Модификация байт-кода функции в Python с использованием модуля byteplay3
Продвинутые программисты могут использовать модификацию байт-кода для изменения поведения функции на низком уровне.
Это позволяет создавать динамические изменения в функции без её переписывания на уровне исходного кода. В Python можно использовать модуль byteplay3 для работы с байт-кодом.
Ссылочка на доку
#theory // Just Python
Продвинутые программисты могут использовать модификацию байт-кода для изменения поведения функции на низком уровне.
Это позволяет создавать динамические изменения в функции без её переписывания на уровне исходного кода. В Python можно использовать модуль byteplay3 для работы с байт-кодом.
Ссылочка на доку
#theory // Just Python
Управление временем выполнения функций с помощью тайм-аутов в Python
Иногда требуется ограничить время выполнения функции, чтобы предотвратить зависание или длительное выполнение задачи.
В Python можно использовать модуль
#theory // Just Python
Иногда требуется ограничить время выполнения функции, чтобы предотвратить зависание или длительное выполнение задачи.
В Python можно использовать модуль
signal для установки тайм-аутов на выполнение кода.#theory // Just Python
Извлечение уникальных элементов из списка с сохранением порядка
Обычно, когда нужно получить уникальные элементы из списка, используют set. Однако это нарушает порядок элементов.
Чтобы извлечь уникальные элементы, сохраняя их порядок, можно использовать следующую технику:
#theory // Just Python
Обычно, когда нужно получить уникальные элементы из списка, используют set. Однако это нарушает порядок элементов.
Чтобы извлечь уникальные элементы, сохраняя их порядок, можно использовать следующую технику:
Используем список для обхода элементов и set, чтобы отслеживать уже встреченные элементы, избегая их дублирования. Используем однострочный list comprehension с условием, которое добавляет элемент в результирующий список только если он ещё не был добавлен.#theory // Just Python
Использование contextlib.contextmanager для создания контекстных менеджеров
Иногда бывает нужно создать собственный контекстный менеджер для управления ресурсами, такими как файлы или сетевые соединения.
В Python для этого можно использовать декоратор
#theory // Just Python
Иногда бывает нужно создать собственный контекстный менеджер для управления ресурсами, такими как файлы или сетевые соединения.
В Python для этого можно использовать декоратор
contextlib.contextmanager, что делает код простым и элегантным.#theory // Just Python
Forwarded from Reddit
Традиционный январский розыгрыш iPhone 16 Pro Max
Для участие необходимо быть подписанным на:
• @reddit
Не забудьте нажать кнопку «Участвовать» под постом!
Итоги будут уже в понедельник, 26 января, в 20:00 по московскому времени. Победителя случайно выберет рандомайзер
Приз абсолютно бесплатно отправим победителю в зоне доставки СДЭК, платить не надо. Всем удачи!
Для участие необходимо быть подписанным на:
Не забудьте нажать кнопку «Участвовать» под постом!
Итоги будут уже в понедельник, 26 января, в 20:00 по московскому времени. Победителя случайно выберет рандомайзер
Приз абсолютно бесплатно отправим победителю в зоне доставки СДЭК, платить не надо. Всем удачи!
Декоратор для измерения времени выполнения функции в Python
В Python можно легко измерять время выполнения функций с помощью декораторов. Этот подход удобен для анализа производительности и оптимизации кода.
Декоратор оборачивает функцию и измеряет время ее выполнения, выводя результат на экран. Это позволяет легко оценить производительность различных участков кода.
Декоратор
#theory // Just Python
В Python можно легко измерять время выполнения функций с помощью декораторов. Этот подход удобен для анализа производительности и оптимизации кода.
Декоратор оборачивает функцию и измеряет время ее выполнения, выводя результат на экран. Это позволяет легко оценить производительность различных участков кода.
Декоратор
time_it может использоваться для любых функций, без изменения их логики, что делает его удобным инструментом для анализа производительности.#theory // Just Python
Использование dataclasses для создания неизменяемых объектов
В Python 3.7 и выше можно использовать модуль
Одной из интересных возможностей является создание неизменяемых (immutable) объектов, которые не могут быть изменены после создания.
#theory // Just Python
В Python 3.7 и выше можно использовать модуль
dataclasses для создания простых классов данных. Одной из интересных возможностей является создание неизменяемых (immutable) объектов, которые не могут быть изменены после создания.
#theory // Just Python
Использование функции inspect для динамического анализа кода
В Python есть мощный модуль
С его помощью можно извлекать информацию о функциях, классах и их параметрах прямо во время выполнения программы. Это полезно для создания гибких и адаптивных систем.
#theory // Just Python
В Python есть мощный модуль
inspect, который позволяет проводить динамический анализ кода.С его помощью можно извлекать информацию о функциях, классах и их параметрах прямо во время выполнения программы. Это полезно для создания гибких и адаптивных систем.
#theory // Just Python
Работа с хэшируемыми типами данных через
В Python можно управлять тем, как объекты сравниваются и хэшируются, путем реализации методов
Это особенно полезно при использовании объектов в качестве ключей в словарях или элементов в множествах, где требуется уникальность.
#theory // Just Python
__hash__ и __eq__В Python можно управлять тем, как объекты сравниваются и хэшируются, путем реализации методов
__hash__ и __eq__.Это особенно полезно при использовании объектов в качестве ключей в словарях или элементов в множествах, где требуется уникальность.
#theory // Just Python
Ленивая инициализация атрибутов с помощью
В Python можно реализовать ленивую инициализацию атрибутов объекта с помощью метода
Это позволяет отложить вычисление и создание атрибутов до момента их первого обращения, что может быть полезно для оптимизации работы с ресурсозатратными данными.
#theory // Just Python
__getattr__В Python можно реализовать ленивую инициализацию атрибутов объекта с помощью метода
__getattr__.Это позволяет отложить вычисление и создание атрибутов до момента их первого обращения, что может быть полезно для оптимизации работы с ресурсозатратными данными.
#theory // Just Python
Использование модуля
В Python есть малоизвестная, но мощная функция —
С её помощью можно отслеживать выполнение каждого вызова функции, строки или даже изменения локальных переменных в программе.
#theory // Just Python
sys.settrace для отладки и профилированияВ Python есть малоизвестная, но мощная функция —
sys.settrace(), которая позволяет установить собственный обработчик трассировки для отладки и профилирования кода.С её помощью можно отслеживать выполнение каждого вызова функции, строки или даже изменения локальных переменных в программе.
#theory // Just Python
Использование дескрипторов для управления доступом к атрибутам
Дескрипторы — это мощный, но часто недооцененный механизм в Python, который позволяет управлять доступом к атрибутам объектов. С помощью дескрипторов можно реализовать логику при чтении, записи или удалении атрибутов класса.
Дескриптор — это объект, который управляет доступом к другому объекту. Для этого используются методы
В примере выше дескриптор PositiveNumber контролирует запись значения в атрибут. Если значение отрицательное, выбрасывается ошибка. Это позволяет реализовать проверку значений на уровне атрибутов.
Дескрипторы позволяют инкапсулировать логику доступа в отдельный класс, который можно переиспользовать в нескольких местах, улучшая структурированность и читаемость кода.
#theory // Just Python
Дескрипторы — это мощный, но часто недооцененный механизм в Python, который позволяет управлять доступом к атрибутам объектов. С помощью дескрипторов можно реализовать логику при чтении, записи или удалении атрибутов класса.
Дескриптор — это объект, который управляет доступом к другому объекту. Для этого используются методы
__get__, __set__ и __delete__.В примере выше дескриптор PositiveNumber контролирует запись значения в атрибут. Если значение отрицательное, выбрасывается ошибка. Это позволяет реализовать проверку значений на уровне атрибутов.
Дескрипторы позволяют инкапсулировать логику доступа в отдельный класс, который можно переиспользовать в нескольких местах, улучшая структурированность и читаемость кода.
#theory // Just Python
Boltons — удобные утилиты для повседневного программирования
Boltons — это коллекция чистых и надежных утилит, которые помогут вам ускорить разработку. В библиотеке вы найдете множество полезных функций для работы со структурами данных, файловой системой, логированием и многим другим.
Boltons — отличное дополнение к стандартной библиотеке Python, особенно если вам нужно быстрое решение для типичных задач.
Ссылочка на доку
#theory // Just Python
Boltons — это коллекция чистых и надежных утилит, которые помогут вам ускорить разработку. В библиотеке вы найдете множество полезных функций для работы со структурами данных, файловой системой, логированием и многим другим.
Boltons — отличное дополнение к стандартной библиотеке Python, особенно если вам нужно быстрое решение для типичных задач.
Ссылочка на доку
#theory // Just Python
Pyfiglet — генерация ASCII-арт текста
Pyfiglet — это библиотека Python, которая позволяет легко создавать красивый ASCII-арт текст прямо в консоли. Идеально подходит для добавления стилизованных заголовков и баннеров в ваши консольные приложения.
Отличный способ оживить вывод вашего кода и привлечь внимание к важным сообщениям.
Ссылочка на доку
#theory // Just Python
Pyfiglet — это библиотека Python, которая позволяет легко создавать красивый ASCII-арт текст прямо в консоли. Идеально подходит для добавления стилизованных заголовков и баннеров в ваши консольные приложения.
Отличный способ оживить вывод вашего кода и привлечь внимание к важным сообщениям.
Ссылочка на доку
#theory // Just Python
PandasGUI — графический интерфейс для работы с DataFrame
PandasGUI — это удобный инструмент, который предоставляет графический интерфейс для работы с Pandas DataFrame. Он позволяет визуализировать, фильтровать и редактировать данные прямо в интерактивном окне, что делает анализ данных более интуитивным и быстрым.
Отличный способ ускорить анализ данных, особенно если вы привыкли работать с Pandas в Jupyter Notebook.
Ссылочка на доку
#theory // Just Python
PandasGUI — это удобный инструмент, который предоставляет графический интерфейс для работы с Pandas DataFrame. Он позволяет визуализировать, фильтровать и редактировать данные прямо в интерактивном окне, что делает анализ данных более интуитивным и быстрым.
Отличный способ ускорить анализ данных, особенно если вы привыкли работать с Pandas в Jupyter Notebook.
Ссылочка на доку
#theory // Just Python
Typer — простой способ создания командных интерфейсов
Typer — это библиотека Python, которая упрощает создание интерфейсов командной строки (CLI). Она строится на основе аннотаций типов и значительно сокращает количество кода, необходимого для создания мощных и удобных командных утилит.
Если вам нужно быстро создать CLI для своего проекта, Typer — отличный выбор.
Ссылочка на доку
#theory // Just Python
Typer — это библиотека Python, которая упрощает создание интерфейсов командной строки (CLI). Она строится на основе аннотаций типов и значительно сокращает количество кода, необходимого для создания мощных и удобных командных утилит.
Если вам нужно быстро создать CLI для своего проекта, Typer — отличный выбор.
Ссылочка на доку
#theory // Just Python
Превращение функций в методы класса с помощью
#theory // Just Python
types.MethodTypetypes.MethodType — это способ динамического добавления функций в экземпляры класса как методы. Это позволяет создавать методы "на лету" и добавлять их в объекты, что может быть полезно в сложных сценариях, когда структура класса определяется динамически.В этом примере функция external_function добавляется в экземпляр класса MyClass как метод. Это позволяет вызывать её как обычный метод класса, используя атрибуты экземпляра.
#theory // Just Python
Создание цепочек вызовов методов с использованием класса-обертки
Цепочки вызовов позволяют вызывать несколько методов подряд на одном объекте, возвращая этот объект на каждом шаге. Это удобно для создания более читабельного и компактного кода.
В этом примере класс Chainable позволяет создавать цепочки вызовов для выполнения арифметических операций. Методы add, multiply и subtract возвращают сам объект, что позволяет вызывать их последовательно, а метод result возвращает итоговое значение.
#theory // Just Python
Цепочки вызовов позволяют вызывать несколько методов подряд на одном объекте, возвращая этот объект на каждом шаге. Это удобно для создания более читабельного и компактного кода.
В этом примере класс Chainable позволяет создавать цепочки вызовов для выполнения арифметических операций. Методы add, multiply и subtract возвращают сам объект, что позволяет вызывать их последовательно, а метод result возвращает итоговое значение.
#theory // Just Python
Click — простой и мощный инструмент для создания CLI
Click — это библиотека Python, которая помогает быстро и просто создавать интерфейсы командной строки (CLI). Она обеспечивает удобное управление командами, параметрами и опциями, поддерживает создание вложенных команд и позволяет легко обрабатывать пользовательский ввод.
Если вы хотите создать CLI для своего Python-проекта с минимальными усилиями, Click — отличный выбор.
Ссылочка на доку
#theory // Just Python
Click — это библиотека Python, которая помогает быстро и просто создавать интерфейсы командной строки (CLI). Она обеспечивает удобное управление командами, параметрами и опциями, поддерживает создание вложенных команд и позволяет легко обрабатывать пользовательский ввод.
Если вы хотите создать CLI для своего Python-проекта с минимальными усилиями, Click — отличный выбор.
Ссылочка на доку
#theory // Just Python
typing.Protocol
#theory // Just Python
typing.Protocol из модуля typing используется для определения интерфейсов (протоколов), которые классы должны реализовывать. Это полезно для проверки совместимости типов в статическом анализе.#theory // Just Python