Python Lounge: работа и стажировки для программистов

Доброе утро, питонисты 🙃
Сегодняшний день я планирую начать с полезных советов для программиста, которые я и сам использую.

Настройте ваши подписки

Обычный человек потребляет в почте, соцсетях, Telegram множество контента.
Не тратьте время на ерунду и бесцельный сёрфинг!
Выпилите из ленты котиков и прочую милоту, оставьте только полезное.
Так, обыденно просматривая новости в различных каналах, вы сможете попутно учиться.
Кейсы, новости отрасли, советы разработчиков чаще будут у вас перед глазами.

Используйте для обучения сервисы

Кому-то нравится читать, а кому-то — смотреть видео.
Есть сервисы с игровыми механиками.
На мой взгляд, лучше всего для тренировки навыков программирования подходит CodeFights: если я вижу, что кто-то сделал код быстрее или интереснее, у меня азарт просыпается.
Ещё есть сервис CodeCombat, мобильные приложения: Code School, CodeHS, Free Code Camp и так далее.

P.S не расслабляйтесь, сегодня вас ждёт 2 часть создании сайтов, а именно - обработка форм.

Пишем простой сайт на Python.
Часть 1/3

Сегодня разберём создание страницы при помощи CGI-скриптов.

Настройка локального сервера.
В Python уже встроен CGI сервер, поэтому его настройка не составит труда.

from http.server import HTTPServer, CGIHTTPRequestHandler server_address = ("", 8000) httpd = HTTPServer(server_address, CGIHTTPRequestHandler) httpd.serve_forever()

Теперь откройте браузер и в адресной строке наберите localhost:8000

Теперь в той папке, где мы запустили сервер, создаём папку cgi-bin (у меня она уже создана).

В этой папке создаём скрипт hello.py со следующим содержимым:

#!/usr/bin/env python3 print("Content-type: text/html") print() print("<h1>Hello world!</h1>")

Первая строка говорит о том, что это Python скрипт (CGI-скрипты можно не только на Python писать).

Вторая строка пишет заголовок.
Он обозначает, что это будет html файл (бывает ещё css, javascript, pdf и куча других, и браузер различает их по заголовкам).

Третья строка отделяет заголовки от тела ответа.

Четвёртая печатает Hello world.

Теперь переходим на localhost:8000/cgi-bin/hello.py

И радуемся!

В следующей части будет обработка форм и cookies.

Разница между генераторными выражениями и генераторами коллекций

Сначала предлагаю сравнить следующие две строчки кода:

a = [i for i in range(5)]
x = (i for i in range(5))

Единственная разница в этих двух записях – скобки; в первой строчки они квадратные, а во второй – круглые. Сообщу заранее, что значением переменной a является список, а переменная x хранит в себе генератор.

Можем в этом убедиться, распечатав обе переменные:

print(a)
print(x)

# [0, 1, 2, 3, 4]
# <generator object <genexpr> at 0x1079d4050>

В первом варианте всё должно быть более менее понятно, а если нет, то рекомендую прочитать пост про генераторы коллекций.

Переменная x, как уже выяснилось, хранит в себе по сути самый обычный генератор. Про генераторы на канале также был отдельный пост. Можем получить его значения с помощью цикла:

for i in x:
print(i, end=' ')

# 0 1 2 3 4

Но вот возникает вопрос, а что использовать то? Здесь всё тоже достаточно просто.

Если вам нужен результат в виде списка прямо сейчас для дальнейшего выполнения программы, то используйте генераторные выражения. А если же значения понадобятся еще не скоро или вообще неизвестно, понадобится ли они вообще, то предпочтительнее генераторы, чтобы не занимать лишнюю память и не нагружать систему.

3 способа добавить элемент в список

Напоминаю, списки в Python – упорядоченные последовательности элементов различных типов данных. Списки можно изменять, например добавлять новые элементы.

1. list.append(x) – добавляет элемент, переданный в качестве аргумента, в конец списка. Этот метод является самым простым и распространённым в коде.

arr = [1, 2]
arr.append(3)
# [1, 2, 3]

2. list.insert(i, x) – вставляет элемент в переданную позицию. Первый аргумент означает индекс элемента, перед которым будет добавлено новое значения.

Таким образом, list.insert(0, x) вставит элемент в начало списка, а list.insert(len(list), x) эквивалентно записи list.append(x).

arr = [1, 2]
arr.insert(1, 3)
# [1, 3, 2]

3. list.extend(iterable) – расширяет список, добавляя все элементы другой коллекции.

arr = [1, 2]
arr2 = [3, 4]
arr.extend(arr2)
# [1, 2, 3, 4]

Тема должна быть достаточно легкая и знакомая многим, но повторенье – мать ученья.

P. S. Кстати, оцените новый логотип ;)

Логические any и all

Одна из многих причин, почему Python является таким популярным языком, заключается в том, что он читаем и выразителен. Предлагаю взглянуть на следующий код:

statements = [True, True, False]

if any(statements):
print('Как минимум одно выражение истинно')
if all(statements):
print('Все выражения истинны')
if any(statements) and not all(statements):
print('Как минимум одно выражение истинно и одно не истинно')

Функция any возвращает значение True, если хотя бы одно из переданных утверждений верно, all – когда все верны.

На мой взгляд, эти две функции заслуживают отдельного внимания всего лишь из-за их простоты в использовании.

Перестановки (Permutations)

itertools.permutations генерирует перестановки, возвращая итерируемый объект. Полагаю, не надо объяснять, как с их помощью вы можете сбрутить чей-то пароль?


>>> import itertools
>>> for p in itertools.permutations('ABCD'):
... print(p)

('A', 'B', 'C', 'D')
('A', 'B', 'D', 'C')
('A', 'C', 'B', 'D')
('A', 'C', 'D', 'B')
('A', 'D', 'B', 'C')
('A', 'D', 'C', 'B')
('B', 'A', 'C', 'D')
('B', 'A', 'D', 'C')
('B', 'C', 'A', 'D')
('B', 'C', 'D', 'A')
('B', 'D', 'A', 'C')
('B', 'D', 'C', 'A')
('C', 'A', 'B', 'D')
('C', 'A', 'D', 'B')
('C', 'B', 'A', 'D')
('C', 'B', 'D', 'A')
('C', 'D', 'A', 'B')
('C', 'D', 'B', 'A')
('D', 'A', 'B', 'C')
('D', 'A', 'C', 'B')
('D', 'B', 'A', 'C')
('D', 'B', 'C', 'A')
('D', 'C', 'A', 'B')
('D', 'C', 'B', ‘A’)

4! = 24

Моржовый оператор – примеры

В предыдущем посте мы обсудили синтаксис нового оператора присваивания. В личные сообщения я получил большое количество просьб продолжить, поэтому в этом посте мы рассмотрим частные случаи, когда морж в коде выглядит солидно.

Но для начала стоит отметить ещё один важный момент – моржовый оператор не создаёт новую область видимости:

if (n:= len(a)) > 10:
print(f'Слишком много элементов')
print(f'Количество элементов: {n}')

Теперь к практичным примерам использования.

1. Повторно используем значение в списке:

foo = [y:= f(x), y * 2, y * 3]

# вместо

foo = [f(x), f(x) * 2, f(x) * 3]

2. Повторное использование значения из условия в генераторных выражениях:

[y for x in data if (y:=f(x))]

# вместо

result = []
for x in data:
result = f(x)
if result:
results.append(result)

3. Чтение данных из файла внутри циклов while:

while (block := f.read(256)) != '':
process(block)

# вместо

while True:
stuff()
if fail_condition:
break

Моржовый оператор (Walrus Operator) в Python 3.8

Новый способ присваивания выражения (:=), или оператор «морж», был самой обсуждаемой функцией, представленной в последней версии Python. Новое дополнение к языку было предложено в PEP 572. Сразу посмотрим, как это выглядит в коде:

(x:= 5)
print(x) # 5

Присваивания с помощью моржа требуется делать в круглых скобках, и перед знаком равно пишется двоеточие. Внутри скобок либо создается новая переменная, либо происходит присвоение значения уже существующий переменной.

Но фишка заключается в том, что вся эта конструкция, скажем так, возвращает присвоенное значение, как это делают обычные функции.

a = (b:= 7)
print(a, b) # 7 7

Пойдем дальше и рассмотрим пример, в котором раскрывается весь потенциал моржового оператора:

# пусть a – контейнер или последовательность
if (n:= len(a)) > 10:
print(f'Слишком много элементов, а именно {n}')

То есть мы только что прямо в проверке условия объявили новую переменную n и далее использовали ее вместо того, чтобы вычислять значение заново. Для сравнения посмотрим, как мы это могли сделать раньше:

n = len(a)
if n > 10:
print(f'Слишком много элементов, а именно {n}')

# или

if len(a) > 10:
print(f'Слишком много элементов, а именно {len(a)}')

В первом случае появляется лишняя строка кода, в которой объявляется ненужная переменная. Во втором случае дважды вызвана одна и та же функция, а это потеря в производительности.

Если вам понравился моржовый оператор, то дайте мне фидбек – я сделаю отдельный пост с конкретными примерами.

​​Новая рубрика #кодподписчика

На днях одна подписчица присала мне свой интересный и крайне необычный скрипт, поэтому я решил создать новую рубрику на своём канале, в которой буду выкладывать интересные работы своих подписчиков.

В общем, суть программы в том, что берется произвольная картинка, разбивается на кусочки, создаются папки на рабочем столе и эти кусочки первоначальной картинки ставятся как иконки на папки. То есть получается некая мозаика, которую можно собрать в единую картинку прямо на рабочем столе вашего компьютера. По-моему, это отличный и вполне необычный способ отвлечься от работы, особо ничего не открывая.

Теперь по технической части: скрипт написан на Python с использованием модулей win32api и pillow. Весь исходный код доступен здесь на гитхабе, советую посмотреть. Также подписчица просила в раздел Issues написать ваши идеи насчет того, что можно добавить и улучшить.

Да, теперь каждый может прислать своё любое нетривиальное творение мне в личные сообщения, и я с большой вероятностью опубликую.

Дробные числа в Python могут иметь значение NaN, которое ничему не равно, включая самого себя. Один из способов получить их – использовать модуль math.

>>> math.nan == math.nan
False

Кроме того, объект NaN не является уникальным в отличие от None, вы можете иметь несколько различных объектов NaN из разных источников:

>>> float('nan')
nan
>>> float('nan') is float('nan')
False

Также это означает, что нельзя использовать NaN в качестве ключа в словаре:

>>> d = dict()
>>> d[float('nan')] = 1
>>> d
{nan: 1}

>>> d[float('nan')]
Traceback (most recent call last):
 File "<stdin>", line 1, in <module>
KeyError: nan

uuid

Стандартный модуль uuid — быстрый и простой способ сгенерировать UUID (universally unique identifier, глобально уникальный идентификатор).

from uuid import uuid4

user_id = uuid4()
print(user_id)

Так мы создаём случайное 128-битное число, которое наверняка будет уникальным.

Существует более 2¹²² возможных UUID. Это более 5 ундециллионов, то есть 36 нулей.

Вероятность нахождения дубликатов в заданном наборе крайне мала. Даже при наличии триллиона UUID вероятность того, что среди них есть дубликат, гораздо меньше, чем один к миллиарду.

Вполне недурно для двух строк кода.

В общем, мы создали объединенный чат нескольких каналов для взаимопомощи в программировании и просто общения – @python_chat_ru

Метод get для словарей

У словарей есть метод get, который возвращает значение по ключу, переданному в аргументах функции. Однако если такого ключа в словаре нет, то исключение не выбрасывается, а возвращается значение по умолчанию, которое передаётся вторым аргументом, или же None, если второй аргумент не передан.

В качестве примера создадим словарь с именами, которые можно получить по определенным значениям, и напишем функцию, которая возвращает приветственную фразу со взятием имени из этого словаря:

names = {
382: 'Alice',
590: 'Bob',
951: 'Dilbert'
}

def greeting(user_id):
name = names.get(user_id, 'there')
   return f'Hi {name}!'

Смотрим на результат:

greeting(382)
# 'Hi Alice!'

Вызов функции с аргументом в виде несуществующего в словаре ключа:

greeting(0)
# 'Hi there!'

Операции над множествами

Set – множество, в котором отсутствуют повторяющиеся элементы:

>>> a = set([1,2,3,4])
>>> b = set([3,4,5,6])
>>> a | b # объединение
{1, 2, 3, 4, 5, 6}
>>> a & b # пересечение
{3, 4}
>>> a < b # подмножества
False
>>> a - b # разница
{1, 2}
>>> a ^ b # симметрическая разность
{1, 2, 5, 6}

Функция map

На вход принимает два обязательных аргмумента: функция-обработчик и итерируемый объект, чаще всего это список. Суть map’a заключается в том, что он применяет переданную функцию к каждому элементу последовательности. А возвращает так называемый map-объект, который в дальнейшем можно конвертировать в обычный список и не только.

def add_five(a):
return a + 5

old_nums = [1, 2, 3, 4, 5]
new_nums = map(add_five, old_nums)
print(list(new_nums))

# Output: [6, 7, 8, 9, 10]

Обратите внимание, мы не пишем скобки у функции add_five при вызове map – это означает то, что мы передаем объект функции, а не результат её выполнения.

Тоже самое мы могли записать через анонимую функцию прямо в map'e.

old_nums = [1, 2, 3, 4, 5]
new_nums = map(lambda a: a + 5, old_nums)
print(list(new_nums))

# Output: [6, 7, 8, 9, 10]

Однако в данном примере нагляднее использовать генератор списка.

old_nums = [1, 2, 3, 4, 5]
new_nums = [a + 5 for a in old_nums]
print(new_nums)

# Output: [6, 7, 8, 9, 10]

Хоть map и мощная функция, но лучше исходить от конкретных случаев. А вот вам действительно полезный пример из практики. Мы можем считать несколько чисел с консоли, которые вводят через пробел, разделив всё это функцией split.

a, b, c = map(int, input().split())

Распознавание лиц и верификация пользователей по ним – будущее или уже существующая реальность? Даже больше, каждый уже может написать свою подобную программу. Это настолько просто, что требуется буквально двадцать строк кода и всего лишь полчаса времени для понимания.

Читать статью

Заходит однажды тестировщик программного обеспечения в бар. Забегает в бар. Пролезает в бар. Танцуя, проникает в бар. Крадется в бар. Врывается в бар. Прыгает в бар.

И заказывает 0 пива. Заказывает 99999 пив. Заказывает -1 пиво. Заказывает ящерицу в стакане. Заказывает "qwertyuiop". Заказывает одно пиво каждую милисекунду. Заказывает пиво, но отменяет заказ. Заказывает пиво вместе с 10000 посетителями одновременно. Заказывает пиво не заходя в бар. Заказывает drop table.

А кульминация этого анекдота находится на моем новом канале @dank_code