Вычисление выражений Python

Вы наверняка знакомы с eval, но знаете ли вы о literal_eval? Вряд ли. Для безопасного исполнения выражений, содержащих исключительно литералы, вы можете делать так, как показано на картинке выше.

Между прочим, данная фича находится в языке уже очень давно.

#tips #eval

Разница между == и is

Многие разработчики не понимают разницу этих двух операторов сравнения. Из-за неправильного использования == и is в приложениях могут возникнуть странные ошибки.

Оператор == проверяет равенство значений двух объектов. А оператор is проверяет идентичность самих объектов. Его используют, чтобы удостовериться, что переменные указывают на один и тот же объект в памяти.

Но Python в целях производительности кеширует малые числа и короткие строки, поэтому возможны некоторые казусы, как в примере выше.

#тонкости

Делегирующие генераторы

Давайте создадим простенькую генераторную функцию subgen, которая будет возвращать числа от 0 до переданного аргумента.

А также ещё одну генераторную функцию delegator, которая будет возвращать числа из итерируемого объекта source, который передадим в качестве аргумента.

Цикл, который можно написать в delegator, можно заменить всего лишь одной строчкой. То есть yield from заменяет цикл for, в котором только возвращаются значения через yield.

Грубо говоря, такая конструкция является неким туннелем передачи данных туда и обратно. В нашей ситуации delegator можно назвать делигирующим генератором, а subgen подгенератором.

#генераторы

Официальное упорядочивание словарей

Кстати, Python 3.7 на официальном уровне зафиксировал соответствие порядка перебора элементов словарей порядку их добавления.

Но для некоторых это не такая уж и новость, так как и в Python 3.6 словари уже были упорядочены, что видно на примере выше.

Однако это был просто побочный результат реализации, не зафиксированный в стандарте. Новый Python оформил его официально. Теперь можно быть уверенным в сохранении порядка вставки.

#словари

Дробные числа

По умолчанию числа с плавающей точкой используют память привычным образом, то есть они хранятся в двоичном виде. Это означает, что вы обычно работаете с приблизительными значениями, а не точными.

Можно использовать тип данных Decimal, который предоставит намного большую точность, но и его может не хватить в некоторых случаях.

Поэтому для идеальных вычислений лучше использовать Fraction, который представляет и хранит число в виде рациональной дроби.

#числа #fraction

Проверяем скорость интернета

Каждый хоть раз проверял скорость своего интернета на Speedtest. А у них, оказывается, есть не только сайт и приложения, но и пакет на Python для этого дела.

У объекта класса Speedtest методы download() и upload() выдают соответственно скорость скачивания и загрузки данных.

Методы отдают результат в байтах, поэтому для наглядности в примере я перевел все данные в мегабайты при выводе.

#speedtest

​​Сортировка пузырьком

Для сортировки списков в Python уже есть встроенные функция sorted() и метод .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.

#списки #сортировка

Именованные кортежи

Кортежи tuple, по своей сути, являются неизменяемыми списками. Структура данных удобная, но мы можем получать данные, используя только числовые индексы.

Нет возможности дать имена отдельным элементам, сохранённым в кортеже. Это может повлиять на читаемость кода. И в таком случае используют именованные кортежи namedtuple из collections.

Каждый объект в именованном кортеже может быть доступен через уникальный, удобный для чтения человеком, идентификатор. При этом вся функциональность от обычных кортежей сохраняется.

#namedtuple

Нахождение наиболее частых элементов списка

Если необходимо найти несколько наиболее часто повторяющихся значений, лучше воспользоваться счетчиком Counter из библиотеки collections.

Метод Counter.most_common(x) возвращает x кортежей, в которых первое значение – элемент, а второе – количество его повторений.

#collections #counter

Очистка элементов в последовательности

Встроенный модуль itertools был создан для работы с более сложными случаями итераторов. Плюс модуля в том, что он быстро работает и оптимизирован в плане памяти.

Иногда возникает необходимость в удалении ненужных объектов последовательности. Как раз для этого и используют itertools, а именно метод compress.

Первым аргументом передается какой-либо контейнер, например список. Вторым аргументом — логические значения, соответствующие элементам в последовательности.

Если логическое значения равно True или 1, то элемент сохраняется в последовательности, в противном случае — удаляется из нее.

#itertools

Режим разработки

Оказывается, еще в Python 3.7 появилась возможность запускать скрипты со специальным флагом -X для указания различных вариантов реализации.

Например, -X dev запускает скрипт в режиме разработки с функциями отладки и runtime-проверки, которые не используются по умолчанию из-за своей медлительности.

Также этот режим выводит дополнительные предупреждения в следующих случаях:

— Незакрытые файлы;
— Unawaited корутины;
— Неизвестная кодировка для str.encode;
— Проблемы с выделением памяти.

В целом, классная штука и имеет смысл периодически запускать скрипты в таком режиме, чтобы не упустить никакие баги.

#python

Упрощение создания операторов сравнения

Для создания объектов с поддержкой операторов сравнения в классе обычно требуется реализовать большое количество магических методов, а именно – __lt__, __le__, __eq__, __ne__, __gt__, __ge__.

Про то, что делает каждый из них расскажем отдельным постом, но сейчас покажем, как можно сильно упростить реализацию подобного класса. Для этого можно использовать декоратор total_ordering из пакета functools.

В таком случае достаточно реализовать в классе только __lt__ и __eq__. Эти два метода являются минимумом, который нужен декоратору для конструирования остальных методов.

#классы

Пишем асинхронных ботов для ВК

Под постом про проект подписчика, связанный с написанием ВК ботов, в комментариях упомянули про модуль vkbottle, про который сейчас и расскажем.

Библиотека является асинхронной и требует минимум кода со стороны разработчика, что позволяет сконцентрироваться на задаче, не тратя силы и время на само взаимодействие с API.

Код, написанный на vkbottle, чем-то похож на всем знакомый flask. А пример выше реализует бота, который отвечает сообщением "Здравствуй!" на "Привет".

#боты #vk

Перечисления

Python поддерживает простой механизм работы с перечислениями, которые ещё называют enum. Подобные перечисления удобно использовать для хранения списков констант.

Из документации можно узнать о том, что Enum — это набор символических имён, привязанных к уникальным, неизменным значениям. Члены одного перечисления можно сравнивать на идентичность.

Также можно задать геттер через @property, который используют для получения перечислений в других форматах. В примере реализовано перечисление цветов в RGB, а через геттер их можно получить в формате hex.

#enum

Простой, мощный и асинхронный веб-фреймворк

Одним из популярных фреймворков для разработки серверной части на Python является FastAPI. К слову, он уже догоняет Django и Flask по звездам на GitHub.

FastAPI предназначен для быстрого и легкого старта работы с возможностью масштабирования до сложных приложений. Он является одним из самых быстрых фреймворков на Python.

Для создания минимального рабочего приложения достаточно кода выше. После запуска такого скрипта можете перейти в браузере по адресу http://127.0.0.1:8000/ и посмотреть результат.

#модули

Мощная декларативная библиотека для работы с датой и временем

Большинство разработчиков знают про модуль datetime из стандартной библиотеки - достаточно хороший инструмент для работы с временем. Но не лишним будет узнать про его мощное расширение - dateutil.

dateutil позволяет писать краткий и декларативный код для решения задач по взаимодействию с датой и временем.

На скриншоте показано получение первого дня прошлого месяца с помощью dateutil и без.

Примечательно то, что dateutil позиционируется как расширение для datetime, что значит, что они друг с другом совместимы.

Асинхронные запросы с aiohttp

Модуль aiohttp представляет из себя асинхронный HTTP клиент/сервер для asyncio и Python. Он позволяет выполнять асинхронные HTTP запросы, что делает его идеальным инструментом для современных приложений, где требуется высокая производительность и параллелизм.

Установка aiohttp производится через pip. Чтобы начать делать асинхронные запросы, вам потребуется взаимодействовать с ним с помощью синтаксиса async/await. Запросы, такие как GET, POST, PUT и DELETE, оформляются чисто и ясно. Объекты ответов содержат все необходимые атрибуты для обработки ответов от сервера.

Модуль aiohttp подходит не только для работы с асинхронными веб-сервисами, но и для асинхронного скрапинга веб-страниц.

#модули

spotDL: Автоматизация загрузки музыки из Spotify

Библиотека spotDL - это мощный инструмент для автоматизации процесса загрузки музыки из Spotify. Если вы ищете способ легко и быстро получить аудиотреки с этой популярной стриминговой платформы, то spotDL может стать вашим идеальным партнером.

Установка spotDL также проста и выполняется через pip. Эта библиотека предоставляет удобные средства для поиска и загрузки музыки из Spotify. Она работает асинхронно и поддерживает асинхронный синтаксис с помощью async/await, что делает ее отличным инструментом для современных приложений, где требуется автоматизированный доступ к аудиоконтенту.

spotDL позволяет выполнять поиск треков, альбомов или плейлистов по запросам и загружать их на ваше устройство. Он также предоставляет возможность выбора желаемого качества аудио и множество других опций для настройки загрузки.

Библиотека spotDL не только удобна для скачивания музыки для личного пользования, но также может быть использована для создания аудиоархивов, подкастов или даже для автоматизации процесса создания музыкальных бэкапов.

#spotify #spotDL #аудио #автоматизация

BeautifulSoup 4: Инструмент для разбора HTML

Библиотека BeautifulSoup, часто называемая bs4, - инструмент для разбора и анализа HTML и XML документов в Python. Если вы работаете с веб-страницами и вам нужно извлечь информацию из HTML-кода, bs4 отлично подойдет для этого.

Установка bs4 также проста и выполняется через pip. С bs4 вы можете легко извлекать данные из HTML, навигировать по документу, находить и извлекать теги и их атрибуты. Это делает bs4 идеальным инструментом для веб-скрапинга, анализа веб-страниц, извлечения данных и многих других задач.

aiogram: Создание Telegram ботов

Библиотека aiogram предоставляет мощный и удобный способ создания ботов для Telegram на языке Python. Если вы хотите автоматизировать взаимодействие с пользователями или создать бота для своего бизнеса, то aiogram станет вашим надежным инструментом.

Установка aiogram производится через pip. Эта библиотека предоставляет асинхронный интерфейс для работы с Telegram API и позволяет легко создавать и управлять ботами. Вы можете отправлять и получать сообщения, создавать клавиатуры для взаимодействия с пользователями, а также выполнять множество других действий.

В этом примере мы инициализируем бота с помощью aiogram, создаем обработчик для команды /start, и запускаем бота с помощью executor.start_polling. Не забудьте заменить "YOUR_TELEGRAM_BOT_TOKEN" на токен вашего бота.

aiogram делает создание ботов для Telegram простым и эффективным, что делает его отличным выбором для разработчиков, которые хотят взаимодействовать со своей аудиторией.