25 полезных однострочников python, которые вы должны знать

Pip

Pip — это аббревиатура для «Pip Installs Packages». Pip — это де-факто стандартная система управления пакетами, написанный на Python. Используется для установки и управления программными пакетами, созданными на Python.

Большинство пакетов можно найти в репозитории PyPI (Python Package Index). Python 2.7.9 и новее (в серии python2), а Python 3.4 и новее по умолчанию включают pip (pip3 для Python 3).

Одним из основных преимуществ pip является простота его интерфейса командной строки, что делает установку пакетов программного обеспечения Python столь же простой, как и ввод команд. Выглядят они следующим образом:

Графический интерфейс

В стандартной библиотеке Python есть
графическая библиотека интерфейсов
Tkinter. Но при помощи внешних модулей вы
можете поднять GUI ваших приложений на
новый уровень.

wxPython. Создает по-настоящему нативные пользовательские интерфейсы для Python-приложений, которые могут запускаться на Windows, Mac и Linux, а также прочих Unix-подобных системах практически без каких-либо модификаций.

PyGObject. Пакет Python, предоставляющий привязки для библиотек на базе Gobject, таких как GTK, GStreamer, WebKitGTK, GLib, GIO и др.

Pmw. Набор инструментов для создания на Python высокоуровневых составных виджетов (с использованием модуля Tkinter).

WCK. Расширение API, позволяющее реализовывать на чистом Python всевозможные пользовательские виджеты.

Tix. Мощный набор компонентов пользовательского интерфейса, при помощи которого можно расширить возможности ваших Tcl/Tk и Python-приложений. Использование Tix вместе с Tk очень улучшает внешний вид и функционал приложений.

Манипуляции с изображениями и видео

Python это очень мощный язык; с его помощью
можно решать многие задачи, например,
работать с изображениями. Стандартная
библиотека не имеет встроенного
функционала для этих целей, но следующие
модули вам помогут.

Python Imaging Library (PIL). PIL добавляет в интерпретатор Python возможность обработки изображений. Эта библиотека поддерживает много форматов файлов и предоставляет хороший функционал для работы с графикой.

Gdmodule. Это интерфейс для библиотеки GD, созданной Томасом Баутелом.

VideoCapture. Win32-расширение для доступа к таким видеоустройствам, как веб-камеры (USB) и ТВ-карты.

MoviePy. Библиотека Python для редактирования видео: обрезка, склейка, вставка надписей, нелинейное редактирование, обработка видео и создание пользовательских эффектов.

pyscreenshot. Кроссплатформенный модуль, позволяющий делать скриншоты без установки сторонних библиотек.

Major new features of the 3.9 series, compared to 3.8

Some of the new major new features and changes in Python 3.9 are:

  • PEP 573, Module State Access from C Extension Methods
  • PEP 584, Union Operators in
  • PEP 585, Type Hinting Generics In Standard Collections
  • PEP 593, Flexible function and variable annotations
  • PEP 602, Python adopts a stable annual release cadence
  • PEP 614, Relaxing Grammar Restrictions On Decorators
  • PEP 615, Support for the IANA Time Zone Database in the Standard Library
  • PEP 616, String methods to remove prefixes and suffixes
  • PEP 617, New PEG parser for CPython
  • BPO 38379, garbage collection does not block on resurrected objects;
  • BPO 38692, os.pidfd_open added that allows process management without races and signals;
  • BPO 39926, Unicode support updated to version 13.0.0;
  • BPO 1635741, when Python is initialized multiple times in the same process, it does not leak memory anymore;
  • A number of Python builtins (range, tuple, set, frozenset, list, dict) are now sped up using PEP 590 vectorcall;
  • A number of Python modules (_abc, audioop, _bz2, _codecs, _contextvars, _crypt, _functools, _json, _locale, operator, resource, time, _weakref) now use multiphase initialization as defined by PEP 489;
  • A number of standard library modules (audioop, ast, grp, _hashlib, pwd, _posixsubprocess, random, select, struct, termios, zlib) are now using the stable ABI defined by PEP 384.

You can find a more comprehensive list in this release’s «What’s New» document.

Mercurial

Mercurial — это распределенный инструмент контроля версий для разработчиков программного обеспечения.

Является кроссплатформенным, он поддерживается в MS Windows и Unix-подобных системах, таких как FreeBSD, macOS и Linux. Основные цели проекта Mercurial включают высокую производительность и масштабируемость, децентрализацию, полностью распределенную совместную разработку, надежную обработку как простого текста, так и двоичных файлов, а также расширенные возможности ветвления и слияния, оставаясь при этом простым в своей концепции.

Основные части Mercurial написаны на Python, и только частично на C (так где требуется быстрая обработка).

Other Useful Items

  • Looking for 3rd party Python modules? The
    Package Index has many of them.
  • You can view the standard documentation
    online, or you can download it
    in HTML, PostScript, PDF and other formats. See the main
    Documentation page.
  • Information on tools for unpacking archive files
    provided on python.org is available.
  • Tip: even if you download a ready-made binary for your
    platform, it makes sense to also download the source.
    This lets you browse the standard library (the subdirectory Lib)
    and the standard collections of demos (Demo) and tools
    (Tools) that come with it. There’s a lot you can learn from the
    source!
  • There is also a collection of Emacs packages
    that the Emacsing Pythoneer might find useful. This includes major
    modes for editing Python, C, C++, Java, etc., Python debugger
    interfaces and more. Most packages are compatible with Emacs and
    XEmacs.

Major new features of the 3.9 series, compared to 3.8

Some of the new major new features and changes in Python 3.9 are:

  • PEP 573, Module State Access from C Extension Methods
  • PEP 584, Union Operators in
  • PEP 585, Type Hinting Generics In Standard Collections
  • PEP 593, Flexible function and variable annotations
  • PEP 602, Python adopts a stable annual release cadence
  • PEP 614, Relaxing Grammar Restrictions On Decorators
  • PEP 615, Support for the IANA Time Zone Database in the Standard Library
  • PEP 616, String methods to remove prefixes and suffixes
  • PEP 617, New PEG parser for CPython
  • BPO 38379, garbage collection does not block on resurrected objects;
  • BPO 38692, os.pidfd_open added that allows process management without races and signals;
  • BPO 39926, Unicode support updated to version 13.0.0;
  • BPO 1635741, when Python is initialized multiple times in the same process, it does not leak memory anymore;
  • A number of Python builtins (range, tuple, set, frozenset, list, dict) are now sped up using PEP 590 vectorcall;
  • A number of Python modules (_abc, audioop, _bz2, _codecs, _contextvars, _crypt, _functools, _json, _locale, operator, resource, time, _weakref) now use multiphase initialization as defined by PEP 489;
  • A number of standard library modules (audioop, ast, grp, _hashlib, pwd, _posixsubprocess, random, select, struct, termios, zlib) are now using the stable ABI defined by PEP 384.

You can find a more comprehensive list in this release’s «What’s New» document.

Major new features of the 3.8 series, compared to 3.7

  • PEP 572, Assignment expressions
  • PEP 570, Positional-only arguments
  • PEP 587, Python Initialization Configuration (improved embedding)
  • PEP 590, Vectorcall: a fast calling protocol for CPython
  • PEP 578, Runtime audit hooks
  • PEP 574, Pickle protocol 5 with out-of-band data
  • Typing-related: PEP 591 (Final qualifier), PEP 586 (Literal types), and PEP 589 (TypedDict)
  • Parallel filesystem cache for compiled bytecode
  • Debug builds share ABI as release builds
  • f-strings support a handy specifier for debugging
  • is now legal in blocks
  • on Windows, the default event loop is now
  • on macOS, the spawn start method is now used by default in
  • can now use shared memory segments to avoid pickling costs between processes
  • is merged back to CPython
  • is now 40% faster
  • now uses Protocol 4 by default, improving performance

There are many other interesting changes, please consult the «What’s New» page in the documentation for a full list.

Оценка производительности

pympler

Потребление памяти в Python отдельная проблема, которой можно посвятить много времени, поэтому зачастую приходится следить за тем, чтобы python не сожрал всю оперативку. Для проверки памяти есть замечательный модуль pympler, который поможет не только посмотреть память, занимаемую объектом, но также поможет проследить за памятью, которую занимают отдельные классы или типы данных:

Проследим за изменением памяти, занимаемой классом A:

И в целом за памятью, занимаемой различными структурами

py-spy

Но знать распределение памяти зачастую недостаточно, так как программа может тормозить и не выполнять работу за ожидаемое время. В таком случае необходимо отследить, какие процессы сколько времени занимают.

В таком случае можно воспользоваться библиотекой py-spy, она позволяет без остановки программы проверить, сколько времени какие процессы в ней занимают. Установить библиотеку можно через pip install py-spy. Усложним код предыдущей программы, создадим дополнительный модуль sec.py:

модуль main.py:

Теперь через терминал достаточно прописать команду py-spy top — python main.py и вы будете получать информацию о времени работы каждого метода программы:

Список

Список (list) представляет тип данных, который хранит набор или последовательность элементов. Для создания списка в квадратных скобках через запятую перечисляются все его элементы.

Создание пустого списка

numbers = [] 

Создание списка чисел:

numbers =  # имя списка numbers, он содержит 5 элементов

Создание списка слов:

words =  # имя списка words, он  содержит 4 элемента

Создание списка из элементов разного типа

listNum =  # имя списка listNum,    список     содержит целые числа и строки

Для управления элементами списки имеют целый ряд методов. Некоторые из них:

append(item): добавляет элемент item в конец списка
insert(index, item): добавляет элемент item в список по индексу index
remove(item): удаляет элемент item. Удаляется только первое вхождение элемента. Если элемент не найден, генерирует исключение ValueError
clear(): удаление всех элементов из списка
index(item): возвращает индекс элемента item. Если элемент не найден, генерирует исключение ValueError
pop(): удаляет и возвращает элемент по индексу index. Если индекс не передан, то просто удаляет последний элемент.
count(item): возвращает количество вхождений элемента item в список
sort(): сортирует элементы. По умолчанию сортирует по возрастанию. Но с помощью параметра key мы можем передать функцию сортировки.
reverse(): расставляет все элементы в списке в обратном порядке

Кроме того, Python предоставляет ряд встроенных функций для работы со списками:

len(list): возвращает длину списка
sorted(list, ): возвращает отсортированный список
min(list): возвращает наименьший элемент списка

Генерация случайных чисел (модуль random)

Python порождает случайные числа на основе формулы, так что они на самом деле не случайные, а, как говорят, псевдослучайные.

Модуль random позволяет генерировать случайные числа и  имеет большое множество важных для практики функций. Рассмотрим  основные функции:

random.random() - случайное число от 0 до 1.
random.randint(A, B) - случайное целое число N, A ≤ N ≤ B.
random.shuffle(list) перемешивает список случайным образом
random.choice(list) возвращает один случайный элемент из списка

Примеры

Функцияrandom.random()случайное число от 0 до 1.

import randomnumber = random.random()  # значение от 0.0 до 1.0print(number)number = random.random() * 100  # значение от 0.0 до 100.0print(number)

Функция    random.randint(A, B) — случайное целое число N, A ≤ N ≤ B

import randomnumber = random.randint(20, 35)  # значение от 20 до 35print(number)

функция random.shuffle(list) перемешивает список случайным образом

import randomnumbers =    # списокrandom.shuffle(numbers)print('numbers shuffle:',numbers)

Результат работы программы:

numbers shuffle:

функция  random.choice(list) возвращает один случайный элемент из списка

numbers =  random_number = random.choice(numbers)print('random_number:', random_number)

Что такое виртуальные среды или окружения языка Python?

Иногда при написании приложений возникают трудности, которые связаны с применением разных версий библиотек. Могут различаться требуемые версии, бывает нельзя изменять и обновлять библиотеки, также библиотеки могут быть недоступны.

Для того, чтобы эти проблемы не возникали были придуманы виртуальные среды или окружения. В каждой виртуальной среде можно запускать свое приложение с набором библиотек. Изменение или обновление этих библиотек не влияет на остальные приложения также использующие эти библиотеки.

Существует программное обеспечение, позволяющее формировать виртуальное окружение. Оно бывает встроенное в Python и внешнее. В стандартную библиотеку Python 3 входит модуль venv.

And Now for Something Completely Different

trong>Interviewer (John Cleese): You know I really enjoy interviewing applicants for this management training course. (knock at door) Come in. (Stig enters) Ah. Come and sit down.
Stig (Graham Chapman): Thank you. (he sits)
Interviewer: (stares at him and starts writing) Would you mind just standing up again for one moment. (Stig stands up) Take a seat.
Stig: I’m sorry?
Interviewer: Take a seat. (Stig does so) Ah! (writes again) Good morning.
Stig: Good morning.
Interviewer: (writes) Tell me why did you say ‘good morning’ when you know perfectly well that it’s afternoon?
Stig: Well, well, you said ‘good morning’. Ha, ha.
Interviewer: (shakes head) Good afternoon.
Stig: Ah, good afternoon.
Interviewer: Oh dear. (writes again) Good evening.
Stig: …Goodbye?
Interviewer: Ha, ha. No. (rings small hand-bell) … Aren’t you going to ask me why I rang the bell? (rings bell again)
Stig: Er why did you ring the bell?
Interviewer: Why do you think I rang the bell? (shouts) Five, four, three, two, one, ZERO!
Stig: Well, I, I…
Interviewer: Too late! (singing) Goodniiight, ding-ding-ding-ding-ding.

Version Operating System Description MD5 Sum File Size GPG
Gzipped source tarball Source release 798b9d3e866e1906f6e32203c4c560fa 25640094 SIG
XZ compressed source tarball Source release ecc29a7688f86e550d29dba2ee66cf80 19051972 SIG
macOS 64-bit Intel installer macOS for macOS 10.9 and later d714923985e0303b9e9b037e5f7af815 29950653 SIG
macOS 64-bit universal2 installer macOS for macOS 10.9 and later, including macOS 11 Big Sur on Apple Silicon (experimental) 93a29856f5863d1b9c1a45c8823e034d 38033506 SIG
Windows embeddable package (32-bit) Windows 5b9693f74979e86a9d463cf73bf0c2ab 7599619 SIG
Windows embeddable package (64-bit) Windows 89980d3e54160c10554b01f2b9f0a03b 8448277 SIG
Windows help file Windows 91482c82390caa62accfdacbcaabf618 6501645 SIG
Windows installer (32-bit) Windows 90987973d91d4e2cddb86c4e0a54ba7e 24931328 SIG
Windows installer (64-bit) Windows Recommended ac25cf79f710bf31601ed067ccd07deb 26037888 SIG

Шаг 2: Подготовьте вашу систему

Существует несколько специфичных для дистрибутива шагов, связанных с получением Python с нуля. Суть каждого шага одинакова для всех дистрибутивов, но вам может понадобиться перевести ваш дистрибутив, если в нем не используется apt-get:

Первый шаг, который вам нужно сделать, выполняя такую операцию – это обновление системных пакетов на вашем компьютере перед началом. В Debian, это будет выглядеть следующим образом:

Shell

$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get upgrade

1
2

$sudo apt-getupdate

$sudo apt-getupgrade

Далее, нам нужно убедиться в том, что система содержит инструменты, необходимые для установки Python. Их очень много, и у вас в распоряжении уже могут иметься некоторые из них. Я отсортировал их в одной командной строке, но вы можете разбить список на короткие команды.

Shell

# Для apt-систем (таких как Debian, Ubuntu и Mint)
$ sudo apt-get install -y make liblzma-dev lzma build-essential libssl-dev zlib1g-dev libbz2-dev libreadline-dev libsqlite3-dev wget curl llvm libncurses5-dev libncursesw5-dev xz-utils tk-dev

# Для yum-систем (таких, как CentOS)
$ sudo yum -y groupinstall development
$ sudo yum -y install zlib-devel

1
2
3
4
5
6

# Для apt-систем (таких как Debian, Ubuntu и Mint)

$sudo apt-getinstall-ymakeliblzma-dev lzma build-essential libssl-dev zlib1g-dev libbz2-dev libreadline-dev libsqlite3-dev wget curl llvm libncurses5-dev  libncursesw5-dev xz-utils tk-dev

 
# Для yum-систем (таких, как CentOS)

$sudo yum-ygroupinstall development

$sudo yum-yinstall zlib-devel

Zen of Python на русском языке

PEP20, а если быть точнее, то 19 правил по улучшению языка Питон от Тима Петерса, выглядят следующим образом на русском языке:

  • Красивое лучше уродливого.
  • Явное лучше неявного.
  • Простое лучше сложного.
  • Сложное лучше запутанного.
  • Развернутое лучше вложенного.
  • Разреженное лучше плотного.
  • Читаемость имеет значение.
  • Особые случаи не настолько особые, чтобы нарушать правила.
  • При этом практичность важнее безупречности.
  • Ошибки не должны замалчиваться.
  • Если не замалчиваются явно.
  • Встретив двусмысленность, отбрось искушение угадать.
  • Должен существовать один — и, желательно, только один – очевидный способ сделать что-то.
  • Хотя этот способ поначалу может быть и не очевиден, если вы не голландец.
  • Сейчас лучше, чем никогда.
  • Хотя никогда часто лучше, чем *прямо* сейчас.
  • Если реализацию сложно объяснить – идея точно плоха.
  • Если реализацию легко объяснить – возможно, идея хороша.
  • Пространства имен – отличная штука! Будем использовать их чаще!

Замыкание

Функции более высокого порядка не только получают функции на входе, но и могут порождать новые функции на выходе. Они даже в состоянии запоминать ссылку на значение в функции, которую они генерируют. Это называется замыканием. Функция, имеющая замыкание, может «запоминать» и получать доступ к среде вложенных в нее значений.

Используя замыкания, можно разделить исполнение функции со многими аргументами на большее количество шагов. Эта операция называется каррированием и обязана своим названием Хаскелю Каррингу. Каррирование – это преобразование функции многих аргументов в функцию, берущую свои аргументы по одному. Например, предположим, ваш программный код имеет приведенную ниже стандартную функцию :

Чтобы сделать ее каррированной, она должна быть переписана следующим образом:

Это же самое можно выразить при помощи лямбда-функций:

Обратите внимание, что в последнем примере используются две вложенные лямбда-функции, каждая из которых принимает всего один аргумент. В такой записи функция теперь может вызываться всего с одним аргументом

Выражение возвращает не число, а новую, каррированную функцию. Во время вызова функции со значением 3 в качестве первого аргумента ссылка на значение 3 запоминается в каррированной функции. А дальше происходит следующее:

В приведенном выше примере каррированная функция присваивается переменной sum_three, которая теперь на нее ссылается. Если вызвать функцию , передав ей второй аргумент, то она вернет результат сложения двух аргументов 3 и 1.

Замыкания также используются для генерирования набора связанных функций по шаблону. Использование шаблона функции помогает делать программный код более читаемым и избегать дублирования. Давайте посмотрим на приведенный ниже пример:

Функция может применяться для генерации разных функций, которые вычисляют степень:

Отметим, что функции и сохраняют значение переменной . Эта переменная существовала только в среде , несмотря на то, что эти возвращенные функции абсолютно независимы от функции . Напомним еще раз: замыкание – это функция, которая имеет доступ к некоторым переменным за пределами своей собственной среды.

Замыкания могут также использоваться для управления внутренним состоянием функции. Давайте предположим, что требуется функция, которая накапливает сумму всех чисел, которые ей предоставляются. Один из способов это сделать состоит в использовании глобальной переменной:

Как мы убедились, применение глобальных переменных следует избегать, потому что они загрязняют пространство имен программы. Более чистый подход состоит в использовании замыкания, чтобы включить ссылку на накапливающую переменную:

Такой подход позволяет создавать несколько счетчиков без применения глобальных переменных

Обратите внимание, что в этом примере использовано ключевое слово , которое объявляет, что переменная n не является локальной для вложенной функции fn. В приведенном ниже интерактивном сеансе показано, как это работает:

Некоторые языки программирования строго функциональны; весь код эквивалентен чистым математическим функциям. Эти языки заходят настолько далеко, что являются вневременными, причем порядок операторов в программном коде не вмешивается в поведение кода. В этих языках все присвоенные переменным значения являются немутируемыми. Такое присваивание называется однократным. Поскольку состояние программы отсутствует, то и нет момента времени, когда переменная может измениться. Вычисления в строгой функциональной парадигме просто сводятся к вычислению функций и сопоставлению с шаблонами.

Python для чайников

Отличная книга для тех, кто решается учить Python с нуля. Для начала автор познакомит вас со средой Python (установка в разных операционных системах, работа с Anaconda). Затем вы перейдете к изучению самых базовых понятий языка (использование переменных, работа со строками, управление данными, функции и т. п.). Конечно же, есть отдельная глава, посвященная циклам.

Помимо чисто образовательного, в этой
книге вы найдете и справочный материал,
как то: ресурсы для Python-программистов,
список утилит для улучшения работы с
Python, список самых нужных библиотек.

Автор книги — опытный технический
писатель и редактор, выпустивший более
100 книг. Не удивительно, что его произведение
так легко читается. Джон Пол Мюллер
объясняет сложные концепции на самых
простых примерах, а для еще лучшего
понимания в книге имеются иллюстрации.

Ошибки, связанные с кодировками

При возникновении ошибки, связанной с кодировками, интерпретатор выдаст одно из следующих исключений:

  • . Это общее исключение для ошибок кодировки.

  • . Данное исключение возбуждается, если встречается кодовая позиция, которая отсутствует в кодировке.

  • . А это исключение возбуждается, когда символ, который необходимо закодировать, незнаком для кодировки.

Попытка выполнения вот такого кода (в файле всё ещё содержится испанский питон):

даст нам следующий результат:

Кодировка ASCII не поддерживает никакой алфавит, кроме английского. Поэтому декодирование символа «ó» вызывает у ASCII сложности. Однако Python всемогущ и есть механизм, который позволяет обработать ошибки кодировок. Это дополнительный параметр методов и — параметр . Он может принимать следующие значения:

Для обеих функций:

Обозначение

Суть

Значение по умолчанию. Несоотвествующие кодировке символы возбуждают исключения и наследуемые от него.

Несоответсвующие символы пропускаются без возбуждения исключений.

Только для метода :

Обозначение

Суть

Несоотвествующие символы заменяются на символ 

Несоответствующие символы заменяются на соответсвующие значения XML.

Несоответствующие символы заменяются на определённые последовательности с обратным слэшем.

Несоответствующие символы заменяются на имена этих символов, которые берутся из базы данных Unicode.

Также отдельно выделены значения  и .

Приведём пример использования таких обработчиков:

Важный поинт: если в текстах могут встретиться неожиданные для кодировки символы, во избежание возбуждения исключений можно использовать обработчики.

More resources

  • Online Documentation
  • PEP 596, 3.9 Release Schedule
  • Report bugs at https://bugs.python.org.
  • Help fund Python and its community.
Version Operating System Description MD5 Sum File Size GPG
Gzipped source tarball Source release cc8507b3799ed4d8baa7534cd8d5b35f 25411523 SIG
XZ compressed source tarball Source release 2a3dba5fc75b695c45cf1806156e1a97 18900304 SIG
macOS 64-bit Intel installer macOS for macOS 10.9 and later 2b974bfd787f941fb8f80b5b8084e569 29866341 SIG
macOS 64-bit universal2 installer macOS for macOS 10.9 and later, including macOS 11 Big Sur on Apple Silicon (experimental) 9aa68872b9582c6c71151d5dd4f5ebca 37648771 SIG
Windows embeddable package (32-bit) Windows b4bd8ec0891891158000c6844222014d 7580762 SIG
Windows embeddable package (64-bit) Windows 5c34eb7e79cfe8a92bf56b5168a459f4 8419530 SIG
Windows help file Windows aaacfe224768b5e4aa7583c12af68fb0 8859759 SIG
Windows installer (32-bit) Windows b790fdaff648f757bf0f233e4d05c053 27222976 SIG
Windows installer (64-bit) Windows Recommended ebc65aaa142b1d6de450ce241c50e61c 28323440 SIG

Major new features of the 3.8 series, compared to 3.7

  • PEP 572, Assignment expressions
  • PEP 570, Positional-only arguments
  • PEP 587, Python Initialization Configuration (improved embedding)
  • PEP 590, Vectorcall: a fast calling protocol for CPython
  • PEP 578, Runtime audit hooks
  • PEP 574, Pickle protocol 5 with out-of-band data
  • Typing-related: PEP 591 (Final qualifier), PEP 586 (Literal types), and PEP 589 (TypedDict)
  • Parallel filesystem cache for compiled bytecode
  • Debug builds share ABI as release builds
  • f-strings support a handy specifier for debugging
  • is now legal in blocks
  • on Windows, the default event loop is now
  • on macOS, the spawn start method is now used by default in
  • can now use shared memory segments to avoid pickling costs between processes
  • is merged back to CPython
  • is now 40% faster
  • now uses Protocol 4 by default, improving performance

There are many other interesting changes, please consult the «What’s New» page in the documentation for a full list.

PyCharm

Сайт: https://www.jetbrains.com/pycharm/

  • Создатель JetBrains
  • Закрытый исходник
  • Поддержка Windows, MacOS и Linux

Разработан под Python, Javascript, Coffeescript, Typescript, HTML/CSS, AngularJS, Node.js и другие языки. Возможности интегрированного модульного тестирования, проверки кода, интегрированного контроля версий, инструменты рефакторинга кода, набор инструментов для навигации проекта, выделения и автоматического завершения. Поддержка ряда сторонних фреймворков для веб-разработки, таких как Django, Pyramid, web2py, Google App Engine и Flask, что делает его универсальной IDE для быстрой разработки приложений.

Словари

Словарь Python, по большей части, представляет собой хэш-таблицу. В некоторых языках, словари могут упоминаться как ассоциативная память, или ассоциативные массивы. Они индексируются при помощи ключей, которые могут быть любого неизменяемого типа. Например, строка или число могут быть ключом. Вам обязательно стоит запомнить тот факт, что словарь – это неупорядоченный набор пар ключ:значение, и ключи обязательно должны быть уникальными.

Вы можете получить список ключей путем вызова метода keys() в том или ином словаря. Чтобы проверить, присутствует ли ключ в словаре, вы можете использовать ключ in в Python. В некоторых старых версиях Python (с 2.3 и более ранних, если быть точным), вы увидите ключевое слово has_key, которое используется для проверки наличия ключа в словаре. Данный ключ является устаревшим в Python 2.X, и был удален, начиная с версии 3.Х. Давайте попробуем создать наш первый словарь:

Python

my_dict = {}
another_dict = dict()

my_other_dict = {«one»:1, «two»:2, «three»:3}
print(my_other_dict) # {‘three’: 3, ‘two’: 2, ‘one’: 1}

1
2
3
4
5

my_dict={}

another_dict=dict()

my_other_dict={«one»1,»two»2,»three»3}

print(my_other_dict)# {‘three’: 3, ‘two’: 2, ‘one’: 1}

Первые два примера показывают, как создавать пустой словарь. Все словари находятся в фигурных скобках. Последняя строчка показывает, что мы имеем в виду, когда говорим «неупорядоченный словарь». Теперь настало время узнать, как принимаются значения в словаре.

Python

my_other_dict = {«one»:1, «two»:2, «three»:3}

print(my_other_dict) # 1

my_dict = {«name»:»Mike», «address»:»123 Happy Way»}
print(my_dict) # ‘Mike’

1
2
3
4
5
6

my_other_dict={«one»1,»two»2,»three»3}

print(my_other_dict»one»)# 1

my_dict={«name»»Mike»,»address»»123 Happy Way»}

print(my_dict»name»)# ‘Mike’

В первом примере, мы использовали словарь из предыдущего примере, и вытащили значение, связанное с ключом под названием one. Второй пример демонстрирует, как задавать значение ключу name. Теперь попробуем узнать, находится ли ключ в словаре или нет:

Python

print(«name» in my_dict) # True

print(«state» in my_dict) # False

1
2
3

print(«name»inmy_dict)# True

print(«state»inmy_dict)# False

Что-ж, если ключ в словаре, Python выдает нам Boolean True. В противном случае, мы получаем Boolean False. Если вам нужно получить список ключей  в словаре, вам нужно сделать следующее:

Python

print(my_dict.keys()) # dict_keys()

1 print(my_dict.keys())# dict_keys()

В Python 2, метод keys дает нам список. Но в Python 3 он дает объект view. Это дает разработчику возможность обновлять словарь, так что view также обновится

Обратите внимание на то, что когда мы используем ключевое слово in для текста содержимого словаря, лучше будет сделать это в словаре, а не в списке, выдаваемом методом keys. Смотрим ниже:

Python

if «name» in my_dict # Такая конструкция правильная

if «name» in my_dict.keys() # Работает но медленее

1
2
3

if»name»inmy_dict# Такая конструкция правильная

if»name»inmy_dict.keys()# Работает но медленее

Пока это, возможно, не говорит вам о многом, во время реальной работы ситуация будет другая и каждая секунда будет важна. При создании тысячи файлов для обработки, эти маленькие хитрости могут уберечь вас от бесполезной траты времени.

Создание десктопных приложений и UI

EEL

Для работы с созданием графических приложений есть несколько популярных библиотек, в частности встроенный tkinter и Qt. Но когда необходимо сделать красивое, легковесное графическое приложение, то хотелось бы использовать что-то более мощное, например, html+css+js, именно с этим может помочь библиотека EEL. Она позволяет создать десктопное приложение, где в качестве графической оболочки используется html, css и js (можно использовать различные фреймворки), а в качестве языка для написания бэк-части используется Python (подробнее тут).

Приведем простой пример использования библиотеки. Python код:

Файл index.html:

И сама структура проекта должна выглядеть так:

Можно запустить файл main.py и убедиться, что всё работает:

Откуда взялась статья?

Одним из важных составляющих в области ИИ является обработка текстов на естественном языке. В процессе изучения данной тематики я начал задавать себе вопросы, которые в конечном итоге привели меня к изучению кодировок, представлению текстов в памяти, как они преобразуются, приводятся к нормальной форме. Я плохо понимал эту тему в начале, потребовалось немало времени и мозгового ресурса, чтобы понять, принять и запомнить некоторые вещи. Написанием данной статьи я хочу облегчить жизнь людям, которые столкнутся с необходимостью чтения и обработки текстов на Python и самому закрепить изученное. А некоторыми полезными поинтами своего изучения я постараюсь поделиться в данной статье.

Важная ремарка: я не являюсь специалистом в области обработки текстов. Изложенный материал является результатом исключительно любительского изучения.

And now for something completely different

mall>Cut to film of the lost world. Tropical South American vegetation. Our four explorers from Jungle Restaurant and Ken Russell’s Gardening Club sketches limp along exhaustedly.

Second Explorer: My God, Betty, we’re done for…
Third Explorer: We’ll never get out of here… we’re completely lost, lost. Even the natives have gone.
First Explorer: Goodbye Betty, Goodbye Farquarson. Goodbye Brian. It’s been a great expedition…
Third Explorer: All that’ll be left of us will be a map, a compass and a few feet of film, recording our last moments…
First Explorer: Wait a moment!
Fourth Explorer: What is it?
First Explorer: If we’re on film, there must be someone filming us.
Second Explorer: My God, Betty, you’re right!

They all look around, then gradually all notice the camera. They break out in smiles of relief, come towards the camera and greet the camera crew.

Third Explorer: Look! Great to see you!
First Explorer: What a stroke of luck!
Camera Crew: Hello! …
First Explorer: Wait a minute!
Fourth Explorer: What is it again?
First Explorer: If this is the crew who were filming us . .. who’s filming us now? Look!

Cut to another shot which indudes the first camera flew and yet another camera crew with all their equipment.

Version Operating System Description MD5 Sum File Size GPG
Gzipped source tarball Source release ea132d6f449766623eee886966c7d41f 24377280 SIG
XZ compressed source tarball Source release 69e73c49eeb1a853cefd26d18c9d069d 18233864 SIG
macOS 64-bit installer macOS for OS X 10.9 and later 68170127a953e7f12465c1798f0965b8 30464376 SIG
Windows help file Windows 4403f334f6c05175cc5edf03f9cde7b4 8531919 SIG
Windows x86-64 embeddable zip file Windows for AMD64/EM64T/x64 5f95c5a93e2d8a5b077f406bc4dd96e7 8177848 SIG
Windows x86-64 executable installer Windows for AMD64/EM64T/x64 2acba3117582c5177cdd28b91bbe9ac9 28076528 SIG
Windows x86-64 web-based installer Windows for AMD64/EM64T/x64 c9d599d3880dfbc08f394e4b7526bb9b 1365864 SIG
Windows x86 embeddable zip file Windows 7b287a90b33c2a9be55fabc24a7febbb 7312114 SIG
Windows x86 executable installer Windows 02cd63bd5b31e642fc3d5f07b3a4862a 26987416 SIG
Windows x86 web-based installer Windows acb0620aea46edc358dee0020078f228 1328200 SIG
Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Adblock
detector