Создаем контекстный менеджер с помощью декоратора

Обычно протокол управления контекстом реализовывают с помощью класса и двух магических методов: __enter__ и __exit__. Но такой подход может показаться слегка сложным.

Так вот, помимо написания своего класса, есть еще один способ создать контекстный менеджер — использовать декоратор @contextmanager из встроенного пакета contextlib.

Первая часть функции tag, которая идёт до yield, выполняется при входе в блок with. Затем исполняется сам этот блок, а после этого завершается оставшаяся часть, которая идет после yield.

 #contextlib

Редирект вывода программы

В contextlib есть еще один прикольный контекстный менеджер — redirect_stdout, позволяющий перенаправить стандартный вывод программы.

Контекстный менеджер принимает аргумент, в котором мы можем указать, куда должен переправляться весь вывод в последующем блоке.

Таким образом, данные из print() в контекстом менеджере будут переправлены в открытый ранее файл, так как мы его передали в аргумент redirect_stdout.

Убедится в этом можем, открыв файл заново и прочитав оттуда данные.

#contextlib

ООП: композиция

Композиция — это отношение, при котором объекты одного класса связаны с объектами другого. Такой способ организации взаимодействия между классами также называется ассоциацией.

Как правило, в этом случае объект одного из классов (в примере выше это Salary) является полем другого (Employee). Сложного здесь, как вы видите, ничего нет.

Ассоциированные объекты зачастую могут циклически ссылаться друг на друга, что ломает стандартный механизм сборки мусора.

В таком случае необходимо использовать слабые ссылки из модуля weakref, о котором поговорим позже.

#классы #ооп

Считаем ссылки на объект

В Python практически никогда не нужно волноваться об управлении памятью, потому что все это делается автоматически.

Счетчик ссылок — это то, что помогает при проверке того, следует ли выполнять сборку мусора или нет. Сборщик мусора удаляет объект из памяти в случае, если на него ничего не ссылается.

Если на объект ссылается другой объект, то он имеет ненулевое значение ссылок и не может быть собран как мусор (если, конечно, вы не удалите вручную).

В примере выше продемонстрирован простой способ, как можно посмотреть количество ссылок у объекта.

#ctypes

Пакетный менеджер pip

Для работы с пакетами в Python есть специальная утилита pip — устанавливается она сразу вместе с интерпретатором.

Установить или удалить пакет можно через команды install и uninstall. После них нужно перечислить необходимые пакеты через пробел.

Команды list и freeze покажут все пакеты в текущем окружении, а также их версии. Обратите внимание на то, как выглядит вывод каждой из них.

А с помощью show можно посмотреть информацию о конкретном пакете: название, версию, описание, автора, лицензию и другое.

#pip

Ключевое слово nonlocal

Похожее по функционалу на global, ключевое слово nonlocal позволяет обращаться к переменным из нелокальной области видимости.

Поведение nonlocal заключается в том, что интерпретатор ищет переменную в ближайшей области видимости.

Основное различие с global в том, что с помощью nonlocal нельзя получить переменные из глобальной области видимости.

#переменные #nonlocal

Работаем со временем без головной боли

При работе со временем и датами у встроенных модулей есть несколько неприятных моментов:

— Их слишком много: datetime, time, calendar, dateutil, pytz и другие;
— В них слишком много типов: date, time, datetime, tzinfo, timedelta, relativedelta и т. д.

И вот на днях я наткнулся на пакет arrow, который их решает. Во-первых, там есть все необходимое. Во-вторых, все объекты имеют один и тот же тип Arrow.

Большой плюс в том, что пакет совместим с основными встроенными типами. Например, выше я преобразовал datetime в Arrow и обратно.

Еще из приятных бонусов: там есть функция humanize, которая конвертирует время в читаемый текст.

#время #arrow

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

⚡️ Отсутствующие элементы в словаре

Словари довольно часто используются в работе, и вместо того, чтобы каждый раз получать ошибку при несуществующем ключе, можно просто переопределить её поведение.

В словарях вызывается метод __missing __, если ключа не существует, но унаследовав класс от dict и переопределив метод, мы можем изменить реакцию программы на отсутствующий ключ.

Примерно так же, как и на фото выше, реализован класс defaultdict из модуля collections.

#теория

#news Открытый вебинар «The Python Packaging»23 сентября в 16:30 в рамках цикла открытых технических семинаров компании Xperi
https://habr.com/ru/news/t/579264/?utm_campaign=579264&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss
Tags: Python, C++, pip, virtualenv, c++, cuda

#news Открытый вебинар «Асинхронное программирование на Python для начинающих»
https://habr.com/ru/news/t/579268/?utm_campaign=579268&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss
Tags: Блог компании KTS, Python, Учебный процесс в IT, асинхронное программирование, backend, frontend, devops

Когда стоит использовать замыкания? (ч.2)

Иногда количество атрибутов и методов становится больше, лучше реализовать класс.

Вот простой пример, где замыкание может быть более предпочтительным, чем определение класса и создание объектов. Но выбор остается за вами.

Ajax required

Этот декоратор проверяет, является ли запрос AJAX-запросом, этот декоратор полезен, когда мы работаем с Javascript-фреймворками такими как jQuery, и является хорошим способом защиты нашего приложения.

​​Как подружить Python и базы данных SQL.
Подробное руководство.
#python #postgresql #sqlite #mysql

Автор данной статьи рассказывает как связать Python и такие СУБД как: SQLite, MySQL и PostgreSQL.

Читать

Заключительное видео по модулю 5 - Python в Облаке AWS на базе AWS Python Workshop. Так же Сергей перевел весь воркшоп на русский, я сам его прошел и остался очень довольный, все как мы любим - от простого к сложному.

Python является самым популярным языком программирования и используются абсолютно для любых задач. В будующих модулях 07. Spark, 08. Big Data и 09. Data Lake мы начнем использовать Python для аналитики, трансформации и инжиниринга данных, поэтому мы решили вв конце модуля про облычные вычисления провести Workshop по Python на AWS. Воркшоп доступен на английском и русском языках. Из него вы на парктики узнаете основы работы с Python:

📌 Переменные
📌 Типы данных
📌 Пакеты
📌 Функции
📌 Аргументы и параметры
📌 Циклы и Условия
📌 Логирование и Ошибки
📌 Python библиотека boto3 для работы с AWS
📌 Cloud9 - AWS IDE

Модуль 5 оффициально окончен. Все материалы по нему - в git, включая сертификат для linkedin и значок открытка для социальных сетей.

Далее я начну модуль 6, а Рома портирует модуль про облачные вычисления как отдельный самостоятельный курс на степик. Мы явно опережаем время с облаками, но это был важный элемент в современной аналитике.

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

​​Находим схожие строки

В стандартной библиотеке Python существует модуль difflib, в котором есть интересный метод get_close_matches. Он позволяет найти в списке строки, похожие на некую исходную.

Этот метод ищет "наилучшие" возможные совпадения. Первый аргумент задаёт искомую строку, второй аргумент — список, в котором выполняется поиск.

Также в метод можно передать необязательный аргумент n, который задаёт максимальное число возвращаемых совпадений.

#difflib

Гайд по Python для новичков

Если впервые на канале — полезно знать, что в Python Academy уже куча статей на разные темы. Вот лучшее из того, о чем я успел рассказать:

— Вирус локер на Python и Tkinter
— 7 фишек, максимально улучшающие твой код
— Работа с процессами в Python
— 99% точность в классификации цифр на Keras
— Pandas для начинающих
— Градиентный спуск: просто о сложном

#начинающим

Аргументы и параметры командной строки

Для обработки передаваемых аргументов и создания удобный интерфейс командной строки в python есть отличный модуль argparse.

Для начала нам нужно создать объект парсера ArgumentParser, в который мы уже сможем добавить аргументы с нужными параметрами с помощью метода add_argument.

Первым параметром add_argument принимает либо имя обязательного позиционного аргумента, либо список опционального аргумента (опциональный аргумент идентифицируется через -). Также у add_argument есть множество необязательных опциональных параметров для работы с передаваемым значением аргумента, о них можете почитать в данной статье.

После добавления всех аргументов, нам нужно их спарсить с помощью метода parse_args, на выходе мы получим объект со всеми содержащимися аргументами.

#argparse