Пишем 15 интересных скриптов на Python. Практика на Python.

https://t.me/python_job_interview

Веб-разработка и научные вычисления, роботы и Data Science — Python повсюду. На нём пишут и масштабные проекты, и короткие программы (скрипты, или сниппеты), полезные в повседневных рабочих и учебных задачах.

Собрали для вас коллекцию таких небольших «заклинаний». Основной принцип: минимум строк кода, в котором можно разобраться максимум за полминуты. Сову из Хогвартса мы не гарантируем, но удивить однокашников, коллег и интервьюеров, уверены, у вас получится. Вперёд!

награммус Ревелио: определение строк-анаграмм

Скрипт проверяет, являются ли две строки анаграммами друг друга. Иными словами, не получена ли одна строка перестановкой символов другой строки.

from collections import Counter


def anagram(first, second):
    return Counter(first) == Counter(second)

anagram("пират", "тапир")
>>> True

Используется Counter из библиотеки collections — это разновидность словаря, используемая для подсчёта элементов в итерируемых объектах: списках, кортежах, словарях, строках.

Мемориа Байтифай: размер объекта в байтах

Этот скрипт используется для измерения количества памяти, потребляемой любым объектом в Python: переменной, функцией, классом

import sys variable = 30 
print(sys.getsizeof(variable))
24

Обратите внимание, что учитывается только та память, которую занимает сам объект, а не те объекты, на которые он, возможно, ссылается. Размер памяти возвращается в байтах.

Лексиа Байтифай: длина строки в байтах

Метод для определения длины строки в байтах. Это не то же самое, что размер объекта из скрипта выше.

def byte_size(string):
    return(len(string.encode('utf-8')))
   
byte_size('Я люблю Python!') 
>>> 11  

print(sys.getsizeof('Я люблю Python!'))
>>> 104 

byte_size('😀')
>>> 4

всегда больше байтовой длины строки, поскольку объект-строка содержит и саму строку, и дополнительную информацию о ней — например, ссылки на методы строк.

Албум Диффиндо: нарезка списка

Этот код нарезает список на списки меньшего размера, которые собраны снова в список. Размер надо задать заранее.

def chunk(list, size):
    return [list[i:i+size] for i in range(0, len(list), size)]


lst = [i for i in range(25)]


chunk(lst, 7)
>>> [[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6], 
    [7, 8, 9, 10, 11, 12, 13],  
    [14, 15, 16, 17, 18, 19, 20],  
    [21, 22, 23, 24]]

Как видим, последний список получился короче: 4 элемента вместо 7. Проверьте, что будет, если размер нарезаемых списков задать больше, чем составляет длина начального списка.

В статье про списки вы узнаете чуть больше об этом полезном типе данных.

Албум Прессио: сжатие списка

Этот скрипт удаляет «ложные» значения (False, None, 0 и пустую строку ‘ ‘) из списка. Используется встроенная функция filter(): c параметром None на первом месте она удалит из списка lst все значения, которые не вернут True по умолчанию.

def compact(lst):
    return list(filter(None, lst))
 
compact([0, 1, False, None, 2, '', 3, 'a', 's', 34])
>>> [1, 2, 3, 'a', 's', 34]

Проверить вручную какое-либо значение на True/False можно с помощью функции bool(): bool(0) вернёт False, но bool(‘0’) уже будет True, так как это непустая строка.

Примеры использования функции filter () можно найти здесь.

Матрикус Транспозио: транспонирование матрицы

В простейшем случае двумерная матрица может быть задана списком из нескольких списков одинаковой длины, которые представляют собой строки матрицы. Если вам требуется «повернуть на 90 градусов» такую матрицу или превратить строки в столбцы (транспонировать, как говорят математики), то вот короткий код:

array = [['a', 'b'], ['c', 'd'], ['e', 'f']]
transposed = list(zip(*array))
print(transposed) 
>>> [('a', 'c', 'e'), ('b', 'd', 'f')]

Обратите внимание, что в итоговом списке элементами (то есть строками новой матрицы) будут кортежи — так работает используемая здесь функция zip ().

Албум Планум: сделать список плоским

Ох уж эти списки, состоящие из списков. Как бы их сделать попроще, выстроить в один ряд? Для этого тоже есть решение.

def deep_flatten(xs):
    flat_list = []
    [flat_list.extend(deep_flatten(x)) for x in xs] if isinstance(xs, list) else flat_list.append(xs)
    return flat_list

deep_flatten([1, [2], [[3, [1], 4], 5]]) 
>>> [1, 2, 3, 1, 4, 5]

В третьей строке код проверяет, не является ли элемент списком. Если да, то использует метод extend() для расширения этим элементом итогового списка, если нет — то присоединяет его как одиночный элемент методом append().

Также в этой строке функция вызывает сама себя и, в случае списков, состоящих из списков, «проваливается» в них до тех пор, пока не доберётся до элементов, не являющихся списками. Это называется рекурсией.

Дуплицио Ревелио: проверка на дубликаты

Этот простой скрипт проверяет, содержатся ли в списке повторяющиеся значения (дубликаты). Используется свойство множеств set, которые могут содержать только уникальные элементы.def has_duplicates(lst):

def has_duplicates(lst):
    return len(lst) != len(set(lst))

x = [1,2,3,4,5,5]
y = [1,2,3,4,5]

has_duplicates(x) 
>>> True
has_duplicates(y) 
>>> False

Вместо списков могут быть и кортежи, и словари. В последнем случае проверка будет выполняться только среди ключей словаря.

Вокабулари Юнифай: объединить два словаря

Для того чтобы объединить два словаря, есть как минимум два способа: прямой и современный.

# прямой -- работает во всех версиях Python 3.*
def merge_two_dicts(a, b):
    c = a.copy()   # создаёт копию первого словаря 
    c.update(b)    # обновляет копию словаря а словарём b
    return c

a = { 'x': 1, 'y': 2}
b = { 'y': 3, 'z': 4}

print(merge_two_dicts(a, b)) 
>>> {'y': 3, 'x': 1, 'z': 4}

# современный -- работает в версиях Python 3.5 и выше
def merge_dictionaries(a, b):
    return {**a, **b}

a = { 'x': 1, 'y': 2}
b = { 'y': 3, 'z': 4}

print(merge_dictionaries(a, b)) 
>>> {'y': 3, 'x': 1, 'z': 4}

Обратите внимание на то, что значения итогового словаря будут зависеть от порядка исходных словарей в функциях: если переставить местами словари a и b, значение ключа ‘y’ изменится на 2.

Фрекуэнтиа: самый частый элемент

Этот короткий скрипт вернёт элемент, чаще всего встречающийся в списке.

def most_frequent(list):
    return max(set(list), key = list.count)  

numbers = [1,2,1,2,3,2,1,4,2]
most_frequent(numbers)
>>> 2 

Используются продвинутые параметры встроенной функции max():

• первым аргументом она получает множество из элементов списка (помним, что в множестве все элементы уникальны);
• затем применяет к каждому из них функцию count, подсчитывающую, сколько раз элемент встречается в списке;
• после этого возвращает элемент множества, который имеет больше всего «попаданий».

В качестве аргумента можно использовать списки, кортежи и строки.

Палиндромус Ревелио: проверка строки на палиндром

Простой вариант этого кода проверяет, является ли слово без пробелов и знаков препинания, написанное в одном регистре, палиндромом.

def palindrome(a):
    return a == a[::-1]

palindrome('казак') 
>>> True

Более сложный вариант, который сможет проверить строку «А роза упала на лапу Азора», предлагаем написать самостоятельно. Общая идея: свести сложную строку к простой, хоть и длинной ‘арозаупаланалапуазора’. Вам пригодятся функции строк .lower(), .join(), а также, возможно, преобразование строки в список.

Албум Миксио: перемешать элементы списка

Этот сниппет поможет вам изменить порядок элементов списка на случайный. Обратите внимание на то, что функция shuffle из библиотеки random меняет исходный список.

from random import shuffle



foo = [1, 2, 3, 4]

shuffle(foo) 


print(foo) 
>>> [3, 1, 2, 4]

Подробнее про библиотеку random и случайные числа в Python читайте в нашей статье.

Албум Датум: список дат из диапазона

Этот код получает две даты (начальную и конечную) и создаёт список из дат между ними, включая начальную и исключая последнюю.

from datetime import timedelta, date



def daterange(start, end):
    return [start + timedelta(n) for n in range(int((end - start).days))]

daterange(date(2020, 10, 1), date(2020, 10, 5))
>>> [datetime.date(2020, 10, 1),
     datetime.date(2020, 10, 2),
     datetime.date(2020, 10, 3),
     datetime.date(2020, 10, 4)]

Для получения дней между начальной и конечной датой используется datetime.timedelta.days.

Нумерум Нумерио: число в список цифр

Превращает целое число в список его цифр.

def digitize(n):
    return list(map(int, str(n)))

digitize(123) 
>>> [1, 2, 3]

Функция map() принимает желаемый тип выходных данных (в нашем случае это int, целые числа) и итерируемый объект (строку, список или кортеж), элементы которого можно превратить в элементы этого типа. После этого другая функция list() преобразует результат в список.

Нумерум Романио: преобразовать число в римскую запись

Преобразует число в обычной десятичной («арабской») записи в форму римского числа. Работает со значениями от 1 до 3999 включительно, возвращает строку (str).

def to_roman_numeral(num):
    lookup = [
              (1000, 'M'),
              (900, 'CM'),
              (500, 'D'),
              (400, 'CD'),
              (100, 'C'),
              (90, 'XC'),
              (50, 'L'),
              (40, 'XL'),
              (10, 'X'),
              (9, 'IX'),
              (5, 'V'),
              (4, 'IV'),
              (1, 'I'),
              ]
    res = ''
    for (n, roman) in lookup:
        (d, num) = divmod(num, n)
        res += roman * d
    return res


to_roman_numeral(3) 
>>> 'III'

to_roman_numeral(11) 
>>> 'XI'

to_roman_numeral(1998)
>>> 'MCMXCVIII'

Сначала создаётся список кортежей вида (число, его римская запись). Далее цикл бежит по нему и с помощью функции divmod() производит целочисленное деление с остатком, меняя входящее число на остаток. Соответствующие результаты деления умножаются на строку римской записи и присоединяются к итоговой строке res.

Акцио Пайтон: Python в каждый дом!

Составление и изучение таких микропрограмм помогает лучше понять типы данных в Python, узнать о свойствах и параметрах функций. На сайте 30 seconds of code есть ещё больше коротких программ как для Python, так и для других языков программирования.

Источником вдохновения для названий этих скриптов послужили, конечно, книги Джоан Роулинг, а полный справочник по магическим заклинаниям мира Гарри Поттера можно посмотреть здесь.