Python академия
7.69K subscribers
2.42K photos
5 videos
271 links
Python академия. Учи Python быстро и легко. По всем вопросам @evgenycarter
Download Telegram
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
👍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
👍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
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
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
👍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
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
👍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
👍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
👍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
👍1
Операторы сравнения

Существует немало операторов сравнения. Например — lt, le, gt, ge. Мало кому понравится перспектива их реализации для некоего класса. Можно ли как-то упростить эту скучную задачу? Да, можно — с помощь декоратора functools.total_ordering

Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
Имитация

В вышеприведённом примере экспортирована будет лишь функция bar. А если оставить атрибут all пустым, то из модуля не будет экспортироваться вообще ничего. При попытке импорта чего-либо из такого модуля будет выдана ошибка AttributeError.

Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
👍21
🚫👩‍💻 🚫 Как не нужно писать на Python

Приглашаем на открытый урок.

🗓 27 октября в 20:00 МСК
🆓 Бесплатно. Урок в рамках старта курса
«Python Developer. Professional».

Даже опытные разработчики порой создают код, который работает — но жить с ним потом невозможно. На открытом уроке разберём типичные ошибки и антипаттерны в Python, поговорим о причинах появления «плохого» кода и способах сделать его понятнее, стабильнее и быстрее. Рассмотрим как распространённые, так и неожиданные примеры, которые помогут взглянуть на привычные решения под новым углом.

На вебинаре разберём:
✔️ Основные антипаттерны и неудачные практики в Python-разработке
✔️ Почему появляются «плохие» решения и как их вовремя распознать
✔️ Подходы и инструменты, которые помогают улучшить качество кода

В результате вебинара вы:
✔️Поймёте, чего стоит избегать при написании кода на Python
✔️Научитесь видеть и исправлять проблемные участки в своих проектах
✔️Узнаете, как писать читаемый, поддерживаемый и эффективный код

🔗 Ссылка на регистрацию: https://vk.cc/cQyCrI

Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Ключевое слово nonlocal

Похожее по функционалу на global, ключевое слово nonlocal позволяет обращаться к переменным из нелокальной области видимости.

Поведение nonlocal заключается в том, что интерпретатор ищет переменную в ближайшей области видимости.

Основное различие с global в том, что с помощью nonlocal нельзя получить переменные из глобальной области видимости.

Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
👍3
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Управление тем, что может быть импортировано из модуля, а что — нет

В некоторых языках имеются предельно чёткие механизмы экспорта из модулей переменных, методов, интерфейсов. Например — в Golang экспортируются лишь сущности, имена которых начинаются с большой буквы. В Python же экспортируется всё. Но лишь до тех пор, пока не используется атрибут all

Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
👍1