Python: Синтаксические ошибки
Если программа на Python написана синтаксически некорректно, то интерпретатор выводит на экран соответствующее сообщение. Также он указывает на файл и строчку, где произошла ошибка.
Синтаксическая ошибка возникает в том случае, когда код записали с нарушением грамматических правил. В естественных языках грамматика важна, но текст с ошибками обычно можно понять и прочитать. В программировании все строго. Мельчайшее нарушение — и программа даже не запустится. Примером может быть забытая ; , неправильно расставленные скобки и другие детали.
Вот пример кода с синтаксической ошибкой:
print('Hodor) Если запустить код выше, то мы увидим следующее сообщение:
$ python index.py File "index.py", line 1 print('Hodor) ^ SyntaxError: EOL while scanning string literal С одной стороны, ошибки синтаксиса — самые простые, потому что они связаны с грамматическими правилами написания кода, а не со смыслом кода. Их легко исправить: нужно лишь найти нарушение в записи. С другой стороны, интерпретатор не всегда может четко указать на это нарушение. Поэтому бывает, что забытую скобку нужно поставить не туда, куда указывает сообщение об ошибке.
Задание
Это задание не связано с уроком напрямую. Но будет полезным потренироваться с выводом на экран.
Выведите на экран:
What Is Dead May Never Die
Упражнение не проходит проверку — что делать? ��
Если вы зашли в тупик, то самое время задать вопрос в «Обсуждениях». Как правильно задать вопрос:
- Обязательно приложите вывод тестов, без него практически невозможно понять что не так, даже если вы покажете свой код. Программисты плохо исполняют код в голове, но по полученной ошибке почти всегда понятно, куда смотреть.
В моей среде код работает, а здесь нет ��
Тесты устроены таким образом, что они проверяют решение разными способами и на разных данных. Часто решение работает с одними входными данными, но не работает с другими. Чтобы разобраться с этим моментом, изучите вкладку «Тесты» и внимательно посмотрите на вывод ошибок, в котором есть подсказки.
Мой код отличается от решения учителя ��
Это нормально ��, в программировании одну задачу можно выполнить множеством способов. Если ваш код прошел проверку, то он соответствует условиям задачи.
В редких случаях бывает, что решение подогнано под тесты, но это видно сразу.
Прочитал урок — ничего не понятно ��
Создавать обучающие материалы, понятные для всех без исключения, довольно сложно. Мы очень стараемся, но всегда есть что улучшать. Если вы встретили материал, который вам непонятен, опишите проблему в «Обсуждениях». Идеально, если вы сформулируете непонятные моменты в виде вопросов. Обычно нам нужно несколько дней для внесения правок.
Кстати, вы тоже можете участвовать в улучшении курсов: внизу есть ссылка на исходный код уроков, который можно править прямо из браузера.
Полезное
Определения
- Синтаксическая ошибка — нарушение грамматических правил языка программирования.
- SyntaxError (ошибка парсинга) — тип ошибок в Python, возникающих при наличии синтаксических ошибок в коде.
Найдите ошибки в следующем коде
Первая заключается в том, что используется тип unsigned int , который работает только со значениями, большими или равными нулю. Поэтому условие цикла for всегда будет истинно, и цикл будет выполняться бесконечно.
Корректный код, выводящий значения всех чисел от 100 до 1, должен использовать условие i > 0 . Если нам на самом деле нужно вывести нулевое значение, то следует добавить дополнительный оператор printf после цикла for .
unsigned int i; for (i = 100; i > 0; --i) printf("%d\n", i); printf("%d\n", i); Вторая ошибка — вместо %d следует использовать %u , поскольку мы выводим целые значения без знака.
unsigned int i; for (i = 100; i > 0; --i) printf("%u\n", i); Теперь этот код правильно выведет список чисел от 100 до 1, в убывающем порядке.
Разбор взят из книги Гейл Л. Макдауэлл «Cracking the Coding Interview» (есть в переводе).
Глючный код на Python: 10 самых распространенных ошибок, которые допускают разработчики
Python — это интерпретируемый, объектно-ориентированный язык программирования высокого уровня с динамической семантикой. Встроенные структуры данных высокого уровня в сочетании с динамической типизацией и динамическим связыванием делают его очень привлекательным для БРПС (быстрой разработки прикладных средств), а также для использования в качестве скриптового и связующего языка для подключения существующих компонентов или сервисов. Python поддерживает модули и пакеты, тем самым поощряя модульность программы и повторное использование кода.
О данной статье
Простота и легкость в освоении данного языка может ввести разработчиков в заблуждение (особенно тех, кто еще только начинает изучать Python), так что можно упустить из виду некоторые важные тонкости и недооценить силу разнообразия возможных решений с помощью Python.
Имея это в виду, в этой статье представлен «топ-10» тонких, трудных для обнаружения ошибок, которые могут допустить даже продвинутые разработчики Python.
Ошибка № 1: неправильное использование выражений в качестве значений по умолчанию для аргументов функций
Python позволяет указывать, что у функции могут быть необязательные аргументы, путем задания для них значения по умолчанию. Это, конечно, очень удобная особенность языка, но может привести к неприятным последствиям, если тип такого значения будет изменяемым. Например, рассмотрим следующее определение функции:
>>> def foo(bar=[]): # bar - это необязательный аргумент # и по умолчанию равен пустому списку. . bar.append("baz") # эта строка может стать проблемой. . return barРаспространенная ошибка в данном случае — это думать, что значение необязательного аргумента будет устанавливаться в значение по умолчанию каждый раз, как функция будет вызываться без значения для этого аргумента. В приведенном выше коде, например, можно предположить, что повторно вызывая функцию foo() (то есть без указания значения для агрумента bar), она всегда будет возвращать «baz», поскольку предполагается, что каждый раз, когда вызывается foo () (без указания аргумента bar), bar устанавливается в [ ] (т. е. новый пустой список).
Но давайте посмотрим что же будет происходить на самом деле:
>>> foo() ["baz"] >>> foo() ["baz", "baz"] >>> foo() ["baz", "baz", "baz"]А? Почему функция продолжает добавлять значение по умолчанию «baz» к существующему списку каждый раз, когда вызывается foo(), вместо того, чтобы каждый раз создавать новый список?
Ответом на данный вопрос будет более глубокое понимание того, что творится у Python «под капотом». А именно: значение по умолчанию для функции инициализируется только один раз, во время определения функции. Таким образом, аргумент bar инициализируется по умолчанию (т. е. пустым списком) только тогда, когда foo() определен впервые, но последующие вызовы foo() (т. е. без указания аргумента bar) продолжат использовать тот же список, который был создан для аргумента bar в момент первого определения функции.
Для справки, распространенным «обходным путем» для этой ошибки является следующее определение:
>>> def foo(bar=None): . if bar is None: # or if not bar: . bar = [] . bar.append("baz") . return bar . >>> foo() ["baz"] >>> foo() ["baz"] >>> foo() ["baz"]Ошибка № 2: неправильное использование переменных класса
Рассмотрим следующий пример:
>>> class A(object): . x = 1 . >>> class B(A): . pass . >>> class C(A): . pass . >>> print A.x, B.x, C.x 1 1 1Вроде все в порядке.
>>> B.x = 2 >>> print A.x, B.x, C.x 1 2 1Ага, все как и ожидалось.
>>> A.x = 3 >>> print A.x, B.x, C.x 3 2 3Что за черт?! Мы же только изменили A.x. Почему же C.x тоже изменилось?
В Python переменные класса обрабатываются как словари и следуют тому, что часто называют Порядком разрешения методов (MRO). Таким образом, в приведенном выше коде, поскольку атрибут x не найден в классе C, он будет найден в его базовых классах (только A в приведенном выше примере, хотя Python поддерживает множественное наследование). Другими словами, C не имеет своего собственного свойства x, независимого от A. Таким образом, ссылки на C.x фактически являются ссылками на A.x. Это будет вызывать проблемы, если не обрабатывать такие случаи должным образом. Так что при изучении Python обратите особое внимание на аттрибуты класса и работу с ними.
Ошибка № 3: неправильное указание параметров для блока исключения
Предположим, что у вас есть следующий кусок кода:
>>> try: . l = ["a", "b"] . int(l[2]) . except ValueError, IndexError: # To catch both exceptions, right? . pass . Traceback (most recent call last): File "", line 3, in IndexError: list index out of rangeПроблема здесь заключается в том, что выражение except не принимает список исключений, указанных таким образом. Скорее, в Python 2.x выражение «except Exception, e» используется для привязки исключения к необязательному второму заданному второму параметру (в данном случае e), чтобы сделать его доступным для дальнейшей проверки. В результате в приведенном выше коде исключение IndexError не перехватывается выражением except; скорее, вместо этого исключение заканчивается привязкой к параметру с именем IndexError.
Правильный способ перехвата нескольких исключений с помощью выражения except — указать первый параметр в виде кортежа, содержащего все исключения, которые нужно перехватить. Кроме того, для максимальной совместимости используйте ключевое слово as, так как этот синтаксис поддерживается как в Python 2, так и в Python 3:
>>> try: . l = ["a", "b"] . int(l[2]) . except (ValueError, IndexError) as e: . pass . >>>Ошибка № 4: непонимание правил области видимости Python
Область видимости в Python основана на так называемом правиле LEGB, которое является аббревиатурой Local (имена, назначенные любым способом внутри функции (def или lambda), и не объявленные глобальными в этой функции), Enclosing (имя в локальной области действия любых статически включающих функций (def или lambda), от внутреннего к внешнему), Global (имена, назначенные на верхнем уровне файла модуля, или путем выполнения global инструкции в def внутри файла), Built-in (имена, предварительно назначенные в модуле встроенных имен: open, range, SyntaxError . ). Кажется достаточно просто, верно? Ну, на самом деле, есть некоторые тонкости в том, как это работает в Python, что подводит нас к общей более сложной проблеме программирования на Python ниже. Рассмотрим следующей пример:
>>> x = 10 >>> def foo(): . x += 1 . print x . >>> foo() Traceback (most recent call last): File "", line 1, in File "", line 2, in foo UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignmentВышеуказанная ошибка возникает потому, что, когда вы присваиваете переменную в области видимости, Python автоматически считает ее локальной для этой области и скрывает любую переменную с аналогичным именем в любой вышестоящей области.
Таким образом, многие удивляются, когда получают UnboundLocalError в ранее работающем коде, когда он модифицируется путем добавления оператора присваивания где-нибудь в теле функции.
Эта особенность особенно сбивает разработчиков с толку при использовании списков. Рассмотрим следующий пример:
>>> lst = [1, 2, 3] >>> def foo1(): . lst.append(5) # Это работает нормально. . >>> foo1() >>> lst [1, 2, 3, 5] >>> lst = [1, 2, 3] >>> def foo2(): . lst += [5] # . а вот это падает! . >>> foo2() Traceback (most recent call last): File "", line 1, in File "", line 2, in foo UnboundLocalError: local variable 'lst' referenced before assignmentА? Почему foo2 падает, в то время как foo1 работает нормально?
Ответ такой же, как в предыдущем примере, но, по распространенному мнению, здесь ситуация более тонкая. foo1 не применяет оператор присваивания к lst, тогда как foo2 — да. Помня, что lst + = [5] на самом деле является просто сокращением для lst = lst + [5], мы видим, что мы пытаемся присвоить значение lst (поэтому Python предполагает, что он находится в локальной области видимости). Однако значение, которое мы хотим присвоить lst, основано на самом lst (опять же, теперь предполагается, что он находится в локальной области видимости), который еще не был определен. И мы получаем ошибку.
Ошибка № 5: изменение списка во время итерации по нему
Проблема в следующем куске кода должна быть достаточно очевидной:
>>> odd = lambda x : bool(x % 2) >>> numbers = [n for n in range(10)] >>> for i in range(len(numbers)): . if odd(numbers[i]): . del numbers[i] # BAD: Deleting item from a list while iterating over it . Traceback (most recent call last): File "", line 2, in IndexError: list index out of rangeУдаление элемента из списка или массива во время итерации по нему — это проблема Python, которая хорошо известна любому опытному разработчику программного обеспечения. Но, хотя приведенный выше пример может быть достаточно очевидным, даже опытные разработчики могут встать на эти грабли в гораздо более сложном коде.
К счастью, Python включает в себя ряд элегантных парадигм программирования, которые при правильном использовании могут привести к значительному упрощению и оптимизации кода. Дополнительным приятным следствием этого является то, что в более простом коде вероятность попасться на ошибку случайного удаления элемента списка во время итерации по нему значительно меньше. Одна из таких парадигм — генераторы списков. Кроме того, понимание работы генераторов списков особенно полезны для избежания этой конкретной проблемы, как показано в этой альтернативной реализацией приведенного выше кода, которая прекрасно работает:
>>> odd = lambda x : bool(x % 2) >>> numbers = [n for n in range(10)] >>> numbers[:] = [n for n in numbers if not odd(n)] # ahh, the beauty of it all >>> numbers [0, 2, 4, 6, 8]Ошибка № 6: непонимание того, как Python связывает переменные в замыканиях
Рассмотрим следующий пример:
>>> def create_multipliers(): . return [lambda x : i * x for i in range(5)] >>> for multiplier in create_multipliers(): . print multiplier(2) . Вы можете ожидать следующий вывод:
0 2 4 6 8Но на самом деле вы получите вот что:
8 8 8 8 8 Это происходит из-за поздней привязки в Python, которое заключается в том, что значения переменных, используемых в замыканиях, ищутся во время вызова внутренней функции. Таким образом, в приведенном выше коде всякий раз, когда вызывается какая-либо из возвращаемых функций, значение i ищется в окружающей области видимости во время ее вызова (а к тому времени цикл уже завершился, поэтому i уже был присвоен конечный результат — значение 4).
Решение этой распространенной проблемы с Python будет таким:
>>> def create_multipliers(): . return [lambda x, i=i : i * x for i in range(5)] . >>> for multiplier in create_multipliers(): . print multiplier(2) . 0 2 4 6 8Вуаля! Мы используем здесь аргументы по умолчанию для генерации анонимных функций для достижения желаемого поведения. Некоторые назвали бы это решение элегантным. Некоторые —
тонким. Некоторые ненавидят подобные штуки. Но если вы разработчик Python, в любом случае, это важно понимать.
Ошибка № 7: создание циклических зависимостей модуля
Допустим, у вас есть два файла, a.py и b.py, каждый из которых импортирует другой, следующим образом:
import b def f(): return b.x print f()import a x = 1 def g(): print a.f()Сначала попробуем импортировать a.py:
>>> import a 1Сработало просто отлично. Возможно, это вас удивляет. В конце концов, модули циклически импортируют друг друга и это, вероятно, должено быть проблемой, не так ли?
Ответ заключается в том, что простое наличие циклического импорта модулей само по себе не является проблемой в Python. Если модуль уже был импортирован, Python достаточно умен, чтобы не пытаться повторно импортировать его. Однако, в зависимости от точки, в которой каждый модуль пытается получить доступ к функциям или переменным, определенным в другом, вы действительно можете столкнуться с проблемами.
Итак, возвращаясь к нашему примеру, когда мы импортировали a.py, у него не было проблем с импортом b.py, поскольку b.py не требует, чтобы что-либо из a.py было определено во время его импорта. Единственная ссылка в b.py на a — это вызов a.f(). Но этот вызов в g() и ничего в a.py или b.py не вызывает g(). Так что все работает прекрасно.
Но что произойдет, если мы попытаемся импортировать b.py (без предварительного импорта a.py, то есть):
>>> import b Traceback (most recent call last): File "", line 1, in File "b.py", line 1, in import a File "a.py", line 6, in print f() File "a.py", line 4, in f return b.x AttributeError: 'module' object has no attribute 'x'Ой-ой. Это не хорошо! Проблема здесь в том, что в процессе импорта b.py он пытается импортировать a.py, который, в свою очередь, вызывает f(), который пытается получить доступ к b.x. Но b.x еще не было определено. Отсюда исключение AttributeError.
По крайней мере, одно из решений этой проблемы довольно тривиально. Просто измените b.py, чтобы импортировать a.py в g():
x = 1 def g(): import a # This will be evaluated only when g() is called print a.f()Теперь, когда мы его импортируем, все нормально:
>>> import b >>> b.g() 1 # Printed a first time since module 'a' calls 'print f()' at the end 1 # Printed a second time, this one is our call to 'g' Ошибка № 8: пересечение имен с именами модулями стандартной библиотеки Python
Одна из прелестей Python — это множество модулей, которые поставляются «из коробки». Но в результате, если вы сознательно не будете за этим следить, можно столкнуться с тем, что имя вашего модуля может быть с тем же именем, что и модуль в стандартной библиотеке, поставляемой с Python (например, в вашем коде может быть модуль с именем email.py, который будет конфликтовать со модулем стандартной библиотеки с таким же именем).
Это может привести к серьезным проблемам. Например, если какой-нибудь из модулей будет пытаться импортировать версию модуля из стандартной библиотеки Python, а у вас в проекте будет модуль с таким же именем, который и будет по ошибке импортирован вместо модуля из стандартной библиотеки.
Поэтому следует проявлять осторожность, чтобы не использовать те же имена, что и в модулях стандартной библиотеки Python. Гораздо проще изменить название модуля в своем проекте, нежели подать запрос на изменение имени модуля в стандартной библиотеке и получить на него одобрение.
Ошибка № 9: неспособность учесть различия Python 2 и Python 3
Рассмотрим следующий файл foo.py:
import sys def bar(i): if i == 1: raise KeyError(1) if i == 2: raise ValueError(2) def bad(): e = None try: bar(int(sys.argv[1])) except KeyError as e: print('key error') except ValueError as e: print('value error') print(e) bad()На Python 2 он отработает нормально:
$ python foo.py 1 key error 1 $ python foo.py 2 value error 2Но теперь давайте посмотрим как он будет работать в Python 3:
$ python3 foo.py 1 key error Traceback (most recent call last): File "foo.py", line 19, in bad() File "foo.py", line 17, in bad print(e) UnboundLocalError: local variable 'e' referenced before assignmentЧто здесь только что произошло? «Проблема» в том, что в Python 3 объект в блоке исключения недоступен за его пределами. (Причина этого заключается в том, что в противном случае объекты в этом блоке будут сохраняться в памяти до тех пор, пока сборщик мусора не запустится и не удалит ссылки на них оттуда).
Один из способов избежать этой проблемы — сохранить ссылку на объект блока исключения за пределами этого блока, чтобы он оставался доступным. Вот версия предыдущего примера, которая использует эту технику, тем самым получая код, который подходит как для Python 2, так и для Python 3:
import sys def bar(i): if i == 1: raise KeyError(1) if i == 2: raise ValueError(2) def good(): exception = None try: bar(int(sys.argv[1])) except KeyError as e: exception = e print('key error') except ValueError as e: exception = e print('value error') print(exception) good()Запустим его в Python 3:
$ python3 foo.py 1 key error 1 $ python3 foo.py 2 value error 2Ошибка № 10: неправильное использование метода __del__
Допустим, у вас есть вот такой файл mod.py:
import foo class Bar(object): . def __del__(self): foo.cleanup(self.myhandle)И вы пытаетесь сделать вот такое из другого another_mod.py:
import mod mybar = mod.Bar()И получите ужасный AttributeError.
Почему? Потому что, как сообщается здесь, когда интерпретатор отключается, глобальные переменные модуля все имеют значение None. В результате в приведенном выше примере, в момент вызова __del__, имя foo уже было установлено в None.
Решением этой «задачи со звездочкой» будет использование atexit.register(). Таким образом, когда ваша программа завершает выполнение (то есть при нормальном выходе из нее), ваши handle’ы удаляются до того, как интерпретатор звершает работу.
С учетом этого, исправление для приведенного выше кода mod.py может выглядеть примерно так:
import foo import atexit def cleanup(handle): foo.cleanup(handle) class Bar(object): def __init__(self): . atexit.register(cleanup, self.myhandle)Подобная реализация обеспечивает простой и надежный способ вызова любой необходимой очистки после обычного завершения программы. Очевидно, что решение о том, как поступить с объектом, который связан с имненем self.myhandle, остается за foo.cleanup, но, думаю, идею вы поняли.
Заключение
Python — это мощный и гибкий язык со множеством механизмов и парадигм, которые могут значительно повысить производительность. Однако, как и в случае с любым программным инструментом или языком, при ограниченном понимании или оценке его возможностей, при разработке могут возникать непредвиденные проблемы.
Ознакомление с нюансами Python, затронутыми в этой статье, поможет оптимизировать использование языка, избегая при этом некоторых распространенных ошибок.
Основы программирования на языке Python. Часть 2
На минутку представим себя богами. В первой части этой статьи мы с вами разобрали самые базовые элементы программирования. Или на нашем, на «божественном» — мы научились создавать самый простой мир, в котором живут разные человечки со своими особенностями, но без целей в жизни. Пора заставить их что-то делать и использовать свой потенциал по максимуму. Для этого переходим на новый уровень.
Условная конструкция. Табуляция
В этой статье мы будем переводить с алгоритмического языка на язык Python то, что выучили в одной из предыдущих статей — «Основы алгоритмов». Также мы успели изучить создание и применение переменных в Python, и то, какие типы данных могут быть им присвоены, в статье «Основы программирования на языке Python. Часть 1». Но далеко на этом не уедешь — нет никакой гибкости, никаких дополнительных возможностей, ничего интересного.
Условная конструкция if-elif-else — первый шаг на пути к разнообразию. Ее цель — совершать конкретные действия при конкретных обстоятельствах.
Эта логическая конструкция расшифровывается так — «если-иначе». Даже без нашего четкого осознания она появляется в повседневной жизни везде. Самая простая идея алгоритма с ветвлением (с условием): «Если в холодильнике нет продуктов, их надо купить, прежде чем начать готовить ужин, иначе можно сразу начинать готовку».
Как в программе Python выглядят ветвления?
Подробно разберем строение этой конструкции:
- if — главная команда создания условия, ее одной уже достаточно. С ней конструкция будет выглядеть так:
Если выполнится, то будет запущено , иначе не произойдет ничего.
| x = 25 if x > 0: print(“x больше 0”) Вывод программы: х больше 0 |
x = -6 if x > 0: print(“x больше 0”) Вывод программы: ничего не будет выведено |
- else — команда, задающая альтернативу.
if :
else:
Если выполнится, то будет запущен блок , а если оно не выполнится — запустится .
- elif — команда для создания сложного условия, когда у нас есть не два исхода, а больше.
if :
elif :
elif :
…
else:
В зависимости от выполнения какого-то из будет запущено соответствующее . Команда else в данном случае не обязательна: если она есть, при невыполнении всех условий выполнится ее тело, а если ее нет — просто не произойдет ничего.
Табуляцию можно проставить либо нажатием клавиши Tab, либо используя несколько идущих подряд пробелов. Традиционно табуляции соответствует 4 пробела. Но нельзя одновременно использовать и пробелы, и Tab — в одном блоке должно быть только что-то одно.
Про табуляцию вообще нельзя забывать и нужно быть с ней аккуратнее:
- если ее проставить неправильно — программа будет выполняться не так, как мы задумали;
- если не проставить совсем — программа не сможет даже запуститься.
А чем вообще может быть условие команды?
Это должна быть такая конструкция, про которую определенно можно сказать, истинна она или ложна. Например, 5 > 1 — истина (True), а 5 > 10 — ложь (False).
Для записи условий в Python предусмотрены как математические операторы сравнения, так и логические операторы:
Математические операторы сравнения работают так же, как и в школьном курсе алгебры. Только обратите внимание, что большинство из них записывается иначе, и могут применяться не только для чисел, а и для других типов данных.
Когда мы попробуем вывести на экран результат выполнения условия, мы увидим, что он может вернуть:
- либо значение True, которое соответствует выполнению записанного условия;
- либо False, соответствующее невыполнению условия.
x = 15
y = 16
print(x == y)
print((y > x) and (x > 5))
Это как раз и есть тот самый тип данных bool из предыдущей части статьи.
А ниже приведен пример кода, в котором разная расстановка отступов дает нам совершенно разное поведение программ.
Циклы. Тип range
Как в программе Python выглядят циклы?
Циклы используются для многократного повторения определенной команды или набора команд. Для выделения тела цикла также используется табуляция.
В Python есть два цикла — while и for.
Цикл while будет повторять команды своего тела до тех пор, пока выполняется условие, записанное для него.
Структура записи этого цикла:
Например, нам нужно уменьшать значение переменной a в 2 раза нацело до тех пор, пока она не станет меньше или равной переменной b. Для этого в условии цикла прописываем сравнение переменных, а в теле цикла — уменьшение значения переменной a. Пока условие выполняется (то есть принимает значение True), будет выполняться тело цикла, а когда оно перестанет выполняться — свою работу продолжит основной блок кода.
a = 1000000
b = 16
while a > b:
a //= 2
print(a)
После первой итерации (запуска содержимого цикла) переменная а будет равна 500 000, после второй — 250 000 и т.п. Итерации будут повторяться, пока будет продолжать быть истинным выражение a > b. Когда итерации цикла завершаются, мы видим итоговое значение переменной а после всех делений — 15.
Бесконечный цикл — ситуация, когда цикл while сам по себе никогда не сможет завершить свою работу, то есть значение его условия никогда не перестанет быть равным True.
Но как вообще можно в него попасть?
- Случайно, когда в записи условия работы цикла была допущена ошибка.
В приведенном примере цикл будет работать до тех пор, пока значение переменной b больше 0. Но никакого изменения этой переменной не происходит, она не меняет своего значения, и, соответственно, никогда не станет меньше или равной 0. А значит, цикл никогда не завершит свою работу.
- Специально. Редко, но это имеет смысл. Например, когда условие работы цикла зависит от большого количества параметров, проще будет прямо в цикле указать, что ему стоит прекратить свою работу.
Для создания бесконечного цикла в условии работы нужно прописать выражение, результат которого всегда будет равен True. Например, это может быть само значение True или условие сравнения 0 == 0, также возвращающее всегда True (0 действительно всегда равен 0).
Для остановки цикла используется команда break. Когда цикл натыкается на нее, он моментально прекращает свою работу. Не сработает и последующий блок кода, не будет и следующего шага цикла — программа сразу перескакивает в основной блок кода после цикла.
В примере мы создали бесконечный цикл, но, как только значение a станет меньше или равным b, выполнится условие if и сработает команда break, которая завершит цикл.
Цикл for необходим для выполнения команды или набора команд определенное количество раз или перебора набора данных.
Этот цикл похож на человека, выкладывающего продукты на кассе в магазине. Сколько бы ни было продуктов в корзине — он каждый достанет из корзины и положит на ленту, перебирая по очереди все продукты.
Структура записи цикла for:
Здесь мы сталкиваемся с понятием коллекции — той самой нашей «корзины с покупками», то есть какой-то структуры данных, содержащей много различных значений в себе. Пока что мы из таких типов структур данных знакомы со строками и списками из первой части статьи, а ниже в этой статье разберем еще одну — range.
Как работает цикл for? На каждом шаге цикла будет принимать новое значение из , после чего будет выполняться .
По традиции, если перебираемая переменная не несет в себе особой смысловой нагрузки, ее называют i, j или k.
может принимать любое значение, которое можно перебрать.
| a = «abcd» for i in a: print(i) |
Вывод: a b c d |
- перебор списка:
| a = [12, 34, 567, 8910] for i in a: print(i) |
Вывод: 12 34 567 8910 |
- перебор диапазона range, который создает набор целых чисел.
Команда range позволяет создавать диапазоны — последовательности целых чисел, отличающихся друг от друга на одно и то же число — разницу или шаг диапазона.
Есть несколько способов создания диапазона:
- range(a) — диапазон целых чисел от 0 до (a — 1) с шагом 1.
Например: range(5) — 0, 1, 2, 3, 4.
- range(a, b) — диапазон чисел от a до (b — 1) с шагом 1.
Например: range(2, 7) — 2, 3, 4, 5, 6.
- range(a, b, step) — диапазон чисел от a до (b — 1) с разницей между соседними числами, равной step.
Например: range(1, 17, 3) — 1, 4, 7, 10, 13, 16.
| for i in range(2, 6): print(i) |
Вывод: 2 3 4 5 |
Взаимозаменяемость циклов
Сейчас мы будем заниматься практикой, а заодно посмотрим, как с помощью разных циклов можно решить одну и ту же задачу.
Задача.
У нас есть список чисел a. Нужно вывести на экран его содержимое, по одному числу в строке.
Решение №1.
Чтобы выполнить задачу, нам необходимо перебрать каким-то циклом все его элементы и каждый вывести на экран. Тогда напрашивается самое очевидное решение:
for i in a:
print(i)
Мы берем каждый элемент списка и выводим его, все просто. Но это не единственный способ.
Решение №2.
Мы можем вместо элементов списка перебирать числа-позиции элементов в списке а и выводить на экран элементы на соответствующих позициях. Это можно сделать, например, так:
for i in range(len(a)):
print(a[i])
Здесь len(a) — это длина списка а. Мы используем ее, чтобы понять, до какого числа надо перебирать i, чтобы на i-тых позициях списка все еще были элементы. Это же можно тоже записать другим способом:
Разные подходы к применению циклов позволяют всегда выбирать наиболее удобный под конкретные задачи. Например, здесь нам не важны позиции элементов списка и проще всего было использовать первое решение. Но в разных контекстах задач могут быть разные преимущества и недостатки каждого из циклов.
Вложенные структуры
После знакомства с условными конструкциями и циклами разброс наших возможностей сильно возрастает. Но он возрастет еще сильнее, если мы научимся правильно их комбинировать и использовать одно в другом.
Для этого можем воспользоваться вложенными структурами, когда одна конструкция находится внутри другой.
Такой пример уже мелькнул — когда мы говорили о бесконечном цикле и команде break. Мы сделали так, что внутри цикла команда break выполнится только при истинности условия, для чего прямо внутри цикла while мы использовали условную конструкцию if.
Чтобы программа «не сошла с ума», пытаясь понять, где тело цикла, а где тело условия, мы продолжили использовать табуляцию.
Весь блок условия находится в цикле, поэтому табуляция цикла никуда не делась. Тело вложенного условия получает свою собственную табуляцию прямо поверх предыдущей. Эти разные табуляции отмечены зеленым и синим цветом.
Вложенные структуры — удобный способ повысить возможности программы. Здесь мы никак не ограничены: мы можем вкладывать циклы в циклы, условия в условия, циклы в условия и так далее. Количество вложений также ничем не ограничено.
| Важно запомнить: если друг в друга вкладывается несколько циклов for, их переменные должны иметь разные имена. |
Разберем в качестве примера следующий код:
n = 1
for i in range(3):
for j in range(2):
n += 2
n *= 3
print(n)
Какое число на экране будет в результате этой программы?
У нас есть внутренний цикл и внешний. Тело внутреннего цикла запускается дважды: при j = 0 и j =1. Каждый раз значение n увеличивается на 2. Значит, в процессе работы внутреннего цикла значение n увеличивается на 2 * 2 = 4.
Тогда тело внешнего цикла — прибавление к n 4 и умножение на 3. Цикл повторяется трижды — i принимает значения 0, 1, 2. Тогда после первой итерации внешнего цикла n=(1+4)*3=15, после второй итерации n=(15+4)*3=57, после третьей — n=(57+4)*3=183.
На экран будет выведено 183.
Импорт модулей
Для еще большего увеличения мощи нашей программы мы можем использовать модули — наборы инструментов с готовыми решениями части наших задач.
Это легко сравнить с проведением ремонта в квартире. Мы можем что-то сделать простыми инструментами, которые лежат на балконе. Но гораздо эффективнее будет съездить в магазин за специальными инструментами. Так мы не только шкаф — ракету соберем.
Какие есть модули и какие в них есть инструменты — мы будем изучать по мере необходимости. Сейчас главное — узнать, как именно это делается. И делать мы это будем на примере модуля math, в котором лежит прекрасная функция sqrt. Она умеет извлекать корни чисел.
Если вдруг случилось так, что вы совсем забыли, как извлекаются корни чисел, то советуем обратиться к нашей статье по математике «Понятие корня».
Для получения инструментов модуля необходимо произвести его импорт — добавление модуля или его частей в программу. Сделать это можно несколькими способами:
import math
При такой записи доступ к конкретной функции мы получим, прописав название этого модуля, после него через точку — название необходимой функции.
- Импорт всех функций модуля:
from math import *
При такой записи в нашу программу попадают вообще все функции модуля, для доступа к которым теперь не нужно прописывать название самого модуля.
- Импорт конкретных функций модуля:
from math import sqrt
Такая запись даст нам доступ только к конкретным функциям из всего модуля, которые мы импортируем.
Понимание условий и циклов необходимо для решения любых задач на программирование. Разберем пример задачи №6 ОГЭ.
Дана программа на языке программирования Python:
a = int(input())
b = int(input())
if a == 15 or b == 50:
print(“Да”)
else:
print(“Нет”)
Было проведено 9 запусков. В качестве переменных a и b пользователь вводил следующие значения. Первое значение – переменная a, второе значение – переменная b.
(15; 19); (19; 50); (10; 26); (10; 56); (8; 50); (10; 10); (50; 50); (10; 2); (10; 40).
Определите количество запусков, при которых программа выведет «Да».
Решение.
Заметим, что программа печатает «Да», если a = 15 или b = 50, то есть выполнение хотя бы одного из равенств говорит о том, что программа выведет «Да».
Проверим пары чисел на условия:
— (15; 19) — выполнено a = 15;
— (19; 50) — выполнено b = 50;
— (10; 26) — не выполнено;
-(10; 56) — не выполнено;
— (8; 50) — выполнено b = 50;
— (10; 10) — не выполнено;
— (50; 50) — выполнено b = 50;
— (10; 2) — не выполнено;
— (10; 40) — не выполнено.
Нам подойдут все пары, кроме тех, где написано «не выполнено». Их всего 4 штуки.
Ответ: 4
Существует математическое доказательство того, что с помощью циклов и условий можно реализовать совершенно любой алгоритм. Но использование циклов и условий — только самый базовый уровень программирования, и какие-то сложные вещи нам останутся недоступны.
Это все равно что собирать автомобиль, имея под рукой только листы металла. Дальше вы узнаете про много особенностей языка, упрощающих создание алгоритмов, чтобы заменить эти листы металла на заготовки деталей и прочие более удобные для сборки элементы. Но прежде чем работать с более высокоуровневыми конструкциями, надо попрактиковаться в работе с уже пройденным материалом, например, в этой статье.
Фактчек
- Табуляция — способ структуризации кода, где отдельные блоки кода выделяются отступами.
- Условная конструкция if-elif-else необходима для выполнения определенных блоков кода при определенных исходах условия.
- Циклы нужны для многократного повторения блока кода. Цикл while выполняет блок кода, пока выполняется переданное ему условие; цикл for перебирает переданные ему значения.
- Импортируя модули, мы можем получить доступ к функциям, которые изначально в программе доступны не были.
Проверь себя
Задание 1.
Без запуска кода определите, что будет выведено на экран в результате выполнения программы:
Задание 2.
Без запуска кода определите, что будет выведено на экран в результате выполнения программы:
x = 250
if x < 100:
print(x + 25)
elif x print(x — 100)
Задание 3.
Без запуска кода определите, что будет выведено на экран в результате выполнения программы:
b = 0
for i in range(5):
b = b + i
print(b)
Задание 4.
Без запуска кода определите, что будет выведено на экран в результате выполнения программы:
x = 50
y = 20
while x < y:
x -= 20
print(x)
Ответы: 1. — 4; 2. — 3; 3. — 3; 4. — 3.