Числа в python

Содержание

• ;
• • ;
  • ;
  • ;
  • ;
  • ;
  • ;

• ;
• ;
• ;
• ;
• ;

В Python операторы — это специальные символы, которые обозначают, что должны выполняться какие-то вычисления. Значения, на которые действует оператор, называются операндами.
Например:

>>> a = 10
>>> b = 20
>>> a + b
30

В этом случае лператор складывает значения операндов и . Операндом может быть буквальное значение или переменная, которая ссылается на объект:

>>> a = 10
>>> b = 20
>>> a + b - 5
25

Такая последовательность операндов, разделенных знаками операций, как , называется арифметическим выражением. Python поддерживает множество операторов для объединения объектов данных в выражения. Они показаны ниже.

Сложные числа

Python – один из немногих языков программирования, который обеспечивает встроенную поддержку комплексных чисел. Хотя комплексные числа не часто возникают за пределами области научных вычислений и компьютерной графики, поддержка их Python является одной из его сильных сторон.

Если вы когда-либо проходили курс предварительного вычисления или математической алгебры более высокого уровня, то, возможно, помните, что комплексное число – это число с двумя различными компонентами: действительной и мнимой частью.

Чтобы создать комплексное число в Python, вы просто пишете действительную часть, затем знак плюс, затем мнимую часть с буквой в конце:

Когда вы проверите значение , вы заметите, что Python заключает число в круглые скобки:

Это соглашение помогает избежать путаницы, связанной с тем, что отображаемый результат может представлять собой строку или математическое выражение.

Мнимые числа имеют два свойства, и , которые возвращают действительную и мнимую составляющие числа соответственно:

Обратите внимание, что Python возвращает как действительные, так и мнимые компоненты как числа с плавающей запятой, даже если они были указаны как целые числа. У комплексных чисел также есть метод , который возвращает комплексное сопряжение числа:

У комплексных чисел также есть метод , который возвращает комплексное сопряжение числа:

Для любого комплексного числа его сопряжение – это комплексное число с одинаковой действительной и мнимой частью, одинаковое по модулю, но с противоположным знаком. Итак, в этом случае комплексное сопряжение равно .

За исключением оператора floor division (), все арифметические операторы, которые работают с числами с плавающей запятой и целыми числами, также будут работать с комплексными числами. Поскольку это не углубленное изучение математики, мы не будем обсуждать механику сложной арифметики. Вместо этого вот несколько примеров использования комплексных чисел с арифметическими операторами:

Интересно, хотя и не удивительно с математической точки зрения, объекты и также имеют свойства и , а также метод :

Для чисел с плавающей запятой и целых чисел и всегда возвращают само число, а всегда возвращает 0. Однако следует отметить, что и возвращают целое число, если является целым числом и число с плавающей запятой, если – число с плавающей точкой.

Теперь, когда вы познакомились с основами комплексных чисел, вы можете задаться вопросом, когда вам когда-нибудь понадобится их использовать. Если вы изучаете Python для веб-разработки, анализа данных или программирования общего назначения, правда в том, что вам никогда не придется использовать комплексные числа.

С другой стороны, комплексные числа важны в таких областях, как научные вычисления и компьютерная графика. Если вы когда-либо работали в этих областях, вам может пригодиться встроенная в Python поддержка комплексных чисел.

Типы чисел в Python.

В Python числа делятся на несколько категорий в соответствии со способом их использования. Основные это целые числа (int) и вещественные (float) или числа с плавающей точкой. Чтобы узнать к какому типу относится число или переменная, можно воспользоваться встроенной функцией type(). Запустите командную строку и активируйте Python. В скобках введите число или переменную, чтобы узнать ее тип.

>>> type(5)                                                                  <class ‘int’>

>>> type(12.5)<class ‘float’>

>>> x = 10
>>> type(x)<class ‘int’>

Значение 12,5 является числом с плавающей точкой, поэтому Python выводит строку float. Переменная x содержит целое число 10, поэтому Python выводит тип int (сокращение от integer). 

Операторы присваивания Python

Оператор «=» присваивает значение, расположенное справа, переменной слева. Например, v = 23 присваивает значение числа 23 переменной v.

В программировании часто используют составные операторы присваивания. Они соединяют арифметический оператор с оператором «=». Поэтому для сложения мы используем оператор «+» с оператором «=», чтобы получить составной оператор «+=». Пример:

w = 5
w += 1
print(w)

Вывод

6

Сначала мы задаём переменной  значение . Затем используем составной оператор присваивания , чтобы прибавить число справа, к переменной, расположенной слева, и присвоить результат переменной .

Составные операторы присваивания часто используются в циклах for:

for x in range (0, 7):
    x *= 2
    print(x)

Вывод

0
2
4
6
8
10
12

При помощи for можно автоматизировать процесс использования оператора «. Он умножает переменную на число , а затем присваивает полученный результат переменной  для следующей итерации цикла.

В Python предусмотрен составной оператор присваивания для каждой арифметической операции:

y += 1          # добавить число и присвоить результат
y -= 1          # отнять число и присвоить результат
y *= 2          # умножить на число и присвоить результат
y /= 3          # разделить на число и присвоить результат
y // = 5        # разделить без остатка на число и присвоить результат
y **= 2         # возвести в степень и присвоить результат
y %= 3          # вернуть остаток от деления и присвоить результат

Составные операторы присваивания полезны в тех случаях, когда переменная должна увеличиваться или уменьшаться с помощью инкремента. А также когда необходимо автоматизировать некоторый процесс в создаваемой программе.

Bintrees

Так есть же модуль bintrees! Это же то, что нам нужно? И да, и нет. Его разработка была приостановлена в 2020 году со словами .

Пакет предлагает нам несколько структур. К сожалению, ни одна из них не поддерживает операции и подобные, так что эти струкруты являются аналогами . Посмотрим же, на что они способны:

Название говорит само за себя, — красно-чёрное дерево, — несбалансированное двоичное дерево, префикс означает реализацию на (соответственно, необходимо наличие , если используется на Windows).

Задача	AVLTree	FastAVLTree	RBTree	FastRBTree	BinaryTree	FastBinaryTree
Добавление	21.946	2.285	20.486	2.373	11.054	2.266
Проверка на наличие	5.86	2.821	6.172	2.802	6.775	3.018
Цикл по всем элементам	0.935	0.297	0.972	0.302	0.985	0.295
Удаление	12.835	1.509	25.803	1.895	7.903	1.588

Результаты тестирования отчётливо показывают нам, почему использовать деревья поиска на Python — плохая идея в плане производительности. А вот в интеграции с всё становится намного лучше.

Оказывается, эта структура и очень похожи по производительности. Все 3 Fast версии структур достаточно близки, поэтому будем считать, что оттуда мы используем .

Задача	SortedSet	FastAVLTree
Добавление	3.924	2.285
Проверка на наличие	1.198	2.821
Цикл по всем элементам	0.162	0.297
Получение индексов	3.959	n/a
Получение значений по индексам	4.909	n/a
Удаление	2.933	1.509

Как мы видим, AVL в полтора раза быстрее в скорости добавления элементов и почти в 2 раза быстрее в операциях удаления. Но он в те же 2 раза медленнее в проверке на наличие и цикле по всем элементам. К тому же не стоит забывать, что 2 операции он выполнять не умеет, то есть не является тем , что мы ищем.

Использование:

Как будем тестировать скорость работы структур данных

Для оценки времени работы я написал программу, которая будет выполнять последовательно несколько типов операций:

1. Добавление в множество миллиона случайных чисел (при данном сиде среди них будет 999’936 различных)
2. Проверка миллиона случайных чисел на присутствие в множестве
3. Прохождение циклом по всем элементам в порядке возрастания
4. В случайном порядке для каждого элемента массива узнать его индекс (а, соответственно, и количество элементов, меньше данного)
5. Получение значения i-того по возрастанию элемента для миллиона случайных индексов
6. Удаление всех элементов множества в случайном порядке

Битовые операторы

На практике, используются довольно редко. Но применяются. И знать их тоже надо. 

Для начала надо раскрыть, что такое побитовые операции в целом. Они выполняются над разрядами числа по специальным формулам, каждая из которых зависит от операторов.

Поэтому важно рассмотреть их более подробно. Бинарное И (&)

Полный аналог оператора and, только который работает с битами. Точно так же, как и любой другой битовый оператор, он выполняет операции с каждой парой битов по отдельности, осуществляя с ними действия в соответствии с этой таблицей

Бинарное И (&). Полный аналог оператора and, только который работает с битами. Точно так же, как и любой другой битовый оператор, он выполняет операции с каждой парой битов по отдельности, осуществляя с ними действия в соответствии с этой таблицей.

0 & 0 = 0

0 & 1 = 0

1 & 0 = 0

1 & 1 = 1

То есть, если первый бит в первой последовательности будет 0 и во второй последовательности битов первый бит будет 0, то после выполнения этой операции получится значение 0. 

Точно так же и с каждым последующим битом. Предположим, у нас есть две последовательности:

00100101

00111010

После того, как каждая из этих последовательностей битов будет обработана оператором, получится следующая последовательность:

00100000

Естественно, передавать значения можно и в десятичной форме. В таком случае они будут преобразованы в двоичную и выполнены соответствующие вычисления. А потом они снова будут преобразованы в десятичную систему. 

Например, если выполнить побитовое «И» с числами 2 и 3, то получится две последовательности битов в двоичной форме:

10

11

Если сопоставить с таблицей выше, то после побитового И будет выдан следующий результат:

10.

То есть, на вывод уйдет цифра 2, поскольку после выполнения операции побитового И 1 и 1 дали 1, а 0 и 1 дали 0. В результате, получилось значение 10, что соответствует 2.

По аналогичному принципу работают и другие бинарные операторы.

Бинарное ИЛИ (|). Соответствует побитовой операции or. 

Общая таблица сопоставления битов с использованием этого оператора следующая.

0 | 0 = 0

0 | 1 = 1

1 | 0 = 1

1 | 1 = 1

То есть, если ввести такую строку кода, получится на выходе 3.

>>> 2|3

Почему? Потому что эти две десятичные цифры переводятся в следующие две последовательности.

10

11

1 на 1 дает 1, и 0 на 1 дает 1. Соответственно, получилось число 11 в двоичной форме, что соответствует 3 в десятичной. Поэтому такой вывод.

Бинарное ИЛИ НЕТ (^). С помощью этой функции выполняется исключающее между двумя операндами, переведенными в двоичную форму. Сопоставление осуществляется по таким правилам.

0 ^ 0 = 0

0 ^ 1 = 1

1 ^ 0 = 1

1 ^ 1 = 0

Таким образом, если выполнить соответствующую операцию с теми же самыми числами, то получится в результате 1. Ведь цифра 2 у нас 10, а 11 – это 3. Таким образом, если сопоставить разряды по правилам, получится в итоге 01.

>>> 2^3

10

11

––

01

Инвертирующий оператор. С его помощью пользователь может инвертировать 0 в 1 и наоборот.

Например, если применить его к 2, то получится в результате -3. Почему? Потому что в двоичном формате цифра 2 – это 00000010. Если же ее инвертировать, то получится 11111101, что соответствует двоичной -3. Таким образом, получится в итоге обычная 2. 

Естественно, работает все и абсолютно наоборот. Ведь если 11111101 заменить на противоположные значения, то получится на выходе та же цифра 3.

Бинарный сдвиг влево и вправо. Осуществляет сдвиг левого оператора на ту позицию, которая есть справа. Например, если попробовать сдвинуть вправо бинарную 3 (то есть, 11) на два положения влево, то в результате получится число 00, поскольку единицы ушли за пределы разряда.

И такой принцип дальше. То есть, первый операнд – это то число, сдвиг которого надо осуществить. Второй же операнд – количество бит, на которое необходимо его выполнить.

Пример.

>>> 3>>2

>>> 3>>1

Операции со строками

Строки в Python неизменяемые, вы не можете изменить один из символов строки. Любое изменение содержимого требует создания новой копии. Откройте интерпретатор и выполняйте перечисленные ниже примеры, для того чтобы лучше усвоить все написанное:

3. Объединение с преобразованием

Вы можете объединить строку с числом или логическим значением. Но для этого нужно использовать преобразование. Для этого существует функция str():

4. Поиск подстроки

Вы можете найти символ или подстроку с помощью метода find:

Этот метод выводит позицию первого вхождения подстроки losst.ru если она будет найдена, если ничего не найдено, то возвращается значение -1. Функция начинает поиск с  первого символа, но вы можете начать с энного, например, 26:

В этом варианте функция вернет -1, поскольку строка не была найдена.

5. Получение подстроки

Мы получили позицию подстроки, которую ищем, а теперь как получить саму подстроку и то, что после нее? Для этого используйте такой синтаксис , просто укажите два числа или только первое:

Первая строка выведет подстроку от первого до второго символа, вторая — от второго и до конца

Обратите внимание, что отсчет начинается с нуля. Чтобы выполнять отсчет в обратном порядке, используйте отрицательное число

Вы можете заменить часть строки с помощью метода replace:

Если вхождений много, то можно заменить только первое:

7. Очистка строк

Вы можете удалить лишние пробелы с помощью функции strip:

Также можно удалить лишние пробелы только справа rstrip или только слева — lstrip.

Для изменения регистра символов существуют специальные функции:

9. Конвертирование строк

Есть несколько функций для конвертирования строки в различные числовые типы, это int(), float() , long() и другие. Функция int() преобразует в целое, а float() в число с плавающей точкой:

10. Длина строк

Вы можете использовать функции min(), max(), len() для расчета количества символов в строке:

Первая показывает минимальный размер символа, вторая — максимальный, а третья — общую длину строки.

11. Перебор строки

Вы можете получить доступ к каждому символу строки отдельно с помощью цикла for:

Для ограничения цикла мы использовали функцию len()

Обратите внимание на отступ. Программирование на python основывается на этом, здесь нет скобок для организации блоков, только отступы

Список

Список (list) представляет тип данных, который хранит набор или последовательность элементов. Для создания списка в квадратных скобках через запятую перечисляются все его элементы.

Создание пустого списка

numbers = [] 

Создание списка чисел:

numbers =  # имя списка numbers, он содержит 5 элементов

Создание списка слов:

words =  # имя списка words, он  содержит 4 элемента

Создание списка из элементов разного типа

listNum =  # имя списка listNum,    список     содержит целые числа и строки

Для управления элементами списки имеют целый ряд методов. Некоторые из них:

append(item): добавляет элемент item в конец списка

insert(index, item): добавляет элемент item в список по индексу index

remove(item): удаляет элемент item. Удаляется только первое вхождение элемента. Если элемент не найден, генерирует исключение ValueError

clear(): удаление всех элементов из списка

index(item): возвращает индекс элемента item. Если элемент не найден, генерирует исключение ValueError

pop(): удаляет и возвращает элемент по индексу index. Если индекс не передан, то просто удаляет последний элемент.

count(item): возвращает количество вхождений элемента item в список

sort(): сортирует элементы. По умолчанию сортирует по возрастанию. Но с помощью параметра key мы можем передать функцию сортировки.

reverse(): расставляет все элементы в списке в обратном порядке

Кроме того, Python предоставляет ряд встроенных функций для работы со списками:

len(list): возвращает длину списка

sorted(list, ): возвращает отсортированный список

min(list): возвращает наименьший элемент списка

Целые числа и числа с плавающей запятой

Python имеет три встроенных числовых типа данных: целые числа, числа с плавающей запятой и комплексные числа. В этом разделе вы узнаете о целых числах и числах с плавающей запятой, которые являются двумя наиболее часто используемыми типами чисел. Вы узнаете о комплексных числах в следующем разделе.

Целые числа

Целое число – это целое число без десятичных знаков. Например, 1 – целое число, а 1.0 – нет. Имя для целочисленного типа данных – , которое вы можете увидеть с помощью :

Вы можете создать целое число, набрав желаемое число. Например, следующее присваивает переменной целое число 25:

Когда вы создаете такое целое число, значение 25 называется целочисленным литералом, потому что целое число буквально вводится в код.

Возможно, вы уже знакомы с тем, как преобразовать строку, содержащую целое число, в число с помощью . Например, следующее преобразует строку «25» в целое число 25:

не является целочисленным литералом, потому что целое значение создается из строки.

Когда вы пишете большие числа от руки, вы обычно группируете цифры в группы по три, разделенные запятой или десятичной точкой. Число 1000000 читать намного легче, чем число 1000000.

В Python нельзя использовать запятые для группировки цифр в целочисленных литералах, но можно использовать символы подчеркивания (_). Оба следующих способа являются допустимыми способами представления числа один миллион как целочисленного литерала:

Нет предела тому, насколько большим может быть целое число, что может быть удивительно, учитывая, что компьютеры имеют конечный объем памяти. Попробуйте ввести наибольшее число, которое вы можете придумать, в интерактивном окне IDLE. Python справится с этим без проблем!

Числа с плавающей запятой

Число с плавающей запятой(floating-point number) или сокращенно с плавающей запятой(float) – это число с десятичной запятой. 1.0 – это число с плавающей запятой, как и -2.75. Имя типа данных с плавающей запятой – float:

Как и целые числа, числа с плавающей запятой можно создавать из литералов с плавающей запятой(floating-point literals) или путем преобразования строки в число с плавающей запятой с помощью функции :

Есть три способа представить литерал с плавающей запятой. Каждое из следующих действий создает литерал с плавающей запятой со значением один миллион:

Первые два способа аналогичны двум методам создания целочисленных литералов. Третий подход использует нотацию E для создания литерала с плавающей запятой.

Чтобы написать литерал с плавающей запятой в нотации E, введите число, за которым следует буква e, а затем другое число. Python берет число слева от e и умножает его на 10, возведенное в степень числа после e. Итак, эквивалентно 1 × 10⁶.

Python также использует нотацию E для отображения больших чисел с плавающей запятой:

Число с плавающей запятой 200000000000000000.0 отображается как . Знак указывает, что показатель степени является положительным числом. Вы также можете использовать отрицательные числа в качестве показателя степени:

Литерал интерпретируется как в степени , что составляет 1/10000 или 0,0001.

В отличие от целых чисел, числа с плавающей запятой имеют максимальный размер. Максимальное число с плавающей запятой зависит от вашей системы, но что-то вроде должно выходить за рамки возможностей большинства машин. составляет 2 × 10⁴⁰⁰, что намного больше, чем общее количество атомов во Вселенной!

Когда вы достигнете максимального числа с плавающей запятой, Python вернет специальное значение с плавающей запятой, :

означает бесконечность, и это просто означает, что число, которое вы пытались создать, превышает максимальное значение с плавающей запятой, разрешенное на вашем компьютере. Тип по-прежнему :

Python также использует , что означает отрицательную бесконечность и представляет собой отрицательное число с плавающей запятой, которое превышает минимальное число с плавающей запятой, разрешенное на вашем компьютере:

Вы, вероятно, не будете часто сталкиваться с и как программист, если только вы не будете регулярно работать с очень большими числами.

Умножение и деление

Операции умножения и деления, как сложение и вычитание, выполняются в Python так же, как в обычной математике. Для умножения Python использует *, для деления – /.

Например:

При делении в Python 3 частное всегда возвращается в виде числа с плавающей точкой, даже если вы делите целые числа:

Это одно из главных различий между Python 2 и Python 3. Python 3 возвращает дробный результат, потому при делении 11 на 2 вы получите 5.5. В Python 2 деление привязано к типам данных, потому при делении целого числа невозможно получить число с плавающей точкой; поэтому при делении 11 на 2 Python 2 возвращает 5.

Когда числа по обе стороны символа деления являются целыми, выполняется деление floor, то есть, для фактора х Python 2 возвращает наибольшее целое число меньше или равное х. К примеру, при делении 5 / 2 таким числом будет 2.

Чтобы выполнить деление floor и получить только целую часть числа, Python 3 использует оператор //. К примеру, разделив 100//40, вы получите 2.

Стандартный Set

В языке Python есть стандартная стукрура set, реализованная с помощью хэш-таблиц. Такую структуру обычно называют . Данный метод работает так: каждый элемент присваивается какому-то классу элементов (например, класс элементов, имеющих одинаковый остаток от деления на модуль). Все элементы каждого класса хранятся в отдельном списке. В таком случае мы заранее знаем, в каком списке должен находиться элемент, и можем за короткое время выполнить необходимые операции. Равновероятность каждого остатка от деления случайного числа на модуль позволяет сказать, что к каждому классу элементов будет относиться в среднем элементов.

Но хэш-таблица не позволяет выполнить операцию или подобные, поэтому придётся использовать другие структуры данных.

Деление с остатком Python

Оператор % используется для деления по модулю, и возвращает остаток от деления, а не частное. Это полезно, например, для нахождения множителей числа.

Деление по модулю Python (с остатком) — пример:

o = 85
p = 15
print(o % p)

Вывод

10

В этом примере 85 делится на 15. Результат – 5 с остатком 10. Значение  выводится, поскольку оператор возвращает остаток от деления.

Если мы используем два числа с плавающей точкой для деления по модулю, число с плавающей точкой будет возвращено в качестве остатка:

q = 36.0
r = 6.0
print(o % p)

Вывод

0.0

В приведенном выше примере 36.0 делится на 6.0 без остатка, поэтому возвращается значение 0.0.

Немного теории:

Объекты это представление предметов из реальной жизни, например машин, собак, велосипедов. У объектов есть две основных характеристики: данные и поведение.

У машин есть данные, например количество колёс или сидячих мест. Также у них есть поведение: они могут разгоняться, останавливаться, показывать оставшееся количество топлива и другое.

В объектно-ориентированном программировании мы идентифицируем данные как атрибуты, а поведение как методы. Ещё раз:

Данные → Атрибуты; Поведение → Методы

Класс это как чертёж, из которого создаются уникальные объекты. В реальном мире есть множество объектов с похожими характеристиками. Например, машины. Все они имеют какую-то марку или модель(точно так же как и двигатель, колёса, двери и так далее). Каждая машина была построена из похожего набора чертежей и деталей.

Активировать объектно-ориентированный режим Python

Python, как объектно-ориентированный язык программирования, имеет следующие концепции: классы и объекты.

Класс — это чертёж, модель для его объектов.

Ещё раз, класс — это просто модель, или способ для определения атрибутов и поведения(о которых мы говорили в теории выше). Например, класс машины будет иметь свои собственные атрибуты, которые определяют какие объекты являются машинами. Количество колёс, тип топлива, количество сидячих мест и максимальная скорость — всё это является атрибутами машин.

Держа это в уме, давайте посмотрим на синтаксис Python для классов:

Мы определяем классы class-блоком и на этом всё. Легко, не так ли?

Объекты это экземпляры классов. Мы создаём экземпляр тогда, когда даём классу имя.

Здесь car это объект(экземпляр) класса Vehicle.

Помните, что наш класс машин имеет следующие атрибуты: количество колёс, тип топлива, количество сидячих мест и максимальная скорость. Мы задаём все атрибуты когда создаём объект машины. В коде ниже, мы описываем наш класс таким образом, чтобы он принимал данные в тот момент, когда его инициализируют:

Мы используем метод init. Мы называем этот конструктор-методом. Таким образом, когда мы создаём объект машины, мы можем ещё и определить его атрибуты. Представьте, что нам нравится модель Tesla S и мы хотим создать её как наш объект. У неё есть четыре колеса, она работает на электрической энергии, есть пять сидячих мест и максимальная скорость составляет 250 км/ч. Давайте создадим такой объект:

Четыре колеса + электрический “вид топлива” + пять сидений + 250 км/ч как максимальная скорость.

Все атрибуты заданы. Но как нам теперь получить доступ к значениям этих атрибутов? Мы посылаем объекту сообщению с запросом атрибутов. Мы называем это метод. Это поведение объекта. Давайте воплотим эту идею:

Это реализация двух методов: number_of_wheels и set_number_of_wheels. Мы называем их получатель и установщик. Потому что получатель принимает значение атрибута, а установщик задаёт ему новое значение.

В Python мы можем реализовать это используя @property для описания получателя и установщика. Посмотрим на это в коде:

Далее мы можем использовать методы как атрибуты:

Это немного отличается от описания методов. Эти методы работают как атрибуты. Например, когда мы задаём количество колёс, то не применяем два как параметр, а устанавливаем значение двойки для number_of_wheels. Это один из способ написать получать и установщик в Python.

Ещё мы можем использовать методы для других вещей, например создать метод “make_noise”(пошуметь).

Давайте посмотрим:

Когда мы вызовем этот метод, он просто вернётся строку “VRRRRUUUUM”.

Умножение и деление в питоне

Оператор, которые мы будем использовать в Python для умножения «*», а для деления «/». Пример умножения двух чисел с плавающей точкой в Python:

k = 100.1
l = 10.1
print(k * l)

Вывод

1011.0099999999999

Когда вы выполняете деление в Python 3, частное всегда будет числом с плавающей точкой, даже если вы используете два целых числа:

m = 80
n = 5
print(m / n)

Вывод

16.0

Это одно из наиболее существенных отличий Python 2 от Python 3. В Python 3 результатом будет дробное число. Поэтому, когда вы используете оператора «/» для деления 11 на 2, возвращено будет 5.5. В Python 2 возвращаемое значение деления 11 / 2 было 5.

В Python 2 оператор «/» выполняет целочисленное деление, где частное x, а возвращаемое число – это наибольшее целое число, меньшее или равное x. Если вы выполните пример, приведённый выше, в Python 2, то получите 16 без десятичной точки.

Целочисленное деление python 3 использует оператор «//». Выражение 100 // 40 вернёт значение 2.

Округление десятичного числа

При работе с десятичными числами важно иметь возможность быстро округлить его до N знаков после запятой. Строенная функция round() выполняет эту задачу

При этом ей необходимо два числа: A – число, которое нужно округлить, B – количество знаков после запятой.

Например:

Попробуйте написать простую программу, которая будет подсчитывать чаевые. К примеру, три человека хотят разделить счет в ресторане в $87.93 и оставить 20%  чаевых.

В результате получилось число с большим количеством десятичных знаков. Функция round() округлила его до двух знаков после запятой.

Чтобы округлить десятичное число до целого числа, задайте 0 в качестве второго параметра (в данном случае тип данных не преобразуется, после запятой будет 0):

Функция round() может работать и с целыми числами. Если в качестве первого параметра задано целое число, в результате функция также вернёт целое число.

Унарные арифметические операции Python

Унарное математическое выражение состоит из одного элемента. Знаки плюса и минуса в питоне могут быть использованы как единичный оператор, чтобы вернуть тождественное значение (+) или сменить знак числа (-).

Знак плюса означает тождественное значение. Мы можем использовать его с положительными значениями:

i = 3.3
print(+i)

Вывод

3.3

Когда мы используем знак плюса с отрицательным значением, он также вернёт значение тождественное данному. В этом случае он вернёт отрицательное значение:

j = -19
print(+j)

Вывод

-19

При использовании с отрицательным значением знак плюса возвращает то же отрицательное значение.

Минус (в отличие от знака плюса) изменяет знак числа. Поэтому при передаче положительного числа мы получим отрицательное значение:

i = 3.3
print(-i)

Вывод

-3.3

А когда мы используем минус в качестве унарного оператора с отрицательным значением, будет возвращено положительное число:

j = -19
print(-j)

Вывод

19

Унарные арифметические операторы возвращают тождественное значение в случае с +i, или противоположное по знаку число в случае с -i.

Менеджеры контекста

PEP 343

• Определяет, что должен сделать менеджер контекста в начале блока, созданного оператором . Заметьте, что возвращаемое значение и есть то значение, с которым производится работа внутри .

• Определяет действия менеджера контекста после того, как блок будет выполнен (или прерван во время работы). Может использоваться для контроллирования исключений, чистки, любых действий которые должны быть выполнены незамедлительно после блока внутри with. Если блок выполнен успешно, , , и будут установлены в . В другом случае вы сами выбираете, перехватывать ли исключение или предоставить это пользователю; если вы решили перехватить исключение, убедитесь, что возвращает после того как всё сказано и сделано. Если вы не хотите, чтобы исключение было перехвачено менеджером контекста, просто позвольте ему случиться.

contextlib