10 скрытых особенностей Python


Оглавление (нажмите, чтобы открыть):

Введение¶

Python – один из тех редких языков программирования, которые одновременно претендуют на звание простых и мощных. Вас приятно удивит то, как легко можно сосредоточиться на решении поставленной задачи, а не на синтаксисе и структуре языка, на котором вы программируете.

Официально Python представляют так:

В следующем разделе мы рассмотрим эти особенности более детально.

Особенности Python¶

Простой¶

Python – простой и минималистичный язык. Чтение хорошей программы на Python очень напоминает чтение английского текста, хотя и достаточно строгого! Такая псевдо-кодовая природа Python является одной из его самых сильных сторон. Она позволяет вам сосредоточиться на решении задачи, а не на самом языке.

Лёгкий в освоении¶

Как вы увидите, на Python чрезвычайно легко начать программировать. Python обладает исключительно простым синтаксисом, как уже отмечалось выше.

Свободный и открытый¶

Python – это пример свободного и открытого программного обеспечения – FLOSS (Free/Libré and Open Source Software). Проще говоря, вы имеете право свободно распространять копии этого программного обеспечения, читать его исходные тексты, вносить изменения, а также использовать его части в своих программах. В основе свободного ПО лежит идея сообщества, которое делится своими знаниями. Это одна из причин, по которым Python так хорош: он был создан и постоянно улучшается сообществом, которое просто хочет сделать его лучше.

Язык высокого уровня¶

При написании программы на Python вам никогда не придётся отвлекаться на такие низкоуровневые детали, как управление памятью, используемой вашей программой, и т.п.

Портируемый¶

Благодаря своей открытой природе, Python был портирован на много платформ (т.е. изменён таким образом, чтобы работать на них). Все ваши программы смогут запускаться на любой из этих платформ без каких-либо изменений, если только вы избегали использования системно-зависимых функций.

Python можно использовать в GNU/Linux, Windows, FreeBSD, Macintosh, Solaris, OS/2, Amiga, AROS, AS/400, BeOS, OS/390, z/OS, Palm OS, QNX, VMS, Psion, Acorn RISC OS, VxWorks, PlayStation, Sharp Zaurus, Windows CE и даже на PocketPC!

Вы можете даже использовать такую платформу, как Kivy для создания игр для iOS (iPhone, iPad) и Android.

Интерпретируемый¶

Это требует некоторого пояснения.

Программа, написанная на компилируемом языке программирования, как например, C или C++, преобразуется из исходного языка (т.е. C или C++) в язык, понятный компьютеру (бинарный код, т.е. нули и единицы) при помощи компилятора с применением разнообразных флагов и параметров. Когда вы запускаете такую программу, компоновщик/загрузчик копирует программу с диска в оперативную память и запускает её.

Python же, напротив, не требует компиляции в бинарный код. Программа просто выполняется из исходного текста. Python сам преобразует этот исходный текст в некоторую промежуточную форму, называемую байткодом, а затем переводит его на машинный язык и запускает. Всё это заметно облегчает использование Python, поскольку нет необходимости заботиться о компиляции программы, подключении и загрузке нужных библиотек и т.д. Вместе с тем, это делает программы на Python намного более переносимыми, так как достаточно их просто скопировать на другой компьютер, и они работают!

Объектно-ориентированный¶

Python поддерживает как процедурно-ориентированное, так и объектно-ориентированное программирование. В процедурно-ориентированных языках программы строятся на основе процедур или функций, которые представляют собой просто-напросто многократно используемые фрагменты программы. В объектно-ориентированных языках программирования программы строятся на основе объектов, объединяющих в себе данные и функционал. Python предоставляет простые, но мощные средства для ООП, особенно в сравнении с такими большими языками программирования, как C++ или Java.

Расширяемый¶

Если вам нужно, чтобы некоторая критическая часть программы работала очень быстро или вы вынуждены скрыть часть алгоритма, вы можете написать эту часть программы на C или C++, а затем вызывать её из программы на Python.

Встраиваемый¶

Python можно встраивать в программы на C/C++, чтобы предоставлять возможности написания сценариев их пользователям.

Обширные библиотеки¶

Стандартная библиотека Python просто огромна. Она может помочь в решении самых разнообразных задач, связанных с использованием регулярных выражений, генерированием документации, проверкой блоков кода, распараллеливанием процессов, базами данных, веб-браузерами, CGI, FTP, электронной почтой, XML, XML-RPC, HTML, WAV файлами, криптографией, GUI (графическим интерфейсом пользователя) и другими системно-зависимыми вещами. Помните, что всё это доступно абсолютно везде, где установлен Python. В этом заключается философия Python “Всё включено”.

Кроме стандартной библиотеки, существует множество других высококачественных библиотек, которые можно найти в Каталоге пакетов Python

Python 2 против 3¶

Если вас не интересует разница между Python 2 и Python 3, вы можете пропустить этот радел. Но в любом случае помните, какую версию вы используете.

В 2008 году эта книга была переписана для Python 3. Это была одна из первых книг, посвящённых Python 3. Однако, к сожалению, это привело к путанице среди пользователей, пытавшихся изучать Python 2 по версии книги для Python 3 и наоборот. Тем не менее, мир понемногу мигрирует на Python 3.

Так что да, в этой книге вы будете учиться программировать на Python 3, даже если в конечном счёте планируете использовать Python 2. Помните, что как только вы как следует усвоите и научитесь пользоваться любым из них, вы также сможете легко освоить разницу между ними и адаптироваться. Самое сложное заключается в обучении программированию и понятии основной части языка Python. Это и будет нашей целью в настоящей книге, а как только вы её достигнете, вы сможете запросто использовать Python 2 или Python 3 в зависимости от конкретной ситуации.

Изучить разницу между Python 2 и Python 3 в деталях можно на странице Ubuntu wiki, посвящённой Python 3.

Что говорят программисты¶

Интересно, что такие великие хакеры, как Эрик Рэймонд, говорят о Python:

  1. Эрик С. Рэймонд – автор работы “Собор и Базар”, а также человек, который ввёл термин “Open Source”. Он говорит, что Python стал его любимым языком программирования. Эта статья и вдохновила меня на пробу пера в Python.
  2. Брюс Экель – автор знаменитых книг “Думаем на Java” и “Думаем на С++”. Он утверждает, что ни на одном языке программирования его работа не была столь эффективной, как на Python. Кроме того, он считает, что Python – это, пожалуй, единственный язык, стремящийся облегчить жизнь программисту. Подробнее можно прочитать в его полном интервью.
  3. Питер Норвиг – широко известный автор Lisp, а также директор по качеству поиска в Google (спасибо Гвидо ван Россуму за это замечание). Он говорит, что Python всегда был неотъемлемой частью Google. Вы можете убедиться в этом, заглянув на страницу Google Jobs, на которой владение Python указано как требование для разработчиков программного обеспечения.

Скрытые особенности Python — python

Каковы менее известные, но полезные функции языка программирования Python?

  • Попробуйте ограничить ответы на ядро ​​Python.
  • Одна функция для каждого ответа.
  • Приведите пример и краткое описание функции, а не ссылку на документацию.
  • Пометьте эту функцию, используя заголовок в качестве первой строки.

Быстрые ссылки на ответы:

    2 30
  • 9 окт 2020 2020-10-09 00:25:54
  • jelovirt

30 ответов

Вложенные списки и выражения генератора:

Они могут заменить огромные куски кода вложенного цикла.

  • 9 окт 2020 2020-10-09 00:26:01
  • Rafał Dowgird

Перегрузка оператора для встроенного set :

Подробнее из стандартной ссылки на библиотеку: Установить типы

  • 9 окт 2020 2020-10-09 00:26:00
  • Kiv

Завершение интерактивной переписки переводчика

Вам также необходимо установить переменную среды PYTHONSTARTUP.

  • 9 окт 2020 2020-10-09 00:26:00
  • mjard

Основные сообщения:)

Красивая лучше, чем уродливая.
Явный лучше, чем неявный.
Простой лучше, чем сложный.
Комплекс лучше, чем сложный.
Плоский лучше, чем вложенный.
Редкий лучше, чем плотный. Показатели удобочитаемости.
Особые случаи не являются достаточно сложными, чтобы нарушать правила.
Хотя практичность превосходит чистоту.
Ошибки никогда не должны проходить молча.
Если явно не отключен.
Перед лицом двусмысленности откажитесь от соблазна угадать. Должен быть один — и желательно только один — простой способ сделать это.
Хотя этот путь может быть не очевидным, если вы не голландский. Теперь лучше, чем никогда. Хотя никогда не бывает лучше, чем сейчас. Если внедрение трудно объяснить, это плохая идея.
Если внедрение легко объяснить, это может быть хорошей идеей.
Пространства имен — одна хорошая идея — пусть больше таких!

  • 9 окт 2020 2020-10-09 00:26:00
  • cleg

Исключения для повторного создания:

Оператор «raise» без аргументов внутри обработчика ошибок сообщает Python о повторном воссоздании исключения с исходной трассировкой, что позволяет вам сказать «о, извините, извините, я не хотел это поймать, извините, извините.

Если вы хотите распечатать, сохранить или поиграть с исходной трассировкой, вы можете получить ее с помощью sys.exc_info() и распечатать ее, как это сделал Python с модулем «traceback».

  • 9 окт 2020 2020-10-09 00:26:00
  • Thomas Wouters

Исключение else:

Использование предложения else лучше, чем добавление дополнительного кода в предложение try, поскольку оно позволяет избежать случайного обнаружения исключения, которое не было вызвано защищенным кодом инструкцией try. except.

  • 9 окт 2020 2020-10-09 00:26:00
  • Constantin

Чтобы добавить больше модулей python (особенно сторонних), большинство людей, похоже, используют переменные среды PYTHONPATH или добавляют символические ссылки или каталоги в свои каталоги пакетов сайтов. Другой способ — использовать файлы *.pth. Здесь официальное описание python doc:

«Самый удобный способ [изменить путь поиска python] — добавить путь файл конфигурации в каталог что уже на пути Python, обычно к. /site -packages/ каталог. Файлы конфигурации пути имеют расширение .pth, и каждый строка должна содержать один путь, который будет добавлен к sys.path. (Потому как новые пути добавляются к sys.path, модули в добавленном каталоги не будут отменять стандартные модули. Это означает, что вы не можете использовать это механизм установки фиксированного версии стандартных модулей.)»

  • 9 окт 2020 2020-10-09 00:25:59
  • dgrant

Именованное форматирование

% -formatting принимает словарь (также применяется валидация% i/% s и т.д.).

И поскольку locals() также является словарем, вы можете просто передать это как dict и иметь% -подписки из ваших локальных переменных. Я думаю, что это неодобрительно, но упрощает вещи.

Форматирование нового стиля

  • 9 окт 2020 2020-10-09 00:25:59
  • Pasi Savolainen

Doctest: документация и модульное тестирование в то же время.

Пример, извлеченный из документации Python:

  • 9 окт 2020 2020-10-09 00:25:59
  • Pierre-Jean Coudert

Условное присвоение

Он делает именно то, что это звучит: «присвойте 3 x, если y равно 1, иначе назначьте 2 x». Обратите внимание, что parens не нужны, но мне они нравятся для удобочитаемости. Вы также можете связать его, если у вас есть что-то более сложное:

Хотя в определенный момент это идет слишком далеко.

Обратите внимание, что вы можете использовать if. else в любом выражении. Например:

Здесь func1 будет вызываться, если y равно 1 и func2, в противном случае. В обоих случаях соответствующая функция будет вызываться с аргументами arg1 и arg2.

Аналогично справедливо и следующее:

где class1 и class2 — два класса.

  • 9 окт 2020 2020-10-09 00:25:59
  • tghw

дескрипторы

Они — волшебство целого ряда основных функций Python.

Когда вы используете точечный доступ для поиска члена (например, x.y), Python сначала ищет член в словаре экземпляра. Если он не найден, он ищет его в словаре классов. Если он находит это в словаре классов, и объект реализует протокол дескриптора, вместо того, чтобы просто возвращать его, Python выполняет его. Дескриптором является любой класс, который реализует методы __get__ , __set__ или __delete__ .


Здесь вы можете реализовать свою собственную (только для чтения) версию свойства с использованием дескрипторов:

и вы будете использовать его так же, как встроенное свойство():

Дескрипторы используются в Python для реализации свойств, связанных методов, статических методов, методов класса и слотов, среди прочего. Понимание их позволяет легко понять, почему многие вещи, которые раньше выглядели как «причуды» Python, таковы, как они есть.

Раймонд Хеттингер отличный учебник, который намного лучше описывает их, чем я.

  • 9 окт 2020 2020-10-09 00:25:59
  • Nick Johnson

Словари имеют метод get()

Словари имеют метод get(). Если вы делаете d [key], а ключ отсутствует, вы получаете исключение. Если вы выполните d.get( «ключ» ), вы вернетесь в None, если «ключ» не существует. Вы можете добавить второй аргумент, чтобы вернуть этот элемент вместо None, например: d.get(key, 0).

Это отлично подходит для таких вещей, как добавление номеров:

sum[value] = sum.get(value, 0) + 1

  • 9 окт 2020 2020-10-09 00:25:58
  • Rory

Контекстные менеджеры и оператор

Представлено в PEP 343, контекстный менеджер — это объект, который действует как контекст времени выполнения для набора операторов.

Поскольку функция использует новые ключевые слова, она вводится постепенно: она доступна в Python 2.5 с помощью директивы __future__ . Python 2.6 и выше (включая Python 3) доступны по умолчанию.

Я использовал «with» statement много, потому что я считаю это очень полезной конструкцией, вот небольшая демонстрация:

Что происходит здесь за кулисами, заключается в том, что «with» statement вызывает специальные методы __enter__ и __exit__ на файловый объект. Сведения об исключении также передаются в __exit__ , если какое-либо исключение было поднято из тела оператора with, что позволяет там обрабатывать исключения.

Что это для вас в этом конкретном случае, так это то, что он гарантирует, что файл будет закрыт, когда выполнение выходит из области набора with , независимо от того, происходит ли это нормально или генерируется ли исключение. Это в основном способ абстрагирования общего кода обработки исключений.

Другие распространенные случаи использования включают блокировку потоков и транзакций базы данных.

  • 9 окт 2020 2020-10-09 00:25:58
  • Ycros

Создание новых типов в полностью динамическом режиме

что точно совпадает с

Возможно, это не самая полезная вещь, но приятно знать.

Изменить. Исправлено имя нового типа, должно быть NewType — это то же самое, что и с оператором class .

Изменить. Скорректировано название, чтобы более точно описать эту функцию.

  • 9 окт 2020 2020-10-09 00:25:58
  • Torsten Marek

ROT13 является допустимым кодированием исходного кода, когда вы используете правильное объявление кодирования в верхней части файла кода:

  • 9 окт 2020 2020-10-09 00:25:58
  • André

Распаковка аргументов функции

Вы можете распаковать список или словарь в качестве аргументов функции, используя * и ** .

Очень полезный ярлык, поскольку списки, кортежи и дикты широко используются в качестве контейнеров.

  • 9 окт 2020 2020-10-09 00:25:58
  • e-satis

Считываемые регулярные выражения

В Python вы можете разделить регулярное выражение на несколько строк, назовите свои совпадения и вставьте комментарии.

Пример подробного синтаксиса (из Погружение в Python):

Вы также можете многократно писать регулярное выражение без использования re.VERBOSE благодаря конкатенации строковых литералов.

  • 9 окт 2020 2020-10-09 00:25:57
  • MvdD

Обмен местами на месте

Правая часть присваивания — это выражение, которое создает новый кортеж. Левая часть задания сразу же распаковывает этот (не привязанный) кортеж к именам a и b .

После назначения новый кортеж не отображается и помечен для сбора мусора, а значения, привязанные к a и b , были заменены.

Обратите внимание, что множественное назначение на самом деле представляет собой комбинацию упаковки кортежей и распаковки последовательностей.


  • 9 окт 2020 2020-10-09 00:25:57
  • Lucas S.

Начиная с 2.5, у dicts есть специальный метод __missing__ , который вызывается для отсутствующих элементов:

В collections имеется также подкласс подкласса defaultdict , который выполняет почти то же самое, но вызывает функцию без аргументов для не существующих элементов:

Я рекомендую преобразовать такие dicts в обычные dicts, прежде чем передавать их функциям, которые не ожидают таких подклассов. Много кода использует d[a_key] и ловит KeyErrors, чтобы проверить, существует ли элемент, который добавит новый элемент в dict.

  • 9 окт 2020 2020-10-09 00:25:57
  • Armin Ronacher

Блок «else» будет обычно выполняться в конце цикла for, если не вызывается break.

Вышеупомянутый код можно эмулировать следующим образом:

  • 9 окт 2020 2020-10-09 00:25:57
  • rlerallut

Декораторы

Decorators позволяют обернуть функцию или метод в другую функцию, которая может добавить функциональность, изменить аргументы или результаты и т.д. Вы пишете декораторов на одну строку над определением функции, начиная с знака «at» (@).

Пример показывает декодер print_args , который печатает декорированные аргументы функции перед его вызовом:

  • 9 окт 2020 2020-10-09 00:25:57
  • DzinX

Аргумент шага в операторах среза. Например:

Частный случай x[::-1] является полезной идиомой для «x обратного».

  • 9 окт 2020 2020-10-09 00:25:56
  • Rafał Dowgird

Если вам не нравится использовать пробелы для обозначения областей, вы можете использовать C-style <>, выпустив:

Списки (list). Функции и методы списков

Сегодня я расскажу о таком типе данных, как списки, операциях над ними и методах, о генераторах списков и о применении списков.

Что такое списки?

Списки в Python — упорядоченные изменяемые коллекции объектов произвольных типов (почти как массив, но типы могут отличаться).

Чтобы использовать списки, их нужно создать. Создать список можно несколькими способами. Например, можно обработать любой итерируемый объект (например, строку) встроенной функцией list:

Список можно создать и при помощи литерала:

Как видно из примера, список может содержать любое количество любых объектов (в том числе и вложенные списки), или не содержать ничего.

И еще один способ создать список — это генераторы списков. Генератор списков — способ построить новый список, применяя выражение к каждому элементу последовательности. Генераторы списков очень похожи на цикл for.

Возможна и более сложная конструкция генератора списков:

Но в сложных случаях лучше пользоваться обычным циклом for для генерации списков.

Функции и методы списков

Создать создали, теперь нужно со списком что-то делать. Для списков доступны основные встроенные функции, а также методы списков.

Таблица «методы списков»

Метод Что делает
list.append(x) Добавляет элемент в конец списка
list.extend(L) Расширяет список list, добавляя в конец все элементы списка L
list.insert(i, x) Вставляет на i-ый элемент значение x
list.remove(x) Удаляет первый элемент в списке, имеющий значение x. ValueError, если такого элемента не существует
list.pop([i]) Удаляет i-ый элемент и возвращает его. Если индекс не указан, удаляется последний элемент
list.index(x, [start [, end]]) Возвращает положение первого элемента со значением x (при этом поиск ведется от start до end)
list.count(x) Возвращает количество элементов со значением x
list.sort([key=функция]) Сортирует список на основе функции
list.reverse() Разворачивает список
list.copy() Поверхностная копия списка
list.clear() Очищает список

Нужно отметить, что методы списков, в отличие от строковых методов, изменяют сам список, а потому результат выполнения не нужно записывать в эту переменную.

И, напоследок, примеры работы со списками:

Изредка, для увеличения производительности, списки заменяют гораздо менее гибкими массивами (хотя в таких случаях обычно используют сторонние библиотеки, например NumPy).

10 ценных Python-советов: для начинающих, но не только

Яр Пархоменко
Яр Пархоменко
Получайте новые статьи на e‑mail

Пишем о будущем, технологиях и стартапах

Нам нравится Python за универсальность и скорость разработки. Мы хотим, чтобы пайтонистов становилось больше, а их скиллы преумножались и прокачивались. 30 мая запускаем новый поток обучения разработчиков на Python. А пока делимся удобными приёмами, которые эксперт TechBeamers собрал из разных источников, включая вебинары по программированию на Python, Stack Overflow и Wikipedia. Прежде чем попасть в обзор, каждый из подходов прошёл экспертный отбор, то есть его удобство и эффективность проверены на практике.

Эти советы пригодятся и разработчикам, и тестировщикам. Некоторые из них будут новыми и полезными даже для опытных программистов на Python.

Среди причин создания такого пособия — растущая популярность Python как языка программирования, обеспечивающего высокую скорость разработки. Оглянитесь вокруг, и вы увидите, что он эффективен везде — от различных конфигурационных инструментов до анализа XML.

Сейчас доступны разные версии Python, но большинство программистов предпочитают использовать Python версий 2.x и 3.x. Все предлагаемые советы работают в каждой из них.

1. Запуск скриптов Python

На большинстве систем UNIX можно запускать скрипты Python из командной строки следующим образом:

# run python script


2. Запуск программ на Python из интерпретатора

Интерактивный интерпретатор Python очень прост в использовании. Вы можете совершить свои первые шаги в освоении этого языка, просто набирая любые команды в консоли Python одну за другой, и немедленно получать результаты.

Консоль Python можно запустить с помощью команды:

# start python console

$ python
>>> type commands here>

*В этой статье весь код, идущий после >>>, нужно набирать в строке ввода Python. Важно помнить, что Python очень серьезно воспринимает табуляцию, так что если вы получаете какие-либо ошибки с её упоминанием, то исправьте выравнивание.

3. Использование функции enumerate()

Функция enumerate() добавляет счетчик в итерируемый объект, в котором используется метод __iter__ , возвращающий итератор. Он может принимать последовательные значения индекса, начиная с нуля. И выдаёт ошибку IndexError, когда индексы больше недействительны.

Типичный пример использования функции enumerate() — создание цикла по списку с отслеживанием индекса. Для этого можно использовать переменную в качестве счетчика. Но функция enumerate() позволяет сделать то же самое намного удобнее.

# First prepare a list of strings

subjects = ( ‘Python’ , ‘Coding’ , ‘Tips’ )
for i, subject in enumerate (subjects):
print (i, subject)

0 Python
1 Coding
2 Tips

4. Тип данных SET

Тип данных «set» — это своего рода коллекция. Она стала частью Python, начиная с версии 2.4. Множество содержит неупорядоченную коллекцию уникальных и неизменяемых объектов. Это один из типов данных Python, реализующих множества из мира математики. Множества, в отличие от списков или кортежей, не могут содержать дублей.

Если вы хотите создать множество, просто используйте встроенную функцию set() с последовательностью или другими итерируемыми объектами в качестве аргументов.

# *** Create a set with strings and perform search in set

# Print set.
print (objects)
print ( len (objects))

# Use of «in» keyword.
if «tips» in objects:
print ( «These are the best Python coding tips.» )

# Use of «not in» keyword.
if «Java tips» not in objects:
print ( «These are the best Python coding tips not Java tips.» )

< 'python' , 'coding' , 'tips' , 'for' , 'beginners' >
5
These are the best Python coding tips.
These are the best Python coding tips not Java tips.

Добавление объектов в множество:

# *** Lets initialize an empty set
items = set ()

# Add three strings.
items.add( «Python» )
items.add( «coding» )
items.add( «tips» )

5. Динамический ввод

В Java, C++ и других статически типизированных языках нужно указывать тип данных возвращаемого значения функции и тип каждого её аргумента. Напротив, Python, как динамически типизированный язык, не вынуждает явно указывать типы данных. На основе присвоенных значений Python отслеживает их сам.

Вот ещё одно хорошее определение динамической типизации:

«Имена связываются с объектами во время выполнения с помощью операторов присваивания. И существует возможность прикрепить имя к объекту другого типа прямо во время выполнения программы».

В следующем примере показано, как функция может проверять свои аргументы и как делать разные вещи в зависимости от типа аргументов.

# Test for dynamic typing.

from types import *

def CheckIt (x):
if type (x) == IntType:
print ( «You have entered an integer.» )
else :
print ( «Unable to recognize the input data type.» )

# Perform dynamic typing test
CheckIt( 999 )
# Output:
# You have entered an integer.

CheckIt( «999» )
# Output:
# Unable to recognize the input data type.

6. Операторы == И =

Python использует «==» для сравнения и «=» — для присваивания. Присваивание внутри операторов не поддерживается. Поэтому нет никаких шансов случайного присваивания значений, если их нужно сравнить.

7. Условные выражения

Python допускает условные выражения. В этом языке есть интуитивно понятный способ написания условных выражений. В дальнейшей практике вы сможете следовать приведенному примеру:

# make number always be odd

number = count if count % 2 else count — 1

# Call a function if the object is not None.

data = data.load() if data is not None else ‘Dummy’
print ( «Data collected is » , data)

8. Конкатенация строк

Вы можете использовать оператор ‘+’ для конкатенации строк. Делается это так:

# See how to use ‘+’ to concatenate strings.

>>> print ( ‘Python’ + ‘ Coding’ + ‘ Tips’ )

Python Coding Tips

9. Метод __init__

Метод __init__ вызывается после того, как инстанцирован объект класса. Этот метод полезен для выполнения любой запланированной вами инициализации. Метод __init__ аналогичен конструктору в C++, C# и Java.

# Implementing a Python class as InitEmployee.py

class Employee( object ):

def __init__( self , role, salary):
self .role = role
self .salary = salary

def is_contract_emp(self):
return self .salary 1250

def is_regular_emp(self):
return self .salary > 1250

emp = Employee( ‘Tester’ , 2000 )

if emp.is_contract_emp():
print ( «I’m a contract employee.» )
elif emp.is_regular_emp():
print ( «I’m a regular employee.» )

print ( «Happy reading Python coding tips!» )

Вот как будет выглядеть результат этого кода:

/src/python $:] python InitEmployee.py

I’m a regular employee.
Happy reading Python coding tips!

10. Модули


Для сохранения удобства управления своими программами по мере их роста, вы можете разбить их на несколько файлов. Python позволяет поместить множество функций в файл и использовать их в качестве модуля. Эти файлы должны иметь расширение .py. В дальнейшем модули можно импортировать в другие скрипты и программы.

# 2- Module Usage
import my_function
x,y = my_function.minmax( 25 , 6.3 )

Хотите писать код на Python быстрее и круче? — Регистрируйтесь на курс #tceh.

Python. Урок 10. Функции в Python

Урок посвящен созданию функций в Python и работе с ними (передача аргументов, возврат значения и т.п.). Также рассмотрены lambda-функций, их особенности и использование.

Что такое функция в Python?

По своей сути функции в Python практически ничем не отличаются от функций из других языков программирования. Функцией называют именованный фрагмент программного кода, к которому можно обратиться из другого места вашей программы (но есть lambda-функции, у которых нет имени, о них будет рассказано в конце урока). Как правило, функции создаются для работы с данными, которые передаются ей в качестве аргументов, также функция может формировать некоторое возвращаемое значение.

Создание функций

Для создания функции используется ключевое слово def, после которого указывается имя и список аргументов в круглых скобках. Тело функции выделяется также как тело условия (или цикла): четырьмя пробелами. Таким образом самая простая функция, которая ничего не делает, будет выглядеть так.

Возврат значения функцией осуществляется с помощью ключевого слова return, после которого указывается возвращаемое значение. Пример функции возвращающей единицу представлен ниже.

Работа с функциями

Во многих случаях функции используют для обработки данных. Эти данные могут быть глобальными, либо передаваться в функцию через аргументы. Список аргументов определяется на этапе реализации и указывается в круглых скобках после имени функции. Например операцию сложения двух аргументов можно реализовать вот так.

Рассмотрим еще два примера использования функции: вычисление числа Фибоначчи с использованием рекурсии и вычисление факториала с использованием цикла.

Вычисление числа Фибоначчи.

Функцию можно присвоить переменной и использовать ее, если необходимо сократить имя. В качестве примера можно привести вариант использования функции вычисления факториала из пакета math.

lambda-функции

Lambda-функция – это безымянная функция с произвольным числом аргументов и вычисляющая одно выражение. Тело такой функции не может содержать более одной инструкции (или выражения). Данную функцию можно использовать в рамках каких-либо конвейерных вычислений (например внутри filter(), map() и reduce()) либо самостоятельно, в тех местах, где требуется произвести какие вычисление, которые удобно “завернуть” в функцию.

Lambda-функцию можно присвоить какой-либо переменной и в дальнейшем использовать ее в качестве имени функции.

Списки можно обрабатывать lambda-функциями внутри таких функций как map(), filter(), reduce(), о них мы ещё поговорим, а пока рассмотрим пример с map(). Функция map принимает два аргумента, первый – это функция, которая будет применена к каждому элементу списка, а второй – это список, который нужно обработать.

P.S.

Если вам интересна тема анализа данных, то мы рекомендуем ознакомиться с библиотекой Pandas. На нашем сайте вы можете найти вводные уроки по этой теме. Все уроки по библиотеке Pandas собраны в книге “Pandas. Работа с данными”.

А ты знал? 10 фактов о Python

Содержание статьи

1. Python работает практически везде

Python работает почти на всех известных платформах — от карманных компьютеров и смартфонов до серверов сети. Версии Python портированы под Windows, Linux/UNIX, macOS и macOS X, iPhone OS 2.0 и выше, Palm OS, OS/2, AS/400 и даже OS/390, Windows Mobile, Symbian и Android.

2. У Python древние корни

Некоторые программисты считают этот язык программирования молодым. Как сказать. Если сравнивать с языком C, то Python — молодой. Но работа над ним началась в конце 1980-х годов, а первая полноценная версия появилась в 1991 году. Так что свое совершеннолетие Python уже давно отметил. Это зрелый и развивающийся язык программирования, но никак не мертвый — как считают некоторые. Кстати, месяц назад, 17 июля 2020 года, вышла версия 3.6.2.

3. Поддержка «больших парней»

«Большие парни» — Google, Yahoo, NASA, Industrial Light & Magic и даже Microsoft — используют Python. Подтверждение легко найти в интернете. Так, Google предпочитает C++, Java и Python, а Microsoft даже открыла Python Developer Center.

4. Python — один из самых популярных в мире языков программирования

В соответствии с индексом TIOBE, Python занимает пятое место в мире! Только посмотри на рейтинг популярности языков программирования. На первом месте — Java, далее — семейство языков C, C++, C#. Если эти языки считать как один, то Python — на третьем месте.

5. Название Python произошло не от рептилии

Создатель языка Гвидо ван Россум заявил, что название языка происходит от ТВ-шоу «Летающий цирк Монти Пайтона». Да, об этом написано в FAQ, но кто ж его читает!

6. Популярные продукты Yahoo написаны на Python

Популярные программные продукты Yahoo, в том числе Django, TurboGears и Zope, написаны на Python.

7. Python совместим с .NET и Java Virtual Machine

Разработчики могут интегрировать Python с объектами COM (Component Object Model), Microsoft .NET и CORBA (Common Object Request Broker Architecture). Для Java-разработчиков есть Jython — версия Python для JVM. Разработчики .NET могут воспользоваться Python for .NET или IronPython — реализацией Python для .NET от Microsoft.

8. «Батарейка» внутри

«Батарейкой» Python-разработчики называют стандартную библиотеку, в которой есть все — от асинхронной обработки до работы с ZIP-архивами. Именно поэтому на Python можно реализовать приложение любой сложности.

9. Python поддерживает ICE

ICE (Internet Communications Engine) — объектная система, использующая механизм RPC. ICE создана под влиянием технологии CORBA. Но при этом Ice намного компактнее и проще, чем CORBA. Python поддерживает обе технологии.

10. Освоить Python проще, чем ты думаешь

Python — довольно простой в изучении язык программирования. Обучение программированию сейчас нередко рекомендуют начинать именно с него, и вполне вероятно, что когда-нибудь он займет и ту почетную нишу, которую когда-то занимал Turbo Pascal :). Можно приобрести хорошую книгу, а можно обратиться к профессионалам: освоить новую профессию и получить стопроцентное трудоустройство. Изучить Python и превратиться в Python-разработчика всего за один год помогут в GeekUniversity.

Список технологий, которые освоит выпускник

Преимущества получения специальности в GeekUniversity следующие.

  • Используются подходы ведущих учебных центров США. Студенту предстоит создать четыре проекта — как самостоятельно, так и в команде. Год в GeekUniversity — это год реального опыта разработки для резюме.
  • На уроках будет создано не простое приложение вроде «Привет, мир», а полноценное клиент-серверное приложение — платежная система. Студент научится работать с БД, создавать приложения с GUI и безопасные многопоточные приложения.
  • У студента будет личный наставник-куратор. Работа с наставником делает обучение эффективнее.
  • Цель GeekUniversity — трудоустройство выпускника. Трудоустройство гарантируется всем выпускникам.
  • GeekUniversity работает на основании государственной лицензии № 038188. Выпускнику выдается свидетельство государственного образца.

Свидетельство государственного образца

Получить дополнительную информацию об онлайн-университете можно, оставив заявку на сайте GeekUniversity.

Скрытые возможности Python

Каковы менее известные, но полезные функции языка программирования Python?

  • Попробуйте ограничить ответы ядром Python.
  • Одна особенность за ответ.
  • Приведите пример и краткое описание функции, а не просто ссылку на документацию.
  • Пометьте элемент, используя заголовок в качестве первой строки.

Быстрые ссылки на ответы:

191 ответов

Операторы сравнения цепочек:

Если вы думаете, что он делает 1 , который получается как True , а затем сравнивает True , который также является True , то нет, это действительно не так (см. Последний пример. ) Это действительно переводится в 1 и x , но с меньшим количеством набрав и каждый термин оценивается только один раз.

Получите дерево разбора регулярных выражений python для отладки регулярного выражения.

Регулярные выражения — отличная особенность Python, но их отладка может быть трудной, и слишком легко сделать неправильное выражение.

К счастью, python может распечатать дерево разбора регулярных выражений, передав недокументированный экспериментальный скрытый флаг re.DEBUG (фактически 128) в re.compile .

Как только вы поймете синтаксис, вы сможете обнаружить свои ошибки. Там мы видим, что я забыл сбежать от [] в [/font] .


Конечно, вы можете комбинировать его с любыми флагами, которые вы хотите, например, прокомментированные регулярные выражения:

перечислить

Оберните итерируемое с enumerate, и он выдаст элемент вместе с его индексом.

Создание объектов генераторов

Если вы напишите

вы можете получить генератор и назначить его на х. Теперь это означает, что вы можете сделать

Преимущество этого в том, что вам не нужно промежуточное хранилище, которое вам понадобилось бы, если бы вы сделали

В некоторых случаях это может привести к значительному ускорению.

Вы можете добавить много операторов if в конец генератора, в основном реплицируя вложенные циклы:

iter () может принимать вызываемый аргумент

Функция iter(callable, until_value) многократно вызывает callable и выдает свой результат, пока не будет возвращено until_value .

Будьте осторожны с изменяемыми аргументами по умолчанию

Вместо этого вы должны использовать значение часового, обозначающее «не дано», и заменить его изменяемым по умолчанию:

Если вам не нравится использовать пробелы для обозначения областей, вы можете использовать стиль C <>, введя:

Шаг аргумента в операторах среза. Например:

Особый случай x[::-1] является полезной идиомой для «x перевернутый».

Декораторы

Декораторы позволяют обернуть функцию или метод в другую функцию, которая может добавить функциональность, изменить аргументы или результаты и т. Д. Вы пишете декораторы на одну строку выше определения функции, начиная со знака «at» (@).

Пример показывает декоратор print_args , который печатает аргументы декорированной функции перед ее вызовом:

Блок «else» будет обычно выполняться в конце цикла for, если не вызывается break.

Приведенный выше код можно эмулировать следующим образом:

От 2. У 5 и более лет есть специальный метод __missing__ , который вызывается для отсутствующих предметов:

В collections есть также подкласс dict с именем defaultdict , который делает почти то же самое, но вызывает функцию без аргументов для несуществующих элементов:

Я рекомендую преобразовывать такие диктовки в обычные, прежде чем передавать их функциям, которые не ожидают таких подклассов. Большая часть кода использует d[a_key] и ловит KeyErrors, чтобы проверить, существует ли элемент, который добавит новый элемент в dict.

Обмен значениями на месте

Правая часть присваивания является выражением, которое создает новый кортеж. Левая часть назначения немедленно распаковывает этот (без ссылки) кортеж с именами a и b .

После назначения новый кортеж не имеет ссылок и помечен для сбора мусора, а значения, привязанные к a и b , были заменены.

Как отмечено в учебном разделе Python по структурам данных ,

Обратите внимание, что множественное назначение на самом деле является просто комбинацией упаковки кортежа и распаковки последовательности.

Читаемые регулярные выражения

В Python вы можете разбить регулярное выражение на несколько строк, назвать свои совпадения и вставить комментарии.

Пример подробного синтаксиса (из Погружение в Python ):

Вы также можете подробно написать регулярное выражение, не используя re.VERBOSE , благодаря конкатенации строковых литералов.

Распаковка аргумента функции

Вы можете распаковать список или словарь в качестве аргументов функции, используя * и ** .

Очень полезный ярлык, поскольку списки, кортежи и тексты широко используются в качестве контейнеров.

ROT13 является допустимой кодировкой для исходного кода, если вы используете правильное объявление кодировки в верхней части файла кода:

Создание новых типов в полностью динамическом режиме

, что точно так же, как

Наверное, не самая полезная вещь, но приятно знать.

Редактировать : Фиксированное имя нового типа, должно быть NewType , чтобы быть точно таким же, как с оператором class .

Редактировать : Изменен заголовок для более точного описания функции.

Менеджеры контекста и оператор « with »

Представленный в PEP 343 , менеджер контекста является объектом, который действует как контекст времени выполнения для набора операторов.

Поскольку функция использует новые ключевые слова, она вводится постепенно: она доступна в Python 2. 5 через директиву __future__ . Python 2 6 и выше (включая Python 3) имеет его по умолчанию.

Я много использовал выражение «с» , потому что я думаю, что это очень полезная конструкция, вот короткая демонстрация:

То, что происходит здесь за кулисами, заключается в том, что оператор «с» вызывает специальные методы __enter__ и __exit__ для объекта файла. Сведения об исключении также передаются в __exit__ , если из тела оператора with было сгенерировано какое-либо исключение, что позволяет там обрабатывать исключения.

Что в данном конкретном случае это делает для вас, так это то, что он гарантирует, что файл будет закрыт, когда выполнение выпадет из области действия пакета with , независимо от того, происходит ли это нормально или выбрасывается исключение. Это в основном способ абстрагирования общего кода обработки исключений.

Другие распространенные случаи использования этого включают блокировку с потоками и транзакциями базы данных.

В словарях есть метод get ()

В словарях есть метод get (). Если вы делаете d [‘key’], а key не существует, вы получаете исключение. Если вы делаете d. получить («ключ»), вы получите «Нет», если «ключ» не существует. Вы можете добавить второй аргумент, чтобы вернуть этот элемент вместо None, например: d. получить («ключ», 0).

Отлично подходит для суммирования чисел:

sum[value] = sum.get(value, 0) + 1

Дескрипторы

Они — магия целого ряда основных возможностей Python.

При использовании точечного доступа для поиска члена (например, x. y), Python сначала ищет элемент в словаре экземпляра. Если он не найден, он ищет его в словаре классов. Если он находит его в словаре классов и объект реализует протокол дескриптора, а не просто возвращает его, Python выполняет его. Дескриптор — это любой класс, который реализует методы __get__ , __set__ или __delete__ .

Вот как бы вы реализовали свою собственную (только для чтения) версию свойства, используя дескрипторы:

, и вы будете использовать его так же, как встроенное свойство ():

Дескрипторы используются в Python для реализации свойств, привязанных методов, статических методов, методов класса и слотов, среди прочего. Понимание их позволяет легко понять, почему многие вещи, которые раньше выглядели как «причуды» Python, являются такими, какие они есть.

У Раймонда Хеттингера есть превосходное учебное пособие , которое намного лучше описывает их, чем я.


Условное присвоение

Он делает именно то, на что это похоже: «присвойте 3 x, если y равен 1, иначе присвойте 2 x». Обратите внимание, что родители не нужны, но они мне нравятся для удобства чтения. Вы также можете связать это, если у вас есть что-то более сложное:

Хотя в определенный момент это заходит слишком далеко.

Обратите внимание, что вы можете использовать, если. , , остальное в любом выражении. Например:

Здесь func1 будет вызываться, если y равно 1, а func2 в противном случае. В обоих случаях соответствующая функция будет вызываться с аргументами arg1 и arg2.

Программирование на Python. Список в Python: базовые операции

В Python списки — это упорядоченные коллекции. Они являются важной составляющей программного кода. Списки относятся к встроенным объектам языка. С их помощью можно быстро и эффективно обрабатывать большой объем информации и структуры данных любой сложности.

Свойства и особенности объекта list

Списки – это гибкий и изменяемый тип данных. Они могут быть произвольной длины и содержать неограниченное количество информации. В качестве элементов последовательности допускается использование строк, простых и вещественных чисел, словарей. Каждая переменная списка в Python поддается отдельной обработке, удалению или замене.

У списков есть определенный набор свойств, отличающий их от других типов данных:

  • Это группы объектов с упорядоченным позиционированием слева направо.
  • Списки обеспечивают доступ по смещению, то есть по номеру объекта.
  • В Python списки обладают гетерогенностью. В последовательность могут входить объекты разных типов, включая числа, отображения, строки, файлы.
  • Lists относятся к категории изменяемых объектов с неограниченным числом вложенности.

Списки можно ошибочно принять за связанные структуры данных. Но на самом деле они являются контейнерами ссылок на объекты, а не их копий. Они как адресная книга. Все элементы list указывают на место, где находится нужный объект. В этом списки Python аналогичны массивам языка C, но реализованы в интерпретаторе.

Базовые операции последовательностей

Формально в языке существует три категории данных. Это числа, отображения и последовательности, к которым относится тип list. Для каждой группы есть общий набор операций. Например, сложение, вычитание и умножение для численных объектов или доступ по ключу к словарям.

У последовательностей также есть свои характерные операции:

  • доступ к элементу с использованием целочисленных индексов __getitem __ ();
  • определение длины __len __ ();
  • конкатенация с помощью оператора «+»;
  • извлечение среза [:].

Списки в действии

Списки обладают более широким диапазоном возможностей, чем строки в Python. Это мощный инструмент разработки с рядом специфических функций, применимых только для типа list.

Как выглядят методы списков на практике:

  • >>>мой_список = [«один», «2», «три»] #создание нового list;
  • >>>мой_список;
  • [«один», «2», «три»];
  • >>>len(мой_список);
  • 3 #интерпретатор возвращает длину;
  • >>>мой_список + [1, 2, 3] #выполнение конкатенации;
  • [«один», «2», «три», 1, 2, 3];
  • >>> мой_список * 2 #повторение;
  • [«один», «2», «три», «один», «2», «три»].

При выполнении конкатенации с каждой стороны от знака «+» должны находиться однотипные последовательности, в противном случае интерпретатор выдаст сообщение об ошибке:

  • >>>[1, 2, 3] + 3.14 # TypeError: can only concatenate list (not «float») to list.

Для того чтобы сложить в Python строку и список, нужно выполнить предварительное преобразование для типа str:

  • >>>второй_список = list(«строка») # преобразование объекта «строка»;
  • >>>второй_список;
  • [«с», «т», «р», «о», «к», «а»] #интерпретатор возвращает list;
  • >>>второй_список + мой_список;
  • [«с», «т», «р», «о», «к», «а», «один», «2», «три»].

При создании списка в Python необходимо придерживаться строгих синтаксических правил. Каждый объект должен быть заключен в квадратные скобки, а элементы разделены запятыми.

Что такое итерация и генераторы списков

Итерация представляет собой процесс повторения. В контексте списков – это поочередное продвижение по элементам итерируемого объекта. Например:

  • >>>3 in [1, 2, 3] #проверит, входит ли указанный элемент;
  • True;
  • >>>for x in [1, 2, 3, 4]: #выполнит итерацию;
  • print(x);
  • 1;
  • 2;
  • 3;
  • 4.

Если итерация – это просто обход каждого элемента, то генерация является процессом создания нового объекта типа list. В Python генераторы списка похожи на циклы for, но быстрее работают и синтаксически выглядят гораздо проще:

  • >>>Список_1 = [c * 4 for c in «SPAM»] #так выглядит генерация;
  • >>>Список_1;
  • [«SSSS», «PPPP», «AAAA», «MMMM»];
  • >>>Список_2 = [];
  • >>>for c in «SPAM»: #аналогичная генерации команда;
  • Список_2.append(c * 4) #list.append() добавляет новые элементы;
  • >>>Список_2;
  • [«SSSS», «PPPP», «AAAA», «MMMM»].

В обоих примерах результат идентичен. Но с использованием генератора код получается гораздо короче и легче. Такой подход полностью соответствует The Zen of Python. Это дзен, или кодекс языка, в котором один из пунктов гласит: «Простое лучше сложного».

Извлечение среза и доступ по индексу

Эти две операции внешне похожи и позволяют обрабатывать отдельные элементы списка в Python. Но есть существенное различие. В результате индексации возвращается отдельная часть последовательности. А извлечение среза создает новый объект типа list:

  • >>>Список1 = [«спам», «Спам», «СПАМ!»]
  • >>>Список1[2] #отсчет смещений начинается с нуля
  • «СПАМ!»
  • >>>Список1[-2] #отрицательное смещение: отсчитывается справа
  • «Спам»
  • >>>Список[1:] #операция извлечения среза возвращает разделы объекта
  • [«Спам», «СПАМ!»]

Как происходит операция извлечения среза и ее возможности

Конструкции языка позволяют не только извлекать, но и изменять отдельные элементы, присваивая им новые значения. В результате возвращается тот же список, только с другой переменной. Эта операция похожа на присваивание по индексу в языке C. Интерпретатор заменяет старую ссылку на указанный в смещении объект новой:

  • >>>мой_список = [«один», «восемь», «сто»];
  • >>>мой_список[0:2] = [«девяносто восемь», «девяносто девять»];

  • >>>мой_список;
  • [«девяносто восемь», «девяносто девять», «сто»].

Это достаточно сложная операция, которая происходит в несколько этапов. Сначала интерпретатор удаляет все элементы слева от оператора. В данном примере это «один» и «восемь». Потом все объекты справа от оператора вставляются в список, начиная с левого края.

Описанный процесс обеспечивает гибкую работу со срезами. Количество удаляемых и добавляемых элементов может быть разным. Операция подходит для удаления и замещения объектов, а также для расширения списков. Это довольно мощный способ обрабатывать код. Но программисты редко используют его на практике, предпочитая более простые инструкции insert, pop и remove.

Специфические методы объектов типа list

Большинство методов, или функций направлено на непосредственное изменение объекта. Самым распространенным является .append(). Он добавляет элементы в конец списка:

  • >>> my_L = [«Я», «люблю», «программировать», «на»];
  • >>> my_L;
  • [«Я», «люблю», «программировать», «на»];
  • >>> my_L.append(«Питон») #добавит элемент, указанный в скобках;
  • >>> my_L;
  • [«Я», «люблю», «программировать», «на», «Питон»].

Другой не менее популярный метод называется sort(). Предназначен для сортировки списков в Python. Метод выполняет переупорядочивание элементов с использованием стандартных операторов сравнения. Также его можно использовать для более сложных задач с помощью именованных аргументов:

  • >>>L = [«abc», «ABD», «aBe»];
  • >>>L.sort(key=str.lower, reverse=True) # Изменяет направление сортировки;
  • >>>L;
  • [«aBe», «ABD», «abc»].

В примере использовалась синтаксическая конструкция «имя = значение» для передачи параметров настройки. Аргумент key позволяет задать собственные параметры для сравнения. В данном случае это элементы с маленькой буквы. А reverse означает «наоборот», то есть в порядке убывания, а не возрастания.

Подводные камни методов

При работе с данными методами необходимо учитывать следующие особенности: .sort() и .append() изменяют список, но не возвращают его. Конструкция мой_список = Список.sort() не имеет смысла и результата. Именно поэтому в последних версиях языка разработчики ввели функцию sorted(), которая принимает list в качестве аргумента:

  • >>>мой_список = [1, 100, 56, 34, 2, 99];
  • >>>дубль_списка = мой_список.sort();
  • >>>дубль_списка #интерпретатор ничего не возвращает;
  • >>>мой_список;
  • [1, 2, 34, 56, 99, 100];
  • >>>дубль_списка = sorted(мой_список);
  • >>>дубль_списка;
  • [1, 2, 34, 56, 99, 100] #интерпретатор возвращает отсортированную копию объекта.

Дополнительные методы

Python предлагает дополнительные методы для выполнения специализированной обработки списков. Например, для изменения порядка следования элементов используется reverse. Чтобы вставить несколько элементов в конец или удалить, нужны методы extend и pop. Также существует функция reversed, которая напоминает sorted, но используется через вызов list:

  • >>>L;
  • [4, 3, 2, 1];
  • >>>list(reversed(L)) #встроенная функция сортировки в обратном порядке;
  • [1, 2, 3, 4].

Все рассмотренные операции чаще всего применяются к спискам и являются базовыми. Но есть узкоспециализированные методы. Например, .copy(), который создает поверхностную копию объекта, и .count(), возвращающий количество элементов. Чтобы увидеть весь доступный в Python список функций применимых к объекту list, нужно ввести help() или dir() в интерпретаторе.

Программирование на Python: Часть 6. Классы

Серия контента:

Этот контент является частью # из серии # статей:

Этот контент является частью серии:

Следите за выходом новых статей этой серии.

Мы переходим к одной из самых интересных тем цикла — объектно-ориентированному программированию (ООП) в Python. С точки зрения ООП, класс представляет собой коллекцию данных. Использование классов дает нам прежде всего преимущества абстрактного подхода в программировании.

  1. Полиморфизм: в разных объектах одна и та же операция может выполнять различные функции. Слово «полиморфизм» имеет греческую природу и означает «имеющий многие формы». Простым примером полиморфизма может служить функция count() , выполняющая одинаковое действие для различных типов обьектов: ‘abc’.count(‘a’) и [1, 2, ‘a’].count(‘a’) . Оператор плюс полиморфичен при сложении чисел и при сложении строк.
  2. Инкапсуляция: можно скрыть ненужные внутренние подробности работы объекта от окружающего мира. Это второй основной принцип абстракции. Он основан на использовании атрибутов внутри класса. Атрибуты могут иметь различные состояния в промежутках между вызовами методов класса, вследствие чего сам объект данного класса также получает различные состояния — state.
  3. Наследование: можно создавать специализированные классы на основе базовых. Это позволяет нам избегать написания повторного кода.
  4. Композиция: объект может быть составным и включать в себя другие объекты.

Объектно-ориентированный подход в программировании подразумевает следующий алгоритм действий.

  1. Описывается проблема с помощью обычного языка с использованием понятий, действий, прилагательных.
  2. На основе понятий формулируются классы.
  3. На основе действий проектируются методы.
  4. Реализуются методы и атрибуты.

Мы получили скелет — объектную модель. На основе этой модели реализуется наследование. Для проверки модели:

  1. пишется так называемый use cases — сценарий возможного поведения модели, где проверяется вся функциональность;
  2. функционал при этом может быть исправлен либо добавлен.

Объектно-ориентированный подход хорош там, где проект подразумевает долгосрочное развитие, состоит из большого количества библиотек и внутренних связей.

Механизм классов языка Python представляет собой смесь механизмов классов C++ и Modula-3. Наиболее важные особенности классов в питоне:

  1. множественное наследование;
  2. производный класс может переопределить любые методы базовых классов;
  3. в любом месте можно вызвать метод с тем же именем базового класса;
  4. все атрибуты класса в питоне по умолчанию являются public, т.е. доступны отовсюду; все методы — виртуальные, т.е. перегружают базовые.

Сегодня мы рассмотрим следующие аспекты объектно-ориентированного программирования.

  1. Что такое класс.
  2. Атрибуты класса.
  3. self.
  4. Наследование.
  5. ООП в действии: пример создания классов.

1. Что такое класс

Класс — это пользовательский тип. Простейшая модель определения класса выглядит следующим образом:

Каждая такая запись генерирует свой объект класса. Отличие от C++ в том, что в плюсах описание класса — это лишь объявление, а в питоне — это создание объекта. Есть также другой тип объекта — инстанс класса, который генерируется при вызове:

Объект класса и инстанс класса — это два разных объекта. Первый генерируется на этапе объявления класса, второй — при вызове имени класса. Объект класса может быть один, инстансов класса может быть сколько угодно.

Инструкция — это, как правило, определение функции. При определении класса создается новое пространство имен и создается объект-класс, который является оболочкой для всех инструкций.

Объекты классов поддерживают два вида операций:

  • доступ к атрибутам;
  • создание экземпляра класса.

2. Атрибуты класса

Атрибуты класса бывают двух видов:

Атрибуты данных обычно записываются сверху. Память для атрибутов выделяется в момент их первого присваивания — либо снаружи, либо внутри метода. Методы начинаются со служебного слова def.

Доступ к атрибутам выполняется по схеме obj.attrname.

Здесь Simple.var и Simple.f — пользовательские атрибуты. Есть также стандартные атрибуты:

Создание экземпляра класса похоже на то, как будто мы делаем вызов функций:

Будет создан пустой объект smpl. Если мы хотим, чтобы при создании выполнялись какие-то действия, нужно определить конструктор, который будет вызываться автоматически:

При создании объекта smpl будет создан пустой список list. Конструктору можно передать аргументы:

Атрибут данных можно сделать приватным (private) — т.е. недоступным снаружи — для этого слева нужно поставить два символа подчеркивания:

Последняя строка вызовет исключение — атрибут __private_attr годен только для внутреннего использования.

Методы необязательно определять внутри тела класса:

Пустой класс можно использовать в качестве заготовки для структуры данных:

3. self

Обычно первый аргумент в имени метода — self. Как говорит автор языка Гвидо Ван Россум, это не более чем соглашение: имя self не имеет абсолютно никакого специального значения.

self полезен для того, чтобы обращаться к другим атрибутам класса:

Self — это аналог «this» в C++.

4. Наследование

Определение производного класса выглядит следующим образом:

Если базовый класс определен не в текущем модуле:

Разрешение имен атрибутов работает сверху вниз: если атрибут не найден в текущем классе, поиск продолжается в базовом классе, и так далее по рекурсии. Производные классы могут переопределить методы базовых классов — все методы являются в этом смысле виртуальными. Вызвать метод базового класса можно с префиксом:

В питоне существует ограниченная поддержка множественного наследования:

Поиск атрибута производится в следующем порядке:

  1. в Derived;
  2. в Base1, затем рекурсивно в базовых классах Base1;
  3. в Base2, затем рекурсивно в базовых классах Base2
  4. и т.д.

5. Пример

Создадим два класса: Person — хранит общую информацию о людях — имя, профессия, зарплата; класс Manager — специализированный производный класс. В классе Person мы создадим свою версию для стандартной встроенной функции str, которая есть по умолчанию в любом питоновском классе — для этого она будет иметь префикс с двумя символами подчеркивания слева и справа. Когда мы попытаемся распечатать инстанс класса, будет вызвана __str__.

что Скрытые особенности Python

странности языка python (24)

Каковы менее известные, но полезные функции языка программирования Python?

  • Попытайтесь ограничить ответы на ядро ​​Python.
  • Одна функция для каждого ответа.
  • Приведите пример и краткое описание функции, а не только ссылку на документацию.
  • Обозначьте функцию, используя заголовок в качестве первой строки.

Быстрые ссылки на ответы:

Распаковка аргументов функции

Вы можете распаковать список или словарь в качестве аргументов функции, используя * и ** .

Очень полезный ярлык, поскольку списки, кортежи и диктофоны широко используются в качестве контейнеров.

Перегрузка оператора для set встроенного устройства:

Более подробная информация из стандартной ссылки на библиотеку: Set Types

Будьте осторожны с изменяемыми аргументами по умолчанию

Вместо этого вы должны использовать значение контрольной точки, обозначающее «не указано», и заменять измененным, который вы хотели бы по умолчанию:

Вложенные списки и выражения генератора:

Они могут заменить огромные куски кода вложенного цикла.

Дескрипторы

Это волшебство целого ряда основных функций Python.

Когда вы используете точечный доступ для поиска члена (например, xy), Python сначала ищет член в словаре экземпляра. Если он не найден, он ищет его в словаре классов. Если он находит это в словаре классов, и объект реализует протокол дескриптора, вместо того, чтобы просто возвращать его, Python выполняет его. Дескриптор является любой класс , который реализует __get__ , __set__ или __delete__ методы.

Вот как вы можете реализовать свою собственную (только для чтения) версию свойства с использованием дескрипторов:

и вы будете использовать его так же, как встроенное свойство ():

Дескрипторы используются в Python для реализации свойств, связанных методов, статических методов, методов класса и слотов, среди прочего. Понимание их позволяет легко понять, почему многие вещи, которые раньше выглядели как «причуды» Python, так они и есть.

У Раймонда Хеттингера есть отличный учебник , который намного лучше описывает их, чем я.

Получите дерево разбора python regex для отладки вашего регулярного выражения.

Регулярные выражения — отличная функция для python, но отладка их может быть больной, и слишком легко получить неправильное регулярное выражение.

К счастью, python может печатать дерево синтаксического анализа regex, передавая недокументированный экспериментальный скрытый флаг re.DEBUG (на самом деле, 128) для re.compile .

После понимания синтаксиса вы можете обнаружить свои ошибки. Там мы видим, что я забыл избежать [] в [/font] .

Конечно, вы можете комбинировать его с любыми флагами, которые вы хотите, например, с комментариями регулярных выражений:

Создание объектов генераторов

вы можете выйти из генератора и назначить его x. Теперь это означает, что вы можете сделать

Преимущество этого заключается в том, что вам не требуется промежуточное хранилище, которое вам нужно, если вы это сделали

В некоторых случаях это может привести к значительному ускорению.

Вы можете добавить множество операторов if в конец генератора, в основном реплицируя вложенные для циклов:

ROT13 является допустимым кодированием исходного кода, когда вы используете правильное кодирование в верхней части файла кода:

Контекстные менеджеры и оператор « with »

Представленный в PEP 343 , менеджер контекста является объектом, который действует как контекст времени выполнения для набора операторов.

Поскольку функция использует новые ключевые слова, она вводится постепенно: она доступна в Python 2.5 с помощью директивы __future__ . Python 2.6 и выше (включая Python 3) имеют его по умолчанию.

Я часто использовал инструкцию «с», потому что я думаю, что это очень полезная конструкция, вот небольшая демонстрация:

Что здесь происходит за кулисами, так это то, что оператор «с» вызывает специальные __enter__ и __exit__ в объекте файла. Сведения об исключении также передаются __exit__ если какое-либо исключение было создано из тела оператора with, что позволяет обрабатывать исключения.

Что это для вас в этом конкретном случае, так это то, что он гарантирует, что файл закрыт, когда выполнение выходит за пределы области with пакетом, независимо от того, происходит ли это нормально или генерируется ли исключение. Это в основном способ абстрагироваться от общего кода обработки исключений.

Другие распространенные случаи использования включают в себя блокировку потоков и транзакций базы данных.

Исправлены исключения :

Оператор «raise» без аргументов внутри обработчика ошибок сообщает Python о повторном воссоздании исключения с исходной трассировкой , что позволяет вам сказать «о, извините, извините, я не хотел это поймать, извините, извините. «

Если вы хотите распечатать, сохранить или поиграть с исходной трассировкой, вы можете получить ее с помощью sys.exc_info () и напечатать ее, как это сделал Python с модулем «traceback».

Если вам не нравится использовать пробелы для обозначения областей, вы можете использовать C-style <>, выпуская:

Начиная с 2,5 года у dicts есть специальный метод __missing__ который вызывается для отсутствующих элементов:

Существует также подкласс dict в collections называемый defaultdict который делает почти то же самое, но вызывает функцию без аргументов для не существующих элементов:

Я рекомендую преобразовать такие dicts в обычные dicts перед передачей их функциям, которые не ожидают таких подклассов. Много кода использует d[a_key] и ловит KeyErrors, чтобы проверить, существует ли элемент, который добавит новый элемент в dict.

Исключение еще статья:

Использование предложения else лучше, чем добавление дополнительного кода в предложение try, поскольку оно позволяет избежать случайного обнаружения исключения, которое не было вызвано защищенным кодом оператором try . except.

Читаемые регулярные выражения

В Python вы можете разделить регулярное выражение на несколько строк, назовите свои совпадения и вставьте комментарии.

Пример подробного синтаксиса (от Dive to Python ):

Вы также можете многократно писать регулярное выражение, не используя re.VERBOSE благодаря конкатенации строк.

Именованное форматирование

% -форматирование принимает словарь (также применяется проверка% i /% s и т. д.).

И поскольку locals () также является словарем, вы можете просто передать это как dict и иметь% -подписки из ваших локальных переменных. Я думаю, что это неодобрительно, но упрощает.

Новый стиль форматирования

Обмен местами на месте

Правая часть задания — это выражение, которое создает новый кортеж. Левая часть задания сразу же распаковывает этот (не привязанный) кортеж к именам a и b .

После назначения новый кортеж не отображается и помечен для сбора мусора, а значения, привязанные к a и b , были заменены.

Обратите внимание, что множественное назначение — это всего лишь комбинация упаковки кортежей и распаковки последовательностей.

Цепочные операторы сравнения:

Если вы думаете, что он делает 1 , который появляется как True , а затем сравнивает True , что также является True , то нет, это действительно не то, что происходит (см. Последний пример.) Это действительно перевод на 1 и x , но с меньшим количеством ввода и каждый термин оценивается только один раз.

Doctest : документация и модульное тестирование одновременно.

Пример, извлеченный из документации Python:

перечислять

Оберните итерируемый с перечислением, и он даст элемент вместе с его индексом.

Основные сообщения 🙂

Красиво лучше, чем уродливое.
Явный лучше, чем неявный.
Простой лучше, чем сложный.
Комплекс лучше, чем сложный.
Плоский лучше, чем вложенный.
Редкий лучше, чем плотный.
Показатели удобочитаемости.
Особые случаи не являются достаточно сложными, чтобы нарушать правила.
Хотя практичность превосходит чистоту.
Ошибки никогда не должны проходить молча.
Если явно не замолчать.
Перед лицом двусмысленности откажитесь от соблазна угадать. Должен быть один — и желательно только один — простой способ сделать это.
Хотя этот путь может быть не очевидным сначала, если вы не голландский.
Теперь лучше, чем никогда.
Хотя никогда не бывает лучше правыхсейчас.
Если внедрение трудно объяснить, это плохая идея.
Если внедрение легко объяснить, это может быть хорошей идеей.
Пространства имен — одна хорошая идея — давайте сделаем больше!

Аргумент шага в операторах среза. Например:

Частный случай x[::-1] является полезной идиомой для «x reverse».

Чтобы добавить больше модулей python (особенно сторонних), большинство людей, похоже, используют переменные среды PYTHONPATH или добавляют символические ссылки или каталоги в своих каталогах пакетов сайтов. Другой способ — использовать файлы * .pth. Вот официальное объяснение документа python:

«Самый удобный способ [изменить путь поиска python] — добавить файл конфигурации пути в каталог, который уже находится на пути Python, обычно в каталог . / site-packages /. Файлы конфигурации пути имеют расширение .pth , и каждая строка должна содержать один путь, который будет добавлен к sys.path. (Поскольку новые пути добавляются к sys.path, модули в добавленных каталогах не будут переопределять стандартные модули. Это означает, что вы не можете использовать этот механизм для установки фиксированных версий стандартных модулей.) «

iter () может принимать аргумент, вызываемый аргументом

Функция iter(callable, until_value) повторно вызывает callable вызовы и возвращает результат до until_value пор, пока until_value будет возвращено значение_value.

Мастер Йода рекомендует:  Главные тренды года в статистике поисковых запросов Google
Добавить комментарий