🖥 Прикрой свой з** инструкциями assert

Сегодня мы рассмотрим использование assert и чего нужно предостерегаться. По сути данная инструкция представляет из себя что-то типа средства отладки, которое проверяет условие, если условие истинно, то программа работает дальше, если ложно, то вызывается исключение AssertionError с необязательным исключением

Простой пример использования assert:

def apply_discount(product, discount):
    price = int(product['цена'] * (1.0 — discount))
    assert 0 <= price <= product['цена']
    return price

Здесь инструкция нам гарантирует, что новая цена не будет отрицательной и не будет выше прежней, можем в этом убедиться:

shoes = {'name': 'Snicker', 'price': 14900}
apply_discount(shoes, 0.25)

11175

Если мы применим 200% скидку, то сработает исключение:

apply_discount(shoes, 2.0)
Traceback (most recent call last):
File "<input>", line 1, in <module>
apply_discount(prod, 2.0)
File "<input>", line 4, in apply_discount
assert 0 <= price <= product['price']
AssertionError

Ловушка проверки валидности:
Так почему нам просто не проверять все инструкцией assert и забить болт на другие методы проверки?

Давайте рассмотрим следующий пример:

def delete_product(prod_id, user):
    assert user.is_admin(), 'здесь должен быть админ'
    assert store.has_product(prod_id), 'неизвестный товар'
    store.get_product(prod_id).delete()

С первого взгляда все понятно, assert проверяет истинность условий и в случае ложного результата вызывает исключение, НО, утверждения в Python могут быть глобально отключены, это значит, что наши инструкции будут превращены в нулевые операции

Нулевая операция (null-operation) - операция, которая не возвращает данных и оставляет состояние программы без изменений.

К чему может привести обнуление операций? Как написано выше, инструкция просто не вернет вам ответ, за счет чего интерпретатор просто пройдет "мимо" вашей инструкции и в данном случае любой пользователь получит права админа

Жми 🔥 если понравился пост

👉 Python Ready | #практика

Cursor AI — нейросеть для разработки, представляющая собой интеллектуальный редактор кода, который помогает за счет подсказок, автоматизации и интеграции с расширениями VS Code.

📌 Ссылочка: https://www.cursor.com/

👉 Python Ready | #ресурс

🖥 Управление ресурсами с помощью контекстных менеджеров

Контекстные менеджеры являются хорошим инструментом для управления файлами, сетевыми соединениями и другими объектами, мы разберем простейшие способы их использования.

1. Стандартный пример с with: позволяет безопасно открыть и закрыть файл, даже если в блоке возникнет ошибка:

with open('file.txt', 'r') as file:
    data = file.read()

2. Создание своего контекстного менеджера: определив enter и exit методы. Это полезно, например, для измерения времени выполнения:

class Timer:
    def __enter__(self):
        self.start = time.time()
    def __exit__(self, exc_type, exc_value, traceback):
        print(f"Время выполнения: {time.time() - self.start:.4f} сек")

3. Использование contextmanager: модуль contextlib позволяет создавать контекстные менеджеры проще, например, для работы с файлами:

@contextmanager
def open_file(path, mode):
    file = open(path, mode)
    try:
        yield file
    finally:
        file.close()

👉 Python Ready | #техсобес

📖 Python для сложных задач

Подробное руководство по самым разным вычислительным и статистическим методам, без которых немыслима любая интенсивная обработка данных, научные исследования и передовые разработки

Автор: Дж. Вандер Плас
Год: 2018

⬇️ Скачать книгу

👉 Python Ready | #книга

😎 Статья, в которой вы узнаете, как взламывать игры с помощью Python.

В этой статье:
• Вы познакомитесь с библиотекой Pymem, которая управляет памятью Windows а так же узнаете, как с её помощью взломать игру.

🔊Если понравилось, можешь продолжить читать на Habr!

👉 Python Ready | #статья

Stepik — это обучающая платформа, которая предоставляет онлайн-курсы и интерактивные задания по программированию

📌 Ссылочка: stepik.org

👉 Python Ready | #ресурс

🖥 Пост о скользких ссылочных объектах :/

Работа со ссылками на изменяемые объекты в Python может быть настоящей ловушкой. Например, если передать изменяемый объект в функцию, любые изменения внутри функции повлияют на оригинал — даже если вы этого не планировали.

Рассмотрим на примере передачи списка:

def add_element(data, element):
    data.append(element)
my_list = [1, 2, 3]
add_element(my_list, 4)
print(my_list)  # Вывод: [1, 2, 3, 4]

Хотя функция add_element не возвращает результат, изменения отражаются в my_list. Это происходит потому, что список передается по ссылке.

Чтобы избежать нежелательных изменений, можно создать копию объекта:

def add_element(data, element):
    data = data.copy()
    data.append(element)
my_list = [1, 2, 3]
add_element(my_list, 4)
print(my_list)  # Вывод: [1, 2, 3]

Теперь my_list остается неизменным. Это позволяет избежать случайных ошибок в сложных проектах, где важно контролировать состояние данных.

А как вы считаете, насколько важно следить за ссылками при передаче данных?

👉 Python Ready | #практика