Автостопом по Python

Многие руководства по стилю для Python рекомендуют использовать одинарное подчеркивание (_) для подобных переменных вместо двойного (__), о котором говорится здесь. Проблема в том, что одинарное подчеркивание зачастую применяется как псевдоним для функции gettext.gettext() и как интерактивное приглашение сохранить значение последней операции. Двойное подчеркивание выглядит точно так же прозрачно и почти так же удобно, снижает риск случайного переписывания переменной с именем «_» в обоих сценариях.

Создание списка длиной N, состоящего из одинаковых значений

Используйте оператор списка Python * для того, чтобы создать список, состоящий из одинаковых неизменяемых элементов:

>>> four_nones = [None] * 4

>>> print(four_nones)

[None, None, None, None]

Одинаковые объекты должны иметь одинаковые значения хэша. В документации к Python содержится более подробная информация.

Однако будьте осторожны при работе с изменяемыми объектами: поскольку списки изменяемы, оператор * создаст список, состоящий из N ссылок на него самого, и это вряд ли вас устроит. Поэтому используйте списковое включение:

Плохой код	Хороший код
>>> four_lists = [[]] * 4	>>> four_lists = [[] for __ in range(4)]
>>> four_lists[0].append("Ni")	>>> four_lists[0].append("Ni")
>>> print(four_lists)	>>> print(four_lists)
[['Ni'], ['Ni'], ['Ni'], ['Ni']]	[['Ni'], [], [], []]

Распространенная идиома для создания строк состоит в том, чтобы использовать функцию str.join() для пустой строки. Данная идиома может быть применена к спискам и кортежам:

>>> letters = ['s', 'p', 'a', 'm']

>>> word = ''.join(letters)

>>> print(word)

spam

Иногда требуется выполнить поиск по коллекции элементов. Изучим два варианта: списки и множества.

Для примера рассмотрим следующий код:

>>> x = list(('foo', 'foo', 'bar', 'baz'))

>>> y = set(('foo', 'foo', 'bar', 'baz'))

>>>

>>> print(x)

['foo', 'foo', 'bar', 'baz']

>>> print(y)

{'foo', 'bar', 'baz'}

>>>

>>> 'foo' in x True

>>> 'foo' in y True

Даже несмотря на то что обе булевых проверки на наличие в списке и множестве выглядят идентично, а foo in y учитывает тот факт, что множества (и словари) в Python являются хэш-таблицами[40], производительность для этих двух примеров будет различной. Python должен пройти по каждому элементу списка в поисках совпадения, на что уходит много времени (это заметно при увеличении размера коллекций). Но поиск ключей во множестве может быть выполнен быстро с помощью поиска по хэшу. Кроме того, множества и словари не могут содержать повторяющихся записей и идентичных ключей. Для получения более подробной информации поинтересуйтесь семинаром на эту тему на ресурсе Stack Overflow (http://stackoverflow.com/questions/513882).

Контексты с гарантией безопасности по исключениям

Зачастую блоки try/finally используются для управления ресурсами вроде файлов или блокировок потоков в случае генерации исключений. В PEP 343 (https://www.python.org/dev/peps/pep-0343/) представлены оператор with и протокол управления контекстом (в версиях 2.5 и выше) — идиома, позволяющая заменить блоки try/finally на более читаемый код. Протокол состоит из двух методов, __enter__() и __exit__(), которые при реализации для объекта позволяют использовать этот объект в операторе with, например так:

>>> import threading

>>> some_lock = threading.Lock()

>>>

>>> with some_lock:

… ····# Создать Землю 1, запустить ее на десять миллионов лет…

… ····print(

… ········"Look at me: I design coastlines.\n"

… ········"I got an award for Norway."

… ····)

…

Раньше это выглядело бы так:

>>> import threading

>>> some_lock = threading.Lock()

>>>