Три редко используемых возможности Python 3, о которых каждый должен знать

Python 3 существует уже какое-то время и довольно много разработчиков, особенно те, кто только начинает свой путь в Python, уже используют эту версию языка. Несмотря на то, что множество новых возможностей широко используются, похоже, что некоторые остались за кадром. В этой статье я расскажу о трех наименее известных, но полезных, возможностях. Я знаю о них из других языков и они делают Python 3 классным.

Данная статья является переводом 3 Neglected Features in Python 3 That Everyone Should Be Using.

Перечисления

Перечисления я много использовал в Java и Swift. Продолжаю их использовать теперь и в Python.

Объявление перечисления в Python очень просто сделать и это было возможно и до третьей версии (хотя и с ограничениями):

from enum import Enum

class State(Enum):
  AIR = 0
  LAND = 1
  SEA = 2
  
myState = State.AIR

# Выводит 0
print(myState.value)
# Выводит AIR
print(myState.name)

В коде выше перечисление вводится путем объявления класса, наследованного от Enum. А далее просто описываются все нужные состояния. В моем случае: AIR, LAND и SEA.

Функциональность, которая была добавлена в Python 3 — возможность использовать .value и .name. Они позволяют получить число и строку соответствующие перечислению.

Например, вывод значения State.LAND.name будет LAND.

Перечисления полезны в коде, когда вы хотите иметь некоторые текстовые идентификаторы для констант. Например, вместо сравнения состояния с 0 или 1 гораздо показательнее сравнивать с State.MOVING или State.STATIONARY. Константы могут меняться и если кто-то посмотрит код позже, то слово MOVING даст гораздо больше понимания, чем 0. В результате сильно повышается читабельность кода.

Больше информации можно найти в официальной документации Python 3 по Enum.

Форматирование

Добавленные в версии 3.6, fstrings — это мощное средство форматирования текста. Они позволяют создавать гораздо более читабельный и безошибочный код (чем я наслаждаюсь после перехода из Java). Это лучше, чем format, который использовался ранее в Python. Вот пример использования format:

name = 'Михаил'
blog_title = 'codeatcpp.com'

# Привет, меня зовут Михаил и я пишу в своем блоге codeatcpp.com.
a = "Привет, меня зовут {} и я пишу в своем блоге {}.".format(name, blog_title)

Легко заметить пустые фигурные скобки внутри строки и после список с названиями переменных в определенном порядке.

Теперь посмотрим на такой же код, но с использованием fstring — более читабельный и очень похожий на способ форматирования в Swift.

name = 'Михаил'
blog_title = 'codeatcpp.com'

# Привет, меня зовут Михаил и я пишу в своем блоге codeatcpp.com.
a = f"Привет, меня зовут {name} и я пишу в своем блоге {blog_title}."

Чтобы получить такую аккуратную строку, нужно всего лишь поместить букву f перед кавычками, и затем вместо пустых скобок можно сразу писать названия переменных или данные прямо в строке. Поскольку переменные пишутся прямо в строке, нет необходимости считать количество элементов и следить в каком порядке располагать переменные в конце. Они просто находятся сразу там, где нужны их значения.

Использование fstring дает более читабельный и более простой в поддержке код, чем использование классических подходов.

Классы данных

Классы данных может быть более непонятная тема, чем предыдущие, поэтому потребует чуть больше пояснений. Классы данных — это что-то, что мне очень понравилось в языке Kotlin, поэтому я люблю их использовать также и в Python.

Класс данных — это класс, единственная цель которого хранить данные. Класс содержит переменные, которые можно читать и писать, но не имеет никакой дополнительной логики.

Представьте, что у вас есть программа, в которой вам нужно передавать строку и массив чисел между разными классами. У вас могут быть методы вроде pass(str, arr), но гораздо удобнее сделать класс, который содержит строку и массив в качестве единственных членов класса.

Использование класса данных лучше показывает что вы пытаетесь сделать и также упрощает создание юнит-тестов.

Пример ниже показывает простой класс данных, который представляет собой трехмерный вектор, но он может быть легко расширен для представления любой комбинации различных данных:

from dataclasses import dataclass

# Определяем класс данных
@dataclass
class Vector3D:
    x: int
    y: int
    z: int
      
# Создаем вектор
u = Vector3D(1,1,-1)

# Выводит: Vector3D(x=1, y=1, z=-1)
print(u)

Здесь легко заметить, что определение класса данных очень похоже на определение обычного класса, за исключением того, что используется декоратор @dataclass и затем каждое поле определяется в виде имя: тип.

Хотя функциональность созданного Vector3D сильно ограничена, суть использования класса данных в том, чтобы повысить эффективность и уменьшить количество ошибок в коде. Ведь гораздо лучше передавать в качестве параметра Vector3D, чем набор переменных типа int.

Больше информации про декоратор @dataclass можно найти в официальной документации Python 3.

Заключение

Дайте знать в комментариях, как вам эти возможности. Интересно будет услышать про новые сценарии их использования. Удачного кодирования!