Programmierung in Python

Programmierung in Python
imperativ,
objekt-orientiert
dynamische Typisierung
rapid prototyping
Script-Sprache
Funktionales und rekursives Programmieren
P raktische Inf ormatik
1, W S
2004/05, F olien P ython−1,
(6. Dezember2004)
Seite 1
Programmierung in Python
Datentypen: ganze Zahlen, Gleitkommazahlen (Double), Strings.
Tupel, Listen, Arrays,
vordefinierte Listenfunktionen: map, filter, sort, reverse,...
Fehlerbehandlung zur Laufzeit: Exception-Handling
Objektorientierung: Klassen, Methoden
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Python: Struktur eines imperativen Programms
Python-Programm-File besteht aus:
Deklarationen
Definitionen von Funktionen.
Funktionsdefinitionen: Wesentlich Bestandteile:
Befehle (Anweisungen, Kommandos),
wie Zuweisungen, Sprungbefehle, Ein/Ausgabebefehle
mit Seiteneffekten
Ausdrücke mit Returnwert
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Seite 3
Python als Taschenrechner
Eingabe in den Interpreter: Beispiele
>>>
>>>
>>>
>>>
25
>>>
5.0
>>>
a = 3
b = 4
c = a**2 + b**2
c
print math.sqrt(c)
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Syntax von wesentlichen Konstrukten
für weitere Konstrukte sowie Details zur Syntax siehe Tutorials und Handbücher
Zuweisung (Assignment)
Variable = Ausdruck
Auswertung:
1. Berechne: Wert des Ausdruckes
dazu: Werte von Variablen im Speicher nachschauen
Resultat: ein im Speicher liegendes Objekt“
”
2. Zuweisung: Wert zu Namen der Variablen
Ein Objekt kann mehrere Namen besitzen.
Deklaration von Variablen(namen) in einer Funktionsdefinition erfolgt
automatisch
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Zuweisung mit Arithmetische Operatoren
Variable op= Ausdruck
Hierbei kann op einer der vordefinierten Operatoren sein: +,*,-,/, ...
>>>
>>>
>>>
20
>>>
>>>
100
a= 100
a /= 5
a
a *= 5
a
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Mehrfach-Zuweisung
(scheinbar parallele) Mehrfach-Zuweisung:
x1, . . . xn = e1, . . . , en
wobei xi Variablen und ei Ausdrücke sind
Auswertung des Ausdrucks x1, . . . xn = s1, . . . , sn:
1.
2.
Wert aller Ausdrücke si
Zuweisung der Werte si zu den Variablennamen xi
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if-then-else-Konstrukt in Python
if Bedingung :
Anweisungen wenn Bedingung wahr
else:
Anweisungen , wenn Bedingung falsch
Doppelpunkte :“statt Schlüsselwort then
”
Einrückung bestimmt die Blockstruktur
weitere Varianten von if-then-else:
ohne else Zweig
mit zusätzlichen Abfragen (elif-Zweigen).
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while-Schleife zur Iteration
while Bedingung:
Schleifenkörper
Der Anweisungsblock des Schleifenkörpers wird solange ausgeführt, bis
die Bedingung nicht (mehr) erfüllt ist.
Im Schleifenrumpf verwendbar:
break
continue
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Beispiel zu while
>>> a=10
>>> while a > 0:
...
print a
...
a = a-1
...
10
9
8
7
6
5
4
3
2
1
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Funktions- und Prozedurdefinitionen
def Funktioname(parameter1, parameter2, . . .):
Anweisungen
Rückgabewert mittels: return e
None, falls return-Anweisung weggelassen wurde
Prozeduraufruf:
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f (s1, . . . , sn) bei n-stelligem f .
mit voller Argumentanzahl
und Argumenten eingeklammert
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Komplexe Zahlen
Paar von zwei Double-Zahlen: Real- und Imaginär-Teil
>>> a=1.5+0.5j
>>> a.real
1.5
>>> a.imag
0.5
>>> abs(a)
1.5811388300841898
>>> a*a
(2+1.5j)
>>>
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Strings
einfache Strings Hello world“
”
und
Unicode Strings:
>>> u’Hello World !’
u’Hello World !’
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Module
Benutzung durch import-Anweisungen und qualifizierte Aufrufe:
>>> import cmath
>>> a=1.5+0.5j
>>> cmath.sin(a)
(1.1248012470579227+0.036860823712804462j)
>>>
Wird noch besprochen
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Beispiel: wurzel ala Python:
def wurzel(x):
return wurzeliter(1.0,x)
def wurzeliter(schaetzwert,x):
if
gutgenug(schaetzwert,x):
return schaetzwert
else: return wurzeliter(verbessern(schaetzwert, x), x)
def quadrat(x): return x*x
def gutgenug(schaetzwert,x):
return (abs ((quadrat(schaetzwert) - x) / x) < 0.00001)
def verbessern(schaetzwert,x):
return mittelwert(schaetzwert,
(x / schaetzwert))
def mittelwert(x,y): return (x + y) / 2.0
>>> wurzel(2.0)
1.4142156862745097
>>>
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Referentielle Transparenz gilt nicht in Python:
count = 0
def f(x):
global count
count = count + x
return count
f (1) == f (1) ergibt 0
Seiteneffekt ändert die globale Variable count.
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Flussdiagramm am Beispiel ggt
Der größte gemeinsame Teiler kann durch die Prozedur ggtpy berechnet
werden:
def ggtpy(x,y):
if x <= 0 or y <= 0:
print ’Eingabe in GGT muss positiv sein’
else:
while x != y:
if x > y:
x = x - y
else:
y = y - x
return x
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ggt: schnellere Version
def ggt(x,y):
if y == 0:
return x
else: return ggt(y, (x % y))
Einige Beispielauswertungen:
>>> ggtpy(1234,4321)
1
>>> ggtpy(1243,3421)
11
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Flussdiagramm zu ggt
x := a; y := b
drucke x
Ja
nein
x=y
Stop
Ja
x>y
x := x-y
nein
y := y-x
Flussdiagramme sind oft von begrenztem Nutzen, da sie zu groß werden
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Wert-Vertauschung ohne Hilfsvariable
Vertauschung von Variablenwerten ohne Hilfsvariable:
>>>
>>>
>>>
>>>
2
>>>
1
>>>
a = 1
b = 2
a,b = b,a
a
b
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Wert-Vertauschung mit Hilfsvariable
c = a
a = b
b = c
#######
>>> a =
>>> b =
>>> c =
>>> a =
>>> b =
>>> a
2
>>> b
1
>>>
Im Python Interpreter:
1
2
a
b
c
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Mehrfachzuweisung ist sequentiell
>>> a,b,a = 1,2,3
>>> a
3
>>>
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Seite 22
Fibonacci in Python, iterativ
def fib(n):
a,b = 0,1
while b < n:
print b,
a,b = b,a+b
>>> fib(1000)
1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 377 610 987
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Seite 23
Boolesche Funktionen
>>> a = 1
>>> not a
False
>>> a = 0
>>> b = 1
>>> a or b
1
>>> a and b
0
>>> del b
>>> b
Traceback (most recent call last):
File "<input>", line 1, in ?
NameError: name ’b’ is not defined
>>> a
1
>>> a or b
1
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Seite 24
Boolesche Funktionen
not, or, and wirken (fast) wie die Booleschen Operatoren.
or, and werten von links nach rechts aus
Ersatzdefinitionen:
def or(x,y):
if x: return x
else: return y
def and(x,y):
if x: return y
else: return x
def not(x):
if x == 0: return 1
else: return 0
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Iterative Prozesse und Iterative Funktionen
def fakultaetlin(n):
a = faktiter(1,1,n)
return a
def faktiter(produkt,zaehler,max):
if zaehler > max:
return produkt
else: return faktiter(zaehler * produkt,zaehler + 1,max)
def faktwhile(n):
produkt = 1
zaehler = 1
max = n
while zaehler <= max:
produkt = (zaehler * produkt)
zaehler = zaehler + 1
return produkt
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Module in Python
Module dienen zur
•
Strukturierung / Hierarchisierung
•
Kapselung:
•
Wiederverwendung
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Module in Python
Jede Python-Programm-File ist ein Modul
Kein eigener Modulkopf mit export-Liste
Modulimport mittels import:
import Modulname
Re-Initialisierung:
reload(Modulname)
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Beispiel in Python
Datei Fib.py,
Modul Fib:
def fib(n):
a,b = 0,1
while b < n:
print b,
a,b = b,a+b
X=10
fib(X)
# Diese Zeilen werden beim Import
# ausgefuehrt
Beim Import des Moduls Fib
>>> import Fib
1 1 2 3 5 8
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Aufruf von Funktionen aus Modul
Zugriff auf Namen aus importierten Modulen: qualifiziert:
name.Name
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Modul-
Zugriff auf importierte Variablen
Nach import Fib:
>>> X
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in ?
NameError: name ’X’ is not defined
>>> Fib.X
10
>>> Fib.fib(5)
1 1 2 3
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Lokale Aliase für Modulnamen
Importier unter Alias-Namen ist möglich:
>>>
1 1
>>>
1 1
import Fib as Fibonacci
2 3 5 8
Fibonacci.fib(5)
2 3
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Importieren mittels from
Nur selektierte Funktionen importieren:
from Modulname import Definitionsliste from Modulname import *
Beispiel:
>>>
1 1
>>>
1 1
from Fib import fib
2 3 5 8
fib(5)
2 3
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Importieren mittels from ... *: Beispiel
Vorsicht: Unerwartete Effekte dabei
X = 10;
def printer():
global X:
print X
>>>
>>>
10
>>>
10
>>>
>>>
10
>>>
20
from Printer import *
X
printer()
X = 20
printer()
X
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Datenkapselung in Python
Ist in der Verantwortung des Programmierers.
In Python gibt es kein (echtes) Verstecken von Funktionen.
Man kann auf sämtliche definierten Namen des importierten Moduls
qualifiziert zugreifen.
Konvention: Namen, die mit _ beginnen gelten als versteckt.
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