длинный код на питоне

25 полезных однострочников Python, которые вы должны знать

Это сделает Python великим

В тот день, когда я написал свою первую строчку кода на Python, я был очарован простотой, популярностью и крутостью его однострочников. В своем блоге я хочу представить несколько однострочников на Python.

1. Сменка двух переменных

2. Множественные присвоения переменных

Вы можете использовать запятые и переменные, чтобы назначать нескольким переменным значения за раз. Используя этот метод, вы даже можете назначить несколько типов данных var за раз. Вы можете использовать список для присвоения значений переменным. Ниже приведен пример присвоения нескольких значений разным переменным из списка.

3. Сумма четных чисел в списке

4. Удаление нескольких элементов из списка

5. Чтение файлов

Здесь мы используем понимание того, как устроен список. Сначала мы открываем текстовый файл и с помощью цикла for читаем строку за строкой. В итоге с помощью strip убираем все лишнее пространство. Но есть один более простой и короткий способ сделать то же самое, используя только функцию списка.

6. Запись данных в файл

7. Создание списков

Мы также можем создать список строк, используя тот же метод.

8. Mapping списков, или изменение типа данных в списке

9. Создание набора

Метод, который мы использовали для создания списков, также можно использовать для создания наборов. Давайте создадим набор с помощью метода, который возвращает квадратный корень всех четных чисел в диапазоне.

10. Fizz Buzz

Это тест, в котором нам нужно написать программу, что печатает числа от 1 до 100. Но для чисел, кратных трем, выведет «Fizz» вместо числа, а для кратных пяти выведет «Buzz». (если кратно и трем, и пяти, то выводится, соответственно, FizzBuzz).

Похоже, нам нужно использовать циклы и несколько операторов if-else. Если вы попытаетесь сделать это на любом другом языке, то вам, возможно, придется написать до 10 строк кода. Но используя python, мы сможем реализовать FizzBuzz всего одной строкой кода.

В приведенном выше коде мы используем понимание списка для запуска цикла от 1 до 20, а затем на каждой итерации цикла мы проверяем, делится ли число на 3 или 5. Если да, то мы заменяем число на Fizz или Buzz соответственно (при выполнении обоих условий заменим число на FizzBuzz).

11. Палиндром

12. Целые числа, разделенные пробелами, в списке

13. Лямбда-функция

Лямбда-функция может принимать любое количество аргументов, но может иметь только одно __выражение.

14. Проверить наличие числа в списке

15. Вывод паттернов

16. Нахождение факториала

17. Ряд Фибоначчи

18. Простое число

19. Нахождение максимального числа

В приведенном выше коде с использованием лямбда-функции мы проверяем условие сравнения и в соответствии с ним возвращаем максимальное число.

20. Линейная алгебра

Иногда нам нужно увеличить числа в списке в 2 или 5 раз. Код ниже покажет, как это сделать.

21. Транспонировать матрицу

Если вам нужно преобразовать все строки в столбцы и наоборот, в python вы можете транспонировать матрицу всего в одну строку кода, используя функцию zip.

22. Подсчет нахождений паттерна

Это важный и рабочий метод, когда нам нужно знать количество повторений паттерна в тексте. В python есть библиотека re, которая сделает эту работу за нас.

23. Замена текста другим текстом

24. Симуляция подбрасывания монеты

Это может быть не так важно, но может быть очень полезно, когда вам нужно сгенерировать случайный выбор из заданного набора вариантов.

25. Генерация групп

Я поделился всеми полезными и важными однострочниками, которые я знаю. Если вы знаете какие-то ещё, поделитесь в комментариях.

Источник

22 полезных примера кода на Python

Python — один из самых популярных языков программирования, чрезвычайно полезный и в решении повседневных задач. В этой статье я вкратце расскажу о 22 полезных примерах кода, позволяющих воспользоваться мощью Python.

Некоторые из примеров вы могли уже видеть ранее, а другие будут новыми и интересными для вас. Все эти примеры легко запоминаются.

1. Получаем гласные

2. Первая буква в верхнем регистре

Этот пример используется для превращения каждой первой буквы символов строки в прописную букву. Он работает со строкой из одного или нескольких символов и будет полезен при анализе текста или записи данных в файл и т.п.

3. Печать строки N раз

Этот пример может печатать любую строку n раз без использования циклов Python.

4. Объединяем два словаря

Этот пример выполняет слияние двух словарей в один.

5. Вычисляем время выполнения

Этот пример полезен, когда вам нужно знать, сколько времени требуется для выполнения программы или функции.

6. Обмен значений между переменными

Это быстрый способ обменять местами две переменные без использования третьей.

7. Проверка дубликатов

Это самый быстрый способ проверки наличия повторяющихся значений в списке.

8. Фильтрация значений False

9. Размер в байтах

Этот пример возвращает длину строки в байтах, что удобно, когда вам нужно знать размер строковой переменной.

10. Занятая память

Пример позволяет получить объём памяти, используемой любой переменной в Python.

11. Анаграммы

Этот код полезен для проверки того, является ли строка анаграммой. Анаграмма — это слово, полученное перестановкой букв другого слова.

12. Сортировка списка

Этот пример сортирует список. Сортировка — это часто используемая задача, которую можно реализовать множеством строк кода с циклом, но можно ускорить свою работу при помощи встроенного метода сортировки.

13. Сортировка словаря

14. Получение последнего элемента списка

15. Преобразование разделённого запятыми списка в строку

Этот код преобразует разделённый запятыми список в единую строку. Его удобно использовать, когда нужно объединить весь список со строкой.

16. Проверка палиндромов

Этот пример показывает, как быстро проверить наличие палиндромов.

17. Перемешивание списка

18. Преобразование строки в нижний и верхний регистры

19. Форматирование строки

Этот код позволяет форматировать строку. Под форматированием в Python подразумевается присоединение к строке данных из переменных.

20. Поиск подстроки

Этот пример будет полезен для поиска подстроки в строке. Я реализую его двумя способами, позволяющими не писать много кода.

21. Печать в одной строке

Мы знаем, что функция print выполняет вывод в каждой строке, и если использовать две функции print, они выполнят печать в две строки. Этот пример покажет, как выполнять вывод в той же строке без перехода на новую.

22. Разбиение на фрагменты

Этот пример покажет, как разбить список на фрагменты и разделить его на меньшие части.

На правах рекламы

Серверы для разработчиков — выбор среди обширного списка предустановленных операционных систем, возможность использовать собственный ISO для установки ОС, огромный выбор тарифных планов и возможность создать собственную конфигурацию в пару кликов, активация любого сервера в течение минуты. Обязательно попробуйте!

Источник

Пишем игру на Python

Прежде чем мы начнём программировать что-то полезное на Python, давайте закодим что-нибудь интересное. Например, свою игру, где нужно не дать шарику упасть, типа Арканоида. Вы, скорее всего, играли в детстве во что-то подобное, поэтому освоиться будет просто.

Логика игры

Есть игровое поле — простой прямоугольник с твёрдыми границами. Когда шарик касается стенки или потолка, он отскакивает в другую сторону. Если он упадёт на пол — вы проиграли. Чтобы этого не случилось, внизу вдоль пола летает платформа, а вы ей управляете с помощью стрелок. Ваша задача — подставлять платформу под шарик как можно дольше. За каждое удачное спасение шарика вы получаете одно очко.

Алгоритм

Чтобы реализовать такую логику игры, нужно предусмотреть такие сценарии поведения:

Хитрость в том, что всё это происходит параллельно и независимо друг от друга. То есть пока шарик летает, мы вполне можем двигать платформу, а можем и оставить её на месте. И когда шарик отскакивает от стен, это тоже не мешает другим объектам двигаться и взаимодействовать между собой.

Получается, что нам нужно определить три класса — платформу, сам шарик и счёт, и определить, как они реагируют на действия друг друга. Поле нам самим определять не нужно — для этого есть уже готовая библиотека. А потом в этих классах мы пропишем методы — они как раз и будут отвечать за поведение наших объектов.

По коням, пишем на Python

Для этого проекта вам потребуется установить и запустить среду Python. Как это сделать — читайте в нашей статье.

Начало программы

Чтобы у нас появилась графика в игре, используем библиотеку Tkinter. Она входит в набор стандартных библиотек Python и позволяет рисовать простейшие объекты — линии, прямоугольники, круги и красить их в разные цвета. Такой простой Paint, только для Python.

Чтобы создать окно, где будет видна графика, используют класс Tk(). Он просто делает окно, но без содержимого. Чтобы появилось содержимое, создают холст — видимую часть окна. Именно на нём мы будем рисовать нашу игру. За холст отвечает класс Canvas(), поэтому нам нужно будет создать свой объект из этого класса и дальше уже работать с этим объектом.

Если мы принудительно не ограничим скорость платформы, то она будет перемещаться мгновенно, ведь компьютер считает очень быстро и моментально передвинет её к другому краю. Поэтому мы будем искусственно ограничивать время движения, а для этого нам понадобится модуль Time — он тоже стандартный.

Последнее, что нам глобально нужно, — задавать случайным образом начальное положение шарика и платформы, чтобы было интереснее играть. За это отвечает модуль Random — он помогает генерировать случайные числа и перемешивать данные.

Запишем всё это в виде кода на Python:

Мы подключили все нужные библиотеки, сделали и настроили игровое поле. Теперь займёмся классами.

Шарик

Сначала проговорим словами, что нам нужно от шарика. Он должен уметь:

Платформа

Сделаем то же самое для платформы — сначала опишем её поведение словами, а потом переведём в код. Итак, вот что должна уметь платформа:

А вот как это будет в виде кода:

Можно было не выделять счёт в отдельный класс и каждый раз обрабатывать вручную. Но здесь реально проще сделать класс, задать нужные методы, чтобы они сами потом разобрались, что и когда делать.

От счёта нам нужно только одно (кроме конструктора) — чтобы он правильно реагировал на касание платформы, увеличивал число очков и выводил их на экран:

У нас всё готово для того, чтобы написать саму игру. Мы уже провели необходимую подготовку всех элементов, и нам остаётся только создать конкретные объекты шарика, платформы и счёта и сказать им, в каком порядке мы будем что делать.

Смысл игры в том, чтобы не уронить шарик. Пока этого не произошло — всё движется, но как только шарик упал — нужно показать сообщение о конце игры и остановить программу.

Посмотрите, как лаконично выглядит код непосредственно самой игры:

Что дальше

На основе этого кода вы можете сделать свою модификацию игры:

Источник

Cython: более чем 30-кратное ускорение Python-кода

Python — это язык, который любят многие программисты. Этим языком невероятно легко пользоваться. Всё дело в том, что код, написанный на Python, отличается интуитивной понятностью и хорошей читабельностью. Однако в разговорах о Python часто можно слышать одну и ту же жалобу на этот язык. Особенно тогда, когда о Python говорят знатоки языка C. Вот как она звучит: «Python — это медленно». И те, кто так говорят, не грешат против истины.

В сравнении со многими другими языками программирования Python — это, и правда, медленно. Вот результаты испытаний, в ходе которых сопоставляется производительность разных языков программирования при решении различных задач.

Есть несколько способов ускорения Python-программ. Например, можно применять библиотеки, рассчитанные на использование нескольких ядер процессора. Тем, кто работает с Numpy, Pandas или Scikit-Learn, можно посоветовать взглянуть на программный комплекс Rapids, позволяющий задействовать GPU при проведении научных расчётов.

Все эти методики ускорения работы хороши в тех случаях, когда решаемые с помощью Python задачи могут быть распараллелены. Например — это задачи по предварительной обработке данных или операции с матрицами.

Ответ на этот вопрос даёт Cython — проект, используя который можно значительно ускорить код, написанный на Python.

Что такое Cython?

Cython, по своей сути, это промежуточный слой между Python и C/C++. Cython позволяет писать обычный Python-код с некоторыми незначительными модификациями, который затем напрямую транслируется в C-код.

Единственное изменение Python-кода при этом заключается в добавлении к каждой переменной информации об её типе. При написании обычного кода на Python переменную можно объявить так:

При использовании Cython при объявлении переменной нужно указать её тип:

Эта конструкция сообщает Cython о том, что переменная представляет собой число с плавающей точкой. По такому же принципу объявляют переменные и в C. При использовании обычного Python типы переменных определяются динамически. Явное объявление типов, применяемое в Cython — это то, что делает возможным преобразование Python-кода в C-код. Дело в том, что в C необходимо явное объявление типов переменных.

Установка Cython предельно проста:

Типы в Cython

При использовании Cython можно выделить два набора типов. Один — для переменных, второй — для функций.

Если речь идёт о переменных, то тут нам доступны следующие типы:

При работе с функциями нам доступны следующие типы:

Ускорение кода с использованием Cython

Теперь С-код готов к использованию.

Теперь всё готово к тестированию нашего сверхбыстрого C-кода. Ниже приведён код, используемый для тестирования и сравнения двух вариантов программы.

Код этот устроен очень просто. Мы импортируем необходимые файлы — так же, как импортируются обычные Python-файлы, после чего вызываем соответствующие функции, делая это так же, как если бы мы всё время работали бы с обычными Python-функциями.

Взгляните на следующую таблицу. Можно заметить, что Cython-версия программы оказывается быстрей её Python-версии во всех случаях. Чем масштабнее задача — тем больше и ускорение, которое даёт использование Cython.

Итоги

Использование Cython позволяет значительно ускорить практически любой код, написанный на Python, не прилагая к этому особенных усилий. Чем больше в программе циклов и чем больше данных она обрабатывает — тем лучших результатов можно ждать от применения Cython.

Уважаемые читатели! Используете ли вы Cython в своих проектах?

Источник

Как в Python реализованы очень длинные числа типа integer?

Перевод статьи подготовлен специально для студентов курса «Разработчик Python».

Но в Python сделать это проще простого:

Должно быть под капотом Python делает что-то очень красивое и сегодня мы узнаем, что именно он делает, чтобы работать с целыми числами произвольного размера!

Представление и определение

Integer в Python это структура C, определенная следующим образом:

Другие типы, у которых есть PyObject_VAR_HEAD :

Расшифровка ob_digit

Как правило в низкоуровневых языках, таких как С, точность целых чисел ограничена 64-битами, однако Python поддерживает целые числа произвольной точности. Начиная с версии Python 3, все числа представлены в виде bignum и ограничены только доступной памятью системы.

Расшифровка ob_size

Хранение

Самый наивный способ хранить числа типа integer – это хранить одну десятичную цифру в одном элементе массива, тогда операции, такие как сложение и вычитание, могут выполняться по правилам математики из начальной школы.

С таким подходом число 5238 будет сохранено так:

Такой подход неэффективен, поскольку мы будем использовать до 32-бит цифр (uint32_t) для хранения десятичной цифры, которая, по сути, колеблется от 0 до 9 и может быть легко представлена всего лишь 4 битами, ведь при написании чего-то столь же универсального как python, разработчик ядра должен быть еще изобретательнее.

Итак, можем ли мы сделать лучше? Конечно, иначе я бы не выложил эту статью. Давайте подробнее рассмотрим то, как Python хранит сверхдлинное целое число.

Путь Python

В шестнадцатеричной системе счисления, основание 16

Таким образом, Python эффективно использует почти все выделенное пространство в 32 бита на одну цифру, экономит ресурсы и все еще выполняет простые операции, такие как сложение и вычитание на уровне математики начальной школы.

В зависимости от платформы Python использует либо 32-битные целочисленные беззнаковые массивы, либо 16-битные целочисленные беззнаковые массивы с 15-битными цифрами. Для выполнения операций, которые будут рассмотрены дальше, понадобится всего несколько битов.

1152921504606846976 = 1 * (2 30 ) 2 + 0 * (2 30 ) 1 + 0 * (2 30 ) 0

Поскольку ob_digit первым хранит наименее значащую цифру, оно сохраняется как 001 в виде трех цифр.

Структура _longobject для этого значения будет содержать:

Операции над длинными числами типа integer

Теперь, когда у нас есть четкое представление о том, как Python реализует целые числа произвольной точности, настало время понять, как с ними выполняются различные математические операции.

Сложение

Целые числа хранятся «в цифрах», это означает, что сложение выполняется также просто, как в начальной школе, и исходный код Python показывает нам, что именно так сложение и реализовано. Функция с именем x_add в файле longobject.c выполняет сложение двух чисел.

Вычитание

Подобно тому, как происходит сложение, происходит и вычитание. Функция с именем x_sub в файле longobject.c выполняет вычитание одного числа из другого.

Умножение

И снова умножение будет реализовано тем же наивным способом, который мы узнали из уроков математики в начальной школе, но он не отличается эффективностью. Чтобы поддерживать эффективность, Python реализует алгоритм Карацубы, который умножает два n-значных числа за O( n log ₂ 3 ) простых шагов.

Деление и другие операции

Оптимизация часто используемых целых чисел

Это вторая статья из серии Python Internals. Первая статья была о том, как я изменил свою версию Python, сделав его двусмысленным. Она поможет вам сделать первые шаги в понимании исходного кода Python и продолжить путь к становлению разработчиком ядра Python.

Источник