Python получить кластеризованные данные-иерархическая кластеризация

Results: Comparaisons between methods

Major updates

2018-09-16:

  • I updated the code base
    and re-ran the to
    re-populate the following with new results. The changes consisted in implementing
    the important missing option which I thought was already implemented when I generated the
    results the first time. Big mistake on my part!
    Thus the old results for the rows Method 2: setdefault were generated actually with instead of
    🙁

  • Also, I factorized methods.py where the
    different -reversing methods are defined by putting all the common code from Python 2 & 3 methods into base classes.

The python commands for each methods are to be found in .

Table 1 Average running times of different methods
of reversing a in Python 2.7

Py2 Method
Avg time (µsec), 1k items, 100k times
Avg time (µsec), 10k items, 1k times
Avg time (µsec), 100k items, 1k times


45301.06

256.79
4125.60
70901.29

838.27
10410.03
127703

656.03
8539.27
108347.76

895.95
10788.73
146115.25

Table 2 Average running times of different methods
of reversing a in Python 3

Py3 Method
Avg time (µsec), 1k items, 100k times
Avg time (µsec), 10k items, 1k times
Avg time (µsec), 100k items, 1k times

417.17
4949.22
66599.29

333.02
4171.31
58628.69

311.59
3366.20
46960.80


Methods: Python code


Method 1: unique-values, solution based on comprehension

Method 1: Python 2.7 with

my_dict = { 'a': 1, 'b':2, 'c': 3, 'd':4, 'e':5}
inv_dict = {v: k for k, v in my_dict.iteritems()}

Method 1: Python 2.7 with

my_dict = { 'a': 1, 'b':2, 'c': 3, 'd':4, 'e':5}
inv_dict = {v: k for k, v in my_dict.items()}

Method 1: Python 3

my_dict = { 'a': 1, 'b':2, 'c': 3, 'd':4, 'e':5}
inv_dict = {v: k for k, v in my_dict.items()}


Method 2: non-unique values

Method 2: Python 2.7 with

my_dict = {1: 'a', 2:'b', 3: 'c', 4: 'a', 5: 'c'}
inv_dict = {}
for k, v in my_dict.iteritems():
    inv_dict = inv_dict.get(v, [])
    inv_dict.append(k)

Method 2: Python 3 with

from collections import OrderedDict

def reverse_dict(orig_dict):
    inv_dict = {}
    for k, v in orig_dict.items():
        inv_dict = inv_dict.get(v, [])
        inv_dict.append(k)

my_dict = OrderedDict({1: 'a', 2:'b', 3: 'c', 4: 'a', 5: 'c'})
reverse_dict(my_dict)

Method 2: Python 2.7 with

my_dict = {1: 'a', 2:'b', 3: 'c', 4: 'a', 5: 'c'}
inv_dict = {}
for key, value in my_dict.iteritems():
    inv_dict.setdefault(value, []).append(key)

Method 2: Python 3 with

my_dict = {1: 'a', 2:'b', 3: 'c', 4: 'a', 5: 'c'}
inv_dict = {}
for key, value in my_dict.items():
    inv_dict.setdefault(value, []).append(key)


Method 3: type and order preserved

Method 3: Python 2.7

def reverse_mapping(f):
    return f.__class__(map(reversed, f.iteritems()))

my_dict = {1: 'a', 2:'b', 3: 'c', 4: 'd', 5: 'e'}
inv_dict = reverse_mapping(my_dict)

Method 3: Python 3

def reverse_mapping(f):
    return f.__class__(map(reversed, f.items()))

my_dict = {1: 'a', 2:'b', 3: 'c', 4: 'd', 5: 'e'}
inv_dict = reverse_mapping(my_dict)

The code is licensed under the MIT license. See the
license for more details.

Accessing Values in Dictionary

To access dictionary elements, you can use the familiar square brackets along with the key to obtain its value. Following is a simple example −

#!/usr/bin/python

dict = {'Name': 'Zara', 'Age': 7, 'Class': 'First'}
print "dict: ", dict
print "dict: ", dict

When the above code is executed, it produces the following result −

dict:  Zara
dict:  7

If we attempt to access a data item with a key, which is not part of the dictionary, we get an error as follows −

#!/usr/bin/python

dict = {'Name': 'Zara', 'Age': 7, 'Class': 'First'}
print "dict: ", dict

When the above code is executed, it produces the following result −

dict:
Traceback (most recent call last):
   File "test.py", line 4, in 
      print "dict: ", dict;
KeyError: 'Alice'

Delete Dictionary Elements

You can either remove individual dictionary elements or clear the entire contents of a dictionary. You can also delete entire dictionary in a single operation.

To explicitly remove an entire dictionary, just use the del statement. Following is a simple example −

#!/usr/bin/python3

dict = {'Name': 'Zara', 'Age': 7, 'Class': 'First'}

del dict # remove entry with key 'Name'
dict.clear()     # remove all entries in dict
del dict         # delete entire dictionary

print ("dict: ", dict)
print ("dict: ", dict)

This produces the following result.

An exception is raised because after del dict, the dictionary does not exist anymore.

dict:
Traceback (most recent call last):
   File "test.py", line 8, in 
      print "dict: ", dict;
TypeError: 'type' object is unsubscriptable

Note − The del() method is discussed in subsequent section.

Оператор морж (walrus) в Python 3.8

Заглавная особенность Python 3.8, и в то же время — самая спорная. Путь принятия решения о PEP 572 («Assignment Expressions») был довольно ухабистым, что привело к новой модели управления языком.

Представим, что новое правительство готовится заменить давнего доброжелательного диктатора, которого мы с вами знаем всю жизнь, Гвидо ван Россума, после того как он уйдет в отставку из-за беспорядков, связанных с PEP 572 (конфликт между сообществом разработчиков из за добавления нового синтаксиса).

Теория и практика. Быстрая проверка задач и подсказки к ошибкам на русском языке.
Работает в любом современном браузере.

В связи с этим выходит новый оператор, который часто называют “оператор-морж” из-за ассоциации с его отображением. Использование в или позволяет присвоить значение переменной во время тестирования. Предполагается, что это упростит такие задачи как сопоставление с несколькими шаблонами, так называемые “полтора цикла”, итак:

Было:

Python

m = re.match(p1, line)
if m:
return m.group(1)
else:
m = re.match(p2, line)
if m:
return m.group(2)
else:
m = re.match(p3, line)

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10

m=re.match(p1,line)

ifm

returnm.group(1)

else

m=re.match(p2,line)

ifm

returnm.group(2)

else

m=re.match(p3,line)

Стало:

Python

if m := re.match(p1, line):
return m.group(1)
elif m := re.match(p2, line):
return m.group(2)
elif m := re.match(p3, line):

1
2
3
4
5
6

ifm=re.match(p1,line)

returnm.group(1)

elifm=re.match(p2,line)

returnm.group(2)

elifm=re.match(p3,line)

И цикл над неповторяемым объектом, например:

Python

ent = obj.next_entry()
while ent:
… # process ent
ent = obj.next_entry()

1
2
3
4

ent=obj.next_entry()

whileent

…# process ent

ent=obj.next_entry()

Может стать:

Python

while ent := obj.next_entry():
… # process ent

1
2

whileent=obj.next_entry()

…# process ent

Эти и другие примеры использования помогают прояснить намерения программиста. Подобная функция есть во многих других языках, но Python, конечно же, жил без этого почти 30 лет до данного момента. В общем и целом, трудно сказать почему такое небольшое изменение вызвало такой шум.

Проще, чем: sorted(dict1, key=dict1.get)

Ну, на самом деле можно сделать «сортировку по значениям словаря». Недавно мне пришлось сделать это в Code Golf (вопрос ). Сокращенный, проблема была такой: учитывая текст, подсчитывайте, как часто встречается каждое слово, и отображает список верхних слов, отсортированных по уменьшению частоты.

Если вы строите словарь со словами в виде ключей и количеством вхождений каждого слова в качестве значения, упрощается здесь как:

тогда вы можете получить список слов, упорядоченных по частоте использования с помощью — сортировка выполняется по клавишам словаря, используя количество вхождений слов в качестве ключа сортировки.

Type Consistency

Informally speaking, type consistency is a generalization of the
is-subtype-of relation to support the Any type. It is defined
more formally in PEP 483 . This section introduces the
new, non-trivial rules needed to support type consistency for
TypedDict types.

First, any TypedDict type is consistent with Mapping.
Second, a TypedDict type A is consistent with TypedDict B if
A is structurally compatible with B. This is true if and only
if both of these conditions are satisfied:

  • For each key in B, A has the corresponding key and the
    corresponding value type in A is consistent with the value type
    in B. For each key in B, the value type in B is also
    consistent with the corresponding value type in A.
  • For each required key in B, the corresponding key is required
    in A. For each non-required key in B, the corresponding key
    is not required in A.

Discussion:

Removing Items

There are several methods to remove items from a dictionary:

Example

The method removes the item with the specified key name:

thisdict = {
  «brand»: «Ford»,
  «model»: «Mustang»,
  «year»: 1964
}thisdict.pop(«model»)
print(thisdict)

Example

The method removes the last
inserted item (in versions before 3.7, a random item is removed instead):

thisdict = {
  «brand»: «Ford»,
  «model»: «Mustang»,
  «year»: 1964
}thisdict.popitem()
print(thisdict)

Example

The keyword removes the item with the specified
key name:

thisdict = {
  «brand»: «Ford»,
  «model»: «Mustang»,
  «year»: 1964
}del thisdictprint(thisdict)

Example

The keyword can also delete the
dictionary completely:

thisdict = {
  «brand»: «Ford»,
  «model»: «Mustang»,
  «year»: 1964
}del thisdictprint(thisdict) #this will cause an error because «thisdict»
no longer exists.

Example

The method empties the
dictionary:

thisdict = {
  «brand»: «Ford»,
  «model»: «Mustang»,
  «year»: 1964
}thisdict.clear()print(thisdict)

Use of Final Values and Literal Types

Type checkers should allow final names (PEP 591 ) with
string values to be used instead of string literals in operations on
TypedDict objects. For example, this is valid:

YEAR: Final = 'year'

m: Movie = {'name': 'Alien', 'year': 1979}
years_since_epoch = m - 1970

Similarly, an expression with a suitable literal type
(PEP 586 ) can be used instead of a literal value:

def get_value(movie: Movie,
              key: Literal) -> Union:
    return movie

Type checkers are only expected to support actual string literals, not
final names or literal types, for specifying keys in a TypedDict type
definition. Also, only a boolean literal can be used to specify
totality in a TypedDict definition. The motivation for this is to
make type declarations self-contained, and to simplify the
implementation of type checkers.

Built-in Dictionary Functions & Methods

Python includes the following dictionary functions −

Sr.No. Function with Description
1 cmp(dict1, dict2)

Compares elements of both dict.

2 len(dict)

Gives the total length of the dictionary. This would be equal to the number of items in the dictionary.

3 str(dict)

Produces a printable string representation of a dictionary

4 type(variable)

Returns the type of the passed variable. If passed variable is dictionary, then it would return a dictionary type.

Python includes following dictionary methods −

Sr.No. Methods with Description
1 dict.clear()

Removes all elements of dictionary dict

2 dict.copy()

Returns a shallow copy of dictionary dict

3 dict.fromkeys()

Create a new dictionary with keys from seq and values set to value.

4 dict.get(key, default=None)

For key key, returns value or default if key not in dictionary

5 dict.has_key(key)

Returns true if key in dictionary dict, false otherwise

6 dict.items()

Returns a list of dict‘s (key, value) tuple pairs

7 dict.keys()

Returns list of dictionary dict’s keys

8 dict.setdefault(key, default=None)

Similar to get(), but will set dict=default if key is not already in dict

9 dict.update(dict2)

Adds dictionary dict2‘s key-values pairs to dict

10 dict.values()

Returns list of dictionary dict‘s values

Previous Page
Print Page

Next Page  

Компилирование

Модуль re позволяет вам «компилировать» выражение, которое вы ищите чаще всего. Это также позволит вам превратить выражение в объект SRE_Pattern. Вы можете использовать этот объект в вашей функции поиска в будущем. Давайте используем код из предыдущего примера и изменим его, чтобы использовать компилирование:

Python

import re

text = «The ants go marching one by one»

strings =

for string in strings:
regex = re.compile(string)
match = re.search(regex, text)
if match:
print(‘Found «{}» in «{}»‘.format(string, text))
text_pos = match.span()
print(text)
else:
print(‘Did not find «{}»‘.format(string))

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15

importre

text=»The ants go marching one by one»

strings=’the’,’one’

forstringinstrings

regex=re.compile(string)

match=re.search(regex,text)

ifmatch

print(‘Found «{}» in «{}»‘.format(string,text))

text_pos=match.span()

print(textmatch.start()match.end())

else

print(‘Did not find «{}»‘.format(string))

Обратите внимание на то, что здесь мы создаем объект паттерна, вызывая compile в каждой строке нашего списка, и назначаем результат переменной – регулярному выражению. Далее мы передаем это выражение нашей поисковой функции

Остальная часть кода остается неизменной. Основная причина, по которой используют компилирование это сохранить выражение для повторного использования в вашем коде в будущем. В любом случае, компилирование также принимает флаги, которые могут быть использованы для активации различных специальных функций. Мы рассмотрим это далее.
Обратите внимание: когда вы компилируете паттерны, они автоматически кэшируются, так что если вы не особо используете регулярные выражения в своем коде, тогда вам не обязательно сохранять компилированный объект как переменную.

Старый способ с использованием параметра cmp

Многие из приведённых здесь примеров подразумевают использование Python версии 2.4 и выше. До этой версии не было функции , а не принимал ключевых аргументов. Вместо этого все версии Python 2.x поддерживали параметр для обработки пользовательских функций сравнения.

В Python 3.0 от этого параметра полностью избавились в целях упрощения языка и разрешения конфликта между операторами сравнения и методами .

В Python 2.x в можно было передать функцию, которая использовалась бы для сравнения элементов. Она должна принимать два аргумента и возвращать отрицательное значение для случая «меньше чем», положительное — для «больше чем» и ноль, если они равны. Например:

Можно сравнивать в обратном порядке:

При портировании кода с версии 2.x на 3.x может возникнуть ситуация, когда нужно преобразовать пользовательскую функцию для сравнения в функцию-ключ. Следующая обёртка упрощает эту задачу:

Чтобы произвести преобразование, просто оберните старую функцию:

В Python 2.7 функция была добавлена в модуль functools.

Introduction

This project’s goal is to compute average run times of different methods of reversing a
dictionary’s keys and values in Python 2.7 & 3:

  • method 1: makes use of dictionary comprehension, and
    the dictionary must contain unique values
  • method 2: the dictionary doesn’t contain unique
    values and saves all the keys with the same values in a list
  • method 3: makes use of , useful when
    the type and order of the original dictionary must be preserved (e.g.
    )

I ran some tests, and method 1 is the one that provides the best average run
time for reversing the keys and values of a dictionary. See section

for the average run times of the different methods based on the number of items.

Note: I tested the code with Python 2.7.15 and 3.6.5

Pathlib (Python 3.4+)

F-строки — это отличное решение, но некоторые строки, такие как пути файлов, имеют свои собственные библиотеки, которые заметно упрощают работу. Python 3 предоставляет pathlib в качестве удобной абстракции для работы с путями файлов.

Python

from pathlib import Path

root = Path(‘post_sub_folder’)
print(root)
# post_sub_folder

path = root / ‘happy_user’
# Делаем путь абсолютным

print(path.resolve())
# /home/weenkus/post_sub_folder/happy_user

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11

frompathlib importPath

root=Path(‘post_sub_folder’)

print(root)

# post_sub_folder
 

path=root’happy_user’

# Делаем путь абсолютным
 

print(path.resolve())

# /home/weenkus/post_sub_folder/happy_user

Inheritance

It is possible for a TypedDict type to inherit from one or more
TypedDict types using the class-based syntax. In this case the
TypedDict base class should not be included. Example:

class BookBasedMovie(Movie):
    based_on: str

Now BookBasedMovie has keys name, year, and based_on.
It is equivalent to this definition, since TypedDict types use
structural compatibility:

class BookBasedMovie(TypedDict):
    name: str
    year: int
    based_on: str

Here is an example of multiple inheritance:

class X(TypedDict):
    x: int

class Y(TypedDict):
    y: str

class XYZ(X, Y):
    z: bool

The TypedDict XYZ has three items: x (type int), y
(type str), and z (type bool).

A TypedDict cannot inherit from both a TypedDict type and a
non-TypedDict base class.

Additional notes on TypedDict class inheritance:

Nested Dictionaries

A dictionary can also contain many dictionaries, this is called nested
dictionaries.

Example

Create a dictionary that contain three dictionaries:

myfamily = {  «child1» : {    «name» : «Emil»,
    «year» : 2004  },  «child2» : {   
«name» : «Tobias»,    «year» : 2007  }, 
«child3» : {    «name» : «Linus»,
    «year» : 2011  }}

Or, if you want to nest three dictionaries that already exists as
dictionaries:

Example

Create three dictionaries, than create one dictionary that will contain the
other three dictionaries:

child1 = {  «name» : «Emil»,  «year» : 2004}child2 = { 
«name» : «Tobias»,  «year» : 2007}child3 = {  «name» : «Linus», 
«year» : 2011}myfamily = {  «child1» : child1, 
«child2» : child2,  «child3» : child3}

Методы строк

Строка является объектом в Python. Фактически, все, что есть в Python – является объектом. Если вы хотите узнать больше об Объектно-ориентированном программирование, мы рассмотрим это в другой статье «Классы в Python«. В данный момент достаточно знать, что строки содержат собственные встроенные методы. Например, допустим, у вас есть следующая строка:

Python

my_string = «This is a string!»

1 my_string=»This is a string!»

Теперь вам нужно сделать так, чтобы вся эта строка была в верхнем регистре. Чтобы сделать это, все, что вам нужно, это вызвать метод upper(), вот так:

Python

my_string.upper()

1 my_string.upper()

Если вы открыли ваш интерпретатор, вы также можете сделать то же самое:

Python

«This is a string!».upper()

1 «This is a string!».upper()

Существует великое множество других методов строк. Например, если вам нужно, что бы все было в нижнем регистре, вам нужно использовать метод lower(). Если вы хотите удалить все начальные и конечные пробелы, вам понадобится метод strip(). Для получения списка всех методов строк, впишите следующую команду в ваш интерпретатор:

Python

dir(my_string)

1 dir(my_string)

Вы увидите что-то на подобие этого:

Python

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10

‘__add__’,‘__class__’,‘__contains__’,‘__delattr__’,‘__doc__’,‘__eq__’,‘__format__’,

‘__ge__’,‘__getattribute__’,‘__getitem__’,‘__getnewargs__’,‘__getslice__’,‘__gt__’,

‘__hash__’,‘__init__’,‘__le__’,‘__len__’,‘__lt__’,‘__mod__’,‘__mul__’,‘__ne__’,

‘__new__’,‘__reduce__’,‘__reduce_ex__’,‘__repr__’,‘__rmod__’,‘__rmul__’,‘__-

setattr__’,‘__sizeof__’,‘__str__’,‘__subclasshook__’,‘_formatter_field_name_split’,

‘_formatter_parser’,‘capitalize’,‘center’,‘count’,‘decode’,‘encode’,‘endswith’,‘expandtabs’,

‘find’,‘format’,‘index’,‘isalnum’,‘isalpha’,‘isdigit’,‘islower’,‘isspace’,

‘istitle’,‘isupper’,‘join’,‘ljust’,‘lower’,‘lstrip’,‘partition’,‘replace’,‘rfind’,‘rindex’,

‘rjust’,‘rpartition’,‘rsplit’,‘rstrip’,‘split’,‘splitlines’,‘startswith’,‘strip’,‘swapcase’,

‘title’,‘translate’,‘upper’,‘zfill’

Вы можете спокойно игнорировать методы, которые начинаются и заканчиваются двойным подчеркиванием, например __add__. Они не используются в ежедневном программировании в Python

Лучше обратите внимание на другие. Если вы хотите узнать, что делает тот или иной метод, просто обратитесь к справке

Например, если вы хотите узнать, зачем вам capitalize, впишите следующее, чтобы узнать:

Python

help(my_string.capitalize)

1 help(my_string.capitalize)

Вы получите следующую информацию:

Python

Help on built-in function capitalize:

capitalize(…)
S.capitalize() -> string

Выдача копии строки S только с заглавной буквой.

1
2
3
4
5
6

Help on built-in function capitalize:
 
capitalize(…)
    S.capitalize() -> string
 
Выдача копии строки S только с заглавной буквой.

Вы только что узнали кое-что о разделе, под названием интроспекция. Python может исследовать все свои объекты, что делает его очень легким в использовании. В основном, интроспекция позволяет вам спрашивать Python о нём. Вам моет быть интересно, как сказать о том, какой тип переменной был использован (другими словами int или string). Вы можете спросить об этом у Python!

Python

type(my_string) #

1 type(my_string)#

Как вы видите, тип переменной my_string является str!

Accessing Values in Dictionary

To access dictionary elements, you can use the familiar square brackets along with the key to obtain its value. Following is a simple example −

#!/usr/bin/python3

dict = {'Name': 'Zara', 'Age': 7, 'Class': 'First'}
print ("dict: ", dict)
print ("dict: ", dict)

When the above code is executed, it produces the following result −

dict:  Zara
dict:  7

If we attempt to access a data item with a key, which is not a part of the dictionary, we get an error as follows −

#!/usr/bin/python3

dict = {'Name': 'Zara', 'Age': 7, 'Class': 'First'};
print ("dict: ", dict)

When the above code is executed, it produces the following result −

dict:
Traceback (most recent call last):
   File "test.py", line 4, in 
      print "dict: ", dict;
KeyError: 'Alice'

Python F-Строки: Детали

На данный момент мы узнали почему f-строки так хороши, так что вам уже может быть интересно их попробовать в работе. Рассмотрим несколько деталей, которые нужно учитывать:

Кавычки

Вы можете использовать несколько типов кавычек внутри выражений. Убедитесь в том, что вы не используете один и тот же тип кавычек внутри и снаружи f-строки.

Этот код будет работать:

Python

print(f»{‘Eric Idle’}»)
# Вывод: ‘Eric Idle’

1
2

print(f»{‘Eric Idle’}»)

# Вывод: ‘Eric Idle’

И этот тоже:

Python

print(f'{«Eric Idle»}’)
# Вывод: ‘Eric Idle’

1
2

print(f'{«Eric Idle»}’)

# Вывод: ‘Eric Idle’

Вы также можете использовать тройные кавычки:

Python

print(f»»»Eric Idle»»»)
# Вывод: ‘Eric Idle’

1
2

print(f»»»Eric Idle»»»)

# Вывод: ‘Eric Idle’

Python

print(f»’Eric Idle»’)
# Вывод: ‘Eric Idle’

1
2

print(f»’Eric Idle»’)

# Вывод: ‘Eric Idle’

Если вам понадобиться использовать один и тот же тип кавычек внутри и снаружи строки, вам может помочь :

Python

print(f»The \»comedian\» is {name}, aged {age}.»)
# Вывод: ‘The «comedian» is Eric Idle, aged 74.’

1
2

print(f»The \»comedian\» is {name}, aged {age}.»)

# Вывод: ‘The «comedian» is Eric Idle, aged 74.’

Словари

Говоря о кавычках, будьте внимательны при работе со . Вы можете вставить значение словаря по его ключу, но сам ключ нужно вставлять в одиночные кавычки внутри f-строки. Сама же f-строка должна иметь двойные кавычки.

Вот так:

Python

comedian = {‘name’: ‘Eric Idle’, ‘age’: 74}

print(f»The comedian is {comedian}, aged {comedian}.»)
# Вывод: The comedian is Eric Idle, aged 74.

1
2
3
4

comedian={‘name»Eric Idle’,’age’74}

print(f»The comedian is {comedian}, aged {comedian}.»)

# Вывод: The comedian is Eric Idle, aged 74.

Обратите внимание на количество возможных проблем, если допустить ошибку в синтаксисе SyntaxError:

Python

>>> comedian = {‘name’: ‘Eric Idle’, ‘age’: 74}
>>> f’The comedian is {comedian}, aged {comedian}.’
File «», line 1
f’The comedian is {comedian}, aged {comedian}.’
^
SyntaxError: invalid syntax

1
2
3
4
5
6

>>>comedian={‘name»Eric Idle’,’age’74}

>>>f’The comedian is {comedian}, aged {comedian}.’

File»»,line1

f’The comedian is {comedian}, aged {comedian}.’

^

SyntaxErrorinvalid syntax

Если вы используете одиночные кавычки в ключах словаря и снаружи f-строк, тогда кавычка в начале ключа словаря будет интерпретирован как конец строки.

Скобки

Чтобы скобки появились в вашей строке, вам нужно использовать двойные скобки:

Python

print(f»{{74}}»)

# Вывод: ‘{ 74 }’

1
2
3

print(f»{{74}}»)

 
# Вывод: ‘{ 74 }’

Обратите внимание на то, что использование тройных скобок приведет к тому, что в строке будут только одинарные:

Python

print( f»{{{74}}}» )

# Вывод: ‘{ 74 }’

1
2
3

print(f»{{{74}}}»)

 
# Вывод: ‘{ 74 }’

Однако, вы можете получить больше отображаемых скобок, если вы используете больше, чем три скобки:

Python

print(f»{{{{74}}}}»)

# Вывод: ‘{{74}}’

1
2
3

print(f»{{{{74}}}}»)

 
# Вывод: ‘{{74}}’

Бэкслеши

Как вы видели ранее, вы можете использовать бэкслеши в части строки f-string. Однако, вы не можете использовать бэкслеши в части выражения f-string:

Python

>>> f»{\»Eric Idle\»}»
File «», line 1
f»{\»Eric Idle\»}»
^
SyntaxError: f-string expression part cannot include a backslash

1
2
3
4
5

>>>f»{\»Eric Idle\»}»

File»»,line1

f»{\»Eric Idle\»}»

^

SyntaxErrorf-stringexpression part cannot includeabackslash

Вы можете проработать это, оценивая выражение заранее и используя результат в f-строк:

Python

name = «Eric Idle»
print(f»{name}»)

# Вывод: ‘Eric Idle’

1
2
3
4

name=»Eric Idle»

print(f»{name}»)

 
# Вывод: ‘Eric Idle’

Междустрочные комментарии

Выражения не должны включать комментарии с использованием символа #. В противном случае, у вас будет ошибка синтаксиса SyntaxError:

Python

>>> f»Eric is {2 * 37 #Oh my!}.»
File «», line 1
f»Eric is {2 * 37 #Oh my!}.»
^
SyntaxError: f-string expression part cannot include ‘#’

1
2
3
4
5

>>>f»Eric is {2 * 37 #Oh my!}.»

File»»,line1

f»Eric is {2 * 37 #Oh my!}.»

^

SyntaxErrorf-stringexpression part cannot include’#’

Iterator objects

In Python 2.2, dict objects gained support for the then-new iterator
protocol, allowing direct iteration over the keys stored in the dictionary,
thus avoiding the need to build a list just to iterate over the dictionary
contents one entry at a time. iter(d) provides direct access to the
iterator object for the keys.

Python 2 also provides a d.iterkeys() method that is essentially
synonymous with iter(d), along with d.itervalues() and
d.iteritems() methods.

These iterators provide live views of the underlying object, and hence may
fail if the set of keys in the underlying object is changed during
iteration:

>>> d = dict(a=1)
>>> for k in d:
...     del d
...
Traceback (most recent call last):
  File "", line 1, in 
RuntimeError: dictionary changed size during iteration

As iterators, iteration over these objects is also a one-time operation:
once the iterator is exhausted, you have to go back to the original mapping
in order to iterate again.

In Python 3, direct iteration over mappings works the same way as it does
in Python 2. There are no method based equivalents — the semantic equivalents
of d.itervalues() and d.iteritems() in Python 3 are
iter(d.values()) and iter(d.items()).

Ссылка на основную публикацию