Инструменты Python: лучшая шпаргалка для начинающих
Большая шпаргалка для питониста на любой случай. Рассмотрены основные инструменты Python с примерами. Осторожно: много кода!
Думаете, что ничего нового не узнаете о "змеином" языке? Возможно. В целом здесь Python для начинающих. Но грамотно составленный чит-лист важен и нужен всем. Мы для вас его уже собрали. Пользуйтесь :)
Запускаем модуль как самостоятельную программу
Для выполнения функции main() при запуске модуля как программы необходимо поместить её после проверки атрибута __name__.
Для тех, кто уже знаком с основами языка: далее в примерах вместо блоков в фигурных скобках подставляйте переменные соответствующих типов данных.
if __name__ == '__main__': main()
Разумеется, эта строчка не выполняется при обычном импорте модуля из другого файла.
Приручаем Python списки
В языке Python удобно получать срез списка от элемента с индексом from_inclusive до to_exclusive с шагом step_size:
<list> = <list>[from_inclusive : to_exclusive : step_size]
Посмотрите, как добавить элемент или коллекцию элементов в список:
<list>.append(<el>) <list> += [<el>]
А вот так мы расширим список другим списком:
<list>.extend(<collection>) <list> += <collection>
Перейдём к прямой и обратной сортировке. Кроме reverse() и reversed() для обратной сортировки можно также использовать sort() и sorted() с флагом reverse=True.
<list>.sort() <list>.reverse() <list> = sorted(<collection>) <iter> = reversed(<list>) sorted_by_second = sorted(<collection>, key=lambda el: el[1]) sorted_by_both = sorted(<collection>, key=lambda el: (el[1], el[0]))
Суммируем элементы:
sum_of_elements = sum(<collection>) elementwise_sum = [sum(pair) for pair in zip(list_a, list_b)]
Преобразовываем несколько списков в один:
flatter_list = list(itertools.chain.from_iterable(<list>)) product_of_elems = functools.reduce(lambda out, x: out * x, <collection>)
Получаем список символов из строки:
list_of_chars = list(<str>)
Чтобы получить первый индекс элемента:
index = <list>.index(<el>)
Делаем вставку и удаление по индексу:
<list>.insert(index, <el>) <el> = <list>.pop([index]) # удаляет элемент по индексу и возвращает его или последний элемент. <list>.remove(<el>) # удаляет элемент в первом обнаружении или выдаёт ошибку ValueError. <list>.clear() # Удаляет все элементы
Работаем со словарями
Получаем ключи, значения и пары ключ-значение из словарей:
<view> = <dict>.keys() <view> = <dict>.values() <view> = <dict>.items()
Обязательно скопируйте себе этот код. Пригодится, чтобы получить элемент по ключу:
value = <dict>.get(key, default=None) # Возвращает default, если ключ не найден. value = <dict>.setdefault(key, default=None) # То же, только с добавлением значения в словарь.
Python позволяет создавать словари со значениями по умолчанию.
<dict> = collections.defaultdict(<type>) # Создаёт словарь с дефолтным значением type. <dict> = collections.defaultdict(lambda: 1) # Создаёт словарь с дефолтным значением 1.
Также можно создавать словари из последовательностей пар ключ-значение или из двух последовательностей:
<dict> = dict(<collection>) <dict> = dict(zip(keys, values))
Как и у Python списков, словари поддерживают операцию pop. Только удаление элемента происходит по ключу:
value = <dict>.pop(key)
Смотрите, как красиво можно отфильтровать словарь по ключу:
{k: v for k, v in <dict>.items() if k in keys}
Операции над множествами
Подобно спискам и словарям в Python, во множество можно добавить как один элемент, так и целую последовательность:
<set> = set() <set>.add(<el>) <set>.update(<collection>)
Конечно, куда без объединения, пересечения и вычисления разности множеств:
<set> = <set>.union(<coll.>) # Или: <set> | <set> <set> = <set>.intersection(<coll.>) # Или: <set> & <set> <set> = <set>.difference(<coll.>) # Или: <set> - <set> <set> = <set>.symmetric_difference(<coll.>) # Или: <set> ^ <set>
Хотите проверить, является ли коллекция элементов частью множества? Запросто:
<bool> = <set>.issubset(<coll.>) # Или: <set> <= <set> <bool> = <set>.issuperset(<coll.>) # Или: <set> >= <set>
Далее рассмотрим удаление элемента из множества. В первом случае операция бросит исключение при отсутствии элемента во множестве:
<set>.remove(<el>) <set>.discard(<el>)
Именованный кортеж
Напомним, что кортеж - неизменяемый список. А именованный кортеж - его подкласс с именованными элементами. Из него можно получить элемент как по индексу, так и по имени:
>>> from collections import namedtuple
>>> Point = namedtuple('Point', 'x y')
>>> p = Point(1, y=2)
Point(x=1, y=2)
>>> p[0]
1
>>> p.x
1
Функции-генераторы
В отличие от обычных функций, функции-генераторы поставляют значения, приостанавливая свою работу для передачи результата вызывающей программе. При этом они сохраняют информацию о состоянии, чтобы возобновить работу с места, где были приостановлены:
def count(start, step):
while True:
yield start
start += step
>>> counter = count(10, 2)
>>> next(counter), next(counter), next(counter)
(10, 12, 14)
Определяем тип
Несмотря на то, что язык программирования Python с динамической типизацией, бывают случаи, когда нужно проверить тип элемента:
<type> = type(<el>) # <class 'int'> / <class 'str'> / ... from numbers import Integral, Rational, Real, Complex, Number <bool> = isinstance(<el>, Number)
Выполняем преобразования со строками Python
Очищаем строку от лишних пробелов или символов <chars> в начале и конце:
<str> = <str>.strip()
<str> = <str>.strip('<chars>')
Разделяем строку по пробелу или разделителю sep:
<list> = <str>.split() <list> = <str>.split(sep=None, maxsplit=-1)
Обратите внимание, как легко склеить список элементов в строку, используя <str> в качестве разделителя:
<str> = <str>.join(<list>)
Заменяем значение в строке со старого на новое:
<str> = <str>.replace(old, new [, count])
Хотите проверить, начинается ли строка с определённого символа или подстроки? Можно передавать кортеж из строк для проверки сразу на несколько вариантов. То же самое и с проверкой окончания строки:
<bool> = <str>.startswith(<sub_str>) <bool> = <str>.endswith(<sub_str>)
Также можно проверить, состоит ли строка только из числовых символов:
<bool> = <str>.isnumeric()
Об этом и многом другом подробнее можно почитать в книгах по Python. Ну а мы двигаемся дальше.
Передаём аргументы в функции
На первом месте при определении и вызове функции всегда находятся позиционные аргументы, а на втором - именованные:
def f(<nondefault_args>, <default_args>): # def f(x, y=0) <function>(<positional_args>, <keyword_args>) # f(0, y=0)
В Python функциям можно передавать список аргументов произвольной длины. В этом случае последовательность *args передаётся в качестве позиционных аргументов. Пары ключ-значение из словаря **kwargs передаются как отдельные именованные аргументы:
args = (1, 2)
kwargs = {'x': 3, 'y': 4, 'z': 5}
func(*args, **kwargs)
То же самое:
func(1, 2, x=3, y=4, z=5)
Пишем компактно
Для этого удобно использовать такие инструменты Python, как анонимные функции и генераторы коллекций.
<function> = lambda: <return_value> <function> = lambda <argument_1>, <argument_2>: <return_value>
Создадим список от 1 до 10 в одну строку:
<list> = [i+1 for i in range(10)] # [1, 2, ..., 10]
Также в Python есть генераторы множеств:
<set> = {i for i in range(10) if i > 5} # {6, 7, 8, 9}
Согласитесь, изящное создание словаря:
<dict> = {i: i*2 for i in range(10)} # {0: 0, 1: 2, ..., 9: 18}
Еще можно создать выражение-генератор, который возвращает объект с результатами по требованию:
<iter> = (i+5 for i in range(10)) # (5, 6, ..., 14)
Инструменты Python поддерживают функциональное программирование
Применяем функцию к каждому элементу последовательности:
<iter> = map(lambda x: x + 1, range(10)) # (1, 2, ..., 10)
Отфильтруем элементы последовательности, которые больше 5:
<iter> = filter(lambda x: x > 5, range(10)) # (6, 7, 8, 9)
Следующая функция вычисляет сумму элементов последовательности:
from functools import reduce <int> = reduce(lambda out, x: out + x, range(10)) # 45
Декораторы
Декоратор принимает функцию, добавляет дополнительную логику и возвращает её.
@decorator_name def function_that_gets_passed_to_decorator(): ...
Например, декоратор для отладки, возвращающий имя функции при каждом вызове, выглядит следующим образом:
from functools import wraps
def debug(func):
@wraps(func)
def out(*args, **kwargs):
print(func.__name__)
return func(*args, **kwargs)
return out
@debug
def add(x, y):
return x + y
wraps - это вспомогательный декоратор, который копирует метаданные функции add() в функцию out().
Без неё 'add.__name__' возвращает 'out'.
Создаём классы
Далее рассмотрим простейший класс. Метод __init__ вызывается при создании нового экземпляра класса. Метод __str__ вызывается при выполнении преобразования объекта в строку для вывода.
class <name>:
def __init__(self, a):
self.a = a
def __str__(self):
return str(self.a)
Конечно, классы могут наследоваться от других классов:
class Person:
def __init__(self, name, age):
self.name = name
self.age = age
class Employee(Person):
def __init__(self, name, age, staff_num):
super().__init__(name, age)
self.staff_num = staff_num
Обрабатываем исключения
Когда в программном коде допускается ошибка, в языке Python автоматически возбуждается исключение. Для перехвата и выполнения восстановительных операций используется try/except:
while True:
try:
x = int(input('Пожалуйста, введите число: '))
except ValueError:
print('Упс! Ввод неверный! Попробуйте ещё раз...')
else:
print('Thank you.')
break
Исключение можно возбудить программно с помощью инструкции:
raise ValueError('Очень конкретное сообщение!')
Инструкция finally позволяет выполнить заключительные операции Python независимо от того, появилось исключение или нет:
>>> try:
... raise KeyboardInterrupt
... finally:
... print('Goodbye, world!')
Goodbye, world!
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 2, in <module>
KeyboardInterrupt
Считываем стандартный ввод
Читаем строку из пользовательского ввода или именованного канала.
Символ новой строки в конце обрезается. Перед чтением ввода отображается строка подсказки prompt:
<str> = input(prompt=None)
Аргументы командной строки
Для получения имени запущенного сценария и аргументов понадобится модуль sys:
import sys script_name = sys.argv[0] arguments = sys.argv[1:]
Работа с файлами
Для того, чтобы открыть файл в Python, передаём путь <path> в open:
<file> = open('<path>', mode='r', encoding=None)
Итак, режимы:
'r'- чтение (по умолчанию)'w'- запись (предыдущее данные в файле удаляются)'x'- запись или ошибка, если файл уже существует'a'- добавление'w+'- чтение и запись (с предварительным удалением)'r+'- режим чтения и записи с начала'a+'- то же самое, только с конца't'- текстовый режим (по умолчанию)'b'- бинарный режим
Читаем текст из файла:
def read_file(filename):
with open(filename, encoding='utf-8') as file:
return file.readlines()
Пишем текст в файл:
def write_to_file(filename, text):
with open(filename, 'w', encoding='utf-8') as file:
file.write(text)
Выполняем обработку каталогов
Чтобы создавать системные инструменты в Python, используйте модуль стандартной библиотеки os. Его прелесть в том, что он пытается предоставить переносимый интерфейс для операционной системы. Например, проверим, существует ли путь path, является ли он файлом или директорией:
from os import path, listdir
<bool> = path.exists('<path>')
<bool> = path.isfile('<path>')
<bool> = path.isdir('<path>')
Отобразим список файлов и директорий в каталоге:
<list> = listdir('<path>')
Модуль glob реализует механизм подстановки имён файлов. Найдём все файлы с расширением .gif:
>>> from glob import glob
>>> glob('../*.gif')
['1.gif', 'card.gif']
Стандартные инструменты Python позволяют хранить объекты
В стандартной библиотеке Python есть модуль pickle, который позволяет сохранять и восстанавливать объекты:
import pickle <bytes> = pickle.dumps(<object>) <object> = pickle.loads(<bytes>)
Таким образом можно извлечь объекты из файла:
def read_pickle_file(filename):
with open(filename, 'rb') as file:
return pickle.load(file)
Для записи объектов файл достаточно выполнить:
def write_to_pickle_file(filename, an_object):
with open(filename, 'wb') as file:
pickle.dump(an_object, file)
Используем интерфейс для базы данных SQLite
Выполняем подключение к базе данных. Не забываем закрыть его после выполнения всех операций:
import sqlite3
db = sqlite3.connect('<path>')
...
db.close()
Для чтения из базы передаём запрос в метод execute:
cursor = db.execute('<query>')
if cursor:
<tuple> = cursor.fetchone() # Первая запись.
<list> = cursor.fetchall() # Оставшиеся записи.
Чтобы внести запись в базу, одного запроса недостаточно. Обязательно нужно сохранить транзакцию:
db.execute('<query>')
db.commit()
Ещё больше о возможностях Python:
- Тест: насколько хорошо вы знаете Python
- Как использовать фабричный метод при написании кода на Python
- Pythran: как заставить работать код Python со скоростью С++