7384
Python академия. Учи Python быстро и легко. По всем вопросам @evgenycarter
Одноразовый метод в классе
В случае, если вдруг понадобится в классе функция, которая будет использоваться всего один раз, после чего будет использоваться другая функция, можно воспользоваться приемом на картинке.
Последней строчкой метода call является переопределение самого этого метода на другой, а именно normal_call. Таким образом, изначальный код call будет исполнен только один раз.
Подобный прием будет полезен в тех случаях, когда при самом первом вызове метода в классе требуются выполнить одноразовые действия, которые в дальнейшем не нужны.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
Создание процессов
Класс Process из встроенного модуля multiprocessing позволяет создавать процессы без прямого вызова функции fork.
При создании экземпляра Proccess необходимо передать функцию, которую требуется исполнить в отдельном дочернем процессе и аргументы этой функции. Процесс будет создан после вызова метода start. Внутри метода start будет вызван fork и будет исполнена функция в отдельном процессе.
Очень важно ожидать завершения всех созданных дочерних процессов. Для этого можно воспользоваться удобной функцией join.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
Легкий веб-фреймворк
Bottle – это быстрый, простой и легкий микро-веб-фреймворк WSGI для Python. Он распространяется как единый файловый модуль и не имеет никаких зависимостей, кроме стандартной библиотеки Python.
Несмотря на свою минималистичность, Bottle предоставляет довольно широкие возможности, которых на 100% хватает для мелких и средних проектов. Вот список основных возможностей: routing, templates, POST-routing, обработка форм, cookies и сервер.
После запуска подобного примера можете перейти в браузере по адресу localhost:5000/hello/world и посмотреть на результат, полученный из всего пяти строк кода.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
Объединяем несколько итераторов в один
Функция chain() помогает нам объединять несколько итераторов в один.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
Паттерн проектирования Singleton
Одиночка или же синглтон – это паттерн проектирования, описывающий объект, у которого имеется один единственный экземпляр.
Метод __new__ вызывается для создания экземпляра класса, перед вызовом __init__. На вход первым аргументом метод принимает сам класс, а возвращать должен уже экземпляр (даже можно экземпляр и другого класса).
В примере мы проверяем, есть ли значение у атрибута instance. Если нет, то присваиваем атрибуту экземпляр этого же класса. А если уже экземпляр создан, то просто его возвращаем.
То есть при вызове конструктора класса Singleton, будет возвращаться один и тот же объект из памяти.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
Цикл
Мы можем перевернуть строку и в цикле.
Для начала создадим массив (список) reversedString[].
После этого мы можем запустить цикл, где итерируемой переменной будет index — длина списка.
На каждой итерации цикла в reversedString добавляется символ из строки с индексом [index-1]. После этого index уменьшается на 1.
Цикл продолжается до тех пор, пока переменная index не станет равна 0.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
Многопоточность
В модуле threading новый поток выполнения может начинаться с нового threading.Thread и присвоения ему функции для выполнения.
Параметр target ссылается на функцию (или вызываемый объект), который будет работать. Нить не начнет выполнение до start, также не будет вызываться Thread объекта.
Когда my_thread завершается, вызов start выкинет исключение RuntimeError. Если вы хотите запустить Thread в фоновом режиме, то передавайте daemon=True или установите my_thread.daemon в True перед вызовом start().
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
Тестирование на pytest
pytest — ближе по духу к языку Python нежели unittest, которая накладывает определенные обязательства при разработке тестов. Например, создание классов-наследников от TestCase или выполнение определенной процедуры запуска тестов.
Но при разработке на pytest ничего этого делать не нужно. Вы просто пишете функции, которые должны начинаться с "test_" и используете assert, встроенные в Python.
Также он поддерживает запуск тестов на unittest и nose, то есть полная обратная совместимость с ними.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
Вычисляем размер объектов в памяти
Чтобы вычислить размер какого-либо объекта, можно воспользоваться функцией sys.getsizeof(object[, default]). Поскольку Python написан в полном соответствии с парадигмой ООП, таким объектом может быть все что угодно.
Однако, следует помнить, что хотя все built-in (встроенные) объекты и вернут правильный размер, в общем случае это не должно быть верно для каких-либо пользовательских объектов.
Аргумент default позволяет определить значение, которое будет возвращено, если тип объекта не предоставляет средства для извлечения размера и вызовет TypeError .
Функция getsizeof вызывает метод __sizeof__ объекта и добавляет дополнительные служебные данные сборщика мусора, если конечно объект управляется сборщиком мусора.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
Ускоряем код с помощью векторизации
Одним из приемов для ускорения работы циклов является векторизация вычислений, т. е. использование функций, которые поддерживают операции над векторами.
Вообще лучший способ ускорить любой цикл – это отказаться от него. В примере выше для работы с функцией my_func мы могли бы вызвать ее в цикле для каждого элемента списка, но гораздо проще использовать vectorize.
По сути, vectorize преобразует функцию таким образом, что она начинает принимать весь вектор целиком, а не отдельный его элемент. Надо помнить, что такой подход не всегда приводит к значительному ускорению.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
Не используйте обработку исключений слишком часто
Обработка исключений может защитить вашу программу от внезапных сбоев. Тем не менее все прекрасно знают, что подобные конструкции могут заметно снизить производительность скрипта.
Не стоит злоупотреблять try-except конструкциями, так как в большинстве случаев можно справиться с задачей, применяя обычные условия. Используйте обработку исключений только в крайних случаях.
На картинке мы привели пример двух случаев необоснованного использования обработки исключений, а также показали более правильную альтернативу.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
Дескрипторы
Дескриптор – это атрибут объекта со “связанным поведением”, то есть такой атрибут, при доступе к которому его поведение переопределяется методом протокола дескриптора. Если хотя бы один из этих методов определен в объекте, то можно сказать, что этот метод – дескриптор.
Для того, чтобы определить свой собственный дескриптор, обычно определяют три специальных метода класса __get__, __set__ или __delete__. После этого можно создать новый класс и в атрибут этого класса записать объект типа дескриптор.
У данного объекта будет переопределено поведение при доступе к атрибуту (__get__), при присваивании значений (__set__) или при удалении (__delete__).
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
Геттеры и сеттеры
В объектно-ориентированных языках распространено использование геттеров и сеттеров для безопасной работы с приватными полями. Например, в C# для этого есть удобная конструкция { get; set; }.
В Python геттер реализуется через декоратор @ property, а сеттер в виде @ свойство.setter. В примере метод геттера называется age, поэтому декоратор сеттера – @ age.setter.
Оба метода должны иметь одинаковое название, по которому можно будет обращаться как к обычному атрибуту.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
Статические методы
Отличие статического метода от обычного метода класса в том, что первый привязан к классу, а не объекту.
Такой тип методов по умолчанию не принимает ни объект, ни класс – прописывать self или cls в аргументах не нужно. То есть статические методы не могут модифицировать ни объект, ни сам класс.
Обычную функцию стоит вносить в класс в качестве статического метода в том случае, когда эта функция логически относится к классу и имеет смысл там быть.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
Композиция классов
Один из способов организации взаимодействия между классами – это композиция, или же ассоциация, классов.
В этом случае один из классов (в примере выше это Salary) является полем другого (Employee). Сложного здесь, как вы видите, ничего нет.
Ассоциированные объекты зачастую могут циклически ссылаться друг на друга, что ломает стандартный механизм сборки мусора. В таком случае необходимо использовать слабые ссылки из модуля weakref, о котором поговорим позже.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
Генератор списка с одиночным и вложенным условием if
В генератор списка также можно добавить if-условие, которое может помочь нам отфильтровать данные. Например, в приведенном ниже коде мы сохраняем в список c все значения lst, большие 4
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
Что такое форматирование строк в Python с помощью %?
Вы можете создать строку и использовать %s внутри нее. %s здесь играет роль плейсхолдера. Дальше вы можете написать значок %, а затем – фактическое строковое значение, которое хотите использовать. Это значение в результате вставится на место плейсхолдера.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
Использование списков в качестве стеков
Стек – абстрактный тип данных, представляющий собой список элементов, организованных по принципу LIFO (last in – first out). В переводе с английского "последним пришёл – первым вышел".
Списки в Python имеют удобные встроенные методы, которых достаточно для реализации такой структуры данных. Для добавления элемента в конец стека используем метод append, для извлечения – pop.
Программный вид стека применяется для обхода структур по типу графов и деревьев. При реализации рекурсивных функций также будет применяться стек, но в таком случае уже его аппаратный вид.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
Превью из длинного текста
Допустим, у нас есть какой-то длинный текст в виде строки и надо сделать превью этого текста, например, для сайта. Первое, что приходит на ум – использовать слайсинг строк.
Но, как видите, текст оборвался на полуслове, поэтому такой вариант отпадает. Такую проблему хорошо решает метод shorten из модуля textwrap.
Первым аргументом передается строка, вторым указываем количество символов, которое должен содержать результат. Также третьим аргументом можно передать заготовку, которая будет вставляться в конце обрезанной строки.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
Цикл for для итераторов Python
Вы можете использовать цикл for в Python для итерации по какому-нибудь итерируемому объекту, например, по списку Python или по кортежу.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
Добавляем классу большую функциональность
На прошлой неделе мы объясняли декоратор @ classmethod, а сейчас рассмотрим @ staticmethod.
@ staticmethod можно воспринимать как метод, который "не знает, к какому классу относится". Он просто получает переданные аргументы, без неявного первого аргумента, и его определение не изменяется через наследование. Еще раз: статические методы прикреплены к классу лишь для удобства — и не могут менять состояние ни класса, ни его экземпляра.
Зачем использовать. Статические методы делают код более читабельным и повторно используемым. Его также удобнее использовать для импорта по сравнению с обычными функциями, поскольку функцию не нужно отдельно импортировать.
В чем же разница?
@ classmethod используется в суперклассе для определения того, как метод должен вести себя, когда он вызывается разными дочерними классами.
@ staticmethod используется, когда мы хотим вернуть объект, независимо от вызываемого дочернего класса.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
Создание и использование виртуальной среды
virtualenv — инструмент для создания изолированных сред Python. Программа создает папку, которая содержит все необходимые исполняемые файлы для использования пакетов, необходимых для проекта.
Создание новой виртуальной среды требуется только один раз для каждого проекта, для которого вы хотите изолировать зависимости:
python3 -m venv venv
Это создаст папку venv, содержащую оснастку сценариев и копию python самого двоичного файла. Название папки не имеет значения.
Чтобы активировать виртуальную среду, нужно запустить activate файл: source venv/bin/activate и далее мы можем свободно устанавливать любые зависимости, которые никак не скажутся на работе в будущих проектах.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
Добавляем классу большую функциональность
Декоратор @ classmethod — это метод, который получает класс в качестве параметра, который принято обозначать как cls. Он указывает на класс ToyClass, а не на объект этого класса.
Методы класса привязаны к самому классу, а не его экземпляру. Они могут менять состояние класса, что отразится на всех объектах этого класса, но не могут менять конкретный объект.
Проще говоря, @ classmethod — это обычный метод класса, имеющий доступ ко всем атрибутам класса, через который он был вызван.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
Not a Number
В модуле math есть особый объект, который называется NaN (Not a Number).
Эти объекты NaN не уникальны, и даже не равны самим себе, так что вы можете иметь несколько подобных объектов, взятых из нескольких разных источников.
Например можно создать подобный объект, просто передав строку 'nan' во float. Кстати говоря, это значит что вы можете использовать NaN в качестве ключа в словаре (хотя мы и не советуем это делать).
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
Запрос пароля у пользователя
Множеству инструментов командной строки или скриптов для работы требуется имя пользователя и пароль. Если вам придётся писать подобную программу – вы, возможно, сочтёте полезным модуль getpass.
Этот очень простой пакет позволяет запрашивать у пользователя его пароль, а также получать имя пользователя, извлекая имя, под которым он вошёл в систему.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
Создание дочернего процесса
Метод os.fork() создаёт дочерний процесс в том же месте кода, вызывая системную функцию fork(), и возвращает PID (Process Identifier), который равен PID дочернего процесса в родительском процессе и нулю в новом.
Кстати, получается интересный случай, в коде примера выполняется и блок if, и else. Если не знать про os.fork() и посмотреть вывод подобного кода, то возникнет много вопросов.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
Разница между __str__ и __repr__
Оба магических метода __str__ и __repr__ используются для получения строкового представления объекта. Давайте разберемся, в чем же собственно разница между ними.
Метод __str__ используется для создания вывода для конечного пользователя, а __repr__ в основном используется для отладки и разработки. Другими словами, цель __repr__ – быть однозначным, а __str__ – читабельным.
Функция print() и встроенная функция str() используют метод __str__ для отображения строкового представления объекта, а вот встроенная функция repr() использует для этого метод __repr__.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
Наследование
Наследование позволяет создавать новый класс на основе уже существующего. Таким образом, можно создать новый класс, взяв за основу все методы и атрибуты другого.
В данном случае класс Person является родительским классом, также его называют базовым классом или суперклассом. А класс Employee называется дочерним классом или подклассом.
Наследование классов нужно для изменения поведения конкретного класса, а также для расширения его функционала.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
Assert
Если выполнить инструкцию assert с логическим выражением, результат которого равен True, ничего не произойдет. Но если попробовать выполнить инструкцию assert с логическим выражением, которое равно False, то будет сгенерировано исключение AssertionError.
Исключения AssertionError предназначены скорее для программистов. При написании программ на этапе разработки мы должны видеть, что делаем что-то не так (к примеру, передали в функцию некорректное значение).
Не нужно, например, обрабатывать пользовательский ввод и пытаться обработать исключение AssertionError блоком try except. Если таких мест будет очень много, то это затронет и производительность программы.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
Анонимные функции
Анонимные функции являются крайне полезным аспектом, которым либо пренебрегают, либо чрезмерно пользуются. Новичкам они могут показаться сложными, но это совсем не так.
В целом, структура очень простая – lambda <arguments>: <expression> . Сначала пишете ключевое слово lambda, далее аргументы, двоеточие и какое-то выражение, результат которого автоматически вернется.
Такие функции чаще всего используются, когда они больше нигде не понадобятся, то есть определять полноценную функцию нет смысла. Типичные примеры использования – map и filter.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff