युक्तियाँ और चालें मेरे टेलीग्राम-चैनल @pythonetc, अक्टूबर 2019 से

यह मेरे टेलीग्राम-चैनल @pythonetc से पायथन और प्रोग्रामिंग के बारे में सुझावों और ट्रिक्स का एक नया चयन है।

Ations पिछला प्रकाशन


यदि आप एक साथ कई पुनरावृत्तियों पर पुनरावृति करना चाहते हैं, तो आप zip फ़ंक्शन का उपयोग कर सकते हैं (इसका ज़िप कोड प्रारूप से कोई लेना-देना 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}') 

आउटपुट:

 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 

एक जनरेटर को रोका जा सकता है। आप स्पष्ट रूप से g.close() कह सकते हैं, लेकिन आमतौर पर कचरा संग्रहकर्ता आपके लिए ऐसा करता है। एक बार close बाद, जेनरेटरएक्सिट को उस बिंदु पर उठाया जाता है जहां जनरेटर फ़ंक्शन रोका गया था:

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

तीन चीजों का ध्यान रखें। सबसे पहले, आप GeneratorExit को संभालते समय मूल्यों का उत्पादन नहीं कर सकते हैं:

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

दूसरा, यदि कोई जनरेटर अभी तक चालू नहीं हुआ है, तो अपवाद नहीं उठाया गया है, लेकिन जनरेटर अभी भी बंद हो गया है:

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

तीसरा, अगर जनरेटर पहले से ही समाप्त हो गया 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-स्ट्रिंग्स आपको मुद्रित मूल्य के साथ-साथ अन्य प्रारूप विनिर्देशकों के लिए चौड़ाई निर्दिष्ट करने की अनुमति देता है:

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

वे मूल्यांकित अभिव्यक्तियाँ भी शामिल कर सकते हैं जो तब उपयोगी हो सकती हैं जब चौड़ाई अज्ञात हो:

 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) 

आउटपुट:

 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 वर्ग के मेटाक्लास से प्राप्त किया जाना है:

 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 

उस वर्ग के मेटाक्लास को स्वचालित रूप से प्राप्त करना एक अच्छा विचार हो सकता है:

 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 निर्माण के ठीक बाद किसी ऑब्जेक्ट को संशोधित करने की अनुमति देता है। यदि आप यह नियंत्रित करना चाहते हैं कि क्या बनाया गया है तो आपको इसके बजाय __new__ उपयोग करना चाहिए:

 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)