Es una nueva selección de consejos y trucos sobre Python y la programación de mi canal de Telegram @pythonetc.
Publicaciones anteriores:
Dos métodos de clase implícitos.
Para crear un método de clase, debe usar el decorador
@classmethod . Este método puede llamarse directamente desde la clase, no desde sus instancias, y acepta la clase como primer argumento (generalmente llamado
cls , no
self ).
Sin embargo, hay dos métodos de clase implícitos en el modelo de datos de Python:
__new__ y
__init_subclass__ . Funcionan exactamente como si estuvieran decorados con
@classmethod excepto que no lo están. (
__new__ crea nuevas instancias de una clase,
__init_subclass__ es un
__init_subclass__ que se llama cuando se crea una clase derivada).
class Foo: def __new__(cls, *args, **kwargs): print(cls) return super().__new__( cls, *args, **kwargs ) Foo()
Gestores de contexto asincrónicos
Si desea que un administrador de contexto suspenda la rutina al entrar o salir del contexto, debe usar administradores de contexto asíncronos. En lugar de llamar a
m.__enter__() y
m.__exit__() Python sí espera
m.__aenter__() y espera
m.__aexit__() respectivamente.
Los gestores de contexto asincrónicos deben usarse con asincronización con sintaxis:
import asyncio class Slow: def __init__(self, delay): self._delay = delay async def __aenter__(self): await asyncio.sleep(self._delay / 2) async def __aexit__(self, *exception): await asyncio.sleep(self._delay / 2) async def main(): async with Slow(1): print('slow') loop = asyncio.get_event_loop() loop.run_until_complete(main())
Definición de gestor de contexto asíncrono
Desde Python 3.7,
contextlib proporciona el decorador
asynccontextmanager que le permite definir el administrador de contexto asíncrono exactamente de la misma manera que
contextmanager :
import asyncio from contextlib import asynccontextmanager @asynccontextmanager async def slow(delay): half = delay / 2 await asyncio.sleep(half) yield await asyncio.sleep(half) async def main(): async with slow(1): print('slow') loop = asyncio.get_event_loop() loop.run_until_complete(main())
Para versiones anteriores, puede usar
@asyncio_extras.async_contextmanager .
Operador unario plus
No hay un operador
++ en Python, se usa
x += 1 su lugar. Sin embargo, incluso
++x sigue siendo una sintaxis válida (pero
x++ no lo es).
El problema es que Python tiene un operador unario más, y
++x es en realidad
x.__pos__().__pos__() . Podemos abusar de este hecho y hacer que ++ funcione como un incremento (aunque no se recomienda):
class Number: def __init__(self, value): self._value = value def __pos__(self): return self._Incrementer(self) def inc(self): self._value += 1 def __str__(self): return str(self._value) class _Incrementer: def __init__(self, number): self._number = number def __pos__(self): self._number.inc() x = Number(4) print(x)
El objeto magicmock
El objeto
MagicMock permite obtener cualquier atributo de él o llamar a cualquier método. Nuevo simulacro será devuelto a tal acceso. Además, obtienes el mismo objeto simulado si accedes al mismo atributo (o llamas al mismo método):
>>> from unittest.mock import MagicMock >>> m = MagicMock() >>> a = ma >>> b = mb >>> a is ma True >>> mx() is mx() True >>> mx() <MagicMock name='mock.x()' id='139769776427752'>
Obviamente, esto funcionará con el acceso secuencial de atributos de cualquier profundidad. Sin embargo, los argumentos del método se ignoran:
>>> mabcd <MagicMock name='mock.abcd' id='139769776473480'> >>> mabcd <MagicMock name='mock.abcd' id='139769776473480'> >>> mx().y().z() <MagicMock name='mock.x().y().z()' id='139769776450024'> >>> mx(1).y(1).z(1) <MagicMock name='mock.x().y().z()' id='139769776450024'>
Una vez que establece un valor para cualquier atributo, ya no devuelve simulacro:
>>> mabcd = 42 >>> mabcd 42 >>> mxreturn_value.y.return_value = 13 >>> mx().y() 13
Sin embargo, no funciona con
m[1][2] . La razón es que el acceso al elemento no es tratado especialmente por
MagicMock , es simplemente una llamada al método:
>>> m[1][2] = 3 >>> m[1][2] <MagicMock name='mock.__getitem__().__getitem__()' id='139769776049848'> >>> m.__getitem__.return_value.__getitem__.return_value = 50 >>> m[1][2] 50