Урок 03

Функции (functions) и коллекции (collections)

Организация кода и структуры данных «ключ-значение»

Что прошли

Урок 2 - циклы (loops) и списки (lists)

while и for + range()
break и continue
Списки и индексация
Срезы и шаги
Методы списка
Перебор коллекций

Урок 1, напоминание

Переменные и типы

Каждое значение имеет тип. Python определяет его автоматически.

name     = "Алиса"
age      = 30
price    = 19.99
is_admin = True

print(type(age))
print(type(is_admin))

Урок 1, напоминание

Ввод и преобразование

input() всегда возвращает строку. Для чисел нужно int() или float().

# пользователь вводит: 5
n = int(input("Число: "))
print(n * 2)

Число: 5 10

Урок 1, напоминание

Условия if / elif / else

Разные ветви для разных случаев. f-строка вставляет значения в текст.

n = 5

if n > 0:
    print(f"{n}: положительное")
elif n < 0:
    print(f"{n}: отрицательное")
else:
    print("ноль")

5: положительное

Урок 2, напоминание

Цикл for и range

Повторение известное число раз. range(1, 6) даёт числа 1..5 (без 6).

for i in range(1, 6):
    print(i, end=" ")

1 2 3 4 5

В реальном мире

Цикл for на практике

Не учебный пример: автоматизация в цикле проверяет, что сервис ожил после деплоя.

for i in 1 2 3 4 5; do ... done - на этом держится мониторинг, retry-логика, тесты миграций и сотни других вещей.

Урок 2, напоминание

Списки и срезы

Упорядоченная коллекция. Индексация с нуля. Срезы через двоеточие.

fruits = ["яблоко", "груша", "слива", "вишня"]

print(fruits[0])
print(fruits[-1])
print(fruits[1:3])

яблоко вишня ['груша', 'слива']

Урок 2, напоминание

break и continue

continue: пропустить итерацию. break: выйти из цикла.

for x in range(10):
    if x == 3: continue
    if x == 7: break
    print(x, end=" ")

0 1 2 4 5 6

Сегодня

Функции (functions) и коллекции (collections)

кортежи (tuple)

множества (set)

словари (dict)

def · return

*args · **kwargs

scope · lambda

Что это?

Кортежи (tuple)

Упорядоченная коллекция, которая не меняется после создания. Используется для фиксированных наборов: координаты (x, y), цвет RGB, дата (год, месяц, день). Python возвращает кортеж, когда функция отдаёт несколько значений сразу.

0"Москва"

1"Ташкент"

2"Бишкек"

capitals = ("Москва", "Ташкент", "Бишкек")
point    = (10, 20)
single   = (42,)        # запятая обязательна!

Зачем нужны?

Кортеж vs список

Зачем брать кортеж, если есть список? Неизменяемость - это не недостаток, а защита.

List · []

Изменяемый

• можно добавлять и удалять
• подходит для растущих данных
• чуть медленнее

Tuple · ()

Неизменяемый

• защита от случайных правок
• ключ словаря, элемент set
• чуть быстрее и легче

Правило выбора

Набор фиксирован (координаты, RGB, дата) → кортеж. Коллекция меняется → список.

Пример 1

Доступ по индексу

Предскажите результат. Нажмите → для ответа.

capitals = ("Москва", "Ташкент", "Бишкек")

print(capitals[0])

Москва

Индексация начинается с нуля, как у списка. capitals[-1] - последний элемент.

Пример 2

Длина кортежа

Предскажите результат. Нажмите → для ответа.

capitals = ("Москва", "Ташкент", "Бишкек")

print(len(capitals))

3

len() работает с любой коллекцией: tuple, list, set, dict, str.

Пример 3

Попытка изменить

Что произойдёт, если попробовать переписать элемент? Нажмите → для ответа.

capitals = ("Москва", "Ташкент", "Бишкек")

capitals[0] = "X"

TypeError: 'tuple' object does not support item assignment

Это фича, не баг: кортеж нельзя случайно сломать. Чтобы получить новый - создайте новый кортеж.

Что это?

Множества (set)

Структура из математики: коллекция уникальных элементов без определённого порядка. Дубликаты Python убирает автоматически. Главная суперспособность - проверка x in set за O(1), то есть мгновенно даже на миллионах элементов.

tags = {"python", "sql", "python", "git"}
empty = set()          # внимание: {} - это dict!

Мотивация

Зачем нужны множества

Скорость поиска · дедупликация · алгебра множеств

01

Дедупликация

Убрать повторы одной строкой: list(set(items)).

02

Быстрый поиск

x in set - O(1), а не O(n) как у списка.

03

Алгебра множеств

Пересечение, объединение, разность - одна строка вместо циклов.

# реально: A/B-тест - кто видел и старую, и новую версию?
test_a = set(users_in_old_flow)    # 50 000 ID
test_b = set(users_in_new_flow)    # 50 000 ID

overlap     = test_a & test_b           # пересечение
only_in_b   = test_b - test_a           # чистая разница

print(f"Видели обе версии: {len(overlap)}")
print(f"Только новая: {len(only_in_b)}")

Видели обе версии: 1247 Только новая: 48753

Пример 1

Автоматическая дедупликация

Что Python сделает с дубликатом "python"? Нажмите → для ответа.

tags = {"python", "sql", "python", "git"}

print(tags)

{'python', 'sql', 'git'}

Второй "python" исчез - set молча убрал дубликат. Порядок не гарантирован.

Пример 2

Длина после дедупликации

Мы написали 4 элемента - сколько окажется? Нажмите → для ответа.

tags = {"python", "sql", "python", "git"}

print(len(tags))

3

Не 4, а 3 - set считает только уникальные. Удобный способ узнать «сколько разных значений в списке».

Пример 3

Проверка принадлежности

Что вернёт x in set? Нажмите → для ответа.

tags = {"python", "sql", "git"}

print("python" in tags)
print("java" in tags)

True False

Поиск в set - это O(1). В списке тот же in был бы O(n) - для миллиона элементов разница огромная.

Операции

Операции над множествами

Операция	Действие	Пример
a \| b	Объединение	{1,2,3} \| {3,4} → {1,2,3,4}
a & b	Пересечение	{1,2,3} & {2,3,4} → {2,3}
a - b	Разность	{1,2,3} - {2,3} → {1}
a ^ b	Симметричная разность	{1,2,3} ^ {2,3,4} → {1,4}

Лайфхак

Удаление дубликатов из списка: list(set(items)) - но порядок теряется.

Что это?

Словари (dict)

Связь между ключом (имя, ID, дата) и значением (любой объект). Доступ по ключу - за O(1). Это главная коллекция Python: JSON-ответы, конфиги, кеши, параметры функций - всё словари под капотом.

ключзначение

"name"

→

"Алиса"

"age"

→

30

"city"

→

"Ташкент"

user = {"name": "Алиса", "age": 30, "city": "Ташкент"}

Мотивация

Зачем нужны словари

Словарь - главная коллекция Python. JSON, конфиги, API, кэши - всё под капотом словари.

01

Поиск по имени

Записная книжка: имя → телефон. Доступ O(1) вместо перебора.

02

JSON ↔ dict

Все API-ответы, конфиги, сохранения - это словари в обёртке JSON.

03

Замена if-elif

10 веток if-elif заменяются на одну строку d[key].

# реально: парсинг ответа от API
response = requests.get("https://api.bank.uz/user/42").json()
# response - это уже dict

name    = response["full_name"]            # обязательное поле
email   = response.get("email", "-")        # может не быть
balance = response.get("balance", 0)         # default 0

print(f"{name}: {balance} сум")

Алиша Каримова: 1250000 сум

Пример 1

Доступ по ключу

Предскажите результат. Нажмите → для ответа.

user = {"name": "Алиса", "age": 30}

print(user["name"])

Алиса

Квадратные скобки с ключом, как у списка, но имя вместо номера: d["name"].

Пример 2

Сколько пар в словаре

Предскажите результат. Нажмите → для ответа.

user = {"name": "Алиса", "age": 30, "city": "Ташкент"}

print(len(user))

3

len(d) - число пар (ключ, значение). Не число ключей или значений - это одно и то же.

Пример 3

Проверка наличия ключа

Что проверяет in - ключ или значение? Нажмите → для ответа.

user = {"name": "Алиса", "age": 30}

print("age" in user)
print("Алиса" in user)

True False

Только ключи! "Алиса" - значение, его поиск через in user.values().

Доступ

Чтение по ключу

user = {"name": "Алиса", "age": 30}

Кликните на выражение - увидите результат:

// клик по любому выражению

Внимание

d[k] на отсутствующем ключе вызовет KeyError. .get() вернёт None или значение по умолчанию.

Перебор

Итерация по словарю

scores = {"Аня": 85, "Боря": 72, "Вика": 91}

for k in scores:
    print(k)              # только ключи

for v in scores.values():
    print(v)              # только значения

for k, v in scores.items():
    print(f"{k}: {v}")

Аня: 85 Боря: 72 Вика: 91

Вопрос

Какая коллекция подойдёт?

Хранить пары «город → население» с быстрым поиском по городу

Alist - упорядоченный список

Btuple - неизменяемый

Cset - уникальные элементы

Ddict - пары ключ-значение

Подумайте минуту →

Ответ

D - словарь (dict)

«Город → население» - это ровно тот сценарий, для которого создан словарь.

cities = {
    "Ташкент":    2_900_000,
    "Самарканд": 530_000,
    "Бухара":    280_000,
}

print(cities["Ташкент"])  # O(1) - мгновенно

2900000

list искал бы запись за O(n). set хранит только сами значения, без связи. tuple - неизменяемый. dict - единственный, кто реально создан для key → value.

Шпаргалка

Коллекции - когда что

Тип	Изменяемый	Упорядоченный	Дубликаты	Главный сценарий
list []	да	да	да	растущая последовательность
tuple ()	нет	да	да	фиксированный набор
set {}	да	нет	нет	уникальные + быстрый поиск
dict {k:v}	да	да (с 3.7)	ключи уникальны	поиск по имени/ключу

Шорткат для выбора

«Поиск по имени?» → dict. «Уникальные значения, быстрый in?» → set. «Меняется?» → list. «Не меняется?» → tuple.

Половина пути

Перерыв

5–10 минут

☕ Кофе, разминка, вопросы - встретимся снова с функциями

Мотивация

Зачем нужны функции

Без функций код на 10 000 строк превращается в ад. Функция - именованный блок кода с собственным миром.

01

Повтор (DRY)

Описали логику один раз - используем тысячу. Поправили в одном месте - везде.

02

Имя

Самодокументируемый код: calc_tax(...) понятнее 5 строк формулы.

03

Изоляция

Свой scope. Локальные переменные не «протекают» наружу. Снаружи нельзя сломать.

# реальный пример: расчёт цены со скидкой,
# используется в корзине, инвойсе, отчёте, чекауте...
def final_price(price, discount=0, tax=0.12):
    return (price * (1 - discount)) * (1 + tax)

cart_total   = final_price(100, discount=0.10)
invoice_sum = final_price(250)
vip_offer   = final_price(500, discount=0.25)

cart = 100.80 invoice = 280.00 vip = 420.00

Без функции vs с функцией

Одно правило вместо 50 копий

Слева - ад дублирования. Справа - переиспользуемый код.

без функции

Каждый заказ - копипаст

# Заказ 1
p1 = 100 * 1.1 + 50
print(f"Заказ 1: {p1}")

# Заказ 2
p2 = 250 * 1.1 + 50
print(f"Заказ 2: {p2}")

# Заказ 3
p3 = 80 * 1.1 + 50
print(f"Заказ 3: {p3}")

# ... ещё 47 заказов

с функцией

Описали раз, вызвали 50

def order_total(price):
    return price * 1.1 + 50


orders = [100, 250, 80, 500, 30]

for i, p in enumerate(orders, 1):
    print(f"Заказ {i}: {order_total(p)}")

Что меняется при новом правиле

Изменился налог? В левом коде - 50 правок, легко пропустить. В правом - одна строка.

Синтаксис

Синтаксис: def

Объявление функции - описание, как её вызвать

def greet(name):
    """Приветствует пользователя."""
    message = f"Привет, {name}!"
    return message

# Вызов
print(greet("Алиса"))   # Привет, Алиса!

"Алиса"

→

greet()

→

"Привет, Алиса!"

Шаг за шагом

Как работает вызов

Нажмите «Запустить» - каждый шаг проявится по очереди

def square(n):
    result = n * n
    return result

x = square(4)

Шаг	Действие	Значение
1	вызов square(4)	n = 4
2	n * n	16
3	result = 16	result = 16
4	return result	→ 16
5	x = 16	x = 16

return

Возврат значения

def divmod_safe(a, b):
    if b == 0:
        return None
    return a // b, a % b

q, r = divmod_safe(17, 5)
print(q, r)

3 2

Запомнить

return завершает функцию. Несколько значений возвращаются как кортеж и могут быть распакованы в переменные.

Опционально

Параметры по умолчанию

Введите имя и приветствие - оставьте поле пустым, сработает значение по умолчанию

def greet(name, greeting="Привет"):
    return f"{greeting}, {name}!"

name обязательный greeting пусто → "Привет"

Привет, Аня!

Параметры со значением по умолчанию идут после обычных в сигнатуре функции.

Ловушка #1

Изменяемые значения по умолчанию

Default вычисляется один раз - при объявлении функции, а не при каждом вызове

опасно

Один список на всех вызовов

def add(item, cart=[]):
    cart.append(item)
    return cart

print(add("яблоко"))
# ["яблоко"]
print(add("груша"))
# ["яблоко", "груша"] ⚠

правильно

Новый список каждый раз

def add(item, cart=None):
    if cart is None:
        cart = []
    cart.append(item)
    return cart

Аналогия

«Один блокнот на столе учителя» vs «новый чистый лист каждому ученику». Никогда не используйте [], {}, set() как значение по умолчанию.

Позиционные

*args - переменное число позиционных

Подвиньте ползунок - посмотрите, как аргументы упаковываются в кортеж

аргументов: 3

вызов

123

↓ args

(1, 2, 3)

def total(*args):
    return sum(args)

print(total(1, 2, 3))

6

Именованные

**kwargs - переменное число именованных

Добавляйте/убирайте поля - kwargs пакует их в словарь

полей: 3

вызов

name="Аня" age=30 city="Ташкент"

↓ kwargs

{"name": "Аня", "age": 30, "city": "Ташкент"}

def profile(**kwargs):
    for k, v in kwargs.items():
        print(f"{k}: {v}")

profile(name="Аня", age=30, city="Ташкент")

name: Аня age: 30 city: Ташкент

Порядок параметров

Куда попадёт каждое значение?

Строгий порядок: обычные → defaults → *args → keyword-only → **kwargs

def f(a, b=10, *args, status="active", **kwargs):
    print(a, b, args, status, kwargs)

f(1, 2, 3, 4, status="pending", user="John")

a = 1 b = 2 # перезаписал default args = (3, 4) status = "pending" kwargs = {"user": "John"}

Тонкий момент

После *args все аргументы - keyword-only. status можно передать только по имени - иначе значение попало бы в args.

Распаковка при вызове

f(*lst, **dct) - те же * и ** работают наоборот: разложить список и словарь как аргументы.

Прежде чем погружаться

Зачем вообще нужен scope?

Представьте проект на 10 000 строк. Если бы все переменные были глобальными, ад начался бы на 10-й строке.

без scope

Хаос имён

• Каждая функция знает обо всём
• Нельзя i, temp, result использовать дважды
• Изменил в одной - сломал в другой
• Никто не знает, кто меняет переменную

со scope

Изолированные миры

• У каждой функции свой namespace
• i в f() ≠ i в g()
• Локальные изменения остаются локальными
• Легко переиспользовать и тестировать

Аналогия

Scope - окно с односторонним стеклом. Изнутри функции видно внешний мир (глобальные). Снаружи к локальным переменным доступа нет.

Видимость

Область видимости (scope)

Кликните на имя - Python ищет его по правилу LEGB

x = 100 # global

def demo():

y = 5 # local

print(x, y) # видит global x

demo() # 100 5

print(y) # попробуйте: NameError

Кликните на любую переменную - увидите путь поиска

Правила

LEGB - порядок поиска

Python ищет имя в этой последовательности

Уровень	Где
L · Local	Внутри текущей функции
E · Enclosing	Во внешней функции (если есть вложенность)
G · Global	На уровне модуля
B · Built-in	Встроенные имена: print, len, range...

Важно

Присваивание x = 5 внутри функции создаёт локальную переменную, даже если есть глобальная с тем же именем.

Запись во внешний scope

global и nonlocal

Чтение видит внешний scope. Запись - только локальный. Чтобы переписать внешнюю переменную, нужны ключевые слова.

global

писать в глобальную

counter = 0

def inc():
    global counter
    counter += 1

inc(); inc()
print(counter)  # 2

nonlocal

писать во внешнюю функцию

def outer():
    x = 0
    def inner():
        nonlocal x
        x += 1
    inner(); inner()
    return x

print(outer())  # 2

Без global

Получите UnboundLocalError - Python считает переменную локальной, как только видит присваивание в теле функции. global явно говорит «не создавай локальную, пиши в глобальную».

Кратко

Лямбда-функции

Короткая безымянная функция в одну строку

через def

Многострочно

def double(x):
    return x * 2

через lambda

Одна строка

double = lambda x: x * 2

double(5)   # 10

Синтаксис: lambda аргументы: выражение. Только одно выражение, return не пишется.

Граница хорошего вкуса

Когда lambda - это уже плохо

Lambda идеальна для коротких выражений. Если логика разветвлена - пишите def. Код пишется для людей.

ужасно

Тройные тернарные операторы

group = lambda x: "Взрослый" if x >= 18 else ("Подросток" if x >= 13 else "Ребёнок")

читаемо

Обычная функция

def age_group(age):
    if age >= 18: return "Взрослый"
    if age >= 13: return "Подросток"
    return "Ребёнок"

Правило большого пальца

Lambda больше 50–60 символов или с условиями - переписывайте в def. Имя функции = бесплатная документация.

Применение

lambda + sorted

Нажмите кнопку - карточки физически перестроятся

1Аня30

2Боря25

3Вика28

4Глеб22

5Дима35

people # исходный

[ ('Аня', 30), ('Боря', 25), ('Вика', 28), ('Глеб', 22), ('Дима', 35), ]

Ловушка #2

Late binding в lambda

Лямбда запоминает имя переменной, а не её значение в момент создания

funcs = [lambda: i for i in range(3)]

for f in funcs:
    print(f())

2 2 2 ⚠ не 0, 1, 2 !

К моменту вызова всех трёх лямбд цикл уже закончился и i = 2. Каждая лямбда смотрит на одно и то же имя.

# фикс: «защёлкнуть» текущее i через default-аргумент
funcs = [lambda i=i: i for i in range(3)]

for f in funcs:
    print(f())

0 1 2 ✓

Вопрос

Что выведет код?

def f(x, y=10):
    return x + y

print(f(5))
print(f(5, 20))
print(f(y=3, x=7))

A15 / 25 / 10

B15 / 25 / 21

C5 / 25 / Error

D15 / 20 / 10

Подумайте минуту →

Практика 1

Калькулятор статистики

15:00

1 Написать функцию stats(*nums)
2 Возвращать словарь: min, max, avg, count
3 Если аргументов нет - вернуть None
4 Проверить: stats(1, 2, 3, 4, 5)

Решение

Разбор решения 1

def stats(*nums):
    if not nums:
        return None
    return {
        "min": min(nums),
        "max": max(nums),
        "avg": sum(nums) / len(nums),
        "count": len(nums),
    }

print(stats(1, 2, 3, 4, 5))
# {"min": 1, "max": 5, "avg": 3.0, "count": 5}

*args → проверка → dict-return

Практика 2

Топ-3 студента

15:00

scores = {"Аня": 85, "Боря": 72, "Вика": 91,
          "Глеб": 68, "Дима": 88}

1 Написать функцию top_n(scores, n=3)
2 Использовать sorted с lambda по значению
3 Вернуть список из n лучших пар (имя, балл)

Подсказка: scores.items() → список пар, обратная сортировка через reverse=True.

Решение

Разбор решения 2

def top_n(scores, n=3):
    pairs = sorted(
        scores.items(),
        key=lambda p: p[1],
        reverse=True,
    )
    return pairs[:n]

scores = {"Аня": 85, "Боря": 72, "Вика": 91,
          "Глеб": 68, "Дима": 88}

print(top_n(scores))
# [("Вика", 91), ("Дима", 88), ("Аня", 85)]

items() → sorted + lambda → срез [:n]

Поиграйте сами

Python прямо в браузере

Измените код и нажмите «Запустить» - это настоящий Python через Pyodide

Pyodide ещё не загружен - нажмите «Запустить»

// Вывод появится здесь

Практические задания

Jupyter Notebook

10 задач по темам урока. Откройте в Jupyter или VS Code и выполните самостоятельно.

.ipynb

lesson3_tasks.ipynb

10 практических заданий

↓ Скачать RU ↓ Yuklab olish UZ ↓ Download EN

Итоги

Итоги урока

Кортежи (tuple), множества (set), словари (dict)
def, return, параметры
Mutable defaults trap
*args и **kwargs
LEGB · global · nonlocal
lambda и sorted/map/filter
Late binding в lambda
Распаковка f(*lst, **dct)

Следующий урок

Модули, файлы и обработка ошибок - чтение/запись данных и try/except

Вопросы?

Telegram: @gokalqurt