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
👍2❤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
👍3
Итерируемые объекты
Иногда нужно работать с файлом, который, как заранее известно, начинается с некоторого числа ненужных строк — вроде строк с комментариями. Для того чтобы пропустить эти строки, можно, снова, прибегнуть к возможностям itertools
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
Иногда нужно работать с файлом, который, как заранее известно, начинается с некоторого числа ненужных строк — вроде строк с комментариями. Для того чтобы пропустить эти строки, можно, снова, прибегнуть к возможностям itertools
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
👍1
3 трюка с itertools
Начнем с функции combinations: она позволяет составлять комбинации элементов из итерируемых объектов без повторений. Первый аргумент это сам объект, а второй — длина комбинации.
Для того, чтобы составить комбинацию с повторениями, используют функцию combinations_with_replacement. Делает она абсолютно все то же самое что и предыдущая, с одним исключением – теперь в комбинации могут быть повторы.
Ну и в заключение, рассмотрим функцию compress, применяющую "маску" из второго аргумента функции к первому. То есть, если в маске на этом месте стоит единица, то в исходном массиве элемент остается нетронутым, и наоборот.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
Начнем с функции combinations: она позволяет составлять комбинации элементов из итерируемых объектов без повторений. Первый аргумент это сам объект, а второй — длина комбинации.
Для того, чтобы составить комбинацию с повторениями, используют функцию combinations_with_replacement. Делает она абсолютно все то же самое что и предыдущая, с одним исключением – теперь в комбинации могут быть повторы.
Ну и в заключение, рассмотрим функцию compress, применяющую "маску" из второго аргумента функции к первому. То есть, если в маске на этом месте стоит единица, то в исходном массиве элемент остается нетронутым, и наоборот.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
❤1
Использование метода float()
Если входная строка имеет аргументы за пределами диапазона чисел с плавающей запятой, вы получите ошибку OverflowError.
Для реализации следующих скриптов на Python установите сам Python, а также подходящую IDE (Pycharm, Jupiter, Spyder и т.д.). Создайте новый файл, вставьте туда код и запустите его.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
Если входная строка имеет аргументы за пределами диапазона чисел с плавающей запятой, вы получите ошибку OverflowError.
Для реализации следующих скриптов на Python установите сам Python, а также подходящую IDE (Pycharm, Jupiter, Spyder и т.д.). Создайте новый файл, вставьте туда код и запустите его.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
Генераторы
Функции-генераторы выглядят как и обычные, но вместо return содержат выражения с ключевым словом yield для последовательного генерирования значений.
Вызов подобной функции вернёт не значение, а объект генератора. Далее из этого объекта можно получать значения, например, с помощью функции next или циклом for.
Если генератору больше нечего возвращать, то будет вызвано исключение StopIteration. В целом, генератор — это особый, более изящный случай итератора.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
Функции-генераторы выглядят как и обычные, но вместо return содержат выражения с ключевым словом yield для последовательного генерирования значений.
Вызов подобной функции вернёт не значение, а объект генератора. Далее из этого объекта можно получать значения, например, с помощью функции next или циклом for.
Если генератору больше нечего возвращать, то будет вызвано исключение StopIteration. В целом, генератор — это особый, более изящный случай итератора.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
👍1
Корутины
Некой противоположностью генераторов являются корутины. Для примера напишем функцию, которая будет в бесконечном цикле подставлять значение и выводить строку.
Обратите внимание на то, как было использовано ключевое слово yield. При таком написании создаётся не генератор, а корутина, что позволяет не просто генерировать значения, но и принимать их.
Функция работает так: при отправке значения через метод send локальная переменная name принимает его, а далее значение подставляется в строку и выводится на экран.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
Некой противоположностью генераторов являются корутины. Для примера напишем функцию, которая будет в бесконечном цикле подставлять значение и выводить строку.
Обратите внимание на то, как было использовано ключевое слово yield. При таком написании создаётся не генератор, а корутина, что позволяет не просто генерировать значения, но и принимать их.
Функция работает так: при отправке значения через метод send локальная переменная name принимает его, а далее значение подставляется в строку и выводится на экран.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
1👍2
Функции reversed()
Важно! Не путайте функцию reversed() с методом .reverse()!
Встроенная функция reversed() меняет порядок элементов списка на противоположный и позволяет нам обращаться к каждому элементу по отдельности.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
Важно! Не путайте функцию reversed() с методом .reverse()!
Встроенная функция reversed() меняет порядок элементов списка на противоположный и позволяет нам обращаться к каждому элементу по отдельности.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
👍2
Хэширование
Для создания хэш-значений в python существует удобный модуль hashlib, реализующий общий интерфейс для ряда популярных хэш функций и также может использовать функции доступные в системе, предоставляемые с установленным OpenSSL.
Использование очень простое, в модуле существует ряд конструкторов, соответствующих названиям хэш-функций. В конструктор мы можем передать байт-строку, хэш которой мы хотим получить, на выходе мы получим объект хэша. Объект хэша мы можем обновить методом update, сконкатенировав тем самым строки, а также можем можем вывести полученное значение с помощью методов digest и hexdigest. Первый возвращает байт-строку, второй - в шестнадцатеричном формате.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
Для создания хэш-значений в python существует удобный модуль hashlib, реализующий общий интерфейс для ряда популярных хэш функций и также может использовать функции доступные в системе, предоставляемые с установленным OpenSSL.
Использование очень простое, в модуле существует ряд конструкторов, соответствующих названиям хэш-функций. В конструктор мы можем передать байт-строку, хэш которой мы хотим получить, на выходе мы получим объект хэша. Объект хэша мы можем обновить методом update, сконкатенировав тем самым строки, а также можем можем вывести полученное значение с помощью методов digest и hexdigest. Первый возвращает байт-строку, второй - в шестнадцатеричном формате.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
👍1
Упрощение создания операторов сравнения
Декоратор functools.total_ordering используется здесь для упрощения процесса реализации упорядочения экземпляров класса. Для обеспечения его работы нужно лишь чтобы были объявлены операторы сравнения lt и eq. Это — тот минимум, который нужен декоратору для конструирования остальных операторов сравнения.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
Декоратор functools.total_ordering используется здесь для упрощения процесса реализации упорядочения экземпляров класса. Для обеспечения его работы нужно лишь чтобы были объявлены операторы сравнения lt и eq. Это — тот минимум, который нужен декоратору для конструирования остальных операторов сравнения.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
👍2
Нижнее подчеркивание
В Python имя переменной может состоять из одного подчеркивания. Хотя такое имя не достаточно описательно и не должно использоваться, есть по крайней мере три случая, когда _ имеет общепринятый смысл.
Первое, _ используется, когда вам нужно придумать имена для значений, которые вам не нужны — например, в циклах for.
Второе, интерактивный режим использует _ для хранения результата последнего выполненного выражения.
Третье, документация модуля gettext рекомендует псевдоним _() для функции gettext(), чтобы минимизировать загромождение вашего кода.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
В Python имя переменной может состоять из одного подчеркивания. Хотя такое имя не достаточно описательно и не должно использоваться, есть по крайней мере три случая, когда _ имеет общепринятый смысл.
Первое, _ используется, когда вам нужно придумать имена для значений, которые вам не нужны — например, в циклах for.
Второе, интерактивный режим использует _ для хранения результата последнего выполненного выражения.
Третье, документация модуля gettext рекомендует псевдоним _() для функции gettext(), чтобы минимизировать загромождение вашего кода.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
👍1