Библиотека Python разработчика | Книги по питону

Вредные советы python разработчику

l=[['a', 'b', 'c'], ['1', '2'], ['#']]
sum(l, [])

В Python можно выпрямить вложенные списки с помощью... функции sum(). Вот код (выполнять, пока никто не видит):

Дело в том, что sum() принимает первым аргументом итерируемый объект, а вторым — значение, с которого начинается операция. По умолчанию это 0, но если указать пустой список [], то sum() начнёт с него. Затем sum() последовательно применяет операцию сложения к элементам первого аргумента, начиная со значения второго аргумента. В случае списков это означает конкатенацию.

Мы в MAX

👉@BookPython

Генераторы — один из самых полезных механизмов в Python. Они имеют множество применений, одно из которых — создание менеджеров контекста. Обычно нужно вручную определять магические методы __enter__ и __exit__, но декоратор @contextmanager из модуля contextlib делает это намного удобнее:

from contextlib import contextmanager

@contextmanager
def atomic():
    print('BEGIN')

    try:
        yield
    except Exception:
        print('ROLLBACK')
    else:
        print('COMMIT')

Теперь atomic — это менеджер контекста, который можно использовать следующим образом:

In : with atomic():
...:     print('ERROR')
...:     raise RuntimeError()
...:
BEGIN
ERROR
ROLLBACK

Кроме того, @contextmanager позволяет использовать его как декоратор, так и менеджер контекста.

In : @atomic()
...: def ok():
...:     print('OK')
...:
In : ok()
...:
BEGIN
OK
COMMIT

Мы в MAX

👉@BookPython

Лучший курс по Python

0: Мета информация
1: int
2: +
3: Какой Python язык?
4: bool
5: None
6.0: float
6.1: float, интервью с Michael Overton
7: typeshed
7.1: typeshed, интервью с Alex Waygood

источник

Мы в MAX

👉@BookPython

Функция enumerate

Эта встроенная функция снабжает циклы счётчиком. Возвращает генераторный объект, который имеет метод, вызываемый встроенной функцией next: на каждом проходе цикла возвращает кортеж {индекс, значение}. Цикл for проходит по этим кортежам автоматически, что позволяет распаковывать их значения с помощью присваивания кортежей почти так, как в zip.

S = "stroka"

example = enumerate(S)
next(example) # -> (0, 's')

Пример использования:

shopping_list = ['яблоки', 'бананы', 'апельсины', 'хлеб']

for index, item in enumerate(shopping_list, start=1):
    print(f"Пункт {index}: {item}")

Мы в MAX

👉@BookPython

Python предоставляет мощную библиотеку для работы с датой и временем: datetime. Интересный момент заключается в том, что объекты datetime имеют специальный интерфейс для поддержки часовых поясов (а именно атрибут tzinfo), но этот модуль поддерживает интерфейс лишь частично, оставляя остальную часть задачи другим модулям.

Наиболее популярный модуль для этой задачи — pytz. Однако сложность в том, что pytz не полностью соответствует интерфейсу tzinfo. Документация pytz указывает на это одной из первых строк: «Эта библиотека отличается от документированного API Python для реализаций tzinfo».

Нельзя использовать объекты часовых поясов pytz в качестве атрибута tzinfo. Если попытаться это сделать, можно получить абсолютно неожиданные результаты.

In : paris = pytz.timezone('Europe/Paris')
In : str(datetime(2017, 1, 1, tzinfo=paris))
Out: '2017-01-01 00:00:00+00:09'

Посмотрите на этот смещение +00:09. Правильное использование pytz выглядит следующим образом:

In : str(paris.localize(datetime(2017, 1, 1)))
Out: '2017-01-01 00:00:00+01:00'

Кроме того, после любых арифметических операций вам следует нормализовать объект datetime на случай изменения смещения (например, на границе периода летнего времени).

In : new_time = time + timedelta(days=2)
In : str(new_time)
Out: '2018-03-27 00:00:00+01:00'
In : str(paris.normalize(new_time))
Out: '2018-03-27 01:00:00+02:00'

Начиная с Python 3.6, рекомендуется использовать dateutil.tz вместо pytz. Он полностью совместим с tzinfo, может быть передан как атрибут, не требует нормализации, хотя работает немного медленнее.

Мы в MAX

👉@BookPython

Реализация парсеров с Pylasu

В этой статье рассказывается, как реализовать парсеры на Python с использованием Pylasu и ANTLR. Пошагово:

1. Создадим грамматику ANTLR для простого языка программирования Slang и сгенерируем парсер.
2. Определим абстрактное синтаксическое дерево (AST) с помощью Pylasu и научимся строить его из дерева разбора ANTLR.
3. Интегрируем парсер с CLI-приложением для обработки кода Slang из строк и файлов, с выводом AST в формате JSON.

Полный код проекта доступен на GitHub. Вы можете экспериментировать, вносить улучшения и делиться идеями!

https://tomassetti.me/implement-parsers-with-pylasu/

Мы в MAX

👉@BookPython

Очередь с приоритетом — это структура данных, которая поддерживает две операции: добавление элемента и извлечение минимального из всех ранее добавленных элементов.

Одной из самых распространённых реализаций очереди с приоритетом является бинарная куча. Это полное бинарное дерево со следующим свойством: ключ, хранящийся в каждом узле, меньше или равен (≤) ключам в дочерних узлах. Минимум всех элементов находится в корне такого дерева.

              1

      3               7

  5       4       9       8

15 16   17 18   19

В бинарной куче сложность операций вставки и извлечения составляет O(log n).

Обычный способ хранения полного бинарного дерева в памяти — это массив, где дочерние элементы для x[i] находятся в x[2*i+1] и x[2*i+2].

[1, 3, 7, 5, 4, 9, 8, 15, 16, 17, 18, 19]

В Python нет бинарной кучи в виде класса, но предоставляется ряд функций, которые позволяют использовать список как бинарную кучу. Эти функции находятся в модуле heapq.

In [1]: from heapq import *
In [2]: heap = [3,2,1]
In [3]: heapify(heap)
In [4]: heap
Out[4]: [1, 2, 3]
In [5]: heappush(heap, 0)
In [6]: heap
Out[6]: [0, 1, 3, 2]
In [7]: heappop(heap)
Out[7]: 0
In [8]: heap
Out[8]: [1, 2, 3]

Мы в MAX

👉@BookPython

Если вы хотите перехватить как IndexError, так и KeyError, вы можете и должны использовать LookupError, их общего предка. Это оказалось полезным при доступе к сложным вложенным данным.

try:
    db_host = config['databases'][0]['hosts'][0]
except LookupError:
    db_host = 'localhost'

Мы в MAX

👉@BookPython

>>> exit
Use exit() or Ctrl-D (i.e. EOF) to exit

Вы когда-нибудь задумывались, почему при попытке выйти из интерактивного Python с помощью простого exit или quit появляется это сообщение? Решение довольно неожиданное, но изящное. Это не специальный случай для интерактивной оболочки, она просто показывает представление каждого вычисленного результата, а эта строка - просто представление функции exit.

Строго говоря, вы не должны использовать exit в своих повседневных проектах, поскольку она была создана специально для интерактивной оболочки. Вместо этого используйте sys.exit().

Мы в MAX

👉@BookPython

В Python 3 методы keys, values и items для словарей возвращают объекты-представления (view objects). В Python 2 они возвращали списки. Основное различие в том, что представления не хранят все элементы в памяти, а предоставляют их по мере запроса. Это работает отлично, пока вы просто итерируете ключи (что обычно и делается), но теперь вы не можете получить доступ к элементам по индексу.

TypeError: 'dict_keys' object does not support indexing

Можно утверждать, что индексация ключей не особо нужна, так как их порядок случайный, но это не совсем так. Во-первых, d.keys()[0] может быть удобным способом получить любой ключ (используйте next(iter(d.keys())) в Python 3). Во-вторых, начиная с Python 3.6, словари в CPython упорядочены по порядку добавления, и с версии Python 3.7 это стало стандартной особенностью языка.

Мы в MAX

👉@BookPython

Блок else для выражений for и try используется довольно редко. Однако, комбинируя их вместе, можно написать код, который выполняет итерацию по коллекции до первого успешного результата без использования дополнительных флагов.

import logging
from typing import List, Optional

logging.basicConfig(level=logging.DEBUG)

def first_int(iterable: List[str]) -> Optional[int]:
    for x in iterable:
        try:
            result = int(x)
        except ValueError:
            logging.debug('Bad int: %s', x)
        else:
            break
    else:
        result = None
        logging.error('No int found')

    return result

print(first_int(('a', 'b', '42', 'c')))

Вывод:

DEBUG:root:Bad int: a
DEBUG:root:Bad int: b
42

Мы в MAX

👉@BookPython