Генерация шумов Перлина

Шум перлина — это математический алгоритм по генерированию процедурной текстуры (градиентного шума) псевдо-случайным методом.

Для нас он может пригодится в разных ситуациях: от симуляции временных рядов разных показателей до генерации процедурного мира как в Minecraft.

Для Python уже существует библиотека-реализация этого алгоритма, называется она perlin-noise.

pip install perlin-noise

Сначала мы создаем обьект генератора шумов, и задаем ему количество октав и seed для встроенного рандомизатора:
noise = PerlinNoise(octaves=10, seed=1)

Обьявляем размер желаемой 2d матрицы:
xpix, ypix = 100, 100

И используя списочное включение, генерируем 2d матрицу, где интенсивность значения от координат задает наш обьект генератора noise:
pic = [[noise([i/xpix, j/ypix]) for j in range(xpix)] for i in range(ypix)]

Методов списков list

Напоминаю, списки в Python – упорядоченные последовательности элементов различных типов данных. Списки можно изменять, например, добавлять новые элементы.

1. list.append(x) – добавляет элемент, переданный в качестве аргумента, в конец списка. Этот метод является самым простым и распространённым в коде.

2. list.insert(i, x) – вставляет элемент в переданную позицию. Первый аргумент означает индекс элемента, перед которым будет добавлено новое значения.

Таким образом, list.insert(0, x) вставит элемент в начало списка, а list.insert(len(list), x) эквивалентно записи list.append(x).

3. list.extend(iterable) – расширяет список, добавляя все элементы другой коллекции.

Ограничьте использование процессора и памяти

Если вы не хотите оптимизировать память вашей программы или корректировать работу процессора, то можно просто установить лимиты. К счастью, в Python для этого есть специальная библиотека

3 трюка с itertools

Сегодня мы рассмотрим несколько функций из довольно полезного модуля, позволяющих эффективно работать с итерируемыми объектами. Начнём с очень простой функции – chain. Она позволяет "склеивать" несколько итерируемых элементов в один.

Далее, accumulate. Эта функция немного похожа на reduce, но вместо того, чтобы давать одно окончательное значение, она последовательно применяет функцию, заданную вторым аргументом (в данном случае min), к каждому последующему элементу по порядку: min(11), min(11, 3), min(11, 3, 9) и так далее.

А для того, чтобы создавать комбинации из элементов выбранного итерируемого объекта, вам понадобится функция combinations. Вторым аргументом можно задать длину этой самой комбинации. Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff

Правильным ответом является [1, 2]

Происходит так из-за того, что дефолтные параметры хранятся в неизменном кортеже в атрибуте функции defaults, который создается один раз в момент определения функции.

А для того, чтобы добиться правильного поведения функции, следует воспользоваться ключевым словом None при о

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.

Именование среза с использованием функции slice

Работа с множеством значений, которые заданы индексами, может быстро обернуться беспорядком – как в плане поддержки, так и в плане читабельности кода.

Один из вариантов улучшения ситуации заключается в использовании констант для значений, задаваемых индексами. Но есть и более удачный способ написания качественного кода, как показано на картинке

Switch-конструкция с помощью словаря

Привет, на связи Адриан. Начинающие программисты достаточно часто спрашивают меня про switch-конструкции, а в Python их вобщем-то нет.

Однако существует одно хитрое решение – использовать словарь, где значениями будут функции. В качестве примера напишем словарь, который будет использован для математических операторов.

В этом примере я использовал lambda-функции для упрощения кода, но вместо них можете подставить любые другие. Объясню немного подробнее, lambda – объявление анонимной функции, x и y - принимаемые аргументы, x + y – возвращаемый результат.

Генерация уникальных идентификаторов

В этот пятничный вечер Адриан подготовил для вас небольшой, но крайне полезный приём, который часто применяется на практике.

Стандартный модуль uuid — быстрый и простой способ сгенерировать UUID (universally unique identifier), глобально уникальный идентификатор.

Так, мы можем создать случайное 128-битное число, которое наверняка будет уникальным. Существует более 2¹²² возможных UUID. Это более 5 ундециллионов, то есть 36 нулей.

Вероятность нахождения дубликатов в заданном наборе крайне мала. Даже при наличии триллиона UUID вероятность того, что среди них есть дубликат, гораздо меньше, чем один к миллиарду.

Вполне недурно для двух строк кода.

Упаковка параметров с помощью urlencode

Новая неделя – новые знания. В это утро понедельника я подготовил для вас крайне практичный пост.

Довольно часто приходится работать с разнообразными API и совершать get-запросы с передачей множества параметров. Чаще всего составление запроса в коде выглядит примерно так:

url = 'https://example.com?item={}&size={}&color={}&amount={}'.format('t-shirt', 'M', 'white', 5)

Смотрится не слишком презентабельно, однако есть слегка более длинный, но значительно улучающий читаемость кода вариант – функция urlencode из из модуля urllib.

Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff

⁠Кэширование функций

Кэширование может сэкономить время, когда связанная с вводом или выводом функция периодически вызывается с одинаковыми аргументами. Раньше приходилось создавать свою реализацию, но в Python 3.2+ появился декоратор lru_cache, который позволяет нам быстро кэшировать и вскрывать возвращаемые значения функции.

Давайте реализуем калькулятор чисел Фибоначчи с использованием кэша. Советую попробовать запустить любую рекурсивную функцию с кэшированием и без него, прирост в скорости замечается сразу.

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.

Explicit Conversion Flag

Флаг явного преобразования используется для преобразования значения поля format перед его непосредственным форматированием.

Это поле можно использовать для переопределения поведения format для какого либо конкретного типа и форматирования значения. В настоящее время распространены два явных флага преобразования:

!r – преобразует значение в строку, используя функцию repr()
!s – преобразует значение в строку, используя функцию str()

В примере, в случае с флагом !r строка 'Hello' будет напечатана с кавычками в поле шириной не менее 20 символов, а в случае с флагом !s – без кавычек (в более удобном для чтения виде).

Вычисляем размер объектов в памяти

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.

Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff

⁠Автоматический счетчик во время итераций по коллекциям

Привет. Достаточно часто я наблюдаю ситуации, в которых новички создают "костыли", когда им необходим счетчик во время обхода коллекции. И вот решение проблемы.

Итак, встроенная в Python функция enumerate применяется для итерируемых коллекций (строки, списки, словари и другие) и создает объект, который генерирует кортежи, состоящие из двух элементов – индекса элемента и самого элемента.

И это еще не все, enumerate также принимает необязательный второй аргумент, который позволяет указать, с какого числа начинать отсчет. По умолчанию индекс начинается с нуля, но в данном примере я передал единицу.

⁠Логические any и all

Одна из многих причин, почему Python является таким популярным языком, заключается в том, что он читаем и выразителен. Предлагаю взглянуть на прикрепленный ниже код.

Функция any возвращает значение True, если хотя бы одно из переданных утверждений верно, all – в случае, если все верны.

На мой взгляд, эти две функции заслуживают отдельного внимания всего лишь из-за их простоты в использовании.

Официальное упорядочивание словарей

Кстати, Python 3.7 на официальном уровне зафиксировал соответствие порядка перебора элементов словарей порядку их добавления.

Но для некоторых это не такая уж и новость, так как и в Python 3.6 словари уже были упорядочены, что видно на примере выше.

Однако это был просто побочный результат реализации, не зафиксированный в стандарте. Новый Python оформил его официально. Теперь можно быть уверенным в сохранении порядка вставки.

Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff

⁠Блок else в циклах for

Хауди хо, друзья. Практически все новички теряются при виде блока else после циклов, поэтому сейчас немного проясним ситуацию.

В Python блок else может быть представлен не только в условных конструкциях после if, но и в циклах после for и while. В данном случае код внутри else выполняется, только если цикл не был прерван с помощью break.

Типичный пример использования – поиск чего-либо в цикле с использованием ключевого слова break при нахождении, как показано на картинке. Исходный код текстом можете найти в нашем чате.

Прочитать произвольную строку из файла

Предположим, вы решили разработать чат-бота. В нем конечно же будет с десяток самых крутых и полезных функций, может быть даже в нем будет модные нынче нейросети.

И конечно же не обошлось без приветствия, вы специально заготовили несколько различных вариантов в файле text.txt:

Приветствую!
Здравствуйте!
Ку, здарова.
Добрый день!
Привет!

Чтобы вывести это на экран, может помочь функция getline из модуля linecache. В чем главное отличие этой функции от обычного метода чтения из файла? Функция getline кеширует все строчки файла в списке, так что следующие вызовы get_answer отработают моментально.

"Быстрый" контейнер deque

Структура deque предпочтительнее, чем обычный список, в тех случаях, когда нам нужны более быстрые операции добавления и вытягивания элементов из обоих концов контейнера.

К тому же, контейнер deque обеспечивает линейную сложность O(1) для операций добавления и выталкивания по сравнению со стандартным списком, у которого сложность по времени для тех же операций составляет O(n).

Также для deque есть возможность использовать такие стандартные функции, как sum, min, max и другие.

Метод get для словарей

У словарей есть метод get, который возвращает значение по ключу, переданному в аргументах функции.

Однако если такого ключа в словаре нет, то исключение не выбрасывается, а возвращается значение по умолчанию, которое передаётся вторым аргументом, или же None, если второй аргумент не передан.

В качестве примера создадим словарь с именами, которые можно получить по определенным значениям, и напишем функцию, которая возвращает приветственную фразу со взятием имени из этого словаря.