Иногда возникает необходимость выполнить участок кода и проигнорировать все возможные исключения. Это оправдано в случае с плагинами, сторонними модулями и другими компонентами, устройство которых вам неизвестно или которым вы не доверяете.

Правильный способ сделать это — использовать конструкцию try с except Exception, а не голый except:

try:
    foreign()
except Exception:
    logging.warn('fail', exc_info=True)

Голый except эквивалентен except BaseException. А разница между BaseException и Exception в том, что BaseException включает исключения, которые, как правило, ловить не следует, например, KeyboardInterrupt.

👉@BookPython

В Python имя переменной может состоять из одного символа подчёркивания: _. Хотя такие имена обычно недостаточно описательны и их не стоит использовать, существует по крайней мере три случая, когда _ имеет общепринятое значение.

Во-первых, в интерактивных интерпретаторах Python _ используется для хранения результата последнего выполненного выражения:

>>> 2 + 2  
4  
>>> _  
4

Во-вторых, в документации модуля gettext рекомендуется создавать псевдоним для функции gettext() в виде _(), чтобы не загромождать код.

В-третьих, _ используется, когда необходимо придумать имя для значения, которое не представляет интереса:

>>> log_entry = '10:50:24 14234 GET /api/v1/test'  
>>> time, _, method, location = log_entry.split()

👉@BookPython

Если вы импортируете модуль, который уже был импортирован, ничего не произойдёт, так как Python отслеживает, какие модули уже были загружены. Все такие модули помещаются в словарь sys.modules:

In : import sys
In : 'sys' in sys.modules.keys()
Out: True

Если вам действительно нужно перезагрузить модуль, следует использовать функцию importlib.reload(m). Здесь m — это объект модуля, который был успешно импортирован ранее, а не строка с его именем:

In : import importlib
In : importlib.reload(importlib)
Out[5]: <module 'importlib' from '/home/bookpython/.ve/pythonetc/lib/python3.6/importlib/__init__.py'>

👉@BookPython

Некоторые модули могут содержать такие запутанные конструкции:

try:
    cache
except NameError:
    cache = {}

На первый взгляд, в этом нет смысла: cache однозначно вызовет NameError в начале модуля, так как переменной ранее не присваивалось значение.

Однако это не так, если модуль перезагружается. В этом случае словарь, содержащий все атрибуты модуля, повторно используется, что даёт модулю возможность повторно использовать атрибуты своего предыдущего экземпляра. Если модуль спроектирован с учётом возможности перезагрузки, он может опираться на эту особенность. Например, приведённый выше код сохранить кэш при перезагрузке модуля.

👉@BookPython

Каждая хорошо спроектированная консольная утилита должна принимать аргументы в виде опций (например, -h или --help), опций с параметрами (--log-level 2) или позиционных параметров (cp file1 file2).

Опции отличаются от позиционных параметров тем, что начинаются с одного или двух дефисов. Проблемы возникают, когда позиционные аргументы тоже начинаются с дефиса — например, если нужно удалить файл с именем -rf: команда rm -rf в таком случае не работает как ожидается.

Общепринятый способ решения этой проблемы — поддержка разделителя --. Аргументы, идущие после --, никогда не интерпретируются как опции:

$ echo test > -rf
$ cat -rf
cat: invalid option -- 'r'
Try 'cat --help' for more information.
$ cat -- -rf
test
$ rm -- -rf
$ cat -- -rf
cat: -rf: No such file or directory

Модуль argparse автоматически обрабатывает -- за тебя.

👉@BookPython

Есть три ситуации, в которых только что созданную переменную нельзя аннотировать типом: распаковка кортежей, циклы for и инструкции with.

Все эти примеры некорректны:

name: str, age: int = student

for x: int in numbers: 
    ...

with connection() as conn: Connection:
    ...

Правильный способ указать тип таких переменных — объявить их заранее, без инициализации:

conn: Connection
with connection() as conn:
    ...

👉@BookPython

Многие Python-классы начинаются с похожего шаблона: простой конструктор, тривиальный __repr__ и прочие подобные вещи:

class Server:
    def __init__(self, ip, version=4):
        self.ip = ip
        self._version = version

    def __repr__(self):
        return '{klass}("{ip!r}", {version!r})'.format(
            klass=type(self).__name__,
            ip=self.ip,
            version=self._version,
        )

Один из способов упростить такую рутину — использовать популярный пакет attrs, который автоматически генерирует множество стандартных методов на основе нескольких деклараций:

class Server:
    ip = attrib()
    _version = attrib(default=4)

server = Server(ip='192.168.0.0.1', version=4)

Этот подход не только создаёт конструктор (__init__) и представление (__repr__), но и полный набор методов сравнения (__eq__, __lt__ и т. д.).

Кроме того, в Python 3.7 появилась стандартная альтернатива — data classes (датаклассы), которые решают ту же задачу (и даже больше). Они используют аннотации переменных — ещё одну относительно новую функцию Python. Вот пример:

@dataclass
class InventoryItem:
    name: str
    unit_price: float
    quantity_on_hand: int = 0

    def total_cost(self) -> float:
        return self.unit_price * self.quantity_on_hand

Таким образом, dataclass тоже автоматически создаёт __init__, __repr__, методы сравнения и многое другое, основываясь лишь на аннотациях типов.

👉@BookPython

В Python сортировка по умолчанию является стабильной, то есть сохраняет порядок равных элементов:

a = [2, -1, 0, 1, -2]
sorted(a, key=lambda x: x**2)
# [0, -1, 1, 2, -2]

Функции max и min тоже стараются быть согласованными с поведением sorted.
max работает аналогично sorted(a, reverse=True)[0], а min — как sorted(a)[0].
Это означает, что обе функции возвращают самый левый возможный результат:

max([2, -2], key=lambda x: x**2)
# 2

max([-2, 2], key=lambda x: x**2)
# -2

min([2, -2], key=lambda x: x**2)
# 2

min([-2, 2], key=lambda x: x**2)
# -2

👉@BookPython

Модуль collections предоставляет класс ChainMap, который позволяет использовать несколько отображений (словарей) как одно объединённое:

from collections import ChainMap

d = ChainMap(dict(a=1), dict(a=2, b=2))
d['a']  # 1
d['b']  # 2
d['c']  # ...
# KeyError: 'c'

ChainMap последовательно просматривает все вложенные отображения и возвращает первое найденное значение. Однако все операции изменения затрагивают только первое отображение:

d = ChainMap(dict(a=1), dict(a=2, b=2))
d['c'] = 3
d
# ChainMap({'a': 1, 'c': 3}, {'a': 2, 'b': 2})

👉@BookPython

В Python можно использовать любой объект в качестве ключа словаря, если он реализует метод __hash__. Этот метод может возвращать любое целое число, но есть одно обязательное условие: равные объекты должны иметь одинаковые хэши (обратное не обязательно).

Также не стоит использовать изменяемые объекты в качестве ключей, потому что если объект изменится и станет не равным самому себе в прошлом, его больше нельзя будет найти в словаре.

Есть и один странный момент, который может удивить во время отладки или написания unit-тестов:

class A:
    def __init__(self, x):
        self.x = x

    def __hash__(self):
        return self.x

hash(A(2))   # 2
hash(A(1))   # 1
hash(A(0))   # 0
hash(A(-1))  # внимание!
# -2
hash(A(-2))  # -2

В CPython значение -1 зарезервировано для внутренних ошибок, поэтому оно неявно преобразуется в -2.

👉@BookPython

Наверное, самая распространённая ошибка новичков в Python — это использование изменяемого объекта в качестве значения по умолчанию для аргумента функции. Такой объект будет общим для всех вызовов функции, что может привести к неожиданным результатам:

def append_length(lst=[]):
    lst.append(len(lst))
    return lst

print(append_length([1, 2])) # [1, 2, 2]
print(append_length())       # [0]
print(append_length())       # [0, 1]

Однако в некоторых случаях, например при реализации кешей, такое поведение может быть полезным:

def fact(x, cache={0: 1}):
    if x not in cache:
        cache[x] = x * fact(x - 1)
    return cache[x]

print(fact(5))

В этом примере мы сохраняем вычисленные значения факториала внутри значения аргумента по умолчанию. Причём к этому значению даже можно обратиться напрямую:

>>> fact.__defaults__
({0: 1, 1: 1, 2: 2, 3: 6, 4: 24, 5: 120},)

👉@BookPython

Некоторым генераторам нужно возвращать все элементы другого генератора:

>>> def enclose(gen, before='{', after='}'):
...     yield before
...     for x in gen:
...         yield x
...     yield after
...
>>> list(enclose(range(5)))
['{', 0, 1, 2, 3, 4, '}']

Однако предпочтительнее использовать yield from:

>>> def enclose(gen, before='{', after='}'):
...     yield before
...     yield from gen
...     yield after

yield from не только работает быстрее, но и автоматически обрабатывает передачу значений во вложенные генераторы, возврат значений из генераторов и даже выброс исключений внутри вложенного генератора.

👉@BookPython

Самые интересные фичи Python 3.12, которые уже можно тестить и встраивать в проекты


1️⃣ Улучшенный match-case

Теперь можно использовать «захват» значений прямо в паттернах:

def http_status(code):
    match code:
        case 200 | 201 | 202 as ok:
            return f"Success: {ok}"
        case 400 as bad | 404 as bad:
            return f"Client error: {bad}"
        case _:
            return "Other"

Большая гибкость и меньше «шаблонных» переменных!



2️⃣ Новый оператор f”{…=}" для отладки

Позволяет вывести и имя, и значение переменной в одной строке:

user = "Alice"
age = 29
print(f"{user=}, {age=}")  
# Выведет: user='Alice', age=29

Больше никаких лишних print("user", user)!



3️⃣ Оптимизация работы с памятью и скорость

Команда CPython продолжает ускорение интерпретатора:

* Выделение объектов стало быстрее
* Сборщик мусора реже «паузит» приложение

Это особенно заметно в тяжёлых сервисах и бэкендах.



4️⃣ Новые API для типов

Добавили typing.Self и более гибкие Generic-типизации:

from typing import Self

class Builder:
    def set_name(self, name: str) -> Self:
        self.name = name
        return self

b = Builder().set_name("Demo")

Удобнее писать цепочки вызовов без «# type: ignore»!



💡 Что попробовать прямо сейчас?

1. Установить Python 3.12 pre-release:

   pyenv install 3.12.0b4
   

2. Переписать пару функций с match-case.
3. Пощупать f"{var=}" в дебаге.

👉@BookPython

Python позволяет работать с путями файловой системы через модуль os.path. Модуль содержит множество функций, которые обрабатывают строки как пути и выполняют полезные операции, такие как объединение путей и прочее:

>>> import os.path
>>> os.path.join('/usr', 'local')
'/usr/local'
>>> os.path.dirname('/var/log')
'/var'

Однако, начиная с Python 3.4, доступен новый модуль pathlib, предлагающий объектно-ориентированный подход:

>>> from pathlib import Path
>>> Path('/usr') / Path('local')
PosixPath('/usr/local')
>>> Path('/usr') / 'local'
PosixPath('/usr/local')
>>> Path('/var/log').parent
PosixPath('/var')
>>> Path('/var/log').parent.name
'var'

👉@BookPython

В Python объекты хранят свои атрибуты в словарях, доступ к которым можно получить через магический атрибут dict:

class A: pass
a = A()
a.x = 1
a.__dict__
# {'x': 1}

При прямом доступе к этому словарю можно даже создать атрибуты, которые не являются допустимыми идентификаторами Python (то есть получить их через стандартный синтаксис obj.attr не получится):

a.__dict__[' '] = ' '
getattr(a, ' ')
# ' '

Можно также попросить Python хранить атрибуты непосредственно в памяти (как у простых структур C) с помощью slots. Это экономит память и немного ускоряет доступ к атрибутам, так как не происходит поиска в словаре.

class Point:
    __slots__ = ['x', 'y']

Есть несколько моментов, которые нужно помнить при использовании slots. Во-первых, нельзя задавать атрибуты, не указанные в slots. Во-вторых, если класс наследуется от класса с slots, его slots не перекрывают родительские, а добавляются к ним:

class Parent: __slots__ = ['x']
class Child(Parent): __slots__ = ['y']
c = Child()
c.x = 1
c.y = 2

В-третьих, нельзя наследоваться сразу от двух разных классов с непустыми slots, даже если они совпадают.

Помни, что slots предназначены для оптимизации, а не для ограничения набора атрибутов.

👉@BookPython

В Python можно создавать вызываемые объекты не только с помощью функций (def или lambda). Объект также считается вызываемым, если у него реализован магический метод call:

class truncater:
    def __init__(self, length):
        self._length = length

    def __call__(self, s):
        return s[0:self._length]


print(truncater(4)('abcdabcd')) # abcd

Поскольку декоратор по сути является функцией высшего порядка, его также можно реализовать в виде вызываемого объекта вместо функции:

class cached:
    def __init__(self, func):
        self._func = func
        self._cache = {}

    def __call__(self, arg):
        if arg not in self._cache:
            self._cache[arg] = self._func(arg)

        return self._cache[arg]


@cached
def sqr(x):
    return x * x

👉@BookPython

Проблема с вызовом repr других объектов в своём собственном методе repr заключается в том, что нельзя гарантировать, что ни один из других 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 просто 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:

In : p = Pair(1, 2)
In : p.right = p
In : p
Out: Pair(1, ...)

👉@BookPython

🚀 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

Если вы хотите перехватить и IndexError, и KeyError, вы можете и должны использовать LookupError — их общего предка. Это оказывается полезным при работе со сложными вложенными данными:

try:
    db_host = config['databases'][0]['hosts'][0]
except LookupError:
    db_host = 'localhost'

👉@BookPython

Если во время итерации нужно получить доступ к соседним элементам, можно создать итератор, который сделает это автоматически.

from itertools import tee

def neighbours(iterable, n):
    neighbours = tee(iterable, n)
    for i, neighbour in enumerate(neighbours):
        for _ in range(i):
            next(neighbour)

    return zip(*neighbours)

fibb = [1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21]

for a, b, c in neighbours(fibb, 3):
    assert c == a + b

В этом примере мы разветвляем исходный итерируемый объект с помощью tee, затем сдвигаем полученные итераторы с помощью next, чтобы второй начинался со второго элемента исходного итерируемого объекта, а третий — с третьего, и затем объединяем их обратно с помощью zip.

👉@BookPython