Task handler raised error valueerror not enough values to unpack expected 3 got 0

Checklist system info software -> celery:4.1.0 (latentcall) kombu:4.1.0 py:3.6.2 billiard:3.5.0.3 py-amqp:2.2.1 platform -> system:Windows arch:32bit, WindowsPE imp:CPython loader -> celer...

Checklist

system info

software -> celery:4.1.0 (latentcall) kombu:4.1.0 py:3.6.2
billiard:3.5.0.3 py-amqp:2.2.1
platform -> system:Windows arch:32bit, WindowsPE imp:CPython
loader -> celery.loaders.app.AppLoader
settings -> transport:pyamqp results:redis
broker_url: ‘amqp://guest:@..*.:5672//’
result_backend: ‘redis://:
@.../0′ I try sqlite and remove backend too, but not working

  • I have included the output of celery -A proj report in the issue.
    (if you are not able to do this, then at least specify the Celery
    version affected).
  • I have verified that the issue exists against the master branch of Celery.

Steps to reproduce

I follow the tutorial which on official website to run task.py in my win10,
but get error

Expected behavior

print success

Actual behavior

I name the file tasks.py to mytask.pl, so I try to run in

celery -A mytask worker -l info

It connecting OK.

BUT when I try to run the test add.delay(2,2) example , I get the error below:

[2017-08-02 19:59:04,777: ERROR/MainProcess] Task handler raised error: ValueError(‘not enough values to unpack (expected 3, got 0)’,)
Traceback (most recent call last):
File «d:pythonpython36-32libsite-packagesbilliardpool.py», line 358, in workloop
result = (True, prepare_result(fun(*args, **kwargs)))
File «d:pythonpython36-32libsite-packagesceleryapptrace.py», line 525, in _fast_trace_task
tasks, accept, hostname = _loc
ValueError: not enough values to unpack (expected 3, got 0)
[2017-08-02 20:04:30,870: INFO/MainProcess] Received task: mytask.hello[ec84d3ba-98ac-44bc-be5e-09190c2712e0]
[2017-08-02 20:04:30,873: ERROR/MainProcess] Task handler raised error: ValueError(‘not enough values to unpack (expected 3, got 0)’,)
Traceback (most recent call last):
File «d:pythonpython36-32libsite-packagesbilliardpool.py», line 358, in workloop
result = (True, prepare_result(fun(*args, **kwargs)))
File «d:pythonpython36-32libsite-packagesceleryapptrace.py», line 525, in _fast_trace_task
tasks, accept, hostname = _loc
ValueError: not enough values to unpack (expected 3, got 0)

My Solution

Try to uninstall celery 4.1.0 and replace to 3.1.24

pip uninstall celery
pip install celery==3.1.24

Than It Work Fine For Me ! Everything is OK! I think this information is useful to you

This version report:

software -> celery:3.1.24 (Cipater) kombu:3.0.37 py:3.6.2
billiard:3.3.0.23 py-amqp:1.4.9
platform -> system:Windows (Win10) arch:32bit, WindowsPE imp:CPython
loader -> celery.loaders.app.AppLoader
settings -> transport:pyamqp results:redis://:**@****/0

Why 3.1.24 ?

It’s my guess , Just looking for a lower version than 4

Task handler raised error: ValueError(‘not enough values to unp…


Python version 3.7.2

Celery — Distributed task queues

Celery is a simple, flexible and reliable distributed system that processes large amounts of messages and provides the necessary tools to maintain such a system. It is a task queue that focuses on real-time processing and also supports task scheduling.

Usage scenario: A user initiates a request and waits for a response to return. In some views, users may have to wait for a long time to execute a time-consuming program, resulting in poor user experience, such as sending emails and mobile verification codes. With celery, the situation is different. Solution: Put time-consuming procedures into celery to execute.

  • Please click on the celery official website
  • Click to view celery Chinese file

Celery nouns:

  • Task: is a Python function.
  • Queue: Adds tasks to be executed to a queue.
  • Worker: Performs tasks in a queue in a new process.
  • Broker: Responsible for scheduling, redis needs to be deployed in advance.

The installation package:

Pip3 install -celery pip3 install django- Celery == Celery"celery[librabbitmq,redis,auth,msgpack]"
Copy the code

Version celery 4.3.0

The sample

1) Create view sayHello in assetinfo/views.py.

import time
...
def sayhello(request):
    print('hello ... ')
    time.sleep(2)
    print('world ... ')
    return HttpResponse("hello world")
Copy the code

2) Configure it in assetinfo/urls.py.

urlpatterns = [
    # ex:/assetinfo/sayhello
    path('sayhello', views.sayhello, name='sayhello'),]Copy the code

3) Start the server and enter the following url in the browser:

http://127.0.0.1:8000/assetinfo/sayhello

4) The browser took 2 seconds to complete the access because the view was set to sleep 2 seconds.

5) Install in project /settings.py.

INSTALLED_APPS = (
  ...
  'djcelery',}Copy the code

6) Create a celery_tasks package file to store the tasks.py task scripts

7) Create the tasks.py file in the celery_tasks directory.

from celery import Celery
import time

Create an instance object of Celery class
app = Celery('celery_tasks.tasks', broker='redis: / / 127.0.0.1:6379/8')

@app.task
def async_sayhello():
    print('hello ... ')
    time.sleep(2)
    print('world ... ')
Copy the code

8) Open the assetinfo/views.py file and modify the sayHello view as follows:

from celery_tasks.tasks import async_sayhello

def sayhello(request):
    # print('hello ... ')
    # time.sleep(2)
    # print('world ... ')
    async_sayhello.delay()
    return HttpResponse("hello world")
Copy the code

Data table needed to perform celery generation.

python3 manage.py migrate
Copy the code

The following table is generated:

10) Start Redis, if already started, do not need to start.

[[email protected] ~]# ps -ef | grep redisroot 3694 3462 0 00:41 pts/4 00:00:00 grep --color=auto redis root 31054 1 0 Jun27 ? 01:12:52./redis-server 127.0.0.1:6379 [[email protected] ~]# redis-cli 127.0.0.1:6379 Copy the code

11) Start the worker. celery -A celery_tasks.tasks worker —loglevel=info

Celery = ‘celery’

http://127.0.0.1:8000/assetinfo/sayhello

Check error as follows:

[2019-08-01 00:16:03,062: ERROR/MainProcess] Task handler raised error: ValueError('not enough values to unpack (expected 3, got 0)')
Traceback (most recent call last):
  File "g:python3python371libsite-packagesbilliardpool.py", line 358, in workloop
    result = (True, prepare_result(fun(*args, **kwargs)))
  File "g:python3python371libsite-packagesceleryapptrace.py", line 544, in _fast_trace_task
    tasks, accept, hostname = _loc
ValueError: not enough values to unpack (expected 3, got 0)
Copy the code

After looking up the information it was found that there was an issue with the high version of celery running in Win10.

13) Resolve the error

Solution:

Unable to Run Tasks under Windows

Win10: celery4. X: celery4. X: celery4.

Start by installing an Eventlet

pip3 install eventlet
Copy the code

Then add a parameter to start the worker as follows:

celery -A mymodule worker -l info -P eventlet
Copy the code

Officially implemented as follows:

(venv) F:pythonProjectdjango-praticecelery -A celery_tasks.tasks worker -lInfo - P eventlet -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- celery @ USC2VG2F9NPB650 v4.3.0 (rhubarb) - * * * * -- -- -- -- -- -- -- -- - * * * * * Windows 2019-08-01-10-10.0.17763 - SP0 00:22:21 - * - * * * * * * -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- (config) * * -- -- -- -- -- -- -- -- -- -.  app: Celery_tasks. Tasks: 0 x1e4a24170f0 - * * -- -- -- -- -- -- -- -- -- -  transport: redis: / / 127.0.0.1:6379/8 - * * -- -- -- -- -- -- -- -- -- -  the results: disabled:// - *** --- * --- . concurrency: 12 (eventlet) -- ******* ---- . task events: OFF (enable -E to monitor tasks inthis worker) --- ***** ----- -------------- [queues] . celery exchange=celery(direct) key=celery [tasks] . Celery_tasks. Tasks. Async_sayhello [00:22:21 2019-08-01, 629: INFO/MainProcess] Connected to Redis ://127.0.0.1:6379/8 [2019-08-01 00:22:21,700: INFO/MainProcess] Mingle: searchingforNeighbors [2019-08-01 00:22:22,913: INFO/MainProcess] Mingle: All alone with Neighbors [2019-08-01 00:22:22, 012] INFO/MainProcess] [email protected] ready. [2019-08-01 00:22:23,045: INFO/MainProcess] Connected to redis: / / 127.0.0.1:6379/8.Copy the code

Once again, visit http://127.0.0.1:8000/assetinfo/sayhello

The following information is displayed:

  1. What Is a ValueError in Python
  2. Fix ValueError: not enough values to unpack in Python Dictionaries
  3. Fix ValueError: not enough values to unpack in Python

ValueError: Not Enough Values to Unpack in Python

It is a common error when you are freshly getting your hands dirty with Python programming, or sometimes it could be a type error that you provide more values but fewer variables (containers) to catch those values. Or when you try to iterate over a dictionary’s values or keys but try to access both simultaneously.

This article will look at each scenario in detail along with examples but before that, let’s understand what a ValueError is in Python.

What Is a ValueError in Python

A ValueError is a common exception in Python that occurs when the number of values doesn’t match the number of variables either taking input, direct assignment or through an array or accessing restricted values. To understand the ValueError, let’s take an example.

# this input statement expects three values as input
x,y,z = input("Enter values for x, y and z: ").split(",")

Output:

Enter values for x, y and z: 1,2
ValueError: not enough values to unpack (expected 3, got 2)

In the above example, we have three variables x,y,z to catch the input values, but we provide two input values to demonstrate the ValueError.

Now the input statement has three values, and since the user input values do not meet the expected condition, it throws the ValueError: not enough values to unpack (expected 3, got 2).

The error itself is self-explanatory; it tells us that the expected number of values is three, but you have provided 2.

A few other common causes of ValueError could be the following.

a,b,c = 3, 5      #ValueError: not enough values to unpack (expected 3, got 2)
a,b,c = 2  		  #ValueError: not enough values to unpack (expected 3, got 1)
a,b,d,e = [1,2,3] #ValueError: not enough values to unpack (expected 4, got 3)

Fix ValueError: not enough values to unpack in Python Dictionaries

In Python, a dictionary is another data structure whose elements are in key-value pairs, every key should have a corresponding value against the key, and you can access the values with their keys.

Syntax of a dictionary in Python:

student = {
    "name"    : "Zeeshan Afridi",
    "degree"  : "BSSE",
    "section" : "A"
}

This is the general structure of a dictionary; the values of the left are keys, whereas the others are values of the keys.

We have specified functions for Python, dictionaries like keys(), values(), items(), etc. But these are the most common and useful functions to loop through a dictionary.

print("Keys of Student dictionary: ", student.keys())
print("Values of Student dictionary: ", student.values())
print("Items of Student dictionary: ", student.items())

Output:

Keys of Student dictionary:  dict_keys(['name', 'degree', 'section'])
Values of Student dictionary:  dict_values(['Zeeshan Afridi', 'BSSE', 'A'])
Items of Student dictionary:  dict_items([('name', 'Zeeshan Afridi'), ('degree', 'BSSE'), ('section', 'A')])

Let’s see why the ValueError: not enough values to unpack occurs in Python dictionaries.

student = {
    #Keys     :  Values
    "name"    : "Zeeshan Afridi",
    "degree"  : "BSSE",
    "section" : "A"
}

#iterate user dictionary
for k,v,l in student.items(): # This statement throws an error
    print("Key:", k)
    print("Value:", str(v))

Output:

ValueError: not enough values to unpack (expected 3, got 2)

As you can see, the above code has thrown an error because the .items() functions expect two variables to catch the keys and values of the student dictionary, but we have provided three variables k,v,l.

So there isn’t any space for l in the student dictionary, and it throws the ValueError: not enough values to unpack (expected 3, got 2).

To fix this, you need to fix the variables of the dictionary.

for k,v in student.items()

This is the correct statement to iterate over a dictionary in Python.

Fix ValueError: not enough values to unpack in Python

To avoid such exceptions in Python, you should provide the expected number of values to the variables and display useful messages to guide yours during entering data into forms or any text fields.

In addition to that, you can use try-catch blocks to capture such errors before crashing your programs.

Let’s understand how to fix the ValueError: not enough values to unpack in Python.

# User message --> Enter three numbers to multiply  ::
x,y,z = input("Enter three numbers to multiply  ::  ").split(",")

# type casting x,y, and z
x = int(x)
y = int(y)
z = int(z)

prod = (x*y*z)

print("The product of x,y and z is  :: ",prod)

Output:

Enter three numbers to multiply  ::  2,2,2
The product of x,y and z is  ::  8

Here in this example, the input statement expects three inputs, and we have provided the expected number of inputs, so it didn’t throw any ValueError.

Восстановление сцены
Локальная среда выглядит следующим образом:

Windows 10
Python 3.5.2
Celery 4.1.0
Я последовал демонстрации китайского документа, переведенного этим предшественником.

Код tasks.py:

from celery import Celery

app = Celery('tasks', broker='redis://:[email protected]:6379/0')
@app.task
def add(x, y):
    return x + y

 Казнить работника

celery -A tasks worker --loglevel=info

Вывод:

 -------------- [email protected] v4.1.0 (latentcall)
---- **** -----
--- * ***  * -- Windows-10-10.0.14393-SP0 2018-01-12 19:01:39
-- * - **** ---
- ** ---------- [config]
- ** ---------- .> app:         tasks:0x157fd248550
- ** ---------- .> transport:   redis://:**@114.67.225.0:6379/0
- ** ---------- .> results:     disabled://
- *** --- * --- .> concurrency: 4 (prefork)
-- ******* ---- .> task events: OFF (enable -E to monitor tasks in this worker)
--- ***** -----
 -------------- [queues]
                .> celery           exchange=celery(direct) key=celery
[tasks]
  . tasks.add

[2018-01-12 19:01:40,029: INFO/MainProcess] Connected to redis://:**@114.67.225.0:6379/0
[2018-01-12 19:01:40,130: INFO/MainProcess] mingle: searching for neighbors
[2018-01-12 19:01:40,550: INFO/SpawnPoolWorker-1] child process 9048 calling self.run()
[2018-01-12 19:01:40,557: INFO/SpawnPoolWorker-2] child process 9028 calling self.run()
[2018-01-12 19:01:40,578: INFO/SpawnPoolWorker-3] child process 13064 calling self.run()
[2018-01-12 19:01:40,611: INFO/SpawnPoolWorker-4] child process 9856 calling self.run()
[2018-01-12 19:01:41,693: INFO/MainProcess] mingle: all alone
[2018-01-12 19:01:42,212: INFO/MainProcess] [email protected] ready.

Вызовите код задачи manager.py:

from tasks import add

add.delay(4, 4)

выполненный 

python manager.py

 Затем в рабочем сообщается ошибка:

[2018-01-12 19:08:15,545: INFO/MainProcess] Received task: tasks.add[5d387722-5389-441b-9b01-a619b93b4702]
[2018-01-12 19:08:15,550: ERROR/MainProcess] Task handler raised error: ValueError('not enough values to unpack (expected 3, got 0)',)
Traceback (most recent call last):
  File "d:programmingsoftwarepython35libsite-packagesbilliardpool.py", line 358, in workloop
    result = (True, prepare_result(fun(*args, **kwargs)))
  File "d:programmingsoftwarepython35libsite-packagesceleryapptrace.py", line 525, in _fast_trace_task
    tasks, accept, hostname = _loc
ValueError: not enough values to unpack (expected 3, got 0)

решить:
Исходная страница: невозможно запускать задачи под Windows

Глядя на описание других, вероятно, означает, что эта проблема возникнет при запуске celery4.x на win10. Решение заключается в следующем, принцип неизвестен:

Сначала установите одинeventlet

pip install eventlet

Затем добавьте параметр при запуске работника следующим образом:

celery -A <mymodule> worker -l info -P eventlet

Тогда вы можете назвать это как обычно.

бегать

python manage.py

Выход в рабочий:

[2018-01-12 19:35:33,640: INFO/MainProcess] Received task: tasks.add[3f9b5255-60a2-4a08-96b6-38f5fbc31543]
[2018-01-12 19:35:33,640: INFO/MainProcess] Task tasks.add[3f9b5255-60a2-4a08-96b6-

Автор: Конг Тяньи
Источник: CSDN
Оригинал:https://blog.csdn.net/qq_30242609/article/details/79047660
Заявление об авторском праве: эта статья является оригинальной статьей блоггера, при перепечатке прикрепите ссылку на пост в блоге!

Unpacking syntax lets you separate the values from iterable objects. If you try to unpack more values than the total that exist in an iterable object, you’ll encounter the “ValueError: not enough values to unpack” error.

This guide discusses what this error means and why you may see it in your code. We’ll walk through an example of this error in action so you can see how it works.

Get offers and scholarships from top coding schools illustration

Find Your Bootcamp Match

  • Career Karma matches you with top tech bootcamps
  • Access exclusive scholarships and prep courses

Select your interest

First name

Last name

Email

Phone number

By continuing you agree to our Terms of Service and Privacy Policy, and you consent to receive offers and opportunities from Career Karma by telephone, text message, and email.

ValueError: not enough values to unpack

Iterable objects like lists can be “unpacked”. This lets you assign the values from an iterable object into multiple variables.

Unpacking is common when you want to retrieve multiple values from the response of a function call, when you want to split a list into two or more variables depending on the position of the items in the list, or when you want to iterate over a dictionary using the items() method.

Consider the following example:

name, address = ["John Doe", "123 Main Street"]

This code unpacks the values from our list into two variables: name and address. The variable “name” will be given the value “John Doe” and the variable address will be assigned the value “123 Main Street”.

You have to unpack every item in an iterable if you use unpacking. You cannot unpack fewer or more values than exist in an iterable. This is because Python would not know which values should be assigned to which variables.

An Example Scenario

We’re going to write a program that calculates the total sales of a product at a cheese store on a given day. To start, we’re going to ask the user to insert two pieces of information: the name of a cheese and a list of all the sales that have been made.

We can do this using an input() statement:

name = input("Enter the name of a cheese: ")
sales = input("Enter a comma-separated list of all purchases made of this cheese: ")

Our “sales” variable expects the user to insert a list of sales. Each value should be separated using a comma.

Next, define a function that calculates the total of all the sales made for a particular cheese. This function will also designate a cheese as a “top seller” if more than $50 has been sold in the last day.

def calculate_total_sales(sales):
	    split_sales = [float(x) for x in sales.split(",")]
	    total_sales = sum(split_sales)
	    if total_sales > 50.00:
		         top_seller = True
	    else:
	  	         top_seller = False

	    return [total_sales]

The split() method turns the values the user gives us into a list. We use a list comprehension to turn each value from our string into a float and put that number in a list.

We use the sum() method to calculate the total value of all the purchases for a given cheese based on the list that the split() method returns. We then use an if statement to determine whether a cheese is a top seller.

Our method returns an iterable with one item: the total sales made. We return an iterable so we can unpack it later in our program. Next, call our function:

total_sales, top_seller = calculate_total_sales(sales)

Our function accepts one parameter: the list of purchases. We unpack the result of our function into two parts: total_sales and top_seller.

Finally, print out the values that our function calculates:

print("Total Sales: $" + str(round(total_sales, 2))
print("Top Seller: " + str(top_seller))

We convert our variables to strings so we can concatenate them to our labels. We round the value of “total_sales” to two decimal places using the round() method. Let’s run our program and see if it works:

Enter the name of a cheese: Edam
Enter a comma-separated list of all purchases made of this cheese: 2.20, 2.90, 3.30
Traceback (most recent call last):
  File "main.py", line 15, in <module>
	total_sales, top_seller = calculate_total_sales(sales)
ValueError: not enough values to unpack (expected 2, got 1)

Our program fails to execute.

The Solution

The calculate_total_sales() function only returns one value: the total value of all the sales made of a particular cheese. However, we are trying to unpack two values from that function.

This causes an error because Python is expecting a second value to unpack. To solve this error, we have to return the “top_seller” value into our main program:

def calculate_total_sales(sales):
	    split_sales = [float(x) for x in sales.split(",")]
	    total_sales = sum(split_sales)
	    if total_sales > 50.00:
		         top_seller = True
	    else:
		         top_seller = False

	    return [total_sales, top_seller]

Our function now returns a list with two values: total_sales and top_seller. These two values can be unpacked by our program because they appear in a list. Let’s run our program and see if it works:

Enter the name of a cheese: Edam
Enter a comma-separated list of all purchases made of this cheese: 2.20, 2.90, 3.30
Total Sales: $8.4
Top Seller: False

Our program now successfully displays the total sales of a cheese and whether that cheese is a top seller to the console.

Conclusion

The “ValueError: not enough values to unpack” error is raised when you try to unpack more values from an iterable object than those that exist. To fix this error, make sure the number of values you unpack from an iterable is equal to the number of values in that iterable.

Now you have the knowledge you need to fix this common Python error like an expert!

eugeny1984

3 / 3 / 0

Регистрация: 10.04.2015

Сообщений: 185

1

24.02.2021, 16:11. Показов 7670. Ответов 10

Метки valueerror: (Все метки)


Добрый день, друзья! Подскажите, пожалуйста, может, кто знает, программа выдает ошибку. ValueError: not enough values to unpack (expected 2, got 0) по шестой строке. Не знаю, даже как исправить, мне надо из файла считывать построчно 2 числа и в интовский тип переводить?

Python
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
a = [ 0,1]
f = open ('27v02_B.txt')
dmin = 10000
count = 0
for s in f:
    a[0], a[1] = map(int, f.readline().split())
    a.sort()
    if a[1] - a[0]  < dmin and a[1]%33 != a[0] %33:
        dmin = a[1] - a[0]
        print(a)
    count +=a[1]
count -= dmin
print(count,dmin)
print(count % 33)

__________________
Помощь в написании контрольных, курсовых и дипломных работ, диссертаций здесь



0



Автоматизируй это!

Эксперт Python

6481 / 4174 / 1140

Регистрация: 30.03.2015

Сообщений: 12,325

Записей в блоге: 29

24.02.2021, 16:19

2

Цитата
Сообщение от eugeny1984
Посмотреть сообщение

ValueError: not enough values to unpack (expected 2, got 0)

все вроде ясно) пустых строк в файлике нет?
чтение написано не верно!

Цитата
Сообщение от eugeny1984
Посмотреть сообщение

for s in f:

тут ты уже получил строку s, с ней и работай, не надо ридлайнс
Файл почему не закрываешь?



0



Fudthhh

Модератор

Эксперт Python

2337 / 1401 / 476

Регистрация: 21.02.2017

Сообщений: 3,849

Записей в блоге: 1

24.02.2021, 16:33

3

Python
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
dmin, count = 10000, 0
with open("27v02_B.txt", "rt", encoding="utf-8") as file:
    for line in file:
        if line:
            a = sorted(map(int, line[:-1].split()))
            _dmin = a[1] - a[0]
            if _dmin < dmin and a[1] % 33 != a[0] % 33:
                dmin = _dmin
                print(a)
            count += a[1]
count -= dmin
print(count, dmin)
print(count % 33)



1



3 / 3 / 0

Регистрация: 10.04.2015

Сообщений: 185

24.02.2021, 16:35

 [ТС]

4

Welemir1, a[0], a[1] = map(int, f.split()) — если без ридлайн, то тоже ошибку выдает. AttributeError: ‘_io.TextIOWrapper’ object has no attribute ‘split’

a = [ 0,1]
f = open (’27v02_B.txt’)
dmin = 10000
count = 0
n = int (f.readline())
for s in f:
a[0], a[1] = map(int, f.split())
a.sort()
if a[1] — a[0] < dmin and a[1]%33 != a[0] %33:
dmin = a[1] — a[0]
print(a)
count +=a[1]
count -= dmin
print(count,dmin)
print(count % 33)
f.clouse()



0



Автоматизируй это!

Эксперт Python

6481 / 4174 / 1140

Регистрация: 30.03.2015

Сообщений: 12,325

Записей в блоге: 29

24.02.2021, 16:40

5

Цитата
Сообщение от eugeny1984
Посмотреть сообщение

если без ридлайн,

ты что частями прочел то, что я написал? попробуй еще раз

Цитата
Сообщение от Welemir1
Посмотреть сообщение

тут ты уже получил строку s,

с ней и работай

, не надо ридлайнс

ниже тебе пример показали даже



0



eugeny1984

3 / 3 / 0

Регистрация: 10.04.2015

Сообщений: 185

24.02.2021, 16:47

 [ТС]

6

Welemir1, вот переделал, но теперь ошибку выдает,

Python
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
f = open ('27v02_B.txt')
count = 0
dmin = 10000
for s in f:
    a = map(int, s.split())
    a.sort()
    if a[1] - a[0]  < dmin and a[1]%33 != a[0] %33:
        dmin = a[1] - a[0]
        print(a)
    count +=a[1]
count -= dmin
print(count,dmin)
print(count % 33)



0



Автоматизируй это!

Эксперт Python

6481 / 4174 / 1140

Регистрация: 30.03.2015

Сообщений: 12,325

Записей в блоге: 29

24.02.2021, 16:49

7

eugeny1984, код выкладывай в тегах PYTHON это же просто.
Какую конкретно ошибку пишет? Что ты почерпнул из примера выше, который для тебя написали?



0



3 / 3 / 0

Регистрация: 10.04.2015

Сообщений: 185

24.02.2021, 16:53

 [ТС]

8

Welemir1, AttributeError: ‘map’ object has no attribute ‘sort’ в 6-ой строке. Ответ задачи неверный,по тому коду ,что написали, я его не совсем понимаю.
f = open (’27v02_B.txt’)
count = 0
dmin = 10000
for s in f:
a = map(int, s.split())
a.sort()
if a[1] — a[0] < dmin and a[1]%33 != a[0] %33:
dmin = a[1] — a[0]
print(a)
count +=a[1]
count -= dmin
print(count,dmin)
print(count % 33)

Добавлено через 34 секунды
Welemir1, f = open (’27v02_B.txt’)
count = 0
dmin = 10000
for s in f:
a = map(int, s.split())
a.sort()
if a[1] — a[0] < dmin and a[1]%33 != a[0] %33:
dmin = a[1] — a[0]
print(a)
count +=a[1]
count -= dmin
print(count,dmin)
print(count % 33)

Добавлено через 22 секунды
Welemir1, а как в тегай пайтона, я не знаю, честно



0



Автоматизируй это!

Эксперт Python

6481 / 4174 / 1140

Регистрация: 30.03.2015

Сообщений: 12,325

Записей в блоге: 29

24.02.2021, 16:54

9

eugeny1984, так а куда твой список то делся, почему весь код так изменился? я уже не знаю что отвечать.

Цитата
Сообщение от eugeny1984
Посмотреть сообщение

a = [ 0,1]

вот это куда дел?

Цитата
Сообщение от eugeny1984
Посмотреть сообщение

a[0], a[1]

это почему пропало?



0



3 / 3 / 0

Регистрация: 10.04.2015

Сообщений: 185

24.02.2021, 16:57

 [ТС]

10

Welemir1, по последнему коду ,ответьте, пожалуйста, почему ошибка?



0



Автоматизируй это!

Эксперт Python

6481 / 4174 / 1140

Регистрация: 30.03.2015

Сообщений: 12,325

Записей в блоге: 29

24.02.2021, 17:23

11

eugeny1984, я написал почему — тебя просили только ридлайнс убрать, а ты еще и список убрал и получение элементов a[0], a[1]



0



IT_Exp

Эксперт

87844 / 49110 / 22898

Регистрация: 17.06.2006

Сообщений: 92,604

24.02.2021, 17:23

Помогаю со студенческими работами здесь

Too many values to unpack
m1, m2, m3, m4, m5 = 2.,2.,2.,2.,2.,2.

что не так?

ValueError: Field ‘receiver_id’ expected a number but got »
Здравствуйте. Пытаюсь создать функцию добавления нового поста на странице пользователя. Но при…

ValueError: Cannot serialize: <Publisher: Publisher object> There are some values Django cannot serialize into migration
Эта ошибка выводится при запуске команды makemigrations. Не понимаю, в чём причина. Вот мой класс…

Ошибка ValueError: ordinal must be >= 1
Ошибка ValueError: ordinal must be &gt;= 1 в строке pred.predicted_mean.plot(ax=ax, label=’One-step…

Ошибка ValueError в NumPy: shapes not aligned
Добрый день! Я хочу сделать алгоритм распознавания изображений помощью только numpy и PIL. При…

Ошибка: ValueError: invalid literal for int() with base 10
Всем привет!
Есть код:
while True:
message = &quot;Введите возраст &quot;
message += &quot;nИли ‘quit’…

Искать еще темы с ответами

Или воспользуйтесь поиском по форуму:

11

Введение Распаковка в Python относится к операции, которая состоит из присвоения итерации значений кортежу [/ lists-vs-tuples-in-python /] (или списку) переменных в одном операторе присваивания. В качестве дополнения можно использовать термин упаковка, когда мы собираем несколько значений в одной переменной с помощью итеративного оператора распаковки *. Исторически сложилось так, что разработчики Python обычно называли этот вид операции распаковкой кортежа. Однако, поскольку эта функция Python оказалась

Вступление

Распаковка в Python относится к операции, которая состоит из
присвоения итерации значений кортежу (или
list ) переменных в одном операторе присваивания. В качестве
дополнения можно использовать термин упаковка , когда мы собираем
несколько значений в одной переменной с помощью итеративного оператора
распаковки * .

Исторически сложилось так, что разработчики Python обычно называли этот
вид операции распаковкой кортежа . Однако, поскольку эта функция
Python оказалась весьма полезной и популярной, она была распространена
на все виды итераций. В наши дни более современным и точным термином
будет итеративная распаковка .

В этом руководстве мы узнаем, что такое итеративная распаковка и как мы
можем воспользоваться этой функцией Python, чтобы сделать наш код более
читабельным, поддерживаемым и питоническим.

Кроме того, мы также рассмотрим несколько практических примеров того,
как использовать функцию повторяющейся распаковки в контексте операций
присваивания, for циклов, определений функций и вызовов функций.

Упаковка и распаковка в Python

Python позволяет tuple (или list ) переменных слева от операции
присваивания. Каждая переменная в tuple может получать одно значение
(или несколько, если мы используем * ) из итерации в правой части
присваивания.

По историческим причинам разработчики Python называли это распаковкой
кортежей
. Однако, поскольку эта функция была обобщена для всех видов
итераций, более точным термином будет итеративная распаковка, и именно
так мы назовем ее в этом руководстве.

Операции распаковки были довольно популярны среди разработчиков Python,
потому что они могут сделать наш код более читаемым и элегантным.
Давайте подробнее рассмотрим распаковку в Python и посмотрим, как эта
функция может улучшить наш код.

Распаковка кортежей

В Python мы можем поместить tuple переменных слева от оператора
присваивания ( = ) и tuple значений справа. Значения справа будут
автоматически присвоены переменным слева в соответствии с их положением
в tuple . В Python это широко известно как распаковка кортежей.
Посмотрите следующий пример:

 >>> (a, b, c) = (1, 2, 3) 
 >>> a 
 1 
 >>> b 
 2 
 >>> c 
 3 

Когда мы помещаем кортежи по обе стороны от оператора присваивания,
происходит операция распаковки кортежа. Значения справа присваиваются
переменным слева в соответствии с их относительным положением в каждом
tuple . Как вы можете видеть в приведенном выше примере, a будет 1
, b будет 2 , а c будет 3 .

Чтобы создать tuple , нам не нужно использовать пару круглых скобок
() качестве разделителей. Это также работает при распаковке кортежей,
поэтому следующие синтаксисы эквивалентны:

 >>> (a, b, c) = 1, 2, 3 
 >>> a, b, c = (1, 2, 3) 
 >>> a, b, c = 1, 2, 3 

Поскольку все эти варианты являются допустимым синтаксисом Python, мы
можем использовать любой из них, в зависимости от ситуации. Возможно,
последний синтаксис чаще используется, когда дело доходит до распаковки
в Python.

Когда мы распаковываем значения в переменные с помощью распаковки
кортежа, количество переменных в левом tuple должно точно
соответствовать количеству значений в правом tuple . В противном
случае мы получим ValueError .

Например, в следующем коде мы используем две переменные слева и три
значения справа. Это вызовет ValueError сообщающую нам, что слишком
много значений для распаковки:

 >>> a, b = 1, 2, 3 
 Traceback (most recent call last): 
 ... 
 ValueError: too many values to unpack (expected 2) 

Примечание: Единственное исключение из этого — когда мы используем
* для упаковки нескольких значений в одну переменную, как мы увидим
позже.

С другой стороны, если мы используем больше переменных, чем значений, мы
получим ValueError но на этот раз сообщение говорит, что недостаточно
значений для распаковки:

 >>> a, b, c = 1, 2 
 Traceback (most recent call last): 
 ... 
 ValueError: not enough values to unpack (expected 3, got 2) 

Если мы используем другое количество переменных и значений в операции
распаковки кортежа, мы получим ValueError . Это потому, что Python
должен однозначно знать, какое значение входит в какую переменную, чтобы
он мог выполнять присвоение соответственно.

Распаковка итераций

Функция распаковки кортежей стала настолько популярной среди
разработчиков Python, что синтаксис был расширен для работы с любым
итеративным объектом. Единственное требование состоит в том, чтобы
итерация давала ровно один элемент для каждой переменной в принимающем
tuple (или list ).

Ознакомьтесь со следующими примерами того, как итеративная распаковка
работает в Python:

 >>> # Unpacking strings 
 >>> a, b, c = '123' 
 >>> a 
 '1' 
 >>> b 
 '2' 
 >>> c 
 '3' 
 >>> # Unpacking lists 
 >>> a, b, c = [1, 2, 3] 
 >>> a 
 1 
 >>> b 
 2 
 >>> c 
 3 
 >>> # Unpacking generators 
 >>> gen = (i ** 2 for i in range(3)) 
 >>> a, b, c = gen 
 >>> a 
 0 
 >>> b 
 1 
 >>> c 
 4 
 >>> # Unpacking dictionaries (keys, values, and items) 
 >>> my_dict = {'one': 1, 'two':2, 'three': 3} 
 >>> a, b, c = my_dict # Unpack keys 
 >>> a 
 'one' 
 >>> b 
 'two' 
 >>> c 
 'three' 
 >>> a, b, c = my_dict.values() # Unpack values 
 >>> a 
 1 
 >>> b 
 2 
 >>> c 
 3 
 >>> a, b, c = my_dict.items() # Unpacking key-value pairs 
 >>> a 
 ('one', 1) 
 >>> b 
 ('two', 2) 
 >>> c 
 ('three', 3) 

Когда дело доходит до распаковки в Python, мы можем использовать любую
итерацию справа от оператора присваивания. Левая часть может быть
заполнена tuple или list переменных. Посмотрите следующий пример, в
котором мы используем tuple в правой части оператора присваивания:

 >>> [a, b, c] = 1, 2, 3 
 >>> a 
 1 
 >>> b 
 2 
 >>> c 
 3 

Это работает точно так же, если мы используем итератор range()

 >>> x, y, z = range(3) 
 >>> x 
 0 
 >>> y 
 1 
 >>> z 
 2 

Несмотря на то, что это допустимый синтаксис Python, он обычно не
используется в реальном коде и может немного сбивать с толку начинающих
разработчиков Python.

Наконец, мы также можем использовать set объекты в
операциях распаковки. Однако, поскольку наборы представляют собой
неупорядоченную коллекцию, порядок назначений может быть в некотором
роде непоследовательным и может привести к незаметным ошибкам.
Посмотрите следующий пример:

 >>> a, b, c = {'a', 'b', 'c'} 
 >>> a 
 'c' 
 >>> b 
 'b' 
 >>> c 
 'a' 

Если мы используем наборы в операциях распаковки, то окончательный
порядок назначений может сильно отличаться от того, что мы хотим и
ожидаем. Поэтому лучше избегать использования наборов в операциях
распаковки, если порядок присваивания не важен для нашего кода.

Упаковка с оператором *

В этом контексте оператор * известен как оператор распаковки
кортежа (или итерируемого)
. Он расширяет функциональность распаковки,
чтобы мы могли собирать или упаковывать несколько значений в одну
переменную. В следующем примере мы упаковываем tuple значений в одну
переменную с помощью оператора *

 >>> *a, = 1, 2 
 >>> a 
 [1, 2] 

Чтобы этот код работал, левая часть присваивания должна быть tuple
(или list ). Вот почему мы используем конечную запятую. Этот tuple
может содержать столько переменных, сколько нам нужно. Однако он может
содержать только одно помеченное звездочкой выражение .

Мы можем сформировать начальное выражение, используя оператор распаковки
* вместе с действительным идентификатором Python, как *a в
приведенном выше коде. Остальные переменные в левом tuple называются
обязательными переменными, потому что они должны быть заполнены
конкретными значениями, иначе мы получим ошибку. Вот как это работает на
практике.

Упаковка конечных значений в b :

 >>> a, *b = 1, 2, 3 
 >>> a 
 1 
 >>> b 
 [2, 3] 

Упаковка начальных значений в : a

 >>> *a, b = 1, 2, 3 
 >>> a 
 [1, 2] 
 >>> b 
 3 

Упаковка одного значения в a потому что b и c являются
обязательными:

 >>> *a, b, c = 1, 2, 3 
 >>> a 
 [1] 
 >>> b 
 2 
 >>> c 
 3 

Не упаковывать значения в a ( a умолчанию — [] ), потому что b ,
c и d являются обязательными:

 >>> *a, b, c, d = 1, 2, 3 
 >>> a 
 [] 
 >>> b 
 1 
 >>> c 
 2 
 >>> d 
 3 

Отсутствует значение обязательной переменной ( e ), поэтому возникает
ошибка:

 >>> *a, b, c, d, e = 1, 2, 3 
 ... 
 ValueError: not enough values to unpack (expected at least 4, got 3) 

Упаковка значений в переменную с помощью * может быть удобной, когда
нам нужно собрать элементы генератора в одну переменную без
использования функции list() . В следующих примерах мы используем *
для упаковки элементов выражения
генератора и
объекта
диапазона в
отдельную переменную:

 >>> gen = (2 ** x for x in range(10)) 
 >>> gen 
 <generator object <genexpr> at 0x7f44613ebcf0> 
 >>> *g, = gen 
 >>> g 
 [1, 2, 4, 8, 16, 32, 64, 128, 256, 512] 
 >>> ran = range(10) 
 >>> *r, = ran 
 >>> r 
 [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] 

В этих примерах * оператор упаковывает элементы в gen , и ran во
g и r соответственно. Благодаря его синтаксису мы избегаем
необходимости вызывать list() для создания list значений из range
, выражения генератора или функции генератора.

Обратите внимание, что мы не можем использовать оператор распаковки *
, чтобы упаковать несколько значений в одну переменную, не добавляя
запятую в конце переменной в левой части присваивания. Итак, следующий
код работать не будет:

 >>> *r = range(10) 
 File "<input>", line 1 
 SyntaxError: starred assignment target must be in a list or tuple 

Если мы попытаемся использовать * для упаковки нескольких значений в
одну переменную, тогда нам потребуется использовать синтаксис tuple
Например, чтобы приведенный выше пример работал, нам просто нужно
добавить запятую после переменной r , как в *r, = range(10) .

Использование упаковки и распаковки на практике

Операции по упаковке и распаковке могут оказаться весьма полезными на
практике. Они могут сделать ваш код понятным, читаемым и питоническим.
Давайте рассмотрим некоторые распространенные варианты использования
упаковки и распаковки в Python.

Назначение параллельно

Один из наиболее распространенных вариантов использования распаковки в
Python — это то, что мы можем назвать параллельным присваиванием .
Параллельное присваивание позволяет вам присваивать значения в итерации
tuple (или list ) переменных в одном элегантном операторе.

Например, предположим, что у нас есть база данных о сотрудниках в нашей
компании, и нам нужно назначить каждый элемент в списке описательной
переменной. Если мы проигнорируем, как итеративная распаковка работает в
Python, мы можем написать такой код:

 >>> employee = ["John Doe", "40", "Software Engineer"] 
 >>> name = employee[0] 
 >>> age = employee[1] 
 >>> job = employee[2] 
 >>> name 
 'John Doe' 
 >>> age 
 '40' 
 >>> job 
 'Software Engineer' 

Несмотря на то, что этот код работает, обработка индекса может быть
неуклюжей, сложной для ввода и запутанной. Более чистое, более читаемое
и питоническое решение можно закодировать следующим образом:

 >>> name, age, job = ["John Doe", "40", "Software Engineer"] 
 >>> name 
 'John Doe' 
 >>> age 
 40 
 >>> job 
 'Software Engineer' 

Используя распаковку в Python, мы можем решить проблему из предыдущего
примера с помощью одного простого и элегантного оператора. Это крошечное
изменение сделало бы наш код более легким для чтения и понимания для
начинающих разработчиков.

Обмен значениями между переменными

Еще одно элегантное применение распаковки в Python — это обмен
значениями между переменными без использования временной или
вспомогательной переменной. Например, предположим, что нам нужно
поменять местами значения двух переменных a и b . Для этого мы можем
придерживаться традиционного решения и использовать временную переменную
для хранения значения, которое будет заменено следующим образом:

 >>> a = 100 
 >>> b = 200 
 >>> temp = a 
 >>> a = b 
 >>> b = temp 
 >>> a 
 200 
 >>> b 
 100 

Эта процедура состоит из трех шагов и новой временной переменной. Если
мы используем распаковку в Python, то мы можем добиться того же
результата за один краткий шаг:

 >>> a = 100 
 >>> b = 200 
 >>> a, b = b, a 
 >>> a 
 200 
 >>> b 
 100 

В заявлении a, b = b, a мы переназначаем a на b и b на a в
одной строке кода. Это намного удобнее и понятнее. Также обратите
внимание, что при использовании этого метода нет необходимости в новой
временной переменной.

Сбор нескольких значений с помощью *

Когда мы работаем с некоторыми алгоритмами, могут возникать ситуации, в
которых нам нужно разделить значения итерации или последовательности на
порции значений для дальнейшей обработки. В следующем примере показано,
как для этого использовать list и операции
нарезки
:

 >>> seq = [1, 2, 3, 4] 
 >>> first, body, last = seq[0], seq[1:3], seq[-1] 
 >>> first, body, last 
 (1, [2, 3], 4) 
 >>> first 
 1 
 >>> body 
 [2, 3] 
 >>> last 
 4 

Несмотря на то, что этот код работает так, как мы ожидаем, работа с
индексами и срезами может быть немного раздражающей, сложной для чтения
и запутанной для новичков. У него также есть недостаток, заключающийся в
том, что код становится жестким и трудным в поддержке. В этой ситуации
итеративный оператор распаковки * и его способность упаковывать
несколько значений в одну переменную могут быть отличным инструментом.
Посмотрите этот рефакторинг приведенного выше кода:

 >>> seq = [1, 2, 3, 4] 
 >>> first, *body, last = seq 
 >>> first, body, last 
 (1, [2, 3], 4) 
 >>> first 
 1 
 >>> body 
 [2, 3] 
 >>> last 
 4 

Здесь волшебство first, *body, last = seq Оператор итеративной
распаковки * собирает элементы в середине seq в body . Это делает
наш код более читабельным, поддерживаемым и гибким. Вы можете подумать,
а почему более гибкие? Что ж, предположим, что seq меняет свою длину в
дороге, и вам все еще нужно собрать средние элементы в body . В этом
случае, поскольку мы используем распаковку в Python, для работы нашего
кода никаких изменений не требуется. Посмотрите этот пример:

 >>> seq = [1, 2, 3, 4, 5, 6] 
 >>> first, *body, last = seq 
 >>> first, body, last 
 (1, [2, 3, 4, 5], 6) 

Если бы мы использовали нарезку последовательности вместо итеративной
распаковки в Python, тогда нам нужно было бы обновить наши индексы и
фрагменты, чтобы правильно улавливать новые значения.

Использование * для упаковки нескольких значений в одну переменную
может применяться в различных конфигурациях при условии, что Python
может однозначно определять, какой элемент (или элементы) назначить
каждой переменной. Взгляните на следующие примеры:

 >>> *head, a, b = range(5) 
 >>> head, a, b 
 ([0, 1, 2], 3, 4) 
 >>> a, *body, b = range(5) 
 >>> a, body, b 
 (0, [1, 2, 3], 4) 
 >>> a, b, *tail = range(5) 
 >>> a, b, tail 
 (0, 1, [2, 3, 4]) 

Мы можем переместить оператор * tuple (или list ) переменных,
чтобы собрать значения в соответствии с нашими потребностями.
Единственное условие — Python может определять, какой переменной
присвоить каждое значение.

Важно отметить, что мы не можем использовать более одного начального
выражения в присваивании. Если мы это сделаем, то получим SyntaxError
следующим образом:

 >>> *a, *b = range(5) 
 File "<input>", line 1 
 SyntaxError: two starred expressions in assignment 

Если мы используем два или более * в выражении присваивания, то мы
получим SyntaxError сообщающее нам, что найдено выражение, помеченное
двумя звездами. Это так, потому что Python не может однозначно
определить, какое значение (или значения) мы хотим присвоить каждой
переменной.

Удаление ненужных значений с помощью *

Другой распространенный вариант использования * — использовать его с
фиктивным именем переменной для удаления некоторых бесполезных или
ненужных значений. Посмотрите следующий пример:

 >>> a, b, *_ = 1, 2, 0, 0, 0, 0 
 >>> a 
 1 
 >>> b 
 2 
 >>> _ 
 [0, 0, 0, 0] 

В качестве более наглядного примера этого варианта использования
предположим, что мы разрабатываем сценарий, который должен определять
используемую версию Python. Для этого мы можем использовать атрибут
sys.version_info
. Этот атрибут возвращает кортеж , содержащий пять компонентов номера
версии: major , minor , micro , releaselevel и serial . Но нам
нужны только major , minor и micro чтобы наш скрипт работал, так
что мы можем отказаться от остальных. Вот пример:

 >>> import sys 
 >>> sys.version_info 
 sys.version_info(major=3, minor=8, micro=1, releaselevel='final', serial=0) 
 >>> mayor, minor, micro, *_ = sys.version_info 
 >>> mayor, minor, micro 
 (3, 8, 1) 

Теперь у нас есть три новые переменные с нужной нам информацией.
Остальная информация хранится в фиктивной переменной _ , которую наша
программа может игнорировать. Это может дать понять начинающим
разработчикам, что мы не хотим (или должны) использовать информацию,
хранящуюся в _ потому что этот символ не имеет очевидного значения.

Примечание. По умолчанию символ подчеркивания _ используется
интерпретатором Python для хранения результирующего значения операторов,
которые мы запускаем в интерактивном сеансе. Таким образом, в этом
контексте использование этого символа для идентификации фиктивных
переменных может быть неоднозначным.

Возврат кортежей в функциях

Функции Python могут возвращать несколько значений, разделенных
запятыми. Поскольку мы можем определять tuple без использования
круглых скобок, этот вид операции можно интерпретировать как возврат
tuple значений. Если мы кодируем функцию, которая возвращает несколько
значений, мы можем выполнять итерационные операции упаковки и распаковки
с возвращенными значениями.

Посмотрите следующий пример, в котором мы определяем функцию для
вычисления квадрата и куба заданного числа:

 >>> def powers(number): 
 ... return number, number ** 2, number ** 3 
 ... 
 >>> # Packing returned values in a tuple 
 >>> result = powers(2) 
 >>> result 
 (2, 4, 8) 
 >>> # Unpacking returned values to multiple variables 
 >>> number, square, cube = powers(2) 
 >>> number 
 2 
 >>> square 
 4 
 >>> cube 
 8 
 >>> *_, cube = powers(2) 
 >>> cube 
 8 

Если мы определим функцию, которая возвращает значения, разделенные
запятыми, то мы можем выполнить любую операцию упаковки или распаковки
этих значений.

Слияние итераций с оператором *

Еще один интересный вариант использования оператора распаковки * — это
возможность объединить несколько итераций в финальную
последовательность. Эта функция работает для списков, кортежей и
наборов. Взгляните на следующие примеры:

 >>> my_tuple = (1, 2, 3) 
 >>> (0, *my_tuple, 4) 
 (0, 1, 2, 3, 4) 
 >>> my_list = [1, 2, 3] 
 >>> [0, *my_list, 4] 
 [0, 1, 2, 3, 4] 
 >>> my_set = {1, 2, 3} 
 >>> {0, *my_set, 4} 
 {0, 1, 2, 3, 4} 
 >>> [*my_set, *my_list, *my_tuple, *range(1, 4)] 
 [1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 3] 
 >>> my_str = "123" 
 >>> [*my_set, *my_list, *my_tuple, *range(1, 4), *my_str] 
 [1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 3, '1', '2', '3'] 

Мы можем использовать итеративный оператор распаковки * при
определении последовательностей, чтобы распаковать элементы
подпоследовательности (или итерируемой) в конечную последовательность.
Это позволит нам создавать последовательности на лету из других
существующих последовательностей без вызова таких методов, как
append() , insert() и т. Д.

Последние два примера показывают, что это также более удобный и
эффективный способ объединения итераций. Вместо записи
list(my_set) + my_list + list(my_tuple) + list(range(1, 4)) + list(my_str)
мы просто пишем [*my_set, *my_list, *my_tuple, *range(1, 4), *my_str]
.

Распаковка словарей с помощью ** Оператора

В контексте распаковки в Python оператор ** называется оператором
распаковки
словаря
. Использование этого оператора было расширено в PEP
448 . Теперь мы можем
использовать его в вызовах функций, в интерпретациях и выражениях
генератора, а также в
отображениях
.

Базовый вариант использования оператора распаковки словарей — объединить
несколько словарей в один окончательный
словарь с одним выражением. Посмотрим, как это работает:

 >>> numbers = {"one": 1, "two": 2, "three": 3} 
 >>> letters = {"a": "A", "b": "B", "c": "C"} 
 >>> combination = {**numbers, **letters} 
 >>> combination 
 {'one': 1, 'two': 2, 'three': 3, 'a': 'A', 'b': 'B', 'c': 'C'} 

Если мы используем оператор распаковки словаря внутри отображения
словаря, мы можем распаковать словари и объединить их для создания
окончательного словаря, который включает пары ключ-значение исходных
словарей, как мы это сделали в приведенном выше коде.

Важно отметить, что если словари, которые мы пытаемся объединить, имеют
повторяющиеся или общие ключи, то значения самого правого словаря будут
иметь приоритет над значениями самого левого словаря. Вот пример:

 >>> letters = {"a": "A", "b": "B", "c": "C"} 
 >>> vowels = {"a": "a", "e": "e", "i": "i", "o": "o", "u": "u"} 
 >>> {**letters, **vowels} 
 {'a': 'a', 'b': 'B', 'c': 'C', 'e': 'e', 'i': 'i', 'o': 'o', 'u': 'u'} 

Поскольку a присутствует в обоих словарях, преобладающее значение
исходит от vowels , то есть самого правого словаря. Это происходит
потому, что Python начинает добавлять пары ключ-значение слева направо.
Если в процессе Python находит ключи, которые уже вышли, интерпретатор
обновляет эти ключи новым значением. Вот почему в приведенном выше
примере a

Распаковка в For-Loops

Мы также можем использовать итеративную распаковку в контексте циклов
for Когда мы запускаем for , цикл назначает один элемент своей
итерации целевой переменной на каждой итерации. Если присваиваемый
элемент является итерируемым, то мы можем использовать tuple целевых
переменных. Цикл распакует итерацию под рукой в tuple целевых
переменных.

В качестве примера предположим, что у нас есть файл, содержащий
следующие данные о продажах компании:

Продукт Цена Проданные единицы


Карандаш 0,25 1500
Ноутбук 1,30 550
Ластик 0,75 1000
… … …

Из этой таблицы мы можем построить list двухэлементных кортежей.
Каждый tuple будет содержать название продукта, цену и проданные
единицы. Имея эту информацию, мы хотим рассчитать доход от каждого
продукта. Для этого мы можем использовать такой цикл for

 >>> sales = [("Pencil", 0.22, 1500), ("Notebook", 1.30, 550), ("Eraser", 0.75, 1000)] 
 >>> for item in sales: 
 ... print(f"Income for {item[0]} is: {item[1] * item[2]}") 
 ... 
 Income for Pencil is: 330.0 
 Income for Notebook is: 715.0 
 Income for Eraser is: 750.0 

Этот код работает так, как ожидалось. Однако мы используем индексы,
чтобы получить доступ к отдельным элементам каждого tuple . Это может
быть трудно прочитать и понять начинающим разработчикам.

Давайте посмотрим на альтернативную реализацию с использованием
распаковки в Python:

 >>> for product, price, sold_units in sales: 
 ... print(f"Income for {product} is: {price * sold_units}") 
 ... 
 Income for Pencil is: 330.0 
 Income for Notebook is: 715.0 
 Income for Eraser is: 750.0 

Теперь мы используем итеративную распаковку в нашем цикле for Это
делает наш код более читабельным и поддерживаемым, поскольку мы
используем описательные имена для идентификации элементов каждого
tuple . Это крошечное изменение позволит новичку-разработчику быстро
понять логику кода.

Также можно использовать оператор * for чтобы упаковать несколько
элементов в одну целевую переменную:

 >>> for first, *rest in [(1, 2, 3), (4, 5, 6, 7)]: 
 ... print("First:", first) 
 ... print("Rest:", rest) 
 ... 
 First: 1 
 Rest: [2, 3] 
 First: 4 
 Rest: [5, 6, 7] 

В этом for цикла, мы ловим первый элемент каждой последовательности в
first . Затем оператор * list значений в своей целевой переменной
rest .

Наконец, структура целевых переменных должна соответствовать структуре
итерируемого. В противном случае мы получим ошибку. Взгляните на
следующий пример:

 >>> data = [((1, 2), 2), ((2, 3), 3)] 
 >>> for (a, b), c in data: 
 ... print(a, b, c) 
 ... 
 1 2 2 
 2 3 3 
 >>> for a, b, c in data: 
 ... print(a, b, c) 
 ... 
 Traceback (most recent call last): 
 ... 
 ValueError: not enough values to unpack (expected 3, got 2) 

В первом цикле структура целевых переменных (a, b), c согласуется со
структурой элементов в итерации ((1, 2), 2) . В этом случае цикл
работает должным образом. Напротив, второй цикл использует структуру
целевых переменных, которые не согласуются со структурой элементов в
итерируемом объекте, поэтому цикл завершается ошибкой и вызывает
ValueError .

Упаковка и распаковка в функциях

Мы также можем использовать функции упаковки и распаковки Python при
определении и вызове функций. Это довольно полезный и популярный вариант
упаковки и распаковки в Python.

В этом разделе мы рассмотрим основы использования упаковки и распаковки
в функциях Python либо в определении функции, либо в ее вызове.

Примечание. Для получения более глубокого и подробного материала по
этим темам ознакомьтесь с аргументами переменной длины в Python с
*args и
**kwargs
.

Определение функций с помощью * и **

Мы можем использовать * и ** в сигнатуре функций Python. Это
позволит нам вызывать функцию с переменным количеством позиционных
аргументов ( * ) или с переменным количеством аргументов ключевого
слова, или с обоими. Рассмотрим следующую функцию:

 >>> def func(required, *args, **kwargs): 
 ... print(required) 
 ... print(args) 
 ... print(kwargs) 
 ... 
 >>> func("Welcome to...", 1, 2, 3, site='StackAbuse.com') 
 Welcome to... 
 (1, 2, 3) 
 {'site': 'StackAbuse.com'} 

Для указанной выше функции требуется по крайней мере один аргумент с
именем required . Он также может принимать переменное количество
позиционных и ключевых аргументов. В этом случае * собирает или
упаковывает дополнительные позиционные аргументы в кортеж с именем
args а ** собирает или упаковывает дополнительные аргументы
ключевого слова в словарь с именем kwargs . Оба, args и kwargs ,
являются необязательными и автоматически устанавливаются по умолчанию в
() и {} соответственно.

Несмотря на то, что имена args и kwargs широко используются
сообществом Python, они не являются обязательными для работы этих
методов. Синтаксис просто требует * или ** за которым следует
действительный идентификатор. Итак, если вы можете дать этим аргументам
осмысленные имена, то сделайте это. Это, безусловно, улучшит читаемость
вашего кода.

Вызов функций с помощью * и **

При вызове функций мы также можем извлечь выгоду из использования * и
** для распаковки наборов аргументов в отдельные позиционные или
ключевые аргументы соответственно. Это противоположно использованию *
и ** в сигнатуре функции. В подписи операторы означают сбор или
упаковку
переменного количества аргументов в один идентификатор. В
вызове они означают распаковку итерации на несколько аргументов.

Вот простой пример того, как это работает:

 >>> def func(welcome, to, site): 
 ... print(welcome, to, site) 
 ... 
 >>> func(*["Welcome", "to"], **{"site": 'StackAbuse.com'}) 
 Welcome to StackAbuse.com 

Здесь * распаковывает последовательности вроде ["Welcome", "to"] в
позиционные аргументы. Аналогичным образом ** распаковывает словари в
аргументы, имена которых соответствуют ключам распакованного словаря.

Мы также можем комбинировать этот метод и метод, описанный в предыдущем
разделе, для написания довольно гибких функций. Вот пример:

 >>> def func(required, *args, **kwargs): 
 ... print(required) 
 ... print(args) 
 ... print(kwargs) 
 ... 
 >>> func("Welcome to...", *(1, 2, 3), **{"site": 'StackAbuse.com'}) 
 Welcome to... 
 (1, 2, 3) 
 {'site': 'StackAbuse.com'} 

Использование * и ** при определении и вызове функций Python
предоставит им дополнительные возможности и сделает их более гибкими и
мощными.

Заключение

Итеративная распаковка оказалась довольно полезной и популярной
функцией в Python. Эта функция позволяет нам распаковать итерацию на
несколько переменных. С другой стороны, упаковка состоит из захвата
нескольких значений в одну переменную с помощью оператора распаковки *
.

В этом руководстве мы узнали, как использовать итеративную распаковку в
Python для написания более читаемого, поддерживаемого и питонического
кода.

Обладая этими знаниями, теперь мы можем использовать итеративную
распаковку в Python для решения распространенных проблем, таких как
параллельное присваивание и обмен значениями между переменными. Мы также
можем использовать эту функцию , Python и в других структурах , как
for петель, вызовов функций и определений функций.

Понравилась статья? Поделить с друзьями:
  • Temperature error shutting down перевод
  • Task failed error reported was ссылка на объект не указывает на экземпляр объекта
  • Temperature error shutting down range rover
  • Task failed error cannot access vmx file of vm
  • Temperature error shutting down land rover