Uspoloassn.su

Модные новинки
0 просмотров
Рейтинг статьи
1 звезда2 звезды3 звезды4 звезды5 звезд
Загрузка...

Установка нескольких версий Python параллельно при помощи pyenv

Установка нескольких версий Python параллельно при помощи pyenv

В большинстве операционных систем Python предустановлен (ну, кроме Windows, но даже там теперь есть команда python , которая предложит установить интерпретатор из магазина приложений). В Unix-подобных операционных системах, таких как Linux и MacOS, Python пустил корни очень глубоко. Множество компонентов ОС рассчитывают, что Python установлен и работает стабильно. Это и хорошо, и плохо.

Это хорошо, потому что хотя бы какой-то Python в большинстве систем доступен из коробки — бери и пользуйся. Иногда доступно сразу несколько версий интерпретатора, например, python2 указывает на устаревшую версию 2.7, python3 — на какую-нибудь стабильную версию Python 3, типа 3.6 или 3.7, а просто python указывает либо на одно, либо на другое (в последнее время предпочтение чаще отдаётся третьей версии). Для обучения или для тестирования этого может быть вполне достаточно.

С другой стороны, это плохо, потому что, как правило, предустановленный Python настолько стабилен, что уже успел зарасти мхом. В некоторых системах до сих пор предустановлен только Python 2, но даже если вам повезёт получить Python третьей версии, то наверняка он будет отставать от последней версии на пару минорных релизов. Не факт, что вам это подойдёт.

Иногда нужно иметь сразу несколько версий Python для работы над разными проектами, например, 3.7 и 3.8. В некоторых ОС нужные версии можно установить через пакетный менеджер (например, в Fedora через dnf) — из основных репозиториев или из сторонних. Но зачастую такие репозитории содержат не все релизы интерпретаторов, а лишь выбранное мейнтейнерами репозиториев подмножество.

Решение у всех этих проблем одно — нужно установить недостающие версии интерпретатора, какими бы они ни были. Этому и посвящён пост.

pyenv

pyenv — утилита, которая позволяет легко переключаться между несколькими версиями интерпретатора Python, а также устанавливать новые. Позволяет устанавливать, наверное, вообще все известные науке версии интерпретаторов Python. Работает просто и незаметно.

pyenv — это всего лишь один из последователей аналогичного инструмента из мира Ruby — rbenv . Есть ещё и nodenv для Node.js, который тоже вдохновился rbenv .

Проект написан целиком на bash . Это значит, что он никак не зависит от Python — было бы забавно, если бы для установки Python нужен был бы Python. Также это означает, что на Windows pyenv работать не будет (тред с обсуждением). Следует отметить, что в Windows проблема установки нескольких версий и не возникает — там всегда можно скачать и установить сколько угодно интерпретаторов с официального сайта, а pylauncher поможет выбрать из них нужную версию. Кроме того, пользователи современных версий Windows могут использовать pyenv внутри WSL (Windows Subsystem for Linux). Ещё это означает, что у авторов много отваги — я бы не решился писать на bash что-то настолько сложное. Как же хорошо, что всё уже написано.

Установка

Установка pyenv производится простым клонированием git-репозитория.

У проекта есть умный скрипт, который скачает pyenv и его сотоварищей:

Скрипт не требует прав суперпользователя (без sudo ), потому что всё устанавливается в домашнюю директорию пользователя. Туда же будут устанавливаться и интерпретаторы. Если страшно запускать какие-то скрипты из интернета (так и должно быть), то прочитать код скрипта можно здесь.

Предыдущая команда перед завершением должна была напечатать инструкции по настройке шелла. Допустим, в случае с bash она выводит следующее:

В случае с zsh нужно будет добавить те же самые строки в

В случае с fish в связи с особенностями самого шелла инструкции отличаются:

Кстати, горячо рекомендую попробовать fish , очень удобный шелл.

Установим зависимости для сборки.

При установке новой версии интерпретатора через pyenv под капотом происходит сборка из исходников, поэтому для успешной установки необходимы некоторые зависимости. Полный и актуальный список для своей ОС смотрите здесь или здесь. Лучше установить всё заранее.

Перезапустим шелл и проверим установку.

Как это работает

pyenv работает благодаря манипуляциям над переменной окружения $PATH . Эта переменная содержит в себе список директорий, в которых ОС будет искать исполняемые файлы, вызванные без указания полного пути. Именно благодаря этой переменной мы можем в терминале вместо /bin/cat вызывать просто cat . Когда мы набираем в терминале имя программы ( cat ), ОС перебирает директории из $PATH слева направо, пока в одной из них (в данном примере /bin ) не найдёт программу с именем cat , которую и запустит. Поиск прекращается после первого совпадения.

Команда pyenv init — , которую мы добавили в конфиг шелла ( .bashrc или аналог) добавляет директории pyenv в самое начало переменной $PATH . Зачем это нужно? pyenv создаёт небольшие исполняемые файлы, так называемые файлы-прослойки (shims), для всех команд, которыми он собирается управлять, например, python , pip , ipython и так далее. Эти файлы-прослойки должны попасть в $PATH прежде самих управляемых программ и «затенить» системные python , pip и так далее. Эти файлы-прослойки в конечном счёте просто вызывают сам pyenv с нужными аргументами. Таким образом pyenv перехватывает обращения к некоторым именам, и анализируя поступившую к нему информацию, принимает решение о том, какую именно версию Python нужно запустить. При выборе версии pyenv принимает во внимание следующие факторы в указанном порядке:

Переменная окружения PYENV_VERSION , если указана.

В неё можно указать какую конкретно версию Python нужно использовать в рамках текущего сеанса. Удобно, если вам по какой-то причине понадобится сменить выбранную версию интерпретатора, например, в одном из окон терминала.

Читайте так же:
Как сшить спортивный топ с чашечками своими руками

Локальная версия Python.

При помощи специального файла .python-version можно настроить версию интерпретатора для определенного проекта. Захо́дите внутрь директории ( cd project/ ), и pyenv внезапно понимает, что нужно сменить Python. Выхо́дите обратно — версия Python меняется на глобальную. Это распространяется и на все поддиректории проекта — pyenv рекурсивно ищет файл .python-version вверх по файловой системе, пока не дойдёт до корня.

Глобальная версия Python.

/.pyenv/version записана глобальная версия Python, которая будет использоваться по умолчанию, если не сконфигурирована локальная версия.

Вам вряд ли придётся вручную трогать эти файлы, потому что у pyenv есть удобные команды ( pyenv local и pyenv global ), чтобы ими управлять, но знать о файлах всё равно полезно.

Использование

Установка новой версии Python

Сначала посмотрим, какие версии Python pyenv может установить:

Список довольно длинный, поэтому я его подсократил. Обычно вас будут интересовать такие версии, как 3.8.2 или 3.7.7 — это версии самой распространённой реализации интерпретатора CPython. Но если вам нужна экзотика, то pyenv умеет устанавливать любые сорта интерпретаторов Python ( pypy3.6-7.3.0 , stackless-3.7.5 , jython-2.7.1 , ironpython-2.7.7 , micropython-1.12 и т.д.). Для вас ведь не стало новостью, что существует много разных реализаций интерпретатора Python?

Установим CPython 3.8.2:

Через пару минут ожидания ваш новоиспечённый Python будет готов.

Можно сразу же назначить эту версию глобальной:

Давайте в целях демонстрации установим ещё парочку интерпретаторов:

Получим список установленных версий интерпретатора:

Кстати, если нужно, то можно делать активными сразу несколько версий одновременно:

Теперь вывод версий покажет следующее:

А работать это будет вот таким образом:

Грубо говоря, та версия, которая указана первой (3.8.2), имеет приоритет и занимает все нужные ей имена. Следующие версии (2.7.18) могут занять любые оставшиеся свободные имена (в данном случае, это только имя python2 ).

А файл глобальной версии

/.pyenv/version на данный момент имеет вот такое содержимое:

Локальная версия

Давайте создадим директорию и войдём в неё:

Представим, что в этой директории мы будем разрабатывать некий проект, на котором мы хотим опробовать фишки нового Python 3.9. Сообщим об этом pyenv :

В директории появился файл .python-version со следующим содержимым:

На данный момент список версий показывает следующее (удобно использовать эту команду, чтобы понять какую версию и почему pyenv активирует):

Изменения немедленно вступили в силу:

Но эта конфигурация никак не влияет на работу pyenv вне директории проекта:

Как и в случае с глобальной конфигурацией, можно локально активировать сразу несколько версий интерпретатора.

Установим IPython

Часто бывает нужно установить какой-нибудь пакет так, чтобы он тоже стал доступен из командной строки. Допустим, что нам нужно установить ipython — более удобную версию REPL Python. Сделаем это:

Программа сразу доступна, благодаря тому, что pyenv очень умный и создал новый файл-прослойку (shim) автоматически:

Вне директории с проектом ipython будет недоступен, ведь он же установлен в локальный интерпретатор 3.9.0a6 , а снаружи активирован другой интерпретатор — можете проверить самостоятельно.

Возникают ситуации, когда по какой-то причине прослойка не создалась или с ней случилось что-то ещё, например, удалилась:

Не беда! Можно попросить pyenv пересоздать их все заново:

И всё работает снова:

Можно вообще добавить команду pyenv rehash в свой

/.bashrc (или аналог), чтобы при запуске шелла гарантированно иметь рабочие файлы-прослойки (shims).

Заключение

pyenv — очень удобный и полезный инструмент в ситуациях, когда нужную вам версию Python нельзя установить средствами операционной системы. Я вообще предпочитаю устанавливать все нужные мне версии интерпретатора самостоятельно через pyenv или asdf , даже если ОС уже содержит точно такую же версию — пусть ОС использует свою копию для служебных целей, а я для разработки буду использовать свою собственную копию, где смогу проводить любые кровавые эксперименты, не боясь поломать ОС.

Обязательно подпишитесь на уведомления о новых постах в блоге, чтобы ничего не пропустить!

Как создать простого командного бота в Python

Как создать простого командного бота в Python

Итак, как часто вы узнаете погоду или время у Siri, Алисы или Google? Сейчас на рынке существует несколько видов ботов. Некоторые из них более сложные, способные поддерживать непрерывный диалог, а другие просто выполняют различные предварительно запрограммированные действия.

В этой статье мы расскажем, как создать бота, который выполняет определенные действия. С его помощью вы сможете проверять наличие товаров, запрашивать время и погоду и даже извлекать данные с веб-страниц. Если вас заинтересовала такая технология, рекомендуем начать с этого простого бота.

Итак, создаем набор данных, но сначала определим некоторые понятия.

  • Функции — это взаимодействие между ботом и человеком. Оно состоит из шаблонов, тегов и ответов.
  • Шаблоны — это фразы или ключевые слова, которые может задавать человек для запуска и формирования процесса.
  • Теги — это название процесса, который необходимо выполнить.
  • Ответы — это может быть один или несколько ответов, которые должен выдавать получившийся бот.

Например, функция приветствия:

Итак, нам потребуется:

  1. yml-файл со всеми функциями, которые должен выполнять готовый бот. Если вы не знаете, что такое yml-файл, то пройдите по этой ссылке.
  2. Python 3 либо версии выше.
  3. Библиотеки TensorFlow, pickle и nltk.

Разделим все на 3 главные части или класса: считыватель функций бота, модель бота и загрузчик бота. Вот какие данные необходимо будет импортировать:

Считыватель функций бота

Этот класс предназначен для чтения yml-файла с функциями. Для данной модели бота понадобится 4 выхода: лемматизатор, слова, классы и функции. Бот, которого мы создаем, — простой классификатор. В нем каждый тег является классом, а токенизированные и лемматизированные слова — вводимыми данными.

Читайте так же:
Как сшить сарафан для тильды зайца

Наконец, необходимо узнать, какую из всех команд или действий должен выполнить бот. Итак, классы — это теги. Затем нужны токенизированные и приведенные к начальной форме слова. Для этого понадобится лемматизатор и токенизатор слов — они есть в библиотеке nltk. Сначала создаем имя класса BotIntentsReader .

Мы добавили дополнительный вывод под названием documents , который представляет собой только объединение токенизированных слов (до лемматизации) и тегов. Эта переменная будет повторяться для обучения модели.

Модель бота

Вводимыми данными для модели бота будет список токенизированных слов для шаблона. Мы лемматизируем каждое слово, чтобы привести его к начальной форме и составить список связанных с ним слов. Затем создадим массив из слов с обозначением 1, если в текущем шаблоне найдено либо не найдено совпадение между словами. Для вывода создадим двоичную матрицу для репрезентации каждого тега. Все это сделаем с помощью алгоритма order_data (внутри класса BotModelCreator ), который будет выполняться в рамках инициализации (при создании класса).

Вторая и самая интересная часть — это построение модели. На входе модели бота будет список слов. В случае приветствия функция будет равна 23 (всего разных слов). Затем — вывод возможных тегов (в данном случае 2), которые были заданы. Для этой модели мы будем использовать простую нейронную сеть, но вы можете попробовать более продвинутую или сеть с другой архитектурой по вашему выбору. Архитектура представляет собой два плотных слоя 32 и 16 с функцией активации RELU и выдачей 0,5.

Теперь, когда у нас есть все — от последовательности ввода до алгоритмов обучения, остается только натренировать бота. Сначала нужно загрузить все модели и создать данные для бота, а затем и саму модель. Можно оставить сообщение по умолчанию равным 0 (если вы хотите регистрировать в логе информацию об обучении, измените его на 1 или 2).

Теперь нам нужно сохранить все файлы модели, которые необходимы для использования бота.

Наконец у нас есть файлы, модель обучена, но что теперь? Как взаимодействовать с получившимся ботом? Для этого нужно создать новый класс, который может загружаться из файла или передавать объект bot_model для прогнозирования тега. Также нужен метод, который использует для ввода текст и возвращает ответ от бота. Можно добавить и защиту от незнакомых команд: если пользователь отправит предложение, в котором нет нужного слова из созданного выше списка слов, бот ответит: «Я вас не понимаю, пожалуйста, повторите».

Для тестирования нужно только создать объект загрузчика бота и сообщить ему некоторый текст. Теперь единственное, что остается сделать, — это добавить больше функций с тегами, шаблонами и ответами, чтобы сделать бота «умнее».

Python и веб-разработка: краткое руководство

Teya Manasherova

За последние несколько лет популярность Python резко возросла, и он даже превзошел Java. С развитием машинного обучения, анализа данных и веб-приложений многие разработчики стали чаще использовать данный язык программирования, так как он обладает множеством полезных библиотек, простым синтаксисом и мобильностью. Без сомнения, сейчас наиболее подходящее время, чтобы научиться работать с Python.

Итак, в данной статье мы ответим на следующие вопросы:

  • Веб-разработка — что это?
  • Почему Python подходит для веб-разработки?
  • Веб-фреймворки Python
  • Библиотеки Python
  • Дорожная карта для веб-разработки с использованием Python
  • Как создать первое приложение в Python
  • Заключение

Веб-разработка — что это?

Скорее всего, новички зададутся вопросом , что же такое веб-разработка. Однако сложно определить точный термин, так как веб-разработка в широком смысле подразумевает создание и обслуживание сайтов. Как правило, веб-разработка включает все аспекты, которые связаны с пользователем: интерфейс, серверная часть и бизнес-логика.

Почему Python подходит для веб-разработки?

Преимущества разработки веб-приложений в Python:

  • Простое обучение: Python — самый популярный язык программирования для новичков. Он опирается на общие выражения и пробелы, что позволяет писать значительно меньше кода по сравнению с Java или C++. К тому же, он обладает более низким барьером входа, так как напоминает повседневный язык. Поэтому вы с легкостью сможете понять код. Однако это не значит, что изучение Python будет легким в начале. Программирование — сложный процесс, но он научит вас быстро схватывать идеи.
  • Обширная экосистема и библиотеки: Python предлагает большой спектр библиотечных инструментов и пакетов услуг. Таким образом, вы получите доступ к предварительно написанному коду с ускоренным временем на разработку приложений. Например, вы сможете воспользоваться Numpy и Pandas для математического анализа, Pygal для построения графиков и SLQALchemy для вложенных запросов. Python также обладает отличными веб-фреймворками — например, Django и Flask. Ниже мы расскажем о них более подробно.
  • Быстрое прототипирование: по сравнению с другими языками программирования Python тратит меньше времени, поэтому вы сможете реализовать свои идеи намного быстрее. Более того, вы получите обратную связь и легко выполните итерации. Благодаря небольшому времени на разработку Python особенно подходит для стартапов. Поэтому они могут выйти на рынок значительно быстрее и получить конкурентное преимущество.
  • Широкое распространение: Python — один из самых популярных языков программирования, поэтому он часто обновляется новыми функциями и библиотеками. Также Python обладает отличной документацией и поддержкой сообщества, что поможет начинающим разработчикам реализовать свои проекты.

Другие языки программирования для веб-разработки:

  • Javascript широко известен в веб-разработке благодаря своей пригодности для бэкенда и фронтенда. Такие фреймворки JS, как React.js и Vue.j, подходят для разработки фронтенда, в то время как Express.js чаще используется для бэкенда.
  • Java также достаточно популярный язык, который часто используют многие компании. Особой популярностью пользуется Java Spring, так как он обладает коллекцией библиотек и конфигураций. Благодаря такому набору возможностей вы сможете создавать серверные среды и развертывать приложения.
  • Ruby часто применяется для серверных технологий, но по сравнению с Javascript и Python считается более устарелым инструментом. Язык предполагает, что во время написания кода вам придется соблюдать определенную структуру.
  • PHP также является хорошо известным языком в веб-разработке, хотя за последние несколько лет его популярность снизилась. Он предлагает множество фреймворков и интеграций, но многие разработчики считают, что его дизайн недостаточно проработан, что может привести к написанию плохого кода.
Читайте так же:
Как сшить шапку хеат краб

Веб-фреймворки Python

Что такое фреймворки и почему они так важны? Веб-фреймворк — это набор пакетов и модулей, состоящих из предварительно написанного стандартизированного кода. Таким образом, код обеспечивает разработку веб-приложений, делая этот процесс быстрее и проще, а программы более надежными и масштабируемыми. Другими словами, фреймворки уже обладают встроенными компонентами, которые упрощают вашу работу над проектом.

Веб-фреймворки Python используются только в бэкенде для серверных технологий, помогая в маршрутизации URL-адресов, HTTP-запросах, доступе к базам данных и веб-безопасности. Фреймворк не считается обязательным, однако мы рекомендуем использовать его, так как он поможет разработать сложные приложения за достаточно короткое время.

Какие веб-фреймворки Python наиболее популярны?

Django — это быстрый, безопасный и масштабируемый веб-фреймворк Python, который предлагает высокий уровень и открытый исходный код. Django обладает мощной поддержкой сообщества и подробной документацией.

Фреймворк включает комплексный пакет, в котором вы получите панель управления, интерфейс базы данных и структуру каталога после создания приложения. Кроме того, он включает большое количество функций, поэтому вам не придется добавлять отдельные библиотеки. Аутентификация пользователей, механизм шаблонов, маршрутизация, миграция схемы базы данных и т.д. — все это примеры возможностей, которые предлагает фреймворк.

Django отличается гибкостью. Он позволяет работать как с минимально жизнеспособным продуктами, так и с более развитыми компаниями. Instagram, Dropbox, Pinterest и Spotify — все эти компании также используют Django.

Flask считается микрофреймворком, который представляет минималистичный веб-фреймворк. Но по сравнению с Django он не обладает такими функциями, как механизм веб-шаблонов, авторизация учетной записи и аутентификация.

Flask отличается простотой в использовании. Поэтому вы можете добавить расширения и библиотеки, которые вам нужны при написании кода.

Идея Flask заключается в том, что данная платформа предоставляет только компоненты, необходимые для создания приложения. Некоторые функции включают встроенный сервер разработки, отправку запросов Restful, обработку Http-запросов и многое другое. Flask также является распространенным и мощным веб-фреймворком, поскольку он используется крупными компаниями, такими как Netflix, Linkedin и Uber.

Другие известные фреймворки

  • Pyramid
  • Web2Py
  • Turbogears

Возможно, вы зададите вопрос — какой же фреймворк стоит выбрать? Но мы не сможем дать вам однозначный ответ. Для начала, оцените свой уровень веб-разработчика. Если вы обладаете большим опытом, то стоит отдать предпочтение продвинутым программам. Однако, если вы начинающий разработчик, то попробуйте использовать фреймворк со встроенной технической поддержкой, например Django.

Кроме того, спросите себя, хотите ли вы создать «основополагающую» кодовую базу или же сформировать её основы? Если вы предпочитаете первый вариант, то стоит использовать Django, а если второй, то Flask. Но стоит отметить, что оба инструмента обладают одинаковой функциональностью.

Библиотеки Python для веб-разработки

Ниже представлено несколько полезных библиотек Python для веб-разработки:

  • Если вам когда-нибудь понадобится поисковой робот, чтобы извлечь данные для приложения, Scrapy отлично подойдет для этого. Данная библиотека часто используется для очистки, интеллектуального анализа данных, автоматизированного тестирования и многого другого.
  • Zappa — это мощная библиотека для разработки бессерверного приложения на AWS Lambda.
  • Requests — это библиотека, которая позволит легко отправлять HTTP-запросы. Она используется для связи с приложением, позволяя вам получить HTML-страницы или данные.
  • Dash — другая полезная библиотека для разработчиков веб-приложений, связанных с визуализацией данных. Фреймворк предлагает диаграммы, графики, информационные панели и многое другое.

Дорожная карта для веб-разработки с использованием Python

Шаг 1:HTML + CSS

В начале веб-разработки стоит изучить HTML и CSS, которые являются основой обучения при создании сайтов. Гораздо важнее научиться структурировать адаптивные статические страницы, чтобы начать свой путь веб-разработки. Также полезно узнать про такие понятия, как Интернет, HTTP, браузер, DNS, хостинг и многое другое.

Вы можете также изучить такие CSS-фреймворки, как Materialize или Bootstrap. Они значительно ускорят вашу работу.

Шаг 2: Javascript

Следующий шаг, который необходимо сделать — это изучить Vanilla Javascript. Вам стоит ознакомиться с такими базовыми концепциями, как типы данных, переменные, общие соглашения, работа со строками, арифметика, управляющие операторы, циклы и т.д. Знание этих основ упростит применение Javascript к коду на стороне клиента.

Шаг 3: DOM & jQuery

Затем вам стоит научиться управлять еще одной библиотекой Javascript — jQuery. С ее помощью процесс манипулирования DOM станет гораздо проще. Теперь у вас есть представление о том, как создать динамические страницы.

Фронтенд-фреймворк

Для создания функционального веб-приложения с полным стеком рекомендуется изучать фронтенд-фреймворк. Такой навык часто является обязательным требованием при найме front-end или full-stack разработчика.

Шаг 4: Python

Теперь перейдем к бэкенду. Прежде чем приступить к манипуляциям с DOM, необходимо знать основы Python и Javascript. Эти базовые знания подготовят вас к Django. Изучение Python не вызывает трудностей, так как многие концепции напоминают Javascript.

Читайте так же:
Сшить мишку из флиса выкройки

Шаг 5: База данных Django +

С помощью Django вы сможете настроить бэкенд-среду и сформировать бизнес-логику. Вам также стоит узнать о том, как создать запросы, изучить базу данных SQLite и CRUD- функцию. В таком случае, вы сможете разработать приложение с полным стеком.

Как создать первое веб-приложение в Python

Запустите приложение Flask «hello world» в качестве введения в веб-фреймворки Python

Установка Flask

Первое, что необходимо сделать — это установить Flask. В зависимости от вашей версии Python, вам придется использовать pip или pip3.

pip install flask

Приложение Flask

Затем, создайте файл под названием hello.py со следующим кодом:

  • Строка 1 импортирует Flask
  • Строка 2 создает экземпляр Flask с переменной app , используя атрибутом __name__
  • Строка 4 задает направление / для страницы индекса или страницы по умолчанию. Когда пользователь переходит на locahost:5000/ , вы сможете настроить определенный код для запуска
  • Строка 5 создает функцию hello
  • Строка 6 возвращает пользователю строку Hello World!
  • Строка 8 тестирует пригодность сценария
  • Строка 9 запускает приложение из переменной app , чтобы пользователь смог посетить веб-приложение через localhost

Заключение

Теперь вы имеете представление о том, как использовать Python для веб-разработки. Однако обучение на этом не заканчивается. Поэтому продолжайте искать надежные ресурсы, онлайн-курсы и практические проекты, чтобы улучшить свои навыки.

Str Python. Строки в Python

Основы

Одним из самых распространённых типов данных является строковый. Вопреки расхожему мнению, программист чаще сталкивается не с числами, а с текстом. В Python, как известно, всё является объектами. Не исключение и строки – это объекты, состоящие из набора символов. Естественно, в языке существует широкий набор инструментов для работы с этим типом данных.

Строковые операторы

Операторы «+» и «*» в Питоне применимы не только к числам, но и к строкам.

Оператор сложения строк +

Оператор «+» выполняет операцию, называемую конкатенацией, — объединение строк.

Оператор умножения строк *

Оператор «*» дублирует строку указанное количество раз.

Это работает только с целочисленными множителями. Если умножить на ноль или отрицательное число, результатом будет пустая строка. Но лучше так не делать.

Оператор принадлежности подстроки in

Если надо проверить, содержится ли подстрока в строке, удобно пользоваться оператором “in”

Так же можно использовать этот оператор с «not» для инвертирования результата.

Встроенные функции строк в python

Пайтон содержит ряд удобных встроенных функций для работы со строками.

Функция ord() возвращает числовое значение символа, при чём, как для кодировки ASCII, так и для UNICODE.

Функция chr(n) возвращает символьное значение для данного целого числа, то есть выполняет действие обратное ord().

Функция len() возвращает количество символов в строке.

Функция str() возвращает строковое представление объекта.

Индексация строк

Строка является упорядоченной последовательностью символов. Другими словами, она состоит из символов, стоящих в определённом порядке. Благодаря этому, к символу можно обратиться по его порядковому номеру. Для этого надо указать номер символа в квадратных скобках. Нумерация начинается с нуля (0 – это первый символ).

Попытка обращения по индексу большему чем длина строки вызовет исключение IndexError:

В качестве индекса может быть использовано отрицательное число. В этом случае индексирование начинается с конца строки: -1 относится к последнему символу, -2 к предпоследнему и так далее.

Срезы строк

В Python существует механизм срезов коллекций. Срезы позволяют обратиться к подстроке используя индексы. Для этого надо в квадратных скобках указать: [начальный индекс : конечный индекс : шаг]. Каждый из параметров является необязательным. Поскольку строка это коллекция, срезы применимы и к ней.

Форматирование строки

В Python есть функция форматирования строки, которая официально названа литералом отформатированной строки, но обычно упоминается как f-string.

Главной особенностью этой функции является возможность подстановки значения переменной в строку.

Чтобы это сделать с помощью f-строки необходимо:

  • Указать f или F перед кавычками строки (что сообщит интерпретатору, что это f-строка).
  • В любом месте внутри строки вставить имя переменной в фигурных скобках (< >).

Изменение строк

Тип данных строка в Python относится к неизменяемым (immutable), но это почти не влияет на удобство их использования, ведь можно создать изменённую копию. Для этого есть два возможных пути:

  • Использовать перезапись значения переменной
  • Использовать встроенный метод replace(x, y):

Как Вы можете видеть, данный метод не меняет строку, а возвращает изменённую копию.

Встроенные методы строк в Python

Поскольку строка в Пайтон – это объект, у него есть свои методы. Методы – это те же самые функции, просто они «закреплены» за объектами определённого класса.

Изменение регистра строки

Если Вам надо изменить регистр строки, удобно использовать один из следующих методов

capitalize() переводит первую букву строки в верхний регистр, остальные в нижний.

Не алфавитные символы не изменяются:

lower() преобразует все буквенные символы в строчные.

swapcase() меняет регистр на противоположный.

title() преобразует первые буквы всех слов в заглавные

upper() преобразует все буквенные символы в заглавные.

Найти и заменить подстроку в строке

Эти методы предоставляют различные способы поиска в целевой строке указанной подстроки.

Каждый метод в этой группе поддерживает необязательные аргументы start и end. Они задают диапазон поиска: действие метода ограничено частью целевой строки, начинающейся в позиции символа start и продолжающейся вплоть до позиции символа end, но не включая его. Если start указано, а end нет, метод применяется к части строки от start до конца.

count() подсчитывает количество точных вхождений подстроки в строку.

endswith() определяет, заканчивается ли строка заданной подстрокой.

Читайте так же:
Джинсы левис как выбрать размер

find() ищет в строке заданную подстроку. Возвращает первый индекс который соответствует началу подстроки. Если указанная подстрока не найдена, возвращает -1.

index() ищет в строке заданную подстроку.

Этот метод идентичен find(), за исключением того, что он вызывает исключение ValueError, если подстрока не найдена.

rfind() ищет в строке заданную подстроку, начиная с конца.

Возвращает индекс последнего вхождения подстроки, который соответствует её началу.

rindex() ищет в строке заданную подстроку, начиная с конца.

Этот метод идентичен rfind(), за исключением того, что он вызывает исключение ValueError, если подстрока не найдена.

startswith() определяет, начинается ли строка с заданной подстроки.

Классификация строк

Методы в этой группе классифицируют строку на основе символов, которые она содержит.

isalnum() возвращает True, если строка не пустая, а все ее символы буквенно-цифровые (либо буква, либо цифра).

isalpha() определяет, состоит ли строка только из букв.

isdigit() определяет, состоит ли строка из цифр.

isidentifier() определяет, является ли строка допустимым идентификатором (название переменной, функции, класса и т.д.) Python.

isidentifier() вернет True для строки, которая соответствует зарезервированному ключевому слову Пайтон, даже если его нельзя использовать.

Вы можете проверить, является ли строка ключевым словом Python, используя функцию iskeyword(), которая находится в модуле keyword.

Если вы действительно хотите убедиться, что строку можно использовать как идентификатор Питон, вы должны проверить, что isidentifier() = True и iskeyword() = False.

islower() определяет, являются ли буквенные символы строки строчными.

isprintable() определяет, состоит ли строка только из печатаемых символов.

Это единственный метод данной группы, который возвращает True, если строка не содержит символов. Все остальные возвращаются False.

isspace() определяет, состоит ли строка только из пробельных символов.

Тем не менее есть несколько символов ASCII, которые считаются пробелами. И если учитывать символы Юникода, их еще больше:

‘f’ и ‘r’ являются escape-последовательностями для символов ASCII; ‘u2005’ это escape-последовательность для Unicode.

istitle() определяет, начинаются ли слова строки с заглавной буквы.

isupper() определяет, являются ли буквенные символы строки заглавными.

Выравнивание строк, отступы

Методы из данной группы управляют отображением строки.

center() выравнивает строку по центру.

Если указан необязательный аргумент fill, он используется как символ заполнения:

Если строка больше или равна указанной ширине, строка возвращается без изменений:

expandtabs() заменяет каждый символ табуляции (‘t’) пробелами. По умолчанию табуляция заменяются на 8 пробелов.

tabsize необязательный параметр, задающий количество пробелов.

ljust() выравнивание по левому краю.

lstrip() удаляет переданные в качестве аргумента символы слева. По умолчанию это пробелы.

replace() заменяет вхождения подстроки в строке.

Необязательный аргумент count, указывает количество замен, которое нужно осуществить:

rjust() выравнивание по правому краю строки в поле.

rstrip() обрезает пробельные символы.

strip() удаляет символы с левого и правого края строки.

Когда возвращаемое значение метода является другой строкой, как это часто бывает, методы можно вызывать последовательно:

zfill() возвращает копию строки дополненную нулями слева для достижения длины строки указанной в параметре width:

Если строка короче или равна параметру width, строка возвращается без изменений:

Методы преобразования строки в список

Методы в данной группе превращают строку в другой тип данных и наоборот. Эти методы возвращают или принимают коллекции (чаще всего это список).

join() возвращает строку, которая является результатом конкатенации элементов коллекции и разделителя.

Стоит обратить внимание что все элементы итерируемого объекта должны быть строкового типа. Так же Вы могли заметить в последнем примере, что для объединения словаря в строку метод join() использует не значения, а ключи. Если Вам нужны именно ключи, то делается это так:

Сложнее ситуация, когда нужны пары ключ-значение. Здесь придётся сперва распаковать кортежи.

partition() делит строку на основе разделителя (действие, обратное join). Возвращаемое значение представляет собой кортеж из трех частей:

  • Часть строки до разделителя
  • Разделитель
  • Часть строки после разделителя

Если разделитель не найден, возвращаемый кортеж содержит строку и ещё две пустые строки:

rpartition() делит строку на основе разделителя, начиная с конца.

rsplit() делит строку на список из подстрок. По умолчанию разделителем является пробел.

split() делит строку на список из подстрок.

Ведет себя как rsplit(), за исключением того, что при указании maxsplit – максимального количества разбиений, деление начинается с левого края строки:

Если параметр maxsplit не указан, между rsplit() и split() разницы нет.

splitlines() делит текст на список строк и возвращает их в списке. Любой из следующих символов или последовательностей символов считается границей строки:

РазделительЗначение
nНовая строка
rВозврат каретки
rnВозврат каретки + перевод строки
v или же x0bТаблицы строк
f или же x0cПодача формы
x1cРазделитель файлов
x1dРазделитель групп
x1eРазделитель записей
x85Следующая строка
u2028Новая строка (Unicode)
u2029Новый абзац (Unicode)

Заключение

В этом уроке мы рассмотрели основные инструменты для работы со строками в Python. Как видите, они удобны и гибки. Есть встроенные функции и методы объекта «строка», строковые литералы. Ещё больше возможностей даёт нерассмотренный в этом уроке метод format и модуль re. Так же отдельного разговора заслуживает работа с кодировками. Следует отметить для тех, кто уже знаком с другими языками программирования: в отличие от некоторых из них, один символ в Пайтоне тоже является строкой. И изюминка напоследок. Поскольку в Питоне всё является объектом, у каждой строки тоже есть атрибуты.

голоса
Рейтинг статьи
Ссылка на основную публикацию
Adblock
detector