В Python функция range() определяет все целые числа в полуоткрытом интервале.
То есть
или, говоря на языке Python: [2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9].
Несмотря на асимметрию, это не ошибка и не случайность.
В этом есть логика: такой подход позволяет "склеивать" два соседних интервала без риска ошибиться на единицу:
[a, c) = [a, b) + [b, c)
Для сравнения, если бы использовались закрытые интервалы, получалось бы так:
[a, c] = [a, b] + [b+1, c]
Эта же идея объясняет, почему индексация начинается с нуля:
[0, N) содержит ровно N элементов.
Эдсгер Дейкстра написал на эту тему отличную статью ещё в 1982 году.
👉@BookPython
То есть
range(2, 10)
математически означает [2, 10),или, говоря на языке Python: [2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9].
Несмотря на асимметрию, это не ошибка и не случайность.
В этом есть логика: такой подход позволяет "склеивать" два соседних интервала без риска ошибиться на единицу:
[a, c) = [a, b) + [b, c)
Для сравнения, если бы использовались закрытые интервалы, получалось бы так:
[a, c] = [a, b] + [b+1, c]
Эта же идея объясняет, почему индексация начинается с нуля:
[0, N) содержит ровно N элементов.
Эдсгер Дейкстра написал на эту тему отличную статью ещё в 1982 году.
👉@BookPython
👍13❤2✍1
itertools.tee()
создаёт несколько итераторов из одного. Это может быть полезно, если нескольким потребителям нужно читать один и тот же поток.Пример:
In : a, b, c = tee(iter(input, ''), 3)
In : next(a), next(c)
FIRST
Out: ('FIRST', 'FIRST')
In : next(a), next(b)
SECOND
Out: ('SECOND', 'FIRST')
In : next(a), next(b), next(c)
THIRD
Out: ('THIRD', 'SECOND', 'SECOND')
Данные, которые ещё не были использованы всеми итераторами, сохраняются в памяти. Если часть созданных итераторов ещё не была начата в тот момент, когда другой уже дошёл до конца, это означает, что все сгенерированные элементы будут храниться в памяти для будущего использования.
В таком случае проще и эффективнее использовать
list(iter(input, ''))
, чем tee
.👉@BookPython
👍2
Условное использование менеджеров контекста обычно доставляет неудобства: нельзя просто разместить
Способ борьбы с этой проблемой — использовать
Однако более очевидный способ достичь того же — использовать тривиальные менеджеры контекста, которые ничего не делают, когда они не нужны, вместо «настоящих». Начиная с Python 3.7, их можно получить с помощью
👉@BookPython
with
внутри блока if
, не заключив туда весь блок with
. Это часто приводит к дублированию кода:
def print_whole_file(
*,
path: Optional[str] = None,
file_obj: Optional[TextIO] = None
):
assert path or file_obj
if path:
with open(path) as f:
print(f.read(), end='')
else:
print(file_obj.read(), end='')
Способ борьбы с этой проблемой — использовать
ExitStack
и вызывать enter_context
внутри if
:
def print_whole_file(
*,
path: Optional[str] = None,
file_obj: Optional[TextIO] = None
):
assert path or file_obj
with ExitStack() as stack:
if path:
file_obj = stack.enter_context(
open(path)
)
print(file_obj.read(), end='')
Однако более очевидный способ достичь того же — использовать тривиальные менеджеры контекста, которые ничего не делают, когда они не нужны, вместо «настоящих». Начиная с Python 3.7, их можно получить с помощью
contextlib.nullcontext
:
def print_whole_file(
*,
path: Optional[str] = None,
file_obj: Optional[TextIO] = None
):
assert path or file_obj
if path:
context = open(path)
else:
context = nullcontext(file_obj)
with context as f:
print(f.read(), end='')
👉@BookPython
👍4❤2
Любая выполняющаяся корутина asyncio может быть отменена с помощью метода cancel(). В корутину будет выброшено исключение CancelledError, что приведёт к её завершению, а также завершению всех оборачивающих её корутин, если только ошибка не будет перехвачена и подавлена.
CancelledError является подклассом Exception, а значит, его можно случайно перехватить конструкцией
👉@BookPython
CancelledError является подклассом Exception, а значит, его можно случайно перехватить конструкцией
try ... except Exception
, которая предназначена для отлова «любых ошибок». Чтобы безопасно это обработать внутри корутины, приходится писать примерно так:
try:
await action()
except asyncio.CancelledError:
raise
except Exception:
logging.exception('action failed')
👉@BookPython
👍2❤1
Ты не можешь изменять переменные замыкания простым присваиванием.
Python рассматривает присваивание как определение локальной переменной внутри тела функции и вообще не делает замыкания.
Работает нормально, печатает
Вызывает
Чтобы это заработало, нужно использовать
Оно явно сообщает интерпретатору, что присваивание не создает новую локальную переменную, а работает с переменной из замыкания:
👉@BookPython
Python рассматривает присваивание как определение локальной переменной внутри тела функции и вообще не делает замыкания.
Работает нормально, печатает
2
:
def make_closure(x):
def closure():
print(x)
return closure
make_closure(2)()
Вызывает
UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment
:
def make_closure(x):
def closure():
print(x)
x *= 2
print(x)
return closure
make_closure(2)()
Чтобы это заработало, нужно использовать
nonlocal
.Оно явно сообщает интерпретатору, что присваивание не создает новую локальную переменную, а работает с переменной из замыкания:
def make_closure(x):
def closure():
nonlocal x
print(x)
x *= 2
print(x)
return closure
make_closure(2)()
👉@BookPython
👍3❤1✍1
Декоратор создаёт новый объект (обычно функцию), используя в качестве аргумента другую единственную функцию. Однако иногда хочется задать больше, чем одну функцию.
Сделать это напрямую невозможно из-за ограничений синтаксиса Python, но можно использовать небольшой трюк. Возвращаемая функция может содержать ещё один декоратор, который можно повторно применить к дополнительным функциям, добавляя новое поведение. Примерно так работает
Ниже приведён пример того, как можно определить функцию, которая использует дополнительные функции для особых случаев:
👉@BookPython
Сделать это напрямую невозможно из-за ограничений синтаксиса Python, но можно использовать небольшой трюк. Возвращаемая функция может содержать ещё один декоратор, который можно повторно применить к дополнительным функциям, добавляя новое поведение. Примерно так работает
@property
:
@property
def x(self):
return self._x
@x.setter
def x(self, value):
self._x = value
Ниже приведён пример того, как можно определить функцию, которая использует дополнительные функции для особых случаев:
from functools import wraps
def make_case_decorator(func):
def case_decorator(*case_decorator_args):
def decorator(special_case_func):
@wraps(func)
def decorated(*args):
if case_decorator_args == args:
return special_case_func(*args)
return func(*args)
decorated.case = make_case_decorator(decorated)
return decorated
return decorator
return case_decorator
def special_cases(func):
@wraps(func)
def decorated(*args):
return func(*args)
decorated.case = make_case_decorator(decorated)
return decorated
@special_cases
def fact(x):
return x * fact(x - 1)
@fact.case(0)
def fact(x):
return 1
@fact.case(10)
def fact(x):
print(f'(сработала оптимизация для {x})')
return 3628800
👉@BookPython
👍3❤1
Если вы хотите измерить время между двумя событиями, следует использовать time.monotonic() вместо time.time().
👉@BookPython
time.monotonic()
никогда не идёт назад, даже если системные часы были изменены:
from contextlib import contextmanager
import time
@contextmanager
def timeit():
start = time.monotonic()
yield
print(time.monotonic() - start)
def main():
with timeit():
time.sleep(2)
main()
👉@BookPython
👍5❤1
Проблема при вызове
Чтобы легко решить эту проблему, можно использовать декоратор
Теперь всё работает корректно:
👉@BookPython
repr
для других объектов внутри собственного метода __repr__
заключается в том, что нельзя гарантировать, что ни один из этих объектов не равен self
, и вызов не окажется рекурсивным:
In : p = Pair(1, 2)
In : p
Out: Pair(1, 2)
In : p.right = p
In : p
Out: [...]
RecursionError: maximum recursion depth exceeded while calling a Python object
Чтобы легко решить эту проблему, можно использовать декоратор
reprlib.recursive_repr
:
@reprlib.recursive_repr()
def __repr__(self):
class_name = type(self).__name__
return f'{class_name}({self.left!r}, {self.right!r})'
Теперь всё работает корректно:
In : p = Pair(1, 2)
In : p.right = p
In : p
Out: Pair(1, ...)
👉@BookPython
👍1
Словари, которые используются для хранения атрибутов объектов, не такие же, как те, что вы создаёте с помощью
Чтобы уменьшить потребление памяти, словари для
👉@BookPython
dict
, хотя выглядят они абсолютно одинаково:
>>> from sys import getsizeof
>>> class A:
... pass
...
>>> a = dict()
>>> b = A().__dict__
>>> type(a)
<class 'dict'>
>>> type(b)
<class 'dict'>
>>> a
{}
>>> b
{}
>>> getsizeof(a)
240
>>> getsizeof(b)
112
Чтобы уменьшить потребление памяти, словари для
__dict__
реализованы иначе. Они разделяют ключи между всеми экземплярами класса A
. Однако важно понимать, что b
на самом деле не меньше, чем a
, - это просто особенность работы getsizeof
.👉@BookPython
✍4👍1
Функции, объявленные в теле класса, не видят область видимости класса. Это логично, так как область видимости класса существует только во время создания класса.
Обычно это не проблема: методы объявляются внутри класса только для того, чтобы стать методами и вызываться позже:
Что немного неожиданно — то же самое верно и для генераторов и списковых включений (comprehensions).
Они имеют свою собственную область видимости и не могут обращаться к области видимости класса.
Это особенно логично для генераторов, так как они выполняются уже после того, как создание класса завершено.
Comprehensions при этом не имеют доступа к
Единственный способ заставить это работать - добавить ещё один уровень области видимости, например, через
👉@BookPython
>>> class A:
... x = 2
... def f():
... print(x)
... f()
...
[...]
NameError: name 'x' is not defined
Обычно это не проблема: методы объявляются внутри класса только для того, чтобы стать методами и вызываться позже:
>>> class A:
... x = 2
... def f(self):
... print(self.x)
...
>>> A().f()
2
Что немного неожиданно — то же самое верно и для генераторов и списковых включений (comprehensions).
Они имеют свою собственную область видимости и не могут обращаться к области видимости класса.
Это особенно логично для генераторов, так как они выполняются уже после того, как создание класса завершено.
>>> class A:
... x = 2
... y = [x for _ in range(5)]
...
[...]
NameError: name 'x' is not defined
Comprehensions при этом не имеют доступа к
self
.Единственный способ заставить это работать - добавить ещё один уровень области видимости, например, через
lambda
(да, это выглядит не слишком красиво):
>>> class A:
... x = 2
... y = (lambda x=x: [x for _ in range(5)])()
...
>>> A.y
[2, 2, 2, 2, 2]
👉@BookPython
👍2
У Python очень короткий список встроенных констант. Одна из них -
PEP 484 задаёт дополнительный смысл:
Наконец,
👉@BookPython
Ellipsis
, которую также можно записать как ...
. Эта константа не имеет особого значения для интерпретатора, но используется в тех местах, где подобный синтаксис уместен.numpy
поддерживает Ellipsis
как аргумент для __getitem__
. Например, x[...]
возвращает все элементы массива x
.PEP 484 задаёт дополнительный смысл:
Callable[..., type]
— способ определить тип вызываемых объектов без указания типов аргументов.Наконец,
...
можно использовать, чтобы показать, что функция ещё не реализована. Это полностью корректный Python-код:
def x():
...
👉@BookPython
👍3
🚀 Подборка Telegram каналов для программистов
Системное администрирование, DevOps 📌
https://t.me/bash_srv Bash Советы
https://t.me/win_sysadmin Системный Администратор Windows
https://t.me/sysadmin_girl Девочка Сисадмин
https://t.me/srv_admin_linux Админские угодья
https://t.me/linux_srv Типичный Сисадмин
https://t.me/devopslib Библиотека девопса | DevOps, SRE, Sysadmin
https://t.me/linux_odmin Linux: Системный администратор
https://t.me/devops_star DevOps Star (Звезда Девопса)
https://t.me/i_linux Системный администратор
https://t.me/linuxchmod Linux
https://t.me/sys_adminos Системный Администратор
https://t.me/tipsysdmin Типичный Сисадмин (фото железа, было/стало)
https://t.me/sysadminof Книги для админов, полезные материалы
https://t.me/i_odmin Все для системного администратора
https://t.me/i_odmin_book Библиотека Системного Администратора
https://t.me/i_odmin_chat Чат системных администраторов
https://t.me/i_DevOps DevOps: Пишем о Docker, Kubernetes и др.
https://t.me/sysadminoff Новости Линукс Linux
1C разработка 📌
https://t.me/odin1C_rus Cтатьи, курсы, советы, шаблоны кода 1С
https://t.me/DevLab1C 1С:Предприятие 8
https://t.me/razrab_1C 1C Разработчик
https://t.me/buh1C_prog 1C Программист | Бухгалтерия и Учёт
https://t.me/rabota1C_rus Вакансии для программистов 1С
Программирование C++📌
https://t.me/cpp_lib Библиотека C/C++ разработчика
https://t.me/cpp_knigi Книги для программистов C/C++
https://t.me/cpp_geek Учим C/C++ на примерах
Программирование Python 📌
https://t.me/pythonofff Python академия.
https://t.me/BookPython Библиотека Python разработчика
https://t.me/python_real Python подборки на русском и английском
https://t.me/python_360 Книги по Python
Java разработка 📌
https://t.me/BookJava Библиотека Java разработчика
https://t.me/java_360 Книги по Java Rus
https://t.me/java_geek Учим Java на примерах
GitHub Сообщество 📌
https://t.me/Githublib Интересное из GitHub
Базы данных (Data Base) 📌
https://t.me/database_info Все про базы данных
Мобильная разработка: iOS, Android 📌
https://t.me/developer_mobila Мобильная разработка
https://t.me/kotlin_lib Подборки полезного материала по Kotlin
Фронтенд разработка 📌
https://t.me/frontend_1 Подборки для frontend разработчиков
https://t.me/frontend_sovet Frontend советы, примеры и практика!
https://t.me/React_lib Подборки по React js и все что с ним связано
Разработка игр 📌
https://t.me/game_devv Все о разработке игр
Библиотеки 📌
https://t.me/book_for_dev Книги для программистов Rus
https://t.me/programmist_of Книги по программированию
https://t.me/proglb Библиотека программиста
https://t.me/bfbook Книги для программистов
БигДата, машинное обучение 📌
https://t.me/bigdata_1 Big Data, Machine Learning
Программирование 📌
https://t.me/bookflow Лекции, видеоуроки, доклады с IT конференций
https://t.me/rust_lib Полезный контент по программированию на Rust
https://t.me/golang_lib Библиотека Go (Golang) разработчика
https://t.me/itmozg Программисты, дизайнеры, новости из мира IT
https://t.me/php_lib Библиотека PHP программиста 👨🏼💻👩💻
https://t.me/nodejs_lib Подборки по Node js и все что с ним связано
https://t.me/ruby_lib Библиотека Ruby программиста
https://t.me/lifeproger Жизнь программиста. Авторский канал.
QA, тестирование 📌
https://t.me/testlab_qa Библиотека тестировщика
Шутки программистов 📌
https://t.me/itumor Шутки программистов
Защита, взлом, безопасность 📌
https://t.me/thehaking Канал о кибербезопасности
https://t.me/xakep_2 Хакер Free
Книги, статьи для дизайнеров 📌
https://t.me/ux_web Статьи, книги для дизайнеров
Математика 📌
https://t.me/Pomatematike Канал по математике
https://t.me/phis_mat Обучающие видео, книги по Физике и Математике
https://t.me/matgeoru Математика | Геометрия | Логика
Excel лайфхак📌
https://t.me/Excel_lifehack
https://t.me/mir_teh Мир технологий (Technology World)
Вакансии 📌
https://t.me/sysadmin_rabota Системный Администратор
https://t.me/progjob Вакансии в IT
Системное администрирование, DevOps 📌
https://t.me/bash_srv Bash Советы
https://t.me/win_sysadmin Системный Администратор Windows
https://t.me/sysadmin_girl Девочка Сисадмин
https://t.me/srv_admin_linux Админские угодья
https://t.me/linux_srv Типичный Сисадмин
https://t.me/devopslib Библиотека девопса | DevOps, SRE, Sysadmin
https://t.me/linux_odmin Linux: Системный администратор
https://t.me/devops_star DevOps Star (Звезда Девопса)
https://t.me/i_linux Системный администратор
https://t.me/linuxchmod Linux
https://t.me/sys_adminos Системный Администратор
https://t.me/tipsysdmin Типичный Сисадмин (фото железа, было/стало)
https://t.me/sysadminof Книги для админов, полезные материалы
https://t.me/i_odmin Все для системного администратора
https://t.me/i_odmin_book Библиотека Системного Администратора
https://t.me/i_odmin_chat Чат системных администраторов
https://t.me/i_DevOps DevOps: Пишем о Docker, Kubernetes и др.
https://t.me/sysadminoff Новости Линукс Linux
1C разработка 📌
https://t.me/odin1C_rus Cтатьи, курсы, советы, шаблоны кода 1С
https://t.me/DevLab1C 1С:Предприятие 8
https://t.me/razrab_1C 1C Разработчик
https://t.me/buh1C_prog 1C Программист | Бухгалтерия и Учёт
https://t.me/rabota1C_rus Вакансии для программистов 1С
Программирование C++📌
https://t.me/cpp_lib Библиотека C/C++ разработчика
https://t.me/cpp_knigi Книги для программистов C/C++
https://t.me/cpp_geek Учим C/C++ на примерах
Программирование Python 📌
https://t.me/pythonofff Python академия.
https://t.me/BookPython Библиотека Python разработчика
https://t.me/python_real Python подборки на русском и английском
https://t.me/python_360 Книги по Python
Java разработка 📌
https://t.me/BookJava Библиотека Java разработчика
https://t.me/java_360 Книги по Java Rus
https://t.me/java_geek Учим Java на примерах
GitHub Сообщество 📌
https://t.me/Githublib Интересное из GitHub
Базы данных (Data Base) 📌
https://t.me/database_info Все про базы данных
Мобильная разработка: iOS, Android 📌
https://t.me/developer_mobila Мобильная разработка
https://t.me/kotlin_lib Подборки полезного материала по Kotlin
Фронтенд разработка 📌
https://t.me/frontend_1 Подборки для frontend разработчиков
https://t.me/frontend_sovet Frontend советы, примеры и практика!
https://t.me/React_lib Подборки по React js и все что с ним связано
Разработка игр 📌
https://t.me/game_devv Все о разработке игр
Библиотеки 📌
https://t.me/book_for_dev Книги для программистов Rus
https://t.me/programmist_of Книги по программированию
https://t.me/proglb Библиотека программиста
https://t.me/bfbook Книги для программистов
БигДата, машинное обучение 📌
https://t.me/bigdata_1 Big Data, Machine Learning
Программирование 📌
https://t.me/bookflow Лекции, видеоуроки, доклады с IT конференций
https://t.me/rust_lib Полезный контент по программированию на Rust
https://t.me/golang_lib Библиотека Go (Golang) разработчика
https://t.me/itmozg Программисты, дизайнеры, новости из мира IT
https://t.me/php_lib Библиотека PHP программиста 👨🏼💻👩💻
https://t.me/nodejs_lib Подборки по Node js и все что с ним связано
https://t.me/ruby_lib Библиотека Ruby программиста
https://t.me/lifeproger Жизнь программиста. Авторский канал.
QA, тестирование 📌
https://t.me/testlab_qa Библиотека тестировщика
Шутки программистов 📌
https://t.me/itumor Шутки программистов
Защита, взлом, безопасность 📌
https://t.me/thehaking Канал о кибербезопасности
https://t.me/xakep_2 Хакер Free
Книги, статьи для дизайнеров 📌
https://t.me/ux_web Статьи, книги для дизайнеров
Математика 📌
https://t.me/Pomatematike Канал по математике
https://t.me/phis_mat Обучающие видео, книги по Физике и Математике
https://t.me/matgeoru Математика | Геометрия | Логика
Excel лайфхак📌
https://t.me/Excel_lifehack
https://t.me/mir_teh Мир технологий (Technology World)
Вакансии 📌
https://t.me/sysadmin_rabota Системный Администратор
https://t.me/progjob Вакансии в IT
❤1
В Python разные структуры данных объединяются разными способами.
Списки используют оператор
Кортежи и строки также используют
Deque (двусторонняя очередь) тоже поддерживает
Множества объединяются с помощью оператора
Словари объединяются по-другому, и порядок важен, если ключи пересекаются:
Counter (счётчик) можно сложить с помощью
👉@BookPython
Списки используют оператор
+
:
>>> [1, 2] + [2, 3]
[1, 2, 2, 3]
Кортежи и строки также используют
+
:
>>> (1, 2) + (2, 3)
(1, 2, 2, 3)
>>> "12" + "23"
'1223'
Deque (двусторонняя очередь) тоже поддерживает
+
:
>>> deque([1, 2]) + deque([2, 3])
deque([1, 2, 2, 3])
Множества объединяются с помощью оператора
|
:
>>> {1, 2} | {2, 3}
{1, 2, 3}
Словари объединяются по-другому, и порядок важен, если ключи пересекаются:
>>> {**dict(a=1, b=2), **dict(b=3, c=4)}
{'a': 1, 'b': 3, 'c': 4}
>>> {**dict(b=3, c=4), **dict(a=1, b=2)}
{'b': 2, 'c': 4, 'a': 1}
Counter (счётчик) можно сложить с помощью
+
, при этом значения суммируются:
>>> Counter(dict(a=1, b=2)) + Counter(dict(b=3, c=4))
Counter({'b': 5, 'c': 4, 'a': 1})
👉@BookPython
👍4
В Python
Однако так делать неправильно. Действительно,
Правильный способ проверки на
👉@BookPython
None
равен None
, поэтому может показаться, что проверку на None
можно делать через ==
:
ES_TAILS = ('s', 'x', 'z', 'ch', 'sh')
def make_plural(word, exceptions=None):
if exceptions == None: # ← ← ←
exceptions = {}
if word in exceptions:
return exceptions[word]
elif any(word.endswith(t) for t in ES_TAILS):
return word + 'es'
elif word.endswith('y'):
return word[0:-1] + 'ies'
else:
return word + 's'
exceptions = dict(
mouse='mice',
)
print(make_plural('python'))
print(make_plural('bash'))
print(make_plural('ruby'))
print(make_plural('mouse', exceptions=exceptions))
Однако так делать неправильно. Действительно,
None
равен None
, но не только он может быть равен None
. Пользовательские объекты тоже могут вернуть True
при сравнении с None
через ==
:
class A:
def __eq__(self, other):
return True
print(A() == None) # True
print(A() is None) # False
Правильный способ проверки на
None
— использовать is None
.👉@BookPython
👍4
В Python числа с плавающей точкой могут иметь значение NaN. Его можно получить с помощью
NaN не равен ничему, включая самого себя:
Кроме того, объект NaN не является уникальным — можно получить несколько разных объектов NaN из разных источников:
Это означает, что обычно нельзя использовать NaN в качестве ключа словаря:
👉@BookPython
math.nan
.NaN не равен ничему, включая самого себя:
>>> math.nan == math.nan
False
Кроме того, объект NaN не является уникальным — можно получить несколько разных объектов NaN из разных источников:
>>> float('nan')
nan
>>> float('nan') is float('nan')
False
Это означает, что обычно нельзя использовать NaN в качестве ключа словаря:
>>> d = {}
>>> d[float('nan')] = 1
>>> d[float('nan')] = 2
>>> d
{nan: 1, nan: 2}
👉@BookPython
👍3❤1
Некоторые модули могут содержать такие загадочные конструкции:
На первый взгляд, нет смысла писать что-то подобное. Переменная
Однако ситуация меняется, если модуль перезагружается. В этом случае словарь, содержащий все атрибуты модуля, переиспользуется, что даёт возможность модулю сохранить значения из предыдущей версии.
Если модуль изначально спроектирован с учётом перезагрузки, он может использовать эту особенность. Например, приведённый выше код позволяет сохранить кэш между перезагрузками модуля.
👉@BookPython
try:
cache
except NameError:
cache = {}
На первый взгляд, нет смысла писать что-то подобное. Переменная
cache
однозначно вызовет NameError
в начале выполнения модуля, так как она ещё не была определена.Однако ситуация меняется, если модуль перезагружается. В этом случае словарь, содержащий все атрибуты модуля, переиспользуется, что даёт возможность модулю сохранить значения из предыдущей версии.
Если модуль изначально спроектирован с учётом перезагрузки, он может использовать эту особенность. Например, приведённый выше код позволяет сохранить кэш между перезагрузками модуля.
👉@BookPython
❤1👍1👎1
Класс объекта доступен через атрибут
Однако более привычный способ получить класс — использовать функцию
Кроме того, это единственный способ, который работает со старыми стилями классов.
Если вы хотите проверить, является ли объект экземпляром заданного класса, следует использовать
👉@BookPython
__class__
:
>>> [1, 2].__class__
<class 'list'>
Однако более привычный способ получить класс — использовать функцию
type
.Кроме того, это единственный способ, который работает со старыми стилями классов.
>>> type([1, 2])
<class 'list'>
Если вы хотите проверить, является ли объект экземпляром заданного класса, следует использовать
isinstance
, а не сравнение:
>>> class A:
... pass
...
>>> class B(A):
... pass
...
>>> type(B())
<class '__main__.B'>
>>> isinstance(B(), A)
True
👉@BookPython
👍3
Python позволяет перегружать многие разные операторы, и оператор сдвига — один из них.
Вот пример того, как можно создать композицию функций с использованием этого оператора. Здесь символы, похожие на стрелки, показывают направление потока данных:
Объяснение:
В примере
👉@BookPython
Вот пример того, как можно создать композицию функций с использованием этого оператора. Здесь символы, похожие на стрелки, показывают направление потока данных:
from collections import deque
from math import sqrt
class Compose:
def __init__(self):
self._functions = deque()
def __call__(self, *args, **kwargs):
result = None
for f in self._functions:
result = f(*args, **kwargs)
args = [result]
kwargs = dict()
return result
def __rshift__(self, f):
self._functions.append(f)
return self
def __lshift__(self, f):
self._functions.appendleft(f)
return self
compose = Compose
sqrt_abs = (compose() << sqrt << abs)
sqrt_abs2 = (compose() >> abs >> sqrt)
print(sqrt_abs(-4)) # 2.0
print(sqrt_abs2(-4)) # 2.0
Объяснение:
<<
— добавляет функцию в начало цепочки (выполняется первой).>>
— добавляет функцию в конец цепочки (выполняется последней).В примере
sqrt_abs(-4)
сначала берёт abs(-4) → 4
, а затем sqrt(4) → 2.0
.sqrt_abs2(-4)
делает то же самое, но функции добавлены в другом порядке.👉@BookPython
👍3🔥1
Все объекты в Python создаются с помощью вызова метода
Можно подумать, что
Например, у
👉@BookPython
__new__
. Даже если вы определяете свой собственный __new__
для класса, вы должны вызвать super().__new__(...)
.Можно подумать, что
object.__new__
— это базовая реализация, отвечающая за создание всех объектов. Но это не совсем так. Существует несколько таких реализаций, и они несовместимы.Например, у
dict
есть собственная низкоуровневая реализация __new__
, и объекты типов, унаследованных от dict
, нельзя создать с помощью object.__new__
:
In : class D(dict):
...: pass
...:
In : class A:
...: pass
...:
In : object.__new__(A)
Out: <__main__.A at 0x7f200c8902e8>
In : object.__new__(D)
...
TypeError: object.__new__(D) is not safe,
use D.__new__()
👉@BookPython
❤3👍2
Программируешь на Python? Попробуй оживить робота своим алгоритмом и поборись за призовой фонд в 10 250 000 рублей на True Tech Champ 2025.
True Tech Champ 2025 — это третий всероссийский чемпионат по программированию от МТС с онлайн-этапами отбора и грандиозным шоу-финалом в Москве.
Тебя ждут два трека — выбирай:
I. Алгоритмический [призовой фонд 2 750 000 рублей].
Если классический олимпиадный формат — твоя стихия, этот трек для тебя. Блесни математическими навыками, покажи скилы в работе со структурами данных и написании алгоритмов — и окажись выше соперников в турнирной таблице.
II. Программирование роботов [призовой фонд 7 500 000 рублей].
Запрограммируй робота на скоростное прохождение лабиринта в симуляторе и пройди в финал. На финале участники встретятся офлайн и сразятся на четырех уровнях с полосой препятствий, вспышками света, лазерами и другими препятствиями.
Трек будет интересен начинающим и опытным разработчикам: С++, Go, Python, JS, Java, C# и не только.
Подробности на сайте. Регистрация открыта до 20 октября.
True Tech Champ 2025 — это третий всероссийский чемпионат по программированию от МТС с онлайн-этапами отбора и грандиозным шоу-финалом в Москве.
Тебя ждут два трека — выбирай:
I. Алгоритмический [призовой фонд 2 750 000 рублей].
Если классический олимпиадный формат — твоя стихия, этот трек для тебя. Блесни математическими навыками, покажи скилы в работе со структурами данных и написании алгоритмов — и окажись выше соперников в турнирной таблице.
II. Программирование роботов [призовой фонд 7 500 000 рублей].
Запрограммируй робота на скоростное прохождение лабиринта в симуляторе и пройди в финал. На финале участники встретятся офлайн и сразятся на четырех уровнях с полосой препятствий, вспышками света, лазерами и другими препятствиями.
Трек будет интересен начинающим и опытным разработчикам: С++, Go, Python, JS, Java, C# и не только.
Подробности на сайте. Регистрация открыта до 20 октября.
❤🔥1
Очередь с приоритетами - это структура данных, которая поддерживает две операции: добавление элемента и извлечение минимального элемента среди всех ранее добавленных.
Одна из самых распространённых реализаций очереди с приоритетами - бинарная куча (binary heap). Это полное бинарное дерево, обладающее следующим свойством: ключ, хранящийся в каждом узле, меньше или равен (≤) ключам в дочерних узлах.
Минимальный элемент из всех находится в корне дерева.
В бинарной куче операции вставки и извлечения минимального элемента выполняются за O(log n).
Хранение бинарной кучи в памяти
Полное бинарное дерево обычно хранится в массиве, где:
* левый потомок элемента
* правый потомок - по индексу
Пример массива для дерева выше:
Работа с кучей в Python
В Python нет отдельного класса для бинарной кучи, но модуль
Пример использования:
👉@BookPython
Одна из самых распространённых реализаций очереди с приоритетами - бинарная куча (binary heap). Это полное бинарное дерево, обладающее следующим свойством: ключ, хранящийся в каждом узле, меньше или равен (≤) ключам в дочерних узлах.
Минимальный элемент из всех находится в корне дерева.
1
3 7
5 4 9 8
15 16 17 18 19
В бинарной куче операции вставки и извлечения минимального элемента выполняются за O(log n).
Хранение бинарной кучи в памяти
Полное бинарное дерево обычно хранится в массиве, где:
* левый потомок элемента
x[i]
находится по индексу 2*i + 1
,* правый потомок - по индексу
2*i + 2
.Пример массива для дерева выше:
[1, 3, 7, 5, 4, 9, 8, 15, 16, 17, 18, 19]
Работа с кучей в Python
В Python нет отдельного класса для бинарной кучи, но модуль
heapq
предоставляет функции, которые позволяют использовать обычный список как бинарную кучу.Пример использования:
from heapq import *
# Создаём список
heap = [3, 2, 1]
# Преобразуем список в кучу
heapify(heap)
print(heap) # [1, 2, 3]
# Добавляем элемент в кучу
heappush(heap, 0)
print(heap) # [0, 1, 3, 2]
# Извлекаем минимальный элемент
print(heappop(heap)) # 0
# Куча после извлечения
print(heap) # [1, 2, 3]
👉@BookPython
👍1