Python Academy

Аннотации типов

Всем известно, что Python – язык с динамической типизацией. Аннотации типов нужны для того, чтобы повысить информативность исходного кода, но они никак не влияют на поведение программы. 

Типы данных указывается через двоеточие после имени переменной после её создания. Для примера создадим словарь с числами и список, состоящий из значений этого словаря, а также функцию для сложения двух чисел.

Однако помните, что аннотации типов не влияют на ход исполнения программы, поэтому в ранее написаную функцию мы с таким же успехом можем передать и строки, хотя указывали целочисленный тип данных.

#типы_данных #аннотации

Делегирующие генераторы

Давайте создадим простенькую генераторную функцию subgen, которая будет возвращать числа от 0 до переданного аргумента.

А также ещё одну генераторную функцию delegator, которая будет возвращать числа из итерируемого объекта source, который передадим в качестве аргумента.

Цикл, который можно написать в delegator, можно заменить всего лишь одной строчкой. То есть yield from заменяет цикл for, в котором только возвращаются значения через yield.

Грубо говоря, такая конструкция является неким туннелем передачи данных туда и обратно. В нашей ситуации delegator можно назвать делигирующим генератором, а subgen подгенератором.

#генераторы

Добавляем классу большую функциональность

На прошлой неделе мы объясняли декоратор @classmethod, а сейчас рассмотрим @staticmethod.

@staticmethod можно воспринимать как метод, который "не знает, к какому классу относится". Он просто получает переданные аргументы, без неявного первого аргумента, и его определение не изменяется через наследование. Еще раз: статические методы прикреплены к классу лишь для удобства — и не могут менять состояние ни класса, ни его экземпляра.

Зачем использовать. Статические методы делают код более читабельным и повторно используемым. Его также удобнее использовать для импорта по сравнению с обычными функциями, поскольку функцию не нужно отдельно импортировать.

В чем же разница?
@classmethod используется в суперклассе для определения того, как метод должен вести себя, когда он вызывается разными дочерними классами.
@staticmethod используется, когда мы хотим вернуть объект, независимо от вызываемого дочернего класса.

Многопоточность

В модуле threading новый поток выполнения может начинаться с нового threading.Thread и присвоения ему функции для выполнения.

Параметр target ссылается на функцию (или вызываемый объект), который будет работать. Нить не начнет выполнение до start, также не будет вызываться Thread объекта.

Когда my_thread завершается, вызов start выкинет исключение RuntimeError. Если вы хотите запустить Thread в фоновом режиме, то передавайте daemon=True или установите my_thread.daemon в True перед вызовом start().

#потоки #многопоточность

Создание и использование виртуальной среды

virtualenv — инструмент для создания изолированных сред Python. Программа создает папку, которая содержит все необходимые исполняемые файлы для использования пакетов, необходимых для проекта.

Создание новой виртуальной среды требуется только один раз для каждого проекта, для которого вы хотите изолировать зависимости:
python3 -m venv venv

Это создаст папку venv, содержащую оснастку сценариев и копию python самого двоичного файла. Название папки не имеет значения.

Чтобы активировать виртуальную среду, нужно запустить activate файл: source venv/bin/activate и далее мы можем свободно устанавливать любые зависимости, которые никак не скажутся на работе в будущих проектах.

#virtualenv

Тестирование на pytest

pytest — ближе по духу к языку Python нежели unittest, которая накладывает определенные обязательства при разработке тестов. Например, создание классов-наследников от TestCase или выполнение определенной процедуры запуска тестов.

Но при разработке на pytest ничего этого делать не нужно. Вы просто пишете функции, которые должны начинаться с "test_" и используете assert, встроенные в Python.

Также он поддерживает запуск тестов на unittest и nose, то есть полная обратная совместимость с ними.

#тестирование #pytest #assert

Вычисляем размер объектов в памяти

Чтобы вычислить размер какого-либо объекта, можно воспользоваться функцией sys.getsizeof(object[, default]). Поскольку Python написан в полном соответствии с парадигмой ООП, таким объектом может быть все что угодно.

Однако, следует помнить, что хотя все built-in (встроенные) объекты и вернут правильный размер, в общем случае это не должно быть верно для каких-либо пользовательских объектов.

Аргумент default позволяет определить значение, которое будет возвращено, если тип объекта не предоставляет средства для извлечения размера и вызовет TypeError .

Функция getsizeof вызывает метод __sizeof__ объекта и добавляет дополнительные служебные данные сборщика мусора, если конечно объект управляется сборщиком мусора.

#sys #sizeof #oop

Explicit Conversion Flag

Флаг явного преобразования используется для преобразования значения поля format перед его непосредственным форматированием.

Это поле можно использовать для переопределения поведения format для какого либо конкретного типа и форматирования значения. В настоящее время распространены два явных флага преобразования:

!r – преобразует значение в строку, используя функцию repr()
!s – преобразует значение в строку, используя функцию str()

В примере, в случае с флагом !r строка 'Hello' будет напечатана с кавычками в поле шириной не менее 20 символов, а в случае с флагом !s – без кавычек (в более удобном для чтения виде).

#repr #str #format

Делаем планировщик задач 

К моему удивлению, далеко не все знают про пакет schedule, который позволяет планировать задачи и повторять их через промежуток времени. 

Основной его плюс в том, что он максимально интуитивный и имеет гибкий функционал. А еще schedule не требует внешних зависимостей и сам в целом легковесный. 

Здесь на самом деле даже объяснять особо нечего, логика методов в этом пакете понятна на примерах. 

#schedule

Проверка отношения классов

Для того, чтобы проверить отношения двух классов или экземпляров (является ли класс классом наследником), есть две простые встроенные функции isinstance(object, classinfo) и issubclass(class, classinfo).

instance - возвращает True, если объект является экземпляром класса либо экземпляром подкласса данного класса.
issubclass — проверяет является ли класс наследником другого класса.

Данные функции зачастую применяются в ООП.

#isinstance #issubclass

Импорт антигравитации

Достаточно старая, но все же интересная пасхалка: если в коде прописать import antigravity, то при запуске скрипта откроется страница в браузере, которая содержит шутку про то, насколько же всё-таки язык простой.

#пасхалки

Метод join у строк

У строк есть полезный метод str.join(), который принимает на вход итерируемый объект, элементами которого также должны быть строки.

Как результат получаем новую строку, которая является объединением всех элементов. При этом они разделены строкой, к которой изначально применялся метод.

Проще говоря, если применить к строке этот метод, то она станет разделителем для элементов в новой строке.

#строки

Интересная пасхалка

Модуль __future__ позволяет подключать функционал из будущих версий языка. Например, можно попробовать импортировать фигурные скобки как в си-подобных языках.

Но будет вызвано исключение, которое говорит "not a chance", что означает "ни единого шанса". Однако есть ещё один интересный момент, а именно — исходный код этого модуля.

Оказывается, интерпретатор CPython сначала запускает файл future.c, когда встречается импорт этого модуля. А само это исключение реализовано на этой строчке.

#пасхалки

Валидаторы данных

Как правило, разработчики пишут регулярные выражения для обработки специфических строк. Но для таких данных как, почта или ссылка, изобретать велосипед не нужно.

Модуль validators позволяет использовать уже готовые валидаторы для самых распространенных задач. В примере можете как раз увидеть валидацию почты и ссылок.

Помимо этого, validators позволяет также работать с ipv4, ipv6, mac адресами и многим другим. В итоге, имеем лаконичный и простой модуль с хорошим функционалом.

#validators

Копируем объекты

При присваивании переменной значения другой переменной, как правило, новый объект не создается, а копируется ссылка уже на существующий.

Если использовать функцию copy из стандартной библиотеки, то новый объект будет создан, но его ссылки на другие объекты останутся такими же.

В случае с deepcopy произойдет рекурсивное копирование. Например, при таком копировании списка все его элементы также скопируются как новые объекты.

#copy

Специальная переменная __name__

Когда интерпретатор Python читает файл, то сначала он устанавливает несколько специальных переменных (пример). Одной из таких переменных является __name__.

Если скрипт был запущен напрямую, то в переменную присваивается значение __main__, в случае импорта — название модуля.

Типичный пример использования такой переменной — создание точки входа в программу. Про это уже был ранее пост.

Вообще атрибут __name__ по умолчанию также ставится всем классам и функциям.

#переменные

Получаем список переменных

Функция locals() возвращает словарь переменных из текущего пространства имён. Ключи словаря — названия переменных, а значения — это их значения.

С помощью похожей функции globals() можно получить все переменные конкретного модуля в таком же виде.

Еще обратите внимание на результат второй функции: там много разных переменных, которые мы явно не объявляли — про некоторые из них скоро расскажем.

#переменные

Создаем бесконечный итератор

Функция cycle() из itertools принимает на вход итерируемый объект и создает бесконечный итератор, циклически возвращающий элементы данного объекта.

Фишка заключается в том, что когда элементы последовательности заканчиваются, итерация начинается вновь с первого элемента.

Но если вы проходитесь циклом по такому итератору, то важно предусмотреть выход из цикла, иначе он станет бесконечным (как у нас в первом случае на картинке).

Мы также можем воспользоваться islice(), который вернет итератор по подмножеству переданного объекта.

#itertools

3 интересных функции в random

Этот пост более для тех, у кого есть соответствующий бэкграунд и кто хочет знать про random больше среднего.

betavariate() — используется для получения случайного числа с плавающей запятой от 0 до 1 на основе бета-распределения (применяется для статистических расчетов).

gauss() — генерирует случайное число с плавающей запятой на основе распределения Гаусса (используется в теории вероятности).

paretovariate() — возвращает случайное число с плавающей запятой на основе распределения Парето (используется в теории вероятности).

Кстати, можете посмотреть на графиках результаты вызова этих функций по 100к раз тут, тут и тут.

#random

Методы у словарей

В этом посте поговорим про 3 простых метода у словарей, которые позволяет получить элементы в разном виде.

С помощью метода dict.keys() можно получить ключи словаря в виде списка, dict.values() — то же самое, но со значениями.

А метод dict.items() возвращает список из кортежей, которые содержат ключи и соответствующие значения.

#словари