Считаем ссылки на объект

В Python практически никогда не нужно волноваться об управлении памятью, потому что все это делается автоматически.

Счетчик ссылок — это то, что помогает при проверке того, следует ли выполнять сборку мусора или нет. Сборщик мусора удаляет объект из памяти в случае, если на него ничего не ссылается.

Если на объект ссылается другой объект, то он имеет ненулевое значение ссылок и не может быть собран как мусор (если, конечно, вы не удалите вручную).

В примере выше продемонстрирован простой способ, как можно посмотреть количество ссылок у объекта.

#ctypes

Пакетный менеджер pip

Для работы с пакетами в Python есть специальная утилита pip — устанавливается она сразу вместе с интерпретатором.

Установить или удалить пакет можно через команды install и uninstall. После них нужно перечислить необходимые пакеты через пробел.

Команды list и freeze покажут все пакеты в текущем окружении, а также их версии. Обратите внимание на то, как выглядит вывод каждой из них.

А с помощью show можно посмотреть информацию о конкретном пакете: название, версию, описание, автора, лицензию и другое.

#pip

Генераторные выражения и списковые включения

В примере выше первая и вторая строчки очень похожи, но различаются видами скобок. В списковом включении они квадратные, а в генераторном выражении – круглые.

Если вывести переменные, то видим, что значением переменной l является список, а переменная g хранит в себе объект генератора. И здесь возникает вопрос, что же использовать.

Нужен результат, например в виде списка, прямо сейчас для дальнейшего выполнения программы — используйте генераторы коллекций. 

А если же значения понадобятся еще не скоро или неизвестно, понадобится ли они вообще, то предпочтительнее генераторы, чтобы не занимать лишнюю память и не нагружать систему.

#генераторы

Работаем с атрибутами объектов

Помимо привычного обращения к атрибутам объектов через точку, в Python есть 4 специальных функции: getattr, setattr, delattr и hasattr.

По названиям можно понять, что первые три отвечают за получение, установку и удаление атрибута. А последний проверяет, существует ли атрибут с указанным названием у объекта или нет.

Во всех функциях первыми двумя аргументами идут объект и название атрибута в виде строки. В setattr также нужно передать новое значение для атрибута.

На практике использование подобного — довольно редкий случай, но иногда может сильно выручить, так что берите на вооружение.

#классы #атрибуты

Итерируемый счетчик

Еще один классный итератор из itertools — это count, который генерирует бесконечную последовательность чисел.

В аргументах можно задать значения start и step: первый отвечает за начальное значение, а второе за шаг, как и в range.

Обычно count редко используют с циклом for. Чаще можно встретить случаи с функциями типа zip или map.

#itertools

Магические методы

Магические методы — это специальные методы, которые начинаются и заканчиваются двойным подчеркиванием.

Такие методы вызываются не напрямую, а при определенном действии. Например, когда вы складываете два числа с помощью оператора +, вызывается метод __add__().

Встроенные классы имеют много реализованных магических методов по умолчанию. Для примера можете взглянуть на их количество у того же int на картинке выше.

На канале уже было довольно много постов про отдельные магические методы, вот некоторые из них:

— Инкремент с помощью __pos__
— Как работают арифметические операции
— Разница между __str__ и __repr__

Кстати, в английском магический метод еще часто называют dunder, сокращение от double underscore.

#magic

Использование комплексных чисел в Python

Никого здесь уже не удивить такими встроенными типами, как например int, float, и подобными. Но кроме них в Python существует еще один довольно интересный тип, а именно, complex.

В Python комплексные числа представлены в виде x + iy. А точнее говоря, вместо буквы i здесь используется буква j, во избежание некоторой путаницы, поскольку i чаще всего занята под циклы. Python преобразует реальные числа x и y (будь то int или float) в комплексное с помощью функции complex(x,y).

Комплексное число легко можно превратить в строку с помощью функции str или посчитать его модуль с помощью функции abs, а также для доступа к его реальной или мнимой частям можно воспользоваться методами real и imag.

Хотя complex и является встроенным типом, для более удобной работы с комплексными операциями рекомендуется импортировать модуль cmath.

#complex

Decimal и Fraction

Из-за того, что дробные числа с плавающей точкой хранятся в двоичном виде, мы обычно работаем с приблизительными значениями, как в первом варианте на скрине.

Для получения более точных результатов можно использовать класс Decimal, но и его может не хватить в некоторых случаях.

В данной связи, для идеальных вычислений лучше использовать класс Fraction, т.к. он работает с числами в виде рациональных дробей.

#decimal

Дзен и его противоречие

Еще в далеком PEP 20 был предложен Дзен Python — правила, которым рекомендуется следовать при разработке на этом языке. Посмотреть их можно, импортировав встроенный модуль this.

Но здесь забавно то, как этот модуль реализован: оригинальный текст зашифрован с помощью алгоритма ROT13 и декодируется на лету.

Такой подход противоречит философии Дзена, но некоторые считают, что сделано это намеренно. Любые правила имеют свои исключения и всегда следовать им не получится.

#zen

Вычисление размера объектов

Для вычисления размера объекта мы можем использовать функцию getsizeof(object[, default]) из модуля sys. Так как в python все по сути является объектами, то и вычислить размер в памяти мы можем у любого такого объекта.

И хотя все built-in (встроенные) объекты и вернут правильный размер, в общем случае это не должно быть верно для каких-либо пользовательских объектов.

Аргумент default позволяет определить значение, которое будет возвращено, если тип объекта не предоставляет средства для извлечения размера и вызовет TypeError .

Функция getsizeof вызывает метод __sizeof__ объекта и добавляет дополнительные служебные данные сборщика мусора.

#getsizeof

Динамическая замена class

Многие знают, что с помощью type можно получить тип объекта. Но не все так просто, по сути type служит динамической заменой инструкции class и позволяет создавать новые объекты типа во время исполнения.

Первый принимаемый аргумент является именем класса и становится атрибутом __name__; второй аргумент является кортежем с перечисленными базовыми типами и становится атрибутом __base__; словарь будет являться телом класса и станет атрибутом __dict__.

#type #class

Полноценный гайд для новичков

У нас в чате постоянно возникают вопросы о том, как начать свое обучение. И на днях один из участников написал гайд, который включает в себя следующее:

— Плюсы и минусы Python;
— Зарплаты Python разработчиков;
— Роадмап по скиллам;
— Ресурсы для обучения; 
— Как правильно решать задачи;
— Какой компьютер нужен для программирования.

Прочитать гайд можете на гитхабе, а еще можете поставить туда звездочку.

#начинающим

Параметры *args и **kwargs

Все хоть раз видели такую запись, и сейчас мы узнаем, что это за символы. Сообщу сразу, что args и kwargs – общепринятые имена переменных, а разбирать мы будем звездочки перед ними.

В примере функция принимает обязательный аргумент value, а остальных аргументов она как бы не ожидает. В таком случае *args упаковывает все не именованные аргументы в кортеж, а **kwargs – все именованные в словарь.

Конструкция с *args, **kwargs получается достаточно полезной, если мы не знаем, кто и в каких целях будет использовать нашу функцию. То есть, мы можем запихнуть в аргументы практически что угодно.

#функции

Что такое lambda-функции

Анонимные функции — крайне полезный аспект языка, которым либо пренебрегают, либо чрезмерно пользуются. Начинающим они могут показаться сложными, но это совсем не так.

Структура очень простая — lambda <arguments>: <expression> . Сначала пишете ключевое слово lambda, далее аргументы через запятую, двоеточие и какое-то выражение, результат которого автоматически вернется.

Такие функции чаще всего используются, когда они больше нигде не понадобятся, то есть определять полноценную функцию нет смысла. Типичные примеры использования — map и filter.

#функции #lambda

Словари вместо switch-case

В Python до сих пор нет switch-case конструкций, но иногда встречается одно хитрое решение — использовать словарь, где значениями будут функции.

Для примера напишем словарь, который будет использован для математических операцией. Ключами будут операторы в виде строк, значениями — соответствующие функции.

В этом примере я использовал lambda-функции для упрощения кода, про них можете почитать в предыдущем посте.

Но вместо анонимных функций можно подставить и обычные, предварительно объявив их.

#словари #функции

Отлавливаем баги с assert

При выполнении инструкции assert с логическим выражением, результат которого равен True, ничего не произойдет.

Но если попробовать выполнить инструкцию assert с логическим выражением, которое равно False, то будет сгенерировано исключение AssertionError.
 
Исключения AssertionError предназначены скорее для отладки. При написании программ на этапе разработки мы можем видеть, что делаем что-то не так (например, передали в метод некорректное значение). 

Также не нужно, к примеру, обрабатывать пользовательский ввод и пытаться обработать исключение AssertionError блоком try-except.

Если в вашем коде будет очень много assert'ов, то это затронет и производительность программы.

#исключения #assert

Сортировка списков по ключу

У списков есть метод sort(), который сортирует элементы. Также есть аргумент reverse, с помощью которого можно отсортировать в обратном порядке при значении True.

Но еще есть аргумент key, отвечающий за критерий сортировки. Он принимает функцию, которая применяется к каждому элементу. Возвращаемый результат и есть критерий, по которому произойдет сортировка.

В коде на картинке у нас есть список из словарей, которые содержать описания машин. И в качестве мы отсортировали список по годам их выпуска, то есть по ключу 'year'.

Также вместо написания обычных функций были применены анонимные, чтобы закрепить недавнюю тему о них.

#списки

Слоты в классах

По умолчанию в Python в классах используется словарь __dict__ для хранения атрибутов, который создается по умолчанию при создании экземпляра класса. Данная особенность позволяет динамически в рантайме добавлять атрибуты, но от сюда появляются соответствующие проблемы с производительностью.

В случаях, когда мы сразу точно знаем все атрибуты, используемые в классе, мы можем воспользоваться атрибутом __slots__, который позволяет задать ограниченный список аргументов для класса. В этом случае словарь __dict__ не будет создаваться, что позволит сэкономить память и поднять производительность.

#class #slots

Сохранение документации функции при декорировании

У декораторов существует ряд проблем, одна из которых заключается в том, что, после оборачивания функции в декоратор, на выходе мы не можем получить информацию атрибутов __name__ и __doc__, нужные для документации функции.
Вместо значений данных атрибутов исходной функции мы будем получать значения функции обертки.

Для решения этой проблемы можно воспользоваться декоратором functools.wraps, применяя его к обертке нашего декоратора. В результате имя и сигнатура функции, передаваемой в декоратор, будут копироваться в обертку.

#декораторы #wraps

3 трюка с itertools

Начнем с функции combinations: она позволяет составлять комбинации элементов из итерируемых объектов без повторений. Первый аргумент это сам объект, а второй — длина комбинации.

Для того, чтобы составить комбинацию с повторениями, используют функцию combinations_with_replacement. Делает она абсолютно все то же самое что и предыдущая, с одним исключением – теперь в комбинации могут быть повторы.

Ну и в заключение, рассмотрим функцию compress, применяющую "маску" из второго аргумента функции к первому. То есть, если в маске на этом месте стоит единица, то в исходном массиве элемент остается нетронутым, и наоборот.

#itertools