Проверьте, пуста ли строка в Python
В этом посте мы обсудим, как проверить, пуста ли строка в Python.
1. Использование == оператор
Простое решение — использовать == оператор для сравнения заданной строки с пустой строкой.
В качестве альтернативы вы можете использовать != оператор для проверки непустой строки:
2. Использование not оператор
Pythonic способ проверить пустую строку с помощью not оператора следующим образом:
Чтобы проверить непустую строку, вы можете сделать:
3. Использование len() функция
Наконец, вы можете использовать len() функция для проверки пустой строки, которая возвращает длину строки.
Чтобы проверить непустые строки, вы можете сделать:
Это все, что касается определения того, является ли строка пустой в Python.
Оценить этот пост
Средний рейтинг 5 /5. Подсчет голосов: 20
Голосов пока нет! Будьте первым, кто оценит этот пост.
Сожалеем, что этот пост не оказался для вас полезным!
Расскажите, как мы можем улучшить этот пост?
Спасибо за чтение.
Пожалуйста, используйте наш онлайн-компилятор размещать код в комментариях, используя C, C++, Java, Python, JavaScript, C#, PHP и многие другие популярные языки программирования.
Как мы? Порекомендуйте нас своим друзьям и помогите нам расти. Удачного кодирования ��
Python Syntax
В предыдущей статье рассмотрели достоинства и недостатки ЯП Python, установили интерпретатор python3 и написали первую программу Hello, world!.
В сегодняшней статье расммотрим синтаксис языка, модель динамической типизации.
Синтаксис языка Python
Идентификаторы
Идентификаторы в Python — это имена, используемые для определения переменных, функций, классов, модулей и других объектов. Идентификатор начинается с букв A-Z или a-z, либо знака подчеркивания (_), после чего следует ноль или больше букв, знаков подчеркивания или цифр от 0 до 9.
Никогда не создавайте свою собственную переменную с именем (_), так как это имя зарезервировано самим интерпретатором.
В идентификаторах Python не используются знаки @, $ и %. Так же – Python чувствителен к регистру символов, т.е. Manpower и manpower являются двумя различными именами (идентификаторами).
Зарезервированные имена
В списке ниже приведены имена, которые зарезервированы в Python, и их использование не допускается в использовании определения констант, переменных или любых других пользовательских именах. Все зарезервированные слова содержат только строчные буквы:
| and | del | from | not | while |
| as | elif | global | or | with |
| assert | else | if | pass | yield |
| break | except | import | ||
| class | exec | in | raise | |
| continue | finally | is | return | |
| def | for | lambda | try |
Список зарезервированых имен можно так же получить следующим образом:
Строки и отступы
Одно из самых важных замечаний для тех, кто начал изучать Python – это то, что в нём при обозначении границ блоков кода для классов и функций, а так же для управления потоками, не используются привычные некоторым фигурные скобки. Вместо этого – в Python используются отступы строк.
Количество отступов в начале строки не имеет значения, но все операторы внутри такого блока должны иметь их одинаковое количество.
Например, оба блока в примере ниже выполнены правильно:
А вот второй блок в следующем примере – приведёт к ошибке интерпретатора IndentationError: unexpected indent:
Таким образом, все линии, имеющие одинаковое количество отступов от начала строки будут формировать блок кода.
Многострочные операторы
Операторы и операнды в Python как правило заканчиваются новой строкой. Однако, есть возможность использовать знак продолжения строки (\) для обозначения того, что строка продолжается. Например:
Операнды, заключённые в скобки [], <> или () не нуждаются в использовании такого символа. Например:
Что бы представлять себе разницу между “оператором” и “операндом” при выполнении “операции” – посмотрите на эту картинку:
Кавычки в Python
В Python используются одинарные (‘), двойные (") и тройные (»’ или """) кавычки для обозначения строковых литералов (или просто – строк).
Тройные кавычки могут использоваться для охвата многострочного текста.
Комментарии в Python
Хеш-тег (#), который не находится внутри строки задаёт начало комментария. Все символы после # и до конца строки являются частью комментария, и Python игнорирует их.
Приведённый выше код даст такой результат:
Комментарии так же можно размещать и на одной строке после операторов или выражения, например:
Многострочные комментарии можно создать так:
Пустые строки
Пустые строки, или строки содержащие только пробелы, или строки с комментариями, игнорируются интерпретатором.
В интерактивной сессии интерпретатора, необходимо ввести пустую строку для завершения многострочного оператора.
Более подробно о том, как правильно оформлять код Python можно прочитать в PEP8!
PEP (python enhanced proposal) — заявки на улучшение языка Python.
Модель динамической типизации
В одном из примеров мы не объявляли тип переменной либо её саму:
У вас может возникнуть вопрос, как же интерператор Python узнает, что речь идет о строке? И вообще, как Python узнает, что есть что?
Для того, чтобы ответить на эти вопросы, необходимо рассмотреть как работает динамическая типизация в Python. Типы данных в Python определяются автоматически во время выполнения, а не в результате объявлений в программном коде. Это означает, что вам не требуется заранее объявлять переменные (эту концепцию проще понять, если иметь в виду, что все сводится к переменным, объектам и ссылкам между ними).
Создание переменной
Переменная (т.е. имя или идентификатор), такая как name, создается автоматически, когда в программном коде ей впервые присваивается некоторое значение. Все последующие операции присваивания просто изменяют значение, ассоциированное с уже созданным именем.
Типы переменных
Переменные не имеют никакой информации о типе или ограничениях, связанных с ними. Понятие типа присущие объектам, а не именам. Переменные универсальны по своей природе — они всегда являются всего лишь ссылками на конкретные объекты в конкретные моменты времени.
Использование переменной
Когда переменная участвует в выражении, ее имя замещается объектом, на который она в настоящий момент ссылается, независимо от того, что это за объект. Кроме того, прежде чем переменную можно будет использовать, ей должно быть присвоено значение — использование неицициализированной переменной приведет к ошибке (NameError: name ‘name’ is not defined).
Для того чтобы понимать что происходит при присваивании некого значения переменной, рассмотрим такой пример:
Python выполнит эту инструкцию в три этапа, концептуально.
- Cоздается объект, представляющий число 3.
- Создается пременная a, если она еще отсутствует.
- В переменную a записывается ссылка на вновь созданный объект, представляющий число 3.
Информация о типе хранится в объекте, но не в переменной.
Допустим, у нас есть следующий пример:
Как уже указывалось ранее, имена не имеют типов, тип — это свойство объекта, а не имени. В предыдущем листинге просто изменяется ссылка на объект. Все что можно сказать о перменных в языка Python — это то, что они создаются на конкретные объекты в конкретные моменты времени.
Объекты знают, к какому типу они относятся, — каждый объект содержит поле, в котором хранится информация о его типе. Целочисленный объект 3, например, будет содержать значение 3 плюс информацию, которая сообщит интерпретатору Python, что объект является целым числом (строго говоря — это указатель на объект с названием int). Описатель типа для строки ‘spam’ указывает на строковой тип (с именем str). Поскольку информация о типе хранится в объектах, ее не нужно хранить в переменных.
У кого-то может возникнуть вопрос: что происходит с прежними значениями, когда выполняется новое присваивание? Например, что произойдет с объектом 3 после выполнения следующих инструкций:
Основная выгода от сборки мусора состоит в том, что вы может свободно распоряжаться объектами, не будучи обязаны освбождать память в своем сценарии.
Когда имя ассоциируется с новым объектом, интепретатор Python освобождает память, занимаемую предыдущим объектом (если на него не ссылается какое-либо другое имя или объект). Такое автоматическое освобождение памяти, занимаемой объектами, называется сборкой мусора (garbage collection).
Разделяемые ссылки
До сих пор мы рассматривали вариант, когда ссылка на объект присваивается единственной переменной. Теперь введем в действие еще одну переменную и посмотрим, что происходит с именами и объектами в это случае:
В языке Python это называется разделяемая ссылка — несколько имен ссылаются на один и тот же объект.
Далее добавим еще одну инструкцию:
В результате выполнения этой инструкции создается новый объект, представляющий строку ‘spam’, а ссылка на него записывается в переменную a. Однако эти действия не оказывают влияния на переменную b — она по-прежнему ссылается на первый объект, целое число 3. В результате схема взаимоотношений приобретает вид:
То же самое произошло бы, если бы ссылка на объект ‘spam’ вместо переменной a была присвоена переменной b — изменилась бы только переменная b, но не а. Аналогичная ситуация возникает, даже если тип объекта не изменяется. Например, рассмотрим следующие три инструкции:
В этой последовательности происходит те же самые события: интепретатор Python создает переменную a и записывает в нее ссылку на объект 3. После этого он создает переменную b и записывает в нее ту же ссылку, что хранится в переменной a. Наконец, последняя инструкция создает совершенно новый объект (в данном случае — целое число 5, которое является результатом выполнения операции сложения). Это не приводит к изменению переменной b. В действительности нет никакого способа перезаписать значение объекта 3, целые числа относятся к категории неизменяемых (подробнее о категориях и типов данных далее), и поэтому эти объекты невозможно изменить.
Разделяемые ссылки и изменяемые объекты
Как будет показано дальше в этом цикле статей, существуют такие объекты и операции, которые приводят к изменению самих объектов. Например, операции присваивания значения элементу списка фактически изменяют сам список вместо того, чтобы создавать совершенно новый объект списка. При работе с объектами, допускающими такие изменения, необходимо быть особенно внимательными при использовании разделяемых ссылок, так как изменение одного имени может отразиться на других именах.
Возьмем в качестве примера объекты списков (будут рассмотрены подробно в следующей части). Списки, поддерживают возможность присваивания значений элементам, — это просто коллекция объектов, которые в программном коде записываются как литералы в квадратных скобках:
В данном случае L1 — это список, содержащий объекты 2, 3 и 4. Доступ к элементам списка осуществляется по их индексам; так, L1[0] — ссылается на объект 2, т.е. на первый элемент в списке L1. Cписки являются полноценными объектами, такими же, как целые числа и строки. После выполнения двух приведенных выше инструкций L1 и L2 будут ссылаться на один и тот же объект, так же, как переменные a и b в примере выше. Точно так же, если теперь добавить еще одну инструкцию:
Переменная L1 будет ссылаться на другой объект, а L2 по-прежнему будет ссылаться на первоначальный список. Однако если синтаксис последней инструкции немного изменить, эффект получится другим:
Здесь мы не изменяем сам объект L1, изменяется компонент объекта, на который ссылается L1. Данное изменение затронуло часть самого объекта списка. Поскольку объект списка разделяется разными переменными, то изменения в самом списке затрагивают не только L1, т.е. следует понимать, что такие изменения могут сказываться в других частях программы. В этом примере изменения обнаруживаются также в переменной L2, потому что она ссылается на тот же самый объект, что и L1. Здесь мы фактически не изменяли L2, но значение этой переменной изменилось.
Это поведение по умолчанию: если вас оно не устраивает, можно потребовать от интерпретатора, чтобы вместо создания ссылок он выполнял копирование объектов. Скопировать список можно несколькими способами, включая встроенную функцию list и модуль copy из стандартной библиотеки. Однако самым стандартным способом копирования является получение среза (так же будет рассмотрено в следующих частях) от начала и до конца списка.
Будьте внимательны, что способ, основанный на получении среза, неприменим в случае с другими изменяемым базовым типом — со словарем (будет рассмотрен подробно в следущей части), потому что словарь не является последовательностью. Чтобы скопировать словарь, необходимо воспользоваться методом X.copy(). Следует также отметить, что модуль copy из стандартной библиотеки имеет в своем составе универсальную функцию, позволяющую копировать объекты любых типов, включая вложенные структуры (например, словари с вложенными списками).
Разделяемые ссылки и равенство
Возможность сборки мусора, описанная ранее, может оказаться более принципиальным понятием, чем литералы для объектов некоторых типов.
Так как интерпретатор Python кэширует и повторно использует малые целые числа и небольшие строки, объект 42 скорее всего не будет уничтожен. Он, вероятнее всего, останется в системной таблице для повторного использования, когда вы вновь сгенерируете число 42 в программном коде. Однако большинство объектов уничтожаются немедленно, как только будет потеряна последняя ссылка, особенно те, к которым применение механизма кэширования не имеет смысла.
Согласно модели ссылок в языке Python, существует два разных способа выполнять проверку равенства.
Первый способ, основанный на использовании оператора ==, проверяет, равны ли значения объектов. В языке Python практически всегда используется именно этот способ. Второй способ, основанный на использовании оператора is, проверяет идентичность объектов. Он возвращает значение True, только если оба имени ссылаются на один и тот же объект, вследствие этого он является более строгой формой проверки равенства.
На самом деле оператор is просто сравнивает указатели, которые реализуют ссылки, и тем самым может использоваться для выявления разделяемых ссылок в программном коде. Он возвращает значение False, даже если имена ссылаются на эквивалентные, но разные объекты, как, например, в следующем случае, когда выполняются два различных литеральных выражения:
Посмотрим, что происходит, если те же самые действия выполняются над малыми целыми числами:
В этом примере переменные x и y должны быть равны, но не эквивалентны, потому что было выполнено два разных литеральных выражения. Однако из-за того, что малые целые числа и строки кэшируются и используются повторно, оператор is сообщает, что переменные ссылаются на один и тот же объект.
Фактически если вы действительно хотите взглянуть на работу внутренних механизмов, вы всегда можете запросить у интерпретатора количество ссылок на объект: функция getrefcount из стандартного модуля sys возвращает значение поля счетчика ссылок в объекте.
На этом сегодняшняя статья окончена. В следующий раз рассмотрим типы данных.
Самоучитель
Строка — это тип данных, предназначенный для работы с текстом. Чтобы создать строку в Python, нужно использовать одинарные или двойные кавычки. Для многострочных строк можно использовать тройные кавычки (тоже одинарные или двойные).
Было бы довольно скучно, если все строки в программе можно было бы создавать только в исходном коде. К счастью, в Python есть такая функция, как input. С ее помощью можно получить строку от пользователя.
При запуске такой программы пользователь получит приглашение ввести свое имя и как только он это сделает, набрав на клавиатуре и нажав клавишу «Ввод», в переменную name будет записано имя, которое он ввел.
Во второй строке программы есть знакомый нам оператор «+». С его помощью две строки склеиваются в одну. В программировании такая склейка строк называется конкатенацией.
Третья строка выведет приветствие и имя на экран. То есть, если пользователь введет имя «Василий», на экран будет выведено
Строки могут быть пустыми, то есть не иметь внутри себя ни одного символа. Пробел — это такой же символ, как и все остальные и эти две строки не равны.
Для того, чтобы получить длину строки, нужно использовать встроенную в Python функцию len. Эта программа, например, выведет на экран длину текста, который введет пользователь
1. Типы данных¶
Переменная в языке программирования это название для зарезервированного места в памяти компьютера, предназначенное для хранения значений. Это означает, что когда вы создаете переменную, вы на самом деле резервируете определенное место в памяти компьютера. Основываясь на типе данных переменной, интерпретатор выделяет необходимое количество памяти и решает, что может находится в зарезервированной области памяти. Для понимания, можете думать о переменной как о коробке, в которую можно положить любую вещь, но только определенного размера. Размер в данном примере будет типом переменной. Это не совсем верное определение, но оно дает общее представление о картине в целом.
Присвоение значения переменной:
В Python вам не нужно объявлять тип переменной вручную (как, например в С++). Объявление происходит автоматически (это называется динамическая типизация), когда вы присваиваете значение переменной. Знак равенства ( = ) используется для присвоения значения переменной. Операнд по левую сторону от знака равно ( = ) это имя переменной, операнд по правую сторону — значение присвоенное этой переменной.