python собака что это

Вы ведь уже догадались, что это ровно тоже самое, что делают @декораторы.:)

Разрушаем ореол таинственности вокруг декораторов

Вот так можно было записать предыдущий пример, используя синтаксис декораторов:

Да, всё действительно так просто! decorator — просто синтаксический сахар для конструкций вида:

Декораторы — это просто pythonic-реализация паттерна проектирования «Декоратор». В Python включены некоторые классические паттерны проектирования, такие как рассматриваемые в этой статье декораторы, или привычные любому пайтонисту итераторы.

Конечно, можно вкладывать декораторы друг в друга, например так:

И используя синтаксис декораторов:

Следует помнить о том, что порядок декорирования ВАЖЕН:

На этом моменте Вы можете счастливо уйти, с осознанием того, что вы поняли, что такое декораторы и с чем их едят.
Для тех же, кто хочет помучать ещё немного свой мозг, завтра будет допереведена вторая часть статьи, посвящённая продвинутому использованию декораторов.

Источник

Что такое __init__ в Python?

Чтение по сравнению с другими людьми Python Code, начинающие часто спотыкаются над методом __init __ (Self). Какова его цель? Эта статья отвечает на этот вопрос один раз и для всех.

При чтении кода Python других людей многие новички озадачены __init __ (Я) метод. Какова его цель? Эта статья отвечает на этот вопрос один раз и для всех.

Какова цель __само по себе) в Python?

Зарезервированный метод Python __init __ () называется Конструктор класса. Вы можете вызвать метод конструктора для создания объекта) из класса и инициализировать его атрибуты.

Хотя это отвечает на вопрос, если у вас есть какие-либо амбиции в становлении профессионального Python Coder, этого недостаточно знать, что __init__ Метод – конструктор класса. Вам также необходимо знать, как использовать конструктор в своих собственных проектах – и как настроить его аргументы. Тщательное понимание конструктора служит сильной основой для более продвинутых концепций в объектно-ориентированном программировании Python. Читайте дальше, чтобы узнать другую половину уравнения.

Интерактивный пример Раньше я объясню это вам, давайте откроем свой разрыв в знании. Рассмотрим следующий пример:

Упражнение : Добавьте один цвет аргумента на __в этом__ Способ и сделайте код выполнения без ошибок!

Давайте погрузимся в этот простой пример значительно детально.

Как использовать метод __init__ на практике? Простой пример

Мы будем использовать некоторые условия объектно-ориентированного программирования в Python, чтобы объяснить наш пример. Обязательно изучите следующий чит-лист (вы также можете загрузить PDF здесь). Нажмите на изображение, чтобы получить чит-лист (открывается на новой вкладке). Если вам уже комфортно с базовыми объектами-ориентационными терминами, такими как классы и экземпляры, просто прочитанные.

Вы узнали, что __init__ Метод – это конструктор метода класса. Вы называете метод конструктора для создания новых экземпляров (или объектов ). Но как именно это играет на практике? Прежде чем мы погрузимся в правильное использование, нам нужно понять Аргументы (или Параметры ) метода конструктора.

Самоустройство

__init__ Конструктор требует хотя бы одного аргумента. Согласно Pep8 Standard Хорошая практика для обозначения этого аргумента как Я Отказ В любом случае, Я Аргумент указывает на вновь созданный сам экземпляр, и он позволяет вам манипулировать атрибутами экземпляра нового экземпляра. В приведении собаки вы бы использовали Self.color Чтобы установить недавно созданную собаку цвет атрибут строке «синий» Отказ

Давайте посмотрим на следующий базовый код примера:

Однако этот минимальный пример нереально. Некоторые собаки коричневые, другие черные, и только некоторые голубые.

Множественные аргументы конструктора

В отличие от первого примера, теперь мы определяем конструктор __init __ (я, цвет) с двумя аргументами, а не один.

Обратите внимание, что Я Аргумент неявно обрабатывается средой программирования Python: Python просто передает ссылку на соответствующую Собака Экземпляр к __init__ конструктор.

В чем разница между конструктором и инициатором?

В чем смысл подчеркивает на имя метода __init__?

Я написал целую статью о значении подчеркивания в Python. Проверьте это, если эта тема интересует вас дальше. Ключевой вынос, однако, следующий:

Двойной подчеркивание «__» (называемое «Dunder» ) используется для создания атрибута экземпляра или метод частным (не может быть доступен из-за пределов класса) – при использовании в качестве ведущего разведения. При использовании в качестве приколного разъема (например, «__init__») это указывает на то, что он является специальным методом в Python (называемый «MAGIC MESTORM»).

Как использовать __init__ в унаследованном классе?

Унаследованный класс – это класс, который наследует все атрибуты и методы из родительского класса. Вот пример:

Наследование очень важно в Python. В примере родительский класс является собакой класса, которую вы уже знаете сверху. Метод инициализатора __init__ определяет цвет этой собаки.

Теперь мы также создаем новый класс Cutedog который наследует все атрибуты из родительского класса Собака Отказ Вы можете определить наследование, указав имя родительского класса в скобках после дочернего класса: Cutedog (Собака) Отказ

Интересная вещь состоит в том, что метод __INIT__ для CuteDog Class CuteDog вызывает метод __init__ из родительского класса. Это имеет смысл, потому что у ребенка класс имеет одинаковые атрибуты, что и родительский класс – и их тоже нужно инициализировать.

Чем больше питоновый способ, однако, это использовать Super () Функция, которая облегчает доступ к родительскому классу:

С помощью Super () Функция, вы можете легко повторно использовать метод инициализатора родительского класса.

Давайте посмотрим на несколько связанных вопросов.

__ in init ___ необходимо в Python?

Нет. Вы можете просто пропустить метод инициализатора. В результате ваш класс не будет иметь никаких атрибутов экземпляра непосредственно после его создания. Тем не менее, вы можете добавить атрибуты экземпляра динамически в любой момент времени. Вот пример:

Как красиво! Вы даже можете создавать пустые классы и «заполнить» методы и атрибуты позже в Python.

Что __ init __ возвращение?

То __в этом__ Сам метод ничего не возвращает. Технически, Python впервые использует метод конструктора Собака() до того, как он использует __в этом__ инициализировать все атрибуты. Следовательно, только конструктор возвращает вновь созданный экземпляр.

Может __init__ вернуть значение?

Нет. Единственное возвращаемое значение, которое не вызывает ошибку времени выполнения Никто Отказ Все остальные значения возврата вызывают ошибку. См. В следующем примере кода:

Поэтому никогда не используйте возвращаемое значение в методе __init__, и вы хорошо пойти.

Куда пойти отсюда?

Спасибо за чтение по всей статье. Вы узнали, что __init__ Имя зарезервировано для метода инициализатора Python, который вызывается внутри конструктора.

Статья требует тщательного понимания оснований Python. Инвестирование времени на изучение и изучение тех, кто имеет жизненно важное значение для вашего успеха в качестве профессионального кодера.

Чтобы помочь людям вырастить свои навыки в автоматизированном виде, я создал бесплатный курс по электронной почте Python «Phython Coffee Rapace», который растут вашим уровнем навыка кажутся непременно. День за днем после дня …

Присоединяйтесь к десяткам тысяч кодов Python (100% бесплатно)!

Работая в качестве исследователя в распределенных системах, доктор Кристиан Майер нашел свою любовь к учению студентов компьютерных наук.

Чтобы помочь студентам достичь более высоких уровней успеха Python, он основал сайт программирования образования Finxter.com Отказ Он автор популярной книги программирования Python One-listers (Nostarch 2020), Coauthor of Кофе-брейк Python Серия самооставленных книг, энтузиаста компьютерных наук, Фрилансера и владелец одного из лучших 10 крупнейших Питон блоги по всему миру.

Его страсти пишут, чтение и кодирование. Но его величайшая страсть состоит в том, чтобы служить стремлению кодер через Finxter и помогать им повысить свои навыки. Вы можете присоединиться к его бесплатной академии электронной почты здесь.

Источник

Декораторы в Python: понять и полюбить

Декораторы — один из самых полезных инструментов в Python, однако новичкам они могут показаться непонятными. Возможно, вы уже встречались с ними, например, при работе с Flask, но не хотели особо вникать в суть их работы. Эта статья поможет вам понять, чем являются декораторы и как они работают.

Что такое декоратор?

Новичкам декораторы могут показаться неудобными и непонятными, потому что они выходят за рамки «обычного» процедурного программирования как в Си, где вы объявляете функции, содержащие блоки кода, и вызываете их. То же касается и объектно-ориентированного программирования, где вы определяете классы и создаёте на их основе объекты. Декораторы не принадлежат ни одной из этих парадигм и исходят из области функционального программирования. Однако не будем забегать вперёд, разберёмся со всем по порядку.

Декоратор — это функция, которая позволяет обернуть другую функцию для расширения её функциональности без непосредственного изменения её кода. Вот почему декораторы можно рассматривать как практику метапрограммирования, когда программы могут работать с другими программами как со своими данными. Чтобы понять, как это работает, сначала разберёмся в работе функций в Python.

Как работают функции

Все мы знаем, что такое функции, не так ли? Не будьте столь уверены в этом. У функций Python есть определённые аспекты, с которыми мы нечасто имеем дело, и, как следствие, они забываются. Давайте проясним, что такое функции и как они представлены в Python.

Функции как процедуры

С этим аспектом функций мы знакомы лучше всего. Процедура — это именованная последовательность вычислительных шагов. Любую процедуру можно вызвать в любом месте программы, в том числе внутри другой процедуры или даже самой себя. По этой части больше нечего сказать, поэтому переходим к следующему аспекту функций в Python.

Функции как объекты первого класса

В Python всё является объектом, а не только объекты, которые вы создаёте из классов. В этом смысле он (Python) полностью соответствует идеям объектно-ориентированного программирования. Это значит, что в Python всё это — объекты:

Тот факт, что всё является объектами, открывает перед нами множество возможностей. Мы можем сохранять функции в переменные, передавать их в качестве аргументов и возвращать из других функций. Можно даже определить одну функцию внутри другой. Иными словами, функции — это объекты первого класса. Из определения в Википедии:

Объектами первого класса в контексте конкретного языка программирования называются элементы, с которыми можно делать всё то же, что и с любым другим объектом: передавать как параметр, возвращать из функции и присваивать переменной.

И тут в дело вступает функциональное программирование, а вместе с ним — декораторы.

Функциональное программирование — функции высших порядков

В Python используются некоторые концепции из функциональных языков вроде Haskell и OCaml. Пропустим формальное определение функционального языка и перейдём к двум его характеристикам, свойственным Python:

Функциональному программированию присущи и другие свойства вроде отсутствия побочных эффектов, но мы здесь не за этим. Лучше сконцентрируемся на другом — функциях высших порядков. Что есть функция высшего порядка? Снова обратимся к Википедии:

Функции высших порядков — это такие функции, которые могут принимать в качестве аргументов и возвращать другие функции.

Если вы знакомы с основами высшей математики, то вы уже знаете некоторые математические функции высших порядков порядка вроде дифференциального оператора d/dx. Он принимает на входе функцию и возвращает другую функцию, производную от исходной. Функции высших порядков в программировании работают точно так же — они либо принимают функцию(и) на входе и/или возвращают функцию(и).

Пара примеров

Раз уж мы ознакомились со всеми аспектами функций в Python, давайте продемонстрируем их в коде:

Здесь мы определили простую функцию. Из фрагмента кода далее вы увидите, что эта функция, как и классы с числами, является объектом в Python:

Теперь давайте посмотрим на функции в качестве объектов первого класса.

Мы можем хранить функции в переменных:

Определять функции внутри других функций:

Передавать функции в качестве аргументов и возвращать их из других функций:

Из этих примеров должно стать понятно, насколько функции в Python гибкие. С учётом этого можно переходить к обсуждению декораторов.

Как работают декораторы

Повторим определение декоратора:

Декоратор — это функция, которая позволяет обернуть другую функцию для расширения её функциональности без непосредственного изменения её кода.

Раз мы знаем, как работают функции высших порядков, теперь мы можем понять как работают декораторы. Сначала посмотрим на пример декоратора:

Здесь decorator_function() является функцией-декоратором. Как вы могли заметить, она является функцией высшего порядка, так как принимает функцию в качестве аргумента, а также возвращает функцию. Внутри decorator_function() мы определили другую функцию, обёртку, так сказать, которая обёртывает функцию-аргумент и затем изменяет её поведение. Декоратор возвращает эту обёртку. Теперь посмотрим на декоратор в действии:

Иными словами, выражение @decorator_function вызывает decorator_function() с hello_world в качестве аргумента и присваивает имени hello_world возвращаемую функцию.

И хотя этот декоратор мог вызвать вау-эффект, он не очень полезный. Давайте взглянем на другие, более полезные (наверное):

Здесь мы создаём декоратор, замеряющий время выполнения функции. Далее мы используем его на функции, которая делает GET-запрос к главной странице Google. Чтобы измерить скорость, мы сначала сохраняем время перед выполнением обёрнутой функции, выполняем её, снова сохраняем текущее время и вычитаем из него начальное.

После выполнения кода получаем примерно такой результат:

К этому моменту вы, наверное, начали осознавать, насколько полезными могут быть декораторы. Они расширяют возможности функции без редактирования её кода и являются гибким инструментом для изменения чего угодно.

Используем аргументы и возвращаем значения

В приведённых выше примерах декораторы ничего не принимали и не возвращали. Модифицируем наш декоратор для измерения времени выполнения:

Вывод после выполнения:

Как вы видите, аргументы декорируемой функции передаются функции-обёртке, после чего с ними можно делать что угодно. Можно изменять аргументы и затем передавать их декорируемой функции, а можно оставить их как есть или вовсе забыть про них и передать что-нибудь совсем другое. То же касается возвращаемого из декорируемой функции значения, с ним тоже можно делать что угодно.

Декораторы с аргументами

Мы также можем создавать декораторы, которые принимают аргументы. Посмотрим на пример:

Здесь мы модифицировали наш старый декоратор таким образом, чтобы он выполнял декорируемую функцию iters раз, а затем выводил среднее время выполнения. Однако чтобы добиться этого, пришлось воспользоваться природой функций в Python.

Да, это может быть действительно сложно уместить в голове, поэтому держите правило:

Декоратор принимает функцию в качестве аргумента и возвращает функцию.

Объекты-декораторы

Напоследок стоит упомянуть, что не только функции, а любые вызываемые объекты могут быть декоратором. Экземпляры классов/объекты с методом __call__() тоже можно вызывать, поэтому их можно использовать в качестве декораторов. Эту функциональность можно использовать для создания декораторов, хранящих какое-то состояние. Например, вот декоратор для мемоизации:

Тут будут перечислены некоторые важные вещи, которые не были затронуты в статье или были затронуты вскользь. Вам может показаться, что они расходятся с тем, что было написано в статье до этого, но на самом деле это не так.

Заключение

Надеемся, эта статья помогла вам понять, какая «магия» лежит в основе работы декораторов.

Источник

Литералы в Python – все известные типы

Литералы Python можно определить как данные, заданные в переменной или константе.

Python поддерживает несколько типов литералов.

Строковые

Строковые литералы можно сформировать, заключив текст в кавычки. Мы можем использовать как одинарные, так и двойные кавычки для создания строки.

В Python поддерживаются два типа строк:

a) Однострочные строки. Строки, которые заканчиваются одной строкой, называются однострочными строками.

б) Многострочная строка. Фрагмент текста, состоящий из нескольких строк, известен как многострочная строка.

Есть два способа создать многострочные строки:

1) Добавление черной косой черты в конце каждой строки.

2) Использование тройных кавычек.

Числовые литералы

Числовые литералы неизменяемы. Числовые литералы могут принадлежать к следующим четырем различным числовым типам.

Пример числовых литералов:

Логические литералы

Логический литерал может иметь любое из двух значений: True или False.

Пример логических литералов:

Специальные литералы

Python содержит один специальный литерал – None.

None используется для указания того поля, которое не создается. Он также используется для конца списков в Python.

Пример специального литерала:

Литеральные коллекции

Python предоставляет четыре типа коллекции литералов, такие как литералы List, литералы Tuple, литералы Dict и литералы Set.

Пример списка литералов:

Источник

Основные операторы в Python и их приоритет

Операторы – это столпы программы, на которых построена логика на конкретном языке программирования. Python предоставляет множество операторов, которые описаны ниже.

Что такое операторы в Python?

Оператор в Python – это символ, который отвечает за конкретную операцию между двумя операндами.

Арифметические операторы

Рассмотрим следующую таблицу для подробного объяснения арифметических операторов.

Оператор сравнения

Операторы сравнения используются для сравнения значений двух операндов и соответственно возвращают логическое значение true или false. Операторы сравнения описаны в следующей таблице.

Операторы присваивания

Операторы присваивания используются для присвоения значения правого выражения левому операнду. Операторы присваивания описаны в следующей таблице.

Операторы членства

Операторы членства Python используются для проверки принадлежности значения внутри структуры данных Python. Если значение присутствует в структуре данных, то результирующее значение истинно, в противном случае возвращается ложь.

Логический

Логические операторы используются в основном при вычислении выражения для принятия решения. Python поддерживает следующие логические операторы.

Операторы идентификации

Операторы идентичности используются, чтобы решить, является ли элемент определенным классом или типом.

Приоритет оператора

Приоритет операторов важен, поскольку он позволяет нам узнать, какой оператор должен быть оценен первым. Таблица приоритета операторов в Python приведена ниже.

Источник