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

В Python вы можете переопределить оператор квадратных скобок ([]), определив магический метод getitem. Примером может быть объект Cycle, который виртуально содержит бесконечное количество повторяющихся элементов:

class Cycle:
    def __init__(self, lst):
        self._lst = lst

    def __getitem__(self, index):
        return self._lst[index % len(self._lst)]

print(Cycle(['a', 'b', 'c'])[100])  # prints 'b'

Необычность здесь заключается в том, что оператор [] поддерживает уникальный синтаксис. Он может использоваться не только так — [2], но и так — [2:10], или [2:10:2], или [2::2], или даже [:]. Семантика — [start:stop:step], но вы можете применять её так, как вам нужно, для ваших собственных объектов.

Но что же получает getitem в качестве параметра index, если использовать этот синтаксис? Для этого существуют объекты slice.

In : class Inspector:
...:     def __getitem__(self, index):
...:         print(index)
...:
In : Inspector()[1]
1
In : Inspector()[1:2]
slice(1, 2, None)
In : Inspector()[1:2:3]
slice(1, 2, 3)
In : Inspector()[:]
slice(None, None, None)

Вы даже можете комбинировать синтаксис кортежей и срезов:

In : Inspector()[:, 0, :]
(slice(None, None, None), 0, slice(None, None, None))

Slice не делает ничего, кроме как просто хранит атрибуты start, stop и step.

In : s = slice(1, 2, 3)
In : s.start
Out: 1
In : s.stop
Out: 2
In : s.step
Out: 3

👉@BookPython

Что такое контекстный менеджер в Python?

Контекстный менеджер в Python — это специальный тип объекта, который определяет методы enter() и exit() и используется с инструкцией with. Эти объекты часто применяются в операциях, которые требуют установки и освобождения ресурсов. 

Частый сценарий — это работа с файлом:

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

Здесь контекстный менеджер гарантирует, что файл будет корректно закрыт после завершения блока with, даже если при чтении файла возникнет исключение.

Вот как можно написать простой контекстный менеджер самостоятельно:

import time
 
class Timer:
    def __enter__(self):
        self.start = time.time()
 
    def __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb):
        self.end = time.time()
        print(f'Время выполнения: {self.end - self.start:.2f} секунд')
 
with Timer():
    # код, время выполнения которого нужно измерить
    time.sleep(2)

👉@BookPython