🐍 20 важных концепций в Python, которые помогут вам стать более эффективным разработчиком
В этой статье мы рассмотрим фишки Python, которые поднимут ваши навыки на новый уровень: декораторы, магические методы в классах, лямбда-функции, распаковку кортежей с помощью одной строки кода и многое другое.
1. Распаковка кортежа + Распаковка кортежа с *
person = ['bob', 30, 'male'] name, age, gender = person # name='bob, age=30, gender='male'
Мы можем использовать распаковку кортежей для одновременного назначения нескольких переменных.
fruits = ['apple', 'orange', 'pear', 'pineapple', 'durian', 'banana'] first, second, *others = fruits # first='apple', second='orange' # others = ['pear', 'pineapple', 'durian', 'banana']
Мы можем добавить * перед переменными, чтобы распаковать все остальное в эту переменную.
2. Генератор списка + понимание генератора словарей/множеств
lis = [expression for i in iterable if condition] l1 = [i for i in range(1,4)] # [1,2,3] l2 = [i*2 for i in range(1,4)] # [2,4,6] l3 = [i**2 for i in range(1,4)] # [1,4,9] l4 = [i for i in range(1,4) if i%2==1] # [1,3]
С генератором списка мы можем создать собственный список в одной строке кода.
set1 = {i for i in range(1,4)} # {1,2,3}
d1 = {i:i**2 for i in range(1,4)} # {1:1, 2:4, 3:9}
Генератор множества и генератор словаря можно использовать для создания множеств и словарей так же, как мы создаем списки, используя генератор списков.
3. Тернарный оператор
score = 57 if score > 90: grade = 'A*' elif score > 50: grade = 'pass' else: grade = 'fail' # grade = 'pass'
Обычный блок if-elif-else.
score = 57 grade = 'A*' if score>90 else 'pass' if score>50 else 'fail' # grade = 'pass'
Мы можем сжать блок if-elif-else в ОДНУ строку, используя тернарный оператор.
4. Магические методы в классах Python
class Dog():
def __init__(self, name, age):
self.name = name
self.age = age
def __str__(self):
return f'Dog(name={self.name}, age={self.age})'
def __gt__(self, otherDog):
return self.age > otherDog.age
__ init __ , __str__ и __ gt __ являются магическими методами, которые позволяют нам работать по-особенному с нашими объектами Dog.
dog = Dog('rocky', 4)
print(dog) # Dog(name=rocky, age=4)
Магический метод __str__ определяет, что возвращается, когда мы вызываем str(dog), который вызывается, когда мы печатаем объекты Dog.
dog1 = Dog('rocky', 4)
dog2 = Dog('fifi', 2)
print(dog1 > dog2) # True
Магический метод __ gt __ определяет, что происходит, когда мы сравниваем двух собак с помощью оператора >.
5. * *args и **kwargs
def test(a, b, *args):
print(f'{a=} {b=} {args=}')
test(1,2,3,4,5) # a=1 b=2 args=(3,4,5)
*args позволяют нашим функциям принимать любое количество позиционных аргументов (которые будут храниться в кортеже args).
def test(a, b, **kwargs):
print(f'{a=} {b=} {kwargs=}')
test(a=1, b=2, c=3, d=4) # a=1 b=2 kwargs={'c': 3, 'd': 4}
**kwargs позволяют нашим функциям принимать любое количество аргументов ключевого слова (которые будут храниться в словаре kwargs).
6. Работа с несколькими .py файлами
# helper.py
def test123():
print('test123 is called')
# main.py
from helper import test123
test123() # test123 is called
Когда вы получите работу инженера-программиста, вы будете работать над проектами со множеством разных файлов. Обязательно заранее ознакомьтесь с тем, как импортировать функции из других файлов.
7. if __name__ == ‘__main__’
# helper.py
def test123():
print('test123 is called')
if __name__ == '__main__':
# this line only runs if we run helper.py DIRECTLY
print('print statement from helper.py')
# main.py
from helper import *
test123() # test123 is called
Строка if __name__ == '__main__' оценивается как True в файле .py, только если мы запустим файл .py файл напрямую. Мы используем эту строку, чтобы случайно не запустить строки кода, которые мы не собираемся запускать.
8. True и False значения
# 0, если falsy, и оценивается как False
if 0: print('this wont print')
# ненулевые числа truthy и оцениваются как True
if 1: print('this prints')
if 2: print('this prints')
if 100: print('this prints')
if -1: print('this prints')
if 3.14: print('this prints')
# пустые последовательности являются falsy и оцениваются как False
if '': print('this wont print')
if []: print('this wont print')
if {}: print('this wont print')
if set(): print('this wont print')
# непустые последовательности являются truthy и оцениваются как True
if 'a': print('this prints')
if [1]: print('this prints')
if {2:3}: print('this prints')
if {1,2}: print('this prints')
# None является falsy и оценивается как False
obj = None
if obj: print('this wont print')
# объекты являются truthy и оцениваются как True
obj = Dog()
if obj: print('this prints')
9. break vs continue vs pass
for i in [1,2,3,4,5]:
if i == 3:
break
print(i)
# this prints 1 and 2
break полностью останавливает цикл for/while. Никакой другой итерации не происходит.
for i in [1,2,3,4,5]:
if i == 3:
continue
print(i)
# this prints 1, 2, 4 and 5
continue пропускает ОДНУ итерацию. Другие итерации все еще происходят позже.
for i in [1,2,3,4,5]:
if i == 3:
pass
print(i)
# this prints 1, 2, 3, 4 and 5
pass абсолютно ничего не делает.
10. Блоки try, except, finally
try: # код, в котором потенциально могут быть вызваны исключения except: # этот блок выполняется, если в блоке try возникает исключение finally: # вещи здесь будут выполняться ВСЕГДА
Блоки try-except-finally позволяют нам обрабатывать вещи, когда в нашем коде возникают ошибки и исключения (вместо просто сбоя)
11. Библиотеки построения веб-API Python
Если вы намерены стать инженером-программистом, скорее всего, вам нужно хорошо это знать. Я узнал об этом довольно поздно и хотел бы, чтобы я столкнулся с этим намного раньше в своем путешествии по программированию.
Некоторые простые в освоении библиотеки на Python:
- Python FastAPI – это позволяет нам очень легко создавать API.
- Python Flask – мы также можем создавать API с помощью Flask и даже простые веб-приложения.
12. Декораторы
Я узнал об этом ОЧЕНЬ поздно на своем пути развития в Python и игнорировал любой синтаксис @decorator, который я видел. Но лучше понимать, что происходит в вашем коде.
def add_exclamation_mark(your_function):
def inner(*args, **kwargs):
return your_function(*args, **kwargs)
return inner
@add_exclamation_mark
def greet(name):
return f'hello {name}'
Декораторы – это функции, которые: 1) принимают другую функцию, 2) настраивают работу функции и 3) возвращают другую функцию. Когда мы помещаем @add_exclamation_mark над функцией greet, мы фактически декорируем функцию greet и меняем ее работу.
# @add_exclamation_mark
# def greet(name)
#
# ^ THIS IS THE SAME AS BELOW:
#
# greet = add_exclamation_mark(greet)
print(greet('tim')) # hello tim!
Что происходит, когда мы вызываем декорированную функцию greet. Из-за нашего декоратора наша функция greet ведет себя по-другому, и теперь у нее есть дополнительный ! после возвращаемого значения.
13. Генераторы + ключевое слово «yield»
def simple_generator(): yield 'apple' yield 'orange' yield 'pear' for fruit in simple_generator(): print(fruit) # apple orange pear
Ключевое слово yield похоже на ключевое слово return. За исключением того, что функция не останавливается полностью после чего-то.
Функция, содержащая ключевое слово yield, становится функцией-генератором и может иметь несколько выходных данных.
14. Цепочка методов
На самом деле я узнал об этом намного позже, чем должен был.
s = ' APPLE ORANGE PEAR ' s = s.strip() # s is now 'APPLE ORANGE PEAR' s = s.lower() # s is now 'apple orange pear' s = s.split() # s is now ['apple', 'orange', 'pear']
Некоторый общий код для очистки строки.
s = ' APPLE ORANGE PEAR ' s = s.strip().lower().split() # s is now ['apple', 'orange', 'pear']
Мы можем объединить несколько методов в одну строку, чтобы сэкономить несколько строк кода.
15. Базовое машинное обучение – регрессия и классификация
Прежде чем я узнал (на базовом уровне), как работает машинное обучение, я думал, что это какая-то магия.
После того, как я узнал, как работает машинное обучение (на базовом уровне), я подумал: «О, хорошо, так это своего рода автоматическая статистика с помощью компьютера». Это больше не было волшебной магией.
Машинное обучение – это огромная область, но обычно мы начинаем с обучения с учителем, точнее, с классификации и регрессии. В качестве стартового набора попробуйте scikit-learn, библиотеку Python, которая выполняет за вас весь код машинного обучения и позволяет вам просто использовать их функции и классы.
16. Основные структуры данных и алгоритмы
Пройдя бесчисленное количество собеседований по программированию для стажировок и штатных должностей, я понял, насколько важен этот шаг. Большинство, если не все собеседования по кодированию, требовали от интервьюируемого достаточной компетентности в этой области.
К сожалению, я провалил довольно много собеседований по программированию в известных компаниях только потому, что недостаточно практиковался, что, вероятно, стоило мне нескольких отличных стажировок.
Если вы собираетесь на собеседование в ближайшее время или сейчас думаете, что сможете пройти собеседование, потому что вы хороши, – не надо. Улучшьте понимание структур данных и алгоритмов. Послушайте того, кто сделал ту же ошибку много лет назад.
Если устраиваешься кодером – ни один собес не пройдет без них. Кстати, у «Библиотеки программиста» как раз есть курс «Алгоритмы и структуры данных», который помогает подготовиться к алгоритмическому собеседованию в крупные IT-компании.
17. Различные структуры данных и когда их использовать
В Python есть несколько встроенных структур данных.
# упорядоченный набор элементов
list1 = [1,2,3]
# неизменяемый список. мы можем использовать это как ключ словаря
tuple1 = (1,2,3)
# O(1) при доступе к значению с помощью ключа
dict1 = {'apple':4, 'orange':5}
# неупорядоченная коллекция, содержащая только уникальные элементы
# O(1) при проверке существования элемента внутри множества
set1 = {1,2,3}
# неизменяемое множество. мы можем использовать это как ключ dict
frozenset1 = frozenset({1,2,3})
18. Лямбда-функции
В течение долгого времени я видел лямбда-функции, и все было в порядке, я просто игнорировал их. Пока мне не потребовалось некоторое время, чтобы понять их. И узнал, как просто это было на самом деле.
def add(x, y): return x + y # this is the same as add = lambda x,y : x + y
Лямбда-функции – это обычные функции, но написанные с использованием другого синтаксиса. Еще примеры:
def test(): return 'hello' # this is the same as test = lambda : 'hello' def test2(a,b,c,d): return (a+b) / (c-d) # this is the same as test2 = lambda a,b,c,d : (a+b) / (c-d)
19. assert + raise + custom исключения
assert score <= 100 # ensuring that score cannot be above 100.
Ключевое слово assert позволяет нам провести тест на работоспособность в середине нашего кода. Если оценка > 100, возникает ошибка AssertionError, и наша программа принудительно завершает работу.
if score > 100:
raise Exception('score cannot be higher than 100')
# ensuring that score cannot be above 100.
Ключевое слово raise позволяет нам принудительно вызвать исключение (мы также можем настроить сообщение в исключении)
class ScoreException(Exception):
def __init__(self):
super().__init__('score cannot be higher than 100')
if score > 100:
raise ScoreException()
Мы также можем создавать свои собственные типы Exception, наследуя от класса Exception.
20. Многопроцессорность в Python
Встроенный модуль multiprocessing в Python позволяет нам запускать более одной функции одновременно.
import multiprocessing
import time
import datetime
def yourfunction(x):
start = datetime.datetime.now()
time.sleep(1)
end = datetime.datetime.now()
return f'x={x} start at {start}, end at {end}'
if __name__ == '__main__':
with multiprocessing.Pool(processes=3) as pool:
data = pool.map(yourfunction, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7])
for row in data:
print(row)
x=1 start at 2023-04-16 13:39:32.035510, end at 2023-04-16 13:39:33.037308 x=2 start at 2023-04-16 13:39:32.035795, end at 2023-04-16 13:39:33.037324 x=3 start at 2023-04-16 13:39:32.037349, end at 2023-04-16 13:39:33.037629 x=4 start at 2023-04-16 13:39:33.037725, end at 2023-04-16 13:39:34.040135 x=5 start at 2023-04-16 13:39:33.037892, end at 2023-04-16 13:39:34.040160 x=6 start at 2023-04-16 13:39:33.037986, end at 2023-04-16 13:39:34.040161 x=7 start at 2023-04-16 13:39:34.040454, end at 2023-04-16 13:39:35.045383
Здесь мой код выполняет три функции одновременно (каждая по одному работнику)
yourfunction(1)yourfunction(2)иyourfunction(3)выполняются одновременно.yourfunction(4)yourfunction(5)иyourfunction(6)также выполняются одновременно.yourfunction(7)работает сама по себе
Материалы по теме
- 🐍 Скрытые сокровища Python
- 🐍 Самоучитель по Python для начинающих. Часть 1. Особенности, сферы применения, установка, онлайн IDE