Доступ к атрибутам

Атрибуты объекта в Python – это именованные поля (данные, функции), присущие данному объекту (экземпляру, классу).
Самый простой доступ к атрибутам – через точку:

class Foo:
     def init(self):
         self.x = 88  # установка значения атрибута      
 f = Foo()
 print(f.x)  # доступ к атрибуту через точку

Если мы обратимся к атрибуту, которого нет, то получим ошибку AttributeError. Мы можем переопределить это поведение путем реализации магических методов __getattr__ или __getattribute__.

__getattr__ вызывается, если атрибут не найден обычным способом (не был задан ранее через точку, функцию setattr, или через __dict__). Если атрибут найден, то __getattr__ НЕ вызывается.

📎 Пример. Возвращаем -1 для любого несуществующего атрибута.

class Test:
    def __getattr__(self, item):
        print(f'__getattr__({item})')
        return -1  


t = Test()
# зададим x и y
t.x = 10
setattr(t, 'y', 33)

print(t.x)  # 10
print(t.y)  # 33  
print(t.z)  # __getattr__(z) -1

Метод __getattribute__ вызывается, когда мы пытаемся получить любой атрибут, не зависимо от того, есть он или нет. Этот метод, вызывается прежде __getattr__. Он немного хитрее. Если __getattribute__ кидает AttributeError, то будет вызвана __getattr__.

📎 Пример. Мы можем запретить чтение каких-то атрибутов:

class Test:
    def __getattr__(self, item):
        print(f'__getattr__({item})')
        return -1

    def __getattribute__(self, item):
        print(f'__getattribute__({item})')
        if item == 'y':  # запретим получать y
            raise AttributeError
        return super().__getattribute__(item)


# зададим x и y
t = Test()
t.x = 10
t.y = 20

print(t.x)  # __getattribute__(x) 10
print(t.y)  # __getattribute__(y) __getattr__(y) -1
print(t.z)  # __getattribute__(z) __getattr__(z) -1

⚠️ Внимание! В __getattribute__ мы можем вызвать super().__getattribute__(item) или object.__getattribute__(self, item), что посути тоже самое, но не слудует делать return self.__dict__[item] или return self.__getattribute__(item) или return getattr(self, item), так как это приведет к бесконечной рекурсии.

💡 Также есть магический метод __setattr__(self, key, value), вызываемый при obj.key = value или setattr(obj, ‘key’, value). У него нет более длинно-названного брата-близнеца.

Для полноты картины еще есть встроенная функция getattr(object, name[, default]). Вызов getattr(x, ‘y’) аналогичен обращению через точку: x.y В первом случае ‘y’ – это строка, что позволяет нам динамически получать атрибуты объектов, в отличие от точки, которая требует фиксированного имени на этапе написания кода. В случае, если атрибут недоступен мы получим AttributeError при незаданном default или получим default (без возникновения ошибки), если default был задан третьим аргументом.

Специально для канала @pyway.

🔀 Встроенная сортировка Python

В Python сортировка производится встроенной функцией sorted. Первым аргументом она принимает итерируемый объект. Это может быть список, кортеж, генератор, итератор и т.п. Возвращает отсортированный список.

>>> sorted([4, 2, 3, 1, 0])
[0, 1, 2, 3, 4]

>>> sorted((3, 1, 2))
[1, 2, 3]

>>> sorted(x * x for x in range(-5, 6))
[0, 1, 1, 4, 4, 9, 9, 16, 16, 25, 25]

Для словаря вернет сортированный список ключей:

>>> sorted({1: "abc", 3: "foo", -1: "baz"}) 
[-1, 1, 3] 

Если хотим значение, надо прямо это указать:

>>> sorted({1: "abc", 3: "foo", -1: "baz"}.values())
['abc', 'baz', 'foo']

Можно сортировать в обратном порядке:

>>> sorted([4, 2, 3, 1, 0], reverse=True)
[4, 3, 2, 1, 0]

Если сортируемые элементы – списки, словари или объекты, то воспользуемся параметром key. Мы передаем в key нечто вызываемое (имя функции, lambda и т.п), и при сортировки элементы сравниваются по результату вызова key на элементе. Результатом key должно быть число, строка или что-то другое сравнимое между собой.

📎 Пример. Сортировка списка строк по длине строки:

>>> sorted(["foo", "bazooka", "", "game"], key=len)
['', 'foo', 'game', 'bazooka']

📎 Пример. Сортировка списка кортежей по 0 или 1 элементу каждого.

>>> people = [("Bill", "Gates"), ("Tim", "Cook"), ("Donald", "Trump")]

>>> sorted(people, key=lambda t: t[0])
[('Bill', 'Gates'), ('Donald', 'Trump'), ('Tim', 'Cook')]

>>> sorted(people, key=lambda t: t[1])
[('Tim', 'Cook'), ('Bill', 'Gates'), ('Donald', 'Trump')]

Для этой же цели удобно использовать функцию operator.itemgetter:

>>> import operator
>>> sorted(people, key=operator.itemgetter(0))
[('Bill', 'Gates'), ('Donald', 'Trump'), ('Tim', 'Cook')]

Еще полезные функции из operator:
attrgetter(name) – для получение значения атрибута объекта с именем name
methodcaller(name[, args…]) – для получения результата вызова метода name у объекта. Опционально с аргументами args.

Вот пример использования этих функций:

import operator

class Item:
    def __init__(self, name, price, qty):
        self.name = name
        self.price = price
        self.qty = qty

    def total_cost(self):
        return self.price * self.qty

    def __repr__(self):
        return f'({self.name} ${self.price} x {self.qty} = ${self.total_cost()})'


items = [
    Item("iPhone", 999, 5),
    Item("iMac", 2999, 2),
    Item("iPad", 599, 11)
]

def print_items(title, item_list):
    print(title)
    print(*item_list, sep=', ', end='\n\n')


print_items('Original:', items)

items_by_price = sorted(items, key=operator.attrgetter('price'))
print_items('Sorted by price:', items_by_price)

items_by_total_cost = sorted(items, key=operator.methodcaller('total_cost'))
print_items('Sorted by total cost:', items_by_total_cost)

"""
Original:
(iPhone $999 x 5 = $4995), (iMac $2999 x 2 = $5998), (iPad $599 x 11 = $6589)
Sorted by price:
(iPad $599 x 11 = $6589), (iPhone $999 x 5 = $4995), (iMac $2999 x 2 = $5998)
Sorted by total cost:
(iPhone $999 x 5 = $4995), (iMac $2999 x 2 = $5998), (iPad $599 x 11 = $6589)
"""

Для списков (list) определен метод sort(), который модифицирует исходный список, выстраивая элемента по порядку.

>>> arr = [3, 4, 1, 2, 5, 6, 0]
>>> arr.sort()
>>> arr
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6]

Сортировка в Python – устойчива. Это значит, что порядок элементов с одинаковыми ключами будет сохранен в сортированной последовательности:

>>> names = ["John", "Tim", "Bill", "Max"]
>>> sorted(names, key=len)
['Tim', 'Max', 'John', 'Bill']

Tim и Max — оба длины 3, Tim был перед Max, так и осталось. John остался перед Bill. Зачем это нужно? Чтобы можно было сортировать сначала по одному признаку, потому по другому (если первый совпадает).

📎 Пример. Первичный признак – оценка ученика. Вторичный – имя. Внимание: сначала сортируем по вторичному, потому по первичному:

>>> students = [(3, "Xi"), (5, "Kate"), (5, "Max"), (3, "Fil"), (5, "Abby")]
>>> students_by_name = sorted(students, key=operator.itemgetter(1))
>>> sorted(students_by_name, key=operator.itemgetter(0))
[(3, 'Fil'), (3, 'Xi'), (5, 'Abby'), (5, 'Kate'), (5, 'Max')]

Внутри Python использует Timsort – гибридный алгоритм сортировки, сочетающий сортировку вставками и сортировку слиянием. Смысл в том, что в реальном мире часто встречаются частично отсортированные данные, на которых Timsort работает ощутимо быстрее прочих алгоритмов сортировки. Сложность по времени: O(n log n) в худшем случае и O(n) – в лучшем.

⚠️ CPython: не пытайтесь модифицировать сортируемый список во время сортировки. Эффект непредсказуем.

Специально для канала @pyway.

​​🗓 Календарь

Когда под рукой нет календаря, но есть Python:

import calendar; calendar.TextCalendar().pryear(2019)

Или из командной строки:

python -c 'import calendar; calendar.TextCalendar().pryear(2019)'
Календарь

Хотите по-русски (если вдруг еще не)?

import locale
locale.setlocale(locale.LC_ALL, 'ru_RU')
import calendar 
calendar.TextCalendar().pryear(2019)

А еще можно узнать, високосный ли год:

>>> calendar.isleap(2019)
False
>>> calendar.isleap(2020)
True

Или какой сегодня день недели?

>>> calendar.day_name[calendar.weekday(2019, 2, 19)]
'вторник'

Больше функций календаря ищите в документации к модулю calendar.

Специально для канала @pyway.

👀 global и nonlocal

Внутри функций Python мы можем использовать значения глобальных переменных, т.е. определенных вне любых функций, на уровне модуля:

def foo():
    print('x is', x)

x = 5
foo()  # напечает x is 5

Однако если в функции есть присваиваниие x после использования переменной x, то возникнет ошибка:

def foo():
    print('x is', x)
    x = 10

x = 5
foo()  # UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment

Обатите внимание, что присваивание бывает в следующих ситуациях:

x = …
x += …, x -= … и т.п.
• for x in …:
• with … as x:

Чтобы избежать ошибки, мы должны явно указать перед использованием x, что она относится к глобальной области видимости:

def foo():
    global x  # <-- тут
    print('x is', x)
    x = 10
    print('x is now', x)

x = 5
foo()  # ошибок не будет

Подобная проблема возникает и для вложенных функций, когда во внутренней функции мы хотим поймать в замыкание переменную из внушней функции, чтобы далее присвоить ей другое значение. Вот пример – функция, создающее увеличивающийся на 1 счечтик:

def make_inc():  # внешняя ф-ция
    total = 0     # счетчик
    def helper():  # внутр. ф-ция 
        total += 1  # тут присваивание переменной
        return total 
    return helper  

f = make_inc()

print(f())  # UnboundLocalError: local variable 'total' referenced before assignment

Тут нужно другое ключевое слово – nonlocal, которое укажет, что нужно искать переменную во внешней области видимости. Такой пример будет работать, как задумано:

def make_inc():
    total = 0
    def helper():
        nonlocal total  # <- тут
        total += 1
        return total
    return helper

f = make_inc()
print(f())

Почему мы редко видим global и nonlocal?
nonlocal – специфичная вещь, обычно вместо нее создают класс.
global потакает плохим практикам программирования. Менять глобальные переменные внутри функций – плохая практика.

📎 Пример.

def foo():
    global x
    print('x is', x)
    for x in range(2):
        ...
x = 5
foo()  # x is 5
foo()  # x is 1 (испортили из-за for)

Нет ошибок выполнения, но есть логическая ошибка! После первого вызова foo() мы испортили глобальную переменную x, она стала 1 (последним значением в цикле). Надо было просто называть переменные разными именами, и global не понадобится!

Специально для канала @pyway.

@ Оператор умножения матриц

А вы знали, что помимо обыденных операторов +, -, *, / и прочих, есть еще операторы @ и @=? Нет, это не про декораторы. Задуманы эти операторы были для умножения матриц и появились в версии Python 3.5. Однако встроенного типа «матрица» в Python нет, и ни один из встроенных типов эти операторы не реализует. Поэтому, быть может, о нем и не рассказывают на курсах.

Однако оператор @ рекомендуется для умножения матриц в библиотеке numpy:

>>> import numpy as np
>>> a = np.array( [ [1, 2], [-2, 3] ] )
>>> b = np.array( [ [3, 0], [1, -3] ] )
>>> a @ b
array([[ 5, -6],
       [-3, -9]])
>>> np.matmul(a, b)
array([[ 5, -6],
       [-3, -9]])

⚠️ Обратите внимание, что это именно np.matmul, а не np.dot!

Также вы можете написать реализацию операторов @ и @= для своих классов. Для этого вам понадобятся магические методы matmul__, __imatmul__, __rmatmul__ . Смотрите пример по ссылке.

Специально для канала @pyway.