5. Struktury danych
*******************

Ten rozdział opisuje bardziej szczegółowo niektóre rzeczy, które już
poznaliście, oraz również wprowadza nowe elementy.


5.1. Więcej na temat list
=========================

Typ danych listy ma kilka więcej metod. To wszystkie metody obiektów
list:

list.append(x)

   Dodaje element na końcu listy. Ekwiwalent "a[len(a):] = [x]".

list.extend(iterable)

   Rozszerza listę przez dodanie wszystkich elementów iterable'a.
   Ekwiwalent "a[len(a):] = iterable".

list.insert(i, x)

   Wstawia element na podaną pozycję. Pierwszy argument jest indeksem
   elementu, przed którym wstawiamy, więc "a.insert(0, x)" wstawia na
   początek listy a "a.insert(len(a), x)" odpowiada "a.append(x)".

list.remove(x)

   Usuń pierwszy element z listy, którego wartość jest równa *x*.
   Rzuca "ValueError", jeśli nie ma takiego elementu.

list.pop([i])

   Usuwa element z podanej pozycji na liście i zwraca go. Jeśli indeks
   nie jest podany, "a.pop()" usuwa i zwraca ostatni element listy.
   (Nawiasy kwadratowe dookoła *i* w sygnaturze metody oznaczają, że
   ten parametr jest opcjonalny, nie że powinieneś wpisać nawiasy
   kwadratowe w tym miejscu. Taką notację będziesz często widzieć w
   dokumentacji biblioteki Pythona.)

list.clear()

   Usuwa wszystkie elementy z listy. Ekwiwalent "del a[:]".

list.index(x[, start[, end]])

   Zwraca indeks (liczony od zera) pierwszego elementu na liście,
   którego wartość jest równa *x*. Rzuca "ValueError", jeśli nie ma
   takiego elementu.

   Opcjonalne argumenty *start* i *end* są interpretowane jak w
   notacji slice i służą do ograniczenia wyszukiwania do szczególnej
   podsekwencji listy. Zwracany indeks jest wyliczany względem
   początku pełnej sekwencji, nie względem argumentu *start*.

list.count(x)

   Zwraca liczbę razy, jaką *x* występuje  liście.

list.sort(*, key=None, reverse=False)

   Sortuje elementy listy w miejscu (argumenty mogą służyć do
   dostosowania sortowania, patrz "sorted()" po ich wyjaśnienie).

list.reverse()

   Odwraca elementy listy w miejscu.

list.copy()

   Zwraca płytką kopię listy. Ekwiwalent "a[:]".

Przykład, który używa większość metod listy:

   >>> fruits = ['orange', 'apple', 'pear', 'banana', 'kiwi', 'apple', 'banana']
   >>> fruits.count('apple')
   2
   >>> fruits.count('tangerine')
   0
   >>> fruits.index('banana')
   3
   >>> fruits.index('banana', 4)  # Find next banana starting a position 4
   6
   >>> fruits.reverse()
   >>> fruits
   ['banana', 'apple', 'kiwi', 'banana', 'pear', 'apple', 'orange']
   >>> fruits.append('grape')
   >>> fruits
   ['banana', 'apple', 'kiwi', 'banana', 'pear', 'apple', 'orange', 'grape']
   >>> fruits.sort()
   >>> fruits
   ['apple', 'apple', 'banana', 'banana', 'grape', 'kiwi', 'orange', 'pear']
   >>> fruits.pop()
   'pear'

Mogłeś(-aś) zauważyć, że metod takie jak "insert", "remove" lub
"sort", które tylko modyfikują listę, nie mają wyświetlonej zwracanej
wartości -- zwracają one domyślne "None". [1] To zasada projektowa dla
wszystkich mutowalnych typów danych w Pythonie.

Możesz też zauważyć, że nie wszystkie dane da się posortować lub
porównać. Na przykład, "[None, 'hello', 10]" nie sortuje się, ponieważ
liczby całkowite nie mogą być porównywane do ciągów znaków a *None*
nie może być porównywany do innych typów. Są również typy, które nie
mają określonej relacji porządku. Na przykład "3+4j < 5+7j" nie jest
poprawnym porównaniem.


5.1.1. Używanie list jako stosów
--------------------------------

Metody listy ułatwiają używanie listy jako stosu, gdzie ostatni
element dodany jest pierwszym elementem pobieranym („last-in, first-
out”). Aby dodać element na wierzch stosu, użyj "append()". Aby pobrać
element z wierzchu stosu, użyj "pop()" bez podanego indeksu. Na
przykład:

   >>> stack = [3, 4, 5]
   >>> stack.append(6)
   >>> stack.append(7)
   >>> stack
   [3, 4, 5, 6, 7]
   >>> stack.pop()
   7
   >>> stack
   [3, 4, 5, 6]
   >>> stack.pop()
   6
   >>> stack.pop()
   5
   >>> stack
   [3, 4]


5.1.2. Używanie list jako kolejek
---------------------------------

Można też używać list jako kolejek, gdzie pierwszy element dodany jest
pierwszym elementem pobieranym („first-in, first-out”); jednakże listy
nie są wydajne do tego celu. Appendy i popy na końcu listy są szybkie,
lecz inserty i popy na początku listy są wolne (ponieważ wszystkie
inne elementy muszą zostać przesunięte o jeden).

Aby zaimplementować kolejkę, użyj "collections.deque", która została
zaprojektowana, by mieć szybkie appendy i popy na obu końcach. Na
przykład:

   >>> from collections import deque
   >>> queue = deque(["Eric", "John", "Michael"])
   >>> queue.append("Terry")           # Terry arrives
   >>> queue.append("Graham")          # Graham arrives
   >>> queue.popleft()                 # The first to arrive now leaves
   'Eric'
   >>> queue.popleft()                 # The second to arrive now leaves
   'John'
   >>> queue                           # Remaining queue in order of arrival
   deque(['Michael', 'Terry', 'Graham'])


5.1.3. List comprehensions
--------------------------

List comprehensions są zwięzłym sposobem na tworzenie list. Powszechne
zastosowania to tworzenie nowych list, gdzie każdy element jest
wynikiem jakichś operacji zastosowanych do każdego elementu innej
sekwencji lub iterable'a lub do tworzenia podsekwencji tych elementów,
które spełniają określony warunek.

Na przykład załóżmy, że chcemy stworzyć listę kwadratów, jak tu:

   >>> squares = []
   >>> for x in range(10):
   ...     squares.append(x**2)
   ...
   >>> squares
   [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

Zwróć uwagę, że ten kod tworzy (lub nadpisuje) zmienną o nazwie "x",
która wciąż istnieje po wykonaniu pętli. Możemy obliczyć listę
kwadratów bez żadnych efektów ubocznych w następujący sposób:

   squares = list(map(lambda x: x**2, range(10)))

lub równoważnie:

   squares = [x**2 for x in range(10)]

co jest bardziej zwięzłe i czytelne.

Wyrażenie listowe składa się z nawiasów zawierających wyrażenie oraz
klauzulę "for", następnie zero lub więcej klauzul "for" lub "if".
Rezultatem będzie nowa lista powstała z obliczenia wyrażenia w
kontekście klauzul "for" i "if", które po nim następują. Na przykład
to wyrażenie listowe łączy elementy dwóch list, jeśli nie są równe:

   >>> [(x, y) for x in [1,2,3] for y in [3,1,4] if x != y]
   [(1, 3), (1, 4), (2, 3), (2, 1), (2, 4), (3, 1), (3, 4)]

i jest odpowiednikiem:

   >>> combs = []
   >>> for x in [1,2,3]:
   ...     for y in [3,1,4]:
   ...         if x != y:
   ...             combs.append((x, y))
   ...
   >>> combs
   [(1, 3), (1, 4), (2, 3), (2, 1), (2, 4), (3, 1), (3, 4)]

Zwróć uwagę, że kolejność instrukcji "for" i "if" jest taka sama w obu
fragmentach kodu.

Jeśli wyrażenie jest krotką (tak jak "(x, y)" w poprzednim
przykładzie), musi być wzięte w nawias.

   >>> vec = [-4, -2, 0, 2, 4]
   >>> # create a new list with the values doubled
   >>> [x*2 for x in vec]
   [-8, -4, 0, 4, 8]
   >>> # filter the list to exclude negative numbers
   >>> [x for x in vec if x >= 0]
   [0, 2, 4]
   >>> # apply a function to all the elements
   >>> [abs(x) for x in vec]
   [4, 2, 0, 2, 4]
   >>> # call a method on each element
   >>> freshfruit = ['  banana', '  loganberry ', 'passion fruit  ']
   >>> [weapon.strip() for weapon in freshfruit]
   ['banana', 'loganberry', 'passion fruit']
   >>> # create a list of 2-tuples like (number, square)
   >>> [(x, x**2) for x in range(6)]
   [(0, 0), (1, 1), (2, 4), (3, 9), (4, 16), (5, 25)]
   >>> # the tuple must be parenthesized, otherwise an error is raised
   >>> [x, x**2 for x in range(6)]
     File "<stdin>", line 1, in <module>
       [x, x**2 for x in range(6)]
                  ^
   SyntaxError: invalid syntax
   >>> # flatten a list using a listcomp with two 'for'
   >>> vec = [[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]]
   >>> [num for elem in vec for num in elem]
   [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

Wyrażenia listowe mogą zawierać złożone wyrażenia i zagnieżdżone
funkcje:

   >>> from math import pi
   >>> [str(round(pi, i)) for i in range(1, 6)]
   ['3.1', '3.14', '3.142', '3.1416', '3.14159']


5.1.4. Zagnieżdżone wyrażenia listowe
-------------------------------------

Wyrażeniem wyjściowym w wyrażeniu listowym może być każde arbitralne
wyrażenie, włączając inne wyrażenie listowe.

Rozważmy następujący przykład macierzy 3-na-4 zaimplementowanej jako
lista trzech list o długości 4:

   >>> matrix = [
   ...     [1, 2, 3, 4],
   ...     [5, 6, 7, 8],
   ...     [9, 10, 11, 12],
   ... ]

Następujące wyrażenie listowe przetransponuje wiersze i kolumny:

   >>> [[row[i] for row in matrix] for i in range(4)]
   [[1, 5, 9], [2, 6, 10], [3, 7, 11], [4, 8, 12]]

Jak widzieliśmy w poprzedniej sekcji, zagnieżdżone wyrażenie listowe
jest ewaluowane w kontekście "for", które po nim następuje, więc ten
przykład jest równoważny temu:

   >>> transposed = []
   >>> for i in range(4):
   ...     transposed.append([row[i] for row in matrix])
   ...
   >>> transposed
   [[1, 5, 9], [2, 6, 10], [3, 7, 11], [4, 8, 12]]

który z kolei jest taki sam jak:

   >>> transposed = []
   >>> for i in range(4):
   ...     # the following 3 lines implement the nested listcomp
   ...     transposed_row = []
   ...     for row in matrix:
   ...         transposed_row.append(row[i])
   ...     transposed.append(transposed_row)
   ...
   >>> transposed
   [[1, 5, 9], [2, 6, 10], [3, 7, 11], [4, 8, 12]]

W prawdziwym świecie powinieneś(-nnaś) preferować wbudowane funkcje w
złożonych instrukcjach przepływu. Funkcja "zip()" bardzo się przyda w
tym przypadku:

   >>> list(zip(*matrix))
   [(1, 5, 9), (2, 6, 10), (3, 7, 11), (4, 8, 12)]

W Rozpakowywanie listy argumentów znajdziesz wyjaśnienie znaku
gwiazdki w tej linii.


5.2. Instrukcja "del"
=====================

Element można usunąć z listy mając jego indeks zamiast wartości:
instrukcją "del". Jest ona różna od metody "pop()", która zwraca
wartość. Instrukcji "del" można też użyć do usunięcia slice'ów lub
wyczyszczenia całej listy (zrobiliśmy to wcześniej przypisując pustą
listę do slice'a). Na przykład:

   >>> a = [-1, 1, 66.25, 333, 333, 1234.5]
   >>> del a[0]
   >>> a
   [1, 66.25, 333, 333, 1234.5]
   >>> del a[2:4]
   >>> a
   [1, 66.25, 1234.5]
   >>> del a[:]
   >>> a
   []

"del" można również użyć do usuwania całych zmiennych:

   >>> del a

Odniesienie się do nazwy "a" odtąd jest błędem (przynajmniej dopóki
nie przypisana jest do niej inna wartość). Później odnajdziemy więcej
zastosowań dla "del".


5.3. Krotki i sekwencje
=======================

Widzieliśmy, że listy i ciągi znaków mają wiele wspólnych własności,
takich jak indeksowanie i operacje slice. Są one dwoma przykładami
*sekwencyjnych* typów danych (patrz Sequence Types --- list, tuple,
range). Jako że Python jest ewoluującym językiem, mogą zostać dodane
inne sekwencyjne typy danych. Jest też inny standardowy sekwencyjny
typ danych: *krotka*.

Krotka składa się z kilku wartości rozdzielonych przecinkami, na
przykład:

   >>> t = 12345, 54321, 'hello!'
   >>> t[0]
   12345
   >>> t
   (12345, 54321, 'hello!')
   >>> # Tuples may be nested:
   ... u = t, (1, 2, 3, 4, 5)
   >>> u
   ((12345, 54321, 'hello!'), (1, 2, 3, 4, 5))
   >>> # Tuples are immutable:
   ... t[0] = 88888
   Traceback (most recent call last):
     File "<stdin>", line 1, in <module>
   TypeError: 'tuple' object does not support item assignment
   >>> # but they can contain mutable objects:
   ... v = ([1, 2, 3], [3, 2, 1])
   >>> v
   ([1, 2, 3], [3, 2, 1])

Jak widzisz na wyjściu krotki zawsze są otoczone nawiasami, tak aby
zagnieżdżone krotki były poprawnie interpretowane; wpisać je można z
lub bez otaczających nawiasów, chociaż często nawiasy są i tak
potrzebne (jeśli krotka jest częścią większego wyrażenia). Nie da się
przypisać wartości do pojedynczych elementów krotki, ale da się
stworzyć krotki, które zawierają mutowalne obiekty, takie jak listy.

Mimo że krotki mogą wydawać się podobne do list, często są używane w
innych sytuacjach i do innych celów. Krotki są *niemutowalne* i
zazwyczaj zawierają heterogeniczne sekwencje elementów, do których
dostęp uzyskuje się przez rozpakowywanie (patrz później w tej sekcji)
lub indeksowanie (lub nawet przez atrybut w przypadku "namedtuples").
Listy są *mutowalne* i ich elementy są zazwyczaj homogeniczne i dostęp
do nich uzyskuje się przez iterowanie po liście.

Specjalnym problemem jest konstrukcja krotek zawierających 0 lub 1
element: składnia przewiduje na to kilka sposobów. Puste krotki można
konstruować pustą parą nawiasów; krotkę z jednym elementem można
skonstruować umieszczając przecinek za wartością (nie wystarczy
otoczyć pojedynczej wartości nawiasami). Brzydkie, ale działa. Na
przykład:

   >>> empty = ()
   >>> singleton = 'hello',    # <-- note trailing comma
   >>> len(empty)
   0
   >>> len(singleton)
   1
   >>> singleton
   ('hello',)

Instrukcja "t = 12345, 54321, 'hello!'" jest przykładem *pakowania
krotki*: wartości "12345", "54321" i "'hello!'" są razem zapakowane w
krotkę. Możliwa jest również odwrotna operacja:

   >>> x, y, z = t

Takie coś nazywane jest, odpowiednio, *rozpakowywaniem sekwencji*.
Takie rozpakowywanie wymaga, aby po lewej stronie znaku równości było
tyle samo zmiennych, ile jest elementów w sekwencji. Zauważcie, że
wielokrotne przypisanie jest kombinacją pakowania i rozpakowywania
sekwencji.


5.4. Zbiory
===========

Python ma również typ danych dla zbiorów. Zbiór jest nieuporządkowaną
kolekcją bez zduplikowanych elementów. Podstawowe użycia to
sprawdzenie zawierania i eliminacja duplikatów. Obiekty zbiorów
wspierają też operacje matematyczne jak suma, iloczyn, różnica i
różnica symetryczna zbiorów.

Zbiory można stworzyć używając nawiasów klamrowych lub funkcji
"set()". Uwaga: aby stworzyć pusty zbiór, musisz użyć "set()", nie
"{}"; to drugie tworzy pusty słownik, strukturę danych, którą omówimy
w następnej sekcji.

Poniżej krótka demonstracja:

   >>> basket = {'apple', 'orange', 'apple', 'pear', 'orange', 'banana'}
   >>> print(basket)                      # show that duplicates have been removed
   {'orange', 'banana', 'pear', 'apple'}
   >>> 'orange' in basket                 # fast membership testing
   True
   >>> 'crabgrass' in basket
   False

   >>> # Demonstrate set operations on unique letters from two words
   ...
   >>> a = set('abracadabra')
   >>> b = set('alacazam')
   >>> a                                  # unique letters in a
   {'a', 'r', 'b', 'c', 'd'}
   >>> a - b                              # letters in a but not in b
   {'r', 'd', 'b'}
   >>> a | b                              # letters in a or b or both
   {'a', 'c', 'r', 'd', 'b', 'm', 'z', 'l'}
   >>> a & b                              # letters in both a and b
   {'a', 'c'}
   >>> a ^ b                              # letters in a or b but not both
   {'r', 'd', 'b', 'm', 'z', 'l'}

Podobnie do wyrażeń listowych, są wspierane również wyrażenia zbiorów:

   >>> a = {x for x in 'abracadabra' if x not in 'abc'}
   >>> a
   {'r', 'd'}


5.5. Słowniki
=============

Innym przydatnym typem danych wbudowanym w Pythona jest *słownik*
(patrz Mapping Types --- dict). Słowniki w innych językach czasem
występują jako „pamięci asocjacyjne” albo „tablice asocjacyjne”. W
przeciwieństwie do sekwencji, które są indeksowane zakresem liczb,
słowniki są indeksowane przez *klucze*, które mogą być dowolnym
niemutowalnym typem; ciągi znaków i liczby zawsze mogą być kluczami.
Można użyć krotek, jeśli zawierają tylko ciągi znaków, liczby lub
krotki; jeśli krotka zawiera choć jeden mutowalny obiekt, bezpośrednio
lub pośrednio, nie można jej użyć jako klucza. Nie możesz używać list
jako kluczy, jako że listy mogą być modyfikowane „w miejscu” przy
użyciu przypisań do indeksu, przypisań do slice'ów lub metod jak
"append()" i "extend()".

Najlepiej jest myśleć o słowniku jako zbiorze par *klucz: wartość*, z
wymaganiem aby klucze były unikalne (w obrębie jednego słownika). Para
nawiasów klamrowych tworzy pusty słownik: "{}". Umieszczenie listy par
klucz:wartość rozdzielonych przecinkami dodaje początkowe pary do
słownika; w ten sposób również słowniki są wypisywane na wyjściu.

Głównymi operacjami na słowniku są umieszczanie wartości  pod jakimś
kluczem oraz wyciąganie wartości dla podanego klucza. Możliwe jest
również usunięcie pary klucz:wartość przy użyciu "del". Jeśli
umieścisz wartość używając klucza, który już jest w użyciu, stara
wartość powiązana z tym kluczem zostanie zapomniana. Próba
wyciągnięcia wartości przy użyciu nieistniejącego klucza zakończy się
błędem.

Wykonanie "list(d)" na słowniku zwraca listę wszystkich kluczy
używanych w słowniku, w kolejności wstawiania (jeśli chcesz je
posortować, użyj "sorted(d)"). Aby sprawdzić, czy pojedynczy klucz
jest w słowniku, użyj słowa kluczowego "in".

Mały przykład z użyciem słownika:

   >>> tel = {'jack': 4098, 'sape': 4139}
   >>> tel['guido'] = 4127
   >>> tel
   {'jack': 4098, 'sape': 4139, 'guido': 4127}
   >>> tel['jack']
   4098
   >>> del tel['sape']
   >>> tel['irv'] = 4127
   >>> tel
   {'jack': 4098, 'guido': 4127, 'irv': 4127}
   >>> list(tel)
   ['jack', 'guido', 'irv']
   >>> sorted(tel)
   ['guido', 'irv', 'jack']
   >>> 'guido' in tel
   True
   >>> 'jack' not in tel
   False

Konstruktor "dict()" buduje słowniki bezpośrednio z sekwencji par
klucz-wartość:

   >>> dict([('sape', 4139), ('guido', 4127), ('jack', 4098)])
   {'sape': 4139, 'guido': 4127, 'jack': 4098}

Dodatkowo można użyć wyrażeń słownikowych to tworzenia słowników z
podanych wyrażeń klucza i wartości:

   >>> {x: x**2 for x in (2, 4, 6)}
   {2: 4, 4: 16, 6: 36}

Kiedy klucze są prostymi ciągami znaków, czasem łatwiej jest podać
pary używając argumentów nazwanych:

   >>> dict(sape=4139, guido=4127, jack=4098)
   {'sape': 4139, 'guido': 4127, 'jack': 4098}


5.6. Techniki pętli
===================

Podczas iterowania po słownikach, klucz i odpowiadającą mu wartość
można pobrać w tym samym czasie używając metody "items()".

   >>> knights = {'gallahad': 'the pure', 'robin': 'the brave'}
   >>> for k, v in knights.items():
   ...     print(k, v)
   ...
   gallahad the pure
   robin the brave

Przy iterowaniu po sekwencji, indeks pozycyjny i odpowiadającą mu
wartość można pobrać w tym samym czasie używając funkcji
"enumerate()".

   >>> for i, v in enumerate(['tic', 'tac', 'toe']):
   ...     print(i, v)
   ...
   0 tic
   1 tac
   2 toe

Aby przeiterować po dwóch lub więcej sekwencjach w tym samym czasie,
elementy mogą zostać zgrupowane funkcją "zip()".

   >>> questions = ['name', 'quest', 'favorite color']
   >>> answers = ['lancelot', 'the holy grail', 'blue']
   >>> for q, a in zip(questions, answers):
   ...     print('What is your {0}?  It is {1}.'.format(q, a))
   ...
   What is your name?  It is lancelot.
   What is your quest?  It is the holy grail.
   What is your favorite color?  It is blue.

Aby przeiterować po sekwencji od końca, najpierw określ sekwencję w
kierunku „do przodu” a następnie wywołaj funkcję "reversed()".

   >>> for i in reversed(range(1, 10, 2)):
   ...     print(i)
   ...
   9
   7
   5
   3
   1

Aby przeiterować po sekwencji w posortowanej kolejności, użyj funkcji
"sorted()", która zwraca nową posortowaną listę pozostawiając listę
źródłową niezmienioną.

   >>> basket = ['apple', 'orange', 'apple', 'pear', 'orange', 'banana']
   >>> for f in sorted(set(basket)):
   ...     print(f)
   ...
   apple
   banana
   orange
   pear

Czasem kusi, żeby zmienić listę podczas iterowania po niej; jednak
często prościej i bezpieczniej jest stworzyć nową listę.

   >>> import math
   >>> raw_data = [56.2, float('NaN'), 51.7, 55.3, 52.5, float('NaN'), 47.8]
   >>> filtered_data = []
   >>> for value in raw_data:
   ...     if not math.isnan(value):
   ...         filtered_data.append(value)
   ...
   >>> filtered_data
   [56.2, 51.7, 55.3, 52.5, 47.8]


5.7. Więcej na temat warunków
=============================

Warunki użyte w instrukcjach "while" i "if" mogą zawierać dowolne
operatory, nie tylko porównania.

The comparison operators "in" and "not in" check whether a value
occurs (does not occur) in a sequence.  The operators "is" and "is
not" compare whether two objects are really the same object; this only
matters for mutable objects like lists.  All comparison operators have
the same priority, which is lower than that of all numerical
operators.

Porównania mogą być układane w łańcuchy. Na przykład "a < b == c"
sprawdza, czy "a" jest mniejsze od "b" i ponadto czy "b" równa się
"c".

Porównania można łączyć używając operatorów boolowskich "and" i "or".
Wynik porównania (lub jakiegokolwiek innego wyrażenia boolowskiego)
można zanegować używając "not". Operatory te mają mniejszy priorytet
niż operatory porównania; wśród nich "not" ma najwyższy priorytet a
"or" najniższy, więc "A and not B or C" jest ekwiwalentem "(A and (not
B)) or C". Jak zwykle można użyć nawiasów, aby wyrazić pożądaną
kolejność kompozycji wyrażenia.

Argumenty operatorów boolowskich "and" i "or" są ewaluowane od lewej
do prawej. Ewaluacja kończy się w momencie ustalenia wyniku. Na
przykład, jeśli "A" i "C" są prawdą, ale "B" jest fałszem, "A and B
and C" nie zewaluuje wyrażenia "C". Przy użyciu ogólnej wartości, nie
jako boolean, wartość zwracana tych operatorów to ostatnio ewaluowany
argument.

Da się przypisać wynik porównania lub inne wyrażenie boolowskie do
zmiennej. Na przykład,

   >>> string1, string2, string3 = '', 'Trondheim', 'Hammer Dance'
   >>> non_null = string1 or string2 or string3
   >>> non_null
   'Trondheim'

Zwróć uwagę, że w Pythonie, w przeciwieństwie do C, przypisanie
wewnątrz wyrażeń musi być wyrażone bezpośrednio przez użycie walrus
operatora ":=". W ten sposób unikamy powszechnej klasy problemów
spotykanych w programach C: wpisywania "=" w wyrażeniu, gdy miało się
intencję wpisać "==".


5.8. Porównywanie sekwencji i innych typów
==========================================

Obiekty sekwencji zazwyczaj mogą być porównywane do innych obiektów, o
tym samym typie sekwencji. Porównanie używa porządku
*leksykograficznego*: pierwszy albo pierwsze dwa elementy są
porównywane, i jeśli się różnią, to determinuje wynik porównania;
jeśli są równe, następne dwa elementy są porównywane, i tak dalej,
dopóki któraś z sekwencji się nie skończy. Jeśli dwa elementy do
porównania same są sekwencjami tego samego typu, porównanie
leksykograficzne odbywa się rekursywnie. Jeśli wszystkie elementy
dwóch sekwencji są równe, takie sekwencje są traktowane jako równe.
Jeśli jedna sekwencja jest początkową sub-sekwencją drugiej, ta
krótsza sekwencja jest mniejszą. Porządek leksykograficzny ciągów
znaków używa liczby tablicy Unicode do wyznaczenia porządku
pojedynczych znaków. Niektóre przykłady porównań pomiędzy sekwencjami
takiego samego typu:

   (1, 2, 3)              < (1, 2, 4)
   [1, 2, 3]              < [1, 2, 4]
   'ABC' < 'C' < 'Pascal' < 'Python'
   (1, 2, 3, 4)           < (1, 2, 4)
   (1, 2)                 < (1, 2, -1)
   (1, 2, 3)             == (1.0, 2.0, 3.0)
   (1, 2, ('aa', 'ab'))   < (1, 2, ('abc', 'a'), 4)

Zwróć uwagę, że porównywanie obiektów innych typów przy użyciu "<" lub
">" jest dozwolone pod warunkiem, że te obiekty mają odpowiednie
metody porównań. Na przykład mieszane typy numeryczne są porównywane w
oparciu o ich wartość numeryczną, tak że 0 równa się 0.0 i tak dalej.
W innych przypadkach, zamiast zwracać arbitralny porządek, interpreter
zgłosi wyjątek "TypeError".

-[ Przypisy ]-

[1] Inne języki mogą zwracać zmieniony obiekt, co pozwala na
    łańcuchowanie metod, na przykład
    "d->insert("a")->remove("b")->sort();".
