Библиотека Python разработчика

Модуль collections предоставляет класс ChainMap, который позволяет использовать несколько отображений (словарей) как одно объединённое:

    
        
from collections import ChainMap

d = ChainMap(dict(a=1), dict(a=2, b=2))
d['a']  # 1
d['b']  # 2
d['c']  # ...
# KeyError: 'c'
{}
    

ChainMap последовательно просматривает все вложенные отображения и возвращает первое найденное значение. Однако все операции изменения затрагивают только первое отображение:

    
        
d = ChainMap(dict(a=1), dict(a=2, b=2))
d['c'] = 3
d
# ChainMap({'a': 1, 'c': 3}, {'a': 2, 'b': 2})
{}
    

📲 Мы в MAX 👉@BookPython

В Python сортировка по умолчанию является стабильной, то есть сохраняет порядок равных элементов:

    
        
a = [2, -1, 0, 1, -2]
sorted(a, key=lambda x: x**2)
# [0, -1, 1, 2, -2]
{}
    

Функции max и min тоже стараются быть согласованными с поведением sorted. max работает аналогично sorted(a, reverse=True)[0], а min — как sorted(a)[0]. Это означает, что обе функции возвращают самый левый возможный результат:

    
        
max([2, -2], key=lambda x: x**2)
# 2

max([-2, 2], key=lambda x: x**2)
# -2

min([2, -2], key=lambda x: x**2)
# 2

min([-2, 2], key=lambda x: x**2)
# -2
{}
    

📲 Мы в MAX 👉@BookPython

Есть три ситуации, в которых только что созданную переменную нельзя аннотировать типом: распаковка кортежей, циклы for и инструкции with. Все эти примеры некорректны:

    
        
name: str, age: int = student

for x: int in numbers: 
    ...

with connection() as conn: Connection:
    ...
{}
    

Правильный способ указать тип таких переменных — объявить их заранее, без инициализации:

    
        
conn: Connection
with connection() as conn:
    ...
{}
    

📲 Мы в MAX 👉@BookPython

В Python имя переменной может состоять из одного символа подчёркивания: _. Хотя такие имена обычно недостаточно описательны и их не стоит использовать, существует по крайней мере три случая, когда _ имеет общепринятое значение. Во-первых, в интерактивных интерпретаторах Python _ используется для хранения результата последнего выполненного выражения:

    
        
>>> 2 + 2  
4  
>>> _  
4
{}
    

Во-вторых, в документации модуля gettext рекомендуется создавать псевдоним для функции gettext() в виде _(), чтобы не загромождать код. В-третьих, _ используется, когда необходимо придумать имя для значения, которое не представляет интереса:

    
        
>>> log_entry = '10:50:24 14234 GET /api/v1/test'  
>>> time, _, method, location = log_entry.split()
{}
    

📲 Мы в MAX 👉@BookPython

Иногда возникает необходимость выполнить участок кода и проигнорировать все возможные исключения. Это оправдано в случае с плагинами, сторонними модулями и другими компонентами, устройство которых вам неизвестно или которым вы не доверяете. Правильный способ сделать это — использовать конструкцию try с except Exception, а не голый except:

    
        
try:
    foreign()
except Exception:
    logging.warn('fail', exc_info=True)
{}
    

Голый except эквивалентен except BaseException. А разница между BaseException и Exception в том, что BaseException включает исключения, которые, как правило, ловить не следует, например, KeyboardInterrupt. 📲 Мы в MAX 👉@BookPython

Существует два понятия с похожими названиями, которые легко перепутать: переопределение (overriding) и перегрузка (overloading). Переопределение происходит, когда дочерний класс определяет метод, который уже был реализован в родительском классе, фактически заменяя его. В некоторых языках необходимо явно указывать, что метод переопределяется (например, в C# используется модификатор override), в других — это необязательно (в Java можно, но не обязательно использовать аннотацию @Override). В Python нет ни обязательного, ни стандартного способа обозначать такие методы (некоторые программисты применяют пользовательский декоратор @override, который ничего не делает, а служит только для читаемости кода). Перегрузка, напротив, — это наличие нескольких функций с одним и тем же именем, но разными сигнатурами. Это поддерживается в таких языках, как Java и C++, и часто используется как способ предоставления значений по умолчанию:

    
        
class Foo {
    public static void main(String[] args) {
        System.out.println(Hello());
    }

    public static String Hello() {
        return Hello("world");
    }

    public static String Hello(String name) {
        return "Hello, " + name;
    }
}
{}
    

Python не поддерживает поиск функций по сигнатурам, только по именам. Вы можете написать код, который явно анализирует типы и количество аргументов, но это обычно выглядит громоздко и не очень красиво:

    
        
def quadrilateral_area(*args):
    if len(args) == 4:
        quadrilateral = Quadrilateral(*args)
    elif len(args) == 1:
        quadrilateral = args[0]
    else:
        raise TypeError()

    return quadrilateral.area()
{}
    

Если вам нужны подсказки типов для такой реализации, модуль typing предоставляет декоратор @overload, который можно использовать следующим образом:

    
        
from typing import overload

@overload
def quadrilateral_area(
    q: Quadrilateral
) -> float: ...

@overload
def quadrilateral_area(
    p1: Point, p2: Point,
    p3: Point, p4: Point
) -> float: ...
{}
    

📲 Мы в MAX 👉@BookPython

🚀 Подборка полезных IT каналов в Max Системное администрирование, DevOps 📌 https://max.ru/i_odmin Все для системного администратора https://max.ru/bash_srv Bash Советы https://max.ru/sysadminof Книги для админов, полезные материалы https://max.ru/i_odmin_book Библиотека Системного Администратора https://max.ru/i_devops DevOps: Пишем о Docker, Kubernetes и др. 1C разработка 📌 https://max.ru/odin1c_rus Cтатьи, курсы, советы, шаблоны кода 1С Программирование C++📌 https://max.ru/cpp_lib Библиотека C/C++ разработчика Программирование Python 📌 https://max.ru/python_of Python академия. https://max.ru/BookPython Библиотека Python разработчика Java разработка 📌 https://max.ru/bookjava Библиотека Java разработчика GitHub Сообщество 📌 https://max.ru/githublib Интересное из GitHub Базы данных (Data Base) 📌 https://max.ru/database_info Все про базы данных Фронтенд разработка 📌 https://max.ru/frontend_1 Подборки для frontend разработчиков Библиотеки 📌 https://max.ru/programmist_of Книги по программированию https://max.ru/proglb Библиотека программиста https://max.ru/bfbook Книги для программистов Программирование 📌 https://max.ru/bookflow Лекции, видеоуроки, доклады с IT конференций https://max.ru/itmozg Программисты, дизайнеры, новости из мира IT https://max.ru/php_lib Библиотека PHP программиста 👨🏼‍💻👩‍💻 Шутки программистов 📌 https://max.ru/itumor Шутки программистов Защита, взлом, безопасность 📌 https://max.ru/thehaking Канал о кибербезопасности https://max.ru/xakkep_1 Хакер Free Книги, статьи для дизайнеров 📌 https://max.ru/odesigners Статьи, книги для дизайнеров Математика 📌 https://max.ru/Pomatematike Канал по математике https://max.ru/phismat_1 Обучающие видео, книги по Физике и Математике Вакансии 📌 https://max.ru/progjob Вакансии в IT Мир технологий 📌 https://max.ru/mir_teh Канал для любознательных Бонус 📌 https://max.ru/piterspb_78 Свежие новости Санкт-Петербурга https://max.ru/mockva_life Свежие новости Москвы

🚀 Как логировать без боли в Python Как настроить логирование в Python один раз — и больше к этому не возвращаться. Обычно начинающие разработчики либо используют print(), либо подключают logging, но каждый раз пишут кучу однотипного кода. Я так тоже делал. Но потом вывел себе простую универсальную схему, которую теперь кидаю в каждый новый проект:

    
        
import logging

def setup_logger(name: str) -> logging.Logger:
    logger = logging.getLogger(name)
    if not logger.hasHandlers():
        logger.setLevel(logging.INFO)
        handler = logging.StreamHandler()
        formatter = logging.Formatter(
            '%(asctime)s - %(levelname)s - %(name)s - %(message)s'
        )
        handler.setFormatter(formatter)
        logger.addHandler(handler)
    return logger

logger = setup_logger(__name__)

logger.info("Скрипт стартовал")
{}
    

Что мы получаем: * Удобный формат времени и уровня лога * Защиту от дублирования логов (если модуль импортируется несколько раз) * Готовность к масштабированию (можно легко добавить файл-логгер) Если вы устали от print(), просто сохраните себе этот сниппет — он сэкономит вам время и нервы. Пользуетесь ли вы встроенным logging, или предпочитаете что-то вроде loguru? 📲 Мы в MAX 👉@BookPython

В Python оператор квадратных скобок [] можно переопределить, реализовав магический метод __getitem__. Это позволяет, например, создать объект, который виртуально содержит бесконечное количество повторяющихся элементов:

    
        
class Cycle:
    def __init__(self, lst):
        self._lst = lst

    def __getitem__(self, index):
        return self._lst[index % len(self._lst)]

print(Cycle(['a', 'b', 'c'])[100])  # 'b'
{}
    

Необычность оператора [] в Python в том, что он поддерживает особый синтаксис. Его можно использовать не только так: [2], но и так: [2:10], [2:10:2], [2::2] или даже [:]. Смысл такой записи — [start:stop:step], но в ваших собственных объектах вы можете использовать этот синтаксис как угодно. Что же передаётся в __getitem__ в таких случаях? Объекты slice созданы специально для этого. Пример:

    
        
class Inspector:
    def __getitem__(self, index):
        print(index)

Inspector()[1]
# 1

Inspector()[1:2]
# slice(1, 2, None)

Inspector()[1:2:3]
# slice(1, 2, 3)

Inspector()[:]
# slice(None, None, None)

Inspector()[:, 0, :]
# (slice(None, None, None), 0, slice(None, None, None))
{}
    

Объект slice сам по себе ничего не делает — он просто хранит атрибуты start, stop и step:

    
        
s = slice(1, 2, 3)
print(s.start)  # 1
print(s.stop)   # 2
print(s.step)   # 3
{}
    

📲 Мы в MAX 👉@BookPython

💡 Как избежать повторения кода с помощью functools.partial Как упростить код и избежать дублирования с помощью functools.partial. Допустим, у нас есть функция send_email(to, subject, body, is_html=False), и мы часто вызываем её с одним и тем же параметром is_html=True. Вместо того чтобы каждый раз писать это явно, можно создать частичную функцию:

    
        
from functools import partial

send_html_email = partial(send_email, is_html=True)

# Теперь можно вызывать проще:
send_html_email("user@example.com", "Привет", "<b>Как дела?</b>")
{}
    

Это удобно, если вы хотите предварительно зафиксировать часть аргументов, например: * логгеры с предустановленным уровнем * коннекторы с общими параметрами * команды CLI с типовыми флагами Таким образом, вы уменьшаете дублирование и делаете код читаемее. А ещё это красивый способ внедрить DI без фреймворков — просто передайте partial. 📲 Мы в MAX 👉@BookPython