Давайте рассмотрим паттерн "Декоратор" (Decorator). Этот паттерн позволяет динамически добавлять новую функциональность объектам, оборачивая их в полезные "обёртки".
### Паттерн "Декоратор" (Decorator)
Описание:
Паттерн "Декоратор" позволяет динамически добавлять объектам новую функциональность. Декораторы предоставляют гибкую альтернативу практике создания подклассов для расширения функциональности.
Пример:
Предположим, у нас есть простой интерфейс
Вот пример реализации на Python:
Описание кода:
1. Интерфейс компонента (Notifier):
- Определяет интерфейс для всех конкретных компонентов и декораторов. Включает метод
2. Конкретный компонент (SimpleNotifier):
- Реализует интерфейс компонента и отправляет простое уведомление.
3. Базовый декоратор (NotifierDecorator):
- Реализует интерфейс компонента и хранит ссылку на обёрнутый компонент.
- Делегирует вызов метода
4. Конкретные декораторы (EmailNotifierDecorator, SMSNotifierDecorator):
- Наследуют от базового декоратора и добавляют новую функциональность к методу
5. Пример использования:
- Создаем объект
- Оборачиваем его в декоратор
- Оборачиваем результат в декоратор
- Отправляем уведомление, используя декорированный объект, и видим, что все дополнительные функциональности применяются.
Паттерн "Декоратор" позволяет гибко добавлять функциональность объектам без изменения их кода. Это особенно полезно, когда требуется динамическое расширение возможностей объектов.
Подпишись 👉🏻 @KodduuPython 🤖
### Паттерн "Декоратор" (Decorator)
Описание:
Паттерн "Декоратор" позволяет динамически добавлять объектам новую функциональность. Декораторы предоставляют гибкую альтернативу практике создания подклассов для расширения функциональности.
Пример:
Предположим, у нас есть простой интерфейс
Notifier, который описывает объект, отправляющий уведомления. Мы хотим добавить функциональность для отправки уведомлений через разные каналы (например, Email, SMS).Вот пример реализации на Python:
from abc import ABC, abstractmethod
# Интерфейс компонента
class Notifier(ABC):
@abstractmethod
def send(self, message: str):
pass
# Конкретный компонент
class SimpleNotifier(Notifier):
def send(self, message: str):
print(f"Sending simple notification: {message}")
# Базовый декоратор
class NotifierDecorator(Notifier):
def __init__(self, wrapped: Notifier):
self._wrapped = wrapped
def send(self, message: str):
self._wrapped.send(message)
# Конкретный декоратор для отправки Email
class EmailNotifierDecorator(NotifierDecorator):
def send(self, message: str):
self._wrapped.send(message)
print(f"Sending Email notification: {message}")
# Конкретный декоратор для отправки SMS
class SMSNotifierDecorator(NotifierDecorator):
def send(self, message: str):
self._wrapped.send(message)
print(f"Sending SMS notification: {message}")
# Пример использования
if __name__ == "__main__":
simple_notifier = SimpleNotifier()
email_notifier = EmailNotifierDecorator(simple_notifier)
sms_notifier = SMSNotifierDecorator(email_notifier)
print("Sending notifications with multiple decorators:")
sms_notifier.send("Hello, this is a decorated notification!")
Описание кода:
1. Интерфейс компонента (Notifier):
- Определяет интерфейс для всех конкретных компонентов и декораторов. Включает метод
send.2. Конкретный компонент (SimpleNotifier):
- Реализует интерфейс компонента и отправляет простое уведомление.
3. Базовый декоратор (NotifierDecorator):
- Реализует интерфейс компонента и хранит ссылку на обёрнутый компонент.
- Делегирует вызов метода
send обёрнутому компоненту.4. Конкретные декораторы (EmailNotifierDecorator, SMSNotifierDecorator):
- Наследуют от базового декоратора и добавляют новую функциональность к методу
send.5. Пример использования:
- Создаем объект
SimpleNotifier.- Оборачиваем его в декоратор
EmailNotifierDecorator, добавляющий функциональность отправки Email.- Оборачиваем результат в декоратор
SMSNotifierDecorator, добавляющий функциональность отправки SMS.- Отправляем уведомление, используя декорированный объект, и видим, что все дополнительные функциональности применяются.
Паттерн "Декоратор" позволяет гибко добавлять функциональность объектам без изменения их кода. Это особенно полезно, когда требуется динамическое расширение возможностей объектов.
Подпишись 👉🏻 @KodduuPython 🤖
Давайте рассмотрим паттерн "Фабричный метод" (Factory Method). Этот паттерн определяет интерфейс для создания объектов в суперклассе, но позволяет подклассам изменять тип создаваемых объектов.
### Паттерн "Фабричный метод" (Factory Method)
Описание:
Паттерн "Фабричный метод" предоставляет интерфейс для создания объектов, но позволяет подклассам изменять тип создаваемых объектов. Это позволяет классу делегировать создание объектов подклассам.
Пример:
Предположим, у нас есть система для создания различных видов транспорта (например, автомобили и велосипеды). В зависимости от ситуации, система должна использовать разные классы для создания объектов.
Вот пример реализации на Python:
Описание кода:
1. Абстрактный продукт (Transport):
- Определяет интерфейс для объектов, которые будут создаваться.
2. Конкретные продукты (Truck, Ship):
- Реализуют интерфейс абстрактного продукта и предоставляют конкретные реализации метода
3. Абстрактная фабрика (Logistics):
- Определяет абстрактный метод
- Содержит метод
4. Конкретные фабрики (RoadLogistics, SeaLogistics):
- Реализуют метод
5. Пример использования:
- Создаем объекты
Паттерн "Фабричный метод" полезен, когда класс не знает, какой именно класс ему необходимо создать, или когда класс делегирует ответственность за создание объектов подклассам, позволяя им выбирать тип создаваемых объектов.
Подпишись 👉🏻 @KodduuPython 🤖
### Паттерн "Фабричный метод" (Factory Method)
Описание:
Паттерн "Фабричный метод" предоставляет интерфейс для создания объектов, но позволяет подклассам изменять тип создаваемых объектов. Это позволяет классу делегировать создание объектов подклассам.
Пример:
Предположим, у нас есть система для создания различных видов транспорта (например, автомобили и велосипеды). В зависимости от ситуации, система должна использовать разные классы для создания объектов.
Вот пример реализации на Python:
from abc import ABC, abstractmethod
# Абстрактный продукт
class Transport(ABC):
@abstractmethod
def deliver(self):
pass
# Конкретные продукты
class Truck(Transport):
def deliver(self):
print("Delivery by land in a box.")
class Ship(Transport):
def deliver(self):
print("Delivery by sea in a container.")
# Абстрактная фабрика
class Logistics(ABC):
@abstractmethod
def create_transport(self) -> Transport:
pass
def plan_delivery(self):
transport = self.create_transport()
transport.deliver()
# Конкретные фабрики
class RoadLogistics(Logistics):
def create_transport(self) -> Transport:
return Truck()
class SeaLogistics(Logistics):
def create_transport(self) -> Transport:
return Ship()
# Пример использования
if __name__ == "__main__":
logistics = RoadLogistics()
logistics.plan_delivery() # Output: Delivery by land in a box.
logistics = SeaLogistics()
logistics.plan_delivery() # Output: Delivery by sea in a container.
Описание кода:
1. Абстрактный продукт (Transport):
- Определяет интерфейс для объектов, которые будут создаваться.
2. Конкретные продукты (Truck, Ship):
- Реализуют интерфейс абстрактного продукта и предоставляют конкретные реализации метода
deliver.3. Абстрактная фабрика (Logistics):
- Определяет абстрактный метод
create_transport, который будет реализован в подклассах.- Содержит метод
plan_delivery, который использует продукт, создаваемый фабричным методом.4. Конкретные фабрики (RoadLogistics, SeaLogistics):
- Реализуют метод
create_transport для создания конкретных продуктов (Truck и Ship).5. Пример использования:
- Создаем объекты
RoadLogistics и SeaLogistics, и вызываем метод plan_delivery, который использует созданные транспортные средства для доставки.Паттерн "Фабричный метод" полезен, когда класс не знает, какой именно класс ему необходимо создать, или когда класс делегирует ответственность за создание объектов подклассам, позволяя им выбирать тип создаваемых объектов.
Подпишись 👉🏻 @KodduuPython 🤖
Давайте рассмотрим паттерн "Одиночка" (Singleton). Этот паттерн гарантирует, что у класса будет только один экземпляр, и предоставляет глобальную точку доступа к этому экземпляру.
### Паттерн "Одиночка" (Singleton)
Описание:
Паттерн "Одиночка" гарантирует, что у класса будет только один экземпляр, и предоставляет глобальную точку доступа к этому экземпляру. Это полезно для управления состоянием, настройками конфигурации или любыми другими случаями, когда требуется один объект, доступный из различных частей программы.
Пример:
Предположим, у нас есть класс конфигурации, который должен иметь только один экземпляр в приложении. Мы можем использовать паттерн "Одиночка" для обеспечения этого условия.
Вот пример реализации на Python:
Описание кода:
1. Метакласс SingletonMeta:
- Определяет метакласс для одиночки. Этот метакласс хранит единственный экземпляр каждого класса, который использует его, в словаре
- Метод
2. Класс Singleton:
- Использует
- Содержит методы
3. Пример использования:
- Создаются два объекта
- Устанавливается значение через
- Проверяется, что
Паттерн "Одиночка" часто используется для управления состоянием, настройками конфигурации, доступом к ресурсам (например, базам данных или файлам) и другими случаями, когда требуется один объект, доступный из различных частей программы.
Подпишись 👉🏻 @KodduuPython 🤖
### Паттерн "Одиночка" (Singleton)
Описание:
Паттерн "Одиночка" гарантирует, что у класса будет только один экземпляр, и предоставляет глобальную точку доступа к этому экземпляру. Это полезно для управления состоянием, настройками конфигурации или любыми другими случаями, когда требуется один объект, доступный из различных частей программы.
Пример:
Предположим, у нас есть класс конфигурации, который должен иметь только один экземпляр в приложении. Мы можем использовать паттерн "Одиночка" для обеспечения этого условия.
Вот пример реализации на Python:
class SingletonMeta(type):
"""
Метакласс для одиночки. Все экземпляры классов с этим метаклассом будут
иметь только один общий экземпляр.
"""
_instances = {}
def __call__(cls, *args, **kwargs):
if cls not in cls._instances:
instance = super().__call__(*args, **kwargs)
cls._instances[cls] = instance
return cls._instances[cls]
class Singleton(metaclass=SingletonMeta):
def __init__(self):
self.value = None
def set_value(self, value):
self.value = value
def get_value(self):
return self.value
# Пример использования
if __name__ == "__main__":
singleton1 = Singleton()
singleton2 = Singleton()
singleton1.set_value(42)
print(singleton2.get_value()) # Output: 42
print(singleton1 is singleton2) # Output: True
Описание кода:
1. Метакласс SingletonMeta:
- Определяет метакласс для одиночки. Этот метакласс хранит единственный экземпляр каждого класса, который использует его, в словаре
_instances.- Метод
__call__ проверяет, существует ли экземпляр класса. Если нет, он создает и сохраняет новый экземпляр; если да, возвращает существующий экземпляр.2. Класс Singleton:
- Использует
SingletonMeta в качестве метакласса, что гарантирует наличие только одного экземпляра класса.- Содержит методы
set_value и get_value для установки и получения значения.3. Пример использования:
- Создаются два объекта
singleton1 и singleton2 класса Singleton.- Устанавливается значение через
singleton1 и получается это же значение через singleton2, демонстрируя, что оба объекта ссылаются на один и тот же экземпляр.- Проверяется, что
singleton1 и singleton2 являются одним и тем же объектом.Паттерн "Одиночка" часто используется для управления состоянием, настройками конфигурации, доступом к ресурсам (например, базам данных или файлам) и другими случаями, когда требуется один объект, доступный из различных частей программы.
Подпишись 👉🏻 @KodduuPython 🤖
Давайте рассмотрим паттерн "Компоновщик" (Composite). Этот паттерн позволяет работать с группами объектов так же, как с отдельными объектами. Компоновщик используется для создания древовидных структур объектов, где узлы и листья имеют единый интерфейс.
### Паттерн "Компоновщик" (Composite)
Описание:
Паттерн "Компоновщик" позволяет создавать древовидные структуры объектов и работать с ними единообразно. Это полезно, когда вам нужно обрабатывать иерархические структуры, такие как дерево файловой системы или организационную структуру компании.
Пример:
Рассмотрим пример реализации системы графических компонентов (например, GUI), где каждый компонент может быть либо простым (например, кнопка), либо составным (например, панель, содержащая другие компоненты).
Вот пример реализации на Python:
Описание кода:
1. Базовый интерфейс компонента (Graphic):
- Определяет метод
2. Листовые компоненты (Circle, Square):
- Реализуют интерфейс
3. Составной компонент (CompositeGraphic):
- Содержит список графических элементов, которые могут быть как листовыми, так и составными компонентами.
- Реализует методы
- Реализует метод
4. Пример использования:
- Создаются простые графические элементы (две окружности и квадрат).
- Создаются составные графические элементы, которые содержат как простые, так и другие составные элементы.
- Вызывается метод
Паттерн "Компоновщик" полезен, когда нужно работать с иерархическими структурами данных и обрабатывать составные и простые объекты единообразно. Это часто используется в графических интерфейсах, деревьях объектов и других системах, где элементы имеют древовидную структуру.
Подпишись 👉🏻 @KodduuPython 🤖
### Паттерн "Компоновщик" (Composite)
Описание:
Паттерн "Компоновщик" позволяет создавать древовидные структуры объектов и работать с ними единообразно. Это полезно, когда вам нужно обрабатывать иерархические структуры, такие как дерево файловой системы или организационную структуру компании.
Пример:
Рассмотрим пример реализации системы графических компонентов (например, GUI), где каждый компонент может быть либо простым (например, кнопка), либо составным (например, панель, содержащая другие компоненты).
Вот пример реализации на Python:
from abc import ABC, abstractmethod
# Базовый интерфейс компонента
class Graphic(ABC):
@abstractmethod
def draw(self):
pass
# Листовой компонент (простой графический элемент)
class Circle(Graphic):
def draw(self):
print("Drawing a Circle")
class Square(Graphic):
def draw(self):
print("Drawing a Square")
# Составной компонент (группа графических элементов)
class CompositeGraphic(Graphic):
def __init__(self):
self._graphics = []
def add(self, graphic: Graphic):
self._graphics.append(graphic)
def remove(self, graphic: Graphic):
self._graphics.remove(graphic)
def draw(self):
for graphic in self._graphics:
graphic.draw()
# Пример использования
if __name__ == "__main__":
# Создаем простые графические элементы
circle1 = Circle()
circle2 = Circle()
square1 = Square()
# Создаем составной графический элемент
composite1 = CompositeGraphic()
composite1.add(circle1)
composite1.add(square1)
# Создаем другой составной графический элемент
composite2 = CompositeGraphic()
composite2.add(circle2)
composite2.add(composite1)
# Рисуем все графические элементы
print("Drawing Composite 1:")
composite1.draw()
print("\nDrawing Composite 2:")
composite2.draw()
Описание кода:
1. Базовый интерфейс компонента (Graphic):
- Определяет метод
draw, который должен быть реализован всеми графическими элементами.2. Листовые компоненты (Circle, Square):
- Реализуют интерфейс
Graphic и предоставляют конкретные реализации метода draw.3. Составной компонент (CompositeGraphic):
- Содержит список графических элементов, которые могут быть как листовыми, так и составными компонентами.
- Реализует методы
add и remove для добавления и удаления графических элементов.- Реализует метод
draw, который вызывает метод draw для всех вложенных графических элементов.4. Пример использования:
- Создаются простые графические элементы (две окружности и квадрат).
- Создаются составные графические элементы, которые содержат как простые, так и другие составные элементы.
- Вызывается метод
draw для составных графических элементов, что приводит к рекурсивному вызову метода draw для всех вложенных элементов.Паттерн "Компоновщик" полезен, когда нужно работать с иерархическими структурами данных и обрабатывать составные и простые объекты единообразно. Это часто используется в графических интерфейсах, деревьях объектов и других системах, где элементы имеют древовидную структуру.
Подпишись 👉🏻 @KodduuPython 🤖
Давайте рассмотрим паттерн "Адаптер" (Adapter). Этот паттерн используется для приведения интерфейса одного класса в соответствие с интерфейсом другого класса. Адаптер позволяет классам с несовместимыми интерфейсами работать вместе.
### Паттерн "Адаптер" (Adapter)
Описание:
Паттерн "Адаптер" позволяет объектам с несовместимыми интерфейсами работать вместе. Это достигается созданием класса-обертки, который преобразует вызовы одного интерфейса в формат, понятный другому интерфейсу.
Пример:
Предположим, у нас есть класс, который должен использовать интерфейс другого класса, но их интерфейсы несовместимы. Мы можем использовать паттерн "Адаптер" для приведения интерфейса одного класса к интерфейсу другого.
Вот пример реализации на Python:
Описание кода:
1. Интерфейс EuropeanSocketInterface:
- Определяет интерфейс для европейской розетки с методами
2. Класс AmericanSocket:
- Реализует методы
3. Класс EuropeanSocket:
- Реализует интерфейс
4. Класс Adapter:
- Реализует интерфейс
- Оборачивает методы
5. Пример использования:
- Создаем объекты
- Создаем объект
- Вызываем методы адаптированного объекта и видим, что они работают как методы европейской розетки.
Паттерн "Адаптер" часто используется в случаях, когда нужно интегрировать старые и новые системы, а также в ситуациях, когда необходимо использовать сторонние библиотеки или компоненты, интерфейсы которых не совпадают с интерфейсами вашей системы.
Подпишись 👉🏻 @KodduuPython 🤖
### Паттерн "Адаптер" (Adapter)
Описание:
Паттерн "Адаптер" позволяет объектам с несовместимыми интерфейсами работать вместе. Это достигается созданием класса-обертки, который преобразует вызовы одного интерфейса в формат, понятный другому интерфейсу.
Пример:
Предположим, у нас есть класс, который должен использовать интерфейс другого класса, но их интерфейсы несовместимы. Мы можем использовать паттерн "Адаптер" для приведения интерфейса одного класса к интерфейсу другого.
Вот пример реализации на Python:
class EuropeanSocketInterface:
def voltage(self): pass
def live(self): pass
def neutral(self): pass
def earth(self): pass
class AmericanSocket:
def voltage(self):
return 120
def live(self):
return 1
def neutral(self):
return -1
class EuropeanSocket(EuropeanSocketInterface):
def voltage(self):
return 230
def live(self):
return 1
def neutral(self):
return -1
def earth(self):
return 0
class Adapter(EuropeanSocketInterface):
def __init__(self, american_socket):
self.american_socket = american_socket
def voltage(self):
return 230
def live(self):
return self.american_socket.live()
def neutral(self):
return self.american_socket.neutral()
def earth(self):
return 0
# Пример использования
if __name__ == "__main__":
european_socket = EuropeanSocket()
print("European Socket:")
print(f"Voltage: {european_socket.voltage()}V")
print(f"Live: {european_socket.live()}")
print(f"Neutral: {european_socket.neutral()}")
print(f"Earth: {european_socket.earth()}")
american_socket = AmericanSocket()
adapter = Adapter(american_socket)
print("\nAdapter to European Socket:")
print(f"Voltage: {adapter.voltage()}V")
print(f"Live: {adapter.live()}")
print(f"Neutral: {adapter.neutral()}")
print(f"Earth: {adapter.earth()}")
Описание кода:
1. Интерфейс EuropeanSocketInterface:
- Определяет интерфейс для европейской розетки с методами
voltage, live, neutral и earth.2. Класс AmericanSocket:
- Реализует методы
voltage, live и neutral для американской розетки, но не имеет метода earth.3. Класс EuropeanSocket:
- Реализует интерфейс
EuropeanSocketInterface и предоставляет все необходимые методы.4. Класс Adapter:
- Реализует интерфейс
EuropeanSocketInterface и использует объект AmericanSocket для преобразования его методов в формат, понятный европейской розетке.- Оборачивает методы
live и neutral американской розетки, добавляя метод earth.5. Пример использования:
- Создаем объекты
EuropeanSocket и AmericanSocket.- Создаем объект
Adapter, который оборачивает AmericanSocket и делает его совместимым с интерфейсом EuropeanSocketInterface.- Вызываем методы адаптированного объекта и видим, что они работают как методы европейской розетки.
Паттерн "Адаптер" часто используется в случаях, когда нужно интегрировать старые и новые системы, а также в ситуациях, когда необходимо использовать сторонние библиотеки или компоненты, интерфейсы которых не совпадают с интерфейсами вашей системы.
Подпишись 👉🏻 @KodduuPython 🤖
Давайте рассмотрим паттерн "Декоратор" (Decorator) более детально. Этот паттерн позволяет динамически добавлять новую функциональность объектам, оборачивая их в полезные "обёртки".
### Паттерн "Декоратор" (Decorator)
Описание:
Паттерн "Декоратор" позволяет динамически добавлять объектам новую функциональность. Декораторы предоставляют гибкую альтернативу практике создания подклассов для расширения функциональности.
Пример:
Предположим, у нас есть простой интерфейс
Вот пример реализации на Python:
Описание кода:
1. Интерфейс компонента (Notifier):
- Определяет интерфейс для всех конкретных компонентов и декораторов. Включает метод
2. Конкретный компонент (SimpleNotifier):
- Реализует интерфейс компонента и отправляет простое уведомление.
3. Базовый декоратор (NotifierDecorator):
- Реализует интерфейс компонента и хранит ссылку на обёрнутый компонент.
- Делегирует вызов метода
4. Конкретные декораторы (EmailNotifierDecorator, SMSNotifierDecorator):
- Наследуют от базового декоратора и добавляют новую функциональность к методу
5. Пример использования:
- Создаем объект
- Оборачиваем его в декоратор
- Оборачиваем результат в декоратор
- Отправляем уведомление, используя декорированный объект, и видим, что все дополнительные функциональности применяются.
Паттерн "Декоратор" позволяет гибко добавлять функциональность объектам без изменения их кода. Это особенно полезно, когда требуется динамическое расширение возможностей объектов.
Подпишись 👉🏻 @KodduuPython 🤖
### Паттерн "Декоратор" (Decorator)
Описание:
Паттерн "Декоратор" позволяет динамически добавлять объектам новую функциональность. Декораторы предоставляют гибкую альтернативу практике создания подклассов для расширения функциональности.
Пример:
Предположим, у нас есть простой интерфейс
Notifier, который описывает объект, отправляющий уведомления. Мы хотим добавить функциональность для отправки уведомлений через разные каналы (например, Email, SMS).Вот пример реализации на Python:
from abc import ABC, abstractmethod
# Интерфейс компонента
class Notifier(ABC):
@abstractmethod
def send(self, message: str):
pass
# Конкретный компонент
class SimpleNotifier(Notifier):
def send(self, message: str):
print(f"Sending simple notification: {message}")
# Базовый декоратор
class NotifierDecorator(Notifier):
def __init__(self, wrapped: Notifier):
self._wrapped = wrapped
def send(self, message: str):
self._wrapped.send(message)
# Конкретный декоратор для отправки Email
class EmailNotifierDecorator(NotifierDecorator):
def send(self, message: str):
self._wrapped.send(message)
print(f"Sending Email notification: {message}")
# Конкретный декоратор для отправки SMS
class SMSNotifierDecorator(NotifierDecorator):
def send(self, message: str):
self._wrapped.send(message)
print(f"Sending SMS notification: {message}")
# Пример использования
if __name__ == "__main__":
simple_notifier = SimpleNotifier()
email_notifier = EmailNotifierDecorator(simple_notifier)
sms_notifier = SMSNotifierDecorator(email_notifier)
print("Sending notifications with multiple decorators:")
sms_notifier.send("Hello, this is a decorated notification!")
Описание кода:
1. Интерфейс компонента (Notifier):
- Определяет интерфейс для всех конкретных компонентов и декораторов. Включает метод
send.2. Конкретный компонент (SimpleNotifier):
- Реализует интерфейс компонента и отправляет простое уведомление.
3. Базовый декоратор (NotifierDecorator):
- Реализует интерфейс компонента и хранит ссылку на обёрнутый компонент.
- Делегирует вызов метода
send обёрнутому компоненту.4. Конкретные декораторы (EmailNotifierDecorator, SMSNotifierDecorator):
- Наследуют от базового декоратора и добавляют новую функциональность к методу
send.5. Пример использования:
- Создаем объект
SimpleNotifier.- Оборачиваем его в декоратор
EmailNotifierDecorator, добавляющий функциональность отправки Email.- Оборачиваем результат в декоратор
SMSNotifierDecorator, добавляющий функциональность отправки SMS.- Отправляем уведомление, используя декорированный объект, и видим, что все дополнительные функциональности применяются.
Паттерн "Декоратор" позволяет гибко добавлять функциональность объектам без изменения их кода. Это особенно полезно, когда требуется динамическое расширение возможностей объектов.
Подпишись 👉🏻 @KodduuPython 🤖
Давайте рассмотрим пример сложного кода на Python, который реализует многопоточную обработку данных. Этот пример будет полезен для понимания, как использовать потоки для ускорения выполнения задач, требующих больших вычислительных ресурсов.
### Пример: Многопоточная обработка данных
Мы создадим программу, которая выполняет вычислительно затратные операции (например, вычисление факториала больших чисел) с использованием нескольких потоков для ускорения процесса.
#### Шаг 1: Импортируем необходимые модули
#### Шаг 2: Определим функцию для вычисления факториала
#### Шаг 3: Реализуем многопоточную обработку
### Объяснение кода
1. Импорт модулей:
-
-
-
2. Функция `compute_factorial`:
- Принимает число и вычисляет его факториал.
- Выводит промежуточные результаты для наглядности.
3. Функция `main`:
- Определяет список чисел для вычисления факториалов.
- Записывает начальное время выполнения.
- Создает пул потоков с помощью
- Использует метод
- Записывает конечное время выполнения и выводит результаты и время, затраченное на вычисления.
Этот пример демонстрирует использование многопоточности для ускорения вычислительно затратных операций и предоставляет базу для разработки более сложных приложений, требующих параллельной обработки данных.
Подпишись 👉🏻 @KodduuPython 🤖
### Пример: Многопоточная обработка данных
Мы создадим программу, которая выполняет вычислительно затратные операции (например, вычисление факториала больших чисел) с использованием нескольких потоков для ускорения процесса.
#### Шаг 1: Импортируем необходимые модули
import concurrent.futures
import time
import math
#### Шаг 2: Определим функцию для вычисления факториала
def compute_factorial(number):
"""Вычисляет факториал числа."""
print(f"Computing factorial of {number}")
result = math.factorial(number)
print(f"Result of factorial({number}) is {result}")
return result
#### Шаг 3: Реализуем многопоточную обработку
def main():
numbers = [100000, 50000, 30000, 20000, 10000]
# Записываем начальное время
start_time = time.time()
# Создаем пул потоков и запускаем вычисления
with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as executor:
# Используем map для применения функции ко всем элементам списка
results = list(executor.map(compute_factorial, numbers))
# Записываем конечное время
end_time = time.time()
print(f"Results: {results}")
print(f"Time taken: {end_time - start_time} seconds")
if __name__ == "__main__":
main()
### Объяснение кода
1. Импорт модулей:
-
concurrent.futures: модуль для работы с пулом потоков или процессов.-
time: модуль для измерения времени выполнения.-
math: модуль для математических операций, здесь используется для вычисления факториала.2. Функция `compute_factorial`:
- Принимает число и вычисляет его факториал.
- Выводит промежуточные результаты для наглядности.
3. Функция `main`:
- Определяет список чисел для вычисления факториалов.
- Записывает начальное время выполнения.
- Создает пул потоков с помощью
ThreadPoolExecutor с максимальным количеством рабочих потоков, равным 5.- Использует метод
map для параллельного применения функции compute_factorial ко всем числам в списке.- Записывает конечное время выполнения и выводит результаты и время, затраченное на вычисления.
Этот пример демонстрирует использование многопоточности для ускорения вычислительно затратных операций и предоставляет базу для разработки более сложных приложений, требующих параллельной обработки данных.
Подпишись 👉🏻 @KodduuPython 🤖
👉 Чтобы научиться программировать на Python, необходимо написать как минимум 10 000 строк кода. Для этого отлично подходит курс 👉 Python в нескучных примерах (50) 👍
👉 А если вы начинаете совсем с нуля, то быстро стартануть поможет 👉 Python: самый быстрый курс 👍
👉👉👉 И не забывайте Июнь - месяц Питона 🐍🐍🐍 Скидка на каждый курс по промкоду TGJUNE2024 в 1100 рублей 🐍🐍🐍
Подпишись 👉🏻 @KodduuPython 🤖
👉 А если вы начинаете совсем с нуля, то быстро стартануть поможет 👉 Python: самый быстрый курс 👍
👉👉👉 И не забывайте Июнь - месяц Питона 🐍🐍🐍 Скидка на каждый курс по промкоду TGJUNE2024 в 1100 рублей 🐍🐍🐍
Подпишись 👉🏻 @KodduuPython 🤖
Stepik: online education
Python в нескучных примерах (50)
Для того чтобы научится программировать - нужно много программировать, совершать ошибки, править код, узнавать как можно сделать код лучше, делать код лучше, и продолжать программировать. В этом курсе нет воды, только большое количество примеров на основании…
Kodduu Python pinned «👉 Чтобы научиться программировать на Python, необходимо написать как минимум 10 000 строк кода. Для этого отлично подходит курс 👉 Python в нескучных примерах (50) 👍 👉 А если вы начинаете совсем с нуля, то быстро стартануть поможет 👉 Python: самый быстрый…»
Давайте рассмотрим еще один пример сложного кода на Python, который включает использование объектов и наследование. В этом примере мы создадим систему управления университетом с разными типами пользователей (студенты и преподаватели), где каждый тип пользователя имеет свои уникальные характеристики и методы.
### Пример: Система управления университетом
#### Шаг 1: Определим базовый класс
#### Шаг 2: Определим класс
#### Шаг 3: Определим класс
#### Шаг 4: Создадим экземпляры классов и продемонстрируем их использование
### Объяснение кода
1. Класс `Person`:
- Базовый класс, содержащий общие атрибуты (`name` и
2. Класс `Student`, наследующий от `Person`:
- Расширяет базовый класс, добавляя атрибуты
- Метод
- Переопределяет метод
3. Класс `Teacher`, наследующий от `Person`:
- Расширяет базовый класс, добавляя атрибуты
- Метод
- Переопределяет метод
4. Функция `main`:
- Создает экземпляры классов
- Заполняет данные о курсах для студента и предметах для преподавателя.
- Выводит информацию о каждом объекте с использованием метода
Этот пример демонстрирует использование ООП для создания сложной системы управления данными с использованием наследования и полиморфизма, что позволяет эффективно моделировать различные типы пользователей и их поведение.
Подпишись 👉🏻 @KodduuPython 🤖
### Пример: Система управления университетом
#### Шаг 1: Определим базовый класс
Person
class Person:
def __init__(self, name, age):
self.name = name
self.age = age
def get_details(self):
return f"Name: {self.name}, Age: {self.age}"
#### Шаг 2: Определим класс
Student, наследующий от Person
class Student(Person):
def __init__(self, name, age, student_id, courses=None):
super().__init__(name, age)
self.student_id = student_id
self.courses = courses if courses is not None else []
def enroll(self, course):
self.courses.append(course)
def get_details(self):
details = super().get_details()
return f"{details}, Student ID: {self.student_id}, Courses: {', '.join(self.courses)}"
#### Шаг 3: Определим класс
Teacher, наследующий от Person
class Teacher(Person):
def __init__(self, name, age, employee_id, subjects=None):
super().__init__(name, age)
self.employee_id = employee_id
self.subjects = subjects if subjects is not None else []
def assign_subject(self, subject):
self.subjects.append(subject)
def get_details(self):
details = super().get_details()
return f"{details}, Employee ID: {self.employee_id}, Subjects: {', '.join(self.subjects)}"
#### Шаг 4: Создадим экземпляры классов и продемонстрируем их использование
def main():
# Создаем студента
student = Student(name="Alice", age=20, student_id="S12345")
student.enroll("Math")
student.enroll("Physics")
# Создаем преподавателя
teacher = Teacher(name="Dr. Smith", age=45, employee_id="T98765")
teacher.assign_subject("Math")
teacher.assign_subject("Computer Science")
# Выводим детали
print("Student Details:")
print(student.get_details())
print("\nTeacher Details:")
print(teacher.get_details())
if __name__ == "__main__":
main()
### Объяснение кода
1. Класс `Person`:
- Базовый класс, содержащий общие атрибуты (`name` и
age`) и метод `get_details для получения информации о человеке.2. Класс `Student`, наследующий от `Person`:
- Расширяет базовый класс, добавляя атрибуты
student_id и courses.- Метод
enroll добавляет курс в список курсов студента.- Переопределяет метод
get_details для включения информации о студенте.3. Класс `Teacher`, наследующий от `Person`:
- Расширяет базовый класс, добавляя атрибуты
employee_id и subjects.- Метод
assign_subject добавляет предмет в список преподаваемых предметов.- Переопределяет метод
get_details для включения информации о преподавателе.4. Функция `main`:
- Создает экземпляры классов
Student и Teacher.- Заполняет данные о курсах для студента и предметах для преподавателя.
- Выводит информацию о каждом объекте с использованием метода
get_details.Этот пример демонстрирует использование ООП для создания сложной системы управления данными с использованием наследования и полиморфизма, что позволяет эффективно моделировать различные типы пользователей и их поведение.
Подпишись 👉🏻 @KodduuPython 🤖
Давайте рассмотрим пример сложного кода на Python, который включает использование баз данных и ORM (Object-Relational Mapping) с использованием библиотеки SQLAlchemy. В этом примере мы создадим небольшую систему управления библиотекой, где будем хранить информацию о книгах и авторах в базе данных.
### Пример: Система управления библиотекой с использованием SQLAlchemy
#### Шаг 1: Импортируем необходимые модули
#### Шаг 2: Настроим базу данных и ORM
#### Шаг 3: Определим модель
#### Шаг 4: Определим модель
#### Шаг 5: Создадим таблицы в базе данных
#### Шаг 6: Создадим сессию для взаимодействия с базой данных
#### Шаг 7: Добавим данные в базу данных
#### Шаг 8: Запросим данные из базы данных
### Объяснение кода
1. Импорт модулей:
-
-
-
-
2. Создание базы данных и базового класса:
- Создаем базу данных SQLite в памяти.
- Создаем базовый класс для декларативных классов.
3. Модель `Author`:
- Определяет таблицу
- Устанавливает связь с моделью
- Определяет метод
4. Модель `Book`:
- Определяет таблицу
- Устанавливает связь с моделью
- Определяет метод
5. Создание таблиц в базе данных:
- Создает все таблицы, определенные в моделях, в базе данных.
6. Создание сессии:
- Создает сессию для взаимодействия с базой данных.
7. Добавление данных:
- Создаем объекты
- Добавляем авторов в сессию (книги добавятся автоматически благодаря связи).
- Фиксируем изменения в базе данных.
8. Запрос данных:
- Запрашиваем всех авторов и выводим их книги.
Этот пример демонстрирует использование SQLAlchemy для создания и управления базой данных, а также показывает, как эффективно работать с ORM для моделирования и взаимодействия с данными.
Подпишись 👉🏻 @KodduuPython 🤖
### Пример: Система управления библиотекой с использованием SQLAlchemy
#### Шаг 1: Импортируем необходимые модули
from sqlalchemy import create_engine, Column, Integer, String, ForeignKey
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy.orm import relationship, sessionmaker
#### Шаг 2: Настроим базу данных и ORM
# Создаем базу данных SQLite в памяти
engine = create_engine('sqlite:///:memory:', echo=True)
# Создаем базовый класс для декларативных классов
Base = declarative_base()
#### Шаг 3: Определим модель
Author
class Author(Base):
__tablename__ = 'authors'
id = Column(Integer, primary_key=True)
name = Column(String)
# Связь с книгами
books = relationship('Book', back_populates='author')
def __repr__(self):
return f"<Author(name='{self.name}')>"
#### Шаг 4: Определим модель
Book
class Book(Base):
__tablename__ = 'books'
id = Column(Integer, primary_key=True)
title = Column(String)
author_id = Column(Integer, ForeignKey('authors.id'))
# Связь с автором
author = relationship('Author', back_populates='books')
def __repr__(self):
return f"<Book(title='{self.title}', author='{self.author.name}')>"
#### Шаг 5: Создадим таблицы в базе данных
Base.metadata.create_all(engine)
#### Шаг 6: Создадим сессию для взаимодействия с базой данных
Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()
#### Шаг 7: Добавим данные в базу данных
# Создаем авторов
author1 = Author(name='George Orwell')
author2 = Author(name='J.K. Rowling')
# Создаем книги
book1 = Book(title='1984', author=author1)
book2 = Book(title='Animal Farm', author=author1)
book3 = Book(title='Harry Potter and the Philosopher\'s Stone', author=author2)
book4 = Book(title='Harry Potter and the Chamber of Secrets', author=author2)
# Добавляем авторов (книги добавятся автоматически благодаря связи)
session.add(author1)
session.add(author2)
# Фиксируем изменения
session.commit()
#### Шаг 8: Запросим данные из базы данных
# Получаем всех авторов и их книги
authors = session.query(Author).all()
for author in authors:
print(author)
for book in author.books:
print(f" - {book}")
### Объяснение кода
1. Импорт модулей:
-
sqlalchemy: основной модуль для работы с базой данных и ORM.-
declarative_base: базовый класс для декларативных классов.-
Column, Integer, String, ForeignKey: классы для определения типов столбцов и связей.-
relationship, sessionmaker: для установления отношений между таблицами и создания сессий.2. Создание базы данных и базового класса:
- Создаем базу данных SQLite в памяти.
- Создаем базовый класс для декларативных классов.
3. Модель `Author`:
- Определяет таблицу
authors с полями id и name.- Устанавливает связь с моделью
Book через relationship.- Определяет метод
__repr__ для удобного отображения объектов.4. Модель `Book`:
- Определяет таблицу
books с полями id, title и author_id.- Устанавливает связь с моделью
Author через relationship.- Определяет метод
__repr__ для удобного отображения объектов.5. Создание таблиц в базе данных:
- Создает все таблицы, определенные в моделях, в базе данных.
6. Создание сессии:
- Создает сессию для взаимодействия с базой данных.
7. Добавление данных:
- Создаем объекты
Author и Book.- Добавляем авторов в сессию (книги добавятся автоматически благодаря связи).
- Фиксируем изменения в базе данных.
8. Запрос данных:
- Запрашиваем всех авторов и выводим их книги.
Этот пример демонстрирует использование SQLAlchemy для создания и управления базой данных, а также показывает, как эффективно работать с ORM для моделирования и взаимодействия с данными.
Подпишись 👉🏻 @KodduuPython 🤖
👍2
Давайте рассмотрим пример сложного кода на Python, который включает использование асинхронного программирования с
### Пример: Асинхронный чат-сервер и клиент
#### Шаг 1: Асинхронный чат-сервер
#### Шаг 2: Асинхронный чат-клиент
### Объяснение кода
1. Асинхронный чат-сервер:
- Импорт модуля:
- Глобальная переменная:
- Функция `handle_client`:
- Принимает соединения от клиентов.
- Добавляет нового клиента в список
- Читает сообщения от клиента и отправляет их всем остальным клиентам.
- Обрабатывает отключение клиента и удаляет его из списка.
- Функция `main`:
- Запускает сервер на
- Использует
2. Асинхронный чат-клиент:
- Импорт модуля:
- Функция `read_message`:
- Постоянно читает сообщения от сервера и выводит их на экран.
- Функция `write_message`:
- Постоянно считывает ввод пользователя и отправляет сообщения на сервер.
- Функция `main`:
- Подключается к серверу на
- Использует
### Почему это сложно?
1. Асинхронное программирование:
- Понимание принципов асинхронного выполнения задач и их координации с использованием
- Обработка асинхронных операций ввода-вывода.
2. Работа с сетевыми сокетами:
- Настройка и управление сетевыми соединениями для обмена данными.
- Обработка подключения и отключения клиентов.
3. Конкурентность и координация:
- Обеспечение корректного обмена сообщениями между несколькими клиентами.
- Обработка ошибок и корректное закрытие соединений.
Этот пример демонстрирует использование асинхронного программирования для создания реального чат-приложения, где сервер может обслуживать несколько клиентов одновременно, а клиенты могут обмениваться сообщениями в режиме реального времени.
Подпишись 👉🏻 @KodduuPython 🤖
asyncio, а также работу с сетевыми сокетами. В этом примере мы создадим асинхронный чат-сервер и клиент, которые могут обмениваться сообщениями в режиме реального времени.### Пример: Асинхронный чат-сервер и клиент
#### Шаг 1: Асинхронный чат-сервер
import asyncio
clients = []
async def handle_client(reader, writer):
address = writer.get_extra_info('peername')
print(f"New connection from {address}")
clients.append(writer)
try:
while True:
data = await reader.read(100)
message = data.decode()
if not message:
break
print(f"Received message from {address}: {message}")
broadcast_message = f"{address}: {message}"
for client in clients:
if client != writer:
client.write(broadcast_message.encode())
await client.drain()
except asyncio.CancelledError:
print(f"Connection closed from {address}")
finally:
writer.close()
await writer.wait_closed()
clients.remove(writer)
async def main():
server = await asyncio.start_server(handle_client, '127.0.0.1', 8888)
print("Server started on 127.0.0.1:8888")
async with server:
await server.serve_forever()
if __name__ == "__main__":
asyncio.run(main())
#### Шаг 2: Асинхронный чат-клиент
import asyncio
async def read_message(reader):
while True:
data = await reader.read(100)
if not data:
break
print(data.decode())
async def write_message(writer):
while True:
message = input("Enter message: ")
writer.write(message.encode())
await writer.drain()
async def main():
reader, writer = await asyncio.open_connection('127.0.0.1', 8888)
print("Connected to the server")
await asyncio.gather(
read_message(reader),
write_message(writer),
)
if __name__ == "__main__":
asyncio.run(main())
### Объяснение кода
1. Асинхронный чат-сервер:
- Импорт модуля:
asyncio для асинхронного программирования.- Глобальная переменная:
clients для хранения списка активных соединений.- Функция `handle_client`:
- Принимает соединения от клиентов.
- Добавляет нового клиента в список
clients.- Читает сообщения от клиента и отправляет их всем остальным клиентам.
- Обрабатывает отключение клиента и удаляет его из списка.
- Функция `main`:
- Запускает сервер на
127.0.0.1:8888.- Использует
serve_forever для постоянного ожидания новых подключений.2. Асинхронный чат-клиент:
- Импорт модуля:
asyncio для асинхронного программирования.- Функция `read_message`:
- Постоянно читает сообщения от сервера и выводит их на экран.
- Функция `write_message`:
- Постоянно считывает ввод пользователя и отправляет сообщения на сервер.
- Функция `main`:
- Подключается к серверу на
127.0.0.1:8888.- Использует
gather для одновременного выполнения функций чтения и записи сообщений.### Почему это сложно?
1. Асинхронное программирование:
- Понимание принципов асинхронного выполнения задач и их координации с использованием
asyncio.- Обработка асинхронных операций ввода-вывода.
2. Работа с сетевыми сокетами:
- Настройка и управление сетевыми соединениями для обмена данными.
- Обработка подключения и отключения клиентов.
3. Конкурентность и координация:
- Обеспечение корректного обмена сообщениями между несколькими клиентами.
- Обработка ошибок и корректное закрытие соединений.
Этот пример демонстрирует использование асинхронного программирования для создания реального чат-приложения, где сервер может обслуживать несколько клиентов одновременно, а клиенты могут обмениваться сообщениями в режиме реального времени.
Подпишись 👉🏻 @KodduuPython 🤖
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Как применить скидку в 1100 рублей на следующие курсы Python:
👉 Python в нескучных примерах (50) 👍
👉 Python: самый быстрый курс 👍
1️⃣ Переходите по ссылке выше
2️⃣ Там уже есть скидка для всех в 1000 рублей
3️⃣ Но вы не все, поэтому жмете купить
4️⃣ Удаляете текущий промокод
5️⃣ Добавляете промокод TGJUNE2024
6️⃣ Покупаете со скидкой в 1100 рублей
7️⃣ В своем темпе проходите курс
8️⃣ А мы отвечаем на все ваши вопросы
Подпишись 👉🏻 @KodduuPython 🤖
👉 Python в нескучных примерах (50) 👍
👉 Python: самый быстрый курс 👍
1️⃣ Переходите по ссылке выше
2️⃣ Там уже есть скидка для всех в 1000 рублей
3️⃣ Но вы не все, поэтому жмете купить
4️⃣ Удаляете текущий промокод
5️⃣ Добавляете промокод TGJUNE2024
6️⃣ Покупаете со скидкой в 1100 рублей
7️⃣ В своем темпе проходите курс
8️⃣ А мы отвечаем на все ваши вопросы
Подпишись 👉🏻 @KodduuPython 🤖
Давайте рассмотрим пример сложного кода на Python, который включает машинное обучение с использованием библиотеки scikit-learn. В этом примере мы создадим модель для классификации цветов ириса на основе датасета Iris, который является стандартным набором данных для демонстрации методов машинного обучения.
### Пример: Классификация цветов ириса с использованием scikit-learn
#### Шаг 1: Импортируем необходимые модули
#### Шаг 2: Загрузим и подготовим данные
#### Шаг 3: Обучим модель k-ближайших соседей (k-NN)
#### Шаг 4: Оценим модель
### Объяснение кода
1. Импорт модулей:
-
-
-
2. Загрузка и подготовка данных:
-
-
-
3. Обучение модели k-NN:
-
-
-
4. Оценка модели:
-
-
-
- Визуализация матрицы путаницы с помощью
Этот пример демонстрирует использование библиотеки scikit-learn для решения задачи классификации с применением алгоритма k-ближайших соседей, а также включает все этапы работы с данными, начиная от их предобработки и заканчивая оценкой модели и визуализацией результатов.
Подпишись 👉🏻 @KodduuPython 🤖
### Пример: Классификация цветов ириса с использованием scikit-learn
#### Шаг 1: Импортируем необходимые модули
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report, confusion_matrix
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
#### Шаг 2: Загрузим и подготовим данные
# Загружаем датасет Iris
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
# Разделяем данные на обучающую и тестовую выборки
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)
# Нормализуем данные
scaler = StandardScaler()
X_train = scaler.fit_transform(X_train)
X_test = scaler.transform(X_test)
#### Шаг 3: Обучим модель k-ближайших соседей (k-NN)
# Создаем и обучаем модель k-NN
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)
knn.fit(X_train, y_train)
# Делаем прогнозы на тестовой выборке
y_pred = knn.predict(X_test)
#### Шаг 4: Оценим модель
# Вычисляем точность модели
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f"Accuracy: {accuracy:.2f}")
# Выводим отчет о классификации
print("Classification Report:")
print(classification_report(y_test, y_pred))
# Выводим матрицу путаницы
conf_matrix = confusion_matrix(y_test, y_pred)
print("Confusion Matrix:")
print(conf_matrix)
# Визуализируем матрицу путаницы
plt.figure(figsize=(8, 6))
sns.heatmap(conf_matrix, annot=True, fmt="d", cmap="Blues", xticklabels=iris.target_names, yticklabels=iris.target_names)
plt.xlabel('Predicted')
plt.ylabel('Actual')
plt.title('Confusion Matrix')
plt.show()
### Объяснение кода
1. Импорт модулей:
-
numpy, pandas: библиотеки для работы с массивами и таблицами данных.-
scikit-learn: библиотека для машинного обучения, включающая различные алгоритмы и инструменты для предобработки данных.-
matplotlib, seaborn: библиотеки для визуализации данных.2. Загрузка и подготовка данных:
-
load_iris: загружает стандартный набор данных Iris.-
train_test_split: разделяет данные на обучающую и тестовую выборки.-
StandardScaler: нормализует данные для улучшения производительности модели.3. Обучение модели k-NN:
-
KNeighborsClassifier: создает модель k-ближайших соседей.-
fit: обучает модель на обучающей выборке.-
predict: делает прогнозы на тестовой выборке.4. Оценка модели:
-
accuracy_score: вычисляет точность модели.-
classification_report: выводит отчет о классификации, включая метрики точности, полноты и F1.-
confusion_matrix: вычисляет матрицу путаницы для анализа ошибок модели.- Визуализация матрицы путаницы с помощью
seaborn.heatmap.Этот пример демонстрирует использование библиотеки scikit-learn для решения задачи классификации с применением алгоритма k-ближайших соседей, а также включает все этапы работы с данными, начиная от их предобработки и заканчивая оценкой модели и визуализацией результатов.
Подпишись 👉🏻 @KodduuPython 🤖
Давайте рассмотрим библиотеку Pydantic. Эта библиотека используется для валидации данных и управления настройками в Python. Она является одной из ключевых составляющих FastAPI, но может использоваться и отдельно.
Вот пример использования Pydantic для валидации данных:
1. Сначала установите библиотеку Pydantic:
2. Затем напишите следующий код:
В этом примере:
1. Мы определяем модель
2. Мы используем валидаторы для проверки значения поля
3. Мы создаем экземпляр модели
Этот пример демонстрирует, как Pydantic может использоваться для валидации данных и обеспечения их корректности перед использованием в приложении.
Подпишись 👉🏻 @KodduuPython 🤖
Вот пример использования Pydantic для валидации данных:
1. Сначала установите библиотеку Pydantic:
pip install pydantic
2. Затем напишите следующий код:
from pydantic import BaseModel, ValidationError, validator
class User(BaseModel):
id: int
name: str
age: int
email: str
@validator('age')
def age_must_be_positive(cls, value):
if value <= 0:
raise ValueError('age must be a positive number')
return value
@validator('email')
def email_must_contain_at(cls, value):
if '@' not in value:
raise ValueError('email must contain "@"')
return value
# Создание экземпляра модели
try:
user = User(id=1, name="John Doe", age=30, email="john.doe@example.com")
print(user)
except ValidationError as e:
print(e)
# Пример с ошибкой в данных
try:
user = User(id=2, name="Jane Doe", age=-5, email="jane.doeexample.com")
except ValidationError as e:
print(e)
В этом примере:
1. Мы определяем модель
User с полями id, name, age и email.2. Мы используем валидаторы для проверки значения поля
age (оно должно быть положительным) и поля email (оно должно содержать символ "@").3. Мы создаем экземпляр модели
User и пытаемся создать еще один с ошибками, чтобы показать работу валидации.Этот пример демонстрирует, как Pydantic может использоваться для валидации данных и обеспечения их корректности перед использованием в приложении.
Подпишись 👉🏻 @KodduuPython 🤖
Давайте рассмотрим библиотеку Poetry. Это современный инструмент для управления зависимостями и упаковки в Python, который упрощает управление проектами и зависимостями.
Пример использования Poetry для создания нового проекта и управления зависимостями:
1. Сначала установите Poetry. Следуйте инструкциям на официальном сайте: https://python-poetry.org/docs/#installation
2. Создайте новый проект с помощью Poetry:
3. Перейдите в каталог проекта:
4. Добавьте зависимость в проект, например,
5. Создайте файл
6. Запустите проект с помощью Poetry:
Пример использования Poetry в более сложном проекте:
1. Создайте проект с несколькими модулями:
2. Добавьте код в файл
3. Добавьте тесты в файл
4. Добавьте библиотеку для тестирования, например
5. Запустите тесты с помощью Poetry:
Этот пример демонстрирует, как с помощью Poetry можно создать новый проект, управлять зависимостями, структурировать проект и запускать тесты.
Подпишись 👉🏻 @KodduuPython 🤖
Пример использования Poetry для создания нового проекта и управления зависимостями:
1. Сначала установите Poetry. Следуйте инструкциям на официальном сайте: https://python-poetry.org/docs/#installation
2. Создайте новый проект с помощью Poetry:
poetry new my_project
3. Перейдите в каталог проекта:
cd my_project
4. Добавьте зависимость в проект, например,
requests:
poetry add requests
5. Создайте файл
main.py с примером кода, использующим библиотеку requests:
import requests
response = requests.get('https://api.github.com')
if response.status_code == 200:
print("Success!")
print(response.json())
else:
print("An error occurred.")
6. Запустите проект с помощью Poetry:
poetry run python main.py
Пример использования Poetry в более сложном проекте:
1. Создайте проект с несколькими модулями:
my_project/
├── my_project/
│ ├── __init__.py
│ └── core.py
├── tests/
│ └── test_core.py
├── pyproject.toml
└── README.md
2. Добавьте код в файл
core.py:
def add(a, b):
return a + b
3. Добавьте тесты в файл
test_core.py:
from my_project.core import add
def test_add():
assert add(1, 2) == 3
assert add(-1, 1) == 0
4. Добавьте библиотеку для тестирования, например
pytest:
poetry add --dev pytest
5. Запустите тесты с помощью Poetry:
poetry run pytest
Этот пример демонстрирует, как с помощью Poetry можно создать новый проект, управлять зависимостями, структурировать проект и запускать тесты.
Подпишись 👉🏻 @KodduuPython 🤖
python-poetry.org
Introduction | Documentation | Poetry - Python dependency management and packaging made easy
Introduction
Poetry is a tool for dependency management and packaging in Python.
It allows you to declare the libraries your project depends on and it will manage (install/update) them for you.
Poetry offers a lockfile to ensure repeatable installs, and can…
Poetry is a tool for dependency management and packaging in Python.
It allows you to declare the libraries your project depends on and it will manage (install/update) them for you.
Poetry offers a lockfile to ensure repeatable installs, and can…
Давайте рассмотрим библиотеку httpx. Это современный HTTP-клиент для Python, который поддерживает асинхронные запросы и позволяет легко выполнять HTTP-запросы с современными возможностями.
Вот пример использования httpx для выполнения синхронных и асинхронных HTTP-запросов:
1. Сначала установите библиотеку httpx:
2. Напишите следующий код для выполнения синхронных запросов:
3. Напишите следующий код для выполнения асинхронных запросов:
В этом примере:
1. Мы используем библиотеку httpx для выполнения HTTP-запросов.
2. В первом коде показан пример выполнения синхронного запроса с использованием функции
3. Во втором коде показан пример выполнения асинхронного запроса с использованием контекстного менеджера
Этот пример демонстрирует, как легко можно выполнять как синхронные, так и асинхронные HTTP-запросы с использованием библиотеки httpx, что делает ее мощным инструментом для взаимодействия с веб-API.
Подпишись 👉🏻 @KodduuPython 🤖
Вот пример использования httpx для выполнения синхронных и асинхронных HTTP-запросов:
1. Сначала установите библиотеку httpx:
pip install httpx
2. Напишите следующий код для выполнения синхронных запросов:
import httpx
# Выполнение синхронного GET-запроса
response = httpx.get('https://jsonplaceholder.typicode.com/posts/1')
if response.status_code == 200:
print("Success!")
print(response.json())
else:
print("An error occurred.")
3. Напишите следующий код для выполнения асинхронных запросов:
import httpx
import asyncio
async def fetch_post():
async with httpx.AsyncClient() as client:
response = await client.get('https://jsonplaceholder.typicode.com/posts/1')
if response.status_code == 200:
print("Success!")
print(response.json())
else:
print("An error occurred.")
asyncio.run(fetch_post())
В этом примере:
1. Мы используем библиотеку httpx для выполнения HTTP-запросов.
2. В первом коде показан пример выполнения синхронного запроса с использованием функции
httpx.get.3. Во втором коде показан пример выполнения асинхронного запроса с использованием контекстного менеджера
httpx.AsyncClient и ключевого слова await.Этот пример демонстрирует, как легко можно выполнять как синхронные, так и асинхронные HTTP-запросы с использованием библиотеки httpx, что делает ее мощным инструментом для взаимодействия с веб-API.
Подпишись 👉🏻 @KodduuPython 🤖
👍2
Давайте рассмотрим библиотеку Pydantic в контексте использования с асинхронной библиотекой SQLModel для работы с базами данных. SQLModel объединяет возможности SQLAlchemy и Pydantic для создания моделей данных и выполнения запросов к базе данных.
Вот пример использования SQLModel для создания и управления базой данных SQLite:
1. Сначала установите библиотеки SQLModel и Pydantic:
2. Напишите следующий код для создания модели данных и выполнения операций с базой данных:
В этом примере:
1. Мы создаем модель данных
2. Мы создаем базу данных SQLite и таблицу для нашей модели.
3. Мы создаем функцию
4. Мы создаем функцию
Этот пример демонстрирует, как можно использовать SQLModel для управления базами данных с использованием синтаксиса, основанного на Pydantic и SQLAlchemy, что делает процесс создания и работы с базами данных простым и удобным.
Подпишись 👉🏻 @KodduuPython 🤖
Вот пример использования SQLModel для создания и управления базой данных SQLite:
1. Сначала установите библиотеки SQLModel и Pydantic:
pip install sqlmodel
2. Напишите следующий код для создания модели данных и выполнения операций с базой данных:
from sqlmodel import SQLModel, Field, create_engine, Session, select
class Hero(SQLModel, table=True):
id: int = Field(default=None, primary_key=True)
name: str
secret_name: str
age: int = Field(default=None, index=True)
# Создание базы данных SQLite
sqlite_file_name = "database.db"
sqlite_url = f"sqlite:///{sqlite_file_name}"
engine = create_engine(sqlite_url, echo=True)
# Создание таблицы
SQLModel.metadata.create_all(engine)
# Создание и добавление записей
def create_heroes():
with Session(engine) as session:
hero_1 = Hero(name="Deadpond", secret_name="Dive Wilson", age=30)
hero_2 = Hero(name="Spider-Boy", secret_name="Pedro Parqueador", age=21)
session.add(hero_1)
session.add(hero_2)
session.commit()
create_heroes()
# Запрос и вывод данных
def get_heroes():
with Session(engine) as session:
statement = select(Hero)
results = session.exec(statement)
for hero in results:
print(hero)
get_heroes()
В этом примере:
1. Мы создаем модель данных
Hero с полями id, name, secret_name и age, используя SQLModel.2. Мы создаем базу данных SQLite и таблицу для нашей модели.
3. Мы создаем функцию
create_heroes, которая добавляет записи героев в базу данных.4. Мы создаем функцию
get_heroes, которая извлекает и выводит записи из базы данных.Этот пример демонстрирует, как можно использовать SQLModel для управления базами данных с использованием синтаксиса, основанного на Pydantic и SQLAlchemy, что делает процесс создания и работы с базами данных простым и удобным.
Подпишись 👉🏻 @KodduuPython 🤖
Четыре дня до окончания распродажи курса
👉👉👉 Python: самый быстрый курс 👍👍👍
Подпишись 👉🏻 @KodduuPython 🤖
👉👉👉 Python: самый быстрый курс 👍👍👍
Подпишись 👉🏻 @KodduuPython 🤖
Давайте рассмотрим библиотеку Streamlit. Эта библиотека позволяет создавать интерактивные веб-приложения для анализа данных и машинного обучения, используя простые скрипты на Python.
Вот пример использования Streamlit для создания простого веб-приложения, которое принимает ввод пользователя и отображает график:
1. Сначала установите библиотеку Streamlit:
2. Создайте файл
3. Запустите приложение с помощью Streamlit:
В этом примере:
1. Мы импортируем необходимые библиотеки: Streamlit, Pandas, NumPy и Matplotlib.
2. Мы создаем заголовок веб-приложения с помощью
3. Мы добавляем ползунок для выбора количества точек данных с помощью
4. Мы генерируем случайные данные и отображаем их в таблице с помощью
5. Мы создаем график с использованием Matplotlib и отображаем его с помощью
Этот пример демонстрирует, как легко можно создать интерактивное веб-приложение с использованием Streamlit, что позволяет быстро визуализировать данные и создавать пользовательские интерфейсы для анализа данных.
Подпишись 👉🏻 @KodduuPython 🤖
Вот пример использования Streamlit для создания простого веб-приложения, которое принимает ввод пользователя и отображает график:
1. Сначала установите библиотеку Streamlit:
pip install streamlit
2. Создайте файл
app.py и напишите следующий код:
import streamlit as st
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# Заголовок веб-приложения
st.title("Simple Streamlit App")
# Ползунок для выбора количества данных
num_points = st.slider("Select number of data points", min_value=10, max_value=100, value=50)
# Генерация случайных данных
data = pd.DataFrame({
'x': np.arange(num_points),
'y': np.random.randn(num_points).cumsum()
})
# Отображение данных в таблице
st.write("Generated data:")
st.write(data)
# Построение графика
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(data['x'], data['y'], marker='o')
ax.set_xlabel("X-axis")
ax.set_ylabel("Y-axis")
ax.set_title("Random Data Plot")
# Отображение графика
st.pyplot(fig)
3. Запустите приложение с помощью Streamlit:
streamlit run app.py
В этом примере:
1. Мы импортируем необходимые библиотеки: Streamlit, Pandas, NumPy и Matplotlib.
2. Мы создаем заголовок веб-приложения с помощью
st.title.3. Мы добавляем ползунок для выбора количества точек данных с помощью
st.slider.4. Мы генерируем случайные данные и отображаем их в таблице с помощью
st.write.5. Мы создаем график с использованием Matplotlib и отображаем его с помощью
st.pyplot.Этот пример демонстрирует, как легко можно создать интерактивное веб-приложение с использованием Streamlit, что позволяет быстро визуализировать данные и создавать пользовательские интерфейсы для анализа данных.
Подпишись 👉🏻 @KodduuPython 🤖