Изящество и неловкость python. часть 2

Применение циклов

Концепция циклов – это не просто очередная абстрактная выдумка программистов. Повторяющиеся раз за разом операции окружают нас и в реальной жизни:


– всё это циклы, и представить нормальную жизнь без них попросту невозможно.

Впрочем, то же касается и программирования. Представьте, что вам нужно последовательно напечатать числа от 1 до 9999999999. В отсутствии циклов, эту задачу пришлось бы выполнять ручками, что потребовало бы колоссального количества кода и огромных временных затрат:

Циклы же позволяют уместить такую многокилометровую запись в изящную и простую для понимания конструкцию, состоящую всего из двух строчек:

Смысл её крайне прост. В основе цикла лежат последовательности, и в примере выше это последовательность чисел от 1 до 9999999999. поэлементно её перебирает и выполняет код, который записан в теле цикла. В частности, для решения данной задачи туда была помещена инструкция, позволяющая выводить значение элемента последовательности на экран.

Функции, неочевидные для новичков

bool

Эта функция проверяет достоверность (истинность) объектов Python. Относительно чисел будет выполняться проверка на неравенство нулю.

Применяя к коллекциям, будет проверяться их длина (больше 0 или нет).

Проверка истинности очень важна в Python. Вместо того, чтобы задавать вопросы о длине контейнера, многие новички задают проверку истинности.

Данная функция используется редко. Но, если нужно привести значение к логическому типу для проверки его истинности, вам необходима.

enumerate

Если нужно в цикле посчитать количество элементов (по одному элементу за раз), эта функция может быть очень полезной. Такая задача может показаться специфической, но она бывает нужна довольно часто.

Например, если нужно отслеживать номер строки в файле.

также часто используется для отслеживания индекса элементов в последовательности.

Также следует обратить внимание, что новички в Python часто используют. Если вы когда-нибудь встретите конструкции типа , лучше заменить её на

Она поможет упростить конструкцию операторов.

zip

Эта функция ещё более специализирована, чем . используется для перебора сразу нескольких объектов одновременно.

По сравнению с , последняя функция удобна, когда нужна индексация во время цикла. Если нужно обрабатывать несколько объектов одновременно, предпочтительнее .

reversed

Функция , как и , возвращает итератор.

Единственное, что можно сделать с этим итератором, пройтись по нему (но только один раз).

Подобно и , является своего рода вспомогательной функцией в циклах. Её использование можно увидеть исключительно в цикле .

Есть несколько и других способов перевернуть списки в Python.

Данная функция, как правило, является лучшим способом «перевернуть» любой список (а также набор, массив и т. д.) в Python.

В отличие от , не изменяет список, а возвращает итератор перевёрнутых элементов.

(в отличие от ) не создает новый список. Возвращаемый им итератор извлекает следующий элемент в обратном порядке при проходе по циклу. Также синтаксис намного более читабелен, чем .

Можно использовать факт, что не копирует список. Если объединить его с функцией , можно переписать функцию (из раздела ), не занимая дополнительной памяти (не копируя объект).

sum

Эта функция берёт набор чисел и возвращает их сумму.

В Python есть много вспомогательных функций, которые выполняют циклы за вас (отчасти потому, что они хорошо сочетаются с генератор-выражениями).

min и max

Эти функции выдают минимальное и максимальное число из набора соответственно.

Данные методы сравнивают элементы, используя оператор . Поэтому, все передаваемые в них значения должны быть упорядочены и сопоставимы друг с другом.

и также принимают -свойство, позволяющее настроить, что на самом деле означают «минимум» и «максимум» для конкретных объектов.

sorted

Эта функция принимает любой набор элементов и возвращает новый список всех значений в отсортированном порядке.


Данная функция (как и ) сравнивает элементы, используя оператор , поэтому все значения, переданные ей, должны быть упорядочены.

также позволяет настраивать сортировку с помощью -свойства.

any и all

Эти функции могут быть использованы в паре с генератор-выражениями, чтобы определить соответствие элементов заданному условию.

Используя , можно переписать функцию следующим образом.

Отрицание условия и возвращаемого значения позволит также использовать в этом примере точно также (что усложнит конструкцию, но вполне сойдёт в качестве примера использования).

Avoid slicing with subscript notation

Another answer says:

Here’s a few downsides:

  • It only works for iterables that accept slicing, thus it is more limited.
  • If they do accept slicing, it usually creates a new data structure in memory, instead of iterating over the reference data structure, thus it wastes memory (All builtin objects make copies when sliced, but, for example, numpy arrays make a view when sliced).
  • Unsliceable iterables would require the other kind of handling. If you switch to a lazy evaluation model, you’ll have to change the code with slicing as well.

You should only use slicing with subscript notation when you understand the limitations and whether it makes a copy or a view.

Conclusion

I would presume that now the Python community knows the usage of enumerate, the confusion costs would be outweighed by the value of the argument.

Until that time, you can use:

or

or, if you don’t need the index at all:

5 функций для отладки

Эти функции часто игнорируются, но будут полезны для отладки и устранения неисправностей кода.

breakpoint

Если нужно приостановить выполнение кода и перейти в командную строку Python, эта функция вам пригодится. Вызов перебросит вас в отладчик Python.

Эта встроенная функция была добавлена в Python 3.7, но если вы работаете в более старых версиях, можете получить тот же результат с помощью .

dir

Эта функция может использоваться в двух случаях:

  • просмотр списка всех локальных переменных;
  • просмотр списка всех атрибутов конкретного объекта.

Из примера можно увидеть локальные переменные сразу после запуска и после создания новой переменной .

Если в передать созданный список , на выходе можно увидеть все его атрибуты.

В выведенном списке атрибутов можно увидеть его типичные методы (, , и т. д.) , а также множество более сложных методов для перегрузки операторов.

vars

Эта функция является своего рода смесью двух похожих инструментов: и .

Когда вызывается без аргументов, это эквивалентно вызову , которая показывает словарь всех локальных переменных и их значений.

Когда вызов происходит с аргументом, получает доступ к атрибуту , который представляет собой словарь всех атрибутов экземпляра.

Перед использованием было бы неплохо сначала обратиться к .

type

Эта функция возвращает тип объекта, который вы ей передаете.

Тип экземпляра класса есть сам класс.

Тип класса — это его метакласс, обычно это .

Атрибут даёт тот же результат, что и функция , но рекомендуется использовать второй вариант.

Функция , кроме отладки, иногда полезна и в реальном коде (особенно в объектно-ориентированном программировании с наследованием и пользовательскими строковыми представлениями).

Обратите внимание, что при проверке типов обычно вместо используется функция. Также стоит понимать, что в Python обычно не принято проверять типы объектов (вместо этого практикуется утиная типизация)

help

Если вы находитесь в Python Shell или делаете отладку кода с использованием , и хотите знать, как работает определённый объект, метод или атрибут, функция поможет вам.


В действительности вы, скорее всего, будете обращаться за помощью к поисковой системе. Но если вы уже находитесь в Python Shell, вызов будет быстрее, чем поиск документации в Google.

compile

The built-in can be used to speed up repeated invocations of the same code with or by compiling the source into a object beforehand. The parameter controls the kind of code fragment the function accepts and the kind of bytecode it produces. The choices are , and :

  • mode expects a single expression, and will produce bytecode that when run will return the value of that expression:

  • accepts any kinds of python constructs from single expressions to whole modules of code, and executes them as if they were module top-level statements. The code object returns :

  • is a limited form of which accepts a source code containing a single statement (or multiple statements separated by ) if the last statement is an expression statement, the resulting bytecode also prints the of the value of that expression to the standard output(!).

    An — chain, a loop with , and with its , and blocks is considered a single statement.

    A source fragment containing 2 top-level statements is an error for the , except in Python 2 there is a bug that sometimes allows multiple toplevel statements in the code; only the first is compiled; the rest are ignored:

    In Python 2.7.8:

    And in Python 3.4.2:

    This is very useful for making interactive Python shells. However, the value of the expression is not returned, even if you the resulting code.

Thus greatest distinction of and actually comes from the function and its modes.

In addition to compiling source code to bytecode, supports compiling (parse trees of Python code) into objects; and source code into abstract syntax trees (the is written in Python and just calls ); these are used for example for modifying source code on the fly, and also for dynamic code creation, as it is often easier to handle the code as a tree of nodes instead of lines of text in complex cases.

While only allows you to evaluate a string that contains a single expression, you can a whole statement, or even a whole module that has been d into bytecode; that is, with Python 2, is a statement, and cannot be led directly:

it with mode into a object and you can it; the function will return .

If one looks into and source code in CPython 3, this is very evident; they both call with same arguments, the only difference being that .

Enumerating a Tuple

Lets see how you can enumerate a tuple.

You can enumerate a Python tuple, which isn’t very different from iterating over a list.The code below shows you how to iterate over a tuple:

12345678
>>> fruits = >>> for i,j in enumerate(fruits):...     print(i,j)...  (15, 'Fifteen')1 (12, 'Twelve')2 (19, 'Nineteen')>>> 

As expected, it outputs both the index and the value, where the value now is the whole tuple.

If you want instead a more clean output, you can use tuple unpacking.

With tuple unpacking (and f-strings formatting), you get a clean output like this:

12345678
>> fruits = >>> for i,(price,name) in enumerate(fruits):...     print(f"index {i}, price {price} and name {name}")... index , price 15 and name Appleindex 1, price 12 and name Berryindex 2, price 19 and name Cherry>>> 

Enumerate() in Python Example

Enumerate method comes with an automatic counter/index to each of the items present in the list. The firstindex value will start from 0. You can also specify the startindex by using the optional parameter startIndex in enumerate.

Example

In the code below, mylist is the list given to enumerate. The list() function is used to display the enumerate output.

Note: There is no startIndex used hence the index for the firstitem will start from 0.

The output from enumerate will be in the following manner:

(0, item_1), (1, item_2), (2, item_3), … (n, item_n)

File: python_enumerate.py

mylist = 
e_list = enumerate(mylist)
print(list(e_list))

Output:

Restricting the Use of Available Methods and Variables in exec()

More often than not, all the available methods and variables used in may not be needed, or even may have a security hole. You can restrict the use of these variables and methods by passing optional globals and locals parameters (dictionaries) to method.

1. Both globals and locals parameters are omitted

If both parameters are omitted (as in our earlier examples), the code expected to be executed by is executed in the current scope. You can check the available variables and methods using the following code:

exec('print(dir())')

2. Passing globals parameter; locals parameter is omitted

The globals and locals parameters (dictionaries) are used for global and local variables respectively. If locals dictionary is omitted, it defaults to globals dictionary. Meaning, globals will be used for both global and local variables.


Note: You can check the current global and local dictionary in Python using globals() and locals() built-in methods respectively.

3. Passing empty dictionary as globals parameter

If you pass an empty dictionary as globals, only the are available to the (first parameter to the exec()). Even though we have imported math module in the above program, trying to access any of the functions provided by the math module will raise an exception.

Output


Making Certain Methods available

Here, the code that is executed by exec() can also have and methods along with .

It’s possible to change the name of the method according to your wish.

In the above program, calculates the square root (similar functionality like ). However, trying to use will raise an exception.

Restricting the Use of built-ins

You can restrict the use of by giving value to the in the globals dictionary.

exec(object, {'__builtins__': None}) 

4. Passing both globals and locals dictionary

You can make needed functions and variables available for use by passing locals dictionary. For example:

Output

Here, only two built-in methods print() and dir() can be executed by method.

It’s important to note that, executes the code and doesn’t return any value (returns ). Hence, you cannot use return and yield statements outside of the function definitions.

Как enumerate() работает за кулисами

Рассмотрим более подробно, как функция enumerate() работает за кулисами. Часть её магии заключается в том, что enumerate() реализована как итератор Python. Это означает, что индексы элементов генерируются лениво, сохраняя низкое потребление памяти и ускоряя выполнение программы.

Рассмотрим код:

В приведенном выше фрагменте кода выполняется то же перечисление, которое было приведёно в предыдущих примерах. Но вместо того, чтобы сразу перебирать результат вызова enumerate(), просто распечатывается возвращаемый объект в консоль Python.

Как вы можете видеть – это «enumerate object». Фактическии – это итератор. И, как уже было сказано, он генерирует свои выходные элементы лениво и один за другим, только когда их запрашивают.

Чтобы получить элементы «по требованию» достаточно вызвать встроенную функцию list() на итераторе:

Для каждого элемента во входном list (names) итератор, возвращаемый enumerate(), создает кортеж формы (индекс, элемент).

Python NumPy

NumPy IntroNumPy Getting StartedNumPy Creating ArraysNumPy Array IndexingNumPy Array SlicingNumPy Data TypesNumPy Copy vs ViewNumPy Array ShapeNumPy Array ReshapeNumPy Array IteratingNumPy Array JoinNumPy Array SplitNumPy Array SearchNumPy Array SortNumPy Array FilterNumPy Random Random Intro Data Distribution Random Permutation Seaborn Module Normal Distribution Binomial Distribution Poisson Distribution Uniform Distribution Logistic Distribution Multinomial Distribution Exponential Distribution Chi Square Distribution Rayleigh Distribution Pareto Distribution Zipf Distribution

NumPy ufunc ufunc Intro ufunc Create Function ufunc Simple Arithmetic ufunc Rounding Decimals ufunc Logs ufunc Summations ufunc Products ufunc Differences ufunc Finding LCM ufunc Finding GCD ufunc Trigonometric ufunc Hyperbolic ufunc Set Operations

exec and eval

The function (which was ) is used for executing a dynamically created statement or program:

The function does the same for a single expression, and returns the value of the expression:

and both accept the program/expression to be run either as a , or object containing source code, or as a object which contains Python bytecode.

If a // containing source code was passed to , it behaves equivalently to:

and similarly behaves equivalent to:

Since all expressions can be used as statements in Python (these are called the nodes in the Python ; the opposite is not true), you can always use if you do not need the return value. That is to say, you can use either or , the difference being that returns the value returned by , and discards it:

Of the 2, only accepts source code that contains statements, like , , , , or , the assignment statement (a.k.a ), or entire programs:

Both and accept 2 additional positional arguments — and — which are the global and local variable scopes that the code sees. These default to the and within the scope that called or , but any dictionary can be used for and any for (including of course). These can be used not only to restrict/modify the variables that the code sees, but are often also used for capturing the variables that the uted code creates:

(If you display the value of the entire , it would be much longer, because and add the built-ins module as to the globals automatically if it is missing).

In Python 2, the official syntax for the statement is actually , as in

However the alternate syntax has always been accepted too (see below).


С этим читают