Инструкция if-elif-else, проверка истинности, трехместное выражение if/else

Условная инструкция if-elif-else (её ещё иногда называют оператором ветвления) — основной инструмент выбора в Python. Проще говоря, она выбирает, какое действие следует выполнить, в зависимости от значения переменных в момент проверки условия.

Синтаксис инструкции if

Сначала записывается часть if с условным выражением, далее могут следовать одна или более необязательных частей elif, и, наконец, необязательная часть else. Общая форма записи условной инструкции if выглядит следующим образом:

if test1:
    state1
elif test2:
    state2
else:
    state3

Простой пример (напечатает ‘true’, так как 1 — истина):

>>> if 1:
...     print('true')
... else:
...     print('false')
...
true

Чуть более сложный пример (его результат будет зависеть от того, что ввёл пользователь):

a = int(input())
if a < -5:
    print('Low')
elif -5 <= a <= 5:
    print('Mid')
else:
    print('High')

Конструкция с несколькими elif может также служить отличной заменой конструкции switch — case в других языках программирования.

Проверка истинности в Python

• Любое число, не равное 0, или непустой объект — истина.
• Числа, равные 0, пустые объекты и значение None — ложь
• Операции сравнения применяются к структурам данных рекурсивно
• Операции сравнения возвращают True или False
• Логические операторы and и or возвращают истинный или ложный объект-операнд

Логические операторы:

X and Y

Истина, если оба значения X и Y истинны.

X or Y

Истина, если хотя бы одно из значений X или Y истинно.

not X

Истина, если X ложно.

Трехместное выражение if/else

Следующая инструкция:

if X:
    A = Y
else:
    A = Z

довольно короткая, но, тем не менее, занимает целых 4 строки. Специально для таких случаев и было придумано выражение if/else:

A = Y if X else Z

В данной инструкции интерпретатор выполнит выражение Y, если X истинно, в противном случае выполнится выражение Z.

>>> A = 't' if 'spam' else 'f'
>>> A
't'

Для вставки кода на Python в комментарий заключайте его в теги <pre><code>Ваш код</code></pre>

Свежее

• Модуль csv — чтение и запись CSV файлов
• Создаём сайт на Django, используя хорошие практики. Часть 1: создаём проект
• Онлайн-обучение Python: сравнение популярных программ

Категории

• Книги о Python
• GUI (графический интерфейс пользователя)
• Курсы Python
• Модули
• Новости мира Python
• NumPy
• Обработка данных
• Основы программирования
• Примеры программ
• Типы данных в Python
• Видео
• Python для Web
• Работа для Python-программистов

Полезные материалы

• Сделай свой вклад в развитие сайта!
• Самоучитель Python
• Карта сайта
• Отзывы на книги по Python
• Реклама на сайте

Мы в соцсетях

Списки (list). Функции и методы списков

Сегодня я расскажу о таком типе данных, как списки, операциях над ними и методах, о генераторах списков и о применении списков.

Что такое списки?

Списки в Python — упорядоченные изменяемые коллекции объектов произвольных типов (почти как массив, но типы могут отличаться).

Чтобы использовать списки, их нужно создать. Создать список можно несколькими способами. Например, можно обработать любой итерируемый объект (например, строку) встроенной функцией list:

>>> list('список')
['с', 'п', 'и', 'с', 'о', 'к']

Список можно создать и при помощи литерала:

>>> s = []  # Пустой список
>>> l = ['s', 'p', ['isok'], 2]
>>> s
[]
>>> l
['s', 'p', ['isok'], 2]

Как видно из примера, список может содержать любое количество любых объектов (в том числе и вложенные списки), или не содержать ничего.

И еще один способ создать список — это генераторы списков. Генератор списков — способ построить новый список, применяя выражение к каждому элементу последовательности. Генераторы списков очень похожи на цикл for.

>>> c = [c * 3 for c in 'list']
>>> c
['lll', 'iii', 'sss', 'ttt']

Возможна и более сложная конструкция генератора списков:

>>> c = [c * 3 for c in 'list' if c != 'i']
>>> c
['lll', 'sss', 'ttt']
>>> c = [c + d for c in 'list' if c != 'i' for d in 'spam' if d != 'a']
>>> c
['ls', 'lp', 'lm', 'ss', 'sp', 'sm', 'ts', 'tp', 'tm']

Но в сложных случаях лучше пользоваться обычным циклом for для генерации списков.

Функции и методы списков

Создать создали, теперь нужно со списком что-то делать. Для списков доступны основные встроенные функции, а также методы списков.

Таблица «методы списков»

Метод	Что делает
list.append(x)	Добавляет элемент в конец списка
list.extend(L)	Расширяет список list, добавляя в конец все элементы списка L
list.insert(i, x)	Вставляет на i-ый элемент значение x
list.remove(x)	Удаляет первый элемент в списке, имеющий значение x. ValueError, если такого элемента не существует
list.pop([i])	Удаляет i-ый элемент и возвращает его. Если индекс не указан, удаляется последний элемент
list.index(x, [start [, end]])	Возвращает положение первого элемента со значением x (при этом поиск ведется от start до end)
list. count(x)	Возвращает количество элементов со значением x
list.sort([key=функция])	Сортирует список на основе функции
list.reverse()	Разворачивает список
list.copy()	Поверхностная копия списка
list.clear()	Очищает список

Нужно отметить, что методы списков, в отличие от строковых методов, изменяют сам список, а потому результат выполнения не нужно записывать в эту переменную.

>>> l = [1, 2, 3, 5, 7]
>>> l.sort()
>>> l
[1, 2, 3, 5, 7]
>>> l = l.sort()
>>> print(l)
None

И, напоследок, примеры работы со списками:

>>> a = [66.25, 333, 333, 1, 1234.5]
>>> print(a.count(333), a.count(66.25), a.count('x'))
2 1 0
>>> a.insert(2, -1)
>>> a.append(333)
>>> a
[66.25, 333, -1, 333, 1, 1234.5, 333]
>>> a.index(333)
1
>>> a. remove(333)
>>> a
[66.25, -1, 333, 1, 1234.5, 333]
>>> a.reverse()
>>> a
[333, 1234.5, 1, 333, -1, 66.25]
>>> a.sort()
>>> a
[-1, 1, 66.25, 333, 333, 1234.5]

Изредка, для увеличения производительности, списки заменяют гораздо менее гибкими массивами (хотя в таких случаях обычно используют сторонние библиотеки, например NumPy).

Для вставки кода на Python в комментарий заключайте его в теги <pre><code>Ваш код</code></pre>

Как выучить Python (шаг за шагом) в 2022 году

Изучение Python было для меня чрезвычайно трудным, но это не должно было быть так.

Чуть более десяти лет назад я окончил колледж со степенью по истории и имел мало перспектив. Затем я стал успешным инженером по машинному обучению, консультантом по науке о данных, а теперь — генеральным директором Dataquest.

Однако это не история успеха за одну ночь. Мой путь к изучению Python был долгим, неэффективным и часто разочаровывающим.

Если бы я мог сделать это снова, я бы следовал шагам, которыми я собираюсь поделиться с вами в этой статье. Это ускорило бы мою карьеру, сэкономило бы тысячи часов потраченного впустую времени и предотвратило бы сильный стресс.

Это руководство покажет вам, как правильно изучать Python.

Шаг 1: понять, почему большинство терпит неудачу

Изучение Python не должно быть трудным. На самом деле, если вы используете правильные ресурсы, это может быть легко (и весело).

Проблема с большинством учебных ресурсов

Многие курсы усложняют изучение Python. Чтобы проиллюстрировать свою точку зрения, я приведу вам личный пример.

Когда я впервые начал изучать Python, я хотел заниматься тем, что меня вдохновляло, например создавать веб-сайты. К сожалению, курс, который я проходил, заставил меня потратить несколько месяцев на синтаксис. Это была агония.

На протяжении всего курса код Python продолжал выглядеть чужеродным и запутанным. Это было похоже на чужой язык. Неудивительно, что я быстро потерял интерес.

К сожалению, большинство руководств по Python очень похожи на это. Они предполагают, что вам нужно изучить весь синтаксис Python, прежде чем вы сможете начать делать что-то интересное. Стоит ли удивляться, что большинство людей сдаются?

Вместо того, чтобы тратить время на эти обыденные задачи, вы можете испытать настоящие острые ощущения от Python. Подумайте об анализе данных, создании веб-сайта или создании автономного дрона с искусственным интеллектом!

Более простой способ

После многих неудачных попыток я нашел способ, который мне больше подошёл. На самом деле, я считаю, что это лучший способ научиться программированию на Python.

Во-первых, я потратил как можно меньше времени на заучивание синтаксиса Python . Затем я взял то, что узнал, и сразу же с головой погрузился в проект, который мне действительно показался интересным.

Выполнение описанных ниже шагов не только веселее, но и позволяет учиться с невероятной скоростью!

На самом деле, именно благодаря этому лучшему способу обучения я создал Dataquest. Наши курсы по науке о данных помогут вам создавать проекты немедленно, с минимальными затратами времени на скучные вещи. Ознакомьтесь с нашими курсами здесь. Регистрация бесплатна .

Шаг 2. Определите, что вас мотивирует

Хорошая новость: любой может достичь высокого уровня владения Python при наличии правильной мотивации.

Будучи новичком, я изо всех сил старался не заснуть, пытаясь запомнить синтаксис. Однако когда мне нужно было применить основы Python для создания интересного проекта, я с радостью не спал всю ночь, чтобы закончить его.

Какой здесь урок? Вам нужно найти то, что вас мотивирует, и получить от этого удовольствие! Для начала найдите одну или две интересующие вас области:

• Наука о данных/Машинное обучение
• Мобильные приложения
• Веб-сайты
• Информатика
• Игры
• Обработка и анализ данных
• Оборудование/датчики/роботы
• Автоматизация рабочих задач

Да, вы можете создавать роботов с помощью языка программирования Python! Из кулинарной книги Raspberry Pi.

Шаг 3. Быстро изучите базовый синтаксис

Знаю, знаю. Я сказал, что мы потратим как можно меньше времени на синтаксис. К сожалению, полностью пропустить этот шаг нельзя.

Вот несколько хороших ресурсов, которые помогут вам изучить основы Python, не убивая вашу мотивацию:

• Dataquest — курс Python для основ науки о данных — я начал Dataquest, чтобы упростить изучение Python и науки о данных. Dataquest обучает синтаксису Python в контексте изучения науки о данных. Например, вы изучите основные команды Python, анализируя данные о погоде.
• Learn Python the Hard Way — Книга, в которой изучаются концепции Python, начиная с основ и заканчивая более углубленными программами.
• Учебник по Python — Учебник на основном сайте Python.

Не могу не подчеркнуть: Узнайте, какой синтаксис вы умеете, и двигайтесь дальше.   В идеале на этот этап вы потратите пару недель, но не больше месяца.

Чем раньше вы приступите к работе над проектами, тем быстрее вы научитесь. Вы всегда можете вернуться к синтаксису позже, если это необходимо.

Краткое примечание: изучайте Python 3, а не Python 2. К сожалению, многие онлайн-ресурсы для изучения Python по-прежнему преподают Python 2. Но Python 2 больше не поддерживается, поэтому ошибки и дыры в безопасности исправляться не будут!

Шаг 4. Создание структурированных проектов

Изучив базовый синтаксис Python, начинайте создавать проекты. Немедленное применение знаний поможет вам запомнить все, что вы узнали.

Лучше начинать со структурированных проектов, пока вы не почувствуете себя достаточно комфортно, чтобы делать проекты самостоятельно. Здесь, в Dataquest, мы стратегически включили структурированные проекты практически во все наши курсы Python. Таким образом, вы сможете сразу применить полученные знания.

Вот несколько примеров реальных проектов Dataquest. Какой из них разжигает ваше любопытство?

• Побег из тюрьмы: Где и когда происходит большинство побегов из тюрьмы на вертолете? Узнайте с помощью этого управляемого проекта для начинающих Python.
• Опросы сотрудников при увольнении: этот структурированный проект, разработанный для пользователей Python со средними навыками, предлагает вам очистить наборы данных, чтобы найти ответы для заинтересованных сторон в Министерстве образования Квинсленда, Австралия.
• Очистка данных и визуализация в стиле «Звездных войн». Фанаты «Звездных войн» не захотят пропустить этот структурированный проект с использованием реальных данных из фильма.

Вдохновение для структурированных проектов

Когда дело доходит до структурированных проектов, не существует единственно правильного места для начала. Лучшие ресурсы для вас будут зависеть от того, что вас мотивирует, а также от ваших целей в программировании на Python.

Вас интересует общая наука о данных или машинное обучение? Вы хотите создать что-то конкретное, например, приложение или веб-сайт? Вот некоторые рекомендуемые ресурсы для вдохновения, организованные по категориям:

Наука о данных / машинное обучение

• Dataquest — интерактивное обучение Python и науке о данных. Вы анализируете ряд интересных наборов данных, начиная от документов ЦРУ и заканчивая статистикой игроков НБА. В конечном итоге вы строите сложные алгоритмы, включая нейронные сети и деревья решений.
• Документация Scikit-learn — Scikit-learn — это основная библиотека машинного обучения Python. У него есть отличная документация и учебные пособия.
• CS109 — это курс Гарварда, который преподает Python для науки о данных. У них есть некоторые из их проектов и других материалов в Интернете.

Мобильные приложения

• Kivy Guide — Kivy — это инструмент, позволяющий создавать мобильные приложения с помощью Python. У них есть руководство по началу работы.

Веб-сайты

• Учебное пособие по Bottle — Bottle — еще один веб-фреймворк для Python. Вот руководство по началу работы с ним.
• How To Tango With Django — руководство по использованию Django, сложного веб-фреймворка Python.

Игры

• Учебники по Pygame — список руководств по Pygame, популярной библиотеке Python для создания игр.
• Making Games with Pygame — книга, в которой рассказывается, как создавать игры на Python.

Изобретите собственные компьютерные игры с помощью Python — книга, в которой рассказывается, как создавать несколько игр с использованием Python.

Пример игры, которую можно сделать с помощью Pygame. Это Barbie Seahorse Adventures 1.0 от Фила Хэсси.

Оборудование/датчики/роботы

• Использование Python с Arduino — Узнайте, как использовать Python для управления датчиками, подключенными к Arduino.
• Изучение Python с Raspberry Pi — Создавайте аппаратные проекты с помощью Python и Raspberry Pi.
• Изучение робототехники с использованием Python — Узнайте, как создавать роботов с помощью Python.
• Поваренная книга Raspberry Pi — узнайте, как создавать роботов с помощью Raspberry Pi и Python.

Скрипты для автоматизации вашей работы

• Автоматизируйте скучные вещи с помощью Python — узнайте, как автоматизировать повседневные задачи с помощью Python.

Проекты имеют решающее значение. Они расширяют ваши возможности, помогают изучить новые концепции Python и позволяют продемонстрировать свои способности потенциальным работодателям. После того, как вы сделали несколько структурированных проектов, вы можете перейти к работе над своими собственными проектами.

Шаг 5. Самостоятельная работа над проектами Python

После того, как вы проработали несколько структурированных проектов, пришло время наращивать темпы. Вы можете ускорить свое обучение, работая над независимыми проектами Python.

Вот ключ: Начните с небольшого проекта. Лучше закончить небольшой проект, чем браться за огромный проект, который никогда не будет завершен.

8 советов по открытию увлекательных проектов Python

Я знаю, что найти хороший проект Python для работы может быть непросто. Вот несколько советов по поиску интересных проектов:

• Расширьте проекты, над которыми вы работали раньше, и добавьте больше функций.
• Ознакомьтесь с нашим списком проектов Python для начинающих.
• Посетите встречи Python в вашем районе и найдите людей, работающих над интересными проектами.
• Найдите пакеты с открытым исходным кодом, в которые можно внести свой вклад.
• Узнайте, ищут ли местные некоммерческие организации разработчиков-добровольцев.
• Найдите проекты, созданные другими людьми, и посмотрите, сможете ли вы расширить или адаптировать их. Github — хорошее место для начала.
• Просмотрите сообщения в блогах других людей, чтобы найти интересные идеи для проектов.
• Подумайте об инструментах, которые облегчат вашу повседневную жизнь. Затем постройте их.

17 идей для проектов Python

Нужно больше вдохновения? Вот несколько дополнительных идей для вашего творчества:

Идеи проекта по науке о данных/машинному обучению

• Карта, которая визуализирует выборы по штатам
• Алгоритм, предсказывающий местную погоду
• Инструмент, предсказывающий фондовый рынок
• Алгоритм автоматического суммирования новостных статей

Попробуйте сделать более интерактивную версию этой карты из RealClearPolitics.

Идеи проекта мобильного приложения

• Приложение для отслеживания расстояния, которое вы проходите каждый день
• Приложение, которое отправляет вам уведомления о погоде
• Чат в режиме реального времени с определением местоположения

Веб-сайт Project Ideas

• Сайт, который поможет вам спланировать свое питание на неделю
• Сайт, позволяющий пользователям просматривать видеоигры
• Платформа для заметок

Идеи игрового проекта Python

• Мобильная игра с определением местоположения, в которой вы захватываете территорию
• Игра, в которой вы решаете головоломки с помощью программирования

Аппаратное обеспечение/датчики/роботы Проектные идеи

• Датчики, которые удаленно контролируют ваш дом
• Умный будильник
• Беспилотный робот, обнаруживающий препятствия

Идеи проекта автоматизации работы

• Скрипт для автоматизации ввода данных
• Инструмент для извлечения данных из Интернета

Суть в том, чтобы что-то выбрать и сделать. Если вы слишком зацикливаетесь на поиске идеального проекта, вы рискуете так и не начать его.

Мой первый независимый проект заключался в адаптации моего автоматизированного алгоритма оценки эссе с R на Python. В итоге это не выглядело красиво, но дало мне чувство выполненного долга и направило меня на путь развития моих навыков.

Помните: препятствия неизбежны. Создавая свой проект, вы столкнется с проблемами и ошибками в вашем коде. Вот несколько ресурсов, которые помогут вам.

3 лучших ресурса Python, которые помогут выйти из тупика

Не позволяйте неудачам обескуражить вас. Вместо этого ознакомьтесь со следующими полезными ресурсами:

• StackOverflow — сайт вопросов и ответов сообщества, на котором люди обсуждают вопросы программирования. Вопросы по Python можно найти здесь.
• Google — Наиболее часто используемый инструмент любого опытного программиста. Очень полезно при попытке устранить ошибки. Вот пример.
• Документация по Python — хорошее место для поиска справочных материалов по Python.

Шаг 6. Продолжайте работать над более сложными (и более сложными) проектами

По мере того, как вы добиваетесь успеха в независимых проектах, продолжайте увеличивать сложность и объем своих проектов. Изучение Python — это процесс, и вам понадобится импульс, чтобы пройти через него.

Когда вы полностью освоитесь с тем, что строите, пришло время попробовать что-нибудь посложнее. Продолжайте находить новые проекты, которые бросают вызов вашим навыкам и подталкивают вас к росту.

5 Советы по освоению Python

Вот несколько идей на тот случай, когда придет время:

• Попробуйте научить новичка создавать один из ваших проектов.
• Спросите себя: можете ли вы масштабировать свой инструмент? Может ли он работать с большим количеством данных или обрабатывать больше трафика?
• Попробуйте ускорить работу вашей программы.
• Представьте, как вы могли бы сделать свой инструмент полезным для большего числа людей.
• Представьте, как коммерциализировать то, что вы сделали.

Вперед с Python

Помните, что Python постоянно развивается. В мире есть всего несколько человек, которые могут заявить, что полностью понимают Python. И это люди, которые его создали!

И что тебе остается? В постоянном состоянии обучения и работы над новыми проектами, чтобы отточить свое мастерство.

Через шесть месяцев вы обнаружите, что оглядываетесь на свой код и думаете о том, насколько он ужасен. Не отчаивайтесь! Когда вы доберетесь до этой точки, вы поймете, что находитесь на правильном пути.

Если вы относитесь к тому типу людей, которым нужна минимальная структура, то у вас есть все, что вам нужно, чтобы начать свое путешествие. Однако, если вам нужно немного больше рекомендаций, вам могут помочь наши курсы.

Я основал Dataquest, чтобы помочь людям быстро учиться и избегать вещей, которые обычно заставляют людей бросать работу. Вы будете писать настоящий код за считанные минуты и завершать реальные проекты за несколько часов.

Если вы хотите выучить Python, чтобы стать бизнес-аналитиком, аналитиком данных, инженером данных или специалистом по данным, у нас есть пути карьерного роста, которые предназначены для того, чтобы вы прошли путь от новичка до готовой работы за несколько месяцев. Или вы можете сначала окунуться в воду и протестировать наш вводный курс Python здесь.

Общие вопросы по Python

Сложно ли изучать Python?

Изучение Python, безусловно, может быть сложной задачей. Однако если вы воспользуетесь описанным здесь пошаговым подходом, вы обнаружите, что это намного проще, чем вы думаете.

Можно ли выучить Python бесплатно?

Существует множество бесплатных обучающих ресурсов по Python. Например, у нас в Dataquest есть десятки бесплатных руководств по Python. Вы можете бесплатно зарегистрироваться на нашей интерактивной обучающей платформе по науке о данных.

У бесплатного обучения есть один недостаток: чтобы учиться эффективно, вам нужно объединить несколько бесплатных ресурсов. Это означает, что вы потратите дополнительное время на изучение того, что вам нужно выучить дальше и как это выучить.

Премиум-платформы могут предлагать лучшие методы обучения (например, интерактивное кодирование в браузере, предлагаемое Dataquest). Они также экономят ваше время на поиск и создание собственной учебной программы.

Можете ли вы выучить Python с нуля (без опыта программирования)?

Да. Python — отличный язык для начинающих программистов, потому что вам не нужен предварительный опыт работы с кодом, чтобы его освоить. Dataquest помогает студентам, не имеющим опыта программирования, устроиться на работу в качестве аналитиков данных, специалистов по данным и инженеров данных.

Сколько времени нужно, чтобы изучить Python?

Изучение языка программирования немного похоже на изучение разговорного языка — вы никогда не закончите ! Это потому, что языки развиваются, поэтому всегда есть чему учиться! Тем не менее, вы можете довольно быстро научиться писать простой, но функциональный код Python.

Сколько времени потребуется, чтобы подготовиться к работе? Это зависит от ваших целей, конкретной работы, которую вы ищете, и того, сколько времени вы можете посвятить учебе.

учащихся Dataquest, опрошенных нами в 2020 году, сообщили, что достигли своих учебных целей менее чем за год. Многие сделали это менее чем за полгода . И это при не более десяти часов обучения в неделю.

Как я могу быстрее выучить Python?

Найдите платформу, которая обучает Python (или создайте для себя учебную программу) специально для того навыка, который вы хотите освоить (например, Python для разработки игр или Python для обработки данных).

Таким образом, вы не тратите время на изучение вещей, не связанных с вашей повседневной работой с Python.

Нужна ли вам сертификация Python, чтобы найти работу?

Вероятно, нет. В науке о данных сертификаты не имеют большого значения. Работодатели заботятся о навыках, а не о бумажных документах.

Перевод? GitHub, полный отличного кода Python, намного важнее сертификата.

Стоит ли изучать Python 2 или 3?

Python 3, руки вниз. Несколько лет назад это все еще было предметом дискуссий. Некоторые экстремисты даже утверждали, что Python 3 «убьет Python». Этого не произошло. Сегодня Python 3 повсюду.

Подходит ли Python за пределами науки о данных/машинного обучения?

Да. Python — популярный и гибкий язык, который профессионально используется в самых разных контекстах.

Мы преподаем Python для науки о данных и машинного обучения. Однако вы можете применить свои навыки Python в другой области. Вы обнаружите, что он используется в финансах, веб-разработке, разработке программного обеспечения, разработке игр и многом другом.

Некоторые навыки анализа данных в Python могут быть полезны и для многих других работ. Например, если вы работаете с электронными таблицами, есть вероятность, что с Python вы могли бы делать некоторые вещи быстрее и лучше.

На самом деле возможности Python безграничны. Станьте частью революции. Готовы начать? Узнайте больше о том, как Dataquest может помочь вам изучить Python онлайн, и зарегистрируйтесь сегодня без риска.

Основы Python

В этом разделе вы изучите основы Python. Если вы новичок в программировании на Python, этот раздел основ Python идеально подходит для вас.

После прохождения руководств вы будете уверенно программировать на Python и сможете создавать простые программы на Python.

Раздел 1. Основы

• Синтаксис — познакомит вас с основным синтаксисом программирования Python.
• Переменные — объясните вам, что такое переменные и как создавать краткие и содержательные переменные.
• Строки — узнайте о строковых данных и некоторых основных операциях со строками.
• Числа — познакомьте вас с часто используемыми типами чисел, включая целые числа и числа с плавающей запятой.
• Булевы значения — объясните логический тип данных, ложные и истинные значения в Python.
• Константы — покажет вам, как определять константы в Python.
• Комментарии — узнайте, как делать заметки в коде.
• Преобразование типов — узнайте, как преобразовать значение одного типа в другой, например, преобразовать строку в число.

Раздел 2. Операторы

• Операторы сравнения. Знакомство с операторами сравнения и их использованием для сравнения двух значений.
• Логические операторы — покажут вам, как использовать логические операторы для объединения нескольких условий.

Раздел 3. Поток управления

• оператор if…else — узнайте, как выполнить блок кода на основе условия.
• Тернарный оператор — познакомьте вас с тернарным оператором Python, который делает ваш код более кратким.
• цикл for с функцией range() — покажет вам, как выполнить блок кода фиксированное количество раз, используя цикл for с функцией range().
• while — показать вам, как выполнить блок кода, если условие истинно.
• break — научиться преждевременному выходу из цикла.
• продолжить — показать вам, как пропустить текущую итерацию цикла и начать следующую.
• pass — показать вам, как использовать оператор pass в качестве заполнителя.

Раздел 4. Функции

• Функции Python — знакомство с функциями в Python, а также с тем, как определять функции и повторно использовать их в программе.
• Параметры по умолчанию — показывает, как задать значения по умолчанию для параметров функций.
• Аргументы ключевого слова — узнайте, как использовать аргументы ключевого слова, чтобы сделать вызов функции более очевидным.
• Рекурсивные функции — узнайте, как определять рекурсивные функции в Python.
• Лямбда-выражения — покажет вам, как определять анонимные функции в Python с помощью лямбда-выражений.
• Строки документации — покажите, как использовать строки документации для документирования функции.

Раздел 5.

Списки

• Список — познакомит вас с типом списка и с тем, как эффективно манипулировать элементами списка.
• Кортеж — познакомить вас с кортежем, представляющим собой список, который не меняется на протяжении всей программы.
• Сортировка списка на месте — показано, как использовать метод sort() для сортировки списка на месте.
• Сортировка списка — узнайте, как использовать функцию sorted() для возврата нового отсортированного списка из исходного списка.
• Нарезка списка — покажет вам, как использовать технику нарезки списка для эффективного управления списками.
• Распаковать список — показать вам, как назначать элементы списка нескольким переменным с помощью распаковки списка.
• Итерация по списку — узнайте, как использовать цикл for для итерации по списку.
• Найти индекс элемента — покажет вам, как найти индекс первого вхождения элемента в список.
• Iterables — объясните вам iterables и разницу между iterable и iterator.
• Преобразование элементов списка с помощью map() — показано, как использовать функцию map() для преобразования элементов списка.
• Фильтровать элементы списка с помощью filter() — используйте функцию filter() для фильтрации элементов списка.
• Уменьшите элементы списка до значения с помощью функции reduce() — используйте функцию сокращения(), чтобы уменьшить элементы списка до одного значения.
• Понимание списков — покажет вам, как создать новый список на основе существующего списка.

Раздел 6. Словари

• Словарь – познакомить вас с типом словаря.
• Понимание словаря — покажет вам, как использовать понимание словаря для создания нового словаря из существующего.

Раздел 7. Наборы

• Наборы — объясните вам тип набора и покажите, как эффективно манипулировать элементами набора.
• Понимание набора — объясните вам понимание набора, чтобы вы могли создать новый набор на основе существующего набора с более кратким и элегантным синтаксисом.
• Объединение наборов — покажет вам, как объединить два или более наборов с помощью метода union() или оператора объединения наборов ( | ).
• Пересечение множеств — показывает, как пересечь два или более множества с помощью метода пересечения () или оператора пересечения множеств ( 9).
• Подмножество — проверить, является ли набор подмножеством другого набора.
• Надмножество — проверьте, является ли набор надмножеством другого набора.
• Непересекающиеся множества — проверьте, не пересекаются ли два множества.

Раздел 8. Обработка исключений

• try…except — показывает, как более изящно обрабатывать исключения с помощью оператора try…except.
• try…except…finally – узнайте, как выполнить блок кода независимо от того, возникает исключение или нет.
• try…except…else — объясните вам, как использовать оператор try…except…else для управления выполнением программы в случае возникновения исключений.

Раздел 9. Подробнее о циклах Python

• for…else — объясните вам оператор for else .
• while…else – обсудите оператор while else .
• эмуляция цикла do…while — покажет вам, как эмулировать цикл do…while в Python с помощью оператора цикла while.

Раздел 10. Дополнительные сведения о функциях Python

• Распаковка кортежей — покажет вам, как распаковать кортеж, который назначает отдельные элементы кортежа нескольким переменным.
• *args Параметры — узнайте, как передать функции переменное количество аргументов.
• **kwargs Параметры — показать вам, как передать переменное количество аргументов ключевого слова в функцию.
• Частичные функции — узнайте, как определять частичные функции.
• Типовые подсказки — показывают, как добавлять подсказки к параметрам функции и как использовать средство проверки статического типа (mypy) для статической проверки типа.

Раздел 11. Модули и пакеты

• Модули — познакомит вас с модулями Python и покажет, как писать собственные модули.
• Путь поиска модуля — объясните, как работает путь поиска модуля Python при импорте модуля. Переменная
• __name__ — покажет вам, как использовать переменную __name__ для управления выполнением файла Python как скрипта или модуля.
• Пакеты — узнайте, как использовать пакеты для более структурированной организации модулей.

Раздел 14. Сторонние пакеты, PIP и виртуальные среды

• Указатель пакетов Python (PyPI) и pip — познакомьтесь с указателем пакетов Python и узнайте, как устанавливать сторонние пакеты с помощью pip.
• Виртуальные среды — узнайте, что такое виртуальные среды Python и, что более важно, зачем они вам нужны.
• Установите pipenv в Windows — покажите, как установить инструмент pipenv в Windows.

Раздел 15.