python3 m что значит

1. Командная строка и окружение¶

Интерпретатор CPython просматривает командную строку и окружение для различных параметров настройки.

1.1. Командная строка¶

При вызове Python можно указать любой из этих параметров:

Самый распространенный вариант использования — это, конечно, простой вызов сценария:

1.1.1. Интерфейсные опции¶

Интерфейс интерпретатора напоминает шелл интерфейс UNIX, но предоставляет некоторые дополнительный методы вызова:

В неинтерактивном режиме весь ввод анализируется перед его выполнением.

Выполнить команду Python кода в command. command может быть одним или несколькими операторами, разделенными новыми строками, с важным начальным пробелом, как в обычном модуле кода.

Также разрешены имена пакетов (включая пакеты пространства имён). Когда имя пакета будет поставляться вместо нормального модуля, интерпретатор выполнит

.__main__ как главный модуль. Это поведение намеренно аналогично обработке каталогов и zipfiles, которые передаются интерпретатору в качестве аргумента сценария.

Этот параметр не может использоваться со встроенными модулями и модулями расширений, написанными на языке C, поскольку они не имеют файлов модулей Python. Однако это может использоваться для предварительно собранных модулей, даже если файл первоисточника не доступен.

Многие стандартные библиотечные модули содержат код, вызываемый при выполнении в качестве сценария. Примером может служить модуль timeit :

runpy.run_module() Эквивалентные функциональные возможности, непосредственно доступные для Python кода

PEP 338 – выполнение модулей в виде сценариев

Изменено в версии 3.4: Поддерживаются также пакеты пространства имён

Источник

Вы можете сказать: «Ладно, но почему я не могу просто воспользоваться pip, запустив команду pip?» Ответом будет: «Да, но контролировать вы ее будете меньше». Я объясню, что значит «контролировать меньше» на примере.

Предположим, у меня установлены две версии Python, например, Python 3.7 и 3.8 (это очень распространено среди людей, которые работают на Mac OS или Linux, не говоря уже о том, что вы возможно захотели поиграться с Python 3.8, и у вас уже стоял Python 3.7). Итак, если вы введете pip в терминале, для какого интерпретатора Python вы установите пакет?

А что происходит, когда я нахожусь в активированной среде?

Во-первых, если вы пользуетесь Windows, вам все равно захочется использовать python-m pip, чтобы вы в своей среде могли обновить pip.

Во-вторых, даже если вы используете другую операционную системы, я бы сказал, что все равно нужно пользоваться python-m pip, поскольку он будет работать независимо от ситуации. Он предупредит вас об ошибке, если вы забудете активировать среду, а любой человек, который за вами будет наблюдать, будет перенимать лучшие практики. И лично я не считаю, что экономия 10 нажатий на клавиатуру – весомая цена для неиспользования хорошей практики. А еще эта команда поможет вам предотвратить ошибки при написании сценариев автоматизации, которые будут выполнять заведомо некорректные операции, если вы забудете активировать среду.

ВСЕГДА пользуйтесь средой! Не ставьте все подряд в глобальный интерпретатор!

Когда мы говорим о том, как избежать путаницы при установке в Python, хочу подчеркнуть, что мы вообще не должны устанавливать ничего в глобальный интерпретатор Python, когда работаем локально (контейнеры – это совсем другое дело)! Если это предустановленный Python вашей системы, то в случае, если вы установите какую-то несовместимую версию библиотеки, на которую опирается ваша ОС, то фактически сломаете систему.

Но даже если вы установите отдельно для себя копию python, я все равно настоятельно не рекомендую ставить прямо в нее при локальной разработке. В конечном счете в своих проектах вы будете использовать различные пакеты, которые могут друг с другом конфликтовать, и у вас не будет четкого представления о зависимостях внутри ваших проектов. Гораздо лучше использовать среды, чтобы изолировать отдельные проекты и инструменты для них друг от друга. В сообществе Python используются два типа сред: виртуальные среды и conda среды. Существует даже специальный способ изолированной установки инструментов Python.

Если вам нужно установить инструмент

Для изолированной установки инструмента, я могу порекомендовать использовать pipx. Каждый инструмент получит свою собственную виртуальную среду, чтобы не конфликтовать с другими. Таким образом, если вы хотите иметь всего одну установку, к примеру, Black, вы можете работать, не сломав случайно свою единственную установку mypy.

Если вам нужна среда для проекта (и вы не пользуетесь conda)

Сегодня некоторые разработчики по-прежнему отдают предпочтение virtualenv, поскольку она доступна на Python 2 и в ней есть некоторые дополнительные функции. Лично меня мало интересуют дополнительные функции, и наличие интегрированной venv означает, что мне не нужно использовать pipx для установки virtualenv на каждой машине. Но если venv не отвечает вашим потребностям, и вы хотите виртуальную среду, то посмотрите, предлагает ли virtualenv то, что вам нужно.

Если вы используете conda

Если вы используете conda, то можете использовать среды conda для получения того же эффекта, который могут предложить виртуальные среды, предоставляемые venv. Я не собираюсь вдаваться в то, нужно ли вам использовать conda или venv в вашей конкретной ситуации, но если вы используете conda, то знаете, что вы можете (и должны) создавать среды conda для своей работы, вместо того чтобы устанавливать все подряд в свою системную установку. Так вы сможете получить четкое понимание того, какие зависимости есть у вашего проекта (и это хорошая причина, чтобы использовать miniconda вместо полноценной anaconda, поскольку в первой меньше десятой части объема последней).

Всегда есть контейнеры

Работать в контейнере – это способ не разбираться со средой вообще, так как вся ваша «машина» станет отдельной средой. До тех пор, пока вы не установили Python в систему контейнера, вы должны спокойно иметь возможность сделать глобальную установку, чтобы ваш контейнер оставался простым и понятным.

Повторюсь, чтобы вы действительно поняли суть…
Не устанавливайте ничего в свой глобальный интерпретатор Python! Всегда старайтесь использовать среду для локальной разработки!

Я уже не могу сказать, сколько раз мне приходилось помогать кому-то, кто думал, что pip устанавливал в один интерпретатор Python, а на самом деле устанавливал в другой. И это неизмеримое количество также относится к тем моментам, когда люди ломали всю систему или задавались вопросом, почему они не смогли установить что-то, что противоречило какой-то другой вещи, которую они поставили ранее для другого проекта и т.д. из-за того, что они не потрудились настроить среду на своей локальной машине.

Поэтому, чтобы и вы и я могли спать спокойно, используйте python-m pip и старайтесь всегда использовать среду.

Источник

Синтаксис регулярных выражений в Python.

Поведение и применение символов регулярных выражений.

Синтаксис регулярных выражений в Python немного отличается от синтаксиса регулярных выражений в языке программирования PERL.

Содержание:

Специальные символы:

Специальный символ ‘^’ соответствует началу строки, а при включенном флаге re.MULTILINE также соответствует положению сразу после каждой новой строки.

Если не использовать необработанную строку r» в написании шаблона регулярного выражения, то необходимо помнить, что Python также использует обратную косую черту в качестве escape-последовательности в строковых литералах. Если escape-последовательность не распознается синтаксическим анализатором Python, обратная косая черта и последующий символ включаются в полученную строку. Если Python распознает полученную последовательность, обратный слеш должен повторяться дважды. Это сложно и трудно понять, поэтому настоятельно рекомендуется использовать необработанные строки r» для всех, кроме самых простых регулярных выражений.

Конструкция ‘[]’ используется для обозначения символьного класса:

Расширения регулярных выражений:

— ‘(?aiLmsux)’

— ‘(?aiLmsux-imsx. )’

— ‘(?P=name)’

Конструкция ‘(?#. )’ обозначает комментарий. Содержимое скобок просто игнорируется.

Этот пример ищет слово после дефиса:

— ‘(?(id/name)yes-pattern|no-pattern)’

Специальные последовательности:

— ‘\number’

Специальная последовательность ‘\A’ совпадает только с положением начала строки.

Для шаблонов байтовых строк: специальная последовательность ‘\d’ соответствует любой десятичной цифре, эквивалентно символьному классу 2.

Специальная последовательность ‘\Z’ совпадает только с положением конца строки.

Большинство стандартных экранирований, поддерживаемых строковыми литералами Python, также принимаются анализатором регулярных выражений:

Обратите внимание, что \b используется для представления границ слов и означает «возврат» только внутри классов символов.

Источник

Основы языка программирования Python за 10 минут

На сайте Poromenos’ Stuff была
опубликована статья, в которой, в сжатой форме,
рассказывают об основах языка Python. Я предлагаю вам перевод этой статьи. Перевод не дословный. Я постарался подробнее объяснить некоторые моменты, которые могут быть непонятны.

Если вы собрались изучать язык Python, но не можете найти подходящего руководства, то эта
статья вам очень пригодится! За короткое время, вы сможете познакомиться с
основами языка Python. Хотя эта статья часто опирается
на то, что вы уже имеете опыт программирования, но, я надеюсь, даже новичкам
этот материал будет полезен. Внимательно прочитайте каждый параграф. В связи с
сжатостью материала, некоторые темы рассмотрены поверхностно, но содержат весь
необходимый метриал.

Основные свойства

Python не требует явного объявления переменных, является регистро-зависим (переменная var не эквивалентна переменной Var или VAR — это три разные переменные) объектно-ориентированным языком.

Синтаксис

Во первых стоит отметить интересную особенность Python. Он не содержит операторных скобок (begin..end в pascal или <..>в Си), вместо этого блоки выделяются отступами: пробелами или табуляцией, а вход в блок из операторов осуществляется двоеточием. Однострочные комментарии начинаются со знака фунта «#», многострочные — начинаются и заканчиваются тремя двойными кавычками «»»»».
Чтобы присвоить значение пременной используется знак «=», а для сравнения —
«==». Для увеличения значения переменной, или добавления к строке используется оператор «+=», а для уменьшения — «-=». Все эти операции могут взаимодействовать с большинством типов, в том числе со строками. Например

Структуры данных

Вы можете использовать часть массива, задавая первый и последний индекс через двоеточие «:». В таком случае вы получите часть массива, от первого индекса до второго не включительно. Если не указан первый элемент, то отсчет начинается с начала массива, а если не указан последний — то масив считывается до последнего элемента. Отрицательные значения определяют положение элемента с конца. Например:

Строки

Строки в Python обособляются кавычками двойными «»» или одинарными «’». Внутри двойных ковычек могут присутствовать одинарные или наоборот. К примеру строка «Он сказал ‘привет’!» будет выведена на экран как «Он сказал ‘привет’!». Если нужно использовать строку из несколько строчек, то эту строку надо начинать и заканчивать тремя двойными кавычками «»»»». Вы можете подставить в шаблон строки элементы из кортежа или словаря. Знак процента «%» между строкой и кортежем, заменяет в строке символы «%s» на элемент кортежа. Словари позволяют вставлять в строку элемент под заданным индексом. Для этого надо использовать в строке конструкцию «%(индекс)s». В этом случае вместо «%(индекс)s» будет подставлено значение словаря под заданным индексом.

Операторы

Операторы while, if, for составляют операторы перемещения. Здесь нет аналога оператора select, так что придется обходиться if. В операторе for происходит сравнение переменной и списка. Чтобы получить список цифр до числа — используйте функцию range( ). Вот пример использования операторов

if rangelist[ 1 ] == 2 :
print «The second item (lists are 0-based) is 2»
elif rangelist[ 1 ] == 3 :
print «The second item (lists are 0-based) is 3»
else :
print «Dunno»

while rangelist[ 1 ] == 1 :
pass

Функции

# Следующая запись эквивалентна def f(x): return x + 1
functionvar = lambda x: x + 1
>>> print functionvar( 1 )
2

Классы

Язык Python ограничен в множественном наследовании в классах. Внутренние переменные и внутренние методы классов начинаются с двух знаков нижнего подчеркивания «__» (например «__myprivatevar»). Мы можем также присвоить значение переменной класса извне. Пример:

Исключения

Исключения в Python имеют структуру try—except [exceptionname]:

def somefunction():
try :
# Деление на ноль вызывает ошибку
10 / 0
except ZeroDivisionError :
# Но программа не «Выполняет недопустимую операцию»
# А обрабатывает блок исключения соответствующий ошибке «ZeroDivisionError»
print «Oops, invalid.»

Импорт

Внешние библиотеки можно подключить процедурой «import [libname]», где [libname] — название подключаемой библиотеки. Вы так же можете использовать команду «from [libname] import [funcname]», чтобы вы могли использовать функцию [funcname] из библиотеки [libname]

import random #Импортируем библиотеку «random»
from time import clock #И заодно функцию «clock» из библиотеки «time»

Работа с файловой системой

Python имеет много встроенных библиотек. В этом примере мы попробуем сохранить в бинарном файле структуру списка, прочитать ее и сохраним строку в текстовом файле. Для преобразования структуры данных мы будем использовать стандартную библиотеку «pickle»

myfile = file (r «C:\text.txt» )
>>> print myfile.read()
‘This is a sample string’
myfile.close()

Особенности

def myfunc():
# Выводит 5
print number

def anotherfunc():
# Это вызывает исключение, поскольку глобальная апеременная
# не была вызванна из функции. Python в этом случае создает
# одноименную переменную внутри этой функции и доступную
# только для операторов этой функции.
print number
number = 3

def yetanotherfunc():
global number
# И только из этой функции значение переменной изменяется.
number = 3

Эпилог

Разумеется в этой статье не описываются все возможности Python. Я надеюсь что эта статья поможет вам, если вы захотите и в дальнейшем изучать этот язык программирования.

Преимущества Python

Источник

№8 Операторы в Python / Уроки по Python для начинающих

Операторами пользуются для выполнения операций с переменными и значениями.
Python делит операторы на следующие группы:

Арифметические операторы в Python

Арифметические операторы используются с числовыми значениями для выполнения общих математических операций:

Операторы присваивания в Python

Операторы присваивания используются для присваивания значений переменным:

Операторы сравнения используются для сравнения двух значений:

Логические операторы используются для объединения условных операторов: