Как запустить код заново python

Как запустить код заново в Python?

Я захотел сделать простенькую игру на Python. Но вот проблема. Я не знаю какой командой запустить код заново. Я пошол в Гугл и там били такие вопросы. Но ответи на них мне не помогли. Мне нада какой-то PiP, либо функция чтобы запустить код заново. Методом создания функции давайте не будем))

Если нада вот код, согласен простенький, но я еще учусь))

import random
import time

random = ( random.randint(1, 2) )
number = float( input( ‘Введите число 1 либо 2. Если угадаете получите приз!’ ))

#угадал
if random == number:
a = str( input( ‘Вы угадали!! Дайте номер своего елект кошелька и ми начислим деньги. :’ ))
print( ‘Отлично!! Деньги прийдут через 5 минут.’ )
exit = input( ‘Програма завершена! Троян закроется через 15 секунд.\n Чтобы закрыть програму press f\n Спасибо что посмотрел до конца))) ‘ )
time.sleep(15)

elif exit == ‘f’:
SystemExit(1)

#не угадал
elif random != number:
b = input( ‘Вы не угадали(( Может попробуем снова ? (да, нет) :’ )

elif b == ‘нет’:
SystemExit(1)

• Вопрос задан более двух лет назад
• 12269 просмотров

1 комментарий

Средний 1 комментарий

Как на языке программирования Python запустить программу заново?

while True:
choice = input(‘Увернуться? y/n\n’)
if choice == ‘y’:
current = kaki.pop()
print (‘Макаки бросили в вас %d кусков говна. ‘ %current)
count += current
if count > 10:
print(‘Вы полностью погребены под слоем обезьянего говнеца. ‘)
break
elif count == 10:
print(‘Вы смогли увернуться от большинства высеров, такие дела. ‘)
break
else:
print(‘В вас попало %d высеров макак. ‘ %count)
elif choice == ‘n’:
print(‘В вас попало %d высеров макак, а вы убежали. ‘ %count)
break

Вот мой код, за неадекватность извините уж извините 🙂
Надо чтобы после сыгранной игры она начиналась заново, типа restart. Но команды такой нет, а понять я пока еще не могу, ибо первый день программирования.

Лучший ответ

Как игра заканчивается, то break из вложенного цикла.
______________________________________________

Остальные ответы

Код на питоне нельзя копипастить в ответы, ибо отступы не сохраняются, а без них он работает совсем не так, как надо. Вообще код лучше в ответы не копипастить . Публикуйте на http://pastebin.com/ или еще куда нить, а сюда ссылку.

Или заменяйте все отступы на &*nbsp; (без звездочки)

А по теме, вот пример вечно выполняющейся программы:
while 1:
print(‘Hello’)
Думаю, поможет.

Python. Урок 6. Работа с IPython и Jupyter Notebook

IPython представляет собой мощный инструмент для работы с языком Python. Базовые компоненты IPython – это интерактивная оболочка для с широким набором возможностей и ядро для Jupyter. Jupyter notebook является графической веб-оболочкой для IPython, которая расширяет идею консольного подхода к интерактивным вычислениям.

Основные отличительные особенности данной платформы – это комплексная интроспекция объектов, сохранение истории ввода на протяжении всех сеансов, кэширование выходных результатов, расширяемая система “магических” команд, логирование сессии, дополнительный командный синтаксис, подсветка кода, доступ к системной оболочке, стыковка с pdb отладчиком и Python профайлером.

IPython позволяет подключаться множеству клиентов к одному вычислительному ядру и, благодаря своей архитектуре, может работать в параллельном кластере.

В Jupyter notebook вы можете разрабатывать, документировать и выполнять приложения на языке Python, он состоит из двух компонентов: веб-приложение, запускаемое в браузере, и ноутбуки – файлы, в которых можно работать с исходным кодом программы, запускать его, вводить и выводить данные и т.п.

Веб приложение позволяет:

• редактировать Python код в браузере, с подсветкой синтаксиса, автоотступами и автодополнением;
• запускать код в браузере;
• отображать результаты вычислений с медиа представлением (схемы, графики);
• работать с языком разметки Markdown и LaTeX.

Ноутбуки – это файлы, в которых сохраняются исходный код, входные и выходные данные, полученные в рамках сессии. Фактически, он является записью вашей работы, но при этом позволяет заново выполнить код, присутствующий на нем. Ноутбуки можно экспортировать в форматы PDF, HTML.

Установка и запуск

Jupyter Notebook входит в состав Anaconda. Описание процесса установки можно найти в первом уроке. Для запуска Jupyter Notebook перейдите в папку Scripts (она находится внутри каталога, в котором установлена Anaconda) и в командной строке наберите:

> ipython notebook

В результате будет запущена оболочка в браузере.

Примеры работы

Будем следовать правилу: лучше один раз увидеть… Рассмотрим несколько примеров, выполнив которые, вы сразу поймете принцип работы с Jupyter notebook.

Запустите Jupyter notebook и создайте папку для наших примеров, для этого нажмите на New в правой части экрана и выберите в выпадающем списке Folder.

По умолчанию папке присваивается имя “Untitled folder”, переименуем ее в “notebooks”: поставьте галочку напротив имени папки и нажмите на кнопку “Rename”.

Зайдите в эту папку и создайте в ней ноутбук, воспользовавшись той же кнопкой New, только на этот раз нужно выбрать “Python [Root]”.

В результате будет создан ноутбук.

.

Код на языке Python или текст в нотации Markdown нужно вводить в ячейки:

Если это код Python, то на панели инструментов нужно выставить свойство “Code”.

Если это Markdown текст – выставить “Markdown”.

Для начал решим простую арифметическую задачу: выставите свойство “Code”, введите в ячейке “2 + 3” без кавычек и нажмите Ctrl+Enter или Shift+Enter, в первом случае введенный вами код будет выполнен интерпретатором Python, во втором – будет выполнен код и создана новая ячейка, которая расположится уровнем ниже так, как показано на рисунке.

Если у вас получилось это сделать, выполните еще несколько примеров.

Основные элементы интерфейса Jupyter notebook

У каждого ноутбука есть имя, оно отображается в верхней части экрана. Для изменения имени нажмите на его текущее имя и введите новое.

Из элементов интерфейса можно выделить, панель меню:

и рабочее поле с ячейками:

Ноутбук может находиться в одном из двух режимов – это режим правки (Edit mode) и командный режим (Command mode). Текущий режим отображается на панели меню в правой части, в режиме правки появляется изображение карандаша, отсутствие этой иконки значит, что ноутбук находится в командном режиме.

Для открытия справки по сочетаниям клавиш нажмите “Help->Keyboard Shortcuts”

В самой правой части панели меню находится индикатор загруженности ядра Python. Если ядро находится в режиме ожидания, то индикатор представляет собой окружность.

Если оно выполняет какую-то задачу, то изображение измениться на закрашенный круг.

Запуск и прерывание выполнения кода

Если ваша программа зависла, то можно прервать ее выполнение выбрав на панели меню пункт Kernel -> Interrupt.

Для добавления новой ячейки используйте Insert->Insert Cell Above и Insert->Insert Cell Below.

Для запуска ячейки используете команды из меню Cell, либо следующие сочетания клавиш:

Ctrl+Enter – выполнить содержимое ячейки.

Shift+Enter – выполнить содержимое ячейки и перейти на ячейку ниже.

Alt+Enter – выполнить содержимое ячейки и вставить новую ячейку ниже.

Как сделать ноутбук доступным для других людей?

Существует несколько способов поделиться своим ноутбуком с другими людьми, причем так, чтобы им было удобно с ним работать:

• передать непосредственно файл ноутбука, имеющий расширение “.ipynb”, при этом открыть его можно только с помощью Jupyter Notebook;
• сконвертировать ноутбук в html;
• использовать https://gist.github.com/ ;
• использовать http://nbviewer.jupyter.org/.

Вывод изображений в ноутбуке

Печать изображений может пригодиться в том случае, если вы используете библиотеку matplotlib для построения графиков. По умолчанию, графики не выводятся в рабочее поле ноутбука. Для того, чтобы графики отображались, необходимо ввести и выполнить следующую команду:

%matplotlib inline

Пример вывода графика представлен на рисунке ниже.

Магия

Важной частью функционала Jupyter Notebook является поддержка магии. Под магией в IPython понимаются дополнительные команды, выполняемые в рамках оболочки, которые облегчают процесс разработки и расширяют ваши возможности. Список доступных магических команд можно получить с помощью команды

%lsmagic

Для работы с переменными окружения используется команда %env.

Запуск Python кода из “.py” файлов, а также из других ноутбуков – файлов с расширением “.ipynb”, осуществляется с помощью команды %run.

Для измерения времени работы кода используйте %%time и %timeit.

%%time позволяет получить информацию о времени работы кода в рамках одной ячейки.

%timeit запускает переданный ей код 100000 раз (по умолчанию) и выводит информацию среднем значении трех наиболее быстрых прогонах.

Информацию по остальным магическим командам можете найти здесь:

Интересные примеры ноутбуков, в которых довольно полно раскрыты возможности Jupyter Notebook можно найти в ресурсах, перечисленных ниже.

P.S.

Если вам интересна тема анализа данных, то мы рекомендуем ознакомиться с библиотекой Pandas. На нашем сайте вы можете найти вводные уроки по этой теме. Все уроки по библиотеке Pandas собраны в книге “Pandas. Работа с данными”.

Раздел: Python Уроки по Python Метки: Python, Уроки Python

Python. Урок 6. Работа с IPython и Jupyter Notebook : 3 комментария

1. Уведомление: Adopting IPython & Jupyter For Selenium Testing: Plan, Write, Validate Tests in Python | Shakuro
2. Михаил Филиппов 17.01.2021 ” это интерактивная оболочка для с широким набором возможностей ”
   после ДЛЯ пропало слово

Наследование — Python: Введение в ООП

Все классы, которые мы рассматривали до этого, создавались «с нуля». И до тех пор, пока описываемые классами сущности мало похожи друг на друга, создание абсолютно новых классов работает отлично. Но что делать, если мы хотим, чтобы пара классов содержала один и тот же метод — не одноименный, а именно копию?

Конечно же, мы можем при объявлении класса вместо объявления метода по месту поместить в атрибут ссылку на существующую функцию. И это даже сработает! Но когда таковых методов станет несколько, уследить за тем, что и куда копируется, станет очень сложно. К счастью, есть способ лучше!

Языки, реализующие инструментарий для объектно ориентированного программирования, включая использование классов, предоставляют и механизм наследования. Python — один из таких языков. Поэтому классы в Python можно наследовать.

Когда один класс становится наследником другого, то все атрибуты класса-предка (надкласса, superclass) становятся доступны классу-потомку (подклассу, subclass) — наследуются (достаются в наследство).

Что дает наследование

Наследование позволяет выделить общее для нескольких классов поведение и вынести его в отдельную сущность. То есть наследование является средством переиспользования кода (code reuse) — использования существующего кода для решения новых задач!

Наследование позволяет получить новый класс, немного отличающийся от старого. При этом нам не нужно иметь доступ к коду исходного класса, а значит с помощью наследования мы можем адаптировать (использовать повторно) под наши задачи, в том числе и чужие классы!

Как обычно, рассмотрим пример:

# этот класс у нас уже был class Counter: def __init__(self): self.value = 0 def inc(self): self.value += 1 def dec(self): self.value -= 1 # А этот класс - новый. Наследник Counter class NonDecreasingCounter(Counter): # в скобках указан класс-предок def dec(self): pass 

Если мы выполним эти объявления классов и посмотрим на поведение экземпляра NonDecreasingCounter , то увидим, что он работает как Counter — имеет те же методы и атрибуты (правда, при вызове метода .dec новый счетчик не изменяет текущее значение):

n = NonDecreasingCounter() n.inc() n.inc() n.value # 2 n.dec() n.value # 2 

В объявлении NonDecreasingCounter присутствует метод dec , а вот откуда взялись value и inc ? Они были взяты от предка — класса Counter ! Данный факт даже можно пронаблюдать:

n.dec # > n.inc # > 

Метод dec — метод класса NonDecreasingCounter , связанный с конкретным экземпляром NonDecreasingCounter . А вот inc — метод класса Counter , хоть и связанный с все тем же экземпляром класса-потомка.

Здесь вы можете увидеть сходство с взаимоотношениями между классом и его экземпляром: если экземпляр получает свой собственный атрибут, то этот атрибут заменяет атрибут класса. Точно так же объявления в классе-потомке заменяют собой атрибуты класса-предка, если имя используется то же самое — говорят, переопределяют (override).

И, как и в случае с объектом, который может использовать все содержимое класса и заменять только небольшую часть атрибутов (или добавлять новые!), так и потомок по умолчанию получает все атрибуты предка, часть из которых может изменить.

Все будет super()

Представим, что нас в целом устраивает класс Counter из предыдущего примера, но мы хотим при вызове inc увеличивать значение дважды. Мы могли бы заменить в потомке весь метод и прописать внутри нового метода self.value += 2 . Но если бы позже что-то поменялось в исходном классе Counter , то эти изменения не коснулись бы нашего метода.

Получается, что нам внутри метода потомка нужно получить доступ к методу предка. Методу с тем же именем! Если мы просто обратимся к self.inc , то получим ссылку на новый метод, ведь мы его переопределили.

Тут нам на помощь приходит специальная функция super :

class DoubleCounter(Counter): def inc(self): super().inc() super().inc() 

Вызов super здесь заменяет обращение к self . При этом вы фактически обращаетесь к «памяти предков»: получаете ссылку на атрибут предка. Более того, в данном случае, super().inc — это связанный с текущим экземпляром метод, то есть полноценная «оригинальная версия» из класса-предка. Если бы вы вдруг решили вручную вызвать метод класса предка, то вам бы пришлось использовать его не связанную версию:

class DoubleCounter(Counter): def inc(self): Counter.inc(self) # явно обращаемся к методу класса предка Counter.inc(self) # и передаем ссылку на экземпляр 

Вызов super вместо явного вызова предка хорош не только тем, что автоматически связывает методы. При смене предка (такое бывает) в описании класса super учтет изменения, и вы получите доступ к поведению нового предка. Удобно!

super работает не только с методами, но и с атрибутами классов:

class A: x = 'A' class B(A): x = 'B' def super_x(self): return super().x B().x # 'B' B().super_x() # 'A' 

Но важно помнить, что super работает именно с классами. Вы не сможете получить доступ к атрибутам, которые добавляются в объект уже после того, как тот будет создан.

Функция super так названа в честь названия класса-предка: «superclass».

Вызов инициализатора суперкласса с super()

При наследовании классов часто возникает необходимость не только добавить новые атрибуты или методы, но и расширить или изменить инициализацию объекта. В этом случае очень важно корректно вызвать конструктор суперкласса, чтобы все атрибуты и состояние, которые должны быть наследованы, были правильно установлены.

Использование super() в __init__ позволяет нам вызвать конструктор суперкласса, что гарантирует, что весь необходимый код инициализации будет выполнен:

class Counter: def __init__(self): self.value = 0 def inc(self): self.value += 1 def dec(self): self.value -= 1 class NonDecreasingCounter(Counter): def __init__(self): super().__init__() # Вызываем конструктор предка self.non_decreasing = True # Дополнительный атрибут для наследника def dec(self): if self.non_decreasing: print("Уменьшение значения запрещено.") else: super().dec() # Вызываем метод dec предка, если уменьшение разрешено n = NonDecreasingCounter() n.inc() print(n.value) # 1 n.dec() # Уменьшение значения запрещено. print(n.value) # 1 n.non_decreasing = False n.dec() print(n.value) # 0 

В этом примере метод __init__ в NonDecreasingCounter вызывает метод __init__ предка Counter с помощью super() . Это гарантирует, что атрибут value инициализируется как в Counter . Класс NonDecreasingCounter добавляет дополнительный атрибут non_decreasing и изменяет поведение метода dec , чтобы контролировать, может ли счетчик уменьшаться. Это демонстрирует, как можно расширить и настроить поведение классов при наследовании.

В контексте множественного наследования использование super() становится еще более важным, так как оно гарантирует, что все конструкторы суперклассов вызываются в правильном порядке. Это предотвращает проблемы с инициализацией и позволяет каждому классу в иерархии наследования вносить свой вклад в конечное состояние объекта.

Наследование и object

В прошлом мы не указывали предка в объявлениях классов, то есть писали так:

class Foo: pass 

В Python3 такая запись равнозначна записи class Foo(object): . То есть, если класс-предок не указан, то таковым считается object — самый базовый класс в Python. Сейчас, в эпоху повсеместного использования Python3, указывать или не указывать наследование от object — дело вкуса.

Открыть доступ

Курсы программирования для новичков и опытных разработчиков. Начните обучение бесплатно

• 130 курсов, 2000+ часов теории
• 1000 практических заданий в браузере
• 360 000 студентов

Наши выпускники работают в компаниях: