Функция zip

Функция zip создаёт итератор, который комбинирует элементы нескольких списков. Это позволяет осуществлять параллельный обход списков в циклах for или, например, выполнять параллельную сортировку.

#функции #zip

Функция reduce

Модуль functools позволяет хорошо раскрыть функциональные возможности Python. Например, в functools есть интересная функция reduce, которая позволяет «сжимать» данные, применяя последовательно функцию и запоминая результат.

Таким образом, в примере выше reduce умножает 1 на 2, затем результат этого умножения на 3 и так далее.

#функции #reduce

Создание словаря 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

Символы Юникода

Добавлять юникод-символы в строковые литералы можно не только с помощью их номеров, но и по их названиям.

Более того, такая запись символов юникода совместима и с f-строками, а это очень удобно.

#строки #юникод

Лимит рекурсии

В Python не поддерживается хвостовая рекурсия, из-за чего зачастую возникает RecursionError во время создания рекурсивных алгоритмов. Но с помощью модуля sys можно посмотреть и даже изменить максимальную глубину рекурсии.

Однако делать это слегка опасно, так как каждый новый вызов занимает достаточно много памяти. И вообще лучше стараться использовать не рекурсию, а обычные циклы.

#рекурсия #sys

Инкремент с помощью __pos__

В Python нет операции инкремента ++ как в си-подобных языках, поэтому используется x += 1. Однако запись ++x является валидным кодом (но не x++), так как это просто два унарных оператора сложения.

При применении унарного плюса у объекта вызывается магический метод __pos__, то есть запись ++x можно понять как x.__pos__().__pos__(). Зная это, можно реализовать класс, который будет представлять число и поддерживать поведение инкремента.

Код на картинке может показаться сначала немного сложным, но лучше проследить логику и понять работу метода __pos__. Если реализовать все остальные необходимо магические методы, то может получится полноценный класс числа, но в продакшне такие приколы лучше не писать.

#магические_методы #__pos__

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

Python 3.9.0 🎉

На днях выпустили новую версию Python, в которой добавили немного нового синтаксиса и несколько новых возможностей, а также оптимизировали некоторые моменты языка.

Из интересного стоит выделить:

– Оператор объединения словарей (PEP 584) 
– Встроенные аннотации дженерик типов (PEP 585)
– Смягчение грамматических ограничений декораторов (PEP 614)
– Строковые методы для удаления префикса и суффикса (PEP 616)

А ещё Python 3.9 не совместим с Windows 7, так как это версия ОС официально не поддерживается.

#updates #release

SberCloud запустили довольно забавную небольшую ролевую игру, позволяющую почувствовать себя в шкуре начинающего стартапера и потренироваться в запуске и поддержке первого проекта.

В стол или в релиз? Проверь, какой из тебя стартапер: https://sc.link/x1n

Новый оператор объединения словарей

В Python есть много разных способов объединить несколько словарей. Мне, например, больше всего нравилась распаковка словарей в один новый.

Но в последнем обновлении добавили специальный оператор |, с помощью которого можно это делать ещё проще.

#словари

Смягчение грамматических ограничений декораторов

Ещё один приятный момент из недавнего обновления связан с декораторами. В целом, нового здесь немного, но появилась возможность слегка упросить код.

Изменение позволило заметно улучшить читаемость кода на PyQt5 и упростить сопровождение данного модуля.

#декораторы

​​Находим соответствия в строках

В стандартной библиотеке Python существует модуль difflib, в котором есть интересный метод get_close_matches. Он позволяет найти в списке строки, похожие на некую исходную.

Данный метод ищет "наилучшие" возможные совпадения. Первый аргумент задаёт искомую строку, второй аргумент – список, в котором выполняется поиск.

Также в метод можно передать необязательный аргумент n, который задаёт максимальное число возвращаемых совпадений.

#difflib #строки

Функция itertools.cycle

В пайтон есть классный модуль itertools для создания собственных итераторов. Функции данного модуля довольно эффективны в работе, поэтому их часто используют в реальных проектах.

Сегодня мы бы хотели показать вам функцию cycle() из itertools. Данная функция принимает на вход итерируемый объект и создает бесконечный итератор, циклически возвращающий элементы данного объекта. Фишка заключается в том, что когда элементы последовательности заканчиваются, итерация начинается вновь с первого элементы.

К примеру, функция cycle() из последовательности ['red', 'white', 'blue'] генерирует повторяющуюся бесконечную. Но важно при проходе при итерации по такому итератору предусмотреть выход из цикла (а не как у нас в первом случае с colors:). Так как это итератор, то мы можем использовать его для получения значений через функцию next(colors).

Мы также можем воспользоваться islice(), который вернет итератор по подмножеству переданного объекта.

#генераторы #itertools

​​Модуль subprocess

Всем доброго вечера, сегодня мы поговорим немного о модуле subprocess:)

Данный модуль предоставляет унифицированный интерфейс для создания дополнительных процессов с вызовом программ, а также может подключать к стандартным потокам ввода, вывода и вывода об ошибках. Модуль был добавлен в стандартную библиотеку python на замену os.system() и os.popen().

Для создания процессов в subprocess используются функции run(), call(), check_call(), check_output(), а также класс Popen.

Сегодня мы расскажем о функциях call, check_call, check_output и run, а завтра поговорим о Popen. Они используются, когда требуется запустить программу и дождаться ее выполнения.

call - вызывается для создания процесса, ожидает выполнения и возвращает код выполнения (если программа отработала корректно, вернется 0).

check_call - делает тоже самое только еще и проверяет возвращаемое значение, если код выхода указывает, что произошла ошибка, то функция выбросит исключение CalledProcessError.

check_output - использовалась, когда нужно было захватить вывод запущенного процесса. Эта функция была нужна, так как потоки ввода и вывода запущенного процесса через call привязывались именно к вводу и выводу данного процесса, поэтому вывод таким образом захватить не получится.

run - это функция пришла в python версии 3.5 на замену трем предыдущим и умеет все, что и они и немножко больше (данные три функции были оставлены для обратной совместимости). run() возвращает объект CompletedProcess, который привязан к результату.

Для захвата вывода процесса нам нужно передать capture_output=True, после чего в аргументах объекта stdout и stderr будут записаны соответствующие выводы, запущенной программы. Но по умолчанию вывод будет вывод будет в байтах, чтобы получить читабельный текст мы также передаем флаг text=True.

Иногда программа ожидает от нас ввода из стандартного потока stdin, в этом случае мы можем передать ввод через аргумент input.

Для того, чтобы породить исключение в случае получения кода возврата об ошибке мы можем передать флаг check=True.

И как бонус у этой функции есть аргумент timeout позволяющий передать время, через которое процесс должен быть принудительно завершен. В случае принудительного завершения будет выброшено исключение TimeoutExpired.

#процессы #subprocess

Нижнее подчеркивание

В Python имя переменной может состоять из одного подчеркивания: _. Хотя обычно такие имена не достаточно описательны и не должны использоваться, есть по крайней мере три случая, когда _ имеет общепринятый смысл.

Во-первых, _ используется, когда вам нужно придумать имена для значений, которые вам не нужны – например, в циклах for.

Во-вторых, интерактивный режим использует _ для хранения результата последнего выполненного выражения.

В-третьих, руководство модуля gettext рекомендует псевдоним его функции gettext() для _(), чтобы минимизировать загромождение вашего кода.

#тонкости

Оператор pass

В ходе исполнения данного оператора ничего не происходит, поэтому он может использоваться в качестве некой заглушки в тех местах, где это синтаксически необходимо.

Например, вам надо сделать несколько функций, вы написали def'ы и названия, но сам код еще не успели, однако программу надо запустить и проверить что-то другое. Вот тут и понадобится pass.

Или в конструкции try-except, чтобы просто проигнорировать и никак не обрабатывать ошибку в программе.

#pass

Генераторы

В этом посте освежим знания про генераторы, чтобы далее разобрать такую интересную тему, как корутины.

Функции-генераторы выглядят как и обычные, но содержат выражения с ключевым словом yield для последовательного генерирования значений. В целом, генератор – это особый, более изящный случай итератора.

Вызов подобной функции вернёт не значение, а объект генератора. Далее из этого объекта можно получать значения, например, с помощью функции next или циклом for.

Если генератору больше нечего возвращать, то будет вызвано исключение StopIteration.

#генераторы

Корутины (Coroutines)

В PEP 342 были представлены корутины, которые стали некой противоположностью генераторов. Для примера напишем функцию, которая будет в бесконечном цикле подставлять значение и выводить строку.

Обратите внимание на то, как было использовано ключевое слово yield. При таком написании создаётся корутина, а не генератор, что позволяет не просто генерировать значения, но и принимать их.

Функция работает так: при отправке значения через метод send локальная переменная name принимает его, а далее значение подставляется в строку и выводится на экран.

#генераторы #корутины

Priming

В предыдущем примере была строчка кода, в которой мы отправили значение None в только что созданную корутину перед её использованием.

Такое действие называется priming корутины (на русский сложно адекватно перевести). В случае, если не выполнить эту операцию, возникнет исключение TypeError.

Priming корутины может быть выполнен либо путем передачи None (на что и намекает сообщение ошибки), либо просто вызовом функции next с передачей корутины. И эта операция должна быть выполнена обязательно ровно один раз в самом начале.

#корутины #priming

10k 🎉

На этой неделе канал достиг отметки в 10 000 подписчиков (уже почти 11к), а также вошел в топ 100 IT каналов на площадке Telemetr.

Лично благодарен каждому читателю канала – без всех вас такого не достигли бы.

Также спасибо каждому, кто пишет и даёт обратную связь.

Будем стараться дальше :)