Как сделать шаблон питон

Добавил пользователь Алексей Ф.
Обновлено: 05.10.2024

Цель данной статьи - показать передовые паттерны в Python и лучший способ их использовать. В зависимости от того, что вам нужно от структуры кода, будь то быстрый поиск, постоянство, индексация и т.д., вы можете выбрать оптимальную структуру для работы, и большую часть времени вы будете смешивать их вместе что бы получить логичную и простую для понимания модель данных. Паттерны в Python очень интуитивны с точки зрения синтаксиса и они предлагают большой выбор операций. Это руководство пытается собрать наиболее распространенную и полезную информацию о каждом паттерне, а так же советы о том когда лучше всего использовать тот или иной паттерн.

Генераторы

Если вы очень долго используете Python, скорее всего вы слышали о генераторах списков. Они подходят для цикла, блока if и способны уместить все это в одну строку. Другими словами, вы можете отобразить (map) и отфильтровать (filter) список одним выражением.

Генератор списка состоит из следующих частей:

  • входная последовательность
  • переменная, представляющая элементы входной последовательности
  • условие (опционально)
  • выходное выражение, полученное из элементов входного списка, которые удовлетворяют условию

Допустим, нам нужно получить список всех квадратов целых чисел, которые больше нуля:

Согласитесь, довольно просто? Но это занимает 4-е строчки, 2-у уровня вложенности, и вдобавок мы делаем довольно тривиальную вещь. Вы можете уменьшить количество кода с помощью функций filter, lambda и map:

Теперь код расширяется горизонтально! Что можно сделать, что бы упростить код? Применить генераторы списков.

Генератор списков заключен в квадратные скобки, таким образом, видно что список производится сразу. В этом генераторе списка только один вызов функции и нет вызовов загадочной lambda - используется обычный итератор, выходное выражение и опциональное условие.

Но, есть и минусы: результирующий списов вычисляется и сохраняется в память сразу. Это не проблема для небольших списков, наподобие приведенных выше, или даже списков на порядок больших. Но иногда это может быть неэффективно.

Генераторы выручат и сейчас. Выражение-генератор не загружает весь список в память сразу, а вместо этого создает объект генератора, поэтому за один раз можно получить только один элемент.

Выражения-генераторы имеют синтаксис, похожий на синтаксис генераторов списков, только вместо квадратных скобок - круглые:

Это даже немного эффективнее использования генераторов списков. Заменим пример более эффективным кодом:

Использование выражения-генератора вероятно более хорошая практика, но вы не увидите разницы в эффективности, если список не очень велик.

Так же, вы можете использовать функцию zip для работы с двумя и более элементами за раз:

Пример двухуровневого генератора с использованием os.walk():

Декораторы

Декораторы предоставляют очень удобный метод для добавления функциональности для существующих функций и классов. Похоже на АОП (аспектно-ориентированное программирование) в Java, не так ли? Кроме того, что это проще, а значит мощнее. Например, предположим вам нужно что-либо сделать на точках входа и выхода их функции (защиту, отслеживание, блокирование и др. - стандартные элементы АОП).

Декоратор - это функция, которая обертывает другую функцию: вызывается основная функция и ее результат передается в декоратор. Затем декоратор возвращает функцию, которая заменяет оборачиваемую функцию так как нужно.

Символ @ указывает на применение декоратора.

Теперь давайте реализуем код декоратора. Здесь мы фактически используем код декорируемой функции:

Когда вы пишете код вроде этого:

это то же самое, как если бы выполнялось следующее

Код внитри декоратора обычно включает в себя создание новой функции, которая принимает любые аргументы (с использованием *args и **kwargs) как показано в случае с функцией wrapper в этом примере. Внутри этой функции вы принимает входные аргументы оригинальной функции и возвращаете результат. Однако, вы так же можете разместить там дополнительный код (например, замер времени и т.д.). Таким образов созданная функция-обертка возвращает результат, как если бы это была оригинальная функция.

Давайте рассмотрим другой пример:

Когда компилятор проходит этот код, function() компилируется и получившийся объект-функция передается в код декоратора decorator , который создает из нее другой объект-функцию, что бы заменить первоначальную функцию function() .

Как выглядит код декоратора? В основном в примерах показывают его как функцию, но я обнаружил, что легче разобраться в декораторах с помощью классов. Кроме того, классы дают больше возможностей.

Единственное ограничение на результат возвращаемый декоратором, это то, что он может быть вызван как функция - т.е. что его можно вызвать. Таким образом, любые классы, которые мы используем в качестве декораторов должны быть с методом __call__ .

Что должен делать декоратор после вызова? Вообще-то, все что угодно, но обычно ожидается, что будет использован код оригинальной функции. Однако, это не обязательно:

ContextLib (менеджеры контекста)

Модуль contextlib содержит средства для работы с менеджерами контекста и оператором with. Обычно, что бы написать менеджер контекста, вы определяете класс с методами __enter__() и __exit__() . Например:

Менеджер контекста “включается” оператором with. Возвращаемый объект будет использоваться в контексте. Метод __enter__() выполняется, когда поток управления входит в блок кода внутри оператора with. Когда поток управления покидает блок кода внутри with, вызывается метод __exit__() , что бы очистить используемые ресурсы.

Заново напишем исходный пример, используя декоратор @contextmanager из модуля contextlib:

В функции demo(label) весь код до оператора yield исполняется как метод менеджера контекста __enter__() . Весь код после оператора yield выполняется как метод __exit__() . Если в блоке внутри with возникнет исключение, оно “объявится” на месте оператора yield.

Дескрипторы

Дескрипторы определяют как осуществляется доступ к аттрибутам объекта. Дескриптор является способом изменить то, что происходит, когда вы обращаетесть к аттрибуту объекта.

Что бы создать дескриптор, нужно определить хотя бы один из следующих трех методов. Обратите внимание, что instance - это объект, к аттрибуту которого меняется доступ, а owner - класс, для которого дескриптор является аттрибутом.

__get__(self, instance, owner) - вызывается, когда запрашивается аттрибут (value = obj.attr); то что возвращается будет передано коду, запрашивающему аттрибут.

__set__(self, instance, value) - вызывается, когда аттрибуту устанавливается значение (obj.attr = value); ничего не возвращает.

__delete__(self, instance) - вызывается, когда аттрибут объекта удалаяется (del obj.attr)

Дескрипторы - это обобщение концепции связанных методов, лежащих в основе реализации классических классов. В классических классах, когда аттрибут экзампляра не найден в словаре экземпляра, поиск продолжается в словаре класса, а затем рекурсивно в словарях базовых классов. Когда аттрибут найден в словаре класса (не в словаре экземпляра), интерпретатор проверяет, является ли найденный объект функцией. Если это так, то возвращается не найденный объект, а обернутый объект, который действует как каррированая функция. Когда вызывается обернутый объект, он вызывает оригинальную функцию с экземпляром в качестве одного из аргументов.

Как отмечено выше, дескрипторы закрепляются за классом, и когда осуществляется доступ к аттрибуту, автоматически вызываются специальные методы, причем используемый метод зависит от того, какой типа доступа осуществляется.

Метаклассы

Метаклассы предлагают мощный способ изменить поведение классов в Python.

Метакласс определяется как “класса класса”. Любой класс, экземпляры которого являются сами классы, является метаклассом.

Мы создали класс и объект этого класса. Запросив у экземпляра аттрибут __class__ , мы увидели, что это demo . Дальше интереснее. Что такое класс demo ? У него мы тоже можем посмотреть аттрибут __class__ - это type .

Итак, type - это класс классов в Python. Другими словами, в приведенном выше примере obj - это объект класса demo , сам класс demo является объектом type .

Таким образом это делает type метаклассом - в действительности наиболее часто используемый метакласс в Python, т.к. это дефолтный метакласс для всех классов.

Т.к. метакласс - это класс классов, он используется для создания классов (тех, что создают объекты). Но подождите, не мы ли создаем классы, когда определяем их стандартным способом? Все верно, но то что делает Python “под капотом” выглядит так:

  • когда встречается определение класса, Python собирает аттрибуты (включая методы) в словарь
  • когда определение класса закончилось, Python определяет для него метакласс; давайте назовем его Meta
  • после Python выполняет Meta(name, bases, dct) , где:
    • Meta - это метакласс, поэтому этот вызов создает его экземпляр
    • name - это имя только что созданного класса
    • bases - это кортеж базовых классов
    • dct - словарь, связывающий названия аттрибутов с объектами; в нем перечислены все аттрибуты класса

    Как определить какой метакласс у класса? Если у класса (или один из его базовых классов) имеет аттрибут __metaclass__ , то он считается метаклассом. В противном случае, метаклассом является type.

    Паттерны

    “Проще просить прощения, чем разрешения”

    Один из принципов Python - “Проще просить прощения, чем разрешения”. В отличие от подхода “семь раз отмерь”, этот принцип заключается в том, что сначала вы должны попытаться выполнить действие и если возникает ошибка - реагировать соответствующим образом. Продвинутая обработка исключений в Python поддерживает этот принцип и помогает разрабатывать надежные и устойчивые программы.

    Синглтон (одиночка)

    Синглтон - это объекты, предполагающие наличие только одного экземпляра. Python предоставляет несколько путей для реализации синглтонов.

    Null object

    Null object может быть использован вместо None, что бы избежать проверки на None.

    Обозреватель

    Паттерн обозреватель позволяет нескольким объектам иметь доступ к общим данным.

    Конструктор

    Параметры конструктора часто назначаются переменным экземпляра. Этот паттерн может заменить много строк ручного присваивания одной строчкой.

    Заключение

    Спасибо за чтение. Оставляйте свои ​​комментарии для дальнейшего обсуждения.

    В Python цикл for используется для печати различных узоров. Печать различных шаблонов – это наиболее частое задание на собеседовании по программированию. Множественные циклы for используются для печати шаблонов, где первый внешний цикл используется для печати количества строк, а внутренний цикл используется для печати количества столбцов.

    В большинстве шаблонов используются следующие концепции:

    • Внешний цикл для вывода количества строк.
    • Внутренние циклы для печати количества столбцов.
    • Переменная для печати пробелов в соответствии с требуемым местом в Python.

    В этом уроке мы обсудим как напечатать узор в Python и несколько общих шаблонов.

    Печать пирамиды, звезды и ромбовидного узора на Python

    В этом разделе мы изучим общие шаблоны пирамид.

    Узор 1. Простая пирамида

    В приведенном выше коде мы инициализировали переменную n, чтобы ввести количество строк для шаблона. Мы ввели n = 5, диапазон внешнего цикла for будет от 0 до 4.

    Паттерны проектирования это готовые эффективные решения для задач, которые часто встречаются в практике программиста. Это шаблон решения, по которому вы сможете решить возникшую проблему, внеся небольшие частные изменения в существующий паттерн.

    Например, если мы производим автомобили, нам незачем каждый раз изобретать колесо или топливную систему, достаточно посмотреть, как они реализованы в других автомобилях и адаптивать их под свои нужды. Шаблоны проектирования не зависят от языка программирования, соответственно любой из них может быть реализован не только в Python, но и в любом другом языке программирования.

    Обычно выделяют следующие группы шаблонов проектирования:

    Порождающие шаблоны проектирования

    Порождающие шаблоны проектирования связаны с механизмом создания новых объектов. Они призваны обеспечить ситуативную гибкость при создании объекта. Возвращаясь к примеру с машинами, сделать так, чтобы нам не нужно было строить новый завод каждый раз, когда мы хотим выпустить новую модель, вместо этого мы слегка видоизменим уже существующие процессы.
    К порождающим шаблонам относятся.

    Струкурные шаблоны проектирования

    Структурные шаблоны проектирования определяют метод сборки объектов и классов в более сложные структуры, сохраняя при этом гибкость и эффективность. Для машины это будут перечень деталей, схемы и порядок сборки автомобиля.
    К структурным шаблонам относятся.

    Поведенческие шаблоны проектирования

    Поведенческие шаблоны определяют взаимодействие между классами и объектами, их обязанностями и алгоритмы поведения. На автозаводе это будут логистика и распределение обязанностей, построение коммуникации между разными департаментами и отделами.
    К поведенческим шаблонам относят.

    Правильное применение шаблонов проектирования может в значительной мере упростить разработку программы и ее дальнейшую поддержку и расширение. В то же время, бездумное использование паттернов проектирования лишь без надобности усложнит и перегрузит созданную систему. Опыт эффективного использования того или иного шаблона приходит лишь со временем, так что не бойтесь практиковаться и эксперементировать.

    Довольно часто при разработке возникает необходимость программно создать какой-то документ или внести изменения в уже существующий. Работая с текстами разной направленности из кода, нужно принять во внимание, что тексты иногда хранятся в более сложных форматах, чем .txt . Они могут содержать встроенное форматирование, быть разделенными на страницы, перемежаться медиаконтентом (графиками, рисунками).

    Python умеет работать со многими такими документами. Давайте посмотрим, что можно сделать, чтобы создавать документы в формате Word, Excel или PowerPoint прямо из Python.

    Стоит отметить, что форматы . docx , . xlsx и . pptx открытые, что позволяет разработчикам довольно просто писать библиотеки для работы с ними. Для каждого офисного формата есть несколько библиотек с разным функционалом, и мы рассмотрим лишь некоторые из них.

    2. Создание текстового документа

    Давайте воспользуемся модулем python-docx для создания docx -документа. Он, как и остальные приведенные в данном уроке библиотеки, не входит в состав стандартной библиотеки и требует отдельной установки через

    После установки давайте рассмотрим вот такой пример:

    Ключевой элемент этой библиотеки — объект Document . Для создания нового документа формата . docx надо записать результат вызова Document в переменную. Этого достаточно для создания абсолютно пустого документа в памяти. Чтобы наполнить его содержимым, необходимо вызывать у получившегося объекта различные методы, например:

    • add_heading — для создания заголовков разного уровня. При этом уровень 0 — заголовок документа
    • add_paragraph — для создания абзацев. С помощью параметра style можно управлять стилем абзаца и превращать его элемент маркированного или нумерованного списка

    Метод add_paragraph объекта-документа возвращает новый абзац, у которого есть свои методы вроде add_run , который дописывает текст с форматированием или без него в конец абзаца.

    Метод add_table создает в документе таблицу размером col столбцов и row строк. Если мы присвоим результат вызова этой функции переменной, сможем заполнить такую таблицу данными.

    Метод save сохраняет документ под указанным именем.

    Выполните приведенный код. Затем откройте созданный файл test.docx. Вы должны увидеть что-то такое:

    С помощью python-docx можно не только создавать новые документы, но и открывать уже существующие. Для этого при создании документа надо в качестве параметра передать путь к файлу или просто его имя, если он находится в каталоге с программой.

    Таким образом, мы можем получить абзацы или другие элементы документа, пройтись по ним и получить либо изменить какую-то информацию:

    Как мы увидим дальше, работа с подобными модулями примерно одинакова. Все элементы управления и форматирования:

    есть в наличии в том или ином виде, их можно изменять и комбинировать.

    3. Работа с документом как с шаблоном

    Очень распространенным вариантом использования является не создание документа с нуля, а заполнение данными уже готового шаблона. Для этого можно использовать библиотеку docxtpl .

    Например, у нас есть вот такой шаблон приглашения на мероприятие:

    C помощью двойных фигурных скобок выделены места в документе, куда мы можем подставить свои данные по имени. Кроме того, шаблоны поддерживают специальный синтаксис для циклов, условий и других конструкций. Внутри docxtpl лежит мощный и простой в использовании движок шаблонов jinja2.

    При работе с этой библиотекой нам надо воспользоваться классом DocxTemplate, при создании экземпляра которого необходимо передать имя нашего документа, который содержит шаблон.

    После чего нужно создать словарь и заполнить его информацией для вставки в документ. Значения из нашего словаря будут подставляться в шаблон по ключу. Метод render как раз и отвечает за такое заполнение. Метод save сохраняет документ под переданным именем.

    В итоге у нас получится вот такой документ:

    4. Создание презентаций

    Для работы с презентациями формата .pptx в Python есть библиотека python-pptx.

    Принцип ее работы во многом схож с библиотекой python-docx, но здесь ключевым элементом, с которым идет работа, выступает не Document, а Presentation.

    Напишем следующий код:

    Обратиться к слайдам презентации можно через атрибут slides презентации. В свою очередь у slides есть метод add_slide, который добавляет новый слайд в презентацию. Данный метод принимает на вход схему нового слайда.

    Подробнее о схемах слайдов смотрите в документации. Но, например, нулевая схема предназначена для создания заголовочного слайда, а восьмая — для слайда с изображением.

    На слайде, в зависимости от схемы, по которой он создан, могут быть разные контейнеры для содержимого, которые называются placeholders . Бывают контейнеры для текста, изображения, таблицы или графика. У текстового контейнера SlidePlaceholder есть свойство text, которое задает текст.

    У контейнера для изображения PicturePlaceholder есть метод insert_picture , который добавляет переданное изображение на слайд.

    Метод save презентации сохраняет презентацию под переданным именем.

    Вот такая презентация у нас получится в итоге:

    Как и в случае с документами, мы можем открыть уже существующую презентацию и получить или изменить какие-либо данные.

    5. Создание таблиц Excel

    Для работы с файлами формата .xlsx есть несколько библиотек, одна из них — xlsxwriter , предназначенная только для создания xlsx-файлов.

    Принцип работы с этой библиотекой очень схож с рассмотренными ранее, но с небольшими оговорками. Уже при создании документа нам необходимо передавать имя, под которым этот документ будет сохранен в конце.

    Потом с помощью метода add_worksheet надо добавить страницу в документ. У добавленной страницы можно вызывать метод write , который записывает в определенную строку и колонку переданные данные.

    С помощью метода add_chart можно создать диаграмму, указав ее тип и данные для построения. После чего построенную диаграмму можно добавить на страницу с помощью метода insert_chart с указанием ячейки вставки и самой диаграммы.

    Читайте также: