Разъяснивший Python

Упрямая del операция (ч.2)

Во втором фрагменте вывода del() не был вызван, потому что предыдущий оператор (>>> y) в интерактивном интерпретаторе создал другую ссылку на тот же объект (в частности, на _ магическую переменную, которая ссылается на результирующее значение последнего не None выражения в REPL), таким образом предотвращая достижение нулевого значения количества ссылок при del y обнаружении.

Вызов globals (или, на самом деле, выполнение чего-либо, что не будет иметь None результата) заставил _ ссылаться на новый результат, отбрасывая существующую ссылку. Теперь количество ссылок достигло 0, и мы видим, что "Удалено!" печатается (наконец-то!).

Разъяснивший Python

Упрямая del операция (ч.1)

Фух, наконец-то удалил. Возможно, вы уже догадались, что спасло del от вызова при нашей первой попытке удаления x.

del x напрямую не вызывает x.del().

При del x обнаружении Python удаляет имя x из текущей области видимости и уменьшает на 1 количество ссылок на объект, на который x ссылается. del() вызывается только тогда, когда количество ссылок на объект достигает нуля.

Разъяснивший Python

Превышен лимит на преобразование целых строк

Этот вызов int() отлично работает в Python 3.10.6 и вызывает ошибку ValueError в Python 3.10.8. Обратите внимание, что Python все еще может работать с большими целыми числами. Ошибка возникает только при преобразовании между целыми числами и строками.

К счастью, вы можете увеличить предел допустимого количества цифр, когда ожидаете, что операция превысит его. Для этого вы можете использовать один из следующих:

Флаг командной строки -X int_max_str_digits

Функция set_int_max_str_digits() из модуля sys

Переменная среды PYTHONINTMAXSTRDIGITS

Разъяснивший Python

Давайте посмотрим, сможете ли вы догадаться об этом? (ч.2)

Теперь мы устанавливаем ключ 5 в словаре на кортеж, ({}, 5) создающий циклическую ссылку ({...} в выходных данных ссылается на тот же объект, на который a уже ссылается). Другим более простым примером циклической ссылки может быть.

Аналогично обстоит дело в нашем примере (a[b][0] это тот же объект, что и a)

Разъяснивший Python

Давайте посмотрим, сможете ли вы догадаться об этом? (ч.1)

Согласно справочнику по языку Python, операторы присваивания имеют вид

(target_list "=")+ (expression_list | yield_expression)

Оператор присваивания вычисляет список выражений (помните, что это может быть одно выражение или список, разделенный запятыми, последний выдает кортеж) и присваивает отдельный результирующий объект каждому из целевых списков слева направо.

+ In (target_list "=")+ означает, что может быть один или более целевых списков. В данном случае целевыми списками являются a, b и a[b] (обратите внимание, что список выражений равен ровно одному, что в нашем случае и есть {}, 5).

После вычисления списка выражений его значение распаковывается в целевые списки слева направо. Итак, в нашем случае сначала {}, 5 кортеж распаковывается в a, b, и теперь у нас есть a = {} и b = 5.

a теперь присвоен {}, который является изменяемым объектом.

Разъяснивший Python

Таинственное преобразование типа ключа (ч.2)

Поскольку оба объекта имеют одинаковое значение и равны, они представлены одним и тем же ключом в словаре.

Для желаемого поведения мы можем переопределить eq метод в SomeClass

Разъяснивший Python

Таинственное преобразование типа ключа (ч.1)

И объект, s и строка "s" имеют одинаковое значение, потому что SomeClass наследуют hash метод str класса.

SomeClass("s") == "s" вычисляется как, True потому что SomeClass также наследует eq метод от str класса.

Разъяснивший Python

Исчезающая переменная из внешней области (ч.2)

Эти предложения не ограничены в Python. Все в примере присутствует в той же области видимости, а переменная e была удалена из-за выполнения except предложения. То же самое не относится к функциям, которые имеют свои отдельные внутренние области.

В Python 2.x имя переменной e присваивается Exception() экземпляру, поэтому при попытке печати ничего не выводится.

Разъяснивший Python

Проверка типов переменной с помощью typing.get_origin и typing.get_args

Когда ты работаешь с аннотациями типов (особенно с Union, List[int], Optional[str] и т.п.), стандартной проверки isinstance() недостаточно.

Это удобно, когда ты хочешь программно проанализировать или валидировать типы в декораторах, валидаторах, фреймворках и библиотеках.

Итог:
С помощью get_origin и get_args ты можешь "распаковать" сложные типы и точно понимать, что за структура стоит за аннотацией. Очень полезно при создании универсальных функций или фреймворков.

Разъяснивший Python

Исчезающая переменная из внешней области (ч.1)

Когда исключение было назначено с использованием as target, оно очищается в конце except предложения.

Это означает, что исключению должно быть присвоено другое имя, чтобы иметь возможность ссылаться на него после предложения except. Исключения удаляются, потому что с привязкой к ним обратной трассировки они образуют ссылочный цикл с фреймом стека, сохраняя все локальные файлы в этом фрейме живыми до тех пор, пока не произойдет следующая сборка мусора.

Разъяснивший Python

"Изменение" неизменяемого! (ч.1)

Это может показаться тривиальным, если вы знаете, как работают ссылки в Python.

Цитирую из https://docs.python.org/3/reference/datamodel.html

Неизменяемые последовательности Объект неизменяемого типа последовательности не может измениться после его создания. (Если объект содержит ссылки на другие объекты, эти другие объекты могут быть изменяемыми и могут быть изменены; однако коллекция объектов, на которые непосредственно ссылается неизменяемый объект, не может измениться.)

Разъяснивший Python

Распознаватель PDF-счетов

Данный проект позволяет извлекать нужные даннгые из PDF-документов. Работает следующим образом: сначала читается текст из PDF, находим дату, номер, сумму и поставщика, а затем сохраняем данные в JSON. При желании ты можешь переделать поиск под свои нужды.

Ссылка на код

Разъяснивший Python

Быстрая проверка времени выполнения с timeit

Иногда нужно быстро узнать, сколько времени занимает тот или иной фрагмент кода. Вместо написания таймеров — используй модуль timeit.

Модуль timeit точно измеряет производительность фрагмента кода и учитывает мелкие колебания времени.

Итог:
timeit — отличный инструмент для быстрой и точной оценки производительности. Удобен для сравнений разных реализаций алгоритмов и оптимизаций.

Разъяснивший Python

Nan-рефлексивность (ч.2)

Из-за прошлого предположения сначала сравнивается идентификатор (поскольку это быстрее) при сравнении двух элементов, а значения сравниваются только тогда, когда идентификаторы не совпадают.

Поскольку идентификаторы x и y различны, учитываются значения, которые также различны; следовательно, сравнение возвращается False на этот раз.

Разъяснивший Python

Распаковка словаря в аргументы функции

Иногда нужно передать значения из словаря в функцию — можно сделать это красиво и лаконично.

data автоматически распакует ключи словаря как имена аргументов, а значения — как аргументы функции.

Итог:
Когда у тебя есть словарь с нужными данными, не передавай каждый параметр вручную — просто используй . Это сокращает код и повышает читаемость.

Разъяснивший Python

Используй enumerate вместо счётчиков вручную

Когда нужно одновременно итерироваться по элементам и знать их индекс — не нужно делать это вручную!

Итог:
enumerate — твой друг при работе с индексами в цикле. Это Pythonic и избавляет от лишнего кода.

Разъяснивший Python

Nan-рефлексивность (ч.1)

'inf' и 'nan' - это специальные строки (без учета регистра), которые при явном приведении к float типу используются для представления математической "бесконечности" и "не числа" соответственно.

Поскольку, согласно стандартам IEEE NaN != NaN, соблюдение этого правила нарушает предположение о рефлексивности элемента коллекции в Python, т. Е. если x является частью коллекции, подобной list, реализации, подобные comparison, основаны на предположении, что x == x.

Разъяснивший Python

Условное присваивание с оператором or

Иногда нужно задать значение по умолчанию, если переменная пуста или None. Вместо длинной конструкции if, можно использовать короткий трюк.

Итог:
Оператор or — удобный способ задать значение по умолчанию, когда переменная может быть пустой, None, 0 или ''. Упрощает код и делает его чище.

Разъяснивший Python

Уступая от ... return! (ч.2)

В случае с some_func(3), StopIteration возникает в начале из-за return заявления. StopIteration Исключение автоматически перехватывается внутри list(...) оболочки и for цикла. Следовательно, два приведенных выше фрагмента приводят к пустому списку.

Чтобы получить ["wtf"] от генератора some_func, нам нужно перехватить StopIteration исключение.

Разъяснивший Python

Уступая от ... return! (ч.1)

Куда "wtf" делся? Это из-за какого-то особого эффекта yield from?

Начиная с Python 3.3, стало возможным использовать return инструкцию со значениями внутри генераторов (см. PEP380). В официальных документах говорится, что,
"... return expr в генераторе возникают причины StopIteration(expr), которые возникают при выходе из генератора".

Разъяснивший Python