Python 3 существует уже какое-то время и довольно много разработчиков, особенно те, кто только начинает свой путь в Python, уже используют эту версию языка. Несмотря на то, что множество новых возможностей широко используются, похоже, что некоторые остались за кадром. В этой статье я расскажу о трех наименее известных, но полезных, возможностях. Я знаю о них из других языков и они делают Python 3 классным.
Данная статья является переводом 3 Neglected Features in Python 3 That Everyone Should Be Using.
Перечисления
Перечисления я много использовал в Java и Swift. Продолжаю их использовать теперь и в Python.
Объявление перечисления в Python очень просто сделать и это было возможно и до третьей версии (хотя и с ограничениями):
from enum import Enum class State(Enum): AIR = 0 LAND = 1 SEA = 2 myState = State.AIR # Выводит 0 print(myState.value) # Выводит AIR print(myState.name) В коде выше перечисление вводится путем объявления класса, наследованного от
Enum. А далее просто описываются все нужные состояния. В моем случае: AIR, LAND и SEA.Функциональность, которая была добавлена в Python 3 — возможность использовать
.value и .name. Они позволяют получить число и строку соответствующие перечислению.Например, вывод значения
State.LAND.name будет LAND.Перечисления полезны в коде, когда вы хотите иметь некоторые текстовые идентификаторы для констант. Например, вместо сравнения состояния с 0 или 1 гораздо показательнее сравнивать с
State.MOVING или State.STATIONARY. Константы могут меняться и если кто-то посмотрит код позже, то слово MOVING даст гораздо больше понимания, чем 0. В результате сильно повышается читабельность кода.Больше информации можно найти в официальной документации Python 3 по Enum.
Форматирование
Добавленные в версии 3.6, fstrings — это мощное средство форматирования текста. Они позволяют создавать гораздо более читабельный и безошибочный код (чем я наслаждаюсь после перехода из Java). Это лучше, чем format, который использовался ранее в Python. Вот пример использования format:
name = 'Михаил' blog_title = 'codeatcpp.com' # Привет, меня зовут Михаил и я пишу в своем блоге codeatcpp.com. a = "Привет, меня зовут {} и я пишу в своем блоге {}.".format(name, blog_title) Легко заметить пустые фигурные скобки внутри строки и после список с названиями переменных в определенном порядке.
Теперь посмотрим на такой же код, но с использованием
fstring — более читабельный и очень похожий на способ форматирования в Swift.name = 'Михаил' blog_title = 'codeatcpp.com' # Привет, меня зовут Михаил и я пишу в своем блоге codeatcpp.com. a = f"Привет, меня зовут {name} и я пишу в своем блоге {blog_title}." Чтобы получить такую аккуратную строку, нужно всего лишь поместить букву
f перед кавычками, и затем вместо пустых скобок можно сразу писать названия переменных или данные прямо в строке. Поскольку переменные пишутся прямо в строке, нет необходимости считать количество элементов и следить в каком порядке располагать переменные в конце. Они просто находятся сразу там, где нужны их значения.Использование
fstring дает более читабельный и более простой в поддержке код, чем использование классических подходов.Классы данных
Классы данных может быть более непонятная тема, чем предыдущие, поэтому потребует чуть больше пояснений. Классы данных — это что-то, что мне очень понравилось в языке Kotlin, поэтому я люблю их использовать также и в Python.
Класс данных — это класс, единственная цель которого хранить данные. Класс содержит переменные, которые можно читать и писать, но не имеет никакой дополнительной логики.
Представьте, что у вас есть программа, в которой вам нужно передавать строку и массив чисел между разными классами. У вас могут быть методы вроде pass(str, arr), но гораздо удобнее сделать класс, который содержит строку и массив в качестве единственных членов класса.
Использование класса данных лучше показывает что вы пытаетесь сделать и также упрощает создание юнит-тестов.
Пример ниже показывает простой класс данных, который представляет собой трехмерный вектор, но он может быть легко расширен для представления любой комбинации различных данных:
from dataclasses import dataclass # Определяем класс данных @dataclass class Vector3D: x: int y: int z: int # Создаем вектор u = Vector3D(1,1,-1) # Выводит: Vector3D(x=1, y=1, z=-1) print(u) Здесь легко заметить, что определение класса данных очень похоже на определение обычного класса, за исключением того, что используется декоратор
@dataclass и затем каждое поле определяется в виде имя: тип.Хотя функциональность созданного
Vector3D сильно ограничена, суть использования класса данных в том, чтобы повысить эффективность и уменьшить количество ошибок в коде. Ведь гораздо лучше передавать в качестве параметра Vector3D, чем набор переменных типа int.Больше информации про декоратор
@dataclass можно найти в официальной документации Python 3. Заключение
Дайте знать в комментариях, если вы попробовали эти новые возможности. Интересно будет услышать про новые сценарии их использования. Удачного кодирования!