Тестирование на pytest

pytest — ближе по духу к языку Python нежели unittest, которая накладывает определенные обязательства при разработке тестов. Например, создание классов-наследников от TestCase или выполнение определенной процедуры запуска тестов.

Но при разработке на pytest ничего этого делать не нужно. Вы просто пишете функции, которые должны начинаться с "test_" и используете assert, встроенные в Python.

Также он поддерживает запуск тестов на unittest и nose, то есть полная обратная совместимость с ними.

#python #pytest #assert

Дробные числа

По умолчанию числа с плавающей точкой используют память привычным образом, то есть они хранятся в двоичном виде. Это означает, что вы обычно работаете с приблизительными значениями, а не точными.

Можно использовать тип данных Decimal, который предоставит намного большую точность, но и его может не хватить в некоторых случаях.

Поэтому для идеальных вычислений лучше использовать Fraction, который представляет и хранит число в виде рациональной дроби.

#числа #fraction

Поверхностное копирование

Копирование объектов может быть «поверхностное» (shallow) или «глубокое» (deep). Различия между ними заключаются в том, как обрабатываются вложенные объекты.

При поверхностном копировании создается новый объект, но его внутренние элементы (если они тоже являются объектами) остаются ссылками на те же объекты, что и в оригинале. Другими словами, копируются только ссылки на объекты, но не сами объекты.

#python

Получение аудиопотока с микрофона

Библиотека PyAudio предоставляет возможности для записи аудиопотока с различных устройств.

PyAudio работает посредством кросс-платформенной библиотеки PortAudio (поэтому необходимо заранее установить пакет разработки portaudio19-dev).

В приведенном примере мы создаем объект класса PyAudio и открываем поток с рядом констант для настройки аудиопотока, поступающего с микрофона (для выбора другого устройства нужно передать его номер в качестве аргумента input_device_index).

Данный объект потока позволяет считывать с устройства с помощью метода stream.read(). Полученную информацию мы можем использовать для дальнейшего анализа и модификации.

В примере же мы просто считываем 10 секунд, после чего записываем их в аудио-файл wav.

#pyaudio #audio

Превью из длинного текста

Допустим, у нас есть какой-то длинный текст в виде строки и надо сделать превью этого текста, например, для сайта. Первое, что приходит на ум – использовать слайсинг строк.

Но, как видите, текст оборвался на полуслове, поэтому такой вариант отпадает. Такую проблему хорошо решает метод shorten из модуля textwrap.

Первым аргументом передается строка, вторым указываем количество символов, которое должен содержать результат. Также третьим аргументом можно передать заготовку, которая будет вставляться в конце обрезанной строки.

#строки #textwrap

Символы Юникода

Добавлять юникод-символы в строковые литералы можно не только с помощью их номеров, но и по их названиям.

Более того, такая запись символов юникода совместима и с f-строками, а это очень удобно.

#строки #юникод

Инкремент с помощью __pos__

В Python нет операции инкремента ++ как в си-подобных языках, поэтому используется x += 1. Однако запись ++x является валидным кодом (но не x++), так как это просто два унарных оператора сложения.

При применении унарного плюса у объекта вызывается магический метод __pos__, то есть запись ++x можно понять как x.__pos__().__pos__(). Зная это, можно реализовать класс, который будет представлять число и поддерживать поведение инкремента.

Код на картинке может показаться сначала немного сложным, но лучше проследить логику и понять работу метода __pos__. Если реализовать все остальные необходимо магические методы, то может получится полноценный класс числа, но в продакшне такие приколы лучше не писать.

#магические_методы #__pos__

Время исполнения кода

Иногда приходится выбирать между несколькими вариантами кода, и часто отталкиваются от его скорости. Пример вычисления времени исполнения кода мы сейчас и покажем.

Всё достаточно просто: с помощью модуля time запоминаем начальное время, выполняем основной код, узнаём конечное время и просто высчитываем разницу.

Если будете использовать этот пример, то просто вставьте свой код вместо комментария.

#трюки #time

Используйте dict.get() вместо dict[]

Есть несколько способов получения значений из словарей, и даже по такой теме разработчики часто спорят.

Многие получают значения по ключам через квадратные скобки, но если такого ключа нет, то будет вызвано исключение.

Поэтому мы считаем, что лучше использовать метод get у словарей. Его основной плюс заключается в том, что он принимает опциональный аргумент, отвечающий за значение по умолчанию.

Таким образом, если значение по ключу не найдено, то вернется дефолтное значение.

В итоге, мы убираем возможные ошибки в случае, если нужных ключей в словаре нет.

#словари

Зачем использовать pdb

pdb — это интерактивный отладчик Python, который позволяет пользователю управлять выполнением программы: перемещаться по коду, просматривать и изменять значения переменных, пошагово проходить через код, включая вложенные структуры, устанавливать точки остановок и выполнять другие типичные действия для отладки.

Этот модуль обладает интерфейсом командной строки, с помощью которого можно управлять выполнением кода на Python в реальном времени. Чтобы активировать режим pdb в вашей программе, достаточно добавить следующую строку кода.

#python #pdb

Автоматизируем браузер с Pyppeteer

Pyppeteer — это Python-библиотека, позволяющая управлять браузером с помощью инструмента Puppeteer, изначально разработанного для Node.js. Puppeteer предоставляет возможность автоматизировать взаимодействие с веб-страницами, выполнять сценарии на основе браузера, делать скриншоты, создавать PDF-файлы и многое другое.

Пример использования Pyppeteer для выполнения поиска в Google и сохранения результатов в виде скриншота доступен на фото.

#python #pyppeteer

Вызов программ операционной системы

sh — это полноценный интерфейс, как альтернатива subprocess, который позволяет вызывать любую программу, как если бы это была обычная функция.
Все запускаемые команды импортируются, как обычные функции, но функциями не являются, а лишь динамически обращаются к командам системы. Таким образом мы можем по сути обратиться к любой программе в системе.

sh полагается на системные вызовы Unix и работает только в Unix-подобных операционных системах, т.е. данный модуль не подойдет для работы с Windows.
Для обращения к командам программы и передать набор аргументов команды, мы можем передать их как обычные аргументы функции.

Также в модуле реализована функция which, которая находит полный путь до программы либо возвращает None, если программа не найдена.

#sh

Полезность модуля math

Сложно переоценить пользу модуля math, если имеешь дело с какими-либо математическими функциями. Модуль представляет собой обширный функционал для работы с числами.

Его стоит импортировать тогда, когда вам необходимо работать с математикой, но не требуется избыточность модуля numpy. Например, можно импортировать число pi, как в примере.

Модуль math обеспечивает доступ к некоторым популярным математическим функциям и константам, к тому же он является встроенным (не нужно делать установку через pip).

#math #pi #inf

Управление версиями Python

Инструмент pyenv позволяет легко переключаться между несколькими версиями Python. Он прост в использовании и следует лучшим традициям UNIX, где каждая утилита хорошо выполняет одну свою задачу.

Вкратце, основной функционал pyenv выглядит так:

— Позволяет изменять глобальную версию Python для каждого пользователя;
— Обеспечивает поддержку версий Python для каждого проекта;
— Позволяет переопределить версию Python с помощью переменной окружения;
— Выполняет поиск команд из нескольких версий Python одновременно.

Кстати, этот проект основан на rbenv и ruby-build и модифицирован для Python.

#pyenv

Kivy

Kivy - это мощный кроссплатформенный фреймворк для разработки графических интерфейсов пользователя (GUI).

Основное его преимущество заключается в универсальности: созданные при помощи Kivy приложения могут запускаться на различных операционных системах, включая Windows, macOS, Linux, а также мобильные платформы Android и iOS.

#python #kivy

Decimal и Fraction

Из-за того, что дробные числа с плавающей точкой хранятся в двоичном виде, мы обычно работаем с приблизительными значениями, как в первом варианте на скрине.

Для получения более точных результатов можно использовать класс Decimal, но и его может не хватить в некоторых случаях.

В данной связи, для идеальных вычислений лучше использовать класс Fraction, т.к. он работает с числами в виде рациональных дробей.

#decimal

Делаем планировщик задач

К моему удивлению, далеко не все знают про пакет schedule, который позволяет планировать задачи и повторять их через промежуток времени.

Основной его плюс в том, что он максимально интуитивный и имеет гибкий функционал. А еще schedule не требует внешних зависимостей и сам в целом легковесный.

Здесь на самом деле даже объяснять особо нечего, логика методов в этом пакете понятна на примерах.

#schedule

Вычисление выражений Python

Вы наверняка знакомы с eval, но знаете ли вы о literal_eval? Вряд ли. Для безопасного исполнения выражений, содержащих исключительно литералы, вы можете делать так, как показано на картинке выше.

Между прочим, данная фича находится в языке уже очень давно.

#tips #eval

Определение литеральных типов

Когда нам может понадобится определить из полученной строки литеральный тип (строки, числа, списки, кортежи, словари, логические значения и None), мы можем воспользоваться функцией literal_eval() из модуля ast.

Данная функция поможет безопасно определить литеральный тип, а в случае если был передан не литерал, то выбросит исключение. Это можно использовать для оценки выражений из внешних источников при парсинге файлов, либо пользовательского ввода.

#ast #literal_eval

Время исполнения программы

Зачастую требуется замерить время исполнения кода, чтобы понять, насколько оптимальное решение было выбрано.

Как вариант, можно воспользоваться функцией time из модуля time, которая возвращает текущее время в формате Unix.

Перед исполнением нашего кода сохраним начальное время, а после — конечное. Путем вычета первого из второго и получим время исполнения программы.

Использование time.time() — не самый точный и лучший вариант, но, например, для быстрого сравнения двух разных частей кода подходит хорошо.

#time