Примеры кода Python с комментариями для обучения программированию

Начните с простого примера, чтобы понять базовые принципы Python. Например, код для сложения двух чисел выглядит так:

a = 5

b = 10

sum = a + b

# Здесь мы складываем две переменные и сохраняем результат в переменной sum

print(«Сумма:», sum)

Этот пример демонстрирует, как легко можно выполнять арифметические операции в Python. Комментарии помогают разобраться в логике кода, даже если вы видите его впервые.

Перейдем к более сложному примеру – работе с циклами. Цикл for позволяет повторять действия несколько раз. Например, вы можете вывести числа от 1 до 5:

for i in range(1, 6):

# Цикл выполняется для каждого числа от 1 до 5

print(i)

Теперь рассмотрим пример с условными операторами. Предположим, вам нужно проверить, является ли число положительным:

number = -3

if number > 0:

print(«Число положительное»)

else:

print(«Число отрицательное или ноль»)

Этот код показывает, как использовать if и else для принятия решений в программе. Комментарии помогают понять, какая часть кода выполняется в каждом случае.

Попробуйте написать и запустить эти примеры самостоятельно. Изменяйте значения переменных, чтобы увидеть, как это влияет на результат. Практика – лучший способ закрепить знания.

Работа с функциями: создание простых функций в Python

Функции в Python помогают организовать код, делая его понятным и повторно используемым. Начни с определения функции с помощью ключевого слова def, за которым следует имя функции и круглые скобки. Например:

def greet():
print("Привет, мир!")

greet()

Функции могут принимать параметры, которые передаются в круглых скобках. Например, функция, которая приветствует пользователя по имени:

def greet_user(name):
print(f"Привет, {name}!")

Теперь при вызове функции передай имя в качестве аргумента:

greet_user("Алексей")

Функции могут возвращать значения с помощью ключевого слова return. Например, функция, которая складывает два числа:

def add(a, b):
return a + b

Результат можно сохранить в переменной или сразу использовать:

result = add(3, 5)
print(result)  # Выведет 8

Используй параметры по умолчанию, чтобы сделать функции гибкими. Например, функция, которая приветствует пользователя с возможностью указать язык:

def greet_user(name, language="русский"):
if language == "русский":
print(f"Привет, {name}!")
elif language == "английский":
print(f"Hello, {name}!")

Теперь функцию можно вызвать как с указанием языка, так и без него:

greet_user("Мария")  # Привет, Мария!
greet_user("John", "английский")  # Hello, John!

Функции делают код модульным и удобным для тестирования. Начни с простых примеров, чтобы освоить базовые принципы, и постепенно переходи к более сложным задачам.

Создание функции для сложения двух чисел

Чтобы создать функцию для сложения двух чисел в Python, используйте ключевое слово def. Начните с определения имени функции, например, add_numbers, и укажите два параметра в скобках. Эти параметры будут представлять числа, которые вы хотите сложить.

def add_numbers(a, b):
return a + b

Внутри функции используйте оператор return, чтобы вернуть результат сложения. Это позволяет использовать функцию в других частях программы. Например, вы можете вызвать функцию и передать ей два числа:

result = add_numbers(5, 3)

Если нужно сложить числа, введенные пользователем, добавьте вызовы функции input() и преобразуйте их в целые числа или числа с плавающей точкой:

num1 = float(input("Введите первое число: "))
num2 = float(input("Введите второе число: "))
print("Сумма:", add_numbers(num1, num2))

Для повышения читаемости добавьте комментарии, объясняющие каждый шаг. Например:

# Функция для сложения двух чисел
def add_numbers(a, b):
return a + b
# Ввод чисел от пользователя
num1 = float(input("Введите первое число: "))
num2 = float(input("Введите второе число: "))
print("Сумма:", add_numbers(num1, num2))

Такой подход делает код понятным и удобным для дальнейшего использования.

Использование параметров по умолчанию в функциях

Параметры по умолчанию позволяют задать значения аргументов функции, которые будут использоваться, если при вызове они не переданы. Это упрощает работу с функциями, делая их более гибкими и удобными.

Например, создадим функцию, которая приветствует пользователя. Если имя не указано, она будет использовать значение по умолчанию:

def greet(name="Гость"):
print(f"Привет, {name}!")

Вызов функции без аргумента использует значение по умолчанию:

Если передать аргумент, функция использует его:

Параметры по умолчанию можно комбинировать с обычными параметрами. Например, функция, которая складывает два числа, где второе число имеет значение по умолчанию:

def add(a, b=10):
return a + b

Вызов функции с одним аргументом:

result = add(5)  # Результат: 15

Если передать оба аргумента, значение по умолчанию игнорируется:

result = add(5, 7)  # Результат: 12

Важно помнить, что параметры по умолчанию вычисляются только один раз – при определении функции. Это может привести к неожиданным результатам, если использовать изменяемые объекты, такие как списки или словари:

def append_to_list(item, my_list=[]):
my_list.append(item)
return my_list

При повторном вызове функции список будет сохранять предыдущие значения:

Чтобы избежать этого, используйте None в качестве значения по умолчанию и создавайте новый объект внутри функции:

def append_to_list(item, my_list=None):
if my_list is None:
my_list = []
my_list.append(item)
return my_list

Теперь функция работает корректно:

Параметры по умолчанию – мощный инструмент, который помогает писать более читаемый и поддерживаемый код. Используйте их с умом, чтобы избежать ошибок и сделать функции более удобными.

Обработка аргументов переменной длины

Для работы с аргументами переменной длины в Python используйте символ * перед именем параметра функции. Это позволяет передавать любое количество позиционных аргументов, которые будут собраны в кортеж. Например:

def sum_numbers(*args):
total = 0
for num in args:
total += num
return total

Если нужно обрабатывать именованные аргументы переменной длины, примените . Аргументы будут собраны в словарь. Пример:

def print_info(kwargs):
for key, value in kwargs.items():
print(f"{key}: {value}")
print_info(name="Иван", age=30)
# name: Иван
# age: 30

Комбинируйте оба подхода, если функция должна принимать и позиционные, и именованные аргументы. Например:

def example_function(*args, **kwargs):
print("Позиционные аргументы:", args)
print("Именованные аргументы:", kwargs)
example_function(1, 2, name="Иван", age=30)
# Позиционные аргументы: (1, 2)
# Именованные аргументы: {'name': 'Иван', 'age': 30}

Такой подход делает функции гибкими и удобными для работы с разными типами данных.

Работа с данными: обработка списков и словарей

Используйте метод map() для преобразования элементов списка. Например, чтобы умножить каждый элемент на 2, напишите: result = list(map(lambda x: x * 2, [1, 2, 3])). Это быстрый способ применить функцию ко всем элементам.

Для фильтрации списков подходит filter(). Чтобы оставить только чётные числа, используйте: result = list(filter(lambda x: x % 2 == 0, [1, 2, 3, 4])). Метод удаляет элементы, не соответствующие условию.

Словари удобно обрабатывать с помощью генераторов. Например, чтобы создать новый словарь с ключами, длина которых больше 3: new_dict = {k: v for k, v in {'apple': 1, 'pear': 2}.items() if len(k) > 3}.

Объединяйте словари с помощью метода update() или оператора | (в Python 3.9+). Например: dict1 = {'a': 1}; dict2 = {'b': 2}; merged = dict1 | dict2. Это создаст новый словарь с элементами из обоих.

Для сортировки списка словарей по значению ключа используйте sorted(). Например: sorted([{'name': 'Alice', 'age': 25}, {'name': 'Bob', 'age': 20}], key=lambda x: x['age']). Это упорядочит элементы по возрасту.

Чтобы найти пересечение двух списков, преобразуйте их в множества и используйте оператор &: result = set([1, 2, 3]) & set([2, 3, 4]). Это вернет общие элементы.

Для подсчёта частоты элементов в списке примените Counter из модуля collections: from collections import Counter; result = Counter(['apple', 'banana', 'apple']). Это создаст словарь с количеством повторений.

Итерация по спискам: примеры и объяснения

Для итерации по списку в Python используйте цикл for. Это простой и удобный способ перебрать все элементы списка по порядку. Рассмотрим пример:

fruits = ["яблоко", "банан", "вишня"]
for fruit in fruits:
print(fruit)

Этот код выведет каждый элемент списка на новой строке. Переменная fruit поочередно принимает значения из списка fruits.

Если вам нужен доступ к индексу элемента, используйте функцию enumerate. Она возвращает пару (индекс, значение):

for index, fruit in enumerate(fruits):
print(f"Индекс: {index}, Фрукт: {fruit}")

Для фильтрации элементов списка при итерации добавьте условие внутри цикла. Например, выведем только фрукты, начинающиеся на букву «б»:

for fruit in fruits:
if fruit.startswith("б"):
print(fruit)

Если требуется изменить элементы списка, создайте новый список с помощью генератора списков. Такой подход сохраняет исходный список неизменным:

capitalized_fruits = [fruit.upper() for fruit in fruits]
print(capitalized_fruits)

Для работы с вложенными списками используйте вложенные циклы. Например, переберем элементы матрицы:

matrix = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
for row in matrix:
for element in row:
print(element)

В таблице ниже приведены основные методы итерации по спискам:

Эти методы помогут вам эффективно работать со списками в Python. Попробуйте применить их в своих проектах!

Фильтрация элементов списка с использованием условных выражений

Для фильтрации списка в Python используйте встроенную функцию filter() или списковые включения. Оба метода позволяют отобрать элементы, удовлетворяющие определённому условию.

Пример с функцией filter():

• Создайте функцию, которая возвращает True для нужных элементов.
• Передайте её в filter() вместе с исходным списком.

numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
def is_even(n):
return n % 2 == 0
filtered_numbers = list(filter(is_even, numbers))
print(filtered_numbers)  # [2, 4, 6]

Списковые включения делают код более компактным. Условие фильтрации добавляется прямо в выражение:

numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
filtered_numbers = [n for n in numbers if n % 2 == 0]
print(filtered_numbers)  # [2, 4, 6]

Для сложных условий используйте логические операторы and, or:

numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
filtered_numbers = [n for n in numbers if n > 2 and n < 5]
print(filtered_numbers)  # [3, 4]

Если нужно фильтровать список строк, применяйте методы строк, такие как startswith() или endswith():

words = ["apple", "banana", "cherry", "date"]
filtered_words = [word for word in words if word.startswith("a")]
print(filtered_words)  # ["apple"]

Для работы с большими объёмами данных рассмотрите использование генераторов. Они экономят память, так как не создают новый список сразу:

numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
filtered_gen = (n for n in numbers if n % 2 == 0)
for num in filtered_gen:
print(num)  # 2, 4, 6

Выберите подходящий метод в зависимости от задачи и объёма данных. Списковые включения чаще всего оказываются самым удобным и читаемым решением.

Создание и использование словарей для хранения данных

user = {"name": "Иван", "age": 25, "city": "Москва"}

Добавляйте новые элементы, указывая ключ и значение:

user["email"] = "ivan@example.com"

Для получения значения используйте ключ. Если ключ отсутствует, возникнет ошибка. Чтобы избежать этого, применяйте метод get():

print(user.get("phone", "Не указано"))

Обновляйте значения по ключу:

user["age"] = 26

Удаляйте элементы с помощью del или метода pop():

del user["city"]
email = user.pop("email")

Перебирайте словарь с помощью цикла for:

for key, value in user.items():
print(f"{key}: {value}")

Словари поддерживают вложенность, что позволяет создавать сложные структуры данных:

company = {
"name": "TechCorp",
"employees": {
"Иван": {"age": 25, "position": "Разработчик"},
"Мария": {"age": 30, "position": "Менеджер"}
}
}

Используйте методы keys(), values() и items() для работы с ключами, значениями и парами соответственно. Это делает словари гибким инструментом для хранения и обработки данных.

Сравнение списков и словарей: когда использовать что

Используйте списки, когда вам нужно хранить упорядоченную коллекцию элементов, доступ к которым осуществляется по индексу. Например, для хранения последовательности чисел или строк. Списки идеально подходят для задач, где порядок элементов имеет значение, таких как обработка данных по очереди или сортировка.

Словари выбирайте, если требуется связать пары "ключ-значение" и быстро находить данные по ключу. Например, для хранения информации о пользователях, где ключом может быть идентификатор, а значением – данные о человеке. Словари эффективны для поиска, добавления и удаления элементов, так как операции выполняются за константное время.

Если вам нужно проверить наличие элемента в коллекции, словари работают быстрее, так как поиск по ключу занимает меньше времени, чем перебор элементов в списке. Однако списки проще в использовании для итерации по всем элементам или для работы с последовательностями.

Для задач, где важна уникальность элементов, словари предпочтительнее, так как ключи в них уникальны. Если вы хотите хранить данные без повторений, преобразуйте список в множество, а затем обратно в список, чтобы удалить дубликаты.

Списки поддерживают больше операций для работы с последовательностями, таких как срезы, объединение или повторение. Словари, в свою очередь, предоставляют удобные методы для работы с ключами и значениями, например, .keys(), .values() и .items().

В итоге, выбор между списком и словарём зависит от задачи. Если порядок и индексация важны, выбирайте список. Если нужен быстрый доступ по ключу и работа с уникальными данными, используйте словарь.