PosixPath()

Это дочерний класс Path() и PurePosixPath(), реализованный для обработки и управления путями файловой системы, отличной от Windows.

Вы получите сообщение об ошибке, если создадите экземпляр PosixPath() на компьютере с Windows, потому что нельзя выполнять системные вызовы, работая в другой операционной системе.

Как использовать функцию pow() в Python

Python также имеет встроенную функцию pow(), которая возводит число в указанную степень. Синтаксис данной функции выглядит следующим образом:

pow(base, exponent)

Приведенный выше код интерпретируется как baseexponent, то есть число base в степени exponent.

Функция pow() принимает два аргумента: число (известное как основание или base) и степень, в которую число должно быть возведено (показатель степени — exponent).

Строки чувствительны к регистру

Строки чувствительны к регистру, поэтому строка нижнего регистра отличается от строки верхнего регистра.

Именно эта особенность строк делает метод lower() полезным при написании скриптов или программ для работы со строками.

PosixPath()

Это дочерний класс Path() и PurePosixPath(), реализованный для обработки и управления путями файловой системы, отличной от Windows.

Вы получите сообщение об ошибке, если создадите экземпляр PosixPath() на компьютере с Windows, потому что нельзя выполнять системные вызовы, работая в другой операционной системе.

Свойства Concrete Paths

Поскольку Concrete Paths является подклассом PurePath, мы можем использовать все свойства PurePath().

Это означает, что мы можем использовать, например, свойство .with suffix для добавления суффикса к конкретному пути.

Объект timedelta в Python

Объект timedelta в Python используется для простого выполнения манипуляций с датой и временем. Класс timedelta является частью модуля datetime.

Объект timedelta представляет собой продолжительность времени. Мы можем создать его объект, используя следующий метод.

«Сырые» строки и строковые литералы

Оперировать строками в Python – одно удовольствие, так как язык предоставляет для них множество удобных методов. Также имеется поддержка «сырых» строк и строковых литералов.

Чтобы строка стала «сырой», перед ней необходимо поставить символ r в любом регистре

triangular

triangular() — это встроенный метод модуля random. Он используется для возврата случайного числа с плавающей запятой в диапазоне. Отличие от uniform заключается в третьем параметре mode. Параметр mode дает возможность взвесить возможный результат ближе к одному из двух других значений параметра. В данном примере большинство значений будут ближе к 10, чем к 100.

Словарный метод get() и его аргументы

Когда вы вызываете метод get(), он проверяет, есть ли в словаре указанный ключ.

Если ключ есть, возвращается его значение.

Если ключа нет, возвращается значение, установленное по умолчанию. Чтобы установить значение по умолчанию, его нужно передать в метод в качестве второго аргумент

Get Method для словаря

Большинство разработчиков используют скобки, чтобы получить значение из словаря. Но сейчас рекомендуется использовать Get method.

При использовании метода скобок выдается ошибка, если ключ отсутствует. С помощью Get method вы получите “None” .

Pretty-Printing

Сделать JSON более удобочитаемым (pretty-printing) — очень просто. Нужно лишь передать целое число в параметр indent

Это довольно полезно. Особенно если вам часто приходится читать JSON во время работы. Также вы можете использовать использовать команду json.tool прямо в командной строке.

Path().mkdir()

Согласно официальной документации, метод .mkdir() принимает три аргумента. Мы пока сосредоточимся только на parents и existsok.

Оба аргумента имеют значение False по умолчанию. Аргумент parents вызывает ошибку FileNotFound в случае отсутствия родителя, тогда как existsok вызывает ошибку FileExists, если данный каталог уже существует.

Дизассемблирование

Встроенный модуль dis позволяет декомпилировать написанную вами программу в байт-код Python.

На картинке показана работа этого модуля на примере функции, но такое можно повторить и с классами – в таком случае все его функции будут дизассемблированы.

#модули #dis

Ускоряем код с помощью векторизации

Одним из приемов для ускорения работы циклов является векторизация вычислений, т. е. использование функций, которые поддерживают операции над векторами.

Вообще лучший способ ускорить любой цикл – это отказаться от него. В примере выше для работы с функцией my_func мы могли бы вызвать ее в цикле для каждого элемента списка, но гораздо проще использовать vectorize.

По сути, vectorize преобразует функцию таким образом, что она начинает принимать весь вектор целиком, а не отдельный его элемент. Надо помнить, что такой подход не всегда приводит к значительному ускорению.

Параметры функции *args, **kwargs

Думаю, многие хоть раз видели такую запись, сейчас мы узнаем, что это за магические символы. Сообщу сразу, что args и kwargs – общепринятые имена переменных, а разбирать мы будем звездочки перед ними.

В примере функция принимает обязательный аргумент value, а остальных аргументов она как бы не ожидает. В таком случае *args упаковывает все не именованные аргументы в кортеж, а **kwargs – все именованные в словарь.

В целом, конструкция с *args, **kwargs получается достаточно полезной, если мы не знаем, кто и в каких целях будет использовать нашу функцию. То есть, мы можем запихнуть в аргументы после такого практически всё.

#functions #arguments

Частичное применение

Сегодня поговорим об одном интересном концепте из области функционального программирования. Использовать будем функцию partial из стандартной библиотеки functools.

Предоставление функции меньшего количества аргументов, чем она ожидает, называется частичным применением функций.

Другими словами, это такая функция, которая принимает другую функцию с несколькими параметрами и возвращает функцию, но уже с меньшим количеством параметров.

#functools

Python Requests анализ запроса

При составлении запроса стоит иметь в виду, что перед его фактической отправкой на целевой сервер библиотека requests выполняет определенную подготовку. Подготовка запроса включает в себя такие вещи, как проверка заголовков и сериализация содержимого JSON.

Если открыть .request, можно просмотреть PreparedRequest.

Проверка PreparedRequest открывает доступ ко всей информации о выполняемом запросе. Это может быть пейлоад, URL, заголовки, аутентификация и многое другое.

Виртуальные окружения

Скорее всего, вы работаете над несколькими проектами Python одновременно. К сожалению, иногда два проекта будут полагаться на разные версии одной и той же библиотеки. Какую из них вы установите себе?

К счастью, поддержка языком Python виртуальных сред позволяет вам получить нужное для обоих проектов. Напишем в командной строке