Атрибуты класса и атрибуты экземпляра (ч.1)
Переменные класса и переменные в экземплярах класса внутренне обрабатываются как словари объекта класса. Если имя переменной не найдено в словаре текущего класса, выполняется поиск по нему в родительских классах.
#theory // Just Python
Переменные класса и переменные в экземплярах класса внутренне обрабатываются как словари объекта класса. Если имя переменной не найдено в словаре текущего класса, выполняется поиск по нему в родительских классах.
#theory // Just Python
Атрибуты класса и атрибуты экземпляра (ч.2)
+= Оператор изменяет изменяемый объект на месте, не создавая новый объект. Таким образом, изменение атрибута одного экземпляра влияет на другие экземпляры, а также на атрибут class.
#theory // Just Python
+= Оператор изменяет изменяемый объект на месте, не создавая новый объект. Таким образом, изменение атрибута одного экземпляра влияет на другие экземпляры, а также на атрибут class.
#theory // Just Python
Нет результата
Это ошибка в обработке CPython yield в генераторах и пониманиях.
Источник и объяснение можно найти здесь: https://stackoverflow.com/questions/32139885/yield-in-list-comprehensions-and-generator-expressions
Сообщение об ошибке по теме:https://bugs.python.org/issue10544
Python 3.8+ больше не допускает yield понимания внутри списка и выдает SyntaxError.
#theory // Just Python
Это ошибка в обработке CPython yield в генераторах и пониманиях.
Источник и объяснение можно найти здесь: https://stackoverflow.com/questions/32139885/yield-in-list-comprehensions-and-generator-expressions
Сообщение об ошибке по теме:https://bugs.python.org/issue10544
Python 3.8+ больше не допускает yield понимания внутри списка и выдает SyntaxError.
#theory // Just Python
Уступая от ... return! (ч.1)
Куда "wtf" делся? Это из-за какого-то особого эффекта yield from?
Начиная с Python 3.3, стало возможным использовать return инструкцию со значениями внутри генераторов (см. PEP380). В официальных документах говорится, что,
"... return expr в генераторе возникают причины StopIteration(expr), которые возникают при выходе из генератора".
#theory // Just Python
Куда "wtf" делся? Это из-за какого-то особого эффекта yield from?
Начиная с Python 3.3, стало возможным использовать return инструкцию со значениями внутри генераторов (см. PEP380). В официальных документах говорится, что,
"... return expr в генераторе возникают причины StopIteration(expr), которые возникают при выходе из генератора".
#theory // Just Python
Уступая от ... return! (ч.2)
В случае с some_func(3), StopIteration возникает в начале из-за return заявления. StopIteration Исключение автоматически перехватывается внутри list(...) оболочки и for цикла. Следовательно, два приведенных выше фрагмента приводят к пустому списку.
Чтобы получить ["wtf"] от генератора some_func, нам нужно перехватить StopIteration исключение.
#theory // Just Python
В случае с some_func(3), StopIteration возникает в начале из-за return заявления. StopIteration Исключение автоматически перехватывается внутри list(...) оболочки и for цикла. Следовательно, два приведенных выше фрагмента приводят к пустому списку.
Чтобы получить ["wtf"] от генератора some_func, нам нужно перехватить StopIteration исключение.
#theory // Just Python
Nan-рефлексивность (ч.1)
'inf' и 'nan' - это специальные строки (без учета регистра), которые при явном приведении к float типу используются для представления математической "бесконечности" и "не числа" соответственно.
Поскольку, согласно стандартам IEEE NaN != NaN, соблюдение этого правила нарушает предположение о рефлексивности элемента коллекции в Python, т. Е. если x является частью коллекции, подобной list, реализации, подобные comparison, основаны на предположении, что x == x.
#theory // Just Python
'inf' и 'nan' - это специальные строки (без учета регистра), которые при явном приведении к float типу используются для представления математической "бесконечности" и "не числа" соответственно.
Поскольку, согласно стандартам IEEE NaN != NaN, соблюдение этого правила нарушает предположение о рефлексивности элемента коллекции в Python, т. Е. если x является частью коллекции, подобной list, реализации, подобные comparison, основаны на предположении, что x == x.
#theory // Just Python
Как использовать генераторы для экономии памяти?
Отрабатывают эффективнее вместо самописных итераторов и вызываются с помощью специального синтаксиса — круглых скобок и конструкции i for i in range(10000).
#theory // Just Python
Отрабатывают эффективнее вместо самописных итераторов и вызываются с помощью специального синтаксиса — круглых скобок и конструкции i for i in range(10000).
#theory // Just Python
Выполнение валидации входных данных
Стоит фильтровать пользовательский ввод на наличие определенных символов. В разработке веб-приложений это особенно важно, потому что помогает предотвратить различные атаки, такие как SQL-инъекции и межсайтовый скриптинг (XSS).
#theory // Just Python
Стоит фильтровать пользовательский ввод на наличие определенных символов. В разработке веб-приложений это особенно важно, потому что помогает предотвратить различные атаки, такие как SQL-инъекции и межсайтовый скриптинг (XSS).
#theory // Just Python
Nan-рефлексивность (ч.2)
Из-за прошлого предположения сначала сравнивается идентификатор (поскольку это быстрее) при сравнении двух элементов, а значения сравниваются только тогда, когда идентификаторы не совпадают.
Поскольку идентификаторы x и y различны, учитываются значения, которые также различны; следовательно, сравнение возвращается False на этот раз.
#theory // Just Python
Из-за прошлого предположения сначала сравнивается идентификатор (поскольку это быстрее) при сравнении двух элементов, а значения сравниваются только тогда, когда идентификаторы не совпадают.
Поскольку идентификаторы x и y различны, учитываются значения, которые также различны; следовательно, сравнение возвращается False на этот раз.
#theory // Just Python
Чтение файлов и запись в них
Чтобы выполнить любую из операций чтения и записи, нам нужно сделать три основных шага:
Открыть файл
Выполнить операцию
Закрыть файл
Мы можем проделывать эти шаги, используя два паттерна. Объяснить их на словах сложно, но мы сделаем это при помощи кода.
#theory // Just Python
Чтобы выполнить любую из операций чтения и записи, нам нужно сделать три основных шага:
Открыть файл
Выполнить операцию
Закрыть файл
Мы можем проделывать эти шаги, используя два паттерна. Объяснить их на словах сложно, но мы сделаем это при помощи кода.
#theory // Just Python
Распаковка словаря в аргументы функции
Иногда нужно передать значения из словаря в функцию — можно сделать это красиво и лаконично.
data автоматически распакует ключи словаря как имена аргументов, а значения — как аргументы функции.
Итог
Когда у тебя есть словарь с нужными данными, не передавай каждый параметр вручную — просто используй . Это сокращает код и повышает читаемость.
#theory // Just Python
Иногда нужно передать значения из словаря в функцию — можно сделать это красиво и лаконично.
data автоматически распакует ключи словаря как имена аргументов, а значения — как аргументы функции.
Итог
Когда у тебя есть словарь с нужными данными, не передавай каждый параметр вручную — просто используй . Это сокращает код и повышает читаемость.
#theory // Just Python
"Изменение" неизменяемого! (ч.1)
Это может показаться тривиальным, если вы знаете, как работают ссылки в Python.
Цитирую из https://docs.python.org/3/reference/datamodel.html
Неизменяемые последовательности Объект неизменяемого типа последовательности не может измениться после его создания. (Если объект содержит ссылки на другие объекты, эти другие объекты могут быть изменяемыми и могут быть изменены; однако коллекция объектов, на которые непосредственно ссылается неизменяемый объект, не может измениться.)
#theory // Just Python
Это может показаться тривиальным, если вы знаете, как работают ссылки в Python.
Цитирую из https://docs.python.org/3/reference/datamodel.html
Неизменяемые последовательности Объект неизменяемого типа последовательности не может измениться после его создания. (Если объект содержит ссылки на другие объекты, эти другие объекты могут быть изменяемыми и могут быть изменены; однако коллекция объектов, на которые непосредственно ссылается неизменяемый объект, не может измениться.)
#theory // Just Python
"Изменение" неизменяемого! (ч.2)
+= оператор изменяет список на месте. Назначение элемента не работает, но когда возникает исключение, элемент уже был изменен на месте.
Также есть объяснение в официальном FAQ по Python.
#theory // Just Python
+= оператор изменяет список на месте. Назначение элемента не работает, но когда возникает исключение, элемент уже был изменен на месте.
Также есть объяснение в официальном FAQ по Python.
#theory // Just Python
Исчезающая переменная из внешней области (ч.1)
Когда исключение было назначено с использованием as target, оно очищается в конце except предложения.
Это означает, что исключению должно быть присвоено другое имя, чтобы иметь возможность ссылаться на него после предложения except. Исключения удаляются, потому что с привязкой к ним обратной трассировки они образуют ссылочный цикл с фреймом стека, сохраняя все локальные файлы в этом фрейме живыми до тех пор, пока не произойдет следующая сборка мусора.
#theory // Just Python
Когда исключение было назначено с использованием as target, оно очищается в конце except предложения.
Это означает, что исключению должно быть присвоено другое имя, чтобы иметь возможность ссылаться на него после предложения except. Исключения удаляются, потому что с привязкой к ним обратной трассировки они образуют ссылочный цикл с фреймом стека, сохраняя все локальные файлы в этом фрейме живыми до тех пор, пока не произойдет следующая сборка мусора.
#theory // Just Python
Исчезающая переменная из внешней области (ч.2)
Эти предложения не ограничены в Python. Все в примере присутствует в той же области видимости, а переменная e была удалена из-за выполнения except предложения. То же самое не относится к функциям, которые имеют свои отдельные внутренние области.
В Python 2.x имя переменной e присваивается Exception() экземпляру, поэтому при попытке печати ничего не выводится.
#theory // Just Python
Эти предложения не ограничены в Python. Все в примере присутствует в той же области видимости, а переменная e была удалена из-за выполнения except предложения. То же самое не относится к функциям, которые имеют свои отдельные внутренние области.
В Python 2.x имя переменной e присваивается Exception() экземпляру, поэтому при попытке печати ничего не выводится.
#theory // Just Python
Таинственное преобразование типа ключа (ч.1)
И объект, s и строка "s" имеют одинаковое значение, потому что SomeClass наследуют hash метод str класса.
SomeClass("s") == "s" вычисляется как, True потому что SomeClass также наследует eq метод от str класса.
#theory // Just Python
И объект, s и строка "s" имеют одинаковое значение, потому что SomeClass наследуют hash метод str класса.
SomeClass("s") == "s" вычисляется как, True потому что SomeClass также наследует eq метод от str класса.
#theory // Just Python
Таинственное преобразование типа ключа (ч.2)
Поскольку оба объекта имеют одинаковое значение и равны, они представлены одним и тем же ключом в словаре.
Для желаемого поведения мы можем переопределить eq метод в SomeClass
#theory // Just Python
Поскольку оба объекта имеют одинаковое значение и равны, они представлены одним и тем же ключом в словаре.
Для желаемого поведения мы можем переопределить eq метод в SomeClass
#theory // Just Python
Давайте посмотрим, сможете ли вы догадаться об этом? (ч.1)
Согласно справочнику по языку Python, операторы присваивания имеют вид
Оператор присваивания вычисляет список выражений (помните, что это может быть одно выражение или список, разделенный запятыми, последний выдает кортеж) и присваивает отдельный результирующий объект каждому из целевых списков слева направо.
+ In (target_list "=")+ означает, что может быть один или более целевых списков. В данном случае целевыми списками являются a, b и a[b] (обратите внимание, что список выражений равен ровно одному, что в нашем случае и есть {}, 5).
После вычисления списка выражений его значение распаковывается в целевые списки слева направо. Итак, в нашем случае сначала {}, 5 кортеж распаковывается в a, b, и теперь у нас есть a = {} и b = 5.
a теперь присвоен {}, который является изменяемым объектом.
#theory // Just Python
Согласно справочнику по языку Python, операторы присваивания имеют вид
(target_list "=")+ (expression_list | yield_expression)
Оператор присваивания вычисляет список выражений (помните, что это может быть одно выражение или список, разделенный запятыми, последний выдает кортеж) и присваивает отдельный результирующий объект каждому из целевых списков слева направо.
+ In (target_list "=")+ означает, что может быть один или более целевых списков. В данном случае целевыми списками являются a, b и a[b] (обратите внимание, что список выражений равен ровно одному, что в нашем случае и есть {}, 5).
После вычисления списка выражений его значение распаковывается в целевые списки слева направо. Итак, в нашем случае сначала {}, 5 кортеж распаковывается в a, b, и теперь у нас есть a = {} и b = 5.
a теперь присвоен {}, который является изменяемым объектом.
#theory // Just Python
Давайте посмотрим, сможете ли вы догадаться об этом? (ч.2)
Теперь мы устанавливаем ключ 5 в словаре на кортеж, ({}, 5) создающий циклическую ссылку ({...} в выходных данных ссылается на тот же объект, на который a уже ссылается). Другим более простым примером циклической ссылки может быть.
Аналогично обстоит дело в нашем примере (a[b][0] это тот же объект, что и a)
#theory // Just Python
Теперь мы устанавливаем ключ 5 в словаре на кортеж, ({}, 5) создающий циклическую ссылку ({...} в выходных данных ссылается на тот же объект, на который a уже ссылается). Другим более простым примером циклической ссылки может быть.
Аналогично обстоит дело в нашем примере (a[b][0] это тот же объект, что и a)
#theory // Just Python
Превышен лимит на преобразование целых строк
Этот вызов int() отлично работает в Python 3.10.6 и вызывает ошибку ValueError в Python 3.10.8. Обратите внимание, что Python все еще может работать с большими целыми числами. Ошибка возникает только при преобразовании между целыми числами и строками.
К счастью, вы можете увеличить предел допустимого количества цифр, когда ожидаете, что операция превысит его. Для этого вы можете использовать один из следующих:
Флаг командной строки -X int_max_str_digits
Функция set_int_max_str_digits() из модуля sys
Переменная среды PYTHONINTMAXSTRDIGITS
#theory // Just Python
Этот вызов int() отлично работает в Python 3.10.6 и вызывает ошибку ValueError в Python 3.10.8. Обратите внимание, что Python все еще может работать с большими целыми числами. Ошибка возникает только при преобразовании между целыми числами и строками.
К счастью, вы можете увеличить предел допустимого количества цифр, когда ожидаете, что операция превысит его. Для этого вы можете использовать один из следующих:
Флаг командной строки -X int_max_str_digits
Функция set_int_max_str_digits() из модуля sys
Переменная среды PYTHONINTMAXSTRDIGITS
#theory // Just Python