Esta é a décima coleção de dicas e programação em Python do meu feed @pythonetc.
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Armazenar e enviar objetos pela rede como bytes é um tópico muito importante. Para esses fins, o Python geralmente usa várias ferramentas, vamos discutir suas vantagens e desvantagens.
Como exemplo, tentarei serializar um objeto Cidades que contenha objetos Cidade em uma ordem específica. Quatro abordagens podem ser usadas:
1. JSON. Legível por humanos, fácil de usar, mas consome muita memória. O mesmo vale para os formatos YAML e XML.
class City: def to_dict(self): return dict( name=self._name, country=self._country, lon=self._lon, lat=self._lat, ) class Cities: def __init__(self, cities): self._cities = cities def to_json(self): return json.dumps([ c.to_dict() for c in self._cities ]).encode('utf8')
2. Picles. Essa é uma ferramenta nativa do Python, personalizável, que consome menos memória que o JSON. Desvantagem: Python deve ser usado para recuperar dados.
class Cities: def pickle(self): return pickle.dumps(self)
3. Protobuf (e outros serializadores binários, por exemplo, msgpack). Consome ainda menos memória, pode ser usado em qualquer linguagem de programação, mas requer a criação de um esquema explícito:
syntax = "proto2"; message City { required string name = 1; required string country = 2; required float lon = 3; required float lat = 4; } message Cities { repeated City cities = 1; } class City: def to_protobuf(self): result = city_pb2.City() result.name = self._name result.country = self._country result.lon = self._lon result.lat = self._lat return result class Cities: def to_protobuf(self): result = city_pb2.Cities() result.cities.extend([ c.to_protobuf() for c in self._cities ]) return result
4. Manualmente. Você pode empacotar e descompactar manualmente os dados usando o módulo
struct . Dessa forma, você pode obter o menor consumo de memória possível, mas às vezes é melhor usar o
protobuf , pois ele suporta esquemas de versão e explícitos.
class City: def to_bytes(self): name_encoded = self._name.encode('utf8') name_length = len(name_encoded) country_encoded = self._country.encode('utf8') country_length = len(country_encoded) return struct.pack( 'BsBsff', name_length, name_encoded, country_length, country_encoded, self._lon, self._lat, ) class Cities: def to_bytes(self): return b''.join( c.to_bytes() for c in self._cities )
Se o argumento da função tiver um valor padrão
None e for anotado como
T ,
mypy o considerará automaticamente
Optional[T] (ou seja,
Union[T, None] ).
Como não funciona com outros tipos, você não poderá escrever algo como
f(x: A = B()) . Além disso, esse truque não funciona com a atribuição de variáveis:
a: A = None levará a um erro.
def f(x: int = None): reveal_type(x) def g(y: int = 'x'): reveal_type(y) z: int = None reveal_type(z) $ mypy test.py test.py:2: error: Revealed type is 'Union[builtins.int, None]' test.py:4: error: Incompatible default for argument "y" (default has type "str", argument has type "int") test.py:5: error: Revealed type is 'builtins.int' test.py:7: error: Incompatible types in assignment (expression has type "None", variable has type "int") test.py:8: error: Revealed type is 'builtins.int'
***
No Python 3, quando você sai do bloco de
except , as variáveis que armazenam exceções capturadas são removidas de
locals() , mesmo que já existam:
>>> e = 2 >>> try: ... 1/0 ... except Exception as e: ... pass ... >>> e Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> NameError: name 'e' is not defined
Se você deseja manter o link para a exceção, precisa usar outra variável:
>>> error = None >>> try: ... 1/0 ... except Exception as e: ... error = e ... >>> error ZeroDivisionError('division by zero',)
No Python 2, no entanto, isso não acontece.
Você pode facilmente criar seu próprio repositório pypi. Ele permite que você libere pacotes dentro do seu projeto e os instale com o
pip , como se fossem pacotes regulares.
É importante observar que você não precisa instalar nenhum software especial; pode usar um servidor HTTP comum. É assim que funciona para mim.
Pegue o pacote
pythonetc primitivo.
setup.py: from setuptools import setup, find_packages setup( name='pythonetc', version='1.0', packages=find_packages(), ) pythonetc.py: def ping(): return 'pong'
Vamos lançá-lo no diretório
~/pypi :
$ python setup.py sdist bdist_wheel … $ mv dist ~/pypi/pythonetc
E começaremos a fornecer o pacote do domínio
pypi.pushtaev.ru usando o nginx:
$ cat /etc/nginx/sites-enabled/pypi server { listen 80; server_name pypi.pushtaev.ru; root /home/vadim/pypi; index index.html index.htm index.nginx-debian.html; location / { autoindex on; try_files $uri $uri/ =404; } }
Agora o pacote pode ser instalado:
$ pip install -i http://pypi.pushtaev.ru --trusted-host pypi.pushtaev.ru pythonetc … Collecting pythonetc Downloading http://pypi.pushtaev.ru/pythonetc/pythonetc-1.0-py3-none-any.whl Installing collected packages: pythonetc Successfully installed pythonetc-1.0 $ python Python 3.7.0+ (heads/3.7:0964aac, Mar 29 2019, 00:40:55) [GCC 4.9.2] on linux Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. >>> import pythonetc >>> pythonetc.ping() 'pong'
Geralmente, você precisa declarar um dicionário com chaves com o mesmo nome que as variáveis locais. Por exemplo:
dict( context=context, mode=mode, action_type=action_type, )
Nesses casos, o ECMAScript ainda possui uma forma especial do literal do
object (chamado Atalho Literal do Valor da Propriedade Literal do Objeto):
> var a = 1; < undefined > var b = 2; < undefined > {a, b} < {a: 1, b: 2}
Você pode criar o mesmo auxiliar no Python (infelizmente, não é tão bom quanto a notação no ECMAScript):
def shorthand_dict(lcls, names): return {k: lcls[k] for k in names} context = dict(user_id=42, user_ip='1.2.3.4') mode = 'force' action_type = 7 shorthand_dict(locals(), [ 'context', 'mode', 'action_type', ])
Você pode perguntar: por que passar
locals() como parâmetro? É possível obter
locals objeto de chamada no chamado? Você pode, mas precisa usar o módulo de
inspect :
import inspect def shorthand_dict(names): lcls = inspect.currentframe().f_back.f_locals return {k: lcls[k] for k in names} context = dict(user_id=42, user_ip='1.2.3.4') mode = 'force' action_type = 7 shorthand_dict([ 'context', 'mode', 'action_type', ])
Você pode ir ainda mais longe e aplicar essa solução -
https://github.com/alexmojaki/sorcery :
from sorcery import dict_of dict_of(context, mode, action_type)