В Python очень короткий список встроенных констант. Одна из них — Ellipsis, которую также можно записать как .... Эта константа не имеет особого значения для интерпретатора, но используется в местах, где такой синтаксис выглядит уместно.

Библиотека NumPy поддерживает Ellipsis в качестве аргумента __getitem__, например: x[...] возвращает все элементы массива x.

PEP 484 придаёт Ellipsis дополнительное значение: Callable[..., type] — это способ определить тип вызываемых объектов без указания типов аргументов.

Наконец, ... можно использовать, чтобы обозначить, что функция ещё не реализована. Это абсолютно валидный код на Python:

def x():
    ...

📲 Мы в MAX

👉@BookPython

Чтобы сохранить любую информацию в памяти или на устройстве хранения, её необходимо представить в виде байтов. Python, как правило, предоставляет уровень абстракции, при котором вы оперируете непосредственно данными, а не их байтовым представлением.

Тем не менее, когда вы, скажем, записываете строку в файл, вы работаете с физической структурой данных. Чтобы поместить символы в файл, их нужно преобразовать в байты — это называется кодированием. Когда вы получаете байты из файла, скорее всего, вы захотите превратить их в осмысленные символы — это называется декодированием.

Существует сотни методов кодирования. Самый популярный — вероятно, Unicode, но он сам по себе не может преобразовывать данные в байты. В смысле байтового представления Unicode вообще не является кодировкой. Unicode определяет соответствие между символами и их числовыми кодами. Например, 🐍 имеет код 128013.

Но чтобы записать числа в файл, нужна настоящая кодировка. Unicode обычно используется вместе с utf-8, которая (в большинстве случаев) является стандартной в Python. При чтении из файла Python автоматически декодирует utf-8. Вы можете выбрать любую другую кодировку с помощью параметра encoding= функции open, либо читать «сырые» байты, добавив b к режиму открытия файла.

📲 Мы в MAX

👉@BookPython

Если вы создаёте новые объекты внутри метода __init__, возможно, будет лучше передавать их как аргументы и использовать фабричный метод. Это позволяет разделить бизнес-логику и технические детали создания объектов.

В этом примере __init__ принимает host и port для создания подключения к базе данных:

class Query:
    def __init__(self, host, port):
        self._connection = Connection(host, port)

Возможный рефакторинг:

class Query:
    def __init__(self, connection):
        self._connection = connection
        
    @classmethod
    def create(cls, host, port):
        return cls(Connection(host, port))

Такой подход имеет как минимум следующие преимущества:

• Упрощает внедрение зависимостей. В тестах можно использовать Query(FakeConnection()).
• Класс может иметь столько фабричных методов, сколько нужно; подключение может создаваться не только по host и port, но и путём клонирования другого подключения, чтения конфигурационного файла или объекта, использования значения по умолчанию и т.д.
• Такие фабричные методы можно сделать асинхронными; это невозможно для __init__.

📲 Мы в MAX

👉@BookPython

Сегодня я покажу вам простой, но очень полезный приём, который часто выручает при работе с Python-скриптами — автоматическое логирование вызовов функций с помощью декоратора.

Иногда, особенно в отладке, хочется видеть, какие функции вызываются, с какими аргументами и что они возвращают. Не писать же в каждую вручную print()? Вот тут и приходит на помощь наш герой — универсальный логгер-декоратор:

import functools

def log_calls(func):
    @functools.wraps(func)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        print(f"[CALL] {func.__name__} args={args} kwargs={kwargs}")
        result = func(*args, **kwargs)
        print(f"[RETURN] {func.__name__} -> {result}")
        return result
    return wrapper

Пример использования:

@log_calls
def multiply(a, b):
    return a * b

multiply(3, 5)

📌 Вывод:

[CALL] multiply args=(3, 5) kwargs={}
[RETURN] multiply -> 15

Такой декоратор можно подключить временно на любую функцию — и сразу видеть, что происходит у вас в коде. Это особенно удобно при работе со сторонними библиотеками или когда вы разбираетесь в чужом проекте.

Кстати, с небольшими изменениями можно направить вывод не в print(), а в logging, или даже сохранять в файл — по вкусу.

Пользуетесь такими декораторами? Или у вас свой лайфхак?

📲 Мы в MAX

👉@BookPython

Одна и та же строка может быть представлена по-разному в Unicode, и стандарт это учитывает. Он определяет два типа эквивалентности: последовательности могут быть канонически эквивалентными или совместимыми.

Канонически эквивалентные последовательности выглядят одинаково, но содержат разные кодовые точки. Например, символ ö может быть представлен как LATIN SMALL LETTER O WITH DIAERESIS (U+00F6) или как комбинация из o и диакритического знака: LATIN SMALL LETTER O (U+006F) + COMBINING DIAERESIS (U+0308).

Совместимые последовательности выглядят по-разному, но могут трактоваться одинаково с точки зрения смысла, например, ff и ff.

Для каждого из этих типов эквивалентности можно нормализовать строку в Unicode, сжимая или расширяя последовательности. В Python для этого используется модуль unicodedata:

import unicodedata

modes = [
    # Сжать канонически эквивалентные
    'NFC',
    # Расширить канонически эквивалентные
    'NFD',
    # Сжать совместимые
    'NFKC',
    # Расширить совместимые
    'NFKD',
]

s = 'ff + ö'

for mode in modes:
    norm = unicodedata.normalize(mode, s)
    print('\t'.join([
        mode,
        norm,
        str(len(norm.encode('utf8'))),
    ]))

Результат:

NFC     ff + ö   8
NFD     ff + ö   9
NFKC    ff + ö  7
NFKD    ff + ö  8

📲 Мы в MAX

👉@BookPython

Обычно вы взаимодействуете с генератором, запрашивая данные с помощью next(gen). В Python 3 вы также можете отправлять значения обратно в генератор с помощью g.send(x). Но существует техника, которой вы, вероятно, не пользуетесь каждый день, а возможно, и вовсе не знаете: выбрасывание исключений внутри генератора.

С помощью gen.throw(e) можно выбросить исключение в той точке, где генератор gen приостановлен — то есть на инструкции yield. Если генератор обрабатывает это исключение, gen.throw(e) возвращает следующее значение, полученное через yield (или выбрасывает StopIteration, если генератор завершён). Если генератор не перехватывает исключение, оно пробрасывается обратно к вызывающему коду.

def gen():
    try:
        yield 1
    except ValueError:
        yield 2

g = gen()

next(g)
# Out: 1

g.throw(ValueError)
# Out: 2

g.throw(RuntimeError('TEST'))
# RuntimeError: TEST

Эта техника позволяет более точно управлять поведением генератора — не только передавать данные внутрь, но и, например, сообщать о проблемах со значениями, полученными через yield. Однако такие случаи бывают редко, и встретить g.throw в дикой природе почти невозможно.

Тем не менее, декоратор @contextmanager из модуля contextlib использует именно такую технику, позволяя коду внутри контекста перехватывать исключения.

from contextlib import contextmanager

@contextmanager
def atomic():
    print('BEGIN')

    try:
        yield
    except Exception:
        print('ROLLBACK')
    else:
        print('COMMIT')

with atomic():
    print('ERROR')
    raise RuntimeError()

BEGIN  
ERROR  
ROLLBACK

📲 Мы в MAX

👉@BookPython

Стандартный механизм расширения путей в оболочке называется globbing. Шаблоны, которые вы используете для сопоставления путей, называются globs.

$ echo /li*
/lib /lib64

Python поддерживает globbing с помощью модуля glob. Однако есть важное замечание: оболочка возвращает сам шаблон, если файлы не найдены, а Python — нет:

$ echo /zz**
/zz**
$ python -c 'from glob import glob; print(glob("/zz**"))'
[]

📲 Мы в MAX

👉@BookPython