Встроенные функции

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 

Python Set Operations

Sets can be used to carry out mathematical set operations like union, intersection, difference and symmetric difference. We can do this with operators or methods.

Let us consider the following two sets for the following operations.

Set Union

Set Union in Python

Union of A and B is a set of all elements from both sets.

Union is performed using operator. Same can be accomplished using the method.

Output

{1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8}

Try the following examples on Python shell.

Set Intersection

Set Intersection in Python

Intersection of A and B is a set of elements that are common in both the sets.

Intersection is performed using operator. Same can be accomplished using the method.

Output

{4, 5}

Try the following examples on Python shell.

Set Difference

Set Difference in Python

Difference of the set B from set A(A — B) is a set of elements that are only in A but not in B. Similarly, B — A is a set of elements in B but not in A.

Difference is performed using operator. Same can be accomplished using the method.

Output

{1, 2, 3}

Try the following examples on Python shell.

Set Symmetric Difference

Set Symmetric Difference in Python

Symmetric Difference of A and B is a set of elements in A and B but not in both (excluding the intersection).

Symmetric difference is performed using operator. Same can be accomplished using the method .

Output

{1, 2, 3, 6, 7, 8}

Try the following examples on Python shell.

Поддержание порядка сортировки

В стандартной библиотеке Python нет модулей, аналогичных типам данных C++ вроде и . Python делегирует эту задачу сторонним библиотекам, доступным в Python Package Index: они используют различные методы для сохранения типов , и в отсортированном порядке. Поддержание порядка с помощью специальной структуры данных может помочь избежать очень медленного поведения (квадратичного времени выполнения) при наивном подходе с редактированием и постоянной пересортировкой данных. Вот некоторые из модулей, реализующих эти типы данных:

• SortedContainers — реализация сортированных типов , и на чистом Python, по скорости не уступает реализациям на C. Тестирование включает 100% покрытие кода и многие часы стресс-тестирования. В документации можно найти полный справочник по API, сравнение производительности и руководства по внесению своего вклада.
• rbtree — быстрая реализация на C для типов и . Реализация использует структуру данных, известную как красно-чёрное дерево.
• treap — сортированный . В реализации используется Декартово дерево, а производительность улучшена с помощью Cython.
• bintrees — несколько реализаций типов и на основе деревьев на C. Самые быстрые основаны на АВЛ и красно-чёрных деревьях. Расширяет общепринятый API для предоставления операций множеств для словарей.
• banyan — быстрая реализация и на C.
• skiplistcollections — реализация на чистом Python, основанная на списках с пропусками, предлагает ограниченный API для типов и .
• blist — предоставляет сортированные типы , и , основанные на типе данных «blist», реализация на Б-деревьях. Написано на Python и C.

9

Создание множеств

Множество может быть создано путем перечисления его элементов через запятую и заключением их в фигурные скобки:

А вот создать пустое множество с помощью уже не получится, так как пустые фигурные скобки являются литералом словарей:

Создать пустое множество можно только с помощью функции :

Если передать функции некоторый объект, то она попытается преобразовать его в множество:

Если передать функции другое множество, то он будет возвращено как бы без изменений, но на самом деле будет возвращена его поверхностная копия:

Множества типа set являются изменяемыми и в них могут добавляться элементы. Это может привести к тому, что если две переменные ссылаются на одно и тоже, множество то изменение одной приведет к изменению другой:

Поверхностное копирование множеств позволяет избежать таких проблем:

Множества могут быть созданы с помощью генераторов множеств:

Прямое произведение

Прямое, или декартово произведение двух множеств — множество, элементами которого являются все возможные упорядоченные пары элементов исходных множеств. Проще говоря мы берем из первого множества один элемент, а потом из второго выбираем элемент и составляем их в кортеж. Так вот все способы выбрать так элементы – составят декартово произведение. Пример:

>>> A = 
>>> B = "123"
>>> print(*product(A, B))
(1, 'a') (1, 'b') (1, 'c') (2, 'a') (2, 'b') (2, 'c') (3, 'a') (3, 'b') (3, 'c')

Примечания. Во-первых, заметьте, что элементы следуют в строгом лексографическом порядке: сначала берется нулевой элемент из первой последовательности и сочетается с каждым по очереди из второй последовательности. Во-вторых, аргументами функции могут быть любые итерируемые объекты конечной длины. Я взял для примера список и строку, причем строка автоматически разбивается на символы.

В коде произведение множеств эквивалентно вложенным циклам:

>>> print(*)
(1, '1') (1, '2') (1, '3') (2, '1') (2, '2') (2, '3') (3, '1') (3, '2') (3, '3')

Результат такой же, но рекомендую использовать именно библиотечную функцию, так как ее реализация, наверняка, будет лучше.

Вы можете передать в функцию больше последовательностей:

>>> print(*product())
(1,) (2,) (3,)

>>> print(*product(, ))
(1, 10) (1, 20) (1, 30) (2, 10) (2, 20) (2, 30) (3, 10) (3, 20) (3, 30)

>>> print(*product(, , ))
(1, 10, 100) (1, 10, 200) (1, 10, 300) (1, 20, 100) (1, 20, 200) (1, 20, 300) (1, 30, 100) (1, 30, 200) (1, 30, 300) (2, 10, 100) (2, 10, 200) (2, 10, 300) (2, 20, 100) (2, 20, 200) (2, 20, 300) (2, 30, 100) (2, 30, 200) (2, 30, 300) (3, 10, 100) (3, 10, 200) (3, 10, 300) (3, 20, 100) (3, 20, 200) (3, 20, 300) (3, 30, 100) (3, 30, 200) (3, 30, 300)

Каждый выходной элемент будет кортежем (даже в случае, если в нем только один элемент!)

Также обратите внимание на то, что функция product (как и все остальные из сегодняшнего набора) возвращает не список, а особый ленивый объект. Чтобы получить все элементы, нужно преобразовать его в список функцией list:

>>> product(, 'abc')
<itertools.product object at 0x101aef8c0>

>>> list(product(, 'abc'))

Количество элементов на выходе будет произведением длин всех последовательностей на входе:

В функцию product можно передать именованный параметр repeat, который указывает сколько раз повторять цепочку вложенных циклов (по умолчанию один раз). Если repeat >= 2, то это называют декартовой степенью. То есть множество умножается на себя несколько раз. Так при repeat=2 эквивалентным кодом будет:

>>>  == list(product(A, B, repeat=2))
True

В таком случае количество элементов в результате будет вычисляться по схожей формуле с учетом того, что каждый множитель будет в степени repeat:

5 функций для отладки

Эти функции часто игнорируются, но будут полезны для отладки и устранения неисправностей кода.

breakpoint

Если нужно приостановить выполнение кода и перейти в командную строку Python, эта функция вам пригодится. Вызов перебросит вас в отладчик Python.

Эта встроенная функция была добавлена в Python 3.7, но если вы работаете в более старых версиях, можете получить тот же результат с помощью .

dir

Эта функция может использоваться в двух случаях:

• просмотр списка всех локальных переменных;
• просмотр списка всех атрибутов конкретного объекта.

Из примера можно увидеть локальные переменные сразу после запуска и после создания новой переменной .

Если в передать созданный список , на выходе можно увидеть все его атрибуты.

В выведенном списке атрибутов можно увидеть его типичные методы (, , и т. д.) , а также множество более сложных методов для перегрузки операторов.

vars

Эта функция является своего рода смесью двух похожих инструментов: и .

Когда вызывается без аргументов, это эквивалентно вызову , которая показывает словарь всех локальных переменных и их значений.

Когда вызов происходит с аргументом, получает доступ к атрибуту , который представляет собой словарь всех атрибутов экземпляра.

Перед использованием было бы неплохо сначала обратиться к .

type

Эта функция возвращает тип объекта, который вы ей передаете.

Тип экземпляра класса есть сам класс.

Тип класса — это его метакласс, обычно это .

Атрибут даёт тот же результат, что и функция , но рекомендуется использовать второй вариант.

Функция , кроме отладки, иногда полезна и в реальном коде (особенно в объектно-ориентированном программировании с наследованием и пользовательскими строковыми представлениями).

Обратите внимание, что при проверке типов обычно вместо используется функция. Также стоит понимать, что в Python обычно не принято проверять типы объектов (вместо этого практикуется утиная типизация)

help

Если вы находитесь в Python Shell или делаете отладку кода с использованием , и хотите знать, как работает определённый объект, метод или атрибут, функция поможет вам.

В действительности вы, скорее всего, будете обращаться за помощью к поисковой системе. Но если вы уже находитесь в Python Shell, вызов будет быстрее, чем поиск документации в Google.

Removing elements from a set

A particular item can be removed from a set using the methods and .

The only difference between the two is that the function leaves a set unchanged if the element is not present in the set. On the other hand, the function will raise an error in such a condition (if element is not present in the set).

The following example will illustrate this.

Output

{1, 3, 4, 5, 6}
{1, 3, 5, 6}
{1, 3, 5}
{1, 3, 5}
Traceback (most recent call last):
  File "<string>", line 28, in <module>
KeyError: 2

Similarly, we can remove and return an item using the method.

Since set is an unordered data type, there is no way of determining which item will be popped. It is completely arbitrary.

We can also remove all the items from a set using the method.

Output

{'H', 'l', 'r', 'W', 'o', 'd', 'e'}
H
{'r', 'W', 'o', 'd', 'e'}
set()

Инициализация Frozenset

В приведенном ниже примере мы инициализировали Frozenset с помощью метода Python , передав различные итерации, такие как список, кортеж, набор и словарь.

# Initialisation
list1 = 

fz = frozenset(list1)  # from list object
print(fz)

fz = frozenset()  # from list
print(fz)

fz = frozenset({5: 'a', 4: 'B', 3: 'C', 2: 'D', 1: 'E', 0: '0'})# from dict
print(fz)

fz = frozenset({'Python', 'Java', 'C', 'C++', 'Kotlin', 'R'})# from set
print(fz)

fz = frozenset((17, 55, 26, 90, 75, 34)) # from tuple
print(fz)

Выход:

frozenset({1, 2, 3, 4, 5})
frozenset({1, 2, 3, 4, 5})
frozenset({0, 1, 2, 3, 4, 5})
frozenset({'Java', 'Kotlin', 'Python', 'C', 'R', 'C++'})
frozenset({34, 90, 75, 17, 55, 26})

Для каждого случая мы получаем объект frozenset с соответствующими итеративными элементами в нем. Но учтите, что в случае словаря рассматриваются только ключи.

Создание множеств

Существует два пути, следуя которым, мы можем создавать множества в Python.

Мы можем создать множество путем передачи всех элементов множества внутри фигурных скобок и разделить элементы при помощи запятых . Множество может содержать любое количество элементов и элементы могут быть разных типов, к примеру, целые числа, строки, кортежи, и т. д. Однако, множество не поддерживает изменяемые элементы, такие как списки, словари, и так далее.

Рассмотрим пример создания множества в Python:

Python

num_set = {1, 2, 3, 4, 5, 6}
print(num_set)

1 2	num_set={1,2,3,4,5,6} print(num_set)

Результат:

Python

{1, 2, 3, 4, 5, 6}

1	{1,2,3,4,5,6}

Только что мы создали множество чисел. Мы также можем создать множество из строк. Например:

Python

string_set = {«Nicholas», «Michelle», «John», «Mercy»}
print(string_set)

1 2	string_set={«Nicholas»,»Michelle»,»John»,»Mercy»} print(string_set)

Результат:

Python

{‘Michelle’, ‘Nicholas’, ‘John’, ‘Mercy’}

1	{‘Michelle’,’Nicholas’,’John’,’Mercy’}

Возможно вы обратили внимание на то, что элементы в выдаче выше находятся в другом порядке, отличном от того, как мы добавляли их в множество. Это связано с тем, что элементы множества находятся в произвольном порядке

Если вы запустите тот же код еще раз, возможно вы получите выдачу с элементами, которые каждый раз будут находиться в другом порядке.

Мы также можем создать множество с элементами разных типов. Например:

Python

mixed_set = {2.0, «Nicholas», (1, 2, 3)}
print(mixed_set)

1 2	mixed_set={2.0,»Nicholas»,(1,2,3)} print(mixed_set)

Результат:

Python

{2.0, ‘Nicholas’, (1, 2, 3)}

1	{2.0,’Nicholas’,(1,2,3)}

Все элементы в упомянутом выше множестве принадлежат разным типам.

Мы также можем создать множество из списков. Это можно сделать, вызвав встроенную функцию Python под названием . Например:

Python

num_set = set()
print(num_set)

1 2	num_set=set(1,2,3,4,5,6) print(num_set)

Результат:

Python

{1, 2, 3, 4, 5, 6}

1	{1,2,3,4,5,6}

Как упоминалось ранее, множества не содержат дубликаты элементов. Предположим, наш список содержит дубликаты элементов, как показано ниже:

Python

num_set = set()
print(num_set)

1 2	num_set=set(1,2,3,1,2) print(num_set)

Результат:

Python

{1, 2, 3}

1

{1,2,3}

Множество удалило дубликаты и выдало только по одному экземпляру элементов. Это также происходит при создании множества с нуля. Например:

Python

num_set = {1, 2, 3, 1, 2}
print(num_set)

1 2	num_set={1,2,3,1,2} print(num_set)

Результат:

Python

{1, 2, 3}

1

{1,2,3}

И снова, множество удалило дубликаты и вернуло только один из дублируемых объектов.

Создание пустого множества подразумевает определенную хитрость. Если вы используете пустые фигурные скобки в Python, вы скорее создадите пустой словарь, а не множество. Например:

Python

x = {}
print(type(x))

1 2	x={} print(type(x))

Результат:

Python

<class ‘dict’>

1	<class’dict’>

Как показано в выдаче, тип переменной является словарем.

Чтобы создать пустое множество в Python, мы должны использовать функцию без передачи какого-либо значения в параметрах, как показано ниже:

Python

x = set()
print(type(x))

1 2	x=set() print(type(x))

Результат:

Python

<class ‘set’>

1	<class’set’>

Выдача показывает, что мы создали множество.

Output

My_Set1 = {1, 2, 3, 4, 5}
My_Set2 = {3, 4, 5, 6, 7}
Union of My_Set1&My_Set2: My_Set3 = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7}
Intersection of My_Set1&My_Set2: My_Set4 = {3, 4, 5}
My_Set3 is superset of My_Set4
My_Set4 is subset of My_Set3
Elements in My_Set3 and not in My_Set4: My_Set5 = {1, 2, 6, 7}
My_Set4 and My_Set5 have nothing in common
After applying clear on sets My_Set5: 
My_Set5 = set()

Samual Sam

Published on 25-Sep-2018 10:11:59

• Related Questions & Answers
• Database INSERT Operation in Python
• Database READ Operation in Python
• Database Update Operation in Python
• Database DELETE Operation in Python
• Tuple XOR operation in Python
• Commit & RollBack Operation in Python
• Can we do math operation on Python Strings?
• What is operation of <> in Python?
• Program to perform excel spreadsheet operation in Python?
• Python Set Types
• Program to fill with color using floodfill operation in Python
• Program to perform XOR operation in an array using Python
• Query in MongoDB to perform an operation similar to LIKE operation
• Inverse operation in JavaScript
• How to perform drag and drop operation in Selenium with python?

Previous Page
Print Page

Next Page  

Set Operations in Python

Sets are used to carry out mathematical functionality set operations such as union, difference, intersection, and symmetric difference.

Set Union – Inclusion of all elements from both the sets.

Union operation is performed by either of the following methods:

• By using operator
• By using method

Example: Union of Sets

X = {1, 2, 3}
Y = {6, 7, 8}

print(X | Y)
print(Y.union(X))

Output:

{1, 2, 3, 6, 7, 8} {1, 2, 3, 6, 7, 8}

Set Intersection – Inclusion of elements that are common to both the sets.

Intersection operation is performed by either of the following methods:

• By using operator
• By using ) method

Example: Intersection of Sets

X = {1, 2, 3}
Y = {3, 2, 8}

print(X & Y)
print(Y.intersection(X))

Output:

{2, 3} {2, 3}

Set Difference – Inclusion of elements from either of the sets.

(A – B) contains the elements that are only in set A but not in set B.

(B – A) contains the elements that are only in set B but not in set A.

Difference operation is performed by either of the following methods:

• By using operator
• By using method

Example: Difference of Sets

X = {1, 2, 3}
Y = {3, 2, 8}

print(X - Y)

print(Y.difference(X))

Output:

{1} {8}

Symmetric Difference operation is performed by either of the following methods:

• By using operator
• By using method

Example: Symmetric Difference of Sets

X = {1, 2, 3, 9, 0}
Y = {3, 2, 8, 7, 5}

print(X ^ Y)

print(Y.symmetric_difference(X))

Output:

{0, 1, 5, 7, 8, 9} {0, 1, 5, 7, 8, 9}

Удаление элемента из множеств

Python позволяет нам удалять элемент из множества, но не используя индекс, так как множество элементов не индексированы. Элементы могут быть удалены при помощи обоих методов и .

Помните, что метод не будет выдавать ошибку, если элемент не был найден во множестве. Однако, если метод используется и элемент не был найден, возникнет ошибка.

Давайте продемонстрируем как удалять элемент при помощи метода :

Python

num_set = {1, 2, 3, 4, 5, 6}
num_set.discard(3)
print(num_set)

1 2 3

num_set={1,2,3,4,5,6} num_set.discard(3) print(num_set)

Результат:

Python

{1, 2, 4, 5, 6}

1	{1,2,4,5,6}

Элемент был удален из множества.

Аналогично, метод может использоваться следующим образом:

Python

num_set = {1, 2, 3, 4, 5, 6}
num_set.remove(3)
print(num_set)

1 2 3

num_set={1,2,3,4,5,6} num_set.remove(3) print(num_set)

Результат:

Python

{1, 2, 4, 5, 6}

1	{1,2,4,5,6}

Теперь попробуем удалить элемент, которого нет во множестве. Сначала используем метод :

Python

num_set = {1, 2, 3, 4, 5, 6}
num_set.discard(7)
print(num_set)

1 2 3

num_set={1,2,3,4,5,6} num_set.discard(7) print(num_set)

Результат:

Python

{1, 2, 3, 4, 5, 6}

1	{1,2,3,4,5,6}

Выдача выше показывает, что никакого воздействия на множество не было оказано. Теперь посмотрим, что выйдет из использования метода по аналогичному сценарию:

Python

num_set = {1, 2, 3, 4, 5, 6}
num_set.remove(7)
print(num_set)

1 2 3

num_set={1,2,3,4,5,6} num_set.remove(7) print(num_set)

Результат:

Python

Traceback (most recent call last):
File «C:\Users\admin\sets.py», line 2, in <module>
num_set.remove(7)
KeyError: 7

1 2 3 4

Traceback(most recent call last) File»C:\Users\admin\sets.py»,line2,in<module> num_set.remove(7) KeyError7

Выдача показывает, что метод выдал ошибку KeyError, так как мы пытались удалить элемент, которого нет во множестве.

С методом , мы можем удалить и вернуть элемент. Так как элементы находятся в произвольном порядке, мы не можем утверждать или предсказать, какой элемент будет удален.

Например:

Python

num_set = {1, 2, 3, 4, 5, 6}
print(num_set.pop())

1 2	num_set={1,2,3,4,5,6} print(num_set.pop())

Результат:

Python

1

1

1

Вы можете использовать тот же метод при удалении элемента и возврате элементов, которые остаются во множестве. Например:

Python

num_set = {1, 2, 3, 4, 5, 6}
num_set.pop()
print(num_set)

1 2 3

num_set={1,2,3,4,5,6} num_set.pop() print(num_set)

Результат:

Python

{2, 3, 4, 5, 6}

1	{2,3,4,5,6}

Эти элементы остаются во множестве.

Метод Python под названием поможет удалить все элементы во множестве. Например:

Python

num_set = {1, 2, 3, 4, 5, 6}
num_set.clear()
print(num_set)

1 2 3

num_set={1,2,3,4,5,6} num_set.clear() print(num_set)

Результатом является пустой без каких-либо элементов внутри.

Пример 3: Создание set() для настраиваемого итерируемого объекта

class PrintNumber:
    def __init__(self, max):
        self.max = max

    def __iter__(self):
        self.num = 0
        return self

    def __next__(self):
        if(self.num >= self.max):
            raise StopIteration
        self.num += 1
        return self.num

# print_num is an iterable
print_num = PrintNumber(5)

# creating a set
print(set(print_num))

Выход

{1, 2, 3, 4, 5}

Функция frozenset() возвращает неизменяемый объект frozenset, инициализированный элементами из данного итеративного объекта.

frozenset набор — это просто неизменная версия объекта набора Python. Хотя элементы набора можно изменить в любое время, элементы замороженного набора остаются неизменными после создания.

Благодаря этому такие наборы можно использовать как ключи в Словаре или как элементы другого набора. Но, как и набор, он не упорядочен (элементы могут быть установлены по любому индексу).

Синтаксис frozenset():

frozenset()

Функция frozenset() принимает единственный параметр:

iterable (Необязательно) — итерируемый объект, который содержит элементы для инициализации Frozenset. Iterable может быть установлен, словарь, кортеж и т. д.

Функция возвращает неизменяемый Frozenset, инициализированный элементами из заданного итеративного объекта.

Если параметры не переданы, возвращается пустой Frozenset.

Создание множества в Python

Создание множеств ничем особо не отличается от остальных видов последовательностей. Мы размещаем неизменяемые объекты внутри фигурных скобок { }, разделенных запятыми, или можно воспользоваться стандартной встроенной функцией set (). Множества в python может иметь неограниченное количество элементов, они могут иметь разный тип данных. Но, множества не сможет содержать, изменяемый тип данных, типа , или списка.

set1 = {1,2,3}

set2 ={2.0,"Pydocs", (1,2,3)}

print(set1)

print(set2)

Результат:

{1,2,3}

(2.0,(1,2,3), "Pydocs")

Создание пустого набора немного отличается от того, что мы сделали выше. Представим себе ситуацию, где мы пока еще не знаем что будет хранится в нашем наборе, поэтому нам надо создать пустой набор.

a ={} #Если мы попытаемся создать набор таким образом, то в результате получим словарь

b = set() # А вот так, получим пустое множество

То есть, для создания пустого множества, достаточно воспользоваться стандартной функцией.

Простая функция

Python Функция это блок кода, который начинается с ключевого слова def, с дальнейшим названием функции. Функция может принимать от нуля и более аргументов, ключевые аргументы или сочетание этих аргументов. Функция всегда выдает результат. Если вы не определили, что именно она должна выдавать, она выдаст None. Вот очень простой пример функции, которая выдает строку:

Python

# -*- coding: utf-8 -*-
def a_function():
«»»Обычная функция»»»
return «1+1»

if __name__ == «__main__»:
value = a_function()
print(value)

1 2 3 4 5 6 7 8

# -*- coding: utf-8 -*- defa_function() «»»Обычная функция»»» return»1+1″ if__name__==»__main__» value=a_function() print(value)

Все что мы сделали в этом коде, это вызвали функцию и указали значение выдачи. Давайте создадим другую функцию:

Python

# -*- coding: utf-8 -*-
def another_function(func):
«»»
Функция которая принимает другую функцию.
«»»

def other_func():
val = «Результат от %s это %s» % (func(),
eval(func())
)
return val

return other_func

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13

# -*- coding: utf-8 -*- defanother_function(func) «»»     Функция которая принимает другую функцию.     «»» defother_func() val=»Результат от %s это %s»%(func(), eval(func()) returnval returnother_func

Эта функция принимает один аргумент и этот аргумент должен быть функцией или вызываемой. По факту, ее стоит вызывать, используя определенную в прошлом функцию. Вы заметите, что это функция содержит вложенную внутрь функцию, которую мы называем other_func. Она принимает результат переданной функции, её выражение и создает строку, которая говорит нам о том, что мы сделали, после чего она возвращается.

Давайте взглянем на полную версию данного кода:

Python

# -*- coding: utf-8 -*-
def another_function(func):
«»»
Функция которая принимает другую функцию.
«»»

def other_func():
val = «Результат от %s это %s» % (func(),
eval(func())
)

return val
return other_func

def a_function():
«»»Обычная функция»»»
return «1+1»

if __name__ == «__main__»:
value = a_function()
print(value)
decorator = another_function(a_function)
print(decorator())

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24

# -*- coding: utf-8 -*- defanother_function(func) «»»     Функция которая принимает другую функцию.     «»» defother_func() val=»Результат от %s это %s»%(func(), eval(func()) returnval returnother_func defa_function() «»»Обычная функция»»» return»1+1″ if__name__==»__main__» value=a_function() print(value) decorator=another_function(a_function) print(decorator())

Так и работает декоратор. Мы создали одну функцию и передали её другой второй функции. Вторая функция является функцией декоратора. Декоратор модифицирует или усиливает функцию, которая была передана и возвращает модификацию. Если вы запустите этот код, вы увидите следующий выход в stdout:

Python

1+1
Результат от 1+1 это 2

1 2	1+1 Результат от 1+1 это 2

Давайте немного изменим код, чтобы превратить another_function в декоратор:

Python

# -*- coding: utf-8 -*-
def another_function(func):
«»»
Функция которая принимает другую функцию.
«»»

def other_func():
val = «Результат от %s это %s» % (func(),
eval(func())
)
return val

return other_func

@another_function
def a_function():
«»»Обычная функция»»»
return «1+1»

if __name__ == «__main__»:
value = a_function()
print(value)

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24

# -*- coding: utf-8 -*- defanother_function(func) «»»     Функция которая принимает другую функцию.     «»» defother_func() val=»Результат от %s это %s»%(func(), eval(func()) returnval returnother_func     @another_function defa_function() «»»Обычная функция»»» return»1+1″ if__name__==»__main__» value=a_function() print(value)

Обратите внимание на то, что декоратор начинается с символа @, за которым следует название функции, которую мы собираемся «декорировать». Для получения декоратора python, вам нужно только разместить его в строке перед определением функции

Теперь, когда мы вызываем **a_function, она будет декорирована, и мы получим следующий результат:

Теперь, когда мы вызываем **a_function, она будет декорирована, и мы получим следующий результат:

Python

Результат от 1+1 это 2

1	Результатот1+1это2

Давайте создадим декоратор, который будет делать что-нибудь полезное.

Вывод

Данная статья предоставляет подробное введение во множества языка программирования Python. Математическое определение множеств аналогично определению множеств в Python.

Множество — это набор элементов в произвольном порядке. Само по себе, множество является изменяемым, однако его элементы являются неизменяемыми.

Однако, мы можем добавлять и убирать элементы из множества без каких-либо проблем. В большей структур данных элементы являются индексированными. Однако, элементы множеств не являются индексированными. Это делает невозможным для нас выполнять операции, которые направлены на определенные элементы множества.