🖥 Как расширить возможности стандартного Enum

Иногда хочется, чтобы у констант были доп. параметры, хранящие прочие характеристики. Первое, что приходит на ум — это описать Enum, хранящий простые значения, и маппинг:

from dataclasses import dataclass
from enum import Enum

class Color(Enum):
    BLACK = 'black'
    WHITE = 'white'
    PURPLE = 'purple'

@dataclass(frozen=True)
class RGB:
    red: int
    green: int
    blue: int

COLOR_TO_RGB = {
    Color.BLACK: RGB(0, 0, 0),
    Color.WHITE: RGB(255, 255, 255),
    Color.PURPLE: RGB(128, 0, 128),
}

Здесь получается, что константы и характеристики располагаются сами по себе, к тому же они могут находится в разных частях системы. Это может привести к тому что при появлении новой константы в Color, никто не обновит маппинг, т.к. нет жёсткой и явной связи.

Как же можно хранить всё необходимое в единой структуре?

▶️Вариант 1 на изображении.
Кажется, что выглядит неплохо, но в таком варианте есть ограничение по количеству дополнительных параметров. Давайте попробуем еще немного улучшить.

▶️Вариант 2
Раз в 1 варианте у нас получилось сделать с использованием tuple, то значит получится и с typing.NamedTuple. К тому же будут именованные параметры, что повысит читабельность.
В качестве члена перечисления будем хранить целиком объект typing.NamedTuple. Теперь чтобы у нас происходило корректное сравнение объектов нам нужно переопределить методы __hash__ и __eq__. Сравниваться объекты будут по одному полю — value.
Получился в принципе рабочий вариант. Конечно у него есть свои ограничения, плюс решение не универсальное.

▶️Вариант 3
Что если вместо typing.NamedTuple использовать dataclass? Вроде идея здравая. Появляется возможность наследования классов, хранящих доп. параметры. Плюс вспомогательные функции из dataclasses.
В качестве члена перечисления, как и в прошлый раз, будем хранить объект целиком, только теперь это dataclass.

Ну вот, теперь другое дело)

➡️ Полезная статья в тему

@pythonl

🖥 Получение мостов tor из GMail с помощью Python

Учите Python, он везде)
1 шаг — установка внешних библиотек
pip install python-decouple opencv-python pyzbar IMAPClient
decouple — для чтения данных из файла
opencv — для чтения изображения с QR-кодом
pyzbar — чтобы прочитать данные, закодированные в QR-коде
IMAPClient — с помощью неё будем работать с сообщениями на почтовом сервере

Так как мы будем использовать пароль приложений, а также логин от аккаунта Google, то в коде его желательно не использовать. Поэтому, необходимо создать файл «.env» с примерным содержимым:

login = "[email protected]"
pwd = "gffg sbbp jccj vhhi"

2 шаг — импорт библиотек

3 шаг — считывание данных из QR-кода

4 шаг — отправка письма

5 шаг — чтение почты

▶️ Полностью о каждом шаге можно прочитать тут

@pythonl

🖥 Flect is a Python framework for building full-stack web applications.

Flect — это фреймворк Python для создания полнофункциональных веб-приложений.

Он позволяет легко создавать пользовательские интерфейсы, используя модели Pydantic, которые аналогичны свойствам компонентов React.

Эта интеграция позволяет быстро разрабатывать интерактивные и красивые пользовательские интерфейсы с использованием Python.

▪ Github
▪ Docs

@pythonl

🖥 Полезная статья по алгоритмам и структурам данных 🔥

В статье описаны такие структуры данных как:
— Массив (Array)
— Динамический массив (Dynamic array)
— Связный список (Linked list)
— Стек (Stack)
— Очередь (Queue)
— Множество (Set)
— Карта (Map)
— Двоичное дерево поиска (Binary search tree)
— Префиксное дерево (Trie)
— Граф (Graph)

Параллельно рассказывается про самые популярные алгоритмы и ещё много всего)

📎 Ссылка на статью
📎 Ещё статья в тему на русском

@pythonl