Метод rfind() и find() в python

Строки

Строка – это последовательность символов. Чаще всего строки – это просто некоторые наборы слов. Слова могут быть как на английском языке, так и  почти на любом языке мира.

Операции со строками

string извлекает символ в позиции i

string извлекает последний символ

string извлекает символы в диапазоне от i до j

Методы работы сос строками

string.upper() преобразует строку в верхний регистр

String.lower() преобразует в строку в нижний регистр

string.count(x) подсчитывает, сколько раз появляется x

string.find(x) позиция первой строки вхождения x

string.replace(x, y) заменяет x на y

string.strip(x) удаляет как начальные, так и конечные символы x

string.join (List) объединяет список строк

Первые шаги с Python: создание программы

Теперь, когда у нас есть базовое понимание синтаксиса и терминов Python, давайте фактически создадим проект.

Шаг 1. Загрузите Python и вашу IDE

Python — это бесплатное программное обеспечение с открытым исходным кодом, которое работает в Linux, Mac и Windows. Он предустановлен на Mac и Linux. Рекомендуется использовать Python 3, самую последнюю версию.

Для создания файлов Python вам понадобится IDE. Обычно они бесплатны. Популярный текстовый редактор — PyCharm. Если вы не готовы что-либо загружать, следуйте инструкциям в среде кода Educative.

Чтобы скомпилировать свой код, вам также необходимо загрузить интерпретатор Python. В этом нет необходимости.

Шаг 2. Создайте свою первую программу

Откройте редактор PyCharm и нажмите «Создать новый проект». Переименуйте проект во что-нибудь вроде «Первый проект». Щелкните «Создать». Перейдите в «Файл»> «Новый»> «Файл Python». Теперь у вас есть проект.

Появится всплывающее окно. Введите имя нужного файла, например «HelloWorld», и нажмите «ОК».

Теперь мы можем написать нашу первую строку кода Python!

Шаг 3. Напишите первую строку кода Python

Чтобы начать писать нашу программу, нам нужно создать файл Python. Первая строка нашей программы «Hello World» будет выглядеть так:

Вы также можете распечатать любой другой текст, который хотите. Пусть программа напечатает ваше имя! Попробуйте это в виджете кода ниже.

Try!

Examples

Шаг 4. Изучите математику с Python

Теперь, когда у нас есть программа Python, мы можем исследовать и опробовать некоторые из вещей, которые мы узнали выше. Давайте создадим забавные вещи!

Попробуем проделать следующие расчеты с помощью Python. Попробуем добавить 88и 103. Нам нужно будет определить каждую как переменную, а затем вывести их сумму. Попробуйте сами, прежде чем проверять примеры.

Try!

Examples

Шаг 5. Изучите оператор if с помощью Python

Воспользуемся концепцией if-операторов. Базовая структура выглядит так:

Ниже давайте попробуем пример, в котором мы проверяем значение целого числа. Нам нужно предоставить, numа затем наметить способ проверки, равно ли это число 5 или больше 5. Код должен возвращать a, stringкоторый говорит либо:

• Число равно 5
• Число больше 5

Try!

Examples

Шаг 6: Создайте функцию на Python

Теперь давайте создадим функцию на Python. Помните, мы используем. defключевое слово, чтобы объявить функцию.

Напишем функцию с именем. my_print_functionкоторый печатает четыре строки текста. У этой функции не будет никаких параметров. Нам тоже нужно. чтобы напечатать функцию в конце. Вы можете выбрать, что будут говорить эти четыре строчки. Пример:

Try!

Examples

Python print() function

The print() function in Python is used to print a specified message on the screen. The print command in Python prints strings or objects which are converted to a string while printing on a screen.

Syntax:

print(object(s))

How to Print a simple String in Python?

More often then not you require to Print strings in your coding construct.

Here is how to print statement in Python 3:

Example: 1

To print the Welcome to Guru99, use the Python print statement as follows:

print ("Welcome to Guru99")

Output:

Welcome to Guru99

In Python 2, same example will look like

print "Welcome to Guru99"

Example 2:

If you want to print the name of five countries, you can write:

print("USA")
print("Canada")
print("Germany")
print("France")
print("Japan")

Output:

USA
Canada
Germany
France
Japan

How to print blank lines

Sometimes you need to print one blank line in your Python program. Following is an example to perform this task using Python print format.

Example:

Let us print 8 blank lines. You can type:

print (8 * "\n")

or:

print ("\n\n\n\n\n\n\n\n\n")

Here is the code

print ("Welcome to Guru99")
print (8 * "\n")
print ("Welcome to Guru99")

Output

Welcome to Guru99







Welcome to Guru99

Print end command

By default, print function in Python ends with a newline. This function comes with a parameter called ‘end.’ The default value of this parameter is ‘\n,’ i.e., the new line character. You can end a print statement with any character or string using this parameter. This is available in only in Python 3+

Example 1:

print ("Welcome to", end = ' ') 
print ("Guru99", end = '!')

Output:

Welcome to Guru99!

Example 2:

# ends the output with ‘@.’

print("Python" , end = '@')

Output:

Python@

A note on `range`

The function is seen so often in for statements that you might think range is part of the for syntax. It is not: it is a Python built-in function which returns a sequence following a specific pattern (most often sequential integers), which thus meets the requirement of providing a sequence for the for statement to iterate over. Since for can operate directly on sequences, and there is often no need to count. This is a common beginner construct (if they are coming from another language with different loop syntax):

mylist = 
for i in range(len(mylist)):
    # do something with mylist

It can be replaced with this:

mylist = 
for v in mylist:
    # do something with v

Consider for var in range(len(something)): to be a flag for possibly non-optimal Python coding.

Python print String Format

We are using the print function along with conversion types. Within the first print statement, we used two %s in between a string follows by a tuple with variables. It means print function replace those two %s items with those tuple values.

Here, Python print function uses the same order that we specified. I mean, first, %s is replaced by a person variable, and the second %s replaced by name variable value. Here, print(person +’ is working at ‘+ name) statement is to concat three items.

print function and string formatting output

Python print format Example

It is an example of a Python print format function. In this example, we are using the format function inside the print function. It allows us to format values. I suggest you refer to the Python format Function article.

print and format functions output

Другие встроенные функции

abs(x) — Возвращает абсолютную величину (модуль числа).

all(последовательность) — Возвращает True, если все элементы истинные (или, если последовательность пуста).

any(последовательность) — Возвращает True, если хотя бы один элемент — истина. Для пустой последовательности возвращает False.

ascii(object) — Как repr(), возвращает строку, содержащую представление объекта, но заменяет не-ASCII символы на экранированные последовательности.

bin(x) — Преобразование целого числа в двоичную строку.

callable(x) — Возвращает True для объекта, поддерживающего вызов (как функции).

chr(x) — Возвращает односимвольную строку, код символа которой равен x.

classmethod(x) — Представляет указанную функцию методом класса.

compile(source, filename, mode, flags=0, dont_inherit=False) — Компиляция в программный код, который впоследствии может выполниться функцией eval или exec. Строка не должна содержать символов возврата каретки или нулевые байты.

delattr(object, name) — Удаляет атрибут с именем ‘name’.

dir() — Список имен объекта, а если объект не указан, список имен в текущей локальной области видимости.

divmod(a, b) — Возвращает частное и остаток от деления a на b.

enumerate(iterable, start=0) — Возвращает итератор, при каждом проходе предоставляющем кортеж из номера и соответствующего члена последовательности.

eval(expression, globals=None, locals=None) — Выполняет строку программного кода.

exec(object]) — Выполняет программный код на Python.

filter(function, iterable) — Возвращает итератор из тех элементов, для которых function возвращает истину.

format(value) — Форматирование (обычно форматирование строки).

getattr(object, name ,) — извлекает атрибут объекта или default.

globals() — Словарь глобальных имен.

hasattr(object, name) — Имеет ли объект атрибут с именем ‘name’.

hash(x) — Возвращает хеш указанного объекта.

help() — Вызов встроенной справочной системы.

hex(х) — Преобразование целого числа в шестнадцатеричную строку.

id(object) — Возвращает «адрес» объекта. Это целое число, которое гарантированно будет уникальным и постоянным для данного объекта в течение срока его существования.

input() — Возвращает введенную пользователем строку. Prompt — подсказка пользователю.

isinstance(object, ClassInfo) — Истина, если объект является экземпляром ClassInfo или его подклассом. Если объект не является объектом данного типа, функция всегда возвращает ложь.

issubclass(класс, ClassInfo) — Истина, если класс является подклассом ClassInfo. Класс считается подклассом себя.

iter(x) — Возвращает объект итератора.

len(x) — Возвращает число элементов в указанном объекте.

locals() — Словарь локальных имен.

map(function, iterator) — Итератор, получившийся после применения к каждому элементу последовательности функции function.

max(iter, * ) — Максимальный элемент последовательности.

min(iter, * ) — Минимальный элемент последовательности.

next(x) — Возвращает следующий элемент итератора.

oct(х) — Преобразование целого числа в восьмеричную строку.

open(file, mode=’r’, buffering=None, encoding=None, errors=None, newline=None, closefd=True) — Открывает файл и возвращает соответствующий поток.

ord(с) — Код символа.

pow(x, y) — ( x ** y ) % r.

reversed(object) — Итератор из развернутого объекта.

repr(obj) — Представление объекта.

print(, *, sep=» «, end=’\n’, file=sys.stdout) — Печать.

property(fget=None, fset=None, fdel=None, doc=None)

round(X ) — Округление до N знаков после запятой.

setattr(объект, имя, значение) — Устанавливает атрибут объекта.

sorted(iterable) — Отсортированный список.

staticmethod(function) — Статический метод для функции.

sum(iter, start=0) — Сумма членов последовательности.

super(]) — Доступ к родительскому классу.

type(object) — Возвращает тип объекта.

type(name, bases, dict) — Возвращает новый экземпляр класса name.

vars() — Словарь из атрибутов объекта. По умолчанию — словарь локальных имен.

zip(*iters) — Итератор, возвращающий кортежи, состоящие из соответствующих элементов аргументов-последовательностей.

Немного теории:

Объекты это представление предметов из реальной жизни, например машин, собак, велосипедов. У объектов есть две основных характеристики: данные и поведение.

У машин есть данные, например количество колёс или сидячих мест. Также у них есть поведение: они могут разгоняться, останавливаться, показывать оставшееся количество топлива и другое.

В объектно-ориентированном программировании мы идентифицируем данные как атрибуты, а поведение как методы. Ещё раз:

Данные → Атрибуты; Поведение → Методы

Класс это как чертёж, из которого создаются уникальные объекты. В реальном мире есть множество объектов с похожими характеристиками. Например, машины. Все они имеют какую-то марку или модель(точно так же как и двигатель, колёса, двери и так далее). Каждая машина была построена из похожего набора чертежей и деталей.

Активировать объектно-ориентированный режим Python

Python, как объектно-ориентированный язык программирования, имеет следующие концепции: классы и объекты.

Класс — это чертёж, модель для его объектов.

Ещё раз, класс — это просто модель, или способ для определения атрибутов и поведения(о которых мы говорили в теории выше). Например, класс машины будет иметь свои собственные атрибуты, которые определяют какие объекты являются машинами. Количество колёс, тип топлива, количество сидячих мест и максимальная скорость — всё это является атрибутами машин.

Держа это в уме, давайте посмотрим на синтаксис Python для классов:

Мы определяем классы class-блоком и на этом всё. Легко, не так ли?

Объекты это экземпляры классов. Мы создаём экземпляр тогда, когда даём классу имя.

Здесь car это объект(экземпляр) класса Vehicle.

Помните, что наш класс машин имеет следующие атрибуты: количество колёс, тип топлива, количество сидячих мест и максимальная скорость. Мы задаём все атрибуты когда создаём объект машины. В коде ниже, мы описываем наш класс таким образом, чтобы он принимал данные в тот момент, когда его инициализируют:

Мы используем метод init. Мы называем этот конструктор-методом. Таким образом, когда мы создаём объект машины, мы можем ещё и определить его атрибуты. Представьте, что нам нравится модель Tesla S и мы хотим создать её как наш объект. У неё есть четыре колеса, она работает на электрической энергии, есть пять сидячих мест и максимальная скорость составляет 250 км/ч. Давайте создадим такой объект:

Четыре колеса + электрический “вид топлива” + пять сидений + 250 км/ч как максимальная скорость.

Все атрибуты заданы. Но как нам теперь получить доступ к значениям этих атрибутов? Мы посылаем объекту сообщению с запросом атрибутов. Мы называем это метод. Это поведение объекта. Давайте воплотим эту идею:

Это реализация двух методов: number_of_wheels и set_number_of_wheels. Мы называем их получатель и установщик. Потому что получатель принимает значение атрибута, а установщик задаёт ему новое значение.

В Python мы можем реализовать это используя @property для описания получателя и установщика. Посмотрим на это в коде:

Далее мы можем использовать методы как атрибуты:

Это немного отличается от описания методов. Эти методы работают как атрибуты. Например, когда мы задаём количество колёс, то не применяем два как параметр, а устанавливаем значение двойки для number_of_wheels. Это один из способ написать получать и установщик в Python.

Ещё мы можем использовать методы для других вещей, например создать метод “make_noise”(пошуметь).

Давайте посмотрим:

Когда мы вызовем этот метод, он просто вернётся строку “VRRRRUUUUM”.

Использование модуля

В следующем очень простом примере показаны основы использования модуля Pickle в Python 3:

import pickle

test_list = 

with open('test_pickle.pkl', 'wb') as pickle_out:
    pickle.dump(test_list, pickle_out)

Во-первых, мы должны импортировать модуль pickle, что выполняется в строке 1. В строке 3 мы определяем простой список из трех элементов, который будет обработан.

В строке 5 мы указываем, что имя нашего выходного файла pickle будет test_pickle.pkl. Используя параметр wb, мы сообщаем программе, что хотим записать (w) двоичные данные (b) внутри нее (потому что мы хотим создать поток байтов)

Обратите внимание, что расширение pkl не обязательно – мы используем его в этом руководстве, потому что это расширение включено в документацию Python.

В строке 6 мы используем метод pickle.dump(), чтобы собрать наш тестовый список и сохранить его в файле test_pickle.pkl.

Я рекомендую вам попробовать открыть сгенерированный файл pickle в текстовом редакторе. Вы быстро заметите, что поток байтов определенно не является удобочитаемым форматом.

Method 3: Explicitly print to the file

We can directly specify the file to be printed in the call to , by mentioning the file keyword argument.

For example, the below snippet prints to the file .

print('Hi', file=open('output.txt', 'a'))
print('Hello from AskPython', file=open('output.txt', 'a'))
print('exit', file=open('output.txt', 'a'))

The file now has the three lines appended to it, and we have successfully printed to !

Using a context manager

However, this method isn’t the best way to resolve this situation, due to the repeated calls to on the same file. This wastes time, and we can do better!

The better way would be to explicitly use a context manager statement, which takes care of automatically closing the file and using the file object directly.

with open("output.txt", "a") as f:
    print('Hi', file=f)
    print('Hello from AskPython', file=f)
    print('exit', file=f)

This gives the same result as before, appending the three lines to , but is now much faster, since we don’t open the same file again and again.

Method 4: Use the logging module

We can use Python’s logging module to print to the file. This is preferred over Method 2, where explicitly changing the file streams is not be the most optimal solution.

import logging

# Create the file
# and output every level since 'DEBUG' is used
# and remove all headers in the output
# using empty format=''
logging.basicConfig(filename='output.txt', level=logging.DEBUG, format='')

logging.debug('Hi')
logging.info('Hello from AskPython')
logging.warning('exit')

This will, by default, append the three lines to . We have thus printed to the file using , which is one of the recommended ways of printing to a file.

Printing to a newline

Check out this example code.

When you have multiple print statements, Python by default prints it to a newline.

In Python 2, a character is added to the end whereas, in Python 3, there is an argument that is set to by default.

However, you can change this default behavior.

To print multiple expressions to the same line, you can end the print statement in Python 2 with a comma ().

You can set the argument to a whitespace character string to print to the same line in Python 3.

With Python 3, you do have the added flexibility of changing the argument to print on the same line. For e.g.

In the above example, an asterisk() is being used for the argument.

There is no clean way to do that in Python 2. In order to achieve the above with Python 2, you would have to add the to the end of every line.

Список

Список (list) представляет тип данных, который хранит набор или последовательность элементов. Для создания списка в квадратных скобках через запятую перечисляются все его элементы.

Создание пустого списка

numbers = [] 

Создание списка чисел:

numbers =  # имя списка numbers, он содержит 5 элементов

Создание списка слов:

words =  # имя списка words, он  содержит 4 элемента

Создание списка из элементов разного типа

listNum =  # имя списка listNum,    список     содержит целые числа и строки

Для управления элементами списки имеют целый ряд методов. Некоторые из них:

append(item): добавляет элемент item в конец списка

insert(index, item): добавляет элемент item в список по индексу index

remove(item): удаляет элемент item. Удаляется только первое вхождение элемента. Если элемент не найден, генерирует исключение ValueError

clear(): удаление всех элементов из списка

index(item): возвращает индекс элемента item. Если элемент не найден, генерирует исключение ValueError

pop(): удаляет и возвращает элемент по индексу index. Если индекс не передан, то просто удаляет последний элемент.

count(item): возвращает количество вхождений элемента item в список

sort(): сортирует элементы. По умолчанию сортирует по возрастанию. Но с помощью параметра key мы можем передать функцию сортировки.

reverse(): расставляет все элементы в списке в обратном порядке

Кроме того, Python предоставляет ряд встроенных функций для работы со списками:

len(list): возвращает длину списка

sorted(list, ): возвращает отсортированный список

min(list): возвращает наименьший элемент списка

Printing multiple elements to the same line

We can use print to write multiple elements in a single line.

Print adds a whitespace between each object before writing it to the standard output. In Python 3, you can see a argument. It has been set to by default.

Both the below statements produce the same result.

The same thing happens with Python 2. However, there is no argument in Python 2. White space is added in between objects by default.

You can also pass in a different value to the argument in Python 3. For e.g., you could also use `|` as a separator while printing.

The above can’t be achieved with Python 2 using a print statement. However, you can use the built-in method in Python 2 to emulate the print function in Python 3.

Method 2: Redirect sys.stdout to the file

Usually, when we use the print function, the output gets displayed to the console.

But, since the standard output stream is also a handler to a file object, we can route the standard output to point to the destination file instead.

The below code is taken from our previous article on stdin, stdout and stderr. This redirects the to the file.

import sys
 
# Save the current stdout so that we can revert sys.stdou after we complete
# our redirection
stdout_fileno = sys.stdout
 
sample_input = 
 
# Redirect sys.stdout to the file
sys.stdout = open('output.txt', 'w')
 
for ip in sample_input:
    # Prints to the redirected stdout (Output.txt)
    sys.stdout.write(ip + '\n')
    # Prints to the actual saved stdout handler
    stdout_fileno.write(ip + '\n')
 
# Close the file
sys.stdout.close()
# Restore sys.stdout to our old saved file handler
sys.stdout = stdout_fileno

Output (Assume that is a newly created file)

:~# python output_redirection.py
Hi
Hello from AskPython
exit
:~# cat output.txt
Hi
Hello from AskPython
exit

Тестируем наш код

С целью проверить функциональность нашего парсера без запуска браузера и, таким образом, не повторять GET запросы к сайту Hacker News, вы можете загрузить HTML код страницы и сохранить его в папку , а затем парсить его локальную копию. Это поможет избежать блокировки вашего IP-адреса из-за слишком быстрого выполнения большого количества запросов, в ходе отладки и тестирования функций парсинга данных, этот подход также сэкономит ваше время, поскольку вам не нужно запускать браузер при каждом запуске скрипта.

Ниже представлен код файла тестов, который находится в папке test/test_scraper.py:

from pathlib import Path

import pytest

from scrapers import scraper

BASE_DIR = Path(__file__).resolve(strict=True).parent


@pytest.fixture(scope="module")
def html_output():
    with open(Path(BASE_DIR).joinpath("test.html"), encoding="utf-8") as f:
        html = f.read()
        yield scraper.parse_html(html)


def test_output_is_not_none(html_output):
    assert html_output


def test_output_is_a_list(html_output):
    assert isinstance(html_output, list)


def test_output_is_a_list_of_dicts(html_output):
    assert all(isinstance(elem, dict) for elem in html_output)

Убедимся, что все работает как надо:

(env)$ python -m pytest test/test_scraper.py

================================ test session starts =================================
platform darwin -- Python 3.8.5, pytest-6.0.1, py-1.9.0, pluggy-0.13.1
rootdir: /Users/michael/repos/testdriven/async-web-scraping
collected 3 items

test/test_scraper.py ...                                                       

================================= 3 passed in 20.10s =================================

Код выполнялся всего 20 секунд. Попробуем имитировать работу функции , исключив отправку GET запроса.

test / test_scraper_mock.py:

from pathlib import Path

import pytest

from scrapers import scraper

BASE_DIR = Path(__file__).resolve(strict=True).parent


@pytest.fixture(scope="function")
def html_output(monkeypatch):
    def mock_get_load_time(url):
        return "mocked!"

    monkeypatch.setattr(scraper, "get_load_time", mock_get_load_time)
    with open(Path(BASE_DIR).joinpath("test.html"), encoding="utf-8") as f:
        html = f.read()
        yield scraper.parse_html(html)


def test_output_is_not_none(html_output):
    assert html_output


def test_output_is_a_list(html_output):
    assert isinstance(html_output, list)


def test_output_is_a_list_of_dicts(html_output):
    assert all(isinstance(elem, dict) for elem in html_output)

Снова тестируем:

(env)$ python -m pytest test/test_scraper_mock.py

================================ test session starts =================================
platform darwin -- Python 3.8.5, pytest-6.0.1, py-1.9.0, pluggy-0.13.1
rootdir: /Users/michael/repos/testdriven/async-web-scraping
collected 3 items

test/test_scraper.py ...                                                       

================================= 3 passed in 0.37s =================================

Распаковка

Теперь давайте раскроем содержимое тестового файла pickle и вернем наш объект к его исходной форме.

import pickle

with open('test_pickle.pkl', 'rb') as pickle_in:
    unpickled_list = pickle.load(pickle_in)

print(unpickled_list)

Как видите, эта процедура не сложнее, чем когда мы мариновали объект. В строке 3 мы снова открываем наш файл test_pickle.pkl, но на этот раз наша цель – прочитать (r) двоичные данные (b), хранящиеся в нем.

Затем, в строке 5, мы используем метод pickle.load(), чтобы распаковать наш список и сохранить его в переменной unpickled_list.

Затем вы можете распечатать содержимое списка, чтобы убедиться, что он идентичен списку, который мы выбрали в предыдущем примере. Вот результат выполнения приведенного выше кода:

$ python unpickle.py

Что можно сериализовать?

Следующие типы можно сериализовать и десериализовать с помощью модуля Pickle:

• Все собственные типы данных, поддерживаемые Python (логические, None, целые числа, числа с плавающей запятой, комплексные числа, строки, байты, байтовые массивы).
• Словари, наборы, списки и кортежи – если они содержат выбираемые объекты.
• Функции и классы, определенные на верхнем уровне модуля.

Важно помнить, что травление не является независимым от языка методом сериализации, поэтому ваши консервированные данные могут быть извлечены только с помощью Python. Более того, важно убедиться, что объекты обрабатываются с использованием той же версии Python, которая будет использоваться для их выделения

В этом случае смешивание версий может вызвать множество проблем.

Кроме того, функции выбираются по ссылкам на их имена, а не по их значениям. Полученный в результате Pickling не содержит информации о коде или атрибутах функции. Следовательно, вы должны убедиться, что среда, в которой функция не выбрана, может импортировать функцию. Другими словами, если мы выберем функцию, а затем удалим ее в среде, где она либо не определена, либо не импортирована, возникнет исключение.

Также очень важно отметить, что маринованные предметы могут использоваться специально. Например, извлечение данных из ненадежного источника может привести к выполнению вредоносного кода.

Что такое сериализация в Python?

Сериализация в Python – это процесс преобразования объектов или структур данных в байтовые потоки или строки. Поток байтов – это один байт состоит из 8 бит нулей и единиц. Эти байтовые потоки затем можно легко сохранить или передать. Это позволяет разработчикам сохранять, например, данные конфигурации или прогресс пользователя, а затем сохранять их (на диске или в базе данных) или отправлять в другое место.

Объекты в Python также можно сериализовать с помощью модуля под названием Pickle.

Одним из основных отличий маринования объектов в Python от маринования овощей является неизбежное и необратимое изменение вкуса и текстуры маринованной пищи. Между тем, маринованные объекты можно легко вернуть в их первоначальную форму. Кстати, этот процесс широко известен, как десериализация.

Pickling (или сериализацию в целом) не следует путать со сжатием. Целью Pickling является перевод данных в формат, который может быть перенесен из ОЗУ на диск. С другой стороны, сжатие – это процесс кодирования данных с использованием меньшего количества бит (для экономии места на диске).

Сериализация особенно полезна в любом программном обеспечении, где важно иметь возможность сохранить некоторый прогресс на диске, выйти из программы, а затем загрузить прогресс обратно после повторного открытия программы. Видеоигры могут быть наиболее интуитивным примером полезности сериализации, но есть много других программ, в которых сохранение и загрузка данных или прогресса пользователя имеет решающее значение.

Библиотека math

Для проведения вычислений с действительными числами язык Python содержит много дополнительных функций, собранных в библиотеку, которая называется math. Для использования этих функций в начале программы необходимо подключить библиотеку, что делается командой

import math           # подключение модуля библиотеки

После подключения программа получает доступ ко всем функциям, методам и классам, содержащимся в нём. После подключения можно вызвать любую функцию из подключенной библиотеки по следующему правилу: указывается имя модуля и через точку имя функции

имя_модуля.имя_функции

Например, пусть мы хотим вызвать функцию вычисления Синус угла, задаваемого в радианахimport math y = sin(5)         # ошибка не подключен модуль mathx = math.sin(5)    # записываем имя модуля и через точку имя функции

Можно подключать не весь модуль, а какую-то его часть. Например, программист хочет использовать только одну функцию из математической библиотеки math. Если он подключит всю библиотеку, то будет добавлено более 40 функций, которые будут занимать место. Чтобы добавить в проект какую-то часть, используют ключевое слово from

from <имя подключаемого модуля> import <название функции>

Например.

from math import sin       # подключена только одна функция siny = sin(5)                 # операция выполненаx = cos(5)               # ошибка функция cos не подключена

Ниже приведен список основных функций модуля math. Некоторые из перечисленных функций (int, round, abs) являются стандартными и не требуют подключения модуля math для использования.

Сравнение pickle и JSON

Возможно, вы слышали о JSON (нотация объектов JavaScript), который является популярным форматом, который также позволяет разработчикам сохранять и передавать объекты, закодированные в виде строк. Этот метод сериализации имеет некоторые преимущества перед сохранением. Формат JSON удобочитаем, не зависит от языка и быстрее, чем pickle.

Однако у него есть и некоторые важные ограничения

Что наиболее важно, по умолчанию только ограниченное подмножество встроенных типов Python может быть представлено JSON. С помощью Pickle мы можем легко сериализовать очень широкий спектр типов Python и, что важно, настраиваемые классы

Это означает, что нам не нужно создавать настраиваемую схему (как мы делаем для JSON) и писать сериализаторы и парсеры, подверженные ошибкам. С Pickle вся тяжелая работа будет сделана за вас.