python чистый код книга
Книга «Чистый Python. Тонкости программирования для профи»
Привет, Хаброжители! Изучение всех возможностей Python — сложная задача, а с этой книгой вы сможете сосредоточиться на практических навыках, которые действительно важны. Раскопайте «скрытое золото» в стандартной библиотеке Python и начните писать чистый код уже сегодня.
Если у вас есть опыт работы со старыми версиями Python, вы сможете ускорить работу с современными шаблонами и функциями, представленными на Python 3.
Если вы работали с другими языками программирования и хотите перейти на Python, то найдете практические советы, необходимые для того, чтобы стать эффективным питонистом.
Если вы хотите научиться писать чистый код, то найдете здесь самые интересные примеры и малоизвестные трюки.
Отрывок «Самое сумасшедшее выражение-словарь на западе»
Иногда вы наталкиваетесь на крошечный пример кода, который обладает поистине неожиданной глубиной — одна-единственная строка кода, которая способна многому научить, если хорошенько над ней поразмыслить. Такой фрагмент код — это как коан в дзен-буддизме: вопрос или утверждение, используемое в практике дзен, чтобы вызвать сомнение и проверить достижения ученика.
Крошечный фрагмент кода, который мы обсудим в этом разделе, является одним из таких примеров. На первый взгляд он может выглядеть как прямолинейное выражение-словарь, но при ближайшем рассмотрении он отправляет вас в расширяющий сознание психоделический круиз по интерпретатору СPython.
Ниже показан результат, который мы получим при вычислении приведенного выше выражения-словаря в сеансе интерпретатора Python:
Признаюсь, когда увидел этот результат впервые, я был весьма ошарашен. Но все встанет на свои места, когда вы проведете неспешное пошаговое изучение того, что тут происходит. Давайте поразмыслим, почему мы получаем этот, надо сказать, весьма не интуитивный результат.
Когда Python обрабатывает наше выражение-словарь, он сначала строит новый пустой объект-словарь, а затем присваивает ему ключи и значения в том порядке, в каком они переданы в выражение-словарь.
Тогда, когда мы его разложим на части, наше выражение-словарь будет эквивалентно приведенной ниже последовательности инструкций, которые исполняются по порядку:
Как ни странно, Python считает все ключи, используемые в этом примере словаря, эквивалентными:
Ладно, но погодите минуточку. Уверен, вы сможете интуитивно признать, что 1.0 == 1, но вот почему True считается также эквивалентным и 1? В первый раз, когда я увидел это выражение-словарь, оно действительно меня озадачило.
Немного покопавшись в документации Python, я узнал, что Python рассматривает тип bool как подкласс типа int. Именно так обстоит дело в Python 2 и Python 3:
Булев тип — это подтип целочисленного типа, и булевы значения ведут себя, соответственно, как значения 0 и 1 почти во всех контекстах, при этом исключением является то, что при преобразовании в строковый тип, соответственно, возвращаются строковые значения ‘False’ или ‘True’.
И разумеется, это означает, что в Python булевы значения технически можно использовать в качестве индексов списка или кортежа:
Но вам, пожалуй, не следует использовать подобного рода логические переменные во имя ясности (и душевного здоровья ваших коллег).
Так или иначе, вернемся к нашему выражению-словарю.
Что касается языка Python, то все эти значения — True, 1 и 1.0 — представляют одинаковый ключ словаря. Когда интерпретатор вычисляет выражение-словарь, он неоднократно переписывает значение ключа True. Это объясняет, почему в самом конце результирующий словарь содержит всего один ключ.
Прежде чем мы пойдем дальше, взглянем еще раз на исходное выражение-словарь:
Почему здесь в качестве ключа мы по-прежнему получаем True? Разве не должен ключ из-за повторных присваиваний в самом конце тоже поменяться на 1.0?
После небольших изысканий в исходном коде интерпретатора Python я выяснил, что, когда с объектом-ключом ассоциируется новое значение, словари Python сам этот объект-ключ не обновляют:
Безусловно, это имеет смысл в качестве оптимизации производительности: если ключи рассматриваются идентичными, то зачем тратить время на обновление оригинала?
В последнем примере вы видели, что первоначальный объект True как ключ никогда не заменяется. По этой причине строковое представление словаря по-прежнему печатает ключ как True (вместо 1 или 1.0).
С тем, что мы знаем теперь, по всей видимости, значения в результирующем словаре переписываются только потому, что сравнение всегда будет показывать их как эквивалентные друг другу. Вместе с тем оказывается, что этот эффект не является следствием проверки на эквивалентность методом __eq__ тоже.
Словари Python опираются на структуру данных хеш-таблица. Когда я впервые увидел это удивительное выражение-словарь, моя первая мысль заключалась в том, что такое поведение было как-то связано с хеш-конфликтами.
Дело в том, что хеш-таблица во внутреннем представлении хранит имеющиеся в ней ключи в различных «корзинах» в соответствии с хеш-значением каждого ключа. Хеш-значение выводится из ключа как числовое значение фиксированной длины, которое однозначно идентифицирует ключ.
Этот факт позволяет выполнять быстрые операции поиска. Намного быстрее отыскать числовое хеш-значение ключа в поисковой таблице, чем сравнивать полный объект-ключ со всеми другими ключами и выполнять проверку на эквивалентность.
Вместе с тем способы вычисления хеш-значений, как правило, не идеальны. И в конечном счете два или более ключа, которые на самом деле различаются, будут иметь одинаковое производное хеш-значение, и они в итоге окажутся в той же самой корзине поисковой таблицы.
Когда два ключа имеют одинаковое хеш-значение, такая ситуация называется хеш-конфликтом и является особым случаем, с которым должны разбираться алгоритмы вставки и нахождения элементов в хеш-таблице.
Исходя из этой оценки, весьма вероятно, что хеширование как-то связано с неожиданным результатом, который мы получили из нашего выражения-словаря. Поэтому давайте выясним, играют ли хеш-значения ключей здесь тоже какую-то определенную роль.
Я определяю приведенный ниже класс как небольшой сыскной инструмент:
Этот класс характерен двумя аспектами.
Во-первых, поскольку дандер-метод __eq__ всегда возвращает True, все экземпляры этого класса притворяются, что они эквивалентны любому объекту:
И во-вторых, каждый экземпляр AlwaysEquals также будет возвращать уникальное хеш-значение, генерируемое встроенной функцией id():
В Python функция id() возвращает адрес объекта в оперативной памяти, который гарантированно является уникальным.
При помощи этого класса теперь можно создавать объекты, которые притворяются, что они являются эквивалентными любому другому объекту, но при этом с ними будет связано уникальное хеш-значение. Это позволит проверить, переписываются ли ключи словаря, опираясь только на результат их сравнения на эквивалентность.
И, как вы видите, ключи в следующем ниже примере не переписываются, несмотря на то что сравнение всегда будет показывать их как эквивалентные друг другу:
Мы также можем взглянуть на эту идею с другой стороны и проверить, будет ли возврат одинакового хеш-значения достаточным основанием для того, чтобы заставить ключи быть переписанными:
Сравнение экземпляров класса SameHash будет показывать их как не эквивалентные друг другу, но они все будут обладать одинаковым хеш-значением, равным 1:
Давайте посмотрим, как словари Python реагируют, когда мы пытаемся использовать экземляры класса SameHash в качестве ключей словаря:
Как показывает этот пример, эффект «ключи переписываются» вызывается не одними только конфликтами хеш-значений.
Словари выполняют проверку на эквивалентность и сравнивают хеш-значение, чтобы определить, являются ли два ключа одинаковыми. Попробуем резюмировать результаты нашего исследования.
Выражение-словарь
Пожалуй, теперь уже не так удивительно, что мы получили именно такой результат в качестве конечного состояния словаря:
Здесь мы затронули много тем, и этот конкретный трюк Python поначалу может не укладываться в голове — вот почему в самом начале раздела я сравнил его с коаном в дзен.
Если вы с трудом понимаете, что происходит в этом разделе, попробуйте поэкспериментировать по очереди со всеми примерами кода в сеансе интерпретатора Python. Вы будете вознаграждены расширением своих познаний о внутренних механизмах языка Python.
Для Хаброжителей скидка 20% по купону — Python
Чистый Python. Тонкости программирования для профи (pdf+epub) PDF
Посоветуйте книгу друзьям! Друзьям – скидка 10%, вам – рубли
Эта и ещё 2 книги за 299 ₽
Отзывы 7
Читал книгу Дэна в оригинал, когда ещё не было перевода.
В оригинале обошлась дороже, но последующие обновления книги выдаются бесплатно.
Отличная книга, знакомит с особенностями языка.
С шаблонами решений, которыми более правильно и удобно пользоваться. Мене правильные и ошибочные примеры также рассматриваются и описываются их недостатки.
Разбираются вопросы ООП и функционального программирования.
Читал книгу Дэна в оригинал, когда ещё не было перевода.
В оригинале обошлась дороже, но последующие обновления книги выдаются бесплатно.
Отличная книга, знакомит с особенностями языка.
С шаблонами решений, которыми более правильно и удобно пользоваться. Мене правильные и ошибочные примеры также рассматриваются и описываются их недостатки.
Разбираются вопросы ООП и функционального программирования.
Очень и очень полезная книга.
Автор раскрывает кучу нюансов программирования на python легко и не принуждённо, даже с юмором.
Настоятельно рекомендую к прочтению не только «новичкам», но и «профи со стажем». Если даже «всё это знаете» – хоть поржёте над манерой изложения материала, она достойная!
Лично я при эпизодическом опыте программирования на python в 5 лет нашел для себе кое чего новое и переосмыслил некоторые вещи.
Топ-10 книг для продвинутых питонистов
Среди подборок книг чаще всего встречаются подборки для начинающих. Вероятно, потому что начинающих численно больше (ведь не все доходят до более продвинутых уровней). Но разработчики, преодолевшие первые барьеры, тоже стремятся развиваться дальше. В этой статье мы представляем вам десятку книг для опытных Python-программистов. В ней вы найдете и книги с приемами использования самого Python, и книги по отдельным направлениям в применении этого языка (машинное обучение, анализ текста и изображений и т. п.).
1. Чистый Python. Тонкости программирования для профи
Автор: Ден Бейдер. Год издания: 2018. Язык: русский.
Эта книга раскроет перед вами все самые лучшие подходы к написанию кода на Python. На простых примерах и благодаря пошаговым объяснениям вы увидите всю красоту и мощь этого языка. Но это не просто книга готовых рецептов. Разбирая примеры, внимательный читатель получит глубокое понимание принципов работы Python.
Освоив материал книги Дена Бейдера, вы еще на шаг приблизитесь к мастерству в использовании Python, а также познакомитесь со скрытыми сокровищами стандартной библиотеки. В результате ваш код непременно станет более красивым и идиоматичным.
Конечно, изучить все входы и выходы Python сложно и, безусловно, ни одна книга не охватит всего. «Чистый Python» фокусируется на практических навыках, имеющих наибольшее значение.
2. Путь Python
Автор: Джульен Данжу. Год издания: 2019. Язык: русский.
Это книга не о тонкостях самого языка, хотя и с ними знакомит, конечно. Она посвящена разработке проектов на Python.
Работая над реальными проектами, разработчик решает множество задач и сталкивается со множеством проблем (тестирование, стиль кода, библиотеки, управление базами данных, документация, производительность). Автор этой книги предлагает срезать путь и приобретать знания по этим темам не методом проб и ошибок, а сразу усваивая лучшие подходы к созданию проектов.
Кстати об авторе. Джульен Данжу занимается программированием больше 20 лет, из которых больше 12 — на Python. Последние годы он был тимлидером в OpenStack. Это распределенная облачная платформа и крупнейшая кодовая база Python с открытым кодом. Так что можно быть уверенными: Данжу отлично знаком и с Python, и с разработкой проектов на этом языке.
Эта книга — прекрасная коллекция практических советов и жизненных примеров. В книгу включены интервью с опытными разработчиками, которые делятся примерами из собственной практики (например, о проектировании API и работе с базами данных).
3. Изучение сложных систем с помощью Python
Автор: Аллен Б. Дауни. Год издания: 2019. Язык: русский.
Книга Аллена Дауни поможет вам расширить ваш набор навыков для работы с Python. Вы посмотрите на алгоритмы и структуры данных с необычного угла: с точки зрения науки о поведении сложных систем. Помогут вам в этом многочисленные примеры с понятными объяснениями.
Читая эту книгу, вы:
4. Practices of the Python Pro
Автор: Dane Hillard. Год издания: 2020. Язык: английский.
Эта книга научит вас проектировать и создавать на Python программы профессионального уровня. Речь идет не о том, что в таком ПО не должно быть багов (хотя это тоже важно). Но здесь упор делается больше на то, что такие программы должны быть поддерживаемыми и расширяемыми, а также иметь чистый и читаемый код.
Многочисленные примеры и упражнения, собранные Халлардом, подскажут вам, когда, зачем и как разбивать код на модули, как улучшить качество, уменьшая сложность, и прочим вещам такого же рода.
Если вы хотите из способного кодера превратиться в профессионального разработчика, вам нужно изучить стандарты индустрии, касающиеся стиля написания кода, проектирования приложений, процесса разработки. Здесь вам и пригодится книга «Practices of the Python Pro».
5. Байесовский анализ на Python
Автор: Освальдо Мартин. Год издания: 2020. Язык: русский.
Это уже второе издание книги Мартина. Эта книга знакомит читателя с основными концепциями байесовского анализа и его практической реализацией на Python с использованием библиотек PyMC3 и ArviZ.
Автор раскрывает основные идеи байесовской статистики, используя практический и вычислительный метод. К концу книги у вас будут рабочие знания по вероятностному моделированию. Вы сможете самостоятельно проектировать и реализовывать байесовские модели для решения собственных задач в сфере науки о данных.
Эта книга, безусловно, лишь вступление, но прочитав ее, вы будете готовы углубиться в более сложный материал и специализированное статистическое моделирование (если вам это понадобится, конечно).
6. Вероятностное программирование на Python: байесовский вывод и алгоритмы
Автор: Дэвидсон-Пайлон Кэмерон. Год издания: 2019. Язык: русский.
Байесовские методы вывода являются чрезвычайно мощными. Но при их обсуждении часто применяются сложный математический анализ и искусственные примеры, что затрудняет понимание этой темы для людей без хорошего бэкграунда в математике.
Кэмерон Дэвидсон-Пилон представляет байесовский вывод с вычислительной точки зрения, соединяя теорию с практикой. Это дает читателям возможность получать нужные результаты, используя вычислительную мощность.
В этой книге байесовский вывод освещается посредством вероятностного программирования, при помощи языка PyMC и тесно связанных с ним инструментов Python NumPy, SciPy и Matplotlib. Такой подход позволяет подходить к эффективным решениям постепенно и без интенсивного использования математических знаний.
7. Искусственный интеллект с примерами на Python
Автор: Пратик Джоши. Год издания: 2019. Язык: русский.
В современном мире, где всем движут данные и технологии, тема искусственного интеллекта становится все более актуальной. ИИ широко используется во многих областях, таких как поисковые системы, распознавание изображений, робототехника, финансы и так далее. В этой книге рассматривается целый ряд жизненных сценариев, где применим искусственный интеллект.
Вы узнаете о различных алгоритмах, которые можно использовать для создания ИИ-приложений. Также вы научитесь принимать обоснованные решения о том, какие алгоритмы использовать в данном контексте.
Читая эту книгу, вы начнете разбирать тему искусственного интеллекта с основ. Вы научитесь реализовать различные алгоритмы для получения наилучших возможных результатов, и поймете, как применять их в реальных сценариях.
Если вы хотите добавить интеллектуальный слой в любое приложение для работы с текстом, изображениями или какой-либо другой формой данных, эта увлекательная книга по искусственному интеллекту наверняка станет отличным подспорьем!
8. Image Operators. Image Processing in Python
Автор: Jason M. Kinser. Год издания: 2019. Язык: английский.
Алгоритмы для работы с изображениями и анализа изображений разрабатывались десятилетиями. Не удивительно, что во многих высокоуровневых языках программирования появился определенный набор инструментов для работы с графикой.
Но хотя библиотеки для анализа изображений объединяются в общий инструментарий, язык анализа изображений остается на прежнем уровне. Зачастую текстовые описания аналитического протокола занимают гораздо больше места, чем компьютерный код, необходимый для выполнения процессов. Кроме того, текстовые объяснения иногда являются расплывчатыми или неполными.
Эта книга предлагает точный математический язык для сферы обработки изображений. Определенные операторы напрямую соответствуют стандартным библиотечным процедурам, значительно облегчая перевод между математическими описаниями и компьютерными сценариями.
В книге содержатся примеры кода (на Python 3) и упражнения.
9. Python Machine Learning Cookbook
Авторы: Giuseppe Ciaburro, Prateek Joshi. Год издания: 2019. Язык: английский.
Это второе издание популярной книги рецептов по машинному обучению с использованием Python.
С помощью более 100 рецептов вы научитесь создавать мощные приложения машинного обучения с использованием современных библиотек из экосистемы Python. Из этой книги вы также узнаете, как реализовать различные алгоритмы машинного обучения для механизмов классификации, кластеризации и рекомендаций, используя подходы, с которыми познакомитесь в рецептах.
В заключительных главах вас ждут рецепты, предлагающие продвинутые методе, включая обучение с подкреплением, глубокие нейронные сети и автоматизированное машинное обучение.
К концу этой книги вы получите навыки, необходимые для применения методов машинного обучения и использования всех возможностей экосистемы Python в реальных ситуациях.
10. Знакомство с PyTorch: глубокое обучение при обработке естественного языка
Авторы: Макмахан Брайан, Рао Делип. Год издания: 2020. Язык: русский.
Обработка естественного языка (Natural Language Processing, NLP) предоставляет безграничные возможности для решения проблем в сфере искусственного интеллекта. Она сделала возможным появление таких продуктов, как Alexa и Переводчик Google.
Книга «Знакомство с PyTorch» предназначена для разработчиков или специалистов data science, только начинающих знакомиться с обработкой естественного языка и глубоким обучением. Из нее вы узнаете, как применять эти методы с помощью PyTorch — библиотеки глубокого обучения на основе Python.
В этой книге вы найдете хорошее изложение теории, но кроме того получите и практические знания: авторы демонстрируют, как использовать PyTorch для создания приложений.
Каждая глава содержит несколько примеров кода и иллюстрации.
Чистый Python
Библиотека программиста.
Библиотека программиста.Бейдер Д. «Чистый Python. Тонкости программирования для профи» Питер, 2018 год, 288 стр., ISBN 978-5-4461-0803-9; (6,93 мб. pdf, 2,09 мб. epub)
Книга «Чистый Python» представляет собой сборник примеров и идей по функциональным средствам языка Python. Все представленные идиомы вполне самодостаточны и автономны, что дает возможность изучения любой из них не соблюдая определенной последовательности чтения. Материал книги предполагает, что читатель уже знаком с основами языка Python или некоторое время программирует и имеет определенные навыки разработчика на Python. Приводится большое количество практических советов и шаблонов проектирования, работа с которыми повысит уровень вашей квалификации в программировании и эффективность создаваемого кода.
ISBN 978-1775093305 англ.
ISBN 978-5-4461-0803-9
Содержание.
Глава 1. Введение 20
1.1. Что такое идиома Python 20
1.2. Чем эта книга будет полезна 22
1.3. Как читать эту книгу 23
1.4. Тонкости Python: цифровой комплект инструментов в качестве бонуса 24
Глава 3. Эффективные функции 66
3.1. Функции Python — это объекты первого класса 66
Функции — это объекты 67
Функции могут храниться в структурах данных 68
Функции могут передаваться другим функциям 69
Функции могут быть вложенными 70
Функции могут захватывать локальное состояние 72
Объекты могут вести себя как функции 74
Ключевые выводы 75
3.2. Лямбды — это функции одного выражения 75
Лямбды в вашем распоряжении 77
А может, не надо… 78
Ключевые выводы 80
3.3. Сила декораторов 80
Основы декораторов Python 82
Декораторы могут менять поведение 84
Короткая пауза 86
Применение многочисленных декораторов к функции 86
Декорирование функций, принимающих аргументы 88
Ключевые выводы 91
3.4. Веселье с *args и **kwargs 92
Переадресация необязательных или именованных аргументов 93
Ключевые выводы 95
3.5. Распаковка аргументов функции 96
Ключевые выводы 98
3.6. Здесь нечего возвращать 98
Ключевые выводы 101
Глава 6. Циклы и итерации 201
6.1. Написание питоновских циклов 201
Ключевые выводы 204
6.2. Осмысление включений 205
Ключевые выводы 208
6.3. Нарезки списков и суши-оператор 209
Ключевые выводы 211
6.4. Красивые итераторы 212
Бесконечное повторение 213
Как циклы for-in работают в Python? 215
Более простой класс-итератор 218
Кто же захочет без конца выполнять итерации 219
Совместимость с Python 2.x 223
Ключевые выводы 224
6.5. Генераторы — это упрощенные итераторы 224
Бесконечные генераторы 225
Генераторы, которые прекращают генерацию 227
Ключевые выводы 231
6.6. Выражения-генераторы 231
Выражения-генераторы против включений в список 233
Фильтрация значений 235
Встраиваемые выражения-генераторы 236
Слишком много хорошего… 236
Ключевые выводы 238
6.7. Цепочки итераторов 238
Ключевые выводы 241
Глава 7. Трюки со словарем 242
7.1. Значения словаря, принимаемые по умолчанию 242
Ключевые выводы 245
7.2. Сортировка словарей для дела и веселья 245
Ключевые выводы 248
7.3. Имитация инструкций выбора на основе словарей 248
Ключевые выводы 253
7.4. Самое сумасшедшее выражение-словарь на западе 253
Ключевые выводы 260
7.5. Так много способов объединить словари 260
Ключевые выводы 263
7.6. Структурная печать словаря 263
Ключевые выводы 265
Глава 9. Итоги 280
9.1. Бесплатные еженедельные советы для разработчиков на Python 281
9.2. PythonistaCafe: сообщество разработчиков на Python 282