Базовые математические операторы

Краткое введение в ООП

Объектно-ориентированное программирование (ООП) – технология разработки сложного программного обеспечения, в которой программа строится в виде совокупности объектов и их взаимосвязей.

Объединение данных и действий, производимых над этими данными, в единое целое, которое называется объектом – является одним из основных принципов ООП.

Основными понятиями являются понятие класса и объекта.

Класс является типом данных, определяемым пользователем и представляет собой структуру в виде данных и методов для работы с данными.

Формально Класс — это шаблон, по которому будет сделан объект.

Объект является экземпляром класса. Объект  и экземпляр - это одно и то же.

Вот пример. Форма для изготовления печенья – это класс, а само печенье это объект или экземпляр класса, т.е. это конкретное изделие. Печенье имеет размеры, цвет, состав – это атрибуты класса. Также в классе описываются методы, которые предназначены для чтения или изменения данных объекта.

В Python характеристики  объекта, называются атрибутами, а действия, которые мы можем проделывать с объектами, — методами. Методами в Python  называют функции, которые определяются внутри класса.

Объект = атрибуты + методы 

Числа: целые, вещественные, комплексные

Числа в Python 3: целые, вещественные, комплексные. Работа с числами и операции над ними.

Целые числа (int)

Числа в Python 3 ничем не отличаются от обычных чисел. Они поддерживают набор самых обычных математических операций:

x + y	Сложение
x — y	Вычитание
x * y	Умножение
x / y	Деление
x // y	Получение целой части от деления
x % y	Остаток от деления
-x	Смена знака числа
abs(x)	Модуль числа
divmod(x, y)	Пара (x // y, x % y)
x ** y	Возведение в степень
pow(x, y)	x y по модулю (если модуль задан)

Также нужно отметить, что целые числа в python 3, в отличие от многих других языков, поддерживают длинную арифметику (однако, это требует больше памяти).

Битовые операции

Над целыми числами также можно производить битовые операции

x | y	Побитовое или
x ^ y	Побитовое исключающее или
x & y	Побитовое и
x > y	Битовый сдвиг вправо

x

Инверсия битов

Дополнительные методы

int.bit_length() — количество бит, необходимых для представления числа в двоичном виде, без учёта знака и лидирующих нулей.

int.to_bytes(length, byteorder, *, signed=False) — возвращает строку байтов, представляющих это число.

classmethod int.from_bytes(bytes, byteorder, *, signed=False) — возвращает число из данной строки байтов.

Системы счисления

Те, у кого в школе была информатика, знают, что числа могут быть представлены не только в десятичной системе счисления. К примеру, в компьютере используется двоичный код, и, к примеру, число 19 в двоичной системе счисления будет выглядеть как 10011. Также иногда нужно переводить числа из одной системы счисления в другую. Python для этого предоставляет несколько функций:

• int(, ) — преобразование к целому числу в десятичной системе счисления. По умолчанию система счисления десятичная, но можно задать любое основание от 2 до 36 включительно.
• bin(x) — преобразование целого числа в двоичную строку.
• hex(х) — преобразование целого числа в шестнадцатеричную строку.
• oct(х) — преобразование целого числа в восьмеричную строку.

Вещественные числа (float)

Вещественные числа поддерживают те же операции, что и целые. Однако (из-за представления чисел в компьютере) вещественные числа неточны, и это может привести к ошибкам:

Для высокой точности используют другие объекты (например Decimal и Fraction)).

Также вещественные числа не поддерживают длинную арифметику:

Простенькие примеры работы с числами:

Дополнительные методы

float.as_integer_ratio() — пара целых чисел, чьё отношение равно этому числу.

float.is_integer() — является ли значение целым числом.

float.hex() — переводит float в hex (шестнадцатеричную систему счисления).

classmethod float.fromhex(s) — float из шестнадцатеричной строки.

Помимо стандартных выражений для работы с числами (а в Python их не так уж и много), в составе Python есть несколько полезных модулей.

Модуль math предоставляет более сложные математические функции.

Модуль random реализует генератор случайных чисел и функции случайного выбора.

Также для работы с комплексными числами используется также модуль cmath.

Список

Список (list) представляет тип данных, который хранит набор или последовательность элементов. Для создания списка в квадратных скобках через запятую перечисляются все его элементы.

Создание пустого списка

numbers = [] 

Создание списка чисел:

numbers =  # имя списка numbers, он содержит 5 элементов

Создание списка слов:

words =  # имя списка words, он  содержит 4 элемента

Создание списка из элементов разного типа

listNum =  # имя списка listNum,    список     содержит целые числа и строки

Для управления элементами списки имеют целый ряд методов. Некоторые из них:

append(item): добавляет элемент item в конец списка

insert(index, item): добавляет элемент item в список по индексу index

remove(item): удаляет элемент item. Удаляется только первое вхождение элемента. Если элемент не найден, генерирует исключение ValueError

clear(): удаление всех элементов из списка

index(item): возвращает индекс элемента item. Если элемент не найден, генерирует исключение ValueError

pop(): удаляет и возвращает элемент по индексу index. Если индекс не передан, то просто удаляет последний элемент.

count(item): возвращает количество вхождений элемента item в список

sort(): сортирует элементы. По умолчанию сортирует по возрастанию. Но с помощью параметра key мы можем передать функцию сортировки.

reverse(): расставляет все элементы в списке в обратном порядке

Кроме того, Python предоставляет ряд встроенных функций для работы со списками:

len(list): возвращает длину списка

sorted(list, ): возвращает отсортированный список

min(list): возвращает наименьший элемент списка

Программа на Python с векторизацией и построением графиков

Вернемся к задаче, описывающей вертикальное положение \( y \) мяча после
подбрасывания. Предположим, что нас интересуют значения \( y \) в
каждую миллисекунду первой секунды полета. Это требует повторения
вычисления \( y = v_0 t — 0.5 g t^2 \) тысячу раз.

Также построим график зависимости \( y \) от \( t \) на отрезке
\( \). Построение такого графика на компьютере подразумевает
рисование прямых отрезков между точками кривой, поэтому нам
понадобится много точек, чтобы создать визуальный эффект гладкой
кривой. Тысячи точек, которые мы вычислим, нам будет достаточно для
этого.

Реализацию таких вычислений и построения графика может быть
реализовано следующим сценарием (ball_plot.py):

# -*- coding: utf-8 -*-

from numpy import linspace
import matplotlib.pyplot as plt

v0 = 5
g = 9.81
t = linspace(, 1, 1001)

y = v0*t - 0.5*g*t**2

plt.plot(t, y)
plt.xlabel(u't (с)')
plt.ylabel(u'y (м)')
plt.show()

def height(t):
	h =  v0*t - 0.5*g*t**2
	return h

h = lambda t: v0*t - 0.5*g*t**2

Замечание

В нашем сценарии для символьных аргументов мы использовали префикс
(например, ), чтобы указать, что
символы содержатся в кодировке UTF8.

Данный сценарий строит график зависимости вертикального положения мяча
от времени (см. рис. :numref:`%s`). Отметим, что строки для
вычисления из сценария ball.py из раздела
мало изменены, но значение
вычисляется для тысячи точек.

Рассмотрим различия рассматриваемого сценария от предыдущих. Первое
отличие это строки, которые могли выглядеть следующим образом:

from numpy import *
from matplotlib.pyplot import *

Мы видим, что является модулем Python. Этот модуль содержит
огромный функционал для математических вычислений, а модуль
реализует возможности для построения двумерных
графиков. Приведенные выше строки представляют быстрый способ загрузки
всего функционала, связанного с вычислениями и построением
графиков. Однако, фактически мы используем только несколько функций в
нашем сценарии: , , и
. Многие разработчики считают, что мы должны импортировать
только то, что нам нужно, а не весь возможный функционал:

from numpy import linspace
from matplotlib.pyplot import plot, xlabel, ylabel

Другие предлагают способ импорта, когда используется префикс для
функций модуля

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

...

t = np.linspace(, 1, 1001)
   
...

plt.plot(x,y)

Мы будем использовать все три способа. В нашем сценарии мы
использовали два из них.

from numpy import linspace
import matplotlib.pyplot as plt

Рисунок 1: График, построенный с помощью нашего сценария.

Функция принимает три аргумента и, в общем случае,
вызывается следующим образом:

linspace(start, stop, n)

Функция генерирует равноотстоящих координат,
начинающихся со значения , и заканчивающихся
. Выражение создает 1001 координату
от 0 до 1 включительно. Математически это означает, что отрезок
\( \) разбивается на 1000 равных отрезков и значения координат
в этом случае вычисляются следующим образом: \( t_i = i/1000,\ i = 0, 1,
\ldots, 1000 \).

Функция возвращает объект класса ,
т.е. некоторый набор чисел (массив). При выполнении арифметических операций с
такими объектами, на самом деле эти операции осуществляются для каждого
элемента массива. В результате получается аналогичный массив из 1001
элемента, который сохраняется в переменную . Таким образом
также является массивом.

Такой подход вычисления нескольких чисел в одну строку называется
векторизацией. Этот способ очень удобен, так как сокращает не только
количество кода, но и время вычислений по сравнению с использованием
циклов или .

Команды для построения графиков достаточно просты:

1. означает построение графика зависимости от

2. помещает текст на оси .

3. помещает текст на оси .

Деление на ноль

Если попробовать в Python выполнить деление на 0, то мы получим исключение ZeroDivisionError.

Исключение следует обрабатывать, это можно сделать так:

try:
    print(24 / 0)
except Exception as e:
    print(e)

division by zero

Но в этом случае мы обрабатываем все исключения. Зачастую так делать не совсем корректно. Мы знаем, что в нашем коде возможно деление на 0 и, чтобы отловить именно эту ошибку, следует заменить на .
Но можно и проверять перед выполнением операции, что делитель не равен 0. Например так:

a = 14
b = None
if a == 0:
    print('делитель равен нулю!')
else:
    b = 345/a
    print('Операция выполнена, результат = ' + str(b))

Операция выполнена, результат = 24.642857142857142

Целые числа (int)

В Python любое число, состоящее из десятичных цифр без префикса, интерпретируется как десятичное число типа

Целые числа в Python представлены только одним типом – PyLongObject, реализация которого лежит в longobject.c, а сама структура выглядит так:

Любое целое число состоит из массива цифр переменной длины, поэтому в Python 3 в переменную типа может быть записано число неограниченной длины. Единственное ограничение длины – это размер оперативной памяти.

Целые числа могут записываться не только как десятичные, но и как двоичные, восьмеричные или шестнадцатеричные. Для этого перед числом нужно написать символы:

• 0b (0B) – для двоичного представления;
• 0o (0O) – для восьмеричного представления;
• 0x (0X) – для шестнадцатеричного представления.

10 ответов

Лучший ответ

Вы делаете это с помощью оператора модуля,

Оценивает истину тогда и только тогда, когда является точным кратным . В элементарной математике это известно как остаток от деления.

В вашем текущем подходе вы выполняете деление, и результат будет либо

• всегда целое число, если вы используете целочисленное деление, или
• всегда с плавающей запятой, если вы используете деление с плавающей запятой.

Это просто неправильный способ проверки делимости.

205

David Heffernan
3 Ноя 2011 в 21:43

Вы можете использовать оператор% , чтобы проверить делимость заданного числа

Код для проверки, если дано нет. делится на 3 или 5 , если нет. ниже 1000 указано ниже:

Cleb
12 Янв 2016 в 19:19

Попробуй это …

-7

Golden Gate
30 Дек 2016 в 10:08

Jinja2 шаблон fizzbuz:

-7

Richard Morgan
5 Янв 2017 в 16:49

Для небольших чисел будет хорошо. Для очень больших чисел я предлагаю сначала вычислить перекрестную сумму, а затем проверить, является ли перекрестная сумма кратной 3:

-3

honk
9 Авг 2014 в 06:57

Самый простой способ — проверить, является ли число целым числом . Иначе, что сказал Дэвид Хеффернан.

-8

David Heffernan
20 Фев 2018 в 23:38

У меня был такой же подход. Потому что я не понял, как использовать оператор модуля (%).

6% 3 = 0 * Это означает, что если вы разделите 6 на 3, у вас не будет остатка, 3 — это коэффициент 6.

Теперь вы должны связать это с вашей проблемой.

если n% 3 == 0 * Это говорит о том, что если мое число (n) делится на 3, оставляя остаток 0.

Добавьте заявление then (распечатать, вернуть) и продолжить

1

brandon gossman
20 Фев 2018 в 09:48

Этот код, кажется, делает то, что вы просите.

Или что-то вроде

Или любое количество вещей.

Bennett Jester
24 Янв 2017 в 20:17

-2

james faber
18 Окт 2019 в 06:08

Вы можете просто использовать оператор модуля для проверки делимости. Например: означает, что n точно делится на 2, а означает, что n не делится точно на 2.

3

Toby Allen
20 Май 2018 в 20:12

Как будем тестировать скорость работы структур данных

Для оценки времени работы я написал программу, которая будет выполнять последовательно несколько типов операций:

1. Добавление в множество миллиона случайных чисел (при данном сиде среди них будет 999’936 различных)
2. Проверка миллиона случайных чисел на присутствие в множестве
3. Прохождение циклом по всем элементам в порядке возрастания
4. В случайном порядке для каждого элемента массива узнать его индекс (а, соответственно, и количество элементов, меньше данного)
5. Получение значения i-того по возрастанию элемента для миллиона случайных индексов
6. Удаление всех элементов множества в случайном порядке

Типы чисел в Python.

В Python числа делятся на несколько категорий в соответствии со способом их использования. Основные это целые числа (int) и вещественные (float) или числа с плавающей точкой. Чтобы узнать к какому типу относится число или переменная, можно воспользоваться встроенной функцией type(). Запустите командную строку и активируйте Python. В скобках введите число или переменную, чтобы узнать ее тип.

>>> type(5)                                                                  <class ‘int’>

>>> type(12.5)<class ‘float’>

>>> x = 10
>>> type(x)<class ‘int’>

Значение 12,5 является числом с плавающей точкой, поэтому Python выводит строку float. Переменная x содержит целое число 10, поэтому Python выводит тип int (сокращение от integer). 

Операторы тождественности

Разберем более подробно операторы тождественности, поскольку они – наименее очевидны для новичка.

Это (is). Этот оператор проверяет тождественность. Если это так, то возвращается значение True. Если же нет, False. Давайте для демонстрации этого оператора приведем несколько примеров.

>>> 2 is 20

False

Здесь сравниваются числа 2 и 20. Они не являются одинаковыми, поэтому вернулось значение False.

>>> ‘2’ is “2”

True

А здесь сравниваются две двойки. При этом кавычки не учитываются, поскольку они не меняют объекты, это лишь системный символ, который позволяет людям и интерпретатору ориентироваться в коде. А поскольку кавычки этого не делают, то и возвращается значение True. Ведь они – идентичны. 

Это не (is not). Как и любой обратный оператор, этот показывает полностью противоположное предыдущему значение.

Есть один нюанс. Оба оператора проверяют, являются ли объекты одинаковыми. То есть, если ввести первый операнд 1 и второй операнд ‘1’, то результат будет True в данном случае. Если говорить про предыдущую – False.

>>> 1 is not ‘1’

True

Почему так? Дело в том, что единица не тождественна ‘1’, поскольку эти значения представляют разные типы данных. В прошлом примере кавычки не учитывались, поскольку и в первом операнде, и во втором стоят кавычки. Здесь же мы видим, что первый операнд не имеет кавычки. И в этом случае они не будут считаться идентичными, даже если внешне выглядят одинаково.

Побитовые

Их также называют бинарными операторами, и они работают только с целыми числами. Значения операндов преобразуются в двоичные, а затем операция выполняется для каждого бита. Наконец, значение преобразуется обратно в десятичное и возвращается.

В Python 6 побитовых операторов.

• : Побитовый оператор И;
• | : Побитовый оператор ИЛИ;
• ^: Побитовый оператор XOR;
• ~: Оператор дополнения двоичных единиц;
• <<: оператор двоичного сдвига влево;
• >>: оператор двоичного сдвига вправо.

x = 10  # 1010
y = 4  #  0100

print(f'Binary AND = {x  y}')
print(f'Binary OR = {x | y}')
print(f'Binary XOR = {x ^ y}')
print(f'Binary Ones Complement = {~x}')
print(f'Binary Left Shift by 2 = {x << 2}')
print(f'Binary Right Shift by 3 = {x >> 3}')

Вывод:

Binary AND = 0
Binary OR = 14
Binary XOR = 14
Binary Ones Complement = -11
Binary Left Shift by 2 = 40
Binary Right Shift by 3 = 1

Сравнение при помощи оператора != переменных одного и двух типов

Наш первый пример будет содержать различные способы сравнения двух или более значений переменных разных типов с помощью оператора неравенства.

Мы инициализируем две целочисленные переменные, и . После этого используем знак для сравнения их значений. Результат в виде булева значения будет сохранен в новой переменной . После этого мы выводим значение этой переменной.

x = 5
y = 5
c = x != y 
print(c)
# False

При выполнении этого кода мы получим результат , потому что значения переменных и были равны и имели одинаковый тип данных.

Теперь давайте обновим наш код. Мы объявим три разные переменные, причем только две из них будут иметь одинаковое значение.

После этого мы воспользуемся оператором неравенства , чтобы получить результат сравнения переменных и . В этом случае мы используем оператор неравенства прямо в предложении .

Затем мы сравним переменные и вне предложения print и запишем результат в переменную . После этого используем значение этой переменной в print.

Наконец, мы объявим переменную строкового типа и сравним ее с целочисленной переменной a в предложении print.

a = 3
b = 3
c = 2
print(f'a is not equal to b = {a!= b}')
# a is not equal to b = False

f = a != c 
print(f"a is not equal to c = {f}")
# a is not equal to c = True

q = '3'
print(f'a is not equal to q = {a!= q}')
# a is not equal to q = True

В выводе мы видим одно ложное и два истинных значения. Первые два результата мы получили, сравнивая переменные целочисленного типа. Однако последнее сравнение было между переменными целочисленного и строкового типов. И хотя обе переменные были равны 3, одна из них была строковой, а вторая – целочисленной. Поэтому мы получили , значения не равны.

Работа с комплексными числами

Для создания комплексного числа можно использовать функцию complex(a, b), в которую, в качестве первого аргумента, передается действительная часть, в качестве второго – мнимая. Либо записать число в виде  a + bj.

Рассмотрим несколько примеров.

Создание комплексного числа.

>>> z = 1 + 2j
>>> print(z)
(1+2j)
>>> x = complex(3, 2)
>>> print(x)
(3+2j)

Комплексные числа можно складывать, вычитать, умножать, делить и возводить в степень.

>>> x + z
(4+4j)
>>> x - z
(2+0j)
>>> x * z
(-1+8j)
>>> x  z
(1.4-0.8j)
>>> x ** z
(-1.1122722036363393-0.012635185355335208j)
>>> x ** 3
(-9+46j)

У комплексного числа можно извлечь действительную и мнимую части.

>>> x = 3 + 2j
>>> x.real
3.
>>> x.imag
2.

Для получения комплексносопряженного число необходимо использовать метод conjugate().

>>> x.conjugate()
(3-2j)

SortedSet.sorted_set.SortedSet

Пакет с многообещающим названием. Используем

К сожалению, автор не приготовил нам функцию и в каком-либо варианте, поэтому будем использовать объединение и вычитание множеств

Использование:

Протестируем пока на множествах размера 10’000:

Задача	Время работы
Добавление	16.413
Проверка на наличие	0.018
Цикл по всем элементам	0.001
Получение индексов	0.008
Получение значений по индексам	0.015
Удаление	30.548

Как так получилось? Давайте загляем в исходный код:

Как оказалось, это обычный массив, в котором наличие элемента определяется бинпоиском. Это действительно отсортированное множество, но очень ленивое.

Вывод: почти бесполезно, несколько строчек кода завернули в класс

Сравнения

Операторы сравнения используются для сравнения двух значений. Результатом всегда является логическое значение — или .

Список операторов сравнения:

• ==: возвращает True, если оба значения равны.
• ! =: возвращает True, если оба операнда не равны.
• >: возвращает True, если левый операнд больше правого.
• <: возвращает True, если левый операнд меньше правого.
• > =: возвращает True, если левое значение больше или равно правому.
• <=: возвращает True, если левое значение меньше или равно правому значению.

Давайте посмотрим на пример.

x = 10
y = 20

print(f'equals = {x == y}')
print(f'not equals = {x != y}')
print(f'greater than = {x > y}')
print(f'less than = {x < y}')
print(f'greater than or equal to = {x >= y}')
print(f'less than or equal to = {x <= y}')

Вывод:

Эти операторы работают и со строками. Строка считается большей, чем другая строка, если она идет после нее лексикографически. Например, «Привет» больше, чем «Привет» при лексикографическом сравнении.

2.2. Команда continue в цикле while на Python

Предположим, что вам нужно прервать цикл while при выполнение каких-либо условий и запустить его заново. Для этого можно воспользоваться командой continue. Напишем цикл while, который выводит только четные числа в диапазоне от 1 до 20:

>>> number = 0
>>> number < 20:
…     number += 1
…     number 2 == 1:
…             continue
…     print(number, )
…2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 >>>

Сначала создадим переменную number и присвоим ей начальное значение. После идет проверка условий цикла что значение number  меньше 20. При входе в цикл значение number увеличивается на 1 и затем команда проверяет на 2. Если остаток равен одному, то число не четное, команда continue приказывает Python игнорировать остаток кода и цикл запускается заново. Если остаток от деления равен нулю, то число выводится на экран и так до того пока number будет равен 20, затем условия цикла while не будут выполнены и цикл прекратится.

Библиотека (модуль) math

В стандартную поставку Python входит библиотека math, в которой содержится большое количество часто используемых математических функций.

Для работы с данным модулем его предварительно нужно импортировать.

>>> import math

Рассмотрим наиболее часто используемые функции.

math.ceil(x)

Возвращает ближайшее целое число большее, чем x.

>>> math.ceil(3.2)
4

math.fabs(x)

Возвращает абсолютное значение числа.

>>> math.fabs(-7)
7.

math.factorial(x)

Вычисляет факториал x.

>>> math.factorial(5)
120

math.floor(x)

Возвращает ближайшее целое число меньшее, чем x.

>>> math.floor(3.2)
3

math.exp(x)

Вычисляет e**x.

>>> math.exp(3)
20.085536923187668

math.log2(x)

Логарифм по основанию 2.

math.log10(x)

Логарифм по основанию 10.

math.log(x)

По умолчанию вычисляет логарифм по основанию e, дополнительно можно указать основание логарифма.

>>> math.log2(8)
3.
>>> math.log10(1000)
3.
>>> math.log(5)
1.6094379124341003
>>> math.log(4, 8)
0.6666666666666667

math.pow(x, y)

Вычисляет значение x в степени y.

>>> math.pow(3, 4)
81.

math.sqrt(x)

Корень квадратный от x.

>>> math.sqrt(25)
5.

Тригонометрические функции, их мы оставим без примера.

math.cos(x)

math.sin(x)

math.tan(x)

math.acos(x)

math.asin(x)

math.atan(x)

И напоследок пару констант.

math.pi

Число пи.

math.e

Число е.

Атрибуты и методы класса

 Атрибуты класса

Характеристики  объекта, называются атрибутами и записываются в внутри конструктора с помощью переменной self.   Доступ к атрибутам осуществляется через переменную self.

Например, класс имеет атрибут  цвет – color, он должен быть записан как

     self.color

Методы  класса

Методы класса создаются посредством ключевого слова def , имени метода , слова self, которое всегда указывается как первый параметр метода

def имя метода(self, передаваемые параметры):       # тело метода

Пример. Создаем метод, который выводит на печать характеристики мяча

 def Show(self):       print("Мяч: ", self.color, self.size )

 Мы определили атрибуты класса и методы. Таким образом,  класс  для нашего мяча будет выглядеть так:

class Balldef __init__(self, color, size):         self.color =  color         self.size = size    def Show(self):       print("Мяч: ", self.color, self.size )

Контроль доступа к атрибутам

Вы можете определить поведение для случая, когда пользователь пытается обратиться к атрибуту, который не существует (совсем или пока ещё). Это может быть полезным для перехвата и перенаправления частых опечаток, предупреждения об использовании устаревших атрибутов (вы можете всё-равно вычислить и вернуть этот атрибут, если хотите), или хитро возвращать , когда это вам нужно. Правда, этот метод вызывается только когда пытаются получить доступ к несуществующему атрибуту, поэтому это не очень хорошее решение для инкапсуляции.

В отличии от , решение для инкапсуляции. Этот метод позволяет вам определить поведение для присвоения значения атрибуту, независимо от того существует атрибут или нет. То есть, вы можете определить любые правила для любых изменений значения атрибутов. Впрочем, вы должны быть осторожны с тем, как использовать , смотрите пример нехорошего случая в конце этого списка.

Это то же, что и , но для удаления атрибутов, вместо установки значений

Здесь требуются те же меры предосторожности, что и в чтобы избежать бесконечной рекурсии (вызов в определении вызовет бесконечную рекурсию).

выглядит к месту среди своих коллег и , но я бы не рекомендовал вам его использовать. может использоваться только с классами нового типа (в новых версиях Питона все классы нового типа, а в старых версиях вы можете получить такой класс унаследовавшись от )

Этот метод позволяет вам определить поведение для каждого случая доступа к атрибутам (а не только к несуществующим, как ). Он страдает от таких же проблем с бесконечной рекурсией, как и его коллеги (на этот раз вы можете вызывать у базового класса, чтобы их предотвратить). Он, так же, главным образом устраняет необходимость в , который в случае реализации может быть вызван только явным образом или в случае генерации исключения . Вы конечно можете использовать этот метод (в конце концов, это ваш выбор), но я бы не рекомендовал, потому что случаев, когда он действительно полезен очень мало (намного реже нужно переопределять поведение при получении, а не при установке значения) и реализовать его без возможных ошибок очень сложно.

Перегрузка

Python поддерживает перегрузку операторов. Существуют определенные методы перегрузки оператора для объекта.

Посмотрим, что произойдет, если оператор не поддерживается для класса.

class Data:
    id = 0

    def __init__(self, i):
        self.id = i


d1 = Data(10)
d2 = Data(20)

d3 = d1 + d2
print(d3.id)

Вывод:

Traceback (most recent call last):
  File "/Users/pankaj/Documents/PycharmProjects/PythonTutorialPro/hello-world/operators_examples.py", line 9, in <module>
    d3 = d1 + d2
TypeError: unsupported operand type(s) for +: 'Data' and 'Data'

Если нам нужно поддерживать оператор + для класса Data, мы должны определить для него метод __add __(). Посмотрим обновленный код и результат.

class Data:
    id = 0

    def __init__(self, i):
        self.id = i

    def __add__(self, other):
        return Data(self.id + other.id)


d1 = Data(10)
d2 = Data(20)

d3 = d1 + d2
print(d3.id)

Выход: 30

В таблице ниже представлены методы переопределения для перегрузки оператора.

Оператор	Описание	Метод
+	Сложение	__add__(self, other)
–	Вычитание	__sub__(self, other)
*	Умножение	__mul__(self, other)
Истинное деление	__truediv__(self, other)
//	Floor Division	__floordiv__(self, other)
%	Остаток	__mod__(self, other)
**	Power	__pow__(self, other)
&	побитовый AND	__and__(self, other)
|	побитовый OR	__or__(self, other)
^	побитовый XOR	__xor__(self, other)
>	Больше чем	__gt__(self, other)
>=	Больше чем или равно	__ge__(self, other)
<	Меньше чем	__lt__(self, other)
<=	Меньше чем или равно	__le__(self, other)
==	Равенства	__eq__(self, other)
!=	Не равно	__ne__(self, other)

Операции над словарями Python

Если словарь, содержащий полный набор данных, большой, то разумнее использовать список lowscores, который мы только что скомпилировали, чтобы создать совершенно новый словарь (Python список в словарь). Преимущество этого приема заключается в том, что для дальнейшего анализа не нужно хранить в памяти большой словарь. Можно просто перейти к соответствующему подмножеству исходных данных.

Во-первых, мы используем ключи, хранящиеся в lowscores, для создания нового словаря. Чтобы сделать это, есть два способа: первый — извлекаем только соответствующие элементы из исходного словаря с помощью метода .get(), оставляя исходный словарь без изменений. Второй — использовать метод .pop(), который удаляет извлеченные записи из исходного словаря.

Код для подмножества может выглядеть следующим образом: subset = dict(). Такое написание может показаться незнакомым, потому что цикл задан одной строкой кода. Этот стиль называется «генерацией словаря». На самом деле это цикл for, который перебирает элементы lowscores, извлекает значения из отзывов и использует их для заполнения нового словаря.

Вы можете сравнить традиционный стиль с использованием цикла и генерацию словаря и убедиться, что они действительно дают идентичный результат:

# Метод с использованием цикла for для создания подмножества словаря
forloop = {}
for k in lowscores:
  forloop = reviews
# Добавляем специальный метод извлечения релевантных элементов из словаря `reviews`
dictcomp = {k : reviews.___(k) for k in lowscores}
# Удостоверимся, что эти объекты аналогичны
print(forloop == ________)

Предположим, что теперь вы хотите изменить словарь Python 3, чтобы оценки выступали в качестве ключей словаря, а не идентификаторов. Можно использовать для этого цикл for, указав как ключи, так и значения, и создав новый вложенный словарь. Нужно будет извлечь «score» из исходного вложенного словаря, чтобы использовать его в качестве нового ключа.

Чтобы упростить код, мы создаем в отдельной строке новый вложенный словарь как новый объект newvalues. После чего заполняем scoredict идентификаторами в качестве ключей и объектами из словаря newvalues в качестве значений:

from collections import defaultdict
scoredict = defaultdict(list)
for key, value in reviews.items():
  newvalues = {'id' : key, "title" : value, "review" : value}
  # Используем 'score' из значений (!) из исходного словаря в качестве ключей для только что созданного  словаря
  scoredict].append(newvalues)

# Выводим ключи словаря, чтобы удостовериться, что это на самом деле оценки из отзывов
print(scoredict.keys())