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
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
👍5🔥1
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
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
🔥4
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
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
👍3
Функция findall()
Если мы хотим найти все вхождения, в дело вступает функция findall().
Синтаксис: findall(pattern, string, flags=0[optional])
В случае успеха данная функция возвращает список, в котором в виде строк содержатся все искомые вхождения по порядку. Если вхождений нет, то эта функция возвратит пустой список.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
Если мы хотим найти все вхождения, в дело вступает функция findall().
Синтаксис: findall(pattern, string, flags=0[optional])
В случае успеха данная функция возвращает список, в котором в виде строк содержатся все искомые вхождения по порядку. Если вхождений нет, то эта функция возвратит пустой список.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
🎉3👍1
Отлавливаем ошибки с помощью assert
Инструкция assert принимает логическое выражение и необязательное сообщение. Она используется для проверки типов, значений аргумента и вывода функции, а также для отладки, поскольку останавливает программу в случае ошибки.
Если выполнить инструкцию assert с логическим выражением, результат которого равен True, ничего не произойдет. Но в случае с False будет сгенерировано исключение AssertionError.
Однако не нужно пытаться обработать исключение AssertionError блоком try-except. В таком случае assert теряет свой смысл.
В примере мы проверили, является ли переданный аргумент числовым типом данных. Если не является, то будет вызвано исключение и выведено указанное сообщение.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
Инструкция assert принимает логическое выражение и необязательное сообщение. Она используется для проверки типов, значений аргумента и вывода функции, а также для отладки, поскольку останавливает программу в случае ошибки.
Если выполнить инструкцию assert с логическим выражением, результат которого равен True, ничего не произойдет. Но в случае с False будет сгенерировано исключение AssertionError.
Однако не нужно пытаться обработать исключение AssertionError блоком try-except. В таком случае assert теряет свой смысл.
В примере мы проверили, является ли переданный аргумент числовым типом данных. Если не является, то будет вызвано исключение и выведено указанное сообщение.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
👍2
Как определить индекс элемента списка в Python
Итак, как же определить индекс элемента в Python? Давайте представим, что у нас есть элемент списка и нам нужно узнать индекс или позицию этого элемента.
Списки Python предоставляют нам метод index(), с помощью которого можно получить индекс первого вхождения элемента в список.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
Итак, как же определить индекс элемента в Python? Давайте представим, что у нас есть элемент списка и нам нужно узнать индекс или позицию этого элемента.
Списки Python предоставляют нам метод index(), с помощью которого можно получить индекс первого вхождения элемента в список.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
👍4❤2
Удаление ключа из словаря при помощи ключевого слова del
Python также позволяет использовать ключевое слово del для удаления определенного ключа из словаря. Использование ключевого слова del является менее безопасным подходом, так как нет способа просто указать значение по умолчанию, как это можно сделать при использовании метода .pop().
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
Python также позволяет использовать ключевое слово del для удаления определенного ключа из словаря. Использование ключевого слова del является менее безопасным подходом, так как нет способа просто указать значение по умолчанию, как это можно сделать при использовании метода .pop().
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
👍4
Перемещение и удаление файлов в Python
Чтобы переместить файл, мы можем воспользоваться модулем os или модулем shutil. Вы увидите перемещение файла при помощи метода rename() из модуля os.
Синтаксис rename() тот же, только в качестве второго аргумента указывается путь к целевому файлу с именем самого файла.
os.rename(исходноеместонахождение, целевоеместонахождение)
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
Чтобы переместить файл, мы можем воспользоваться модулем os или модулем shutil. Вы увидите перемещение файла при помощи метода rename() из модуля os.
Синтаксис rename() тот же, только в качестве второго аргумента указывается путь к целевому файлу с именем самого файла.
os.rename(исходноеместонахождение, целевоеместонахождение)
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
👍2
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
👍5
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
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
🎉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
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
🎉2
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:
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
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
👍2🥰1
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.
https://docs.python.org/3/library/dis.html#python-bytecode-instructions
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.
https://docs.python.org/3/library/dis.html#python-bytecode-instructions
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
🫡1
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
👍1👎1
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
🥰1🫡1
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
👍5