⌛ Модуль time в Python: Полезные функции для работы со временем

Модуль time в Python предоставляет функциональные возможности для работы с системным временем. В отличие от модуля datetime, который больше ориентирован на работу с датами и временем в высокоуровневом контексте, time предлагает более низкоуровневые операции, часто взаимодействующие напрямую с системными функциями.


Основные функции

1. time()
Функция time() возвращает текущее время в секундах с начала эпохи (обычно это 1 января 1970 года). Результат — это число с плавающей точкой.

Пример использования:

import time

current_time = time.time()
print(f"Текущее время в секундах: {current_time}")

2. sleep()
Функция sleep(seconds) приостанавливает выполнение программы на заданное количество секунд. Очень полезна для создания задержек, например, в циклах или для симуляции ожидания ответа. Функция синхронна.

Пример:

print("Ожидание 5 секунд...")
time.sleep(5)
print("Продолжение работы")

3. ctime()
Функция ctime() преобразует время в формате секунд с начала эпохи в более удобочитаемую строку.

Пример:

formatted_time = time.ctime(time.time())
print(f"Текущее время: {formatted_time}")

4. gmtime() и localtime()
Эти функции преобразуют время в формате секунд с начала эпохи в структурированное время (struct_time).gmtime() возвращает время в формате UTC, а localtime() — локальное время.

Пример:

gmt = time.gmtime()
local = time.localtime()

print(f"UTC время: {gmt}")
print(f"Локальное время: {local}")

5. strftime()
Эта функция форматирует объекты времени в строку по заданному шаблону.

Пример:

formatted_time = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime())
print(f"Форматированное локальное время: {formatted_time}")

Здесь %Y, %m, %d и прочие — это специальные форматные символы для вывода года, месяца, дня и времени.

6. strptime()
Обратная функция к strftime(), которая парсит строку времени в объект struct_time по заданному формату.

Пример:

parsed_time = time.strptime("2024-08-24 15:30:00", "%Y-%m-%d %H:%M:%S")
print(parsed_time)

7. time.perf_counter() и time.process_time()
Эти функции используются для измерения времени выполнения кода. perf_counter() возвращает время с начала запуска программы, а process_time() — процессорное время.

Пример использования:

start = time.perf_counter()
# Симуляция работы программы
time.sleep(2)
end = time.perf_counter()

print(f"Время выполнения: {end - start} секунд")


Особенности и ограничения

• Работа с часовыми поясами ограничена. Для более сложных операций лучше использовать модуль datetime или сторонние библиотеки, такие как pytz.

• Некоторые функции зависят от операционной системы. Например, разрешение времени, которое может поддерживать sleep(), может варьироваться в зависимости от платформы.


#Обучение #Библиотека | #time

🔗 Основы дескрипторов в Python — Часть 1

▎Введение

Дескрипторы (descriptors) в Python — это механизм управления доступом к атрибутам объекта. Дескрипторы позволяют контролировать, что происходит при чтении, записи и удалении атрибутов класса. Если объект класса содержит один или несколько специальных методов: __get__, __set__ и __delete__, он считается дескриптором.

Дескрипторы часто применяются в ORM, управлении доступом к свойствам и оптимизации работы с памятью.

▎Механизм работы дескрипторов

В Python существуют два типа дескрипторов:

1. Дескрипторы данных (data descriptors) — реализуют методы __get__ и __set__.
2. Недельные дескрипторы (non-data descriptors) — реализуют только метод __get__.

Дескрипторы управляют доступом к атрибутам, и их методы вызываются автоматически при попытке чтения, изменения или удаления атрибута.

▎Методы дескрипторов

1. __get__(self, instance, owner) — вызывается при чтении атрибута.
2. __set__(self, instance, value) — вызывается при присвоении значения атрибуту.
3. __delete__(self, instance) — вызывается при удалении атрибута.

▎Как подставляются аргументы в методы дескриптора

Когда вы обращаетесь к атрибуту объекта, который является дескриптором, Python автоматически подставляет необходимые аргументы:

1. self — это сам объект-дескриптор.
2. instance — это объект, из которого был вызван атрибут. Если атрибут вызван через класс, instance будет None.
3. owner — это класс, из которого был вызван атрибут.

▎Пример дескриптора данных

class Celsius:
    def __get__(self, instance, owner):
        return instance._celsius
    
    def __set__(self, instance, value):
        if value < -273.15:
            raise ValueError("Температура ниже абсолютного нуля невозможна!")
        instance._celsius = value

class Temperature:
    celsius = Celsius()
    
    def __init__(self, celsius):
        self.celsius = celsius

# Пример использования
t = Temperature(25)
print(t.celsius)  # 25
t.celsius = -300  # Ошибка: Температура ниже абсолютного нуля невозможна!

В этом примере класс Celsius является дескриптором данных, который управляет доступом к атрибуту celsius в классе Temperature.

▎Заключение

Дескрипторы — это (ещё раз) инструмент для управления атрибутами классов. Понимание их принципов позволяет глубже контролировать поведение объектов в Python.


#Обучение #ООП | #дескрипторы
@X_Python

🔗 Продвинутые возможности дескрипторов в Python — Часть 2

▎Пример недельного дескриптора

Недельные дескрипторы, в отличие от дескрипторов данных, реализуют только метод __get__. Они используются, когда нужно только контролировать доступ на чтение атрибута.

class Square:
    def __get__(self, instance, owner):
        return instance._side ** 2

class Rectangle:
    side = Square()
    
    def __init__(self, side):
        self._side = side

# Пример использования
r = Rectangle(4)
print(r.side)  # 16

В этом примере класс Square — недельный дескриптор, который вычисляет площадь квадрата. Аргументы instance и owner автоматически подставляются при вызове метода дескриптора: instance — это объект r, а owner — класс Rectangle.

▎Порядок разрешения атрибутов

При доступе к атрибуту Python определяет порядок разрешения следующим образом:

1. Если атрибут является дескриптором данных, он имеет приоритет над атрибутом экземпляра класса.

2. Если атрибут является недельным дескриптором, то приоритет отдается атрибуту экземпляра, и если он не найден, то вызывается дескриптор.

▎Применение дескрипторов

1. Свойства: Механизм дескрипторов лежит в основе встроенного механизма свойств через декоратор @property. Вот пример:

class MyClass:
    @property
    def value(self):
        return self._value

@property использует дескрипторы для управления доступом к атрибутам объекта.

2. ORM: В ORM дескрипторы могут использоваться для управления полями базы данных. Например, доступ к данным может быть реализован через дескриптор, который автоматически выполняет SQL-запросы для получения или обновления данных.

3. Кеширование: Дескрипторы полезны для реализации ленивых вычислений и кеширования результатов. Можно использовать дескриптор для вычисления значения только при первом доступе и сохранения результата для последующих обращений.

▎Заключение

Продвинутые возможности дескрипторов позволяют управлять доступом к атрибутам более гибко и эффективно. Их использование может значительно упростить работу с кодом, особенно в сложных проектах, таких как ORM или кеширование данных. Это «вывод» из поста.


#Обучение #ООП | #дескрипторы
@X_Python

Приглашаем beta-тестировщиков AI-платформы для изучения английского 🔥

Привет, сообщество! 👋
Мы возвращаемся с новым проектом — инновационным сервисом для изучения английского. И нам нужна ваша помощь!

Что предлагаем:
🔴 Бесплатный доступ навсегда (обычная цена — 500₽/мес) за фидбек и идеи (как от beta-тестировщика).
🔴 Уникальный метод обучения с AI.
🔴 Шанс повлиять на стартап — ваше мнение определит развитие проекта!

Для кого это актуально?
✔️ Хотите подтянуть английский для работы в IT или переговоров с заказчиками.
✔️ Мечтаете читать документацию и статьи в оригинале.

Как присоединиться?
Напишите мне (@VokabooCEO) в личные сообщения 🖐