Hasan Dayoub

أقرب شكل ممكن اسخدامه هو: {key: value for (key, value) in iterable} وهو توصيف عام يوضح المبدأ الذي تعمل به هذه الطريقة. يمكن استخدمه مع بايثون 2 و 3.

أيضا يوجد طريقة أخرى و مستخدمة بشكل أكبر: import os filename, file_extension = os.path.splitext('/path/to/somefile.ext') file_extension #الخرج'.ext'

فيما يلي كيف يقوم ال ORM بتحقيق blank و null في دجانغو 1.8 class Test(models.Model): charNull = models.CharField(max_length=10, null=True) charBlank = models.CharField(max_length=10, blank=True) charNullBlank = models.CharField(max_length=10, null=True, blank=True) intNull = models.IntegerField(null=True) intBlank = models.IntegerField(blank=True) intNullBlank = models.IntegerField(null=True, blank=True) dateNull = models.DateTimeField(null=True) dateBlank = models.DateTimeField(blank=True) dateNullBlank = models.DateTimeField(null=True, blank=True) أما قاعدة البيانات فيتم إنشائها كما يلي في PostgreSQL 9.4: CREATE TABLE Test ( id serial NOT NULL, "charNull" character varying(10), "charBlank" character varying(10) NOT NULL, "charNullBlank" character varying(10), "intNull" integer, "intBlank" integer NOT NULL, "intNullBlank" integer, "dateNull" timestamp with time zone, "dateBlank" timestamp with time zone NOT NULL, "dateNullBlank" timestamp with time zone, CONSTRAINT Test_pkey PRIMARY KEY (id) ) أما في MySQL 5.6 : CREATE TABLE Test ( `id` INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `charNull` VARCHAR(10) NULL DEFAULT NULL, `charBlank` VARCHAR(10) NOT NULL, `charNullBlank` VARCHAR(10) NULL DEFAULT NULL, `intNull` INT(11) NULL DEFAULT NULL, `intBlank` INT(11) NOT NULL, `intNullBlank` INT(11) NULL DEFAULT NULL, `dateNull` DATETIME NULL DEFAULT NULL, `dateBlank` DATETIME NOT NULL, `dateNullBlank` DATETIME NULL DEFAULT NULL )

أيضا يمكننا تحقيق ذلك من خلال: [[x,l.count(x)] for x in set(l)] مثال: l = ["a","b","b"] [[x,l.count(x)] for x in set(l)] # [['a', 1], ['b', 2]] الخرج #أو dict((x,l.count(x)) for x in set(l)) #{'a': 1, 'b': 2} الخرج

عادة يفضل اسخدام مع سبق مع try : try: doStuff(a.property) except AttributeError: otherStuff()

يوجد طرق اضافية. في حال كنتي تستخدمين بايثون بنسخة قبل 3.6 يمكنك استخدتم ما يلي: import random secure_random = random.SystemRandom() print(secure_random.choice(foo)) و في حال أردتي اختاير أكثر من قيمة بنفس الوقت يمكنك استخدام الكود التالي: import random group_of_items = {1, 2, 3, 4} num_to_select = 2 # تحديد عدد العناصر التي نريد اختيارها عشوائيا list_of_random_items = random.sample(group_of_items, num_to_select) first_random_item = list_of_random_items[0] second_random_item = list_of_random_items[1]

يمكن تحقيق ذلك بعدة طرق إضافية: # تعريف اطار البيانات df = pd.DataFrame(data={'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}, index=['a', 'b', 'c']) # تحويل اطار البيانات df.to_numpy() # تحويل عمود محدد df[['A', 'C']].to_numpy() او طريقة أخرى: df.index.to_numpy() df['A'].to_numpy()

من أجل Python 2 نستخدم ما يلي: except (IDontLikeYouException, YouAreBeingMeanException), e: pass

يمكن استخدام ما يلي: from os import walk f = [] for (dirpath, dirnames, filenames) in walk(mypath): f.extend(filenames) break أو from os import walk _, _, filenames = next(walk(mypath))

يمكن بهذه الطريقة: for idx, val in enumerate(ints): print(idx, val) أو هذه: for index, item in enumerate(iterable, start=1): print index, item print(index, item)

يوجد عدة طرق لذلك: a[start:stop] # 1-من البداية المحددة الى النهاية a[start:] # من البداية المحددة وحتى النهاية a[:stop] # من البداية و حتى النهاية المحددة ناقص واحد a[:] # نسخ كامل المصفوفة a[start:stop:step] # من البداية المحددة الى النهاية المحددة بخطوة محددة a[-1] # آخر عنصر من المصفوفة a[-2:] # آخر عنصرين من المصفوفة a[:-2] # جميع العناصر ما عدا آخر عنصرين a[::-1] # جميع عناصر المصفوفة بترتيب معاكس a[1::-1] # اول عنصرين بترتيب معاكس a[:-3:-1] # آخر عنسرين بترتيب معاكس a[-3::-1] # جميع العناصر ما عدا آخر عنصرين بترتيب معاكس

نعم يمكن ذلك. بإمكانك استخدام التابع التالي لتحقيق ذلك: def merge_two_dicts(x, y): z = x.copy() # نبدأ مع مفاتيح x و قيمها z.update(y) # نقوم بتحديث قيم مفاتيح Y return z ثم نقوم باستدعاء التابع السبق: z = merge_two_dicts(x, y)

loc : تعمل فقط مع الدليل (index) iloc : تمعل مع الموقع (position) مثال: نقوم بإنشاء اطار البيانات التالي: df = pd.DataFrame({'age':[30, 2, 12, 4, 32, 33, 69], 'color':['blue', 'green', 'red', 'white', 'gray', 'black', 'red'], 'food':['Steak', 'Lamb', 'Mango', 'Apple', 'Cheese', 'Melon', 'Beans'], 'height':[165, 70, 120, 80, 180, 172, 150], 'score':[4.6, 8.3, 9.0, 3.3, 1.8, 9.5, 2.2], 'state':['NY', 'TX', 'FL', 'AL', 'AK', 'TX', 'TX'] }, index=['Jane', 'Nick', 'Aaron', 'Penelope', 'Dean', 'Christina', 'Cornelia']) يمكن استخدام loc للحصول على سطر بيانات واحد: df.loc['Penelope'] و النتيجة: age 4 color white food Apple height 80 score 3.3 state AL Name: Penelope, dtype: object أما في حال أردنا اختيار سطر بحسب رقم السطر، نستخدم iloc: df.iloc[4] و النتيجة: age 32 color gray food Cheese height 180 score 1.8 state AK Name: Dean, dtype: object

طريقة أخرى مع الحلقات: d = {1:200,2:100,3:400} temp = 0 for ele in d.values(: if ele == 200: print("True") temp = 1 break if temp == 0: print("False")

بإمكانك استخدم الكود التالي: def func(): num1 = int(input("enter the 1st number:")) # المستخدم يدخل العدد الأول num2 = int(input("enter the second number:")) # المستخدم يدخل العدد الثاني if num1>num2: # التحقق من أن العدد الأول أكبر من الثاني print("error") return l = [] for i in range(num1,num2+1): # توليد الأعداد المحصورة بين العددين l.append(i) for ele in l: # طباعة الترتيب الصحيح print(ele) for ele in reversed(l): # طباعة الترتيب المعكوس print(ele) func()