@Pythonetc संकलन, अक्टूबर 2019

अजगर और अपने चैनल कॉपीराइट @pythonetc से प्रोग्रामिंग टिप्स के बारे में की एक नई चयन।

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आप पुनरावृति से अधिक ऑब्जेक्ट दोहराया करने के लिए, आप के समारोह का उपयोग कर सकते हैं zip (फ़ाइल स्वरूप ज़िप के साथ कोई संबंध नहीं है):

 from datetime import timedelta names = [ 'Eleven. Return and Revert', 'Wilderness', 'The Menagerie Inside', 'Evaporate', ] years = [ 2010, 2013, 2015, 2018, ] durations = [ timedelta(minutes=57, seconds=38), timedelta(minutes=48, seconds=5), timedelta(minutes=46, seconds=34), timedelta(minutes=43, seconds=25), ] print('Midas Fall LPs:') for name, year, duration in zip( names, years, durations ): print(f' * {name} ({year}) — {duration}') 

परिणाम:

 Midas Fall LPs: * Eleven. Return and Revert (2010) — 0:57:38 * Wilderness (2013) — 0:48:05 * The Menagerie Inside (2015) — 0:46:34 * Evaporate (2018) — 0:43:25 

जनरेटर स्पष्ट रूप से बुला रोका जा सकता है g.close() , लेकिन कचरा कलेक्टर के सबसे आप के लिए ऐसा करता है। कॉल करने के बाद, उस बिंदु पर जहां जेनरेटिंग फ़ंक्शन को रोक दिया गया था, GeneratorExit शुरू किया गया है:

 def gen(): try: yield 1 yield 2 finally: print('END') g = gen() print(next(g)) # prints '1' g.close() # prints 'END' 

तीन पहलुओं के बारे में मत भूलना। सबसे पहले, आपको इलाज में मूल्य उत्पन्न करने के लिए जारी नहीं रख सकते GeneratorExit :

 def gen(): try: yield 1 finally: yield 3 g = gen() next(g) g.close() # RuntimeError 

दूसरे, यदि जनरेटर पहले से ही नहीं चल रहा है, तो अपवाद नहीं फेंका जाएगा, लेकिन जनरेटर अभी भी "चालू" होगा:

 def gen(): try: yield 1 finally: print('END') g = gen() g.close() # nothing print(list(g)) # prints '[]' 

तीसरा, अगर जनरेटर पहले ही काम करना close देता है तो कुछ भी नहीं है:

 def gen(): try: yield 1 yield 2 finally: print('END') g = gen() print(list(g)) print('Closing now') g.close() # END # [1, 2] # Closing now 

एफ-लाइनें आपको प्रदर्शित मूल्य की चौड़ाई, साथ ही अन्य स्वरूपण विनिर्देशक निर्दिष्ट करने की अनुमति देती हैं:

 >>> x = 42 >>> f'{x:5}+{x:15f}' ' 42+ 42.000000' 

फिर भी वे गणना की अभिव्यक्ति हो सकती है, जो उपयोगी होता है जब चौड़ाई पहले से ज्ञात नहीं है:

 def print_table(matrix): cols_width = [ max(len(str(row[col])) for row in matrix) for col in range(len(matrix[0])) ] for row in matrix: for i, cell in enumerate(row): print( f'{cell:{cols_width[i]}} ', end='' ) print() albums = [ ['Eleven. Return and Revert', 2010], ['Wilderness', 2013], ['The Menagerie Inside', 2015], ['Evaporate', 2018], ] print_table(albums) 

परिणाम:

 Eleven. Return and Revert 2010 Wilderness 2013 The Menagerie Inside 2015 Evaporate 2018 

यदि आपकी कक्षा दूसरे से ली गई है, तो आपकी कक्षा के मेटाक्लस को भी उस कक्षा के मेटाक्लस से लिया जाना चाहिए:

 from collections import UserDict from abc import ABCMeta # ABCMeta is a metaclass of UserDict class MyDictMeta(ABCMeta): def __new__(cls, name, bases, dct): return super().__new__(cls, name, bases, dct) class MyDict(UserDict, metaclass=MyDictMeta): pass 

यह उपयुक्त हो सकता है स्वचालित रूप से अन्य वर्ग की metaclass प्राप्त करने के लिए:

 def create_my_dict_class(parents): class MyDictMeta(*[type(c) for c in parents]): def __new__(cls, name, bases, dct): return super().__new__(cls, name, bases, dct) class MyDict(*parents, metaclass=MyDictMeta): pass MyDict = create_my_dict_class((UserDict,)) 

__init__ आपको इसके निर्माण के तुरंत बाद एक वस्तु को संशोधित करने की अनुमति देता है। आप सेट अप को नियंत्रित करना चाहते हैं, तो उपयोग __new__ :

 from typing import Tuple, Dict from cached_property import cached_property class Numbers: _LOADED: Dict[Tuple[int, ...], 'Numbers'] = {} def __new__(cls, ints: Tuple[int, ...]): if ints not in cls._LOADED: obj = super().__new__(cls) cls._LOADED[ints] = obj return cls._LOADED[ints] def __init__(self, ints: Tuple[int, ...]): self._ints = ints @cached_property def biggest(self): print('calculating...') return max(self._ints) print(Numbers((4, 3, 5)).biggest) print(Numbers((4, 3, 5)).biggest) print(Numbers((4, 3, 6)).biggest)