Методы экземпляра, класса и статические методы в Python — просто о сложном

В Python у нас есть три типа методов: экземпляра (instance methods), классовые (class methods) и статические (static methods). Все они определяются внутри класса, но различаются по тому, как они работают и как к ним обращаться.

🧩 Методы экземпляра

Это наиболее распространённый тип. Они автоматически получают первым аргументом ссылку на объект (self), через который можно обращаться к атрибутам и другим методам этого объекта.

class MyClass:
    def instance_method(self):
        print(f'Вызван instance_method: {self}')

Вызывается через экземпляр:

obj = MyClass()
obj.instance_method()

🧱 Классовые методы

Получают в качестве первого аргумента сам класс (cls). Это позволяет работать с атрибутами класса, а не отдельного объекта.

class MyClass:
    @classmethod
    def class_method(cls):
        print(f'Вызван class_method: {cls}')

Вызывается через класс или экземпляр:

MyClass.class_method()
obj.class_method()

Часто используется как альтернативный конструктор:

class Book:
    def __init__(self, title, author):
        self.title = title
        self.author = author

    @classmethod
    def from_string(cls, book_str):
        title, author = book_str.split(' - ')
        return cls(title, author)

🧊 Статические методы

Не получают ни self, ни cls. Это просто функции, определённые в теле класса для логической организации, когда они имеют отношение к классу, но не используют его состояние.

class MyClass:
    @staticmethod
    def static_method():
        print('Вызван static_method')

Вызывается так же:

MyClass.static_method()
obj.static_method()

🤔 Когда использовать какой метод?

- Используйте методы экземпляра, если нужно работать с данными конкретного объекта.
- Используйте классовые методы, если работаете с самим классом (например, создаёте объекты по альтернативной логике).
- Используйте статические методы, если метод связан с классом логически, но не требует доступа ни к данным экземпляра, ни к атрибутам класса.


https://realpython.com/instance-class-and-static-methods-demystified/

#python

👉 @python_real

Представляем DuckDB

Если вы работаете с анализом данных в Python, скорее всего, вы используете такие библиотеки, как Pandas, NumPy и SQL. Но если ваши наборы данных становятся слишком большими для оперативной памяти или вы хотите более эффективную обработку, стоит обратить внимание на DuckDB — встроенную колонко-ориентированную СУБД, идеально подходящую для аналитических задач.

DuckDB позволяет запускать SQL-запросы прямо в Python, работать с DataFrame, Parquet, CSV и другими источниками данных без необходимости в отдельном сервере БД. Он прост в установке, кроссплатформенный и совместим с Pandas.

Основные фишки DuckDB:

- SQL-интерфейс, работающий с Pandas DataFrame, Arrow, Parquet и др.
- Высокая производительность благодаря колонко-ориентированному движку.
- Поддержка сложных SQL-запросов, включая оконные функции и CTE.
- Отсутствие необходимости в сервере — всё работает локально и быстро.

Пример использования:

import duckdb
import pandas as pd

df = pd.read_csv("data.csv")
result = duckdb.query("SELECT column1, AVG(column2) FROM df GROUP BY column1").to_df()

Вы также можете напрямую читать файлы:

result = duckdb.query("SELECT * FROM 'data.parquet' WHERE value > 100").to_df()

DuckDB отлично справляется с задачами типа:

- Быстрый SQL-анализ локальных файлов
- Встраивание SQL в Python без необходимости запускать Postgres/MySQL
- Обработка больших таблиц без загрузки всего в память


https://realpython.com/python-duckdb/

#python

👉 @python_real

🧼 Методы strip(), lstrip() и rstrip() в Python: удаление пробелов и символов

Работая с текстом в Python, часто нужно удалить лишние пробелы или символы с краёв строки. Именно для этого существуют методы strip(), lstrip() и rstrip().

Основы

text = "  hello world  "
print(text.strip())   # 'hello world'
print(text.lstrip())  # 'hello world  '
print(text.rstrip())  # '  hello world'

По умолчанию эти методы удаляют пробелы, переводы строк, табуляции и другие пробельные символы.

Удаление определённых символов

Можно передать в метод строку с символами, которые нужно удалить:

text = ".,!?hello world!?.,"
print(text.strip(".,!?"))  # 'hello world'

Важно: метод удаляет все указанные символы, а не подстроку. То есть strip("abc") удалит все a, b и c, а не строку "abc".

Применение в реальной жизни

- Очистка данных перед обработкой.
- Удаление лишних символов после парсинга.
- Нормализация пользовательского ввода.

Совет

Если нужно удалить только начало или только конец строки — используй lstrip() или rstrip() соответственно.

https://realpython.com/python-strip/

#python

👉 @python_real

🧠 Как копировать объекты в Python правильно?

📌 Статья объясняет разницу между поверхностным и глубоким копированием объектов в Python.

🔍 Основные моменты:
• = не копирует объект, а лишь создаёт новую ссылку на него.
• Поверхностное копирование (copy.copy()) создаёт новый объект, но вложенные объекты остаются общими.
• Глубокое копирование (copy.deepcopy()) рекурсивно копирует все вложенные объекты, обеспечивая полную независимость.
• Для пользовательских классов можно определить методы _copy_() и _deepcopy_() для контроля процесса копирования.

https://realpython.com/python-copy/

#python

👉 @python_real

🔹 Что такое пространства имён в Python?

В Python пространство имён — это система, которая обеспечивает уникальные имена для всех объектов, таких как переменные и функции. Простыми словами, это своего рода словарь, в котором имена являются ключами, а объекты — значениями.

Существует несколько типов пространств имён:
- Локальные: существуют внутри функции.
- Глобальные: существуют на уровне модуля.
- Встроенные: предоставляются Python по умолчанию (например, len() и print()).

Python управляет этими пространствами имён с помощью LEGB-правила:
- Local — локальное пространство имён.
- Enclosing — пространство имён замыкающей функции.
- Global — глобальное пространство имён.
- Built-in — встроенное пространство имён.

Когда интерпретатор встречает имя, он ищет его именно в таком порядке.

Понимание пространств имён помогает избежать неожиданных ошибок и писать более чистый код!


https://realpython.com/python-namespace/

#python

👉 @python_real

Генератор изображений кода на Python: делитесь кодом со стилем

Иногда вместо того, чтобы копировать и вставлять код, хочется поделиться красивым изображением с его фрагментом. Это особенно актуально для публикаций в соцсетях или документации. В этой статье рассматривается, как создать такой инструмент с помощью Python.

Вы узнаете:

* Как использовать библиотеку Pillow для создания изображений;
* Как применять Pygments для подсветки синтаксиса;
* Как объединить эти инструменты в удобный CLI-интерфейс.

Что такое Pygments?

Pygments — это популярный инструмент для подсветки синтаксиса. Он поддерживает множество языков программирования и умеет преобразовывать код в HTML, LaTeX, RTF и другие форматы.

Пример:

from pygments import highlight
from pygments.lexers import PythonLexer
from pygments.formatters import ImageFormatter

code = 'print("Hello, world!")'
with open("code.png", "wb") as f:
    f.write(highlight(code, PythonLexer(), ImageFormatter()))

Это создаст PNG-файл с изображением кода.

Настройка внешнего вида

С помощью параметров ImageFormatter можно настраивать:

* Шрифт (font_name);
* Размер шрифта (font_size);
* Цветовую схему (style);
* Включение/отключение номеров строк.

Пример настройки:

formatter = ImageFormatter(
    font_name="DejaVu Sans Mono",
    font_size=14,
    line_numbers=True,
    style="monokai"
)

Обработка входных данных

Для чтения кода из файла или stdin можно использовать модуль argparse:

import argparse
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument("source", nargs="?", type=argparse.FileType("r"), default=sys.stdin)
args = parser.parse_args()
code = args.source.read()

Создание CLI-инструмента

Объединяя всё вместе, можно сделать простой CLI-скрипт, который принимает файл с кодом и генерирует изображение. В статье представлен полный пример кода.

Также рассматриваются вопросы производительности и расширения функциональности, например:

* Автоматическое определение языка;
* Поддержка разных форматов (JPEG, PNG);
* Сохранение и публикация изображений.

https://realpython.com/python-code-image-generator/

#python

👉 @python_real