Методы сравнения объектов между собой (ч.6)
В данном примере мы создаем класс Item, у которого есть атрибут value. Метод ge(self, other) определяет поведение оператора >= для сравнения двух объектов типа Item по их значениям. Когда мы пишем item1 >= item2, вызывается метод item1.ge(item2), который сравнивает значения атрибутов value у обоих объектов и возвращает соответствующий результат сравнения.
Этот лайфхак позволяет более гибко управлять сравнением объектов в Python и добавляет возможность определить собственное поведение для оператора >= в контексте вашего класса.
В данном примере мы создаем класс Item, у которого есть атрибут value. Метод ge(self, other) определяет поведение оператора >= для сравнения двух объектов типа Item по их значениям. Когда мы пишем item1 >= item2, вызывается метод item1.ge(item2), который сравнивает значения атрибутов value у обоих объектов и возвращает соответствующий результат сравнения.
Этот лайфхак позволяет более гибко управлять сравнением объектов в Python и добавляет возможность определить собственное поведение для оператора >= в контексте вашего класса.
Методы сравнения объектов между собой (ч.7)
В данном примере класс Person определен с атрибутами name и age. Метод hash(self) переопределен для этого класса, чтобы генерировать уникальный хэш на основе значений его атрибутов.
При создании объектов person1 и person3 с одинаковыми значениями атрибутов name и age, у них будет одинаковый хэш, что демонстрирует работу метода hash.
Этот лайфхак полезен при работе с типами данных, которые используют хэширование для быстрого доступа, такими как словари или множества. Правильная реализация метода hash позволяет использовать объекты вашего класса как ключи в словарях или элементы в множествах, обеспечивая эффективность и уникальность при доступе к данным.
В данном примере класс Person определен с атрибутами name и age. Метод hash(self) переопределен для этого класса, чтобы генерировать уникальный хэш на основе значений его атрибутов.
При создании объектов person1 и person3 с одинаковыми значениями атрибутов name и age, у них будет одинаковый хэш, что демонстрирует работу метода hash.
Этот лайфхак полезен при работе с типами данных, которые используют хэширование для быстрого доступа, такими как словари или множества. Правильная реализация метода hash позволяет использовать объекты вашего класса как ключи в словарях или элементы в множествах, обеспечивая эффективность и уникальность при доступе к данным.
Методы сравнения объектов между собой (ч.8)
bool(self) — вызывается функцией bool(...) и возвращает True или False в соответствии с реализацией. Если данный метод не реализован в объекте, и объект является какой-либо последовательностью (списком, кортежем и т.д.), вместо него вызывается метод len. Используется, в основном, в условиях if.
bool(self) — вызывается функцией bool(...) и возвращает True или False в соответствии с реализацией. Если данный метод не реализован в объекте, и объект является какой-либо последовательностью (списком, кортежем и т.д.), вместо него вызывается метод len. Используется, в основном, в условиях if.
Как в Python создать класс
В Python классы и объекты по смыслу не отличаются от других языков. Нюансы в реализации. Для создания класса в Питоне необходимо написать инструкцию class, а затем выбрать имя.
Для именования классов в Python обычно используют стиль "camel case", где первая буква — заглавная.
В Python классы и объекты по смыслу не отличаются от других языков. Нюансы в реализации. Для создания класса в Питоне необходимо написать инструкцию class, а затем выбрать имя.
Для именования классов в Python обычно используют стиль "camel case", где первая буква — заглавная.
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Программирование сейчас - один из немногих социальных лифтов, доступных всем!
Лучший способ начать свой путь в IT - изучать Python. Этот язык не такой сложный для изучения, однако на нем создают сайты, чат-боты и даже искусственный интеллект. Например, Netflix, YouTube и Google написаны на этом языке.
С нуля стать опытным разработчиком со средней зарплатой в 180 000 рублей можно в онлайн-школе Product Star на курсе “Профессия: Python-разработчик”. Курс создан специалистами из топовых компаний с реальным опытом в индустрии, благодаря чему в процессе обучения вы будете погружаться в реальные кейсы.
После обучения ваше портфолио пополнится проектами, которые будет не стыдно показать любому работодателю. И самое главное: Product Star гарантируют трудоустройство, а если в процессе поймете, что специальность не для вас, вам вернут деньги.
Станьте Python-разработчиком вместе с ProductStar. Скидка до 57% и техническое собеседование с топовым разработчиком в подарок - https://tglink.io/2f3f4a508b0a
Реклама. ООО "ТРИВИУМ". ИНН 7806297293.
Лучший способ начать свой путь в IT - изучать Python. Этот язык не такой сложный для изучения, однако на нем создают сайты, чат-боты и даже искусственный интеллект. Например, Netflix, YouTube и Google написаны на этом языке.
С нуля стать опытным разработчиком со средней зарплатой в 180 000 рублей можно в онлайн-школе Product Star на курсе “Профессия: Python-разработчик”. Курс создан специалистами из топовых компаний с реальным опытом в индустрии, благодаря чему в процессе обучения вы будете погружаться в реальные кейсы.
После обучения ваше портфолио пополнится проектами, которые будет не стыдно показать любому работодателю. И самое главное: Product Star гарантируют трудоустройство, а если в процессе поймете, что специальность не для вас, вам вернут деньги.
Станьте Python-разработчиком вместе с ProductStar. Скидка до 57% и техническое собеседование с топовым разработчиком в подарок - https://tglink.io/2f3f4a508b0a
Реклама. ООО "ТРИВИУМ". ИНН 7806297293.
Tuple
Кортеж представляет из себя массив фиксированной длины, заданной при создании объекта. Элементами кортежа также могут быть объекты любых типов. В отличие от списка, кортеж в памяти представлен одним объектом. Поскольку нет изменяемой части, которую надо перемещать между блоками. Да, и методов для изменения элементов у кортежа так же нет. Но если сам элемент принадлежит к изменяемому типу, его все же можно изменить.
Кортеж представляет из себя массив фиксированной длины, заданной при создании объекта. Элементами кортежа также могут быть объекты любых типов. В отличие от списка, кортеж в памяти представлен одним объектом. Поскольку нет изменяемой части, которую надо перемещать между блоками. Да, и методов для изменения элементов у кортежа так же нет. Но если сам элемент принадлежит к изменяемому типу, его все же можно изменить.
Dict
Словарь представляет из себя массив ключей и массив значений, где каждый ключ связан с одним значением. На ключ накладывается ограничение по уникальности в пределах словаря. Поэтому ключами могут быть объекты только неизменяемых типов. Значением же может быть объект любого типа.
Как и списки, словари хранятся в виде двух объектов. Первый, содержит информацию о самом словаре и всегда остается в одном и том же блоке. Второй, хранит пары ключ-значение и может перемещаться между блоками при изменении размера. Но при этом пустой словарь занимает гораздо больше места.
Словарь представляет из себя массив ключей и массив значений, где каждый ключ связан с одним значением. На ключ накладывается ограничение по уникальности в пределах словаря. Поэтому ключами могут быть объекты только неизменяемых типов. Значением же может быть объект любого типа.
Как и списки, словари хранятся в виде двух объектов. Первый, содержит информацию о самом словаре и всегда остается в одном и том же блоке. Второй, хранит пары ключ-значение и может перемещаться между блоками при изменении размера. Но при этом пустой словарь занимает гораздо больше места.
Генераторные фунции (generator functions)
Если предикатов фильтрации или обработчиков элементов списка много, то удобнее использовать генераторы. Они могут не дать прироста скорости, но помогут сэкономить память.
Генераторной фунцией в python называется функция, которая ведет себя как итератор. Для определения генераторной функции нужно использовать ключевое слово yield.
Если предикатов фильтрации или обработчиков элементов списка много, то удобнее использовать генераторы. Они могут не дать прироста скорости, но помогут сэкономить память.
Генераторной фунцией в python называется функция, которая ведет себя как итератор. Для определения генераторной функции нужно использовать ключевое слово yield.
Наследование
Нередко в процессе написания кода выясняется, что некоторые объекты аналогичны другим за исключением нескольких различий. Определение сходств и различий между такими объектами называется "наследованием".
Мы все прекрасно знаем, что котики, к примеру, любят всё ронять, а собакены — рыть землю. Создадим два соответствующих класса-наследника.
Теперь объекты этих двух классов могут не только издавать животные звуки, но и выполнять собственные уникальные действия.
Нередко в процессе написания кода выясняется, что некоторые объекты аналогичны другим за исключением нескольких различий. Определение сходств и различий между такими объектами называется "наследованием".
Мы все прекрасно знаем, что котики, к примеру, любят всё ронять, а собакены — рыть землю. Создадим два соответствующих класса-наследника.
Теперь объекты этих двух классов могут не только издавать животные звуки, но и выполнять собственные уникальные действия.
Что не так с этим кодом и зачем это нужно
Этот код вызывает ошибку утверждения assert с сообщением «error», если debug равен True. debug — это встроенная переменная Python, которая является истинной, если к интерактивной консоли или скрипту был присоединен флаг оптимизации -O. Для типичных скриптов в режиме отладки эта переменная равна True. Если оптимизация включена, то интерпретатор Python игнорирует все операторы утверждения assert, поэтому этот код не вызовет ошибку в optimized mode.
Такой код может быть использован для проверки инвариантов в программе или для отладки кода. Если утверждение не выполняется и вызывается AssertionError, это означает, что в программе произошло что-то непредвиденное, что нарушило заданное утверждение, и программа остановится с сообщением об ошибке.
Этот код вызывает ошибку утверждения assert с сообщением «error», если debug равен True. debug — это встроенная переменная Python, которая является истинной, если к интерактивной консоли или скрипту был присоединен флаг оптимизации -O. Для типичных скриптов в режиме отладки эта переменная равна True. Если оптимизация включена, то интерпретатор Python игнорирует все операторы утверждения assert, поэтому этот код не вызовет ошибку в optimized mode.
Такой код может быть использован для проверки инвариантов в программе или для отладки кода. Если утверждение не выполняется и вызывается AssertionError, это означает, что в программе произошло что-то непредвиденное, что нарушило заданное утверждение, и программа остановится с сообщением об ошибке.
Создание последовательностей (ч.1)
В данном примере класс CustomList содержит метод len(self), который возвращает длину списка self.items, используемого внутри объекта. Когда мы вызываем функцию len(my_list) для объекта my_list, вызывается метод my_list.len(), который возвращает текущую длину списка.
Этот лайфхак полезен при создании собственных коллекций или структур данных в Python. Переопределение метода len позволяет определить, как будет интерпретироваться длина вашего объекта, что может быть полезно для более удобного использования и работы с вашими собственными типами данных.
В данном примере класс CustomList содержит метод len(self), который возвращает длину списка self.items, используемого внутри объекта. Когда мы вызываем функцию len(my_list) для объекта my_list, вызывается метод my_list.len(), который возвращает текущую длину списка.
Этот лайфхак полезен при создании собственных коллекций или структур данных в Python. Переопределение метода len позволяет определить, как будет интерпретироваться длина вашего объекта, что может быть полезно для более удобного использования и работы с вашими собственными типами данных.
Создание последовательностей (ч.2)
getitem(self, key) — вызывается при обращении к элементу в последовательности по его ключу (индексу). Метод должен выбрасывать исключение TypeError, если используется некорректный тип ключа, KeyError, если данному ключу не соответствует ни один элемент в последовательности.
getitem(self, key) — вызывается при обращении к элементу в последовательности по его ключу (индексу). Метод должен выбрасывать исключение TypeError, если используется некорректный тип ключа, KeyError, если данному ключу не соответствует ни один элемент в последовательности.
Создание последовательностей (ч.4)
В данном примере класс CustomDict реализует метод delitem(self, key), который позволяет удалять элементы из словаря, используемого внутри объекта. Когда мы используем оператор del my_dict['b'], вызывается метод my_dict.delitem('b'), который удаляет элемент с ключом 'b' из словаря _data.
Этот лайфхак полезен при создании собственных коллекций или структур данных в Python. Переопределение метода delitem позволяет определить, как будет происходить удаление элементов из вашей структуры данных. Это может быть полезно для реализации специфической логики удаления или обработки таких операций.
В данном примере класс CustomDict реализует метод delitem(self, key), который позволяет удалять элементы из словаря, используемого внутри объекта. Когда мы используем оператор del my_dict['b'], вызывается метод my_dict.delitem('b'), который удаляет элемент с ключом 'b' из словаря _data.
Этот лайфхак полезен при создании собственных коллекций или структур данных в Python. Переопределение метода delitem позволяет определить, как будет происходить удаление элементов из вашей структуры данных. Это может быть полезно для реализации специфической логики удаления или обработки таких операций.
Создание последовательностей (ч.5)
В данном примере класс DefaultDict наследует функционал от класса dict и переопределяет метод missing(self, key). Этот метод вызывается, когда происходит попытка получить значение по ключу, который отсутствует в словаре.
В методе missing мы определяем поведение для несуществующих ключей: создаем ключ с заданным значением по умолчанию и возвращаем это значение. Это позволяет создать словарь, который автоматически возвращает значения по умолчанию для несуществующих ключей, что может быть удобно при работе с данными, где требуется заданное значение по умолчанию для всех ключей.
Такой подход полезен, когда вы хотите упростить работу с отсутствующими ключами в словаре и предоставить значению по умолчанию без явного создания сложных логических конструкций или проверок наличия ключей.
В данном примере класс DefaultDict наследует функционал от класса dict и переопределяет метод missing(self, key). Этот метод вызывается, когда происходит попытка получить значение по ключу, который отсутствует в словаре.
В методе missing мы определяем поведение для несуществующих ключей: создаем ключ с заданным значением по умолчанию и возвращаем это значение. Это позволяет создать словарь, который автоматически возвращает значения по умолчанию для несуществующих ключей, что может быть удобно при работе с данными, где требуется заданное значение по умолчанию для всех ключей.
Такой подход полезен, когда вы хотите упростить работу с отсутствующими ключами в словаре и предоставить значению по умолчанию без явного создания сложных логических конструкций или проверок наличия ключей.
Создание последовательностей (ч.6)
В данном примере класс Squares реализует метод iter(self), который возвращает итератор. Итератор - это объект, который поддерживает метод next() и используется для итерации по последовательности значений. Когда мы используем цикл for для объекта squares, интерпретатор Python вызывает метод iter для получения итератора, а затем последовательно вызывает метод next до тех пор, пока не будет возбуждено исключение StopIteration.
Метод iter возвращает сам объект, потому что он также является итератором. Это удобно, когда мы создаем объекты, которые могут быть использованы в циклах for или других контекстах, требующих итерации.
Этот лайфхак полезен при создании собственных итерируемых объектов в Python, что позволяет использовать их в стандартных итерационных конструкциях и управлять процессом итерации с помощью методов iter и next.
В данном примере класс Squares реализует метод iter(self), который возвращает итератор. Итератор - это объект, который поддерживает метод next() и используется для итерации по последовательности значений. Когда мы используем цикл for для объекта squares, интерпретатор Python вызывает метод iter для получения итератора, а затем последовательно вызывает метод next до тех пор, пока не будет возбуждено исключение StopIteration.
Метод iter возвращает сам объект, потому что он также является итератором. Это удобно, когда мы создаем объекты, которые могут быть использованы в циклах for или других контекстах, требующих итерации.
Этот лайфхак полезен при создании собственных итерируемых объектов в Python, что позволяет использовать их в стандартных итерационных конструкциях и управлять процессом итерации с помощью методов iter и next.
Создание последовательностей (ч.7)
В данном примере класс CustomList реализует метод reversed(self), который возвращает обратный итератор для списка self.items. Этот метод используется при вызове встроенной функции reversed() для объекта CustomList, что позволяет итерироваться по элементам списка в обратном порядке.
Метод reversed возвращает обратный итератор, что делает его удобным для работы с пользовательскими коллекциями или структурами данных, позволяя легко итерироваться в обратном направлении без необходимости явно создавать обратный список или использовать другие методы.
Этот лайфхак полезен, когда вам нужно итерироваться по вашим объектам в обратном порядке, и вы хотите использовать стандартные инструменты Python для этой задачи.
В данном примере класс CustomList реализует метод reversed(self), который возвращает обратный итератор для списка self.items. Этот метод используется при вызове встроенной функции reversed() для объекта CustomList, что позволяет итерироваться по элементам списка в обратном порядке.
Метод reversed возвращает обратный итератор, что делает его удобным для работы с пользовательскими коллекциями или структурами данных, позволяя легко итерироваться в обратном направлении без необходимости явно создавать обратный список или использовать другие методы.
Этот лайфхак полезен, когда вам нужно итерироваться по вашим объектам в обратном порядке, и вы хотите использовать стандартные инструменты Python для этой задачи.
Создание последовательностей (ч.8)
В данном примере класс CustomList определяет метод contains(self, item), который проверяет наличие элемента item в списке self.items. При использовании оператора in для объекта CustomList, вызывается метод contains, который возвращает True, если элемент найден в списке, и False, если элемент отсутствует.
Этот лайфхак полезен для создания пользовательских коллекций или структур данных, которые могут поддерживать проверку наличия элементов посредством оператора in. Переопределение метода contains позволяет определить, как будет работать проверка наличия элементов в вашем объекте, что может быть полезно для удобства использования вашей структуры данных в Python.
В данном примере класс CustomList определяет метод contains(self, item), который проверяет наличие элемента item в списке self.items. При использовании оператора in для объекта CustomList, вызывается метод contains, который возвращает True, если элемент найден в списке, и False, если элемент отсутствует.
Этот лайфхак полезен для создания пользовательских коллекций или структур данных, которые могут поддерживать проверку наличия элементов посредством оператора in. Переопределение метода contains позволяет определить, как будет работать проверка наличия элементов в вашем объекте, что может быть полезно для удобства использования вашей структуры данных в Python.