Да потом как ни будь...

🐍 Python Map | Обучение | #юмор

Хранение атрибутов и методов в классах

В Python атрибуты и методы класса хранятся в специальном словаре, называемом __dict__. Этот словарь является атрибутом класса и позволяет хранить все его атрибуты и методы в формате пар "ключ-значение". Каждый ключ соответствует имени атрибута или метода, а значение представляет собой сам объект.

Кроме того, каждый экземпляр класса имеет свой собственный __dict__, в котором хранятся атрибуты, специфичные для данного объекта. Это позволяет различным экземплярам одного класса иметь уникальные значения своих атрибутов, при этом общие методы и атрибуты класса остаются доступны для всех объектов.

🐍 Python Map | Обучение | #теория

Модуль JMESPath

JMESPath — это библиотека для Python, предназначенная для работы с JSON-данными. Она позволяет легко извлекать значения, фильтровать массивы и преобразовывать данные в нужный формат.

Основные возможности:

1. Извлечение данных: Используйте выражения, похожие на SQL-запросы, для получения данных из JSON.
2. Фильтрация: Выбирайте элементы массивов по заданным условиям.
3. Преобразование данных: Подготовка данных для дальнейшего анализа.
4. Поддержка вложенных структур: Работа с сложными JSON-объектами, что полезно для API.

Установка библиотеки:

pip install jmespath

🐍 Python Map | Обучение

Наглядно

🐍 Python Map | Обучение | #юмор

🐍 Цветной вывод в консоль 🎨

🖌 Сегодня мы рассмотрим как, используя управляющие последовательности ANSI, можно легко добавлять цвет и стиль в текст, выводимый в консоль.

💻 Это может улучшить читаемость и визуальное восприятие сообщений в ваших приложениях.

Разбор + код 👇

🐍 Python Map | Обучение | #статьи

🐍 Python Map | Обучение | #юмор

Горячие клавиши VS Code

Очень полезная шпаргалка, в которой собран весь список горячих клавиш для VS Code.

👉 Демонстрация
🗂 Скачать полную версию

🐍 Python Map | Обучение

Модуль contextlib: декоратор contextmanager

Декоратор contextmanager из модуля contextlib в Python позволяет создавать контекстные менеджеры для оператора with без необходимости писать класс и методы __enter__() и __exit__(). Это упрощает управление ресурсами, автоматически закрывая их после завершения блока кода.


Объяснение:

1.Код перед yield выполняется при входе в контекст.
2. Значение yield передаётся в блок with, позволяя взаимодействовать с ресурсом c помощью оператора as.
3. Код в блоке finally выполняется при выходе из блока with, что гарантирует закрытие ресурса, даже если произошло исключение.

Декоратор contextmanager упрощает написание контекстных менеджеров, делая код компактным и удобным для чтения.

🐍 Python Map | Обучение

Вот еще наглядный пример использования @contextmanager

🐍 Python Map | Обучение

Модуль itertools: итератор cycle

Итератор cycle из модуля itertools позволяет бесконечно итерироваться по элементам заданного итерируемого объекта (например, списка или строки), возвращая их по одному и повторяя при достижении конца.

Синтаксис:

itertools.cycle(iterable)

Где:
iterable - итерируемая последовательность

Возвращаемое значение:
бесконечный итератор

Эта функция может быть полезна для создания механизма, который чередует выполнение задач в многопоточных или многопроцессорных приложениях, обеспечивая равномерное распределение нагрузки и обработку данных.

🐍 Python Map | Обучение

Что общего у собеса в айти и родительского собрания?

Ответ в пункте 15.

Библиотека Fire

Библиотека Fire — мощный инструмент от Google, который автоматически генерирует интерфейсы командной строки (CLI) из функций, классов и модулей с минимальной настройкой.

Она упрощает создание командных интерфейсов, позволяя разработчикам быстро превращать свои объекты в удобные CLI-приложения.

⚙️ Пример использования:

import fire

def greet(name: str, age: int = 18):
    return f'Привет, {name}! Тебе {age} лет.'

if __name__ == '__main__':
    fire.Fire(greet)

Затем можно запустить скрипт из командной строки и передать аргументы:

python script.py --name Alice --age 24

💾 Установка:

pip install fire

🔗 Ссылка на GitHub

🐍 Python Map | Обучение

Шаблонизатор Jinja

Jinja — мощный шаблонизатор для Python, используемый для генерации HTML, XML и других документов. Он широко применяется в веб-приложениях и является стандартным шаблонизатором для Flask.

Основные особенности Jinja:

- Чистота и читаемость кода
- Условные конструкции и циклы
- Наследование шаблонов
- Фильтры и макросы

Пример использования Jinja:

from jinja2 import Environment, FileSystemLoader

# Создание среды для поиска шаблонов
env = Environment(loader=FileSystemLoader('templates'))

# Загрузка шаблона
template = env.get_template('index.html')

# Данные для шаблона
data = {'name': 'Мир'}

# Генерация HTML
output = template.render(data)
print(output)

index.html:

<!DOCTYPE html>
<html lang="ru">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <title>Привет, {{ name }}!</title>
</head>
<body>
    <h1>Добро пожаловать, {{ name }}!</h1>
</body>
</html>

🐍 Python Map | Обучение

Метод str.zfill()

Метод zfill используется для дополнения строки нулями слева до заданной длины. Это особенно полезно при форматировании чисел, чтобы обеспечить одинаковую длину и выравнивание.

Синтаксис:

str.zfill(width)

Параметры:
- width: Длина результирующей строки. Если строка уже длиннее указанной длины, zfill() не изменяет её.

Примеры использования:

num = "42"
print(num.zfill(5))  # Вывод: 00042

neg_num = "-3"
print(neg_num.zfill(4))  # Вывод: -003

pos_num = "+5"
print(pos_num.zfill(4))  # Вывод: +005

big_num = "1234"
print(big_num.zfill(3))  # Вывод: 1234

Основные моменты:
- Метод добавляет нули только слева от строки.
- Если строка содержит знак '-' или '+', он будет расположен перед нулями.
- Это полезно для форматирования строк чисел, например, в табличных данных или выводе.

🐍 Python Map | Обучение

Вот ещё один пример использования str.zfill (может пригодиться на ЕГЭ по информатике)

ip = '253.189.9.182'.split('.')

print('.'.join(bin(int(x))[2:].zfill(8) for x in ip))

# 11111101.10111101.00001001.10110110

🐍 Python Map | Обучение | #ЕГЭ

🔄 Бесконечный цикл с Python

🐍 Python Map | Обучение | #юмор

Модуль functools: декоратор singledispatch

singledispatch — это декоратор из модуля functools в Python, который позволяет создавать функции с перегрузкой на основе типа аргумента. Он позволяет определить одну и ту же функцию для разных типов данных, что делает код более чистым.

Особенности:

1. Основное предназначение: Создание базовой функции с различными реализациями для разных типов аргументов.
2. Применение: Декоратор применяется к функции, с помощью метода .register() можно добавлять реализации для других типов.
3. Использование с пользовательскими классами: Можно регистрировать функции для собственных типов и классов.
4. Преимущества:
- Избегает множества условий if и elif.
- Упрощает поддержку кода при добавлении новых типов.

Таким образом, singledispatch является мощным инструментом для реализации полиморфизма в Python, позволяя элегантно обрабатывать различные типы данных в одной функции.

🐍 Python Map | Обучение

Модуль Pydantic

Pydantic — библиотека для Python, предназначенная для создания и валидации данных. Она позволяет определять схемы данных с помощью классов и аннотаций типов, что делает код более читаемым и надежным.

📝 Особенности:

1. Валидация данных
2. Аннотации типов
3. Поддержка вложенных моделей
4. Автоматическое преобразование типов
5. Поддержка JSON

⚙️ Пример использования:

from pydantic import BaseModel

class User(BaseModel):
    id: int
    name: str
    email: str

user = User(id=1, name="Иван", email="[email protected]")
print(user)

⬇️ Установка библиотеки:

pip install pydantic

Pydantic особенно полезен в приложениях, требующих строгой валидации данных, таких как веб-приложения с API.

🐍 Python Map | Обучение

Генераторы

Генераторы — это итераторы, которые создают последовательности значений на лету с помощью ключевого слова yield, обеспечивая эффективное использование памяти и упрощая работу с большими объемами данных.

🔍 Основные особенности:

1. Генератор — функция, возвращающая объект-генератор. Вместо return используется yield для поочередного возвращения значений, сохраняя состояние между вызовами.

2. При вызове генератора выполнение начинается с первой строки. При yield функция возвращает значение и приостанавливает выполнение, продолжая с этой строки при следующем вызове.

3. Генераторы можно использовать в циклах for для удобной итерации по значениям.

🎯 Преимущества генераторов:

- Экономия памяти: Генераторы создают значения по мере необходимости, не храня их в памяти.
- Упрощение кода: Позволяют писать более чистый и понятный код, особенно с большими данными или бесконечными последовательностями.

🐍 Python Map | Обучение