Метка: python 3

Игра понг ASCII на Python

В продолжение последней темы написал сегодня с утра игру «Понг» для терминала. Обошелся только встроенными модулями. Для графики и ввода использовал модуль curses (обертка над ncurses). Исходный код доступен здесь. Благодаря современным чудо-технологиям в игру можно поиграть прямо в браузере, хоть она и работает не очень стабильно (зависит от вашего интернет соединения). Управление: W — вверх, S — вниз (только английская раскладка).

Скриншот текстовой игры ПОНГ

🐉 Специально для канала @pyway. Подписывайтесь на мой канал в Телеграм @pyway 👈 

​​Размер окна терминала

Для оформления информации в терминале часто нужно знать размеры окна терминала (количество колонок и строк). Во встроенном модуле shutil можно найти функцию get_terminal_size, которая возвращает именованный кортеж:

>>> shutil.get_terminal_size()
os.terminal_size(columns=208, lines=25)

Или

>>> cols, lines = shutil.get_terminal_size()
>>> cols, lines
(208, 25)

Или

>>> tsz = shutil.get_terminal_size()
>>> tsz.columns, tsz.lines
(208, 25)
Текст с разделителями их дефисов

Например, сделаем разделитель с заголовком, как на фото.

1. Будем форматировать по центру значение в строку с заданной длинной, а пустые места заполнить каким-то символом. Для этого нужен особый формат:

>>> '{:^10}'.format('love')
'   love   '
>>> '{:-^10}'.format('life')
'---life---'

Знак после двоеточия – заполнитель (если его нет, то пробел); а число после крышечки – желаемая ширина строки. Крышечка указывает, что форматирование будет по центру.

2. Так как число неизвестно заранее, то его тоже надо вставить с помощью format, предварительно экранировав фигурные скобки (двойная фигурная скобка в формате воспринимается как соотвествующий символ, а не как место для подстановки):

>>> '{{:-^{}}}'.format(10)
'{:-^10}'
>>> '{{:-^{}}}'.format(10).format('love')
'---love---'
>>> '{{:-^{}}}'.format(shutil.get_terminal_size().columns).format('love')
'---------------------------love----------------------------'

3. Текст, что по центру сделаем заглавным, а также каждый символ отделим пробелами, чтобы заголовок казался заметнее:

>>> ' '.join('love'.upper())
'L O V E'
>>> ' ' + ' '.join('love'.upper()) + ' '
' L O V E '

4. Соеденим все вместе в однострочник, добавив print к итоговой строке:

def sep(s): 
    print('{{:-^{}}}'.format(shutil.get_terminal_size().columns).format(' ' + ' '.join(str(s).upper()) + ' '))

Хочу уточнить, что shutil.get_terminal_size() не всегда способна определить размер терминала. Например, когда собственно и нет никакого окна терминала, а лишь есть поток вывода как при выводе в файл или в канал. У потока вывода нет таких характеристик как размер окна. При выполнении функции в среде PyCharm функция вернет размер по умолчанию (80 на 25), и разделитель будет не на всю ширину области вывода, если она шире 80 символов.

😈 Специально для канала @pyway. Подписывайтесь на мой канал в Телеграм @pyway 👈 

Полезные декораторы

Как и обещал, приведу список полезных декораторов. Среди них как стандартные поставляемые вместе с Python, так и декораторы из других библиотек и исходные коды прочих интересных декораторов.

Начнем с самых известных.

Coffee, tee or me

Итератор, как известно, выдает значения по одному (например, методом next), и его нельзя «отмотать» назад. Это означает, что получать все подряд значения из итератора может только один потребитель. Однако, если несколько потребителей хотят читать из одного итератора, его можно разделить с помощью функции itertools.tee. Кстати, tee переводится как тройник (тройник похож на букву Т).

tee принимает исходный итератор и число – количество новых итераторов, на которые разделится исходный, а возвращает кортеж из новых итераторов. При этом извлечение значений из одного из итераторов не влияет на остальные.

📎 Пример:

from itertools import tee

def source():
    for i in range(5):
        print(f'next is {i}')
        yield i

# три потребителя
coffee, tea, me = tee(source(), 3)

# первый берет два числа
next(coffee); next(coffee)
# второй одно
next(tea)
# третий - все
for i in me:
    ...

Вывод:

next is 0
next is 1
next is 2
next is 3
next is 4

Видно, что все значения были извлечены из исходного оператора по одному разу, но каждый потребитель получил их столько раз, сколько хотел.

Предостережения:

1. Исходный итератор не следует итерировать, иначе производные итераторы лишатся некоторых значений. 

2. Механизм tee таков, что он хранит в памяти извлеченные элементы, чтобы остальные потребители могли их получить, даже если исходный итератор уже сместился. Поэтому, если элементов много или они большие, это может серьезно повлиять на расход памяти.

Полный пример кода (плюс моя реализация tee на скорую руку) – по ссылке.

🐉 Специально для канала @pyway. Подписывайтесь на мой канал в Телеграм @pyway 👈 

Класс-декоратор и декоратор класса

Эти две темы не так близки, как кажется, но я не мог разнести их в разные посты, лишая себя такого заголовка. Узнаем, как из класса сделать декоратор, и как написать декоратор для класса. Код примеров доступен в GIST под каждым из разделов.

Класс как декоратор

Если у класс реализовать магический метод __call__ , то экземпляр такого класса можно будет вызывать как функцию, при этом, очевидно, будет вызываться просто этот самый магический метод. Такой объект называют функтором. Пример:

class Functor:
    def __call__(self, a, b):
        print(a * b)

f = Functor()
# вызов как будто функция
f(10, 20)

Как мы помним из https://tirinox.ru/parametric-decorator/ , справа от собачки в декораторе может стоять не только функция-декоратор, но любой вызываемый объект, например, функтор. __call__, которого будет принимать на вход единственный параметр – декорируемую функцию. На примере того же декоратора-повторителя вызовов:

from functools import wraps

class Repeater:
    def __init__(self, n):
        self.n = n

    def __call__(self, f):
        @wraps(f)
        def wrapper(*args, **kwargs):
            for _ in range(self.n):
                f(*args, **kwargs)
        return wrapper

@Repeater(3)
def foo():
    print('foo')

foo() 
# foo
# foo
# foo

Обратите внимание, что получился сразу декоратор с параметрами, где параметры – это всего лишь аргументы конструктора (нам ведь нужен экземпляр класса, а не сам класс). Поэтому если вы пишите сложный декоратор да еще и с параметрами, стоит присмотреться к его реализации классом-функтором, чтобы избежать трехэтажных вложенных функций.

Код здесь https://gist.github.com/tirinox/b6fd34de1b9de229ec2666f160c1ad82.

Декоратор для класса

Так как в Python классы создаются динамически по время интерпретации исходного кода, то можно влиять на этот процесс, например, путем декорирования. Аналогично декораторам функций, декоратор класса призван модифицировать поведение и содержание класса, не изменяя его исходный код. Похоже на наследование, но есть отличия:

  1. Декоратор класса имеет более глубокие возможности по влиянию на класс, он может удалять, добавлять, менять, переименовывать атрибуты и методы класса. Он может возвращать совершенно другой класс.
  2. Старый класс «затирается» и не может быть использован, как базовый класс при полиморфизме
  3. Декорировать можно любой класс одним и тем же универсальный декоратором, а при наследовании – мы ограничены иерархией классов и должны считаться с интерфейсами базовых классов.
  4. Презираются все принципы и ограничения ООП (из-за пунктов 1-3).

Декораторы классов полезны, чтобы внедриться в класс (иногда незаметно) и массово воздействовать на его методы и атрибуты. Типичный пример – создадим декоратор, который будет измерять время выполнения каждого метода класса. При этом сам класс никаких изменений не претерпит и не будет знать, что за ним следят:

import time

# это вспомогательный декоратор будет декорировать каждый метод класса, см. ниже
def timeit(method):
    def timed(*args, **kw):
        ts = time.time()
        result = method(*args, **kw)
        te = time.time()
        delta = (te - ts) * 1000
        print(f'{method.__name__} выполнялся {delta:2.2f} ms')
        return result
    return timed


def timeit_all_methods(cls):
    class NewCls:
        def __init__(self, *args, **kwargs):
            # проксируем полностью создание класса
            # как создали этот NewCls, также создадим и декорируемый класс
            self._obj = cls(*args, **kwargs)

        def __getattribute__(self, s):
            try:
                # папа, у меня есть атрибут s?
                x = super().__getattribute__(s)
            except AttributeError:
                # нет сынок, это не твой атрибут
                pass
            else:
                # да сынок, это твое
                return x

            # объект, значит у тебя должен быть атрибут s
            attr = self._obj.__getattribute__(s)

            # метод ли он?
            if isinstance(attr, type(self.__init__)):
                # да, обернуть его в измеритель времени
                return timeit(attr)
            else:
                # не метод, что-то другое
                return attr
    return NewCls


@time_all_class_methods
class Foo:
    def a(self):
        print("метод a начался")
        time.sleep(0.666)
        print("метод a кончился")


f = Foo()
f.a()

# метод a начался
# метод a кончился
# a 668.74 ms

Рассмотрим подробно части кода. timeit – это простой декоратор для функций, мы его уже умеем делать. Он нужен для того, чтобы декоратор класса timeit_all_methods обернул в timeit каждый метод декорируемого класса.

Декоратор timeit_all_methods содержит в себе определение нового класса NewCls и возвращает его вместо оригинального класса. Т.е. класс Foo – это уже не Foo, а NewCls. Конструктор класса NewCls принимает произвольные аргументы (ведь нам не известно заранее, какой конструктор у Foo, и у любого другого класса, который мы декорируем). Поэтому конструктор просто создает поле, где будет хранить экземпляр оригинального класса, и передает ему в конструктор все свои аргументы.

Самый сложный метод – __getattribute__ – он полон магии. Он вызывается, когда кто-то пытается обратиться как какому угодно атрибуту (полю, методы и т. п.) класса NewCls. Первым делом мы должны обратиться к своему родителю super() и спросить у него, не обладаем ли мы сами атрибутом, который проверяем. Именно к родителю, чтобы избежать рекурсии (иначе мы попадем в тот же метод, в котором уже находимся)! Если это наш атрибут (атрибут класса декоратора) – вернем его сразу, с ним ничего не надо делать. Иначе, вероятно, это атрибут исходного класса – получим его у него. И проверим его тип, сравним его с типом любого метода. Если тип – метод (bound method), то обернем его в декоратор timeit и вернем, иначе (это не метод, а свойство или статический метод) – вернем без изменений.

Таким образом мы проксируем все атрибуты обернутого класса через NewCls, оборачивая в timeit только методы.

Задание на дом: создать класс декоратор класса, иначе говоря скрестить два раздела статьи и сделать класс-функтор, который может декорировать другой класс. Идея: декоратор, который измеряет время выполнения каждого метода, и печатает предупреждение, только если время выполнения было больше критического (параметр):

@TimeItCritical(critical_time=0.3)
class Foo:
    def a(self):
        print("медленный метод начался")
        time.sleep(1.0)
        print("медленный метод кончился")

    def b(self):
        time.sleep(0.1)
        print('быстрый метод')

f = Foo()
f.a()
f.b()

# медленный метод начался
# медленный метод кончился
# a выполнялся медленно 1.0011 s
# быстрый метод

Код доступен в https://gist.github.com/tirinox/507258b36e77dfec1448f8cf1d259356

🤩 Специально для канала @pyway. Подписывайтесь на мой канал в Телеграм @pyway! 👈