\b возвращает курсор вывода на один символ назад. А поскольку после него был ещё символ (a), то он просто перезаписался.

Постараюсь интерактивно показать, | это курсор. Первым делом вывелось a|, потом, за счёт \b, стало так: |a, и в результате получили c|.

Кстати, все такие символы можно тут найти.

Генераторные списки

Эта штука может уместить for в одну строку, так ещё и работает быстрее, чем обычный цикл. Используется, как вы уже поняли, для создании нового списка.

Кстати, генерировать можно не только списки, но и множества, словари. А можно просто передавать функциям, по типу sum().

Модуль heapq

Нас интересуют только две функции: nlargest() и nsmallest(). Они позволяют получить n самых больших/маленьких значений в iterable.

В большинстве случаев функции быстрее чем sorted(iterable)[:n]. Их использование можно заметить в Counter.most_common().

Поговорим про del

Он не удаляет объект, как вы могли подумать, а убирает связь между переменной и объектом.

Потом, если объект нигде больше не используется, сборщик мусора удалит его.

Ещё с его помощью можно убирать данные из списка, словаря.

Фокус с type

Все мы знаем, что type позволяет определять тип данных (строка это или, может, список). Но у него есть другая функция — создание типа.

Таким образом мы можем во время выполнения создать новый класс и пользоваться им.

Тесты в документации

Такой подход интересен тем, что позволяет другому программисту понять как работает функция в определённых ситуациях, а вам — протестировать её работу.

Реализуется подобная фича с помощью встроенного модуля doctest. Он ищет текста, которые выглядят как интерактивные сеансы Python (>>>, ... и подобные символы).

Вы можете запускать тесты так же, как в примере, а можно с помощью терминала: python -m doctest -v example.py.

Правила документации

class Post:
"""На первой строке краткое описание объекта. После идёт пустая строка (это обязательно).

После идёт подробное объяснение. Кто он,
что он делает и какие параметры принимает.
Документировать можно в несколько абзацев.
Писать доки можно для всего: функции, класса, модуля.
можете почитать PEP257,
там разработчики рассказывают, как объяснять код.
"""

Интерпретатор умный

Перед запуском он проходится по файлу и смотрит на первые значения переменных (a = "string"), которые потом подставляет на месте повторений (если это неизменяемые типы данных).

Именно поэтому, когда вы выполняете код в интерактивном интерпретаторе и как файл, результат может отличаться.

Это спасёт вас от кучи багов

Просто знайте, что round(x) округляет x до ближайшего чётного числа, а не так, как мы привыкли (3.5 => 4; 2.5 => 3).

Если вам нужно, чтобы 2.5 округлялось до трёх, то посмотрите в сторону decimal с настройкой ctx.rounding = ROUND_HALF_UP

Упрощаем работу с SQL

Автор FastAPI придумал SQLModel, который упрощает работу с базами данных. Он объединяет в себе Pydantic и SQLAlchemy.

Установка: pip install sqlmodel

Таким образом работу с движком БД мы перекладываем на SQLAlchemy, а обработку данных, проверку и перевод в нужный тип на Pydantic.

Кстати, библиотека хорошо работает с fastapi. Вряд-ли это из-за того, что автор один и тот же.

Перемещение файлов в Python

Для удобной манипуляции с файлами и папками в стандартной библиотеки Python существует специальный модуль shutil.

Функция shutil.move(source, destination) позволяет вам переместить любой файл или папку (даже непустую). Обратите внимание, что если destination — это уже существующая папка, то файл/папка будет перемещена внутрь неё, в остальных случаях файл/папка будут скопированы точно по нужному адресу.

В случае успеха, функция вернёт новое местоположение файла. Если destination существует и не является папкой, то будет выброшена ошибка.

Интерфейс командной строки

Самостоятельный парсинг аргументов даже с argparse вызывает трудности. Чтобы их избежать, стоит установить typer.

Установка: pip install typer

Это — интуинтивно понятный модуль для создания FAST API интерфейсов командой строки. Проще говоря, вы сможете создавать команды по типу git branch -b main.

Библиотека сама создаст usage и --help сообщения на основе документации используемых функций или переданных аргументов.

📌 Документация

raise ... from

Оператор может быть полезен при преобразовании исключений из одного типа в другой.

Также мы можем строить цепочку исключений, привязываю каждую новую ошибку к __clause__.

Подробнее о том, где используется raise from и в чём отличие от простого raise вы можете найти тут.

Python кэширует все импортированные модули в sys.modules

Это сделано ради оптимизации, чтобы каждый раз не выполнять модуль, а один раз его вытащить и использовать в проекте.

Чтобы его намеренно выполнить снова, воспользуйтесь importlib.reload(), но будьте осторожны, ведь это пересоздаст все объекты и создаст ошибки, которые сложно найти.

Что такое аннотация типов?

Аннотации типов (type hints) позволяют указать ожидаемые типы аргументов функций и возвращаемых значений. Они были введены в Python 3.5.

Аннотации типов не проверяются во время выполнения кода. Это просто подсказки для разработчиков и инструментов статического анализа кода.

Поддерживаются встроенные типы (int, float, str, bool и т.д.), а также классы, списки, словари и кортежи с указанием типов внутри.

Для необязательных аргументов используется Optional[] (например, Optional[int]).
Для возвращения нескольких типов можно использовать Union (например, Union[int, str]).

Что такое дескрипторы?

Дескрипторы — это механизм, который позволяет контролировать доступ к атрибутам классов. Они предоставляют способ определения специальных методов для доступа, присваивания и удаления атрибутов. Дескрипторы часто используются для реализации логики, связанной с доступом к данным, внутри классов.

Для создания дескриптора нужно определить класс, который реализует хотя бы один из трех вышеуказанных методов. Затем экземпляры этого класса могут быть присвоены атрибутам других классов.

Гуглим с помощью Python

Установка необходимых пакетов — pip install beautifulsoup4 и pip install google.

В нашем примере мы задаем в поиске слово "Python" и получаем ссылки на 3 самых популярных по мнению Google сайтов о Python.

Memray

Memray - это библиотека для профилирования памяти и она является важным инструментом оптимизации производительности Python программ.

Библиотека отслеживает выделение и освобождение памяти при работе программы, поддерживает отслеживание ссылок на объект, применятся для профилирования на серверах и в виртуальных окружениях.

В примере мы используем декоратор memray.profile, который будет отслеживать все выделение и освобождение памяти внутри функции my_func().

При запуске этого кода memray выведет отчёт.

SpaCy

SpaCy — это библиотека для обработки естественного языка (NLP) на языке Python. Она предоставляет инструменты для сегментации текста, анализа грамматики, извлечения информации и многих других задач, связанных с обработкой текста.

Библиотека предоставляет множество инструментов для более сложных задач обработки текста, таких как анализ тональности, извлечение ключевых фраз, машинное обучение и многое другое. Подробнее про SpaCy

Метод isalpha()

Метод isalpha() является строковым методом, который позволяет проверить, состоит ли каждый символ в строке из букв (алфавитных символов). Он возвращает True, если все символы в строке являются буквами, и False в противном случае.

Как видно в примере выше, первая строка состоит только из букв, поэтому isalpha() возвращает True. Вторая строка содержит символы, которые не являются буквами (запятая и восклицательный знак), поэтому isalpha() возвращает False.