🔥 Сортировка в Python - не все так просто

Часто возникает потребность отсортировать список. Многие используют для этого метод sort:

 arr = [1, 3, 2]
 arr.sort()

 print(arr)
 # [1, 2, 3]

Но с этим методом не все так просто 😕

1. In-place сортировка

Метод sort выполняет сортировку in-place. Другими словами, вы получаете не новый отсортированный список, а измененный исходный. Сам по себе метод возвращает None. По очевидным причинам, это не всегда удобно.

 arr = [1, 3, 2]

 print(arr.sort())
 # None

 print(arr)
 # [1, 2, 3]

2. Сортировка составного списка

Если вы попробуете отсортировать составной список, то вы получите ошибку. Например:

 arr = ['s', 'p', [[1], [2, 3]], 'isok', 2]
 # TypeError: '<' not supported between instances of 'list' and 'str'

Это вполне логично, потому что как сравнить строку и список - совершенно непонятно. Поэтому метод sort в таких ситуациях нам не поможет.

3. Кастомная сортировка

Хотите написать гибкий «сортер»? Для начала определите правило сортировки.

Несколько примеров таких правил:

* Сортируем по длине каждого элемента (число - длина 1, список - определяем длину списка)
* Если элемент простой (например, число), то берем его строковое отображение. Если элемент составной (например, список), то берем строковое отображение первого элемента
* Каждый элемент отображаем в виде строки и сортируем в лексикографическом порядке
* Сортируем по типам и по-отдельности для каждого типа данных

Пример реализации последнего подхода:

 arr = ['s', 'p', [1], [2, 3], 'isok', 2]

 # создаем словарь, разбивая все по типам данных
 res = {}
 for el in arr:
     el_type = type(el)
     if el_type not in res:
         res[el_type] = []
     res[el_type].append(el)    
 
 # сортируем для каждого типа отдельно
 for k, v in res.items():
     res[k] = sorted(v)

 # формируем итоговый список
 res = [el for subarr in res.values() for el in subarr]

 print(res)
 # ['isok', 'p', 's', [1], [2, 3], 2]

Здесь уже все зависит от вашей фантазии и навыков программирования 😉

- - - - -

► Задачки по Python и не только: IT Resume

7 ошибок в коде на Python, которые flake8 вам точно подсветит 😢

Предлагаем простое упражнение: откройте любой свой код, запустите линтер (flake8) и посмотрите - какие ошибки он вам покажет. Уверены, что в большинстве случаев вы встретите 7 ошибок, описанных ниже.

Если вдруг ваш код уже вычищен, прошел code review и готов к продакшену - то просто откройте другой код :)

* trailing whitespace

Если ваша строка заканчивается не переносом строки, а пробелом - линтер вам об этом скажет.

* expected 2 blank lines, found 0

Отделили класс от другого кода не двумя строками, а одной? Непорядок.

* unexpected spaces around keyword / parameter equals

Если вы указываете аргументы по умолчанию, то вокруг знака = не должно быть пробелов.

* line too long (107 > 79 characters)

Наверняка у вас есть слишком длинные строки. Комментарии, длинные лямбда-выражения или много аргументов в функции. Flake8 вам об этом незамедлительно сообщит.

* blank line contains whitespace

Иногда в пустые строки, отделяющие части кода друг от друга, закрадываются лишние пробелы. Мелочь, но и это тоже будет подсвечено.

* block comment should start with '# '

Если вы написали однострочный комментарий - не забудьте поставить пробел после #.

* too many blank lines (3)

Все мы любим добавлять "воздуха" в код, чтобы отделять блоки друг от друга. Однако, это не всегда соответствует правилам - будьте осторожней.

Итог

Всегда ли нужно исправлять эти ошибки? Не всегда. Главное - подходить с умом и не игнорировать замечания линтера, если они действительно имеют смысл.

Кстати - хотите больше интересных материалов про code review, статический анализ и линтеры? 😏

- - - - - - - - - - -

► Тест на знание PEP8 и правил оформления кода: IT Resume

🔥 Почему COALESCE в SQL - это важно?

COALESCE - это функция, которая вычисляет по порядку каждый из своих аргументов и на выходе возвращает значение первого аргумента, который был не NULL.

Пример:

 SELECT COALESCE(NULL, NULL, 1, NULL)
 # 1

Применяется ли это на практике? Конечно! Рассмотрим 2 ситуации:

* Ситуация 1

Вы делаете email-рассылку по базе клиентов. У некоторых в поле fio стоит пропуск - таким людям придет письмо:

Добрый день, !

Несолидно, согласитесь? С помощью COALESCE эта проблема решилась бы элементарно:

 COALESCE(fio, 'дорогой друг')
 # Добрый день, дорогой друг!

* Ситуация 2

Вы делаете аналитику по товарам и используете функцию COUNT(col). На основании вашего отчета начальство потом принимает важные решения. Но вы-то забыли, что COUNT(col) проигнорирует значения NULL...

Подробно разобрали COALESCE и что у нее под капотом в нашей статье 👉🏻 Синтаксический сахар SQL: функция COALESCE.

- - - - - - - - - -

► Подборка интересных задач по SQL: IT Resume

🔥 Вакансия Python/Go Developer (Middle/Senior) в Akvelon

Наши друзья из Akvelon прислали свежую вакансию для питонистов. Выглядит соблазнительно 😏

Вилка: от 2500$ до 3700$
Опыт: от 3+ лет
Английский язык В1-В2+
Релокация с оф.трудоустройством в Сербии, Польше, Грузии или Армении.
Занятость: full-time, офис

Требования:
* Опыт работы с Go, Python, Scala, Java
* Знание GraphQL, REST, HTTP и возможности разработки поддерживаемых API
* Опыт разработки и внедрения производительных, стабильных и удобных в сопровождении интерфейсов API

Для отклика просто нажмите кнопку 👇🏻

🔥 Как конвертировать строку в число на Python?

Частенько возникает ситуация, что число вам подается на вход в виде строки (например, при загрузке данных из файлов). Особенно больно, когда речь не о целых числах, а о дробных.

И как конвертировать такую строку в число? И как проверить - поддается ли вообще строка конвертации в float? Давайте разберем по шагам.

Чистый isdigit() нам не поможет

Скорее всего, многие сразу подумали про функцию isdigit. Все бы хорошо, но она выдаст True, только если ВСЕ символы в строке - числа. А в случае с float у нас есть дробный разделитель (например, точка).

Однако, мы можем это обойти, добавив при проверке replace:

 def check(num, sep='.'):
     return num.replace(sep, '', 1).isdigit()

То есть убираем первый разделитель и проверяем - получили мы число или нет. Если получили - значит это float и его можно беспрепятственно конвертировать:

 def convert(num, sep='.'):
     if num.replace(sep, '', 1).isdigit():
         return float(num)
     return num

Что насчет try-except?

Другой вариант (пожалуй, самый очевидный) - завернуть нашу конвертацию из str в float в блок try-except. Получилось - здорово; не получилось - не и ладно.

 def convert(num):
     try:
         num = float(num)
         return num
     except ValueError:
         return num

Не сказал бы, что это самое красивое решение - но почему бы и нет.

Регулярные выражения

Для любителей писать регулярные выражения, можно пойти и по такому пути 🙂

 import re

 def convert(num):
     if re.match(r'^-?\d+(?:\.\d+)$', num) is None:
         return num
     return float(num)

Этот вариант на любителя, но почему нет.

Заключение

Есть и другие варианты - например, с помощью list comprehension + функции all. А как вы бы решили задачу? 😉

- - - - - - -

► Задача про максимальное число из 6 и 9: IT Resume

​​🔥 Топовая программа для работы с разными БД

«Какой софт использовать для работы с базой данных» - наверняка такой вопрос уже возникал у вас. Вот мы всей командой используем DBeaver. Почему - рассказываем ниже.

1. Кроссплатформенный. У нас есть люди с Windows, с MACos и даже с Linux. И на все ОС DBeaver встает без проблем.

2. Поддержка основных СУБД. Нам не приходится использовать для MySQL - одну программу, для PostgreSQL - другую, а для SQL Server - третью. Все подключения удобно настраиваются в одном месте.

3. Бесплатный. Это немаловажный фактор - если вам не хочется платить за условный DataGrip, то DBeaver - отличная альтернатива.

4. Удобный. В отличие от многих подобных программ, DBeaver довольно удобен в плане интерфейса - все интуитивно понятно расположено и находится под рукой. Хотя свои косяки у него тоже есть, глупо это отрицать.

Конечно, Heidi, Toad, Workbench, PgAdmin, DataGrip и другие программы никто не отменял. Но мы плотно сидим на DBeaver. А что вы используете? 😉

- - - - - - -

► Тест по SQL для продвинутых: IT Resume

​​Вопрос от подписчика. Что мне нужно знать?

Вопрос

Я заканчиваю обучение на онлайн-курсах по Python и хочу устроиться на работу. Что мне нужно знать, чтобы быть востребованным?


Ответ

Тут зависит от специальности. Если речь о бекенд-разработке, то минимальный набор знаний такой:

* Базовый Python. Например, уметь написать сложный вложенный цикл-обработчик, а потом его же оптимизировать.
* Один из бэкенд-фреймворков. Например, Django или Flask.
* Умение работать и создавать API. Хотя бы базовый REST.
* Понимание http-запросов. GET, POST, корсы, коды ошибок и прочее.
* Git. Минимальный набор - clone, push, pull, merge.
* SQL. Уметь писать базовые SELECT, UDPATE, INSERT, DELETE запросы.
* Linux. Подключение, перемещение по каталогам, понимание пользователей, установка-удаление-обновление пакетов/python/библиотек, полезные утилитки типа htop.
* Владеть базовыми инструментами для работы. Например, VS Code, DBeaver, Postman, putty.
* Python-специфичные плюшки. Виртуальное окружение, pip freeze и прочее.
* Тестирование кода с pytest или другим фреймворком.
* Понимание процесса деплоя. Хорошо бы уметь в базовый докер, знать про nginx и условный screen.

Много? Много. Но и это не все.

Вообще, все знать не обязательно и невозможно. Но иметь общее представление и использовать на практике - нужно.

И самое важное: нужен пет-проджект, чтобы показать на собеседовании, да и вообще просто для «обучения на практике». Не учебный проект, не блог, сделанный по статье на Хабре. А нормальный проект, покрытый тестами, задеплоенный где-нибудь на хостинге, с красиво оформленным репозиторием и вылизанным кодом.

Возьмут ли вас на работу после этого? Скорее да, чем нет 😉

- - - - -

► Задачки по Python и не только: IT Resume