Библиотека Python разработчика | Книги по питону

Начиная с Python 3.0, при возникновении нового исключения внутри блока except перехваченное исключение автоматически сохраняется в атрибуте __context__ создаваемого исключения. В результате при выводе будут показаны оба исключения:

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

(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!

Кроме того, вы можете явно указать причинное исключение, использовав конструкцию raise … from. Тогда в атрибут __cause__ нового исключения будет помещено исходное:

division_error = None

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

raise ValueError('Zero!') from division_error

(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

В Python блок else может располагаться не только после if, но и после for и while. Код внутри else выполняется, если цикл не был прерван оператором break. Обычный способ использования этого — найти что-то в цикле и выйти из него через break, когда нужный элемент найден:

>>> first_odd = None
>>> for x in [2, 3, 4, 5]:
...     if x % 2 == 1:
...         first_odd = x
...         break
... else:
...     raise ValueError('В списке нет нечетных элементов')
...
>>> first_odd
3

>>> for x in [2, 4, 6]:
...     if x % 2 == 1:
...         first_odd = x
...         break
... else:
...     raise ValueError('В списке нет нечетных элементов')
...
...
ValueError: В списке нет нечетных элементов

📲 Мы в MAX 👉@BookPython

В Python операторы += и + являются разными. За их поведение отвечают методы __iadd__ и __add__ соответственно.

class A:
    def __init__(self, x):
        self.x = x

    def __iadd__(self, another):
        self.x += another.x
        return self

    def __add__(self, another):
        return type(self)(self.x + another.x)

Если __iadd__ не определён, выражение a += b сводится к простому a = a + b. Обычно разница между += и + в том, что первый изменяет объект, а второй создаёт новый:

>>> a = [1, 2, 3]
>>> b = a
>>> a += [4]
>>> a
[1, 2, 3, 4]
>>> b
[1, 2, 3, 4]
>>> a = a + [5]
>>> a
[1, 2, 3, 4, 5]
>>> b
[1, 2, 3, 4]

📲 Мы в MAX 👉@BookPython

Каждый класс Python имеет два «магических» атрибута, которые можно использовать для получения информации о его базовых классах. Первый — __bases__; он возвращает непосредственных родителей класса:

class A:
    pass

class B(A):
    pass

class C(A):
    pass

class D(B, C):
    pass


print(D.__bases__)
# (<class '__main__.B'>, <class '__main__.C'>)

Второй —```python class B``` он возвращает кортеж со всеми классами, которые задействованы при разрешении методов (отсюда и название), то есть родителей, их родителей и так далее:

print(D.__mro__)
# (<class '__main__.D'>, <class '__main__.B'>, <class '__main__.C'>, <class '__main__.A'>, <class 'object'>)

📲 Мы в MAX 👉@BookPython

Если вы хотите перехватить и IndexError, и KeyError, вы можете и должны использовать LookupError — их общего предка. Это оказывается полезным при работе со сложными вложенными данными:

try:
    db_host = config['databases'][0]['hosts'][0]
except LookupError:
    db_host = 'localhost'

📲 Мы в MAX 👉@BookPython

В Python объекты хранят свои атрибуты в словарях, доступ к которым можно получить через магический атрибут dict:

class A: pass
a = A()
a.x = 1
a.__dict__
# {'x': 1}

При прямом доступе к этому словарю можно даже создать атрибуты, которые не являются допустимыми идентификаторами Python (то есть получить их через стандартный синтаксис obj.attr не получится):

a.__dict__[' '] = ' '
getattr(a, ' ')
# ' '

Можно также попросить Python хранить атрибуты непосредственно в памяти (как у простых структур C) с помощью slots. Это экономит память и немного ускоряет доступ к атрибутам, так как не происходит поиска в словаре.

class Point:
    __slots__ = ['x', 'y']

Есть несколько моментов, которые нужно помнить при использовании slots. Во-первых, нельзя задавать атрибуты, не указанные в slots. Во-вторых, если класс наследуется от класса с slots, его slots не перекрывают родительские, а добавляются к ним:

class Parent: __slots__ = ['x']
class Child(Parent): __slots__ = ['y']
c = Child()
c.x = 1
c.y = 2

В-третьих, нельзя наследоваться сразу от двух разных классов с непустыми slots, даже если они совпадают. Помни, что slots предназначены для оптимизации, а не для ограничения набора атрибутов. 📲 Мы в MAX 👉@BookPython

🚀 Подборка полезных IT каналов в Max Системное администрирование, DevOps 📌 https://max.ru/i_odmin Все для системного администратора https://max.ru/bash_srv Bash Советы https://max.ru/sysadminof Книги для админов, полезные материалы https://max.ru/i_odmin_book Библиотека Системного Администратора https://max.ru/i_devops DevOps: Пишем о Docker, Kubernetes и др. 1C разработка 📌 https://max.ru/odin1c_rus Cтатьи, курсы, советы, шаблоны кода 1С Программирование C++📌 https://max.ru/cpp_lib Библиотека C/C++ разработчика Программирование Go📌 https://max.ru/golang_lib Библиотека Go (Golang) разработчика Программирование React📌 https://max.ru/react_lib React Программирование Python 📌 https://max.ru/python_of Python академия. https://max.ru/BookPython Библиотека Python разработчика Java разработка 📌 https://max.ru/bookjava Библиотека Java разработчика GitHub Сообщество 📌 https://max.ru/githublib Интересное из GitHub Базы данных (Data Base) 📌 https://max.ru/database_info Все про базы данных Фронтенд разработка 📌 https://max.ru/frontend_1 Подборки для frontend разработчиков Библиотеки 📌 https://max.ru/programmist_of Книги по программированию https://max.ru/proglb Библиотека программиста https://max.ru/bfbook Книги для программистов Программирование 📌 https://max.ru/bookflow Лекции, видеоуроки, доклады с IT конференций https://max.ru/itmozg Программисты, дизайнеры, новости из мира IT https://max.ru/php_lib Библиотека PHP программиста 👨🏼‍💻👩‍💻 Шутки программистов 📌 https://max.ru/itumor Шутки программистов Защита, взлом, безопасность 📌 https://max.ru/thehaking Канал о кибербезопасности https://max.ru/xakkep_1 Хакер Free Книги, статьи для дизайнеров 📌 https://max.ru/odesigners Статьи, книги для дизайнеров Математика 📌 https://max.ru/Pomatematike Канал по математике https://max.ru/phismat_1 Обучающие видео, книги по Физике и Математике Вакансии 📌 https://max.ru/progjob Вакансии в IT Мир технологий 📌 https://max.ru/mir_teh Канал для любознательных Бонус 📌 https://max.ru/piterspb_78 Свежие новости Санкт-Петербурга https://max.ru/mockva_life Свежие новости Москвы

Python позволяет работать с путями файловой системы через модуль os.path. Модуль содержит множество функций, которые обрабатывают строки как пути и выполняют полезные операции, такие как объединение путей и прочее:

>>> import os.path
>>> os.path.join('/usr', 'local')
'/usr/local'
>>> os.path.dirname('/var/log')
'/var'

Однако, начиная с Python 3.4, доступен новый модуль pathlib, предлагающий объектно-ориентированный подход:

>>> from pathlib import Path
>>> Path('/usr') / Path('local')
PosixPath('/usr/local')
>>> Path('/usr') / 'local'
PosixPath('/usr/local')
>>> Path('/var/log').parent
PosixPath('/var')
>>> Path('/var/log').parent.name
'var'

📲 Мы в MAX 👉@BookPython

Некоторым генераторам нужно возвращать все элементы другого генератора:

>>> def enclose(gen, before='{', after='}'):
...     yield before
...     for x in gen:
...         yield x
...     yield after
...
>>> list(enclose(range(5)))
['{', 0, 1, 2, 3, 4, '}']

Однако предпочтительнее использовать yield from:

>>> def enclose(gen, before='{', after='}'):
...     yield before
...     yield from gen
...     yield after

yield from не только работает быстрее, но и автоматически обрабатывает передачу значений во вложенные генераторы, возврат значений из генераторов и даже выброс исключений внутри вложенного генератора. 📲 Мы в MAX 👉@BookPython

Модуль collections предоставляет класс ChainMap, который позволяет использовать несколько отображений (словарей) как одно объединённое:

from collections import ChainMap

d = ChainMap(dict(a=1), dict(a=2, b=2))
d['a']  # 1
d['b']  # 2
d['c']  # ...
# KeyError: 'c'

ChainMap последовательно просматривает все вложенные отображения и возвращает первое найденное значение. Однако все операции изменения затрагивают только первое отображение:

d = ChainMap(dict(a=1), dict(a=2, b=2))
d['c'] = 3
d
# ChainMap({'a': 1, 'c': 3}, {'a': 2, 'b': 2})

📲 Мы в MAX 👉@BookPython

В Python сортировка по умолчанию является стабильной, то есть сохраняет порядок равных элементов:

a = [2, -1, 0, 1, -2]
sorted(a, key=lambda x: x**2)
# [0, -1, 1, 2, -2]

Функции max и min тоже стараются быть согласованными с поведением sorted. max работает аналогично sorted(a, reverse=True)[0], а min — как sorted(a)[0]. Это означает, что обе функции возвращают самый левый возможный результат:

max([2, -2], key=lambda x: x**2)
# 2

max([-2, 2], key=lambda x: x**2)
# -2

min([2, -2], key=lambda x: x**2)
# 2

min([-2, 2], key=lambda x: x**2)
# -2

📲 Мы в MAX 👉@BookPython

Есть три ситуации, в которых только что созданную переменную нельзя аннотировать типом: распаковка кортежей, циклы for и инструкции with. Все эти примеры некорректны:

name: str, age: int = student

for x: int in numbers: 
    ...

with connection() as conn: Connection:
    ...

Правильный способ указать тип таких переменных — объявить их заранее, без инициализации:

conn: Connection
with connection() as conn:
    ...

📲 Мы в MAX 👉@BookPython

В Python имя переменной может состоять из одного символа подчёркивания: _. Хотя такие имена обычно недостаточно описательны и их не стоит использовать, существует по крайней мере три случая, когда _ имеет общепринятое значение. Во-первых, в интерактивных интерпретаторах Python _ используется для хранения результата последнего выполненного выражения:

>>> 2 + 2  
4  
>>> _  
4

Во-вторых, в документации модуля gettext рекомендуется создавать псевдоним для функции gettext() в виде _(), чтобы не загромождать код. В-третьих, _ используется, когда необходимо придумать имя для значения, которое не представляет интереса:

>>> log_entry = '10:50:24 14234 GET /api/v1/test'  
>>> time, _, method, location = log_entry.split()

📲 Мы в MAX 👉@BookPython

Иногда возникает необходимость выполнить участок кода и проигнорировать все возможные исключения. Это оправдано в случае с плагинами, сторонними модулями и другими компонентами, устройство которых вам неизвестно или которым вы не доверяете. Правильный способ сделать это — использовать конструкцию try с except Exception, а не голый except:

try:
    foreign()
except Exception:
    logging.warn('fail', exc_info=True)

Голый except эквивалентен except BaseException. А разница между BaseException и Exception в том, что BaseException включает исключения, которые, как правило, ловить не следует, например, KeyboardInterrupt. 📲 Мы в MAX 👉@BookPython

В Python оператор квадратных скобок [] можно переопределить, реализовав магический метод __getitem__. Это позволяет, например, создать объект, который виртуально содержит бесконечное количество повторяющихся элементов:

class Cycle:
    def __init__(self, lst):
        self._lst = lst

    def __getitem__(self, index):
        return self._lst[index % len(self._lst)]

print(Cycle(['a', 'b', 'c'])[100])  # 'b'

Необычность оператора [] в Python в том, что он поддерживает особый синтаксис. Его можно использовать не только так: [2], но и так: [2:10], [2:10:2], [2::2] или даже [:]. Смысл такой записи — [start:stop:step], но в ваших собственных объектах вы можете использовать этот синтаксис как угодно. Что же передаётся в __getitem__ в таких случаях? Объекты slice созданы специально для этого. Пример:

class Inspector:
    def __getitem__(self, index):
        print(index)

Inspector()[1]
# 1

Inspector()[1:2]
# slice(1, 2, None)

Inspector()[1:2:3]
# slice(1, 2, 3)

Inspector()[:]
# slice(None, None, None)

Inspector()[:, 0, :]
# (slice(None, None, None), 0, slice(None, None, None))

Объект slice сам по себе ничего не делает — он просто хранит атрибуты start, stop и step:

s = slice(1, 2, 3)
print(s.start)  # 1
print(s.stop)   # 2
print(s.step)   # 3

📲 Мы в MAX 👉@BookPython

🚀 Подборка полезных IT каналов в Max Системное администрирование, DevOps 📌 https://max.ru/i_odmin Все для системного администратора https://max.ru/bash_srv Bash Советы https://max.ru/sysadminof Книги для админов, полезные материалы https://max.ru/i_odmin_book Библиотека Системного Администратора https://max.ru/i_devops DevOps: Пишем о Docker, Kubernetes и др. 1C разработка 📌 https://max.ru/odin1c_rus Cтатьи, курсы, советы, шаблоны кода 1С Программирование C++📌 https://max.ru/cpp_lib Библиотека C/C++ разработчика Программирование Python 📌 https://max.ru/python_of Python академия. https://max.ru/BookPython Библиотека Python разработчика Java разработка 📌 https://max.ru/bookjava Библиотека Java разработчика GitHub Сообщество 📌 https://max.ru/githublib Интересное из GitHub Базы данных (Data Base) 📌 https://max.ru/database_info Все про базы данных Фронтенд разработка 📌 https://max.ru/frontend_1 Подборки для frontend разработчиков Библиотеки 📌 https://max.ru/programmist_of Книги по программированию https://max.ru/proglb Библиотека программиста https://max.ru/bfbook Книги для программистов Программирование 📌 https://max.ru/bookflow Лекции, видеоуроки, доклады с IT конференций https://max.ru/itmozg Программисты, дизайнеры, новости из мира IT https://max.ru/php_lib Библиотека PHP программиста 👨🏼‍💻👩‍💻 Шутки программистов 📌 https://max.ru/itumor Шутки программистов Защита, взлом, безопасность 📌 https://max.ru/thehaking Канал о кибербезопасности https://max.ru/xakkep_1 Хакер Free Книги, статьи для дизайнеров 📌 https://max.ru/odesigners Статьи, книги для дизайнеров Математика 📌 https://max.ru/Pomatematike Канал по математике https://max.ru/phismat_1 Обучающие видео, книги по Физике и Математике Вакансии 📌 https://max.ru/progjob Вакансии в IT Мир технологий 📌 https://max.ru/mir_teh Канал для любознательных Бонус 📌 https://max.ru/piterspb_78 Свежие новости Санкт-Петербурга https://max.ru/mockva_life Свежие новости Москвы

Существует два понятия с похожими названиями, которые легко перепутать: переопределение (overriding) и перегрузка (overloading). Переопределение происходит, когда дочерний класс определяет метод, который уже был реализован в родительском классе, фактически заменяя его. В некоторых языках необходимо явно указывать, что метод переопределяется (например, в C# используется модификатор override), в других — это необязательно (в Java можно, но не обязательно использовать аннотацию @Override). В Python нет ни обязательного, ни стандартного способа обозначать такие методы (некоторые программисты применяют пользовательский декоратор @override, который ничего не делает, а служит только для читаемости кода). Перегрузка, напротив, — это наличие нескольких функций с одним и тем же именем, но разными сигнатурами. Это поддерживается в таких языках, как Java и C++, и часто используется как способ предоставления значений по умолчанию:

class Foo {
    public static void main(String[] args) {
        System.out.println(Hello());
    }

    public static String Hello() {
        return Hello("world");
    }

    public static String Hello(String name) {
        return "Hello, " + name;
    }
}

Python не поддерживает поиск функций по сигнатурам, только по именам. Вы можете написать код, который явно анализирует типы и количество аргументов, но это обычно выглядит громоздко и не очень красиво:

def quadrilateral_area(*args):
    if len(args) == 4:
        quadrilateral = Quadrilateral(*args)
    elif len(args) == 1:
        quadrilateral = args[0]
    else:
        raise TypeError()

    return quadrilateral.area()

Если вам нужны подсказки типов для такой реализации, модуль typing предоставляет декоратор @overload, который можно использовать следующим образом:

from typing import overload

@overload
def quadrilateral_area(
    q: Quadrilateral
) -> float: ...

@overload
def quadrilateral_area(
    p1: Point, p2: Point,
    p3: Point, p4: Point
) -> float: ...

📲 Мы в MAX 👉@BookPython

🚀 Как логировать без боли в Python Как настроить логирование в Python один раз — и больше к этому не возвращаться. Обычно начинающие разработчики либо используют print(), либо подключают logging, но каждый раз пишут кучу однотипного кода. Я так тоже делал. Но потом вывел себе простую универсальную схему, которую теперь кидаю в каждый новый проект:

import logging

def setup_logger(name: str) -> logging.Logger:
    logger = logging.getLogger(name)
    if not logger.hasHandlers():
        logger.setLevel(logging.INFO)
        handler = logging.StreamHandler()
        formatter = logging.Formatter(
            '%(asctime)s - %(levelname)s - %(name)s - %(message)s'
        )
        handler.setFormatter(formatter)
        logger.addHandler(handler)
    return logger

logger = setup_logger(__name__)

logger.info("Скрипт стартовал")

Что мы получаем: * Удобный формат времени и уровня лога * Защиту от дублирования логов (если модуль импортируется несколько раз) * Готовность к масштабированию (можно легко добавить файл-логгер) Если вы устали от print(), просто сохраните себе этот сниппет — он сэкономит вам время и нервы. Пользуетесь ли вы встроенным logging, или предпочитаете что-то вроде loguru? 📲 Мы в MAX 👉@BookPython

💡 Как избежать повторения кода с помощью functools.partial Как упростить код и избежать дублирования с помощью functools.partial. Допустим, у нас есть функция send_email(to, subject, body, is_html=False), и мы часто вызываем её с одним и тем же параметром is_html=True. Вместо того чтобы каждый раз писать это явно, можно создать частичную функцию:

from functools import partial

send_html_email = partial(send_email, is_html=True)

# Теперь можно вызывать проще:
send_html_email("user@example.com", "Привет", "<b>Как дела?</b>")

Это удобно, если вы хотите предварительно зафиксировать часть аргументов, например: * логгеры с предустановленным уровнем * коннекторы с общими параметрами * команды CLI с типовыми флагами Таким образом, вы уменьшаете дублирование и делаете код читаемее. А ещё это красивый способ внедрить DI без фреймворков — просто передайте partial. 📲 Мы в MAX 👉@BookPython

Встроенные значения float в Python используют оборудование вашего компьютера напрямую, поэтому любое значение представляется внутренне в виде двоичной дроби. Это означает, что вы обычно работаете с приближениями, а не с точными значениями:

>>> format(0.1, '.17f')
'0.10000000000000001'

Модуль decimal позволяет использовать десятичную арифметику с произвольной точностью:

>>> from decimal import Decimal
>>> Decimal(1) / Decimal(3)
Decimal('0.3333333333333333333333333333')

Но и этого может быть недостаточно:

>>> Decimal(1) / Decimal(3) * Decimal(3) == Decimal(1)
False

Для абсолютно точных вычислений можно использовать модуль fractions, который хранит любое число как рациональное:

>>> from fractions import Fraction
>>> Fraction(1) / Fraction(3) * Fraction(3) == Fraction(1)
True

Очевидное ограничение — всё равно приходится использовать приближения для иррациональных чисел, таких как π. 📲 Мы в MAX 👉@BookPython