Куча и очередь с приоритетом

Порядок обхода кучи

Очередь с приоритетом – это такая коллекция, которая поддерживает обязательно две следующие операции: вставка элемента с некоторым приоритетом (это может быть число или другой сравнимый объект) и извлечение элемента с наибольшим (или наименьшим приоритетом).

ЧИТАТЬ ПОДРОБНЕЕ

Перенаправление стандартного вывода

Случается так, что некий код (возможно, не ваш) пишет в стандартный вывод какую-то нужную информацию. Ее нетрудно перехватить с помощью функции redirect_stdout из стандартного модуля contextlib.

redirect_stdout является контекст менеджером (применяется совместно с with) и принимает аргументом файло-подобный объект (это может быть и дескриптор файла, и StringIO). 

📎 Пример. Сохраним вывод функции help в строку (в интерпретаторе пример работает некорректно, запускайте с файла):

import io
from contextlib import redirect_stdout

f = io.StringIO()
with redirect_stdout(f):
  help(pow)
s = f.getvalue() 
print(s) # в s будет вывод

📎 Пример. Или в файл:

with open('help.txt', 'w') as help_file:
  with redirect_stdout(help_file):
    help(pow)   

📎 Пример. stdout в stderr:

import sys
with redirect_stdout(sys.stderr):
  help(pow)

Во время работы redirect_stdout вывод в терминал попадать не будет.

Функция redirect_stderr аналогично перехватывает вывод из стандартного потока ошибок (stderr).

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

Многоликий else

Все знают, что ключевое слово else служит для выполнения альтернативной ветки кода, если условие if не выполнилось:

x = 5
if x < 3:
    print("x < 3")
else:
    print("x >= 3")

Но знали ли вы, что есть еще два примения else?

1. for/else, while/else

Если поставить else после тела цикла, то код по else будет выполнен только в том случае, если цикл завершился «нормально», т.е. в цикле не исполнилось break. Пример:

stack = [1, 3, 5, 7]
while stack:
    if stack.pop() == 4:
        break
else:
    print('not found!')

Пример. Простые числа и множители:

for n in range(2, 10):
    for x in range(2, n):
        if n % x == 0:
            # есть делитель, уходим
            print(n, '=', x, '*', n/x)
            break
    else:
        # цикл не нашел делителей
        print(n, 'простое число!')
2. try/else

В блоке try код else выполняется только в том случае, если не возникло исключений. else можно написать только после блока except, без него – нельзя. Порядок выполнения кода соответствует порядку написания сверху вниз: tryexcept или elsefinally.

try:
    ...
except Exception:
    print('Exception!')
else:
    print('Ok!')
finally:
    print('Bye!')

Причем else не будет также вызван, если сработавшее исключение не подпало под перечисленные except и не было обработано.

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

⁠🎚️Интерактивность в Jupyter Notebook

Как я и говорил, в Jupyter Notebook очень много всяких удобностей. В частности в блокнот можно добавить элементы управления, такие как:

  • Слайдер для выбора значения числа
  • Текстовое поле для ввода чисел или строк
  • Выпадающий список выбора
  • Чекбоксы (галочка да/нет)
  • Выбор даты
  • Выбор цвета и другие…

Установка виджетов (если еще не установлены):

pip install ipywidgets
jupyter nbextension enable --py widgetsnbextension

Или через conda одной командой:

conda install -c conda-forge ipywidgets

📎 Пример. Нарисуем синусоиду с изменяемой частотой и фазой:

%matplotlib inline
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

from ipywidgets import interact

@interact(f=(1, 5, 0.1), phase=(0, 3.14, 0.1))
def plot_f(f, phase):
    x = np.linspace(0, 10, 100)
    y = np.sin(f * x + phase)
    plt.plot(x, y, 'r')
    plt.show()

Мы делаем интерактивными параметры f и phase. Их имена совпадают с аргументами обернутой функции plot_f(f, phase). А значения — кортеж вида (min, max, step), т.е. минимальное значение, максимальное и шаг слайдера. Как только мы изменим положение движков, то график будет автоматически перерисован.

Пример интерактивного графика в Jupyter Notebook

Узнать про другие виджеты

🧙‍♂️ Магия Jupyter Notebook

Jupyter Notebook предлагает богатейшие возможности по прототипированию кода, проверке гипотез, демонстраций и научных трудов в сравнении со стандартным интерпретатором Python.

Уставновка:

pip install jupyter

Запуск. В терминале пишем:

jupyter notebook

После чего запускается процесс, поднимается веб-сервер и открывается окно браузера с веб-интерфейсом, где вы можете создавать, открывать, редактировать и исполнять файлы типа .ipynb. Не закрывайте этот процесс, пока работаете с блокнотом.

Jupyter Notebook не только позволяет хранить на одной странице и код, и результат его работы, а еще текст с картинками, но и предоставляет магические функции, которые взаимодействуют с вашим Python кодом, интерпретатором и операционной системой.

Рассмотрим некоторые из них:

%magic — выведет документацию по всем-всем доступным магическим функциям.

%lsmagic — просто список этих функций.

%timeit – измеряет среднее время выполнения кусочка кода, при этом вывод гораздо более информативен, чем обычный вызов timeit.timeit; и не требует лишних import.

Сравните вот это (из Jupyter):

def test():
  return sum(range(1000))
%timeit test()

12.5 µs ± 378 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100000 loops each)

С этим (из интерпретатора):

>>> import timeit
>>> def test(): return sum(range(1000))
...
>>> timeit.timeit("test()", "from __main__ import test")
12.405041060002986

По-моему, первый вариант выигрывает по удобству и информативности.

%%timeit – многострочный вариант предыдущей функции. Пример:

%%timeit x = 10
x += 20
x /= 2
48.7 ns ± 0.435 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000000 loops each)

%pinfo [имя] или [имя]? – покажет документацию по функции или классу [имя]. Примеры:

import numpy as np
%pinfo np.random.uniform

Или

import numpy as np
np.random.uniform?

Построение графиков:

%matplotlib inline
from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)
plt.plot(x, y)

%env — показать текущие переменные среды.

%env [имя]=[значение] — управление переменными среды. Пример:

%env OMP_NUM_THREADS=4

%cd – показывает или меняет рабочую директорию.

Можно вызывать системные команды прямо из блокнота через знак восклицания. Примеры:

!ls
!pip install click
# резульат выполнения системной команды можно получить в перемунную и использовать далее
output = !pip list | grep tensorflow

Это лишь малая часть доступных функций, о других сценариях работы я расскажу в следующих выпусках, оставайтесь на связи. Тестовый ноутбук по ссылке тут

P.S. Многие магические функции также работают и в интерпретаторе IPython.

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