Содержание

• Предисловие
• 1. Знакомство с языком Python
  • 1.1. В глубь
  • 1.2. Объявление функций
  • 1.3. Документирование функций
  • 1.4. Все является объектами
  • 1.5. Отступы
  • 1.6. Тестирование модулей
  • 1.7. Словари
  • 1.8. Списки
  • 1.9. Кортежи
  • 1.10. Определение переменных
  • 1.11. Присваивание сразу нескольких значений
  • 1.12. Форматированное представление
  • 1.13. Обработка списков
  • 1.14. Объединение и разбиение строк
  • 1.15. Заключение
• 2. Сила самоанализа
  • 2.1. В глубь
  • 2.2. Необязательные и именованные аргументы
  • 2.3. type, str, dir и другие встроенные функции
  • 2.4. Получение атрибутов с помощью getattr
  • 2.5. Фильтрование списков
  • 2.6. Особенности операторов and и or
  • 2.7. Использование lambda-функций
  • 2.8. Объединяем все вместе
  • 2.9. Заключение
• 3. Средства объектно-ориентированного программирования
  • 3.1. В глубь
  • 3.2. Импортирование модулей инструкцией from module import
  • 3.3. Определение классов
  • 3.4. Создание экземпляров классов
  • 3.5. UserDict: a wrapper class
  • 3.6. Special class methods
  • 3.7. Advanced special class methods
  • 3.8. Class attributes
  • 3.9. Private functions
  • 3.10. Handling exceptions
  • 3.11. File objects
  • 3.12. for loops
  • 3.13. More on modules
  • 3.14. The os module
  • 3.15. Putting it all together
  • 3.16. Summary

В этой статье рассматриваются преимущества и недостатки RPyC по сравнению с другими распределенными инфраструктурами Python, такими как XML-RPC и Pyro.

Уровень сложности: средний

Most other languages don't have a powerful list datatype like Python, so you end up doing a lot of manual work, specifying a start, end, and step to define a range of integers or characters or other iteratable entities. But in Python, a for loop simply iterates over a list, the same way list comprehensions work.