однако часто этот код вызывается с литералом True или False в качестве значения to_roman, и в этом случае вы хотите, чтобы средство проверки типов точно определило, возвращается или str или int. Это можно сделать, используя Literal вместе с @overload:

Добавленные сигнатуры @overload помогут вашему контролеру типов выводить str или int в зависимости от литеральных значений to_roman. Обратите внимание, что (…) являются буквальной частью кода. Они заменяют тело функции в перегруженных сигнатурах.

В дополнение к Literal, PEP 591 представляет Final . Этот квалификатор указывает, что переменная или атрибут не должны быть переназначены или переопределены. Ниже приведена ошибка ввода:

Mypy выделит строку >

Кроме того, декоратор @final , можно применять к классам и методам. Классы, декорируемые @final, не могут быть разделены на подклассы, в то время как методы @final не могут быть переопределены подклассами:

Mypy пометит этот пример сообщением об ошибке Cannot inherit from final class “Base”. Чтобы узнать больше о Final и @final, см. PEP 591.

Третий PEP, допускающий более конкретные подсказки типов, – это PEP 589, который вводит TypedDict . Это можно использовать для указания типов для ключей и значений в словаре с использованием нотации, аналогичной типизированному NamedTuple .

Традиционно, словари были аннотированы с помощью Dict . Проблема заключается в том, что это разрешает только один тип для ключей и один тип для значений, что часто приводит к аннотациям, таким как Dict[str, Any]. В качестве примера рассмотрим словарь, который регистрирует информацию о версиях Python:

Значение, соответствующее version, является строкой, а release_year является целым числом. Это не может быть точно представлено с помощью Dict. С новым TypedDict вы можете сделать следующее:

Затем средство проверки типов сможет сделать вывод, что py38 [“version”] имеет тип str, а py38 [“release_year”] является int. Во время выполнения TypedDict является обычным dict, а подсказки типов игнорируются как обычно. Вы также можете использовать TypedDict исключительно в качестве аннотации:

Mypy сообщит вам, если какое-либо из ваших значений имеет неправильный тип, или если вы используете ключ, который не был объявлен. См. PEP 589 для большего количества примеров.

Mypy уже некоторое время поддерживает Protocols. Однако официальное принятие произошло только в мае 2020 года.

Протоколы – это способ формализовать поддержку Python утиного типа данных:

Когда я вижу птицу, которая ходит, как утка, и плавает, как утка, и крякает, как утка, я называю эту птицу уткой. (Источник)

Утиный тип позволяет, например, читать .name для любого объекта, имеющего атрибут .name, не заботясь о типе объекта. Это может показаться нелогичным для системы типов, чтобы поддержать это.

Например, вы можете определить протокол с именем Named, который может идентифицировать все объекты с атрибутом .name:

Здесь greet() принимает любой объект, если он определяет атрибут .name. См. PEP 544 и документацию Mypy для получения дополнительной информации о протоколах.

Более простая отладка с помощью f-строк

f-строки были введены в Python 3.6 и стали очень популярными. Они могут быть самой распространенной причиной поддержки библиотек Python только в версии 3.6 и более поздних. F-строка – это форматированный строковый литерал. Вы можете узнать его по ведущему символу f:

Когда вы используете f-строки, вы можете заключать переменные и даже выражения в фигурные скобки. Затем они будут оценены во время выполнения и включены в строку. Вы можете иметь несколько выражений в одной f-строке:

В последнем выражении вы также используете спецификатор формата. Спецификаторы формата отделяются от выражений двоеточием.

.2f означает, что область отформатирована как число с плавающей запятой с двумя десятичными знаками. Спецификаторы формата такие же, как и для .format (). См. официальную документацию для полного списка разрешенных спецификаторов формата.

В Python 3.8 вы можете использовать выражения присваивания внутри f-строк. Просто убедитесь, что выражение присваивания заключено в круглые скобки:

Однако настоящая новость в Python 3.8 – это новый спецификатор отладки. Теперь вы можете добавить = в конце выражения, и оно напечатает как выражение, так и его значение:

Это сокращенный вариант, который обычно будет наиболее полезен при интерактивной работе или добавлении операторов печати для отладки сценария. В более ранних версиях Python вам нужно было дважды прописать переменную или выражение, чтобы получить ту же информацию:

Вы можете добавить пробелы вокруг = и использовать спецификаторы формата как обычно:

Спецификатор формата >10 говорит, что имя должно быть выровнено по правому краю в строке из 10 символов. = работает и для более сложных выражений:

Руководящий совет Python

Технически руководство Python не должно заниматься разработкой языка. Тем не менее, Python 3.8 является первой версией Python, разработку которой не вел Гвидо ван Россума. Язык Python теперь регулируется руководящим советом, состоящим из пяти основных разработчиков:

Дорога к новой модели управления для Python была интересным исследованием самоорганизации. Гвидо ван Россум (Guido van Rossum) создал Python в начале 1990-х годов и с любовью получил звание «Пожизненный доброжелательный диктатор» (BDFL Benevolent Dictator for Life). На протяжении многих лет все больше и больше решений о языке Python принималось с помощью предложений по улучшению Python (PEP). Тем не менее, у Гвидо официально было последнее слово в любой новой языковой функции.

После долгой и продолжительной дискуссии о выражениях присваивания, Гвидо объявил в июле 2020 года, что уходит в отставку с поста BDFL (на этот раз по-настоящему). Он целенаправленно не назвал преемника. Вместо этого он попросил команду разработчиков ядра выяснить, как Python должен управляться в будущем.

К счастью, процесс PEP уже хорошо отработан, поэтому было естественно использовать PEP для обсуждения и принятия решения о новой модели управления. Осенью 2020 года было предложено несколько моделей, в том числе избрание нового BDFL (переименованного в Gracious Umpire, ответственного за принятие решений: GUIDO) или переход к модели сообщества, основанной на консенсусе и голосовании, без централизованного руководства. В декабре 2020 года модель руководящего совета была выбрана после голосования среди основных разработчиков.

Руководящий совет Python на PyCon 2020. Слева направо: Барри Варшава, Бретт Кэннон, Кэрол Виллинг, Гвидо ван Россум и Ник Коглан (Изображение: Geir Arne Hjelle)

Руководящий совет состоит из пяти членов сообщества Python, как указано выше. После каждого основного выпуска Python будут выборы нового руководящего совета. Другими словами, после выпуска Python 3.8 пройдут выборы.

Хотя это и открытые выборы, ожидается, что большинство, если не все, инаугурационного руководящего совета будут переизбраны. Руководящий совет обладает широкими полномочиями принимать решения о языке Python, но должен стремиться использовать эти полномочия как можно меньше.

Вы можете прочитать все о новой модели управления в PEP 13, в то время как процесс принятия решения о новой модели описан в PEP 8000. Для получения дополнительной информации см. PyCon 2020 Keynote и прослушайте Brett Cannon на Talk Python To Me и на The Changelog podcast. Вы можете следить за обновлениями в Руководящем совете через GitHub.

Другие довольно интересные функции

До сих пор вы видели заголовки новостей о том, что нового в Python 3.8. Тем не менее, есть много других изменений, которые тоже довольно крутые. В этом разделе вы познакомитесь с некоторыми из них.

importlib.metadata

В стандартной библиотеке Python 3.8 доступен один новый модуль: importlib.metadata. С помощью этого модуля вы можете получить доступ к информации об установленных пакетах в вашей установке Python. Вместе с сопутствующим модулем importlib.resources, importlib.metadata улучшает функциональность более старых pkg_resources.

Например, вы можете получить информацию о pip:

На данный момент установлена версия pip 19.2.3. metadata() предоставляет доступ к большей части информации, которую вы можете увидеть в PyPI. Например, вы можете видеть, что для этой версии pip требуется либо Python 2.7, либо Python 3.5 или выше. С помощью files() вы получите список всех файлов, которые составляют пакет pip. В этом случае существует почти 700 файлов.

files() возвращает список объектов Path . Это дает вам удобный способ просмотра исходного кода пакета, используя read_text(). В следующем примере выводится __init__.py из пакета realpython-reader:

Вы также можете получить доступ к зависимостям пакетов:

requires() перечисляет зависимости пакета. Вы можете видеть, что realpython-reader, например, использует feedparser в фоновом режиме для чтения и анализа потока статей.

В PyPI имеется резервный бэкпорт importlib.metadata, который работает в более ранних версиях Python. Вы можете установить его используя pip:

Вы можете использовать бэкпорт PyPI в своем коде следующим образом:

См. документацию для получения дополнительной информации о importlib.metadata.

Новые и улучшенные функции math и statistics

Python 3.8 вносит множество улучшений в существующие стандартные библиотечные пакеты и модули. math в стандартной библиотеке имеет несколько новых функций. math.prod() работает аналогично встроенной функции sum(), но для мультипликативных продуктов:

Два утверждения эквивалентны. prod() будет проще использовать, когда у вас уже есть множители, сохраненные в итерируемом объекте.

Еще одна новая функция – math.isqrt(). Вы можете использовать isqrt(), чтобы найти целую часть квадратных корней:

Квадратный корень из 9 равен 3. Вы можете видеть, что isqrt() возвращает целочисленный результат, тогда как math.sqrt() всегда возвращает float. Квадратный корень из 15 почти 3,9. Обратите внимание, что isqrt() усекает ответ до следующего целого числа, в данном случае 3.

Наконец, теперь вы можете проще работать с n-мерными точками и векторами в стандартной библиотеке. Вы можете найти расстояние между двумя точками с помощью math.dist() и длину вектора с помощью math.hypot():

Это облегчает работу с точками и векторами с использованием стандартной библиотеки. Однако, если вы будете делать много вычислений для точек или векторов, вам лучше работать с NumPy.

Модуль statistics также имеет несколько новых функций:

  • statistics.fmean() вычисляет среднее число float.
  • statistics.geometric_mean() вычисляет среднее геометрическое число float.
  • statistics.multimode() находит наиболее часто встречающиеся значения в последовательности.
  • statistics.quantiles() вычисляет точки разреза для разделения данных на n непрерывных интервалов с равной вероятностью.

В следующем примере показаны используемые функции:

В Python 3.8 появился новый класс statistics.NormalDist , который делает его более удобным для работы с нормальным гауссовым распределением.

Чтобы увидеть пример использования NormalDist, вы можете попробовать сравнить скорость новой statistics.fmean() и традиционной statistics.mean():

В этом примере мы используем timeit для измерения времени выполнения mean() и fmean(). Чтобы получить надежные результаты, мы позволяем timeit выполнять каждую функцию 100 раз и собираем 30 таких временных выборок для каждой функции. На основе этих примеров мы создаем два объекта NormalDist. Обратите внимание: если вы запускаете код самостоятельно, сбор различных временных примеров может занять до минуты.

NormalDist имеет много удобных атрибутов и методов. Смотрите документацию для полного списка. Изучив .mean и .stdev, вы увидите, что старый statistics.mean() выполняется за 0,826 ± 0,078 секунды, а новый statistics.fmean() тратит 0,0105 ± 0,0009 секунды. Другими словами, fmean() примерно в 80 раз быстрее для этих данных.

Если вам нужна более сложная статистика в Python, чем предлагает стандартная библиотека, посмотрите statsmodels и scipy.stats.

Предупреждения об опасном синтаксисе

В Python есть SyntaxWarning , которое может предупреждать о сомнительном синтаксисе, который обычно не является ошибкой синтаксиса SyntaxError. Python 3.8 добавляет несколько новых, которые могут помочь вам во время кодирования и отладки.

Разница между is и == может сбивать с толку. Последний проверяет наличие одинаковых значений, в то время как значение True является истинным, только если объекты совпадают. Python 3.8 попытается предупредить вас о случаях, когда вы должны использовать == вместо is:

Запятую легко пропустить, когда вы пишете длинный список, особенно при его вертикальном форматировании. Если забыть запятую в списке кортежей, появится сообщение об ошибке о том, что кортежи не могут быть вызваны. Python 3.8 дополнительно выдает предупреждение, указывающее на реальную проблему:

Предупреждение правильно идентифицирует пропущенную запятую как настоящего преступника.

Оптимизации

Для Python 3.8 сделано несколько оптимизаций. Некоторые заставляют код работать быстрее, другие уменьшают используемый объем памяти. Например, поиск полей в namedtuple значительно быстрее в Python 3.8 по сравнению с Python 3.7:

Вы можете видеть, что поиск .twitter в namedtuple на 30-40% быстрее в Python 3.8. Списки сохраняют некоторое пространство, когда они инициализируются из итераций с известной длиной. Это может сэкономить память:

В этом случае список использует примерно на 11% меньше памяти в Python 3.8 по сравнению с Python 3.7.

Другие оптимизации включают более высокую производительность в subprocess , более быстрое копирование файлов с помощью shutil , улучшенную производительность по умолчанию для pickle и более быстрые операции operator.itemgetter . Смотрите официальную документацию для полного списка оптимизаций.

Итак, стоит ли переходить на Python 3.8?

Давайте начнем с простого ответа. Если вы хотите опробовать какие-либо новые функции, которые вы видели здесь, вам нужно иметь возможность использовать Python 3.8. Такие инструменты, как pyenv и Anaconda, позволяют легко устанавливать несколько версий Python одновременно. Кроме того, вы можете запустить официальный контейнер Python 3.8 Docker.

Теперь для более сложных вопросов. Следует ли обновить производственную среду до Python 3.8? Должны ли вы сделать свой собственный проект зависимым от Python 3.8, чтобы воспользоваться новыми возможностями?

У вас должно быть очень мало проблем с выполнением кода Python 3.7 в Python 3.8. Поэтому обновление среды для работы с Python 3.8 довольно безопасно, и вы сможете воспользоваться преимуществами оптимизаций, сделанных в новой версии. Различные бета-версии Python 3.8 были доступны в течение нескольких месяцев, так что, надеюсь, большинство ошибок уже исправлено. Однако, если вы хотите быть консервативным, вы можете подождать до тех пор, пока выйдет первый выпуск поддержки (Python 3.8.1).

После того, как вы обновили свою среду, вы можете начать экспериментировать с функциями, которые есть только в Python 3.8, такими как выражения присваивания и позиционные аргументы. Однако вам следует помнить о том, зависят ли другие люди от вашего кода, поскольку это также заставит их обновить свою среду. Популярные библиотеки, вероятно, будут поддерживать Python 3.6 еще довольно долго.

См. Портирование на Python 3.8 для получения дополнительной информации о подготовке вашего кода для Python 3.8.

Python: Питон высокого полета…

Разработка управляемой ракеты ближнего воздушного боя Python-3 была начата израильской фирмой RAFA’EL Armament Development Authority в 1978 году. Ракета создавалась на базе УР Shafrir 1 и 2, и изначально называлась Shafrir 3. Основным улучшением стала новая всеракурсная ГСН с увеличенной чувствительностью, углом обзора и способностью отсеивать ложные цели. В 1981 году начались войсковые испытания ракеты, а в 1982 Python-3 была принята на вооружение ВВС Израиля.

Система наведения УР Python-3 может получать информацию от бортовой РЛС самолета-носителя или работать в режиме сканирования и прицеливания вдоль продольной оси. Максимальный угол сопровождения цели — 30╕ перед запуском, и 40╕ во время полета. Максимальная перегрузка во время маневрирования — 40 g. Дальность применения составляет до 5 километров на малой высоте, и до 15 километров на средних высотах. Минимальная дальность применения 0,5 км.

Ракета Python-3 активно использовалась во время конфликта в долине Бекаа в 1982 году. По еврейским данным, во время конфликта ракетами Python-3 было уничтожено около 50 самолетов противника. УР поставлялась в Китай, Румынию, ЮАР и Таиланд.

ОСРВ Windows-3

Функциональный ШИМ генератор на Питоне


В прошлой статье ШИМ использовался для поворота шагового двигателя, но оказалось, что запаса по частоте вполне хватает для создания например, низкочастотного функционального генератора. Более того, если использовать двойной Н-мост с Али (типа L298N), генератор можно сделать мощным, двухканальным, с возможностью сдвига фаз да еще и биполярным и все это за сто рублей -).

  • Windows,
  • lpt,
  • Python,
  • ШИМ
  • +3
  • 18 октября 2020, 11:01
  • basil
  • 16
  • 1

ОСРВ WINDOWS-2

Управление шаговым двигателем из Питона

Так, светодиоды и Cом порт это конечно хорошо, но хотелось бы чего-нибудь посерьезнее-). Оптимальным вариантом для обработки данных в реальном времени был бы вентильный двигатель, но — вентильного двигателя у меня под руками нет, поэтому придется пилить шаговый-) Шаговый двигатель конечно не так нагляден — обратная связь для вращения в противоположность вентильному не нужна, разве что для управления в реальном времени, но управление в реальном времени — дело будущего. Пока к сожалению придется ограничиться чисто зрелищной стороной вопроса — осциллограф из Китая не приехал пока-). И хотя разобраться что где криво работает пока нельзя-(, но в данном случае главное это демонстрация быстродействия питонского приложения в реальном времени.

  • Python,
  • LPT,
  • Step motor,
  • Шаговый двигатель,
  • Питон
  • +1
  • 19 ноября 2020, 10:19
  • basil
  • 63
  • 2

ОСРВ Windows

ЖЕЛЕЗНЫЙ ТЕСТ

Прекрасные результаты производительности продемонстрированные питонскими приложениями в предыдущих тестах, волей-неволей заставляют подумать об их количественной оценке. Я не стал размениваться на консольный скрипт, а сразу решил попробовать написать универсальную утилиту для тестирования обмена по последовательному порту.

  • осрв,
  • RTOS,
  • windows,
  • python,
  • com port
  • -1
  • 29 июля 2020, 14:21
  • basil
  • 27
  • 3

Доступ к портам с использованием WinApi и dll из Python

или взлет на рожденном ползать

Предыдущие реализации на Питоне аналога проприетарного софта, оказались вполне ничего себе, т. е. все работает, и все похоже на Excel, а значит endusers будут довольны-). Дальнейший простор для полета фантазии немного сдерживается невозможностью доступа к более детальным настройкам портов из стандартных модулей. Но оказывается в Питоне есть такая изумительная вещь как доступ к WinApi функциям, что расширяет перспективы чуть ли не до Cpp-шных. Причем это касается не только портов, а еще кучи всяких вещей. Список и краткое описание поддерживаемых WinApi функций для Питона здесь-
docs.activestate.com/activepython/3.3/pywin32/win32file.html, прорва примеров на Nullege здесь — nullege.com/codes/search/win32file и здесь www.programcreek.com/python/index/1133/win32file, ну и как это принято в Питоне избавление от несовершенства модулей — доступ к WinApi функциям, осуществляется через модуль-) — win32file,- соответственно — pip install win32file.

  • Python,
  • WinApi,
  • win32file,
  • PyWinApi,
  • LPT
  • 16 мая 2020, 08:07
  • basil
  • 42
  • 2

Автоматический сбор данных-4

Пилим GUI


Мне показалось, с учетом комментариев к предыдущей статье-), что будут нелишними еще хотя бы пара штрихов. Во-первых, неплохо бы названия графиков вводить отдельно, а не лезть редактировать скрипт.
А во-вторых, чтобы цветовое выделение можно было включать и в обычном режиме.

  • python,
  • UART,
  • UDP,
  • matplotlib
  • 22 апреля 2020, 06:57
  • basil
  • 7
  • 3

Автоматический сбор данных 3

Автоматический сбор данных 3

Идущие за хвостом змеи


— … Но как вы уничтожаете злых духов?
— С помощью девяти слов правды.
— Каким образом?
— Девять слов, девять слов правды, они таковы:
столкновение, воин, битва, мужчина, изобилие, древность, порядок, жизнь, первенство, — когда их произносят, надо почтительно встать тридцать шесть раз
клацнуть зубами, провести правым большим пальцем четыре вертикальные линии и пять горизонтальных, делая это быстро можно уничтожать злых духов и демонов.

Акира Куросава «Идущие за хвостом тигра»

В предыдущей статье вопрос постройки на опен сорсной базе аналога проприетарного софта для сбора данных был практически решен, за одним, но досадным исключением, а именно невозможностью строить графики. Предыдущий numpy ну никак не устанавливался в третий питон, рецепты по его установке по сложности уже достигали способов борьбы со злыми духами в фильме Куросавы «Идущие за хвостом тигра» -)) (см эпиграф-))) Но однажды, чисто для проформы набрав в консоли pip install numpy, я неожиданно обнаружил, что ставится уже 1.11 версия, что и дает наконец-то возможность воспользоваться графикой.

  • python,
  • UART,
  • UDP,
  • matplotlib
  • 16 апреля 2020, 13:59
  • basil
  • Оставить комментарий
  • 2

Автоматический сбор данных

Идущие за хвостом змеи


— … Но как вы уничтожаете злых духов?
— С помощью девяти слов правды.
— Каким образом?
— Девять слов, девять слов правды, они таковы:
столкновение, воин, битва, мужчина, изобилие, древность, порядок, жизнь, первенство, — когда их произносят надо почтительно встать, тридцать шесть раз
клацнуть зубами, провести правым большим пальцем четыре вертикальные линии и пять горизонтальных, делая это быстро можно уничтожать злых духов и демонов.

Акира Куросава «Идущие за хвостом тигра»

В предыдущей статье вопрос постройки на опен сорсной базе аналога проприетарного софта для сбора данных был практически решен, за одним, но досадным исключением, а именно невозможностью строить графики. Предыдущий numpy ну никак не устанавливался в третий питон, рецепты по его установке по сложности уже достигали способов борьбы со злыми духами в фильме Куросавы «Идущие за хвостом тигра» -)) (см эпиграф-))) Но однажды, чисто для проформы набрав в консоли pip install numpy, я неожиданно обнаружил, что ставится уже 1.11 версия, что и дает наконец-то возможность воспользоваться графикой.

  • python,
  • UART,
  • UDP,
  • matplotlib
  • 16 апреля 2020, 13:55
  • basil
  • 10
  • 2

Автоматический сбор данных

Приручаем Питон

Продолжая тему об автоматическом сборе данных, — хотя и действительно Excel знает народу больше чем что либо другое, без свободного софта сейчас никак (особенно при наблюдающемся сейчас патологическом обострении борьбы за авторские права). Конечно самый развесистый вариант это OpenOffice, но на его OpenBasice нет в чистом виде работы с портами (поправьте если ошибся) и поэтому все равно надо подключать сторонние скрипты. Поэтому и просто Питона для начала хватит-).

  • Питон,
  • Python,
  • Excel,
  • UART,
  • UDP
  • +1
  • 23 января 2020, 22:34
  • basil
  • 12
  • 3

STM32 и Питон

Оказывается, существует реализация интерпретатора Python3.х для STM32. Сайт проэкта находится здесь. Проэкт стартовал на Кикстартере, были собраны средства (в декабре 2013 года) и софт на данный момент уже доступен для свободного скачивания в GitHub (Прямая ссылка для скачивания архива с исходниками).

  • STM32,
  • python
  • +10
  • 17 мая 2014, 22:48
  • me9atherion
  • 77
  • 1

My Robot Car

Решил сделать своего робота, так как в процесе создание многому можна научиться.
Робот представляет собой платформу которая может управляться с пульта, или компьютера (пока слишком тупая, чтобы принимать решения самостоятельно но я над этим работаю). В планах управление по Wi-Fi, беспроводная передача видео, обработка даных с датчиков, комютерное зрение, и многое другое… И так, с чего же состоит мой робот…

Работа со строками в Python: литералы

Строки в Python — упорядоченные последовательности символов, используемые для хранения и представления текстовой информации, поэтому с помощью строк можно работать со всем, что может быть представлено в текстовой форме.

Это первая часть о работе со строками, а именно о литералах строк.

Литералы строк

Работа со строками в Python очень удобна. Существует несколько литералов строк, которые мы сейчас и рассмотрим.

Строки в апострофах и в кавычках

Строки в апострофах и в кавычках — одно и то же. Причина наличия двух вариантов в том, чтобы позволить вставлять в литералы строк символы кавычек или апострофов, не используя экранирование.

Экранированные последовательности — служебные символы

Экранированные последовательности позволяют вставить символы, которые сложно ввести с клавиатуры.

Экранированная последовательность Назначение
\n Перевод строки
\a Звонок
\b Забой
\f Перевод страницы
\r Возврат каретки
\t Горизонтальная табуляция
\v Вертикальная табуляция
\N

Идентификатор ID базы данных Юникода
\uhhhh 16-битовый символ Юникода в 16-ричном представлении
\Uhhhh… 32-битовый символ Юникода в 32-ричном представлении
\xhh 16-ричное значение символа
\ooo 8-ричное значение символа
\0 Символ Null (не является признаком конца строки)

«Сырые» строки — подавляют экранирование

Если перед открывающей кавычкой стоит символ ‘r’ (в любом регистре), то механизм экранирования отключается.

Но, несмотря на назначение, «сырая» строка не может заканчиваться символом обратного слэша. Пути решения:

Строки в тройных апострофах или кавычках

Главное достоинство строк в тройных кавычках в том, что их можно использовать для записи многострочных блоков текста. Внутри такой строки возможно присутствие кавычек и апострофов, главное, чтобы не было трех кавычек подряд.

Это все о литералах строк и работе с ними. О функциях и методах строк я расскажу в следующей статье.

Добавить комментарий