Какие методы и модули Python сделают ваш код чище и эффективнее? Рассмотрим 5 скрытых жемчужин стандартной библиотеки Python.
Язык Python – прекрасен, и содержит много встроенных модулей, которые помогают сделать код более качественным и красивым.
Задача
В этой статье будем использовать некоторые малоизвестные модули и методы, с помощью которых можно улучшить программирование на Python. Как с точки зрения наглядности, так и производительности.
NamedTuple
Полагаем, некоторые из вас уже знакомы с более популярным именованным кортежем namedtuple из модуля collections (если нет – ознакомьтесь). Но начиная с Python 3.6, в модуле typing доступен новый класс: NamedTuple. Оба предназначены для быстрого создания читаемых неизменяемых объектов.
NamedTuple – на самом деле типизированная версия namedtuple и, по мнению разработчика, этот класс гораздо более читаемый:
In [2]: import typing
In [3]: class BetterLookingArticle(typing.NamedTuple):
...: title: str
...: id: int
...: description: str = "No description given."
...:
In [4]: BetterLookingArticle(title="Python is cool.", id=1)
BetterLookingArticle(title='Python is cool.', id=1, description='No description given.')Вот альтернатива c использованием namedtuple:
In [6]: import collections
In [7]: Article = collections.namedtuple("Article", ["title", "description", "id"])
In [8]: Article(title="Python is cool.", id=1, description="")
Article(title='Python is cool.', description='', id=1)array.array
Эффективные массивы числовых значений. Массивы относятся к типу последовательностей и ведут себя как списки, за исключением того, что тип хранящихся в них объектов ограничен. — документация Python
Когда используется модуль array, создание массива происходит с указанием типа данных, который будут использовать все его элементы. Давайте сравним время выполнения кода с обычным списком, записав много целых чисел в файл (используя модуль pickle для обычного списка):
В 14 раз быстрее. Это много. Конечно, время выполнения также зависит и от модуля pickle, но всё же массив гораздо компактнее, чем список. Поэтому, если используете простые числовые значения, рассматривайте использование модуля array.
itertools.combinations
itertools – впечатляющий модуль. У него так много разных методов, позволяющих экономить время. Есть даже репозиторий GitHub, содержащий ещё больше подобных инструментов.
Давайте посмотрим на метод combinations. Он принимает в качестве аргументов итерируемый объект и целое число. В результате получаем генератор, состоящий из всех возможных комбинаций итерируемого объекта. Максимальная длина последовательности равна указанному целому числу. Сочетания не дублируются:
In [16]: import itertools
In [17]: list(itertools.combinations([1, 2, 3, 4], 2))
[(1, 2), (1, 3), (1, 4), (2, 3), (2, 4), (3, 4)]dict.fromkeys
Быстрый и красивый способ создания словаря со значениями по умолчанию:
In [18]: dict.fromkeys(["key1", "key2", "key3"], "DEFAULT_VALUE")
{'key1': 'DEFAULT_VALUE', 'key2': 'DEFAULT_VALUE', 'key3': 'DEFAULT_VALUE'}Последний, но не менее важный – модуль dis
Модуль dis обеспечивает анализ байт-кода CPython путём его дизассемблирования.
Как вы наверняка знаете, Python компилирует исходный код в набор инструкций под названием «байт-код». Модуль dis помогает обрабатывать эти инструкции. И это отличный инструмент для отладки.
Вот пример из книги «Fluent Python»:
In [22]: t = (1, 2, [3, 4])
In [23]: t[2] += [30, 40]
---------------------------------------------------------------------------
TypeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-25-af836a8d44a2> in <module>
----> 1 t[2] += [30, 40]
TypeError: 'tuple' object does not support item assignment
In [24]: t
Out[24]: (1, 2, [3, 4, 30, 40])Получили ошибку, но операция всё равно завершилась. Как так? Узнаем, если посмотрим на байт-код (добавлены комментарии рядом с важными частями):
In [25]: dis.dis("t[a] += b")
1 0 LOAD_NAME 0 (t)
2 LOAD_NAME 1 (a)
4 DUP_TOP_TWO
6 BINARY_SUBSCR
8 LOAD_NAME 2 (b)
10 INPLACE_ADD --> (value in t[a]) += b --> выполняется, так как список изменяемый
12 ROT_THREE
14 STORE_SUBSCR --> Assign t[a] = our list --> Ошибка, t[a] неизменяемый.
16 LOAD_CONST 0 (None)
18 RETURN_VALUEЭто перевод статьи на Medium.
Больше интересных материалов о Python:
- 29 Python-проектов, оказавших огромное влияние на разработку
- Инструменты Python: лучшая шпаргалка для начинающих
- Самый полный видеокурс по Django от установки до проекта
Комментарии