How to append string in python

Улучшенный контроль доступа к атрибутам: __getattr__ and __setattr__

Если у вас есть опыт программирования на других языках, то, возможно, вы привыкли создавать явные геттеры и сеттеры для атрибутов экземпляра. В Python нам не нужно использовать эти методы контроля доступа для каждого конкретного атрибута. Однако у нас есть возможность получить контроль благодаря реализации методов и . Метод вызывается при обращении к атрибутам экземпляра, а метод  —  при их установке:

Метод вызывается каждый раз при попытке установить атрибут объекта. Для правильного его применения вам придется использовать метод суперкласса  —  super(). В противном случае это приведет к бесконечной рекурсии. 

После установки атрибута он станет частью объекта , вследствие чего вызываться не будет.

Отмечу, что есть и другой магический метод, тесно связанный с контролем доступа  — это . Он похож на , но вызывается при каждом обращении к атрибуту. Кроме того, он схож и с , в связи с чем также подразумевает использование в своей реализации во избежание ошибки бесконечной рекурсии.

Способы создания списка

Переходя к классическому примеру, создадим список, который в дальнейшем будем использовать и изменять. Существует несколько способов образования листингов.

Одним из них является применение встроенной функции list( ). Для этого нужно обработать любой объект, поддающийся итерации (строку, кортеж или же существующий список). В данном случае, строку.

Вот, что получается в исходе:

>>> list('список')

Второй пример показывает, что списки могут содержать неограниченное число самых разных объектов. Также листинг может оставаться пустым.

>>> s = []  # Пустой список
>>> l = , 2]
>>> s
[]
>>> l
, 2]

Следующим, третьим, способом образования листингов является так называемый генератор листингов.

Генератор листингов – это синтаксическая конструкция для создания листингов. Она схожа с циклом for.

>>> c = 
>>> c

С его помощью можно также составлять более объемные конструкции:

>>> c = 
>>> c

>>> c = 
>>> c

Однако такой способ генерации не всегда эффективен при составлении множества листингов. Поэтому целесообразно использовать для генерации листингов цикл for.

Если необходимо обратиться к какому-либо элементу из списка, то используются индексы. У каждого элемента свой индекс.

Индекс – это номер элемента в списке.

Если требуется наполнить листинг повторяющимися, одинаковыми элементами используется символ *.  Например, нужно добавить в листинг три одинаковых числа: * 3.

Оценка производительности

pympler

Потребление памяти в Python отдельная проблема, которой можно посвятить много времени, поэтому зачастую приходится следить за тем, чтобы python не сожрал всю оперативку. Для проверки памяти есть замечательный модуль pympler, который поможет не только посмотреть память, занимаемую объектом, но также поможет проследить за памятью, которую занимают отдельные классы или типы данных:

Проследим за изменением памяти, занимаемой классом A:

И в целом за памятью, занимаемой различными структурами

py-spy

Но знать распределение памяти зачастую недостаточно, так как программа может тормозить и не выполнять работу за ожидаемое время. В таком случае необходимо отследить, какие процессы сколько времени занимают.

В таком случае можно воспользоваться библиотекой py-spy, она позволяет без остановки программы проверить, сколько времени какие процессы в ней занимают. Установить библиотеку можно через pip install py-spy. Усложним код предыдущей программы, создадим дополнительный модуль sec.py:

модуль main.py:

Теперь через терминал достаточно прописать команду py-spy top — python main.py и вы будете получать информацию о времени работы каждого метода программы:

Базовое использование

Как создать список

Пустой список создается при помощи пары квадратных скобок:

empty_list = []
print(type(empty_list)) # <class 'list'>
print(len(empty_list)) # 0

Можно создать список, сразу содержащий
какие-то элементы. В этом случае они
перечисляются через запятую и помещаются
в квадратные скобки. Элементы в списках
могут быть гетерогенными (т. е., разных
типов), хотя обычно бывают гомогенными
(одного типа):

homogeneous_list = 
print(homogeneous_list) # 
print(len(homogeneous_list)) # 6

heterogeneous_list = 
print(heterogeneous_list) # 
print(len(heterogeneous_list)) # 2

Для создания списков также может
использоваться конструктор list:

empty_list = list()  # Создаем пустой список
print(empty_list)  # []
new_list = list("Hello, Pythonist!")  # Новый список создается путем перебора заданного итерируемого объекта.
print(new_list)  # 

Также при создании списков используется List Comprehension, к которому мы еще вернемся.

Обращение к элементам списка

Вывод всего списка:

my_list = 
print(my_list)  # 

Вывести отдельные элементы списка можно, обратившись к ним по индексу (не забываем, что отсчет начинается с нуля).

print(my_list)  # 1
print(my_list)  # 2
print(my_list)  # 9

В Python для обращения к элементам можно
использовать и отрицательные индексы.
При этом последний элемент в списке
будет иметь индекс -1, предпоследний —
-2 и так далее.

print(my_list)  # 25
print(my_list)  # 16
print(my_list)  # 9

Распаковка списков (для python-3). Если
поставить перед именем списка звездочку,
все элементы этого списка будут переданы
функции в качестве отдельных аргументов.

my_list = 
print(my_list)  # 
print(*my_list)  # 1 2 9 16 25

words = 
print(words)  # 
print(*words)  # I love Python I love

Списки мутабельны

Списки — это изменяемые контейнеры.
То есть, вы можете изменять содержимое
списка, добавляя и удаляя элементы.

Элементы списка можно перегруппировать,
используя для индексирования другой
список.

Создадим новый список из элементов списка , а индексы нужных элементов возьмем из списка :

my_list = 
my_index = 
my_new_list =  for i in my_index]
print(my_new_list)  # 

Контекстный менеджер: __enter__ and __exit__

Работая с файловыми объектами Python, вы, возможно, не раз наталкивались на такой распространенный синтаксис:

Инструкция является методом контекстного менеджера. В вышеприведенном примере она создает контекстный менеджер для файлового объекта, который по завершении нужных операций будет закрыт этим же менеджером, что снова сделает его доступным для других процессов.

В целом, контекстные менеджеры  —  это объекты Python, которые управляют совместно используемыми ресурсами, например открывают и закрывают за нас файлы. Не будь их, нам бы пришлось управлять ими вручную, что, возможно, повлекло бы за собой ошибки. 

Чтобы реализовать такое поведение с помощью пользовательского класса, в этот класс нужно добавить методы и . Первый из них послужит для создания контекстного менеджера, подготавливающего необходимый нам ресурс для работы. Второй же будет закрывать использованные ресурсы, снова делая их доступными для остального кода. Рассмотрим простой пример с классом :

Как видите, когда экземпляр встраивается в инструкцию , вызывается метод . По завершении в ней операции происходит вызов метода .

Однако следует отметить, что для создания контекстного менеджера мы можем реализовать методы и . Это намного легче сделать с помощью функции декоратора .

Итерация: __iter__ and __next__

С помощью кода мы можем автоматизировать одну из ключевых операций, а именно повторение некоторого действия, реализация которого подразумевает использование цикла , выступающего в роли логического процесса. Речь идет об итерируемом объекте, который можно использовать в этом цикле. Ниже представлена самая простая форма цикла : 

Согласно внутренней логике итерируемый объект преобразуется в итератор, который показывает элементы этого объекта при выполнении каждого цикла. В целом, итераторы  —  это объекты Python, которые предоставляют элементы для перебора. Преобразование же осуществляется магическим методом . Кроме того, извлечение следующего элемента итератора подразумевает реализацию еще одного магического метода . Вернемся к предыдущему примеру и обеспечим работу нашего класса в качестве итератора в цикле : 

Как показано выше, мы создаем список из объекта, содержащего (бесплатные образцы) в методе , который образует итератор для экземпляра пользовательского класса. Чтобы произвести итерацию, мы реализуем метод , предоставляя объект из списка . Перебор элементов завершается в тот момент, когда заканчиваются .

Инстанциирование: __new__ and __init__

После изучения основ структур данных Python, например словарей, списков и т. д., вам, скорее всего, встречались примеры определения пользовательских классов, где и происходила ваша первая встреча с магическим методом . Этот метод используется для определенияинициализации экземпляра. Точнее говоря, в вы устанавливаете начальные атрибуты создаваемого экземпляра. Приведем простой пример:  

При использовании метода мы не вызываем его напрямую. Вместо этого он становится основойметода конструктора класса, обладающего такой же сигнатурой функции, что и . Например, для создания нового экземпляра пишете следующий код: 

С методом тесно связан метод , который мы обычно не реализуем в пользовательском классе. По сути, он создает экземпляр, который передается в метод для завершения процесса инициализации. 

Другими словами, создание нового экземпляра, иначе называемое инстанциированием, предусматривает последовательный вызов обоих методов и .

В следующем коде показана как раз такая цепочка реакций: 

Пример: Определяемое пользователем исключение

В этом примере мы проиллюстрируем, как пользовательские исключения могут использоваться в программе для возникновения и обнаружения ошибок.

Эта программа попросит пользователя ввести число, пока он не угадает правильно сохраненное число. Чтобы помочь им понять это, предоставляется подсказка, больше ли их предположение, чем сохраненное число.

# define Python user-defined exceptions
class Error(Exception):
    """Base class for other exceptions"""
    pass


class ValueTooSmallError(Error):
    """Raised when the input value is too small"""
    pass


class ValueTooLargeError(Error):
    """Raised when the input value is too large"""
    pass


# you need to guess this number
number = 10

# user guesses a number until he/she gets it right
while True:
    try:
        i_num = int(input("Enter a number: "))
        if i_num < number:
            raise ValueTooSmallError
        elif i_num > number:
            raise ValueTooLargeError
        break
    except ValueTooSmallError:
        print("This value is too small, try again!")
        print()
    except ValueTooLargeError:
        print("This value is too large, try again!")
        print()

print("Congratulations! You guessed it correctly.")

Вот пример запуска этой программы:

Enter a number: 12
This value is too large, try again!

Enter a number: 0
This value is too small, try again!

Enter a number: 8
This value is too small, try again!

Enter a number: 10
Congratulations! You guessed it correctly.

Мы определили базовый класс под названием Error.

Два других исключения (ValueTooSmallError и ValueTooLargeError), которые фактически вызываются нашей программой, являются производными от этого класса. Это стандартный способ определения пользовательских исключений в программировании на Python, но вы не ограничены только этим способом.

Функции листингов

Функции – это, пожалуй, главное преимущество Python над другими языками программирования. К спискам можно применять основные встроенные функции.

Рассмотрим наиболее популярные из них:

list(range( )) – если стоит задача создать последовательный список, то используется функция range. Эта функция имеет следующие формы:

1. range(end). Применяется, когда необходимо создать листинг от нуля до конечного числа.
2. range(start, end). Задается и начальное и конечное число.
3. range(start, end, step). Параметром step задается характеристика выбора. Например, если нужно выбрать каждое пятое число из последовательности от 1 до 21, то полученный листинг будет иметь вид: .

Функция range способна значительно сократить объем кода.

• len(list) – позволяет узнать, сколько элементов в списке.
• sorted(list, ) – сортирует объекты списка по возрастанию.
• max(list) – возвращает наибольший элемент.
• min(list) – противоположная функция – позволяет вернуть элемент с минимальным значением.

Также можно использовать другие встроенные функции:

• list(tuple) – преобразует объект кортежа в список.
• sum(list) – суммирует все элементы в списке, если все значения являются числами, применяется как к целым числам, так и к десятичным дробям. Однако она справляется не всегда корректно. Если в списке есть нечисловой элемент, функция выдаст ошибку: «TypeError: unsupported operand type(s) for +: ‘int’ and ‘str’».

Связь с другими языками

pythonnet

Иногда возникает потребность запустить код, написанный на другом языке, через Python, например, в целях проверки работы какого-либо стороннего модуля или для оптимизации кода. Существует несколько библиотек, позволяющих сделать это, например, pythonnet позволяет запустить некоторую часть кода, написанную на C# в Python (pythonnet позволяет рассматривать множество элементов clr, как модули в python).

Создаем проект библиотеки классов C# в visual studio, создаем в неё нужный класс или методы (в случае примера класс, содержащий метод вычисления дискриминанта), создаем .dll и запускаем через pythonnet (более подробно тут):

Обращаемся к C# через Python

JPype

Для этих же целей существует библиотека, которая позволяет запустить Java код в Python. Эта библиотека называется — JPype. Рассмотрим пример работы библиотеки.

Для начала установим её pip install jpype1, далее создадим Java проект, который в будущем скомпилируем в .jar архив, в проекте необходимо создать пакет, в нём класс и прописать следующий код (код вычисляет объем цилиндра):

Теперь можно создать .jar решение проекта.

В python коде импортируем библиотеку jpype, запустим JVM и пропишем путь к созданному .jar архиву. Далее по аналогии с pythonnet импортируем необходимые пакеты и классы:

Таким образом, pythonnet и jpype — отличные решения для интеграции кода C# и Java в  Python проект.

Многопоточность (многозадачность)

multitasking

multitasking — очень удобная библиотека, которая позволяет только лишь при помощи обертки одним декоратором создавать асинхронные, неблокирующие методы. Эту библиотеку удобно использовать, когда возникает необходимость вызвать в отдельном потоке какой-либо неблокирующий метод, например, при обращении к БД или при ожидании какого-либо ответа от системы, но при этом не очень хочется городить кучу вызовов потоков и т.д..

Достаточно выполнить простую установку: pip install multitasking и далее оборачивать метод декоратором @task

И если удалить @multitasking.task, код выполнится последовательно:

Настройка классов исключений

Мы можем дополнительно настроить этот класс, чтобы принимать другие аргументы в соответствии с нашими потребностями.

Чтобы узнать о настройке классов исключений, вам необходимо иметь базовые знания объектно-ориентированного программирования.

Давайте посмотрим на один пример:

class SalaryNotInRangeError(Exception):
    """Exception raised for errors in the input salary.

    Attributes:
        salary -- input salary which caused the error
        message -- explanation of the error
    """

    def __init__(self, salary, message="Salary is not in (5000, 15000) range"):
        self.salary = salary
        self.message = message
        super().__init__(self.message)


salary = int(input("Enter salary amount: "))
if not 5000 < salary < 15000:
    raise SalaryNotInRangeError(salary)

Выход

Enter salary amount: 2000
Traceback (most recent call last):
  File "<string>", line 17, in <module>
    raise SalaryNotInRangeError(salary)
__main__.SalaryNotInRangeError: Salary is not in (5000, 15000) range

Здесь мы переопределили конструктор класса Exception, чтобы принимать наши собственные настраиваемые аргументы salary и message. Затем конструктор родительского класса Exception вызывается вручную с аргументом self.message с помощью super().

Пользовательский атрибут self.salary определен для использования позже.

Унаследованный метод __str__ класса Exception затем используется для отображения соответствующего сообщения при возникновении SalaryNotInRangeError.

Мы также можем настроить сам метод __str__, переопределив его.

class SalaryNotInRangeError(Exception):
    """Exception raised for errors in the input salary.

    Attributes:
        salary -- input salary which caused the error
        message -- explanation of the error
    """

    def __init__(self, salary, message="Salary is not in (5000, 15000) range"):
        self.salary = salary
        self.message = message
        super().__init__(self.message)

    def __str__(self):
        return f'{self.salary} -> {self.message}'


salary = int(input("Enter salary amount: "))
if not 5000 < salary < 15000:
    raise SalaryNotInRangeError(salary)

Выход

Enter salary amount: 2000
Traceback (most recent call last):
  File "/home/bsoyuj/Desktop/Untitled-1.py", line 20, in <module>
    raise SalaryNotInRangeError(salary)
__main__.SalaryNotInRangeError: 2000 -> Salary is not in (5000, 15000) range

Было полезно224
Нет28

478cookie-checkКак определять пользовательские исключения в Python?

Нарезка списка

В Python вы можете разрезать список, используя следующую форму:

• Первый аргумент указывает индекс, с которого начинается извлечение. Когда используется отрицательный индекс, он указывает смещение от конца списка. Если этот аргумент опущен, нарезка начинается с индекса 0.
• Второй аргумент указывает индекс, до которого следует завершить извлечение; результат не включает элемент «стоп». Когда используется отрицательный индекс, он указывает смещение от конца списка. Если этот аргумент опущен или превышает длину списка, нарезка переходит в конец списка.
• Третий аргумент является необязательным и указывает шаг нарезки. Когда аргумент «шаг» не используется, по умолчанию он равен 1. Когда используется отрицательное значение, срез принимает элементы в обратном порядке.

Результатом нарезки списка является новый список, содержащий извлеченные элементы, а исходный список не изменяется.

Все следующее является допустимым синтаксисом Python:

Ниже приведен базовый пример того, как разрезать список, начиная с элемента с индексом 1 и заканчивая элементом с индексом 4, но не включая его:

Дайте мне список, и я переверну мир

Так (или примерно так) говорил ещё Архимед, а кто мы такие, чтоб с ним спорить. Список — простой, понятный и надёжный инструмент: в любой непонятной ситуации попробуйте сначала применить список, и даже если он не подойдёт, то подскажет, как и чем решать задачу дальше. Обязательно посмотрите другие методы списков из официальной документации Python, чтобы они не оказались для вас сюрпризом на собеседовании.

Конечно, Python — это не только списки, и изучать его лучше на родном языке в компании единомышленников. Приходите на наш курс «Профессия Python-разработчик». Под руководством опытных наставников вы станете настоящим укротителем питонов повелителем списков, массивов и словарей, а заодно получите востребованную и высокооплачиваемую специальность.

List Comprehension

List Comprehension это создание списка путем итерации в цикле уже существующего списка (с соблюдением указанных условий). Поначалу такой подход может казаться сложным, но когда разберетесь, вы поймете, насколько это просто и быстро.

Чтобы разобраться в list comprehension, нужно
для начала обратиться к обычной итерации
списка. В следующем простом примере
показано, как вернуть новый список,
состоящий только из четных чисел старого.

# просто любой список чисел
some_list = 

# пустой список, который будет заполняться четными числами из первого списка
even_list = []

for number in some_list:
  if number % 2 == 0:
    even_list.append(number)

print(even_list) # 

Давайте разберем этот пример. Сначала мы создаем список с числами. Затем создаем пустой список, в котором будут сохраняться результаты, полученные в цикле. Дальше идет сам цикл, в котором мы перебираем числа из первого списка и проверяем, являются ли они четными. Если число делится на 2 без остатка, мы добавляем его в список четных чисел. Для получения нужного результата нам потребуется 5 строк кода (без учета комментариев), да еще пробелы.

А теперь давайте посмотрим пример, в
котором мы делаем все то же самое, но с
помощью list comprehension.

# просто любой список чисел
some_list = 

# List Comprehension
even_list = 
print(even_list) # 

Давайте возьмем еще пример. Создадим
список, каждый элемент которого будет
элементом старого списка, умноженным
на 7.

my_starting_list = 
my_new_list = []

for item in my_starting_list:
    my_new_list.append(item * 7)
print(my_new_list)  # 

С помощью list comprehension можно достичь
того же результата:

my_starting_list = 
my_new_list = 

print(my_new_list)  # 

Вообще list comprehension пишется в соответствии
со следующей формулой:

В блоке вы указываете, что конкретно нужно сделать с элементом, который возвращает итерация объекта. В нашем примере это , но операция может быть любой, как очень простой, так и очень сложной.

В блок нужно вставить имя объекта, который вы будете перебирать в цикле. В нашем примере это был список, но мог быть кортеж или диапазон.

List
comprehension добавляет элемент из существующего
списка в новый, если соблюдается какое-то
условие. Этот способ лаконичнее, а в
большинстве случаев еще и намного
быстрее. Иногда применение list comprehension
может ухудшить читаемость кода, поэтому
разработчику нужно действовать по
ситуации.

Примеры использования list comprehension с условиями

Вносим в новый список только четные
числа:

only_even_list = 
print(only_even_list)  # 

Это эквивалентно следующему циклу:

only_even_list = list()
for i in range(13):
  if i%2 == 0:
    only_even_list.append(i)
print(only_even_list)  # 

List
comprehension может также содержать вложенные
if-условия

Обратите внимание на следующий
пример:

divisible = list()
for i in range(50):
  if i % 2 == 0:
    if i % 3 == 0:
      divisible.append(i)
print(divisible)  # 

С применением list comprehension этот код можно
переписать следующим образом:

divisible = 
print(divisible)  # 

С list comprehension также может использоваться if-else. В следующем примере мы берем диапазон чисел от 0 до 10 и добавляем в наш список все четные числа из этого диапазона, а нечетные добавляем после умножения на -1.

list_1 = 
print(list_1)  # 

Подписаться

×

Add list to dictionary python

Now, let’s see how to add list to dictionary in python.

The restriction with keys in the python dictionary is only immutable data types can be used as a key. So, we cannot use a dictionary of the list as a key. If we try to do this we will get a “TypeEerror”.

Example:

After writing the above code, ones we will print “ my_dict ” then the error will appear as “ TypeError: unhashable type: ‘list’ ”. You can refer to the below screenshot.

Add list to dictionary python

The same can be done with the values in the dictionary. Let’s see how we can add a list to the dictionary in python.

Example:

After writing the above code (add a list to dictionary python), Ones you will print “ my_dict ” then the output will appear as a “{‘marks’: } ”. Here, we can see that the list is added to the dictionary. You can refer to the below screenshot add a list to dictionary python.

Add list to dictionary python

This is how, we can convert list to dictionary python.

You may like following Python tutorials:

• Check if a list is empty in Python
• Python convert list to string
• Python square a number
• What is a Python Dictionary + Create a dictionary in Python
• Python print without newline
• Python Dictionary Methods
• How to create a list in Python
• Python String Functions
• Create a hello world program in python using Visual Studio Code
• Python access modifiers + Examples
• Create and modify PDF file in Python
• Python concatenate arrays

In this tutorial, we will discuss how to append an item to Python dictionary. We discussed the Python dictionary append with examples.

Вопрос 8. В чём разница между remove, pop и del?

Сложность: (ー_ー)

Каждый из этих трёх методов (точнее, двух методов и одной команды) удаляет элементы списка. Но каждый делает это по-своему и, соответственно, применяется в разных ситуациях.

remove()

Метод remove() удаляет из списка первое совпадающее значение.

Возьмём список и удалим из него элемент ‘b’:

Первая ‘b’ исчезла, но вторая ‘b’ осталась в списке.

pop()

Метод pop() удаляет элемент по индексу и возвращает этот элемент:

Индексация в Python идёт с нуля, поэтому элемент с индексом 2 — третий по счёту. В последних строчках мы вывели изменённый список.

del

Команда del тоже удаляет элемент списка по его индексу, но имеет отличный от pop() синтаксис и ничего не возвращает:

Мы недосчитались четвёртого по индексу (и пятого по счёту) элемента, то есть ‘b’.

Также команда del может удалять из списка срезы (slices):

При указании границ среза в Python последний элемент в срез не входит. Поэтому из списка удалены элементы с третьего (индекс 2) по пятый (индекс 4), исключая последний, то есть 66.25 и 333.

Наконец, del может удалять целые переменные.

Заключение

В данной статье был проведен обзор пяти важных пар магических методов, неразрывно связанных с пятью понятиями Python, которые мы попутно изучили. Надеюсь, теперь вы стали лучше разбираться в данных понятиях и сможете использовать рассмотренные магические методы в своих Python-проектах.

• 5 доказательств силы итерируемых объектов в Python
• Креативное программирование: методы и инструменты для JavaScript, Python и других языков
• К подготовке и публикации первого пакета Python готовы!

Читайте нас в Telegram, VK и

Перевод статьи Yong Cui, Ph.D.: 5 Pairs of Magic Methods in Python That You Should Know