> **Источник:** https://python-all.ru/3.7/tutorial/controlflow.html > > «Документация Python на русском» – неофициальный перевод официальной документации Python: версии от 2.6 до 3.16, полнотекстовый поиск, английский оригинал рядом с переводом. Эта Markdown-версия страницы предназначена для работы с LLM: вставьте её в ChatGPT, Claude или Cursor. --- # 4. Дополнительные средства управления потоком Помимо только что представленного оператора [`while`](https://python-all.ru/3.7/reference/compound_stmts.html#while), Python использует обычные операторы управления потоком, известные из других языков, с некоторыми особенностями. ## 4.1. `if`Инструкции Пожалуй, наиболее известным типом оператора является оператор [`if`](https://python-all.ru/3.7/reference/compound_stmts.html#if). Например: ```python >>> x = int(input("Please enter an integer: ")) Please enter an integer: 42 >>> if x < 0: ... x = 0 ... print('Negative changed to zero') ... elif x == 0: ... print('Zero') ... elif x == 1: ... print('Single') ... else: ... print('More') ... More ``` Может быть ноль или более частей [`elif`](https://python-all.ru/3.7/reference/compound_stmts.html#elif), а часть [`else`](https://python-all.ru/3.7/reference/compound_stmts.html#else) является необязательной. Ключевое слово ‘`elif`’ является сокращением от ‘else if’ и полезно для избежания чрезмерного отступа. Последовательность `if` … `elif` … `elif` … является заменой операторов `switch` или `case`, встречающихся в других языках. ## 4.2. `for`Инструкции Оператор [`for`](https://python-all.ru/3.7/reference/compound_stmts.html#for) в Python немного отличается от того, к чему вы могли привыкнуть в C или Pascal. Вместо того чтобы всегда выполнять итерацию по арифметической прогрессии чисел (как в Pascal) или давать пользователю возможность задавать как шаг итерации, так и условие остановки (как в C), оператор `for` в Python выполняет итерацию по элементам любой последовательности (списка или строки) в том порядке, в котором они встречаются в последовательности. Например (без каламбура): ```python >>> # Измеряем некоторые строки: ... words = ['cat', 'window', 'defenestrate'] >>> for w in words: ... print(w, len(w)) ... cat 3 window 6 defenestrate 12 ``` Если требуется изменить последовательность, по которой выполняется итерация, внутри цикла (например, для дублирования выбранных элементов), рекомендуется сначала создать копию. Итерация по последовательности не создаёт копию неявно. Синтаксис среза делает это особенно удобным: ```python >>> for w in words[:]: # Выполнить итерацию по копии среза всего списка. ... if len(w) > 6: ... words.insert(0, w) ... >>> words ['defenestrate', 'cat', 'window', 'defenestrate'] ``` С `for w in words:` пример попытался бы создать бесконечный список, вставляя `defenestrate` снова и снова. ## 4.3. Функция [`range()`](https://python-all.ru/3.7/library/stdtypes.html#range) Если вам действительно нужно выполнить итерацию по последовательности чисел, встроенная функция [`range()`](https://python-all.ru/3.7/library/stdtypes.html#range) оказывается полезной. Она генерирует арифметические прогрессии: ```python >>> for i in range(5): ... print(i) ... 0 1 2 3 4 ``` Указанная конечная точка никогда не входит в сгенерированную последовательность; `range(10)` генерирует 10 значений – допустимые индексы для элементов последовательности длины 10. Можно заставить диапазон начинаться с другого числа или указать другой шаг (даже отрицательный; иногда это называется «шаг»): ```python range(5, 10) 5, 6, 7, 8, 9 range(0, 10, 3) 0, 3, 6, 9 range(-10, -100, -30) -10, -40, -70 ``` Для итерации по индексам последовательности можно комбинировать [`range()`](https://python-all.ru/3.7/library/stdtypes.html#range) и [`len()`](https://python-all.ru/3.7/library/functions.html#len) следующим образом: ```python >>> a = ['Mary', 'had', 'a', 'little', 'lamb'] >>> for i in range(len(a)): ... print(i, a[i]) ... 0 Mary 1 had 2 a 3 little 4 lamb ``` Однако в большинстве таких случаев удобно использовать функцию [`enumerate()`](https://python-all.ru/3.7/library/functions.html#enumerate), см. [Техники циклической обработки](https://python-all.ru/3.7/tutorial/datastructures.html#tut-loopidioms). Странная вещь происходит, если просто вывести range: ```python >>> print(range(10)) range(0, 10) ``` Во многих отношениях объект, возвращаемый [`range()`](https://python-all.ru/3.7/library/stdtypes.html#range), ведёт себя как список, но на самом деле это не так. Это объект, который при итерации возвращает последовательные элементы нужной последовательности, но на самом деле не создаёт список, экономя тем самым память. Говорят, что такой объект является *итерируемым*, то есть пригодным в качестве цели для функций и конструкций, которые ожидают нечто, из чего можно последовательно получать элементы, пока запас не иссякнет. Мы видели, что оператор [`for`](https://python-all.ru/3.7/reference/compound_stmts.html#for) является таким *итератором*. Функция [`list()`](https://python-all.ru/3.7/library/stdtypes.html#list) – ещё один пример; она создаёт списки из итерируемых объектов: ```python >>> list(range(5)) [0, 1, 2, 3, 4] ``` Позже мы увидим больше функций, которые возвращают итерируемые объекты и принимают их в качестве аргумента. ## 4.4. `break` и `continue` операторы, и `else` предложения в циклах Оператор [`break`](https://python-all.ru/3.7/reference/simple_stmts.html#break), как и в C, прерывает выполнение самого внутреннего цикла [`for`](https://python-all.ru/3.7/reference/compound_stmts.html#for) или [`while`](https://python-all.ru/3.7/reference/compound_stmts.html#while). Операторы цикла могут иметь предложение `else`; оно выполняется, когда цикл завершается исчерпанием списка (с [`for`](https://python-all.ru/3.7/reference/compound_stmts.html#for)) или когда условие становится ложным (с [`while`](https://python-all.ru/3.7/reference/compound_stmts.html#while)), но не когда цикл прерван оператором [`break`](https://python-all.ru/3.7/reference/simple_stmts.html#break). Это демонстрируется следующим циклом, который ищет простые числа: ```python >>> for n in range(2, 10): ... for x in range(2, n): ... if n % x == 0: ... print(n, 'equals', x, '*', n//x) ... break ... else: ... # цикл завершился без нахождения множителя ... print(n, 'is a prime number') ... 2 is a prime number 3 is a prime number 4 equals 2 * 2 5 is a prime number 6 equals 2 * 3 7 is a prime number 8 equals 2 * 4 9 equals 3 * 3 ``` (Да, это правильный код. Присмотритесь: предложение `else` относится к циклу [`for`](https://python-all.ru/3.7/reference/compound_stmts.html#for), **а не** к инструкции [`if`](https://python-all.ru/3.7/reference/compound_stmts.html#if).) При использовании с циклом предложение `else` имеет больше общего с `else` предложением оператора [`try`](https://python-all.ru/3.7/reference/compound_stmts.html#try), чем с предложением операторов [`if`](https://python-all.ru/3.7/reference/compound_stmts.html#if): предложение `else` оператора `try` выполняется, когда не возникает исключения, а предложение `else` цикла выполняется, когда не происходит `break`. Подробнее об операторе `try` и исключениях см. [Обработка исключений](https://python-all.ru/3.7/tutorial/errors.html#tut-handling). Оператор [`continue`](https://python-all.ru/3.7/reference/simple_stmts.html#continue), также заимствованный из C, переходит к следующей итерации цикла: ```python >>> for num in range(2, 10): ... if num % 2 == 0: ... print("Found an even number", num) ... continue ... print("Found a number", num) Found an even number 2 Found a number 3 Found an even number 4 Found a number 5 Found an even number 6 Found a number 7 Found an even number 8 Found a number 9 ``` ## 4.5. `pass`Инструкции Инструкция [`pass`](https://python-all.ru/3.7/reference/simple_stmts.html#pass) ничего не делает. Она может использоваться, когда синтаксически требуется инструкция, но программа не должна выполнять никаких действий. Например: ```python >>> while True: ... pass # Активное ожидание прерывания с клавиатуры (Ctrl+C) ... ``` Это часто используется для создания минимальных классов: ```python >>> class MyEmptyClass: ... pass ... ``` Ещё одно место, где можно использовать [`pass`](https://python-all.ru/3.7/reference/simple_stmts.html#pass) – в качестве заполнителя для тела функции или условного оператора при работе над новым кодом, позволяя сохранять более абстрактный уровень мышления. `pass` молча игнорируется: ```python >>> def initlog(*args): ... pass # Не забудьте реализовать это! ... ``` ## 4.6. Определение функций Можно создать функцию, которая выводит ряд Фибоначчи до произвольной границы: ```python >>> def fib(n): # вывести ряд Фибоначчи до n ... """Вывести ряд Фибоначчи до n.""" ... a, b = 0, 1 ... while a < n: ... print(a, end=' ') ... a, b = b, a+b ... print() ... >>> # Теперь вызовите только что определённую функцию: ... fib(2000) 0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 377 610 987 1597 ``` Ключевое слово [`def`](https://python-all.ru/3.7/reference/compound_stmts.html#def) вводит *определение* функции. За ним должны следовать имя функции и список формальных параметров в скобках. Инструкции, составляющие тело функции, начинаются со следующей строки и должны иметь отступ. Первый оператор тела функции может быть строковым литералом; этот строковый литерал является строкой документации функции, или *docstring*. (Подробнее о docstring можно найти в разделе [Строки документации](https://python-all.ru/3.7/tutorial/controlflow.html#tut-docstrings).) Существуют инструменты, которые используют docstring для автоматического создания онлайн- или печатной документации, или чтобы позволить пользователю интерактивно просматривать код; рекомендуется включать docstring в код, который вы пишете, так что сделайте это привычкой. *Выполнение* функции вводит новую таблицу символов, используемую для локальных переменных функции. Точнее, все присваивания переменных в функции сохраняют значение в локальной таблице символов; тогда как обращения к переменным сначала ищут в локальной таблице символов, затем в локальных таблицах символов объемлющих функций, затем в глобальной таблице символов и, наконец, в таблице встроенных имён. Таким образом, глобальные переменные и переменные объемлющих функций не могут быть напрямую присвоены внутри функции (если только, для глобальных переменных, они не указаны в операторе [`global`](https://python-all.ru/3.7/reference/simple_stmts.html#global), или, для переменных объемлющих функций, в операторе [`nonlocal`](https://python-all.ru/3.7/reference/simple_stmts.html#nonlocal)), хотя на них можно ссылаться. Фактические параметры (аргументы) вызова функции вносятся в локальную таблицу символов вызываемой функции при её вызове; таким образом, аргументы передаются с использованием *передачи по значению* (где *значение* всегда является ссылкой *на объект*, а не значением объекта). [1](https://python-all.ru/3.7/tutorial/controlflow.html#id2) Когда функция вызывает другую функцию, для этого вызова создаётся новая локальная таблица символов. Определение функции вводит имя функции в текущую таблицу символов. Значение имени функции имеет тип, который распознаётся интерпретатором как определяемая пользователем функция. Это значение может быть присвоено другому имени, которое затем также можно использовать как функцию. Это служит общим механизмом переименования: ```python >>> fib >>> f = fib >>> f(100) 0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 ``` Приходя из других языков, вы можете возразить, что `fib` – это не функция, а процедура, поскольку она не возвращает значение. На самом деле даже функции без оператора [`return`](https://python-all.ru/3.7/reference/simple_stmts.html#return) возвращают значение, хотя и довольно скучное. Это значение называется `None` (это встроенное имя). Запись значения `None` обычно подавляется интерпретатором, если оно было бы единственным записанным значением. Вы можете увидеть его, если действительно захотите, с помощью [`print()`](https://python-all.ru/3.7/library/functions.html#print): ```python >>> fib(0) >>> print(fib(0)) None ``` Просто написать функцию, которая возвращает список чисел ряда Фибоначчи, вместо того чтобы выводить его: ```python >>> def fib2(n): # возвращает ряд Фибоначчи до n ... """Возвращает список, содержащий ряд Фибоначчи до n.""" ... result = [] ... a, b = 0, 1 ... while a < n: ... result.append(a) # см. ниже ... a, b = b, a+b ... return result ... >>> f100 = fib2(100) # вызов >>> f100 # вывод результата [0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89] ``` Этот пример, как обычно, демонстрирует некоторые новые возможности Python: - Оператор [`return`](https://python-all.ru/3.7/reference/simple_stmts.html#return) возвращает значение из функции. `return` без выражения-аргумента возвращает `None`. Завершение функции без явного возврата также возвращает `None`. - Оператор `result.append(a)` вызывает *метод* объекта списка `result`. Метод – это функция, которая «принадлежит» объекту и имеет имя `obj.methodname`, где `obj` – некоторый объект (это может быть выражение), а `methodname` – имя метода, определённого типом объекта. Разные типы определяют разные методы. Методы разных типов могут иметь одинаковые имена без неоднозначности. (Можно определять собственные типы объектов и методы, используя *классы*; см. [Классы](https://python-all.ru/3.7/tutorial/classes.html#tut-classes)). Метод `append()`, показанный в примере, определён для объектов списка; он добавляет новый элемент в конец списка. В этом примере он эквивалентен `result = result + [a]`, но более эффективен. ## 4.7. Подробнее об определении функций Также можно определять функции с переменным числом аргументов. Существует три формы, которые можно комбинировать. ### 4.7.1. Значения аргументов по умолчанию Наиболее полезная форма – указать значение по умолчанию для одного или нескольких аргументов. Это создаёт функцию, которую можно вызывать с меньшим количеством аргументов, чем она определена допускать. Например: ```python def ask_ok(prompt, retries=4, reminder='Please try again!'): while True: ok = input(prompt) if ok in ('y', 'ye', 'yes'): return True if ok in ('n', 'no', 'nop', 'nope'): return False retries = retries - 1 if retries < 0: raise ValueError('invalid user response') print(reminder) ``` Эту функцию можно вызывать несколькими способами: - передавая только обязательный аргумент: `ask_ok('Do you really want to quit?')` - передавая один из необязательных аргументов: `ask_ok('OK to overwrite the file?', 2)` - или даже передавая все аргументы: `ask_ok('OK to overwrite the file?', 2, 'Come on, only yes or no!')` Этот пример также вводит ключевое слово [`in`](https://python-all.ru/3.7/reference/expressions.html#in). Оно проверяет, содержит ли последовательность определённое значение. Значения по умолчанию вычисляются в точке определения функции в *определяющей* области видимости, так что ```python i = 5 def f(arg=i): print(arg) i = 6 f() ``` выведет `5`. **Важное предупреждение:** Значение по умолчанию вычисляется только один раз. Это имеет значение, когда значение по умолчанию является изменяемым объектом, таким как список, словарь или экземпляры большинства классов. Например, следующая функция накапливает аргументы, переданные ей при последующих вызовах: ```python def f(a, L=[]): L.append(a) return L print(f(1)) print(f(2)) print(f(3)) ``` Это выведет ```python [1] [1, 2] [1, 2, 3] ``` Если вы не хотите, чтобы значение по умолчанию разделялось между последующими вызовами, вы можете написать функцию так: ```python def f(a, L=None): if L is None: L = [] L.append(a) return L ``` ### 4.7.2. Именованные аргументы Функции также можно вызывать с помощью [именованных аргументов](https://python-all.ru/3.7/glossary.html#term-keyword-argument) вида `kwarg=value`. Например, следующая функция: ```python def parrot(voltage, state='a stiff', action='voom', type='Norwegian Blue'): print("-- This parrot wouldn't", action, end=' ') print("if you put", voltage, "volts through it.") print("-- Lovely plumage, the", type) print("-- It's", state, "!") ``` принимает один обязательный аргумент (`voltage`) и три необязательных аргумента (`state`, `action` и `type`). Эту функцию можно вызывать любым из следующих способов: ```python parrot(1000) # 1 позиционный аргумент parrot(voltage=1000) # 1 именованный аргумент parrot(voltage=1000000, action='VOOOOOM') # 2 именованных аргумента parrot(action='VOOOOOM', voltage=1000000) # 2 именованных аргумента parrot('a million', 'bereft of life', 'jump') # 3 позиционных аргумента parrot('a thousand', state='pushing up the daisies') # 1 позиционный, 1 именованный ``` но все следующие вызовы будут недопустимы: ```python parrot() # отсутствует обязательный аргумент parrot(voltage=5.0, 'dead') # неименованный аргумент после именованного parrot(110, voltage=220) # дублирование значения для одного и того же аргумента parrot(actor='John Cleese') # неизвестный именованный аргумент ``` В вызове функции именованные аргументы должны следовать за позиционными. Все переданные именованные аргументы должны соответствовать одному из аргументов, принимаемых функцией (например, `actor` не является допустимым аргументом для функции `parrot`), и их порядок не важен. Это также включает необязательные аргументы (например, `parrot(voltage=1000)` тоже допустим). Ни один аргумент не может получать значение более одного раза. Вот пример, который завершается ошибкой из-за этого ограничения: ```python >>> def function(a): ... pass ... >>> function(0, a=0) Traceback (most recent call last): File "", line 1, in TypeError: function() got multiple values for keyword argument 'a' ``` Когда присутствует последний формальный параметр вида `**name`, он принимает словарь (см. [Отображения – dict](https://python-all.ru/3.7/library/stdtypes.html#typesmapping)), содержащий все именованные аргументы, кроме тех, которые соответствуют формальному параметру. Это можно комбинировать с формальным параметром вида `*name` (описано в следующем подразделе), который принимает [кортеж](https://python-all.ru/3.7/tutorial/datastructures.html#tut-tuples), содержащий позиционные аргументы, выходящие за пределы списка формальных параметров. (`*name` должен находиться перед `**name`.) Например, если мы определим функцию так: ```python def cheeseshop(kind, *arguments, **keywords): print("-- Do you have any", kind, "?") print("-- I'm sorry, we're all out of", kind) for arg in arguments: print(arg) print("-" * 40) for kw in keywords: print(kw, ":", keywords[kw]) ``` Её можно было бы вызвать так: ```python cheeseshop("Limburger", "It's very runny, sir.", "It's really very, VERY runny, sir.", shopkeeper="Michael Palin", client="John Cleese", sketch="Cheese Shop Sketch") ``` и, конечно, она выведет: ```text -- Do you have any Limburger ? -- I'm sorry, we're all out of Limburger It's very runny, sir. It's really very, VERY runny, sir. ---------------------------------------- shopkeeper : Michael Palin client : John Cleese sketch : Cheese Shop Sketch ``` Обратите внимание, что порядок, в котором выводятся именованные аргументы, гарантированно соответствует порядку, в котором они были указаны в вызове функции. ### 4.7.3. Произвольные списки аргументов Наконец, наименее часто используемая возможность – указать, что функцию можно вызывать с произвольным количеством аргументов. Эти аргументы будут упакованы в кортеж (см. [Кортежи и последовательности](https://python-all.ru/3.7/tutorial/datastructures.html#tut-tuples)). Перед переменным числом аргументов может быть ноль или более обычных аргументов. ```python def write_multiple_items(file, separator, *args): file.write(separator.join(args)) ``` Обычно эти аргументы `variadic` находятся последними в списке формальных параметров, потому что они собирают все остальные входные аргументы, переданные функции. Любые формальные параметры, которые следуют после `*args` параметра, являются аргументами, передаваемыми только по ключевому слову, то есть они могут использоваться только как ключевые, а не позиционные аргументы. ```python >>> def concat(*args, sep="/"): ... return sep.join(args) ... >>> concat("earth", "mars", "venus") 'earth/mars/venus' >>> concat("earth", "mars", "venus", sep=".") 'earth.mars.venus' ``` ### 4.7.4. Распаковка списков аргументов The reverse situation occurs when the arguments are already in a list or tuple but need to be unpacked for a function call requiring separate positional arguments. For instance, the built-in [`range()`](https://python-all.ru/3.7/library/stdtypes.html#range) function expects separate *start* and *stop* arguments. If they are not available separately, write the function call with the `*` operator to unpack the arguments out of a list or tuple: ```python >>> list(range(3, 6)) # обычный вызов с отдельными аргументами [3, 4, 5] >>> args = [3, 6] >>> list(range(*args)) # вызов с аргументами, распакованными из списка [3, 4, 5] ``` Аналогично словари могут передавать именованные аргументы с помощью `**` оператора: ```python >>> def parrot(voltage, state='a stiff', action='voom'): ... print("-- This parrot wouldn't", action, end=' ') ... print("if you put", voltage, "volts through it.", end=' ') ... print("E's", state, "!") ... >>> d = {"voltage": "four million", "state": "bleedin' demised", "action": "VOOM"} >>> parrot(**d) -- This parrot wouldn't VOOM if you put four million volts through it. E's bleedin' demised ! ``` ### 4.7.5. Лямбда-выражения Небольшие анонимные функции можно создать с помощью ключевого слова [`lambda`](https://python-all.ru/3.7/reference/expressions.html#lambda). Эта функция возвращает сумму двух своих аргументов: `lambda a, b: a+b`. Лямбда-функции можно использовать везде, где требуются объекты функций. Синтаксически они ограничены одним выражением. Семантически это просто синтаксический сахар для обычного определения функции. Как и вложенные определения функций, лямбда-функции могут ссылаться на переменные из содержащей области видимости: ```python >>> def make_incrementor(n): ... return lambda x: x + n ... >>> f = make_incrementor(42) >>> f(0) 42 >>> f(1) 43 ``` В приведённом выше примере лямбда-выражение используется для возврата функции. Другое применение – передача небольшой функции в качестве аргумента: ```python >>> pairs = [(1, 'one'), (2, 'two'), (3, 'three'), (4, 'four')] >>> pairs.sort(key=lambda pair: pair[1]) >>> pairs [(4, 'four'), (1, 'one'), (3, 'three'), (2, 'two')] ``` ### 4.7.6. Строки документации Вот некоторые соглашения о содержании и форматировании строк документации. Первая строка всегда должна быть кратким и сжатым описанием назначения объекта. Для краткости в ней не следует явно указывать имя или тип объекта, так как они доступны другими способами (кроме случая, когда имя оказывается глаголом, описывающим действие функции). Эта строка должна начинаться с заглавной буквы и заканчиваться точкой. Если в строке документации есть несколько строк, вторая строка должна быть пустой, чтобы визуально отделить краткое описание от остальной части. Последующие строки должны быть одним или несколькими абзацами, описывающими соглашения о вызове объекта, его побочные эффекты и т.д. Парсер Python не удаляет отступы из многострочных строковых литералов в Python, поэтому инструменты, обрабатывающие документацию, должны при необходимости удалять отступы. Это делается по следующему соглашению. Первая непустая строка *после* первой строки строки определяет величину отступа для всей строки документации. (Первую строку мы не можем использовать, так как она обычно примыкает к открывающим кавычкам строки, и её отступ не очевиден в строковом литерале.) Затем пробельные символы, «эквивалентные» этому отступу, удаляются из начала всех строк строки. Строки с меньшим отступом встречаться не должны, но если они встречаются, все их начальные пробелы должны быть удалены. Эквивалентность пробелов следует проверять после замены табуляции (обычно на 8 пробелов). Вот пример многострочной строки документации: ```python >>> def my_function(): ... """Ничего не делает, но документирует. ... ... Нет, правда, он ничего не делает. ... """ ... pass ... >>> print(my_function.__doc__) Do nothing, but document it. No, really, it doesn't do anything. ``` ### 4.7.7. Аннотации функций [Аннотации функций](https://python-all.ru/3.7/reference/compound_stmts.html#function) – это полностью необязательная метаинформация о типах, используемых пользовательскими функциями (см. [**PEP 3107**](https://python-all.ru/3.7/tutorial/controlflow.html) и [**PEP 484**](https://python-all.ru/3.7/tutorial/controlflow.html) для получения дополнительной информации). [Annotations](https://python-all.ru/3.7/glossary.html#term-function-annotation) are stored in the `__annotations__` attribute of the function as a dictionary and have no effect on any other part of the function. Parameter annotations are defined by a colon after the parameter name, followed by an expression evaluating to the value of the annotation. Return annotations are defined by a literal `->`, followed by an expression, between the parameter list and the colon denoting the end of the [`def`](https://python-all.ru/3.7/reference/compound_stmts.html#def) statement. The following example has a positional argument, a keyword argument, and the return value annotated: ```python >>> def f(ham: str, eggs: str = 'eggs') -> str: ... print("Annotations:", f.__annotations__) ... print("Arguments:", ham, eggs) ... return ham + ' and ' + eggs ... >>> f('spam') Annotations: {'ham': , 'return': , 'eggs': } Arguments: spam eggs 'spam and eggs' ``` ## 4.8. Интермеццо: Стиль кодирования Теперь, когда вы собираетесь писать более длинные и сложные программы на Python, самое время поговорить о *стиле кодирования*. Большинство языков можно писать (или, точнее, *форматировать*) в разных стилях; одни стили более читаемы, чем другие. Облегчить чтение вашего кода другим – всегда хорошая идея, и принятие хорошего стиля кодирования в этом очень помогает. Для Python [**PEP 8**](https://python-all.ru/3.7/tutorial/controlflow.html) стал руководством по стилю, которому следуют большинство проектов; он продвигает очень читаемый и приятный глазу стиль кодирования. Каждый разработчик Python должен прочитать его в какой-то момент; вот наиболее важные моменты, извлечённые для вас: - Используйте отступы в 4 пробела и никаких табуляций. 4 пробела – хороший компромисс между маленьким отступом (позволяет большую глубину вложенности) и большим отступом (легче читать). Табуляция вносит путаницу, и её лучше избегать. - Переносите строки так, чтобы они не превышали 79 символов. Это помогает пользователям с маленькими экранами и позволяет размещать несколько файлов с кодом рядом на больших экранах. - Используйте пустые строки для разделения функций и классов, а также крупных блоков кода внутри функций. - По возможности размещайте комментарии на отдельных строках. - Используйте строки документации. - Используйте пробелы вокруг операторов и после запятых, но не непосредственно внутри скобочных конструкций: `a = f(1, 2) + g(3, 4)`. - Давайте классам и функциям согласованные имена; принято использовать `UpperCamelCase` для классов и `lowercase_with_underscores` для функций и методов. Всегда используйте `self` в качестве имени первого аргумента метода (см. [Первый взгляд на классы](https://python-all.ru/3.7/tutorial/classes.html#tut-firstclasses) для получения дополнительной информации о классах и методах). - Не используйте экзотические кодировки, если ваш код предназначен для использования в международной среде. Стандартная кодировка Python, UTF-8 или даже обычный ASCII в любом случае подходят лучше всего. - Аналогично, не используйте символы, не входящие в ASCII, в идентификаторах, если есть хоть малейшая вероятность, что код будут читать или сопровождать люди, говорящие на другом языке. Сноски **[1](https://python-all.ru/3.7/tutorial/controlflow.html#id1)** На самом деле, *вызов по ссылке на объект* было бы лучшим описанием, поскольку если передаётся изменяемый объект, вызывающий увидит любые изменения, вносимые вызываемым (например, элементы, добавленные в список).