Предлагаю читателям «Хабрахабра» перевод статьи «Python Tips, Tricks, and Hacks». Статья будет полезна на начальном и среднем этапах изучения Python.
Хотите писать более лаконичный и читаемый код? Вы хотите уместить как можно больше смысла в одно выражение? Считаете, что прочитать о нескольких уловках лучше, чем провести остаток жизни за чтением документации? Вы обратились по адресу. Мы начнем с маленьких уловок, которые вы уже могли встретить, если немного работали с Python. Но я обещаю, что ближе к концу статьи вас ожидает больше безумных вещей.
1. Маленькие уловки. Четыре типа кавычек. Правдивость различных объектов. Проверка на вхождение подстроки. Красивый вывод списка. Целочисленное деление и деление с плавающей точкой. Лямбда-функции.
2. Списки. Генераторы списков и выражения-генераторы.
Я старался сделать, чтобы все фрагменты кода запускались без дополнительных изменений. Если хотите, можете скопировать их в оболочку Python и посмотреть, что получится. Обратите внимание, что многие примеры содержат «неправильные» фрагменты, которые закомментированы. Ничто вам не мешает раскомментировать строку и посмотреть, что произойдет.
Небольшое разграничение между true и True в этой статье: когда я говорю, что объект true, это значит, что будучи приведенным к типу boolean, он становится True. Аналогично с false и False.
Начнем с того, что вы, возможно, уже знаете. В некоторых языках программирования одинарные и двойные кавычки предназначены для разных вещей. Python позволяет использовать оба варианта (но строка должна начинаться и заканчиваться одним и тем же типом кавычек). В Python также есть еще два типа кавычек: ''' (тройные одинарные) и """ (тройные двойные). Таким образом, можно использовать несколько уровней кавычек, прежде чем придется заботиться об их экранировании. Например, этот код правильный:
В отличие от некоторых языков программирования, в Python объект считается false, только если он пуст. Это значит, что не нужно проверять длину строки, кортежа или словаря — достаточно проверить его как логическое выражение.
Легко предсказать, что 0 — тоже false, а остальные числа — true.
Например, следующие выражения эквивалентны. В данном случае my_object — строка, но здесь мог оказаться другой тип (с соответствующими изменениями условий блока if).
Итак, нет необходимости проверять длину объекта, если вас интересует только, пуст он или нет.
Это маленькая, довольно очевидная подсказка, но я узнал о ней лишь через год изучения Python. Должно быть, вы знаете, что можно проверить, содержится ли нужный элемент в кортеже, списке, словаре, с помощью конструкции 'item in list' или 'item not in list'. Я не мог представить, что это сработает для строк. Я всегда писал что-то вроде этого:
Этот код довольно неуклюжий. Совершенно так же работает 'if substring in string':
Проще и понятней. Может быть, очевидно для 99% людей, но мне хотелось бы узнать об этом раньше, чем я узнал.
Обычный формат вывода списка с помощью print не очень удобен. Конечно, становится понятно, что из себя представляет список, но чаще всего пользователь не хочет видеть кавычки вокруг каждого элемента. Есть простое решение, использующее метод join строки:
Метод join преобразовывает список в строку, рассматривая каждый элемент как строку. Разделителем является та строка, для которой был вызван join. Он достаточно умен, чтобы не вставлять разделитель после последнего элемента.
Дополнительный бонус: join работает линейное время. Никогда не создавайте строку складыванием элементов списка в цикле for: это не просто некрасиво, это занимает квадратичное время!
Если вы делите целое число на целое, по умолчанию результат обрезается до целого. Например, 5/2 вернет 2.
Есть два способа это исправить. Первый и самый простой способ заключается в том, чтобы преобразовать одно из чисел к типу float. Для констант достаточно добавить ".0" к одному из чисел: 5.0/2 вернет 2.5. Также вы можете использовать конструкцию float(5)/2.
Второй способ дает более чистый код, но вы должны убедиться, что ваша программа не сломается от этого существенного изменения. После вызова 'from __future__ import division' Python всегда будет возвращать в качестве результата деления float. Если вам понадобится целочисленное деление, используйте оператор //: 5//2 всегда возвращает 2.
В одной из следующих версий Python такое поведение станет дефолтным. Если вы хотите, чтобы ваш код оставался совместимым, используйте оператор // для целочисленного деления, даже если вы не используете этот импорт.
Иногда нужно передать функцию в качестве аргумента или сделать короткую, но сложную операцию несколько раз. Можно определить функцию обычным способом, а можно использовать лямбда-функцию — маленькую функцию, возвращающую результат одного выражения. Следующие два определения полностью идентичны:
Преимущество лямбда-функции в том, что она является выражением и может быть использована внутри другого выражения. Ниже приведен пример, использующий функцию map, которая вызывает функцию для каждого элемента списка и возвращает список результатов. (В следующем пункте я покажу, что map практически бесполезен. Но он дает нам возможность привести хороший пример в одну строку.)
Без лямбда-функций нам пришлось бы определить функцию отдельно. Мы просто сэкономили одну строку кода и одно имя переменной.
Если вы использовали Python достаточно долго, вы должны были хотя бы слышать о понятии «list comprehensions». Это способ уместить цикл for, блок if и присваивание в одну строку.
Другими словами, вы можете отображать (map) и фильтровать списки одним выражением.
Начнем с простейшего примера. Допустим, нам надо возвести в квадрат все элементы списка. Свежеиспеченный программист на Python может написать код вроде этого:
Мы «отобразили» один список на другой. Это также можно сделать с помощью функции map:
Этот код определенно короче (одна строка вместо трех), но всё еще некрасив. С первого взгляда сложно сказать, что делает функция map (она принимает в качестве аргументов функцию и список и применяет функцию к каждому элементу списка). К тому же мы вынуждены определять функцию, это выглядит довольно беспорядочно. Если бы только существовал более красивый путь… например, генератор списка:
Этот код делает абсолютно то же самое, но он короче, чем первый пример, и понятней, чем второй. Человек без проблем определит, что делает код, для этого даже не обязательно знать Python.
А что, если нас интересует фильтрация списка? Например, требуется удалить элементы, большие или равные 4. (Да, примеры не очень реалистичны. Как бы то ни было...)
Новичок напишет так:
Очень просто, не так ли? Но код занимает 4 строки, содержит два уровня отступов и при этом делает тривиальную вещь. Можно уменьшить размер кода с помощью функции filter:
Аналогично функции map, о которой мы говорили выше, filter сокращает код, но выглядит довольно уродливо. Что, черт возьми, происходит? Как и map, filter получает функцию и список. Если функция от элемента возвращает true, элемент включается в результирующий список. Разумеется, мы можем сделать это через генератор списка:
Снова мы получили более короткий, ясный и понятный код.
Теперь мы можем использовать всю силу генератора списков. Если я вас еще не убедил, что map и filter тратят слишком много вашего времени, надеюсь, теперь вы со мной согласитесь.
Пусть требуется отобразить и отфильтровать список одновременно. Другими словами, я хочу увидеть квадраты элементов списка, меньших 4. Еще раз, неофит напишет так:
Увы, код начал растягиваться вправо. Может, получится упростить его? Попробуем использовать map и filter, но у меня плохое предчувствие…
Раньше map и filter было трудно читать, теперь — невозможно. Очевидно, это не лучшая идея. И снова генератор списков спасает ситуацию:
Получилось немного длиннее, чем предыдущие примеры с генератором списков, но, по моему мнению, вполне читабельно. Определенно лучше, чем цикл for или использование map и filter.
Как вы видите, генератор списков сначала фильтрует, а затем отображает. Если вам обязательно нужно наоборот, получится сложнее. Придется использовать либо вложенные генерации, либо map и filter, либо обычный цикл for, в зависимости от того, что проще. Но это уже выходит за рамки статьи.
Существует обратная сторона генератора списков: весь список должен находиться в памяти. Это не проблема для маленьких списков, как в предыдущих примерах, и даже на несколько порядков больше. Но в конце концов это становится неэффективным.
Выражения-генераторы (Generator Expressions) появились в Python 2.4. Из всех фишек Python им уделяется, наверно, меньше всего внимания. Отличие их от генераторов списков состоит в том, что они не загружают в память список целиком, а создают 'generator object', и в каждый момент загружен только один элемент списка.
Конечно, если вы хотите использовать список для чего-нибудь, это не особо поможет. Но если вы просто передаете его куда-нибудь, где нужен любой итерируемый объект (цикл for, например), стоит использовать функцию генератора.
Выражения-генераторы имеют такой же синтаксис, как генераторы списков, но вместо квадратных скобок используются круглые:
Это более эффективно, чем использование генератора списков.
Итак, имеет смысл использовать выражения-генераторы для списков больших размеров. Если весь список целиком нужен вам для какой-то другой цели, то можно использовать любой из вариантов. Но использовать выражения-генераторы — хорошая привычка, если нет аргументов против этого. Правда, не надейтесь увидеть ускорение работы, если список небольшой.
В качестве финального штриха хочу заметить, что выражения-генераторы достаточно заключить в одни круглые скобки. Например, в случае, если вы вызываете функцию с одним аргументом, можно писать так: some_function(item for item in list).
Мне не хочется этого говорить, но мы только прикоснулись к тому, что можно делать с помощью выражений-генераторов и генераторов списков. Здесь можно использовать всю силу for и if, а также оперировать с чем угодно, лишь бы оно было итерируемым объектом.
Статья целиком в PDF
Хотите писать более лаконичный и читаемый код? Вы хотите уместить как можно больше смысла в одно выражение? Считаете, что прочитать о нескольких уловках лучше, чем провести остаток жизни за чтением документации? Вы обратились по адресу. Мы начнем с маленьких уловок, которые вы уже могли встретить, если немного работали с Python. Но я обещаю, что ближе к концу статьи вас ожидает больше безумных вещей.
Содержание
1. Маленькие уловки. Четыре типа кавычек. Правдивость различных объектов. Проверка на вхождение подстроки. Красивый вывод списка. Целочисленное деление и деление с плавающей точкой. Лямбда-функции.
2. Списки. Генераторы списков и выражения-генераторы.
Я старался сделать, чтобы все фрагменты кода запускались без дополнительных изменений. Если хотите, можете скопировать их в оболочку Python и посмотреть, что получится. Обратите внимание, что многие примеры содержат «неправильные» фрагменты, которые закомментированы. Ничто вам не мешает раскомментировать строку и посмотреть, что произойдет.
Небольшое разграничение между true и True в этой статье: когда я говорю, что объект true, это значит, что будучи приведенным к типу boolean, он становится True. Аналогично с false и False.
1 Маленькие уловки
1.1 Четыре типа кавычек
Начнем с того, что вы, возможно, уже знаете. В некоторых языках программирования одинарные и двойные кавычки предназначены для разных вещей. Python позволяет использовать оба варианта (но строка должна начинаться и заканчиваться одним и тем же типом кавычек). В Python также есть еще два типа кавычек: ''' (тройные одинарные) и """ (тройные двойные). Таким образом, можно использовать несколько уровней кавычек, прежде чем придется заботиться об их экранировании. Например, этот код правильный:
print """Я бы не хотел никогда услышать, как он говорит: '''Она сказала: "Он сказал: 'Дай мне двести рублей'"'''"""
1.2 Правдивость различных объектов
В отличие от некоторых языков программирования, в Python объект считается false, только если он пуст. Это значит, что не нужно проверять длину строки, кортежа или словаря — достаточно проверить его как логическое выражение.
Легко предсказать, что 0 — тоже false, а остальные числа — true.
Например, следующие выражения эквивалентны. В данном случае my_object — строка, но здесь мог оказаться другой тип (с соответствующими изменениями условий блока if).
my_object = 'Test' # True example
# my_object = '' # False example
if len(my_object) > 0:
print 'my_object не пуст'
if len(my_object): # 0 преобразовывается к False
print 'my_object не пуст'
if my_object != '':
print 'my_object не пуст'
if my_object: # пустая строка преобразовывается к False
print 'my_object не пуст'
Итак, нет необходимости проверять длину объекта, если вас интересует только, пуст он или нет.
1.3 Проверка на вхождение подстроки
Это маленькая, довольно очевидная подсказка, но я узнал о ней лишь через год изучения Python. Должно быть, вы знаете, что можно проверить, содержится ли нужный элемент в кортеже, списке, словаре, с помощью конструкции 'item in list' или 'item not in list'. Я не мог представить, что это сработает для строк. Я всегда писал что-то вроде этого:
string = 'Hi there' # True example
# string = 'Good bye' # False example
if string.find('Hi') != -1:
print 'Success!'
Этот код довольно неуклюжий. Совершенно так же работает 'if substring in string':
string = 'Hi there' # True example
# string = 'Good bye' # False example
if 'Hi' in string:
print 'Success!'
Проще и понятней. Может быть, очевидно для 99% людей, но мне хотелось бы узнать об этом раньше, чем я узнал.
1.4 Красивый вывод списка
Обычный формат вывода списка с помощью print не очень удобен. Конечно, становится понятно, что из себя представляет список, но чаще всего пользователь не хочет видеть кавычки вокруг каждого элемента. Есть простое решение, использующее метод join строки:
recent_presidents = ['Борис Ельцин', 'Владимир Путин', 'Дмитрий Медведев']
print 'Последними президентами были %s.' % ', '.join(recent_presidents)
# печатает "Последними президентами были Борис Ельцин, Владимир Путин, Дмитрий Медведев."
Метод join преобразовывает список в строку, рассматривая каждый элемент как строку. Разделителем является та строка, для которой был вызван join. Он достаточно умен, чтобы не вставлять разделитель после последнего элемента.
Дополнительный бонус: join работает линейное время. Никогда не создавайте строку складыванием элементов списка в цикле for: это не просто некрасиво, это занимает квадратичное время!
1.5 Целочисленное деление и деление с плавающей точкой
Если вы делите целое число на целое, по умолчанию результат обрезается до целого. Например, 5/2 вернет 2.
Есть два способа это исправить. Первый и самый простой способ заключается в том, чтобы преобразовать одно из чисел к типу float. Для констант достаточно добавить ".0" к одному из чисел: 5.0/2 вернет 2.5. Также вы можете использовать конструкцию float(5)/2.
Второй способ дает более чистый код, но вы должны убедиться, что ваша программа не сломается от этого существенного изменения. После вызова 'from __future__ import division' Python всегда будет возвращать в качестве результата деления float. Если вам понадобится целочисленное деление, используйте оператор //: 5//2 всегда возвращает 2.
5/2 # Возвращает 2
5.0/2 # Возвращает 2.5
float(5)/2 # Возвращает 2.5
5//2 # Возвращает 2
from __future__ import division
5/2 # Возвращает 2.5
5.0/2 # Возвращает 2.5
float(5)/2 # Возвращает 2.5
5//2 # Возвращает 2
В одной из следующих версий Python такое поведение станет дефолтным. Если вы хотите, чтобы ваш код оставался совместимым, используйте оператор // для целочисленного деления, даже если вы не используете этот импорт.
1.6 Лямбда-функции
Иногда нужно передать функцию в качестве аргумента или сделать короткую, но сложную операцию несколько раз. Можно определить функцию обычным способом, а можно использовать лямбда-функцию — маленькую функцию, возвращающую результат одного выражения. Следующие два определения полностью идентичны:
def add(a,b): return a+b
add2 = lambda a,b: a+b
Преимущество лямбда-функции в том, что она является выражением и может быть использована внутри другого выражения. Ниже приведен пример, использующий функцию map, которая вызывает функцию для каждого элемента списка и возвращает список результатов. (В следующем пункте я покажу, что map практически бесполезен. Но он дает нам возможность привести хороший пример в одну строку.)
squares = map(lambda a: a*a, [1,2,3,4,5])
# теперь squares = [1,4,9,16,25]
Без лямбда-функций нам пришлось бы определить функцию отдельно. Мы просто сэкономили одну строку кода и одно имя переменной.
Синтаксис лямбда-функции: lambda переменные: выражение
переменные — список аргументов, разделенных запятой. Нельзя использовать ключевые слова. Аргументы не надо заключать в скобки.
выражение — инлайновое выражение Python. Область видимости включает локальные переменные и аргументы. Функция возвращает результат этого выражения.
2 Списки
2.1 Генераторы списков
Если вы использовали Python достаточно долго, вы должны были хотя бы слышать о понятии «list comprehensions». Это способ уместить цикл for, блок if и присваивание в одну строку.
Другими словами, вы можете отображать (map) и фильтровать списки одним выражением.
2.1.1 Отображение списка
Начнем с простейшего примера. Допустим, нам надо возвести в квадрат все элементы списка. Свежеиспеченный программист на Python может написать код вроде этого:
numbers = [1,2,3,4,5]
squares = []
for number in numbers:
squares.append(number*number)
# теперь squares = [1,4,9,16,25]
Мы «отобразили» один список на другой. Это также можно сделать с помощью функции map:
numbers = [1,2,3,4,5]
squares = map(lambda x: x*x, numbers)
# теперь squares = [1,4,9,16,25]
Этот код определенно короче (одна строка вместо трех), но всё еще некрасив. С первого взгляда сложно сказать, что делает функция map (она принимает в качестве аргументов функцию и список и применяет функцию к каждому элементу списка). К тому же мы вынуждены определять функцию, это выглядит довольно беспорядочно. Если бы только существовал более красивый путь… например, генератор списка:
numbers = [1,2,3,4,5]
squares = [number*number for number in numbers]
# и снова squares = [1,4,9,16,25]
Этот код делает абсолютно то же самое, но он короче, чем первый пример, и понятней, чем второй. Человек без проблем определит, что делает код, для этого даже не обязательно знать Python.
2.1.2 Фильтрация списка
А что, если нас интересует фильтрация списка? Например, требуется удалить элементы, большие или равные 4. (Да, примеры не очень реалистичны. Как бы то ни было...)
Новичок напишет так:
numbers = [1,2,3,4,5]
numbers_under_4 = []
for number in numbers:
if number < 4:
numbers_under_4.append(number)
# numbers_under_4 = [1,4,9]
Очень просто, не так ли? Но код занимает 4 строки, содержит два уровня отступов и при этом делает тривиальную вещь. Можно уменьшить размер кода с помощью функции filter:
numbers = [1,2,3,4,5]
numbers_under_4 = filter(lambda x: x < 4, numbers)
# numbers_under_4 = [1,2,3]
Аналогично функции map, о которой мы говорили выше, filter сокращает код, но выглядит довольно уродливо. Что, черт возьми, происходит? Как и map, filter получает функцию и список. Если функция от элемента возвращает true, элемент включается в результирующий список. Разумеется, мы можем сделать это через генератор списка:
numbers = [1,2,3,4,5]
numbers_under_4 = [number for number in numbers if number < 4]
# numbers_under_4 = [1,2,3]
Снова мы получили более короткий, ясный и понятный код.
2.1.3 Одновременное использование map и filter
Теперь мы можем использовать всю силу генератора списков. Если я вас еще не убедил, что map и filter тратят слишком много вашего времени, надеюсь, теперь вы со мной согласитесь.
Пусть требуется отобразить и отфильтровать список одновременно. Другими словами, я хочу увидеть квадраты элементов списка, меньших 4. Еще раз, неофит напишет так:
numbers = [1,2,3,4,5]
squares = []
for number in numbers:
if number < 4:
squares.append(number*number)
# squares = [1,4,9]
Увы, код начал растягиваться вправо. Может, получится упростить его? Попробуем использовать map и filter, но у меня плохое предчувствие…
numbers = [1,2,3,4,5]
squares = map(lambda x: x*x, filter(lambda x: x < 4, numbers))
# squares is = [1,4,9]
Раньше map и filter было трудно читать, теперь — невозможно. Очевидно, это не лучшая идея. И снова генератор списков спасает ситуацию:
numbers = [1,2,3,4,5]
squares = [number*number for number in numbers if number < 4]
# square = [1,4,9]
Получилось немного длиннее, чем предыдущие примеры с генератором списков, но, по моему мнению, вполне читабельно. Определенно лучше, чем цикл for или использование map и filter.
Как вы видите, генератор списков сначала фильтрует, а затем отображает. Если вам обязательно нужно наоборот, получится сложнее. Придется использовать либо вложенные генерации, либо map и filter, либо обычный цикл for, в зависимости от того, что проще. Но это уже выходит за рамки статьи.
Синтаксис генератора списков: [ element for variable(s) in list if condition ]
list — любой итерируемый элемент
variable(s) — переменная или переменные, которые приравниваются к текущему элементу списка, аналогично циклу for
condition — инлайновое выражение: если оно равно true, элемент добавляется в результат
element — инлайновое выражение, результат которого используется как элемент списка-результата
2.1.4 Выражения-генераторы
Существует обратная сторона генератора списков: весь список должен находиться в памяти. Это не проблема для маленьких списков, как в предыдущих примерах, и даже на несколько порядков больше. Но в конце концов это становится неэффективным.
Выражения-генераторы (Generator Expressions) появились в Python 2.4. Из всех фишек Python им уделяется, наверно, меньше всего внимания. Отличие их от генераторов списков состоит в том, что они не загружают в память список целиком, а создают 'generator object', и в каждый момент загружен только один элемент списка.
Конечно, если вы хотите использовать список для чего-нибудь, это не особо поможет. Но если вы просто передаете его куда-нибудь, где нужен любой итерируемый объект (цикл for, например), стоит использовать функцию генератора.
Выражения-генераторы имеют такой же синтаксис, как генераторы списков, но вместо квадратных скобок используются круглые:
numbers = (1,2,3,4,5) # мы стремимся к эффективной работе, поэтому используем кортеж вместо списка ;)
squares_under_10 = (number*number for number in numbers if number*number < 10)
# squares_under_10 - generator object, из которого можно получить следующее значение, вызвав метод .next()
for square in squares_under_10:
print square,
#выводит '1 4 9'
Это более эффективно, чем использование генератора списков.
Итак, имеет смысл использовать выражения-генераторы для списков больших размеров. Если весь список целиком нужен вам для какой-то другой цели, то можно использовать любой из вариантов. Но использовать выражения-генераторы — хорошая привычка, если нет аргументов против этого. Правда, не надейтесь увидеть ускорение работы, если список небольшой.
В качестве финального штриха хочу заметить, что выражения-генераторы достаточно заключить в одни круглые скобки. Например, в случае, если вы вызываете функцию с одним аргументом, можно писать так: some_function(item for item in list).
2.1.5 Заключение
Мне не хочется этого говорить, но мы только прикоснулись к тому, что можно делать с помощью выражений-генераторов и генераторов списков. Здесь можно использовать всю силу for и if, а также оперировать с чем угодно, лишь бы оно было итерируемым объектом.
Статья целиком в PDF
