Python как вывести строку без кавычек

Python: экранирование кавычек

В этой краткой статье рассматривается использование одинарных, двойных и тройных кавычек в Python.

Одинарные и двойные кавычки — базовое использование

Чаще всего одинарные и двойные кавычки в Python используются при создании строк. В них заключается последовательность символов.

Строки, созданные с помощью одинарных и двойных кавычек, идентичны. Но нельзя их смешивать, так как это приведет к синтаксической ошибке.

Варианты экранирования

В Python если строка содержит специальные символы, такие как кавычки, мы должны экранировать их. Пример неправильного использования:

Чтобы не допустить эту ошибку, нужно экранировать одиночную кавычку, поставив перед ней обратную косую черту. Также можно использовать двойные кавычки вместо одинарных для обозначения строки:

Если строка содержит двойные кавычки, можно использовать одинарные. Тогда не придется экранировать двойные кавычки. Пример:

Но если в строке есть одинарные и двойные кавычки, и вы не экранируете содержащие строку, это приведет к синтаксической ошибке.

Тройные кавычки

Обозначение строк, содержащих одинарные и двойные кавычки

Мы можем использовать тройные кавычки (то есть три одинарные кавычки или три двойные кавычки) для представления строк с одинарными и двойными кавычками, чтобы исключить необходимость экранирования любых кавычек.

К огда строка начинается или заканчивается одинарной (двойной) кавычкой, и мы хотим использовать тройные кавычки для обозначения строки, нужно применять те, которые отличаются от начальной или конечной .

Например, для строки в приведенном выше коде использование тройных двойных кавычек приведет к синтаксической ошибке. Поэтому необходимо использовать тройные одинарные кавычки.

Многострочные строки

Также тройные кавычки используются для представления многострочной строки. Пример:

Этого же можно добиться, используя символ n для создания многострочных строк. Но это затрудняет чтение строки. А использование тройных кавычек позволяет записать строку так, как она есть.

Мы сразу видим, что является многострочным комментарием для функции.

Выводы

В этой статье мы рассмотрели применение одинарных, двойных и тройных кавычек в Python. Краткий обзор вариантов использования:

Одинарные и двойные кавычки

• Используются для определения строк.
• Применяйте одинарные кавычки для определения строк, чтобы избежать необходимости экранирования двойных кавычек в строке.

Тройные кавычки:

• Используются для определения строк, содержащих как одинарные, так и двойные кавычки. Поэтому экранирование не требуется.
• Используются для определения многострочных строк.

Дайте знать, что вы думаете по этой теме материала в комментариях. Мы очень благодарим вас за ваши комментарии, дизлайки, лайки, отклики, подписки!

Источник

Строки и функция print в Python

Строка представляет собой простую последовательность символов. С ней можно работать разными способами. Любая последовательность символов, заключенная в кавычки, в Python считается строкой. Кавычки могут быть одинарные и двойные.

«Строка Python.»

‘Строка Python.’

Это позволяет использовать внутренние кавычки в строках. «Язык программирования ‘Python’ «. Рассмотрим операции со строками.

Содержание страницы:
1. Функция print()
2. Табуляция и разрыв строк
3. Изменение регистра символов в строках
4. F-строки. Форматирование строк
5. Удаление пропусков
6. Комментарии

1. Функция print() в Python .

Встроенная функция print() выводит свой аргумент в строке текста.

>>> print( ‘Hello world!’ )
Hello world!
>>> print( «Hello world!» )
Hello world
>>> print( «Hello», ‘world!’ )
Hello world

В каждом случае аргументом является строка Hello world! Кроме того, print() не выводит кавычки, в которые заключена строка. Строка может быть заключена как в одинарные так и в двойные кавычки. В третьем случае, функция print() , получила список аргументов «Hello» и ‘world’, разделенных запятыми. Каждый аргумент выводится, отделяясь от следующего пробелом. В итоге во всех трех случаях получается один и тот же результат.

2. Табуляция и разрыв строк в Python.

В программировании термином пропуск ( whitespace ) называются такие непечатаемые символы, как пробелы, табуляции и символы конца строки. Пропуски структурируют текст, чтобы пользователю было удобнее читать его.

В таблице приведены наиболее часто встречаемые комбинации символов.

Символы табуляции в Python

Описание
\t	Вставляет символ горизонтальной табуляции
\n	Вставляет в строку символ новой строки
\\	Вставляет символ обратного слеша
\»	Вставляет символ двойной кавычки
\’	Вставляет символ одиночной кавычки

Для добавления в текст табуляции используется комбинация символов \t . Разрыв строки добавляется с помощью комбинации символов \n .

>>> print(«Python»)
Python
>>> print(» \t Python»)
Python
>>> print(«Языки программирования: \n Python \n Java \n C»)
Языки программирования:
Python
Java
C

Табуляция и разрыв строк могут сочетаться в тексте. В следующем примере происходит вывод одного сообщения с разбиением на строки с отступами.

>>> print(«Языки программирования: \n\t Python \n\t Java \n\t C»)
Языки программирования:
Python
Java
C

3. Изменение регистра символов в строках в Python.

Одной из частых операций, выполняемых со строками — это изменение регистра символов. Например, у нас есть переменная name, в которой сохранена строка «Hello world!». Для преобразования символов к верхнему или нижнему регистру существует несколько методов.

>>> name = «Hello world!»
>>> print(name. title() )
Hello World!
>>> print(name. upper() )
HELLO WORLD!
>>> print(name. lower() )
hello world!

В первом случае за именем переменной в команде print() следует вызов метода title() . Метод — это действие, которое Python выполняет с данными. Точка после name приказывает Python применить метод title() к переменной name. За именем метода всегда следует пара круглых скобок () . Методам для выполнения их работы часто требуется дополнительные данные, и они указываются в скобках. В данный момент дополнительная информация не нужна, поэтому в скобках ничего нет. Метод title() преобразует первый символ каждого слова к верхнему регистру, остальные символы выводятся, как и были. Во втором случае используется метод upper() , в котором все символы преобразовываются к верхнему регистру. В третьем случае в методе lower() идет преобразование всех символов к нижнему регистру.

Метод lower() очень часто используется для хранения данных. Редко при вводе данных все пользователи вводят данные с точным соблюдением регистра. После ввода все данные преобразуются к нижнему регистру и уже затем выводится информация с использованием регистра, наиболее подходящего.

4. F-строки. Форматирование строк в Python.

Часто требуется использовать значения переменных внутри строки. Предположим, что у вас имя и фамилия хранятся в разных переменных и вы хотите их объединить для вывода полного имени.

Для того чтобы вставить значение переменных в строку, нужно поставить букву f непосредственно перед открывающейся кавычкой. Заключить имя или имена переменных в фигурные скобки <> .

Python заменить каждую переменную на ее значение при выводе строки.

>>> name = «Александр»
>>> surname = «Пушкин»
>>> full_name = f» »
>>> print(full_name)
Александр Пушкин

Буква f происходит от слова format, потому что Python форматирует строку, заменяя имена переменных в фигурных скобках на их значения. В итоге выводится строка имя и фамилия.

Если в переменной имя и фамилия записана с маленькой буквы, то на помощь придет метод title() . Так же с помощью f строк можно строить сообщения, которые затем сохраняются в переменной.

>>> name = «александр»
>>> surname = «пушкин»
>>> full_name = f» »
>>> print( f» Русский поэт ! » )
Русский поэт Александр Пушкин!
>>> message = f» Мой любимый поэт »
>>> print(message)
Мой любимый поэт Александр Пушкин

Важно: F-строки впервые появились в Python3.6. Если вы используете более раннею версию, используйте метод format. Что бы использовать метод format(), перечислите переменные в круглых скобках после format.

full_name = «<> <>«.format(name, surname)

5. Удаление пропусков в Python.

Для пользователя две строки ‘Python’ и ‘ Python ‘ внешне сильно не отличаются, но для программы это совершенно разные строки. Python видит дополнительные пропуски и считает их важными. Обращайте внимание на лишние пропуски, потому что часто в программах приходится сравнивать строки, чтобы проверить совпадения. Один из примеров — это проверка имен пользователей при регистрации или авторизации на сайте. Python позволяет удалять лишние пропуски, введенные пользователем.

Удаление пропусков в Python

метод	описание
rstrip()	удаляет пропуск у правого края
lstrip()	удаляет пропуск у правого края
strip()	удаляет пропуски с обоих концов

Python может искать лишние пропуски у правого и левого края строки, так же может удалить с обоих концов строки.

>>> language. rstrip ()
‘ python’
>>> language. lstrip ()
‘python ‘
>>> language. strip ()
‘python’
>>> language
‘ python ‘

Важно: Python не удаляет навсегда эти пропуски в переменной. Чтобы исключить пропуск из строки, следует ее перезаписать.

>>> language = ‘ python ‘
>>> language
‘ python ‘
>>> language = language. strip ()
>>> language
‘python’

Сначала пропуски удаляются методом strip() и потом записываются в исходную переменную.

6. Комментарии в Python.

В Python признаком комментария является символ «решетка» ( # ). Интерпретатор Python игнорирует все символы, следующие в коде после # до конца строки.

>>> print(‘Hello Python’)
Hello Python
>>> # print(‘Hello Python’)

Основная задача комментария — объяснить, как работает ваш код и что он делает. В процессе работы над проектом вы понимаете, как работают все компоненты, но если вы вернетесь к этому проекту спустя месяц или годы, то придется заново разбираться. Так же при совместной разработке с другими программистами без комментариев вам не обойтись. Рекомендуется сразу писать комментарии в процессе разработки. Удалить комментарии намного проще, чем возвращаться и добавлять комментарии в программу.

Источник

Python: советы, уловки, хаки (часть 1)

Предлагаю читателям «Хабрахабра» перевод статьи «Python Tips, Tricks, and Hacks». Статья будет полезна на начальном и среднем этапах изучения Python.

Хотите писать более лаконичный и читаемый код? Вы хотите уместить как можно больше смысла в одно выражение? Считаете, что прочитать о нескольких уловках лучше, чем провести остаток жизни за чтением документации? Вы обратились по адресу. Мы начнем с маленьких уловок, которые вы уже могли встретить, если немного работали с Python. Но я обещаю, что ближе к концу статьи вас ожидает больше безумных вещей.

Содержание

1. Маленькие уловки. Четыре типа кавычек. Правдивость различных объектов. Проверка на вхождение подстроки. Красивый вывод списка. Целочисленное деление и деление с плавающей точкой. Лямбда-функции.
2. Списки. Генераторы списков и выражения-генераторы.

Я старался сделать, чтобы все фрагменты кода запускались без дополнительных изменений. Если хотите, можете скопировать их в оболочку Python и посмотреть, что получится. Обратите внимание, что многие примеры содержат «неправильные» фрагменты, которые закомментированы. Ничто вам не мешает раскомментировать строку и посмотреть, что произойдет.

Небольшое разграничение между true и True в этой статье: когда я говорю, что объект true, это значит, что будучи приведенным к типу boolean, он становится True. Аналогично с false и False.

1 Маленькие уловки

1.1 Четыре типа кавычек

Начнем с того, что вы, возможно, уже знаете. В некоторых языках программирования одинарные и двойные кавычки предназначены для разных вещей. Python позволяет использовать оба варианта (но строка должна начинаться и заканчиваться одним и тем же типом кавычек). В Python также есть еще два типа кавычек: »’ (тройные одинарные) и «»» (тройные двойные). Таким образом, можно использовать несколько уровней кавычек, прежде чем придется заботиться об их экранировании. Например, этот код правильный:

1.2 Правдивость различных объектов

В отличие от некоторых языков программирования, в Python объект считается false, только если он пуст. Это значит, что не нужно проверять длину строки, кортежа или словаря — достаточно проверить его как логическое выражение.

Легко предсказать, что 0 — тоже false, а остальные числа — true.

Например, следующие выражения эквивалентны. В данном случае my_object — строка, но здесь мог оказаться другой тип (с соответствующими изменениями условий блока if).

Итак, нет необходимости проверять длину объекта, если вас интересует только, пуст он или нет.

1.3 Проверка на вхождение подстроки

Это маленькая, довольно очевидная подсказка, но я узнал о ней лишь через год изучения Python. Должно быть, вы знаете, что можно проверить, содержится ли нужный элемент в кортеже, списке, словаре, с помощью конструкции ‘item in list’ или ‘item not in list’. Я не мог представить, что это сработает для строк. Я всегда писал что-то вроде этого:

Этот код довольно неуклюжий. Совершенно так же работает ‘if substring in string’:

Проще и понятней. Может быть, очевидно для 99% людей, но мне хотелось бы узнать об этом раньше, чем я узнал.

1.4 Красивый вывод списка

Обычный формат вывода списка с помощью print не очень удобен. Конечно, становится понятно, что из себя представляет список, но чаще всего пользователь не хочет видеть кавычки вокруг каждого элемента. Есть простое решение, использующее метод join строки:

Метод join преобразовывает список в строку, рассматривая каждый элемент как строку. Разделителем является та строка, для которой был вызван join. Он достаточно умен, чтобы не вставлять разделитель после последнего элемента.

Дополнительный бонус: join работает линейное время. Никогда не создавайте строку складыванием элементов списка в цикле for: это не просто некрасиво, это занимает квадратичное время!

1.5 Целочисленное деление и деление с плавающей точкой

Если вы делите целое число на целое, по умолчанию результат обрезается до целого. Например, 5/2 вернет 2.

Есть два способа это исправить. Первый и самый простой способ заключается в том, чтобы преобразовать одно из чисел к типу float. Для констант достаточно добавить «.0» к одному из чисел: 5.0/2 вернет 2.5. Также вы можете использовать конструкцию float(5)/2.

Второй способ дает более чистый код, но вы должны убедиться, что ваша программа не сломается от этого существенного изменения. После вызова ‘from __future__ import division’ Python всегда будет возвращать в качестве результата деления float. Если вам понадобится целочисленное деление, используйте оператор //: 5//2 всегда возвращает 2.

В одной из следующих версий Python такое поведение станет дефолтным. Если вы хотите, чтобы ваш код оставался совместимым, используйте оператор // для целочисленного деления, даже если вы не используете этот импорт.

1.6 Лямбда-функции

Иногда нужно передать функцию в качестве аргумента или сделать короткую, но сложную операцию несколько раз. Можно определить функцию обычным способом, а можно использовать лямбда-функцию — маленькую функцию, возвращающую результат одного выражения. Следующие два определения полностью идентичны:

Преимущество лямбда-функции в том, что она является выражением и может быть использована внутри другого выражения. Ниже приведен пример, использующий функцию map, которая вызывает функцию для каждого элемента списка и возвращает список результатов. (В следующем пункте я покажу, что map практически бесполезен. Но он дает нам возможность привести хороший пример в одну строку.)

Без лямбда-функций нам пришлось бы определить функцию отдельно. Мы просто сэкономили одну строку кода и одно имя переменной.

Синтаксис лямбда-функции: lambda переменные: выражение
переменные — список аргументов, разделенных запятой. Нельзя использовать ключевые слова. Аргументы не надо заключать в скобки.
выражение — инлайновое выражение Python. Область видимости включает локальные переменные и аргументы. Функция возвращает результат этого выражения.

2 Списки

2.1 Генераторы списков

Если вы использовали Python достаточно долго, вы должны были хотя бы слышать о понятии «list comprehensions». Это способ уместить цикл for, блок if и присваивание в одну строку.
Другими словами, вы можете отображать (map) и фильтровать списки одним выражением.

2.1.1 Отображение списка

Начнем с простейшего примера. Допустим, нам надо возвести в квадрат все элементы списка. Свежеиспеченный программист на Python может написать код вроде этого:

Мы «отобразили» один список на другой. Это также можно сделать с помощью функции map:

Этот код определенно короче (одна строка вместо трех), но всё еще некрасив. С первого взгляда сложно сказать, что делает функция map (она принимает в качестве аргументов функцию и список и применяет функцию к каждому элементу списка). К тому же мы вынуждены определять функцию, это выглядит довольно беспорядочно. Если бы только существовал более красивый путь… например, генератор списка:

Этот код делает абсолютно то же самое, но он короче, чем первый пример, и понятней, чем второй. Человек без проблем определит, что делает код, для этого даже не обязательно знать Python.

2.1.2 Фильтрация списка

А что, если нас интересует фильтрация списка? Например, требуется удалить элементы, большие или равные 4. (Да, примеры не очень реалистичны. Как бы то ни было. )

Новичок напишет так:

Очень просто, не так ли? Но код занимает 4 строки, содержит два уровня отступов и при этом делает тривиальную вещь. Можно уменьшить размер кода с помощью функции filter:

Аналогично функции map, о которой мы говорили выше, filter сокращает код, но выглядит довольно уродливо. Что, черт возьми, происходит? Как и map, filter получает функцию и список. Если функция от элемента возвращает true, элемент включается в результирующий список. Разумеется, мы можем сделать это через генератор списка:

Снова мы получили более короткий, ясный и понятный код.

2.1.3 Одновременное использование map и filter

Теперь мы можем использовать всю силу генератора списков. Если я вас еще не убедил, что map и filter тратят слишком много вашего времени, надеюсь, теперь вы со мной согласитесь.

Пусть требуется отобразить и отфильтровать список одновременно. Другими словами, я хочу увидеть квадраты элементов списка, меньших 4. Еще раз, неофит напишет так:

Увы, код начал растягиваться вправо. Может, получится упростить его? Попробуем использовать map и filter, но у меня плохое предчувствие…

Раньше map и filter было трудно читать, теперь — невозможно. Очевидно, это не лучшая идея. И снова генератор списков спасает ситуацию:

Получилось немного длиннее, чем предыдущие примеры с генератором списков, но, по моему мнению, вполне читабельно. Определенно лучше, чем цикл for или использование map и filter.

Как вы видите, генератор списков сначала фильтрует, а затем отображает. Если вам обязательно нужно наоборот, получится сложнее. Придется использовать либо вложенные генерации, либо map и filter, либо обычный цикл for, в зависимости от того, что проще. Но это уже выходит за рамки статьи.

Синтаксис генератора списков: [ element for variable(s) in list if condition ]
list — любой итерируемый элемент
variable(s) — переменная или переменные, которые приравниваются к текущему элементу списка, аналогично циклу for
condition — инлайновое выражение: если оно равно true, элемент добавляется в результат
element — инлайновое выражение, результат которого используется как элемент списка-результата

2.1.4 Выражения-генераторы

Существует обратная сторона генератора списков: весь список должен находиться в памяти. Это не проблема для маленьких списков, как в предыдущих примерах, и даже на несколько порядков больше. Но в конце концов это становится неэффективным.

Выражения-генераторы (Generator Expressions) появились в Python 2.4. Из всех фишек Python им уделяется, наверно, меньше всего внимания. Отличие их от генераторов списков состоит в том, что они не загружают в память список целиком, а создают ‘generator object’, и в каждый момент загружен только один элемент списка.

Конечно, если вы хотите использовать список для чего-нибудь, это не особо поможет. Но если вы просто передаете его куда-нибудь, где нужен любой итерируемый объект (цикл for, например), стоит использовать функцию генератора.

Выражения-генераторы имеют такой же синтаксис, как генераторы списков, но вместо квадратных скобок используются круглые:

Это более эффективно, чем использование генератора списков.

Итак, имеет смысл использовать выражения-генераторы для списков больших размеров. Если весь список целиком нужен вам для какой-то другой цели, то можно использовать любой из вариантов. Но использовать выражения-генераторы — хорошая привычка, если нет аргументов против этого. Правда, не надейтесь увидеть ускорение работы, если список небольшой.

В качестве финального штриха хочу заметить, что выражения-генераторы достаточно заключить в одни круглые скобки. Например, в случае, если вы вызываете функцию с одним аргументом, можно писать так: some_function(item for item in list).

2.1.5 Заключение

Мне не хочется этого говорить, но мы только прикоснулись к тому, что можно делать с помощью выражений-генераторов и генераторов списков. Здесь можно использовать всю силу for и if, а также оперировать с чем угодно, лишь бы оно было итерируемым объектом.

Источник