Специальные переменные
Одна примечательная «особая» переменная, которую вы часто можете видеть в коде Python, — это _, то есть просто символ подчеркивания. По соглашению так именуют малозначимые переменные. Откуда же берутся такие переменные? Например, иногда надо недолго хранить значение, возвращаемое функцией. В примере ниже мы сканируем строки датафрейма из библиотеки pandas
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
Одна примечательная «особая» переменная, которую вы часто можете видеть в коде Python, — это _, то есть просто символ подчеркивания. По соглашению так именуют малозначимые переменные. Откуда же берутся такие переменные? Например, иногда надо недолго хранить значение, возвращаемое функцией. В примере ниже мы сканируем строки датафрейма из библиотеки pandas
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
👍2
Decimal и Fraction
Из-за того, что дробные числа с плавающей точкой хранятся в двоичном виде, мы обычно работаем с приблизительными значениями, как в первом варианте на скрине.
Для получения более точных результатов можно использовать класс Decimal, но и его может не хватить в некоторых случаях.
В данной связи, для идеальных вычислений лучше использовать класс Fraction, т.к. он работает с числами в виде рациональных дробей.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
Из-за того, что дробные числа с плавающей точкой хранятся в двоичном виде, мы обычно работаем с приблизительными значениями, как в первом варианте на скрине.
Для получения более точных результатов можно использовать класс Decimal, но и его может не хватить в некоторых случаях.
В данной связи, для идеальных вычислений лучше использовать класс Fraction, т.к. он работает с числами в виде рациональных дробей.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
👍2
Используйте настраиваемый User-Agent
Механизм защиты от скрапинга – User-Agent. UA – это заголовок, который браузеры отправляют в запросах для идентификации. Обычно он представляет собой длинную строку, в которой объявляется имя браузера, версия, платформа и многое другое.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
Механизм защиты от скрапинга – User-Agent. UA – это заголовок, который браузеры отправляют в запросах для идентификации. Обычно он представляет собой длинную строку, в которой объявляется имя браузера, версия, платформа и многое другое.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
👍2
Динамическая замена class
Многие знают, что с помощью type можно получить тип объекта. Но не все так просто, по сути type служит динамической заменой инструкции class и позволяет создавать новые объекты типа во время исполнения.
Первый принимаемый аргумент является именем класса и становится атрибутом __name__; второй аргумент является кортежем с перечисленными базовыми типами и становится атрибутом __base__; словарь будет являться телом класса и станет атрибутом __dict__.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
Многие знают, что с помощью type можно получить тип объекта. Но не все так просто, по сути type служит динамической заменой инструкции class и позволяет создавать новые объекты типа во время исполнения.
Первый принимаемый аргумент является именем класса и становится атрибутом __name__; второй аргумент является кортежем с перечисленными базовыми типами и становится атрибутом __base__; словарь будет являться телом класса и станет атрибутом __dict__.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
👍1
Данные пользователя на главной странице | is_authenticated
Обновим шаблон base.html таким образом, чтобы пользователи могли увидеть сообщение вне зависимости от того, прошли они аутентификацию или нет. Для этого будем использовать атрибут is_authenticated.
Теперь нужно просто разместить следующий код в нужном месте нашего шаблона. Обновим файл base.html, вставив новый код под закрывающимся тегом </header>.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
Обновим шаблон base.html таким образом, чтобы пользователи могли увидеть сообщение вне зависимости от того, прошли они аутентификацию или нет. Для этого будем использовать атрибут is_authenticated.
Теперь нужно просто разместить следующий код в нужном месте нашего шаблона. Обновим файл base.html, вставив новый код под закрывающимся тегом </header>.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
👍1
Что такое lambda-функции
Анонимные функции — крайне полезный аспект языка, которым либо пренебрегают, либо чрезмерно пользуются. Начинающим они могут показаться сложными, но это совсем не так.
Структура очень простая — lambda <arguments>: <expression> . Сначала пишете ключевое слово lambda, далее аргументы через запятую, двоеточие и какое-то выражение, результат которого автоматически вернется.
Такие функции чаще всего используются, когда они больше нигде не понадобятся, то есть определять полноценную функцию нет смысла. Типичные примеры использования — map и filter.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
Анонимные функции — крайне полезный аспект языка, которым либо пренебрегают, либо чрезмерно пользуются. Начинающим они могут показаться сложными, но это совсем не так.
Структура очень простая — lambda <arguments>: <expression> . Сначала пишете ключевое слово lambda, далее аргументы через запятую, двоеточие и какое-то выражение, результат которого автоматически вернется.
Такие функции чаще всего используются, когда они больше нигде не понадобятся, то есть определять полноценную функцию нет смысла. Типичные примеры использования — map и filter.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
👍3
Словари вместо switch-case
В Python до сих пор нет switch-case конструкций, но иногда встречается одно хитрое решение — использовать словарь, где значениями будут функции.
Для примера напишем словарь, который будет использован для математических операцией. Ключами будут операторы в виде строк, значениями — соответствующие функции.
В этом примере я использовал lambda-функции для упрощения кода.
Но вместо анонимных функций можно подставить и обычные, предварительно объявив их.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
В Python до сих пор нет switch-case конструкций, но иногда встречается одно хитрое решение — использовать словарь, где значениями будут функции.
Для примера напишем словарь, который будет использован для математических операцией. Ключами будут операторы в виде строк, значениями — соответствующие функции.
В этом примере я использовал lambda-функции для упрощения кода.
Но вместо анонимных функций можно подставить и обычные, предварительно объявив их.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
❤3
Копирование содержимого во внешний файл
В большинстве случаев возникает необходимость скопировать содержимое вашей ячейки в скрипт python или текстовый файл непосредственно из вашего блокнота Jupyter.
Вместо того чтобы копировать все и создавать новый файл, вы можете напрямую экспортировать свои данные, добавив команду writefile в ячейку перед кодом.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
В большинстве случаев возникает необходимость скопировать содержимое вашей ячейки в скрипт python или текстовый файл непосредственно из вашего блокнота Jupyter.
Вместо того чтобы копировать все и создавать новый файл, вы можете напрямую экспортировать свои данные, добавив команду writefile в ячейку перед кодом.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
👍2❤1
Отлавливаем баги с assert
При выполнении инструкции assert с логическим выражением, результат которого равен True, ничего не произойдет.
Но если попробовать выполнить инструкцию assert с логическим выражением, которое равно False, то будет сгенерировано исключение AssertionError.
Исключения AssertionError предназначены скорее для отладки. При написании программ на этапе разработки мы можем видеть, что делаем что-то не так (например, передали в метод некорректное значение).
Также не нужно, к примеру, обрабатывать пользовательский ввод и пытаться обработать исключение AssertionError блоком try-except.
Если в вашем коде будет очень много assert'ов, то это затронет и производительность программы.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
При выполнении инструкции assert с логическим выражением, результат которого равен True, ничего не произойдет.
Но если попробовать выполнить инструкцию assert с логическим выражением, которое равно False, то будет сгенерировано исключение AssertionError.
Исключения AssertionError предназначены скорее для отладки. При написании программ на этапе разработки мы можем видеть, что делаем что-то не так (например, передали в метод некорректное значение).
Также не нужно, к примеру, обрабатывать пользовательский ввод и пытаться обработать исключение AssertionError блоком try-except.
Если в вашем коде будет очень много assert'ов, то это затронет и производительность программы.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
👍1🔥1
Сортировка списков по ключу
У списков есть метод sort(), который сортирует элементы. Также есть аргумент reverse, с помощью которого можно отсортировать в обратном порядке при значении True.
Но еще есть аргумент key, отвечающий за критерий сортировки. Он принимает функцию, которая применяется к каждому элементу. Возвращаемый результат и есть критерий, по которому произойдет сортировка.
В коде на картинке у нас есть список из словарей, которые содержать описания машин. И в качестве мы отсортировали список по годам их выпуска, то есть по ключу 'year'.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
У списков есть метод sort(), который сортирует элементы. Также есть аргумент reverse, с помощью которого можно отсортировать в обратном порядке при значении True.
Но еще есть аргумент key, отвечающий за критерий сортировки. Он принимает функцию, которая применяется к каждому элементу. Возвращаемый результат и есть критерий, по которому произойдет сортировка.
В коде на картинке у нас есть список из словарей, которые содержать описания машин. И в качестве мы отсортировали список по годам их выпуска, то есть по ключу 'year'.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
👍3
Слоты в классах
По умолчанию в Python в классах используется словарь __dict__ для хранения атрибутов, который создается по умолчанию при создании экземпляра класса. Данная особенность позволяет динамически в рантайме добавлять атрибуты, но от сюда появляются соответствующие проблемы с производительностью.
В случаях, когда мы сразу точно знаем все атрибуты, используемые в классе, мы можем воспользоваться атрибутом __slots__, который позволяет задать ограниченный список аргументов для класса. В этом случае словарь __dict__ не будет создаваться, что позволит сэкономить память и поднять производительность.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
По умолчанию в Python в классах используется словарь __dict__ для хранения атрибутов, который создается по умолчанию при создании экземпляра класса. Данная особенность позволяет динамически в рантайме добавлять атрибуты, но от сюда появляются соответствующие проблемы с производительностью.
В случаях, когда мы сразу точно знаем все атрибуты, используемые в классе, мы можем воспользоваться атрибутом __slots__, который позволяет задать ограниченный список аргументов для класса. В этом случае словарь __dict__ не будет создаваться, что позволит сэкономить память и поднять производительность.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
👍1
Сохранение документации функции при декорировании
У декораторов существует ряд проблем, одна из которых заключается в том, что, после оборачивания функции в декоратор, на выходе мы не можем получить информацию атрибутов __name__ и __doc__, нужные для документации функции.
Вместо значений данных атрибутов исходной функции мы будем получать значения функции обертки.
Для решения этой проблемы можно воспользоваться декоратором functools.wraps, применяя его к обертке нашего декоратора. В результате имя и сигнатура функции, передаваемой в декоратор, будут копироваться в обертку.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
У декораторов существует ряд проблем, одна из которых заключается в том, что, после оборачивания функции в декоратор, на выходе мы не можем получить информацию атрибутов __name__ и __doc__, нужные для документации функции.
Вместо значений данных атрибутов исходной функции мы будем получать значения функции обертки.
Для решения этой проблемы можно воспользоваться декоратором functools.wraps, применяя его к обертке нашего декоратора. В результате имя и сигнатура функции, передаваемой в декоратор, будут копироваться в обертку.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
👍2