Сохраняем данные с помощью pickle

Модуль pickle реализует двоичное сохранение объектных структур в Python. Однако будьте осторожнее, pickle не защищен от ошибочных или вредоносных данных. Никогда не извлекайте данные, полученные из ненадежных или не прошедших проверку подлинности источников.

Для начала поробуем сохранить, к примеру, список из различных типов данных.

import pickle

x = ['abc', 67, 3.14]

with open('data', 'wb') as file:
   pickle.dump(x, file)

Данные успешно сохранены, теперь откроем и убедимся в их сохранности.

with open('data', 'rb') as file:
   x = pickle.load(file)

print(x)

# Out: ['abc', 67, 3.14]

Что сохранили, то и получили - всё верно. В итоге, pickle - хорошее решение, на случай, когда требуется сохранить что-либо, а на написание полноценной базы данных нет времени.

Генераторы коллекций

В Python есть специальная конструкция, позволяющая быстрее и удобнее создавать заполненные коллекции на основе имеющихся, при этом применяя какое-либо выражение к каждому элементу.

1. Генератор списка (list comprehension)

word = 'hello'
new_list = [c.upper() for c in word]
# ['H', 'E', 'L', 'L', 'O']

2. Генератор множества (set comprehension)

elements = [1, 2, 1, 3, 2]
new_set = {n * 0.1 for n in elements}
# {0.1, 0.2, 0.3}

3. Генератор словаря (dictionary comprehension)

numbers = {'one': 1, 'two': 2, 'three': 3}
new_dict = {v: k for k, v in numbers.items()}
# {1: 'one', 2: 'two', 3: 'three'}

Enumerate - встроенная функция Python. Ее полезность не может быть сведена в одну строку. Тем не менее, большинство новичков и даже некоторые опытные программисты не знают об этом. Это позволяет нам итерировать что-либо в цикле и иметь автоматический счетчик. Вот пример:


for counter, value in enumerate(some_list):
print(counter, value)

И это еще не все, enumerate также принимает необязательный аргумент, который делает функцию еще более полезной.

my_list = ['apple', 'banana', 'grapes', 'pear']
for c, value in enumerate(my_list, 1):
print(c, value)

# Output:
# 1 apple
# 2 banana
# 3 grapes
# 4 pear

Необязательный аргумент позволяет нам указать перечислить, откуда начинать индекс. Вы также можете создавать кортежи, содержащие индекс и элемент списка, используя список. Вот пример:


my_list = ['apple', 'banana', 'grapes', 'pear']
counter_list = list(enumerate(my_list, 1))
print(counter_list)
# Output: [(1, 'apple'), (2, 'banana'), (3, 'grapes'), (4, 'pear')]

​​Академия для наших подписчиков!
Хотите системное ускорение ваших скиллов?

С 20 апреля мы начинаем продвинутый курс по Python, в котором разберём темы, которые сложно найти и изучить самостоятельно.

Спустя неделю, все, кто хотел, уже будут заливать новый проект к себе на гитхаб.
Может быть именно на него обратят внимание при приглашении на работу?

В курсе вы изучите следующее:

❶ Тонкости функционального программирования
❷ Всё про ООП + метаклассы
❸ Работа с файлами и исключениями
❹ Итераторы, генераторы и декораторы
❺ Потоки и процессы
❻ Асинхронность
❼ Работа с сокетами

🎁 Бонус: правила чистого кода

Цена – 750₽. А также новички могут приобрести доступ к записям по начальному курсу всего за 245₽ (490).

Все вопросы и запись на курс: @a1f20 и @dartrisen.

​​Сортировка пузырьком

В Python уже есть встроенные функции сортировок массивов sort() и .sorted(), но достаточно важно самому знать хотя бы несколько реализаций.

Суть алгоритма в том, что совершается несколько проходов по массиву. При проходе последовательно сравниваются пары элементов в массиве и в случае несоответствия выбранному порядку меняются местами. Если пары элементов находятся в верном порядке, то ничего не происходит. В результате первого прохода максимальный элемент окажется в конце, то есть всплывет словно пузырек. Затем все повторяется до того момента пока весь массив не будет отсортирован. Последний проход будет по отсортированному массиву.

 def bubble_sort(array):
    for i in range(len(array), 0, -1):
        for j in range(1, i):
            if array[j - 1] > array[j]:
                tmp = array[j-1]
                array[j-1] = array[j]
                array[j] = tmp
    return array

Для наглядности визуальная реализация сортировки представлена ниже. #алгоритм

Оператор pass делает абсолютно ничего, то есть совсем ничего.

В ходе исполнения данного оператора ничего не происходит, поэтому он может использоваться в качестве некой заглушки в тех местах, где это синтаксически необходимо.

Например, вам надо сделать несколько функций, вы написали def'ы и названия, но сам код еще не успели, однако программу надо запустить и проверить что-то другое. Вот тут и понадобится pass.

def func():
pass

Ну или в конструкции try-except, чтобы просто проигнорировать и никак не обрабатывать ошибку в программе.

try:
any_function()
except:
pass

В общем, полезная штука, используйте.

Изменение списка во время итерации по нему

Предположим, что требуется удалить все нечетные числа из списка. Проблема со следующим кодом должна быть довольно очевидной:

odd = lambda x: bool(x % 2) 
#функция проверки числа на нечетность

numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

for i in range(10):
  if odd(numbers[i]):
    
del numbers[i] # удаление элемента из списка во время итерации по нему

# Output:
Traceback (most recent call last):
if odd(numbers[i]):
IndexError: list index out of range

Удаление элемента из списка во время его итерации – это проблема, которая хорошо известна любому опытному разработчику.

К счастью, Python включает в себя ряд элегантных парадигм программирования, которые при правильном использовании могут привести к значительному упрощению и оптимизации кода. Одна из таких парадигм – list comprehensions. Генераторы списков часто используют именно для решение подобных проблем, что и показывает реализация кода ниже:

odd = lambda x: bool(x % 2) 
# функция проверки числа на нечетность
numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

numbers = [n for n in numbers if not odd(n)] # генератор нового списка
print(numbers)

# Output:
[2, 4, 6, 8, 10]

Начинаем новую серию уроков, где будем создавать приложения с пользовательским интерфейсом с помощью модуля Tkinter

Tkinter: часть 1

Продолжаем осваивать модуль Tkinter, в этот раз учимся использовать Canvas и сразу же применяем его на практике

Tkinter: часть 2

В прошлых уроках мы научились рисовать графики и добавлять кнопки, в этом уроке мы с вами научимся располагать виджеты по нашему усмотрению

Tkinter: часть 3

Учимся работать с полями для пользовательского ввода и вывода данных, а также практикуемся в использовании кнопок

Tkinter: часть 4

Использование списков в качестве стеков

Стек — абстрактный тип данных, представляющий собой список элементов, организованных по принципу LIFO (англ. last in — first out, «последним пришёл — первым вышел»).

Методы встроенного списка в Python позволяют очень легко использовать список в виде стека. Чтобы добавить элемент на вершину стека, используйте append(). Чтобы извлечь элемент из верхней части стека, используйте pop() без явного индекса. Пример:

>>> stack = [3, 4, 5]
>>> stack.append(6)
>>> stack
[3, 4, 5, 6]
>>> stack.pop()
6
>>> stack
[3, 4, 5]
>>> stack.pop()
5

Создаем свой простенький локер - вирус, блокирующий компьютер; а также используем новый интересный модуль

Tkinter: часть 5

Switch-конструкция с помощью словаря

К сожалению, в Python не существует switch-конструкций, в отличие от большинства других языков программирования, и поэтому приходится строить башни из условных операторов в своём коде.

Однако есть одно хитрое решение — использовать словарь, где значениями будут функции. Например, напишем словарь, который будет использован для математических операторов.

switch = {
'+': lambda x, y: x + y,
'-': lambda x, y: x - y,
'*': lambda x, y: x * y,
'/': lambda x, y: x / y
}

В этом примере были использованы lambda-функции для простоты, но вместо них можете подставить любые другие. Для тех, кто не знает: lambda - объявление анонимной функции (можно косвенно сравнить с def); x, y - принимаемые аргументы; x + y - то, что функция возвращает.

result = switch['*'](4, 5)
print(result)
# Output: 20

Примерно вот так мы можем пользоваться подобной штукой. Думаю, что многие найдут полезное применение подобному использованию словарей.

​​Как одной математической формулой по номеру месяца посчитать количество дней в нем?

Попробуем написать функцию f(x), которая бы давала следующий список значений (таблица №1), то есть количество дней в месяцах. Помимо стандартных арифметических операций, мы будем использовать целочисленное деление и взятие остатка по модулю.

Обычно количество дней в месяце колеблется между 30 и 31. При этом, можно заметить зависимость этого числа от четности месяца — значит, воспользуемся операцией взятия остатка по модулю 2. Кажется, это должно быть нечто, вроде:

f₁(x) = 30 + x % 2
# таблица №2

Пока что не обращая внимания на февраль, нам нужно, чтобы +1 в делимом «активировалось» только при достижении аргументом значений, больших 8. При этом значения аргумента не могут превосходить 12. Значит, нам идеально подойдет целочисленное деление аргумента на 8:

f₃(x) = 30 + (x + x // 8) % 2
# таблица №3

Все правильно, кроме февраля. Как неожиданно. В самой последней версии нашей формулы февралю достались целых 30 дней. А потому нам нужно отсечь у него пару дней. Естественно, от этого пострадают и еще какие-то месяцы, поэтому нам придется пожертвовать именно январем, затем подправив формулу и для него. Отсечь дни для первого и второго месяцев можно с помощью выражения 2 % x. Тогда наша формула принимает уже следующий вид:

f₄(x) = 28 + (x + x // 8) % 2 + 2 % x
# таблица №4

Остался последний шаг — подлатать январь. Это сделать не так сложно: просто добавим 2 дня только к нему, т.е. к такому месяцу, чей номер меньше либо равен единице. Как вам идея использовать для этой цели 1 // x? Проверяем:

f₅(x) = 28 + (x + x // 8) % 2 + 2 % x + 1 // x * 2
# таблица №5

Превосходно, 12 из 12. Подобная функция на языке Python может быть записана следующим образом:

f = lambda x: 28 + (x + x // 8) % 2 + 2 % x + 1 // x * 2
print(f'В июне {f(6)} дней')
# Out: В июне 30 дней

Паттерн проектирования Singleton

Одиночка или же синглтон – это паттерн проектирования, описывающий объект, у которого имеется один единственный экземпляр.

Итак, нам требуется такой класс, который будет при вызове возвращать один и тот же экземпляр, поэтому нам придется переопределить магический метод new.

new__(cls, *args, **kwargs) –– вызывается для создания экземпляра класса, перед вызовом __init. На вход первым аргументом метод принимает сам класс, а возвращать должен уже экземпляр (даже можно экземпляр и другого класса).

class Singleton:
instance = None

def __new__(cls):
if cls.instance is None:
cls.instance = super().__new__(cls)

return cls.instance

Здесь мы проверяем, есть ли значение у атрибута instance. Если нет, то присваиваем атрибуту экземпляр этого же класса. А если уже экземпляр создан, то просто его возвращаем.

То есть при вызове конструктора класса Singleton, будет возвращаться один и тот же объект из памяти.

a = Singleton()
b = Singleton()

Создали два экземпляра, теперь убедимся, что они содержат одинаковый объект.

print(a is b) # True

​​Набор учащихся на совместные образовательные программы Сбербанка

Совместные образовательные программы Сбербанка реализованы в 12 вузах страны от Москвы до Владивостока. Направления подготовки разные — от «Экономики» до «Software Engineering». Обучение доступно как для магистров, так и для бакалавров на конкурсной и коммерческой основе. Узнать подробнее о сроках приемной кампании и образовательных программах можно на онлайн-платформе SberGraduate.

Какие совместные образовательные программы есть?

Национальный исследовательский ядерный университет «МИФИ»: программа дополнительного образования «Информационные технологии в социальных системах»

Московский физико-технический университет: бакалаврская программа «Software Engineering»

Российская академия народного хозяйства и государственной службы при Президенте Российской Федерации: магистерская программа «Финансы и технологии»

Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»: магистерская программа «Финансовые технологии и анализ данных»

Балтийский федеральный университет им. Канта: магистерская программа «Банковские информационные технологии»

Факультет вычислительной математики и кибернетики МГУ им. М.В. Ломоносова: магистерская программа «Программное обеспечение вычислительных сетей»

Университет ИТМО: магистерские программы «Цифровые технологии умного города», «Информационная безопасность», «Финансовые технологии больших данных», «Робототехника»

Дальневосточный федеральный университет: бакалаврская программа «Экономика» и магистерская программа «Искусственный интеллект и большие данные»

Южный Федеральный Университет: бакалаврская программа «Специализированный курс по обучению Java разработке»

Самарский НИУ академика С.П.Королева: магистерская программа «Data Science»

Уральский федеральный университет: программа дополнительного образования «Сбертех Start» и магистерская программа «Прикладной анализ данных»

Рязанский государственный радиотехнический университет: совместный учебный курс «Business Intelligence», «Архитектура промышленных автоматизированных систем» и «Промышленное программирование на Java»

Digital-выпускной SberGraduate 2020

В конце июля состоялся первый в истории digital-выпускной образовательных программ Сбербанка SberGraduate. Во время онлайн-трансляции новоиспеченные бакалавры и магистры получили напутствия от менеджеров Сбербанка и представителей университетов, прошли тест на уровень развития эмоционального интеллекта и разились за годовую подписку в онлайн-кинотеатре Окко в «Квиз, плиз».

Помимо дипломов выпускники получили именные сертификаты, подписанные Президентом, Председателем Правления Сбербанка Германом Грефом. Многие из выпускников уже получили предложение стать сотрудниками Сбербанка.

Изменение списка во время итерации по нему

Предположим, что требуется удалить все нечетные числа из списка. Проблема со следующим кодом должна быть довольно очевидной:

odd = lambda x: bool(x % 2) # функция проверки числа на нечетность

numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

for i in range(10):
  if odd(numbers[i]):
    del numbers[i] # удаление элемента из списка во время итерации по нему

# Output:
Traceback (most recent call last):
if odd(numbers[i]):
IndexError: list index out of range

Удаление элемента из списка во время его итерации – это проблема, которая хорошо известна любому опытному разработчику.

К счастью, Python включает в себя ряд элегантных парадигм программирования, которые при правильном использовании могут привести к значительному упрощению и оптимизации кода. Одна из таких парадигм – list comprehensions. Генераторы списков часто используют именно для решения подобных проблем, что и показывает реализация кода ниже:

odd = lambda x: bool(x % 2) # функция проверки числа на нечетность
numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

numbers = [n for n in numbers if not odd(n)] # генератор нового списка
print(numbers)

# Output:
[2, 4, 6, 8, 10]

Аннотации типов

Всем известно, что Python – язык с динамической типизацией. Аннотации типов нужны для того, чтобы повысить информативность исходного кода, но они никак не влияют на поведение программы.

Для примера потребуется импортировать типы List (список) и Dict (словарь) из модуля typing:

from typing import List, Dict

Типы данных указывается через двоеточие после именно переменной после её создания. Создадим словарь с числами и сразу же список, состоящий из значений этого словаря:

numbers: Dict[str, int] = {'one': 1, 'two': 2}
values: List[int] = numbers.values()

Потом создадим функцию, возвращающую сумму переданных значений. В аргументах точно так же можно указывать их типы, а также через стрелочку можно указать типа возвращаемого значения:

def sum(a: int, b: int) -> int:
return a + b

Теперь используем эту функцию, передав туда распакованный список:

sum(*values)
# Output: 3

Однако помните, что аннотации типов не влияют на ход исполнения программы, поэтому в ранее написаную функцию мы с таким же успехом можем передать и строки, хотя указывали целочисленный типа данных:

sum('Python ', 'Lounge')
# Output: 'Python Lounge'

Функция exit создана для удобства работы в интерактивном режиме, однако не рекомендуется использовать её внутри скриптов. Она просто поднимает исключение, и при попытке вызова без скобок пишет подсказку о правильном способе выхода из интерпретатора:

>>> exit
Use exit() or Ctrl-D (i.e. EOF) to exit
>>> exit()
nameless@pycoders:~$

Использовать sys.exit стоит потому, что эта функция лежит в стандартном модуле и будет всегда там доступна. Также это довольно явный способ выразить своё желание завершить программу.

import sys

try:
# code
except:
sys.exit()