Введение

Python предлагает множество уникальных конструкций, которые отличают его от таких языков как Pascal, Delphi и C++. Эти конструкции делают код более лаконичным, выразительным и "питоничным". Рассмотрим ключевые из них.

1. Lambda-функции (анонимные функции)

Что это

Лямбда-функции — это анонимные (безымянные) функции, определяемые в одной строке.

Синтаксис

lambda аргументы: выражение

Сравнение с C++/Pascal

# Python (lambda)
square = lambda x: x * x

# C++ (лямбда)
// auto square = [](int x) { return x * x; };

# Pascal (требуется объявление функции)
// function Square(x: Integer): Integer;
// begin
//   Result := x * x;
// end;

Примеры использования

# Сортировка по второму элементу
pairs = [(1, 9), (2, 8), (3, 7)]
sorted_pairs = sorted(pairs, key=lambda x: x[1])
print(sorted_pairs)  # [(3, 7), (2, 8), (1, 9)]

# Фильтрация
numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
evens = list(filter(lambda x: x % 2 == 0, numbers))
print(evens)  # [2, 4, 6]

# Вместо map (лучше использовать comprehensions)
squares = list(map(lambda x: x**2, numbers))

2. Тернарный условный оператор

Что это

Краткая форма записи условного выражения.

Синтаксис

значение_если_истина if условие else значение_если_ложь

Сравнение

# Python
status = "Взрослый" if age >= 18 else "Ребенок"

# C++
// string status = (age >= 18) ? "Взрослый" : "Ребенок";

# Pascal
// if age >= 18 then
//   status := 'Взрослый'
// else
//   status := 'Ребенок';

Примеры

# Возврат максимального значения
max_val = a if a > b else b

# В lambda-функции
abs_value = lambda x: x if x >= 0 else -x

# В списковом включении
numbers = [1, -2, 3, -4, 5]
abs_numbers = [x if x >= 0 else -x for x in numbers]

3. Декораторы

Что это

Функции, которые модифицируют поведение других функций или методов.

Синтаксис

@декоратор
def функция():
    pass

Примеры

# Простой декоратор
def timer(func):
    import time
    def wrapper(*args, **kwargs):
        start = time.time()
        result = func(*args, **kwargs)
        end = time.time()
        print(f"{func.__name__} выполнена за {end-start:.4f} сек.")
        return result
    return wrapper

@timer
def long_operation():
    import time
    time.sleep(1)
    return "Готово"

# Декоратор с параметрами
def repeat(n):
    def decorator(func):
        def wrapper(*args, **kwargs):
            results = []
            for _ in range(n):
                results.append(func(*args, **kwargs))
            return results
        return wrapper
    return decorator

@repeat(3)
def say_hello():
    print("Привет!")
    return "ok"

Альтернативы в других языках

• В C++: шаблоны, макросы
• В Delphi: атрибуты, переопределение методов
• В Python декораторы — это "синтаксический сахар"

4. Срезы (slicing)

Что это

Элегантный способ получения подпоследовательностей.

Синтаксис

последовательность[начало:конец:шаг]

Сравнение

# Python
text = "Hello, World!"
part = text[7:12]  # "World"

# C++ (более многословно)
// string text = "Hello, World!";
// string part = text.substr(7, 5);

Примеры

# Получение части списка
numbers = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
first_half = numbers[:5]      # [0, 1, 2, 3, 4]
second_half = numbers[5:]     # [5, 6, 7, 8, 9]
every_second = numbers[::2]   # [0, 2, 4, 6, 8]
reversed_list = numbers[::-1] # [9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0]

# Изменение части списка
numbers[2:5] = [20, 30, 40]
print(numbers)  # [0, 1, 20, 30, 40, 5, 6, 7, 8, 9]

# Для строк
text = "Python"
print(text[::-1])  # "nohtyP"

5. Else для циклов

Что это

Блок else в цикле выполняется, если цикл завершился нормально (без break).

Синтаксис

for элемент in последовательность:
    # тело цикла
else:
    # выполняется если не было break

while условие:
    # тело цикла
else:
    # выполняется если не было break

Примеры

# Поиск простого числа
def is_prime(n):
    if n < 2:
        return False
    for i in range(2, int(n**0.5) + 1):
        if n % i == 0:
            print(f"{n} делится на {i}")
            break
    else:
        print(f"{n} — простое число")
        return True
    return False

# Проверка всех элементов
items = [1, 2, 3, 4, 5]
for item in items:
    if item < 0:
        print("Найден отрицательный элемент")
        break
else:
    print("Все элементы неотрицательные")

Аналоги в других языках

В большинстве языков такая конструкция отсутствует, приходится использовать флаги:

# Без else (как в C++/Pascal)
found_negative = False
for item in items:
    if item < 0:
        found_negative = True
        break
if not found_negative:
    print("Все элементы неотрицательные")

6. Контекстные менеджеры (with)

Что это

Конструкция для управления ресурсами (файлы, соединения и т.д.)

Синтаксис

with выражение as переменная:
    # работа с ресурсом
# ресурс автоматически освобождается

Сравнение

# Python
with open("file.txt", "r") as f:
    content = f.read()
# файл автоматически закрывается

# C++
// ifstream f("file.txt");
// string content;
// getline(f, content, '\0');
// f.close();  // нужно не забыть!

# Pascal
// var
//   f: TextFile;
//   content: string;
// begin
//   AssignFile(f, 'file.txt');
//   Reset(f);
//   Read(f, content);
//   CloseFile(f);  // нужно не забыть!
// end;

Создание своих контекстных менеджеров

from contextlib import contextmanager

@contextmanager
def timer_context(name):
    import time
    start = time.time()
    yield
    print(f"{name}: {time.time() - start:.4f} сек.")

with timer_context("Операция"):
    import time
    time.sleep(1)

7. Генераторы и yield

Что это

Функции, которые возвращают итератор и могут приостанавливать выполнение.

Примеры

# Генератор чисел Фибоначчи
def fibonacci(limit):
    a, b = 0, 1
    while a < limit:
        yield a
        a, b = b, a + b

for num in fibonacci(100):
    print(num, end=" ")
# 0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89

# Генераторное выражение (аналог спискового включения)
squares = (x**2 for x in range(10))
print(sum(squares))  # 285

8. Распаковка (unpacking)

Что это

Автоматическое распределение элементов последовательности по переменным.

Примеры

# Простая распаковка
a, b, c = [1, 2, 3]
print(a, b, c)  # 1 2 3

# Распаковка с "*"
first, *middle, last = [1, 2, 3, 4, 5]
print(first)   # 1
print(middle)  # [2, 3, 4]
print(last)    # 5

# Обмен значений без временной переменной
a, b = 10, 20
a, b = b, a
print(a, b)  # 20 10

# Распаковка в аргументы функции
def func(a, b, c):
    return a + b + c

numbers = [1, 2, 3]
print(func(*numbers))  # 6

kwargs = {"a": 1, "b": 2, "c": 3}
print(func(**kwargs))  # 6

9. Списковые, словарные и множественные включения

Что это

Краткий синтаксис создания коллекций.

Примеры

# Списковое включение (list comprehension)
squares = [x**2 for x in range(10)]
even_squares = [x**2 for x in range(10) if x % 2 == 0]

# Словарное включение (dict comprehension)
square_dict = {x: x**2 for x in range(5)}
# {0: 0, 1: 1, 2: 4, 3: 9, 4: 16}

# Множественное включение (set comprehension)
unique_chars = {char for char in "hello world" if char != " "}
# {'h', 'e', 'l', 'o', 'w', 'r', 'd'}

# Вложенные включения
matrix = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
flattened = [num for row in matrix for num in row]
# [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

Сравнение с традиционным подходом

# Традиционный способ (как в C++/Pascal)
squares = []
for x in range(10):
    squares.append(x**2)

# Python-стиль
squares = [x**2 for x in range(10)]

10. Множественные сравнения

Что это

Цепочки сравнений в естественной математической форме.

Примеры

# Python позволяет
if 0 <= x < 10:
    print("x в диапазоне [0, 10)")

# Вместо
if x >= 0 and x < 10:
    print("x в диапазоне [0, 10)")

# Можно делать сложные цепочки
if a == b == c:
    print("Все переменные равны")

if a < b < c < d:
    print("Последовательность строго возрастает")

Практические рекомендации

1. Используйте Python-идиомы вместо шаблонов из других языков

   • Вместо for (int i = 0; i < n; i++) → for item in collection
   • Вместо индексов → прямое обращение к элементам

2. Предпочитайте comprehensions циклам

   • Они быстрее и читабельнее

3. Используйте контекстные менеджеры

   • Гарантируют освобождение ресурсов

4. Не злоупотребляйте лямбда-функциями

   • Для сложной логики лучше определить обычную функцию

5. Помните о блоке else в циклах

   • Упрощает проверку "не найден" в циклах поиска

6. Освойте распаковку

   • Делает код чище и устраняет временные переменные

Заключение

Эти конструкции делают Python выразительным и эффективным языком. Переход с C++/Pascal/Delphi требует смены парадигмы: от явного управления памятью и низкоуровневых конструкций к высокоуровневым абстракциям и "питоническому" стилю кодирования.

Главный принцип: "Простое лучше сложного, а читаемое лучше нечитаемого" (The Zen of Python).