Python Lounge: работа и стажировки для программистов

Часто бывает очень удобно использовать namedtuple. Например, у вас есть словарь по типу "имя": "оценка", и вы хотите сортировать по "оценке".

import collections
Player = collections.namedtuple('Player', 'score name')
d = {'John': 5, 'Alex' : 10, 'Richard': 7}

Сортировка с наименьшей оценкой сначала:

worst = sorted(Player(v ,k) for (k, v) in d.items())

Сортировка по наивысшему рангу:

best = sorted([Player(v, k) for (k, v) in d.items()], reverse=True)

Теперь вы можете получить имя и оценку следующим образом:

player = best[1]
player.name
# Out: 'Richard'
player.score
# Out:  7

Статья рекомендуется всем тем, кто проводит много времени сидя на компьютером, да и не только, потому что поддерживать своё состояние необходимо всем Здоровье программиста

Начиная с Python 3.5, есть возможность использовать распаковку со словарями и списками.

In: {**{'a': 1}, 'b': 2, **{'c': 3}}
Out: {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}

In: [1, 2, *[3, 4]]
Out: [1, 2, 3, 4]

Для словарей эта форма даже более мощная, чем функция dict, поскольку она позволяет переопределять значения:

In: {**{'a': 1, 'b': 1}, 'a': 2, **{'b': 3}}
Out: {'a': 2, 'b': 3}

Если dict запоминает порядок элементов в Python3.6 +, то тогда зачем может понадобится collection.OrderedDict? Вот зачем:

>>> OrderedDict(a=1, b=2) == OrderedDict(b=2, a=1)
False
>>> dict(a=1, b=2) == dict(b=2, a=1)
True

В этой статье мы разбираем основы работы с изображениями на Python и в частности смотрим на достаточно удобный модуль Pillow Обработка изображений с помощью Pillow

В Python имя переменной может состоять из одного подчеркивания: _. Хотя обычно такие имена не достаточно описательны и не должны использоваться, есть по крайней мере три случая, когда _ имеет общепринятый смысл. Во-первых, интерактивные интерпретаторы Python используют _ для хранения результата последнего выполненного выражения:

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

Во-вторых, руководство модуля gettext рекомендует псевдоним его функции gettext() для _(), чтобы минимизировать загромождение вашего кода. В-третьих, _ используется, когда вам нужно придумать имена для значений, которые вам не нужны:

for _ in range(10):
    print('Hello!')

В Python блок else может быть представлен не только после if, но и после for и while. Код внутри else выполняется, только если цикл не был прерван с помощью break. Типичный пример - поиск чего-либо в цикле с использованием break при нахождении:

for х in [2, 3, 4, 5]:
    if x % 2 == 1:
        print (x)
        break
else:
    print('Нет нечётных элементов в списке')

# Output: 3

for х in [2, 4, 6]:
    if x % 2 == 1:
        print(x)
        break
else:
    print('Нет нечётных элементов в списке')

# Output: Нет нечётных элементов в списке

В этот раз мы с вами поговорим о декораторах, которые используются повсеместно практически во всех Python приложениях Декораторы #урок 18

Иногда приходится писать код с несколькими контекстными менеджерами, что выглядит не особо лаконично:

with open('f') as f:
    with open('g') as g:
        with open('h') as h:
            pass

Начиная с Python 2.7 и 3.1, вы можете использовать всего один with:

o = open
with o('f') as f, o('g') as g, o('h') as h:
    pass

До этого вы могли бы использовать функцию nested из contextlib:

from contextlib import nested
with nested(o('f'), o('g'), o('h')) as (f, g, h):
    pass

In : int('୧৬𝟙༣')
Out: 1613

0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9 - не единственные символы, которые считаются цифрами. Python следует правилам Юникода и обрабатывает несколько сотен символов как цифры, полный список вот здесь. Это влияет на такие функции, как int, unicode.isdecimal и даже re.match:

In : int('෯')
Out: 9

In : '٢'.isdecimal()
Out: True

In : bool(re.match('\d', '౫'))
Out: True

Функция exit создана для удобства работы в интерактивном режиме, однако не рекомендуется использовать её внутри скриптов. По факту она также просто поднимают исключение, и при попытке вызова без скобок напишут подсказку о правильном способе выхода из интерпретатора:

>>> exit
Use exit() or Ctrl-D (i.e. EOF) to exit
>>> exit()
nameless@pycoders:~$ 

Использовать sys.exit стоит потому, что эта функция лежит в стандартном модуле и будет всегда там доступна. Также это довольно явный способ выразить своё желание завершить программу.

import sys

try:
    # code
except:
    sys.exit()

Если вы хотите итерировать несколько, например, списков, то функция zip станет хорошим выбором. Она возвращает новый список кортежей, в которых находятся попарно элементы из списков.

nums = [1, 2, 3]
words = ['one', 'two', 'three']

for w, n in zip(words, nums):
    print(f'{w} = {n}')

# one = 1
# two = 2
# three = 3 

Обратите внимание, что zip принимает итерируемые объекты как отдельные аргументы, а не как список аргументов. Чтобы распаковать значения, вы можете использовать оператор *.

list(zip(*zip(words, nums)))
# [('one', 'two', 'three'), (1, 2, 3)]

Изучаем две мощные функции map и filter, а также затрагиваем тему анонимных lambda-функций Map и filter #урок 17

12 небольших фишек для улучшения твоего кода 1. Обмен значений

x, y = 1, 2
x, y = y, x

2. Получение строки из списка

a_list = [‘I’, ‘like’, ‘python’, ‘programming’]
a_string = “ “.join(a_list)

3. Разбиение строки на список

a_string = ‘I like python programming’
a_list = a_string.split()

4. Инициализация листа каким либо значением

[0]*1000 # лист, заполненный 1000 нулями
[1]*1000 # лист, заполненный 1000 единицами

5. Слияние словарей

x = {‘a’:1, ‘b’:2}
y = {‘c’:3, ‘d’:4}
z = {**x, **y}

6. Переворачивание строки

a = ‘My string’
a = a[::-1]

7. Возврат нескольких переменных из функции

def test(x,y):
    return x,y
a,b = test(1,2)

8. Итерирование по словарю

a_dict = {‘a’:1, ‘b’:2, ’c’:3}
for k, v in a_dict.items():
    print(‘{0}:{1}’.format(k, v))

9. Инициализация пустых контейнеров

a_list = list()
a_dict = dict()
a_set = set()
a_tuple = tuple()

10. Удаление символов в конце строки

my_string = ‘My string///‘
my_string.strip(‘/‘)

11. Проверка занимаемой объектом памяти

import sys
x = 1
print(sys.getsizeof(x))

12. Нахождение наиболее частого элемента в списке

a_list = [1, 2, 3, 1, 1, 4, 1, 4, 4, 1]
print(max(set(a_list), key=a_list.count))

#tips

Сегодня мы разберем с виду сложную, но легкую в использовании конструкцию, которую можно применить практически везде *args, **kwargs #урок 16

Практически самая популярная конструкция в Python, которую применяют в каждой плюс-минус серьезной программе "If name main" #урок 15

Напоминаю, что у меня есть два собственных телеграм бота. Настоятельно прошу протестировать и написать мне, что думаете насчет этих проектов (ссылка на меня в описании канала). @tweather_bot - основной проект, выдает погоду офигенском в визуальном формате, а фишка в том, что можно искать не только по городу, но и по улице или даже названию музея. Написал совместно основателем канала @dopamine_lacking. @CasualCatsBot - простой и забавный бот, который выдает случайного котика из интернета. Написал быстренько чисто для расслабона, однако вышло прикольно.

​​Сортировка пузырьком В Python уже есть встроенные функции сортировок массивов sort() и .sorted(), но достаточно важно самому знать хотя бы несколько реализаций. Суть алгоритма в том, что совершается несколько проходов по массиву. При проходе последовательно сравниваются пары элементов в массиве и в случае несоответствия выбранному порядку меняются местами. Если пары элементов находятся в верном порядке, то ничего не происходит. В результате первого прохода максимальный элемент окажется в конце, то есть всплывет словно пузырек. Затем все повторяется до того момента пока весь массив не будет отсортирован. Последний проход будет по отсортированному массиву.

 def bubble_sort(array):
    for i in range(len(array), 0, -1):
        for j in range(1, i):
            if array[j - 1] > array[j]:
                tmp = array[j-1]
                array[j-1] = array[j]
                array[j] = tmp
    return array

Для наглядности визуальная реализация сортировки представлена ниже. #алгоритм

Оператор pass делает абсолютно ничего, то есть совсем ничего. В ходе исполнения данного оператора ничего не происходит, поэтому он может использоваться в качестве некой заглушки в тех местах, где это синтаксически необходимо. Например, вам надо сделать несколько функций, вы написали def'ы и названия, но сам код еще не успели, однако программу надо запустить и проверить что-то другое. Вот тут и понадобится pass.

def func():
    pass

Ну или в конструкции try-except, чтобы просто проигнорировать и никак не обрабатывать ошибку в программе.

try:
    any_function()
except:
    pass

В общем, полезная штука, используйте.

Надеюсь, за прошедшее время вы успели разобрать предыдущий материал, а сейчас - документирование функций и области видимости Функции: часть 3 #урок 14