➡️Чтобы вычислить размер какого-либо объекта, можно воспользоваться функцией sys.getsizeof(object[, default]). Поскольку Python написан в полном соответствии с парадигмой ООП, таким объектом может быть все что угодно.

Однако, следует помнить, что хотя все built-in (встроенные) объекты и вернут правильный размер, в общем случае это не должно быть верно для каких-либо пользовательских объектов.

Аргумент default позволяет определить значение, которое будет возвращено, если тип объекта не предоставляет средства для извлечения размера и вызовет TypeError.

➡️Функция getsizeof вызывает метод __sizeof__ объекта и добавляет дополнительные служебные данные сборщика мусора, если конечно объект управляется сборщиком мусора.

🐍Pythoner

➡️Множеству инструментов командной строки или скриптов для работы требуется имя пользователя и пароль. Если вам придётся писать подобную программу – вы, возможно, сочтёте полезным модуль getpass.

Этот очень простой пакет позволяет запрашивать у пользователя его пароль, а также получать имя пользователя, извлекая имя, под которым он вошёл в систему.

🐍Pythoner

➡️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.

🐍Pythoner

🔎ООП - это сокращение от "объектно-ориентированное программирование". Это парадигма программирования, которая использует объекты и их взаимодействие для решения задач. ООП стал широко распространенным подходом в программировании, и понимание его основных концепций может быть полезным для разработчиков.

➡️Преимущества ООП

ООП предлагает ряд преимуществ, которые делают его популярным подходом в программировании.

➡️Во-первых, ООП способствует повышению переиспользуемости кода. Разработчики могут создавать модули и классы, которые можно использовать в разных проектах.

➡️Во-вторых, ООП способствует упрощению поддержки и изменения программного кода. Если необходимо внести изменения в программу, то, в большинстве случаев, достаточно внести изменения только в одном месте - в классе или его методе.

➡️В-третьих, ООП позволяет создавать более надежные программы. Благодаря инкапсуляции и строгой организации кода, ошибки и проблемы могут быть обнаружены.

🐍Pythoner

➡️Декоратор @ classmethod — это метод, который получает класс в качестве параметра, который принято обозначать как cls. Он указывает на класс ToyClass, а не на объект этого класса.

Методы класса привязаны к самому классу, а не его экземпляру. Они могут менять состояние класса, что отразится на всех объектах этого класса, но не могут менять конкретный объект.

➡️Проще говоря, @ classmethod — это обычный метод класса, имеющий доступ ко всем атрибутам класса, через который он был вызван.

🐍Pythoner

🔎LoginManager - это класс во Flask, который обрабатывает аутентификацию пользователей. Он предоставляет возможность работы с аутентификацией: проверка правильности введенных учетных данных, установка и удаление сеансов пользователя, проверка доступа к защищенным страницам.

➡️Использование LoginManager

Сначала необходимо создать экземпляр LoginManager и привязать его к приложению Flask. Затем можно определить функцию загрузки пользователя с помощью декоратора @login_manager.user_loader. Эта функция должна принимать идентификатор пользователя в качестве параметра и возвращать объект пользователя.

После настройки LoginManager можно использовать его для защиты определенных страниц и контролировать доступ к ним только для аутентифицированных пользователей. Для этого можно использовать декоратор @login_required, который применяется к функции представления и автоматически проверяет статус аутентификации пользователя перед выполнением функции.

🐍Pythoner

➡️Один из наиболее распространенных случаев использования оператора with - работа с файлами. Он позволяет автоматически управлять открытием и закрытием файлов, что делает код более читаемым и безопасным. Рассмотрим пример:

with open("file.txt", "r") as file:
    data = file.read()
    print(data)

⬆️В данном примере мы открываем файл "file.txt" в режиме чтения и с помощью оператора with. После выполнения блока кода, связанного с оператором with, файл автоматически закрывается. Это особенно полезно, когда нам нужно работать с файлами, так как мы не забудем закрыть их и не получим утечку памяти.

🐍Pythoner

➡️Оператор with также может использоваться для работы с другими типами контекстов, такими как сетевые соединения, базы данных и другие ресурсы. Контексты являются объектами, которые могут выполнять некоторые действия перед входом в блок кода и после его выхода. Рассмотрим пример с использованием оператора with для работы с сетевым соединением:

import socket

with socket.create_connection(("example.com", 80)) as connection:
    connection.sendall(b"GET / HTTP/1.1\\r\\nHost: example.com\\r\\n\\r\\n")
    response = connection.recv(4096)
    print(response.decode())

⬆️В данном примере мы создаем сетевое соединение с хостом http://example.com/ на порту 80. Блок кода, связанный с оператором with, выполняет отправку HTTP-запроса и получение ответа. После выполнения блока кода сетевое соединение автоматически закрывается.

🐍Pythoner

🔎Если вы когда-либо работали с Python проектами, вы наверняка сталкивались с папкой venv. Но что это за папка и зачем она нужна?

➡️Папка venv - это сокращение от "виртуальная среда" (virtual environment) и представляет собой изолированное окружение Python, в котором можно устанавливать и использовать различные версии пакетов и зависимостей. Виртуальная среда позволяет изолировать проект от других проектов и иметь разные версии пакетов для разных проектов.

➡️Зачем она вообще тогда нужна?

При разработке проектов на Python часто возникает необходимость использовать различные зависимости и библиотеки. Однако, каждый проект может требовать разные версии пакетов или зависимостей. Использование общей системной установки пакетов может привести к конфликтам и несовместимости. Вот где на помощь приходит папка venv - она позволяет создать изолированную среду, в которой можно устанавливать и использовать нужные версии пакетов без влияния на системные установки.

🐍Pythoner

🔎Объекты - это экземпляры классов, и классы являются шаблонами для создания объектов. Каждый объект имеет свои собственные атрибуты (переменные, данные) и методы (функции, действия), которые определяют его поведение и взаимодействие с другими объектами.

Например, если у нас есть класс "Автомобиль", мы можем создать несколько объектов этого класса, таких как "Машина1" и "Машина2". У каждого объекта будет свой набор атрибутов, таких как "марка", "модель" и методов, таких как "завести двигатель" или "передвинуться вперед".

➡️Преимущества использования объектов в Python

Во-первых, объектно-ориентированное программирование облегчает структурирование кода и делает его более логичным и понятным. Каждый объект отвечает за свои собственные данные и методы.

Во-вторых, объекты позволяют создавать сложные структуры данных и абстракции. Мы можем создавать классы, которые представляют реальные или воображаемые объекты, и определять, их взаимодействие друг с другом.

🐍Pythoner

➡️Перед тем, как сравнивать два элемента списка к ним применялась функция prepare_item, которая меняла знак у стоимости (функция применяется ровно по одному разу к каждому элементу. В результате при одинаковом первом значении сортировка по второму происходила в обратном порядке.

➡️Чтобы не плодить утилитарные функции, вместо использования сторонней функции, того же эффекта можно добиться с использованием лямбда-функции.

🐍Pythoner

➡️Функция all в Python

Функция all принимает на вход итерируемый объект (например, список) и возвращает True, если все его элементы являются истинными (или, если итерируемый объект пустой). Например:

numbers = [1, 2, 3, 4]
print(all(numbers))  # Выводит: True

⬆️В этом примере функция all вернула True, потому что все числа в списке numbers являются истинными (то есть, не равны нулю).

➡️Функция any в Python

Функция any, как и all, принимает на вход итерируемый объект, но возвращает True, если хоть один из его элементов является истинным. Если итерируемый объект пустой, функция any возвращает False. Например:

numbers = [0, 0, 1, 0]
print(any(numbers))  # Выводит: True

⬆️В этом случае функция any вернула True, потому что в списке numbers было хотя бы одно истинное значение (1).

➡️Использование all и any вместе

Функции all и any можно использовать вместе, чтобы проверить сложные условия. Например, мы можем проверить, все ли элементы в списке положительные и есть ли среди них хоть одно четное число:

numbers = [1, 2, 3, 4]
print(all(num > 0 for num in numbers) and any(num % 2 == 0 for num in numbers))  # Выводит: True

⬆️В этом примере функция all вернет True, если все числа в списке будут положительными, а функция any вернет True, если среди чисел будет хотя бы одно четное.

🐍Pythoner