Особенности Python, которые повысят эффективность вашего кода - UPROGER

Добро пожаловать, товарищи питонисты! Сегодня я расскажу о некоторых мощных, но часто упускаемых из виду особенностях Python, которые могут значительно повысить эффективность вашего навыка написания кода. Независимо от того, являетесь ли вы начинающим программистом или опытным ветераном Python, вы наверняка научитесь паре новых трюков.

Python в своей красоте скрывает множество мощных инструментов. Вы можете спросить, зачем мне они? Что ж, ответ прост. Они помогают сделать ваш код чище, проще для понимания и часто быстрее. Кроме того, их довольно интересно изучать и использовать!

Теперь давайте погрузимся в мир эффективности Python. Мы рассмотрим все, от списков и генераторов до контекстных менеджеров и декораторов. Я покажу вам, как использовать эти инструменты, чтобы ваш код работал быстрее, а не сложнее.

print('Let's start our journey!')

О, и не забудьте запустить среду Python и опробовать примеры по ходу дела. Это лучший способ по-настоящему понять эти концепции. Итак, вы готовы? Давайте погрузимся!

1. Понимание списков: Pythonic Way

Давайте начнем наше путешествие со списков. Существует функция, которая превращает многострочный цикл в однострочный. Круто, не так ли?!

Вот как вы обычно создаете список, перебирая другой список:

old_list = [1, 2, 3, 4, 5]
new_list = []
for i in old_list:
    new_list.append(i * 2)
print(new_list)

Результат:

[2, 4, 6, 8, 10]

Теперь давайте посмотрим, как мы можем добиться того же результата в одной строке, используя понимание списка:

old_list = [1, 2, 3, 4, 5]
new_list = [i * 2 for i in old_list]
print(new_list)

Результат:

[2, 4, 6, 8, 10]

Понимание списков не ограничивается простыми операциями. Вы можете включать условные операторы, вложенные циклы и многое другое. Но помните, удобочитаемость имеет значение. Если ваше понимание списка начинает выглядеть как головоломка, возможно, лучше придерживаться традиционного цикла.

Не стесняйтесь играть с этим. Попробуйте создать собственные генераторы списков и посмотрите, как они могут упростить ваш код.

2. Выражения-генераторы: лучшее управление памятью

Переходим к нашей следующей особенности: выражения-генераторы. Они очень похожи на списки, но с существенным отличием: они намного более эффективно используют память.

Выражения-генераторы выглядит так же, как и списковое понимание, за исключением того, что оно заключено в круглые скобки, а не в квадратные. Например:

old_list = [1, 2, 3, 4, 5]
gen_expr = (i * 2 for i in old_list)
for item in gen_expr:
    print(item)

Это выведет…

2, 4, 6, 8, 10

…, аналогично нашему предыдущему примеру. Но магия скрывается за кулисами. Выражения-генераторы не создают в памяти целый новый список. Вместо этого они генерируют каждый элемент на лету, когда вы перебираете его.

Это очень удобно при работе с большими объемами данных. Скажем, если вы обрабатываете файл, размер которого превышает доступную память. Понимание списка может привести к тому, что ваша программа исчерпает память, но выражения-генераторы этого не сделают.

Компромисс заключается в том, что вы можете перебирать генератор только один раз. После того, как вы его прошли, он исчерпан и не может быть использован повторно. Однако во многих случаях это небольшая цена за повышение эффективности использования памяти.

Я рекомендую вам поэкспериментировать с выражениями-генераторами в вашем собственном коде. Узнайте, как они могут помочь вам сделать ваши программы на Python более эффективными, особенно при работе с большими наборами данных.

3. Сила декораторов: пишите меньше, делайте больше

Если вы какое-то время программировали на Python, возможно, вам встречался термин «декораторы». Проще говоря, декоратор в Python — это функция, которая оборачивает другую функцию, изменяя или улучшая её поведение. Это функция, которая придерживается принципа DRY — «Не повторяй себя», поскольку позволяет нам эффективно повторно использовать блоки кода. Теперь давайте углубимся в эту мощную функцию.

Ключевая концепция: декоратор — это, по сути, функция, которая принимает другую функцию в качестве входных данных и возвращает новую функцию в качестве результата. Представьте себе сборочную линию на фабрике: вы загружаете сырой продукт (ваша первоначальная функция), а декоратор (сборочная линия) применяет к нему ряд модификаций, в результате чего вы получаете новый, улучшенный продукт.

Чтобы лучше понять декораторы, давайте начнем с простой функции. Назовем её…

greet()

Её суть заключается в обычном выводе приветствия:

def greet():
  print('Hello, world!')

Эту функцию можно вызывать как любую другую функцию. Теперь предположим, что мы хотим улучшить её. Мы хотим вывести строку до и после приветственного сообщения. Один из способов сделать это — изменить функцию greet(). Но тогда, если мы хотим применить аналогичные улучшения к другим функциям, нам придется повторить тот же код. Здесь в игру вступают декораторы.

Мы можем написать функцию-декоратор, которая добавляет эти улучшения. Вот как это сделать:

def decorate(func):
  def wrapper():
    print('-----START-----')
    func()
    print('-----END-----')
  return wrapper

В Python функции являются объектами первого класса. Это означает, что их можно передавать и использовать в качестве аргументов, как и любой другой объект (строка, целое число, число с плавающей запятой, список и т. д.). Здесь функция decorate принимает в качестве аргумента другую функцию. Внутри этой функции мы определяем новую функцию (оболочку), которая вызывает функцию ввода и добавляет дополнительное поведение (вывод строк до и после вызова).

Чтобы использовать этот декоратор, мы просто «украшаем» нашу исходную функцию, передавая ее функции decorate. Это дает нам новую функцию с улучшенным поведением.

greet = decorate(greet)

Теперь, когда мы вызываем функцию greet, она будет выполняться по-новому:

greet()
-----START-----
Hello, world!
-----END-----

Ключевой вывод: декораторы в Python предоставляют мощный инструмент для улучшения или изменения поведения ваших функций, сохраняя при этом ваш код организованным. Потратьте время на изучение и освоение этой функции, и она, несомненно, повысит эффективность вашего кодирования.

4. Встроенные функции: подарок Python разработчикам

Еще одним аспектом Python, который значительно повышает удобство использования и эффективность, является наличие встроенных функций. Это функции, предварительно упакованные с Python, и они готовы к использованию без необходимости импорта. Возможно, вы уже знакомы с некоторыми из них, например:

print()

len()

или

type()

. Однако их намного больше, и некоторые из них довольно мощные и недооцененные. В этом разделе я познакомлю вас с некоторыми из этих менее известных функций.

Давайте начнем с enumerate(). Эта функция может реально сэкономить время, когда вам нужно перебрать последовательность (например, список или строку), а также отследить своё местоположение в последовательности. Вот простой пример использования:

my_list = ['apple', 'banana', 'cherry']
for i, value in enumerate(my_list):
  print(f'Index {i} holds the value {value}')

Это выведет:

Index 0 holds the value apple
Index 1 holds the value banana
Index 2 holds the value cherry

Ключевая концепция: функция enumerate добавляет счетчик к итерируемому объекту и возвращает его как перечисляемый объект. Затем этот объект можно использовать в циклах for, что дает нам простой способ подсчета итераций.

Двигаемся дальше, давайте посмотрим на zip(). Эта функция позволяет нам параллельно перебирать два или более списков. Она объединяет соответствующие элементы из каждого списка и возвращает zip-объект, который генерирует эти пары при повторении.

list1 = ['apple', 'banana', 'cherry']
list2 = ['red', 'yellow', 'red']
for fruit, color in zip(list1, list2):
  print(f'The {fruit} is {color}')

Это выведет:

The apple is red
The banana is yellow
The cherry is red

Ключевая концепция: функция zip позволяет легко итерировать несколько последовательностей параллельно, эффективно уменьшая сложность нашего кода и повышая читабельность.

Я призываю вас подробнее изучить встроенные функции Python. Они предназначены для упрощения вашего кода и повышения эффективности, и они действительно являются подарком Python для разработчиков.

5. Понимание контекстных менеджеров: упростите работу с файлами

Давайте углубимся в другую особенность Python, которую часто упускают из виду, но которая может значительно упростить ваш код: менеджеры контекста. Вы можете не знать этот термин, но если вы когда-либо использовали ключевое слово…

with

… в Python, то вы использовали менеджер контекста. Чаще всего они используются для обработки файлов, но их полезность выходит за рамки этого.

Классический способ прочитать файл в Python — открыть его, выполнить операцию чтения и затем закрыть. Это выглядит примерно так:

file = open('myfile.txt', 'r')
print(file.read())
file.close()

Это нормально, пока вы не забудете закрыть файл или не возникнет ошибка до того, как произойдёт операция…

close

. В любом случае файл остается открытым, что является проблемой. Здесь на помощь приходят контекстные менеджеры. Они помогают правильно управлять ресурсами, такими как файловые потоки, гарантируя, что они будут правильно освобождены, когда исчезнет надобность.

Вот эквивалентный код с использованием менеджера контекста:

with open('myfile.txt', 'r') as file:
  print(file.read())

Ключевая концепция: диспетчер контекста обеспечивает закрытие файла, как только блок кода внутри оператора with завершается. Это помогает предотвратить утечку ресурсов.

Но контекстные менеджеры не ограничиваются обработкой файлов. Их можно использовать с любой процедурой установки/демонтажа. Они используются в многопоточности, сетевых подключениях и даже сеансах базы данных.

Я надеюсь, что этот краткий обзор познакомил вас с возможностями контекстных менеджеров. Это еще одна особенность, которую Python предлагает для облегчения написания кода. Я настоятельно рекомендую вам изучить их подробнее в вашем путешествии по Python. И помните, я здесь, чтобы провести вас через это путешествие, поэтому не стесняйтесь следовать другим моим руководствам или обращаться с любыми вопросами.

6. Лямбда-функции: достигайте большего с меньшими затратами

Я собираюсь представить вам небольшую, но мощную функцию Python: лямбда-функции. Это небольшие однострочные функции, не имеющие имени. Они создаются с помощью ключевого слова lambda, отсюда и название «лямбда-функции». Но зачем они нам нужны?

Рассмотрим следующую функцию, которая складывает два числа:

def add(x, y):
  return x + y
print(add(5, 3))  # Outputs 8

Все хорошо работает, но мы затрагиваем слишком много кода для настолько простого процесса. Вот как вы можете сделать то же самое с лямбда-функцией:

add = lambda x, y: x + y
print(add(5, 3))  # Outputs 8

Как видите, лямбда-функция намного короче и проще.

lambda arguments: expression

Лямбда-функция может принимать любое количество аргументов, но может иметь только одно выражение.

Ключевая концепция: Лямбда-функции можно использовать везде, где требуются функциональные объекты. Они синтаксически ограничены одним выражением, но могут использоваться в различных сценариях, где вам нужна короткая простая функция.

Лямбда-функции особенно полезны при использовании в сочетании со встроенными функциями Python, такими как

map()

filter()

reduce()

Они позволяют писать более короткий и читаемый код, особенно при работе с данными.

Я надеюсь, что этот краткий обзор лямбда-функций возбудил ваше любопытство. Несмотря на то, что они небольшие, они могут сильно повлиять на эффективность вашего кода Python.

7. Операторы распаковки: раскрытие их потенциала

Давайте взглянем на ещё одну удобную особенность Python, которая может быть незаметна для вас: операторы распаковки. Если вы какое-то время работали с Python, вы, вероятно, сталкивались с операторами…

**

. Но знаете ли вы, что у них есть суперсила, известная как «распаковка»? Давайте посмотрим, что это такое.

Операторы распаковки используются для распаковки элементов списка (или любого итерируемого типа данных), словаря или установки в вызовы функций.

Оператор…

… используется для распаковки итерируемых объектов, а оператор…

**

…для распаковки словарей. Вот простой пример для иллюстрации:

def fun(a, b, c, d):
  print(a, b, c, d)
my_list = [1, 2, 3, 4]
fun(*my_list)

Это выведет:

1 2 3 4

Здесь происходит то, что список

my_list

распаковывается

в аргументы функции. Круто, не так ли?

Ключевая концепция: операторы распаковки…

**

допускают гибкие и эффективные вызовы функций и назначения, которые могут значительно упростить ваш код.

Но подождите, это ещё не всё! Возможности операторов распаковки не ограничиваются вызовами функций. Их также можно использовать в присваиваниях, циклах for и даже при включении списков.

a, *b, c = [1, 2, 3, 4, 5]
print(a)
print(b)
print(c)

Это выведет:

1
[2, 3, 4]
5

Операторы распаковки — это простой и эффективный способ обработки данных в Python. Как только вы начнете их использовать, вы обнаружите, что они могут сделать ваш код более читабельным и менее загроможденным. Попробуйте, и вы увидите разницу!

8. Условные выражения (тернарный оператор): быстрые решения

Вам когда-нибудь приходилось принимать быстрое решение в строке кода? Python прикрывает вашу спину отличной функцией, называемой условными выражениями, также известной как тернарный оператор. Этот оператор позволяет быстро принять решение if-else всего в одной строке. Давайте углубимся в то, как это работает.

В Python синтаксис тернарного оператора следующий:

x if condition else y

. Он читается как: «вернуть x, если условие истинно, иначе вернуть y». Вот небольшой пример для демонстрации:

a = 7
b = 14
print('a is smaller') if a < b else print('b is smaller')

Это выведет:

'a is smaller'

В этом случае условие…

a < b

…истинно, поэтому выводится утверждение «a is smaller». Но если мы поменяем местами значения

, вместо этого будет выведено «b is smaller».

Ключевая концепция: тернарный оператор — это быстрый и эффективный способ написания простых условных операторов в Python.

Тернарный оператор может стать отличным способом упростить ваш код и улучшить его читабельность. Однако не забывайте использовать его с умом: в сложных случаях с несколькими условиями традиционные операторы if-else могут быть более понятными и простыми в отладке.

Теперь у вас есть еще один инструмент в вашем арсенале! Попробуйте использовать тернарный оператор в своем коде и посмотрите, поможет ли он писать более чистый и эффективный код.

9. Модуль Itertools: ваше секретное оружие для итераций

Если вы когда-нибудь запутаетесь в сложных итерациях, модуль itertools в Python станет вашим новым лучшим другом. Эта встроенная библиотека Python представляет собой мощный набор функций, разработанных для эффективного выполнения циклов и итераций. Давайте рассмотрим некоторые из его ключевых особенностей.

Для начала вам нужно импортировать модуль itertools. Вот как это сделать:

import itertools

Модуль itertools состоит из нескольких функций, которые возвращают итераторы. Наиболее часто используются три из них:

cycle()

count()

chain()

Давайте посмотрим, как они работают.

1. cycle()

cycle()

Функция циклически проходит через итерацию бесконечно. Вот простой пример:

counter = itertools.cycle(['A', 'B', 'C'])
next(counter)  # Outputs: 'A'
next(counter)  # Outputs: 'B'
next(counter)  # Outputs: 'C'
next(counter)  # Outputs: 'A', back to start

2. count()

count()

Функция возвращает итератор, который всегда генерирует последовательные целые числа. Проверь это:

counter = itertools.count(start=10, step=2)
next(counter)  # Outputs: 10
next(counter)  # Outputs: 12
next(counter)  # Outputs: 14

3. chain()

chain()

Функция принимает несколько итераций и возвращает один итератор, который производит их содержимое по порядку. См. пример:

chain_result = itertools.chain('ABC', 'DEF')
for char in chain_result:
    print(char)

Это выводит:

A B C D E F

Основная концепция: модуль itertools — это мощный инструмент для эффективной обработки итераций в Python. Он наполнен удобными функциями, такими как

cycle()

count()

chain()

Итак, попробуйте itertools. Это может стать вашим секретным оружием для легкой обработки сложных итераций.

10. Модуль Collections: улучшите обработку данных

Теперь давайте погрузимся в другую жемчужину Python — модуль collections. Это универсальный инструмент для более эффективной работы со структурами данных. Он содержит альтернативы встроенным контейнерам Python общего назначения: dict, list, set и tuple.

Сначала импортируйте модуль collections следующим образом:

import collections

Некоторые из самых популярных коллекций: defaultdict, OrderedDict, Counter, deque и namedtuple. Кратко остановимся на каждом из них.

1. defaultdict:

defaultdict

является подклассом dict, который вызывает фабричную функцию для предоставления отсутствующих значений. Вот пример:

d = collections.defaultdict(int)
d['red'] += 1
print(d)

Это выведет:

defaultdict(, {'red': 1})

2. OrderedDict:

OrderedDict

является подклассом dict, который запоминает добавленные записи заказа. Вот как это использовать:

od = collections.OrderedDict()
od['a'] = 1
od['b'] = 2
print(od)

Это выведет:

OrderedDict([('a', 1), ('b', 2)])

3. Counter:

Counter

является подклассом dict для подсчета хешируемых объектов. Это коллекция, в которой элементы хранятся как ключи словаря, а их счетчики хранятся как значения словаря. Давайте посмотрим на это в действии:

c = collections.Counter(['a', 'b', 'c', 'a', 'b', 'b'])
print(c)

Это выведет:

Counter({'b': 3, 'a': 2, 'c': 1})

4. deque:

deque

представляет собой контейнер, похожий на список, с быстрыми добавлениями и всплывающими окнами на обоих концах. Он идеально подходит для очередей и поиска:

d = collections.deque('abcdefg')
print('Deque:', d)
print('Length:', len(d))

Это выведет:

Deque: deque(['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g'])
Length: 7

5. namedtuple:

namedtuple

генерирует подклассы кортежа с именованными полями. Это похоже на план создания нового класса:

Point = collections.namedtuple('Point', ['x', 'y'])
p = Point(11, y=22)
print(p)

Это выведет:

Point(x=11, y=22)

Основная концепция: модуль коллекций предлагает расширенные структуры данных, которые могут упростить ваш код и повысить производительность.

Теперь, когда вы вооружены модулем Collections, вы готовы обращаться со структурами данных как профессионал! Не забудьте узнать больше о каждом инструменте и сделать процесс написания кода еще более плавным.

11. AsyncIO: усильте свой Python с помощью асинхронного программирования

Наша следующая остановка в этом путешествии по эффективности Python — AsyncIO, библиотека для написания однопоточного параллельного кода. Она использует сопрограммы, мультиплексирующий доступ ввода-вывода через сокеты и другие ресурсы, запуск сетевых клиентов и серверов и другие связанные примитивы. Это похоже на перезарядку вашего Python!

Чтобы использовать AsyncIO, вам необходимо понять некоторые основные понятия:

1. Сопрограмма: сопрограмма — это функция, которая может приостановить свое выполнение до достижения возврата, и она может косвенно передать управление другой сопрограмме на некоторое время.

Вот как определить сопрограмму с синтаксисом async/await:

async def my_coroutine():
    await asyncio.sleep(1)
    print('Hello, World!')

2. Цикл событий. Цикл событий является ядром каждого асинхронного приложения. Циклы событий запускают асинхронные задачи и обратные вызовы, выполняют сетевые операции ввода-вывода и запускают подпроцессы.

Чтобы запустить вышеуказанную сопрограмму, мы можем использовать цикл обработки событий asyncio следующим образом:

asyncio.run(my_coroutine())

Это сделает паузу на одну секунду, а затем выведет «Hello, World!»

3. Задачи. Задачи используются для одновременного планирования сопрограмм. Когда сопрограмма включена в задачу с такими функциями, как asyncio.create_task(), ее запуск запланирован на ближайшее время:

async def main():
    task = asyncio.create_task(my_coroutine())
    await task

Запуск…

asyncio.run(main())

…будет производить тот же результат, что и раньше.

Ключевая концепция: AsyncIO позволяет параллельно программировать в одном потоке, что делает его мощным инструментом для задач, связанных с сетевыми операциями или другими задачами, связанными с вводом-выводом.

Поначалу AsyncIO может показаться пугающим, но с практикой это фантастический инструмент в вашем наборе инструментов Python. Это выведет ваши программы на Python на совершенно новый уровень эффективности. Итак, приступайте к программированию и не забывайте получать удовольствие в процессе!

Вывод

Когда мы закрываем эту главу о повышении эффективности Python, я надеюсь, что вам удалось выловить некоторые идеи, которые выведут ваш навык написания кода на Python на новый уровень. Помните, что каждая рассмотренная нами функция Python подобна инструменту в вашем наборе инструментов. Знание того, когда и как их использовать, является реальным ключом к эффективному кодированию.

Например, списковые включения и генераторы могут значительно повысить удобочитаемость и производительность вашего кода при работе с большими наборами данных. Точно так же декораторы и менеджеры контекста могут помочь упростить ваш код и сделать его более похожим на Python. AsyncIO, с другой стороны, может революционизировать то, как вы пишете приложения, связанные с вводом-выводом, позволяя параллельное программирование в одном потоке.

В дополнение к этому продолжайте изучать стандартную библиотеку Python. Такие модули, как collections и itertools, — это лишь верхушка айсберга. Есть много скрытых жемчужин, ожидающих своего открытия, которые могут уберечь вас от изобретения велосипеда и помочь вам писать более эффективный и чистый код.

И, наконец, лучший способ стать мастером — это практика. Попробуйте эти функции в своем следующем проекте, поэкспериментируйте с ними и посмотрите, на что они способны. Помните, каждый мастер когда-то был новичком. Так что не расстраивайтесь, если у вас не получится с первого раза. Продолжайте кодировать и учиться!