- 2.1. Immergersi
Nel Python IDE di Windows, potere lanciare un modulo con File->Run... (Ctrl-R). -> (Ctrl-R). L'output viene mostrato nella finestra interattiva. Nel Python IDE di Mac OS, potete lanciare un modulo con -> (Cmd-R), ma c'è prima un'opzione importante che dovete settare. Aprite il modulo nell'IDE, fate comparire il menu delle opzioni dei moduli cliccando sul triangolo nero posto nell'angolo in alto a destra della finestra e siate sicuri che “” sia settato. Questa impostazione verrà salvata con il modulo, così avrete bisogno di impostarla una volta sola per ogni modulo. Sui sistemi UNIX-compatibili (incluso Mac OS X), potete lanciare un modulo direttamente dalla linea di comando: python odbchelper.py - 2.2. Dichiarare le funzioni
Nel Visual Basic, le funzioni (che ritornano un valore) iniziano con function, e le procedure (che non ritornano un valore) iniziano con sub. Non esistono procedure in Python. Sono tutte funzioni, ritornano un valore, anche se è None ed iniziano tutte con def. In Java, C++, ed in altri linguaggi con tipi di dato statici, dovete specificare il tipo del valore di ritorno della funzione e di ogni suo argomento. In Python non si specifica mai espressamente nessun tipo di dato. A seconda del valore che assegnerete, Python terrà conto del tipo di dato internamente. - 2.3. Documentare le funzioni
Le triple virgolette sono anche un semplice modo per definire una stringa con singole e doppie virgolette, come il qq/.../ del Perl. Molti IDE di Python usano la doc string per rendere disponibile una documentazione context-sensitive, così quando scrivete il nome di una funzione, la sua doc string appare come tooltip. Questo può essere incredibilmente utile, ma la sua qualità si basa unicamente sulla doc string che avete scritto. - 2.4. Tutto è un oggetto
import in Python è come require in Perl. Una volta che avete importato un modulo Python, accedete alle sue funzioni con module.function; una volta che avete richiesto un modulo Perl, accedete alle sue funzioni con modulo::funzione. - 2.5. Indentare il codice
Python usa il ritorno a capo per separare le istruzioni e i due punti e l'indentazione per separare i blocchi di codice. C++ e Java usano un punto e virgola per separare le istruzioni e le parentesi graffe per separare i blocchi di codice. - 2.6. Testare i moduli
Come il C, Python usa == per i confronti e = per gli assegnamenti. Al contrario del C, Python non supporta gli assegnamenti in una singola riga, così non c'è modo di assegnare per errore il valore che pensavate di comparare. In MacPython c'è un passaggio ulteriore per far funzionare il trucco if __name__. Fate apparire le opzioni del modulo cliccando sul triangolo nero, nell'angolo in altro a destra della finestra e assicuratevi che “” sia selezionato. - 2.7. Introduzione ai dizionari
Un dizionario in Python è come una hash in Perl. In Perl, le variabili che memorizzano degli hash cominciano sempre con il carattere %; in Python, le variabili possono avere qualsiasi nome, e Python tiene traccia del loro tipo internamente. Un dizionario in Python è come l'istanza di una classe Hashtable in Java. Un dizionario Python è come l'istanza di un oggetto Scripting.Dictionary in Visual Basic. I dizionari non hanno il concetto di ordinamento tra elementi. È errato dire che gli elementi sono “disordinati”; sono semplicemente non ordinati. Si tratta di un'importante distinzione che vi darà noia quando vorrete accedere agli elementi di un dizionario in un ordine specifico e ripetibile (ad esempio in ordine alfabetico di chiave). Ci sono dei modi per farlo, semplicemente non sono predefiniti nel dizionario. - 2.8. Introduzione alle liste
Una lista in Python è come un array in Perl. In Perl, le variabili che contengono array hanno un nome che inizia sempre con il carattere @; in Python le variabili possono avere qualunque nome, è il linguaggio che tiene traccia internamente del tipo di dato. Una lista in Python è molto più di un array in Java (sebbene possa essere usato allo stesso modo, se davvero non volete altro). Un'analogia migliore sarebbe la classe Vector, che può contenere oggetti di tipo arbitrario e si espande automaticamente quando vi si aggiungono nuovi elementi. Prima della versione 2.2.1, Python non aveva un tipo di dato booleano distinto dai numeri interi. Per compensare, Python accettava quasi tutto in un contesto booleano (come un comando if), secondo la seguente regola: 0 è falso; tutti gli altri numeri sono veri. Una stringa vuota ("") è falsa; tutte le altre stringhe sono vere. Una lista vuota ([]) è falsa; tutte le altre liste sono vere. Una tupla vuota (()) è falsa; tutte le altre tuple sono vere. Un dizionario vuoto ({}) è falso; tutti gli altri dizionari sono veri. Queste regole valgono ancora in Python 2.2.1 e oltre, ma ora si può usare anche un valore booleano vero e proprio, che ha valore True o False. Notate le maiuscole; questi valori, come tutto il resto in Python, sono case-sensitive. - 2.9. Introduzione alle tuple
Le tuple possono essere convertite in liste e viceversa. La funzione built-in tuple prende una lista e ritorna una tupla con gli stessi elementi, mentre la funzione list prende una tupla e ritorna una lista. In effetti, tuple congela una lista e list scongela una tupla. - 2.10. Definire le variabili
Quando un comando è diviso su più linee attraverso il continuatore di linea (“\”), la linea seguente può essere indentata in ogni maniera; Le rigide regole di indentazione di Python non vengono applicate. Se il vostro Python IDE auto-indenta la linea continuata, probabilmente dovreste accettare il suo default a meno che non abbiate ottime ragioni per non farlo. A rigor di termini, espressioni fra parentesi, parentesi quadre o graffe (come per la definizione di un dizionario), possono essere divise in linee multiple con o senza il carattere di continuazione linea(“\”). Io preferisco includere il backslash anche quando non è richiesto perché credo che renda il codice più leggibile, ma è solo una questione di stile. - 2.12. Formattare le stringhe
La formattazione delle stringhe in Python utilizza la stessa sintassi della funzione C sprintf. - 2.14. Concatenare liste e suddividere stringhe
join funziona solamente su liste di stringhe, non applica alcuna forzatura sul tipo. Concatenare una lista che contiene uno o più oggetti che non sono di tipo stringa genererà un'eccezione. anystring.split (separatore, 1) è un'utile tecnica quando volete cercare in una stringa la presenza di una particolare sottostringa e quindi utilizzare tutto ciò che c'è prima di detta sottostringa (che va a finire nel primo elemento della lista ritornata) e tutto quello che c'è dopo (che va a finire nel secondo elemento).
Capitolo 3. La potenza dell'introspezione
- 3.2. Argomenti opzionali ed argomenti con nome
L'unica cosa che dovete fare per chiamare una funzione è specificare un valore (in qualche modo) per ogni argomento richiesto; il modo e l'ordine in cui lo fate è a vostra discrezione. - 3.3. type, str, dir, ed altre funzioni built-in
Python è dotato di un eccellente manuale di riferimento, che dovreste usare spesso per conoscere tutti i moduli che Python ha da offrire. Ma mentre nella maggior parte dei linguaggi vi ritroverete a dover tornare spesso sul manuale (o pagine man o ... Dio vi aiuti, MSDN) per ricordare come si usano questi moduli, Python è largamente auto-documentante. - 3.6. Le particolarità degli
operatori and e or
Il trucchetto and-or, cioè bool and a or b, non funziona come il costrutto C bool ? a : b quando a ha un valore falso in un contesto booleano. - 3.7. Usare le funzioni lambda
l'utilizzo o meno delle funzioni lambda è questione di stile. Usarle non è mai necessario; in ogni caso in cui vengono usate è possibile definire una funzione normale e usarla al posto della funzione lambda. Le funzioni lambda sono comode, ad esempio, nei casi in cui si voglia incapsulare codice specifico, non riutilizzato, senza riempire il programma di piccolissime funzioni. - 3.8. Unire il tutto
In SQL, dovete usare IS NULL invece di = NULL per confrontare un valore nullo. In Python, potete usare indifferentemente == None o is None, ma is None è più efficiente.
Capitolo 4. Una struttura orientata agli oggetti
- 4.2. Importare i moduli usando from module import
from module import * in Python è simile allo use module in Perl; import module nel Python è come il require module del Perl. from module import * in Python è come import module.* in Java; import module in Python è simile a import module del Java. - 4.3. Definire classi
Lo statement pass in Python è come un paio di graffe vuote ({}) in Java od in C. In Python, l'antenato di una classe è semplicemente elencato tra parentesi subito dopo il nome della classe. Non c'è alcuna keyword come la extends di Java. Anche se non la discuterò in profondità nel libro, Python supporta l'ereditarietà multipla. Nelle parentesi che seguono il nome della classe, potete elencare quanti antenati volete, separati da virgole. Per convenzione, il primo argomento di ogni metodo di una classe (il riferimento all'istanza corrente) viene chiamato self. Questo argomento ricopre il ruolo della parola riservata this in C++ o Java, ma self non è una parola riservata in Python, è semplicemente una convenzione sui nomi. Non di meno, vi prego di non chiamarlo diversamente da self; è una convenzione molto forte. Quando definite i vostri metodi nella classe, dovete elencare esplicitamente self come il primo argomento di ogni metodo, incluso __init__. Quando chiamate il metodo di una classe antenata dall'interno della vostra classe, dovete includere l'argomento self. Invece, quando chiamate i metodi della vostra classe dall'esterno, non dovete specificare affatto l'argomento self, lo saltate per intero e Python automaticamente aggiunge il riferimento all'istanza per voi. Temo che inizialmente possa confondere; non è proprio inconsistente ma può sembrarlo perché fa affidamento su una distinzione (tra metodi bound ed unbound) che ancora non conoscete. i metodi __init__ sono opzionali, ma quando ne definite uno, dovete ricordarvi di chiamare esplicitamente il metodo __init__ dell'antenato. Questo è generalmente vero; quando un discendente vuole estendere il comportamento di un antenato, il metodo del discendente deve esplicitamente chiamare il metodo dell'antenato nel momento opportuno e con gli opportuni argomenti. - 4.4. Istanziare classi
In Python, semplicemente chiamate una classe come se fosse una funzione per creare una sua nuova istanza. Non c'è alcun operatore esplicito new come in C++ o in Java. - 4.5. UserDict: una classe wrapper
Nella IDE di Python su Windows, potete aprire rapidamente qualunque modulo nel vostro library path usando -> (Ctrl-L). Java e Powerbuilder supportano l'overload di funzioni per lista di argomenti, cioè una classe può avere più metodi con lo stesso nome, ma diverso numero di argomenti o argomenti di tipo diverso. Altri linguaggi (principalmente PL/SQL) supportano l'overload di funzioni per nome di argomento; cioè una classe può avere più metodi con lo stesso nome e lo stesso numero di argomenti dello stesso tipo, ma i nomi degli argomenti sono diversi. Python non supporta nessuno di questi; non ha nessuna forma di overload di funzione. I metodi sono definiti solamente dal loro nome e ci può essere solamente un metodo per ogni classe con un dato nome. Così, se una classe discendente ha un metodo __init__, questo sovrascrive sempre il metodo __init__ dell'antenato, anche se il discendente lo definisce con una lista di argomenti diversa. La stessa regola si applica ad ogni altro metodo. Guido, l'autore originale di Python, spiega l'override dei metodi in questo modo: "Classi derivate possono sovrascrivere i metodi delle loro classi base. Siccome i metodi non hanno privilegi speciali quando chiamano altri metodi dello stesso oggetto, un metodo di una classe base che chiama un altro metodo definito nella stessa classe base, può infatti finire per chiamare un metodo di una classe derivata che lo sovrascrive. (Per i programmatori C++ tutti i metodi in Python sono effettivamente virtual.)" Se questo per voi non ha senso (confonde un sacco pure me), sentitevi liberi di ignorarlo. Penso che lo capirò più avanti. Assegnate sempre un valore iniziale a tutti gli attributi di un'istanza nel metodo __init__. Vi risparmierà ore di debugging più tardi, spese a tracciare tutte le eccezioni AttributeError che genera il programma perché state referenziando degli attributi non inizializzati (e quindi inesistenti). - 4.6. Metodi speciali per le classi
Quando accedete agli attributi di una classe, avete bisogno di qualificare il nome dell'attributo: self.attributo. Quando chiamate altri metodi di una classe, dovete qualificare il nome del metodo: self.metodo. - 4.7. Metodi speciali di classe avanzati
In Java, determinate quando due variabili di tipo stringa referenziano la stessa memoria fisica utilizzando str1 == str2. Questa è chiamata identità di oggetto, ed è espressa in Python come str1 is str2. Per confrontare valori di tipo stringa in Java, dovreste usare str1.equals(str2); in Python, usereste str1 == str2. Programmatori Java a cui è stato insegnato a credere che il mondo è un posto migliore in quanto == in Java confronta l'identità invece del valore potrebbero avere qualche difficoltà nell'acquisire questo nuovo “concetto” di Python. Mentre altri linguaggi orientati agli oggetti vi lasciano definire il modello fisico di un oggetto (“questo oggetto ha il metodo GetLength”), i metodi speciali di classe Python come __len__ vi permettono di definire il modello logico di un oggetto (“questo oggetto ha una lunghezza”). - 4.8. Attributi di classe
In Java, sia le variabili statiche (chiamate attributi di classe in Python) che le variabili di istanza (chiamate attributi dato in Python), sono definite immediatamente dopo la definizione della classe (il primo con la parola chiave static, il secondo senza). In Python, solo gli attributi di classe posso essere definiti così; gli attributi dato sono definiti nel metodo __init__. - 4.9. Funzioni private
Se il nome di una funzione, metodo di classe o attributo in Python inizia con (ma non finisce con) due underscore, è privato; ogni altra cosa è pubblica. In Python, tutti i metodi speciali (come __setitem__) e gli attributi built-in (come __doc__) seguono una convenzione standard sui nomi: iniziano e finiscono con due underscore. Non nominate i vostri metodi e attributi in questa maniera, servirà solo a confondervi. Inoltre, in futuro, potrebbe anche confondere altri che leggeranno il vostro codice. Python non ha il concetto di metodi protetti di classe (accessibili solo nella loro stessa classe ed in quelle discendenti). I metodi di classe sono o privati (accessibili unicamente nella loro stessa classe) o pubblici (accessibili ovunque). - 4.10. Gestire le eccezioni
Python usa try...except per gestire le eccezioni e raise per generarle. Java e C++ usano try...catch per gestirle e throw per generarle. - 4.14. Il modulo os
Ogniqualvolta sia possibile, dovreste usare le funzioni in os e os.path per file, directory e manipolazione dei percorsi. Questi moduli sono dei wrapper ai moduli specifici per piattaforma, per cui funzioni come os.path.split funzionano su UNIX, Windows, Mac OS ed ogni altra possibile piattaforma supportata da Python.
- 5.2. Introduciamo sgmllib.py
Python 2.0 ha un bug per il quale SGMLParser non riconosce del tutto le dichiarazioni (handle_decl non viene mai chiamato), questo implica che i DOCTYPE vengano ignorati senza che sia segnalato. Questo è stato corretto in Python 2.1. Nella IDE di Python su Windows, potete specificare argomenti da linea di comando nella finestra di dialogo “Run script”. Argomenti multipli vanno separati da spazi. - 5.4. Introdurre BaseHTMLProcessor.py
La specifica HTML richiede che tutto ciò che non è HTML (come JavaScript lato client) debba essere racchiuso tra commenti HTML, ma non in tutte le pagine ciò è stato fatto (e tutti i moderni browsers chiudono un occhio in merito). BaseHTMLProcessor non perdona; se uno script è inserito in modo improprio, verrà analizzato come se fosse codice HTML. Per esempio, se lo script contiene i simboli di minore e maggiore, SGMLParser potrebbe pensare, sbagliando, di aver trovato tag e attributi. SGMLParser converte sempre i tag e i nomi degli attributi in lettere minuscole, il che potrebbe bloccare lo script, e BaseHTMLProcessor racchiude sempre i valori tra doppi apici (anche se originariamente il documento HTML usava apici singoli o niente del tutto), cosa che di sicuro interromperebbe lo script. Proteggete sempre i vostri script lato client inserendoli dentro commenti HTML. - 5.5. locals e globals
Python 2.2 introdusse un subdolo ma importante cambiamento che modificò l'ordine di ricerca dei namespace: gli scope nidificati. Nelle versioni di Python precedenti al 2.2, quando vi riferite ad una variabile dentro ad una funzione nidificata o una funzione lambda, Python ricercherà quella variabile nel namespace corrente della funzione, e poi nel namespace del modulo. Python 2.2 ricercherà la variabile nel namespace della funzione corrente, poi nel namespace della funzione genitore, e poi nel namespace del modulo. Python 2.1 può lavorare in ogni modo; predefinitamente, lavora come Python 2.0, ma potete aggiugere la seguente linea di codice in cima al vostro modulo per farlo funzionare come Python 2.2: from __future__ import nested_scopes
Usando le funzioni locals e globals, potete ottenere il valore di variabili arbitrarie dinamicamente, rendendo disponibile il nome della variabile come una stringa. Questo rispecchia la funzionalità della funzione getattr, che vi permette di accedere a funzioni arbitrarie dinamicamente, rendendo disponibile il nome della funzione come stringa. - 5.6. Formattazione di stringhe basata su dizionario
Usare una formattazione di stringhe basata su dizionari con locals è un modo conveniente per ottenere una formattazione di stringhe complessa in maniera più leggibile, ma ha un prezzo. C'è una minima perdita di performance nell'effettuare una chiamata a locals, in quanto locals costruisce una copia dello spazio dei nomi locale.
- 6.2. Package
Un package è una directory con il file speciale __init__.py dentro. Il file __init__.py definisce gli attributi ed i metodi del package. Non deve obbligatoriamente definire nulla; può essere un file vuoto, ma deve esistere. Ma se __init__.py non esiste, la directory è soltanto una directory, non un package e non può essere importata, contenere moduli o package annidati. - 6.6. Accedere agli attributi di un elemento
Questa sezione potrebbe risultare un po' confusa a causa della sovrapposizione nella terminologia. Gli elementi in un documento XML hanno degli attributi ed anche gli oggetti Python hanno degli attributi. Quando analizziamo un documento XML, otteniamo un gruppo di oggetti Python che rappresentano tutti i pezzi del documento XML ed alcuni di questi oggetti rappresentano gli attributi degli elementi XML. Ma anche gli oggetti (Python) che rappresentano gli attributi (XML) hanno attributi, che vengono utilizzati per accedere alle varie parti degli attributi (XML) che l'oggetto rappresenta. Ve l'ho detto che vi avrebbe confuso. Sono aperto a suggerimenti su come distinguere le due cose in maniera più chiara. Come un dizionario, gli attributi di un elemento XML non hanno ordinamento. Gli attributi possono essere elencati in un certo ordine nel documento XML originale e gli oggetti Attr possono essere elencati in un certo ordine quando il documento XML viene interpretato in oggetti Python, ma questi ordinamenti sono arbitrari e non dovrebbero avere alcun significato particolare. Dovreste sempre accedere agli attributi in base al nome, come nel caso delle chiavi di un dizionario.
Capitolo 7. Test delle unità di codice
- 7.2. Introduzione al modulo romantest.py
unittest è incluso con Python 2.1 e successivi. Gli utilizzatori di Python 2.0 possono scaricarlo da pyunit.sourceforge.net. - 7.8. roman.py, fase 3
La cosa più importante che test delle unità di codice, condotti in modo esaustivo, possano comunicarci è il momento in cui si deve smettere di scrivere un programma. Quando tutti i test di un modulo hanno successo, è il momento di smettere di scrivere quel modulo. - 7.10. roman.py, fase 5
Quando tutti i test passano con successo, smettete di scrivere codice. - 7.13. Rifattorizzazione
Ogni qualvolta si ha intenzione di usare più di una volta una espressione regolare, la si dovrebbe prima compilare per ottenerne il corrispondente oggetto pattern, e quindi chiamare direttamente i metodi di tale oggetto.
Capitolo 8. Programmazione orientata ai dati
- 8.2. Trovare il percorso
I percorsi e i nomi di file che passate a os.path.abspath non è necessario che esistano. os.path.abspath non realizza solo percorsi completi, si occupa anche di normalizzarli. Se siete nella directory /usr/, os.path.abspath('bin/../local/bin') ritornerà /usr/local/bin. Se volete solo normalizzare un percorso senza trasformarlo in un percorso completo, usate invece os.path.normpath. Come altre funzioni nei moduli os e os.path, anche os.path.abspath è multi-piattaforma. I vostri risultati sembreranno leggermente differenti dai miei esempi se state lavorando su Windows (che usa i backslash come separatori di percorso) o sul Mac OS (che usa due punti), ma funzionano comunque. Questo è il punto cruciale del modulo os.