Este tutorial fornece informações breves sobre todas as palavras-chave usadas em Python.
Palavras-chave são as palavras reservadas em Python. Não podemos usar uma palavra-chave como nome de variável, nome de função ou qualquer outro identificador.
Aqui está uma lista de todas as palavras-chave na programação Python
Palavras-chave na linguagem de programação PythonFalso | aguardam | outro | importar | passar |
Nenhum | pausa | exceto | dentro | levantar |
Verdade | classe | finalmente | é | Retorna |
e | continuar | para | lambda | tentar |
Como | def | a partir de | não local | enquanto |
afirmar | del | global | não | com |
assíncrono | elif | E se | ou | Rendimento |
As palavras-chave acima podem ser alteradas em diferentes versões do Python. Alguns extras podem ser adicionados ou alguns podem ser removidos. Você sempre pode obter a lista de palavras-chave em sua versão atual digitando o seguinte no prompt.
>>> import keyword >>> print(keyword.kwlist) ('False', 'None', 'True', 'and', 'as', 'assert', 'async', 'await', 'break', 'class', 'continue', 'def', 'del', 'elif', 'else', 'except', 'finally', 'for', 'from', 'global', 'if', 'import', 'in', 'is', 'lambda', 'nonlocal', 'not', 'or', 'pass', 'raise', 'return', 'try', 'while', 'with', 'yield')
Descrição de palavras-chave em Python com exemplos
Verdadeiro falso
True
e False
são valores verdadeiros em Python. Eles são os resultados de operações de comparação ou operações lógicas (booleanas) em Python. Por exemplo:
>>> 1 == 1 True >>> 5> 3 True >>> True or False True >>> 10 >> 3> 7 False >>> True and False False
Aqui podemos ver que as três primeiras declarações são verdadeiras, então o interpretador retorna True
e retorna False
para as três declarações restantes. True
e False
em python é o mesmo que 1
e 0
. Isso pode ser justificado com o seguinte exemplo:
>>> True == 1 True >>> False == 0 True >>> True + True 2
Nenhum
None
é uma constante especial em Python que representa a ausência de um valor ou um valor nulo.
É um objeto de seu próprio tipo de dados, o NoneType
. Não podemos criar vários None
objetos, mas podemos atribuí-los a variáveis. Essas variáveis serão iguais umas às outras.
Devemos ter um cuidado especial que None
não implica False
, 0
ou qualquer lista vazia, dicionário, string etc. Por exemplo:
>>> None == 0 False >>> None == () False >>> None == False False >>> x = None >>> y = None >>> x == y True
As funções nulas que não retornam nada retornarão um None
objeto automaticamente. None
também é retornado por funções nas quais o fluxo do programa não encontra uma instrução de retorno. Por exemplo:
def a_void_function(): a = 1 b = 2 c = a + b x = a_void_function() print(x)
Resultado
Nenhum
Este programa tem uma função que não retorna um valor, embora faça algumas operações dentro dela. Então, quando imprimimos x, obtemos o None
que é retornado automaticamente (implicitamente). Da mesma forma, aqui está outro exemplo:
def improper_return_function(a): if (a % 2) == 0: return True x = improper_return_function(3) print(x)
Resultado
Nenhum
Embora esta função tenha uma return
declaração, ela não é alcançada em todos os casos. A função retornará True
apenas quando a entrada for par.
Se dermos à função um número ímpar, None
será retornado implicitamente.
e, ou, não
and
, or
, not
São os operadores lógicos em Python. and
resultará em True
apenas se ambos os operandos forem True
. A tabela de verdade para and
é fornecida abaixo:
and
Mesa da verdade para
UMA | B | A e B |
---|---|---|
Verdade | Verdade | Verdade |
Verdade | Falso | Falso |
Falso | Verdade | Falso |
Falso | Falso | Falso |
or
resultará em True
se algum dos operandos for True
. A tabela de verdade para or
é fornecida abaixo:
or
Mesa da verdade para
UMA | B | A ou B |
---|---|---|
Verdade | Verdade | Verdade |
Verdade | Falso | Verdade |
Falso | Verdade | Verdade |
Falso | Falso | Falso |
not
operador é usado para inverter o valor verdade. A tabela de verdade para not
é fornecida abaixo:
not
Verdade tabel para
UMA | não A |
---|---|
Verdade | Falso |
Falso | Verdade |
alguns exemplos de seu uso são fornecidos abaixo
>>> True and False False >>> True or False True >>> not False True
Como
as
é usado para criar um alias ao importar um módulo. Significa dar um nome diferente (definido pelo usuário) a um módulo durante a importação.
Por exemplo, Python possui um módulo padrão chamado math
. Suponha que desejamos calcular qual cosseno pi está usando um apelido. Podemos fazer da seguinte maneira, usando as
:
>>> import math as myAlias >>>myAlias.cos(myAlias.pi) -1.0
Aqui, importamos o math
módulo, dando-lhe o nome myAlias
. Agora podemos nos referir ao math
módulo com este nome. Usando esse nome, calculamos cos (pi) e obtivemos -1.0
a resposta.
afirmar
assert
é usado para fins de depuração.
Durante a programação, às vezes desejamos saber o estado interno ou verificar se nossas suposições são verdadeiras. assert
nos ajuda a fazer isso e encontrar bugs de forma mais conveniente. assert
é seguido por uma condição.
Se a condição for verdadeira, nada acontece. Mas se a condição for falsa, AssertionError
é gerado. Por exemplo:
>>> a = 4 >>> assert a >> assert a> 5 Traceback (most recent call last): File "", line 301, in runcode File "", line 1, in AssertionError
Para nosso melhor entendimento, também podemos fornecer uma mensagem a ser impressa com o AssertionError
.
>>> a = 4 >>> assert a> 5, "The value of a is too small" Traceback (most recent call last): File "", line 301, in runcode File "", line 1, in AssertionError: The value of a is too small
Neste ponto, podemos notar que,
assert condition, message
é equivalente a,
if not condition: raise AssertionError(message)
assíncrono, espera
As palavras async
- await
chave e são fornecidas pela asyncio
biblioteca em Python. Eles são usados para escrever código simultâneo em Python. Por exemplo,
import asyncio async def main(): print('Hello') await asyncio.sleep(1) print('world')
Para executar o programa, usamos
asyncio.run(main())
No programa acima, a async
palavra - chave especifica que a função será executada de forma assíncrona.
Aqui, o primeiro Hello é impresso. A await
palavra-chave faz o programa esperar 1 segundo. E então o mundo é impresso.
pausa, continua
break
e continue
são usados dentro for
e while
loops para alterar seu comportamento normal.
break
will end the smallest loop it is in and control flows to the statement immediately below the loop. continue
causes to end the current iteration of the loop, but not the whole loop.
This can be illustrated with the following two examples:
for i in range(1,11): if i == 5: break print(i)
Output
1 2 3 4
Here, the for
loop intends to print numbers from 1 to 10. But the if
condition is met when i is equal to 5 and we break from the loop. Thus, only the range 1 to 4 is printed.
for i in range(1,11): if i == 5: continue print(i)
Output
1 2 3 4 6 7 8 9 10
Here we use continue
for the same program. So, when the condition is met, that iteration is skipped. But we do not exit the loop. Hence, all the values except 5 are printed out.
Learn more about Python break and continue statement.
class
class
is used to define a new user-defined class in Python.
Class is a collection of related attributes and methods that try to represent a real-world situation. This idea of putting data and functions together in a class is central to the concept of object-oriented programming (OOP).
Classes can be defined anywhere in a program. But it is a good practice to define a single class in a module. Following is a sample usage:
class ExampleClass: def function1(parameters):… def function2(parameters):…
Learn more about Python Objects and Class.
def
def
is used to define a user-defined function.
Function is a block of related statements, which together does some specific task. It helps us organize code into manageable chunks and also to do some repetitive task.
The usage of def
is shown below:
def function_name(parameters):…
Learn more about Python functions.
del
del
is used to delete the reference to an object. Everything is object in Python. We can delete a variable reference using del
>>> a = b = 5 >>> del a >>> a Traceback (most recent call last): File "", line 301, in runcode File "", line 1, in NameError: name 'a' is not defined >>> b 5
Here we can see that the reference of the variable a was deleted. So, it is no longer defined. But b still exists.
del
is also used to delete items from a list or a dictionary:
>>> a = ('x','y','z') >>> del a(1) >>> a ('x', 'z')
if, else, elif
if, else, elif
are used for conditional branching or decision making.
When we want to test some condition and execute a block only if the condition is true, then we use if
and elif
. elif
is short for else if. else
is the block which is executed if the condition is false. This will be clear with the following example:
def if_example(a): if a == 1: print('One') elif a == 2: print('Two') else: print('Something else') if_example(2) if_example(4) if_example(1)
Output
Two Something else One
Here, the function checks the input number and prints the result if it is 1 or 2. Any input other than this will cause the else
part of the code to execute.
Learn more about Python if and if… else Statement.
except, raise, try
except, raise, try
are used with exceptions in Python.
Exceptions are basically errors that suggests something went wrong while executing our program. IOError
, ValueError
, ZeroDivisionError
, ImportError
, NameError
, TypeError
etc. are few examples of exception in Python. try… except
blocks are used to catch exceptions in Python.
We can raise an exception explicitly with the raise
keyword. Following is an example:
def reciprocal(num): try: r = 1/num except: print('Exception caught') return return r print(reciprocal(10)) print(reciprocal(0))
Output
0.1 Exception caught None
Here, the function reciprocal()
returns the reciprocal of the input number.
When we enter 10, we get the normal output of 0.1. But when we input 0, a ZeroDivisionError
is raised automatically.
This is caught by our try… except
block and we return None
. We could have also raised the ZeroDivisionError
explicitly by checking the input and handled it elsewhere as follows:
if num == 0: raise ZeroDivisionError('cannot divide')
finally
finally
is used with try… except
block to close up resources or file streams.
Using finally
ensures that the block of code inside it gets executed even if there is an unhandled exception. For example:
try: Try-block except exception1: Exception1-block except exception2: Exception2-block else: Else-block finally: Finally-block
Here if there is an exception in the Try-block
, it is handled in the except
or else
block. But no matter in what order the execution flows, we can rest assured that the Finally-block
is executed even if there is an error. This is useful in cleaning up the resources.
Learn more about exception handling in Python programming.
for
for
is used for looping. Generally we use for
when we know the number of times we want to loop.
In Python we can use it with any type of sequences like a list or a string. Here is an example in which for
is used to traverse through a list of names:
names = ('John','Monica','Steven','Robin') for i in names: print('Hello '+i)
Output
Hello John Hello Monica Hello Steven Hello Robin
Learn more about Python for loop.
from, import
import
keyword is used to import modules into the current namespace. from… import
is used to import specific attributes or functions into the current namespace. For example:
import math
will import the math
module. Now we can use the cos()
function inside it as math.cos()
. But if we wanted to import just the cos()
function, this can done using from
as
from math import cos
now we can use the function simply as cos()
, no need to write math.cos()
.
Learn more on Python modules and import statement.
global
global
is used to declare that a variable inside the function is global (outside the function).
If we need to read the value of a global variable, it is not necessary to define it as global
. This is understood.
If we need to modify the value of a global variable inside a function, then we must declare it with global
. Otherwise, a local variable with that name is created.
Following example will help us clarify this.
globvar = 10 def read1(): print(globvar) def write1(): global globvar globvar = 5 def write2(): globvar = 15 read1() write1() read1() write2() read1()
Output
10 5 5
Here, the read1()
function is just reading the value of globvar
. So, we do not need to declare it as global
. But the write1()
function is modifying the value, so we need to declare the variable as global
.
We can see in our output that the modification did take place (10 is changed to 5). The write2()
also tries to modify this value. But we have not declared it as global
.
Hence, a new local variable globvar
is created which is not visible outside this function. Although we modify this local variable to 15, the global variable remains unchanged. This is clearly visible in our output.
in
in
is used to test if a sequence (list, tuple, string etc.) contains a value. It returns True
if the value is present, else it returns False
. For example:
>>> a = (1, 2, 3, 4, 5) >>> 5 in a True >>> 10 in a False
The secondary use of in
is to traverse through a sequence in a for
loop.
for i in 'hello': print(i)
Output
h e l l o
is
is
is used in Python for testing object identity. While the ==
operator is used to test if two variables are equal or not, is
is used to test if the two variables refer to the same object.
It returns True
if the objects are identical and False
if not.
>>> True is True True >>> False is False True >>> None is None True
We know that there is only one instance of True
, False
and None
in Python, so they are identical.
>>> () == () True >>> () is () False >>> () == () True >>> () is () False
An empty list or dictionary is equal to another empty one. But they are not identical objects as they are located separately in memory. This is because list and dictionary are mutable (value can be changed).
>>> '' == '' True >>> '' is '' True >>> () == () True >>> () is () True
Unlike list and dictionary, string and tuple are immutable (value cannot be altered once defined). Hence, two equal string or tuple are identical as well. They refer to the same memory location.
lambda
lambda
is used to create an anonymous function (function with no name). It is an inline function that does not contain a return
statement. It consists of an expression that is evaluated and returned. For example:
a = lambda x: x*2 for i in range(1,6): print(a(i))
Output
2 4 6 8 10
Here, we have created an inline function that doubles the value, using the lambda
statement. We used this to double the values in a list containing 1 to 5.
Learn more about Python lamda function.
nonlocal
The use of nonlocal
keyword is very much similar to the global
keyword. nonlocal
is used to declare that a variable inside a nested function (function inside a function) is not local to it, meaning it lies in the outer inclosing function. If we need to modify the value of a non-local variable inside a nested function, then we must declare it with nonlocal
. Otherwise a local variable with that name is created inside the nested function. Following example will help us clarify this.
def outer_function(): a = 5 def inner_function(): nonlocal a a = 10 print("Inner function: ",a) inner_function() print("Outer function: ",a) outer_function()
Output
Inner function: 10 Outer function: 10
Here, the inner_function()
is nested within the outer_function
.
The variable a is in the outer_function()
. So, if we want to modify it in the inner_function()
, we must declare it as nonlocal
. Notice that a is not a global variable.
Hence, we see from the output that the variable was successfully modified inside the nested inner_function()
. The result of not using the nonlocal
keyword is as follows:
def outer_function(): a = 5 def inner_function(): a = 10 print("Inner function: ",a) inner_function() print("Outer function: ",a) outer_function()
Output
Inner function: 10 Outer function: 5
Here, we do not declare that the variable a inside the nested function is nonlocal
. Hence, a new local variable with the same name is created, but the non-local a is not modified as seen in our output.
pass
pass
is a null statement in Python. Nothing happens when it is executed. It is used as a placeholder.
Suppose we have a function that is not implemented yet, but we want to implement it in the future. Simply writing,
def function(args):
in the middle of a program will give us IndentationError
. Instead of this, we construct a blank body with the pass
statement.
def function(args): pass
We can do the same thing in an empty class
as well.
class example: pass
return
return
statement is used inside a function to exit it and return a value.
If we do not return a value explicitly, None
is returned automatically. This is verified with the following example.
def func_return(): a = 10 return a def no_return(): a = 10 print(func_return()) print(no_return())
Output
10 None
while
while
is used for looping in Python.
The statements inside a while
loop continue to execute until the condition for the while
loop evaluates to False
or a break
statement is encountered. Following program illustrates this.
i = 5 while(i): print(i) i = i - 1
Output
5 4 3 2 1
Note that 0 is equal to False
.
Learn more about Python while loop.
with
with
statement is used to wrap the execution of a block of code within methods defined by the context manager.
Context manager is a class that implements __enter__
and __exit__
methods. Use of with
statement ensures that the __exit__
method is called at the end of the nested block. This concept is similar to the use of try… finally
block. Here, is an example.
with open('example.txt', 'w') as my_file: my_file.write('Hello world!')
This example writes the text Hello world!
to the file example.txt
. File objects have __enter__
and __exit__
method defined within them, so they act as their own context manager.
First the __enter__
method is called, then the code within with
statement is executed and finally the __exit__
method is called. __exit__
method is called even if there is an error. It basically closes the file stream.
yield
yield
é usado dentro de uma função como uma return
instrução. Mas yield
retorna um gerador.
Generator é um iterador que gera um item por vez. Uma grande lista de valores ocupará muita memória. Os geradores são úteis nessa situação, pois geram apenas um valor por vez, em vez de armazenar todos os valores na memória. Por exemplo,
>>> g = (2**x for x in range(100))
irá criar um gerador g que gera potências de 2 até o número dois elevado à potência 99. Podemos gerar os números usando a next()
função como mostrado abaixo.
>>> next(g) 1 >>> next(g) 2 >>> next(g) 4 >>> next(g) 8 >>> next(g) 16
E assim por diante … Este tipo de gerador é retornado pela yield
instrução de uma função. Aqui está um exemplo.
def generator(): for i in range(6): yield i*i g = generator() for i in g: print(i)
Resultado
0 1 4 9 16 25
Aqui, a função generator()
retorna um gerador que gera quadrados de números de 0 a 5. Isso é impresso no for
loop.