Классы и подклассы в Python

Что, как, зачем и когда использовать.

https://proglib.io/w/7d400d89

Дескрипторы

Дескриптор – это атрибут объекта со “связанным поведением”, то есть такой атрибут, при доступе к которому его поведение переопределяется методом протокола дескриптора. Если хотя бы один из этих методов определен в объекте, то можно сказать, что этот метод – дескриптор.

Для того, чтобы определить свой собственный дескриптор, обычно определяют три специальных метода класса __get__, __set__ или __delete__. После этого можно создать новый класс и в атрибут этого класса записать объект типа дескриптор.

У данного объекта будет переопределено поведение при доступе к атрибуту (__get__), при присваивании значений (__set__) или при удалении (__delete__).

#классы #дескрипторы

Сегодня хочу посоветовать вам канал PYTHON:TODAY, с помощью которого вы освоите одну из самых топовых профессий в мире и сможете работать хоть из дома, хоть из Тайланда.
На канале вы найдете видео и текстовые трансляции уроков:

✔️ По созданию ботов
✔️ Приложений на смартфон
✔️ Парсингу сайтов
✔️ Шифрованию
✔️ Машинному обучению и big data с нуля
✔️ Пентестингу

📣 Качай гигабайты полезной литературы по программированию и задавай вопросы в клубе!

Вступай в клуб разработчиков!

Создание дочернего процесса

Метод os.fork() создаёт дочерний процесс в том же месте кода, вызывая системную функцию fork(), и возвращает PID (Process Identifier), который равен PID дочернего процесса в родительском процессе и нулю в новом.

Кстати, получается интересный случай, в коде примера выполняется и блок if, и else. Если не знать про os.fork() и посмотреть вывод подобного кода, то возникнет много вопросов.

#os #fork #процессы

3 полезных проекта для изучения классов Python.

https://proglib.io/w/f83e681b

3 полезных проекта для изучения классов Python.

https://proglib.io/w/f83e681b

Заказал книжку с многообещающим названием - Data Engineering with Python.

Как работает объектная система Python.

https://proglib.io/w/50d170fd

Подготовили для вас подборку статей, которые помогут легче начать свой путь программиста на Python, ведь тут вы узнаете:

— основные типы данных в Python: https://tprg.ru/7yw8

— какие встроенные функции нужно знать, а на какие не стоит тратить время: https://tprg.ru/DkFR

— зачем нужны функции с переменным количеством переменных и как ими пользоваться: https://tprg.ru/McGU

— что такое словари и что с ними делать: https://tprg.ru/U0I7

— как работают алгоритмы сортировки: https://tprg.ru/VHC5

— как работают импорты в Python: https://tprg.ru/3mRr

— зачем нужны декораторы и как ими пользоваться: https://tprg.ru/NoFh

'''import os, io
import errno
import urllib
import urllib.request
import hashlib
import re
import requests
from time import sleep
from google.cloud import vision
from google.cloud.vision import types
from urllib.request import urlopen, Request
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
from ast import literal_eval
from cdqa.utils.filters import filter_paragraphs
from cdqa.utils.download import download_model, download_bnpp_data
from cdqa.pipeline.cdqa_sklearn import QAPipeline
from cdqa.utils.converters import pdf_converter

result_urls = []

os.environ['GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS'] = 'your_private_key.json'

client = vision.ImageAnnotatorClient()

FILE_NAME = 'your_image_file.jpg'

with io.open(os.path.join(FILE_NAME), 'rb') as image_file:
content = image_file.read()

image = vision.types.Image(content=content)

response = client.text_detection(image=image)

texts = response.text_annotations[0]
# print(texts.description)


if '?' in texts.description:
question = re.search('([^?]+)', texts.description).group(1)

elif ':' in texts.description:
question = re.search('([^:]+)', texts.description).group(1)

elif '\n' in texts.description:
question = re.search('([^\n]+)', texts.description).group(1)

slugify_keyword = urllib.parse.quote_plus(question)
# print(slugify_keyword)

def crawl_result_urls():
req = Request('https://google.com/search?q=' + slugify_keyword, headers={'User-Agent': 'Mozilla/5.0'})
html = urlopen(req).read()
bs = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
results = bs.find_all('div', class_='ZINbbc')
try:
for result in results:
link = result.find('a')['href']
print(link)
if 'url' in link:
result_urls.append(re.search('q=(.*)&sa', link).group(1))
except (AttributeError, IndexError) as e:
pass

def get_result_details(url):
try:
req = Request(url, headers={'User-Agent': 'Mozilla/5.0'})
html = urlopen(req).read()
bs = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
try:
title = bs.find(re.compile('^h[1-6]$')).get_text().strip().replace('?', '').lower()
# Set your path to pdf directory
filename = "/path/to/pdf_folder/" + title + ".pdf"
if not os.path.exists(os.path.dirname(filename)):
try:
os.makedirs(os.path.dirname(filename))
except OSError as exc:
if exc.errno != errno.EEXIST:
raise
with open(filename, 'w') as f:
for line in bs.find_all('p')[:5]:
f.write(line.text + '\n')
except AttributeError:
pass
except urllib.error.HTTPError:
pass

def find_answer():
# Set your path to pdf directory
df = pdf_converter(directory_path='/path/to/pdf_folder/')
cdqa_pipeline = QAPipeline(reader='models/bert_qa.joblib')
cdqa_pipeline.fit_retriever(df)
query = question + '?'
prediction = cdqa_pipeline.predict(query)

# print('query: {}\n'.format(query))
# print('answer: {}\n'.format(prediction[0]))
# print('title: {}\n'.format(prediction[1]))
# print('paragraph: {}\n'.format(prediction[2]))
return prediction[0]

crawl_result_urls()

for url in result_urls[:3]:
get_result_details(url)
sleep(5)

answer = find_answer()
print('Answer: ' + answer)'''

​Топ. Пишем на Python бота, который может решить любой вопрос с вариантами ответа по картинке [с кодом]

В этой статье:
- Vision AI,
- поиск вопроса в Google,
- сканирование информации (при помощи BeautifulSoup).

Читать статью

#топ

​​📌Функция sum() в python3
Как бы вы решили задачу получения суммы элементов
списка без обхода элементов в цикле?

Это можно сделать с помощью стандартной функции sum():

Cинтакс функции sum().
sum(iterable, start)

Параметры sum():
iterable - итерируемые типы (list , dict , tuple, и.т.д.)
start - (необезательно) - значение этого параметра прибавляется к уже готовой сумме элементов iterable.По умолчанию значение этого парметра 0.

Возвращаемое значение из sum():
sum() возвращает сумму start и элементов iterable.

Пример:
numbers = [1,5,5]
#парметр start передается со значением по умолчанию(0).
numbers_sum = sum (numbers);
print (numbers_sum)
# парметр start передается со значением 7.
numbers_sum = sum (numbers, 7)
print (numbers_sum)

✅Результат:
11
18

🔴Примечания:

Если вам нужно использовать sum() с floating-point элементами iterable с правильной точностью после запятой , до использования
sum(iterable , start) , нужно вместе c import math добавить следующую строку. math.fsum(iterable).

Если вам нужно соединить(concatenate) элементы iterable (элементы должны быть string), тогда вы можете использовать метод join()

Пример:
myTuple = ("Python", "Lounge", "is", "the","best")
x = " ".join(myTuple)
print (x)

✅Результат:
Python Lounge is the best

​​📌ДИНАМИЧЕСКИЕ АТТРИБУТЫ ДЛЯ ОБЪЕКТОВ

Есть возможность контролировать способы получения аттрибутов из объекта , с помощью магического метода __getattr__.

Когда мы вызваем что-то вроде <myobject>.<myattribute>,Python будет искать <myattribute> в библиотеке объекта, вызвав __getattribute__
в нём.
Если ничего не найдено , то объект не имеет аттрибут с именем которую мы ищем, тогда extra метод __getattr__ вызывается , получая имя аттрибута (myattribute) как параметр.
Получая это значение мы можем котролировать значения которые будут возвращены к нашим объектам.
Мы даже можем создать новый аттрибут и вернуть объекту "ненайденный аттрибут".

✅Ниже показано определение метода __getattr__ .

class DynamicAttributes:
def __init__(self, attribute):
self.attribute = attribute
def __getattr__(self, attr):
if attr.startswith("fallback_"):
name = attr.replace("fallback_", "")
return f"[fallback resolved] {name}"
raise AttributeError(f"{self.__class__.__name__} has no attribute {attr}")

Примечание:
🔴Будьте осторожны при реализации такого динамического метода, как __getattr__,
и используйте его с осторожностью. При реализации __getattr__,
поднять AttributeError.

​​ 📌ГЕТТЕРЫ И СЕТТЕРЫ В python
(Инкапсуляция)
В ЯП python по умолчанию все атрибуты в классах являются общедоступными(public), это значит , что из любого места программы мы можем получить аттрибут объекта и изменть его.
🎯Пример:
class Human:
def __init__(self, name, age): #коструктор класса Human
self.name = name #устанавливаем имя
self.age = age #устанавливаем возраст
def display_info(self):
print ("Имя : ", self.name, "\tВозраст:", self.age)
Me = Human ("python_lounge", 2)
Me.name = "Captain-America!" # изменяем атрибут name
Me.age = 132 # изменяем атрибут age
Me.display_info()
✅Результат:
Output : "Имя: Человек-паук    Возраст: -129"
В примере выше мы показали что без икапсуляции можно нежелательным образом изменять аттрибуты класса.
Не зря инкапсуляция является несущим звеном в мире ООП.
⚠️
На вопрос что такое инкапсуляция в программировании нужно ответить следующим образом.
Инкапсуляция предотвращает прямой доступ к атрибутам объект из вызывающего кода.
Касательно инкапсуляции непосредственно в языке программирования Python, скрыть атрибуты класса можно сделав их приватными или закрытыми и ограничив доступ к ним через специальные методы, которые еще называются свойствами.
Изменим выше определенный класс, определив в нем свойства:

class Human:
   def __init__(self, name, age): #коструктор класса Human
    self.__name = name #устанавливаем имя
    self.__age = age #устанавливаем возраст

   def set_age(self, age):
    if (age in range(1,100)):
       self.__age = age #
    else :
       print ("Недопустимый возраст")

   def set_name (self, name):
      self.__name = name if name else print ("Недопустимое имя")

   def display_info(self):
      print ("Имя : ", self.__name, "\tВозраст:", self.__age)

   def get_age(self):
      return self.__age

   def get_name(self):
      return self.__name

Me = Human ("python_lounge", 2)
Me.display_info() #Имя:python_lounge Возраст: 2
Me.set_name ("Captain-America!") #изменяем атрибут name
Me.set_age(26) # изменяем атрибут age
Me.display_info() #Имя:Captain-America! Возраст: 26


Для создания приватного атрибута в начале его наименования ставится двойной прочерк: self.__name. К такому атрибуту мы сможем обратиться только из того же класса. Но не сможем обратиться вне этого класса. Например, присвоение значения этому атрибуту ничего не даст:
Me.__age = 43

👉Аннотации свойств
Выше мы рассмотрели, как создавать свойства. Но Python имеет также еще один - более элегантный способ определения свойств. Этот способ предполагает использование аннотаций, которые предваряются символом @.
Для создания свойства-геттера над свойством ставится аннотация @property.
Для создания свойства-сеттера над свойством устанавливается аннотация имя_свойства_геттера.setter.

Окончательный релиз Python 3.9.1.

https://proglib.io/w/73e678b0

Что, если mypy может предупредить вас о возможных проблемах во время компиляции?

https://proglib.io/w/278c806e

Почему для списков и словарей допустим оператор «плюс-равно»?

https://proglib.io/w/7f51ac6d

Генераторы, корутины и изучение Python с помощью упражнений.

https://proglib.io/w/f9d52215

beartype - быстрая проверка типов за O(1) в чистом Python.

https://proglib.io/w/c97d2396

Стартует 6 раунд баттла ЯП: сегодня за вашу любовь соревнуются SQL с JS и Python C#

Вчера победу одержали Swift и C++. С чем и поздравляем любителей этих языков. А мы двигаемся дальше.

Сегодня мы выберем самый любимый язык между SQL и JS, Python и C#. Напоминаем, что выбираем максимально субъективно. Так что смело голосуйте за тот язык, что больше нравится вам:

https://tprg.ru/W5KX

Голосование закончится 20 декабря в 11:00 по московскому времени. Следить за всеми постами чемпионата можно по тегу #toplang2020 или в боте: https://t.me/tproger_official_bot/?start=toplang2020

Pylint: о попытке снизить потребление памяти

Желая выяснить, что потребляет большое количество памяти при проверке кода с помощью Pylint и как с этим бороться, автор провёл своё мини-расследование.

Эта статья — разбор кода стандартной библиотеки, который поможет лучше понять принципы его работы для более качественного её использования, а также избежать проблем, с которыми столкнулся автор:

https://tprg.ru/LHZI

#библиотека #pylint