__getattribute__ и __getattr__

Это особые методы, которые вызываются при попытке получить какой-либо атрибут класса. Например, foo.var вызовет __getattribute__, а после, возможно __getattr__.

Отличие между методами только в том, что __getattribute__ используется всегда, а __getattr__ только если атрибут не найден.

#theory // Just Python

Нижние подчёркивание между цифрами

Они никак не влияют на приложение и используются для того, чтобы числа было удобнее считывать при больших значениях.

Таким образом можно разделять десятки, сотни, тысячи и так далее.

#theory // Just Python

Возможности срезов

С помощью срезов мы можем менять элементы списка. Называют это так: «Изменение путем присваивания».

Таким образом мы заменяем элементы внутри этого среза другими из итератора (list, tuple, range).

С их помощью мы также можем добавлять/удалять элементы, опустошать список и многое другое.

Стоит отметить, что в разреженных срезах ([::2]) такое не работает, если длина итератора не равна длине результата среза.

#theory // Just Python

Статические переменные

Это переменная, которая создаётся вместе с типом и существует до закрытия приложения.

Все переменные, что находится внутри класса, но не попадают в ни один метод являются статическими.

#theory // Just Python

Про упаковку и распаковку

Распаковку задаёт переменным значения итерируемого объекта (список, кортеж, строка, генератор).

Упаковка позволяет собрать несколько значений в один список и после работать с ними.

Эти фишки делают код более красивым и элегантным, но стоит знать меру.

#theory // Just Python

Что такое __name__ ?

Каждый раз, когда мы импортируем код, он весь выполняется точно так же, словно мы его просто запустили. Чтобы избежать странного поведения, как на картинке, стоит использовать __name__.

Переменная получает значение '__main__', если программу запустили напрямую (python file.py). Если же файл импортировали как модуль, он получает своё название.

#theory // Just Python

Фабричный метод

Фабричный метод используется как средство предоставления фабричных интерфейсов для создания объектов.

Они позволяют ослабить связи в коде и упростить его: чаще всего он используется, если вам нужно создать объект по какому-то условию.

Таким образом, мы перемещаем большое количество if/elif/else-кода в отдельный метод.

#theory // Just Python

args и kwargs

Бывает ситуации, когда мы не знаем, сколько пользователей передаст параметров функции. В таком случае используют *args и **kwargs.

*args — кортеж со всем позиционными аргументами. Позиционные это те, что передаются по позиции (спасибо, капитан очевидность).

**kwargs — словарь с ключевыми аргументами. Ключевые, как вы поняли, передаются по ключу, то есть key=value.

Эти имена не имеют никакого значения, самое главное — символы звёздочки в начале.

#theory // Just Python

Декораторы

Это функции, которые меняют поведение других функций, не меняя код внутри них.

Сами по себе декораторы составляют вызываемый объект (функция, класс с __call__), который возвращает другой вызываемый объект.

@wraps используется для изменения некоторых значения (__name__, __doc__) на значения функции, с которой мы работаем, а не декоратора.

#theory // Just Python

all и any

all(iterable) — возвращает True, если все элементы в iterable являются True. Документация

any(iterable) — возвращает True, если хотя бы один элемент в iterable является True. Документация

#theory // Just Python

Принцип KISS

«Keep it simple, stupid» означает, что программисту нужно максимально упрощать код, делать его более понятным. Таким образом в разы легче добавить новые фичи в проект, а вы сможете со спокойной душой уйти в отпуск.

Как это — проще? Вам не стоит реализовывать функционал, которые, более вероятно, не будут использовать. Также надо уметь остановиться, добавляя новые уровни абстракции или создавая интерфейсы.

#theory // Just Python

Так что же такое NaN

Not a number (не число) — состояние числа с плавающей запятой, при котором машине не удалось посчитать какое-то выражение.

Компьютер не в силах поделить 0 на 0 или узнать asin(2), поэтому возвращает NaN.

Его особенностью среди других чисел является то, что оно не равно самому себе.

#theory // Just Python

Про functools

Это модуль с полезными функциями... для работы с функциями. Например:

@cache — простой легкий неограниченный кеш функций. Если функция долго вычисляется, то вы можете сохранить сохранить результат в памяти, чтобы потом его не считать, а брать оттуда.

partial(func, *args, **keywords) — возвращает вызываемый объект, который вызывает полученную функция с переданными при создании аргументами и во время вызова.

Но и это ещё не всё, в модуле много фишек, которые можно узнать из документации.

#theory // Just Python

for и else

Если вы думали, что else есть только у if, то вынужден вас огорчить. Оно встречается и у try, и у for.

Блок else выполняется если цикл завершился нормально, то есть не был остановлен с помощью оператора break.

Хочу заметить, что continue никак не влияют на блок else, только оператор break имеет значение.

Документация

#theory // Just Python

Как определить истинный этот объект или нет?

Многие знают, что в Python всё можно перевести в bool. Пустые последовательности и коллекции ('', [], (), {}, range(0)), None и 0 возвращают False. Остальное — True.

Но как это просчитывается? Вызывается __bool__() метод, который возвращает True/False. Если его нет, используется __len__(). Если метод вернёт 0, то результат будет False.

Если ни одна из функций не определена, то объекты считаются True.

#theory // Just Python

Цепочка операторов

Синтаксический сахар для упрощения проверок. Работает со всеми операторами сравнения (<, ==, >, ...), is и in. Цепь может состоять из любого количества операторов.

Хочу заметить, что цепь не создаёт никаких связей, так что вы вполне можете написать так: x < y > z. Если увидите это на проде, пишите git blame и ищите, кому бить морду.

#theory // Just Python

Зачем нужен оператор with

Был придуман, чтобы заменить огромные try/except/finally при работе с файлами/соединениями на более простую конструкцию.

Он самостоятельно выполняет обязательные функции по завершению работы с классом после выполнения всех действий. Об этом в PEP 343.

Оператор использует __enter__ в самом начале, например, для открытия файла. После выполнения всех операций (или если возникла ошибка), используется __exit__.

#theory // Just Python

__str__ vs __repr__

Эти методы используются для перевода класса в строку, но в чём между нимstr
__str__ — используется функциями print() и format() для красивого вывода информации оrepr__repr__ — Часто используется при отладке, поэтому возвращает информативное представление об объекте.
str __str__ не определён, то иrepr__repr__.

P.S. Это не обязательно, но часто встречается, что с помощьrepr__repr__ можно получить новый объект с теми же данными, если запихнуть её в eval(str). Так, например, сделано в datetime.

#theory // Just Python

Алгоритм DFS

Depth-first search используется для рекурсивного обхода графа. Чаще всего он используется для поиска элементов, для поиска мостов графов или для преобразования дерева в строку.

Как он работает? Мы берём любую вершину и проходимся по её соседям до того, пока у нашей вершины не останется связей. У каждого соседа мы вызываем эту же функцию и проделываем ту же операцию.

Главное не забыть записать вершину в посещённые, чтобы избежать циклического прохода по одним и тем же элементам графа.

Но вот рекурсия вызывает много проблем. Из-за переполнения стека мы не можем работать с большими графами.

#theory // Just Python

Префиксы строк

r'raw str' — строка останется в точно таком же виде, как и была введена. Они обрабатывают обратную косую строку как обычный символ.

b'bytes literal' — переводит строку в набор байтов. Там могут быть только символы из ASCII (англ. алфавит, цифры, \n, \t, \r, !*[]<=> и остальные символы).

f'formated {string}' — форматирует строку на основе правил, описанных тут.

u'unicode' — используются для решения проблем с двумя кодовыми базами в Python3 и Python2.

Документация

#theory // Just Python