Реализация цикла for с помощью функции и цикла while

def for_loop(iterable, loop_body_func):
    iterator = iter(iterable)
    next_element_exist = True
    while next_element_exist:
        try:
            element_from_iterator = next(iterator)
        except StopIteration:
            next_element_exist = False
        else:
            loop_body_func(element_from_iterator)

Здесь использовали конструкцию try-else. Она позволяет выполнять код, если исключения не возникло, и код был выполнен успешно.

#algoritms #iterator #exceptions

* Итерируемый объект — это что-то, что можно итерировать.
* Итератор — это сущность порождаемая функцией iter, с помощью которой происходит итерирование итерируемого объекта.
* Итератор не имеет индексов и может быть использован только один раз.
* Итератор имеет методы __next__ __iter__, а также вызывает исключение StopIteration при невозможности получения следующего элемента
* В случае, если мы передаём в iter итератор, то получаем тот же самый итератор

class InfiniteSquaring:
"""Класс обеспечивает бесконечное последовательное возведение в квадрат заданного числа."""
    def __init__(self, initial_number):
        # Здесь хранится промежуточное значение
        self.number_to_square = initial_number

    def __next__(self):
        # Здесь мы обновляем значение и возвращаем результат
        self.number_to_square = self.number_to_square ** 2
        return self.number_to_square

    def __iter__(self):
        """Этот метод позволяет при передаче объекта функции iter возвращать самого себя, тем самым в точности реализуя протокол итератора."""
        return self

#iterrator #iter #next

Кэширование (мемоизация) с помощью lru_cache

import functools
import time

# кэширование до 12 различных результатов
@functools.lru_cache(maxsize=12)
def slow_func(x):
    time.sleep(2)  # Имитируем длительные вычисления
    return x

slow_func(1)  # ... ждём 2 секунды до возврата результата
slow_func(1)  # результат уже кэширован - он возвращается немедленно!

slow_func(3)  # ... опять ждём 2 секунды до возврата результата

#lru_cache #decorator

https://tproger.ru/translations/unicode-and-encoding-python-guide/

#unicode #encoding

https://t.me/pythonbooksarchive - архив книг по python

#books

https://habr.com/ru/post/495480/

#cpp #modules

https://arpitbhayani.me/blogs/fsm - примеры взаимодействия последовательных процессов на python

#fsm #asyncio

https://www.artificialworlds.net/blog/2017/06/12/making-100-million-requests-with-python-aiohttp/ - хороший пример по использованию aiohttp

#aiohttp

https://habr.com/ru/company/yandex/blog/499534/

#aiohttp #project #structure

https://medium.com/@yeraydiazdiaz/asyncio-coroutine-patterns-errors-and-cancellation-3bb422e961ff - пример по обработке ошибок и логгированию с asyncio

#asyncio #exceptions #logging

Никогда не стоит использовать f-strings для логгирования в python, такие строки будут выполняться вне зависимости от того, должна ли быть вызвана функция логгирования на текущем уровне. Стоит использовать старый формат для строк.

logger.info('Requests sent: %s success: %s errors: %s', self.request_sent, self.success, self.errors)

#logging #f_strings

Как работает CPython

https://youtu.be/PxIqLgjtQ5Y?list=PLQC2_0cDcSKBHamFYA6ncnc_fYuEQUy0s

#cpython

https://leanpub.com/insidethepythonvirtualmachine/read - еще одна статья о CPython

#cpython

Если вы хотите вызвать блокирующий метод из корутины и не заблокировать работу всего основного потока - вы можете вызвать ее в другом потоке используя AbstractEventLoop.run_in_executor(executor, func, *args):

fn = functools.partial(method, *args)
result = await loop.run_in_executor(None, fn)

#asyncio #functools

Отличная статья о concurrent.futures - https://rednafi.github.io/digressions/python/2020/04/21/python-concurrent-futures.html Показаны примеры с использованием ThreadPoolExecutor и ProcessPoolExecutor.

#concurrent #futures #ThreadPoolExecutor #ProcessPoolExecutor

https://habr.com/ru/post/145835/ - метаклассы в python

В данной статье не показано как использовать метакласс, описанный классом, а не функцией. Вот пример:

>>> class Foo(metaclass=UpperAttrMetaclass):
...     boo = 1
...     
... 
>>> f = Foo()
>>> f.boo
Traceback (most recent call last):
  File "<input>", line 1, in <module>
    f.boo
AttributeError: 'Foo' object has no attribute 'boo'
>>> f.BOO
1

#metaclass #type #object

https://pythonist.ru/samye-populyarnye-biblioteki-python-ispolzuemye-v-hakinge/ - библиотеки для работы с сетью и криптографией

#libraries #networking #cryptography

https://pythonist.ru/keshirovanie/ - статья со ссылками о кешировании веб приложений

#cache #redis #memcached

https://github.com/PyCQA/bandit - инструмент для сканирования на уязвимости кода python

#security #bandit

https://ru.hexlet.io/blog/posts/izuchaem-prodvinutye-vozmozhnosti-python-chast-2-zamykaniya-dekoratory-modul-functools - статья по декораторам, а также здесь описаны замыкания(closures)

#decorators #closures