Это одиннадцатая подборка советов про Python и программирование из моего авторского канала @pythonetc.
< Предыдущие подборки
Выражение
break
блокирует исключение, если применяется в блоке finally
, даже при отсутствии блока except
:for i in range(10):
try:
1 / i
finally:
print('finally')
break
print('after try')
print('after while')
Результат:
finally
after while
То же самое верно и для
continue
, однако это выражение может применяться в finally
только до версии Python 3.8:SyntaxError: 'continue' not supported inside 'finally' clause
Вы можете добавлять Unicode-символы в строковые литералы не только по их индексам, но и по имени.
>>> '\N{EM DASH}'
'—'
>>> '\u2014'
'—'
Этот способ совместим и с f-строками:
>>> width = 800
>>> f'Width \N{EM DASH} {width}'
'Width — 800'
Для Python-объектов есть шесть «волшебных» методов, которые определяют правила сравнения:
__lt__
для<
__gt__
для>
__le__
для<=
__ge__
для>=
__eq__
для==
__ne__
для!=
Если какие-то из этих методов не определены или возвращают
NotImplemented
, то применяются такие правила:a.__lt__(b)
то же самое, чтоb.__gt__(a)
a.__le__(b)
то же самое, чтоb.__ge__(a)
a.__eq__(b)
то же самое, чтоnot a.__ne__(b)
(обратите внимание, что в этом случаеa
иb
не поменялись местами)
Однако, условия
a >= b
и a != b
не означают автоматически, что a > b
. Декоратор functools.total_ordering
создаёт все шесть методов на основе __eq__
и одного из этих: __lt__
, __gt__
, __le__
или __ge__
.from functools import total_ordering
@total_ordering
class User:
def __init__(self, pk, name):
self.pk = pk
self.name = name
def __le__(self, other):
return self.pk <= other.pk
def __eq__(self, other):
return self.pk == other.pk
assert User(2, 'Vadim') < User(13, 'Catherine')
Иногда нужно использовать и декорированную, и не декорированную версию функции. Проще всего будет этого добиться, если не использовать специальный декорирующий синтаксис (с символом
@
) и создать декорирующую функцию вручную:import json
def ensure_list(f):
def decorated(*args, **kwargs):
result = f(*args, **kwargs)
if isinstance(result, list):
return result
else:
return [result]
return decorated
def load_data_orig(string):
return json.loads(string)
load_data = ensure_list(load_data_orig)
print(load_data('3')) # [3]
print(load_data_orig('4')) 4
Или можно написать декоратор, который декорирует функцию, при этом сохраняя в её атрибуте
orig
исходную версию:import json
def saving_orig(another_decorator):
def decorator(f):
decorated = another_decorator(f)
decorated.orig = f
return decorated
return decorator
def ensure_list(f):
...
@saving_orig(ensure_list)
def load_data(string):
return json.loads(string)
print(load_data('3')) # [3]
print(load_data.orig('4')) # 4
Если все ваши декораторы созданы через
functools.wraps
, то можете с помощью атрибута __wrapped__
обращаться к не декорированной функции:import json
from functools import wraps
def ensure_list(f):
@wraps(f)
def decorated(*args, **kwargs):
result = f(*args, **kwargs)
if isinstance(result, list):
return result
else:
return [result]
return decorated
@ensure_list
def load_data(string):
return json.loads(string)
print(load_data('3')) # [3]
print(load_data.__wrapped__('4')) # 4
Но помните, что этот подход не работает для функций, которые декорированы более чем одним декоратором: вам придётся обращаться к
__wrapped__
каждого из применённых декораторов:def ensure_list(f):
...
def ensure_ints(f):
@wraps(f)
def decorated(*args, **kwargs):
result = f(*args, **kwargs)
return [int(x) for x in result]
return decorated
@ensure_ints
@ensure_list
def load_data(string):
return json.loads(string)
for f in (
load_data,
load_data.__wrapped__,
load_data.__wrapped__.__wrapped__,
):
print(repr(f('"4"')))
Результат:
[4]
['4']
'4'
Упомянутый выше декоратор
@saving_orig
принимает другой декоратор в качестве аргумента. А если он будет параметризован? Поскольку параметризованный декоратор является функцией, которая возвращает настоящий декоратор, то эта ситуация обрабатывается автоматически:import json
from functools import wraps
def saving_orig(another_decorator):
def decorator(f):
decorated = another_decorator(f)
decorated.orig = f
return decorated
return decorator
def ensure_ints(*, default=None):
def decorator(f):
@wraps(f)
def decorated(*args, **kwargs):
result = f(*args, **kwargs)
ints = []
for x in result:
try:
x_int = int(x)
except ValueError:
if default is None:
raise
else:
x_int = default
ints.append(x_int)
return ints
return decorated
return decorator
@saving_orig(ensure_ints(default=0))
def load_data(string):
return json.loads(string)
print(repr(load_data('["2", "3", "A"]')))
print(repr(load_data.orig('["2", "3", "A"]')))
Декоратор
@saving_orig
не будет делать то, что мы хотим, если к функции применено несколько декораторов. Тогда для каждого из них придётся вызывать orig
:import json
from functools import wraps
def saving_orig(another_decorator):
def decorator(f):
decorated = another_decorator(f)
decorated.orig = f
return decorated
return decorator
def ensure_list(f):
...
def ensure_ints(*, default=None):
...
@saving_orig(ensure_ints(default=42))
@saving_orig(ensure_list)
def load_data(string):
return json.loads(string)
for f in (
load_data,
load_data.orig,
load_data.orig.orig,
):
print(repr(f('"X"')))
Результат:
[42]
['X']
'X'
Исправить это можно с помощью поддержки произвольного количества декораторов в качестве аргументов
saving_orig
:def saving_orig(*decorators):
def decorator(f):
decorated = f
for d in reversed(decorators):
decorated = d(decorated)
decorated.orig = f
return decorated
return decorator
...
@saving_orig(
ensure_ints(default=42),
ensure_list,
)
def load_data(string):
return json.loads(string)
for f in (
load_data,
load_data.orig,
):
print(repr(f('"X"')))
Результат:
[42]
'X'
Есть и другое решение: сделать так, чтобы
saving_orig
передавал orig
из одной декорированной функции в другую:def saving_orig(another_decorator):
def decorator(f):
decorated = another_decorator(f)
if hasattr(f, 'orig'):
decorated.orig = f.orig
else:
decorated.orig = f
return decorated
return decorator
@saving_orig(ensure_ints(default=42))
@saving_orig(ensure_list)
def load_data(string):
return json.loads(string)
Когда декоратор становится слишком сложным, то лучше преобразовать его из функции в класс с методом
__call__
:class SavingOrig:
def __init__(self, another_decorator):
self._another = another_decorator
def __call__(self, f):
decorated = self._another(f)
if hasattr(f, 'orig'):
decorated.orig = f.orig
else:
decorated.orig = f
return decorated
saving_orig = SavingOrig
Последняя строка позволяет вам именовать класс в Camel-кейсе и сохранить имя декоратора в Snake-кейсе.
Вместо преобразования декорированной функции вы можете создать другой вызываемый класс, и возвращать вместо функции его экземпляры:
class CallableWithOrig:
def __init__(self, to_call, orig):
self._to_call = to_call
self._orig = orig
def __call__(self, *args, **kwargs):
return self._to_call(*args, **kwargs)
@property
def orig(self):
if isinstance(self._orig, type(self)):
return self._orig.orig
else:
return self._orig
class SavingOrig:
def __init__(self, another_decorator):
self._another = another_decorator
def __call__(self, f):
return CallableWithOrig(self._another(f), f)
saving_orig = SavingOrig
Весь код доступен здесь
Sovetnikov
Круто! Но зачем они это сделали!? :)
Кстати жалею, что я узнал когда-то о for… else ..., конструкция оказалась удобной на практике и я начал её применять! Но читать потом этот код…
Пойду начну список того «что нельзя делать» у нас на проектах :)
setflag
Согласен. Буквально на днях, открываю код, а IDE открыла в месте, где в функции цикл for с вложенными блоками и заканчивается все блоком else с одной единственной строкой. И выглядит этот else как будто в воздухе висит. Сначала даже непонятно стало, что это.