Python предоставляет мощную библиотеку для работы с датой и временем: datetime. Интересный момент заключается в том, что объекты datetime имеют специальный интерфейс для поддержки часовых поясов (а именно атрибут tzinfo), но этот модуль поддерживает интерфейс лишь частично, оставляя остальную часть задачи другим модулям.

Наиболее популярный модуль для этой задачи — pytz. Однако сложность в том, что pytz не полностью соответствует интерфейсу tzinfo. Документация pytz указывает на это одной из первых строк: «Эта библиотека отличается от документированного API Python для реализаций tzinfo».

Нельзя использовать объекты часовых поясов pytz в качестве атрибута tzinfo. Если попытаться это сделать, можно получить абсолютно неожиданные результаты.

In : paris = pytz.timezone('Europe/Paris')
In : str(datetime(2017, 1, 1, tzinfo=paris))
Out: '2017-01-01 00:00:00+00:09'

Посмотрите на этот смещение +00:09. Правильное использование pytz выглядит следующим образом:

In : str(paris.localize(datetime(2017, 1, 1)))
Out: '2017-01-01 00:00:00+01:00'

Кроме того, после любых арифметических операций вам следует нормализовать объект datetime на случай изменения смещения (например, на границе периода летнего времени).

In : new_time = time + timedelta(days=2)
In : str(new_time)
Out: '2018-03-27 00:00:00+01:00'
In : str(paris.normalize(new_time))
Out: '2018-03-27 01:00:00+02:00'

Начиная с Python 3.6, рекомендуется использовать dateutil.tz вместо pytz. Он полностью совместим с tzinfo, может быть передан как атрибут, не требует нормализации, хотя работает немного медленнее.

👉@BookPython

Функция enumerate

Эта встроенная функция снабжает циклы счётчиком. Возвращает генераторный объект, который имеет метод, вызываемый встроенной функцией next: на каждом проходе цикла возвращает кортеж {индекс, значение}. Цикл for проходит по этим кортежам автоматически, что позволяет распаковывать их значения с помощью присваивания кортежей почти так, как в zip.

S = "stroka"

example = enumerate(S)
next(example) # -> (0, 's')

Пример использования:

shopping_list = ['яблоки', 'бананы', 'апельсины', 'хлеб']

for index, item in enumerate(shopping_list, start=1):
    print(f"Пункт {index}: {item}")

👉@BookPython

Генераторы — один из самых полезных механизмов в Python. Они имеют множество применений, одно из которых — создание менеджеров контекста. Обычно нужно вручную определять магические методы __enter__ и __exit__, но декоратор @contextmanager из модуля contextlib делает это намного удобнее:

from contextlib import contextmanager

@contextmanager
def atomic():
    print('BEGIN')

    try:
        yield
    except Exception:
        print('ROLLBACK')
    else:
        print('COMMIT')

Теперь atomic — это менеджер контекста, который можно использовать следующим образом:

In : with atomic():
...:     print('ERROR')
...:     raise RuntimeError()
...:
BEGIN
ERROR
ROLLBACK

Кроме того, @contextmanager позволяет использовать его как декоратор, так и менеджер контекста.

In : @atomic()
...: def ok():
...:     print('OK')
...:
In : ok()
...:
BEGIN
OK
COMMIT

👉@BookPython

Вредные советы python разработчику

l=[['a', 'b', 'c'], ['1', '2'], ['#']]
sum(l, [])

В Python можно выпрямить вложенные списки с помощью... функции sum(). Вот код (выполнять, пока никто не видит):

Дело в том, что sum() принимает первым аргументом итерируемый объект, а вторым — значение, с которого начинается операция. По умолчанию это 0, но если указать пустой список [], то sum() начнёт с него. Затем sum() последовательно применяет операцию сложения к элементам первого аргумента, начиная со значения второго аргумента. В случае списков это означает конкатенацию.

👉@BookPython

Простая, но гибкая естественная сортировка на языке Python

Когда вы пытаетесь отсортировать список строк, содержащих числа, обычный алгоритм сортировки python сортирует лексикографически, поэтому вы можете не получить ожидаемых результатов

>>> a = ['2 ft 7 in', '1 ft 5 in', '10 ft 2 in', '2 ft 11 in', '7 ft 6 in']
>>> sorted(a)
['1 ft 5 in', '10 ft 2 in', '2 ft 11 in', '2 ft 7 in', '7 ft 6 in']

https://github.com/SethMMorton/natsort

👉@BookPython