adambard/learnxinyminutes-docs
1
1
Fork 0
mirror of https://github.com/adambard/learnxinyminutes-docs.git synced 2024-11-27 13:32:56 +03:00
Code Issues Projects Releases Wiki Activity
a074b33d29
learnxinyminutes-docs/cs-cz/python3.html.markdown
Tomas Bedrich a074b33d29 Collections
2015-09-09 13:53:03 +02:00

663 lines
20 KiB
Markdown
Raw Blame History

---
language: python3
contributors:
- ["Louie Dinh", "http://pythonpracticeprojects.com"]
- ["Steven Basart", "http://github.com/xksteven"]
- ["Andre Polykanine", "https://github.com/Oire"]
translators:
- ["Tomáš Bedřich", "http://tbedrich.cz"]
filename: learnpython3.py
---
Python byl vytvořen Guidem Van Rossum v raných 90. letech. Nyní je jedním z nejpopulárnějších jazyků.
Zamiloval jsem si Python pro jeho syntaktickou čistotu - je to vlastně spustitelný pseudokód.
Vaše zpětná vazba je vítána! Můžete mě zastihnout na [@louiedinh](http://twitter.com/louiedinh) nebo louiedinh [at] [email od googlu] (anglicky).
Poznámka: Tento článek je zaměřen na Python 3. Zde se můžete [naučit starší Python 2.7](http://learnxinyminutes.com/docs/python/).
```python
# Jednořádkový komentář začíná křížkem
""" Víceřádkové komentáře používají 3x"
a jsou často využívány jako dokumentační komentáře k metodám
"""
####################################################
## 1. Primitivní datové typy a operátory
####################################################
# Čísla
3 # => 3
# Aritmetické operace se chovají běžným způsobem
1 + 1 # => 2
8 - 1 # => 7
10 * 2 # => 20
# Až na dělení, které vrací desetinné číslo
35 / 5 # => 7.0
# Při celočíselném dělení je desetinná část oříznuta (pro kladná i záporná čísla)
5 // 3 # => 1
5.0 // 3.0 # => 1.0 # celočíselně dělit lze i desetinným číslem
-5 // 3 # => -2
-5.0 // 3.0 # => -2.0
# Pokud použiteje desetinné číslo, výsledek je jím také
3 * 2.0 # => 6.0
# Modulo
7 % 3 # => 1
# Mocnění (x na y-tou)
2**4 # => 16
# Pro vynucení priority použijte závorky
(1 + 3) * 2 # => 8
# Logické hodnoty
True
False
# Negace se provádí pomocí not
not True # => False
not False # => True
# Logické operátory
# U operátorů záleží na velikosti písmen
True and False # => False
False or True # => True
# Používání logických operátorů s čísly
0 and 2 # => 0
-5 or 0 # => -5
0 == False # => True
2 == True # => False
1 == True # => True
# Rovnost je ==
1 == 1 # => True
2 == 1 # => False
# Nerovnost je !=
1 != 1 # => False
2 != 1 # => True
# Další porovnání
1 < 10 # => True
1 > 10 # => False
2 <= 2 # => True
2 >= 2 # => True
# Porovnání se dají řetězit!
1 < 2 < 3 # => True
2 < 3 < 2 # => False
# Řetězce používají " nebo ' a mohou obsahovat UTF8 znaky
"Toto je řetězec."
'Toto je také řetězec.'
# Řetězce se také dají sčítat, ale nepoužívejte to
"Hello " + "world!" # => "Hello world!"
# Dají se spojovat i bez '+'
"Hello " "world!" # => "Hello world!"
# Řetězec lze považovat za seznam znaků
"Toto je řetězec"[0] # => 'T'
# .format lze použít ke skládání řetězců
"{} mohou být {}".format("řetězce", "skládány")
# Formátovací argumenty můžete opakovat
"{0} {1} stříkaček stříkalo přes {0} {1} střech".format("tři sta třicet tři", "stříbrných")
# => "tři sta třicet tři stříbrných stříkaček stříkalo přes tři sta třicet tři stříbrných střech"
# Pokud nechcete počítat, můžete použít pojmenované argumenty
"{jmeno} si dal {jidlo}".format(jmeno="Franta", jidlo="guláš") # => "Franta si dal guláš"
# Pokud zároveň potřebujete podporovat Python 2.5 a nižší, můžete použít starší způsob formátování
"%s se dají %s jako v %s" % ("řetězce", "skládat", "jazyce C")
# None je objekt (jinde NULL, nil, ...)
None # => None
# Pokud porovnáváte něco s None, nepoužívejte operátor rovnosti "==",
# použijte raději operátor "is", který testuje identitu.
"něco" is None # => False
None is None # => True
# None, 0, a prázdný řetězec/seznam/slovník se vyhodnotí jako False
# Vše ostatní se vyhodnotí jako True
bool(0) # => False
bool("") # => False
bool([]) # => False
bool({}) # => False
####################################################
## 2. Proměnné a kolekce
####################################################
# Python má funkci print
print("Jsem 3. Python 3.")
# Proměnné není třeba deklarovat před přiřazením
# Konvence je používat male_pismo_s_podtrzitky
nazev_promenne = 5
nazev_promenne # => 5
# Přístup k předtím nepoužité proměnné vyvolá výjimku
# Odchytávání vyjímek - viz další kapitola
neznama_promenna # Vyhodí NameError
# Seznam se používá pro ukládání sekvencí
sez = []
# Lze ho rovnou naplnit
jiny_seznam = [4, 5, 6]
# Na konec seznamu se přidává pomocí append
sez.append(1) # sez je nyní [1]
sez.append(2) # sez je nyní [1, 2]
sez.append(4) # sez je nyní [1, 2, 4]
sez.append(3) # sez je nyní [1, 2, 4, 3]
# Z konce se odebírá se pomocí pop
sez.pop() # => 3 a sez je nyní [1, 2, 4]
# Vložme trojku zpátky
sez.append(3) # sez je nyní znovu [1, 2, 4, 3]
# Přístup k prvkům funguje jako v poli
sez[0] # => 1
# Mínus počítá odzadu (-1 je poslední prvek)
sez[-1] # => 3
# Přístup mimo seznam vyhodí IndexError
sez[4] # Vyhodí IndexError
# Pomocí řezů lze ze seznamu vybírat různé intervaly
# (pro matematiky: jedná se o uzavřený/otevřený interval)
sez[1:3] # => [2, 4]
# Odříznutí začátku
sez[2:] # => [4, 3]
# Odříznutí konce
sez[:3] # => [1, 2, 4]
# Vybrání každého druhého prvku
sez[::2] # =>[1, 4]
# Vrácení seznamu v opačném pořadí
sez[::-1] # => [3, 4, 2, 1]
# Lze použít jakoukoliv kombinaci parametrů pro vytvoření složitějšího řezu
# sez[zacatek:konec:krok]
# Odebírat prvky ze seznamu lze pomocí del
del sez[2] # sez je nyní [1, 2, 3]
# Seznamy můžete sčítat
# Hodnoty sez a jiny_seznam přitom nejsou změněny
sez + jiny_seznam # => [1, 2, 3, 4, 5, 6]
# Spojit seznamy lze pomocí extend
sez.extend(jiny_seznam) # sez je nyní [1, 2, 3, 4, 5, 6]
# Kontrola, jestli prvek v seznamu existuje, se provádí pomocí in
1 in sez # => True
# Délku seznamu lze zjistit pomocí len
len(sez) # => 6
# N-tice je jako seznam, ale je neměnná
ntice = (1, 2, 3)
ntice[0] # => 1
ntice[0] = 3 # Vyhodí TypeError
# S n-ticemi lze dělat většinu operací, jako se seznamy
len(ntice) # => 3
ntice + (4, 5, 6) # => (1, 2, 3, 4, 5, 6)
ntice[:2] # => (1, 2)
2 in ntice # => True
# N-tice (nebo seznamy) lze rozbalit do proměnných jedním přiřazením
a, b, c = (1, 2, 3) # a je nyní 1, b je nyní 2 a c je nyní 3
# N-tice jsou vytvářeny automaticky, když vynecháte závorky
d, e, f = 4, 5, 6
# Prohození proměnných je tak velmi snadné
e, d = d, e # d je nyní 5, e je nyní 4
# Slovníky ukládají klíče a hodnoty
prazdny_slovnik = {}
# Lze je také rovnou naplnit
slovnik = {"jedna": 1, "dva": 2, "tři": 3}
# Přistupovat k hodnotám lze pomocí []
slovnik["jedna"] # => 1
# Všechny klíče dostaneme pomocí keys() jako iterátor. Nyní ještě potřebujeme
# obalit volání v list(), abychom dostali seznam. To rozebereme později.
# Pozor, že jakékoliv pořadí klíčů není garantováno - může být různé.
list(slovnik.keys()) # => ["dva", "jedna", "tři"]
# Všechny hodnoty opět jako iterátor získáme pomocí values(). Opět tedy
# potřebujeme použít list(), abychom dostali seznam. Stejně jako
# v předchozím případě, pořadí není garantováno a může být různé
list(slovnik.values()) # => [3, 2, 1]
# Operátorem in se lze dotázat na přítomnost klíče
"jedna" in slovnik # => True
1 in slovnik # => False
# Přístup k neexistujícímu klíči vyhodí KeyError
slovnik["four"] # Vyhodí KeyError
# Metoda get() funguje podobně jako [], ale vrátí None místo vyhození KeyError
slovnik.get("jedna") # => 1
slovnik.get("čtyři") # => None
# Metodě get() lze předat i výchozí hodnotu místo None
slovnik.get("jedna", 4) # => 1
slovnik.get("čtyři", 4) # => 4
# metoda setdefault() vloží prvek do slovníku pouze pokud tam takový klíč není
slovnik.setdefault("pět", 5) # slovnik["pět"] je nastaven na 5
slovnik.setdefault("pět", 6) # slovnik["pět"] je pořád 5
# Přidání nové hodnoty do slovníku
slovnik["čtyři"] = 4
# Hromadně aktualizovat nebo přidat data lze pomocí update(), parametrem je opět slovník
slovnik.update({"čtyři": 4}) # slovnik je nyní {"jedna": 1, "dva": 2, "tři": 3, "čtyři": 4, "pět": 5}
# Odebírat ze slovníku dle klíče lze pomocí del
del slovnik["jedna"] # odebere klíč "jedna" ze slovnik
# Množiny ukládají ... překvapivě množiny
prazdna_mnozina = set()
# Také je lze rovnou naplnit. A ano, budou se vám plést se slovníky. Bohužel.
mnozina = {1, 1, 2, 2, 3, 4} # mnozina je nyní {1, 2, 3, 4}
# Přidání položky do množiny
mnozina.add(5) # mnozina je nyní {1, 2, 3, 4, 5}
# Průnik lze udělat pomocí operátoru &
jina_mnozina = {3, 4, 5, 6}
mnozina & jina_mnozina # => {3, 4, 5}
# Sjednocení pomocí operátoru |
mnozina | jina_mnozina # => {1, 2, 3, 4, 5, 6}
# Rozdíl pomocí operátoru -
{1, 2, 3, 4} - {2, 3, 5} # => {1, 4}
# Operátorem in se lze dotázat na přítomnost prvku v množině
2 in mnozina # => True
10 in mnozina # => False
####################################################
## 3. Řízení toku a iterace
####################################################
# Let's just make a variable
some_var = 5
# Here is an if statement. Indentation is significant in python!
# prints "some_var is smaller than 10"
if some_var > 10:
print("some_var is totally bigger than 10.")
elif some_var < 10: # This elif clause is optional.
print("some_var is smaller than 10.")
else: # This is optional too.
print("some_var is indeed 10.")
"""
For loops iterate over lists
prints:
dog is a mammal
cat is a mammal
mouse is a mammal
"""
for animal in ["dog", "cat", "mouse"]:
# You can use format() to interpolate formatted strings
print("{} is a mammal".format(animal))
"""
"range(number)" returns an iterable of numbers
from zero to the given number
prints:
0
1
2
3
"""
for i in range(4):
print(i)
"""
"range(lower, upper)" returns an iterable of numbers
from the lower number to the upper number
prints:
4
5
6
7
"""
for i in range(4, 8):
print(i)
"""
While loops go until a condition is no longer met.
prints:
0
1
2
3
"""
x = 0
while x < 4:
print(x)
x += 1 # Shorthand for x = x + 1
# Handle exceptions with a try/except block
try:
# Use "raise" to raise an error
raise IndexError("This is an index error")
except IndexError as e:
pass # Pass is just a no-op. Usually you would do recovery here.
except (TypeError, NameError):
pass # Multiple exceptions can be handled together, if required.
else: # Optional clause to the try/except block. Must follow all except blocks
print("All good!") # Runs only if the code in try raises no exceptions
finally: # Execute under all circumstances
print("We can clean up resources here")
# Instead of try/finally to cleanup resources you can use a with statement
with open("myfile.txt") as f:
for line in f:
print(line)
# Python offers a fundamental abstraction called the Iterable.
# An iterable is an object that can be treated as a sequence.
# The object returned the range function, is an iterable.
slovnik = {"one": 1, "two": 2, "three": 3}
our_iterable = slovnik.keys()
print(our_iterable) # => range(1,10). This is an object that implements our Iterable interface
# We can loop over it.
for i in our_iterable:
print(i) # Prints one, two, three
# However we cannot address elements by index.
our_iterable[1] # Raises a TypeError
# An iterable is an object that knows how to create an iterator.
our_iterator = iter(our_iterable)
# Our iterator is an object that can remember the state as we traverse through it.
# We get the next object with "next()".
next(our_iterator) # => "one"
# It maintains state as we iterate.
next(our_iterator) # => "two"
next(our_iterator) # => "three"
# After the iterator has returned all of its data, it gives you a StopIterator Exception
next(our_iterator) # Raises StopIteration
# You can grab all the elements of an iterator by calling list() on it.
list(slovnik.keys()) # => Returns ["one", "two", "three"]
####################################################
## 4. Functions
####################################################
# Use "def" to create new functions
def add(x, y):
print("x is {} and y is {}".format(x, y))
return x + y # Return values with a return statement
# Calling functions with parameters
add(5, 6) # => prints out "x is 5 and y is 6" and returns 11
# Another way to call functions is with keyword arguments
add(y=6, x=5) # Keyword arguments can arrive in any order.
# You can define functions that take a variable number of
# positional arguments
def varargs(*args):
return args
varargs(1, 2, 3) # => (1, 2, 3)
# You can define functions that take a variable number of
# keyword arguments, as well
def keyword_args(**kwargs):
return kwargs
# Let's call it to see what happens
keyword_args(big="foot", loch="ness") # => {"big": "foot", "loch": "ness"}
# You can do both at once, if you like
def all_the_args(*args, **kwargs):
print(args)
print(kwargs)
"""
all_the_args(1, 2, a=3, b=4) prints:
(1, 2)
{"a": 3, "b": 4}
"""
# When calling functions, you can do the opposite of args/kwargs!
# Use * to expand tuples and use ** to expand kwargs.
args = (1, 2, 3, 4)
kwargs = {"a": 3, "b": 4}
all_the_args(*args) # equivalent to foo(1, 2, 3, 4)
all_the_args(**kwargs) # equivalent to foo(a=3, b=4)
all_the_args(*args, **kwargs) # equivalent to foo(1, 2, 3, 4, a=3, b=4)
# Function Scope
x = 5
def setX(num):
# Local var x not the same as global variable x
x = num # => 43
print (x) # => 43
def setGlobalX(num):
global x
print (x) # => 5
x = num # global var x is now set to 6
print (x) # => 6
setX(43)
setGlobalX(6)
# Python has first class functions
def create_adder(x):
def adder(y):
return x + y
return adder
add_10 = create_adder(10)
add_10(3) # => 13
# There are also anonymous functions
(lambda x: x > 2)(3) # => True
# TODO - Fix for iterables
# There are built-in higher order functions
map(add_10, [1, 2, 3]) # => [11, 12, 13]
filter(lambda x: x > 5, [3, 4, 5, 6, 7]) # => [6, 7]
# We can use list comprehensions for nice maps and filters
# List comprehension stores the output as a list which can itself be a nested list
[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. Classes
####################################################
# We subclass from object to get a class.
class Human(object):
# A class attribute. It is shared by all instances of this class
species = "H. sapiens"
# Basic initializer, this is called when this class is instantiated.
# Note that the double leading and trailing underscores denote objects
# or attributes that are used by python but that live in user-controlled
# namespaces. Methods(or objects or attributes) like: __init__, __str__,
# __repr__ etc. are called magic methods (or sometimes called dunder methods)
# You should not invent such names on your own.
def __init__(self, name):
# Assign the argument to the instance's name attribute
self.name = name
# An instance method. All methods take "self" as the first argument
def say(self, msg):
return "{name}: {message}".format(name=self.name, message=msg)
# A class method is shared among all instances
# They are called with the calling class as the first argument
@classmethod
def get_species(cls):
return cls.species
# A static method is called without a class or instance reference
@staticmethod
def grunt():
return "*grunt*"
# Instantiate a class
i = Human(name="Ian")
print(i.say("hi")) # prints out "Ian: hi"
j = Human("Joel")
print(j.say("hello")) # prints out "Joel: hello"
# Call our class method
i.get_species() # => "H. sapiens"
# Change the shared attribute
Human.species = "H. neanderthalensis"
i.get_species() # => "H. neanderthalensis"
j.get_species() # => "H. neanderthalensis"
# Call the static method
Human.grunt() # => "*grunt*"
####################################################
## 6. Modules
####################################################
# You can import modules
import math
print(math.sqrt(16)) # => 4
# You can get specific functions from a module
from math import ceil, floor
print(ceil(3.7)) # => 4.0
print(floor(3.7)) # => 3.0
# You can import all functions from a module.
# Warning: this is not recommended
from math import *
# You can shorten module names
import math as m
math.sqrt(16) == m.sqrt(16) # => True
# Python modules are just ordinary python files. You
# can write your own, and import them. The name of the
# module is the same as the name of the file.
# You can find out which functions and attributes
# defines a module.
import math
dir(math)
####################################################
## 7. Advanced
####################################################
# Generators help you make lazy code
def double_numbers(iterable):
for i in iterable:
yield i + i
# A generator creates values on the fly.
# Instead of generating and returning all values at once it creates one in each
# iteration. This means values bigger than 15 wont be processed in
# double_numbers.
# Note range is a generator too. Creating a list 1-900000000 would take lot of
# time to be made
# We use a trailing underscore in variable names when we want to use a name that
# would normally collide with a python keyword
range_ = range(1, 900000000)
# will double all numbers until a result >=30 found
for i in double_numbers(range_):
print(i)
if i >= 30:
break
# Decorators
# in this example beg wraps say
# Beg will call say. If say_please is True then it will change the returned
# message
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, "Please! I am poor :(")
return msg
return wrapper
@beg
def say(say_please=False):
msg = "Can you buy me a beer?"
return msg, say_please
print(say()) # Can you buy me a beer?
print(say(say_please=True)) # Can you buy me a beer? Please! I am poor :(
```
## Ready For More?
### Free Online
* [Automate the Boring Stuff with Python](https://automatetheboringstuff.com)
* [Learn Python The Hard Way](http://learnpythonthehardway.org/book/)
* [Dive Into Python](http://www.diveintopython.net/)
* [Ideas for Python Projects](http://pythonpracticeprojects.com)
* [The Official Docs](http://docs.python.org/3/)
* [Hitchhiker's Guide to Python](http://docs.python-guide.org/en/latest/)
* [A Crash Course in Python for Scientists](http://nbviewer.ipython.org/5920182)
* [Python Course](http://www.python-course.eu/index.php)
* [First Steps With Python](https://realpython.com/learn/python-first-steps/)
### Dead Tree
* [Programming Python](http://www.amazon.com/gp/product/0596158106/ref=as_li_qf_sp_asin_tl?ie=UTF8&camp=1789&creative=9325&creativeASIN=0596158106&linkCode=as2&tag=homebits04-20)
* [Dive Into Python](http://www.amazon.com/gp/product/1441413022/ref=as_li_tf_tl?ie=UTF8&camp=1789&creative=9325&creativeASIN=1441413022&linkCode=as2&tag=homebits04-20)
* [Python Essential Reference](http://www.amazon.com/gp/product/0672329786/ref=as_li_tf_tl?ie=UTF8&camp=1789&creative=9325&creativeASIN=0672329786&linkCode=as2&tag=homebits04-20)
Reference in New Issue View Git Blame Copy Permalink