None (null)

Существует много случаев, когда следует использовать None.
Часто вы хотите выполнить действие, которое может работать либо завершиться неудачно. Используя None, вы можете проверить успех действия.

Python является объектно-ориентированным, и поэтому None - тоже объект, и имеет свой тип.

Числа: целые, вещественные, комплексные

Числа в Python 3 ничем не отличаются от обычных чисел. Они поддерживают набор самых обычных математических операций. Также нужно отметить, что целые числа в python 3, в отличие от многих других языков, поддерживают длинную арифметику (однако, это требует больше памяти). Над целыми числами также можно производить битовые операции.

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

Исключения в python. Конструкция try - except для обработки исключений

Исключения (exceptions) - ещё один тип данных в python. Исключения необходимы для того, чтобы сообщать программисту об ошибках.
Самый простейший пример исключения - деление на ноль.

В блоке try мы выполняем инструкцию, которая может породить исключение, а в блоке except мы перехватываем их. При этом перехватываются как само исключение, так и его потомки. Например, перехватывая ArithmeticError, мы также перехватываем FloatingPointError, OverflowError и ZeroDivisionError.

Байты (bytes и bytearray)

Байтовые строки очень похожи на обычные строки, но с некоторыми отличиями. Хотя байтовые строки поддерживают практически все строковые методы, с ними мало что нужно делать. Обычно их надо записать в файл / прочесть из файла и преобразовать во что-либо другое (конечно, если очень хочется, то можно и распечатать). Для преобразования в строку используется метод decode.

Bytearray в python - массив байт. От типа bytes отличается только тем, что является изменяемым.

Файлы. Работа с файлами

Прежде, чем работать с файлом, его надо открыть. С этим замечательно справится встроенная функция open.

Открыли мы файл, а теперь мы хотим прочитать из него информацию. Для этого есть несколько способов, но большого интереса заслуживают лишь два из них.

Первый - метод read, читающий весь файл целиком, если был вызван без аргументов, и n символов, если был вызван с аргументом (целым числом n). Ещё один способ сделать это - прочитать файл построчно, воспользовавшись циклом for.

Множества (set и frozenset)

Множество в python - "контейнер", содержащий не повторяющиеся элементы в случайном порядке. Множества имеет тот же литерал, что и словарь, но пустое множество с помощью литерала создать нельзя.

Единственное отличие set от frozenset заключается в том, что set - изменяемый тип данных, а frozenset - нет.

Именные функции, инструкция def

Функция в python - объект, принимающий аргументы и возвращающий значение. Обычно функция определяется с помощью инструкции def.

Функция может быть любой сложности и возвращать любые объекты (списки, кортежи, и даже функции!)

Аргументы функции

Функция может принимать произвольное количество аргументов или не принимать их вовсе. Также распространены функции с произвольным числом аргументов, функции с позиционными и именованными аргументами, обязательными и необязательными.

Функция также может принимать переменное количество позиционных аргументов, тогда перед именем ставится *

Анонимные функции, инструкция lambda

Анонимные функции могут содержать лишь одно выражение, но и выполняются они быстрее. Анонимные функции создаются с помощью инструкции lambda. Кроме этого, их не обязательно присваивать переменной, как делали мы инструкцией def func().

lambda функции, в отличие от обычной, не требуется инструкция return, а в остальном, ведет себя точно так же.

Зачем нужны кортежи, если есть списки?

На это есть несколько причин. Во первых, это защита от дурака. То есть кортеж защищен от изменений, как намеренных (что плохо), так и случайных (что хорошо).

Во вторых, кортежи меньше размером чем списки. Это существенный плюс при работе с большими программами.

В третьих, это возможность использовать кортежи в качестве ключей словаря.

Как работать с кортежами?


Почему когда мы создаем кортеж из одного элемента нам выводит строку?

Все дело - в запятой. Сами по себе скобки ничего не значат, точнее, значат то, что внутри них находится одна инструкция, которая может быть отделена пробелами, переносом строк и прочим мусором.

Но все же не увлекайтесь, и ставьте скобки, тем более, что бывают случаи, когда скобки необходимы.
Еще можно создать кортеж из итерируемого объекта можно с помощью все той же пресловутой функции tuple()

Операции с кортежами

Все операции над списками, не изменяющие список (сложение, умножение на число, методы index() и count() и некоторые другие операции). Можно также по-разному менять элементы местами и так далее.

Например, гордость программистов на python - поменять местами значения двух переменных

Словари (dict) и работа с ними

Словари в Python - неупорядоченные коллекции произвольных объектов с доступом по ключу. Их иногда ещё называют ассоциативными массивами или хеш-таблицами.

Присвоение по новому ключу расширяет словарь, присвоение по существующему ключу перезаписывает его, а попытка извлечения несуществующего ключа порождает исключение. Для избежания исключения есть специальный метод (см. ниже), или можно перехватывать исключения.

Что такое списки?

Списки в Python - упорядоченные изменяемые коллекции объектов произвольных типов (почти как массив, но типы могут отличаться).
Чтобы использовать списки, их нужно создать. Создать список можно несколькими способами. Например, можно обработать любой итерируемый объект (например, строку) встроенной функцией list.

Строки. Функции и методы строк

При вызове методов необходимо помнить, что строки в Python относятся к категории неизменяемых последовательностей, то есть все функции и методы могут лишь создавать новую строку.

Поэтому все строковые методы возвращают новую строку, которую потом следует присвоить переменной.

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.

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.

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.

Почему при получаем исключение UnboundLocalError, хотя переменная имеет значение?

Это происходит потому, что, когда вы делаете присваивание переменной в области видимости, она становится локальной в этой области и скрывает другие переменные с таким же именем во внешних областях.

Когда последняя инструкция в foo присваивает новое значение переменной x, компилятор решает, что это локальная переменная. Следовательно, когда более ранний print пытается напечатать неинициализированную переменную, возникает ошибка.

Какие правила для глобальных и локальных переменных в Python

В Python, переменные, на которые только ссылаются внутри функции, считаются глобальными. Если переменной присваивается новое значение где-либо в теле функции, считается, что она локальная, и, если вам нужно, то нужно явно указывать её глобальной.

Почему анонимные функции (lambda), определенные в цикле с разными значениями, возвращают один и тот же результат

Это случается, поскольку x не является локальной для lambda, а определена во внешней области видимости, и получается тогда, когда она вызывается - а не когда определяется.

В конце цикла, x=4, поэтому все функции возвращают 4**2, то есть 16. Это можно также проверить, изменив значение x и посмотрев на результат