mirror of
https://github.com/adambard/learnxinyminutes-docs.git
synced 2024-11-29 11:22:14 +03:00
887cbee8af
Before renaming, all Python 2 filenames were 'learnpython-*.py'. This commit renames them to 'learnpythonlegacy-*.py'. To verify that the filenames were named consistently across translations prior to this commit, and to change this: ``` find . -name "pythonlegacy*.markdown" -exec ack filename: {} \; find . -name "pythonlegacy*.markdown" -exec \ sed -i 's/^filename: learnpython/filename: learnpythonlegacy/' {} \; ```
34 KiB
34 KiB
language | lang | contributors | translators | filename | |||||||||||||||||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Python 2 (legacy) | uk-ua |
|
|
learnpythonlegacy-ua.py |
Мову Python створив Гвідо ван Россум на початку 90-х. Наразі це одна з найбільш популярних мов. Я закохався у Python завдяки простому і зрозумілому синтаксису. Це майже як виконуваний псевдокод.
З вдячністю чекаю ваших відгуків: @louiedinh або louiedinh [at] [поштовий сервіс від Google]
Примітка: Ця стаття стосується Python 2.7, проте має працювати і у інших версіях Python 2.x. Python 2.7 підходить до кінця свого терміну, його підтримку припинять у 2020, тож наразі краще починати вивчення Python з версії 3.x. Аби вивчити Python 3.x, звертайтесь до статті по Python 3.
# Однорядкові коментарі починаються з символу решітки.
""" Текст, що займає декілька рядків,
може бути записаний з використанням 3 знаків " і
зазвичай використовується у якості
вбудованої документації
"""
####################################################
## 1. Примітивні типи даних та оператори
####################################################
# У вас є числа
3 # => 3
# Математика працює досить передбачувано
1 + 1 # => 2
8 - 1 # => 7
10 * 2 # => 20
35 / 5 # => 7
# А ось з діленням все трохи складніше. Воно цілочисельне і результат
# автоматично округлюється у меншу сторону.
5 / 2 # => 2
# Аби правильно ділити, спершу варто дізнатися про числа
# з плаваючою комою.
2.0 # Це число з плаваючою комою
11.0 / 4.0 # => 2.75 ох... Так набагато краще
# Результат цілочисельного ділення округлюється у меншу сторону
# як для додатніх, так і для від'ємних чисел.
5 // 3 # => 1
5.0 // 3.0 # => 1.0 # Працює і для чисел з плаваючою комою
-5 // 3 # => -2
-5.0 // 3.0 # => -2.0
# Зверніть увагу, що ми також можемо імпортувати модуль для ділення,
# див. розділ Модулі
# аби звичне ділення працювало при використанні лише '/'.
from __future__ import division
11 / 4 # => 2.75 ...звичне ділення
11 // 4 # => 2 ...цілочисельне ділення
# Залишок від ділення
7 % 3 # => 1
# Піднесення до степеня
2 ** 4 # => 16
# Приорітет операцій вказується дужками
(1 + 3) * 2 # => 8
# Логічні оператори
# Зверніть увагу: ключові слова «and» і «or» чутливі до регістру букв
True and False # => False
False or True # => True
# Завважте, що логічні оператори також використовуються і з цілими числами
0 and 2 # => 0
-5 or 0 # => -5
0 == False # => True
2 == True # => False
1 == True # => True
# Для заперечення використовується not
not True # => False
not False # => True
# Рівність — це ==
1 == 1 # => True
2 == 1 # => False
# Нерівність — це !=
1 != 1 # => False
2 != 1 # => True
# Ще трохи порівнянь
1 < 10 # => True
1 > 10 # => False
2 <= 2 # => True
2 >= 2 # => True
# Порівняння можуть бути записані ланцюжком!
1 < 2 < 3 # => True
2 < 3 < 2 # => False
# Рядки позначаються символом " або '
"Це рядок."
'Це теж рядок.'
# І рядки також можна додавати!
"Привіт " + "світ!" # => "Привіт світ!"
# Рядки можна додавати і без '+'
"Привіт " "світ!" # => "Привіт світ!"
# ... або множити
"Привіт" * 3 # => "ПривітПривітПривіт"
# З рядком можна працювати як зі списком символів
"Це рядок"[0] # => 'Ц'
# Ви можете дізнатися довжину рядка
len("Це рядок") # => 8
# Символ % використовується для форматування рядків, наприклад:
"%s можуть бути %s" % ("рядки", "інтерпольовані")
# Новий спосіб форматування рядків — використання методу format.
# Це бажаний спосіб.
"{} є {}".format("Це", "заповнювач")
"{0} можуть бути {1}".format("рядки", "форматовані")
# Якщо ви не хочете рахувати, то можете скористатися ключовими словами.
"{name} хоче з'істи {food}".format(name="Боб", food="лазанью")
# None - це об'єкт
None # => None
# Не використовуйте оператор рівності '=='' для порівняння
# об'єктів з None. Використовуйте для цього «is»
"etc" is None # => False
None is None # => True
# Оператор 'is' перевіряє ідентичність об'єктів. Він не
# дуже корисний при роботі з примітивними типами, проте
# незамінний при роботі з об'єктами.
# None, 0 і порожні рядки/списки рівні False.
# Всі інші значення рівні True
bool(0) # => False
bool("") # => False
####################################################
## 2. Змінні та колекції
####################################################
# В Python є оператор print
print "Я Python. Приємно познайомитись!" # => Я Python. Приємно познайомитись!
# Отримати дані з консолі просто
input_string_var = raw_input(
"Введіть щось: ") # Повертає дані у вигляді рядка
input_var = input("Введіть щось: ") # Працює з даними як з кодом на python
# Застереження: будьте обережні при використанні методу input()
# Оголошувати змінні перед ініціалізацією не потрібно.
some_var = 5 # За угодою використовується нижній_регістр_з_підкресленнями
some_var # => 5
# При спробі доступу до неініціалізованої змінної
# виникне виняткова ситуація.
# Див. розділ Потік управління, аби дізнатись про винятки більше.
some_other_var # Помилка в імені
# if може використовуватися як вираз
# Такий запис еквівалентний тернарному оператору '?:' у мові С
"yahoo!" if 3 > 2 else 2 # => "yahoo!"
# Списки зберігають послідовності
li = []
# Можна одразу створити заповнений список
other_li = [4, 5, 6]
# Об'єкти додаються у кінець списку за допомогою методу append
li.append(1) # li тепер дорівнює [1]
li.append(2) # li тепер дорівнює [1, 2]
li.append(4) # li тепер дорівнює [1, 2, 4]
li.append(3) # li тепер дорівнює [1, 2, 4, 3]
# І видаляються з кінця методом pop
li.pop() # => повертає 3 і li стає рівним [1, 2, 4]
# Повернемо елемент назад
li.append(3) # li тепер знову дорівнює [1, 2, 4, 3]
# Поводьтесь зі списком як зі звичайним масивом
li[0] # => 1
# Присвоюйте нові значення вже ініціалізованим індексам за допомогою =
li[0] = 42
li[0] # => 42
li[0] = 1 # Зверніть увагу: повертаємось до попереднього значення
# Звертаємось до останнього елементу
li[-1] # => 3
# Спроба вийти за границі масиву призводить до помилки в індексі
li[4] # помилка в індексі
# Можна звертатися до діапазону, використовуючи так звані зрізи
# (Для тих, хто любить математику: це називається замкнуто-відкритий інтервал).
li[1:3] # => [2, 4]
# Опускаємо початок
li[2:] # => [4, 3]
# Опускаємо кінець
li[:3] # => [1, 2, 4]
# Вибираємо кожен другий елемент
li[::2] # => [1, 4]
# Перевертаємо список
li[::-1] # => [3, 4, 2, 1]
# Використовуйте суміш вищеназваного для більш складних зрізів
# li[початок:кінець:крок]
# Видаляємо довільні елементи зі списку оператором del
del li[2] # li тепер [1, 2, 3]
# Ви можете додавати списки
li + other_li # => [1, 2, 3, 4, 5, 6]
# Зверніть увагу: значення li та other_li при цьому не змінились.
# Поєднувати списки можна за допомогою методу extend
li.extend(other_li) # Тепер li дорівнює [1, 2, 3, 4, 5, 6]
# Видалити перше входження значення
li.remove(2) # Тепер li дорівнює [1, 3, 4, 5, 6]
li.remove(2) # Помилка значення, оскільки у списку li немає 2
# Вставити елемент за вказаним індексом
li.insert(1, 2) # li знову дорівнює [1, 2, 3, 4, 5, 6]
# Отримати індекс першого знайденого елементу
li.index(2) # => 1
li.index(7) # Помилка значення, оскільки у списку li немає 7
# Перевірити елемент на входження у список можна оператором in
1 in li # => True
# Довжина списку обчислюється за допомогою функції len
len(li) # => 6
# Кортежі схожі на списки, лише незмінні
tup = (1, 2, 3)
tup[0] # => 1
tup[0] = 3 # Виникає помилка типу
# Все те ж саме можна робити і з кортежами
len(tup) # => 3
tup + (4, 5, 6) # => (1, 2, 3, 4, 5, 6)
tup[:2] # => (1, 2)
2 in tup # => True
# Ви можете розпаковувати кортежі (або списки) у змінні
a, b, c = (1, 2, 3) # a == 1, b == 2 и c == 3
d, e, f = 4, 5, 6 # дужки можна опустити
# Кортежі створюються за замовчуванням, якщо дужки опущено
g = 4, 5, 6 # => (4, 5, 6)
# Дивіться, як легко обміняти значення двох змінних
e, d = d, e # тепер d дорівнює 5, а e дорівнює 4
# Словники містять асоціативні масиви
empty_dict = {}
# Ось так описується попередньо заповнений словник
filled_dict = {"one": 1, "two": 2, "three": 3}
# Значення можна отримати так само, як і зі списку
filled_dict["one"] # => 1
# Можна отримати всі ключі у виді списку за допомогою методу keys
filled_dict.keys() # => ["three", "two", "one"]
# Примітка: збереження порядку ключів у словників не гарантується
# Ваші результати можуть не співпадати з цими.
# Можна отримати і всі значення у вигляді списку, використовуйте метод values
filled_dict.values() # => [3, 2, 1]
# Те ж зауваження щодо порядку ключів діє і тут
# Отримуйте всі пари ключ-значення у вигляді списку кортежів
# за допомогою "items()"
filled_dict.items() # => [("one", 1), ("two", 2), ("three", 3)]
# За допомогою оператору in можна перевіряти ключі на входження у словник
"one" in filled_dict # => True
1 in filled_dict # => False
# Спроба отримати значення за неіснуючим ключем викине помилку ключа
filled_dict["four"] # помилка ключа
# Аби уникнути цього, використовуйте метод get()
filled_dict.get("one") # => 1
filled_dict.get("four") # => None
# Метод get також приймає аргумент за замовчуванням, значення якого буде
# повернуто при відсутності вказаного ключа
filled_dict.get("one", 4) # => 1
filled_dict.get("four", 4) # => 4
# Зверніть увагу, що filled_dict.get("four") все ще => None
# (get не встановлює значення елементу словника)
# Присвоюйте значення ключам так само, як і в списках
filled_dict["four"] = 4 # тепер filled_dict["four"] => 4
# Метод setdefault() вставляє пару ключ-значення лише
# за відсутності такого ключа
filled_dict.setdefault("five", 5) # filled_dict["five"] повертає 5
filled_dict.setdefault("five", 6) # filled_dict["five"] все ще повертає 5
# Множини містять... ну, загалом, множини
# (які схожі на списки, проте в них не може бути елементів, які повторюються)
empty_set = set()
# Ініціалізація множини набором значень
some_set = set([1,2,2,3,4]) # some_set тепер дорівнює set([1, 2, 3, 4])
# Порядок не гарантовано, хоча інколи множини виглядають відсортованими
another_set = set([4, 3, 2, 2, 1]) # another_set тепер set([1, 2, 3, 4])
# Починаючи з Python 2.7, ви можете використовувати {}, аби створити множину
filled_set = {1, 2, 2, 3, 4} # => {1, 2, 3, 4}
# Додавання нових елементів у множину
filled_set.add(5) # filled_set тепер дорівнює {1, 2, 3, 4, 5}
# Перетин множин: &
other_set = {3, 4, 5, 6}
filled_set & other_set # => {3, 4, 5}
# Об'єднання множин: |
filled_set | other_set # => {1, 2, 3, 4, 5, 6}
# Різниця множин: -
{1,2,3,4} - {2,3,5} # => {1, 4}
# Симетрична різниця множин: ^
{1, 2, 3, 4} ^ {2, 3, 5} # => {1, 4, 5}
# Перевіряємо чи множина зліва є надмножиною множини справа
{1, 2} >= {1, 2, 3} # => False
# Перевіряємо чи множина зліва є підмножиною множини справа
{1, 2} <= {1, 2, 3} # => True
# Перевірка на входження у множину: in
2 in filled_set # => True
10 in filled_set # => False
####################################################
## 3. Потік управління
####################################################
# Для початку створимо змінну
some_var = 5
# Так виглядає вираз if. Відступи у python дуже важливі!
# результат: «some_var менше, ніж 10»
if some_var > 10:
print("some_var набагато більше, ніж 10.")
elif some_var < 10: # Вираз elif є необов'язковим.
print("some_var менше, ніж 10.")
else: # Це теж необов'язково.
print("some_var дорівнює 10.")
"""
Цикли For проходять по спискам
Результат:
собака — це ссавець
кішка — це ссавець
миша — це ссавець
"""
for animal in ["собака", "кішка", "миша"]:
# Можете використовувати оператор {0} для інтерполяції форматованих рядків
print "{0} — це ссавець".format(animal)
"""
"range(число)" повертає список чисел
від нуля до заданого числа
Друкує:
0
1
2
3
"""
for i in range(4):
print(i)
"""
"range(нижня_границя, верхня_границя)" повертає список чисел
від нижньої границі до верхньої
Друкує:
4
5
6
7
"""
for i in range(4, 8):
print i
"""
Цикли while продовжуються до тих пір, поки вказана умова не стане хибною.
Друкує:
0
1
2
3
"""
x = 0
while x < 4:
print(x)
x += 1 # Короткий запис для x = x + 1
# Обробляйте винятки блоками try/except
# Працює у Python 2.6 і вище:
try:
# Аби створити виняток, використовується raise
raise IndexError("Помилка у індексі!")
except IndexError as e:
pass # pass — оператор, який нічого не робить. Зазвичай тут відбувається
# відновлення після помилки.
except (TypeError, NameError):
pass # Винятки можна обробляти групами, якщо потрібно.
else: # Необов'язковий вираз. Має слідувати за останнім блоком except
print("Все добре!") # Виконається лише якщо не було ніяких винятків
finally: # Виконується у будь-якому випадку
print "Тут ми можемо звільнити ресурси"
# Замість try/finally для звільнення ресурсів
# ви можете використовувати вираз with
with open("myfile.txt") as f:
for line in f:
print line
####################################################
## 4. Функції
####################################################
# Використовуйте def для створення нових функцій
def add(x, y):
print "x дорівнює {0}, а y дорівнює {1}".format(x, y)
return x + y # Повертайте результат за допомогою ключового слова return
# Виклик функції з аргументами
add(5, 6) # => друкує «x дорівнює 5, а y дорівнює 6» і повертає 11
# Інший спосіб виклику функції — виклик з іменованими аргументами
add(y=6, x=5) # Іменовані аргументи можна вказувати у будь-якому порядку
# Ви можете визначити функцію, яка приймає змінну кількість аргументів,
# які будуть інтерпретовані як кортеж, за допомогою *
def varargs(*args):
return args
varargs(1, 2, 3) # => (1,2,3)
# А також можете визначити функцію, яка приймає змінне число
# іменованих аргументів, котрі будуть інтерпретовані як словник, за допомогою **
def keyword_args(**kwargs):
return kwargs
# Давайте подивимось що з цього вийде
keyword_args(big="foot", loch="ness") # => {"big": "foot", "loch": "ness"}
# Якщо хочете, можете використовувати обидва способи одночасно
def all_the_args(*args, **kwargs):
print(args)
print(kwargs)
"""
all_the_args(1, 2, a=3, b=4) друкує:
(1, 2)
{"a": 3, "b": 4}
"""
# Коли викликаєте функції, то можете зробити навпаки!
# Використовуйте символ * аби розпакувати позиційні аргументи і
# ** для іменованих аргументів
args = (1, 2, 3, 4)
kwargs = {"a": 3, "b": 4}
all_the_args(*args) # еквівалентно foo(1, 2, 3, 4)
all_the_args(**kwargs) # еквівалентно foo(a=3, b=4)
all_the_args(*args, **kwargs) # еквівалентно foo(1, 2, 3, 4, a=3, b=4)
# ви можете передавати довільне число позиційних або іменованих аргументів
# іншим функціям, які їх приймають, розпаковуючи за допомогою
# * або ** відповідно
def pass_all_the_args(*args, **kwargs):
all_the_args(*args, **kwargs)
print varargs(*args)
print keyword_args(**kwargs)
# Область визначення функцій
x = 5
def set_x(num):
# Локальна змінна x - не те ж саме, що глобальна змінна x
x = num # => 43
print x # => 43
def set_global_x(num):
global x
print x # => 5
x = num # глобальна змінна x тепер дорівнює 6
print x # => 6
set_x(43)
set_global_x(6)
# В Python функції є об'єктами першого класу
def create_adder(x):
def adder(y):
return x + y
return adder
add_10 = create_adder(10)
add_10(3) # => 13
# Також є і анонімні функції
(lambda x: x > 2)(3) # => True
(lambda x, y: x ** 2 + y ** 2)(2, 1) # => 5
# Присутні вбудовані функції вищого порядку
map(add_10, [1, 2, 3]) # => [11, 12, 13]
map(max, [1, 2, 3], [4, 2, 1]) # => [4, 2, 3]
filter(lambda x: x > 5, [3, 4, 5, 6, 7]) # => [6, 7]
# Для зручного відображення і фільтрації можна використовувати
# включення у вигляді списків
[add_10(i) for i in [1, 2, 3]] # => [11, 12, 13]
[x for x in [3, 4, 5, 6, 7] if x > 5] # => [6, 7]
# Ви також можете скористатися включеннями множин та словників
{x for x in 'abcddeef' if x in 'abc'} # => {'a', 'b', 'c'}
{x: x ** 2 for x in range(5)} # => {0: 0, 1: 1, 2: 4, 3: 9, 4: 16}
####################################################
## 5. Класи
####################################################
# Аби отримати клас, ми наслідуємо object.
class Human(object):
# Атрибут класу. Він розділяється всіма екземплярами цього класу.
species = "H. sapiens"
# Звичайний конструктор, буде викликаний при ініціалізації екземпляру класу
# Зверніть увагу, що подвійне підкреслення на початку та наприкінці імені
# використовується для позначення об'єктів та атрибутів,
# які використовуються Python, але знаходяться у просторах імен,
# якими керує користувач. Не варто вигадувати для них імена самостійно.
def __init__(self, name):
# Присвоєння значення аргумента атрибуту класу name
self.name = name
# Ініціалізуємо властивість
self.age = 0
# Метод екземпляру. Всі методи приймають self у якості першого аргументу
def say(self, msg):
return "%s: %s" % (self.name, msg)
# Методи класу розділяються між усіма екземплярами
# Вони викликаються з вказанням викликаючого класу
# у якості першого аргументу
@classmethod
def get_species(cls):
return cls.species
# Статичний метод викликається без посилання на клас або екземпляр
@staticmethod
def grunt():
return "*grunt*"
# Властивість.
# Перетворює метод age() в атрибут тільки для читання
# з таким же ім'ям.
@property
def age(self):
return self._age
# Це дозволяє змінювати значення властивості
@age.setter
def age(self, age):
self._age = age
# Це дозволяє видаляти властивість
@age.deleter
def age(self):
del self._age
# Створюємо екземпляр класу
i = Human(name="Данило")
print(i.say("привіт")) # Друкує: «Данило: привіт»
j = Human("Меланка")
print(j.say("Привіт")) # Друкує: «Меланка: привіт»
# Виклик методу класу
i.get_species() # => "H. sapiens"
# Зміна розділюваного атрибуту
Human.species = "H. neanderthalensis"
i.get_species() # => "H. neanderthalensis"
j.get_species() # => "H. neanderthalensis"
# Виклик статичного методу
Human.grunt() # => "*grunt*"
# Оновлюємо властивість
i.age = 42
# Отримуємо значення
i.age # => 42
# Видаляємо властивість
del i.age
i.age # => виникає помилка атрибуту
####################################################
## 6. Модулі
####################################################
# Ви можете імпортувати модулі
import math
print(math.sqrt(16)) # => 4.0
# Ви можете імпортувати окремі функції з модуля
from math import ceil, floor
print(ceil(3.7)) # => 4.0
print(floor(3.7)) # => 3.0
# Можете імпортувати всі функції модуля.
# Попередження: краще так не робіть
from math import *
# Можете скорочувати імена модулів
import math as m
math.sqrt(16) == m.sqrt(16) # => True
# Ви також можете переконатися, що функції еквівалентні
from math import sqrt
math.sqrt == m.sqrt == sqrt # => True
# Модулі в Python — це звичайні Python-файли. Ви
# можете писати свої модулі та імпортувати їх. Назва
# модуля співпадає з назвою файлу.
# Ви можете дізнатися, які функції та атрибути визначені
# в модулі
import math
dir(math)
# Якщо у вас є Python скрипт з назвою math.py у тій же папці, що
# і ваш поточний скрипт, то файл math.py
# може бути завантажено замість вбудованого у Python модуля.
# Так трапляється, оскільки локальна папка має перевагу
# над вбудованими у Python бібліотеками.
####################################################
## 7. Додатково
####################################################
# Генератори
# Генератор "генерує" значення тоді, коли вони запитуються, замість того,
# щоб зберігати все одразу
# Метод нижче (*НЕ* генератор) подвоює всі значення і зберігає їх
# в `double_arr`. При великих розмірах може знадобитися багато ресурсів!
def double_numbers(iterable):
double_arr = []
for i in iterable:
double_arr.append(i + i)
return double_arr
# Тут ми спочатку подвоюємо всі значення, потім повертаємо їх,
# аби перевірити умову
for value in double_numbers(range(1000000)): # `test_non_generator`
print value
if value > 5:
break
# Натомість ми можемо скористатися генератором, аби "згенерувати"
# подвійне значення, як тільки воно буде запитане
def double_numbers_generator(iterable):
for i in iterable:
yield i + i
# Той самий код, але вже з генератором, тепер дозволяє нам пройтися по
# значенням і подвоювати їх одне за одним якраз тоді, коли вони обробляються
# за нашою логікою, одне за одним. А як тільки ми бачимо, що value > 5, ми
# виходимо з циклу і більше не подвоюємо більшість значень,
# які отримали на вхід (НАБАГАТО ШВИДШЕ!)
for value in double_numbers_generator(xrange(1000000)): # `test_generator`
print value
if value > 5:
break
# Між іншим: ви помітили використання `range` у `test_non_generator` і
# `xrange` у `test_generator`?
# Як `double_numbers_generator` є версією-генератором `double_numbers`, так
# і `xrange` є аналогом `range`, але у вигляді генератора.
# `range` поверне нам масив з 1000000 значень
# `xrange`, у свою чергу, згенерує 1000000 значень для нас тоді,
# коли ми їх запитуємо / будемо проходитись по ним.
# Аналогічно включенням у вигляді списків, ви можете створювати включення
# у вигляді генераторів.
values = (-x for x in [1, 2, 3, 4, 5])
for x in values:
print(x) # друкує -1 -2 -3 -4 -5
# Включення у вигляді генератора можна явно перетворити у список
values = (-x for x in [1, 2, 3, 4, 5])
gen_to_list = list(values)
print(gen_to_list) # => [-1, -2, -3, -4, -5]
# Декоратори
# Декоратор – це функція вищого порядку, яка приймає та повертає функцію.
# Простий приклад використання – декоратор add_apples додає елемент 'Apple' в
# список fruits, який повертає цільова функція get_fruits.
def add_apples(func):
def get_fruits():
fruits = func()
fruits.append('Apple')
return fruits
return get_fruits
@add_apples
def get_fruits():
return ['Banana', 'Mango', 'Orange']
# Друкуємо список разом з елементом 'Apple', який знаходиться в ньому:
# Banana, Mango, Orange, Apple
print ', '.join(get_fruits())
# У цьому прикладі beg обертає say
# Beg викличе say. Якщо say_please дорівнюватиме True, то повідомлення,
# що повертається, буде змінено.
from functools import wraps
def beg(target_function):
@wraps(target_function)
def wrapper(*args, **kwargs):
msg, say_please = target_function(*args, **kwargs)
if say_please:
return "{} {}".format(msg, "Будь ласка! Я бідний :(")
return msg
return wrapper
@beg
def say(say_please=False):
msg = "Ви можете купити мені пива?"
return msg, say_please
print say() # Ви можете купити мені пива?
print say(say_please=True) # Ви можете купити мені пива? Будь ласка! Я бідний :(
Готові до більшого?
Безкоштовні онлайн-матеріали
- Learn Python The Hard Way
- Dive Into Python
- Официальная документация
- Hitchhiker's Guide to Python
- Python Module of the Week
- A Crash Course in Python for Scientists