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<p align="center"><img src="/images/logo.png#gh-light-mode-only" alt=""><img src="/images/logo-dark.png#gh-dark-mode-only" alt=""></p>
<h1 align="center">What the f*ck Python! 😱</h1>
<p align="center">Entdecke und verstehe Python durch überraschende Code-Schnipsel.</p>
Übersetzungen: [English](https://github.com/satwikkansal/wtfpython) | [Chinesisch 中文](https://github.com/robertparley/wtfpython-cn) | [Vietnamesisch Tiếng Việt](https://github.com/vuduclyunitn/wtfptyhon-vi) | [Spanisch Español](https://web.archive.org/web/20220511161045/https://github.com/JoseDeFreitas/wtfpython-es) | [Koreanisch 한국어](https://github.com/buttercrab/wtfpython-ko) | [Russisch Русский](https://github.com/frontdevops/wtfpython) | [Übersetzung hinzufügen](https://github.com/satwikkansal/wtfpython/issues/new?title=Add%20translation%20for%20[LANGUAGE]&body=Expected%20time%20to%20finish:%20[X]%20weeks.%20I%27ll%20start%20working%20on%20it%20from%20[Y].)
Andere Modi: [Interaktive Website](https://wtfpython-interactive.vercel.app) | [Interaktives Notebook](https://colab.research.google.com/github/satwikkansal/wtfpython/blob/master/irrelevant/wtf.ipynb) | [CLI](https://pypi.python.org/pypi/wtfpython)
Python, bekannt als gut designte High-Level und Interpreter-basierte Programmiersprache, stellt viele Features zur Verfügung, um dem Programmierer das Leben zu erleichtern. Allerdings kann es vorkommen, dass ein Python-Schnipsel ein unerwartetes Verhalten zeigt.
Hier ist ein schönes Projekt, das versucht die Dinge aufzuzeigen, die bei einigen Code-Schnipseln unter der Haube passieren und darüber hinaus einige weniger bekannte Features von Python zu erklären.
Während manche Beispiele nicht unbedingt beeindruckend erscheinen, zeigen sie dennoch interessante Details von Python, die dir womöglich noch nicht aufgefallen sind. Ich finde, dass es eine schöne Möglichkeit ist, die Interna einer Programmiersprache zu lernen und ich glaube das findest du auch !
Wenn du ein erfahrener Python-Programmierer bist, kannst du dies als Herausforderung ansehen, um möglichst viel beim ersten Anlauf
richtig zu machen. Du hast vielleicht manches schon erlebt, sodass ich möglicherweise alte Erinnerungen wecken kann! :sweat_smile:
PS: Wenn du bereits mehrfach hier warst, kannst du dich [hier](https://github.com/satwikkansal/wtfpython/releases/) über neue Modifikationen informieren (die Beispiele, die mit einem Stern markiert sind, sind Teil des letzten Releases).
Also, los gehts...
# Inhaltsverzeichnis
<!-- Generated using "markdown-toc -i README.md --maxdepth 3"-->
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- [Inhaltsverzeichnis](#inhaltsverzeichnis)
- [Sruktur der Beispiele](#sruktur-der-beispiele)
- [Benutzung](#benutzung)
- [👀 Beispiele](#-beispiele)
- [Kapitel: Fordere dein Gehirn heraus!](#kapitel-fordere-dein-gehirn-heraus)
- [▶ Das Wichtigste zuerst! \*](#-das-wichtigste-zuerst-)
- [💡 Erklärung](#-erklärung)
- [▶ Strings können manchmal schwierig sein](#-strings-können-manchmal-schwierig-sein)
- [💡 Erklärung:](#-erklärung-1)
- [▶ Vorsicht bei verketteten Operationen](#-vorsicht-bei-verketteten-operationen)
- [💡 Erklärung:](#-erklärung-2)
- [▶ Wie man den `is` Operator nicht nutzt](#-wie-man-den-is-operator-nicht-nutzt)
- [💡 Erklärung:](#-erklärung-3)
- [▶ Hash brownies](#-hash-brownies)
- [💡 Erklärung](#-erklärung-4)
- [▶ Tief im Inneren sind wir alle gleich](#-tief-im-inneren-sind-wir-alle-gleich)
- [💡 Erklärung:](#-erklärung-5)
- [Unterschied macht.](#unterschied-macht)
- [▶ Unordnung in der Ordnung \*](#-unordnung-in-der-ordnung-)
- [💡 Erklärung:](#-erklärung-6)
- [▶ Versuche es weiter... \*](#-versuche-es-weiter-)
- [💡 Erklärung:](#-erklärung-7)
- [▶ Wofür?](#-wofür)
- [💡 Erklärung:](#-erklärung-8)
- [▶ Diskrepanz in der Auswertungszeit](#-diskrepanz-in-der-auswertungszeit)
- [💡 Erklärung](#-erklärung-9)
- [▶ `is not ...` ist nicht `is (not ...)`](#-is-not--ist-nicht-is-not-)
- [💡 Erklärung](#-erklärung-10)
- [▶ Ein tic-tac-toe wo X im ersten Versuch gewinnt!](#-ein-tic-tac-toe-wo-x-im-ersten-versuch-gewinnt)
- [💡 Erklärung:](#-erklärung-11)
- [▶ Schrödingers Variable \*](#-schrödingers-variable-)
- [💡 Erklärung:](#-erklärung-12)
- [▶ Das Henne-Ei-Problem \*](#-das-henne-ei-problem-)
- [💡 Erklärung](#-erklärung-13)
- [▶ Beziehungen in Unterklassen](#-beziehungen-in-unterklassen)
- [💡 Erklärung:](#-erklärung-14)
- [▶ Methodengleichheit und -identität](#-methodengleichheit-und--identität)
- [💡 Erklärung](#-erklärung-15)
- [▶ All-true-ation \*](#-all-true-ation-)
- [💡 Erklärung:](#-erklärung-16)
- [💡 Erklärung:](#-erklärung-17)
- [▶ Strings und die Backslashes](#-strings-und-die-backslashes)
- [💡 Erklärung](#-erklärung-18)
- [▶ not knot!](#-not-knot)
- [💡 Erklärung:](#-erklärung-19)
- [▶ Halbe Zeichenketten in dreifachen Anführungszeichen](#-halbe-zeichenketten-in-dreifachen-anführungszeichen)
- [💡 Erklärung:](#-erklärung-20)
- [▶ Was ist falsch an booleans?](#-was-ist-falsch-an-booleans)
- [💡 Erklärung:](#-erklärung-21)
- [▶ Klassen- und Instanzattribute](#-klassen--und-instanzattribute)
- [💡 Erklärung:](#-erklärung-22)
- [▶ yielding None](#-yielding-none)
- [💡 Erklärung:](#-erklärung-23)
- [▶ Yielding from... return! \*](#-yielding-from-return-)
- [💡 Erklärung:](#-erklärung-24)
- [▶ Nan-Reflexivität \*](#-nan-reflexivität-)
- [💡 Erklärung:](#-erklärung-25)
- [▶ Verändern des Unveränderlichen!](#-verändern-des-unveränderlichen)
- [💡 Erklärung:](#-erklärung-26)
- [▶ Die verschwindende Variable aus dem äußeren Gültigkeitsbereich](#-die-verschwindende-variable-aus-dem-äußeren-gültigkeitsbereich)
- [💡 Erklärung:](#-erklärung-27)
- [▶ Die mysteriöse key type Umwandlung](#-die-mysteriöse-key-type-umwandlung)
- [💡 Erklärung:](#-erklärung-28)
- [▶ Lass uns sehen, ob du dies errätst?](#-lass-uns-sehen-ob-du-dies-errätst)
- [💡 Erklärung:](#-erklärung-29)
- [▶ Überschreitet den Grenzwert für die Umwandlung von Integer-Strings](#-überschreitet-den-grenzwert-für-die-umwandlung-von-integer-strings)
- [💡 Erklärung:](#-erklärung-30)
- [Kapitel: Slippery Slopes](#kapitel-slippery-slopes)
- [▶ Modifizieren eines Dictionarys während einer Iteration](#-modifizieren-eines-dictionarys-während-einer-iteration)
- [💡 Erklärung:](#-erklärung-31)
- [▶ Hartnäckige `del` Operation](#-hartnäckige-del-operation)
- [💡 Erklärung:](#-erklärung-32)
- [▶ Die Variable aus dem äußeren Geltungsbereich](#-die-variable-aus-dem-äußeren-geltungsbereich)
- [💡 Erklärung:](#-erklärung-33)
- [▶ Löschen eines Listenelements während einer Iteration](#-löschen-eines-listenelements-während-einer-iteration)
- [💡 Erklärung:](#-erklärung-34)
- [▶ Lossy Zips von Iteratoren \*](#-lossy-zips-von-iteratoren-)
- [💡 Erklärung:](#-erklärung-35)
- [▶ Schleifenvariablen, die auslaufen!](#-schleifenvariablen-die-auslaufen)
- [💡 Erklärung:](#-erklärung-36)
- [▶ Vorsicht vor standardmäßig veränderbaren Argumenten!](#-vorsicht-vor-standardmäßig-veränderbaren-argumenten)
- [💡 Erklärung:](#-erklärung-37)
- [▶ Fangen der Exceptions](#-fangen-der-exceptions)
- [💡 Erklärung](#-erklärung-38)
- [▶ Gleiche Operanden, unterschiedliche Story!](#-gleiche-operanden-unterschiedliche-story)
- [💡 Erklärung:](#-erklärung-39)
- [▶ Namensauflösung ohne Berücksichtigung des Geltungsbereichs der Klasse](#-namensauflösung-ohne-berücksichtigung-des-geltungsbereichs-der-klasse)
- [💡 Erklärung](#-erklärung-40)
- [▶ Runden wie ein Bankier \*](#-runden-wie-ein-bankier-)
- [💡 Erklärung:](#-erklärung-41)
- [▶ Nadeln im Heuhaufen \*](#-nadeln-im-heuhaufen-)
- [💡 Erklärung:](#-erklärung-42)
- [▶ Splitsies \*](#-splitsies-)
- [💡 Erklärung:](#-erklärung-43)
- [▶ Wilde Imports \*](#-wilde-imports-)
- [💡 Erklärung:](#-erklärung-44)
- [▶ Alles sortieren ? \*](#--alles-sortieren--)
- [💡 Erklärung:](#-erklärung-45)
- [▶ Mitternachtszeit gibt es nicht ?](#-mitternachtszeit-gibt-es-nicht-)
- [💡 Erklärung:](#-erklärung-46)
- [Kapitel: Die verborgenen Schätze!](#kapitel-die-verborgenen-schätze)
- [▶ Okay Python, kannst du mich fliegen lassen?](#-okay-python-kannst-du-mich-fliegen-lassen)
- [💡 Erklärung:](#-erklärung-47)
- [▶ `goto`, aber wieso?](#-goto-aber-wieso)
- [💡 Erklärung:](#-erklärung-48)
- [▶ Halte dich fest!](#-halte-dich-fest)
- [💡 Erklärung:](#-erklärung-49)
- [▶ Let's meet Friendly Language Uncle For Life](#-lets-meet-friendly-language-uncle-for-life)
- [💡 Erklärung:](#-erklärung-50)
- [▶ Selbst Python versteht, dass Liebe kompliziert ist](#-selbst-python-versteht-dass-liebe-kompliziert-ist)
- [💡 Erklärung:](#-erklärung-51)
- [▶ Ja, es existiert!](#-ja-es-existiert)
- [💡 Erklärung:](#-erklärung-52)
- [▶ Ellipsen \*](#-ellipsen-)
- [💡 Erklärung](#-erklärung-53)
- [▶ Einbindung](#-einbindung)
- [💡 Erklärung:](#-erklärung-54)
- [▶ Lass uns demolieren](#-lass-uns-demolieren)
- [💡 Erklärung:](#-erklärung-55)
- [Kapitel: Der Schein trügt!](#kapitel-der-schein-trügt)
- [▶ Zeilen überspringen?](#-zeilen-überspringen)
- [💡 Erklärung](#-erklärung-56)
- [▶ Teleportation](#-teleportation)
- [💡 Erklärung:](#-erklärung-57)
- [▶ Da ist wohl irgendwas faul...](#-da-ist-wohl-irgendwas-faul)
- [💡 Erklärung](#-erklärung-58)
- [Kapitel: Sonstiges](#kapitel-sonstiges)
- [▶ `+=` ist schneller](#--ist-schneller)
- [💡 Erklärung:](#-erklärung-59)
- [▶ Lass uns einen gigantischen String machen!](#-lass-uns-einen-gigantischen-string-machen)
- [💡 Erklärung](#-erklärung-60)
- [▶ Verlangsamen von `dict` Lookups \*](#-verlangsamen-von-dict-lookups-)
- [💡 Erklärung:](#-erklärung-61)
- [▶ Blähende Instanz `dict`s \*](#-blähende-instanz-dicts-)
- [💡 Erklärung:](#-erklärung-62)
- [▶ Kleinigkeiten \*](#-kleinigkeiten-)
- [Das Verhalten ist darauf zurückzuführen, dass leere Teilstrings (`''`) mit Slices der Länge 0 in der ursprünglichen Zeichenkette übereinstimmen](#das-verhalten-ist-darauf-zurückzuführen-dass-leere-teilstrings--mit-slices-der-länge-0-in-der-ursprünglichen-zeichenkette-übereinstimmen)
- [Contributing](#contributing)
- [Anerkennung](#anerkennung)
- [Ein paar nützliche Links!](#ein-paar-nützliche-links)
- [🎓 License](#-license)
- [Überrasche auch deine Freunde!](#überrasche-auch-deine-freunde)
- [Brauchst du eine pdf version?](#brauchst-du-eine-pdf-version)
<!-- tocstop -->
# Sruktur der Beispiele
Alle Beispiele sind nach folgendem Muster aufgebaut:
> ### ▶ Ein schicker Titel
>
> ```py
> # Vorbereitung des Codes.
> # Vorbereitung für etwas Magisches...
> ```
>
> **Ausgabe (Python version(en)):**
>
> ```py
> >>> triggering_statement
> Irgendeine unerwartete Ausgabe
> ```
> (Optional): Eine Zeile, die die unerwartete Ausgabe beschreibt.
>
>
> #### 💡 Erklärung:
>
> * Kurze Erklärung was und warum es passiert.
> ```py
> # Aufsetzen des Codes
> # Mehr Beispiele für ein besseres Verständnis (wenn erforderlich)
> ```
> **Ausgabe (Python version(en)):**
>
> ```py
> >>> trigger # Ein Beispiel, das es einfach macht, die Magie zu verstehen
> # Eine begründete Ausgabe
> ```
**Note:** Alle Beispiele sind mit Pythons 3.5.2 interaktiven Interpreter getestet, und sie sollten für alle Python Versionen funktionieren. Ausnahmen werden vor dem Ausgabe kenntlich gemacht.
# Benutzung
Ein guter Weg, um die Beispiele bestmöglich zu nutzen, ist es, sie von anfang an durchzugehen und bei jedem Beispiel folgendes zu tun:
- Lese vorsichtig den initialen Code des Beispiels. Wenn du ein erfahrener Python-Programmierer bist, wirst du wahrscheinlich wissen, was
als nächstes kommt.
- Lies die Schnippsel durch und
+ Überprüfe, dass die Ausgabe die ist, die du erwartet hast
+ Weißt du, warum sich die Ausgabe so gestaltet, wie sie es tut ?
- Wenn die Antwort Nein ist (was vollkommen in Ordnung ist), nimm einen tiefen Atemzug, und lies dir die Erklärung durch. Wenn du es dann immernoch nicht verstanden hast, frage nach Hilfe, indem du [hier](https://github.com/satwikkansal/wtfpython/issues/new) ein Issue erstellst.
- Wenn Ja, kannst du dir auf die Schulter klopfen und zum nächsten Beispiel springen.
PS: Du kannst dir auch WTFPython im Terminal ansehen, indem du das [pypi package](https://pypi.python.org/pypi/wtfpython) nutzt:
```sh
$ pip install wtfpython -U
$ wtfpython
```
---
# 👀 Beispiele
## Kapitel: Fordere dein Gehirn heraus!
### ▶ Das Wichtigste zuerst! *
<!-- Example ID: d3d73936-3cf1-4632-b5ab-817981338863 -->
<!-- read-only -->
Aus irgendwelchen Gründen ist der "Walrus" Operator (`:=`) in Python 3.8 ziemlich beliebt. Lass uns starten,
1\.
```py
# Python version 3.8+
>>> a = "wtf_walrus"
>>> a
'wtf_walrus'
>>> a := "wtf_walrus"
File "<stdin>", line 1
a := "wtf_walrus"
^
SyntaxError: invalid syntax
>>> (a := "wtf_walrus") # Das funktioniert merkwürdigerweise
'wtf_walrus'
>>> a
'wtf_walrus'
```
2 \.
```py
# Python version 3.8+
>>> a = 6, 9
>>> a
(6, 9)
>>> (a := 6, 9)
(6, 9)
>>> a
6
>>> a, b = 6, 9 # Typisches Auspacken
>>> a, b
(6, 9)
>>> (a, b = 16, 19) # Oops
File "<stdin>", line 1
(a, b = 16, 19)
^
SyntaxError: invalid syntax
>>> (a, b := 16, 19) # Dies gibt ein eigenartiges 3-Tupel aus
(6, 16, 19)
>>> a # Ist a immernoch unverändert ?
6
>>> b
16
```
#### 💡 Erklärung
**Schneller Rückblick zum Walrus Operator**
Der Walrus Operator (`:=`) wurde in Python 3.8 eingeführt. Er kann in Situationen sinvoll sein, in
denen du ein Wert einer Variablen in einem Ausdruck zuweisen möchtest.
```py
def irgendeine_funktion():
# Irgendeine Berechnung, die teuer ist (=> sehr viel Zeit und Ressourcen in Aspruch nimmt)
# time.sleep(1000)
return 5
# Anstatt:
if irgendeine_funktion():
print(irgendeine_funktion()) # Schlechter Stil, da die Funktion zweimal aufgerufen wird
# Oder:
a = irgendeine_funktion()
if a:
print(a)
# Nun kannst du folgendes schreiben:
if a := irgendeine_funktion():
print(a)
```
**Ausgabe (> 3.8):**
```py
5
5
5
```
Das hat uns eine Zeile Code erspart. Zudem spart es einen zusätzlichen Aufruf der Funktion `irgendeine_funktion`.
- Nichtgeklammerte "Zuweisung Ausdruck" (Verwendung des Walrus-Operator), ist auf der obersten Ebene beschränkt, daher der `Syntaxfehler` in der Anweisung `a := "wtf_walrus"` des erstes Schnipsels. Einklammeren hat funktioniert und wies `a` zu.
- Wie immer, Einklammerung eines Ausdrucks, welcher `=`- Operator enthält, ist nicht erlaubt. Daher der Syntaxfehler in `(a, b = 6, 9)`.
- Die Syntax des Walrus Operators lautet wie folgt: `NAME:= ausdruck`, wobei `NAME` ist ein gültiger Identifier, und `ausdruck` ist ein gültiger Ausdruck. Zudem werden iterierbares Verpacken und Entpacken nicht unterstützt, d.h.:
- `(a := 6, 9)` ist äquivalent zu `((a := 6), 9)` und zu `(a, 9) ` (where `a`'s value is 6')
```py
>>> (a := 6, 9) == ((a := 6), 9)
True
>>> x = (a := 696, 9)
>>> x
(696, 9)
>>> x[0] is a # Both reference same memory location
True
```
- Ähnlich: `(a, b := 16, 19)` ist äquivalent zu `(a, (b := 16), 19)`, was einfach ein 3-Tupel ist.
---
### ▶ Strings können manchmal schwierig sein
<!-- Example ID: 30f1d3fc-e267-4b30-84ef-4d9e7091ac1a --->
1\.
```py
>>> a = "irgendein_string"
>>> id(a)
140420665652016
>>> id("irgendein" + "_" + "string") # Beachte, dass beide ids dieselben sind.
140420665652016
```
2\.
```py
>>> a = "wtf"
>>> b = "wtf"
>>> a is b
True
>>> a = "wtf!"
>>> b = "wtf!"
>>> a is b
False
```
3\.
```py
>>> a, b = "wtf!", "wtf!"
>>> a is b # Alle Versionen außer 3.7.x
True
>>> a = "wtf!"; b = "wtf!"
>>> a is b # Das wird True oder False ausgeben, je nach dem wo du es aufrufst (Python Shell / iPython / in einem Skript)
False
```
```py
# Dieses mal in einer Datei: some_file.py
a = "wtf!"
b = "wtf!"
print(a is b)
# Gibt True aus, wenn das Modul aufgerufen wird!
```
4\.
**Ausgabe (< Python3.7 )**
```py
>>> 'a' * 20 is 'aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa'
True
>>> 'a' * 21 is 'aaaaaaaaaaaaaaaaaaaaa'
False
```
Ergibt Sinn, Oder?
#### 💡 Erklärung:
+ Das Verhalten im ersten und zweiten Schnipsel erklärt sich durch eine CPython Optimierung (auch string interning genannt), die versucht, existierende
immutable Objekte zu nutzen anstatt jedes mal ein neues Objekt zu erstellen.
+ Nachdem "interned" (festgehalten) wurde, kann es sein, dass viele Variablen dasselbe String-Objekt im Speicher referenzieren (man spart also Speicher).
+ In den Schnipseln oben werden Strings implizit festgehalten. Die Entscheidung, wann ein String implizit festgehalten wird, ist von der Implementierung
abhängig. Es gibt einige Regeln, die benutzt werden können, um zu erahnen, ob ein String festgehalten wird oder nicht:
* Alle String der Länge 0 und 1 werden festgehalten.
* Strings werden während der Compilezeit festgehalten (`'wtf'` wird festgehalten, aber `''.join(['w', 't', 'f'])` nicht)
* Strings, die nicht aus ASCII-Buchstaben, Ziffern oder Unterstrichen zusammengesetzt sind, werden nicht festgehalten. Das erklärt warum `'wtf!'` nicht festgehalten wurde (wegen `!`).
Die CPython-Implementierung dieser Regel kann [hier](https://github.com/python/cpython/blob/3.6/Objects/codeobject.c#L19) gefunden werden
+ Wenn `a` und `b` in derselben Zeile auf `"wtf!"` gesetzt werden, erzeugt der Python Interpreter ein neues Objekt, welches von der zweiten Variable zur selben Zeit referenziert wird. Wenn du es in zwei verschiedenen Zeilen deklarierst, dann "weiß" der Interpreter nicht, dass `"wtf!"` als Objekt schon existiert (weil `"wtf!"` nicht implizit festgehalten wird, siehe obige Auflistung). Es ist eine Compilezeit-Optimierung. Diese Optimierung gilt nicht für 3.7.x Versionen von CPython (siehe dieses [Issue](https://github.com/satwikkansal/wtfpython/issues/100)).
+ Eine Compile-Unit ist eine interaktive Umgebung, wie z.B. IPython besteht aus einen einzigen Statement, während es aus einem ganzen Modul im Falle von Modulen besteht. `a, b = "wtf!", "wtf!"` ist ein einziges Statement, während `a = "wtf!"; b = "wtf!"` zwei Statements in einer Zeile sind. Das erklärt, warum die Identitäten `a = "wtf!"; b = "wtf!"` verschieden sind. Es erklärt auch, warum sie dieselben sind, wenn sie in `some_file.py` aufgerufen werden.
+ Die abrupte Veränderung in der Ausgabe des 4.Schnipsel ist der [peephole Optimierung](https://en.wikipedia.org/wiki/Peephole_optimization) Technik
geschuldet, auch als Constant Folding bekannt. Das bedeutet, der Ausdruck `'a'*20` wird durch `'aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa'` während der Kompilierung ersetzt, um ein paar Taktzyklen während der Laufzeit zu sparen. Constant Folding wird nur für String mit einer kleineren Länge als 21 angewendet. (Wieso ? Stelle dir die Größe einer `.pyc` Datei vor, die durch den Ausdruck `'a'*10**10` generiert wurde). [Hier](https://github.com/python/cpython/blob/3.6/Python/peephole.c#L288) ist die Quelle der Implementierung dafür.
+ Notiz: In Python 3.7, konstantes Folding wurde vom peephole-Optimierer zum neuen AST-Optimierer verschoben (mit ein paar Veränderungen in der Logik), d.h. das 4.Schnipsel funktioniert in Python 3.7 nicht. Du kannst [hier](https://bugs.python.org/issue11549) mehr darüber erfahren.
---
### ▶ Vorsicht bei verketteten Operationen
<!-- Example ID: 07974979-9c86-4720-80bd-467aa19470d9 --->
```py
>>> (False == False) in [False] # ergibt Sinn
False
>>> False == (False in [False]) # ergibt Sinn
False
>>> False == False in [False] # Was nun?
True
>>> True is False == False
False
>>> False is False is False
True
>>> 1 > 0 < 1
True
>>> (1 > 0) < 1
False
>>> 1 > (0 < 1)
False
```
#### 💡 Erklärung:
Zitat von https://docs.python.org/3/reference/expressions.html#comparisons
> Formally, if a, b, c, ..., y, z are expressions and op1, op2, ..., opN are comparison operators, then a op1 b op2 c ... y opN z is equivalent to a op1 b and b op2 c and ... y opN z, except that each expression is evaluated at most once.
Übersetzt:
> Formal ausgedrückt: wenn a, b, c, ..., y, z Ausdrücke und op1, op2, ..., opN Vergleichsoperatoren sind, dann sind a op1 b op2 c ... y opN z äquivalent zu a op1 b and b op2 c and ... y opN z, mit der Ausnahme, dass jeder Ausdruck höchstens einmal ausgewertet wird.
Während dieses Verhalten in den Beispielen vielleicht unsinnig erscheint, kann es super verwendet werden, z.B. `a == b == c` und `0 <= x <= 100`.
* `False is False is False` ist äquivalent zu `(False is False) and (False is False)`
* `True is False == False` ist äquivalent zu `(True is False) and (False == False)` und während der erste Teil des Statements (`True is False`) zu `False` ausgewertet wird, wird der gesamt Ausdruck zu `False` ausgewertet.
* `1 > 0 < 1` ist äquivalent zu `(1 > 0) and (0 < 1)` which evaluates to `True`.
* Der Ausdruck `(1 > 0) < 1` ist äquivalent zu `True < 1` und
```py
>>> int(True)
1
>>> True + 1 # Nicht relevant für dieses Beispiel, aber trotzdem nur zum Spaß
2
```
So wird `1 < 1` zu `False` ausgewertet
---
### ▶ Wie man den `is` Operator nicht nutzt
<!-- Example ID: 230fa2ac-ab36-4ad1-b675-5f5a1c1a6217 --->
Das folgende Beispiel ist im Internet überall bekannt.
1\.
```py
>>> a = 256
>>> b = 256
>>> a is b
True
>>> a = 257
>>> b = 257
>>> a is b
False
```
2\.
```py
>>> a = []
>>> b = []
>>> a is b
False
>>> a = tuple()
>>> b = tuple()
>>> a is b
True
```
3\.
**Ausgabe**
```py
>>> a, b = 257, 257
>>> a is b
True
```
**Ausgabe (Python 3.7.x spezifisch)**
```py
>>> a, b = 257, 257
>>> a is b
False
```
#### 💡 Erklärung:
**Der Unterschied zwischen `is` und `==`**
* `is` Operator checkt, ob sich beide Operanden auf dasselbe Objekt beziehen (i.e., it checks if the identity of the operands matches or not).
* `==` Operator vergleicht die Werte der beiden Operanden und überprüft, ob diese gleich sind.
* Also `is` wird für Beziehungsgleichheit und `==` für Wertgleichheit benutzt. Ein Beispiel, um das Gesagte zu vertiefen:
```py
>>> class A: pass
>>> A() is A() # Das sind zwei leere Objekte an zwei verschiedenen Orten im Speicher.
False
```
**`256` ist ein existierendes Objekt, aber `257` nicht**
Wenn du Python startest, werden die Nummern von `-5` bis `256` bereitgestellt. Diese Nummern werden sehr oft benutzt, also ergibt es Sinn,
sie schnell bereit zu haben.
Zitat von https://docs.python.org/3/c-api/long.html
> The current implementation keeps an array of integer objects for all integers between -5 and 256, when you create an int in that range you just get back a reference to the existing object. So it should be possible to change the value of 1. I suspect the behavior of Python, in this case, is undefined. :-)
Übersetzung:
> Die momentane Implementation stellt ein Array aus Integer-Objekten für alle Integer zwischen -5 und 256 bereit. Wenn du einen int in diesem Bereich erstellst, bekommst du nur eine Referenz auf das existierende Objekt zurück. Also sollte es möglich sein, den Wert von 1 zu ändern. Ich vermute das Verhalten von Python ist in diesem Fall undefiniert. :-)
```py
>>> id(256)
10922528
>>> a = 256
>>> b = 256
>>> id(a)
10922528
>>> id(b)
10922528
>>> id(257)
140084850247312
>>> x = 257
>>> y = 257
>>> id(x)
140084850247440
>>> id(y)
140084850247344
```
Hier ist der Interpreter nicht schlau genug während des Ausführens von `y = 257` zu erkennen, dass wir bereits ein Integer mit dem Wert `257` erstellt haben und daher wird ein neues Objekt im Speicher angelegt.
Ähnliche Optimierungen treffen auf andere **immutable** Objekte zu, z.B. leere Tuples. Da Listen mutable sind, wird `[] is []` zu `False` ausgewertet und `() is ()` wird zu `True` ausgewertet. Das erklärt unser zweiter Schnipsel. Lass uns mit dem dritten Beispiell weiter machen:
**Sowohl `a` und `b` beziehen sich auf dasselbe Objekt wenn sie in derselben Zeile mit demselben Wert initialisiert werden.**
**Ausgabe**
```py
>>> a, b = 257, 257
>>> id(a)
140640774013296
>>> id(b)
140640774013296
>>> a = 257
>>> b = 257
>>> id(a)
140640774013392
>>> id(b)
140640774013488
```
* Wenn a und b in derselben Zeile auf `257` gesetzt werden, erstellt der Python Interpreter ein neues Objekt, und referenziert die zweite Variable
zur selben Zeit. Wenn man es in verschiedenen Zeilen macht, dann weiß Python nicht, dass eine `257` als Objekt schon existiert.
* Es ist eine Compiler Optimierung, die speziell für die interaktive Umgebung gilt. Wenn man zwei Zeilen in einem Live Interpreter eingibt, dann
werden sie getrennt kompiliert und auch getrennt optimiert. Wenn du dieses Beispiel in einer `.py` Datei ausprobierst, würdest du nicht dasselbe
Verhalten beobachten, denn die Datei wird auf einmal kompiliert. Diese Optimierung ist nicht auf Integer beschränkt, sie funktioniert auch für
andere immutable Datentypen, wie z.B. Strings (siehe auch das Beispiel "Strings können manchmal schwierig sein") oder floats:
```py
>>> a, b = 257.0, 257.0
>>> a is b
True
```
* Warum funktioniert das nicht in Python 3.7 ? Die abstrakte Antwort ist: Die Compiler Optimierungen sind von der Implementierung abhängig (es verändert sich mit der Version, dem Betriebssystem, etc.). Ich versuche noch herauszufinden, welche Implementierungsänderung dieses Problem
verursacht. Für Updates, schaue dieses [Issue](https://github.com/satwikkansal/wtfpython/issues/100) an.
---
### ▶ Hash brownies
<!-- Example ID: eb17db53-49fd-4b61-85d6-345c5ca213ff --->
1\.
```py
some_dict = {}
some_dict[5.5] = "JavaScript"
some_dict[5.0] = "Ruby"
some_dict[5] = "Python"
```
**Ausgabe:**
```py
>>> some_dict[5.5]
"JavaScript"
>>> some_dict[5.0] # "Python" hat die Existenz von "Ruby" ausgelöscht ?
"Python"
>>> some_dict[5]
"Python"
>>> complex_five = 5 + 0j
>>> type(complex_five)
complex
>>> some_dict[complex_five]
"Python"
```
Warum also ist Python überall zu finden ?
#### 💡 Erklärung
* Einzigartigkeit der Schlüssel in einem Python Dictionary wird durch *Äquivalenz*, nicht durch Identität festgestellt. Obwohl also `5`, `5.0`, und `5 + 0j` verschiedene Objekte unterschiedlichen Typs sind, können sie, da sie gleichwertig sind, nicht im gleichen `dict` (oder `set`) sein.
Sobald du einen von ihnen einfügst, wird der Versuch, nach einem anderen, aber gleichwertigen Schlüssel zu suchen, mit dem ursprünglichen zugeordneten Wert erfolgreich sein (und nicht mit einem `KeyError` fehlschlagen):
```py
>>> 5 == 5.0 == 5 + 0j
True
>>> 5 is not 5.0 is not 5 + 0j
True
>>> some_dict = {}
>>> some_dict[5.0] = "Ruby"
>>> 5.0 in some_dict
True
>>> (5 in some_dict) and (5 + 0j in some_dict)
True
```
* Das gilt auch, wenn ein Item festgelegt wird. Wenn du also `some_dict[5] = "Python"` ausführst, findet Python
das existierende Item mit demselben Key `5.0 -> "Ruby"`, überschreibt den Wert an dieser Stelle, und lässt den
originalen Wert unangetastet.
```py
>>> some_dict
{5.0: 'Ruby'}
>>> some_dict[5] = "Python"
>>> some_dict
{5.0: 'Python'}
```
* Wie können wir also den Key zu `5` anstelle von `5.0` updaten? Wir können das tatsächlich nicht an dieser Stelle
tun, aber wir können den Schlüssel zuerst löschen (`del some_dict[5.0]`), und ihn danach neu festzulegen (`some_dict[5]`), um den Schlüssel `5` zu bekommen, anstelle des floats `5.0`. Das wird jedoch nur in seltenen Fällen benötigt.
* Wie hat Python `5` in einem Dictionary gefunden, welches `5.0` enthält? Python tut dies in konstanter Zeit, ohne jedes Item zu scannen, indem es Hash-Funktionen benutzt. Wenn Python den Key `foo` in einem Dictionary nachschlägt, dann verarbeitet es zuerst `hash(foo)` (was in konstanter Zeit läuft). Da es in Python notwendig ist, dass Objekte, die als gleich gelten auch den gleichen Hash-Wert haben ( siehe hier [docs](https://docs.python.org/3/reference/datamodel.html#object.__hash__)), haben `5`, `5.0`, und `5 + 0j` denselben Hash-Wert.
```py
>>> 5 == 5.0 == 5 + 0j
True
>>> hash(5) == hash(5.0) == hash(5 + 0j)
True
```
**Note:** Das Inverse ist nicht unbedingt wahr: Objekte mit gleichem Hashwert können evtl. ungleich sein. (Das versursacht was auch als [hash collision](https://de.wikipedia.org/wiki/Kollisionsresistenz) bekannt ist), und und verschlechtert die zeitlich konstante Leistung, die Hashing normalerweise bietet.
---
### ▶ Tief im Inneren sind wir alle gleich
<!-- Example ID: 8f99a35f-1736-43e2-920d-3b78ec35da9b --->
```py
class WTF:
pass
```
**Ausgabe:**
```py
>>> WTF() == WTF() # zwei verschiedene Instanzen können nicht gleich sein
False
>>> WTF() is WTF() # Idetitäten sind ebenfalls unterschiedlich
False
>>> hash(WTF()) == hash(WTF()) # Hash-Werte _sollten_ ebenfalls verschieden sein
True
>>> id(WTF()) == id(WTF())
True
```
#### 💡 Erklärung:
* Wenn `id` genannt wurde, hat Python hat ein `WTF` class-Objekt gebaut und es der `id`-Funktion übergeben. Die `id`-Funktion nimmt die `id` (den Speicherort), und wirft das Objekt weg. Das Objekt ist zerstört.
* When we do this twice in succession, Python allocates the same memory location to this second object as well. Da (in CPython) `id` denselben Speicherort wie die Objekt-Id benutzt, ist die id der beiden Objekte dieselbe.
* Also ist die Id des Objektes nur für die Lebensdauer des Objektes einzigartig. Nachdem das Objekt zerstört wurde, oder bevor es gebaut wird, kann etwas anderes diese Id haben.
* Abe warum wurde der `is` zu `False` ausgewertet? Lass uns das anhand dieses Schnipsels betrachten.
```py
class WTF(object):
def __init__(self): print("I")
def __del__(self): print("D")
```
**Ausgabe:**
```py
>>> WTF() is WTF()
I
I
D
D
False
>>> id(WTF()) == id(WTF())
I
D
I
D
True
```
Wie du villeicht beobachtest hast, ist die Reihenfolge, in der die Objekte zerstört werden, das, was hier den
Unterschied macht.
---
### ▶ Unordnung in der Ordnung *
<!-- Example ID: 91bff1f8-541d-455a-9de4-6cd8ff00ea66 --->
```py
from collections import OrderedDict
dictionary = dict()
dictionary[1] = 'a'; dictionary[2] = 'b';
ordered_dict = OrderedDict()
ordered_dict[1] = 'a'; ordered_dict[2] = 'b';
another_ordered_dict = OrderedDict()
another_ordered_dict[2] = 'b'; another_ordered_dict[1] = 'a';
class DictWithHash(dict):
"""
Ein Dictionary auch __hash__ magic implementiert.
"""
__hash__ = lambda self: 0
class OrderedDictWithHash(OrderedDict):
"""
Ein OrderedDict was auch __hash__ magic implementiert.
"""
__hash__ = lambda self: 0
```
**Ausgabe**
```py
>>> dictionary == ordered_dict # Wenn a == b
True
>>> dictionary == another_ordered_dict # und b == c
True
>>> ordered_dict == another_ordered_dict # warum ist dann c != a ??
False
# Wir wissen alle, dass ein Set nur aus einzigartigen Elementen besteht,
# Lass uns ein Set aus Dictionaries bauen und sehen, was passiert...
>>> len({dictionary, ordered_dict, another_ordered_dict})
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: unhashable type: 'dict'
# Ergibt Sinn, denn ein Dictionary implementiert nicht __hash__, lass uns unsere
# Wrapper-Klasse benutzen.
>>> dictionary = DictWithHash()
>>> dictionary[1] = 'a'; dictionary[2] = 'b';
>>> ordered_dict = OrderedDictWithHash()
>>> ordered_dict[1] = 'a'; ordered_dict[2] = 'b';
>>> another_ordered_dict = OrderedDictWithHash()
>>> another_ordered_dict[2] = 'b'; another_ordered_dict[1] = 'a';
>>> len({dictionary, ordered_dict, another_ordered_dict})
1
>>> len({ordered_dict, another_ordered_dict, dictionary}) # verändere die Reihenfolge
2
```
Was geht hier vor ?
#### 💡 Erklärung:
- Der Grund, warum die intransitive Gleichheit zwischen `dictionary`, `ordered_dict` und `another_ordered_dict` nicht gilt, liegt in der `__eq__` Methode und wie diese in der `OrderedDict`-Klasse implementiert ist. Aus der [Dokumentation](https://docs.python.org/3/library/collections.html#ordereddict-objects)
> Gleichheitstests zwischen OrderedDict-Objekten sind ordnungsabhängig und werden als `list(od1.items())==list(od2.items())` implementiert. Gleichheitstests zwischen `OrderedDict`-Objekten und anderen Mapping-Objekten sind nicht ordnungsabhängig wie bei regulären Dictionaries.
- Der Grund für diese Gleichheit im Verhalten ist, dass sie es ermöglicht, `OrderedDict`-Objekte direkt überall dort zu ersetzen, wo ein reguläres Wörterbuch verwendet wird.
- Okay, warum also hat die Änderung der Reihenfolge Auswirkungen auf die Länge des erzeugten `set`-Objekts? Die Antwort ist das Fehlen der intransitiven Gleichheit. Da Mengen "ungeordnete" Sammlungen von eindeutigen Elementen sind, sollte die Reihenfolge, in der die Elemente eingefügt werden, keine Rolle spielen. Aber in diesem Fall spielt sie doch eine Rolle. Lass uns das ein wenig aufschlüsseln
```py
>>> some_set = set()
>>> some_set.add(dictionary) # das sind die Mapping-Objekte von unseren Schnipseln oben
>>> ordered_dict in some_set
True
>>> some_set.add(ordered_dict)
>>> len(some_set)
1
>>> another_ordered_dict in some_set
True
>>> some_set.add(another_ordered_dict)
>>> len(some_set)
1
>>> another_set = set()
>>> another_set.add(ordered_dict)
>>> another_ordered_dict in another_set
False
>>> another_set.add(another_ordered_dict)
>>> len(another_set)
2
>>> dictionary in another_set
True
>>> another_set.add(another_ordered_dict)
>>> len(another_set)
2
```
Die Inkonsistenz liegt bei `another_ordered_dict in another_set`, was `False` ist, weil `ordered_dict` bereits in `another_set` enthalten ist und wie schon vorher beobachtet, `ordered_dict == another_ordered_dict` ist `False`.
---
### ▶ Versuche es weiter... *
<!-- Example ID: b4349443-e89f-4d25-a109-82616be9d41a --->
```py
def some_func():
try:
return 'from_try'
finally:
return 'from_finally'
def another_func():
for _ in range(3):
try:
continue
finally:
print("Finally!")
def one_more_func(): # Ein gotcha!
try:
for i in range(3):
try:
1 / i
except ZeroDivisionError:
# Lass es uns hier hin packen und es außerhalb des Loops behandeln
raise ZeroDivisionError("A trivial divide by zero error")
finally:
print("Iteration", i)
break
except ZeroDivisionError as e:
print("Zero division error occurred", e)
```
**Ausgabe:**
```py
>>> some_func()
'from_finally'
>>> another_func()
Finally!
Finally!
Finally!
>>> 1 / 0
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
ZeroDivisionError: division by zero
>>> one_more_func()
Iteration 0
```
#### 💡 Erklärung:
- Wenn ein `return`-, `break`- oder `continue`-Anweisung in einem `try` ("try…finally") Anweisung ausgeführt wird,
dann wird der `finally`-Abschnitt am Ende ebenfalls ausgeführt.
- Der Rückgabewert einer Funktion wird durch die letzte `return`-Anweisung bestimmt. Da der `finally`-Abschnitt
immer ausgeführt wird, wird eine `return`-Anweisung im `finally`-Abschnitt immer die letzte sein, die ausgeführt wird.
- Wenn also der `finally`-Abschnitt eine `return`- oder `break`-Anweisung ausführt, dann wird die kurzzeitige
Exception verworfen.
---
### ▶ Wofür?
<!-- Example ID: 64a9dccf-5083-4bc9-98aa-8aeecde4f210 --->
```py
some_string = "wtf"
some_dict = {}
for i, some_dict[i] in enumerate(some_string):
i = 10
```
**Ausgabe:**
```py
>>> some_dict # Ein indiziertes dictionary erscheint.
{0: 'w', 1: 't', 2: 'f'}
```
#### 💡 Erklärung:
* Eine `for` Anweisung ist in [Python Syntax](https://docs.python.org/3/reference/grammar.html) wie folgt definiert:
```
for_stmt: 'for' exprlist 'in' testlist ':' suite ['else' ':' suite]
```
`exprlist` ist dabei das Zuweisungsziel. Das heißt, dass das Äquivalente von `{exprlist} = {next_value}` im Iterable **executed for each item** ist.
Ein interessantes Beispiel, was dies verdeutlicht:
```py
for i in range(4):
print(i)
i = 10
```
**Ausgabe:**
```
0
1
2
3
```
Hast du erwartet, dass die Schleife nur einmal läuft ?
**💡 Erklärung:**
- Das Zuweisungs-Statement `i = 10` hat niemals einen Effekt auf die Schleife, aufgrund der Funktionsweise von
for-Schleifen in Python. Vor dem Beginn jeder Iteration, wird das nächste Objekt, was vom Iterator (in diesem
Fall `range(4)`) bereitgestellt wird, wird ausgepackt und der Zielliste zugewiesen (in diesem Fall `i`).
* Die `enumerate(some_string)` Funktion liefert ein neuen Wert `i` (ein Zähler, der aufwärts läuft) und ein
Character vom String `some_string` in jeder Iteration. Dann wird der gerade erzeugte Wert `i` des Dictionaries
`some_dict` als Key zu diesem Character gesetzt. Das Verhalten der Schleife kann wie folgt vereinfacht werden:
```py
>>> i, some_dict[i] = (0, 'w')
>>> i, some_dict[i] = (1, 't')
>>> i, some_dict[i] = (2, 'f')
>>> some_dict
```
---
### ▶ Diskrepanz in der Auswertungszeit
<!-- Example ID: 6aa11a4b-4cf1-467a-b43a-810731517e98 --->
1\.
```py
array = [1, 8, 15]
# Ein typischer Generator-Ausdruck
gen = (x for x in array if array.count(x) > 0)
array = [2, 8, 22]
```
**Ausgabe:**
```py
>>> print(list(gen)) # Wo sind die anderen Variablen hin?
[8]
```
2\.
```py
array_1 = [1,2,3,4]
gen_1 = (x for x in array_1)
array_1 = [1,2,3,4,5]
array_2 = [1,2,3,4]
gen_2 = (x for x in array_2)
array_2[:] = [1,2,3,4,5]
```
**Ausgabe:**
```py
>>> print(list(gen_1))
[1, 2, 3, 4]
>>> print(list(gen_2))
[1, 2, 3, 4, 5]
```
3\.