# Тема 5. Блоки инструкций, управляющие инструкции 
## 2. Изучите ветвление по условию – управляющая инструкция if. Общее правило написания:
if <условие>:
<отступы><Блок инструкций, выполняемый, если условие истинно>
      [elif <условие2>:
<отступы><Блок инструкций2, выполняемый, если условие2 истинно>
]
[else:
< отступы><Блок инструкций3, выполняемый, если условие ложно>
]
```py
porog=4
rashod1=7
rashod2=11
if rashod1>=porog:
		dohod=12
elif rashod2==porog:
		dohod=0
else:
		dohod=-8

dohod
12
del dohod
if rashod1>=3 and rashod2==4:
		dohod=rashod1
		if rashod2==porog or rashod1<rashod2:
			dohod=porog

			
dohod
Traceback (most recent call last):
  File "<pyshell#10>", line 1, in <module>
    dohod
NameError: name 'dohod' is not defined
if porog==3:
		dohod=1
elif porog==4:
		dohod=2
elif porog==5:
		dohod=3
else:
		dohod=0

dohod
2
```
```py
del dohod
dohod=2 if porog>=4 else 0
dohod
2
if porog>=5 : rashod1=6; rashod2=0

rashod1
7
rashod2
11
```
## 3.Цикл по перечислению – управляющая инструкция for. Общее правило написания:
for <Объект-переменная цикла> in <объект>:
<отступы><Блок инструкций 1 – тело цикла>
[else: 
< отступы ><Блок инструкций 2 – если  в цикле не сработал break>]
### 3.1. 
```py
temperatura=5
for i in range(3,18,3):
	temperatura+=i

	
temperatura
50
```
### 3.2.
#### 3.2.1.
```py
sps=[2,15,14,8]
for k in sps:
	if len(sps)<=10:sps.append(sps[0])
	else:break

	
sps
[2, 15, 14, 8, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2]
```
#### 3.2.2.
```py
sps=[2,15,14,8]
for k in sps[:]: # Создается копия списка для итерации
	if len(sps)<=10:sps.append(sps[0])
	else:break

sps
[2, 15, 14, 8, 2, 2, 2, 2]
#Отличие: Во втором случае используется sps[:] - это создает копию списка для итерации.
```
### 3.3. Пример: создание списка с 10 целыми случайными числами из диапазона от 1 до 100. При этом, если сумма чисел не превышает 500, эта сумма должна быть отображена на экране.
```py
import random as rn
sps5=[]
for i in range(10):
	sps5.append(rn.randint(1,100))
	ss=sum(sps5)
	if ss>500: break
else:
	print(ss)

369
sps5=[]
for i in range(10):
	sps5.append(rn.randint(1,100))
	ss=sum(sps5)
	if ss>500: break
else:
	print(ss)

	
438
sps5=[]
for i in range(10):
	sps5.append(rn.randint(1,100))
	ss=sum(sps5)
	if ss>500: break
else:
	print(ss)

	
495
#Возможные сценарии:
#Сумма НЕ превысила 500 за 10 итераций → цикл завершается естественно → выполняется else → выводится сумма

#Сумма превысила 500 на какой-то итерации → срабатывает break → цикл прерывается → else НЕ выполняется
```
### 3.4. 
```py
stroka='Это – автоматизированная система'
stroka1=""
for ss in stroka:
	stroka1+=" "+ss

	
stroka1
' Э т о   –   а в т о м а т и з и р о в а н н а я   с и с т е м а'
```
### 3.5. 
```py
import math
sps2=[math.sin(i*math.pi/5+2) for i in range(100)]
import pylab
pylab.plot(sps2)
[<matplotlib.lines.Line2D object at 0x000002A57ED02490>]
pylab.title('Синусоидальный сигнал')
Text(0.5, 1.0, 'Синусоидальный сигнал')
pylab.xlabel('Отсчеты')
Text(0.5, 0, 'Отсчеты')
pylab.ylabel('Амплитуда')
Text(0, 0.5, 'Амплитуда')
pylab.show()
```
![alt text]({CB8B8C9B-3DFE-45B6-85B7-10ABD03573AA}.png)
## 4. Цикл «пока истинно условие» – управляющая инструкция while. Общее правило написания:
# while <Условие>:
# <отступы><Блок инструкций 1 – тело цикла>
# [else:
# <отступы><Блок инструкций 2 – если в цикле не сработал break>]
### 4.1. Цикл со счетчиком.
```py
rashod=300
while rashod:
	print("Расход=",rashod)
	rashod-=50

Расход= 300
Расход= 250
Расход= 200
Расход= 150
Расход= 100
Расход= 50
# Цикл завершился, потому что условие while rashod: стало ложным (False), когда значение переменной rashod достигло 0.
```
### 4.2. Пример с символьной строкой
```py
import math
stroka = 'Расчет процесса в объекте регулирования'
i = 0
sps2 = []
time_points = []  # Создадим список для моментов времени
while i < len(stroka):
    r = 1 - 2 / (1 + math.exp(0.1 * i))
    sps2.append(r)
    time_points.append(i)  # Запоминаем момент времени
    print('Значение в момент', i, "=", r)
    i += 1

    
Значение в момент 0 = 0.0
Значение в момент 1 = 0.049958374957880025
Значение в момент 2 = 0.09966799462495568
Значение в момент 3 = 0.14888503362331795
Значение в момент 4 = 0.197375320224904
Значение в момент 5 = 0.2449186624037092
Значение в момент 6 = 0.2913126124515909
Значение в момент 7 = 0.3363755443363322
Значение в момент 8 = 0.3799489622552249
Значение в момент 9 = 0.421899005250008
Значение в момент 10 = 0.4621171572600098
Значение в момент 11 = 0.5005202111902354
Значение в момент 12 = 0.5370495669980353
Значение в момент 13 = 0.5716699660851172
Значение в момент 14 = 0.6043677771171636
Значение в момент 15 = 0.6351489523872873
Значение в момент 16 = 0.6640367702678489
Значение в момент 17 = 0.6910694698329307
Значение в момент 18 = 0.7162978701990245
Значение в момент 19 = 0.7397830512740043
Значение в момент 20 = 0.7615941559557649
Значение в момент 21 = 0.7818063576087741
Значение в момент 22 = 0.8004990217606297
Значение в момент 23 = 0.8177540779702878
Значение в момент 24 = 0.8336546070121553
Значение в момент 25 = 0.8482836399575129
Значение в момент 26 = 0.8617231593133063
Значение в момент 27 = 0.874053287886007
Значение в момент 28 = 0.8853516482022625
Значение в момент 29 = 0.8956928738431645
Значение в момент 30 = 0.9051482536448664
Значение в момент 31 = 0.9137854901178277
Значение в момент 32 = 0.9216685544064713
Значение в момент 33 = 0.9288576214547277
Значение в момент 34 = 0.935409070603099
Значение в момент 35 = 0.9413755384972874
Значение в момент 36 = 0.9468060128462683
Значение в момент 37 = 0.9517459571646616
Значение в момент 38 = 0.9562374581277391
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(time_points, sps2, 'b-', marker='o', linewidth=2, markersize=4, label='Выходной сигнал инерционного звена')
[<matplotlib.lines.Line2D object at 0x000001B8EE6F9450>]
plt.title('Сигнал на выходе инерционного звена\n(Переходная характеристика)')
Text(0.5, 1.0, 'Сигнал на выходе инерционного звена\n(Переходная характеристика)')
plt.xlabel('Время, i (дискр. отсчеты)')
Text(0.5, 0, 'Время, i (дискр. отсчеты)')
plt.ylabel('Значение сигнала, r(i)')
Text(0, 0.5, 'Значение сигнала, r(i)')
plt.grid(True, which='major', linestyle='--', linewidth=0.5)
plt.legend()
<matplotlib.legend.Legend object at 0x000001B8EE711010>
plt.show()
```
![alt text]({82E82C36-9007-4A55-9244-B2D65C9C50FB}.png)
### 4.3. Определение, является ли число простым (делится только на самого себя или 1).
```py
chislo=267   #Проверяемое число
kandidat =chislo // 2 		# Для значений chislo > 1
while kandidat > 1:
	if chislo%kandidat == 0: 	# Остаток от деления
		print(chislo, ' имеет множитель ', kandidat)
		break 		# else выполняться не будет
	kandidat -= 1
else: 			# При завершении цикла без break
         print(chislo, ' является простым!')

                                
267  имеет множитель  89
```
```py
# Проверка простых чисел в диапазоне от 250 до 300
for chislo in range(250, 301):
    if chislo < 2:  # Числа меньше 2 не являются простыми
        continue
    
    # Проверяем делители от 2 до квадратного корня из числа (оптимизация)
	#Если число составное, то у него есть хотя бы один делитель, не превышающий его квадратного корня. Поэтому достаточно проверять делители только до √n, так как больший делитель автоматически подразумевает существование меньшего парного делителя.
    kandidat = int(chislo ** 0.5) + 1
    is_prime = True
    
    while kandidat > 1:
        if chislo % kandidat == 0:
            # Найден делитель, число не простое
            is_prime = False
            break
        kandidat -= 1
    
    if is_prime:
        print(chislo, 'является простым!')

        
251 является простым!
257 является простым!
263 является простым!
269 является простым!
271 является простым!
277 является простым!
281 является простым!
283 является простым!
293 является простым!
```