3 интересных функции в random

Этот пост более для тех, у кого есть соответствующий бэкграунд и кто хочет знать про random больше среднего.

betavariate() — используется для получения случайного числа с плавающей запятой от 0 до 1 на основе бета-распределения (применяется для статистических расчетов).

gauss() — генерирует случайное число с плавающей запятой на основе распределения Гаусса (используется в теории вероятности).

paretovariate() — возвращает случайное число с плавающей запятой на основе распределения Парето (используется в теории вероятности).

Кстати, можете посмотреть на графиках результаты вызова этих функций по 100к раз тут, тут и тут.

#random

Аргументы и параметры командной строки

Для обработки передаваемых аргументов и создания удобный интерфейс командной строки в python есть отличный модуль argparse.

Для начала нам нужно создать объект парсера ArgumentParser, в который мы уже сможем добавить аргументы с нужными параметрами с помощью метода add_argument.

Первым параметром add_argument принимает либо имя обязательного позиционного аргумента, либо список опционального аргумента (опциональный аргумент идентифицируется через -). Также у add_argument есть множество необязательных опциональных параметров для работы с передаваемым значением аргумента, о них можете почитать в данной статье.

После добавления всех аргументов, нам нужно их спарсить с помощью метода parse_args, на выходе мы получим объект со всеми содержащимися аргументами.

#argparse

Создаем словарь из набора ключей

Для создания словаря из известного набора ключей и одинаковых значений часто используют генераторы словарей (dict comprehensions).

Однако класс dict имеет удобный метод fromkeys, который был создан специально для таких случаев.

#словари #fromkeys

Ключевое слово nonlocal

Похожее по функционалу на global, ключевое слово nonlocal позволяет обращаться к переменным из нелокальной области видимости.

Поведение nonlocal заключается в том, что интерпретатор ищет переменную в ближайшей области видимости.

Основное различие с global в том, что с помощью nonlocal нельзя получить переменные из глобальной области видимости.

#переменные #nonlocal

Хеширование в Python используя hashlib

Библиотека hashlib предоставляет алгоритмы хеширования, которые позволяют создавать уникальные хеш-суммы для данных. Это полезно для проверки целостности файлов, хранения паролей в безопасной форме и других задач безопасности данных.

Пример кода:

import hashlib

# Пример хеширования строки с использованием SHA-256
data_to_hash = "Hello, World!"
hashed_data = hashlib.sha256(data_to_hash.encode()).hexdigest()

print(f"Исходные данные: {data_to_hash}")
print(f"Хеш-сумма (SHA-256): {hashed_data}")

В этом примере мы используем алгоритм SHA-256 из библиотеки hashlib для создания хеш-суммы строки "Hello, World!". Результат выводится в шестнадцатеричном формате.

Библиотека hashlib является одним из лучших инструментов для обеспечения безопасности данных в Python. Путем использования различных алгоритмов хеширования, таких как MD5, SHA-256 и других, вы можете обеспечить целостность данных и повысить уровень безопасности ваших приложений.

#python #hashlib

Хэширование

Для создания хэш-значений в python существует удобный модуль hashlib, реализующий общий интерфейс для ряда популярных хэш функций и также может использовать функции доступные в системе, предоставляемые с установленным OpenSSL.

Использование очень простое, в модуле существует ряд конструкторов, соответствующих названиям хэш-функций. В конструктор мы можем передать байт-строку, хэш которой мы хотим получить, на выходе мы получим объект хэша. Объект хэша мы можем обновить методом update, сконкатенировав тем самым строки, а также можем можем вывести полученное значение с помощью методов digest и hexdigest. Первый возвращает байт-строку, второй - в шестнадцатеричном формате.

#hash #hashlib

Как объяснить близким, кем вы работаете?

На обеденном перерыве попробовали составить шпаргалку для продуктовых аналитиков с помощью режима голосового общения ИИ-помощника Гигачата.

Сохраняйте и рассказывайте маме, девушке или младшему братику, если они не понимают ничего в IT, но хотят узнать о вашей работе чуть больше.

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

Работаем со временем без головной боли

При работе со временем и датами у встроенных модулей есть несколько неприятных моментов:

— Их слишком много: datetime, time, calendar, dateutil, pytz и другие;
— В них слишком много типов: date, time, datetime, tzinfo, timedelta, relativedelta и т. д.

И вот на днях я наткнулся на пакет arrow, который их решает. Во-первых, там есть все необходимое. Во-вторых, все объекты имеют один и тот же тип Arrow.

Большой плюс в том, что пакет совместим с основными встроенными типами. Например, выше я преобразовал datetime в Arrow и обратно.

Еще из приятных бонусов: там есть функция humanize, которая конвертирует время в читаемый текст.

#время #arrow

Дескрипторы

Дескриптор – это атрибут объекта со “связанным поведением”, то есть такой атрибут, при доступе к которому его поведение переопределяется методом протокола дескриптора. Если хотя бы один из этих методов определен в объекте, то можно сказать, что этот метод – дескриптор.

Для того, чтобы определить свой собственный дескриптор, обычно определяют три специальных метода класса __get__, __set__ или __delete__. После этого можно создать новый класс и в атрибут этого класса записать объект типа дескриптор.

У данного объекта будет переопределено поведение при доступе к атрибуту (__get__), при присваивании значений (__set__) или при удалении (__delete__).

#классы #дескрипторы

Использование списков в качестве стеков

Стек – абстрактный тип данных, представляющий собой список элементов, организованных по принципу LIFO (last in – first out). В переводе с английского "последним пришёл – первым вышел".

Списки в Python имеют удобные встроенные методы, которых достаточно для реализации такой структуры данных. Для добавления элемента в конец стека используем метод append, для извлечения – pop.

Программный вид стека применяется для обхода структур по типу графов и деревьев. При реализации рекурсивных функций также будет применяться стек, но в таком случае уже его аппаратный вид.

#списки #стек

Добавляем классу большую функциональность

На прошлой неделе мы объясняли декоратор @classmethod, а сейчас рассмотрим @staticmethod.

@staticmethod можно воспринимать как метод, который "не знает, к какому классу относится". Он просто получает переданные аргументы, без неявного первого аргумента, и его определение не изменяется через наследование. Еще раз: статические методы прикреплены к классу лишь для удобства — и не могут менять состояние ни класса, ни его экземпляра.

Зачем использовать. Статические методы делают код более читабельным и повторно используемым. Его также удобнее использовать для импорта по сравнению с обычными функциями, поскольку функцию не нужно отдельно импортировать.

В чем же разница?
@classmethod используется в суперклассе для определения того, как метод должен вести себя, когда он вызывается разными дочерними классами.
@staticmethod используется, когда мы хотим вернуть объект, независимо от вызываемого дочернего класса.

Выполняем код по расписанию

Часто от программиста требуется написать код, который должен выполняться в определенный промежуток времени или по расписанию. Для решения этой проблемы существует много решений, но одно из них — это библиотека aiocron.

Она позволяет просто описать в декораторе конфигурацию расписания, согласно которому метод будет запускаться. В примере выше функция attime будет выполняться каджую минуту с 6 утра до 10 вечера в рабочие дни недели. Подробнее о написании своих расписаний можно почитать тут.

#aiocron