Data classes

Начиная с версии 3.7, Python поставляется с классами данных. У них есть несколько преимуществ по сравнению с обычными классами или другими альтернативами:

- возврат нескольких значений или словарей;
- класс данных требует минимального количества кода;
- возможность сравнения классов данных;
- возможность распечатать класс данных для отладки при помощи repr;
- снижение вероятности ошибок в связи с требованием класса данных type hints.

Разъяснивший Python

List Comprehensions

List comprehension может заменить неэстетичные циклы, используемые для заполнения списка. Синтаксис выглядит следующим образом:

[ expression for item in list if conditional ]

Поскольку здесь можно использовать выражения, вам доступна работа с математикой, вызов внешней функции и, наконец, вы сможете использовать «if» для фильтрации списка.

Разъяснивший Python

Замена переменных на месте

Этот аккуратный трюк поможет сэкономить несколько строк кода.

Разъяснивший Python

Настраиваемый логгер-декоратор

Начнем с примера использования. Так мы не перегружаем внимание внутренней сложностью и повышаем шансы создать удачный интерфейс модуля. На этом принципе основана разработка через тестирование — test-driven development (TTD).

У класса Logger есть метод log_msg(), который можно использовать напрямую внутри функций.

Разъяснивший Python

Использование подчеркивания в REPL

Вы можете получить результат последнего выражения в Python REPL с помощью оператора подчеркивания, например, в Python REPL это выглядит следующим образом

Разъяснивший Python

Сложение списков

Не всегда операторы в python ведут себя так, как мы привыкли. Например сложение списков.

Как видно, инструкция 28 в случае + простое сложение, а в случае += — сложение на месте, которое не приводит к созданию нового списка. += в данном случае сопоставим по производительности с list.extend.

Разъяснивший Python

Декорируем функции

Декоратор – это обертка вокруг функции, которая определенным образом изменяет ее поведение. Существуют варианты использования декораторов, и вы, возможно, уже применяли их раньше при работе с такими фреймворками, как Flask.

Разъяснивший Python

Форматирование именованных строк

Такую штуку используют нечасто, но если данные уже находятся в словаре, для форматирования именованных строк пригодится.

Вы даже можете использовать функцию locals(), но в последних версиях Python придется обращаться к f-строкам.

Разъяснивший Python

Нарезка списка

Синтаксис нарезания таков:

a[start:stop:step]

Start, stop и step необязательны. У них есть дефолтные значения, которые активируются, если не заполнить параметры:
0 для start;
конец списка для stop;
1 для step.

Разъяснивший Python