Создание процессов

Класс Process из встроенного модуля multiprocessing позволяет создавать процессы без прямого вызова функции fork.

При создании экземпляра Proccess необходимо передать функцию, которую требуется исполнить в отдельном дочернем процессе и аргументы этой функции. Процесс будет создан после вызова метода start. Внутри метода start будет вызван fork и будет исполнена функция в отдельном процессе.

Очень важно ожидать завершения всех созданных дочерних процессов. Для этого можно воспользоваться удобной функцией join.

Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff

Одноразовый метод в классе

В случае, если вдруг понадобится в классе функция, которая будет использоваться всего один раз, после чего будет использоваться другая функция, можно воспользоваться приемом на картинке.

Последней строчкой метода call является переопределение самого этого метода на другой, а именно normal_call. Таким образом, изначальный код call будет исполнен только один раз.

Подобный прием будет полезен в тех случаях, когда при самом первом вызове метода в классе требуются выполнить одноразовые действия, которые в дальнейшем не нужны.

Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff

Красивые таблицы в терминале

PrettyTable – это простая библиотека, предназначенная для быстрого и легкого представления табличных данных в виде ASCII. Модуль можно установить привычным способом через pip.

Для создания таблиц и работы с ними используется класс PrettyTable из этого модуля. Задать название для столбцов можно с помощью атрибута fields_name. Строки в таблицу добавляются путем вызова метода add_row.

Более того, модуль prettytable позволяет регулировать различные параметры, сортировать данные, работать с html, а также взаимодействовать с csv и sql таблицами. Так что возможностей у этого модуля предостаточно.

Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff

Импорт as

Мы можем определить собственное имя для импортированного модуля, используя оператор import as.

Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff

Пример разделения строки CSV с вводом пользователем

Давайте посмотрим на реальный пример, где пользователь вводит данные CSV, а мы разбиваем их на список строк.

Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff

Модуль argparse

Модуль argparse является предпочтительным способом анализа аргументов командной строки. Он предоставляет множество опций, таких как позиционные аргументы, значение по умолчанию для аргументов, справочное сообщение, указание типа данных и т.д. В самой простой форме мы можем использовать его, как показано ниже.

Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff

Множественный вызов метода randint()

Для этого кода повторение метода random.randint() дает нам разные случайные целые числа для каждого вызова в пределах от 10 до 100.

Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff

Как сделать запрос DELETE

Как следует из названия, если вы хотите удалить ресурс из API, вы можете использовать запрос DELETE. Удалим товар с идентификатором, равным 21.

Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff

Сила «однострочников» (One-Liners)

Вы устали пробираться между строк кода и теряться в условных конструкциях? Тогда, однострочники Python — это то, что вам нужно

Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff

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.

Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff

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

Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff

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

Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff

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.

Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff

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

Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff

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.

Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff

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.

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

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.

Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff

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).

Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff