Делаем многоуровневый словарь плоским при помощи собственной рекурсивной функции

Быстрый поиск в Google приводит нас на StackOverflow. Первый же ответ предлагает рекурсивную функцию, которая перебирает словарь и возвращает «уплощенный» экземпляр. Вдохновившись этой функцией, давайте создадим немного более продвинутую версию.

Можем начать с type hinting (явного указания типов). Это улучшит читаемость и сделает код типобезопасным.

Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff

Метод items()

Метод items() используется для возврата списка кортежей с парами всех ключей и значений словаря.

Синтаксис:dictionary.items()

Данный метод не принимает никаких аргументов.

Приведем пример использования данной функции.

Объявлен словарь с именем products. Ключи содержат названия продуктов, а значения — их цены. Используем для нашего словаря метод items() и сохраним в другой переменной с именем itemlist, а затем выведем на экран.

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.

Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff

Подборка Telegram каналов для программистов

Системное администрирование 📌
https://t.me/sysadmin_girl Девочка Сисадмин
https://t.me/srv_admin_linux Админские угодья
https://t.me/linux_srv Типичный Сисадмин

https://t.me/linux_odmin Linux: Системный администратор
https://t.me/devops_star DevOps Star (Звезда Девопса)
https://t.me/i_linux Системный администратор
https://t.me/linuxchmod Linux
https://t.me/sys_adminos Системный Администратор
https://t.me/tipsysdmin Типичный Сисадмин (фото железа, было/стало)
https://t.me/sysadminof Книги для админов, полезные материалы
https://t.me/i_odmin Все для системного администратора
https://t.me/i_odmin_book Библиотека Системного Администратора
https://t.me/i_odmin_chat Чат системных администраторов
https://t.me/i_DevOps DevOps: Пишем о Docker, Kubernetes и др.
https://t.me/sysadminoff Новости Линукс Linux

1C разработка 📌
https://t.me/odin1C_rus Cтатьи, курсы, советы, шаблоны кода 1С

Программирование C++📌
https://t.me/cpp_lib Библиотека C/C++ разработчика
https://t.me/cpp_knigi Книги для программистов C/C++
https://t.me/cpp_geek Учим C/C++ на примерах

Программирование Python 📌
https://t.me/pythonofff Python академия. Учи Python быстро и легко🐍
https://t.me/BookPython Библиотека Python разработчика
https://t.me/python_real Python подборки на русском и английском
https://t.me/python_360 Книги по Python Rus

Java разработка 📌
https://t.me/BookJava Библиотека Java разработчика
https://t.me/java_360 Книги по Java Rus
https://t.me/java_geek Учим Java на примерах

GitHub Сообщество 📌
https://t.me/Githublib Интересное из GitHub

Базы данных (Data Base) 📌
https://t.me/database_info Все про базы данных

Мобильная разработка: iOS, Android 📌
https://t.me/developer_mobila Мобильная разработка
https://t.me/kotlin_lib Подборки полезного материала по Kotlin

Фронтенд разработка 📌
https://t.me/frontend_1 Подборки для frontend разработчиков
https://t.me/frontend_sovet Frontend советы, примеры и практика!
https://t.me/React_lib Подборки по React js и все что с ним связано

Разработка игр 📌
https://t.me/game_devv Все о разработке игр

Библиотеки 📌
https://t.me/book_for_dev Книги для программистов Rus
https://t.me/programmist_of Книги по программированию
https://t.me/proglb Библиотека программиста
https://t.me/bfbook Книги для программистов
https://t.me/books_reserv Книги для программистов

БигДата, машинное обучение 📌
https://t.me/bigdata_1 Data Science, Big Data, Machine Learning, Deep Learning

Программирование 📌
https://t.me/bookflow Лекции, видеоуроки, доклады с IT конференций
https://t.me/coddy_academy Полезные советы по программированию
https://t.me/rust_lib Полезный контент по программированию на Rust
https://t.me/golang_lib Библиотека Go (Golang) разработчика
https://t.me/itmozg Программисты, дизайнеры, новости из мира IT
https://t.me/php_lib Библиотека PHP программиста 👨🏼‍💻👩‍💻
https://t.me/nodejs_lib Подборки по Node js и все что с ним связано
https://t.me/ruby_lib Библиотека Ruby программиста

QA, тестирование 📌
https://t.me/testlab_qa Библиотека тестировщика

Шутки программистов 📌
https://t.me/itumor Шутки программистов

Защита, взлом, безопасность 📌
https://t.me/thehaking Канал о кибербезопасности
https://t.me/xakep_1 Статьи из "Хакера"

Книги, статьи для дизайнеров 📌
https://t.me/ux_web Статьи, книги для дизайнеров

Английский 📌
https://t.me/UchuEnglish Английский с нуля

Математика 📌
https://t.me/Pomatematike Канал по математике
https://t.me/phis_mat Обучающие видео, книги по Физике и Математике

Excel лайфхак📌
https://t.me/Excel_lifehack

https://t.me/tikon_1 Новости высоких технологий, науки и техники💡
https://t.me/mir_teh Мир технологий (Technology World)

Вакансии 📌
https://t.me/sysadmin_rabota Системный Администратор
https://t.me/progjob Вакансии в IT

Коротко о том, что такое метаклассы

Предположим, что вы знаете разницу между классами и объектами. Тогда метаклассы не должны быть для вас слишком уж сложными. Если кратко, то они являются классами для классов (отсюда и «мета» в их названии).

Проще говоря, в то время как классы являются чертежами для объектов, метаклассы являются чертежами для классов. Класс является описанием, когда мы создаем его экземпляр, тогда как метакласс является описанием класса, и существует только когда определен класс.

На скрине, самая простая реализация метакласса, которая ничего не делает.

Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff

Заглушка в коде

В ходе исполнения оператора pass ничего не происходит, поэтому он может использоваться в качестве некой заглушки в тех местах, где это синтаксически необходимо.

Например, вам надо сделать несколько функций, вы написали def'ы и названия, но сам код еще не успели, однако программу надо запустить и проверить что-то другое. Вот тут и понадобится pass.

Или в конструкции try-except, чтобы просто проигнорировать и никак не обрабатывать ошибку в программе.

Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff

Нелокальная переменная во вложенной функции

Прежде чем перейти к тому, что такое замыкание, мы должны сначала понять, что такое вложенная функция и нелокальная (nonlocal) переменная.

Функция, определенная внутри другой функции, называется вложенной функцией. Вложенные функции могут получать доступ к переменным из локальной области видимости объемлющих функций (enclosing scope).

В Python нелокальные переменные по умолчанию доступны только для чтения. Если нам необходимо их модифицировать, то мы должны объявить их явно как нелокальные (используя ключевое слово nonlocal).

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

Что делают OrderedDict и fromkeys()?

OrderedDict это словарь, который запоминает порядок вставки ключей. Если новое вхождение перезаписывает существующее вхождение, исходная позиция вставки остается неизменной.

fromkeys() создает новый словарь и возвращает список ключей. Ключи для нового словаря берутся из seq, а значения — из value (если заданы). Синтаксис метода fromkeys() — fromkeys(seq[, value]).

Параметры:

seq: Это список значений, которые будут использоваться при подготовке ключей для словаря.
value: Опционально; если задать, значение будет установлено в качестве value.

Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff

Используем lambda, sum() и map()

Лямбда-функция в Python — это просто функция Python. Но это некий особенный тип с ограниченными возможностями.

Лямбда-функции вместе с sum() и map() также могут решить конкретно эту задачу подсчета общего числа вхождений определенного элемента в строку. Этот метод использует sum() для суммирования всех вхождений, полученных с помощью map().

Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff

Используем collection.Counter ()

Это менее известный метод для получения количества вхождений элемента в любой контейнер в Python. Он также выполняет задачу, аналогичную описанным выше двум методам, просто является функцией другой библиотеки, т.е. collections.

Класс Counter() модуля collections - это подкласс словаря dict для подсчета хеш-объектов (неизменяемых, таких как строки, числа, кортежи и т.д.). Это коллекция, в которой элементы хранятся в виде словарных ключей, а их счетчики хранятся в виде значений словаря.

Счетчик может быть любым целочисленным значением, включая ноль или отрицательное число. Класс collections.Counter() похож на мультимножества в других языках программирования.

Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff

Работа с argparse

Модуль argparse в Python предоставляет удобный и гибкий способ анализа аргументов командной строки. Он позволяет определять как позиционные, так и именованные аргументы, указывать значения по умолчанию, добавлять справочные сообщения для пользователей и многое другое. Этот модуль является предпочтительным выбором для работы с аргументами командной строки в Python благодаря своей простоте и мощности.

Для использования модуля argparse сначала необходимо импортировать его в свой скрипт. Далее, можно определить парсер аргументов и добавить к нему необходимые аргументы. Например, чтобы создать парсер с одним позиционным аргументом и одним именованным аргументом, можно написать следующий код:

import argparse

parser = argparse.ArgumentParser(description='Описание программы')
parser.add_argument('позиционный_аргумент', type=int, help='Справка для позиционного аргумента')
parser.add_argument('--именованный_аргумент', default='значение_по_умолчанию', help='Справка для именованного аргумента')
args = parser.parse_args()

print(args.позиционный_аргумент)
print(args.именованный_аргумент)

В данном примере мы создаем парсер аргументов, добавляем к нему один позиционный аргумент типа int и один именованный аргумент с значением по умолчанию. После парсинга аргументов мы можем обращаться к ним через объект args. Таким образом, модуль argparse упрощает и стандартизирует работу с аргументами командной строки в Python, делая код более читаемым и модульным.

Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff

Настройка вывода NumPy

Библиотека NumPy (Numerical Python) является одной из наиболее популярных библиотек для работы с массивами данных в Python. Она предоставляет множество удобных функций для работы с многомерными массивами, линейной алгеброй, случайными числами и многим другим. Однако, при выводе данных из массивов NumPy, форматирование может быть не самым удобным и красивым. Часто вывод выглядит не очень читабельно, особенно при большом количестве элементов.

Для управления выводом данных из массивов NumPy существует метод set_printoptions(). Этот метод позволяет настроить различные параметры вывода данных, такие как количество отображаемых цифр после запятой, количество обрезаемых элементов в массиве, количество элементов в начале и в конце каждой размерности массива и другие.

import numpy as np

# Установка параметров вывода данных
np.set_printoptions(precision=4, threshold=5, edgeitems=2, linewidth=80, suppress=True, nanstr='NaN', infstr='inf')

# Пример массива NumPy
arr = np.array([1.23456789, 2.3456789, 3.456789, 4.56789, 5.6789, 6.789])

# Вывод массива с установленными параметрами
print(arr)

В приведенном примере мы импортируем библиотеку NumPy, устанавливаем параметры вывода с помощью метода set_printoptions() и создаем массив NumPy. Затем мы выводим этот массив с установленными параметрами, что позволяет нам контролировать форматирование вывода данных.

Используя метод set_printoptions() вы можете легко настроить вывод данных из массивов NumPy так, чтобы он соответствовал вашим потребностям и был более читабельным. Это особенно полезно при работе с большими массивами данных, когда важно иметь четкое представление о содержимом массива.

Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff

Геттеры и сеттеры

В объектно-ориентированных языках распространено использование геттеров и сеттеров для безопасной работы с приватными полями. Например, в C# для этого есть удобная конструкция { get; set; }.

В Python геттер реализуется через декоратор @property, а сеттер в виде @свойство.setter. В примере метод геттера называется age, поэтому декоратор сеттера – @age.setter.

Оба метода должны иметь одинаковое название, по которому можно будет обращаться как к обычному атрибуту.

Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff

Регулярные выражения (REGEX)

Регулярные выражения — более гибкий способ нахождения подстрок в строках. В Python есть встроенный модуль, позволяющий работать с регулярными выражениями, — re. Модуль re содержит функцию search, которая позволит вам найти подстроку

Если вам нужны сложные сопоставления, например, учет регистра — этот метод подойдет вам лучше всего. Но у него есть и недостатки: сложность и скорость работы. То есть, в простеньких задачах его лучше не использовать.

Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff

Возврат нескольких значений из функции

Python позволяет вам возвращать из функции несколько значений.

Для этого необходимо вернуть структуру данных, содержащую эти несколько значений. Например, список количества миль, которые надо пробежать за неделю.

Структура данных — контейнер, хранящий однотипные данные. Эти данные могут быть возвращены из функций. В этой статье мы узнаем, как возвращать несколько значений из структур вроде кортежа, списка и словаря.

Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff

Обработка строки

Полезные функции для работы со строками. Python известен тем, что можно написать код в одну строчку использованием метода вместо перебора списком.

Перечислим наиболее полезные методы:

capitalize() - первая буква большая, остальные маленькие
strip() - удаление пробелов в начале и конце
center(int, chr='') - отцентрирует текст, int - нужное кол-во символов в строке, а chr - символ для добавления в начало и конец
swapcase() - заглавные буквы в прописные, маленькие в большие
lower() - преобразует к нижнему регистру
upper() - преобразует к верхнему регистру

При написании нейронок и ботов обязательно приводите все к нижнему регистру с помощью lower(). При написании ботов часто использую center(), для красивого вывода.

Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff

Глубокое (полное) копирование

Глубокая копия создает новую и отдельную копию всего объекта или списка со своим уникальным адресом памяти. Это означает, что любые изменения, внесенные вами в новую копию объекта или списка, не будут отражаться в исходной. Этот процесс происходит следующим образом: сначала создается новый список или объект, а затем рекурсивно копируются все элементы из исходного в новый.

Короче говоря, оба объекта становятся полностью независимы друг от друга. Это похоже на концепцию передачи по значению в таких языках, как C ++, Java и C #.

Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff

Кастомная функциональность

Этот декоратор — это всего лишь пример того, как вы можете проверить некоторые разрешения совсем просто и на 100% настроить это так, как вам необходимо.

Представьте, что у вас есть блог, магазин, форум… Если у пользователей должно быть несколько очков активности, чтобы написать отзыв, это стало бы хорошим способом избежать спама. Мы создадим декоратор, чтобы проверить, что пользователь вошел в систему и имеет более 10 баллов, поэтому может написать отзыв, в противном случае мы не дадим ему сделать этого.

Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff

re.split()

Данный метод разделяет строку по заданному шаблону. Если шаблон найден, оставшиеся символы из строки возвращаются в виде результирующего списка. Более того, мы можем указать максимальное количество разделений для нашей строки.

Синтаксис: re.split(шаблон, строка, maxsplit = 0)

Возвращаемое значение может быть либо списком строк, на которые была разделена исходная строка, либо пустым списком, если совпадений с шаблоном не нашлось.

Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff