Несколько продвинутых приемов языка Python

1
19254
Добавить в избранное

Сделали для вас небольшую подборку приемов в Python, которые, надеемся, существенно облегчат вам работу. Советуем статью продвинутым пользователям.





Python полон удивительных функций и трюков, которые заставляют вас думать: «Ух ты! Python так крут!». Мы собрали несколько функций, которые нам особенно нравятся. Мы надеемся, что вы узнаете что-то, что заставит вас сказать: «Вот это да! Я этого не знал».
Исходный код на GitHub , если у вас есть идеи по его улучшению, добро пожаловать!

Генераторы в Python

Генератор представляет собой объект, который создает последовательность значений. Он может использоваться как итератор, а это означает, что вы можете применять его с оператором for или использовать функцию next для получения следующего значения. Однако перебирать значения вы можете только один раз.
Генератор может быть создан благодаря функции, ключевым словом которой служит yield (создает значение). Когда вызывается функция генератора, создается объект-генератор.

 

Для простых случаев можно создать генератор, используя выражение-генератор. В отличие от списка, значения будут вычисляться «на лету», а не захламлять ими память для одноразового вычисления.

Модуль Collections

Collections представляет собой модуль в стандартной библиотеке, которая реализует контейнеры альтернативных типов данных.
Например, counter представляет собой совокупность элементов, которые хранятся в виде ключей словаря, а их счетчики в виде значений словаря:

Defaultdict подкласс dict, который позволяет использовать функцию factory, используемую для автоматического создания нового значения , в случае отсутствия ключа.

Defaultdict может быть использован для создания древовидной структуры данных!

Модуль Itertools

itertools представляет собой модуль в стандартной библиотеке , позволяющий создавать итераторы для эффективного зацикливания.
Например, permutations позволяет генерировать все возможные способы упорядочения набора вещей:

Аналогичным образом , combinations создает все возможные способы выбора предметов из коллекции, так , что ( в отличии от permutations) порядок не имеет значения:

itertools также содержит вспомогательные функции , такие как chain, которая принимает итерируемую и создает новый итератор , который возвращает элементы из данных поочередно, в виде одной последовательности:

Упаковка / Распаковка в Python

* — оператор, известный как распаковочный или splat-оператор, позволяет делать очень удобные преобразования, переходя из списков или кортежей отдельной переменной или аргументов и наоборот.

Когда аргументы вашей функции уже в списке или в кортеже, вы можете распаковать их с помощью * args , если это список, или ** kwargs , если это dict.

Возможна и обратная операция: вы можете определить функцию, которая будет упаковывать все аргументы в одном кортеже и все ключевые слова в один dict.

Декораторы в Python

decorator функция, которая принимает функцию в качестве параметра и возвращает функцию.
Например, в коде ниже, кэш-функция используется в качестве decorator, чтобы хранить числа Фибоначчи, которые уже были вычислены:

 

Functools модуль обеспечивает нас несколькими decorator-ами, такими как lru_cache , которые могут делать то , что мы сделали только что: запоминание. Он сохраняет недавние вызовы, чтобы сэкономить время, когда функция вызывается с теми же аргументами:

 

Менеджеры контекста

Менеджеры контекста в основном используются для правильного управления ресурсами. Наиболее часто они используются для открытия файла: open(‘workfile’, ‘r’) as f:. Однако большинство разработчиков не знают, как все они работают на самом деле и как создать свой собственный.
На самом деле, менеджер контекста это просто класс , который реализует методы __enter__ и __exit__.

В простых случаях можно использовать генератор функций с одним yield, используя декоратор @contextmanager .

Другие материалы по теме

Путь Python Junior-а в 2017
17 лучших однострочников на Python
Программирование на Python: от новичка до профессионала

Интересуетесь программированием на Python?

Подпишитесь на нашу рассылку, чтобы получать больше интересных материалов:

И не беспокойтесь, мы тоже не любим спам. Отписаться можно в любое время.




Добавить комментарий