Подборка полезных фишек с кодом.

Проверка наличия элемента в множестве
Мы можем проверить, находится ли тот или иной элемент в списке с помощью оператора in:

large_list = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

if 5 in large_list:
print("5 найден в списке.")
else:
print("5 не найден в списке.")

То же применимо и для множеств (set):

large_set = set(large_list)

if 5 in large_set:
print("5 найден в множестве.")
else:
print("5 не найден в множестве.")

Автоматическое добавление ключа словарю
Если создать словарь средствами collections.defaultdict, добавить хотя бы один элемент, а затем обратиться к несуществующему ключу:

from collections import defaultdict

my_dict = defaultdict(int)

my_dict['apple'] = 3
my_dict ['banana' ] = 2
print(my_dict['orange'])
print(my_dict)

то интерпретатор самостоятельно добавит новый элемент:

... 0
... defaultdict(<class 'int'>, {'apple': 3, 'banana': 2, 'orange': 0})

try / except + else + finally
Мастхэв для начинающих питонистов — пара try / except, обработчик исключений. Шикарным дополнением к такому блоку является, на мой взгляд, else: он опишет поведение программы на случай других ошибок, которых может быть немало!

Более того, добавив finally, вы выполните завершающие работы, например, скомандуете выслать уведомление:

try:
>>> result = 10 / 2
>>> except ZeroDivisionError:
>>> print( "Ошибка: деление на ноль невозможно.")
>>> else:
>>> print("Результат:", result)
>>> finally:
>>> print( "Программа выполнена.")
... Результат: 5.0
... Программа выполнена.

Проверка существования переменной с помощью «моржового» оператора
Если мы объявили две переменные, но не задали любой из них значение, то с помощью оператора := (Walrus Operator) можно спасти программу от падения и добавить обрабатывающую логику. В первом случае, в переменные name1, name2 мы ничего не записали, значит, программа зайдет в блок else:

>>> if name == '__main__':
>>> name1, name2 = '', ''
>>>
>>> if name := name1 or name2:
>>> print(name1)
>>> print('Успешно!')
>>> else:
>>> print('Имя не найдено...')... Имя не найдено...

Во втором случае заполнена только одна из переменных, но программа отработает без ошибки:

>>> if name == '__main__':
>>> name1, name2 = 'Сергей', ''
>>>
>>> if name := name1 or name2:
>>> print(name1)
>>> print('Успешно!')
>>> else:
>>> print('Имя не найдено...')
... Сергей
... Успешно!

Оператор match для проверки типа
Теперь освоение новых библиотек у вас точно ускорится.


Порой, трудно понять, какой тип данных возвращает функция или метод. В таких случаях помогают match и встроенные функции приведения к тому или иному типу данных:

>>> var = 1
>>>
>>> match var:
>>> case str():
>>> print('Строковый тип')
>>> case bool():
>>> print('Булевый тип')
>>> case float():
>>> print('Число с плавающей запятой')
>>> case int():
>>> print('Целочисленный тип')
>>> case list():
>>> print('Список')
>>> case None:
>>> print("None")
>>> case _:
>>> print('Другой тип данных')... Целочисленный тип

Встроенные функции попытаются привести к своему значению переменную. Но если положить в var единицу, как примере выше, то мы минуем float().

Чтобы программа не упала, стоит заложить дальнейшую обработку var только в подходящие функции-наследнице кейсы.
Включение генераторов, сетов
В предыдущей статье с фишками я рассказывала, что есть эффективный способ генерировать списки — «списковое включение» (List Comprehension):

names = ['Данил','Михаил', 'Оля']
[x for x in names if"a"in x]] # Выберет имена, где есть "а"... ['Данил', 'Михаил']

Оказывается, этому поддаются и другие составные типы — генераторы и сеты.

>>> s = {s*2 for s in range(10)} # Перемножит числа 1-10 на два
>>> print(s)
... {0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18}

@pro_python_code