Библиотека Python разработчика | Книги по питону

27 ноября собираемся на Pytup: митап Яндекса для Python-разработчиков и ML-инженеров 🚀

Присоединяйтесь в Екатеринбурге или онлайн, чтобы в неформальной обстановке поговорить о Python, машинном обучении и технологиях, которые двигают индустрию вперед.

В программе выступлений:

> Арсений Саблин, разработчик системы контроля качества умных устройств на производстве (Яндекс Алиса), поделится, как используется Python при тестировании станции с Алисой;

> Никита Улько, техлид VK Tech, разберет чистую архитектуру с практической точки зрения: за что ее ценят и как гибко применять ее принципы, фокусируясь на решении конкретных проблем;

> Егор Гордовский, технический менеджер проектов Yandex Cloud, расскажет о сложном техническом организме, помогающем превратить код в работающий сервис — дата-центре.

Помимо докладов участников в Екатеринбурге ждет дискуссия Snake Pit, а также соревнования по классической «Змейке» и гонки на игрушечных роботах-доставщиках.

📅 27 ноября в 17.00 (по Екб)
📍 Екатеринбург (креативный кластер «Домна») + онлайн

Регистрация на митап

❤1👍1🔥1

1.32K views15:53

Когда вы создаете кастомный метод __repr__ для объекта, обычно нужно включить представление его атрибутов. Однако важно помнить, что нужно явно вызывать repr(), так как форматирование вызывает str() вместо repr().

Пример простого кода:


class Pair:
    def __init__(self, left, right):
        self.left = left
        self.right = right
        
    def __repr__(self):
        class_name = type(self).__name__
        repr_left = repr(self.left)
        repr_right = repr(self.right)
        return f'{class_name}({repr_left}, {repr_right})'

Проблема возникает, если вы вызываете repr для объекта, который содержит ссылку на самого себя. Это может привести к рекурсии:


In : p = Pair(1, 2)
In : p
Out: Pair(1, 2)
In : p.right = p
In : p
Out: [...]
RecursionError: maximum recursion depth exceeded while calling a Python object

Для решения этой проблемы можно использовать декоратор reprlib.recursive_repr, который обрабатывает рекурсивные вызовы:


@reprlib.recursive_repr()
def __repr__(self):
    class_name = type(self).__name__
    repr_left = repr(self.left)
    repr_right = repr(self.right)
    return f'{class_name}({repr_left}, {repr_right})'

Теперь код работает корректно:


In : p = Pair(1, 2)
In : p.right = p
In : p
Out: Pair(1, ...)

📲

Мы в MAX

👉@BookPython

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

❤2👍1

1.48K views06:39

Библиотека Python разработчика | Книги по питону

Тесты могут требовать временные файлы или директории. Для этого отлично подойдет модуль tempfile.

Так как временные файлы обычно нужно удалять после использования, tempfile предоставляет как контекстный менеджер, так и простые функции:


import os
import tempfile

with tempfile.TemporaryDirectory() as dir_path:
    open(os.path.join(dir_path, 'a'), 'w').close()
    open(os.path.join(dir_path, 'b'), 'w').close()
    open(os.path.join(dir_path, 'c'), 'w').close()

    assert files_of(dir_path) == ['a', 'b', 'c']

📲

Мы в MAX

👉@BookPython

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

👍3

1.52K views06:02

Библиотека Python разработчика | Книги по питону

Нативные значения float в Python используют аппаратные возможности вашего компьютера, поэтому любое значение внутренне представлено в виде двоичной дроби.

Это означает, что в большинстве случаев вы работаете с приближениями, а не с точными значениями:


In : format(0.1, '.17f')
Out: '0.10000000000000001'

Модуль decimal позволяет использовать десятичную арифметику с произвольной точностью:


In : Decimal(1) / Decimal(3)
Out: Decimal('0.3333333333333333333333333333')

Однако и этого может быть недостаточно:


In [61]: Decimal(1) / Decimal(3) * Decimal(3) == Decimal(1)
Out[61]: False

Для точных вычислений можно использовать fractions, где любое число хранится в виде рационального:


In : Fraction(1) / Fraction(3) * Fraction(3) == Fraction(1)
Out: True

Очевидным ограничением остается то, что иррациональные числа (например, π) все равно будут представлены только в приближенной форме.

📲

Мы в MAX

👉@BookPython

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

👍2💩2

1.19K views06:04

Библиотека Python разработчика | Книги по питону

UTF-8 - это кодировка с переменной длиной. Один символ может быть закодирован с использованием одного, двух, трёх или четырёх байтов. Это означает, что нельзя начать чтение строки в кодировке UTF-8 с произвольного байта, так как это может случайно разрушить символ:


In : lion = 'Löwe'
In : lion.encode('utf-8')[2:]
Out: b'\xb6we'
In : lion.encode('utf-8')[2:].decode('utf-8')
...
UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xb6 in position 0: invalid start byte

Также это означает, что для пропуска первых N символов строки их необходимо прочитать и декодировать. Рассчитать смещение заранее невозможно.

Однако можно пропустить фиксированное количество байтов, принимая во внимание некоторые особенности. Вот как может быть закодирован символ в UTF-8:


0xxxxxxx
110xxxxx 10xxxxxx
1110xxxx 10xxxxxx 10xxxxxx
11110xxx 10xxxxxx 10xxxxxx 10xxxxxx

Как видно, байт является начальным байтом символа, если его вид не совпадает с 10xxxxxx. Такие байты называются продолжением символа (continuation bytes). Давайте пропустим их:


def cut_bytes(s, n):
    result = s.encode('utf-8')[n:]
    mask = int('11000000', 2)
    conbyte = int('10000000', 2)
    while result[0] and result[0] & mask == conbyte:
        result = result[1:]

    return result.decode('utf-8')

Пример использования:


In : cut_bytes(lion, 2)
Out: 'we'
In : cut_bytes(lion, 1)
Out: 'öwe'

📲

Мы в MAX

👉@BookPython

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

👍2

1.14K views06:29

Библиотека Python разработчика | Книги по питону

Иногда вам нужно запустить блок кода с несколькими контекстными менеджерами. Например:


with open('f') as f:
    with open('g') as g:
        with open('h') as h:
            pass

Начиная с Python 2.7 и 3.1, это можно сделать с помощью одного выражения with:


o = open
with o('f') as f, o('g') as g, o('h') as h:
    pass

До этого можно было использовать функцию contextlib.nested:


with nested(o('f'), o('g'), o('h')) as (f, g, h):
    pass

Однако в современных версиях Python эта функция устарела и вызывает предупреждение. Вместо неё рекомендуется использовать более продвинутый инструмент — contextlib.ExitStack. Он позволяет войти в любое количество контекстов в произвольное время, но гарантирует их корректное завершение:


from contextlib import ExitStack

with ExitStack() as stack:
    f = stack.enter_context(o('f'))
    g = stack.enter_context(o('g'))
    other = [
        stack.enter_context(o(filename))
        for filename in filenames
    ]

Это особенно полезно, когда количество контекстных менеджеров неизвестно заранее.

📲

Мы в MAX

👉@BookPython

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

❤2👍1

1.06K views07:25

Библиотека Python разработчика | Книги по питону

Когда корутина asyncio хочет остановиться и взаимодействовать с циклом событий (event loop), она использует await obj (или yield from obj до Python 3.6). Объект obj должен быть другой корутиной, объектом asyncio.Future или любым пользовательским объектом, похожим на Future (любой объект, у которого определен метод __await__).


async def coroutine():
    await another_coroutine()

async def another_coroutine():
    future = asyncio.Future()
    await future

loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(coroutine())

Когда корутина ожидает (await) другую корутину, вторая начинает выполняться вместо первой. Если она ожидает третью, то выполняется третья. Это продолжается до тех пор, пока какая-нибудь корутина не ожидает объект Future. Объект Future фактически возвращает значение, и тогда цикл событий (event loop) получает управление.

Какое значение возвращает Future? Оно возвращает сам себя. Можете ли вы напрямую использовать yield для Future? Нет, это внутренняя деталь, о которой вам обычно не нужно беспокоиться.


class Awaitable:
    def __await__(self):
        future = asyncio.Future()
        yield future
            # RuntimeError: yield was used
            # instead of yield from in task

async def coroutine():
    await Awaitable()

loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(coroutine())

Почему возникает эта ошибка? Как asyncio понимает, что это вы используете yield для Future, а не сам Future? Есть простая защита: Future устанавливает внутренний флаг перед тем, как вернуть управление.

📲

Мы в MAX

👉@BookPython

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

👍2

1.05K views08:00

About

Blog

Apps

Platform