Декораторы в Python

Декораторы в Python — это мощный инструмент, который позволяет изменять поведение функций или классов без изменения их исходного кода. Они позволяют добавлять дополнительную функциональность к уже существующим объектам, делая код более читаемым и поддерживаемым. Декораторы можно рассматривать как функции, которые принимают другую функцию в качестве аргумента и возвращают новую функцию, обычно с расширенным или измененным поведением.

Для создания декоратора необходимо определить функцию, которая будет выполнять дополнительную логику, и применить ее к целевой функции с помощью символа @. Например, если у нас есть функция, которую мы хотим декорировать, мы можем создать декоратор, который будет выводить время выполнения этой функции. Декоратор применяется к целевой функции, что позволяет нам измерить время ее выполнения без изменения самой функции.

import time

def timer_decorator(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        start_time = time.time()
        result = func(*args, **kwargs)
        end_time = time.time()
        print(f"Time taken to execute {func.__name__}: {end_time - start_time} seconds")
        return result
    return wrapper

@timer_decorator
def some_function():
    # some code here
    pass

some_function()

В приведенном примере мы создали декоратор timer_decorator, который измеряет время выполнения целевой функции и выводит результат. Затем мы применили этот декоратор к функции some_function с помощью символа @. При вызове some_function декоратор автоматически добавляет логику измерения времени выполнения, не изменяя саму функцию.

Использование декораторов позволяет избежать дублирования кода и упрощает поддержку и анализ программы. Они также улучшают читаемость кода, поскольку дополнительная логика выносится из основной функции. Декораторы являются важной частью Python и позволяют разработчикам создавать более гибкие и масштабируемые приложения.


Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff

📕Открытый урок для Python-разработчиков, инженеров, QA-специалистов и специалистов по Data Science

На открытом уроке 23 января в 20:00 мск мы изучим асинхронное взаимодействие в Python на примере RabbitMQ.

📗В результате мы:
- Поговорим про асинхронное взаимодействие в микросервисной архитектуре и асинхронное программирование в Python;
- Рассмотрим практический пример построения архитектуры приложения;
- Разберемся в преимуществах и недостатках такого подхода.

Спикер Панкрашов Дмитрий — ведущий разработчик в компании-партнере вендора СЭД "Директум", 5+ лет опыта в backend-разработке, работает с Python, PHP, .NET (C#), PostgreSQL.

👉 Регистрируйтесь прямо сейчас, чтобы не пропустить мероприятие: https://vk.cc/cHzBf9

📙 Все участники открытого урока получат скидку на курс "Python Developer. Professional"

Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576

Поиск подстроки в строке

Pегулярное выражение — это строка, задающая шаблон поиска подстрок в тексте. В Python есть встроенный модуль, позволяющий работать с регулярными выражениями, — re, который содержит функцию search. Она позволит вам найти подстроку в строке

Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff

Хранение хеша и соли

Для хранения можно использовать методы JSON, SQL, CSV и даже простой текстовый файл. Убедитесь, что пароль нигде не сохранен, ведь в этом состоит главная цель — избежать необходимость сохранения действующего пароля в исходном виде.

Если вы ограничены только одним местом для хранения, можете добавить соль и пароль вместе и потом сохранить их. Можно будет разделить их во время чтения, когда вам будет известна длина соли и ключа.

Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff

Функции высшего порядка в Python

Функции высшего порядка в Python позволяют улучшить структуру кода, делая его более понятным и гибким. Они позволяют передавать функции как аргументы в другие функции и возвращать функции как результат выполнения другой функции. Такой подход делает код более модульным и упрощает его поддержку и расширение.

Пример использования функций высшего порядка — это создание функции, которая принимает другую функцию в качестве аргумента. Например, мы можем создать функцию, которая принимает функцию для преобразования элементов списка. Затем мы можем передать эту функцию в качестве аргумента и применить ее к каждому элементу списка. Это позволяет нам легко изменять способ преобразования элементов без изменения основного кода.

def apply_function_to_list(func, lst):
    return [func(x) for x in lst]

def square(x):
    return x * x

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
squared_numbers = apply_function_to_list(square, numbers)
print(squared_numbers)  # Output: [1, 4, 9, 16, 25]

В данном примере мы создали функцию apply_function_to_list, которая принимает функцию (в данном случае square) и список чисел. Функция apply_function_to_list применяет переданную функцию к каждому элементу списка и возвращает новый список с результатами преобразования. Таким образом, мы можем легко изменять функцию, которая применяется к элементам списка, не изменяя основной код.

Использование функций высшего порядка также позволяет нам писать более компактный и элегантный код. Мы можем передавать анонимные функции (lambda-функции) в качестве аргументов, что делает код более читаемым и понятным. Кроме того, функции высшего порядка позволяют нам использовать функциональный подход к программированию, что может быть полезно при работе с большими объемами данных.

Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff

Хеширование паролей Python
Для Python 3.x

Здесь пароли будут хешироваться для последующего сохранения в базе данных.

Тут мы будем использовать salt. salt является случайной последовательностью, добавленной к строке пароля перед использованием хеш-функции.

salt используется для предотвращения перебора по словарю (dictionary attack) и атак радужной таблицы (rainbow tables attacks).

Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff

Как убрать табуляцию в python?

Вы можете использовать метод строки .replace()

lineWithTabulation = "\tLine with tabulation"
print(lineWithTabulation)

lineWithoutTabulation = lineWithTabulation.replace('\t', '')
print(lineWithoutTabulation)

# Вывод :
# Line with tabulation
# Line with tabulation


Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff

Python Requests анализ запроса

При составлении запроса стоит иметь в виду, что перед его фактической отправкой на целевой сервер библиотека requests выполняет определенную подготовку. Подготовка запроса включает в себя такие вещи, как проверка заголовков и сериализация содержимого JSON.

Если открыть .request, можно просмотреть PreparedRequest.

Проверка PreparedRequest открывает доступ ко всей информации о выполняемом запросе. Это может быть пейлоад, URL, заголовки, аутентификация и многое другое.

Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff

Использование time.sleep() в threading

Python Logging Cookbook является хорошим примером использования time.sleep(). Модуль логирования logging является потоко-безопасным, поэтому в данном примере он будет полезнее, чем операторы print().

Здесь для создания двух потоков используется модуль Python threading. Также создается объект входа, что будет вводить threadName в stdout. Затем начинаются оба потока и инициируется цикл для каждого входа из главного потока. Для фиксирования пользователя используется KeyboardInterrupt при нажатии ^Ctrl+C.

Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff

Создаём свой контекстный менеджер

Привет, в четверг на канале вышел небольшой пост про контекстные менеджеры. Сейчас разберём, как их можно реализовать.

В любом контекстном менеджере должны быть определены методы __enter__ и __exit__. В качестве примера создадим подобие уже существующего open.

Метод __enter__ вызывается автоматически и возвращает объект файла. После того, как блок with заканчивается, также вызывается метод __exit__, который закрывает файл.

А более подробно мы рассказываем про эту тему в нашем курсе по продвинутым темам.

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.

Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff

Библиотека Numpy

При создании массивом мы получаем тип ndarray.

Рассмотрим наиболее часты атрибуты (не методы!) применимые к массивам:

ndim - число измерений (чаще их называют "оси") массива.

shape - размеры массива, его форма. Это кортеж натуральных чисел, показывающий длину массива по каждой оси. Для матрицы из n строк и m столбов, shape будет (n,m). Число элементов кортежа shape равно ndim.

size - количество элементов массива. Очевидно, равно произведению всех элементов атрибута shape.

dtype - объект, описывающий тип элементов массива

itemsize - размер каждого элемента массива в байтах.

data - буфер, содержащий фактические элементы массива. Обычно мы не используем этот атрибут, так как обращаться к элементам массива проще всего с помощью индексов.

Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff

Блок else в циклах.

Блок else в циклах for и while — это конструкция, которая позволяет выполнить определенный блок кода только в случае, если цикл завершился без использования оператора break. В цикле while условие проверяется перед каждой итерацией, и если оно истинно, то выполняется тело цикла. Цикл выполняется до тех пор, пока условие не станет ложным. В случае цикла for, он проходит по элементам последовательности (например, списку) и выполняет указанный блок кода для каждого элемента.

Давайте рассмотрим пример использования блока else в цикле for. Предположим, у нас есть функция find_needle, которая принимает на вход список haystack и элемент needle, и ищет needle в haystack. Мы хотим вывести сообщение, если элемент needle не найден в haystack. Для этого мы можем использовать цикл for для прохода по элементам haystack и проверки на равенство с needle. Если элемент найден, мы выводим сообщение и прерываем цикл с помощью оператора break. Если цикл завершается без прерывания, то выполняется блок else.

def find_needle(haystack, needle):
    for item in haystack:
        if item == needle:
            print("Needle found!")
            break
    else:
        print("Needle not found in haystack.")

В данном примере, если элемент needle найден в haystack, то будет выведено сообщение «Needle found!». Если же элемент needle не найден, то будет выполнен блок else и выведено сообщение «Needle not found in haystack.». Это позволяет нам выполнить определенные действия в зависимости от результата поиска элемента в списке.

Таким образом, блок else в циклах for и while предоставляет удобный способ выполнения действий, которые должны произойти только в случае, если цикл завершился успешно, без дополнительных проверок условий. Это помогает улучшить читаемость и структуру кода, делая его более понятным и эффективным.


Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff

😎 Хотите стать Python-разработчиком и начать успешную карьеру в IT? Время действовать!

🐍 Python — самый востребованный язык. На курсе вы изучите синтаксис, фреймворки Django и FastAPI, научитесь работать с базами данных и создадите портфолио, которое привлекает топовые команды.

🚀 Программа составлена практикующими экспертами, а выпускники OTUS высоко ценятся среди ведущих компаний. Обучение с нуля до Junior-разработчика за 6 месяцев!

➡️ Старт уже близко — успейте занять место в группе! Узнать больше и получить скидку до 15% по промокоду PythonBasic_5 : https://vk.cc/cHTGuf

Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576
Срок действия промокода до 30.01.2025

Как удалить пустые строки в списке на python?

array = ['Stephen King', '', 'J. K. Rowling', '', 'Oliver Bowden']
filtred_array = list(filter(None, array))
print(filtred_array)
# Вывод : ['Stephen King', 'J. K. Rowling', 'Oliver Bowden']

Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff

Продвинутая работа со списками

При работе со списками крайне полезно знать как правильно формировать срезы списка. В приложениях, активно использующих группы данных - срезы незаменимый инструмент.

В общей форме формирования среза выглядит следующим образом:

list[start:end:step]

Комбинации параметров помогут достичь необходимого результата.

Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff

all и any

Полезные функции, которые помогут узнать есть ли определенные значения в объекте.

all возвращает True, если все объекты равны True или удовлетворяют условию.

any в свою очередь делает то же самое, но возвращает True, если хотя бы один равен True.

Теперь нет необходимости перебирать списки, достаточно использовать данные функции.

Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff

Примеры использования модуля os в Python

os.chdir() и os.getcwd()

Функция os.chdir позволяет нам вносить изменения в каталоге, который мы в данный момент используем в сессии.

Если вам нужно знать, какой путь вы в данный момент используете, для этой нужно вызвать os.getcwd(). Указанный код демонстрирует нам, что мы открыли директорию по умолчанию в Пайтоне, после запуска данного кода в IDLE.

После этого мы изменили папки, при помощи os.chdir().

Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff

Создание функций на основе других с "замороженными" параметрами

Привет, сегодня поговорим про очень важную функцию partial из пакета functools. Более подробно мы рассказываем про это в курсе, но сейчас дадим краткое описание работы.

Данная функция принимает в качестве первого аргумента любую другую функцию, а дальше параметры, которые будут автоматически переданы в эту функцию при вызове уже новой функции, которую вернёт partial.

Например, можем создать функцию, которая умножает два числа, а потом "заморозить" один аргумент, как на картинке.

Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff

Как обрабатывать исключения?

Обработка исключений в Пайтон – это очень просто. Потратим немного времени и напишем несколько примеров, которые их вызовут. Мы начнем с одной из самых элементарных проблем: деление на ноль.

Если мы обратимся к урокам элементарной математики, то вспомним, что на ноль делить нельзя. В Пайтоне данная операция вызовет ошибку, как мы можем видеть в примере выше. Чтобы поймать ошибку, мы завернем операцию в оператор try/except.

Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff