Библиотека Python разработчика | Книги по питону

Методичка: как сделать онлайн-встречи эффективнее Надоело ждать коллег, которые постоянно забывают о встречах, а отсутствие повестки и потерянные договоренности мешают нормально работать? Команда МТС Линк собрала на 37 страницах полезные материалы, чек-листы и кейсы, которые помогают компаниям проводить эффективные совещания в онлайне с помощью сервиса Встречи. Из методички узнаете: - Как создать постоянную ссылку и подключаться на встречи в 2 клика, - Как делать заметки и работать с файлами, не переживая за качество связи и безопасность данных. - Как облегчает жизнь ИИ, который расшифровывает созвоны в текст и автоматически отправляет расшифровку на почту. Еще в методичке описаны 7 способов оценки текущей эффективности ваших онлайн-встреч. Получить гайд можно бесплатно на сайте. Скачать #реклама 16+ mts-link.ru О рекламодателе

Генератор можно остановить. Ты можешь явно вызвать g.close(), но обычно это делает сборщик мусора. Когда вызывается close, в точке, где выполнение генератора было приостановлено, выбрасывается исключение GeneratorExit:

def gen():
    try:
        yield 1
        yield 2
    finally:
        print('END')


g = gen()
print(next(g))  # выведет '1'
g.close()       # выведет 'END'

Обрати внимание на три момента: 1. Нельзя использовать yield при обработке GeneratorExit Если в блоке finally попытаться сделать yield, возникнет ошибка RuntimeError:

def gen():
    try:
        yield 1
    finally:
        yield 3  # ошибка!


g = gen()
next(g)
g.close()  # RuntimeError

2. Исключение не выбрасывается, если генератор ещё не запускался В этом случае генератор просто переходит в состояние остановлен, но finally не выполняется:

def gen():
    try:
        yield 1
    finally:
        print('END')


g = gen()
g.close()         # ничего не выводит
print(list(g))    # выведет '[]'

3. close() ничего не делает, если генератор уже завершён Если генератор полностью отработал, close() не вызывает finally повторно и просто игнорируется:

def gen():
    try:
        yield 1
        yield 2
    finally:
        print('END')


g = gen()
print(list(g))     # ['1', '2']
print('Closing now')
g.close()

# Вывод:
# END
# [1, 2]
# Closing now

👉@BookPython

Мужской пуховик Canada Goose sanford ⚡ STYLAR: онлайн-магазин брендовой одежды, обуви и аксессуаров по самым выгодным ценам! ✅ Оригинальный стиль, премиум качество, тысячи моделей от топовых брендов: Chrome Hearts Givenchy Brunello Cucinelli Hugo Boss Tommy Hilfiger Moncler Emporio Armani 7 Hermes Dolce & Gabbana Burberry Polo Ralph Lauren и др. 🚗 Доставка с примеркой по Москве, быстрая доставка по всей России и СНГ. 💰 Скидки до -80% в нашем дисконт Telegram-канале. ❤️ Стильный гардероб без лишних трат и походов в ТЦ. Переходи! Подписаться #реклама О рекламодателе

Стандартный модуль json имеет интерфейс командной строки, который может быть полезен для форматирования JSON с помощью одного только Python. Этот модуль называется json.tool и используется следующим образом:

$ echo '{"a": [], "b": "c"}' | python -m json.tool
{
    "a": [],
    "b": "c"
}

👉@BookPython

Продвижение в Telegram с помощью Яндекс Директа ⚡Запустите продвижение в телеграм-каналах и привлекайте целевую аудиторию 📱 Таргетинг по тематикам, регионам и каналам в Telegram Попробовать #реклама yandex.ru О рекламодателе

Вы можете передавать аргументы в пользовательский метакласс прямо из определения класса. Синтаксис класса поддерживает именованные аргументы:

class Klass(Parent, arg='arg')

Ключевое слово metaclass зарезервировано для указания метакласса, но остальные аргументы можно использовать свободно. Ниже приведён пример метакласса, который создаёт класс без одного из атрибутов. Имя атрибута, который нужно удалить, передаётся через аргумент remove:

class FilterMeta(type):
    def __new__(mcs, name, bases, namespace, remove=None, **kwargs):
        if remove is not None and remove in namespace:
            del namespace[remove]

        return super().__new__(mcs, name, bases, namespace)


class A(metaclass=FilterMeta, remove='half'):
    def half(x):
        return x // 2

    half_of_4 = half(4)
    half_of_100 = half(100)


a = A()
print(a.half_of_4)    # 2
print(a.half_of_100)  # 50
a.half                 # AttributeError

В этом примере метод half удаляется из класса A во время его создания, поэтому попытка обратиться к a.half вызывает AttributeError. 👉@BookPython

Очередь с приоритетами - это структура данных, которая поддерживает две операции: добавление элемента и извлечение минимального элемента среди всех ранее добавленных. Одна из самых распространённых реализаций очереди с приоритетами - бинарная куча (binary heap). Это полное бинарное дерево, обладающее следующим свойством: ключ, хранящийся в каждом узле, меньше или равен (≤) ключам в дочерних узлах. Минимальный элемент из всех находится в корне дерева.

             1

      3               7

  5       4       9       8

15 16   17 18   19

В бинарной куче операции вставки и извлечения минимального элемента выполняются за O(log n). Хранение бинарной кучи в памяти Полное бинарное дерево обычно хранится в массиве, где: * левый потомок элемента x[i] находится по индексу 2*i + 1, * правый потомок - по индексу 2*i + 2. Пример массива для дерева выше:

[1, 3, 7, 5, 4, 9, 8, 15, 16, 17, 18, 19]

Работа с кучей в Python В Python нет отдельного класса для бинарной кучи, но модуль heapq предоставляет функции, которые позволяют использовать обычный список как бинарную кучу. Пример использования:

from heapq import *

# Создаём список
heap = [3, 2, 1]

# Преобразуем список в кучу
heapify(heap)
print(heap)  # [1, 2, 3]

# Добавляем элемент в кучу
heappush(heap, 0)
print(heap)  # [0, 1, 3, 2]

# Извлекаем минимальный элемент
print(heappop(heap))  # 0

# Куча после извлечения
print(heap)  # [1, 2, 3]

👉@BookPython

Канал психолога с эффективными практиками и советами Другие психологи берут за это деньги! 💰 Telegram-канал с бесплатными советами от профессионального психолога. Подписаться #реклама О рекламодателе

Программируешь на Python? Попробуй оживить робота своим алгоритмом и поборись за призовой фонд в 10 250 000 рублей на True Tech Champ 2025. True Tech Champ 2025 — это третий всероссийский чемпионат по программированию от МТС с онлайн-этапами отбора и грандиозным шоу-финалом в Москве. Тебя ждут два трека — выбирай: I. Алгоритмический [призовой фонд 2 750 000 рублей]. Если классический олимпиадный формат — твоя стихия, этот трек для тебя. Блесни математическими навыками, покажи скилы в работе со структурами данных и написании алгоритмов — и окажись выше соперников в турнирной таблице. II. Программирование роботов [призовой фонд 7 500 000 рублей]. Запрограммируй робота на скоростное прохождение лабиринта в симуляторе и пройди в финал. На финале участники встретятся офлайн и сразятся на четырех уровнях с полосой препятствий, вспышками света, лазерами и другими препятствиями. Трек будет интересен начинающим и опытным разработчикам: С++, Go, Python, JS, Java, C# и не только. Подробности на сайте. Регистрация открыта до 20 октября.

Все объекты в Python создаются с помощью вызова метода __new__. Даже если вы определяете свой собственный __new__ для класса, вы должны вызвать super().__new__(...). Можно подумать, что object.__new__ — это базовая реализация, отвечающая за создание всех объектов. Но это не совсем так. Существует несколько таких реализаций, и они несовместимы. Например, у dict есть собственная низкоуровневая реализация __new__, и объекты типов, унаследованных от dict, нельзя создать с помощью object.__new__:

In : class D(dict):
...:     pass
...:

In : class A:
...:     pass
...:

In : object.__new__(A)
Out: <__main__.A at 0x7f200c8902e8>

In : object.__new__(D)
...
TypeError: object.__new__(D) is not safe,
use D.__new__()

👉@BookPython

Старт продаж премиальных апартаментов Skysoul в Крыму Премиальный комплекс в 30 метрах от собственного пляжа ✅ Комплекс — 4-х кратный победитель премии в сфере недвижимости URBAN AWORDS как самый привлекательный инвестиционный проект ЮФО 🏠 Комплекс можно: - Сдавать посуточно через отельера международного класса и получать пассивный ежемесячный доход (при этом отдыхая в отпуске в собственном номере) - Выгодно перепродать ⚡ О проекте: - Первая береговая линия – всего в 30 метрах расположен собственный пляж - На территории открытый и 2 круглогодичных бассейна - Более 14,5 га впечатляющей территории: 4-этажный SPA-комплекс, амфитеатр, панорамный ресторан, медцентр, игровое пространство для детей, магазины и бутик ⚡Роскошные панорамные виды на потухший вулкан, море и виноградники ✅Получите цены и презентацию первыми: Перейти на сайт Проектная декларация на сайте https://наш.дом.рф/. #реклама mrqz.me О рекламодателе

Python позволяет перегружать многие разные операторы, и оператор сдвига — один из них. Вот пример того, как можно создать композицию функций с использованием этого оператора. Здесь символы, похожие на стрелки, показывают направление потока данных:

from collections import deque
from math import sqrt


class Compose:
    def __init__(self):
        self._functions = deque()

    def __call__(self, *args, **kwargs):
        result = None
        for f in self._functions:
            result = f(*args, **kwargs)
            args = [result]
            kwargs = dict()
        return result

    def __rshift__(self, f):
        self._functions.append(f)
        return self

    def __lshift__(self, f):
        self._functions.appendleft(f)
        return self


compose = Compose


sqrt_abs = (compose() << sqrt << abs)
sqrt_abs2 = (compose() >> abs >> sqrt)

print(sqrt_abs(-4))   # 2.0
print(sqrt_abs2(-4))  # 2.0

Объяснение: << — добавляет функцию в начало цепочки (выполняется первой). >> — добавляет функцию в конец цепочки (выполняется последней). В примере sqrt_abs(-4) сначала берёт abs(-4) → 4, а затем sqrt(4) → 2.0. sqrt_abs2(-4) делает то же самое, но функции добавлены в другом порядке. 👉@BookPython

Дарим подписку на Яндекс Музыку Ответьте на 1 вопрос и Яндекс Музыка ваша для вас и 3-х ваших близких. Кинопоиск и Яндекс Книги тоже в подписке. Попробуйте бесплатно❤️ Попробовать #реклама 18+ music.yandex.ru О рекламодателе Реклама на Яндексе

Класс объекта доступен через атрибут __class__:

>>> [1, 2].__class__
<class 'list'>

Однако более привычный способ получить класс — использовать функцию type. Кроме того, это единственный способ, который работает со старыми стилями классов.

>>> type([1, 2])
<class 'list'>

Если вы хотите проверить, является ли объект экземпляром заданного класса, следует использовать isinstance, а не сравнение:

>>> class A:
...     pass
...
>>> class B(A):
...     pass
...
>>> type(B())
<class '__main__.B'>
>>> isinstance(B(), A)
True

👉@BookPython

Дарим подписку на Яндекс Музыку Ответьте на 1 вопрос и Яндекс Музыка ваша для вас и 3-х ваших близких. Кинопоиск и Яндекс Книги тоже в подписке. Попробуйте бесплатно❤️ Попробовать #реклама 18+ music.yandex.ru О рекламодателе Реклама на Яндексе

Некоторые модули могут содержать такие загадочные конструкции:

try:
    cache
except NameError:
    cache = {}

На первый взгляд, нет смысла писать что-то подобное. Переменная cache однозначно вызовет NameError в начале выполнения модуля, так как она ещё не была определена. Однако ситуация меняется, если модуль перезагружается. В этом случае словарь, содержащий все атрибуты модуля, переиспользуется, что даёт возможность модулю сохранить значения из предыдущей версии. Если модуль изначально спроектирован с учётом перезагрузки, он может использовать эту особенность. Например, приведённый выше код позволяет сохранить кэш между перезагрузками модуля. 👉@BookPython

В Python числа с плавающей точкой могут иметь значение NaN. Его можно получить с помощью math.nan. NaN не равен ничему, включая самого себя:

>>> math.nan == math.nan
False

Кроме того, объект NaN не является уникальным — можно получить несколько разных объектов NaN из разных источников:

>>> float('nan')
nan
>>> float('nan') is float('nan')
False

Это означает, что обычно нельзя использовать NaN в качестве ключа словаря:

>>> d = {}
>>> d[float('nan')] = 1
>>> d[float('nan')] = 2
>>> d
{nan: 1, nan: 2}

👉@BookPython

Телеграм-канал Олега Гадецкого о самопознании 👌Можно ли быть психологом для самого себя? ✨Как настроить себя на позитивную волну? 📚Как не откладывать дела на "потом"? Ответы на эти и другие вопросы читайте в блоге! Узнать больше #реклама О рекламодателе

В Python None равен None, поэтому может показаться, что проверку на None можно делать через ==:

ES_TAILS = ('s', 'x', 'z', 'ch', 'sh')

def make_plural(word, exceptions=None):
    if exceptions == None:  # ← ← ←
        exceptions = {}

    if word in exceptions:
        return exceptions[word]
    elif any(word.endswith(t) for t in ES_TAILS):
        return word + 'es'
    elif word.endswith('y'):
        return word[0:-1] + 'ies'
    else:
        return word + 's'

exceptions = dict(
    mouse='mice',
)

print(make_plural('python'))
print(make_plural('bash'))
print(make_plural('ruby'))
print(make_plural('mouse', exceptions=exceptions))

Однако так делать неправильно. Действительно, None равен None, но не только он может быть равен None. Пользовательские объекты тоже могут вернуть True при сравнении с None через ==:

class A:
    def __eq__(self, other):
        return True

print(A() == None)  # True
print(A() is None)  # False

Правильный способ проверки на None — использовать is None. 👉@BookPython

Методичка: как сделать онлайн-встречи эффективнее Надоело ждать коллег, которые постоянно забывают о встречах, а отсутствие повестки и потерянные договоренности мешают нормально работать? Команда МТС Линк собрала на 37 страницах полезные материалы, чек-листы и кейсы, которые помогают компаниям проводить эффективные совещания в онлайне с помощью сервиса Встречи. Из методички узнаете: - Как создать постоянную ссылку и подключаться на встречи в 2 клика, - Как делать заметки и работать с файлами, не переживая за качество связи и безопасность данных. - Как облегчает жизнь ИИ, который расшифровывает созвоны в текст и автоматически отправляет расшифровку на почту. Еще в методичке описаны 7 способов оценки текущей эффективности ваших онлайн-встреч. Получить гайд можно бесплатно на сайте. Скачать #реклама 16+ mts-link.ru О рекламодателе