Библиотека Python разработчика | Книги по питону

Когда в Python используется переменная, сначала она ищется в текущей области видимости. Если такая переменная не найдена, поиск продолжается во вложенной области. Это повторяется до тех пор, пока не будет достигнуто глобальное пространство имен.

x = 1
def scope():
    x = 2
    def inner_scope():
        print(x)  # выводит 2
    inner_scope()
scope()

Однако присваивание переменной работает иначе. Новая переменная всегда создается в текущей области видимости, если не указано global или nonlocal:

x = 1
def scope():
    x = 2
    def inner_scope():
        x = 3
        print(x)  # выводит 3
    inner_scope()
    print(x)  # выводит 2
scope()
print(x)  # выводит 1

global позволяет использовать переменные из глобального пространства имен, а nonlocal ищет переменную в ближайшей окружающей области видимости. Сравните:

x = 1
def scope():
    x = 2
    def inner_scope():
        global x
        x = 3
        print(x)  # выводит 3
    inner_scope()
    print(x)  # выводит 2
scope()
print(x)  # выводит 3

x = 1
def scope():
    x = 2
    def inner_scope():
        nonlocal x
        x = 3
        print(x)  # выводит 3
    inner_scope()
    print(x)  # выводит 3
scope()
print(x)  # выводит 1

📲 Мы в MAX 👉@BookPython

Тютю-гребень или капикрыса? Побалуйте себя роскошью от Ричарда Сапогова или утепляйтесь с культовой рубашкой Инженера. Выбирайте фаворитов из коллекции с персонажами Антона Лапенко. Перейти на сайт #реклама tbank.ru О рекламодателе

Создание новой переменной в Python фактически означает создание нового имени для уже существующего объекта. Именно поэтому этот процесс называется связыванием имени (name binding). Существует множество способов связать имя с объектом. Вот примеры того, как можно связать x:

x = y         # Присваивание
import x      # Импорт модуля
class x: pass # Определение класса
def x(): pass # Определение функции
def y(x): pass # Определение аргумента функции
for x in y: pass # Перебор элементов в цикле
with y as x: pass # Использование в конструкции with
except y as x: pass # Обработка исключения

Также можно привязать имя к объекту, манипулируя глобальным пространством имен:

In : x
NameError: name 'x' is not defined  # Ошибка: переменная x не определена

In : globals()['x'] = 42  # Присваивание через globals()
In : x
Out: 42  # Теперь x привязан к 42

Однако нельзя сделать то же самое с locals(), так как изменения словаря locals() игнорируются. 📲 Мы в MAX 👉@BookPython

Поздравляем, вы увидели это сообщение! Теперь ждём ответ от вас: придумайте самое длинное новогоднее поздравление и получите шанс выиграть ценные призы. На кону — iPhone 17 Pro, MacBook Air и сертификаты Ингосстраха. Для участия в конкурсе переходите в наш Telegram-канал: там все подробности. Подписаться #реклама О рекламодателе

🎨🎨 🎨🎨🎨🎨 🎨🎨🎨🎨 🎨🎨🎨🎨 🎨🎨🎨🎨 🎨🎨🎨🎨 Аффирмация: В этот декабрь я привлекаю только действительно важные задачи. Я достоин уйти на праздники в спокойствии и без желания уволиться в 2026-м. Я благодарен за возможности удалённой работы, и пусть всё останется так и далее. Я единственный хозяин своего настоящего и будущего. Я с удовольствием провожу время на дейликах. Вселенная любит меня и не даёт мне сойти с ума. Проговариваем это каждое утро по 5 раз, и, возможно, этот рабочий декабрь будет легче✨ Если и это не помогло, приходите в канал команды AvitoTech похоливарить, обсудить насущное и понять, что вы не одни🚀ㅤㅤ Что ещё можно найти у ребят: экспертизу инженеров из Авито по самым разным направлениям; полезные видео для тех, кто хочет разобраться в сложных темах в короткие сроки; анонсы офлайн- и онлайн-митапов; инсайты для тех, кто хочет попасть в Авито, а также анонсы стажировок и различных ивентов вроде Weekend Offer. А где ссылка? Да вот же она. Реклама. Рекламодатель ООО "Авито Тех". erid 2VtzqveKaga

«Reduce» — это функция высшего порядка, которая рекурсивно обрабатывает итерируемый объект, применяя некоторую операцию к следующему элементу и уже вычисленному значению. Также вы можете знать её под названиями «fold», «inject», «accumulate» или другими. Использование reduce с result = result + element даёт сумму всех элементов, result = min(result, element) возвращает минимум, а result = element позволяет получить последний элемент последовательности. В Python функция reduce доступна (начиная с Python 3, она была перемещена в functools.reduce):

from functools import reduce

print(reduce(lambda s, i: s + i, range(10)))  # 45
print(reduce(lambda s, i: min(s, i), range(10)))  # 0
print(reduce(lambda s, i: i, range(10)))  # 9

Также, если вам нужны простые лямбда-функции, такие как lambda a, b: a + b, в Python есть модуль operator, который упрощает их использование:

from operator import add
print(reduce(add, range(10)))  # 45

📲 Мы в MAX 👉@BookPython

Repeat: советы по уходу за собой Кажется, в бьюти все наслышаны о пользе витаминов. Но нужны ли они всем на самом деле? Разбираем в Telegram-канале Repeat ❤️ Подписаться #реклама О рекламодателе

CPython поддерживает два уровня оптимизации. Вы можете включить их с помощью флагов -O и -OO. - Флаг -O устанавливает __debug__ в значение False и удаляет все операторы assert из программы. - Флаг -OO делает то же самое, а также удаляет строки документации (docstrings). Обычная версия скрипта кэшируется в файл .pyc, а оптимизированная версия раньше кэшировалась в файл .pyo. Однако, начиная с Python 3.5, файлы .pyo больше не используются. Вместо них, в соответствии с PEP 488, вводятся файлы .opt-1.pyc и .opt-2.pyc. 📲 Мы в MAX 👉@BookPython

Иногда вам может понадобиться проверить синтаксис Python-файла без его запуска. Такая простая проверка может быть полезна, например, в качестве хука перед коммитом или быстрой проверки в рамках непрерывной интеграции (CI). Прямого способа сделать это нет. Вы можете запустить файл с помощью команды python -m module.py, что предотвратит выполнение блока if __name__ == '__main__'. Однако все импорты всё равно будут выполнены, и это может привести к ошибкам, если вы хотите проверить синтаксис в среде, где модуль не может и не должен быть запущен. Тем не менее, стандартная библиотека Python содержит модуль py_compile, который генерирует байт-код из исходного файла Python без его выполнения. Это именно то, что нам нужно:

$ python -m py_compile test.c
  File "test.c", line 1
    int main() {
           ^
SyntaxError: invalid syntax

📲 Мы в MAX 👉@BookPython

Розыгрыш отдыха | Парк-Отель "Лазурный берег" г. Анапа В преддверии Нового года - разыгрываем +2 суток к бронированию! ❤️ Парк-отель «Лазурный берег» 4* — семейный комфортабельный отель, располагающийся на берегу морского побережья, предоставляющий первоклассный отдых по системе "Всё включено"! Условия розыгрыша очень просты: 1. Опубликуйте фото/видео, связанные с отелем 2. В комментариях к публикации напишите: "Я участвую в розыгрыше от Парк-Отеля Лазурный берег" и отметьте аккаунт отеля или укажите ссылку на сайт Ссылки для отметки: ТГ: t.me/hotel_lazurnii Сайт: https://anapa-lazurnyy.ru/ 3. Скрин публикации и ссылку необходимо направить агенту поддержки в телеграмм (https://t.me/hotellb) и написать "УЧАСТВУЮ" Итоги подведём 30.12.2025 Подробности по ссылке: https://anapa-lazurnyy.ru/rozygrysh/ Играть Номер реестровой записи: С232024013833, С232024002264, С232025001683 #реклама 16+ anapa-lazurnyy.ru О рекламодателе

Иногда вам нужно очистить коллекцию в Python. Вы, вероятно, используете что-то вроде d = {} (для словарей), но на самом деле это не очистка, а создание новой коллекции и выбрасывание старой. Это может сработать для вас, но другие владельцы того же объекта всё ещё будут иметь ссылку на оригинальный. Правильный способ очистки словаря, множества, deque и других коллекций — вызвать x.clear(). 📲 Мы в MAX 👉@BookPython

Как рыба доезжает до магазинов свежей? Показываем весь путь. Переходите в канал и смотрите сами. Подписаться #реклама 16+ О рекламодателе

В Python множества поддерживают операторы сравнения, где a < b означает, что a является подмножеством b:

>>> {1} < {1, 2}
True
>>> {1} < {2, 3}
False

Это означает, что множества частично упорядочены, то есть существуют такие a и b, что и a < b, и b < a — ложны:

>>> {1} < {2, 3}
False
>>> {1} > {2, 3}
False

Некоторые функции, такие как min, max и sorted, требуют полного порядка, поэтому их применение к списку множеств может дать неожиданные результаты:

>>> min([{1}, {2}])
{1}
>>> min([{2}, {1}])
{2}

📲 Мы в MAX 👉@BookPython

Дарим свитер Marc O’Polo! Встречайте зиму в объятиях скандинавского качества. Как выиграть свитер: 1. Подпишитесь на email-рассылку Marc O'Polo 2. Оставайтесь на связи Итоги — 15 декабря в 12:00. Победителя выберем случайным образом среди подписавшихся на email-рассылку. ✨Подарок — любое изделие из коллекции "Трикотаж". Розыгрыш проходит с 08.12.25 по 15.12.25. Доставка по России — за счет организаторов. 📱Заходите в наш канал и узнайте подробности участия Желаем вам новогодней удачи! Подписаться #реклама О рекламодателе

Профайлинг и Оптимизация Производительности Когда ваш код уже не просто работает, а должен летать, на первый план выходит умение профилировать и оптимизировать производительность. Для Python это не просто трюки, а глубокое понимание CPython и его инструментов. Шаг 1: Точное Измерение (Profiling) Прежде чем оптимизировать, мы должны знать, где именно тратятся ресурсы. Слепое улучшение кода — это путь к бессмысленным изменениям и появлению новых багов. - Модуль cProfile: Стандартный и самый надежный инструмент для нахождения горячих точек (hotspots) — функций, где тратится больше всего времени. Он показывает совокупное время (tottime) и общее время (cumtime) выполнения каждой функции, включая вызовы извне.

    import cProfile
    import re

    cProfile.run('re.compile("foo|bar")', filename='profile_data')
    # Анализируем результаты
    import pstats
    p = pstats.Stats('profile_data')
    p.sort_stats('cumulative').print_stats(10)
    

- Line-by-line Profilers (line_profiler): Если cProfile показывает функцию, которая "тормозит", но вам нужно понять, какая именно строка внутри этой функции виновата, используйте внешние инструменты, такие как line_profiler.

    # Декоратор @profile над нужной функцией
    # Запуск: kernprof -l my_script.py
    # Анализ: python -m line_profiler my_script.py.lprof
    

- Анализ Памяти (memory_profiler): Для задач, связанных с большими данными или длительными процессами, где утечки памяти или излишнее потребление критичны, используйте memory_profiler или pympler. Шаг 2: Реальная Оптимизация (Beyond Simple Fixes) Найдя узкое место, приступаем к устранению, используя знания об устройстве Python. 1. Уменьшение Накладных Расходов Интерпретатора (Interpreter Overhead) - Использование Встроенных Функций и Модулей C: Встроенные функции (например, sum, map, sorted) и функции из стандартной библиотеки, написанные на C (например, itertools, collections), работают значительно быстрее, чем их эквиваленты на чистом Python, поскольку избегают накладных расходов на GIL и байткод. - Пример: Используйте collections.deque вместо list для быстрого добавления/удаления с обоих концов. 2. Манипуляции с Данными NumPy/Pandas - Векторизация: Если вы работаете с числовыми данными, полностью переходите на NumPy и Pandas. Вместо циклов for в Python, обрабатывающих элементы по одному, используйте векторизованные операции. Это позволяет выполнять вычисления на уровне C/Fortran, эффективно используя процессор. 3. Параллелизм vs. Конкурентность - CPU-bound задачи (расчеты): Из-за GIL (Global Interpreter Lock) чистый Python не может эффективно использовать несколько ядер ЦП для одновременного выполнения кода на Python. Используйте модуль multiprocessing для распараллеливания задачи между процессами. - I/O-bound задачи (сеть, диск): Если код проводит много времени в ожидании (ввод-вывод), используйте конкурентность с помощью asyncio (асинхронный ввод-вывод) или threading. В этом случае GIL не мешает, так как Python "освобождает" его во время ожидания. 📲 Мы в MAX 👉@BookPython

Что делать, если после замены антифриз изменил цвет В антифризе появилась ржавчина? Рассказываем, как с помощью автохимии спасти радиатор и каналы системы охлаждения от засорения. Узнать больше #реклама О рекламодателе

С версии Python 3.0 выбрасывание исключения внутри блока except автоматически добавляет перехваченное исключение в атрибут __context__ нового исключения. Это приводит к тому, что оба исключения отображаются в traceback:

try:
    1 / 0
except ZeroDivisionError:
    raise ValueError('Zero!')

Результат выполнения:

Traceback (most recent call last):
  File "test.py", line 2, in <module>
    1 / 0
ZeroDivisionError: division by zero

During handling of the above exception, another exception occurred:

Traceback (most recent call last):
  File "test.py", line 4, in <module>
    raise ValueError('Zero!')
ValueError: Zero!

Вы также можете добавить __cause__ к любому исключению с помощью выражения raise ... from:

division_error = None

try:
    1 / 0
except ZeroDivisionError as e:
    division_error = e

raise ValueError('Zero!') from division_error

Результат выполнения:

Traceback (most recent call last):
  File "test.py", line 4, in <module>
    1 / 0
ZeroDivisionError: division by zero

The above exception was the direct cause of the following exception:

Traceback (most recent call last):
  File "test.py", line 8, in <module>
    raise ValueError('Zero!') from division_error
ValueError: Zero!

📲 Мы в MAX 👉@BookPython

Онлайн-радиостанция VIBEdaPLANET ✨ Дыхание золотой эры в новом прочтении современных авторов со всего мира. Квинтэссенция фанка, соула и джаза на основе инструментального хип-хопа в виде музыкального коктейля, рецепт которого меняется в течении суток... ✅ Стоит попробовать! Подать заявку #реклама 16+ О рекламодателе

Прямой доступ к атрибутам объекта может быть не самой лучшей идеей. Если клиенты взаимодействуют с объектом через методы, вы всегда можете изменить способ обработки каждого запроса, в то время как при прямом доступе к атрибутам это может быть невозможно. Разные языки решают эту проблему по-разному. В Ruby синтаксически невозможно получить прямой доступ к атрибуту: obj.x — это вызов метода x. В Java рекомендуется делать все атрибуты приватными и писать тривиальные геттеры, например: public int getX() { return this.x; }. Python предлагает решение, которое в некотором роде похоже на то, что есть в Ruby. Вы можете определить свойство (property), чтобы obj.x вызывал метод вместо прямого возврата атрибута x.

class Example:
    def __init__(self, x):
        self._x = x

    @property
    def x(self):
        return self._x

📲 Мы в MAX 👉@BookPython

Выбирать бытовую технику больше не сложно! А создавать уют в доме — исключительно приятно. Канал Techscanner — ваш надежный гид в мире комфорта и умного дома. Подписывайтесь: t.me/+AT18pK1DKCRjY2Ji Здесь вы найдете: — Советы по выбору техники, которая упростит вашу жизнь. — Обзоры и сравнения простым языком и на личном опыте. — Идеи для уюта, чтобы ваш дом был не только функциональным, но и стильным. — Лайфхаки для упрощения домашних дел. Читайте Techscanner, чтобы ваш дом стал умнее, уютнее и удобнее! Подписаться #реклама О рекламодателе