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19 KiB
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language: python
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contributors:
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- ["Louie Dinh", "http://ldinh.ca"]
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- ["Amin Bandali", "http://aminbandali.com"]
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- ["Andre Polykanine", "https://github.com/Oire"]
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filename: learnpython.py
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translators:
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- ["Ale46", "http://github.com/Ale46/"]
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lang: it-it
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Python è stato creato da Guido Van Rossum agli inizi degli anni 90. Oggi è uno dei più popolari
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linguaggi esistenti. Mi sono innamorato di Python per la sua chiarezza sintattica. E' sostanzialmente
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pseudocodice eseguibile.
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Feedback sono altamente apprezzati! Potete contattarmi su [@louiedinh](http://twitter.com/louiedinh) oppure [at] [google's email service]
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Nota: Questo articolo è valido solamente per Python 2.7, ma dovrebbe andar bene anche per
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Python 2.x. Per Python 3.x, dai un'occhiata a [Python 3 tutorial](http://learnxinyminutes.com/docs/python3/).
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```python
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# I commenti su una sola linea iniziano con un cancelletto
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""" Più stringhe possono essere scritte
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usando tre ", e sono spesso usate
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come commenti
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"""
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## 1. Tipi di dati primitivi ed Operatori
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# Hai i numeri
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3 # => 3
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# La matematica è quello che vi aspettereste
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1 + 1 # => 2
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8 - 1 # => 7
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10 * 2 # => 20
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35 / 5 # => 7
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# La divisione è un po' complicata. E' una divisione fra interi in cui viene
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# restituito in automatico il risultato intero.
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5 / 2 # => 2
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# Per le divisioni con la virgola abbiamo bisogno di parlare delle variabili floats.
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2.0 # Questo è un float
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11.0 / 4.0 # => 2.75 ahhh...molto meglio
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# Il risultato di una divisione fra interi troncati positivi e negativi
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5 // 3 # => 1
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5.0 // 3.0 # => 1.0 # funziona anche per i floats
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-5 // 3 # => -2
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-5.0 // 3.0 # => -2.0
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# Operazione Modulo
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7 % 3 # => 1
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# Elevamento a potenza (x alla y-esima potenza)
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2**4 # => 16
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# Forzare le precedenze con le parentesi
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(1 + 3) * 2 # => 8
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# Operatori Booleani
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# Nota "and" e "or" sono case-sensitive
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True and False #=> False
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False or True #=> True
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# Note sull'uso di operatori Bool con interi
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0 and 2 #=> 0
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-5 or 0 #=> -5
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0 == False #=> True
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2 == True #=> False
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1 == True #=> True
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# nega con not
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not True # => False
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not False # => True
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# Uguaglianza è ==
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1 == 1 # => True
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2 == 1 # => False
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# Disuguaglianza è !=
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1 != 1 # => False
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2 != 1 # => True
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# Altri confronti
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1 < 10 # => True
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1 > 10 # => False
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2 <= 2 # => True
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2 >= 2 # => True
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# I confronti possono essere concatenati!
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1 < 2 < 3 # => True
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2 < 3 < 2 # => False
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# Le stringhe sono create con " o '
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"Questa è una stringa."
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'Anche questa è una stringa.'
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# Anche le stringhe possono essere sommate!
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"Ciao " + "mondo!" # => Ciao mondo!"
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# Le stringhe possono essere sommate anche senza '+'
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"Ciao " "mondo!" # => Ciao mondo!"
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# ... oppure moltiplicate
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"Hello" * 3 # => "HelloHelloHello"
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# Una stringa può essere considerata come una lista di caratteri
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"Questa è una stringa"[0] # => 'Q'
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# % può essere usato per formattare le stringhe, in questo modo:
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"%s possono essere %s" % ("le stringhe", "interpolate")
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# Un nuovo modo per fomattare le stringhe è il metodo format.
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# Questo metodo è quello consigliato
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"{0} possono essere {1}".format("le stringhe", "formattate")
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# Puoi usare delle parole chiave se non vuoi contare
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"{nome} vuole mangiare {cibo}".format(nome="Bob", cibo="lasagna")
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# None è un oggetto
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None # => None
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# Non usare il simbolo di uguaglianza "==" per comparare oggetti a None
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# Usa "is" invece
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"etc" is None # => False
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None is None # => True
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# L'operatore 'is' testa l'identità di un oggetto. Questo non è
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# molto utile quando non hai a che fare con valori primitivi, ma lo è
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# quando hai a che fare con oggetti.
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# None, 0, e stringhe/liste vuote sono tutte considerate a False.
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# Tutti gli altri valori sono True
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bool(0) # => False
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bool("") # => False
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## 2. Variabili e Collections
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# Python ha una funzione di stampa
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print "Sono Python. Piacere di conoscerti!"
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# Non c'è bisogno di dichiarare una variabile per assegnarle un valore
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una_variabile = 5 # Convenzionalmente si usa caratteri_minuscoli_con_underscores
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una_variabile # => 5
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# Accedendo ad una variabile non precedentemente assegnata genera un'eccezione.
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# Dai un'occhiata al Control Flow per imparare di più su come gestire le eccezioni.
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un_altra_variabile # Genera un errore di nome
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# if può essere usato come un'espressione
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"yahoo!" if 3 > 2 else 2 # => "yahoo!"
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# Liste immagazzinano sequenze
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li = []
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# Puoi partire con una lista pre-riempita
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altra_li = [4, 5, 6]
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# Aggiungi cose alla fine di una lista con append
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li.append(1) # li ora è [1]
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li.append(2) # li ora è [1, 2]
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li.append(4) # li ora è [1, 2, 4]
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|
li.append(3) # li ora è [1, 2, 4, 3]
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|
# Rimuovi dalla fine della lista con pop
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li.pop() # => 3 e li ora è [1, 2, 4]
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|
# Rimettiamolo a posto
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|
li.append(3) # li ora è [1, 2, 4, 3] di nuovo.
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# Accedi ad una lista come faresti con un array
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li[0] # => 1
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# Assegna nuovo valore agli indici che sono già stati inizializzati con =
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li[0] = 42
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li[0] # => 42
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li[0] = 1 # Nota: è resettato al valore iniziale
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# Guarda l'ultimo elemento
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li[-1] # => 3
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# Guardare al di fuori dei limiti è un IndexError
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li[4] # Genera IndexError
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# Puoi guardare gli intervalli con la sintassi slice (a fetta).
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# (E' un intervallo chiuso/aperto per voi tipi matematici.)
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li[1:3] # => [2, 4]
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# Ometti l'inizio
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li[2:] # => [4, 3]
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# Ometti la fine
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li[:3] # => [1, 2, 4]
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|
# Seleziona ogni seconda voce
|
|
li[::2] # =>[1, 4]
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|
# Copia al contrario della lista
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|
li[::-1] # => [3, 4, 2, 1]
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|
# Usa combinazioni per fare slices avanzate
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# li[inizio:fine:passo]
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# Rimuovi arbitrariamente elementi da una lista con "del"
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del li[2] # li è ora [1, 2, 3]
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# Puoi sommare le liste
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li + altra_li # => [1, 2, 3, 4, 5, 6]
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|
# Nota: i valori per li ed altra_li non sono modificati.
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# Concatena liste con "extend()"
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|
li.extend(altra_li) # Ora li è [1, 2, 3, 4, 5, 6]
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# Controlla l'esistenza di un valore in una lista con "in"
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|
1 in li # => True
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|
# Esamina la lunghezza con "len()"
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len(li) # => 6
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|
# Tuple sono come le liste ma immutabili.
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tup = (1, 2, 3)
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tup[0] # => 1
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tup[0] = 3 # Genera un TypeError
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|
# Puoi fare tutte queste cose da lista anche sulle tuple
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len(tup) # => 3
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tup + (4, 5, 6) # => (1, 2, 3, 4, 5, 6)
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|
tup[:2] # => (1, 2)
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|
2 in tup # => True
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|
# Puoi scompattare le tuple (o liste) in variabili
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a, b, c = (1, 2, 3) # a è ora 1, b è ora 2 and c è ora 3
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# Le tuple sono create di default se non usi le parentesi
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d, e, f = 4, 5, 6
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|
# Guarda come è facile scambiare due valori
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e, d = d, e # d è ora 5 ed e è ora 4
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# Dizionari immagazzinano mappature
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empty_dict = {}
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# Questo è un dizionario pre-riempito
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filled_dict = {"uno": 1, "due": 2, "tre": 3}
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# Accedi ai valori con []
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filled_dict["uno"] # => 1
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# Ottieni tutte le chiavi come una lista con "keys()"
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filled_dict.keys() # => ["tre", "due", "uno"]
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# Nota - Nei dizionari l'ordine delle chiavi non è garantito.
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|
# Il tuo risultato potrebbe non essere uguale a questo.
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# Ottieni tutt i valori come una lista con "values()"
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|
filled_dict.values() # => [3, 2, 1]
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# Nota - Come sopra riguardo l'ordinamento delle chiavi.
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# Controlla l'esistenza delle chiavi in un dizionario con "in"
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"uno" in filled_dict # => True
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1 in filled_dict # => False
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# Cercando una chiave non esistente è un KeyError
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|
filled_dict["quattro"] # KeyError
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# Usa il metodo "get()" per evitare KeyError
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|
filled_dict.get("uno") # => 1
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|
filled_dict.get("quattro") # => None
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# Il metodo get supporta un argomento di default quando il valore è mancante
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|
filled_dict.get("uno", 4) # => 1
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|
filled_dict.get("quattro", 4) # => 4
|
|
# nota che filled_dict.get("quattro") è ancora => None
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|
# (get non imposta il valore nel dizionario)
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# imposta il valore di una chiave con una sintassi simile alle liste
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|
filled_dict["quattro"] = 4 # ora, filled_dict["quattro"] => 4
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|
# "setdefault()" aggiunge al dizionario solo se la chiave data non è presente
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filled_dict.setdefault("five", 5) # filled_dict["five"] è impostato a 5
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|
filled_dict.setdefault("five", 6) # filled_dict["five"] è ancora 5
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# Sets immagazzina ... sets (che sono come le liste, ma non possono contenere doppioni)
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empty_set = set()
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# Inizializza un "set()" con un po' di valori
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|
some_set = set([1, 2, 2, 3, 4]) # some_set è ora set([1, 2, 3, 4])
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|
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|
# l'ordine non è garantito, anche se a volta può sembrare ordinato
|
|
another_set = set([4, 3, 2, 2, 1]) # another_set è ora set([1, 2, 3, 4])
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|
|
# Da Python 2.7, {} può essere usato per dichiarare un set
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|
filled_set = {1, 2, 2, 3, 4} # => {1, 2, 3, 4}
|
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|
# Aggiungere elementi ad un set
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filled_set.add(5) # filled_set è ora {1, 2, 3, 4, 5}
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|
# Fai intersezioni su un set con &
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other_set = {3, 4, 5, 6}
|
|
filled_set & other_set # => {3, 4, 5}
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|
# Fai unioni su set con |
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|
filled_set | other_set # => {1, 2, 3, 4, 5, 6}
|
|
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|
# Fai differenze su set con -
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|
{1, 2, 3, 4} - {2, 3, 5} # => {1, 4}
|
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|
|
# Controlla l'esistenza in un set con in
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|
2 in filled_set # => True
|
|
10 in filled_set # => False
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####################################################
|
|
## 3. Control Flow
|
|
####################################################
|
|
|
|
# Dichiariamo una variabile
|
|
some_var = 5
|
|
|
|
# Questo è un controllo if. L'indentazione è molto importante in python!
|
|
# stampa "some_var è più piccola di 10"
|
|
if some_var > 10:
|
|
print "some_var è decisamente più grande di 10."
|
|
elif some_var < 10: # Questa clausola elif è opzionale.
|
|
print "some_var è più piccola di 10."
|
|
else: # Anche questo è opzionale.
|
|
print "some_var è precisamente 10."
|
|
|
|
|
|
"""
|
|
I cicli for iterano sulle liste
|
|
stampa:
|
|
cane è un mammifero
|
|
gatto è un mammifero
|
|
topo è un mammifero
|
|
"""
|
|
for animale in ["cane", "gatto", "topo"]:
|
|
# Puoi usare {0} per interpolare le stringhe formattate. (Vedi di seguito.)
|
|
print "{0} è un mammifero".format(animale)
|
|
|
|
"""
|
|
"range(numero)" restituisce una lista di numeri
|
|
da zero al numero dato
|
|
stampa:
|
|
0
|
|
1
|
|
2
|
|
3
|
|
"""
|
|
for i in range(4):
|
|
print i
|
|
|
|
"""
|
|
"range(lower, upper)" restituisce una lista di numeri
|
|
dal più piccolo (lower) al più grande (upper)
|
|
stampa:
|
|
4
|
|
5
|
|
6
|
|
7
|
|
"""
|
|
for i in range(4, 8):
|
|
print i
|
|
|
|
"""
|
|
I cicli while vengono eseguiti finchè una condizione viene a mancare
|
|
stampa:
|
|
0
|
|
1
|
|
2
|
|
3
|
|
"""
|
|
x = 0
|
|
while x < 4:
|
|
print x
|
|
x += 1 # Forma compatta per x = x + 1
|
|
|
|
# Gestisci le eccezioni con un blocco try/except
|
|
|
|
# Funziona da Python 2.6 in su:
|
|
try:
|
|
# Usa "raise" per generare un errore
|
|
raise IndexError("Questo è un errore di indice")
|
|
except IndexError as e:
|
|
pass # Pass è solo una non-operazione. Solitamente vorrai fare un recupero.
|
|
except (TypeError, NameError):
|
|
pass # Eccezioni multiple possono essere gestite tutte insieme, se necessario.
|
|
else: # Clausola opzionale al blocco try/except. Deve seguire tutti i blocchi except
|
|
print "Tutto ok!" # Viene eseguita solo se il codice dentro try non genera eccezioni
|
|
finally: # Eseguito sempre
|
|
print "Possiamo liberare risorse qui"
|
|
|
|
# Invece di try/finally per liberare risorse puoi usare il metodo with
|
|
with open("myfile.txt") as f:
|
|
for line in f:
|
|
print line
|
|
|
|
####################################################
|
|
## 4. Funzioni
|
|
####################################################
|
|
|
|
# Usa "def" per creare nuove funzioni
|
|
def aggiungi(x, y):
|
|
print "x è {0} e y è {1}".format(x, y)
|
|
return x + y # Restituisce valori con il metodo return
|
|
|
|
# Chiamare funzioni con parametri
|
|
aggiungi(5, 6) # => stampa "x è 5 e y è 6" e restituisce 11
|
|
|
|
# Un altro modo per chiamare funzioni è con parole chiave come argomenti
|
|
aggiungi(y=6, x=5) # Le parole chiave come argomenti possono arrivare in ogni ordine.
|
|
|
|
|
|
# Puoi definire funzioni che accettano un numero variabile di argomenti posizionali
|
|
# che verranno interpretati come tuple se non usi il *
|
|
def varargs(*args):
|
|
return args
|
|
|
|
varargs(1, 2, 3) # => (1, 2, 3)
|
|
|
|
|
|
# Puoi definire funzioni che accettano un numero variabile di parole chiave
|
|
# come argomento, che saranno interpretati come un dizionario se non usi **
|
|
def keyword_args(**kwargs):
|
|
return kwargs
|
|
|
|
# Chiamiamola per vedere cosa succede
|
|
keyword_args(big="foot", loch="ness") # => {"big": "foot", "loch": "ness"}
|
|
|
|
|
|
# Puoi farle entrambi in una volta, se ti va
|
|
def all_the_args(*args, **kwargs):
|
|
print args
|
|
print kwargs
|
|
"""
|
|
all_the_args(1, 2, a=3, b=4) stampa:
|
|
(1, 2)
|
|
{"a": 3, "b": 4}
|
|
"""
|
|
|
|
# Quando chiami funzioni, puoi fare l'opposto di args/kwargs!
|
|
# Usa * per sviluppare gli argomenti posizionale ed usa ** per espandere gli argomenti parola chiave
|
|
args = (1, 2, 3, 4)
|
|
kwargs = {"a": 3, "b": 4}
|
|
all_the_args(*args) # equivalente a foo(1, 2, 3, 4)
|
|
all_the_args(**kwargs) # equivalente a foo(a=3, b=4)
|
|
all_the_args(*args, **kwargs) # equivalente a foo(1, 2, 3, 4, a=3, b=4)
|
|
|
|
# puoi passare args e kwargs insieme alle altre funzioni che accettano args/kwargs
|
|
# sviluppandoli, rispettivamente, con * e **
|
|
def pass_all_the_args(*args, **kwargs):
|
|
all_the_args(*args, **kwargs)
|
|
print varargs(*args)
|
|
print keyword_args(**kwargs)
|
|
|
|
# Funzioni Scope
|
|
x = 5
|
|
|
|
def setX(num):
|
|
# La variabile locale x non è uguale alla variabile globale x
|
|
x = num # => 43
|
|
print x # => 43
|
|
|
|
def setGlobalX(num):
|
|
global x
|
|
print x # => 5
|
|
x = num # la variabile globable x è ora 6
|
|
print x # => 6
|
|
|
|
setX(43)
|
|
setGlobalX(6)
|
|
|
|
# Python ha funzioni di prima classe
|
|
def create_adder(x):
|
|
def adder(y):
|
|
return x + y
|
|
return adder
|
|
|
|
add_10 = create_adder(10)
|
|
add_10(3) # => 13
|
|
|
|
# Ci sono anche funzioni anonime
|
|
(lambda x: x > 2)(3) # => True
|
|
|
|
# Esse sono incluse in funzioni di alto livello
|
|
map(add_10, [1, 2, 3]) # => [11, 12, 13]
|
|
filter(lambda x: x > 5, [3, 4, 5, 6, 7]) # => [6, 7]
|
|
|
|
# Possiamo usare la comprensione delle liste per mappe e filtri
|
|
[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]
|
|
|
|
|
|
####################################################
|
|
## 5. Classi
|
|
####################################################
|
|
|
|
# Usiamo una sottoclasse da un oggetto per avere una classe.
|
|
class Human(object):
|
|
|
|
# Un attributo della classe. E' condiviso da tutte le istanze delle classe
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species = "H. sapiens"
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# Costruttore base, richiamato quando la classe viene inizializzata.
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# Si noti che il doppio leading e gli underscore finali denotano oggetti
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# o attributi che sono usati da python ma che vivono nello spazio dei nome controllato
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# dall'utente. Non dovresti usare nomi di questo genere.
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def __init__(self, name):
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# Assegna l'argomento all'attributo name dell'istanza
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self.name = name
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# Un metodo dell'istanza. Tutti i metodi prendo "self" come primo argomento
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def say(self, msg):
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return "{0}: {1}".format(self.name, msg)
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# Un metodo della classe è condiviso fra tutte le istanze
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# Sono chiamate con la classe chiamante come primo argomento
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@classmethod
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def get_species(cls):
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return cls.species
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# Un metodo statico è chiamato senza una classe od una istanza di riferimento
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@staticmethod
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def grunt():
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return "*grunt*"
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# Instanziare una classe
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i = Human(name="Ian")
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print i.say("hi") # stampa "Ian: hi"
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j = Human("Joel")
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print j.say("hello") # stampa "Joel: hello"
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# Chiamare metodi della classe
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i.get_species() # => "H. sapiens"
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# Cambiare l'attributo condiviso
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Human.species = "H. neanderthalensis"
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i.get_species() # => "H. neanderthalensis"
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j.get_species() # => "H. neanderthalensis"
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# Chiamare il metodo condiviso
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Human.grunt() # => "*grunt*"
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## 6. Moduli
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# Puoi importare moduli
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import math
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print math.sqrt(16) # => 4
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# Puoi ottenere specifiche funzione da un modulo
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from math import ceil, floor
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print ceil(3.7) # => 4.0
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print floor(3.7) # => 3.0
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# Puoi importare tutte le funzioni da un modulo
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# Attenzione: questo non è raccomandato
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from math import *
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# Puoi abbreviare i nomi dei moduli
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import math as m
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math.sqrt(16) == m.sqrt(16) # => True
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# puoi anche verificare che le funzioni sono equivalenti
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from math import sqrt
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math.sqrt == m.sqrt == sqrt # => True
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# I moduli di Python sono normali file python. Ne puoi
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# scrivere di tuoi ed importarli. Il nome del modulo
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# è lo stesso del nome del file.
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# Potete scoprire quali funzioni e attributi
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# definiscono un modulo
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import math
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dir(math)
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## 7. Avanzate
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# I generatori ti aiutano a fare codice pigro
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def double_numbers(iterable):
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for i in iterable:
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yield i + i
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# Un generatore crea valori al volo.
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# Invece di generare e ritornare tutti i valori in una volta ne crea uno in ciascuna
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# iterazione. Ciò significa che i valori più grandi di 15 non saranno considerati in
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# double_numbers.
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# Nota xrange è un generatore che fa la stessa cosa di range.
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# Creare una lista 1-900000000 occuperebbe molto tempo e spazio.
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# xrange crea un oggetto generatore xrange invece di creare l'intera lista
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# come fa range.
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# Usiamo un underscore finale nel nome delle variabile quando vogliamo usare un nome
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# che normalmente colliderebbe con una parola chiave di python
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xrange_ = xrange(1, 900000000)
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# raddoppierà tutti i numeri fino a che result >=30 non sarà trovato
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for i in double_numbers(xrange_):
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print i
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if i >= 30:
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break
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# Decoratori
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# in questo esempio beg include say
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# Beg chiamerà say. Se say_please è True allora cambierà il messaggio
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# ritornato
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from functools import wraps
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def beg(target_function):
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@wraps(target_function)
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def wrapper(*args, **kwargs):
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msg, say_please = target_function(*args, **kwargs)
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if say_please:
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return "{} {}".format(msg, "Per favore! Sono povero :(")
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return msg
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return wrapper
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@beg
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def say(say_please=False):
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msg = "Puoi comprarmi una birra?"
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return msg, say_please
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print say() # Puoi comprarmi una birra?
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print say(say_please=True) # Puoi comprarmi una birra? Per favore! Sono povero :(
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```
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## Pronto per qualcosa di più?
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* [Dive Into Python](http://www.diveintopython.net/)
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* [The Official Docs](http://docs.python.org/2.6/)
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* [Hitchhiker's Guide to Python](http://docs.python-guide.org/en/latest/)
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* [Python Module of the Week](http://pymotw.com/2/)
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* [A Crash Course in Python for Scientists](http://nbviewer.ipython.org/5920182)
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