Библиотека Python разработчика | Книги по питону
19.2K subscribers
1.06K photos
391 videos
82 files
1K links
Полезные материалы для питониста по Фреймворкам Django, Flask, FastAPI, Pyramid, Tornado и др.

По всем вопросам @evgenycarter

РКН clck.ru/3Ko7Hq
Download Telegram
Модуль functools для манипуляций с функциями

Модуль functools в Python предоставляет инструменты для работы с функциями, позволяя выполнять различные манипуляции с ними. Вот некоторые из наиболее важных функций и возможностей, которые предоставляет functools:

1. functools.partial: Позволяет зафиксировать некоторые аргументы функции и создать новую функцию с предопределенными значениями.


from functools import partial

def multiply(x, y):
return x * y

double = partial(multiply, 2)
print(double(5)) # Вывод: 10


2. functools.reduce: Применяет функцию к паре элементов в последовательности, сокращая ее до одного значения. Обычно используется для аккумуляции значений.


from functools import reduce

numbers = [1, 2, 3, 4]
product = reduce(lambda x, y: x * y, numbers)
print(product) # Вывод: 24


3. functools.lru_cache: Кэширует результаты вызовов функции, чтобы ускорить повторные вызовы с теми же аргументами. Полезно для функций с дорогими вычислениями.


from functools import lru_cache

@lru_cache(maxsize=None)
def fibonacci(n):
if n < 2:
return n
return fibonacci(n - 1) + fibonacci(n - 2)

print(fibonacci(10)) # Вывод: 55


4. functools.wraps: Декоратор, который сохраняет метаданные оригинальной функции (такие как имя и документация) при создании декоратора.


from functools import wraps

def my_decorator(func):
@wraps(func)
def wrapper(*args, **kwargs):
print("Что-то делаем перед вызовом функции")
return func(*args, **kwargs)
return wrapper

@my_decorator
def say_hello():
"""Выводит приветствие."""
print("Привет!")

print(say_hello.__name__) # Вывод: say_hello
print(say_hello.__doc__) # Вывод: Выводит приветствие.


5. functools.total_ordering: Упрощает реализацию всех методов сравнения для класса, определяя только несколько из них.


from functools import total_ordering

@total_ordering
class Point:
def __init__(self, x, y):
self.x = x
self.y = y

def __eq__(self, other):
return (self.x, self.y) == (other.x, other.y)

def __lt__(self, other):
return (self.x, self.y) < (other.x, other.y)

p1 = Point(1, 2)
p2 = Point(3, 4)
print(p1 < p2) # Вывод: True
print(p1 <= p2) # Вывод: True


Эти функции и декораторы делают functools мощным инструментом для функционального программирования в Python.

Мы в MAX

👉@BookPython
👍4
Когда вы пишете собственный метод __repr__ для какого-то объекта, обычно нужно включать представление его атрибутов. Для этого при форматировании следует вызывать repr() для объектов, так как по умолчанию вызывается str().

Это делается с помощью нотации !r:


class Pair:
def __init__(self, left, right):
self.left = left
self.right = right

def __repr__(self):
class_name = type(self).__name__
return f'{class_name}({self.left!r}, {self.right!r})'


Мы в MAX

👉@BookPython
👍3
Что такое Pickling и Unpickling?

В Python pickling и unpickling — это процессы сериализации и десериализации объектов, соответственно, с использованием модуля pickle.

- Pickling — это процесс преобразования объекта Python (например, словаря, списка, класса и т.д.) в байтовую последовательность (или поток байтов), которая может быть сохранена в файл или передана по сети. Этот процесс позволяет сохранить состояние объекта для дальнейшего использования.

- Unpickling — это обратный процесс, при котором байтовая последовательность преобразуется обратно в объект Python.

Пример использования:

1. Pickling (сериализация):


import pickle

# Создаем объект
data = {'name': 'Alice', 'age': 25, 'city': 'New York'}

# Сохраняем объект в файл
with open('data.pickle', 'wb') as f:
pickle.dump(data, f)


2. Unpickling (десериализация):


import pickle

# Читаем объект из файла
with open('data.pickle', 'rb') as f:
loaded_data = pickle.load(f)

print(loaded_data)


Когда это может быть полезно?
- Сохранение промежуточных данных в файл для повторного использования.
- Передача сложных объектов между разными программами или системами.
- Сохранение состояния приложения.

Однако, нужно быть осторожным с unpickling, так как загрузка непроверенных данных может привести к выполнению вредоносного кода.

Мы в MAX

👉@BookPython
👍2
PikaScript

Ультралегкий интерпретатор Python, работающий всего с 4 КБ оперативной памяти, с нулевыми зависимостями. Он готов к использованию из коробки, не требует конфигурации и легко расширяется с помощью языка C. Похожие проекты: MicroPython, JerryScript.

Все это позволяет вам программировать на языке Python даже для самых маломощных микроконтроллеров семейства STM32

https://github.com/pikasTech/PikaPython

Мы в MAX

👉@BookPython
👍4
Сравнение производительности dict() и {} в Python

Какое-то время назад, во время разбора кода, мы обсудили выбор dict() вместо {} в новом коде на Python. Коллега утверждал, что dict() более читаем и чётче выражает предназначение кода, поэтому следует предпочесть его. Меня это не убедило, но в тот момент контраргументов не нашлось, поэтому я воздержался.

Это заставило меня задуматься: в чём разница между типом dict и литеральным выражением {}?


https://habr.com/ru/articles/788440/

original https://madebyme.today/blog/python-dict-vs-curly-brackets/

Мы в MAX

👉@BookPython
👍31
Что такое хуки? Как они используются в Python?

Хуки (hooks) в программировании — это специальные точки в коде, в которые можно «вклиниться», чтобы изменить или расширить поведение программы без модификации её исходного кода. Хуки позволяют добавлять дополнительную логику или выполнять нужные действия, когда происходят определенные события.


⚫️Как хуки используются в Python?

В Python хуки часто реализуются в библиотеках и фреймворках для того, чтобы пользователи могли добавлять свои функции, выполняющиеся при определённых событиях. Они применяются в тестировании, веб-разработке, обработке данных и многих других областях. Вот несколько примеров использования хуков в Python:

1. Тестовые фреймворки (например, pytest):
В тестовом фреймворке pytest есть хуки для настройки и завершения тестов. Вы можете создать функции, которые будут выполняться до начала тестов (pytest_runtest_setup) или после их завершения (pytest_runtest_teardown). Это удобно для создания и очистки тестовой среды.


# Пример hook-функции в pytest
def pytest_runtest_setup(item):
print(f"Setting up for test: {item.name}")


2. Веб-фреймворки (например, Django):
В Django хуки используются для расширения поведения, например, перед или после сохранения объекта. Так, у моделей Django есть хуки pre_save и post_save, которые позволяют выполнять код до и после сохранения объекта в базе данных.


from django.db.models.signals import pre_save
from django.dispatch import receiver
from .models import MyModel

@receiver(pre_save, sender=MyModel)
def my_hook(sender, instance, **kwargs):
print("This runs before saving MyModel instance.")


3. Flask (перед/после обработки запроса):
Flask имеет хуки before_request и after_request, которые позволяют выполнить код до обработки HTTP-запроса или после отправки ответа.


from flask import Flask

app = Flask(__name__)

@app.before_request
def before_request_func():
print("This runs before each request")

@app.after_request
def after_request_func(response):
print("This runs after each request")
return response


4. Логирование и обработка ошибок:
Встроенный модуль logging в Python поддерживает хуки для настраиваемой обработки логов, например, через методы addFilter или создание своих обработчиков (handlers), чтобы настроить кастомное поведение логирования.

Хуки гибкие и удобные, поскольку они позволяют разработчику интегрировать собственную логику в существующий код, не изменяя его.

Мы в MAX

👉@BookPython
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍2
Что такое «сырые» строки (Raw Strings) в Python?

В Python "сырые" строки (или raw strings) — это строки, в которых символы обратного слэша \ воспринимаются буквально, а не как специальные символы (например, \n для новой строки, \t для табуляции и т. д.). Они обозначаются префиксом r перед строкой, например: r"строка".

Сырые строки удобны, когда вам нужно использовать много обратных слэшей, например, в путях к файлам или регулярных выражениях, где \ часто встречается. Сырые строки упрощают код и помогают избежать ошибок, связанных с экранированием символов.

Пример использования

# Обычная строка
print("C:\\new_folder\\file.txt") # Выводит: C:\new_folder\file.txt

# Сырая строка
print(r"C:\new_folder\file.txt") # Выводит: C:\new_folder\file.txt


В первом случае \\ используется для экранирования, чтобы Python не воспринял \n как символ новой строки. В случае сырой строки r"...", экранирование не нужно, так как \ воспринимается буквально.

Мы в MAX

👉@BookPython
👍52
Самый быстрый способ чтения Excel в Python: чтение 500 тысяч строк менее чем за 4 секунды

У меня нет данных, чтобы подтвердить это утверждение, но я почти уверен, что Excel — самый распространённый способ хранения, обработки и, да(!), даже передачи данных. Именно поэтому нередко приходится работать с Excel в Python. Недавно мне понадобилось это сделать, и я протестировал и оценил несколько способов чтения файлов Excel в Python.

https://hakibenita.com/fast-excel-python#results-summary

Мы в MAX

👉@BookPython
👍4
Декораторы Python: пошаговое руководство

Понимание декораторов является важной вехой для любого программиста Python. Эта статья представляет собой пошаговое руководство о том, как декораторы могут помочь вам стать более эффективным и продуктивным разработчиком на Python.

Декораторы в Python позволяют расширять и изменять поведение вызываемых объектов (функций, методов и классов) без постоянного изменения самого вызываемого объекта.

Любая достаточно общая функциональность, которую можно «прикрепить» к поведению существующего класса или функции, является отличным примером использования декораторов.

Сюда входит:
- журналирование,
- обеспечение контроля доступа и аутентификации,
- инструментарий и функции управления временем,
- ограничение скорости,
- кэширование и многое другое.

Rus https://habr.com/ru/companies/otus/articles/727590/

Eng https://dbader.org/blog/python-decorators

Мы в MAX

👉@BookPython
👍2
UV

Чрезвычайно быстрый менеджер пакетов и проектов на языке Python, написанный на Rust.

Создатели позиционируют его как замену pip, pip-tools и virtualenv. Это, кстати, те же разработчики, которые сделали линтер Ruff.

https://astral.sh/blog/uv

https://github.com/astral-sh/uv

Мы в MAX

👉@BookPython
👍4