Python Academy

Упрощение создания операторов сравнения

Для создания объектов с поддержкой операторов сравнения в классе обычно требуется реализовать большое количество магических методов, а именно – __lt__, __le__, __eq__, __ne__, __gt__, __ge__.

Про то, что делает каждый из них расскажем отдельным постом, но сейчас покажем, как можно сильно упростить реализацию подобного класса. Для этого можно использовать декоратор total_ordering из пакета functools.

В таком случае достаточно реализовать в классе только __lt__ и __eq__. Эти два метода являются минимумом, который нужен декоратору для конструирования остальных методов.

#классы

Режим разработки

Оказывается, еще в Python 3.7 появилась возможность запускать скрипты со специальным флагом -X для указания различных вариантов реализации.

Например, -X dev запускает скрипт в режиме разработки с функциями отладки и runtime-проверки, которые не используются по умолчанию из-за своей медлительности.

Также этот режим выводит дополнительные предупреждения в следующих случаях:

— Незакрытые файлы;
— Unawaited корутины;
— Неизвестная кодировка для str.encode;
— Проблемы с выделением памяти.

В целом, классная штука и имеет смысл периодически запускать скрипты в таком режиме, чтобы не упустить никакие баги.

#python

Очистка элементов в последовательности

Встроенный модуль itertools был создан для работы с более сложными случаями итераторов. Плюс модуля в том, что он быстро работает и оптимизирован в плане памяти.

Иногда возникает необходимость в удалении ненужных объектов последовательности. Как раз для этого и используют itertools, а именно метод compress.

Первым аргументом передается какой-либо контейнер, например список. Вторым аргументом — логические значения, соответствующие элементам в последовательности.

Если логическое значения равно True или 1, то элемент сохраняется в последовательности, в противном случае — удаляется из нее.

#itertools

Нахождение наиболее частых элементов списка

Если необходимо найти несколько наиболее часто повторяющихся значений, лучше воспользоваться счетчиком Counter из библиотеки collections.

Метод Counter.most_common(x) возвращает x кортежей, в которых первое значение – элемент, а второе – количество его повторений.

#collections #counter

Именованные кортежи

Кортежи tuple, по своей сути, являются неизменяемыми списками. Структура данных удобная, но мы можем получать данные, используя только числовые индексы.

Нет возможности дать имена отдельным элементам, сохранённым в кортеже. Это может повлиять на читаемость кода. И в таком случае используют именованные кортежи namedtuple из collections.

Каждый объект в именованном кортеже может быть доступен через уникальный, удобный для чтения человеком, идентификатор. При этом вся функциональность от обычных кортежей сохраняется.

#namedtuple

​​Сортировка пузырьком

Для сортировки списков в Python уже есть встроенные функция sorted() и метод .sorted(), но достаточно важно самому знать хотя бы несколько реализаций.

Суть алгоритма в том, что совершается несколько проходов по массиву. При проходе последовательно сравниваются пары элементов в массиве и в случае несоответствия выбранному порядку меняются местами. Если пары элементов находятся в верном порядке, то ничего не происходит.

В результате первого прохода максимальный элемент окажется в конце, то есть всплывет словно пузырек. Затем все повторяется до того момента пока весь массив не будет отсортирован. Последний проход будет по отсортированному массиву.

#списки #сортировка

Проверяем скорость интернета

Каждый хоть раз проверял скорость своего интернета на Speedtest. А у них, оказывается, есть не только сайт и приложения, но и пакет на Python для этого дела.

У объекта класса Speedtest методы download() и upload() выдают соответственно скорость скачивания и загрузки данных.

Методы отдают результат в байтах, поэтому для наглядности в примере я перевел все данные в мегабайты при выводе.

#speedtest

Дробные числа

По умолчанию числа с плавающей точкой используют память привычным образом, то есть они хранятся в двоичном виде. Это означает, что вы обычно работаете с приблизительными значениями, а не точными.

Можно использовать тип данных Decimal, который предоставит намного большую точность, но и его может не хватить в некоторых случаях.

Поэтому для идеальных вычислений лучше использовать Fraction, который представляет и хранит число в виде рациональной дроби.

#числа #fraction

Официальное упорядочивание словарей

Кстати, Python 3.7 на официальном уровне зафиксировал соответствие порядка перебора элементов словарей порядку их добавления.

Но для некоторых это не такая уж и новость, так как и в Python 3.6 словари уже были упорядочены, что видно на примере выше.

Однако это был просто побочный результат реализации, не зафиксированный в стандарте. Новый Python оформил его официально. Теперь можно быть уверенным в сохранении порядка вставки.

#словари

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

Разница между == и is

Многие разработчики не понимают разницу этих двух операторов сравнения. Из-за неправильного использования == и is в приложениях могут возникнуть странные ошибки.

Оператор == проверяет равенство значений двух объектов. А оператор is проверяет идентичность самих объектов. Его используют, чтобы удостовериться, что переменные указывают на один и тот же объект в памяти.

Но Python в целях производительности кеширует малые числа и короткие строки, поэтому возможны некоторые казусы, как в примере выше.

#тонкости

Вычисление выражений Python

Вы наверняка знакомы с eval, но знаете ли вы о literal_eval? Вряд ли. Для безопасного исполнения выражений, содержащих исключительно литералы, вы можете делать так, как показано на картинке выше.

Между прочим, данная фича находится в языке уже очень давно.

#tips #eval

Курс и конвертер валют в Python

Для работы с разными валютами и их курсами существует библиотека forex-python.

С её помощью можно как узнать курс любой валюты, так и сконвертировать одну валюту в другую.

Ознакомиться с интерактивным примером кода можно тут.

#currency #forex_python

Порядок разрешения методов

В Python существует так называемый Method Resolution Order (MRO), или порядок разрешения методов в классе. Всё, что вам нужно знать – это порядок, в котором Python ищет нужный атрибут или метод.

Этот порядок можно получить при помощи атрибута __mro__. Он говорит о том, что если мы в примере выше попробуем обратиться к атрибуту value, Python будет искать сначала в классе A, далее в B, затем в C и в самом конце в object. 

Отсюда становится понятно, что артибут первее будет найден именно в классе B и равен он будет значению 1.

#классы

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

Превращаем PDF в текст

Думаю, все периодические работают с PDF-документами. И зачастую это ручная и скучная работа. Но Python может автоматизировать даже такую рутинную задачу.

Модуль pdftotext создан именно для работы с документами в PDF формате. Устанавливается он через пакетный менеджер pip, а использовать его проще простого. Все основные операции представлены на картинке выше.

Кстати, здесь ещё интересно то, что исходный код модуля написан на C++. Поэтому есть небольшая вероятность, что придётся повоевать с зависимостями.

#pdftotext

Динамическая замена class

Многие знают, что с помощью type можно получить тип объекта. Но не все так просто, по сути type служит динамической заменой инструкции class и позволяет создавать новые объекты типа во время исполнения.

Первый принимаемый аргумент является именем класса и становится атрибутом __name__; второй аргумент является кортежем с перечисленными базовыми типами и становится атрибутом __base__; словарь будет являться телом класса и станет атрибутом __dict__.

#type #class

Курс и конвертер валют в Python

Для работы с разными валютами и их курсами существует библиотека forex-python.

С её помощью можно как узнать курс любой валюты, так и сконвертировать одну валюту в другую.

Ознакомиться с интерактивным примером кода можно тут.

#currency #forex_python

Создаем словарь из набора ключей

Для создания словаря из известного набора ключей и одинаковых значений часто используют генераторы словарей (dict comprehensions).

Однако класс dict имеет удобный метод fromkeys, который был создан специально для таких случаев.

#словари #fromkeys

Функции только с позиционными параметрами

Если с помощью inspect посмотреть на то, как объявлена встроенная функция float, то увидим, что есть входный параметр x и еще какой-то непонятый слэш.

Однако при попытке вызвать функцию и передать туда именованный аргумент, а не позиционный, получим исключение. А если передать аргумент, явно не указывая имя параметра, то все работает.

Такое поведение как раз задает тот слэш. Параметры, записанные до него, можно передать только как позиционные. После него – как угодно, все будет работать стандартно.

#функции