Библиотека Python разработчика

🚀 Подборка Telegram каналов для программистов Системное администрирование, DevOps 📌 https://t.me/bash_srv Bash Советы https://t.me/win_sysadmin Системный Администратор Windows https://t.me/sysadmin_girl Девочка Сисадмин https://t.me/srv_admin_linux Админские угодья https://t.me/linux_srv Типичный Сисадмин https://t.me/devopslib Библиотека девопса | DevOps, SRE, Sysadmin https://t.me/linux_odmin Linux: Системный администратор https://t.me/devops_star DevOps Star (Звезда Девопса) https://t.me/i_linux Системный администратор https://t.me/linuxchmod Linux https://t.me/sys_adminos Системный Администратор https://t.me/tipsysdmin Типичный Сисадмин (фото железа, было/стало) https://t.me/sysadminof Книги для админов, полезные материалы https://t.me/i_odmin Все для системного администратора https://t.me/i_odmin_book Библиотека Системного Администратора https://t.me/i_odmin_chat Чат системных администраторов https://t.me/i_DevOps DevOps: Пишем о Docker, Kubernetes и др. https://t.me/sysadminoff Новости Линукс Linux 1C разработка 📌 https://t.me/odin1C_rus Cтатьи, курсы, советы, шаблоны кода 1С https://t.me/DevLab1C 1С:Предприятие 8 https://t.me/razrab_1C 1C Разработчик https://t.me/buh1C_prog 1C Программист | Бухгалтерия и Учёт https://t.me/rabota1C_rus Вакансии для программистов 1С Программирование C++📌 https://t.me/cpp_lib Библиотека C/C++ разработчика https://t.me/cpp_knigi Книги для программистов C/C++ https://t.me/cpp_geek Учим C/C++ на примерах Программирование Python 📌 https://t.me/pythonofff Python академия. https://t.me/BookPython Библиотека Python разработчика https://t.me/python_real Python подборки на русском и английском https://t.me/python_360 Книги по Python Java разработка 📌 https://t.me/BookJava Библиотека Java разработчика https://t.me/java_360 Книги по Java Rus https://t.me/java_geek Учим Java на примерах GitHub Сообщество 📌 https://t.me/Githublib Интересное из GitHub Базы данных (Data Base) 📌 https://t.me/database_info Все про базы данных Мобильная разработка: iOS, Android 📌 https://t.me/developer_mobila Мобильная разработка https://t.me/kotlin_lib Подборки полезного материала по Kotlin Фронтенд разработка 📌 https://t.me/frontend_1 Подборки для frontend разработчиков https://t.me/frontend_sovet Frontend советы, примеры и практика! https://t.me/React_lib Подборки по React js и все что с ним связано Разработка игр 📌 https://t.me/game_devv Все о разработке игр Библиотеки 📌 https://t.me/book_for_dev Книги для программистов Rus https://t.me/programmist_of Книги по программированию https://t.me/proglb Библиотека программиста https://t.me/bfbook Книги для программистов БигДата, машинное обучение 📌 https://t.me/bigdata_1 Big Data, Machine Learning Программирование 📌 https://t.me/bookflow Лекции, видеоуроки, доклады с IT конференций https://t.me/rust_lib Полезный контент по программированию на Rust https://t.me/golang_lib Библиотека Go (Golang) разработчика https://t.me/itmozg Программисты, дизайнеры, новости из мира IT https://t.me/php_lib Библиотека PHP программиста 👨🏼‍💻👩‍💻 https://t.me/nodejs_lib Подборки по Node js и все что с ним связано https://t.me/ruby_lib Библиотека Ruby программиста https://t.me/lifeproger Жизнь программиста. Авторский канал. QA, тестирование 📌 https://t.me/testlab_qa Библиотека тестировщика Шутки программистов 📌 https://t.me/itumor Шутки программистов Защита, взлом, безопасность 📌 https://t.me/thehaking Канал о кибербезопасности https://t.me/xakep_2 Хакер Free Книги, статьи для дизайнеров 📌 https://t.me/ux_web Статьи, книги для дизайнеров Математика 📌 https://t.me/Pomatematike Канал по математике https://t.me/phis_mat Обучающие видео, книги по Физике и Математике https://t.me/matgeoru Математика | Геометрия | Логика Excel лайфхак📌 https://t.me/Excel_lifehack https://t.me/mir_teh Мир технологий (Technology World) Вакансии 📌 https://t.me/sysadmin_rabota Системный Администратор https://t.me/progjob Вакансии в IT

Самый большой недостаток объектов с __slots__ заключается в том, что они не могут динамически получать произвольные атрибуты. Однако можно совместить подход с __slots__ и обычным __dict__. Чтобы включить возможность динамического присваивания атрибутов объекту, просто добавьте '__dict__' в __slots__:

    
        
class A:
    __slots__ = ('a', 'b', '__dict__')

A().x = 3
{}
    

Также учтите, что наследуемые классы автоматически получают __dict__, если явно не указаны пустые __slots__:

    
        
class A:
    __slots__ = ('a', 'b')

class B(A):
    pass

B().x = 3
{}
    

👉@BookPython

Reduce — это функция высшего порядка, которая рекурсивно обрабатывает итерируемый объект, применяя некоторое действие к следующему элементу и уже вычисленному значению. Возможно, вы также знаете её под названиями fold, inject, accumulate или другими. Reduce с выражением result = result + element даёт сумму всех элементов, result = min(result, element) — минимум, а result = element позволяет получить последний элемент последовательности. В Python есть функция reduce (в Python 3 она перенесена в functools.reduce):

    
        
from functools import reduce

reduce(lambda s, i: s + i, range(10))
# 45

reduce(lambda s, i: min(s, i), range(10))
# 0

reduce(lambda s, i: i, range(10))
# 9
{}
    

Кроме того, если вам нужны простые лямбда-функции вроде a, b: a + b, Python предлагает модуль operator:

    
        
from operator import add
reduce(add, range(10))
# 45
{}
    

👉@BookPython

Некоторые модули Python компилируются непосредственно в сам интерпретатор. Они называются встроенными модулями (built-in), и их не следует путать со стандартной библиотекой. Чтобы получить полный список таких модулей, можно использовать sys.builtin_module_names. Примеры таких модулей — sys, gc, time и т. д. Обычно вам не важно, является ли модуль встроенным или нет; однако стоит иметь в виду, что import сначала ищет модуль среди встроенных. Поэтому будет загружен встроенный модуль sys, даже если в текущей директории есть файл sys.py. С другой стороны, если, например, в текущей директории есть файл datetime.py, он действительно может быть загружен вместо стандартного модуля datetime. 👉@BookPython

collections.defaultdict позволяет создать словарь, который возвращает значение по умолчанию, если запрашиваемого ключа нет (вместо того чтобы выбрасывать исключение KeyError). При создании defaultdict необходимо указывать не само значение по умолчанию, а фабрику для его создания. Это позволяет создавать словари с бесконечным числом вложенных уровней, что дает возможность писать что-то вроде d[a][b][c]...[z].

    
        
>>> def infinite_dict():
...     return defaultdict(infinite_dict)
...
>>> d = infinite_dict()
>>> d[1][2][3][4] = 10
>>> dict(d[1][2][3][5])
{}
{}
    

Такое поведение называется “автовивификация” (от англ. autovivification) — термин пришёл из языка Perl. 👉@BookPython

Скажем, вы хотите получить первые N элементов итерируемого объекта. Прямолинейный способ — использовать islice:

    
        
from itertools import islice

def fib():
    a, b = 0, 1
    while True:
        yield b
        a, b = b, (a + b)

list(islice(fib(), 5))
# Результат: [1, 1, 2, 3, 5]
{}
    

Если вы также хотите получить индексы элементов, можно применить enumerate:

    
        
list(enumerate(islice(fib(), 5)))
# Результат: [(0, 1), (1, 1), (2, 2), (3, 3), (4, 5)]
{}
    

Другой способ сделать это — использовать zip и range, что может показаться более читаемым:

    
        
list(zip(range(5), fib()))
# Результат: [(0, 1), (1, 1), (2, 2), (3, 3), (4, 5)]
{}
    

👉@BookPython

Когда вы используете fork для создания нового процесса, текущее состояние генератора случайных чисел (включая seed) копируется в дочерний процесс. Это может привести к тому, что разные процессы будут генерировать одинаковые «случайные» значения. Чтобы избежать этого, необходимо вручную вызывать random.seed() в каждом процессе. Однако, если вы используете модуль multiprocessing, он уже автоматически выполняет это за вас. Пример:

    
        
import multiprocessing              
import random                       
import os                           
import sys                          

def test(a):                        
    print(random.choice(a), end=' ') 

a = [1, 2, 3, 4, 5]                 

# Вызов в основном процессе
for _ in range(5):                  
    test(a)                         
print()                             

# Вызов с multiprocessing.Process
for _ in range(5):                  
    p = multiprocessing.Process(    
        target=test, args=(a,)      
    )                               
    p.start()                       
    p.join()                        
print()                             

# Вызов с использованием os.fork
for _ in range(5):                  
    pid = os.fork()                 
    if pid == 0:                    
        test(a)                     
        sys.exit()                  
    else:                           
        os.wait()                   
print()
{}
    

Вывод будет примерно такой:

    
        
4 4 4 5 5
1 4 1 3 3
2 2 2 2 2
{}
    

Причём, начиная с Python 3.7, os.fork также использует механизм at_fork hook, который переинициализирует генератор случайных чисел, как и multiprocessing. Так что в Python 3.7+ вывод кода выше может быть таким:

    
        
1 2 2 1 5
4 4 4 5 5
2 4 1 3 1
{}
    

👉@BookPython

Оператор in можно использовать с генераторами: x in g. Python будет итерироваться по g, пока не найдёт x или пока генератор не закончится.

    
        
>>> def g():
...     print(1)
...     yield 1
...     print(2)
...     yield 2
...     print(3)
...     yield 3
...
>>> 2 in g()
1
2
True
{}
    

Однако range() делает для вас больше. У него переопределён магический метод __contains__, который позволяет оператору in работать с O(1) сложностью:

    
        
In [1]: %timeit 10**20 in range(10**30)
375 ns ± 10.7 ns per loop
{}
    

Имейте в виду, что это не работает для функции xrange() в Python 2. 👉@BookPython

Готовимся к школе с Wildberries! На WB вы найдете всё необходимое для учебы: рюкзаки, форма, канцтовары, техника и тысячи других товаров по суперценам!⚡ Подготовка к школе без лишних трат!!📚🎓 Посмотреть каталог #реклама 16+ wildberries.ru О рекламодателе

Некоторый код, который вы используете, может выводить данные, представляющие для вас интерес, в stdout, вместо того чтобы предоставлять какой-то API, пригодный для использования в программе (например, возвращать строку). Вместо того чтобы рефакторить такой код, вы можете использовать менеджер контекста contextlib.redirect_stdout, который позволяет временно перенаправить stdout в любой объект, похожий на файл. В связке с io.StringIO это позволяет захватывать вывод в переменную.

    
        
from contextlib import redirect_stdout
from io import StringIO

s = StringIO()
with redirect_stdout(s):
    print(42)

print(s.getvalue())
{}
    

Также доступен contextlib.redirect_stderr для перенаправления sys.stderr. 👉@BookPython