Generators & iterators (2/3)
Итераторы
Итак, чем же является итератор? Итератор — это вспомогательный объект, возвращающий следующий элемент всякий раз, когда выполняется вызов функции
Итак, итератор — это некая фабрика по производству значений. Всякий раз, когда вы обращаетесь к ней с просьбой "давай следующее значение", она знает как сделать это, поскольку сохраняет своё внутреннее состояние между обращениями к ней.
Существует бесчисленное множество примеров использования итераторов. Например, все функции пакета itertools возвращают итераторы.
📌Некоторые из них генерируют бесконечные последовательности:
📌Некоторые создают бесконечные последовательности из конечных:
📌Или конечные последовательности из бесконечных:
Генераторы
Итак, наконец-то мы добрались до самого интересного! Генераторы являются безумно интересной и полезной штукой в Python. Генератор — это особый, более изящный случай итератора.
Используя генератор, вы можете создавать итераторы, вроде того, что мы рассмотрели выше, используя более лаконичный синтаксис, и не создавая при этом отдельный класс с методами
Давайте внесём немного ясности:
любой генератор является итератором (но не наоборот!);
следовательно, любой генератор является "ленивой фабрикой", возвращающей значения последовательности по требованию.
Вот пример итератора последовательности чисел Фибоначчи в исполнении генератора:
Ну как? Не находите, что это выглядит намного элегантнее простого итератора? Весь секрет кроется в ключевом слове yield. Давайте разберёмся, что к чему.
Во-первых, обратите внимание, что fib является обычной функцией, ничего особенного. Однако же, в ней отсутствует оператор return, возвращающий значение. В данном случае возвращаемым значением функции будет генератор (то есть, по сути, итератор — фабрика значений, сохраняющая состояние между обращениями к ней).
Теперь, когда происходит вызов функции fib
будет создан и возвращён экземпляр генератора. К данному моменту ещё никакого кода внутри функции не выполняется и генератор ожидает вызова.
Дальше созданный экземпляр генератора передаётся в качестве аргумента функции islice, которая также возвращает итератор, следовательно также никакого кода функции fib пока что не выполняется.
И, наконец, происходит вызов list() с передачей в качестве аргумента итератора, возвращённого функцией islice(). Чтобы list() смогла построить объект списка на основе полученного аргумента, ей необходимо получить все значения из этого аргумента. Для этого list() выполняет последовательные вызовы метода next() итератора, возвращённого вызовом islice(), который, в свою очередь, выполняет последовательные вызовы next() в экземпляре итератора f.
#tips #generators
Итераторы
Итак, чем же является итератор? Итератор — это вспомогательный объект, возвращающий следующий элемент всякий раз, когда выполняется вызов функции
__next__() с передачей этого объекта в качестве аргумента. Таким образом, любой объект, предоставляющий метод __next__(), является итератором, возвращающим следующий элемент при вызове этого метода, при этом совершенно неважно как именно это происходит.Итак, итератор — это некая фабрика по производству значений. Всякий раз, когда вы обращаетесь к ней с просьбой "давай следующее значение", она знает как сделать это, поскольку сохраняет своё внутреннее состояние между обращениями к ней.
Существует бесчисленное множество примеров использования итераторов. Например, все функции пакета itertools возвращают итераторы.
📌Некоторые из них генерируют бесконечные последовательности:
>>> from itertools import count
>>> counter = count(start=1)
>>> next(counter)
1
>>> next(counter)
2
📌Некоторые создают бесконечные последовательности из конечных:
>>> from itertools import cycle
>>> colors = cycle(['red', 'white', 'blue'])
>>> next(colors)
'red'
>>> next(colors)
'white'
>>> next(colors)
'blue'
>>> next(colors)
'red’
📌Или конечные последовательности из бесконечных:
>>> from itertools import islice
>>> colors = cycle(['red', 'white', 'blue'])
>>> limited = islice(colors, 0, 4)
>>> for x in limited:
... print(x)
red
white
blue
red
Генераторы
Итак, наконец-то мы добрались до самого интересного! Генераторы являются безумно интересной и полезной штукой в Python. Генератор — это особый, более изящный случай итератора.
Используя генератор, вы можете создавать итераторы, вроде того, что мы рассмотрели выше, используя более лаконичный синтаксис, и не создавая при этом отдельный класс с методами
__iter__() и __next__().Давайте внесём немного ясности:
любой генератор является итератором (но не наоборот!);
следовательно, любой генератор является "ленивой фабрикой", возвращающей значения последовательности по требованию.
Вот пример итератора последовательности чисел Фибоначчи в исполнении генератора:
>>> def fib():
... a, b = 0, 1
... while True:
... yield b
... a, b = b, a + b
...
>>> f = fib()
>>> list(islice(f, 0, 10))
[1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55]
Ну как? Не находите, что это выглядит намного элегантнее простого итератора? Весь секрет кроется в ключевом слове yield. Давайте разберёмся, что к чему.
Во-первых, обратите внимание, что fib является обычной функцией, ничего особенного. Однако же, в ней отсутствует оператор return, возвращающий значение. В данном случае возвращаемым значением функции будет генератор (то есть, по сути, итератор — фабрика значений, сохраняющая состояние между обращениями к ней).
Теперь, когда происходит вызов функции fib
f = fib()
будет создан и возвращён экземпляр генератора. К данному моменту ещё никакого кода внутри функции не выполняется и генератор ожидает вызова.
Дальше созданный экземпляр генератора передаётся в качестве аргумента функции islice, которая также возвращает итератор, следовательно также никакого кода функции fib пока что не выполняется.
И, наконец, происходит вызов list() с передачей в качестве аргумента итератора, возвращённого функцией islice(). Чтобы list() смогла построить объект списка на основе полученного аргумента, ей необходимо получить все значения из этого аргумента. Для этого list() выполняет последовательные вызовы метода next() итератора, возвращённого вызовом islice(), который, в свою очередь, выполняет последовательные вызовы next() в экземпляре итератора f.
#tips #generators
Python's list comprehensions
Это эквивалентно следующему коду:
Пример:
#tips
vals = [expression
for value in collection
if condition]
Это эквивалентно следующему коду:
vals = []
for value in collection:
if condition:
vals.append(expression)
Пример:
>>> even_squares = [x * x for x in range(10) if not x % 2]
>>> even_squares
[0, 4, 16, 36, 64]
#tips
Generators & iterators (3/3)
Типы генераторов
В Python существует два типа генераторов: генераторные функции и генераторные выражения. Генератором является любая функция, содержащая yield в любом месте её кода. Пример такого генератора мы только что рассмотрели. Другой разновидностью генераторов в Python являются генераторные выражения, своим видом напоминающие списковые выражения. Использование генераторных выражений бывает очень хорошим решением в ряде случаев.
Предположим, вы используете следующую конструкцию, чтобы создать список квадратов чисел:
Или, то же самое, но в виде множества:
Или в виде словаря:
Или, наконец, используя генераторное выражение (обратите внимание, это НЕ кортеж!):
Заключение
Генераторы являются потрясающей языковой конструкцией. Они позволяют писать код, используя меньше промежуточных переменных, снизить потребление памяти и ресурсов процессора, а также уменьшить объём самого кода.
📌Если вы всё ещё не используете генераторы и хотели бы начать делать это, попробуйте начать с того, что обратите внимание на все участки вашего кода, имеющие вид:
И замените их генераторами:
#tips #generators
Типы генераторов
В Python существует два типа генераторов: генераторные функции и генераторные выражения. Генератором является любая функция, содержащая yield в любом месте её кода. Пример такого генератора мы только что рассмотрели. Другой разновидностью генераторов в Python являются генераторные выражения, своим видом напоминающие списковые выражения. Использование генераторных выражений бывает очень хорошим решением в ряде случаев.
Предположим, вы используете следующую конструкцию, чтобы создать список квадратов чисел:
>>> numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
>>> [x * x for x in numbers]
[1, 4, 9, 16, 25, 36]
Или, то же самое, но в виде множества:
>>> {x * x for x in numbers}
{1, 4, 36, 9, 16, 25}Или в виде словаря:
>>> {x: x * x for x in numbers}
{1: 1, 2: 4, 3: 9, 4: 16, 5: 25, 6: 36}Или, наконец, используя генераторное выражение (обратите внимание, это НЕ кортеж!):
>>> lazy_squares = (x * x for x in numbers)
>>> lazy_squares
at 0x10d1f5510>
Заключение
Генераторы являются потрясающей языковой конструкцией. Они позволяют писать код, используя меньше промежуточных переменных, снизить потребление памяти и ресурсов процессора, а также уменьшить объём самого кода.
📌Если вы всё ещё не используете генераторы и хотели бы начать делать это, попробуйте начать с того, что обратите внимание на все участки вашего кода, имеющие вид:
def something():
result = []
for ... in ...:
result.append(x)
return result
И замените их генераторами:
def iter_something():
for ... in ...:
yield x
#tips #generators
uuid
Стандартный модуль uuid — быстрый и простой способ сгенерировать UUID (universally unique identifier, глобально уникальный идентификатор).
Так мы создаём случайное 128-битное число, которое почти наверняка будет уникальным.
Существует более 2¹²² возможных UUID. Это более 5 ундециллионов или 5,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000.
Вероятность нахождения дубликатов в заданном наборе крайне мала. Даже при наличии триллиона UUID вероятность того, что среди них есть дубликат, гораздо меньше, чем один к миллиарду.
Вполне недурно для двух строк кода.
#uuid
Стандартный модуль uuid — быстрый и простой способ сгенерировать UUID (universally unique identifier, глобально уникальный идентификатор).
import uuid
user_id = uuid.uuid4()
print(user_id)
Так мы создаём случайное 128-битное число, которое почти наверняка будет уникальным.
Существует более 2¹²² возможных UUID. Это более 5 ундециллионов или 5,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000.
Вероятность нахождения дубликатов в заданном наборе крайне мала. Даже при наличии триллиона UUID вероятность того, что среди них есть дубликат, гораздо меньше, чем один к миллиарду.
Вполне недурно для двух строк кода.
#uuid
Global Variables
В Python любая переменная, задекларированная вне функции, по-умолчанию определена как глобальная.
Но если попытаться изменить эту переменную внутри функции, мы наткнемся на ошибку:
Поэтому существует специальное слово global:
📌Любая переменная внутри функции по-умолчанию определена как локальная
📌Любая переменная снаружи функции по-умолчанию определена как глобальная
📌Мы используем ключевое слово global для того, чтобы модифицировать глобальную переменную внутри функции
📌Использование global снаружи функции не даст никакого эффекта
#tips #global
В Python любая переменная, задекларированная вне функции, по-умолчанию определена как глобальная.
c = 1
def add():
print(c)
add()
#выведет
1
Но если попытаться изменить эту переменную внутри функции, мы наткнемся на ошибку:
c = 1
def add():
c = c + 1
print(c)
add()
#выведет
UnboundLocalError: local variable ‘c’ referenced before assignment
Поэтому существует специальное слово global:
c = 1
def add()
global c
c = c + 1
print(‘Inside:’, c)
add()
print(‘Outside:’, c)
#выведет
Inside: 2
Outside: 2
📌Любая переменная внутри функции по-умолчанию определена как локальная
📌Любая переменная снаружи функции по-умолчанию определена как глобальная
📌Мы используем ключевое слово global для того, чтобы модифицировать глобальную переменную внутри функции
📌Использование global снаружи функции не даст никакого эффекта
#tips #global
type annotations (1/2)
Python — язык с динамической типизацией и позволяет нам довольно вольно оперировать переменными разных типов. Однако при написании кода мы так или иначе предполагаем переменные каких типов будут использоваться (это может быть вызвано ограничением алгоритма или логики программы). И для корректной работы программы нам важно как можно раньше найти ошибки, связанные с передачей данных неверного типа.
Сохраняя идею динамической утиной типизации в современных версиях Python (3.6+) поддерживает аннотации типов переменных, полей класса, аргументов и возвращаемых значений функций.
Пример:
Стрелочка после аргументов функции показывает возвращаемый тип.
#typing
Python — язык с динамической типизацией и позволяет нам довольно вольно оперировать переменными разных типов. Однако при написании кода мы так или иначе предполагаем переменные каких типов будут использоваться (это может быть вызвано ограничением алгоритма или логики программы). И для корректной работы программы нам важно как можно раньше найти ошибки, связанные с передачей данных неверного типа.
Сохраняя идею динамической утиной типизации в современных версиях Python (3.6+) поддерживает аннотации типов переменных, полей класса, аргументов и возвращаемых значений функций.
Пример:
def my_add(a: int, b: int) -> int:
return a + b
def greet(name: str) -> str:
return ‘Hello ‘ + name
Стрелочка после аргументов функции показывает возвращаемый тип.
#typing
Python’s slices
Срезы в листах Python могут быть использованы и без индексов
Вот несколько забавных и полезных вещей:
#tips #list
Срезы в листах Python могут быть использованы и без индексов
Вот несколько забавных и полезных вещей:
# Очистка всех элементов листа:
>>> lst = [1, 2, 3, 4, 5]
>>> del lst[:]
>>> lst
[]
# Замена всех элементов листа
# без создания нового объекта:
>>> a = lst
>>> lst[:] = [7, 8, 9]
>>> lst
[7, 8, 9]
>>> a
[7, 8, 9]
>>> a is lst
True
# Создание копии листа:
>>> b = lst[:]
>>> b
[7, 8, 9]
>>> b is lst
False
#tips #list
Небольшой опрос. Что бы вы хотели увидеть на канале? Пожалуйста, не поленитесь оставить свой фидбек.
Anonymous Poll
8%
Материалы по блокчеину
29%
Материалы по нейронным сетям
30%
Что нибудь по дата анализу, постпроцессинг, фурье обработка данных
16%
Более общие материалы, не обязательно относящиеся к языку Python
17%
Боты, прокси, накрутки и все по поводу них
Argument unpacking
Небольшой пример того, почему пайтон так хорош:
Теперь мы можем распаковать кортеж (да и любой другой итерируемый объект) с помощью оператора
Распаковка словарей происходит с помощью
#tips
Небольшой пример того, почему пайтон так хорош:
def myfunc(x, y, z):
print(x, y, z)
tuple_vec = (1, 0, 1)
dict_vec = {'x': 1, 'y': 0, 'z': 1}
Теперь мы можем распаковать кортеж (да и любой другой итерируемый объект) с помощью оператора
*>>> myfunc(*tuple_vec)
1, 0, 1
Распаковка словарей происходит с помощью
**>>> myfunc(**dict_vec)
1, 0, 1
#tips
Collections
Находим наиболее часто встречающийся элемент в контейнере:
#tips #collections
Находим наиболее часто встречающийся элемент в контейнере:
>>> import collections
>>> c = collections.Counter('helloworld’)
>>> c
Counter({'l': 3, 'o': 2, 'e': 1, 'd': 1, 'h': 1, 'r': 1, 'w': 1})
>>> c.most_common(3)
[('l', 3), ('o', 2), ('e', 1)]
#tips #collections
Permutations
itertools.permutations() генерирует перестановки, возвращая итерируемый объект. Полагаю, не надо объяснять как с их помощью вы можете сбрутить чей-то пароль?
4! = 24
#tips #permutations
itertools.permutations() генерирует перестановки, возвращая итерируемый объект. Полагаю, не надо объяснять как с их помощью вы можете сбрутить чей-то пароль?
>>> import itertools
>>> for p in itertools.permutations('ABCD'):
... print(p)
('A', 'B', 'C', 'D')
('A', 'B', 'D', 'C')
('A', 'C', 'B', 'D')
('A', 'C', 'D', 'B')
('A', 'D', 'B', 'C')
('A', 'D', 'C', 'B')
('B', 'A', 'C', 'D')
('B', 'A', 'D', 'C')
('B', 'C', 'A', 'D')
('B', 'C', 'D', 'A')
('B', 'D', 'A', 'C')
('B', 'D', 'C', 'A')
('C', 'A', 'B', 'D')
('C', 'A', 'D', 'B')
('C', 'B', 'A', 'D')
('C', 'B', 'D', 'A')
('C', 'D', 'A', 'B')
('C', 'D', 'B', 'A')
('D', 'A', 'B', 'C')
('D', 'A', 'C', 'B')
('D', 'B', 'A', 'C')
('D', 'B', 'C', 'A')
('D', 'C', 'A', 'B')
('D', 'C', 'B', ‘A’)
4! = 24
#tips #permutations
Вы не ждали, но она появилась.
Да, это статья про постпроцессинг с помощью matplotlib.
https://telegra.ph/Matplotlib-dlya-postprocessinga-dannyh-04-29
Да, это статья про постпроцессинг с помощью matplotlib.
https://telegra.ph/Matplotlib-dlya-postprocessinga-dannyh-04-29
Telegraph
Matplotlib для постпроцессинга
Обычно я использую matplotlib для визуализации данных. Прежде всего, есть несколько полезных вещей, которые вы должны знать об использовании пакета. Импорт matplotlib Так же, как мы используем сокращение np для NumPy и сокращение pd для Pandas, мы будем использовать…
itertools
Допустим, мы хотим получить какой то конечный список элементов из бесконечного генератора. В модуле itertools есть удобная функция islice, позволяющая осуществить срез генератора fib.
#itertools
Допустим, мы хотим получить какой то конечный список элементов из бесконечного генератора. В модуле itertools есть удобная функция islice, позволяющая осуществить срез генератора fib.
from itertools import islice
def fib():
a, b = 0, 1
while True:
yield b
a, b = b, a + b
…
In : list(islice(fib(), 6))
Out: [1, 1, 2, 3, 5, 8]
#itertools
reduce
Продолжая тему itertools. Например, нужно написать функцию, которая принимает список чисел и перемножает их. То есть [1,2,3,4,5,6] даст 1*2*3*4*5*6.
📌Способ 1.
📌Способ 2.
📌Способ 3.
#tips #itertools #reduce
Продолжая тему itertools. Например, нужно написать функцию, которая принимает список чисел и перемножает их. То есть [1,2,3,4,5,6] даст 1*2*3*4*5*6.
📌Способ 1.
from functools import reduce
In : reduce(lambda x, y: x*y, [1, 2, 3, 4, 5, 6])
Out: 720
📌Способ 2.
import operator
import functools
In : functools.reduce(operator.mul, [1, 2, 3, 4, 5, 6], 1)
Out: 720
📌Способ 3.
import numpy as np
In : np.prod(np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6]))
Out: 720
#tips #itertools #reduce
Вторая часть многострадальной статьи про matplotlib.
Прошу прощения за возможные задержки с выходом статей. Сейчас силы нашей команды (и меня в частности) брошены на криптовалютные проекты.
А вот и статья.
https://telegra.ph/Matplotlib-dlya-postprocessinga-v20-05-09
Прошу прощения за возможные задержки с выходом статей. Сейчас силы нашей команды (и меня в частности) брошены на криптовалютные проекты.
А вот и статья.
https://telegra.ph/Matplotlib-dlya-postprocessinga-v20-05-09
Telegraph
Matplotlib для постпроцессинга v2.0
В прошлой части мы познакомились с основами (для тех, кто еще не успел, советую ознакомиться), теперь перейдем к более сложным вещам. Подготовка данных. Для подготовки данных, в зависимости от задачи, советую использовать numpy или pandas. Создание графиков.…
Жду от вас небольшой фидбэк:
Anonymous Poll
10%
делать только статьи
5%
делать только посты
85%
пара постов + статья
Что выведет следующий код?
In[1]: qwe = ‘qwe’
In[2]: qwe[0] = ‘a’
In[3]: print(qwe)
Правильный ответ
Строки — это неизменяемый тип данных, поэтому произойдет ошибка в строке 2 (простите за тавтологию). Когда вы пытаетесь сделать например вот это:
переменная a на второй строчке заменяется уже другой переменной.
📎изменять строки нельзя, можно только заменять их новыми
#string
Строки — это неизменяемый тип данных, поэтому произойдет ошибка в строке 2 (простите за тавтологию). Когда вы пытаетесь сделать например вот это:
a = ‘a’
a += ‘b’
переменная a на второй строчке заменяется уже другой переменной.
📎изменять строки нельзя, можно только заменять их новыми
#string
Целые числа.
Пользователей Python зачастую привлекает его простота, важной частью которой является динамическая типизация. В то время как в языках со статической типизацией, таких как С, необъодимо явным образом объявлять все переменные, языки с динамической типизацией этого не требуют.
Например, в языке С можно описать операцию так:
На языке Python это запишется так:
Главное отличие: в языке С типы данных каждой переменной объявлены явным образом.
В Python мы можем сделать так:
В С это могло бы привести к ошибке компиляции или же неопределенному поведению:
Подобная гибкость делает Python таким удобным и простым в использовании. Однако такая гибкость при работе с типами указывает на то, что переменные Python представляют собой нечто большее, чем просто значение, они содержат также информацию о типе значения.
Стандартная реализация языка Python написана на С. Это значит, что каждый объект Python — замаскированная структура С. Посмотрев на исходный код Python 3.4, можно узнать что описание целого типа (long), фактически выглядит так:
Отдельное целое число в языке Python 3.4 состоит из 4 частей:
📌 ob_refcnt - счетчик ссылок, с помощью которого происходит выделение и освобождение памяти
📌 ob_type - тип переменной
📌 ob_size - задает размер следующих элементов данных
📌 ob_digit - содержит фактическое целочисленное значение
Это значит, что существует некоторая избыточность при хранении целого числа в языке Python по сравнению с целыми числами в компилируемых языках.
📎 Целое число в Python — указатель на место в памяти, где хранится вся информация об объекте, включая байты, содержащие само целочисленное значение.
📎 Это влечет за собой последствия в виде дополнительных расходов памяти и/или вычислительного времени, что становится заметно в структурах, объединяющих значительное количество таких объектов.
Пользователей Python зачастую привлекает его простота, важной частью которой является динамическая типизация. В то время как в языках со статической типизацией, таких как С, необъодимо явным образом объявлять все переменные, языки с динамической типизацией этого не требуют.
Например, в языке С можно описать операцию так:
int result = 0;
for(int i=0; i<100; ++i){
result += i;
}
На языке Python это запишется так:
result = 0
for i in range(100):
result += i
Главное отличие: в языке С типы данных каждой переменной объявлены явным образом.
В Python мы можем сделать так:
x = 4
x = “four”
В С это могло бы привести к ошибке компиляции или же неопределенному поведению:
int x = 4;
x = “four” // сбой
Подобная гибкость делает Python таким удобным и простым в использовании. Однако такая гибкость при работе с типами указывает на то, что переменные Python представляют собой нечто большее, чем просто значение, они содержат также информацию о типе значения.
Стандартная реализация языка Python написана на С. Это значит, что каждый объект Python — замаскированная структура С. Посмотрев на исходный код Python 3.4, можно узнать что описание целого типа (long), фактически выглядит так:
struct _longobject {
long ob_refcnt;
PyTypeObject *ob_type;
size_t ob_size;
long ob_digit[1];Отдельное целое число в языке Python 3.4 состоит из 4 частей:
📌 ob_refcnt - счетчик ссылок, с помощью которого происходит выделение и освобождение памяти
📌 ob_type - тип переменной
📌 ob_size - задает размер следующих элементов данных
📌 ob_digit - содержит фактическое целочисленное значение
Это значит, что существует некоторая избыточность при хранении целого числа в языке Python по сравнению с целыми числами в компилируемых языках.
📎 Целое число в Python — указатель на место в памяти, где хранится вся информация об объекте, включая байты, содержащие само целочисленное значение.
📎 Это влечет за собой последствия в виде дополнительных расходов памяти и/или вычислительного времени, что становится заметно в структурах, объединяющих значительное количество таких объектов.
# Python 3 имеет модуль
>>> import ipaddress
>>> ipaddress.ip_address('192.168.1.2')
IPv4Address('192.168.1.2')
>>> ipaddress.ip_address('2001:af3::')
IPv6Address('2001:af3::’)
Python documentation
ipaddress — IPv4/IPv6 manipulation library
Source code: Lib/ipaddress.py ipaddress provides the capabilities to create, manipulate and operate on IPv4 and IPv6 addresses and networks. The functions and classes in this module make it straigh...
Теоретический_миниму.pdf
10.3 MB
Отличная книга по CS, рекомендую к прочтению.