#python #codegems

Дескрипторы – это способ повторного использования одной и той же логики доступа в нескольких атрибутах. Например, типы полей в объектно-ориентированных отображениях вроде Django ORM и SQL Alchemy – дескрипторы, управляющие потоком данных от полей в записи базы данных к атрибутам Python-объекта и обратно. Дескриптор – это класс, который реализует динамический протокол, содержащий методы get, set и delete. Класс property реализует весь протокол дескриптора.

Пример использования дескриптора:

class Quantity:
    def __set_name__(self, owner, name):
        self.storage_name = name
    def __set__(self, instance, value):
        if value > 0:
            instance.__dict__[self.storage_name] = value
        else:
            msg = f'{self.storage_name} must be > 0'
            raise ValueError(msg)
    # __get__ не нужен
class LineItem:
    weight = Quantity()
    price = Quantity()
    def __init__(self, description, weight, price):
        self.description = description
        self.weight = weight
        self.price = price
    def subtotal(self):
        return self.weight * self.price 

Глядя на пример, можно подумать, что кода слишком много для управления всего-то парой атрибутов, но важно понимать, что логика дескриптора теперь вынесена в отдельную кодовую единицу: класс Quantity. Обычно мы не определяем дескриптор в том же модуле, в каком он используется, а заводим отдельный служебный модуль, предназначенный для использования во всем приложении, а то и во многих приложениях, если разрабатывается библиотека или фреймфорк.

Воображаемый магазин натуральных пищевых продуктов столкнулся с неожиданной проблемой: каким-то образом была создана строка заказа с пустым описанием, и теперь заказ невозможно выполнить. Чтобы предотвратить такие инциденты в будущем, мы создадим новый дескриптор, NonBlank. Проектируя NonBlank, мы обнаруживаем, что он очень похож на дескриптор Quantity, а отличается только логика проверки. Это наводит на мысль о рефакторинге и заведении двух базовых классов: завести абстрактный класс Validated, переопределяющий метод set, вызывая метод validate, который должен быть реализован в подклассах. Затем мы переписываем Quantity и реализуем NonBlank, наследуя классу Validated, так что остается лишь написать методы validate. Соотношение между классами Validated, Quantity и NonBlank – пример паттерна проектирования Шаблонный метод, который в классической книге «Паттерны проектирования» описывается следующим образом: Шаблонный метод определяет алгоритм в терминах абстрактных операций, которые переопределяются в подклассах для обеспечения конкретного поведения.

import abc
class Validated(abc.ABC):
    def __set_name__(self, owner, name):
        self.storage_name = name
    def __set__(self, instance, value):
        value = self.validate(self.storage_name, value) 
        instance.__dict__[self.storage_name] = value 
    @abc.abstractmethod
    def validate(self, name, value): 
        """вернуть проверенное значение или возбудить ValueError"""

class Quantity(Validated):
    """число, большее нуля"""
    def validate(self, name, value):
    if value <= 0:
        raise ValueError(f'{name} must be > 0')
    return value
class NonBlank(Validated):
    """строка, содержащая хотя бы один символ, отличный от пробела"""
    def validate(self, name, value):
        value = value.strip()
        if not value:
            raise ValueError(f'{name} cannot be blank')
    return value

import model_v5 as model
class LineItem:
    description = model.NonBlank()
    weight = model.Quantity()
    price = model.Quantity()
    def __init__(self, description, weight, price):
        self.description = description
        self.weight = weight
        self.price = price
    def subtotal(self):
        return self.weight * self.price

#python #fun

Goose Typing

#python #books

Ссылки на посты по книжке "Л. Рамальо. Python – к вершинам мастерства: Лаконичное и эффективное программирование" (в оригинале - Fluent Python, 2nd Edition). Содержат материал, который показался мне интересным и вошёл в категорию #codegems.

Затрагиваются механизмы сопоставления (match), классы данных и их аналоги, аннотирование типами, инструменты itertools, работа с классами/ООП, генераторы, контекстные менеджеры, асинхронка, дескрипторы классов.

Пробегитесь по темам, если есть незнакомые слова, возможно, есть смысл перечитать актуальную доку Питон )

1. [], {} и ()/match/ChainMap/MappingProxyType
2. class init/dict/json
3. unicode: NFC/NDF, strxfrm/NamedTuple/dataclass
4. more dataclass/typehints
5. weakrefs/functional programming/more typehints
6. Any/|/TypeVar/TypeAlias/typing.Protocol
7. positional-only/closures/singledispath/decorator via class
8. getattr/reduce via initializer/zip,zip_longest/principle of failing fast
9. goose typing/vurtual subclass/Hashable/ABC/Decimal
10. UserDict, UserList, UserString/MRO/mixin/get_annotations
11. (sub)generator/coprogram/type: ignore/with/@contextmanager
12. else in for,while,try/scientific sins/GIL/getswitchinterval/asyncio
13. asyncio.to_thread/asyncpg/asyncio.Semaphore/async with/keyword.iskeyword
14. property/vars/metaprogramming
15. class descriptors

Если решите читать книгу - ТОЛЬКО в оригинале, русский перевод плох.

#python #pyccolo

Хакинг и сабклассинг питона. Для меня это уж слишком, но вдруг кому ТАКОЙ уровень гибкости нужен.

https://www.youtube.com/watch?v=8UesBrSt7wY

#python #codegems #chainmap

https://towardsdev.com/what-99-of-python-developers-dont-know-about-chainmap-and-why-it-s-a-game-changer-d9e749f965df

#python #optuna #nogil

Что интересно, в Оптуне потестили питон 3.13 без GIL-а, получили по сути ухудшение скорости.

https://medium.com/optuna/overview-of-python-free-threading-v3-13t-support-in-optuna-ad9ab62a11ba

#python #debugging #ic #icecream

from icecream import ic

# Using ic() to debug
ic(add(10, 20))
ic(add(30, 40))

ic| add(10, 20): 30
ic| add(30, 40): 70

ic.disable()  # Disables ic()
ic(multiply(3, 3))  # Prints nothing

ic.enable()  # Re-enables ic()
ic(multiply(3, 3))  # Output: ic| multiply(3, 3): 9

def log_to_file(text):
    with open("debug.log", "a") as f:
        f.write(text + "\n")

ic.configureOutput(prefix="DEBUG| ", outputFunction=log_to_file)

ic(multiply(7, 7))

https://medium.com/pythoneers/debugging-in-python-replace-print-with-ic-and-do-it-like-a-pro-18f330c863cb

#python #asyncio

https://medium.com/techtofreedom/9-levels-of-asynchronous-programming-in-python-3755f80403c9

#python #functools

https://blog.stackademic.com/pythons-functools-library-the-hidden-gem-for-advanced-programming-23760d8e3de5

#python #speed

Хорошее перечисление основных подходов к оптимизации питоновского кода.

https://medium.com/@yashwanthnandam/think-python-is-slow-try-these-hacks-for-3x-faster-scripts-today-fbe258ec93bd