Поверхностное копирование

Копирование объектов может быть «поверхностное» (shallow) или «глубокое» (deep). Различия между ними заключаются в том, как обрабатываются вложенные объекты.

При поверхностном копировании создается новый объект, но его внутренние элементы (если они тоже являются объектами) остаются ссылками на те же объекты, что и в оригинале. Другими словами, копируются только ссылки на объекты, но не сами объекты.

#python

Хэширование

Хэш — это целое число фиксированного размера, которое идентифицирует определенное значение. Каждое уникальное значение должно иметь свой собственный хэш.

Для хэширования значений есть встроенная функция hash(). Используется она в основном для сравнения значений разных объектов — сравнивать хэши легче и выгоднее.

Но изменяемые объекты по типу списков и словарей нельзя хэшировать — интерпретатор выбросит соответствующую ошибку.

Здесь, кстати, есть две пасхалки. Хэш бесконечности равен перым цифрам числа Пи, а хэш Not a Number равен нулю.

А еще случаются коллизии: например, хэши чисел -1 и -2 одинаковы.

#hash

Pyrogram: Работа с Telegram API на Python

Pyrogram - это выдающаяся библиотека на Python, предназначенная для удобной и эффективной работы с Telegram API. Она предоставляет разработчикам возможность создавать ботов, приложения и скрипты для Telegram Bot API, а также взаимодействовать с Telegram User API для отправки сообщений, управления чатами и многих других задач.

Для начала работы с Pyrogram, вы можете установить библиотеку с помощью pip. Затем вы можете легко настроить своих ботов и приложения, задавая им различные функциональности. Pyrogram обеспечивает удобное взаимодействие с API, что делает разработку ботов и приложений более простой и эффективной.

Одним из ключевых преимуществ Pyrogram является его высокая производительность и поддержка асинхронных операций. Это позволяет обрабатывать большое количество запросов и взаимодействий с Telegram в реальном времени.

Pyrogram также предоставляет обширные возможности для работы с различными аспектами Telegram, включая отправку текстовых сообщений, медиа-файлов, администрирование чатов и многое другое. Благодаря этой библиотеке, разработчики могут создавать мощные и гибкие Telegram-боты и юзерботы, которые отвечают на разнообразные потребности пользователей.

Документация доступна тут

Что такое глубокая копия?

Глубокая копия используется для хранения значений, которые уже скопированы. Глубокая копия не копирует ссылочные указатели на объекты.

Она создает ссылку на объект, и новый объект, на который указывает другой, сохраняется. В отличие от неглубокой копии, изменения, внесенные в исходную копию, не повлияют ни на одну другую копию, использующую объект. Это значит, что они не привязаны.

Работаем с файловыми путями

В стандартной библиотеке есть максимально удобный пакет pathlib для простой работы с файловыми путями.

Для представления пути к файлу есть класс Path, с объектами которого уже можно производить операции. Например, методы exists() и is_dir() проверяют, существует ли файл и является ли он директорией.

Но самой классной фичей является замена os.path.join() на более удобный и элегантный вариант с использованием слэшей, как показано на картинке.

Итого, пакет pathlib может стать частичной заменой os в некоторых случаях при работе с файловыми путями.

#pathlib

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.

Разница между генераторными выражениями и генераторами коллекций

Записи в первой и второй строчке в коде выше очень похожи, но различаются видами скобок. В генераторе списка они квадратные, а в генераторном выражении – круглые.

Распечатав переменные, можно заметить, что значением переменной a является список, а переменная x хранит в себе объект генератора. И здесь возникает вопрос, что же использовать.

Если вам нужен результат, например в виде списка, прямо сейчас для дальнейшего выполнения программы, то используйте генераторы коллекций.

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.

#python

База данных на минималках

Встроенный модуль shelve позволяет сохранять и читать произвольные данные. Таким образом, можно сохранять любые Python объекты для дальнейшего использования.

Доступ к данным осуществляется с помощью ключей, как и в случае со словарями. А метод shelve.open поддерживает протокол контекстного менеджера, то есть можно не вызывать метод close.

В документации заявляют, что такая база данных является "надежной". Но учитывая, что shelve написан на pickle, его стоит использовать только в совсем маленьких проектах.

#shelve

Работаем с f-строками

Думаю, про f-строки как метод форматирования все уже знают. Напоминаю, что появились они еще в Python 3.6.

Но им добавили еще одну классную фичу в обновлении 3.8 — можно выводить имя переменной и сразу ее значение, добавив знак равно как показано на картинке.

#python #f_string