29 полезных фрагментов Python, которые помогут в работе


Оглавление (нажмите, чтобы открыть):

Задача обращение фрагмента

01.10.2020, 01:23

Задача «Удаление фрагмента»
Помогите решить, если не сложно Дана строка, в которой буква h встречается минимум два раза.

Обращение к элементам фрагмента из активити
Есть необходимость в программе менять значение TextView находящегося во фрагменте. Фрагмент.

Обращение к View элементам фрагмента
Добрый день. Нужна помощь, уже не знаю что делать. Имеется три идентичных фрагмента с одним.

Выделение фрагмента строки и создание новой на основе этого фрагмента
У меня есть переменная var a = ‘file:///D:/папка/myfile.jpg’ Мне нужно выделить из переменной a.

Повторное создание фрагмента внутри фрагмента ViewPager
Доброго времени суток! Использую внутри фрагмента элемент ViewPager, который сам внутри содержит.

Текстовая обработка в языке Python. Подсказки для начинающих.

Как и ряд других популярных скриптовых языков, Python является великолепным инструментом для сканирования и манипуляций с текстовыми данными. Эта статья суммирует возможности текстовой обработки языка Python для тех программистов, которые являются новичками в программировании на языке Python. Эта статья объясняет некоторые основные понятия регулярных выражений и предлагает советы, когда стоит (а когда — не стоит) использовать регулярные выражения при обработке текста.

Что такое Python?

Python — это свободно доступный, интерпретируемый язык очень высокого уровня, разработанный Гвидо ван Россумом. Он объединяет ясный синтаксис с мощной (но необязательной) объектно-ориентированной семантикой. Python широко распространен и высокопортабелен.

Строки — неизменяемые последовательности

Как и в большинстве высокоуровневых языков программирования, строки переменной длины являются базовым типом в языке Python. Python выделяет область памяти для хранения строк (или других значений) «за кулисами», там, где программисту не нужно особенно задумываться об этом. Кроме того, Python имеет несколько возможностей управления строками, отсутствующих в других высокоуровневых языках.

В языке Python строки представляют собой «неизменяемые последовательности» («immutable sequences»). Программа может обращаться к элементам или подпоследовательностям строк как к любым последовательностям, несмотря на то, что строки, как и кортежи (tuples), не могут быть изменены непосредственно «на месте». Python обращается к подпоследовательностям с помощью гибкой операции «среза», формат которой напоминает задание диапазона строк и столбцов в электронной таблице. Приведенная ниже интерактивная сессия иллюстрирует использование строк и срезов.

Другая мощная строковая операция — просто ключевое слово in. Оно предлагает две интуитивные и полезные конструкции:

Есть несколько способов написания строковых констант в языке Python. Вы можете использовать как одинарные, так и двойные кавычки при условии, пока символы открытия и закрытия соответствуют друг другу, и существует ряд других полезных вариантов. Если ваша строка содержит переводы строки или вложенные кавычки, тройные кавычки предоставляют удобный способ такого рода строк, как это сделано в следующем примере:

Как одинарные, так и тройные кавычки могут предваряться буквой «r» для обозначения того, что специальные символы регулярных выражений не должны интерпретироваться Python. Например:

В «r-строках» обратный слэш, который в иных случаях может служить для задания специального символа, обрабатывается как обычный обратный слэш. Это объясняется далее при рассмотрении регулярных выражений.

Файлы и строковые переменные

Когда мы говорим «текстовая обработка», мы обычно подразумеваем обработку содержимого файла. На языке Python не составляет труда считать содержимое текстового файла в строковые переменные, где этим содержимым можно манипулировать. Файловые объекты обеспечивают три метода чтения: .read(), .readline(), and .readlines(). Каждый из этих методов может принимать аргумент для ограничения объема данных, считываемых за один раз, однако в основном они используются без аргумента. .read() считывает весь файл за один раз, и обычно используется для помещения содержимого файла в строковую переменную. Хотя .read() дает наиболее прямое строковое представление содержимого файла, он неудобен для последовательной строчно-ориентированной обработки файла, к тому же это невозможно, если размер файла превышает объем имеющейся памяти.

.readline() и .readlines() очень похожи. И та и другая используются в конструкциях наподобие следующей:

Различие между .readline() и .readlines() в том, что последняя, как и .read(), считывает весь файл за один раз. .readlines() автоматически парсит содержимое файла в список строк, который может быть обработан с помощью конструкции языка Python for … in ….

С другой стороны, .readline() считывает только одну строку за раз, и в целом работает гораздо медленнее, чем .readlines(). .readline() следует использовать, только если памяти не хватает для считывания всего файла за один раз.

Если вы используете стандартный модуль, работающий с файлами, вы можете превратить строку в «виртуальный файл» с помощью модуля cStringIO (если требуется создание производных классов, можно использовать StringIO, но начинающим это требуется редко).

Не забывайте, однако, что, в отличие от настоящего файла, «виртуальный файл», сформированный cStringIO — временный. Он исчезнет, когда программа завершится, если вы не предпримете каких-либо шагов, чтобы его сохранить (например, запишете его в реальный файл или воспользуетесь модулем shelve либо базой данных).

Стандартный модуль: string

Модуль string, возможно, в целом наиболее полезный модуль стандартных дистрибутивов языка Python 1.5.*. На самом деле похоже, что многие из возможностей модуля string будут существовать в качестве встроенных строковых методов в Python 1.6 и выше (подробности еще не были опубликованы на момент написания этой статьи). Наиболее вероятно, что любая программа, выполняющая обработку текста, должна начинаться со строки:

Основное правило состоит в том, что если вы можете решить задачу с помощью модуля string, это правильный способ ее решения. В отличие от re (регулярных выражений), функции string в целом гораздо быстрее и в большинстве случаев проще для понимания и использования. Сторонние модули языка Python, включая и некоторые быстрые, написанные на С расширения, предназначены для специализированных задач, однако переносимость и простота, тем не менее, определяют привязку к string везде, где только возможно. Есть и исключения, однако не так много, как вы можете подумать, имея опыт использования других языков.

Модуль string содержит несколько типов инструментов, таких как функции, методы и классы. Он также содержит наиболее общие строковые константы. Например:

Хотя вы можете написать эти константы сами, версии string более или менее гарантируют, что ваши константы будут правильны с точки зрения национального языка и платформы, на которой выполняется ваш скрипт на Python.

string также включает функции, преобразующие строки обычными способами (которые вы можете объединить для получения некоторых необычных преобразований). Например:

Существут множество других преобразований, не проиллюстрированных здесь особо; вы можете найти подробности в руководстве по языку Python. Кроме того, вы можете пользоваться функциями string для получения информации о таких атрибутах строки, как длина или позиции подстроки, например:

И наконец, string предоставляет очень характерную для языка Python особенность. Пара .split() и .join() обеспечивает быстрый способ преобразования строк в кортежи и наоборот, что вы найдете весьма полезным. Реализуется это просто:

Безусловно, в реальной жизни вы скорее всего будете делать со списком что-то еще, кроме немедленного объединения его вызовом .join() (возможно, что-то, включающее знакомую конструкцию for…in…).

Стандартный модуль: re

Модуль re делает устаревшими модули regex и regsub, которые использовались в старых кодах на языке Python. Хотя в использовании regex сохраняются небольшие преимущества, они незначительны и не стоят того, чтобы использовать его в в новом коде. Устаревшие модули скорее всего будут исключены из новых версий Python, и в 1.6, возможно, будет включен усовершенствованный модуль re. Так что пользуйтесь re для регулярных выражений.

Регулярные выражения сложны. Можно написать книгу на эту тему, и это на самом деле многие сделали! Эта статья постарается ухватить «гештальт» (базовую суть) регулярных выражений и позволит читателю извлечь ее.

Регулярное выражение — это краткий путь к описанию образцов (pattern), которые могут встретиться в тексте. Встречаются ли некие символы? В определенном ли порядке? Повторяются ли участки текста данное число раз? Исключено ли совпадение других участков? Концептуально это не так уж непохоже на то, как вы интуитивно описываете понятие образца на естественном языке. Хитрость состоит в кодировке этого описания в компактный синтаксис регулярных выражений.

Рассматривайте регулярное выражение как отдельную проблему программирования, несмотря на то, что в нем могут быть задействованы только одна-две строки кода; эти строки, в сущности, составляют небольшую программу.

Начните с самых маленьких фрагментов. На нижнем уровне любое регулярное выражение будет включать сопоставление с конкретными «символьными классами» («character classes»). Простейший символьный класс представляет собой отдельный символ, который просто входит в образец как литерал. Вам часто может понадобиться сопоставить класс символов. Вы можете обозначить класс, заключив его в квадратные скобки; внутри скобок вы можете поместить как набор, так и диапазоны символов, которые обозначаются тире. Кроме того, вы можете использовать различные именованные символьные классы, корректные для вашей платформы и национального языка. Несколько примеров:

Вы можете представлять символьные классы в виде «атомов» регулярных выражений и скорее всего захотите сгруппировать эти атомы в «молекулы». Это можно сделать с помощью комбинации группировки и повторения. Группировка обозначается круглыми скобками: каждое из подвыражений, содержащихся в скобках, рассматривается как атомарное для последующей группировки или повторения. Повторение отмечается одним из следующих операторов: «*» означающего «нуль или более»; «+» означающего «один или более»; «?» означающего «нуль или один». В качестве примера взгляните на выражение:

Чтобы строка соответствовала этому выражению, она должна содержать нечто, начинающееся с «ABC» и заканчивающееся на «XYZ» — но что должно быть в середине? Средним подвыражением является ([d-w]*dd?), сопровождаемое оператором «один или много». Таким образом, середина строки должна состоять из одного (или двух, или одной тысячи) фрагментов, соответствующих подвыражению в скобках. Строка «ABCXYZ» ему не соответствует, так как не содержит необходимых элементов в середине.

Что же представляет собой это внутреннее подвыражение? Оно начинается с нуля или более букв в интервале от d до w. Важно отметить, что нуль букв представляет правильное сопоставление, которое может быть контринтуитивным, если вы воспользуетесь для его описания словом «несколько». В следующей строке должна быть в точности одна цифра; затем ни одной или одна дополнительная цифра. (Первый цифровой символьный класс не имеет оператора повторения, тем самым просто встречается один раз. Второй цифровой символьный класс имеет оператор «?»). Короче говоря, все это подразумевает «одну или несколько цифр». Некоторые удовлетворяющие регулярному выражению строки выглядят так:

А вот несколько выражений, которые не сопоставляются c этим выражением:

Потребуется некоторая практика, чтобы научиться созданию и пониманию регулярных выражений. Однако как только вы освоите регулярные выражения, в вашем распоряжении окажется мощная выразительная сила. Все это говорит о том, что часто проще использовать регулярные выражения для решения проблемы, которая вполне может быть решена и с помощью более примитивных (и быстрых) инструментов, например модуля string.

Полезные хитрости на Python от А до Я

Python — это один из самых популярных и востребованных языков программирования в мире. И на то есть множество причин:

· прост в изучении;

· огромное разнообразие модулей и библиотек.

Я пользуюсь Python ежедневно — это неотъемлемая часть моей работы в качестве специалиста по исследованию данных. За время своей трудовой деятельности я открыл для себя несколько полезных хитростей и трюков.

В данной статье я постарался структурировать их в алфавитном порядке (на английском языке).

С большей частью всего этого я сам сталкивался или пользовался в работе. Что-то было найдено в документации стандартных библиотек Python. А некоторые вещи нашлись в PyPi.

Еще должен отметить то, что четыре или пять приемов я встретил на awesome-python.com. Это специально отобранный список сотен самых интересных инструментов и модулей для Python. Очень даже вдохновляет при просмотре!

all или any

Одна из причин популярности Python кроется в его читабельности и выразительности.

Часто можно слышать, как Python в шутку называют ‘исполняемым псевдокодом’. А ведь и правда: если написать код вот так, то поспорить с этим будет достаточно сложно:

bashplotlib

Хотите построить графики в консоли?

Теперь они у вас есть.

collections

В Python есть отличные встроенные типы данных, но иногда они ведут себя не так, как вам бы хотелось.

К счастью, в стандартной библиотеке Python присутствует модуль collections. Это полезное дополнение предлагает расширенные типы данных.

Интересовались ли вы когда-нибудь тем, как можно заглянуть внутрь Python объекта и увидеть все его атрибуты? Конечно же, да.

Из командной строки:

Функция эта крайне полезна при запуске Python в интерактивном режиме или работе с динамическими объектами и модулями.

Подробнее можно почитать здесь.

Не притворяйтесь, будто не попробуете повторить…

импорт из __future__

Одно из следствий популярности Python — постоянная разработка следующих версий. Новые версии несут в себе новые функции, если, конечно, ваша версия не устаревшая.

Бояться здесь нечего. Модуль_future_ позволяет импортировать в Python функционал будущих версий. Без всяких преувеличений, перед вами — настоящее путешествие во времени или магия.

geopy

География бывает крайне загадочной средой для программистов (ха, вот так каламбур!). Но с модулем geopy все становится на удивление просто.

Его работа заключается в абстрагировании API-интерфейсов различных сервисов геокодирования, что позволяет вам получать доступ к полному адресу нужного места, его широте, долготе и даже высоте.

Существует и другой полезный класс — distance. Он определяет расстояние между двумя точками в ваших любимых единицах измерения.

howdoi

Застряли на какой-то проблеме с кодом и не можете вспомнить нужное решение? Хотите зайти в StackOverflow, но не хотите выходить из терминала?

Задайте ему любой вопрос, и он постарается выдать нужный ответ.

Однако будьте внимательны: howdoi выдирает код из самых популярных ответов StackOverflow.Поэтому не всегда выдает самую полезную информацию…

inspect

Модуль inspect идеален для понимания общего «закулисья» Python. А еще вы можете вызывать его методы!

Пример кода ниже использует inspect.getsource() для вывода собственного номера строки. А inspect.getmodule() используется для печати модуля, в котором он был определен.

Последняя строка кода выводит собственный номер строки.

Разумеется, кроме столь банальных примеров, модуль inspect будет полезен для понимания всего происходящего с кодом. Или же выбирайте его для написания самодокументированного кода.

Jedi — это библиотека для autocomplete и анализа кода. С ней процесс написания кода станет быстрее и эффективнее.

Ну, а если вы не разрабатываете собственную среду IDE, то вы можете использовать Jedi в качестве плагина редактирования. К счастью, все это уже доступно для скачивания!

Быть может, вы уже пользуетесь Jedi. Проект IPython использует функционал Jedi для автодополнения кода.

**kwargs

Изучение любого языка складывается из ряда этапов. В Python одним из таких этапов можно назвать понимание загадочного синтаксиса **kwargs.

Двойная звездочка перед словарным объектом позволяет передавать содержимое этого словаря в качестве именованных аргументов функции.

Ключи словаря — это имена аргумента, а значения превращаются в значения, передаваемые в функцию. Вам даже не придется называть ее kwargs!

Такой прием крайне полезен при написании функций, которые смогут обрабатывать именованные аргументы, не определенные заранее.

Генераторы списков

Моя одна из любимых вещей в программировании на Python — это генератор списков.

Данные выражения позволяют без особых трудов писать очень чистый код, который читается с той же легкостью, что и естественный язык.

Подробнее почитать про использование генераторов списков можно здесь.

Python поддерживает функциональное программирование с помощью ряда встроенных опций. И самой полезной из них является функция map(), особенно в сочетании с лямбда-функциями.

В примере выше map() применяет простую лямбда-функцию к каждому элементу в x . Она возвращает объект map, который можно преобразовать в итерированный объект (например, в список или кортеж).

newspaper3k

Если вы никогда не видели этого ранее, то готовьтесь к тотальному выносу мозга с модулем newspaper в Python.

Он может доставать новостные статьи и связанные с ними мета-данные из ряда ведущих международных изданий. Извлекать можно картинки, текст и имена авторов.

Если вдруг в своем следующем проекте вы подумывали прибегнуть к помощи BeautifulSoup или любой другой DIY webscraping-библиотеки, то не тратьте зря время и силы, и смело берите $ pip install newspaper3k .

Перезагрузка оператора

Python поддерживает перезагрузку оператора. Зная эти слова, вы сразу кажитесь настоящим компьютерным гением.

На самом деле, концепция довольно проста. Вы когда-нибудь задавались вопросом, почему в Python можно использовать оператор + для добавления чисел и конкатенации строк? Это и есть перезагрузка оператора в чистом виде.

Вы можете определить объекты, которые будут пользоваться стандартными символами операторов Python по-своему. Тогда их можно будет использовать в зависимости от содержимого объектов, с которыми вы работаете.

pprint

Стандартная функция print в Python знает свое дело. Но попробуйте вывести на печать крупный и вложенный объект, и вас ждет сплошное разочарование.

Вот здесь-то и приходит на помощь модуль pretty-print из стандартной библиотеки. Он выводит сложно-структурированные объекты в удобочитаемом виде.

Настоящий must-have для любого Python-разработчика, имеющего дело с нетривиальными структурами данных.

Очередь

В Python предусмотрена поддержка мультизадачности. Это делается через модуль стандартной библиотеки Queue.

Этот модуль реализует работу со структурой данных «очередь». Такая структура позволяет добавлять и извлекать записи по определенному правилу.

В очереди «Первым пришел — первым ушел» (или FIFO) можно извлекать объекты в порядке их добавления. Метод «Последним пришел — первым ушел» сначала открывает доступ к недавно добавленным объектам.

И, наконец, очередь с приоритетом позволяет извлекать объекты в соответствие с порядком их сортировки.

Вот пример использования очередей для многопоточного программирования в Python.

__repr__

При определении класса или объекта в Python лучше снабжать его «официальным» представлением в виде строки. Например:

Это значительно упрощает отладку кода. Добавляйте синтаксис к определению класса следующим образом:

Python — это отличный скриптовый язык. Иногда использование стандартных библиотек os и subprocess становится настоящей головной болью.

А библиотека sh является отличной альтернативой.

С ней вы сможете вызывать любую программу как обычную функцию — это крайне полезно для автоматизации рабочего процесса и задач, причем все делается в самом Python.

Подсказки типа

Python — это язык с динамической типизацией. Вам не нужно указывать тип данных при определении переменных, функций, классов и т.д.

Такой прием сокращает время разработки. Однако есть и более страшные вещи, чем ошибка при выполнении, вызванная простой проблемой ввода.

Начиная с Python 3.5, при определении функций вы можете указывать подсказки типа.

А также задавать псевдонимы типа:

Аннотации типа (хоть они и не обязательны) могут облегчить читаемость кода.

К тому же, в них предусмотрены средства проверки типов, чтобы успевать «отлавливать» пресловутые TypeErrors до момента выполнения. Очень дельная штука, особенно при работе над крупными и сложными проектами!

uu >Простой и быстрый способ генерирования Универсальных уникальных идентификаторов (или UUIDs) — это использование модуля uuid из стандартной библиотеки Python.

Данный модуль создает произвольное 128-битное число, которое почти наверняка окажется уникальным.

К слову сказать, сгенерировать можно свыше 2¹²² UUID. Это более пяти ундециллионов (или 5,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000).

Вероятность повтора комбинации в данном диапазоне ничтожно мала. Даже при триллионе UUID вероятность появления дубля существующего значения намного меньше, чем один к миллиарду.

Очень круто для двух строчек кода.

Виртуальные среды

Эта часть — моя самая любимая в Python.

Возможно, вы работаете сразу над несколькими проектами на Python. К сожалению, иногда два проекта привязаны к разным версиям одной и той же зависимости. Так какую же тогда установить?

К счастью, поддержка виртуальных сред в Python помогает вам получить все и сразу. Из командной строки:

Теперь у вас есть автономные версии и установщики Python, работающие на одной машине. Проблема решена!

wikipedia

В Wikipedia предусмотрен отличный интерфейс, дающий пользователям программируемый доступ к кладези совершенно бесплатных знаний и информации.

Модуль wikipedia делает доступ к этому API до безобразия удобным.

Как и на настоящем сайте, в модуле предусмотрена поддержка мультиязычности, неоднозначности страниц, случайной выборки страниц, и даже присутствует метод donate() .

Юмор — это визитная карточка языка Python. В конце концов, его и назвали в честь британского комедийного скетча Монти Пайтон: Летающий цирк. Львиная доля официальной документации по Python имеет отсылки к самым известным скетчам шоу.

Но чувство юмора не ограничивается одной лишь документацией. Попробуйте запустить строку ниже:

Никогда не меняйся, Python. Оставайся таким же.

YAML расшифровывается как YAML — не язык разметки. Это язык форматирования данных, который является расширенной версией JSON.

Но в отличие от JSON он может хранить более сложные объекты и ссылаться на собственные элементы. А еще вы можете писать комментарии, что отлично подходит для создания файлов конфигурации.

Модуль РyYAML позволяет использовать YAML вместе с Python. Установите его вот так:

А затем импортируйте в свои проекты:

PyYAML позволяет хранить объекты Python всех типов данных и экземпляры любых пользовательских классов.

Последняя и очень классная премудрость в вашей копилке. Приходилось ли вам когда-либо создавать словарь из двух списков?

Встроенная функция zip() берет несколько итерируемых объектов и возвращает список кортежей. Каждый кортеж группирует элементы входных объектов по их позиционному индексу.

Вы можете даже «распаковать» объекты, вызвав *zip() .

26 полезных приёмов и хитростей Python

Python — один из самых популярных и востребованных языков программирования, — пишет tproger.ru. На это есть несколько причин:

  • Его легко изучить.
  • Он очень универсальный.
  • У него есть множество модулей и библиотек.

В процессе работы с Python каждый находит для себя какие-то полезные модули и приёмы. В этой подборке вы узнаете о некоторых полезных хитростях.

all и any

Одна из многих причин популярности Python — его читабельность и выразительность.

Часто шутят, что Python — это «исполняемый псевдокод». Однако когда вы можете писать код таким образом, становится сложно не согласиться:

bashplotlib

Хотите строить графики в консоли?

$ pip install bashplotlib

Стройте на здоровье.

collections

В Python есть классные встроенные типы данных, но порой они ведут себя не совсем так, как хотелось бы.

К счастью, во встроенной библиотеке Python есть модуль collections с удобными дополнительными типами данных:

Когда-нибудь задумывались о том, как заглянуть внутрь объекта в Python и посмотреть на его атрибуты? Конечно, задумывались.

Используем командную строку:

Это может пригодиться при интерактивной сессии в Python, а также для динамического изучения объектов и модулей, с которыми вы работаете.

emoji

$ pip install emoji

И не делайте вид, что не хотите попробовать:

from __future__ import

Одним из последствий популярности Python является то, что постоянно разрабатываются и выходят новые версии. Новые версии — новые возможности, но только не для вас, если вы пользуетесь устаревшей.

Впрочем, не всё так плохо. Модуль __future__ даёт возможность импортировать функциональность будущих версий Python. Это прямо как путешествие во времени, или магия:

geopy

Программистам может быть сложно ориентироваться в географии. Однако модуль geopyвсё упрощает:

$ pip install geopy

Он работает путём абстрагирования API разных сервисов геокодирования. Этот модуль даёт возможность узнать полный адрес места, его долготу и широту и даже высоту.

Также в нём есть полезный класс Distance . Он высчитывает расстояние между двумя местами в удобной единице измерения.

howdoi

Зависли над какой-то проблемой и не можете вспомнить её решение? Нужно зайти на StackOverflow, но не хочется покидать терминал?

Тогда вам не обойтись без этого инструмента командной строки:

$ pip install howdoi

Задайте любой вопрос, и он постарается найти ответ на него:

Но будьте осторожны: он извлекает код из топовых ответов на StackOverflow и не всегда даёт полезную информацию:


$ howdoi exit vim

inspect

Модуль inspect пригодится для понимания того, что происходит за кулисами в Python. Вы даже можете вызывать его методы на них самих!

Ниже используется метод inspect.getsource() для вывода его собственного исходного кода. Также используется метод inspect.getmodule() для вывода модуля, в котором его определили.

Последняя команда выводит номер строки, на которой она сама находится:

Конечно, кроме таких банальных применений этот модуль может оказаться полезным для понимания того, что делает ваш код. Также вы можете использовать его, чтобы писать самодокументированный код.

Библиотека Jedi предназначена для автодополнения и анализа кода. Она ускоряет процесс написания кода и делает его более продуктивным.

Если вы не разрабатываете свою IDE, то вам, наверное, будет более интересно использовать Jedi в качестве расширения редактора. К счастью, уже есть много вариантов.

Возможно, вы уже встречались с Jedi — IPython использует эту библиотеку для автодополнения.

**kwargs

Когда изучаешь любой язык, на пути встречается множество краеугольных камней. В случае с Python понимание таинственного синтаксиса **kwargs можно считать одним из них.

Две звёздочки впереди объекта словаря дают возможность передавать в функцию содержимое этого словаря как именованные аргументы.

Ключи словаря — это имена аргументов, а значения передаются в функцию. Вам даже не обязательно называть его kwargs :

Это полезно в тех случаях, когда ваши функции должны обрабатывать именованные аргументы, не определённые заранее.

Прим.перев. Также это может пригодиться при написании функций-обёрток, которые передают все аргументы другой функции.

Генераторы списков

Ещё одна классная особенность Python, дающая возможность быстро создавать списки. Такие выражения позволяют легко писать чистый код, который читается почти как естественный язык:

У Python есть хорошая встроенная поддержка функционального программирования. Одной из самых полезных возможностей является функция map() , особенно в сочетании с лямбда-функциями:

Здесь map() применяет простую лямбда-функцию на каждом элементе x и возвращает объект map , который можно преобразовать в какой-нибудь итерируемый объект вроде списка или кортежа.

newspaper3k

Если вы ещё с ним не встречались, то приготовьтесь к тому, что модуль newspaperснесёт вам крышу.

Он даёт возможность извлекать статьи и связанные мета-данные из множества разных источников. Можно извлечь изображения, текст и имена авторов.

В нём даже есть встроенная NLP-функциональность.

Мастер Йода рекомендует:  Атрибут alt HTML-тега img

Поэтому, если вы собирались использовать BeautifulSoup или другую библиотеку для вебскрапинга в своём следующем проекте, лучше сэкономьте своё время и силы и установите newspaper:

$ pip install newspaper3k

Перегрузка операторов

В Python есть поддержка перегрузки операторов — одной из тех штук, о которых говорят все настоящие computer-scientis’ы.

На самом деле идея проста. Когда-нибудь задумывались, почему Python позволяет использовать оператор + как для сложения чисел, так и для конкатенации строк? За этим как раз и стоит перегрузка операторов.

Вы можете определять объекты, которые используют стандартные символы операторов любым образом. Это позволяет применять их в контексте объектов, с которыми вы работаете:

pprint

Стандартная функция Python print() делает своё дело. Но если попытаться вывести какой-нибудь большой вложенный объект, результат будет выглядеть не очень приятно.

Здесь на помощь приходит модуль из стандартной библиотеки pprint (pretty print). С его помощью можно выводить объекты со сложной структурой в читабельном виде.

Мастхэв для любого Python-разработчика, работающего с нестандартными структурами данных:

Queue

Python поддерживает многопоточность, в использовании которой помогает стандартный модуль Queue.

Он позволяет реализовывать такую структуру данных, как очередь. Очереди позволяют добавлять и извлекать элементы согласно определённому правилу.

Очереди «первым пришёл — первым ушёл» («first in, first out», FIFO) позволяют извлекать объекты в порядке их добавления. Из очередей «последним пришёл — первым ушёл» («last in, first out», LIFO) можно извлекать последние добавленные объекты.

Наконец, приоритетные очереди позволяют извлекать объекты согласно порядку их сортировки.

Здесь можно посмотреть на пример использования очередей в многопоточном программировании на Python.

__repr__

При определении класса или объекта полезно добавлять «официальный» способ представления объекта строкой. Например:

Это сильно упрощает отладку. Вот всё, что вам нужно сделать:

Прим.перев. Метод __repr__() позволяет определять строковое представление, предназначенное для программиста и удобное при использовании во время отладки, а метод __str__() позволяет определять понятное пользователю строковое представление, которое можно отображать в интерфейсе программы.

Python — отличный скриптовый язык. Но иногда стандартные библиотеки os и subprocess вызывают только головную боль.

Библиотека sh может стать приятной альтернативой.

Она позволяет вызывать любую программу как обычную функцию, что полезно для автоматизации различных задач исключительно с помощью Python:

Прим.перев. Библиотека sh поддерживает только платформы Linux и macOS; для работы на Windows вам придётся поискать другой инструмент.

Аннотации типов

Python — динамически типизированный язык. Вам не нужно указывать тип данных при определении переменных, функций, классов и т.д.

Это позволяет ускорить процесс разработки. Однако мало что раздражает так сильно, как ошибка времени выполнения, возникшая из-за простого несовпадения типа.

С версии Python 3.5 при определении функции можно добавлять аннотации типов:

Можно даже определять псевдонимы типов:

Хотя их использование опционально, с помощью аннотаций типов код можно сделать более понятным.

Также они позволяют использовать инструменты для проверки типов, чтобы отлавливать ошибки TypeError.

Стандартный модуль uuid — быстрый и простой способ сгенерировать UUID (universally unique identifier, глобально уникальный идентификатор).

Так мы создаём случайное 128-битное число, которое почти наверняка будет уникальным.

Существует более 2¹²² возможных UUID. Это более 5 ундециллионов или 5,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000.

Вероятность нахождения дубликатов в заданном наборе крайне мала. Даже при наличии триллиона UUID вероятность того, что среди них есть дубликат, гораздо меньше, чем один к миллиарду.

Вполне недурно для двух строк кода.

Виртуальные среды

Часто Python-программисты работают над несколькими проектами одновременно. К сожалению, порой два проекта зависят от разных версий одной зависимости. Какую же установить?

К счастью, в Python есть поддержка виртуальных сред, которые позволяют взять лучшее от двух миров. В командной строке нужно ввести:

Теперь вы можете иметь разные независимые версии Python на одной машине.

wikipedia

У Wikipedia есть классное API, которое позволяет получить доступ к непревзойдённому источнику полностью бесплатной информации.

Модуль wikipedia делает доступ к этому API чуть ли чрезмерно удобным:

Как и настоящий сайт, модуль предоставляет поддержку многих языков, разрешение многозначности страниц, получение случайной страницы и даже метод donate() .

Юмор — ключевая особенность Python. В конце концов, язык был назван в честь британского комедийного шоу «Летающий цирк Монти Пайтона». Во многих местах официальной документации можно найти отсылки к самым известным эпизодам шоу.

Конечно, чувство юмора не заканчивается на документации. Попробуйте ввести следующую строку:

Оставайся собой, Python. Оставайся собой.

YAML означает «YAML — не язык разметки» («YAML Ain’t Markup Language»). Это язык форматирования данных, являющийся надмножеством JSON.

В отличие от JSON, YAML может хранить более сложные объекты и ссылаться на собственные элементы. Также там можно писать комментарии, что делает YAML подходящим для конфигурационных файлов.

Модуль PyYAML позволяет использовать YAML в Python. Установить можно так:

$ pip install pyyaml

А затем импортировать:

PyYAML позволяет хранить любые Python-объекты и экземпляры любых пользовательских классов.

Напоследок ещё одна клёвая штука. Когда-нибудь возникала необходимость создать словарь из двух списков?

Встроенная функция zip() принимает несколько итерируемых объектов и возвращает последовательность кортежей. Каждый кортеж группирует элементы объектов по их индексу.

Можно провести операцию, обратную zip() , с помощью zip(*) .

А какие приёмы или полезные библиотеки знаете вы? Делитесь в комментариях.

Основы управления памятью в Python

Вступление

Управление памятью – это процесс эффективного распределения, выделения и координации памяти, так что все процессы работали бы гладко и могли бы оптимально получать доступ к различным системным ресурсам. Управление памятью также включает в себя очистку памяти от объектов, к которым больше нет доступа.

В Python диспетчер памяти отвечает за такие задачи, периодически выполняя очистку, выделение и управление памятью. В отличие от C, Java и других языков программирования, Python управляет объектами с помощью подсчета ссылок. Это означает, что диспетчер памяти отслеживает количество ссылок на каждый объект в программе. Когда счетчик ссылок объекта падает до нуля, что означает, что объект больше не используется, сборщик мусора (часть диспетчера памяти) автоматически освобождает память от этого конкретного объекта.

Пользователю не нужно беспокоиться об управлении памятью, поскольку процесс выделения и удаления памяти полностью автоматизирован. Восстановленная память может использоваться другими объектами.

Python Garbage Collection (Уборка мусора)

Как объяснялось ранее, Python удаляет объекты, на которые больше нет ссылок в программе, чтобы освободить пространство памяти. Этот процесс, в котором Python освобождает блоки памяти, которые больше не используются, называется Garbage Collection. Python Garbage Collector (GC) работает во время выполнения программы и запускается, если счетчик ссылок уменьшается до нуля. Счетчик ссылок увеличивается, если объекту присваивается новое имя или он помещается в контейнер, такой как кортеж или словарь. Аналогично, счетчик ссылок уменьшается, когда ссылка на объект переназначается, когда ссылка на объект выходит из области видимости или когда объект удаляется.

Примеры, когда количество ссылок увеличивается:

  • оператор присваивания
  • передача аргументов
  • вставка нового объекта в лист (увеличивается количество ссылок для объекта)
  • конструция вида foo = bar (foo начинается ссылаться на тот же объект, что и bar)

Память представляет собой кучу, которая содержит объекты и другие структуры данных, используемые в программе. Выделение и перераспределение этого пространства кучи контролируется менеджером памяти Python с помощью функций API.

Объекты Python в памяти

Каждая переменная в Python действует как объект. Объекты могут быть простыми (содержащими числа, строки и т. д.) Или контейнерами (словарями, списками или пользовательскими классами). Кроме того, Python является динамически типизированным языком, что означает, что нам не нужно объявлять переменные или их типы перед их использованием в программе.

Если вы посмотрите на первые 2 строки вышеуказанной программы, объект x известен. Если мы удалим объект x и пытаемся его использовать, мы получим ошибку, в которой говорится, что переменная x не определена.

Вы можете видеть, что сборка мусора в Python полностью автоматизирована, и программисту не нужно беспокоиться об этом, в отличие от таких языков, как C.

Модификация Garbage Collector

У сборщика мусора Python есть три поколения (generations), по которым классифицируются объекты. Новый объект в начальной точке своего жизненного цикла – это первое поколение garbage collector. Если новый объект выживает процесс сборки мусора, то он перемещается в следующее поколение. В каждой из 3 поколений есть специальный счетчик и порог срабатывания, при достижении которых срабатывает процесс сборки мусора. Каждый счетчик хранит количество аллокаций минус количество деаллокаций в данной генерации. Чем выше поколение, тем реже оно сканируется на мусор. Так-как новые объекты зачастую имеют очень маленький срок жизни (являются временными), то имеет смысл опрашивать их чаще, чем те, которые уже прошли через несколько этапов сборки мусора.

Более ранние поколения также собирают мусор чаще, чем высшие поколения. Это связано с тем, что более новые объекты чаще отбрасываются, чем старые.

Модуль gc включает функции для изменения порогового значения, ручного запуска процесса сбора мусора, отключения процесса сбора мусора и т. д. Мы можем проверить пороговые значения разных поколений сборщика мусора с помощью метода get_threshold():

Пример вывода:

Как видите, здесь у нас есть порог 700 для первого поколения и 10 для каждого из двух других поколений.

Мы можем изменить пороговое значение для запуска процесса сбора мусора, используя метод set_threshold() модуля gc:

В приведенном выше примере мы увеличили пороговое значение для всех 3 поколений. Увеличение порогового значения уменьшит частоту работы сборщика мусора. Обычно нам не нужно слишком много думать о сборке мусора в Python, но это может быть полезно при оптимизации времени выполнения программ для вашей целевой системы. Одним из ключевых преимуществ является то, что механизм сборки мусора в Python автоматически обрабатывает множество низкоуровневых деталей.

Зачем выполнять сборку мусора вручную?

Мы знаем, что интерпретатор Python отслеживает ссылки на объекты, используемые в программе. В более ранних версиях Python (до версии 1.6) интерпретатор Python использовал только механизм подсчета ссылок для обработки памяти. Когда количество ссылок падает до нуля, интерпретатор Python автоматически освобождает память. Этот классический механизм подсчета ссылок очень эффективен, за исключением того, что он не работает, когда в программе есть циклические ссылок. Зацикливание ссылок происходит, если один или несколько объектов ссылаются друг на друга, и, следовательно, счетчик ссылок никогда не достигает нуля.

Давайте рассмотрим пример.

Приведенный выше код создает ссылочный цикл, где объект list ссылается на себя. Следовательно, память для объект list не будет освобождена автоматически, когда завершится выполнение функции. Проблема зацикливания не может быть решена путем подсчета ссылок. Однако эту проблему можно решить, изменив поведение сборщика мусора в вашем приложении Python.

Для этого мы можем использовать функцию gc.collect() модуля gc.

gc.collect() возвращает количество объектов, которые были собраны и удалены.

Существует два способа выполнения сборки мусора вручную: сборка мусора на основе времени или события.

Основанная на времени сборка мусора довольно проста: функция gc.collect() вызывается через фиксированный интервал времени.

Сборка мусора на основе событий вызывает функцию gc.collect() после того, как происходит какое либо событие (т.е. когда приложение закрывается или приложение остается бездействующим в течение определенного периода времени).

Давайте разберемся с ручной сборкой мусора, создав несколько циклов.

На экране отобразится следующее:

Приведенный выше сценарий создает объект list, на который ссылается переменная с творческим именем list. Первый элемент объекта списка ссылается сам на себя. Счетчик ссылок объекта list всегда больше нуля, даже если он удален или находится вне области действия программы. Следовательно, объект list не обрабатывается сборщиком мусора из-за циклической ссылки.

В приведенном выше коде, поскольку число ссылок равно по крайней мере 1 и никогда не может достигнуть 0, мы принудительно собирали объекты с garbage collected, вызывая gc.collect(). Тем не менее, помните не форсируйте сборку мусора слишком часто. Причина в том, что даже после освобождения памяти GC тратит время на оценку пригодности объекта для сбора мусора, занимая процессорное время и ресурсы. Кроме того, не забудьте вручную управлять сборщиком мусора только после того, как ваше приложение полностью запустится.

Заключение

В этой статье мы обсудили, как управление памятью в Python обрабатывается автоматически с помощью стратегий подсчета ссылок и сбора мусора. Без garbage collection реализация успешного механизма управления памятью в Python невозможна. Кроме того, программистам не нужно беспокоиться об удалении выделенной памяти, так как об этом заботится менеджер памяти Python. Это приводит к уменьшению утечек памяти и повышению производительности.

automatedtestinginfo

@ autotestinfo

Портал, который ставит перед собой цель соединить информацию и специалистов в области автоматизации тестирования программного обеспечения, идеолог @mpoliarush

Tweets

  • © Twitter, 2020
  • О нас
  • Справочный центр
  • Условия
  • Политика конфиденциальности
  • Файлы cookie
  • О рекламе

Перейти к профилю

Рекламировать этот твит

В черный список

Указывать местоположение в твитах

Эта настройка позволяет добавлять в твиты информацию о местоположении, например название города и точные координаты, на веб-сайте и в сторонних приложениях. Вы можете удалить сведения о местоположении из своих твитов в любое время. Подробнее

Ваши списки

Создать список

Скопировать ссылку на твит

Вот ссылка на этот твит. Скопируйте ее, чтобы твитом легко можно было поделиться с друзьями.

Разместить твит

Embed this Video

Добавьте этот твит на свой веб-сайт, скопировав указанный ниже код. Подробнее

Добавьте это видео на свой веб-сайт, скопировав указанный ниже код. Подробнее

Встраивая содержимое из Твиттера на свой веб-сайт, вы соглашаетесь с Соглашением разработчика и Политикой для разработчиков.

Образец

Почему вы видите эту рекламу

Войти в Твиттер

Регистрация

Еще не в Твиттере? Зарегистрируйтесь, следите за интересными для вас событиями и получайте новости по мере их появления.

Короткие номера для отправки и получения:

Страна Код Для абонентов
США 40404 Любую
Канада 21212 Любую
Великобритания 86444 Vodafone, Orange, 3, O2
Бразилия 40404 Nextel, TIM
Гаити 40404 Digicel, Voila
Ирландия 51210 Vodafone, O2
Индия 53000 Bharti Airtel, Videocon, Reliance
Индонезия 89887 AXIS, 3, Telkomsel, Indosat, XL Axiata
Италия 4880804 Wind
3424486444 Vodafone
» Посмотреть короткие номера для SMS в других странах

Подтверждение

Добро пожаловать домой!

Это ваша лента, где вы будете проводить большую часть времени, получая мгновенные уведомления о том, что интересует именно вас.

Твиты вам не очень нравятся?

Наведите на изображение профиля и нажмите кнопку чтения, чтобы перестать читать любую учетную запись.

Выражайте свои чувства без слов

Когда вы найдете твит, который вам очень нравится, нажмите значок сердечка, чтобы поделиться своей любовью с человеком, который его написал.

Расскажите всему миру

Самый быстрый способ поделиться чьим-либо твитом с вашими читателями — ретвитнуть его. Нажмите значок со стрелочками, чтобы мгновенно сделать это.

Присоединяйтесь к переписке

Поделитесь своими мыслями о любом твите, просто ответив на него. Найдите тему, которая вам интересна, и вступайте в беседу.

Все самое свежее

Мгновенно узнавайте о том, что обсуждают люди прямо сейчас.

Получайте больше того, что вам нравится

Читайте больше учетных записей, чтобы получать мгновенные обновления о том, что вас больше всего интересует.

Узнайте, что происходит

Читайте самые последние беседы на любую тему, мгновенно появляющиеся в вашей ленте.

Не упустите момент

Следите за тем, как разворачиваются лучшие истории.

С чего начать программирование на Python

Python это мощный и высокоуровневый объектно-ориентированный язык программирования, созданный Гвидо ван Россумом. Отличается простым в использовании синтаксисом, что делает его идеальным языком для тех, кто решил впервые научиться программированию. Перед вами подробное руководство по началу работы с Python, в котором также найдете ответы на вопросы о том, почему нужно изучить его и как его учить. Однако, если вы знаете другие языки программирования и хотите максимально быстро начать работу с Python, посмотрите уроки Python для начинающих.

Что такое программирование на Python?

Перед началом познакомиться с самим языком.
Python — язык общего назначения. Имеет приложения разных направлений: веб-разработки (например, Django и Bottle ), научных и математических вычислений ( Orange, SymPy, NumPy ) для настольных графических пользовательских интерфейсов ( Pygame, Panda3D ).

Синтаксис языка простой, а длина кода относительно короткая. Работать на Python приятно, потому что он позволяет решать задачу, а не фокусироваться на сложном синтаксисе.

История Python

Python старый язык, созданный Гвидо Ван Россумом. Разработка началась в конце 1980-х., и в феврале 1991 года вышла первая версия.

Зачем создан Python?
В конце 1980-ых, Гвидо Ван Россум работал над группой операционных систем Amoeba. Он хотел использовать интерпретируемый язык, такой как ABC (у ABC простой и доступный в понимании синтаксис), который мог бы получить доступ к системным вызовам Amoeba. Поэтому он решил создать масштабируемый язык. Это привело к созданию нового языка, у которого позже появилось название Python.

Почему выбрали Python
Нет. Он не назван в честь опасной змеи. Россум был фанатом комедийного сериала в конце 70-х. Название “Python” было взято из этого же сериала “Monty Python’s Flying Circus” (Летающий цирк Монти Пайтона).

Дата выпуска версий языка

Версия Дата выпуска
Python 1.0 (первый стандартный выпуск) Python 1.6 (последняя выпущенная версия) Январь 1994
Сентябрь 5, 2000
Python 2.0 (представлены списки) Python 2.7 (последняя выпущенная версия) Октябрь 16, 2000
Июль 3, 2010
Python 3.0 (Сделан акцент на удаление дублирующих конструкций и модулей) Python 3.7 (Последняя обновленная версия) Декабрь 3, 2008
настоящее время

Особенности программирования на Python

  1. Простой язык, легкий и доступный в изучении
    У Python читаемый синтаксис. Гораздо проще читать и писать программы на Python по сравнению с другими языками, такими как: C++, Java, C# . Python делает программирование интересным и позволяет сфокусироваться на решении, а не синтаксисе.
    Для новичков, отличный выбором — начать изучение с Python.
  2. Бесплатный и с открытым кодом
    Можно свободно использовать и распространять программное обеспечение, написанное на Python, даже для коммерческого использования. Вносить изменения в исходный код Python.
    Над Python работает большое сообщество, постоянно совершенствуя язык в каждой новой версии.
  3. Портативность
    Перемещайте и запускайте программы на Python из одной платформы на другую без каких-либо изменений.
    Код работает практически на всех платформах, включая Windows, Mac OS X и Linux.
  4. Масштабируемый и встраиваемый
    Предположим, что приложение требует повышения производительности. Вы можете с легкостью комбинировать фрагменты кода на C/C++ и других языках вместе с кодом Python.
    Это повысит производительность приложения, а также дает возможность написания скриптов, создание которых на других языках требует больше настроек и времени.

  5. Высокоуровневый, интерпретируемый язык
    В отличии от C/C++ , вам не нужно беспокоиться о таких сложных задачах, как “сборка мусора” или управление памятью.
    Так же, когда вы запускаете код Python, он автоматически преобразует ваш код в язык, который понимает компьютер. Не нужно думать об операциях более низкого уровня.
  6. Стандартные библиотеки для решения общих задач
    Python укомплектован рядом стандартных библиотек, что облегчает жизнь программиста, так как нет необходимости писать весь код самостоятельно. Например, что бы подключить базу данных MySQL на Web сервер, используйте библиотеку MySQLdb , добавляя ее строкой import MySQLdb .
    Стандартные библиотеки в Python протестированы и используются сотнями людей. Поэтому будьте уверенны, они не нарушит работу приложения.
  7. Объектно-ориентированный
    В Python все объект. Объектно-ориентированное программирование (ООП) помогает решить сложную проблему интуитивно.
    Разделяйте сложные задачи на маленькие части, создавая объекты.

Приложения на Python

Веб-приложения
Создание масштабируемых веб-приложений (Web Apps), с помощью фреймворков и CMS (Система управления содержимым), созданных на Python. Популярные платформы для создания Web приложений: Django, Flask, Pyramid, Plone, Django CMS .
Сайты, такие как Mozilla, Reddit, Instagram и PBS написаны на Python.

Научные и цифровые вычисления
У Python много библиотек для научных и математических вычислений. Есть библиотеки, такие как: SciPy и NumPy которые используются для общих вычислений. И специальные библиотеки, такие как: EarthPy для науки о Земле, AstroPy для астрономии и так далее.
Также, язык часто используется в машинном обучении, анализе и сборе данных.

Создание прототипов программного обеспечения
Python медленный, в сравнении с компилированными языками, такими как C++ и Java. Это не очень практичный выбор, если ресурсы ограничены и при этом нужна максимальная эффективность.
Тем не менее, Python — прекрасный язык для создания прототипов. Используйте Pygame (библиотека для создания игр), чтобы создать для начала прототип игры. Если прототип понравился, используйте язык C++ для создания реальной игры.

Тест на знание python

Простой язык для изучения программирования
Python используется для обучения программированию детей и новичков.
Это хороший язык с множеством функций и возможностей. Тем не менее это один из самых простых языков для изучения из-за простого в использовании синтаксиса.

4 причины выбрать Python в качестве первого языка

  1. Простой элегантный синтаксис
    Программировать на Python интересно. Легче понять и написать код на Python. Почему? Синтаксис кажется естественным и простым. Возьмите этот код для примера:

Даже если вы не программировали ранее, вы с легкостью поймете, что эта программа добавляет две цифры и выводит их.

  • Не слишком строгий
    Не нужно определять тип переменной в Python. Нет необходимости добавлять “;” в конце строки.
    Python принуждает следовать методам написания читаемого кода (например, одинаковым отступам). Эти мелочи могут значительно облегчить обучение новичкам.
  • Выразительность языка
    Python позволяет писать программы с большей функциональностью и с меньшим количеством строк кода. Вот ссылка на исходный код игры Tic-tac-toe с графическим интерфейсом и противником в лице смарт-компьютера менее чем на 500 строк кода. Это просто пример. Вы будете удивлены, как много можно сделать с Python, как только изучите основы языка.
  • Большое сообщество и поддержка
    У Python большое сообщество с огромной поддержкой. Множество активных форумов в интернете, которые помогут, когда возникают вопросы. Вот некоторые из них:
    • Python на Хабре
    • Вопросы о Python на Тостер
    • Вопросы о Python на Stack Overflow
  • Первая программа на Python

    Часто программа, которая называется “Hello, World!” используется для демонстрации языка программирования новичкам. “Hello, World!” это простая программа, которая выводит “Hello, World!”

    Python — один из простейших языков для изучения и создание программы “Hello, World!” такое же простое, введите print(«Hello, World!») . Поэтому, мы напишем другую программу.

    Программа сложения двух чисел

    Как работает эта программа?

    Строка 1: # Сложите два числа
    Строка, начинающаяся с # в программировании на Python — комментарий.
    Комментарии используются для описания цели строки кода. Это поможет вам, так же как и другим программистам понять смысл кода. Они игнорируются компиляторами и интерпретаторами.

    Строка 2: num1 = 3
    Здесь, num1 — переменная. Вы можете сохранять значение в переменной. В этом случае, 3 сохраняется в переменной.

    Строка 3: num2 = 5
    Аналогично, 5 сохраняется в переменной num2 .

    Строка 4: sum = num1 + num2
    Переменная num2 прибавляется к num1 с помощью оператора + . Результат сложения сохраняется в другой переменной sum .

    Строка 5: print(sum)
    Функция print() выводит результат на экран. В нашем случае, она выводит на экран 8.

    Важные вещи, о которых следует помнить.

    Для представления инструкции в Python, используется новая строка (enter). Использование “;” в конце утверждения не требуется (в отличии C/C++, JavaScript, PHP ).
    Вместо фигурных скобок < >, используются отступы (4 пробела) для перехода на новый блок.

    Научитесь самостоятельно программировать на Python

    Изучите Python с помощью PythonRU.com

    PythonRu предлагает уроки и примеры, которые помогут в обучении программированию с нуля.
    Наши материалы предназначены для начинающих программистов, которые владеют базовыми знаниями о программировании в целом. В каждом учебном пособии описаны примеры и подробное объяснение.

    Также рекомендуем посмотреть наши примеры кода. Как только вы поймете как работает библиотека, попробуйте написать что-то новое. Это лучший способ научиться программированию.

    Рекомендуемые книги

    Если вы настроены серьезно обучаться программированию, следует обзавестись хорошей книгой.

    Чтение книги по программированию требует много терпения и времени. Но вы получите общую картину концепций программирования в книге, которую, возможно, не найдете в другом месте.

    Обложка Описание
    Изучаем Python
    Четвертое издание «Изучаем Python» – это учебник, написанный доступным языком, рассчитанный на индивидуальную скорость обучения. В книге представлены основные типы объектов в языке Python, порядок их создания и работы с ними, а также функции как основной процедурный элемент языка.
    Программирование на Python 3. Подробное руководство
    Автор начинает с описания ключевых элементов Python, знание которых необходимо в качестве базовых понятий. Затем обсуждаются более сложные темы, поданные так, чтобы читатель мог постепенно наращивать свой опыт: распределение вычислительной нагрузки между несколькими процессами и потоками, использование сложных типов данных, управляющих структур и функций, создание приложений для работы с базами данных SQL и с файлами DBM.
    Python и анализ данных
    Книгу можно рассматривать как современное практическое введение в разработку научных приложений на Python, ориентированных на обработку данных. Описаны те части языка Python и библиотеки для него, которые необходимы для эффективного решения широкого круга аналитических задач: интерактивная оболочка IPython, библиотеки NumPy и pandas, библиотека для визуализации данных matplotlib и др.
    Python для детей и родителей. Играй и программируй
    Научите своих детей программировать уже сейчас с помощью этой книги! В книге представлен язык Python, один из самых популярных и простых. Вы найдете здесь много упражнений – полезных, интересных и забавных, поэтому ваш ребенок не заскучает. Материал написан доступно и просто, поэтому ему не составит труда освоить азы программирования.

    Python — потрясающий язык. Синтаксис настолько прост, и длина кода настолько коротка, что делает его понятным и легким в написании.
    Если вы только начинаете программировать, Python— отличный выбор. Вы будете удивлены тому, сколько задач решает Python как только изучите его основы.
    Легко упустить из виду факт, что Python — мощный язык. Хорош для обучения программированию. Воплотите свою идею, создайте игру или начните с Data Science, Python поможет во всем, чтобы вы не затеяли.

    Управление памятью в Python

    Задумывались ли вы когда-нибудь о том, как данные, с которыми вы работаете, выглядят в недрах Python? О том, как переменные создаются и хранятся в памяти? О том, как и когда они удаляются? Материал, перевод которого мы публикуем, посвящён исследованиям глубин Python, в ходе которых мы попытаемся выяснить особенности управления памятью в этом языке. Изучив эту статью, вы разберётесь с тем, как работают низкоуровневые механизмы компьютеров, в особенности те из них, которые связаны с памятью. Вы поймёте то, как Python абстрагирует низкоуровневые операции и познакомитесь с тем, как он управляет памятью.

    Знание того, что происходит в Python, позволит вам лучше понимать некоторые особенности поведения этого языка. Это, хочется надеяться, даст вам возможность по достоинству оценить ту огромную работу, которая делается внутри используемой вами реализации этого языка для того, чтобы ваши программы работали именно так, как вам нужно.

    Память — это пустая книга

    Компьютерную память, в самом начале работы с ней, можно представить в виде пустой книги, предназначенной для коротких рассказов. Пока на её страницах ничего нет, но очень скоро появятся авторы рассказов, каждый из которых захочет свой рассказ в эту книгу записать.

    Так как один рассказ нельзя записать поверх другого, авторам надо внимательно относиться к тому, на каких именно страницах книги они пишут. Перед тем, как что-нибудь записать, они консультируются с главным редактором. Он решает — куда именно авторам можно записывать рассказы.

    Так как книга, о которой мы говорим, существует уже довольно давно, многие рассказы в ней уже устарели. Если никто не читает некий рассказ или не упоминает его в своих работах, этот рассказ из книги убирают, освобождая место для новых историй.

    В целом можно сказать, что компьютерная память очень похожа на такую вот книгу. На самом деле, непрерывные блоки памяти фиксированной длины даже называют страницами, поэтому мы полагаем, что сравнение памяти с книгой является весьма удачным.

    Авторы, которые записывают свои рассказы в книгу — это разные приложения или процессы, которым нужно хранить данные в памяти. Главный редактор, который принимает решения о том, на каких именно страницах книги можно делать записи авторам — это тот механизм, который занимается управлением памятью. А того, кто убирает из книги старые истории, освобождая место для новых, можно сравнить с механизмом сборки мусора.

    Управление памятью: путь от железа к программам

    Управление памятью — это процесс, в ходе реализации которого программы выполняют запись данных в память и чтение их из неё. Менеджер памяти — это сущность, которая определяет то, где именно приложение может разместить свои данные в памяти. Та как число фрагментов памяти, которое может быть выделено приложениям, не бесконечно, так же как не бесконечно и число страниц в любой книге, менеджеру памяти, обслуживая приложения, нужно находить свободные фрагменты памяти и предоставлять их приложениям. Этот процесс, в ходе которого приложениям «выдают» память, называется выделением памяти.

    С другой стороны, когда некие данные больше не нужны, их можно удалить, или, другими словами, освободить память, которую они занимают. Но что именно «выделяют» и «освобождают», говоря о памяти?

    Где-то в вашем компьютере есть физическое устройство, которое хранит данные, используемые во время работы Python-программами. Прежде чем некий объект Python окажется в физической памяти, коду приходится пройти через множество слоёв абстракции.

    Один из главных таких слоёв, который расположен поверх аппаратного обеспечения (такого, как оперативная память или жёсткий диск) — это операционная система (ОС). Она выполняет (или отказывается выполнять) запросы на чтение данных из памяти и на запись данных в память.

    Поверх ОС находится приложение, в нашем случае — одна из реализаций Python (это может быть программный пакет, входящий в состав вашей ОС или загруженный с python.org). Именно этот программный пакет и занимается управлением памятью, обеспечивая работу вашего Python-кода. В центре внимания этой статьи находятся алгоритмы и структуры данных, которые Python использует для управления памятью.

    Эталонная реализация Python

    Эталонная реализация Python называется CPython. Она написана на языке C. Когда я впервые об этом услышал, это буквально выбило меня из колеи. Язык программирования, который написан на другом языке? Ну, на самом деле, это не совсем так.

    Спецификация Python описана в этом документе на обычном английском языке. Однако, сама по себе эта спецификация код, написанный на Python, выполнять, конечно, не может. Для этого нужно что-то, что, следуя правилам из этой спецификации, сможет интерпретировать код, написанный на Python.

    Кроме того, нужно что-то, что может выполнить интерпретированный код на компьютере. Эталонная реализация Python решает обе эти задачи. Она преобразует код в инструкции, которые потом выполняются на виртуальной машине.

    Виртуальные машины похожи на обычные компьютеры, созданные из кремния, металла и других материалов, но они реализованы программными средствами. Они обычно заняты обработкой базовых инструкций, похожих на команды, написанные на Ассемблере.

    Python — это интерпретируемый язык. Код, написанный на Python, компилируется в набор инструкций, с которым удобно работать компьютеру, в так называемый байт-код. Эти инструкции интерпретируются виртуальной машиной когда вы запускаете свою программу.

    Вам доводилось видеть файлы с расширением .pyc или папку __pycache__ ? В них и находится тот самый байт-код, который интерпретируется виртуальной машиной.

    Важно отметить, что, помимо CPython, существуют и другие реализации Python. Например, при использовании IronPython код на Python компилируется в инструкции Microsoft CLR. В Jython код компилируется в байт-код Java и выполняется на виртуальной машине Java. В мире Python есть такое явление как PyPy, но оно достойно отдельной статьи, поэтому тут мы просто упомянем о нём.

    Для целей этой статьи я сосредоточусь на том, как работают механизмы управления памятью в эталонной реализации Python — CPython.

    Надо отметить, что хотя большая часть того, о чём мы будем тут говорить, будет справедлива и для новых версий Python, в будущем положение дел может измениться. Поэтому обратите внимание на то, что в этой статье я ориентируюсь на самую свежую на момент её написания версию Python — Python 3.7.

    Итак, программный пакет CPython написан на C, он интерпретирует байт-код Python. Какое это имеет отношение к управлению памятью? Дело в том, что алгоритмы и структуры данных, используемые для управления памятью, существуют в коде CPython, написанном, как уже было сказано, на C. Для того чтобы понять то, как в Python работает управлению памятью, сначала нужно немного разобраться с CPython.

    Язык C, на котором написан CPython, не обладает встроенной поддержкой объектно-ориентированного программирования. Из-за этого в коде CPython применено немало интересных архитектурных решений.

    Возможно, вы слышали о том, что всё в Python — это объект, даже примитивные типы данных вроде int и str . И это действительно так на уровне реализации языка в CPython. Тут существует структура, которая называется PyObject , которой пользуются объекты, создаваемые в CPython.

    Структура ( struct ) — это композитный тип данных, который способен группировать данные разных типов. Если сравнить это с объектно-ориентированным программированием, то структура похожа на класс, у которого есть атрибуты, но нет методов.

    PyObject — предок всех объектов Python. Эта структура содержит всего два поля:

    • ob_refcnt — счётчик ссылок.
    • ob_type — указатель на другой тип.

    Счётчик ссылок используется для реализации механизма сборки мусора. Другое поле PyObject — это указатель на конкретный тип объекта. Этот тип представлен ещё одной структурой, которая и описывает объект Python (например — это может быть тип dict или int ).

    У каждого объекта есть собственный, уникальный для такого объекта, механизм выделения памяти, который знает о том, как получить память, необходимую для хранения этого объекта. Кроме того, у каждого объекта есть и собственный механизм освобождения памяти, который и «освобождает» память после того, как она больше не нужна.

    Однако надо отметить, что во всех этих разговорах о выделении и освобождении памяти есть один важный фактор. Дело в том, что компьютерная память является разделяемым ресурсом. Если, в одно и то же время, два разных процесса попытаются записать что-то в одну и ту же область памяти, может произойти что-то нехорошее.

    Глобальная блокировка интерпретатора

    Глобальная блокировка интерпретатора (Global Interpreter Lock, GIL) — это решение распространённой проблемы, возникающей при работе с разделяемыми ресурсами компьютера наподобие памяти. Когда два потока пытаются одновременно модифицировать один и тот же ресурс, они могут друг с другом «столкнуться». В результате получится беспорядок и ни один из потоков не достигнет того, к чему стремился.

    Давайте снова вернёмся к аналогии с книгой. Представим себе, что два автора самовольно решили, что сейчас — их очередь делать записи. Но они, кроме того, решили делать записи одновременно и на одной и той же странице.

    Каждый из них не обращает внимания на то, что другой пытается написать свою историю. Вместе они начинают писать текст на странице. В результате там будут записаны два рассказа, один поверх другого, что сделает страницу совершенно нечитаемой.

    Одно из решений подобной проблемы — это единый глобальный механизм интерпретатора, который блокирует разделяемые ресурсы, с которыми работает некий поток. В нашем примере — это «механизм», который «блокирует» страницу книги. Такой механизм исключает вышеописанную ситуацию, в которой два автора одновременно пишут текст на одной и той же странице.

    Механизм GIL в Python достигает этой цели, блокируя весь интерпретатор. В результате ничто не может помешать работе текущего потока. И когда CPython занимается работой с памятью, он использует GIL для того, чтобы эта работа делалась бы безопасно и качественно.

    У такого подхода есть сильные и слабые стороны, и GIL является предметом ожесточённых споров в сообществе Python. Для того чтобы больше узнать о GIL можете взглянуть на этот материал.

    Сборка мусора

    Давайте опять вернёмся к аналогии с книгой и представим себе, что некоторые из рассказов, записанные в этой книге, безнадёжно устарели. Никто их не читает, никто их нигде не упоминает. А если никто некий материал не читает и не ссылается на него в своих работах, то от этого материала можно избавиться, освободив место для новых текстов.

    Эти старые, всеми забытые рассказы, можно сравнить с объектами Python, счётчики ссылок которых равняются нулю. Это — те самые счётчики, о которых мы говорили, обсуждая структуру PyObject .

    Увеличение счётчика ссылок производится по нескольким причинам. Например, счётчик увеличивается в том случае, если объект, хранящийся в одной переменной, записали ещё в одну переменную:

    Он увеличивается и тогда, когда объект передают некоей функции в качестве аргумента:

    А вот ещё один пример ситуации, в которой число в счётчике ссылок увеличивается. Это происходит в том случае, если объект включают в список:

    Python позволяет программисту узнавать текущее значение счётчика ссылок некоего объекта с помощью модуля sys . Для этого используется такая конструкция:

    Пользуясь ей, нужно помнить о том, что передача объекта методу getfefcount() увеличивает значение счётчика на 1.

    В любом случае, если объект всё ещё используется где-то в коде, его счётчик ссылок будет больше 0. Когда же значение счётчика упадёт до 0, в дело вступит специальная функция, которая «освобождает» память, занимаемую объектом. Эту память потом смогут использовать другие объекты.

    Зададимся теперь вопросами о том, что такое «освобождение памяти», и о том, как другие объекты могут этой памятью воспользоваться. Для того чтобы ответить на эти вопросы поговорим о механизмах управления памятью в CPython.

    Механизмы управления памятью в CPython

    Сейчас мы поговорим о том, как в CPython устроена архитектура памяти и как там выполняется управление памятью.

    Как уже было сказано, между CPython и физической памятью имеются несколько слоёв абстракции. Операционная система абстрагирует физическую память и создаёт слой виртуальной памяти, с которым могут работать приложения (это относится и к Python).

    Менеджер виртуальной памяти конкретной операционной системы выделяет фрагмент памяти для процесса Python. Тёмно-серые области на следующем изображении — это те фрагменты памяти, которые принадлежат процессу Python.

    Области памяти, используемые CPython

    Python задействует некую область памяти для внутреннего использования и для нужд, не связанных с выделением памяти для объектов. Ещё один фрагмент памяти используется для хранения объектов (это — значения типов int , dict , и другие подобные). Обратите внимание на то, что это — упрощённая схема. Если вы хотите увидеть полную картину — взгляните на исходный код CPython, где происходит всё то, о чём мы тут говорим.

    В CPython есть средство выделения памяти под объекты, которое ответственно за выделение памяти в области, предназначенной для хранения объектов. Самое интересное происходит именно при работе этого механизма. Он вызывается тогда, когда объект нуждается в памяти, или в случаях, когда память нужно освободить.

    Обычно добавление или удаление данных в объекты Python наподобие list и int не предусматривает одномоментную обработку очень больших объёмов информации. Поэтому архитектура средства выделения памяти построена с прицелом на обработку маленьких объёмов данных. Кроме того, это средство стремится к тому, чтобы не выделять память до тех пор, пока не станет ясно то, что это совершенно необходимо.

    Комментарии в исходном коде описывают средство выделения памяти как «быстрый, специализированный инструмент выделения памяти для небольших блоков, который предназначен для использования поверх универсального malloc». В данном случае malloc — это функция библиотеки C, предназначенная для выделения памяти.

    Давайте обсудим стратегию выделения памяти, используемую CPython. Сначала мы поговорим о трёх сущностях — так называемых блоках (block), пулах (pool) и аренах (arena), и о том, как они связаны друг с другом.

    Арены — это самые большие фрагменты памяти. Они выровнены по границам страниц памяти. Граница страницы — это место, где оканчивается непрерывный блок памяти фиксированной длины, используемый операционной системой. Python, в ходе работы с памятью, исходит из предположения о том, что размер системной страницы памяти равняется 256 Кб.

    Арены, пулы и блоки

    На аренах расположены пулы, представляющие собой виртуальные страницы памяти размером 4 Кб. Они напоминают страницы книги из нашего примера. Пулы разделены на небольшие блоки памяти.

    Все блоки в одном пуле принадлежат к одному и тому же классу размера (size class). Класс размера, к которому принадлежит блок, определяет размер этого блока, который выбирается с учётом запрошенного объёма памяти. Вот таблица, взятая из исходного кода, в которой продемонстрированы объёмы данных, запросы на сохранение которых в памяти обрабатывает система, размеры выделяемых блоков и идентификаторы классов размеров.

    Объём данных в байтах Объём выделенного блока idx класса размера
    1-8 8 0
    9-16 16 1
    17-24 24 2
    25-32 32 3
    33-40 40 4
    41-48 48 5
    49-56 56 6
    57-64 64 7
    65-72 72 8
    497-504 504 62
    505-512 512 63

    Например, если запрошено сохранение 42 байтов, то данные будут помещены в 48-байтовый блок.

    Пулы состоят из блоков, принадлежащих к одному классу размера. Каждый пул связан с другими пулами, содержащими блоки одинакового с ним класса размера, с использованием механизма двусвязного списка. При таком подходе алгоритм выделения памяти может легко найти свободное место для блока заданного размера, даже если речь идёт о поиске свободного места в разных пулах.

    Список usedpools позволяет отслеживать все пулы, в которых есть место для данных, принадлежащих к определённому классу размера. Когда запрашивается сохранение блока некоего размера, алгоритм проверяет этот список на предмет нахождения списка пулов, хранящих блоки нужного размера.

    Сами пулы должны пребывать в одном из трёх состояний. А именно, они могут использоваться (состояние used ), они могут быть заполненными ( full ) или пустыми ( empty ). В используемом пуле есть свободные блоки, в которых можно сохранить данные подходящего размера. Все блоки заполненного пула выделены под данные. Пустой пул не содержит данных, и он, при необходимости, может быть назначен для хранения блоков, принадлежащих к любому классу размера.

    Список freepools хранит сведения обо всех пулах, находящихся в состоянии empty . Например, если в списке usedpools нет записей о пулах, хранящих блоки размером 8 байт (класс с idx 0), тогда инициализируется новый пул, пребывающий в состоянии empty , предназначенный для хранения таких блоков. Этот новый пул добавляется в список usedpools , его можно будет использовать для выполнения запросов на сохранение данных, поступающих после его создания.

    Предположим, что в пуле, находящемся в состоянии full , освобождаются некоторые блоки. Происходит это из-за того, что данные, хранящиеся в них, больше не нужны. Этот пул опять попадёт в список usedpools и его можно будет использовать для данных соответствующего класса размера.

    Знание этого алгоритма позволяет понять то, как меняется состояние пулов во время работы (и то, как меняются классы размеров, блоки, принадлежащие к которым, можно в них хранить).

    Блоки

    Используемые, полные и пустые пулы

    Как можно понять из предыдущей иллюстрации, пулы содержат указатели на «свободные» блоки памяти, которые в них содержатся. В том, что касается работы с блоками, нужно отметить одну небольшую особенность, на которую есть указание в исходном коде. Используемая в CPython система управления памятью, на всех уровнях (арены, пулы, блоки) стремиться выделять память только тогда, когда это абсолютно необходимо.

    Это означает, что пулы могут содержать блоки, которые находятся в одном из трёх состояний:

    • untouched — часть памяти, которая ещё не была выделена.
    • free — часть памяти, которая уже выделялась, но позже была сделана «свободной» средствами CPython и больше не содержит никаких ценных данных.
    • allocated — часть памяти, которая содержит ценные данные.

    Указатель freeblock указывает на односвязный список свободных блоков памяти. Другими словами — это список мест, куда можно поместить данные. Если для размещения данных нужно больше одного свободного блока, то средство выделения памяти возьмёт из пула несколько блоков, находящихся в состоянии untouched .

    По мере того, как средство управления памятью делает блоки «свободными», они, приобретая состояние free , попадают в начало списка freeblock . Блоки, содержащиеся в этом списке, необязательно представляют собой непрерывную область памяти, похожую на ту, что изображена на предыдущем рисунке. Они, на самом деле, могут выглядеть так, как показано ниже.

    Односвязный список freeblock

    Арены

    Арены содержат пулы. Эти пулы, как уже было сказано, могут пребывать в состояниях used , full или empty . Надо отметить, что у арен нет состояний, подобных тем, которые есть у пулов.

    Арены организованы в двусвязный список, который называется usable_arenas . Этот список отсортирован по числу доступных свободных пулов. Чем меньше на арене свободных пулов — тем ближе арена к началу списка.

    Это значит, что арена, сильнее других заполненная данными, будет выбираться для размещения в ней новых данных. А почему не наоборот? Почему бы не размещать новые данные на той арене, на которой больше всего свободного места?

    На самом деле, эта особенность приводит нас к идее настоящего освобождения памяти. Вы могли заметить, что нередко мы пользовались здесь понятием «освобождение памяти», заключая его в кавычки. Причина, по которой это делалось, заключается в том, что хотя блок и может считаться «свободным», участок памяти, которую он представляет, на самом деле, не возвращён операционной системе. Процесс Python удерживает этот участок памяти и позже использует его для хранения новых данных. Настоящее освобождение памяти — это возврат её операционной системе, которая сможет ей воспользоваться.

    Арены — это единственная сущность в рассмотренной здесь схеме, память, представленная которой, может быть освобождена по-настоящему. Здравый смысл подсказывает, что вышеописанная схема работы с аренами направлена на то, чтобы позволить тем аренам, которые почти пусты, опустеть полностью. При таком подходе тот фрагмент памяти, который представлен полностью опустевшей ареной, может быть по-настоящему освобождён, что снизит объём памяти, потребляемой Python.

    Итоги

    Вот о чём вы узнали, прочтя этот материал:

    • Что такое управление памятью и почему это важно.
    • Как устроена эталонная реализация Python, Cpython, написанная на языке программирования C.
    • Какие структуры данных и алгоритмы используются в CPython для управления памятью.

    Управление памятью — это неотъемлемая часть работы компьютерных программ. Python решает практически все задачи по управлению памятью незаметно для программиста. Python позволяет тому, кто пишет на этом языке, абстрагироваться от множества мелких деталей, касающихся работы с компьютерами. Это даёт программисту возможность работать на более высоком уровне, создавать свой код, не заботясь о том, где хранятся его данные.

    Уважаемые читатели! Если у вас есть опыт Python-разработки — просим вас рассказать о том, как вы подходите к использованию памяти в своих программах. Например, стремитесь ли вы её экономить?

    Шпаргалки по Python — хитрости которые вы не используете!

    Многие люди начинают переезжать с версии 2 на 3 из-за Python EOL (Поддержка Python 2.7 прекратиться с 2020 года). К сожалению, часто Python 3 выглядит как Python 2 со скобками. В статье я покажу несколько примеров существующих функций, которыми вы можете пользоваться только в Python 3, с надеждой на то, что это поможет решать ваши текущие и будущие задачи.

    Все примеры написаны в Python 3.7 и каждая функция содержит минимальную версию Python для этой функции.

    F-строки (Python 3.6+)

    Сложно делать что-либо без строк в Python и чтобы сохранить адекватность, вам нужно иметь структурированный способ работы со строками. Большая часть людей, работающих с Python, предпочитают метод format python.

    Наряду с format , Python 3 предоставляет гибкий способ выполнения интерполяции строк через f-строки. Тот же код, что и показанный выше, с использованием f-strings выглядит так:

    Pathlib (Python 3.4+)

    F-строки — это отличное решение, но некоторые строки, такие как пути файлов, имеют свои собственные библиотеки, которые заметно упрощают работу. Python 3 предоставляет pathlib в качестве удобной абстракции для работы с путями файлов.

    Подсказки типов | Ожидание типа | Type hinting (Python 3.5+)

    Спор о том, какое типизирование python лучше — статическое или динамическое — не умолкают и по сей день и у каждого есть свое мнение на этот счет. Это личное дело читателя — когда ему нужно вписывать типы, но мне кажется что вы как минимум должны знать о том, что Python 3 поддерживает подсказки типов.

    Перечисления enum (Python 3.4+)

    Python 3 поддерживает простой способ написания перечислений через класс Enum. Этот класс можно назвать удобным способом инкапсуляции списка констант, чтобы они не были разбросаны по всему коду без структуры.

    Перечисление — это набор символических имен (членов), связанных уникальным, постоянным значением. С перечислением, члены можно сравнить по идентичности, а само перечисление может повторяться.

    Встроенный LRU кэш (Python 3.2+)

    Кэш содержится практически в любом горизонтальном отрезке программного обеспечения, которым мы пользуемся сегодня. Python 3 делает их использование очень простым, предоставляя кэш LRU (Least Recently Used) в качестве декоратора под названием lru_cache .

    Внизу показана простая функция Фибоначчи, которая, как мы знаем, выиграет от кэширования, так как выполняет одну и ту же работу несколько раз через рекурсию.

    Теперь мы можем использовать lru_cache для оптимизации (эта техника оптимизации называется меморизация). Время выполнения варьирует от секунд до наносекунд.

    Повторяемая расширенная распаковка (Python 3.0+)

    Здесь код будет говорить сам за себя (документация):

    Классы данных (Python 3.7+)

    Python 3 представляет классы данных, которые не имеют большого количества ограничений и могут быть использованы для сокращения стандартного кода, так как декоратор автоматически генерирует специальные методы, такие как __init__() и __repr()__ . Из официального заявления, они описываются как “изменяемые названные кортежи со значениями по умолчанию”.

    Та же реализация класса Armor при помощи классов данных.

    Пространства имен (Python 3.3+)

    Один из способов структуризации кода Python заключается в пакетах (папки с файлом __init__.py ). Пример ниже предоставлен официальной документацией Python.

    В Python 2, каждая папка выше должна иметь файл __init__.py , который делает папку пакетом Python. В Python 3, с появлением неявных пакетов пространств имен, эти файлы больше не нужны.

    Впрочем, как многие пользователи заметили, это может быть не так просто, как я указал в этом разделе. Согласно спецификации 420 в PEP — файл __init__.py все еще может понадобиться для обычных пакетов, удаление его из структуры папки превратит его в пакет пространства имен, который включает в себя дополнительные ограничения, официальная документация нативных пакетов пространств имен показывают хорошие примеры тому, а также в них озвучиваются названия всех ограничений.

    Подведем итоги

    Как и практически любой другой список в интернете, этот нельзя назвать завершенным. Надеюсь в этой статье вы нашли хотя бы одну функцию Python 3, которой вы ранее не пользовались, и это поможет вам писать более чистый и интуитивный код.

    29 полезных фрагментов Python, которые помогут в работе

    Довольно давно возникла необходимость в мультиязычном онлайн переводчике при закрытом браузере.

    Нет, так то я и словарем в «особо тяжелых» случаях пользоваться не брезгую, но иногда приходится читать немаленький текст, и не все слова я знаю, как следствие теряется контекст.

    Translate-shell вещь достаточно удобная, особненно, если пишешь, допустим, в Vi/vim. Переключился в соседнюю консоль и переводи.

    Ключи простейшие и запоминаются легко.

    Но этого как обычно было мало. Захотелось графики.

    Работа в SublimeText и Zeal несколько удобней, нежели голая консоль.

    Хм… Подумал-подумал, и решил прикрутить переводчик на горячую клавишу.

    Выбор пал на gxmessage. Zenity меня не устроил, уж и не помню почему.

    Был написан код:

    Некоторое время меня это устраивало. На «контрол+1» с английского, «контрол+2» на английский. Хорошо.

    Но тут translate-shell начал давать сбои.

    Не знаю, что произошло у разрабов, но меня это совсем огорчило.

    Я решил, пора, давно на питоне не писал.

    Недолгие поиски в гугл привели меня к Yandex.API, Python и GTK+ 3 в виде модуля gi.

    Почему gi, ведь обычно писал на PyQt5? Он на моей машине работает значительно быстрее. Машина не новая, памяти тоже(по современным меркам) не ахти.

    В итоге имею автопереводчик на горячей клавише.

    Всем спасибо за внимание.

    Приватный метод

    Принцип 90 на 10

    Смена профессии

    Добрый день. Нужна помощь советом от знающих людей.

    Мне 30 лет, решил сменить свою профессию. Хочу уйти в сферу программирования. Готов потратить на плотное обучение до полутора лет. Обучаться решил в онлайн университете. Сфера ближе к backend web.

    Теперь собственно вопросы:

    Выбор специализации. Что выбирать, pyton для web или php. Мнений много. Цель, чтоб я закончив курс мог проще устроиться по специальности и дальше развиваться в выбранном направлении.

    Вопрос второй. Из популярных онлайн университетов выбрал 3. В двух из них нет лицензии на обучающую деятельность, то есть их сертификаты по сути просто бумажки. Цена за 9 месяцев до 100 тысяч рублей. В третьем есть лицензия, но цена за pyton курсом 1год 150 тыс. А курс веб разработчик с php, длительностью 1.5 года стоит уже 220 тыс. Рублей.

    Что посоветуете, не хочется тратить время впустую, но и переплачивать без необходимости желания тоже нет.

    Junior Python Developer: полный разбор собеседования и ответы на наиболее часты вопросы интервью


    Прохождение интервью в первый раз когда ты ищешь работу на позицию начинающего разработчика сложно и страшно. И очень часто я сталкивался с тем, что хорошие ребята долго не могли найти работу из-за незнания того как составить резюме и как вести себя во время технического интервью.

    Поэтому я пригласил Игоря который недавно прошел Python курсы и теперь планирует устроиться на работу. И провел с ним детальное интервью как с начинающим программистом. Мы сделали полный разбор вопросов которые чаще всего задают людям в подобной ситуации.

    Как писать красивый код с PEP 8. Часть #2

    «Должен быть один — и желательно только один — очевидный способ сделать это» (с) Дзен Python

    Отступ или ведущий пробел чрезвычайно важны в Python. Уровень отступа строк кода в Python определяет, как операторы группируются вместе.

    Рассмотрим следующий пример:

    Оператор print с отступом позволяет Python знать, что его следует выполнять только в том случае, если оператор if возвращает True. Тот же отступ применяется в Python, чтобы понять какой код выполнять при вызове функции или какой код принадлежит данному классу.

    Ключевыми правилами отступления, изложенными в PEP 8, являются:

    — Используйте 4 последовательных пробела для обозначения отступа.

    — Предпочтительнее использовать пробелы, чем табуляцию.

    Табуляция VS Пробелы

    Как упоминалось выше, вы должны использовать пробелы вместо табуляции при отступе кода. Вы можете настроить параметры в текстовом редакторе так, чтобы при нажатии клавиши Tab выводилось 4 пробела вместо символа табуляции.

    Если вы используете Python 2 и использовали комбинацию табуляции и пробелов для отступа в своем коде, вы не увидите ошибок при попытке его запустить. Чтобы помочь вам проверить согласованность, вы можете добавить флаг -t при запуске кода Python 2 из командной строки. Интерпретатор выдаст предупреждения, если вы не согласны с использованием табуляции и пробелов:

    Результат: Непоследовательное использование табуляции и пробелов в отступе

    Если вместо этого вы используете флаг -tt, интерпретатор выдаст ошибки вместо предупреждений, и ваш код не запустится. Преимущество использования этого метода заключается в том, что интерпретатор сообщает вам, где есть несоответствия:

    Ошибка табуляции: Непоследовательное использование табуляции и пробелов в отступе

    Python 3 не позволяет смешивать символы табуляции и пробелы. Поэтому, если вы используете Python 3, эти ошибки выдаются автоматически:

    Ошибка табуляции: Непоследовательное использование табуляции и пробелов в отступе

    Вы можете написать код Python с помощью табуляции или пробелов, обозначающих отступ. Однако если вы используете Python 3, вы должны соответствовать своему выбору. В противном случае ваш код не будет работать. PEP 8 рекомендует всегда использовать 4 последовательных пробела для обозначения отступа.

    Отступ после переноса строки
    Когда вы используете продолжения строк, чтобы длина строк не превышала 79 символов, полезно использовать отступы для улучшения читабельности. Это позволяет читателю различать две строки кода и одну строку кода, которая занимает две строки. Есть два стиля отступов, которые вы можете использовать.

    Первый из них это выравнивание блока с отступом по открывающему разделителю:

    Иногда вы можете обнаружить, что для выравнивания с начальным разделителем требуется всего 4 пробела. Это часто происходит в том случае, если операторы, занимающие несколько строк, такие как if, пробел и открывающая скобка, составляют 4 символа. В этом случае может быть трудно определить, где начинается блок вложенного кода внутри оператора if:

    В этом случае PEP 8 предоставляет две альтернативы для улучшения читаемости:

    1. Добавьте комментарий после окончательного условия. Из-за подсветки синтаксиса в большинстве редакторов это отделяет условия от вложенного кода:

    2. Добавьте дополнительный отступ на продолжение строки:

    Альтернативный стиль отступа после переноса строки — висячий отступ. Это типографский термин, означающий, что каждая строка, кроме первой в абзаце или утверждении, имеет отступ. Вы можете использовать висячий отступ для визуального представления продолжения строки кода. Вот пример:

    Примечание. Если вы используете висячий отступ, в первой строке не должно быть никаких аргументов. Следующий пример не соответствует PEP 8:ы

    При использовании висящего отступа добавьте дополнительный отступ, чтобы отличить продолжение строки от кода, содержащегося внутри функции. Следующий пример трудно читать, потому что код внутри функции находится на том же уровне отступа, что и продолжение строк:

    Вместо этого лучше использовать двойной отступ в продолжении строки. Это помогает вам различать аргументы функции и тело функции, улучшая читабельность:

    Когда вы пишете код, совместимый с PEP 8, ограничение в 79 символов заставляет вас добавлять разрывы строк в ваш код. Чтобы улучшить читаемость, вы должны сделать отступ для продолжения, чтобы показать, что это продолжение. Есть два способа сделать это. Во-первых, выровнять блок с отступом по открывающему разделителю. Второе — использовать висячий отступ. Вы можете выбрать любой из этих методов отступа в дальнейшей работе.

    Где ставить закрывающую скобку

    Продолжения строк позволяют разбивать строки внутри круглых, квадратных или фигурных скобках. Забыть о закрывающей скобке очень легко, но важно поместить ее куда-нибудь осмысленно. В противном случае, это может запутать читателя. PEP 8 предоставляет две опции для положения закрывающей скобки в подразумеваемых продолжениях строки:

    1. Совместите закрывающую скобку с первым непробельным символом предыдущей строки:

    2. Выровняйте закрывающую фигурную скобку с первым символом строки, которая начинает конструкцию:

    Вы можете выбрать какой угодно вариант. Однако, как всегда, последовательность является ключевым фактором, поэтому старайтесь придерживаться одного из вышеуказанных методов.

    Вы должны использовать комментарии для документирования кода, как он написан. Важно документировать свой код, чтобы вы и все люди, кто работает над проектом, могли его понять. Когда вы или кто-то другой читает комментарий, он должен иметь возможность легко понять код, к которому относится комментарий, и то, как он вписывается в остальную часть вашего кода.

    Вот несколько ключевых моментов, которые следует помнить при добавлении комментариев в код:

    1. Ограничьте длину строки комментариев и строк документации до 72 символов.

    2. Используйте предложения, начинающиеся с заглавной буквы.

    3. Не забудьте обновить комментарии, если вы измените свой код.

    Блок комментариев

    Используйте блочные комментарии для документирования небольшого фрагмента кода. Они полезны, когда вам нужно написать несколько строк кода для выполнения одного действия, такого как импорт данных из файла или обновление записи базы данных. Они важны, поскольку помогают другим понять назначение и функциональность данного блока кода.

    PEP 8 предусматривает следующие правила для написания комментариев к блоку:

    1. Отступ блока комментариев должен быть на том же уровне, что и код, который они описывают.

    2. Начните каждую строку с #, за которым следует один пробел.

    3. Разделите абзацы строкой, содержащей один #.

    Вот блочный комментарий, объясняющий функцию цикла for. Обратите внимание, что предложение переносится на новую строку, чтобы сохранить ограничение в 79 символов:

    Иногда, если код очень технический, тогда необходимо использовать более одного абзаца в комментарии блока:

    Если вы когда-либо будете сомневаться в том, какой тип комментария вам подходит, тогда блочные комментарии часто являются подходящим способом. Используйте их как можно больше в своем коде, но не забудьте обновить их, если вы внесли изменения в свой код!

    Однострочные комментарии объясняют одно утверждение в куске кода. Они полезны, чтобы напомнить вам или объяснить другим, почему необходима определенная строка кода. Вот что говорит о них PEP 8:

    1. Используйте однострочные комментарии экономно.

    2. Напишите однострочный комментарии в той же строке, что и утверждение, к которому они относятся.

    3. Отделяйте однострочные комментарии двумя или более пробелами от оператора.

    4. Начните встроенные комментарии с # и одного пробела, как блочные комментарии.

    5. Не используйте их, чтобы объяснить очевидное.

    Ниже приведен пример однострочного комментария:

    В некоторых случаях использование комментария необходимо, но вместо этого лучше использовать соглашение об именах. Например:

    Здесь комментарий дает дополнительную информацию. Однако использование x в качестве имени переменной для ФИО студента является плохой практикой. Такой комментарий не нужен, если вы переименуете переменную:

    Наконец, однострочные комментарии, подобные этим, являются плохой практикой, так как они содержат очевидный и беспорядочный код:

    Однострочные комментарии более конкретны, чем блочные комментарии, и их легко добавить, когда они не нужны, что приводит к беспорядку. Вы можете использовать только блочные комментарии, поэтому, если вы не уверены, что вам нужен однострочный комментарий, ваш код, скорее всего, будет соответствовать PEP 8, если вы будете придерживаться блочных комментариев.

    Докуменирующие строки — это строки, заключенные в двойные (» » «) или одинарные (‘ ‘ ‘) кавычки, которые ставятся в первой строке любой функции, класса, метода или модуля. Вы можете использовать их для объяснения и документирования конкретного блока кода. Существует целый PEP, PEP 257, который охватывает документирующие строки.

    Наиболее важные правила, применяемые к этим видам строк:

    1. Окружите документирующие строки тремя двойными кавычками с каждой стороны: «»»Это строка документации»»».

    2. Напишите их для всех общедоступных модулей, функций, классов и методов.

    3. Поместите «»», который завершает многострочную строку документации, на закрывающуюся строку:

    Для однострочных строк документации, поставьте «»» на той же строке:

    В следующей части рассмотрим использование пробелов в нашем коде, а так же некоторые рекомендации написания кода.

    Все права принадлежат авторам статьи (команде Real Python).

    Мною лишь переведена и адаптирована статья. Не тяну на звание отличного переводчика, но стараюсь сделать все возможное для хорошего перевода.

    Спасибо за внимание!

    P.S. Прощу прощения за задержку, выдалась тяжелая сессия 🙂
    P.S.S. Приветствуется адекватная критика и пожелания на следующий перевод.

    Как писать красивый код с PEP 8. Часть #1

    Начинаю серию переводов с Real Python.

    PEP 8 (иногда PEP8 или PEP-8) — документ, который содержит набор рекомендаций и практик, про то, как писать на Python. Написан в 2001 Гуидо ван Россумом, Барри Уорсо и Ником Когхланом. Основной целью PEP 8 является улучшение читаемости и согласованности кода.

    PEP расшифровывается как Предложения по развитию Python и их огромное количество. PEP это документ, описывающий новые особенности предлагаемые для Python и документирует особенности Python, например, дизайн и стиль для сообщества.

    В этом руководстве излагаются основные рекомендации, изложенные в PEP 8. Руководство предназначено для начинающих и программистов среднего уровня, и поэтому не затронуты некоторые из наиболее сложных тем. Вы можете узнать об этих темах, прочитав полную документацию по PEP 8 (англ и рус).

    К концу этой статьи, вы сможете:

    * Написать код Python, соответствующий PEP 8

    * Понять обоснование руководящих принципов, изложенных в PEP 8

    * Настроить среду разработки так, чтобы вы могли начинать писать Python код, совместимый с PEP 8

    Читаемость имеет значение. (c) Дзен Python

    PEP 8 существует для улучшения читабельности кода Python. Но почему так важна читабельность? Почему написание читаемого кода является одним из главных принципов языка Python?

    Как сказал Гвидо ван Россум: «Код читается гораздо чаще, чем пишется». Вы можете потратить несколько минут или целый день на написание фрагмента кода для обработки аутентификации пользователя. После того, как вы написали, вы никогда не будете писать этот код снова. Однако вам определенно придется прочитать его заново. Этот фрагмент кода может остаться частью проекта, над которым вы работаете. Каждый раз, когда вы возвращаетесь к этому файлу, вы должны помнить, что делает этот код и почему вы его написали, поэтому читаемость имеет значение.

    Если вы новичок в Python, то Вам будет трудно вспомнить, что делает фрагмент кода, через несколько дней или недель после его написания. Если вы будете следовать PEP 8, Вы можете быть уверены, что правильно назвали свои переменные. Вы будете знать, что добавили достаточно пробелов, чтобы легче было следовать логическим шагам в вашем коде. Вы также хорошо прокомментируете свой код. Все это будет означать, что Ваш код более читабелен и к нему легче вернуться. Как новичок, следование правилам PEP 8 может сделать изучение Python более приятной задачей.

    Следование PEP 8 особенно важно, если вы ищете работу разработчиком. Написание четкого, читаемого кода демонстрирует профессионализм. Он скажет работодателю, что вы понимаете, как правильно структурировать свой код.

    Если у вас большой опыт написания кода на Python, возможно, вам придется сотрудничать с другими разработчиками. Написание читаемого кода здесь имеет решающее значение. Другим людям, которые, возможно, никогда раньше не встречали вас и не видели ваш стиль кодирования, придется читать и понимать ваш код. Наличие руководств, которые вы соблюдаете и узнаёте, облегчит другим чтение вашего кода.

    Явное лучше, чем неявное (с) Дзен Python

    Когда вы пишете код на Python, вам нужно называть множество вещей: переменные, функции, классы, пакеты и так далее. Выбор правильных имен сэкономит ваше время и энергию. По названию вы сможете понять, что представляет собой определенная переменная, функция или класс. Вы также избежите использования неподходящих имен, которые могут привести к ошибкам, которые трудно отладить.

    Примечание. Никогда не используйте однобуквенные имена l (прим: строчное L), O или I (прим: прописное i), поскольку их можно принять за 1 и 0, в зависимости от гарнитуры:

    O = 2 # Это может выглядеть так, будто вы пытаетесь переопределить ноль, как число два

    Функции — используйте строчное слово(-а). Разделяйте слова нижним подчеркиванием для улучшения читаемости. Например: function, my_function

    Переменные — используйте строчную букву, слово или слова. Разделяйте слова нижним подчеркиванием, чтобы улучшить читаемость. Например: x, var, my_variable

    Классы — начинайте каждое слово с заглавной буквы. Не разделяйте слова подчеркиванием. Этот стиль называется ВерблюжийРегистр (прим: чаще всего употребляется всё же английский вариант названия: кэмэл кейс). Например: Model, MyClass

    Методы — используйте строчные слова или слова. Разделяйте слова нижним подчеркиванием, чтобы улучшить читаемость. Например: class_method, method

    Константы — используйте заглавные буквы, слово или слова. Разделяйте слова подчеркиванием, чтобы улучшить читаемость. (прим: в Python нет отдельного типа для констант. А так как в Python существует благодаря тому, что есть много соглашений, которые должны соблюдаться разработчиками. Поэтому и используется данное обозначение для констант. ) Например: CONSTANT, MY_CONSTANT, MY_LONG_CONSTANT

    Модули — используйте короткое строчное слово(-а). Разделяйте слова нижним подчеркиванием, чтобы улучшить читаемость. Например: module.py , my_ module.py

    Пакеты — используйте короткое строчное слово(-а). Не разделяйте слова подчеркиванием. Например: package, mypackage

    Выше представлены некоторые из распространенных соглашений об именах и примеры их использования. Однако для того, чтобы написать читаемый код, вы все равно должны быть осторожны с выбором букв и слов. В дополнение к выбору правильного стиля именования в вашем коде, вы также должны тщательно выбирать имена. Ниже приведены несколько советов о том, как сделать это максимально эффективно.

    Как выбрать имена

    Выбор имен для ваших переменных, функций, классов и т.д. может быть сложной задачей. При написании кода вы должны тщательно продумать свои варианты именования, так как это сделает ваш код более читабельным. Лучший способ назвать ваши объекты в Python — это использовать описательные имена, чтобы прояснить, что представляет собой объект.

    При именовании переменных у вас может возникнуть желание выбрать простые однобуквенные строчные имена, например, x. Но, если вы не используете x в качестве аргумента математической функции, неясно, что представляет собой x. Представьте, что вы храните имя человека в виде строки и хотите использовать нарезку строк, чтобы по-разному форматировать его имя. Вы можете получить что-то вроде этого:

    Это будет работать, но вы должны будете отслеживать, что представляют собой x, y и z. Это также может сбивать с толку соавторов. Более ясный выбор имен представляет из себя что-то вроде этого:

    name = ‘John Smith’

    first_name, last_name = name.split()

    print(last_name, first_name, sep=’, ‘)

    Точно так же, чтобы уменьшить количество набираемого текста, может возникнуть соблазн использовать сокращения при выборе имен. В приведенном ниже примере мы определили функцию db (), которая принимает один аргумент x и удваивает его:

    На первый взгляд это может показаться разумным выбором. db () может легко быть сокращением для удвоения. Но представьте, что вы вернетесь к этому коду через несколько дней. Возможно, вы забудете, что хотели сделать с помощью этой функции, и это затруднило бы возможность понять, как вы сокращали ее.

    Следующий пример понятнее. Если вы вернетесь к этому коду через пару дней после его написания, вы все равно сможете прочитать и понять назначение этой функции:

    Та же философия применима ко всем другим типам данных и объектам в Python. Всегда старайтесь использовать максимально сжатые, но описательные имена.

    Красиво лучше, чем некрасиво. (c) Дзен Python

    То, как вы выкладываете свой код, играет огромную роль в его читабельности. В этом разделе вы узнаете, как добавить вертикальный пробел для улучшения читабельности вашего кода. Вы также узнаете, как обрабатывать ограничение в 79 символов, рекомендованное в PEP 8.

    Вертикальные пробелы или пустые строки могут значительно улучшить читаемость вашего кода. Код, собранный вместе, может быть ошеломляющим и трудным для чтения. Точно так же, слишком много пустых строк в вашем коде делает его очень разреженным, и читателю может понадобиться прокрутить больше, чем необходимо. Ниже приведены три основных правила использования вертикальных пробелов.

    Окружите функции и классы верхнего уровня двумя пустыми строками. Функции и классы верхнего уровня должны быть достаточно автономными и обрабатывать отдельные функции. Имеет смысл разместить вокруг них дополнительное вертикальное пространство, чтобы было ясно, что они разделены:

    Определения метода внутри классов с одной пустой строкой. Внутри класса все функции связаны друг с другом. Рекомендуется оставлять между ними только одну строчку:

    Используйте пустые строки внутри функций, чтобы показать четкие шаги. Иногда сложная функция должна выполнить несколько шагов перед оператором return. Чтобы помочь читателю понять логику внутри функции, может быть полезно оставить пустую строку между каждым шагом.

    В приведенном ниже примере есть функция для расчета дисперсии списка. Это двухэтапная проблема, поэтому я обозначил каждый шаг, оставив между ними пустую строку. Существует также пустая строка перед оператором возврата. Это помогает читателю ясно увидеть, что возвращается:

    for number in number_list:

    sum_list = sum_list + number

    mean = sum_list / len(number_list)

    for number in number_list:

    sum_squares = sum_squares + number**2

    mean_squares = sum_squares / len(number_list)

    return mean_squares — mean**2

    Максимальная длина линии и разрыв строки

    PEP 8 предполагает, что строки должны быть ограничены 79 символами. Это позволяет открывать несколько файлов рядом друг с другом, а также избегать переноса строк.

    Конечно, сохранение утверждений длиной до 79 символов не всегда возможно. В PEP 8 изложены способы, позволяющие операторам выполнять несколько строк.

    Python примет продолжение строки, если код содержится в круглых, квадратных и фигурных скобках:

    def function(arg_one, arg_two,

    Если невозможно использовать подразумеваемое продолжение, то вместо него можно использовать обратную косую черту:

    from mypkg import example1, \

    Однако, если вы можете использовать подразумеваемое продолжение, то вам следует всё же использовать продолжение.

    Если разрыв строки должен происходить вокруг бинарных операторов, таких как + и *, это должно происходить перед оператором. Это правило вытекает из математики. Математики сходятся во мнении, что разрыв перед двоичными операторами улучшает читаемость. Сравните следующие два примера.

    Ниже приведен пример разрыва перед бинарным оператором:

    Вы можете сразу увидеть, какая переменная добавляется или вычитается, так как оператор находится рядом с той переменной, с которой вы работаете.

    Теперь давайте рассмотрим пример разрыва после бинарного оператора:

    Здесь сложнее увидеть, какая переменная добавляется, а какая вычитается.

    Прерывание перед бинарными операторами создает более читаемый код, поэтому PEP 8 поощряет это. Код, который постоянно ломается после бинарного оператора, по-прежнему соответствует PEP 8. Тем не менее, вам рекомендуется разрывать перед двоичным оператором.

    В следующей части рассмотрим отступы и как правильно комментировать код.

    Все права принадлежат авторам статьи (команде Real Python).
    Мною лишь переведена и адаптирована статья.

    Спасибо за внимание!

    Вторая после Букваря

    В магазине игрушек выбирали с женой книжки на НГ для детей. Это вам не Пеппу разукрашивать!

    Ограничение точности представления вещественных чисел

    Как я изучал(изучаю фреймворк Django). Личный опыт.

    Все что далее, — мой личный опыт изучения фреймворка Django. Может быть пригодится таким же новичкам в программировании как и я.

    Что нужно знать (необходимый МИНИМУМ) относительно Python:

    -Ввод и вывод данных

    -Функции и рекурсия

    -Работа с модулями и функциями (создание, импортирование, вызов. )

    -Основы регулярных выражений

    В настоящее время, актуальной версией является Django 2.0. Но я советую начать изучение с версии 1.11. Почему именно так:

    1. По Django 2.0 мало различных материалов на русском языке. Для 1.11 материалов достаточно.

    2. Django 2.0 и 1.11 очень похожи, но в 2.0 сделали упрощённый синтаксис маршрутизации URL. Из-за этого могут возникнуть сложности на начальном этапе, если пытаться обучаться по материалам основанным на 1.11 версии.

    3. Большинство готовых приложений и расширений до сих пор поддерживают только 1.11 версию и не поддерживают 2.

    4. Расширенная поддержка версии 1.11LTS заканчивается в 2020 году, а 2.2LTS пока не видно.

    Итак, расскажу как изучал я. Может быть кому-нибудь покажется полезной данная информация.

    I. -НАЧАЛО («копипастим» свой первый проект):

    -понять как работает фреймворк(установка, как создается проект, архитектура, как взаимодействуют его основные компоненты — urls, модели, шаблоны, views)

    1. Проходим туториал на Django-girls.

    Шаг за шагом копипастим и пытаемся понять что вообще происходит.

    -Основы работы в консоли Linux

    -Создание и работа в виртуальном окружении Python.

    -Основы основ Django (urls, модели, шаблоны, views)

    Альтернативный вариант (более короткий):

    Учебник официальная документация (docs.djangoproject.com/en/1.11 — раздел FirstSteps). Или перевод документации с портала djbook.ru

    Версия 1.9 а не 1.11, но в этом нет ничего страшного.

    2. Цикл лекций «Web-технологии. Разработка на DJANGO» от Mail.ru

    Если не интересны основы-основ про web-разработку (уже знаете или задача быстро освоить Django), тогда начинаем смотреть с «9. Web-технологии. MVC фреймворки | Технострим» и дальше.

    -Архитектуре и принципам взаимодействия компонентов, основам Django

    3. Книга «Django: практика создания Web-сайтов на Python» Владимир Александрович Дронов:

    ссылка: сами кУпите или найдёте.

    Читаем главы с 1 по 7. Главу 2 опционально можете пропустить, если знакомы с основами Python.

    Выполняем примеры из книги на тестовом проекте — создаем модели, через шелл добавляем-изменяем-сортируем-фильтруем данные в модели, создаем urls привязки, пытаемся писать первый контроллер, смотрим как и что можно сделать в темплейтах.

    -Пониманию основ MVC

    -Через примеры кода начнет приходить понимание, как все работает.

    -Через копипасту проекта в общем виде начали понимать как все устроено и работает

    -Через лекции MAIL.ru узнали как работают web-приложения, как выглядит архитектура типичного web-приложения(взаимодействие бекенда-фронтэнда, работа протоколов, общая архитектура), узнали место Django в этой архитектуре

    -Через книгу более детально познакомились с паттерном проектирования MVC (что такое модель, контроллер, представление), через примеры кода начали понимать как это может работать.

    II. ПРОДОЛЖЕНИЕ НАЧАЛА(продолжаем «копипастить»):

    1. Ищем курс «iTBursa Python&Django». Продажу курса уже закрыли (скорее всего видимо потому, что курс попал в открытый доступ). В курсе есть основы Python и Django. Плюсом идут основы: html/css, bootstrap web, http, databases, linux, shell, git/github, nginx, deployment.

    Продолжаем копипастить уже по этому курсу, но теперь самостоятельно выполняем «Контрольные задания»(или не выполняем). В принципе этот курс мог бы заменить все вышеперечисленное. Но так как каждый человек воспринимает информацию по разному, ИМХО лучше усвоится информация, полученная из разных (по типу и виду подачи информации) источников.

    Дополнительно: курс itvdn-Django от Антона Мазуна

    2. Продолжаем читать и перечитывать Дронова

    3. Изучаем официальную документацию или перевод документации 1.9(djbook.ru)

    -На этом этапе уже должно быть освоено достаточное количество материалов для написания своего собственного приложения.

    II. КОНЦА НЕ ВИДНО(создаём свой собственный проект):

    Собственно если все делали правильно, на этом этапе должны быть все необходимые знания для реализации собственного проекта. По сути, можно сосредоточиться только на Джанго, а фронтэнд слепить из кусков Bootstrap.

    Теперь отправляемся в свободное плавание на просторы интернета. Теперь уже сами ищем статьи, видео, гайды, бестпрактис. Продолжаем читать Дронова и переходим на актуальную версию Django 2.x

    Дополнительно можно начать читать:

    -Django подробное руководство. Адриан Головатый. Джейкоб Каплан-Мосс. Книга очень старая (2010), многое изменилось, но общие принципы остались те же.

    -Tango with Django. Многие советуют эту книгу.

    Вот ещё парочка:

    -Web Development with Django cookbook

    Извиняюсь за возможные орфографические, и в особенности, за пунктуационные ошибки.

    ЗЫ. Кстати, в комментах к моему предыдущему посту (Моя история: опыт изучения программирования) и по почте многие высказывали мысль о создании канала в Телеграмм по данной тематике. Такой канал я создал. Не знаю можно ли ссылку(или нет). Называется python_noobs(PythonNoobs). Сейчас там 12 человек(в основном пикабушники с предыдущего поста — всем кому рассылал свою подборку материалов). Создан чисто для новичков. На канале обмениваемся опытом изучение Python и смежных технологий, делимся ссылками на полезные материалы(статьи, видео, гайды, курсы. ), собираем команду для совместных проектов и просто общаемся, чтобы не прокрастинировать 🙂

    Моя история: опыт изучения программирования

    Привет дорогое сообщество pikabu!

    Я бы хотел поделиться с Вами своей историей о моем долгом пути к изучению программирования. Может быть моя история кому то поможет поверить в себя и начать изучать программирование также как это получилось у меня. Извиняюсь за возможный сумбур в изложении и орфографические ошибки.

    В настоящий момент я проживаю свой 33 год в этом мире. И половину из этих лет меня восхищали художники в компьютером мире — программисты. Всегда хотелось самому научиться «писать код». И не важно что это будет: сайт, программа или небольшой скрипт. Но так уж получилось, в силу тех или иных причин, мечта всегда откладывалась в дальний ящик. В институте нам преподавали программирование на Паскаль и Делфи. Но то ли не было понимания на тот момент, или желания и большой тяги к изучению, — обучение не задалось! С трудом сдавались лабораторные работы, эта куча открывающихся и закрывающихся фигурных скобок, непонятные конструкции, компиляция кода, исправление ошибок, снова компиляция. Все это отталкивало, подрывало веру в себя, в свои силы. В голове всегда крутилась мысль «программирование наверное не мое. ». Тогда ещё не было многочисленных интернет-ресурсов, онлайн-курсов, интернет у большинства был «по карточкам» и войти в программирование была та ещё задача, если ты особо то и не понимаешь для чего тебе это нужно и в каком направлении двигаться. И вот, спустя может быть пару лет, у меня вновь появилось желание попробовать. Я пошёл в книжный магазин и накупил различных самоучителей по языку Basic. Сейчас уже и не вспомню почему тогда мой выбор остановился именно на этом языке программирования. Открыв любую книгу все начиналось как всегда «за здравие»: ну это вроде бы мне понятно, ну это ясно, ну это я знаю. Я пытался начать писать свой первый условный «калькулятор», радовался своим первым успехам, радовался тому, как достаточно легко и просто все у меня вроде бы получается. Но неизменно наступал момент, когда я переходил к новой главе книги, которую можно описать примерно так: «Итак, вы написали своё первое приложение(калькулятор), а теперь мы создадим свою первую нейтронную сеть!». То есть, каждый раз появлялась огромная пропасть, которую я не мог преодолеть. Желание освоить все и сразу играло со мной злую шутку. Мне казалось, что я знаю материал, но в реальности мои знания были поверхностными. И в определённый момент пробелов в знаниях языка становилось так много, что преодолеть пропасть непонимания следующей главы не представлялось возможным. Сложно было преодолевать первые неудачи-препятствия. В дополнение к этому наверное лень, отсутствие должной мотивации, непонимание того где и как я смогу применить полученные знания в очередной раз поставили крест на моих попытках научиться программировать. И вот, полтора года тому назад я сделал третью попытку. К этому меня подтолкнул пример коллеги по работе, который самостоятельно освоил связку php+MySQL и автоматизировал несколько бизнес-процессов на нашей и своей прошлой работе. Его код был не то чтобы ужасен, но он работал и приносил пользу людям. И я задал себе вопрос: «если он смог, чем я хуже?». В этот раз к выбору языка программирования я подошёл более ответственно. Мне не очень понравился вариант с web-ориентированным PHP. Хотелось чего-то простого, понятного, красивого, развивающегося, достаточно современного, с максимальной широтой направлений для последующего применения. Так мы с другим моим коллегой остановили свой выбор на Python и начали вместе его изучать! Python мне сразу понравился своей понятностью, лаконичностью и чистотой кода, кучей готовых библиотек и «батареек» на все случаи жизни. Python не ограничивает написание когда на основе только лишь классов(к примеру) — можешь писать как тебе нравится, и это тоже подкупало. Я прочитал кучу статей об изучении Python, где все сводилось к изучению книг Луца и Саммерфилда. Но слава богу я пошёл другим путём. Дело в том, что труды этих авторов сродни библии. В этих книгах все слишком серьезно и основательно для изучения, — они больше похожи на справочники, чем на учебные пособия. Путём «проб и ошибок» я подобрал себе другие книги и учебные материалы по Python, которые мне больше подошли. Но самое главное нашёл бесплатный онлайн-ресурс, где по каждой теме даются лишь необходимые для изучения основы и по 10-15 задач для закрепления материала раздела. Данный ресурс не позволял мне убежать вперёд, пока я не изучу материалы предыдущего раздела. Задачи этого курса относятся к так называемому «спортивному(олимпиадному) программированию». Да, они не решают каких либо реальных задач, с которыми в реальности приходится сталкиваться программистам. Но они позволяют освоить синтаксис и основные конструкции языка. То, что мне было нужно! В общем, спустя год моей борьбы с языком и с собой(лень, прокрастинация итд итп), с перерывами и остановками, но я наконец то закончил этот курс! Несколько раз сталкиваясь со сложными(для меня на тот момент) задачами я даже бросал изучение, но мысль о незаконченном деле не давала мне покоя и я вновь возвращался к прохождению курса. Хотя, наверное, хватило бы и 2-3х месяцев усиленной и целенаправленной работы, а то и того меньше при наличии свободного времени. Это где-то 130 задач на работу с основными типами данных(строки, числа, множества, списки, словари). Параллельно читал книги и другие материалы, установил приложение с Python на iPad и программировал по дороге в метро. Это наверно даже не треть того, что необходимо знать полноценному программисту на Python. Но это позволило мне начать делать свои первые реальные проекты: например спарсить данные с веб-страницы, открыть pdf документ-найти все используемые слова и перевести их через api яндекс-переводчика и так далее.

    Сейчас я пытаюсь изучать фреймворк Django. Даётся с трудом. Пока что освоил базовые вещи для работы с моделями, формами и шаблонами. Но это позволило мне сделать свой первый web-проект на Django+bootstrap, который позволяет вести реестр адресатов(отправителей), создавать шаблоны конвертов на основе документов word и собственно печатать эти самые конверты.

    Сейчас моя цель(если хотите мечта) к которой я хочу прийти — это создание небольшого портала(социальная сеть) для одного (скажем так) оффлайнового сообщества.

    По прошествии лет, глядя сверху вниз на упущенные годы, я сделал следующие для себя выводы, которые можно описать следующими высказываниями(не моими конечно же):

    1. Дорогу осилит идущий.

    2. Не так страшен черт как его малюют.

    3. Курочка по зернышку клюет.

    4. Не боги горшки обжигают.

    Главное поставить себе цель, целенаправленно идти к ней маленькими шагами и все обязательно получится и приложится!

    Вот собственно и вся моя история. Надеюсь она кого-нибудь сподвигнет начать программировать: автоматизировать рутинные задачи, создать свой первый web-сайт, игру и в последствии, возможно стать полноценным разработчиком и получить свою первую работу! Для меня это уже скорее хобби и приложение к основной работе. хотя может ещё не все потеряно в мои 33 года? 🙂

    Что хотелось бы ещё добавить: найдите себе компаньона, с которым вы могли бы вместе изучать язык программирования. Лично мне это очень помогало: всегда можно обсудить какие-то непонятные моменты, на определенных этапах присутствует «дух соперничества» и вообще вместе веселее. Будет совсем идеально если вы найдете ментора — того человека, который уже прошёл этот путь и как учитель может подсказать вам непонятные моменты.

    От себя хочу добавить, что готов оказать помощь всем желающим, кто хотел бы изучить Python или Django. С радостью поделюсь хорошими электронными материалами по изучению Python(книги, видеокурсы), подскажу толковые веб-ресурсы и расскажу как изучал я, а также помогу на уровне своей компетенции в этих вопросах 🙂 Быть может тут найдутся те, кто знает html+css+jscript и хотел бы освоить бэкэнд на Python — я думаю мы могли бы найти общий язык 🙂

    Буду безумно признателен, если найдётся такой человек(ментор), который уже прошёл свой путь и поможет мне постичь азы web-разработки на фреймворке Django!

    Добавить комментарий