 |
Тригонометрия. Числа в логическом контексте. Списки. Создание списка
|
|
|
|
Тригонометрия
Ещё в Python можно работать с основными тригонометрическими функциями.
> > > import math
> > > math. pi ①
3. 1415926535897931
> > > math. sin(math. pi / 2) ②
1. 0
> > > math. tan(math. pi / 4) ③
0. 99999999999999989
| ① | Модуль math содержит константу π — отношение длины окружности к её диаметру. |
| ② | Модуль math содержит все основные тригонометрические функции, включая sin(), cos(), tan(), и их варианты наподобие asin(). |
| ③ | Заметьте, однако, что точность расчетов в Python не бесконечна. Выражение  должно возвращать значение 1. 0, а не 0. 99999999999999989.
|
Числа в логическом контексте
Нулевые значения — ложь, ненулевые значения — истина.
Вы можете использовать числа в логическом контексте, например, в операторе if. Нулевые значения — ложь, ненулевые значения — истина.
> > > def is_it_true(anything): ①
... if anything:
... print(" да, это истина" )
... else:
... print(" нет, это ложь" )
...
> > > is_it_true(1) ②
да, это истина
> > > is_it_true(-1)
да, это истина
> > > is_it_true(0)
нет, это ложь
> > > is_it_true(0. 1) ③
да, это истина
> > > is_it_true(0. 0)
нет, это ложь
> > > import fractions
> > > is_it_true(fractions. Fraction(1, 2)) ④
да, это истина
> > > is_it_true(fractions. Fraction(0, 1))
нет, это ложь
| ① | Вы знали, что можно определять свои собственные функции в интерактивной оболочке Python? Просто нажимайте клавишу ↵ Enter в конце каждой строки, а чтобы закончить ввод нажмите клавишу ↵ Enter на пустой строке. |
| ② | В логическом контексте, ненулевые целые числа — истина; значение 0 — ложь. |
| ③ | Ненулевые числа с плавающей точкой — истина; значение 0. 0 — ложь. Будьте осторожны с этим! Если имеется малейшая ошибка округления (как вы могли видеть в предыдущем разделе, это вполне возможно), то Python будет проверять значение 0. 0000000000001 вместо 0. 0 и соответственно вернёт логическое значение True. |
| ④ | Дроби тоже могут быть использованы в логическом контексте. Fraction(0, n) — ложь для всех значений n. Все остальные дроби — истина. |
Списки
|
|
|
Списки — рабочая лошадка Python. Когда я говорю «список», вы, наверное, думаете: «это массив, чей размер я должен задать заранее и который может хранить элементы только одного типа» и т. п., но это не так. Списки намного интереснее.
| Списки в Python похожи на массивы в Perl 5. Там переменные, содержащие массивы, всегда начинаются с символа @; в Python переменные могут называться как угодно, язык следит за типом самостоятельно. |
|
| В Python список — это нечто большее, чем массив в Java (хотя список можно использовать и как массив, если это действительно то, чего вы хотите от жизни). Точнее будет аналогия с Java-классом ArrayList, который может хранить произвольные объекты и динамически расширяться по мере добавления новых элементов. |
Создание списка
Создать список легко: впишите все значения, через запятую, в квадратных скобках.
> > > a_list = ['a', 'b', 'mpilgrim', 'z', 'example'] ①
> > > a_list
['a', 'b', 'mpilgrim', 'z', 'example']
> > > a_list[0] ②
'a'
> > > a_list[4] ③
'example'
> > > a_list[-1] ④
'example'
> > > a_list[-3] ⑤
'mpilgrim'
| ① | Сначала вы определили список из пяти элементов. Обратите внимание, они сохраняют свой первоначальный порядок. Это не случайно. Список — это упорядоченный набор элементов. |
| ② | Список можно использовать как массив с нумерацией от нуля. Первый элемент не пустого списка будет всегда a_list[0]. |
| ③ | Последним элементом этого пятиэлементного списка будет a_list[4], потому что нумерация элементов в списке всегда начинается с нуля. |
| ④ | Используя отрицательный индекс, можно обратиться к элементам по их номеру от конца списка. Последний элемент не пустого списка будет всегда a_list[-1]. |
| ⑤ | Если вас сбивают с толку отрицательные индексы, то просто думайте о них следующим образом: a_list[-n] == a_list[len(a_list) - n]. В нашем примере a_list[-3] == a_list[5 - 3] == a_list[2]. |
|
|
|
|
|
|
