Ошибка FileNotFoundError
Ошибка FileNotFoundError часто возникает при работе с файлами в Python. Этого можно легко избежать, указав полные пути к файлам при создании файлового объекта.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
Ошибка FileNotFoundError часто возникает при работе с файлами в Python. Этого можно легко избежать, указав полные пути к файлам при создании файлового объекта.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
👍1
Чем defaultdict отличается от простого словаря?
Если вы попытаетесь получить доступ к ключу, которого нет в словаре, он выдаст ошибку KeyError. В то время как при использовании defaultdict такой ошибки не будет.
Если вы попробуете обратиться к отсутствующему ключу, defaultdict просто вернет значение по умолчанию.
Синтаксис будет следующим: defaultdict(default_factory).
При обращении к отсутствующему ключу функция default_factory вернет значение по умолчанию.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
Если вы попытаетесь получить доступ к ключу, которого нет в словаре, он выдаст ошибку KeyError. В то время как при использовании defaultdict такой ошибки не будет.
Если вы попробуете обратиться к отсутствующему ключу, defaultdict просто вернет значение по умолчанию.
Синтаксис будет следующим: defaultdict(default_factory).
При обращении к отсутствующему ключу функция default_factory вернет значение по умолчанию.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
👍3
Функция itertools.cycle
В пайтон есть классный модуль itertools для создания собственных итераторов. Функции данного модуля довольно эффективны в работе, поэтому их часто используют в реальных проектах.
Сегодня мы бы хотели показать вам функцию cycle() из itertools. Данная функция принимает на вход итерируемый объект и создает бесконечный итератор, циклически возвращающий элементы данного объекта. Фишка заключается в том, что когда элементы последовательности заканчиваются, итерация начинается вновь с первого элементы.
К примеру, функция cycle() из последовательности ['red', 'white', 'blue'] генерирует повторяющуюся бесконечную. Но важно при проходе при итерации по такому итератору предусмотреть выход из цикла (а не как у нас в первом случае с colors:). Так как это итератор, то мы можем использовать его для получения значений через функцию next(colors).
Мы также можем воспользоваться islice(), который вернет итератор по подмножеству переданного объекта.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
В пайтон есть классный модуль itertools для создания собственных итераторов. Функции данного модуля довольно эффективны в работе, поэтому их часто используют в реальных проектах.
Сегодня мы бы хотели показать вам функцию cycle() из itertools. Данная функция принимает на вход итерируемый объект и создает бесконечный итератор, циклически возвращающий элементы данного объекта. Фишка заключается в том, что когда элементы последовательности заканчиваются, итерация начинается вновь с первого элементы.
К примеру, функция cycle() из последовательности ['red', 'white', 'blue'] генерирует повторяющуюся бесконечную. Но важно при проходе при итерации по такому итератору предусмотреть выход из цикла (а не как у нас в первом случае с colors:). Так как это итератор, то мы можем использовать его для получения значений через функцию next(colors).
Мы также можем воспользоваться islice(), который вернет итератор по подмножеству переданного объекта.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
👍3
Не используйте обработку исключений слишком часто
Обработка исключений может защитить вашу программу от внезапных сбоев. Тем не менее все прекрасно знают, что подобные конструкции могут заметно снизить производительность скрипта.
Не стоит злоупотреблять try-except конструкциями, так как в большинстве случаев можно справиться с задачей, применяя обычные условия. Используйте обработку исключений только в крайних случаях.
На картинке мы привели пример двух случаев необоснованного использования обработки исключений, а также показали более правильную альтернативу.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
Обработка исключений может защитить вашу программу от внезапных сбоев. Тем не менее все прекрасно знают, что подобные конструкции могут заметно снизить производительность скрипта.
Не стоит злоупотреблять try-except конструкциями, так как в большинстве случаев можно справиться с задачей, применяя обычные условия. Используйте обработку исключений только в крайних случаях.
На картинке мы привели пример двух случаев необоснованного использования обработки исключений, а также показали более правильную альтернативу.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
👍4
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
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
👍3
Получаем метаданные из аудиофайла
Для извлечения метаданных из аудиофайлов, а также их редактирования есть очень удобный модуль mutagen. Модуль позволяет получить всю основную информацию об аудиофайле: длину, битрейт, исполнителя и так далее.
Модуль поддерживает форматы метаданных APEv2 и ID3v2, анализируя все кадры ID3v2.4 (посмотреть все нужные теги ID3v2 можно тут).
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
Для извлечения метаданных из аудиофайлов, а также их редактирования есть очень удобный модуль mutagen. Модуль позволяет получить всю основную информацию об аудиофайле: длину, битрейт, исполнителя и так далее.
Модуль поддерживает форматы метаданных APEv2 и ID3v2, анализируя все кадры ID3v2.4 (посмотреть все нужные теги ID3v2 можно тут).
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
👍2
Когда стоит использовать замыкания?
Так для чего же нужны замыкания?
Замыкания позволяют избежать использования глобальных (global) значений и обеспечивают некоторую форму сокрытия данных. Для этого также может использоваться объектно-ориентированный подход.
Если в классе необходимо реализовать небольшое количество методов (в большинстве случаев один метод), замыкания могут обеспечить альтернативное и более элегантное решение.
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.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
Так для чего же нужны замыкания?
Замыкания позволяют избежать использования глобальных (global) значений и обеспечивают некоторую форму сокрытия данных. Для этого также может использоваться объектно-ориентированный подход.
Если в классе необходимо реализовать небольшое количество методов (в большинстве случаев один метод), замыкания могут обеспечить альтернативное и более элегантное решение.
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.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
👍6
Элегантный способ перевернуть строку в Python - Цикл
Мы можем перевернуть строку и в цикле.
Для начала создадим массив (список) reversedString[].
После этого мы можем запустить цикл, где итерируемой переменной будет index — длина списка.
На каждой итерации цикла в reversedString добавляется символ из строки с индексом [index-1]. После этого index уменьшается на 1.
Цикл продолжается до тех пор, пока переменная index не станет равна 0.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
Мы можем перевернуть строку и в цикле.
Для начала создадим массив (список) reversedString[].
После этого мы можем запустить цикл, где итерируемой переменной будет index — длина списка.
На каждой итерации цикла в reversedString добавляется символ из строки с индексом [index-1]. После этого index уменьшается на 1.
Цикл продолжается до тех пор, пока переменная index не станет равна 0.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
👎4🤮4👍3🤡1
Имитация
В вышеприведённом примере экспортирована будет лишь функция bar. А если оставить атрибут all пустым, то из модуля не будет экспортироваться вообще ничего. При попытке импорта чего-либо из такого модуля будет выдана ошибка AttributeError.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
В вышеприведённом примере экспортирована будет лишь функция bar. А если оставить атрибут all пустым, то из модуля не будет экспортироваться вообще ничего. При попытке импорта чего-либо из такого модуля будет выдана ошибка AttributeError.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
👍3
Как найти все индексы для подстроки?
Метод index() возвращает первый совпавший индекс. Мы можем определить пользовательскую функцию для поиска всех индексов, по которым находится подстрока.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
Метод index() возвращает первый совпавший индекс. Мы можем определить пользовательскую функцию для поиска всех индексов, по которым находится подстрока.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
👍1👎1
Упаковка параметров с помощью urlencode
Довольно часто приходится работать с разнообразными API и совершать get-запросы с передачей множества параметров. Чаще всего составление запроса в коде выглядит примерно так:
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
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
👍6
Задача
Представьте, что у вас есть несколько переменных:
Какой результат вам даст вывод
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
Представьте, что у вас есть несколько переменных:
x = 1
y = 2
l = [x, y]
x += 5
a = [1]
b = [2]
s = [a, b]
a.append(5)Какой результат вам даст вывод
l и s?Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
👍1
Использование join() с одиночной строкой в качестве ввода
Строка повторяется в Python. Поэтому, когда мы передаем одну строку в качестве входных данных команде join(), ее символы являются повторяющимися элементами.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
Строка повторяется в Python. Поэтому, когда мы передаем одну строку в качестве входных данных команде join(), ее символы являются повторяющимися элементами.
str = 'Hello' print(f'String characters are: {",". join(str)]')
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
👍2
Дизассемблирование
При запуске программы на python, написанный код преобразуется в байт-код, который затем может быть запущен в интерпретаторе Python. Встроенный модуль dis позволяет дизассемблировать байт-код в удобное представление для просмотра его инструкций. Полный спсиок инструкций байт-кода с описанием можно посмотреть в доке модуля.
На картинке показана работа этого модуля на примере функции, но такое можно повторить и с классами – в таком случае все его функции будут дизассемблированы.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
При запуске программы на python, написанный код преобразуется в байт-код, который затем может быть запущен в интерпретаторе Python. Встроенный модуль dis позволяет дизассемблировать байт-код в удобное представление для просмотра его инструкций. Полный спсиок инструкций байт-кода с описанием можно посмотреть в доке модуля.
На картинке показана работа этого модуля на примере функции, но такое можно повторить и с классами – в таком случае все его функции будут дизассемблированы.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
👍6
Процесс делегирования в Python
Делегирование – это объектно-ориентированный подход, также называемый паттерном проектирования.
Предположим, у вас есть объект x, и вы хотите изменить поведение только одного из его методов. Вы можете создать новый класс, предоставляющий новую реализацию метода, который вы хотите изменить, и делегирующий все остальные методы соответствующим методам объекта x.
В примере показан класс, охватывающий поведение файла и преобразующий данные из нижнего в верхний регистр
Метод write() в классе upcase конвертирует строку из нижнего в верхний регистр до вызова другого метода. Собственно сама делегация осуществляется за счет использования объекта self._out.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
Делегирование – это объектно-ориентированный подход, также называемый паттерном проектирования.
Предположим, у вас есть объект x, и вы хотите изменить поведение только одного из его методов. Вы можете создать новый класс, предоставляющий новую реализацию метода, который вы хотите изменить, и делегирующий все остальные методы соответствующим методам объекта x.
В примере показан класс, охватывающий поведение файла и преобразующий данные из нижнего в верхний регистр
Метод write() в классе upcase конвертирует строку из нижнего в верхний регистр до вызова другого метода. Собственно сама делегация осуществляется за счет использования объекта self._out.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
👍3
Работа с ip адресами
Если вам приходится писать на Python программы для работы с сетью — это значит, что вам может очень пригодиться модуль ipaddress.
Одним из вариантов его использования является генерация списка IP-адресов из диапазона адресов, заданных в формате CIDR (Classless Inter-Domain Routing, или бесклассовая адресация).
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
Если вам приходится писать на Python программы для работы с сетью — это значит, что вам может очень пригодиться модуль ipaddress.
Одним из вариантов его использования является генерация списка IP-адресов из диапазона адресов, заданных в формате CIDR (Classless Inter-Domain Routing, или бесклассовая адресация).
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
👍3
Именованные кортежи, как альтернативы классам в Python.
Если нет желания создавать новый класс и предполагаемая структура не слишком сложна и без дополнительных функций, тогда можно использовать именованные кортежи.
Для понимания:
Именованные кортежи определяют имена для каждой позиции в кортеже и позволяют создавать более читаемый и понятный код. Они могут быть использованы в тех же случаях, что и обычные кортежи, а обращаться к полям можно не только по индексу, но и по имени.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
Если нет желания создавать новый класс и предполагаемая структура не слишком сложна и без дополнительных функций, тогда можно использовать именованные кортежи.
Для понимания:
Именованные кортежи определяют имена для каждой позиции в кортеже и позволяют создавать более читаемый и понятный код. Они могут быть использованы в тех же случаях, что и обычные кортежи, а обращаться к полям можно не только по индексу, но и по имени.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
👍6
Замер времени выполнения куска кода с помощью модуля «timeit».
Модуль timeit позволяет замерить время выполнения любого куска кода.
Большие куски кода не очень удобно, но вот мелкие довольно хорошо. Закидываете вашу строчку внутрь timeit и готово.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
Модуль timeit позволяет замерить время выполнения любого куска кода.
Большие куски кода не очень удобно, но вот мелкие довольно хорошо. Закидываете вашу строчку внутрь timeit и готово.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
👍5
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
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
👍4