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What the f*ck Python! 😱

Entdecke und verstehe Python durch überraschende Code-Schnipsel.

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Python, bekannt als gut designte High-Level und Interpreter-basierte Programmiersprache, stellt viele Features zur Verfügung, um dem Programmierer das Leben zu erleichtern. Allerdings kann es vorkommen, dass ein Python-Schnipsel ein unerwartetes Verhalten zeigt.

Hier ist ein schönes Projekt, das versucht die Dinge aufzuzeigen, die bei einigen Code-Schnipseln unter der Haube passieren und darüber hinaus einige weniger bekannte Features von Python zu erklären.

Während manche Beispiele nicht unbedingt beeindruckend erscheinen, zeigen sie dennoch interessante Details von Python, die dir womöglich noch nicht aufgefallen sind. Ich finde, dass es eine schöne Möglichkeit ist, die Interna einer Programmiersprache zu lernen und ich glaube das findest du auch !

Wenn du ein erfahrener Python-Programmierer bist, kannst du dies als Herausforderung ansehen, um möglichst viel beim ersten Anlauf richtig zu machen. Du hast vielleicht manches schon erlebt, sodass ich möglicherweise alte Erinnerungen wecken kann! :sweat_smile:

PS: Wenn du bereits mehrfach hier warst, kannst du dich hier über neue Modifikationen informieren (die Beispiele, die mit einem Stern markiert sind, sind Teil des letzten Releases).

Also, los gehts...

Inhaltsverzeichnis

Sruktur der Beispiele

Alle Beispiele sind nach folgendem Muster aufgebaut:

▶ Ein schicker Titel

# Vorbereitung des Codes.
# Vorbereitung für etwas Magisches...

Ausgabe (Python version(en)):

>>> triggering_statement
Irgendeine unerwartete Ausgabe
(Optional): Eine Zeile, die die unerwartete Ausgabe beschreibt.

💡 Erklärung:

  • Kurze Erklärung was und warum es passiert. 
    # Aufsetzen des Codes
# Mehr Beispiele für ein besseres Verständnis (wenn erforderlich)
    Ausgabe (Python version(en)):
>>> trigger # Ein Beispiel, das es einfach macht, die Magie zu verstehen
# Eine begründete Ausgabe

Note: Alle Beispiele sind mit Pythons 3.5.2 interaktiven Interpreter getestet, und sie sollten für alle Python Versionen funktionieren. Ausnahmen werden vor dem Ausgabe kenntlich gemacht.

Benutzung

Ein guter Weg, um die Beispiele bestmöglich zu nutzen, ist es, sie von anfang an durchzugehen und bei jedem Beispiel folgendes zu tun: - Lese vorsichtig den initialen Code des Beispiels. Wenn du ein erfahrener Python-Programmierer bist, wirst du wahrscheinlich wissen, was als nächstes kommt. - Lies die Schnippsel durch und + Überprüfe, dass die Ausgabe die ist, die du erwartet hast + Weißt du, warum sich die Ausgabe so gestaltet, wie sie es tut ? - Wenn die Antwort Nein ist (was vollkommen in Ordnung ist), nimm einen tiefen Atemzug, und lies dir die Erklärung durch. Wenn du es dann immernoch nicht verstanden hast, frage nach Hilfe, indem du hier ein Issue erstellst. - Wenn Ja, kannst du dir auf die Schulter klopfen und zum nächsten Beispiel springen.

PS: Du kannst dir auch WTFPython im Terminal ansehen, indem du das pypi package nutzt: 

$ pip install wtfpython -U
$ wtfpython

👀 Beispiele

Kapitel: Fordere dein Gehirn heraus!

▶ Das Wichtigste zuerst! *

Aus irgendwelchen Gründen ist der "Walrus" Operator (:=) in Python 3.8 ziemlich beliebt. Lass uns starten,

1.

# Python version 3.8+

>>> a = "wtf_walrus"
>>> a
'wtf_walrus'

>>> a := "wtf_walrus"
File "<stdin>", line 1
    a := "wtf_walrus"
      ^
SyntaxError: invalid syntax

>>> (a := "wtf_walrus") # Das funktioniert merkwürdigerweise
'wtf_walrus'
>>> a
'wtf_walrus'

2 .

# Python version 3.8+

>>> a = 6, 9
>>> a
(6, 9)

>>> (a := 6, 9)
(6, 9)
>>> a
6

>>> a, b = 6, 9 # Typisches Auspacken
>>> a, b
(6, 9)
>>> (a, b = 16, 19) # Oops
  File "<stdin>", line 1
    (a, b = 16, 19)
          ^
SyntaxError: invalid syntax

>>> (a, b := 16, 19) # Dies gibt ein eigenartiges 3-Tupel aus
(6, 16, 19)

>>> a # Ist a immernoch unverändert ?
6

>>> b
16

💡 Erklärung

Schneller Rückblick zum Walrus Operator

Der Walrus Operator (:=) wurde in Python 3.8 eingeführt. Er kann in Situationen sinvoll sein, in denen du ein Wert einer Variablen in einem Ausdruck zuweisen möchtest.

def irgendeine_funktion():
        # Irgendeine Berechnung, die teuer ist (=> sehr viel Zeit und Ressourcen in Aspruch nimmt)
        # time.sleep(1000)
        return 5

# Anstatt:
if irgendeine_funktion():
        print(irgendeine_funktion()) # Schlechter Stil, da die Funktion zweimal aufgerufen wird

# Oder:
a = irgendeine_funktion()
if a:
    print(a)

# Nun kannst du folgendes schreiben:
if a := irgendeine_funktion():
        print(a)

Ausgabe (> 3.8):

5
5
5

Das hat uns eine Zeile Code erspart. Zudem spart es einen zusätzlichen Aufruf der Funktion irgendeine_funktion.

  • Nichtgeklammerte "Zuweisung Ausdruck" (Verwendung des Walrus-Operator), ist auf der obersten Ebene beschränkt, daher der Syntaxfehler in der Anweisung a := "wtf_walrus" des erstes Schnipsels. Einklammeren hat funktioniert und wies a zu.

  • Wie immer, Einklammerung eines Ausdrucks, welcher =- Operator enthält, ist nicht erlaubt. Daher der Syntaxfehler in (a, b = 6, 9).

  • Die Syntax des Walrus Operators lautet wie folgt: NAME:= ausdruck, wobei NAME ist ein gültiger Identifier, und ausdruck ist ein gültiger Ausdruck. Zudem werden iterierbares Verpacken und Entpacken nicht unterstützt, d.h.:

  • (a := 6, 9) ist äquivalent zu ((a := 6), 9) und zu (a, 9) (where a's value is 6')

    >>> (a := 6, 9) == ((a := 6), 9)
True
>>> x = (a := 696, 9)
>>> x
(696, 9)
>>> x[0] is a # Both reference same memory location
True

  • Ähnlich: (a, b := 16, 19) ist äquivalent zu (a, (b := 16), 19), was einfach ein 3-Tupel ist.

▶ Strings können manchmal schwierig sein

1.

>>> a = "irgendein_string"
>>> id(a)
140420665652016
>>> id("irgendein" + "_" + "string") # Beachte, dass beide ids dieselben sind.
140420665652016

2. 

>>> a = "wtf"
>>> b = "wtf"
>>> a is b
True

>>> a = "wtf!"
>>> b = "wtf!"
>>> a is b
False

3.

>>> a, b = "wtf!", "wtf!"
>>> a is b # Alle Versionen außer 3.7.x
True

>>> a = "wtf!"; b = "wtf!"
>>> a is b # Das wird True oder False ausgeben, je nach dem wo du es aufrufst (Python Shell / iPython / in einem Skript)
False

# Dieses mal in einer Datei: some_file.py
a = "wtf!"
b = "wtf!"
print(a is b)

# Gibt True aus, wenn das Modul aufgerufen wird!

4.

Ausgabe (< Python3.7 )

>>> 'a' * 20 is 'aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa'
True
>>> 'a' * 21 is 'aaaaaaaaaaaaaaaaaaaaa'
False

Ergibt Sinn, Oder?

💡 Erklärung:

  • Das Verhalten im ersten und zweiten Schnipsel erklärt sich durch eine CPython Optimierung (auch string interning genannt), die versucht, existierende immutable Objekte zu nutzen anstatt jedes mal ein neues Objekt zu erstellen.

  • Nachdem "interned" (festgehalten) wurde, kann es sein, dass viele Variablen dasselbe String-Objekt im Speicher referenzieren (man spart also Speicher).

  • In den Schnipseln oben werden Strings implizit festgehalten. Die Entscheidung, wann ein String implizit festgehalten wird, ist von der Implementierung abhängig. Es gibt einige Regeln, die benutzt werden können, um zu erahnen, ob ein String festgehalten wird oder nicht:

  • Alle String der Länge 0 und 1 werden festgehalten.
  • Strings werden während der Compilezeit festgehalten ('wtf' wird festgehalten, aber ''.join(['w', 't', 'f']) nicht)
  • Strings, die nicht aus ASCII-Buchstaben, Ziffern oder Unterstrichen zusammengesetzt sind, werden nicht festgehalten. Das erklärt warum 'wtf!' nicht festgehalten wurde (wegen !). Die CPython-Implementierung dieser Regel kann hier gefunden werden image
  • Wenn a und b in derselben Zeile auf "wtf!" gesetzt werden, erzeugt der Python Interpreter ein neues Objekt, welches von der zweiten Variable zur selben Zeit referenziert wird. Wenn du es in zwei verschiedenen Zeilen deklarierst, dann "weiß" der Interpreter nicht, dass "wtf!" als Objekt schon existiert (weil "wtf!" nicht implizit festgehalten wird, siehe obige Auflistung). Es ist eine Compilezeit-Optimierung. Diese Optimierung gilt nicht für 3.7.x Versionen von CPython (siehe dieses Issue).
  • Eine Compile-Unit ist eine interaktive Umgebung, wie z.B. IPython besteht aus einen einzigen Statement, während es aus einem ganzen Modul im Falle von Modulen besteht. a, b = "wtf!", "wtf!" ist ein einziges Statement, während a = "wtf!"; b = "wtf!" zwei Statements in einer Zeile sind. Das erklärt, warum die Identitäten a = "wtf!"; b = "wtf!" verschieden sind. Es erklärt auch, warum sie dieselben sind, wenn sie in some_file.py aufgerufen werden.
  • Die abrupte Veränderung in der Ausgabe des 4.Schnipsel ist der peephole Optimierung Technik geschuldet, auch als Constant Folding bekannt. Das bedeutet, der Ausdruck 'a'*20 wird durch 'aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa' während der Kompilierung ersetzt, um ein paar Taktzyklen während der Laufzeit zu sparen. Constant Folding wird nur für String mit einer kleineren Länge als 21 angewendet. (Wieso ? Stelle dir die Größe einer .pyc Datei vor, die durch den Ausdruck 'a'*10**10 generiert wurde). Hier ist die Quelle der Implementierung dafür.
  • Notiz: In Python 3.7, konstantes Folding wurde vom peephole-Optimierer zum neuen AST-Optimierer verschoben (mit ein paar Veränderungen in der Logik), d.h. das 4.Schnipsel funktioniert in Python 3.7 nicht. Du kannst hier mehr darüber erfahren.

▶ Vorsicht bei verketteten Operationen

>>> (False == False) in [False] # ergibt Sinn
False
>>> False == (False in [False]) # ergibt Sinn
False
>>> False == False in [False] # Was nun?
True

>>> True is False == False
False
>>> False is False is False
True

>>> 1 > 0 < 1
True
>>> (1 > 0) < 1
False
>>> 1 > (0 < 1)
False

💡 Erklärung:

Zitat von https://docs.python.org/3/reference/expressions.html#comparisons

Formally, if a, b, c, ..., y, z are expressions and op1, op2, ..., opN are comparison operators, then a op1 b op2 c ... y opN z is equivalent to a op1 b and b op2 c and ... y opN z, except that each expression is evaluated at most once.

Übersetzt:

Formal ausgedrückt: wenn a, b, c, ..., y, z Ausdrücke und op1, op2, ..., opN Vergleichsoperatoren sind, dann sind a op1 b op2 c ... y opN z äquivalent zu a op1 b and b op2 c and ... y opN z, mit der Ausnahme, dass jeder Ausdruck höchstens einmal ausgewertet wird.

Während dieses Verhalten in den Beispielen vielleicht unsinnig erscheint, kann es super verwendet werden, z.B. a == b == c und 0 <= x <= 100.

  • False is False is False ist äquivalent zu (False is False) and (False is False)
  • True is False == False ist äquivalent zu (True is False) and (False == False) und während der erste Teil des Statements (True is False) zu False ausgewertet wird, wird der gesamt Ausdruck zu False ausgewertet.
  • 1 > 0 < 1 ist äquivalent zu (1 > 0) and (0 < 1) which evaluates to True.
  • Der Ausdruck (1 > 0) < 1 ist äquivalent zu True < 1 und 
    >>> int(True)
1
>>> True + 1 # Nicht relevant für dieses Beispiel, aber trotzdem nur zum Spaß
2
    So wird 1 < 1 zu False ausgewertet

▶ Wie man den is Operator nicht nutzt

Das folgende Beispiel ist im Internet überall bekannt.

1.

>>> a = 256
>>> b = 256
>>> a is b
True

>>> a = 257
>>> b = 257
>>> a is b
False

2.

>>> a = []
>>> b = []
>>> a is b
False

>>> a = tuple()
>>> b = tuple()
>>> a is b
True

3. Ausgabe

>>> a, b = 257, 257
>>> a is b
True

Ausgabe (Python 3.7.x spezifisch)

>>> a, b = 257, 257
>>> a is b
False

💡 Erklärung:

Der Unterschied zwischen is und ==

  • is Operator checkt, ob sich beide Operanden auf dasselbe Objekt beziehen (i.e., it checks if the identity of the operands matches or not).
  • == Operator vergleicht die Werte der beiden Operanden und überprüft, ob diese gleich sind.
  • Also is wird für Beziehungsgleichheit und == für Wertgleichheit benutzt. Ein Beispiel, um das Gesagte zu vertiefen: 
    >>> class A: pass
>>> A() is A() # Das sind zwei leere Objekte an zwei verschiedenen Orten im Speicher.
False

256 ist ein existierendes Objekt, aber 257 nicht

Wenn du Python startest, werden die Nummern von -5 bis 256 bereitgestellt. Diese Nummern werden sehr oft benutzt, also ergibt es Sinn, sie schnell bereit zu haben.

Zitat von https://docs.python.org/3/c-api/long.html

The current implementation keeps an array of integer objects for all integers between -5 and 256, when you create an int in that range you just get back a reference to the existing object. So it should be possible to change the value of 1. I suspect the behavior of Python, in this case, is undefined. :-)

Übersetzung:

Die momentane Implementation stellt ein Array aus Integer-Objekten für alle Integer zwischen -5 und 256 bereit. Wenn du einen int in diesem Bereich erstellst, bekommst du nur eine Referenz auf das existierende Objekt zurück. Also sollte es möglich sein, den Wert von 1 zu ändern. Ich vermute das Verhalten von Python ist in diesem Fall undefiniert. :-)

>>> id(256)
10922528
>>> a = 256
>>> b = 256
>>> id(a)
10922528
>>> id(b)
10922528
>>> id(257)
140084850247312
>>> x = 257
>>> y = 257
>>> id(x)
140084850247440
>>> id(y)
140084850247344

Hier ist der Interpreter nicht schlau genug während des Ausführens von y = 257 zu erkennen, dass wir bereits ein Integer mit dem Wert 257 erstellt haben und daher wird ein neues Objekt im Speicher angelegt.

Ähnliche Optimierungen treffen auf andere immutable Objekte zu, z.B. leere Tuples. Da Listen mutable sind, wird [] is [] zu False ausgewertet und () is () wird zu True ausgewertet. Das erklärt unser zweiter Schnipsel. Lass uns mit dem dritten Beispiell weiter machen:

Sowohl a und b beziehen sich auf dasselbe Objekt wenn sie in derselben Zeile mit demselben Wert initialisiert werden.

Ausgabe

>>> a, b = 257, 257
>>> id(a)
140640774013296
>>> id(b)
140640774013296
>>> a = 257
>>> b = 257
>>> id(a)
140640774013392
>>> id(b)
140640774013488

  • Wenn a und b in derselben Zeile auf 257 gesetzt werden, erstellt der Python Interpreter ein neues Objekt, und referenziert die zweite Variable zur selben Zeit. Wenn man es in verschiedenen Zeilen macht, dann weiß Python nicht, dass eine 257 als Objekt schon existiert.

  • Es ist eine Compiler Optimierung, die speziell für die interaktive Umgebung gilt. Wenn man zwei Zeilen in einem Live Interpreter eingibt, dann werden sie getrennt kompiliert und auch getrennt optimiert. Wenn du dieses Beispiel in einer .py Datei ausprobierst, würdest du nicht dasselbe Verhalten beobachten, denn die Datei wird auf einmal kompiliert. Diese Optimierung ist nicht auf Integer beschränkt, sie funktioniert auch für andere immutable Datentypen, wie z.B. Strings (siehe auch das Beispiel "Strings können manchmal schwierig sein") oder floats:

>>> a, b = 257.0, 257.0
>>> a is b
True
  • Warum funktioniert das nicht in Python 3.7 ? Die abstrakte Antwort ist: Die Compiler Optimierungen sind von der Implementierung abhängig (es verändert sich mit der Version, dem Betriebssystem, etc.). Ich versuche noch herauszufinden, welche Implementierungsänderung dieses Problem verursacht. Für Updates, schaue dieses Issue an.

▶ Hash brownies

1. 

some_dict = {}
some_dict[5.5] = "JavaScript"
some_dict[5.0] = "Ruby"
some_dict[5] = "Python"

Ausgabe:

>>> some_dict[5.5]
"JavaScript"
>>> some_dict[5.0] # "Python" hat die Existenz von "Ruby" ausgelöscht ?
"Python"
>>> some_dict[5] 
"Python"

>>> complex_five = 5 + 0j
>>> type(complex_five)
complex
>>> some_dict[complex_five]
"Python"

Warum also ist Python überall zu finden ?

💡 Erklärung

  • Einzigartigkeit der Schlüssel in einem Python Dictionary wird durch Äquivalenz, nicht durch Identität festgestellt. Obwohl also 5, 5.0, und 5 + 0j verschiedene Objekte unterschiedlichen Typs sind, können sie, da sie gleichwertig sind, nicht im gleichen dict (oder set) sein. Sobald du einen von ihnen einfügst, wird der Versuch, nach einem anderen, aber gleichwertigen Schlüssel zu suchen, mit dem ursprünglichen zugeordneten Wert erfolgreich sein (und nicht mit einem KeyError fehlschlagen): 
    >>> 5 == 5.0 == 5 + 0j
True
>>> 5 is not 5.0 is not 5 + 0j
True
>>> some_dict = {}
>>> some_dict[5.0] = "Ruby"
>>> 5.0 in some_dict
True
>>> (5 in some_dict) and (5 + 0j in some_dict)
True
  • Das gilt auch, wenn ein Item festgelegt wird. Wenn du also some_dict[5] = "Python" ausführst, findet Python das existierende Item mit demselben Key 5.0 -> "Ruby", überschreibt den Wert an dieser Stelle, und lässt den originalen Wert unangetastet. 
    >>> some_dict
{5.0: 'Ruby'}
>>> some_dict[5] = "Python"
>>> some_dict
{5.0: 'Python'}

  • Wie können wir also den Key zu 5 anstelle von 5.0 updaten? Wir können das tatsächlich nicht an dieser Stelle tun, aber wir können den Schlüssel zuerst löschen (del some_dict[5.0]), und ihn danach neu festzulegen (some_dict[5]), um den Schlüssel 5 zu bekommen, anstelle des floats 5.0. Das wird jedoch nur in seltenen Fällen benötigt.

  • Wie hat Python 5 in einem Dictionary gefunden, welches 5.0 enthält? Python tut dies in konstanter Zeit, ohne jedes Item zu scannen, indem es Hash-Funktionen benutzt. Wenn Python den Key foo in einem Dictionary nachschlägt, dann verarbeitet es zuerst hash(foo) (was in konstanter Zeit läuft). Da es in Python notwendig ist, dass Objekte, die als gleich gelten auch den gleichen Hash-Wert haben ( siehe hier docs), haben 5, 5.0, und 5 + 0j denselben Hash-Wert. 

    >>> 5 == 5.0 == 5 + 0j
True
>>> hash(5) == hash(5.0) == hash(5 + 0j)
True
    Note: Das Inverse ist nicht unbedingt wahr: Objekte mit gleichem Hashwert können evtl. ungleich sein. (Das versursacht was auch als hash collision bekannt ist), und und verschlechtert die zeitlich konstante Leistung, die Hashing normalerweise bietet.

▶ Tief im Inneren sind wir alle gleich

class WTF:
  pass

Ausgabe: 

>>> WTF() == WTF() # zwei verschiedene Instanzen können nicht gleich sein
False
>>> WTF() is WTF() # Idetitäten sind ebenfalls unterschiedlich
False
>>> hash(WTF()) == hash(WTF()) # Hash-Werte _sollten_ ebenfalls verschieden sein
True
>>> id(WTF()) == id(WTF())
True

💡 Erklärung:

  • Wenn id genannt wurde, hat Python hat ein WTF class-Objekt gebaut und es der id-Funktion übergeben. Die id-Funktion nimmt die id (den Speicherort), und wirft das Objekt weg. Das Objekt ist zerstört.
  • When we do this twice in succession, Python allocates the same memory location to this second object as well. Da (in CPython) id denselben Speicherort wie die Objekt-Id benutzt, ist die id der beiden Objekte dieselbe.
  • Also ist die Id des Objektes nur für die Lebensdauer des Objektes einzigartig. Nachdem das Objekt zerstört wurde, oder bevor es gebaut wird, kann etwas anderes diese Id haben.
  • Abe warum wurde der is zu False ausgewertet? Lass uns das anhand dieses Schnipsels betrachten. 
    class WTF(object):
  def __init__(self): print("I")
  def __del__(self): print("D")

Ausgabe: 

>>> WTF() is WTF()
I
I
D
D
False
>>> id(WTF()) == id(WTF())
I
D
I
D
True
Wie du villeicht beobachtest hast, ist die Reihenfolge, in der die Objekte zerstört werden, das, was hier den Unterschied macht.

▶ Unordnung in der Ordnung *

from collections import OrderedDict

dictionary = dict()
dictionary[1] = 'a'; dictionary[2] = 'b';

ordered_dict = OrderedDict()
ordered_dict[1] = 'a'; ordered_dict[2] = 'b';

another_ordered_dict = OrderedDict()
another_ordered_dict[2] = 'b'; another_ordered_dict[1] = 'a';

class DictWithHash(dict):
    """
    Ein Dictionary auch __hash__ magic implementiert.
    """
    __hash__ = lambda self: 0

class OrderedDictWithHash(OrderedDict):
    """
    Ein OrderedDict was auch __hash__ magic implementiert.
    """
    __hash__ = lambda self: 0

Ausgabe 

>>> dictionary == ordered_dict # Wenn a == b
True
>>> dictionary == another_ordered_dict # und b == c
True
>>> ordered_dict == another_ordered_dict # warum ist dann c != a ??
False

# Wir wissen alle, dass ein Set nur aus einzigartigen Elementen besteht,
# Lass uns ein Set aus Dictionaries bauen und sehen, was passiert...

>>> len({dictionary, ordered_dict, another_ordered_dict})
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: unhashable type: 'dict'

# Ergibt Sinn, denn ein Dictionary implementiert nicht __hash__, lass uns unsere
# Wrapper-Klasse benutzen.
>>> dictionary = DictWithHash()
>>> dictionary[1] = 'a'; dictionary[2] = 'b';
>>> ordered_dict = OrderedDictWithHash()
>>> ordered_dict[1] = 'a'; ordered_dict[2] = 'b';
>>> another_ordered_dict = OrderedDictWithHash()
>>> another_ordered_dict[2] = 'b'; another_ordered_dict[1] = 'a';
>>> len({dictionary, ordered_dict, another_ordered_dict})
1
>>> len({ordered_dict, another_ordered_dict, dictionary}) # verändere die Reihenfolge
2

Was geht hier vor ?

💡 Erklärung:

  • Der Grund, warum die intransitive Gleichheit zwischen dictionary, ordered_dict und another_ordered_dict nicht gilt, liegt in der __eq__ Methode und wie diese in der OrderedDict-Klasse implementiert ist. Aus der Dokumentation

    Gleichheitstests zwischen OrderedDict-Objekten sind ordnungsabhängig und werden als list(od1.items())==list(od2.items()) implementiert. Gleichheitstests zwischen OrderedDict-Objekten und anderen Mapping-Objekten sind nicht ordnungsabhängig wie bei regulären Dictionaries.

  • Der Grund für diese Gleichheit im Verhalten ist, dass sie es ermöglicht, OrderedDict-Objekte direkt überall dort zu ersetzen, wo ein reguläres Wörterbuch verwendet wird.

  • Okay, warum also hat die Änderung der Reihenfolge Auswirkungen auf die Länge des erzeugten set-Objekts? Die Antwort ist das Fehlen der intransitiven Gleichheit. Da Mengen "ungeordnete" Sammlungen von eindeutigen Elementen sind, sollte die Reihenfolge, in der die Elemente eingefügt werden, keine Rolle spielen. Aber in diesem Fall spielt sie doch eine Rolle. Lass uns das ein wenig aufschlüsseln 
    >>> some_set = set()
>>> some_set.add(dictionary) # das sind die Mapping-Objekte von unseren Schnipseln oben
>>> ordered_dict in some_set
True
>>> some_set.add(ordered_dict)
>>> len(some_set)
1
>>> another_ordered_dict in some_set
True
>>> some_set.add(another_ordered_dict)
>>> len(some_set)
1

>>> another_set = set()
>>> another_set.add(ordered_dict)
>>> another_ordered_dict in another_set
False
>>> another_set.add(another_ordered_dict)
>>> len(another_set)
2
>>> dictionary in another_set
True
>>> another_set.add(another_ordered_dict)
>>> len(another_set)
2
    Die Inkonsistenz liegt bei another_ordered_dict in another_set, was False ist, weil ordered_dict bereits in another_set enthalten ist und wie schon vorher beobachtet, ordered_dict == another_ordered_dict ist False.

▶ Versuche es weiter... *

def some_func():
    try:
        return 'from_try'
    finally:
        return 'from_finally'

def another_func(): 
    for _ in range(3):
        try:
            continue
        finally:
            print("Finally!")

def one_more_func(): # Ein gotcha!
    try:
        for i in range(3):
            try:
                1 / i
            except ZeroDivisionError:
                # Lass es uns hier hin packen und es außerhalb des Loops behandeln
                raise ZeroDivisionError("A trivial divide by zero error")
            finally:
                print("Iteration", i)
                break
    except ZeroDivisionError as e:
        print("Zero division error occurred", e)

Ausgabe:

>>> some_func()
'from_finally'

>>> another_func()
Finally!
Finally!
Finally!

>>> 1 / 0
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
ZeroDivisionError: division by zero

>>> one_more_func()
Iteration 0

💡 Erklärung:

  • Wenn ein return-, break- oder continue-Anweisung in einem try ("try…finally") Anweisung ausgeführt wird, dann wird der finally-Abschnitt am Ende ebenfalls ausgeführt.
  • Der Rückgabewert einer Funktion wird durch die letzte return-Anweisung bestimmt. Da der finally-Abschnitt immer ausgeführt wird, wird eine return-Anweisung im finally-Abschnitt immer die letzte sein, die ausgeführt wird.
  • Wenn also der finally-Abschnitt eine return- oder break-Anweisung ausführt, dann wird die kurzzeitige Exception verworfen.

▶ Wofür?

some_string = "wtf"
some_dict = {}
for i, some_dict[i] in enumerate(some_string):
    i = 10

Ausgabe: 

>>> some_dict # Ein indiziertes dictionary erscheint.
{0: 'w', 1: 't', 2: 'f'}

💡 Erklärung:

  • Eine for Anweisung ist in Python Syntax wie folgt definiert: 
    for_stmt: 'for' exprlist 'in' testlist ':' suite ['else' ':' suite]
    exprlist ist dabei das Zuweisungsziel. Das heißt, dass das Äquivalente von {exprlist} = {next_value} im Iterable executed for each item ist. Ein interessantes Beispiel, was dies verdeutlicht: 
    for i in range(4):
    print(i)
    i = 10

Ausgabe: 

0
1
2
3

Hast du erwartet, dass die Schleife nur einmal läuft ?

💡 Erklärung:

  • Das Zuweisungs-Statement i = 10 hat niemals einen Effekt auf die Schleife, aufgrund der Funktionsweise von for-Schleifen in Python. Vor dem Beginn jeder Iteration, wird das nächste Objekt, was vom Iterator (in diesem Fall range(4)) bereitgestellt wird, wird ausgepackt und der Zielliste zugewiesen (in diesem Fall i).

  • Die enumerate(some_string) Funktion liefert ein neuen Wert i (ein Zähler, der aufwärts läuft) und ein Character vom String some_string in jeder Iteration. Dann wird der gerade erzeugte Wert i des Dictionaries some_dict als Key zu diesem Character gesetzt. Das Verhalten der Schleife kann wie folgt vereinfacht werden:

>>> i, some_dict[i] = (0, 'w')
>>> i, some_dict[i] = (1, 't')
>>> i, some_dict[i] = (2, 'f')
>>> some_dict

▶ Diskrepanz in der Auswertungszeit

1. 

array = [1, 8, 15]
# Ein typischer Generator-Ausdruck
gen = (x for x in array if array.count(x) > 0)
array = [2, 8, 22]

Ausgabe:

>>> print(list(gen)) # Wo sind die anderen Variablen hin?
[8]

2.

array_1 = [1,2,3,4]
gen_1 = (x for x in array_1)
array_1 = [1,2,3,4,5]

array_2 = [1,2,3,4]
gen_2 = (x for x in array_2)
array_2[:] = [1,2,3,4,5]

Ausgabe: 

>>> print(list(gen_1))
[1, 2, 3, 4]

>>> print(list(gen_2))
[1, 2, 3, 4, 5]

3.

array_3 = [1, 2, 3]
array_4 = [10, 20, 30]
gen = (i + j for i in array_3 for j in array_4)

array_3 = [4, 5, 6]
array_4 = [400, 500, 600]

Ausgabe: 

>>> print(list(gen))
[401, 501, 601, 402, 502, 602, 403, 503, 603]

💡 Erklärung

  • In einem Generator-Ausdruck wird die in-Klausel zur Deklarationszeit ausgewertet, während die Bedingungsklausel zur Laufzeit ausgewertet wird.
  • Vor der Laufzeit wird array wieder der Liste [2, 8, 22] zugewiesen, und da von 1, 8 und 15, nur die Anzahl von 8 größer als 0 ist, liefert der Generator nur 8.
  • Die Unterschiede in der Ausgabe von g1 und g2 im zweiten Teil sind auf die Art und Weise zurückzuführen, wie den Variablen array_1 und array_2 neue Werte zugewiesen werden.
  • Im ersten Fall wird array_1 zum neuen Objekt [1,2,3,4,5] gebunden und da die in-Klausel zur Deklarationszeit ausgewertet wird, bezieht es sich immer noch auf das alte Objekt [1,2,3,4] (was nicht zerstört wird).
  • Im zweiten Fall updated die Slice-Anweisung an array_2 das gleiche alte Objekt [1,2,3,4] zu [1,2,3,4,5]. Daher verweisen sowohl g2 als auch array_2 immer noch auf dasselbe Objekt (welches nun zu [1,2,3,4,5] geupdated wird).

  • Okay, wenn wir die Logik anwenden, die wir bis jetzt kennengelernt haben, sollte dann der Wert von list(gen) im dritten Schnipsel nicht [11, 21, 31, 12, 22, 32, 13, 23, 33] sein? (weil array_3 und array_4 sich genauso wie array_1 verhalten werden). Die Grund, warum (nur) die Werte von array_4 geändert werden, wird im PEP-289 erklärt.

    > Nur der äußerste for-Ausdruck wird direkt ausgewertet, die anderen Ausdrücke werden zurückgestellt, bis der Generator ausgeführt wird.

▶ is not ... ist nicht is (not ...)

>>> 'something' is not None
True
>>> 'something' is (not None)
False

💡 Erklärung

  • is not ist ein einzelner binärer Operator, der anderes Verhalten zeigt, als wenn man is und not einzeln benutzt.
  • is not wird zu False ausgewertet wenn die Variablen auf beiden Seiten des Operators auf dasselbe Objekt verweisen, andernfalls zu True.
  • Im Beispiel wird (not None) zu True ausgewertet, denn der Wert None ist False im booleschen Kontext, also wird der Ausdruck zu 'something' is True ausgewertet.

▶ Ein tic-tac-toe wo X im ersten Versuch gewinnt!

# Lass uns eine Zeile initialisieren
row = [""] * 3 #row i['', '', '']
# Lass uns ein board bauen
board = [row] * 3

Ausgabe:

>>> board
[['', '', ''], ['', '', ''], ['', '', '']]
>>> board[0]
['', '', '']
>>> board[0][0]
''
>>> board[0][0] = "X"
>>> board
[['X', '', ''], ['X', '', ''], ['X', '', '']]

Wir haben nicht dreimal "X" zugewiesen, oder?

💡 Erklärung:

Wenn wir die Variable row initialisieren, dann erklärt diese Visualisierung, was im Speicher passiert

image

Und wenn das board durch Multiplizieren der row initialisiert wird, dann passiert das hier innerhalb des Speichers (jedes der Elemente board[0], board[1] und board[2] ist eine Referenz aud dieselbe Liste, aud die row verweist)

image

Wir können dieses Szenario umfahren, indem wir nicht die row Variable zum generieren von board benutzen. (gefragt hier).

>>> board = [['']*3 for _ in range(3)]
>>> board[0][0] = "X"
>>> board
[['X', '', ''], ['', '', ''], ['', '', '']]

▶ Schrödingers Variable *

funcs = []
results = []
for x in range(7):
    def some_func():
        return x
    funcs.append(some_func)
    results.append(some_func())  # Beachte hier den Funktionsaufruf 

funcs_results = [func() for func in funcs]

Ausgabe (Python version): 

>>> results
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6]
>>> funcs_results
[6, 6, 6, 6, 6, 6, 6]

The values of x were different in every iteration prior to appending some_func to funcs, but all the functions return 6 when they're evaluated after the loop completes.

2.

>>> powers_of_x = [lambda x: x**i for i in range(10)]
>>> [f(2) for f in powers_of_x]
[512, 512, 512, 512, 512, 512, 512, 512, 512, 512]

💡 Erklärung:

  • Wenn wir eine Funktion innerhalb einer Schleife definieren, welche die Schleifenvariable in ihrem Körper benutzt, dann ist der Abschluss der Schleifenfunktion an die Variable gebunden, nicht an ihren Wert. Die Funktion schlägt x in dem umgebenden Kontext nach, anstatt den Wert von x zum Zeitpunkt der Erstellung der Funktion zu benutzen. Also verwenden alle Funktionen den letzten Wert, der der Variable zugewiesen wurde, für ihre Berechnungen. Wir können beobachten, dass x vom umgebenen Kontext verwendet wird (d.h. keine lokale Variable) mit: 

>>> import inspect
>>> inspect.getclosurevars(funcs[0])
ClosureVars(nonlocals={}, globals={'x': 6}, builtins={}, unbound=set())
Da x ein globaler Wert ist, können wir den Wert, den funcs nachschlägt und zurüchgibt, verändern, indem wir x updaten:

>>> x = 42
>>> [func() for func in funcs]
[42, 42, 42, 42, 42, 42, 42]
  • Um das entsprechende Verhalten zu bekommen, kannst du die Loop-Variable als named-Variable der Funktion übergeben. Warum funktioniert das? Weil dies die Variable innerhalb des Scopes der Funktion definiert. Sie wird nicht länger im umgebenden (globalen) Scope definiert, sondern es wird eine lokale Variable erzeugt, die den Wert von x zu diesem Zeitpunkt speichert.
funcs = []
for x in range(7):
    def some_func(x=x):
        return x
    funcs.append(some_func)

Ausgabe:

>>> funcs_results = [func() for func in funcs]
>>> funcs_results
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6]

x wird nicht länger im globalen Scope verwendet:

>>> inspect.getclosurevars(funcs[0])
ClosureVars(nonlocals={}, globals={}, builtins={}, unbound=set())

▶ Das Henne-Ei-Problem *

1. 

>>> isinstance(3, int)
True
>>> isinstance(type, object)
True
>>> isinstance(object, type)
True

Was ist also die ultimative Basisklasse? Die Verwirrung wird noch größer:

2. 

>>> class A: pass
>>> isinstance(A, A)
False
>>> isinstance(type, type)
True
>>> isinstance(object, object)
True

3.

>>> issubclass(int, object)
True
>>> issubclass(type, object)
True
>>> issubclass(object, type)
False

💡 Erklärung

  • type ist eine Metaklasse in Python.
  • Alles ist ein object in Python, was Klassen und ihre Objekte (Instanzen) einschließt.
  • Die Klasse type ist eine Metaklasse der Klasse object, und jede Klasse (einschließlich type) hat direkt oder indirekt von object geerbt.
  • Es gibt keine echte Basisklasse zwischen object und type. Die Verwirrung im obigen Schnipsel ergibt sich weil wir über diese Beziehungen (issubclass und isinstance) in Form von Python-Klassen denken. Die Beziehung zwischen object und type kann nicht in reinem Python reproduziert werden. Um präziser zu sein, die folgenden Beziehungen können nicht in reinem Python reproduziert werden:
    • Klasse A ist eine Instanz der Klasse B, und Klasse B ist eine Instanz von Klasse A.
    • Klasse A ist eine Instanz von sich selbst.
  • Diese Beziehungen zwischen object und type (beide sind Instanzen voneinander und von sich selbst) existieren in Python, weil auf dem Level der Implementierung "geschummelt" wird.

▶ Beziehungen in Unterklassen

Ausgabe: 

>>> from collections import Hashable
>>> from collections.abc import Hashable
>>> issubclass(list, object)
True
>>> issubclass(object, Hashable)
True
>>> issubclass(list, Hashable)
False

Die Unterklassenbeziehungen sollten transitiv sein, nicht wahr? (d.h., wenn A eine Unterklasse von B ist, und B eine Unterklasse von C, dann sollte A eine Unterklasse von C sein)

💡 Erklärung:

  • Unterklassenbeziehungen in Python sind nicht notwendigerweise transitiv in Python. Jedem ist es erlaubt, seine eigene, beliebige __subclasscheck__ in einer Metaklasse zu definieren.
  • Wenn issubclass(cls, Hashable) aufgerufen wird, sucht es einfach nach nicht-Falsey "__hash__" Methoden in cls oderallem, von dem es erbt.
  • Da object hashable ist, aber list nicht-hashable, bricht es die transitive Relation.
  • Eine ausführlichere Erklärung kann hier gefunden werden.

▶ Methodengleichheit und -identität

1. 

class SomeClass:
    def method(self):
        pass

    @classmethod
    def classm(cls):
        pass

    @staticmethod
    def staticm():
        pass

Ausgabe: 

>>> print(SomeClass.method is SomeClass.method)
True
>>> print(SomeClass.classm is SomeClass.classm)
False
>>> print(SomeClass.classm == SomeClass.classm)
True
>>> print(SomeClass.staticm is SomeClass.staticm)
True

Wenn wir zweimal auf classm zugreifen, bekommen wir ein gleiches Objekt, aber nicht dasselbe oder? Lass uns sehen, was mit Instanzen von SomeClass passiert:

2. 

o1 = SomeClass()
o2 = SomeClass()

Ausgabe: 

>>> print(o1.method == o2.method)
False
>>> print(o1.method == o1.method)
True
>>> print(o1.method is o1.method)
False
>>> print(o1.classm is o1.classm)
False
>>> print(o1.classm == o1.classm == o2.classm == SomeClass.classm)
True
>>> print(o1.staticm is o1.staticm is o2.staticm is SomeClass.staticm)
True

Der zweifache Zugriff auf classm oder method, erzeugt gleiche, aber nicht gleiche Objekte für dieselbe Instanz von SomeClass.

💡 Erklärung

  • Funktionen sind Deskriptoren. Wann immer auf eine Funktion als Attribut zugegriffen wird, wird der Deskriptor aufgerufen, was ein Methodenobjekt erzeugt, das die Funktion mit dem Objekt "verbindet", welches das Attribut besitzt. Wenn aufgerufen, ruft die Methode die Funktion auf und übergibt implizit das gebundene Objekt als erstes Argument (so erhalten wir self als erstes Argument, obwohl es nicht explizit übergeben wird). 
    >>> o1.method
<bound method SomeClass.method of <__main__.SomeClass object at ...>>
  • Ein mehrfacher Zugriff auf das Attribut erzeugt jedes Mal ein Methodenobjekt! Daher ist o1.method is o1.method niemals wahr. Der Zugriff auf Klassenattribute (im Gegensatz zu Instanzen) erzeugt jedoch keine Methoden; also ist SomeClass.method is SomeClass.method wahr. 
    >>> SomeClass.method
<function SomeClass.method at ...>
  • classmethod (Klassenmethoden) transformiert Funktionen in Klassenmethoden. Klassenmethoden sind Deskriptoren, die, wenn auf sie zugegriffen wird, ein Methodenobjekt erzeugen, welches die Klasse (Typ) des Objektes bindet, anstelle des Objektes selbst. 
    >>> o1.classm
<bound method SomeClass.classm of <class '__main__.SomeClass'>>
  • Im Gegensatz zu Funktionen erzeugen Klassenmethoden auch dann eine Methode, wenn sie als Klassenattribute aufgerufen werden (in diesem Fall binden sie die Klasse, nicht den Typ der Klasse). Also ist SomeClass.classm is SomeClass.classm unwahr. 
    >>> SomeClass.classm
<bound method SomeClass.classm of <class '__main__.SomeClass'>>
  • Ein Methodenobjekt ist gleich wenn beide Funktionen gleich sind, und die gebundenen Objekte gleich sind. Also ist o1.method == o1.method wahr, auch wenn sie nicht das gleiche Objekt im Speicher sind.
  • staticmethod transformiert Funktionen in ein "no-op" Deskriptor, welches die Funktion so zurückgibt, wie sie ist. Es werden nie Methodenobjekte erzeugt, also ist der Vergleich mit is wahr. 
    >>> o1.staticm
<function SomeClass.staticm at ...>
>>> SomeClass.staticm
<function SomeClass.staticm at ...>
  • Jedes Mal wenn Python Instanzmethoden aufruft, müssen neue "Methoden"-Objekte erstellt und die Argumente geändert werden, um self einfügen zu können, was die Leistung negativ beeinflusst. CPython 3.7 löste dies, indem neue Opcodes eingeführt wurden, die den Aufruf von Methoden behandeln, ohne die temporären Methodenobjekte zu erzeugen. Das wird nur genutzt, wenn die Funktion, auf die zugegriffen wird, tatsächlich aufgerufen wird, also sind die Schnipsel hier nicht betroffen. Sie erzeugen also immer noch Methoden :)

▶ All-true-ation *

>>> all([True, True, True])
True
>>> all([True, True, False])
False

>>> all([])
True
>>> all([[]])
False
>>> all([[[]]])
True

Warum ist diese Änderung True/False ?

💡 Erklärung:

  • Die Implementierung der all Funktion ist äquivalent zu

  • py def all(iterable): for element in iterable: if not element: return False return True

  • all([]) gibt True zurück, da das Iterable leer ist.

  • all([[]]) gibt False zurück, weil das übergebene Array ein Element hat, [], und in Python, eine leere Liste False ist.
  • all([[[]]]) und höhere, rekursive Varianten sind immer True, weil das einzelne Element des übergebenen Arrays ([[...]]) nicht länger leer ist, und Listen mit Werten True sind.

▶ Das überraschende Komma

Ausgabe (< 3.6):

>>> def f(x, y,):
...     print(x, y)
...
>>> def g(x=4, y=5,):
...     print(x, y)
...
>>> def h(x, **kwargs,):
  File "<stdin>", line 1
    def h(x, **kwargs,):
                     ^
SyntaxError: invalid syntax

>>> def h(*args,):
  File "<stdin>", line 1
    def h(*args,):
                ^
SyntaxError: invalid syntax

💡 Erklärung:

  • Ein Komma am Ende ist in der Liste der formalen Parameter einer Python-Funktion ist nicht immer zulässig.
  • In Python wird die Liste der Argumente teilweise mit führenden und teilweise mit abschließenden Kommas definiert. Dieser Konflikt führt zu Situationen, in denen ein Komma in der Mitte gefangen ist, und keine Regel dies akzeptiert.
  • Hinweis: Das abschließende-Komma-Problem wurde in Python 3.6 gelöst. Die Bemerkungen in diesem Post diskutieren in Kürze die verschiedenen Verwendungen von abschließenden Kommas in Python.

▶ Strings und die Backslashes

Ausgabe: 

>>> print("\"")
"

>>> print(r"\"")
\"

>>> print(r"\")
File "<stdin>", line 1
    print(r"\")
              ^
SyntaxError: EOL while scanning string literal

>>> r'\'' == "\\'"
True

💡 Erklärung

  • In einem normalen Python-String wird der Backslash zum Escapen von Charactern benutzt, die evtl. eine besondere Bedeutung haben (bspw. einfache Anführungszeichen, doppelte Anführungszeichen und der Backslash selbst). 
    >>> "wt\"f"
'wt"f'
  • In einem raw-String-Literal (wie durch das Präfix r gekennzeichnet), werden die Backslashes so wie sie sind weitergegeben, zusammen mit den Verhalten, dass die folgenden Zeichen escaped werden. 
    >>> r'wt\"f' == 'wt\\"f'
True
>>> print(repr(r'wt\"f')
'wt\\"f'

>>> print("\n")

>>> print(r"\\n")
'\\n'
  • Das heißt wenn ein Parser auf ein Backslash in einem raw-String trifft, dann erwartet es noch einen Character, der diesem Backslash folgt. Und in unserem Fall (print(r"\")) escaped der Backslash das abschließende Anführungszeichen, wodurch der Parser kein terminierendes Anführungszeichen bekommt (daher der SyntaxError). Deshalb funktionieren Backslashes am Ende eines raw-Strings nicht.

▶ not knot!

x = True
y = False

Ausgabe: 

>>> not x == y
True
>>> x == not y
  File "<input>", line 1
    x == not y
           ^
SyntaxError: invalid syntax

💡 Erklärung:

  • Operator-Reihenfolge beeinflusst wie ein Ausdruck ausgewertet wird, und der == Operator hat eine höhere Priorität als der not-Operator in Python.
  • Also ist not x == y äquivalent zu not (x == y), was äquivalent zu not (True == False) ist und schließlich zu True ausgewertet wird.
  • Aber x == not y wirft einen SyntaxError, weil man es mit (x == not) y gleich setzen könnte und nicht x == (not y), was man zuerst erwarten würde.
  • Der Parser erwartet das not-Token als Teil de not in-Operators (weil sowohl der ==- als auch der not in-Operator die gleiche Priorität haben), aber nachdem er kein in-Token, welches nach einem not-Token folgt, gefunden hat, wirft er einen SyntaxError.

▶ Halbe Zeichenketten in dreifachen Anführungszeichen

Ausgabe: 

>>> print('wtfpython''')
wtfpython
>>> print("wtfpython""")
wtfpython
>>> # Die folgende Anweisung wirft einen `SyntaxError`
>>> # print('''wtfpython')
>>> # print("""wtfpython")
  File "<input>", line 3
    print("""wtfpython")
                        ^
SyntaxError: EOF while scanning triple-quoted string literal

💡 Erklärung:

  • Python unterstützt implizite String-literal-Konkatenation, Beispiel: 
    >>> print("wtf" "python")
wtfpython
>>> print("wtf" "") # or "wtf"""
wtf
  • ''' und """ sind auch String-Trennzeichen in Python, was einen SyntaxError hervorruft, weil der Python-Interpreter ein abschließendes dreifaches Anführungszeichen als Trennzeichen erwartet, während er das momentane String-Literal mit dreifachen Anführungszeichen scannt.

▶ Was ist falsch an booleans?

1.

# Ein einfaches Beispiel, um die Anzahl der Booleans und
# der Integer in einem Iterable mit gemischten Datentypen zu zählen.
mixed_list = [False, 1.0, "some_string", 3, True, [], False]
integers_found_so_far = 0
booleans_found_so_far = 0

for item in mixed_list:
    if isinstance(item, int):
        integers_found_so_far += 1
    elif isinstance(item, bool):
        booleans_found_so_far += 1

Ausgabe: 

>>> integers_found_so_far
4
>>> booleans_found_so_far
0

2. 

>>> some_bool = True
>>> "wtf" * some_bool
'wtf'
>>> some_bool = False
>>> "wtf" * some_bool
''

3.

def tell_truth():
    True = False
    if True == False:
        print("I have lost faith in truth!")

Ausgabe (< 3.x):

>>> tell_truth()
I have lost faith in truth!

💡 Erklärung:

  • bool ist eine Unterklasse von int in Python

    >>> issubclass(bool, int)
True
>>> issubclass(int, bool)
False

  • Zudem sind True und False Instanzen von int 

    >>> isinstance(True, int)
True
>>> isinstance(False, int)
True

  • Der Integer Wert von True ist 1 und der von False ist 0. 

    >>> int(True)
1
>>> int(False)
0

  • Siehe auch diese StackOverflow Antwort für die Begründung dahinter.

  • Anfänglich hatte Python keinen bool Typ (Leute benutzten 0 für False und nicht-null Werte wie 1 für True). True, False, und ein bool Typ wurden in den 2.x Versionen hinzugefügt, aber, für Rückwärtskompatibilität, konnten True und False nicht zu Konstanten gemacht werden. Sie waren nur built-in Variablen, was es möglich machte, sie neu zuzuweisen.
  • Python 3 war rückwärtskompatibel, das Problem wurde schließlich gelöst, und daher wird der letzte Schnipsel nicht mit Python 3.x funktionieren!

▶ Klassen- und Instanzattribute

1. 

class A:
    x = 1

class B(A):
    pass

class C(A):
    pass

Ausgabe: 

>>> A.x, B.x, C.x
(1, 1, 1)
>>> B.x = 2
>>> A.x, B.x, C.x
(1, 2, 1)
>>> A.x = 3
>>> A.x, B.x, C.x # C.x wurde verändert, aber B.x nicht
(3, 2, 3)
>>> a = A()
>>> a.x, A.x
(3, 3)
>>> a.x += 1
>>> a.x, A.x
(4, 3)

2. 

class SomeClass:
    some_var = 15
    some_list = [5]
    another_list = [5]
    def __init__(self, x):
        self.some_var = x + 1
        self.some_list = self.some_list + [x]
        self.another_list += [x]

Ausgabe:

>>> some_obj = SomeClass(420)
>>> some_obj.some_list
[5, 420]
>>> some_obj.another_list
[5, 420]
>>> another_obj = SomeClass(111)
>>> another_obj.some_list
[5, 111]
>>> another_obj.another_list
[5, 420, 111]
>>> another_obj.another_list is SomeClass.another_list
True
>>> another_obj.another_list is some_obj.another_list
True

💡 Erklärung:

  • Klassenvariablen und Variablen in Klasseninstanzen werden intern als Dictionaries von einem Klassenobjekt behandelt. Wenn einen Variablenname nicht im Dictionary der momentanen Klasse gefunden wird, wird die Elternklasse durchsucht.
  • Der += Operator modifiziert das veränderbare Objekt in-place ohne ein neues Objekt zu erzeugen. Also beeinflusst das Ändern eines Attributtes von einer Instanz die anderen Instanzen und die Klassenattribute.

▶ yielding None

some_iterable = ('a', 'b')

def some_func(val):
    return "something"

Ausgabe (<= 3.7.x):

>>> [x for x in some_iterable]
['a', 'b']
>>> [(yield x) for x in some_iterable]
<generator object <listcomp> at 0x7f70b0a4ad58>
>>> list([(yield x) for x in some_iterable])
['a', 'b']
>>> list((yield x) for x in some_iterable)
['a', None, 'b', None]
>>> list(some_func((yield x)) for x in some_iterable)
['a', 'something', 'b', 'something']

💡 Erklärung:

  • Das ist ein Fehler in CPythons Handhabung von yield in Generatoren und Comprehensions.
  • Die Quelle und eine Erklärung können hier gefunden werden: https://stackoverflow.com/questions/32139885/yield-in-list-comprehensions-and-generator-expressions
  • Der zugehörige Fehlerbericht: https://bugs.python.org/issue10544
  • Python 3.8+ erlaubt kein yield in List-Comprehensions und wird einen SyntaxError werfen.

▶ Yielding from... return! *

1.

def some_func(x):
    if x == 3:
        return ["wtf"]
    else:
        yield from range(x)

Ausgabe (> 3.3):

>>> list(some_func(3))
[]

Wo ist das "wtf" hin? Liegt es an einem besonderen Effekt von yield from? Lass uns das bestätigen:

2.

def some_func(x):
    if x == 3:
        return ["wtf"]
    else:
        for i in range(x):
          yield i

Ausgabe:

>>> list(some_func(3))
[]

Das gleiche Ergebnis; hat also auch nicht funktioniert.

💡 Erklärung:

  • Von Python 3.3 aus wurde es möglich, die return-Anweisung mit Werten innerhalb eines Generators zu benutzen (Siehe PEP380). Die offiziellen docs sagen:

"... return expr in einem Generator führt zu einem StopIteration(expr), was beim Verlassen des Generators geworfen wird."

  • Im Fall von some_func(3) wird StopIteration am Beginn wegen der return-Anweisung geworfen. Die StopIteration Exception wird automatisch innerhalb des list(...)-Wrapppers und der for-Schleife abgefangen. Daher enden die beiden Schnipsel mit einer leeren Liste.
  • Um ["wtf"] vom Generator some_func zu bekommen, müssen wir die StopIteration Exception auffangen:
try:
    next(some_func(3))
except StopIteration as e:
    some_string = e.value

>>> some_string
["wtf"]

▶ Nan-Reflexivität *

1.

a = float('inf')
b = float('nan')
c = float('-iNf')  # Diese Strings sind case-insensitiv
d = float('nan')

Ausgabe:

>>> a
inf
>>> b
nan
>>> c
-inf
>>> float('some_other_string')
ValueError: could not convert string to float: some_other_string
>>> a == -c # inf==inf
True
>>> None == None # None == None
True
>>> b == d # but nan!=nan
False
>>> 50 / a
0.0
>>> a / a
nan
>>> 23 + b
nan

2.

>>> x = float('nan')
>>> y = x / x
>>> y is y # Identität funktioniert
True
>>> y == y # Gleichheit von y schlägt fehl
False
>>> [y] == [y] # aber die Gleichheit für die Liste, die y enthält, gelingt
True

💡 Erklärung:

  • 'inf' und 'nan' sind spezielle Strings (case-insensitiv), die, wenn sie explizit zu floats getypcasted werden, benutzt werden, um die mathematische "Unendlichkeit" und "not a number" zu repräsentieren.

  • Da nach dem IEEE Standard NaN != NaN, bircht die Befolgung dieser Regel die Reflexivitätsannahme eines Collection-Elements in Python, d.h. wenn x Teil einer Collection wie einer list ist, dann basieren die Implementierungen, wie zum Beispiel Vergleiche, auf der Annahme, dass x == x. Aufgrund dieser Annahme, wird die Identität zuerst verglichen (da dies schneller ist), während die beiden Elemente verglichen werden, und die Werte werden nur verglichen, wenn die Identitäten ungleich sind. Der folgende Schnipsel wird die Dinge klarer erscheinen lassen:

>>> x = float('nan')
>>> x == x, [x] == [x]
(False, True)
>>> y = float('nan')
>>> y == y, [y] == [y]
(False, True)
>>> x == y, [x] == [y]
(False, False)

Da die Identitäten von x und y unterschiedlich sind, werden die Werte betrachtet, die ebenfalls unterschiedlich sind; deshalb gibt der Vergleich dieses Mal False zurück.

▶ Verändern des Unveränderlichen!

Das sieht vielleicht trivial aus, wenn du weißt wie Referenzen in Python funktionieren.

some_tuple = ("A", "tuple", "with", "values")
another_tuple = ([1, 2], [3, 4], [5, 6])

Ausgabe: 

>>> some_tuple[2] = "change this"
TypeError: 'tuple' object does not support item assignment
>>> another_tuple[2].append(1000) #Das wirft keinen Fehler
>>> another_tuple
([1, 2], [3, 4], [5, 6, 1000])
>>> another_tuple[2] += [99, 999]
TypeError: 'tuple' object does not support item assignment
>>> another_tuple
([1, 2], [3, 4], [5, 6, 1000, 99, 999])

Aber ich dachte Tupel sind unveränderlich...

💡 Erklärung:

  • Zitat von https://docs.python.org/3/reference/datamodel.html

    Unveränderliche Sequenzen Ein Objekt eines unveränderlichen Sequenztypen kann nicht nach der Erzeugung verändert werden. (Wenn das Objekt Referenzen zu anderen Objekten enthält, können die anderen Objekte veränderlich und modifizierbar sein; jedoch kann die Collection von Objekten, die von einem unveränderlichen Objekt referenziert werden, nicht geändert werden.)

  • Der += Operator verändert die Liste in-place. Die Element-Zuweisung funktioniert nicht, aber wenn die Exception auftritt, wurde das Element bereits an Ort und Stelle verändert.

  • Es gibt auch eine Erklärung im offiziellen Python FAQ.

▶ Die verschwindende Variable aus dem äußeren Gültigkeitsbereich

e = 7
try:
    raise Exception()
except Exception as e:
    pass

Ausgabe (Python 2.x): 

>>> print(e)
# gibt nichts aus

Ausgabe (Python 3.x): 

>>> print(e)
NameError: name 'e' is not defined

💡 Erklärung:

  • Quelle: https://docs.python.org/3/reference/compound_stmts.html#except

Wenn eine Exception mit dem as-Target zugewiesen wurde, wird sie am Ende der except-Klausel gelöscht. Das ist so, als ob

except E as N:
    foo

übersetzt wurde in

except E as N:
    try:
        foo
    finally:
        del N

Das bedeutet, dass einer Exception ein anderer Name zugewiesen werden muss, wenn man es nach einer except-Klausel benutzen möchte. Exceptions werden gelöscht, weil sie mit dem angehängten Traceback einen Referenzzyklus mit dem SatckFrame bilden, der alle Locals in diesem Frame am Leben erhält, bis die nächste Garbage Collection stattfindet.

  • Die Klauseln besitzen keinen Scope in Python. Alles im Beispiel liegt im selben Scope, und die Variable e wurde entfernt, da die except-Klausel ausgeführt wurde. Das gleiche gilt nicht für Funktionen, die ihren eigenen inneren Scope haben. Das Beispiel unten erläutert dies:

    def f(x):
    del(x)
    print(x)

x = 5
y = [5, 4, 3]

    Ausgabe: 

    >>> f(x)
UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment
>>> f(y)
UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment
>>> x
5
>>> y
[5, 4, 3]

  • In Python 2.x wird der Variable e eine Exception()-Instanz zugewiesen, wenn du also versuchst, dies auszugeben, wird gar nichts ausgegeben.

    Ausgabe (Python 2.x): 

    >>> e
Exception()
>>> print e
# Nichts wird ausgegeben!

▶ Die mysteriöse key type Umwandlung

class SomeClass(str):
    pass

some_dict = {'s': 42}

Ausgabe: 

>>> type(list(some_dict.keys())[0])
str
>>> s = SomeClass('s')
>>> some_dict[s] = 40
>>> some_dict # erwartet: zwei verschiedene key-value-Paare
{'s': 40}
>>> type(list(some_dict.keys())[0])
str

💡 Erklärung:

  • Das Objekt s und der String "s" hashen auf denselben Wert, weil SomeClass erbt die __hash__-Methode von der str-Klasse.
  • SomeClass("s") == "s" wird zu True ausgewertet, weil SomeClass auch die __eq__-Methode von der str-Klasse erbt.
  • Da beide Objekte auf denselben Wert hashen und gleich sind, werden sie durch denselben Key im Dictionary repräsentiert.
  • Für das gewünschte Verhalten, können wir die __eq__-Methode in SomeClass neu definieren: 
    class SomeClass(str):
  def __eq__(self, other):
      return (
          type(self) is SomeClass
          and type(other) is SomeClass
          and super().__eq__(other)
      )

  # Wenn wir ein benutzerdefiniertes __eq__ definieren, stoppt Python automatisch die Vererbung der
  # __hash__ Methode, also müssen wir diese auch noch definieren
  __hash__ = str.__hash__

some_dict = {'s':42}

Ausgabe: 

>>> s = SomeClass('s')
>>> some_dict[s] = 40
>>> some_dict
{'s': 40, 's': 42}
>>> keys = list(some_dict.keys())
>>> type(keys[0]), type(keys[1])
(__main__.SomeClass, str)

▶ Lass uns sehen, ob du dies errätst?

a, b = a[b] = {}, 5

Ausgabe: 

>>> a
{5: ({...}, 5)}

💡 Erklärung:

  • Nach der Python-Sprachreferenz haben Zuweisungsanweisungen die Form 
    (target_list "=")+ (expression_list | yield_expression)
    und

Eine Zuweisungsanweisung wertet eine Liste von Ausdrücken aus (denk daran, dass dies ein einzelner Ausdruck oder eine durch Komma getrennte Liste sein kann, wobei letzteres ein Tupel ergibt) und weist dem einzelnen resultierenden Objekt jeder der Ziellisten zu, von links nach rechts.

  • Das + in (target_list "=")+ meint, dass es eine oder mehrere Ziellisten geben kann. In diesem Fall sind die Ziellisten a, b und a[b] (beachte, dass die Liste von Ausdrücken exakt eine ist, was in unserem Fall {}, 5 ist).

  • Nachdem die Liste der Ausdrücke ausgewertet wurde, wird ihr Wert von links nach rechts in die Ziellisten entpackt. Also wird, in unserem Fall, zuerst das Tupel {}, 5 zu a, b entpackt und wir haben nun a = {} und b = 5.

  • a wird nun {} zugewiesen, was ein veränderliches Objekt ist.

  • Die zweite Zielliste ist a[b] (vielleicht hättest du erwartet, dass dies einen Fehler wirft, da sowohl a als auch b nicht in der Anweisung vorher definiert wurden. Aber denk daran, dass wir gerade a dem {} und b der 5 zugewiesen haben).

  • Jetzt setzen wir den Schlüssel 5 im Dictionary auf das Tupel ({}, 5), was einen Zirkelschluss erzeugt (das {...} in der Ausgabe bezieht sich auf dasselbe Objekt, was a bereits referenziert). Ein weiteres, einfacheres Beispiel einer zirkulären Referenz: 

    >>> some_list = some_list[0] = [0]
>>> some_list
[[...]]
>>> some_list[0]
[[...]]
>>> some_list is some_list[0]
True
>>> some_list[0][0][0][0][0][0] == some_list
True
    Ähnlich verhält es sich in unserem Beispiel (a[b][0] ist dasselbe Objekt wie a)

  • Um zusammenzufassen, kannst du das Beispiel wie folgt aufgliedern 

    a, b = {}, 5
a[b] = a, b
    Und der zirkuläre Bezug lässt sich durch die Tatsache rechtfertigen, dass a[b][0] dasselbe Objekt ist wie a 
    >>> a[b][0] is a
True

▶ Überschreitet den Grenzwert für die Umwandlung von Integer-Strings

>>> # Python 3.10.6
>>> int("2" * 5432)

>>> # Python 3.10.8
>>> int("2" * 5432)

Ausgabe: 

>>> # Python 3.10.6
222222222222222222222222222222222222222222222222222222222222222...

>>> # Python 3.10.8
Traceback (most recent call last):
   ...
ValueError: Exceeds the limit (4300) for integer string conversion:
   value has 5432 digits; use sys.set_int_max_str_digits()
   to increase the limit.

💡 Erklärung:

Die Aufforderung int() funktioniert gut in Python 3.10.6 und gibt einen ValueError in Python 3.10.8 aus. Beachte, dass Python auch mit großen ganzen Zahlen arbeiten kann. Der Fehler tritt nur auf, wenn du zwischen Integern und Strings konvertiert wird.

Glücklicherweise kannst du den Grenzwert für die zulässige Anzahl von Ziffern erhöhen, wenn du erwartest, dass ein Vorgang diesen Grenzwert überschreitet. Um das zu tun, kannst du folgendes benutzen: - Das -X int_max_str_digits command-line flag - Die set_int_max_str_digits() Funktion vom sys-modul - Die PYTHONINTMAXSTRDIGITS Umgebungsvariable

Check die Dokumentation für mehr Details über das Verändern des Default-Limits, wenn du erwartest, dass dein Code diesen Wert übersteigt.

Kapitel: Slippery Slopes

▶ Modifizieren eines Dictionarys während einer Iteration

x = {0: None}

for i in x:
    del x[i]
    x[i+1] = None
    print(i)

Ausgabe (Python 2.7- Python 3.5):

0
1
2
3
4
5
6
7

Ja, es läuft exakt acht mal und stoppt dann.

💡 Erklärung:

  • Iteration über ein Dictionary, welches du zur selben Zeit modifizierst, wird nicht unterstützt.
  • Es läuft acht Mal, weil sich die Größe des Dictionary an diesem Punkt ändert, um mehr Schlüssel beherbergen zu können (wir haben acht Löscheinträge, daher ist eine Größenänderung nötig). Das ist tatsächlich ein Implementierungsdetail.
  • Wie gelöschte Schlüssel gehandhabt werden und wann eine Größenänderung erfolgt, kann sich je nach Python-Implementierung unterscheiden.
  • Daher mag sich die Anzahl für andere Python-Versionen, als für 2.7 - 3.5, von 8 unterscheiden (aber wie die Anzahl auch sein mag, sie wird bei jedem Programmdurchlauf gleich bleiben). Du kannst ein paar Diskussionen rund um das Thema hier oder in diesem StackOverflow thread finden.
  • Ab Python 3.7.6 wirst du eine RuntimeError: dictionary keys changed during iteration Exception sehen, wenn du so etwas versuchst.

▶ Hartnäckige del Operation

class SomeClass:
    def __del__(self):
        print("Deleted!")

Ausgabe: 1. 

>>> x = SomeClass()
>>> y = x
>>> del x # das sollte "Deleted!" ausgeben
>>> del y
Deleted!

Endlich wird deleted ausgegeben. Vielleicht erahnst du schon schon, warum __del__ nicht schon bei unserem ersten Versuch, x zu löschen, aufgerufen wurde. Ergänzen wir das Beispiel um weitere Aspekte

2. 

>>> x = SomeClass()
>>> y = x
>>> del x
>>> y # check, ob y existiert
<__main__.SomeClass instance at 0x7f98a1a67fc8>
>>> del y # Wie vorher sollte das "Deleted!" ausgeben
>>> globals() # oh, das hat es nicht. Lass uns alle globalen Variablen checken und das bestätigen
Deleted!
{'__builtins__': <module '__builtin__' (built-in)>, 'SomeClass': <class __main__.SomeClass at 0x7f98a1a5f668>, '__package__': None, '__name__': '__main__', '__doc__': None}

Okay, jetzt ist es gelöscht :confused:

💡 Erklärung:

  • del x ruft nicht direkt x.__del__() auf.
  • Wenn auf del x gestoßen wird, dann löscht Python den Namen x vom momentanen Scope und dekrementiert den Referenz-Counter des Objektes, welches x referenziert, um 1. __del__() wird nur aufgerufen, wenn der Referenz-Counter des Objektes 0 erreicht.
  • Im zweiten Ausgabe-Schnipsel wurde __del__() nicht aufgerufen, weil die vorherige Anweisung (>>> y) im interaktiven Interpreter eine neue Referenz zum selben Objekt erzeugt hat (spezifisch die magische Variable _, welche das Ergebnis des letzten, nicht-None Ausdrucks der REPL referenziert), und daher den Referenz-Counter davon abhält, die 0 zu erreichen, wenn del y gelesen wurde.
  • Mit dem Aufruf von globals (oder irgendetwas, dass kein Ergebnis hat, dass None ist) wurde _ angewiesen, dass neue Ergebnis zu referenzieren, wodurch die bestehende Referenz fallen gelassen wurde. Nun hat der Referenz-Counter 0 erreicht und wir können sehen, dass "Deleted!" ausgegeben wurde (Endlich!)

▶ Die Variable aus dem äußeren Geltungsbereich

1. 

a = 1
def some_func():
    return a

def another_func():
    a += 1
    return a

2. 

def some_closure_func():
    a = 1
    def some_inner_func():
        return a
    return some_inner_func()

def another_closure_func():
    a = 1
    def another_inner_func():
        a += 1
        return a
    return another_inner_func()

Ausgabe: 

>>> some_func()
1
>>> another_func()
UnboundLocalError: local variable 'a' referenced before assignment

>>> some_closure_func()
1
>>> another_closure_func()
UnboundLocalError: local variable 'a' referenced before assignment

💡 Erklärung:

  • Wenn du eine einer Variablen in einem Scope etwas zuweist, dann wird das für diesen Scope lokal. Also wird a lokal für den Scope von another_func, aber es wurde vorher nicht im selben Scope initialisiert, was einen Fehler wirft.
  • Um die Outer-Scope-Variable a in another_func zu modifizieren, müssen wir das global Schlüsselwort verwenden. 
    def another_func()
    global a
    a += 1
    return a

Ausgabe: 

>>> another_func()
2
* In another_closure_func wird a für den Scope von another_inner_func lokal, aber es wurde vorher nicht im selben Scope initialisiert, was der Grund für den Fehler ist. * Um die Outer-Scope-Variable a in another_inner_func zu modifizieren, brauchen wir das nonlocal Schlüsselwort. Die nonlocal-Anweisung bezieht sich auf Variablen, die im nächstgelegenen äußeren Scope (globaler exkludiert) definiert wurden. 
def another_func():
    a = 1
    def another_inner_func():
        nonlocal a
        a += 1
        return a
    return another_inner_func()

Ausgabe: 

>>> another_func()
2
* Die Schlüsselwörter global und nonlocal teilen dem Python Interpreter mit, keine neuen Variablen zu deklarieren und diese im entsprechenden äußeren Scope nachzuschlagen. * Lies diesen kurzen, aber tollen Artikel durch, der ein super Leitfaden ist, um mehr über Namespaces und Scope-Auflösung in Python zu lernen.

▶ Löschen eines Listenelements während einer Iteration

list_1 = [1, 2, 3, 4]
list_2 = [1, 2, 3, 4]
list_3 = [1, 2, 3, 4]
list_4 = [1, 2, 3, 4]

for idx, item in enumerate(list_1):
    del item

for idx, item in enumerate(list_2):
    list_2.remove(item)

for idx, item in enumerate(list_3[:]):
    list_3.remove(item)

for idx, item in enumerate(list_4):
    list_4.pop(idx)

Ausgabe: 

>>> list_1
[1, 2, 3, 4]
>>> list_2
[2, 4]
>>> list_3
[]
>>> list_4
[2, 4]

Kannst du erklären, warum die Ausgabe [2, 4] ist?

💡 Erklärung:

  • Es ist nie eine gute Idee ein Objekt zu verändern, worüber du gerade iterierst. Korrekt wäre es stattdessen über eine Kopie des Objektes zu iterieren, und list_3[:] tut genau das.

    >>> some_list = [1, 2, 3, 4]
>>> id(some_list)
139798789457608
>>> id(some_list[:]) # Beachte, dass Python ein neues Objekt für geslicte Listen baut.
139798779601192

Unterschied zwischen del, remove, und pop: * del var_name entfernt nur die Bindung von var_name vom lokalen oder globalen Namespace (Deshalb ist list_1 davon nicht betroffen). * remove entfernt den ersten Wert, der übereinstimmt, keinen spezifischen Index, und wirft einen ValueError, wenn der Wert nicht gefunden werden konnte. * pop entfernt ein Element am angegebenen Index und gibt dieses zurück und wirft einen IndexError, wenn ein falscher Index angegeben wurde.

Warum ist die Ausgabe [2, 4]? - Die Listeniteration wird über den Index ausgeführt und wenn wir 1 von list_2 oder list_4 entfernen, ist der Inhalt der Listen nun [2, 3, 4]. Die verbliebenen Elemente werden heruntergeschoben, d.h.., 2 ist am Index 0, und 3 ist am Index 1. Da die nächste Iteration an Index 1 nachsehen wird (wo 3 steht), wird die 2 komplett übersprungen. Ähnliches wird anderen Element in einer Listensequenz passieren.

  • Ich verweise auf diesen StackOverflow thread, welches das Beispiel erklärt
  • Siehe auch diesen schönen StackOverflow thread für ein ähnliches Beispiel im Bezug auf Dictionaries in Python.

▶ Lossy Zips von Iteratoren *

>>> numbers = list(range(7))
>>> numbers
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6]
>>> first_three, remaining = numbers[:3], numbers[3:]
>>> first_three, remaining
([0, 1, 2], [3, 4, 5, 6])
>>> numbers_iter = iter(numbers)
>>> list(zip(numbers_iter, first_three)) 
[(0, 0), (1, 1), (2, 2)]
# so weit, so gut, lass uns den Rest zippen
>>> list(zip(numbers_iter, remaining))
[(4, 3), (5, 4), (6, 5)]
Wo ist das Element 3 von der Liste numbers hin?

💡 Erklärung:

  • Von der Python-Dokumentation, hier ist eine ungefähre Implementierung der zip-Funktion: 
    def zip(*iterables):
    sentinel = object()
    iterators = [iter(it) for it in iterables]
    while iterators:
        result = []
        for it in iterators:
            elem = next(it, sentinel)
            if elem is sentinel: return
            result.append(elem)
        yield tuple(result)
  • Die Funktion nimmt also beliebige Zahlen von Iterable-Objekten, fügt jedes ihrer Elemente der Liste result hinzu, indem es die Funktion next auf ihnen aufruft, und stoppt immer dann, wenn einer der Iterables aufgebraucht ist.
  • Die Einschränkung liegt hier darin, dass wenn ein Iterable aufgebraucht ist, die verbleibenden Elemente in der result Liste verworfen werden. Das ist mit der 3 in numbers_iter passiert.
  • Die korrekte Vorgehensweise mit zip für das obige sähe wie folgt aus: 
    >>> numbers = list(range(7))
>>> numbers_iter = iter(numbers)
>>> list(zip(first_three, numbers_iter))
[(0, 0), (1, 1), (2, 2)]
>>> list(zip(remaining, numbers_iter))
[(3, 3), (4, 4), (5, 5), (6, 6)]
    Das erste Argument von zip sollte das mit der geringsten Anzahl an Elementen sein.

▶ Schleifenvariablen, die auslaufen!

1. 

for x in range(7):
    if x == 6:
        print(x, ': for x inside loop')
print(x, ': x in global')

Ausgabe: 

6 : for x inside loop
6 : x in global

Aber x wurde nie außerhalb des Scopes der for-Schleife definiert...

2. 

# Las uns dieses Mal x zuerst initialisieren
x = -1
for x in range(7):
    if x == 6:
        print(x, ': for x inside loop')
print(x, ': x in global')

Ausgabe: 

6 : for x inside loop
6 : x in global

3.

Ausgabe (Python 2.x): 

>>> x = 1
>>> print([x for x in range(5)])
[0, 1, 2, 3, 4]
>>> print(x)
4

Ausgabe (Python 3.x): 

>>> x = 1
>>> print([x for x in range(5)])
[0, 1, 2, 3, 4]
>>> print(x)
1

💡 Erklärung:

  • In Python benutzen for-Schleifen den Scope, in dem sie existieren und lassen ihre definierte Schleifenvariable zurück. Das passiert auch, wenn wir diese Variable vorher im globalen Namespace definieren. In diesem Fall wird die bestehende Variable neu gebunden.

  • Die Unterschiede in der Ausgabe des Python 2.x und Python 3.x Interpreters für List-Comprehensions können durch die folgende Änderung erklärt werden, welche im What’s New In Python 3.0 Changelog dokumentiert wurde:

    "List-Comprehensions unterstützen nicht länger die syntaktische Form [... for var in item1, item2, ...]. Benutze [... for var in (item1, item2, ...)] stattdessen. Beachte zudem, dass List-Comprehensions eine andere Semantik haben: sie sind eher syntaktischer Zucker für einen Generator-Ausdruck innerhalb eines list()-Konstruktors und insbesondere werden die Steuervariablen der Schleife nicht mehr in den umgebenden Scope geleakt."

▶ Vorsicht vor standardmäßig veränderbaren Argumenten!

def some_func(default_arg=[]):
    default_arg.append("some_string")
    return default_arg

Ausgabe: 

>>> some_func()
['some_string']
>>> some_func()
['some_string', 'some_string']
>>> some_func([])
['some_string']
>>> some_func()
['some_string', 'some_string', 'some_string']

💡 Erklärung:

  • Die vorgegebenen veränderbaren Argumente von Funktionen in Python werden nicht wirklich jedes Mal, wenn du die Funktion aufrufst, initialisiert. Stattdessen wird der zuletzt zugewiesene Wert als default genommen. Als wir explizit [] an some_func als Argument übergeben haben, dann wurde der default-Wert der default_arg-Variable nicht benutzt, also hat die Funktion das zurückgegeben, was wir erwartet hatten.

    def some_func(default_arg=[]):
    default_arg.append("some_string")
    return default_arg

    Ausgabe: 

    >>> some_func.__defaults__ #Das zeigt die default-Werte der Argumente für die Funktion
([],)
>>> some_func()
>>> some_func.__defaults__
(['some_string'],)
>>> some_func()
>>> some_func.__defaults__
(['some_string', 'some_string'],)
>>> some_func([])
>>> some_func.__defaults__
(['some_string', 'some_string'],)

  • Eine typische Vorgehensweise um Fehler, ausgelöst durch veränderbare Argumente, zu verhindern ist es, None dem default-Wert zuzuweisen und später zu überprüfen, ob irgendein Wert an die Funktion übergeben wird, der diesem Argument entspricht. Beispiel:

    def some_func(default_arg=None):
    if default_arg is None:
        default_arg = []
    default_arg.append("some_string")
    return default_arg

▶ Fangen der Exceptions

some_list = [1, 2, 3]
try:
    # Das sollte einen ``IndexError`` werfen
    print(some_list[4])
except IndexError, ValueError:
    print("Caught!")

try:
    # Das sollte einen ``ValueError`` werfen
    some_list.remove(4)
except IndexError, ValueError:
    print("Caught again!")

Ausgabe (Python 2.x): 

Caught!

ValueError: list.remove(x): x not in list

Ausgabe (Python 3.x): 

  File "<input>", line 3
    except IndexError, ValueError:
                     ^
SyntaxError: invalid syntax

💡 Erklärung

  • Um mehrere Exceptions der except-Klausel hinzuzufügen, musst du diese als Tupel mit Klammern und als erstes Argument übergeben. Das zweite Argument ist ein optionaler Name, der, wenn angegeben, die Exception-Instanz bindet, die geworfen wurde. Beispiel:

some_list = [1, 2, 3]
try:
   # Das sollte einen ``ValueError`` werfen
   some_list.remove(4)
except (IndexError, ValueError), e:
   print("Caught again!")
   print(e)
Ausgabe (Python 2.x): 
Caught again!
list.remove(x): x not in list
Ausgabe (Python 3.x): 
  File "<input>", line 4
    except (IndexError, ValueError), e:
                                     ^
IndentationError: unindent does not match any outer indentation level

  • Die Exceptions und die Variable mit einem Komma zu trennen ist veraltet und funktioniert in Python 3 nicht mehr; der korrekte Weg wäre as zu benutzen. Beispiel: 
    some_list = [1, 2, 3]
try:
    some_list.remove(4)

except (IndexError, ValueError) as e:
    print("Caught again!")
    print(e)
    Ausgabe: 
    Caught again!
list.remove(x): x not in list

▶ Gleiche Operanden, unterschiedliche Story!

1. 

a = [1, 2, 3, 4]
b = a
a = a + [5, 6, 7, 8]

Ausgabe: 

>>> a
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]
>>> b
[1, 2, 3, 4]

2. 

a = [1, 2, 3, 4]
b = a
a += [5, 6, 7, 8]

Ausgabe: 

>>> a
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]
>>> b
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]

💡 Erklärung:

  • a += b verhält sich nicht immer wie a = a + b. Klassen können die op= Operatoren unterschiedlich implementieren und Listen tun das.

  • Der Ausdruck a = a + [5,6,7,8] generiert eine neue Liste und setzt as Referenz auf diese neue Liste, wodurch b unverändert bleibt.

  • Der Ausdruck a += [5,6,7,8] wird tatsächlich zu einer "extend"-Funktion gemapped wird, die auf der Liste arbeitet, sodass a und b immer noch auf dieselbe Liste zeigen, die in-place modifiziert wurde.

▶ Namensauflösung ohne Berücksichtigung des Geltungsbereichs der Klasse

1. 

x = 5
class SomeClass:
    x = 17
    y = (x for i in range(10))

Ausgabe: 

>>> list(SomeClass.y)[0]
5

2. 

x = 5
class SomeClass:
    x = 17
    y = [x for i in range(10)]

Ausgabe (Python 2.x): 

>>> SomeClass.y[0]
17

Ausgabe (Python 3.x): 

>>> SomeClass.y[0]
5

💡 Erklärung

  • Innerhalb der Klassendefinition verschachtelte Scopes ignorieren die auf Klassenebene gebundenen Namen.
  • Ein Generator-Ausdruck hat seinen eigenen Scope.
  • Ausgehend von Python 3.X haben List Comprehensions auch ihren eigenen Scope.

▶ Runden wie ein Bankier *

Lass uns eine naive Funktion implementieren, um das mittlere Element einer Liste zu bekommen: 

def get_middle(some_list):
    mid_index = round(len(some_list) / 2)
    return some_list[mid_index - 1]

Python 3.x: 

>>> get_middle([1])  # sieht gut aus
1
>>> get_middle([1,2,3])  # sieht gut aus
2
>>> get_middle([1,2,3,4,5])  # huh?
2
>>> len([1,2,3,4,5]) / 2  # gut
2.5
>>> round(len([1,2,3,4,5]) / 2)  # Warum?
2
Sieht so aus, als ob Python 2.5 zu 2 rundet.

💡 Erklärung:

  • Das ist kein Gleitkommafehler, denn faktisch ist dieses Verhalten Absicht. Seit Python 3.0 benutzt round() banker's rounding, wodurch 0,5er-Brüche auf die nächste gerade Zahl gerundet werden:
>>> round(0.5)
0
>>> round(1.5)
2
>>> round(2.5)
2
>>> import numpy  # numpy tut dasselbe
>>> numpy.round(0.5)
0.0
>>> numpy.round(1.5)
2.0
>>> numpy.round(2.5)
2.0
  • Das ist der empfohlene Weg um 0,5er-Brüche zu runden, wie es auch in IEEE 754 beschrieben wurde. Allerdings wird in der Schule meist die andere Methode (von Null abrunden) gelehrt, so dass banker's rounding wahrscheinlich nicht so bekannt ist. Außerdem benutzen manche der populärsten Programmiersprachen (zum Beispiel: JavaScript, Java, C/C++, Ruby, Rust) nicht das banker's rounding. Daher ist das ziemlich besonders für Python und kann zu Verwirrung beim runden von Brüchen führen.
  • Sieh dir die round() docs oder diesen stackoverflow thread, um mehr Informationen zu bekommen.
  • Beachte, dass get_middle([1]) nur 1 zurückgegeben hat, weil der Index round(0.5) - 1 = 0 - 1 = -1 war, wodurch das letzte Element in der Liste zurückgibt.

▶ Nadeln im Heuhaufen *

Ich habe bis heute keinen einzigen erfahrenen Pythonisten getroffen, der nicht auf eines oder mehrere der folgenden Szenarien gestoßen ist:

1.

x, y = (0, 1) if True else None, None

Ausgabe:

>>> x, y  # erwartet: (0, 1)
((0, 1), None)

2.

t = ('one', 'two')
for i in t:
    print(i)

t = ('one')
for i in t:
    print(i)

t = ()
print(t)

Ausgabe:

one
two
o
n
e
tuple()

3.

ten_words_list = [
    "some",
    "very",
    "big",
    "list",
    "that"
    "consists",
    "of",
    "exactly",
    "ten",
    "words"
]

Ausgabe

>>> len(ten_words_list)
9

4. Not asserting strongly enough

a = "python"
b = "javascript"

Ausgabe:

# Eine assert-Anweisung mit einer assertion-Fehlermeldung.
>>> assert(a == b, "Both languages are different")
# Kein AssertionError wurde geworfen

5.

some_list = [1, 2, 3]
some_dict = {
  "key_1": 1,
  "key_2": 2,
  "key_3": 3
}

some_list = some_list.append(4) 
some_dict = some_dict.update({"key_4": 4})

Ausgabe:

>>> print(some_list)
None
>>> print(some_dict)
None

6.

def some_recursive_func(a):
    if a[0] == 0:
        return
    a[0] -= 1
    some_recursive_func(a)
    return a

def similar_recursive_func(a):
    if a == 0:
        return a
    a -= 1
    similar_recursive_func(a)
    return a

Ausgabe:

>>> some_recursive_func([5, 0])
[0, 0]
>>> similar_recursive_func(5)
4

💡 Erklärung:

  • Für 1 wäre die korrekte Anweisung für das erwartete Verhalten x, y = (0, 1) if True else (None, None).

  • Für 2 wäre die korrekte Anweisung für das erwartete Verhalten t = ('one',) oder t = 'one', (fehlendes Komma) andernfalls wird der Interpreter t als ein str betrachten und iteriert Character für Character über es.

  • () ist ein spezielles Token und bezeichnet ein leeres tuple.

  • In 3, wie du vielleicht schon mitbekommen hast, fehlt ein Komma nach dem fünften Element ("that") in der Liste. Also bei implizierter String-Literal-Konkatenation:

>>> ten_words_list
['some', 'very', 'big', 'list', 'thatconsists', 'of', 'exactly', 'ten', 'words']
  • Es wurde kein AssertionError im 4.ten Schnipsel geworfen, weil wir statt den individuellen Ausdruck a == b zu asserten, das ganze Tupel asserten. Der folgende Schnipsel wird die Dinge klarer werden lassen:
>>> a = "python"
>>> b = "javascript"
>>> assert a == b
Traceback (most recent call last):
    File "<stdin>", line 1, in <module>
AssertionError

>>> assert (a == b, "Values are not equal")
<stdin>:1: SyntaxWarning: assertion is always true, perhaps remove parentheses?

>>> assert a == b, "Values are not equal"
Traceback (most recent call last):
    File "<stdin>", line 1, in <module>
AssertionError: Values are not equal

  • Was den fünften Schnipsel betrifft, so modifizieren die meisten Methoden, die die Elemente von Sequenzen/Mapping-Objekten modifizieren, wie list.append, dict.update, list.sort, die Objekte in-place und geben None zurück. Der Grund dafür ist eine Leistungsverbesserung, indem die Erstellung einer Kopie vermieden wird, wenn die Operation in-place ausgeführt werden kann (Verweis nach hier).

  • Das letzte sollte ziemlich offensichtlich sein. Ein veränderliches Objekt (wie list) kann in der Funktion geändert werden und die Neuzuweisung eines unveränderlichen Wertes (a -= 1) ist keine Änderung des WErtes

  • Wenn du dir dieser Kleinigkeiten bewusst bist, dann kannst du dir auf lange Sicht stundenlanges Debugging sparen.

▶ Splitsies *

>>> 'a'.split()
['a']

# ist dasselbe wie
>>> 'a'.split(' ')
['a']

# aber
>>> len(''.split())
0

# ist nicht dasselbe wie
>>> len(''.split(' '))
1

💡 Erklärung:

  • Auf den ersten Blick sieht es so aus, als wäre das Standardtrennzeichen für split ein einzelnes Leerzeichen ' ', aber der Dokumentation zufolge > Wenn ein Separator nicht angegeben oder None ist, dann wird ein anderer Splitting-Algorithmus angewendet: aufeinanderfolgende Leerzeichen werden als ein einziges Trennzeichen betrachtet, und das Ergebnis enthält keine leeren Strings am Anfang oder Ende, wenn der String führende oder nachfolgende Leerzeichen enthält. Folglich gibt das Splitten eines leeren Strings oder eines Strings, der nur ein Leerzeichen enthält, mit einen None-Separator [] zurück. > Wenn ein Separator gegeben ist,Aufeinanderfolgende Begrenzungszeichen werden nicht zusammengefasst und gelten als Begrenzung leerer Strings. (zum Beispiel, '1,,2'.split(',') gibt ['1', '', '2'] zurück). Einen leeren String mit einem angegebenen Separator zu splitten gibt [''] zurück.
  • Wenn du dir ansiehst, wie die führenden und nachfolgenden Leerzeichen im folgenden Schnipsel gehandhabt werden, wird die Sache klarer: 
    >>> ' a '.split(' ')
['', 'a', '']
>>> ' a '.split()
['a']
>>> ''.split(' ')
['']

▶ Wilde Imports *

# Datei: module.py

def some_weird_name_func_():
    print("works!")

def _another_weird_name_func():
    print("works!")

Ausgabe

>>> from module import *
>>> some_weird_name_func_()
"works!"
>>> _another_weird_name_func()
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
NameError: name '_another_weird_name_func' is not defined

💡 Erklärung:

  • Es ist oft ratsam, keine Wildcard-Importe zu verwenden. Der erste offensichtliche Grund dafür ist, dass bei Wildcard-Importen die Namen mit einem führenden Unterstrich nicht importiert werden. Das kann zu Fehlern während der Laufzeit führen.
  • Hätten wir diese from ... import a, b, c Syntax benutzt, wäre der obige NameError nicht aufgetreten. 
    >>> from module import some_weird_name_func_, _another_weird_name_func
>>> _another_weird_name_func()
works!

  • Wenn du wirklich Wildcard-Importe verwenden willst, musst du in deinem Modul die Liste __all__ definieren, die eine Liste der öffentlichen Objekte enthält, die bei Wildcard-Importen zur Verfügung stehen werden. 

    __all__ = ['_another_weird_name_func']

def some_weird_name_func_():
    print("works!")

def _another_weird_name_func():
    print("works!")
    Ausgabe

    >>> _another_weird_name_func()
"works!"
>>> some_weird_name_func_()
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
NameError: name 'some_weird_name_func_' is not defined

▶ Alles sortieren ? *

>>> x = 7, 8, 9
>>> sorted(x) == x
False
>>> sorted(x) == sorted(x)
True

>>> y = reversed(x)
>>> sorted(y) == sorted(y)
False

💡 Erklärung:

  • Die sorted Methode gibt immer eine Liste zurück, und das Vergleichen von Listen und Tupeln gibt in Python immer False zurück.

  • ```py

    [] == tuple() False x = 7, 8, 9 type(x), type(sorted(x)) (tuple, list) ```

  • Im Gegensatz zu sorted, gibt die reversed Methode einen Iterator zurück. Warum? Weil Sortieren vorraussetzt, dass der Iterator entweder in-place modifiziert wird oder einen extra Container (eine Liste) benutzt, während die Umkehrung einfach durch Iteration vom letzten Index zum ersten funktionieren kann.

  • Also während des Vergleichs sorted(y) == sorted(y), wird der erste Aufruf von sorted() den Iterator y konsumieren, und der nächste Aufruf wird nur eine leere Liste zurückgeben.

>>> x = 7, 8, 9
>>> y = reversed(x)
>>> sorted(y), sorted(y)
([7, 8, 9], [])

▶ Mitternachtszeit gibt es nicht ?

from datetime import datetime

midnight = datetime(2018, 1, 1, 0, 0)
midnight_time = midnight.time()

noon = datetime(2018, 1, 1, 12, 0)
noon_time = noon.time()

if midnight_time:
    print("Time at midnight is", midnight_time)

if noon_time:
    print("Time at noon is", noon_time)

Ausgabe (< 3.5):

('Time at noon is', datetime.time(12, 0))
The midnight time is not printed.

💡 Erklärung:

Vor Python 3.5, wurde der boolesche Wert für das datetime.time-Objekt als False betrachtet, wenn wenn es Mitternacht in UTC dargestellt hätte. Es ist fehleranfällig, wenn die if obj:-Syntax verwendet wird, um zu prüfen, ob obj null oder ein Äquivalent von "leer" ist.

---

Kapitel: Die verborgenen Schätze!

Dieser Abschnitt enthält ein paar weniger bekannte und interessante Dinge über Python, die den meisten Anfängern wie mir nicht bekannt sind (nun aber schon).

▶ Okay Python, kannst du mich fliegen lassen?

Nun hier wären wir:

import antigravity

Ausgabe: Sshh... It's a super-secret.

💡 Erklärung:

  • Das antigravity Modul ist eines der wenigen easter eggs, die von Python Entwicklern veröffentlicht werden.
  • import antigravity öffnet deinen Webbrowser und zeigt zum klassischen XKCD Comic.
  • Nun, es gibt noch mehr. Es gibt noch ein easter egg im easter egg. Wenn du dir den code anschaust, dann findest du eine Funktion, die die Ausführung des XKCDs Geohashing Algorithmus beabsichtigt.

▶ goto, aber wieso?

from goto import goto, label
for i in range(9):
    for j in range(9):
        for k in range(9):
            print("I am trapped, please rescue!")
            if k == 2:
                goto .breakout # Ausbrechen aus einer tief verschachtelten Schleife
label .breakout
print("Freedom!")

Ausgabe (Python 2.3): 

I am trapped, please rescue!
I am trapped, please rescue!
Freedom!

💡 Erklärung:

  • Eine funktionierende Version von goto in Python wurde als Aprilscherz am 1. April 2004 angekündigt.
  • Aktuelle Versionen von Python haben dieses Modul nicht.
  • Auch wenn es funktioniert, benutze es bitte nicht. Hier ist die Antwort, warum goto in Python nicht verwendet wird.

▶ Halte dich fest!

Wenn du zu den Leuten gehörst, die keine Leerzeichen in Python verwenden wollen, um Bereiche zu kennzeichnen, kannst du den C-Stil {} verwenden, indem du folgendes importierst:

from __future__ import braces

Ausgabe: 

  File "some_file.py", line 1
    from __future__ import braces
SyntaxError: not a chance

Klammern? Niemals! Wenn du enttäuscht bist, nutze Java. Okay, eine weitere überraschende Sache, kannst du herausfinden, wo SyntaxError im __future__ Mmodul geworfen wird code?

💡 Erklärung:

  • Das __future__ Modul wird normalerweise benutzt, um Features von zukünftigen Python Versionen bereitzustellen. Das "future" is in diesem spezifischen Kontext ironisch gemeint.
  • Das ist ein easter egg die die Gefühle der Community in dieser Frage wiederspiegeln.
  • Der Code ist tatsächlich hier in der Datei future.c verfügbar.
  • Wenn der CPython Compiler auf ein future Statement trifft, wird zunächst der entsprechende Code in future.c ausgeführt, bevor es als normale Importanweisung behandelt wird.

▶ Let's meet Friendly Language Uncle For Life

Ausgabe (Python 3.x) 

>>> from __future__ import barry_as_FLUFL
>>> "Ruby" != "Python" # Hier bestehen keine Zweifel
  File "some_file.py", line 1
    "Ruby" != "Python"
              ^
SyntaxError: invalid syntax

>>> "Ruby" <> "Python"
True

Das wars schon.

💡 Erklärung:

-Das ist relevant für PEP-401, was am 1. April 2009 veröffentlicht wurde (nun weißt du, was das heißt). - Zitat vom PEP-401

Die FLUFL hat erkannt, dass der Ungleichheitsoperator != in Python 3.0 ein schrecklicher, fingerschmerzverursachender Fehler war, und führt den <> Diamantoperator als einzige Schreibweise wieder ein. - Es gab mehrere Dinge, die Onkel Barry im PEP teilte; du kannst das hier nachlesen. - Es funktioniert gut in einem Interactive Environment, aber es wirft einen SyntaxError, wenn du es in einer Python-Datei ausführst (siehe auch dieses issue). Du kannst jedoch die Anweisung innerhalb einer eval oder compile verpacken, um es zum Laufen zu bekommen: 

from __future__ import barry_as_FLUFL
print(eval('"Ruby" <> "Python"'))

▶ Selbst Python versteht, dass Liebe kompliziert ist

import this

Warte, was ist this? this ist love :heart:

Ausgabe: 

Der Zen von Python, von Tim Peters

Beautiful is better than ugly.
Explicit is better than implicit.
Simple is better than complex.
Complex is better than complicated.
Flat is better than nested.
Sparse is better than dense.
Readability counts.
Special cases aren't special enough to break the rules.
Although practicality beats purity.
Errors should never pass silently.
Unless explicitly silenced.
In the face of ambiguity, refuse the temptation to guess.
There should be one-- and preferably only one --obvious way to do it.
Although that way may not be obvious at first unless you're Dutch.
Now is better than never.
Although never is often better than *right* now.
If the implementation is hard to explain, it's a bad idea.
If the implementation is easy to explain, it may be a good idea.
Namespaces are one honking great idea -- let's do more of those!

Das ist der Zen von Python!

>>> love = this
>>> this is love
True
>>> love is True
False
>>> love is False
False
>>> love is not True or False
True
>>> love is not True or False; love is love  # Liebe ist kompliziert
True

💡 Erklärung:

  • Das this Modul in Python ist ein Easter Egg für den Zen von Python (PEP 20).
  • Und wenn du denkst, dass das schon interessant genug ist, sieh dir die Implementierung von this.py an. Interessanterweise verstößt der Code für das Zen gegen sich selbst (und das ist wahrscheinlich der einzige Ort, an dem dies geschieht).
  • Die Aussage love is not True or False; love is love ist ironisch, aber selbsterklärend (wenn nicht, sieh dir die Beispiele zu den is und is not Operatoren an).

▶ Ja, es existiert!

The else clause for loops. Ein typisches Beispiel wäre:

  def does_exists_num(l, to_find):
      for num in l:
          if num == to_find:
              print("Exists!")
              break
      else:
          print("Does not exist")

Ausgabe: 

>>> some_list = [1, 2, 3, 4, 5]
>>> does_exists_num(some_list, 4)
Exists!
>>> does_exists_num(some_list, -1)
Does not exist

Die else-Klausel in der Behandlung von Exceptions. Ein Beispiel:

try:
    pass
except:
    print("Exception occurred!!!")
else:
    print("Try block executed successfully...")

Ausgabe: 

Try block executed successfully...

💡 Erklärung:

  • Die else-Klausel nach einer Schleife wird nur dann ausgeführt, wenn es kein explizites break nach allen Iterationen gibt. Du kannst es dir als eine "nobreak"-Klausel vorstellen.
  • Eine else-Klausel nach einem try-Block wird auch "completion clause" genannt, da wenn die else-Klausel in einer try-Anweisung erreicht wird, dies bedeutet, dass der try-Block tatsächlich komplett erfolgreich durchlief.

▶ Ellipsen *

def some_func():
    Ellipsis

Ausgabe 

>>> some_func()
# Keine Ausgabe, Kein Fehler

>>> SomeRandomString
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
NameError: name 'SomeRandomString' is not defined

>>> Ellipsis
Ellipsis

💡 Erklärung

  • In Python ist Ellipsis ein global verfügbares built-in Objekt, was äquivalent zu ... ist. 
    >>> ...
Ellipsis
  • Ellipsen können für verschiedene Dinge eingesetzt werden,
    • Als ein Platzhalter für Code, der noch nicht geschrieben wurde (wie auch die pass-Anweisung)
    • In Slicing-Syntax, um die vollen Slices in der übrigen Richtung zu repräsentieren 
      >>> import numpy as np
>>> three_dimensional_array = np.arange(8).reshape(2, 2, 2)
array([
    [
        [0, 1],
        [2, 3]
    ],

    [
        [4, 5],
        [6, 7]
    ]
])
      Also ist unser three_dimensional_array ein Array von Arrays von Arrays. Angenommen, wir wollen das zweite Element (index 1) aller innersten Arrays ausgeben, dann können wir Ellipsis verwenden, um alle vorhergehenden Dimensionen zu umgehen 
      >>> three_dimensional_array[:,:,1]
array([[1, 3],
   [5, 7]])
>>> three_dimensional_array[..., 1] # Benutzen der Ellipsis.
array([[1, 3],
   [5, 7]])
      Beachte: dies funktioniert für eine beliebige Anzahl von Dimensionen. Auf diese Weise kannst du sogar die erste und letzte Dimension auswählen und die mittleren ignorieren. (n_dimensional_array[firs_dim_slice, ..., last_dim_slice])
    • In type hinting um nur einen Teil des Typs anzugeben (wie (Callable[..., int] oder Tuple[str, ...]))
    • Du kannst Ellipsis auch als default-Argument einer Funktion verwenden (in den Fällen, wo du zwischen den Szenarien "no argument passed" und "None value passed" unterscheiden willst).

▶ Einbindung

Die Schreibweise ist beabsichtigt. Bitte schicke keinen Patch hierfür ab.

Ausgabe (Python 3.x): 

>>> infinity = float('infinity')
>>> hash(infinity)
314159
>>> hash(float('-inf'))
-314159

💡 Erklärung:

  • Der Hash von infinity ist 10⁵ x π.
  • Interessanterweise ist der Hash von float('-inf') "-10⁵ x π" in Python 3, während er in Python 2 "-10⁵ x e" ist.

▶ Lass uns demolieren

1. 

class Yo(object):
    def __init__(self):
        self.__honey = True
        self.bro = True

Ausgabe: 

>>> Yo().bro
True
>>> Yo().__honey
AttributeError: 'Yo' object has no attribute '__honey'
>>> Yo()._Yo__honey
True

2. 

class Yo(object):
    def __init__(self):
        # Versuchen wir es dieses Mal mit etwas Symmetrischem
        self.__honey__ = True
        self.bro = True

Ausgabe: 

>>> Yo().bro
True

>>> Yo()._Yo__honey__
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
AttributeError: 'Yo' object has no attribute '_Yo__honey__'

Warum hat Yo()._Yo__honey funktioniert?

3.

_A__variable = "Some value"

class A(object):
    def some_func(self):
        return __variable # noch nirgends initialisiert

Ausgabe: 

>>> A().__variable
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
AttributeError: 'A' object has no attribute '__variable'

>>> A().some_func()
'Some value'

💡 Erklärung:

  • Name Mangling wird verwendet, um Namenskollisionen zwischen verschiedenen Namespaces zu vermeiden.
  • In Python modifiziert (lies: demoliert) der Interpreter die Namen der Klassenattribute, die mit __ (doppelter Unterstrich a.k.a "dunder") anfangen und nicht mit mehr als einem Unterstrich am Ende enden, indem er _NameOfTheClass voranstellt.
  • Um also auf das __honey-Attribut im ersten Schnipsel zugreifen zu können, müssten wir _Yo vorne anhängen, was Konflikte mit demselben Attributsnamen, das in einer anderen Klasse definiert ist, verhindern würde.
  • Aber warum hat es dann im zweiten Schnipsel nicht geklappt? Weil Name Mangling die Namen ausschließt, die mit doppelten Unterstrichen enden.
  • Der dritte Schnipsel war auch eine Konsequenz des Name Manglings. Der Name __variable in der Anweisung return __variable wurde zu _A__variable, was zufällig auch der Name der Variablen ist, die wir im äußeren Scope deklariert haben.
  • Wenn der demolierte Name länger als 255 Zeichen ist, wird er außerdem abgeschnitten.

---

Kapitel: Der Schein trügt!

▶ Zeilen überspringen?

Ausgabe: 

>>> value = 11
>>> valuе = 32
>>> value
11

Was?

Beachte: Um dies zu reproduzieren, kopiere einfach die Anweisungen aus dem obigen Ausschnitt und füge sie in deine Datei/Shell ein.

💡 Erklärung

Einige nicht-westliche Schriftzeichen sehen genauso aus wie die Buchstaben des englischen Alphabets, werden aber von Interpreter als unterschiedlich angesehen.

>>> ord('е') # kyrillisches 'e' (Ye)
1077
>>> ord('e') # lateinisches 'e', wie es in Englisch benutzt wird und auch auf einer Standard-Tastatur vorkommt
101
>>> 'е' == 'e'
False

>>> value = 42 # lateinisches e
>>> valuе = 23 # kyrillisches 'e', der Python 2.x Interpreter würde hier einen `SyntaxError` werfen
>>> value
42

Die built-in ord()-Funktion gibt den Unicode eines Characters zurück code point, und unterschiedliche Codepositionen des kyrillischen "e" und des lateinischen "e" begründen das Verhalten des obigen Beispiels.

▶ Teleportation

# `pip install numpy` vorher.
import numpy as np

def energy_send(x):
    # Initialisiere ein numpy array
    np.array([float(x)])

def energy_receive():
    # Gib ein leeres numpy array zurück
    return np.empty((), dtype=np.float).tolist()

Ausgabe: 

>>> energy_send(123.456)
>>> energy_receive()
123.456

Wo ist der Nobelpreis?

💡 Erklärung:

  • Beachte, dass das numpy array, was in der Funktion energy_send erzeugt wurde, nicht zurückgegeben wird, so dass Speicherplatz für die Neuzuweisung frei ist.
  • numpy.empty() gibt den nächsten freien Speicherplatz zurück, ohne ihn neu zu initialisieren. Dieser Speicherplatz ist zufällig der gleiche, der gerade freigegeben wurde (normalerweise, aber nicht immer).

▶ Da ist wohl irgendwas faul...

def square(x):
    """
    Eine einfahce Funktion, um das Quadrat einer Zahl durch Addition zu bestimmen
    """
    sum_so_far = 0
    for counter in range(x):
        sum_so_far = sum_so_far + x
  return sum_so_far

Ausgabe (Python 2.x):

>>> square(10)
10

Sollte das nicht 100 sein?

Note: Wenn du das Ergebnis nicht reproduzieren kannst, versuch die Datei mixed_tabs_and_spaces.py via shell auszuführen.

💡 Erklärung

  • Vermische keine Leerzeichen und Tabs! Das Zeichen unmittelbar vor dem Return ist ein "Tab", und der Code ist an anderer Stelle im Beispiel um ein Vielfaches von "4 Leerzeichen" eingerückt.
  • So geht Python mit Tabs um:

Als erstes werden Tabs (von links nach rechts) durch ein bis acht Leerzeichen ersetzt, so dass die Gesamtzahl der Zeichen bis einschließlich der Ersetzung ein Vielfaches von acht ist <...> * So wird "tab" in der letzten Zeile der Funktion square durch acht Leerzeichen ersetzt und gelangt in die Schleife. * Python 3 ist so freundlich, in solchen Fällen automatisch einen Fehler zu melden.

**Ausgabe (Python 3.x):**
```py
TabError: inconsistent use of tabs and spaces in indentation
```

---

Kapitel: Sonstiges

▶ += ist schneller

# Benutzen von "+" mit drei Strings:
>>> timeit.timeit("s1 = s1 + s2 + s3", setup="s1 = ' ' * 100000; s2 = ' ' * 100000; s3 = ' ' * 100000", number=100)
0.25748300552368164
# Benutzen von "+=" mit drei Strings:
>>> timeit.timeit("s1 += s2 + s3", setup="s1 = ' ' * 100000; s2 = ' ' * 100000; s3 = ' ' * 100000", number=100)
0.012188911437988281

💡 Erklärung:

  • += ist schneller als +, um mehr als zwei String zu konkatenieren, weil der erste String (Beispiel: s1 für s1 += s2 + s3), während der Berechnung des gesamten Strings, nicht zerstört wird.

▶ Lass uns einen gigantischen String machen!

def add_string_with_plus(iters):
    s = ""
    for i in range(iters):
        s += "xyz"
    assert len(s) == 3*iters

def add_bytes_with_plus(iters):
    s = b""
    for i in range(iters):
        s += b"xyz"
    assert len(s) == 3*iters

def add_string_with_format(iters):
    fs = "{}"*iters
    s = fs.format(*(["xyz"]*iters))
    assert len(s) == 3*iters

def add_string_with_join(iters):
    l = []
    for i in range(iters):
        l.append("xyz")
    s = "".join(l)
    assert len(s) == 3*iters

def convert_list_to_string(l, iters):
    s = "".join(l)
    assert len(s) == 3*iters

Ausgabe:

# Ausgeführt in der ipython-Shell unter Verwendung von %timeit für eine bessere Lesbarkeit der Ergebnisse.
# Du kannst das timeit-Modul auch in der normalen Python-Shell/scriptm= verwenden, Beispielverwendung unten
# timeit.timeit('add_string_with_plus(10000)', number=1000, globals=globals())

>>> NUM_ITERS = 1000
>>> %timeit -n1000 add_string_with_plus(NUM_ITERS)
124 µs ± 4.73 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
>>> %timeit -n1000 add_bytes_with_plus(NUM_ITERS)
211 µs ± 10.5 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)
>>> %timeit -n1000 add_string_with_format(NUM_ITERS)
61 µs ± 2.18 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)
>>> %timeit -n1000 add_string_with_join(NUM_ITERS)
117 µs ± 3.21 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)
>>> l = ["xyz"]*NUM_ITERS
>>> %timeit -n1000 convert_list_to_string(l, NUM_ITERS)
10.1 µs ± 1.06 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)

Erhöhen wir die Anzahl der Iterationen um den Faktor 10.

>>> NUM_ITERS = 10000
>>> %timeit -n1000 add_string_with_plus(NUM_ITERS) # Linearer Anstieg der Ausführungszeit
1.26 ms ± 76.8 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)
>>> %timeit -n1000 add_bytes_with_plus(NUM_ITERS) # Quadratische Anstieg
6.82 ms ± 134 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)
>>> %timeit -n1000 add_string_with_format(NUM_ITERS) # Linearer Anstieg
645 µs ± 24.5 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)
>>> %timeit -n1000 add_string_with_join(NUM_ITERS) # Linearer Anstieg
1.17 ms ± 7.25 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)
>>> l = ["xyz"]*NUM_ITERS
>>> %timeit -n1000 convert_list_to_string(l, NUM_ITERS) # Linearer Anstieg
86.3 µs ± 2 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)

💡 Erklärung

  • Du kannst mehr über timeit hier timeit oder hier %timeit lesen. Sie werden verwendet, um die Ausführungszeit von Codestücken zu messen.
  • Benutze + nicht, um lange Strings zu generieren — In Python ist str unveränderlich, daher müssen der linke und der rechte String für jedes Paar von Verkettungen in den neuen String kopiert werden. Wenn du 4 String mit Länge 10 konkatenierst, dann kopierst du (10+10) + ((10+10)+10) + (((10+10)+10)+10) = 90 Characters anstatt nur 40 Characters. Die Situation verschlechtert sich quadratisch mit zunehmender Anzahl und Größe der Zeichenketten (mit den Ausführungszeiten der Funktion add_bytes_with_plus begründet)
  • Daher ist es ratsam, die Syntax .format. oder % zu verwenden. (sie sind jedoch bei sehr kurzen Zeichenfolgen etwas langsamer als x).
  • Oder besser, wenn du bereits Inhalte in Form eines iterierbaren Objekts zur Verfügung hast, dann verwende ''.join(iterable_object), was viel schneller ist.
  • Im Gegensatz zu add_bytes_with_plus zeigte add_string_with_plus aufgrund der im vorherigen Beispiel besprochenen +=-Optimierungen keinen quadratischen Anstieg der Ausführungszeit. Wäre die Anweisung s = s + "x" + "y" + "z" statt s += "xyz" gewesen, wäre der Anstieg quadratisch gewesen. 
    def add_string_with_plus(iters):
    s = ""
    for i in range(iters):
        s = s + "x" + "y" + "z"
    assert len(s) == 3*iters

>>> %timeit -n100 add_string_with_plus(1000)
388 µs ± 22.4 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)
>>> %timeit -n100 add_string_with_plus(10000) # Quadratischer Anstieg der Ausführungszeit
9 ms ± 298 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)

  • So viele Möglichkeiten einen gigantischen String zu erzeugen und zu formatieren stehen irgendwie in Kontrast zum Zen von Python, nachdem gilt:

    Es sollte einen - und vorzugsweise nur einen - offensichtlichen Weg geben, dies zu tun.

▶ Verlangsamen von dict Lookups *

some_dict = {str(i): 1 for i in range(1_000_000)}
another_dict = {str(i): 1 for i in range(1_000_000)}

Ausgabe: 

>>> %timeit some_dict['5']
28.6 ns ± 0.115 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000000 loops each)
>>> some_dict[1] = 1
>>> %timeit some_dict['5']
37.2 ns ± 0.265 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000000 loops each)

>>> %timeit another_dict['5']
28.5 ns ± 0.142 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000000 loops each)
>>> another_dict[1]  # Versuch, auf einen Schlüssel zuzugreifen, der nicht existiert
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
KeyError: 1
>>> %timeit another_dict['5']
38.5 ns ± 0.0913 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000000 loops each)
Wieso werden dieselben lookups immer langsamer?

💡 Erklärung:

  • CPython hat eine generische Funktion zum Nachschlagen in Dictionaries, die alle Arten von Schlüsseln (str, int, beliebige Objekte ...) behandelt, und eine spezialisierte Funktion für den häufigen Fall von Dictionaries, die nur aus str-Schlüsseln bestehen.
  • Die spezialisierte Funktion (wird lookdict_unicode in CPythons code genannt) weiß, dass alle vorhandenen Schlüssel (einschließlich des nachgeschlagenen Schlüssels) Strings sind, und verwendet den schnelleren und einfacheren Stringvergleich, um Schlüssel zu vergleichen, anstatt die Methode __eq__ aufzurufen.
  • Das erste Mal, wenn auf eine dict-Instanz mit einem Nicht-str-Schlüssel zugegriffen wird, wird sie so geändert, dass zukünftige Suchvorgänge die generische Funktion verwenden.
  • Dieser Prozess ist für die jeweilige dict-Instanz nicht umkehrbar, und der Schlüssel muss nicht einmal im Dictionary vorhanden sein. Deshalb hat der Versuch eines fehlgeschlagenen Nachschlagevorgangs denselben Effekt.

▶ Blähende Instanz dicts *

import sys

class SomeClass:
    def __init__(self):
        self.some_attr1 = 1
        self.some_attr2 = 2
        self.some_attr3 = 3
        self.some_attr4 = 4


def dict_size(o):
    return sys.getsizeof(o.__dict__)

Ausgabe: (Python 3.8, oder Python 3 Versionen können ein bisschen variieren) 

>>> o1 = SomeClass()
>>> o2 = SomeClass()
>>> dict_size(o1)
104
>>> dict_size(o2)
104
>>> del o1.some_attr1
>>> o3 = SomeClass()
>>> dict_size(o3)
232
>>> dict_size(o1)
232

Versuchen wir es noch einmal... in einem neuen Interpreter:

>>> o1 = SomeClass()
>>> o2 = SomeClass()
>>> dict_size(o1)
104  # wie erwartet
>>> o1.some_attr5 = 5
>>> o1.some_attr6 = 6
>>> dict_size(o1)
360
>>> dict_size(o2)
272
>>> o3 = SomeClass()
>>> dict_size(o3)
232

Was führt dazu, dass diese Dictionaries aufgebläht werden? Und warum werden neu erstellte Objekte ebenfalls aufgebläht?

💡 Erklärung:

  • CPython ist in der Lage, das gleiche "keys"-Objekt in mehreren Dictionaries wiederzuverwenden. Dies wurde in PEP 412 mit der Motivation hinzugefügt, die Speichernutzung zu reduzieren, insbesondere in Dictionaries von Instanzen - wo Schlüssel (Instanzattribute) tendenziell für alle Instanzen gleich sind.
  • Diese Optimierung ist für Instanz-Dictionaries völlig nahtlos, wird aber deaktiviert, wenn bestimmte Annahmen nicht eingehalten werden.
  • Key-Sharing-Dictionaries unterstützen keine Löschung; wird ein Instanzattribut gelöscht, ist das Wörterbuch "unshared" und Key-Sharing ist für alle zukünftigen Instanzen derselben Klasse deaktiviert.
  • Wenn die Größe der Dictionary-Schlüssel geändert wurde (weil neue Schlüssel eingefügt wurden), werden sie außerdem nur dann gemeinsam genutzt, wenn sie von genau einem einzigen Dictionary verwendet werden (dies ermöglicht das Hinzufügen vieler Attribute in der __init__ der allerersten erstellten Instanz, ohne ein "unshare" zu verursachen). Wenn mehrere Instanzen existieren, wenn eine Größenänderung stattfindet, wird das Key-Sharing für alle zukünftigen Instanzen der gleichen Klasse deaktiviert: CPython kann nicht mehr feststellen, ob die Instanzen den gleichen Satz von Attributen verwenden und entscheidet sich, den Versuch, ihre Schlüssel zu teilen, abzubrechen.
  • Ein kleiner Tipp, wenn du den Speicherbedarf deines Programms verringern willst: lösche keine Instanzattribute und stelle sicher, dass alle Attribute in __init__ initialisiert werden!

▶ Kleinigkeiten *

  • join() ist eine String-Operation anstatt einer List-Operation. (auf den ersten Blick nicht einfach zu verstehen)

💡 Erklärung: Wenn join() eine Methode auf einem String ist, dann kann es auf irgendeinem Iterable operieren (Liste, Tuple, Iteratoren). Wäre es eine Methode auf einer Liste, müsste sie von jedem Typ separat implementiert werden. Außerdem macht es nicht viel Sinn, eine String-spezifische Methode auf eine generische API eines listen-Objektes anzuwenden

  • Ein paar komisch aussehende aber semantisch korrekte Statements:
  • [] = () ist ein semantisch korrektes Statement (entpacken eines leeren Tuples in eine leere Liste)
  • 'a'[0][0][0][0][0] ist auch semantisch korrect, weil Python keinen Char-Datentyp wie viele andere Sprachen, die auf C basieren, hat. Also ergibt das Auswählen eines einzelnen Characters aus einem String einen Single-character String.

  • 3 --0-- 5 == 8 und --5 == 5 sind beides semantisch korrekte Statements und wird zu True ausgewertet.

  • Sei a eine Zahl, ++a und --a sind beides valide Python Statements aber sie verhaten sich nicht so wie vergleichbare Statements in Sprachen wie C, C++, oder Java. 

    >>> a = 5
>>> a
5
>>> ++a
5
>>> --a
5

💡 Erklärung: + Es gibt keinen ++ Operator in der Python Grammatik. Es handelt sich eigentlich um zwei + Operatoren. + ++a parst eigentlich +(+a) was übersetzt wird zu a. In ähnlicher Weise kann die Ausgabe des Statement --a begründet werden. + Dieser StackOverflow Thread erörtert die Gründe für das Fehlen von Inkrement- und Dekrementoperatoren in Python.

  • Der Walrus Operator in Python sollte dir bekannt sein. Aber hast du schon mal von dem space-invader Operator gehört? 

    >>> a = 42
>>> a -=- 1
>>> a
43
    Er wird als alternativer Inkrementierungsoperator verwendet, zusammen mit einem anderen Operator 
    >>> a +=+ 1
>>> a
>>> 44
    💡 Erklärung: Dieser Streich kommt von Raymond Hettingers Tweet. Der Space Invader Operator ist tatsächlich nur ein schlecht formatiertes a -= (-1), was äquivalent zu a = a - (- 1) ist. Ähnliches gilt für a += (+ 1).

  • Python hat einen undokumentierten umgekehrten Implikations Operator. 

    >>> False ** False == True
True
>>> False ** True == False
True
>>> True ** False == True
True
>>> True ** True == True
True

    💡 Erklärung: Wenn du False und True durch 0 und 1 ersetzt und dann rechnest, dann ist die Wahrheitstabelle äquivalent zu einem Operator der umgekehrten Implikation. (Quelle)

  • Weil wir über Operatoren sprechen, erwähnen wir auch den @ Ooperator, der für Matrixmultiplikation benutzt wird (Keine Sorge, diese mal ist es ernst).

    >>> import numpy as np
>>> np.array([2, 2, 2]) @ np.array([7, 8, 8])
46

    💡 Erklärung: Der @ Operator wurde, mit der wissenschaftlichen Community im Hinterkopf, in Python 3.5 eingeführt. Jedes Objekt kann die magische __matmul__ Method überladen, um ein bestimmtes Verhalten für diesen Operator zu definieren.

  • Ab Python 3.8 kannst du eine typische f-String-Syntax wie f'{some_var=} für schnelles Debugging verwenden. Zum Beispiel: 

    >>> some_string = "wtfpython"
>>> f'{some_string=}'
"some_string='wtfpython'"

  • Python nutzt 2 Bytes die Speicherung lokaler Variablen in Funktionen. Theoretisch heißt das, dass nur 65536 Variablen in einer Funktion gespeichert werden können. Allerdings hat Python eine praktische, eingebaute Lösung, die benutzt werden kann, um mehr als 2^16 Variablennamen zu speichern. Der folgende Code demonstriert, was im Stack passiert, wenn mehr als 65536 lokale Variablen definiert werden (Warnung: Dieser Code gibt ungefähr 2^18 Zeilen Text aus, also sei darauf vorbereitet!):

    ```py import dis exec(""" def f(): """ + """ """.join(["X" + str(x) + "=" + str(x) for x in range(65539)]))

    f()

    print(dis.dis(f)) ```

  • Mehrere Python Threads werden deinen Python code nicht gleichzeitig laufen lassen (Ja, du hast richtig gehört!). Es mag intuitiv erscheinen, mehrere Threads zu erzeugen, die dann deinen Python code gleichzeitig ausführen, aber wegen dem Global Interpreter Lock in Python, sorgst du nur dafür, dass die Threads abwechselnd auf demselben Kern ausgeführt werden. Python Threads sind gut für IO-gebundene Aufgaben, aber um tatsächliche Parallelisierung für CPU-gebundene Aufgaben in Python zu erreichen, solltest du lieber das Python multiprocessing Modul benutzen.

  • Manchmal gibt die print Methode die Werte nicht sofort aus. Zum Beispiel:

    # Datei some_file.py
import time

print("wtfpython", end="_")
time.sleep(3)

    Das wird wtfpython nach 3 Sekunden, aufgrund des end Argumentes ausgeben, wei der Ausgabe-Puffer, entweder nach \n oder wenn das Programm die Ausführung beendet, geflusht wird. Mit dem Argument flush=True können wir den Puffer zum Flushen zwingen.

  • List slicing mit Indices, die nicht innerhalb der Grenzen liegen, wirft keinen Fehler 

    >>> some_list = [1, 2, 3, 4, 5]
>>> some_list[111:]
[]

  • Slicing eines Iterables erzeugt nicht immer ein neues Objekt. Zum Beispiel: 

    >>> some_str = "wtfpython"
>>> some_list = ['w', 't', 'f', 'p', 'y', 't', 'h', 'o', 'n']
>>> some_list is some_list[:] # False erwartet, weil ein neues Objekt erzeugt wird.
False
>>> some_str is some_str[:] # True, weil Strings immutable sind, daher ist die Erstellung eines neuen Objektes sinnlos.
True

  • int('١٢٣٤٥٦٧٨٩') gibt 123456789 in Python 3 zurück. In Python umfassen Dezimalzeichen auch Ziffernzeichen, und alle Zeichen, die zum Erstellen von Dezimal-Radix-Nummern benutzt werden können, z.B. U+0660, ARABIC-INDIC DIGIT ZERO. Hier ist eine interessante Geschichte im Zusammenhang mit diesem Verhalten in Python.

  • Du kannst numerische Literale mit Unterstrichen trennen, um die Lesbarkeit zu erhöhen (Python 3 spezifisch).

    >>> sechs_millionen = 6_000_000
>>> sechs_millionen
6000000
>>> sechs_millionen = 0xF00D_CAFE
>>> sechs_millionen
4027435774

  • 'abc'.count('') == 4. Hier ist eine ungefähre Implementierung der Methode count, die die Dinge klarer machen würde 

    def count(s, sub):
    result = 0
    for i in range(len(s) + 1 - len(sub)):
        result += (s[i:i + len(sub)] == sub)
    return result
    Das Verhalten ist darauf zurückzuführen, dass leere Teilstrings ('') mit Slices der Länge 0 in der ursprünglichen Zeichenkette übereinstimmen

Contributing

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  • bei der Übersetzung helfen (Siehe issues sind mit 'translation' markiert)
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  • Irgendwelche kreativen Vorschläge unterbreiten, um dieses Projekt spaßiger und nützlicher zu machen

Für mehr Details, wirf bitte einen Blick auf CONTRIBUTING.md. Erstelle ruhig ein neues Issue, um zu diskutieren.

PS: Bitte keine Anfragen mit Links erstellen. Es werden keine Links hinzugefügt, es sein denn sie sind für das Projekt relevant.

Anerkennung

Die Idee und das Design für diese Sammlung wurden durch Denys Dovhans tolles Projekt inspiriert wtfjs. Der überragende Support von Pythonisten hat es zu dem gemacht, was es heute ist.

  • https://www.youtube.com/watch?v=sH4XF6pKKmk
  • https://www.reddit.com/r/Python/comments/3cu6ej/what_are_some_wtf_things_about_python
  • https://sopython.com/wiki/Common_Gotchas_In_Python
  • https://stackoverflow.com/questions/530530/python-2-x-gotchas-and-landmines
  • https://stackoverflow.com/questions/1011431/common-pitfalls-in-python
  • https://www.python.org/doc/humor/
  • https://github.com/cosmologicon/pywat#the-undocumented-converse-implication-operator
  • https://www.codementor.io/satwikkansal/python-practices-for-efficient-code-performance-memory-and-usability-aze6oiq65
  • https://github.com/wemake-services/wemake-python-styleguide/search?q=wtfpython&type=Issues
  • WFTPython discussion threads on Hacker News and Reddit.

🎓 License

WTFPL 2.0

© Satwik Kansal

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