Pythoner

✈️Функция .strip() в Python по умолчанию удаляет пробелы в начале и конце строки. Это может быть особенно полезно при работе с данными, которые могут содержать случайные пробелы, которые могут помешать анализу данных или программированию. Например, строка ' Привет, мир! ' станет 'Привет, мир!' после использования .strip().

    
        s = '     Привет, мир!     '
print(s.strip())  # Выведет: 'Привет, мир!'{}
    

➡️.strip() с аргументами В дополнение к удалению пробелов, .strip() также может быть использован для удаления определенных символов из строки, передав их в качестве аргумента. Например, если мы хотим удалить определенный символ, такой как '#', из строки, мы можем это сделать, вызвав .strip('#'). Это удалит все экземпляры '#' из начала и конца строки.

    
        s = '###Привет, мир!###'
print(s.strip('#'))  # Выведет: 'Привет, мир!'{}
    

➡️.lstrip() и .rstrip() Python также предлагает две вариации функции .strip(), которые являются .lstrip() и .rstrip(). Эти функции работают так же, как .strip(), но .lstrip() удаляет символы только с левой стороны строки, а .rstrip() - только с правой стороны.

    
        s = '###Привет, мир!###'
print(s.lstrip('#'))  # Выведет: 'Привет, мир!###'
print(s.rstrip('#'))  # Выведет: '###Привет, мир!'{}
    

🐍 Pythoner

✈️Модульные тесты (или unit-тесты) — это автоматические тесты, которые проверяют работу отдельных функций, методов или классов в изоляции от остальной программы. ➡️Цель модульного теста — убедиться, что маленький блок кода работает правильно при разных входных данных:

    
        # Функция, которую будем тестировать
def add(a, b):
    return a + b{}
    

Теперь напишем модульный тест с использованием стандартного модуля unittest:

    
        import unittest

class TestAddFunction(unittest.TestCase):
    def test_add_positive_numbers(self):
        self.assertEqual(add(2, 3), 5)

    def test_add_negative_numbers(self):
        self.assertEqual(add(-1, -2), -3)

    def test_add_zero(self):
        self.assertEqual(add(0, 5), 5)

if __name__ == '__main__':
    unittest.main(){}
    

➡️Зачем нужны модульные тесты: - Находят ошибки в логике функции. - Упрощают рефакторинг (можно смело менять код — тесты покажут, что сломалось). - Помогают при разработке: можно быстро проверить, работает ли новый код. - Улучшают структуру кода — приходится писать функции так, чтобы их легко тестировать. 🐍 Pythoner

✈️Основное различие между этими двумя методами состоит в том, что __new__ обрабатывает создание объекта, а __init__ обрабатывает его инициализацию. __new__ вызывается автоматически при вызове имени класса (при создании экземпляра), тогда как init вызывается каждый раз, когда экземпляр класса возвращается __new__, передавая возвращаемый экземпляр в __init__ в качестве параметра self, поэтому даже если вы сохранили экземпляр где-нибудь глобально/статически и возвращали его каждый раз из __new__, для него все-равно будет каждый раз вызываться __init__. Пример:

    
        
class Singleton:
    _instance = None

    def __new__(cls):
        if cls._instance is None:
            print("Создание объекта")
            cls._instance = super().__new__(cls)
        return cls._instance

    def __init__(self):
        print("Инициализация объекта")

a = Singleton()
b = Singleton(){}
    

⬆️Вывод:

    
        
Создание объекта
Инициализация объекта
Инициализация объекта{}
    

Хотите в IT, но код видели только в «Матрице»? В июле школа программирования «Хекслет» дарит комфортные условия на старт обучения в IT для новичков. Python, Java, Frontend, PHP, Data Analytics со скидкой 15% от цены— выбирайте направление, а мы поддержим ваш первый шаг. Учим с нуля, доводим до работы. Более 4500 наших выпускников уже в профессии. Вас ждет: ✅ есть бесплатные курсы по основам ✅ помощь наставников — практикующих разработчиков; ✅ участие в коммерческих проектах; ✅ гарантированная стажировка; ✅ беспроцентная рассрочка. Все это по специальным ценам, чтобы «не ждать понедельника». Перейти на сайт #реклама 16+ ru.hexlet.io О рекламодателе

✈️Основное различие между этими двумя методами состоит в том, что __new__ обрабатывает создание объекта, а __init__ обрабатывает его инициализацию. __new__ вызывается автоматически при вызове имени класса (при создании экземпляра), тогда как init вызывается каждый раз, когда экземпляр класса возвращается __new__, передавая возвращаемый экземпляр в __init__ в качестве параметра self, поэтому даже если вы сохранили экземпляр где-нибудь глобально/статически и возвращали его каждый раз из __new__, для него все-равно будет каждый раз вызываться __init__. Пример:

    
        
class Singleton:
    _instance = None

    def __new__(cls):
        if cls._instance is None:
            print("Создание объекта")
            cls._instance = super().__new__(cls)
        return cls._instance

    def __init__(self):
        print("Инициализация объекта")

a = Singleton()
b = Singleton(){}
    

⬆️Вывод:

    
        Создание объекта
Инициализация объекта
Инициализация объекта{}
    

__new__ сработал один раз — объект создан. __init__ вызвался дважды — каждый раз при создании экземпляра. 🐍 Pythoner

✈️Зависимость (dependency) — это внешний объект, который нужен какому-то компоненту для работы. Внедрение зависимостей (Dependency Injection) — это способ передать нужные зависимости извне, а не создавать их внутри. ➡️Простой пример:

    
        class Engine:
    def start(self):
        print("Engine started")

class Car:
    def __init__(self, engine: Engine):
        self.engine = engine

    def run(self):
        self.engine.start(){}
    

⬆️Здесь Car не создает Engine внутри себя. Внедрение происходит через конструктор.

    
        engine = Engine()
car = Car(engine)  # <-- внедрили зависимость
car.run(){}
    

➡️Как реализовать вручную в Python? В Python DI часто реализуется через: 1. Конструктор (constructor injection):

    
        class Service:
    def __init__(self, db_client):
        self.db = db_client{}
    

2. Setter-инъекция (через метод):

    
        class Service:
    def set_db(self, db_client):
        self.db = db_client{}
    

3. Передача через параметры функции:

    
        def handler(service: Service):
    return service.do_stuff(){}
    

➡️Зачем это нужно? - Легко тестировать (можно подменить зависимости моками) - Повышает гибкость (меняем реализацию зависимости) - Разделяет ответственность (класс делает только то, что должен) 🐍 Pythoner

От сисадмина до DevOps'а Рост карьеры и зарплаты уже сегодня вместе со Слёрмом! В канале полезные советы, бесплатные гайды и скидки на курсы. Подписаться #реклама 16+ О рекламодателе