Страницы

Поиск по вопросам

суббота, 22 сентября 2018 г.

None (null) или NoneType в Python

Ключевое слово null обычно используется во многих языках программирования, таких как Java, C++, C# и JavaScript. Это значение, которое присваивается переменной.
Концепция ключевого слова null в том, что она дает переменной нейтральное или "нулевое" поведение.
А что же в Python?

Эквивалент null в Python: None

Он был разработан таким образом, по двум причинам:
Многие утверждают, что слово null несколько эзотерично. Это не наиболее дружелюбное слово для новичков. Кроме того, None относится именно к требуемой функциональности - это ничего, и не имеет поведения.
Присвоить переменной значение None очень просто:
my_none_variable = None
Существует много случаев, когда следует использовать None.
Часто вы хотите выполнить действие, которое может работать либо завершиться неудачно. Используя None, вы можете проверить успех действия. Вот пример:
# Мы хотели бы подключиться к базе данных. Мы не знаем, верны ли логин и пароль
# Если соединение с базой будет неуспешно, то
# Он бросит исключение. Обратите внимание, что MyDatabase и DatabaseException
# НЕ являются реальными классами, мы просто используем их в качестве примеров.

try:
    database = MyDatabase(db_host, db_user, db_password, db_database)
    database_connection = database.connect()
except DatabaseException:
    pass

if database_connection is None:
    print('The database could not connect')
else:
    print('The database could connect')
Python является объектно-ориентированным, и поэтому None - тоже объект, и имеет свой тип.
>>>
>>> type(None)
<class 'NoneType'>

Проверка на None

Есть (формально) два способа проверить, на равенство None.
Один из способов - с помощью ключевого слова is.
Второй - с помощью == (но никогда не пользуйтесь вторым способом, и я попробую объяснить, почему).
Посмотрим на примеры:
null_variable = None
not_null_variable = 'Hello There!'

# The is keyword
if null_variable is None:
    print('null_variable is None')
else:
    print('null_variable is not None')

if not_null_variable is None:
    print('not_null_variable is None')
else:
    print('not_null_variable is not None')


# The == operator
if null_variable == None:
    print('null_variable is None')
else:
    print('null_variable is not None')

if not_null_variable == None:
    print('not_null_variable is None')
else:
    print('not_null_variable is not None')
Данный код выведет:
null_variable is None
not_null_variable is not None
null_variable is None
not_null_variable is not None
Отлично, так они делают одно и то же! Однако, не совсем. Для встроенных типов - да. Но с пользовательскими классами вы должны быть осторожны. Python предоставляет возможность переопределения операторов сравнения в пользовательских классах. Таким образом, вы можете сравнить классы, например, MyObject == MyOtherObject.
class MyClass:
    def __eq__(self, my_object):
        # Просто вернем True

        return True

my_class = MyClass()

if my_class is None:
    print('my_class is None, using the is keyword')
else:
    print('my_class is not None, using the is keyword')

if my_class == None:
    print('my_class is None, using the == syntax')
else:
    print('my_class is not None, using the == syntax')
И получаем немного неожиданный результат:
my_class is not None, using the is keyword
my_class is None, using the == syntax
Интересно, не правда ли? Вот поэтому нужно проверять на None с помощью ключевого слова is.
А ещё (для некоторых классов) вызов метода __eq__ может занимать много времени, и is будет просто-напросто быстрее.

Декораторы в Python

Декораторы в Python и примеры их практического использования.
Итак, что же это такое? Для того, чтобы понять, как работают декораторы, в первую очередь следует вспомнить, что функции в python являются объектами, соответственно, их можно возвращать из другой функции или передавать в качестве аргумента. Также следует помнить, что функция в python может быть определена и внутри другой функции.
Вспомнив это, можно смело переходить к декораторам. Декораторы — это, по сути, "обёртки", которые дают нам возможность изменить поведение функции, не изменяя её код.
Создадим свой декоратор "вручную":
>>>
>>> def my_shiny_new_decorator(function_to_decorate):
...     # Внутри себя декоратор определяет функцию-"обёртку". Она будет обёрнута вокруг декорируемой,
...     # получая возможность исполнять произвольный код до и после неё.
...     def the_wrapper_around_the_original_function():
...         print("Я - код, который отработает до вызова функции")
...         function_to_decorate() # Сама функция
...         print("А я - код, срабатывающий после")
...     # Вернём эту функцию
...     return the_wrapper_around_the_original_function
...
>>> # Представим теперь, что у нас есть функция, которую мы не планируем больше трогать.
>>> def stand_alone_function():
...     print("Я простая одинокая функция, ты ведь не посмеешь меня изменять?")
...
>>> stand_alone_function()
Я простая одинокая функция, ты ведь не посмеешь меня изменять?
>>> # Однако, чтобы изменить её поведение, мы можем декорировать её, то есть просто передать декоратору,
>>> # который обернет исходную функцию в любой код, который нам потребуется, и вернёт новую,
>>> # готовую к использованию функцию:
>>> stand_alone_function_decorated = my_shiny_new_decorator(stand_alone_function)
>>> stand_alone_function_decorated()
Я - код, который отработает до вызова функции
Я простая одинокая функция, ты ведь не посмеешь меня изменять?
А я - код, срабатывающий после
Наверное, теперь мы бы хотели, чтобы каждый раз, во время вызова stand_alone_function, вместо неё вызывалась stand_alone_function_decorated. Для этого просто перезапишем stand_alone_function:
>>>
>>> stand_alone_function = my_shiny_new_decorator(stand_alone_function)
>>> stand_alone_function()
Я - код, который отработает до вызова функции
Я простая одинокая функция, ты ведь не посмеешь меня изменять?
А я - код, срабатывающий после
Собственно, это и есть декораторы. Вот так можно было записать предыдущий пример, используя синтаксис декораторов:
>>>
>>> @my_shiny_new_decorator
... def another_stand_alone_function():
...     print("Оставь меня в покое")
...
>>> another_stand_alone_function()
Я - код, который отработает до вызова функции
Оставь меня в покое
А я - код, срабатывающий после
То есть, декораторы в python — это просто синтаксический сахар для конструкций вида:
another_stand_alone_function = my_shiny_new_decorator(another_stand_alone_function)
При этом, естественно, можно использовать несколько декораторов для одной функции, например так:
>>>
>>> def bread(func):
...     def wrapper():
...         print()
...         func()
...         print("<\______/>")
...     return wrapper
...
>>> def ingredients(func):
...     def wrapper():
...         print("#помидоры#")
...         func()
...         print("~салат~")
...     return wrapper
...
>>> def sandwich(food="--ветчина--"):
...     print(food)
...
>>> sandwich()
--ветчина--
>>> sandwich = bread(ingredients(sandwich))
>>> sandwich()

#помидоры#
--ветчина--
~салат~
<\______/>
И используя синтаксис декораторов:
>>>
>>> @bread
... @ingredients
... def sandwich(food="--ветчина--"):
...     print(food)
...
>>> sandwich()

#помидоры#
--ветчина--
~салат~
<\______/>
Также нужно помнить о том, что важен порядок декорирования. Сравните с предыдущим примером:
>>>
>>> @ingredients
... @bread
... def sandwich(food="--ветчина--"):
...     print(food)
...
>>> sandwich()
#помидоры#

--ветчина--
<\______/>
~салат~

Передача декоратором аргументов в функцию

Однако, все декораторы, которые мы рассматривали, не имели одного очень важного функционала — передачи аргументов декорируемой функции. Собственно, это тоже несложно сделать.
>>>
>>> def a_decorator_passing_arguments(function_to_decorate):
...     def a_wrapper_accepting_arguments(arg1, arg2):
...         print("Смотри, что я получил:", arg1, arg2)
...         function_to_decorate(arg1, arg2)
...     return a_wrapper_accepting_arguments
...
>>> # Теперь, когда мы вызываем функцию, которую возвращает декоратор, мы вызываем её "обёртку",
>>> # передаём ей аргументы и уже в свою очередь она передаёт их декорируемой функции
>>> @a_decorator_passing_arguments
... def print_full_name(first_name, last_name):
...     print("Меня зовут", first_name, last_name)
...
>>> print_full_name("Vasya", "Pupkin")
Смотри, что я получил: Vasya Pupkin
Меня зовут Vasya Pupkin

Декорирование методов

Один из важных фактов, которые следует понимать, заключается в том, что функции и методы в Python — это практически одно и то же, за исключением того, что методы всегда ожидают первым параметром ссылку на сам объект (self). Это значит, что мы можем создавать декораторы для методов точно так же, как и для функций, просто не забывая про self.
>>>
>>> def method_friendly_decorator(method_to_decorate):
...     def wrapper(self, lie):
...         lie -= 3
...         return method_to_decorate(self, lie)
...     return wrapper
...
>>> class Lucy:
...     def __init__(self):
...         self.age = 32
...     @method_friendly_decorator
...     def sayYourAge(self, lie):
...         print("Мне {} лет, а ты бы сколько дал?".format(self.age + lie))
...
>>> l = Lucy()
>>> l.sayYourAge(-3)
Мне 26 лет, а ты бы сколько дал?
Конечно, если мы создаём максимально общий декоратор и хотим, чтобы его можно было применить к любой функции или методу, то можно воспользоваться распаковкой аргументов:
>>>
>>> def a_decorator_passing_arbitrary_arguments(function_to_decorate):
...     # Данная "обёртка" принимает любые аргументы
...     def a_wrapper_accepting_arbitrary_arguments(*args, **kwargs):
...         print("Передали ли мне что-нибудь?:")
...         print(args)
...         print(kwargs)
...         function_to_decorate(*args, **kwargs)
...     return a_wrapper_accepting_arbitrary_arguments
...
>>> @a_decorator_passing_arbitrary_arguments
... def function_with_no_argument():
...     print("Python is cool, no argument here.")
...
>>> function_with_no_argument()
Передали ли мне что-нибудь?:
()
{}
Python is cool, no argument here.
>>> @a_decorator_passing_arbitrary_arguments
... def function_with_arguments(a, b, c):
...     print(a, b, c)
...
>>> function_with_arguments(1, 2, 3)
Передали ли мне что-нибудь?:
(1, 2, 3)
{}
1 2 3
>>> @a_decorator_passing_arbitrary_arguments
... def function_with_named_arguments(a, b, c, platypus="Почему нет?"):
...     print("Любят ли {}, {} и {} утконосов? {}".format(a, b, c, platypus))
...
>>> function_with_named_arguments("Билл", "Линус", "Стив", platypus="Определенно!")
Передали ли мне что-нибудь?:
('Билл', 'Линус', 'Стив')
{'platypus': 'Определенно!'}
Любят ли Билл, Линус и Стив утконосов? Определенно!
>>> class Mary(object):
...     def __init__(self):
...         self.age = 31
...     @a_decorator_passing_arbitrary_arguments
...     def sayYourAge(self, lie=-3): # Теперь мы можем указать значение по умолчанию
...         print("Мне {} лет, а ты бы сколько дал?".format(self.age + lie))
...
>>> m = Mary()
>>> m.sayYourAge()
Передали ли мне что-нибудь?:
(<__main__.Mary object at 0x7f6373017780>,)
{}
Мне 28 лет, а ты бы сколько дал?

Декораторы с аргументами

А теперь попробуем написать декоратор, принимающий аргументы:
>>>
>>> def decorator_maker():
...     print("Я создаю декораторы! Я буду вызван только раз: когда ты попросишь меня создать декоратор.")
...     def my_decorator(func):
...         print("Я - декоратор! Я буду вызван только раз: в момент декорирования функции.")
...         def wrapped():
...             print ("Я - обёртка вокруг декорируемой функции.\n"
...                    "Я буду вызвана каждый раз, когда ты вызываешь декорируемую функцию.\n"
...                    "Я возвращаю результат работы декорируемой функции.")
...             return func()
...         print("Я возвращаю обёрнутую функцию.")
...         return wrapped
...     print("Я возвращаю декоратор.")
...     return my_decorator
...
>>> # Давайте теперь создадим декоратор. Это всего лишь ещё один вызов функции
>>> new_decorator = decorator_maker()
Я создаю декораторы! Я буду вызван только раз: когда ты попросишь меня создать декоратор.
Я возвращаю декоратор.
>>>
>>> # Теперь декорируем функцию
>>> def decorated_function():
...     print("Я - декорируемая функция.")
...
>>> decorated_function = new_decorator(decorated_function)
Я - декоратор! Я буду вызван только раз: в момент декорирования функции.
Я возвращаю обёрнутую функцию.
>>> # Теперь наконец вызовем функцию:
>>> decorated_function()
Я - обёртка вокруг декорируемой функции.
Я буду вызвана каждый раз, когда ты вызываешь декорируемую функцию.
Я возвращаю результат работы декорируемой функции.
Я - декорируемая функция.
Теперь перепишем данный код с помощью декораторов:
>>>
>>> @decorator_maker()
... def decorated_function():
...     print("Я - декорируемая функция.")
...
Я создаю декораторы! Я буду вызван только раз: когда ты попросишь меня создать декоратор.
Я возвращаю декоратор.
Я - декоратор! Я буду вызван только раз: в момент декорирования функции.
Я возвращаю обёрнутую функцию.
>>> decorated_function()
Я - обёртка вокруг декорируемой функции.
Я буду вызвана каждый раз когда ты вызываешь декорируемую функцию.
Я возвращаю результат работы декорируемой функции.
Я - декорируемая функция.
Вернёмся к аргументам декораторов, ведь, если мы используем функцию, чтобы создавать декораторы "на лету", мы можем передавать ей любые аргументы, верно?
>>>
>>> def decorator_maker_with_arguments(decorator_arg1, decorator_arg2):
...     print("Я создаю декораторы! И я получил следующие аргументы:",
...            decorator_arg1, decorator_arg2)
...     def my_decorator(func):
...         print("Я - декоратор. И ты всё же смог передать мне эти аргументы:",
...                decorator_arg1, decorator_arg2)
...         # Не перепутайте аргументы декораторов с аргументами функций!
...         def wrapped(function_arg1, function_arg2):
...             print ("Я - обёртка вокруг декорируемой функции.\n"
...                    "И я имею доступ ко всем аргументам\n"
...                    "\t- и декоратора: {0} {1}\n"
...                    "\t- и функции: {2} {3}\n"
...                    "Теперь я могу передать нужные аргументы дальше"
...                    .format(decorator_arg1, decorator_arg2,
...                            function_arg1, function_arg2))
...             return func(function_arg1, function_arg2)
...         return wrapped
...     return my_decorator
...
>>> @decorator_maker_with_arguments("Леонард", "Шелдон")
... def decorated_function_with_arguments(function_arg1, function_arg2):
...     print ("Я - декорируемая функция и я знаю только о своих аргументах: {0}"
...            " {1}".format(function_arg1, function_arg2))
...
Я создаю декораторы! И я получил следующие аргументы: Леонард Шелдон
Я - декоратор. И ты всё же смог передать мне эти аргументы: Леонард Шелдон
>>> decorated_function_with_arguments("Раджеш", "Говард")
Я - обёртка вокруг декорируемой функции.
И я имею доступ ко всем аргументам
    - и декоратора: Леонард Шелдон
    - и функции: Раджеш Говард
Теперь я могу передать нужные аргументы дальше
Я - декорируемая функция и я знаю только о своих аргументах: Раджеш Говард
Таким образом, мы можем передавать декоратору любые аргументы, как обычной функции. Мы можем использовать и распаковку через *args и **kwargs в случае необходимости.

Некоторые особенности работы с декораторами

  • Декораторы несколько замедляют вызов функции, не забывайте об этом.
  • Вы не можете "раздекорировать" функцию. Безусловно, существуют трюки, позволяющие создать декоратор, который можно отсоединить от функции, но это плохая практика. Правильнее будет запомнить, что если функция декорирована — это не отменить.
  • Декораторы оборачивают функции, что может затруднить отладку.
Последняя проблема частично решена добавлением в модуле functools функции functools.wraps, копирующей всю информацию об оборачиваемой функции (её имя, из какого она модуля, её документацию и т.п.) в функцию-обёртку.
Забавным фактом является то, что functools.wraps тоже является декоратором.
>>>
>>> def foo():
...     print("foo")
...
>>> print(foo.__name__)
foo
>>> # Однако, декораторы мешают нормальному ходу дел:
... def bar(func):
...     def wrapper():
...         print("bar")
...         return func()
...     return wrapper
...
>>> @bar
... def foo():
...     print("foo")
...
>>> print(foo.__name__)
wrapper
>>> import functools  # "functools" может нам с этим помочь
>>> def bar(func):
...     # Объявляем "wrapper" оборачивающим "func"
...     # и запускаем магию:
...     @functools.wraps(func)
...     def wrapper():
...         print("bar")
...         return func()
...     return wrapper
...
>>> @bar
... def foo():
...     print("foo")
...
>>> print(foo.__name__)
foo

Примеры использования декораторов

Декораторы могут быть использованы для расширения возможностей функций из сторонних библиотек (код которых мы не можем изменять), или для упрощения отладки (мы не хотим изменять код, который ещё не устоялся).
Также полезно использовать декораторы для расширения различных функций одним и тем же кодом, без повторного его переписывания каждый раз, например:
>>>
>>> def benchmark(func):
...     """
...     Декоратор, выводящий время, которое заняло
...     выполнение декорируемой функции.
...     """
...     import time
...     def wrapper(*args, **kwargs):
...         t = time.clock()
...         res = func(*args, **kwargs)
...         print(func.__name__, time.clock() - t)
...         return res
...     return wrapper
...
>>> def logging(func):
...     """
...     Декоратор, логирующий работу кода.
...     (хорошо, он просто выводит вызовы, но тут могло быть и логирование!)
...     """
...     def wrapper(*args, **kwargs):
...         res = func(*args, **kwargs)
...         print(func.__name__, args, kwargs)
...         return res
...     return wrapper
...
>>> def counter(func):
...     """
...     Декоратор, считающий и выводящий количество вызовов
...     декорируемой функции.
...     """
...     def wrapper(*args, **kwargs):
...         wrapper.count += 1
...         res = func(*args, **kwargs)
...         print("{0} была вызвана: {1}x".format(func.__name__, wrapper.count))
...         return res
...     wrapper.count = 0
...     return wrapper
...
>>> @benchmark
... @logging
... @counter
... def reverse_string(string):
...     return ''.join(reversed(string))
...
>>> print(reverse_string("А роза упала на лапу Азора"))
reverse_string была вызвана: 1x
wrapper ('А роза упала на лапу Азора',) {}
wrapper 0.00011799999999997923
арозА упал ан алапу азор А
>>> print(reverse_string("A man, a plan, a canoe, pasta, heros, rajahs, a coloratura,"
... "maps, snipe, percale, macaroni, a gag, a banana bag, a tan, a tag,"
... "a banana bag again (or a camel), a crepe, pins, Spam, a rut, a Rolo, cash,"
... "a jar, sore hats, a peon, a canal: Panama!"))
reverse_string была вызвана: 2x
wrapper ('A man, a plan, a canoe, pasta, heros, rajahs, a coloratura,maps, snipe, ...',) {}
wrapper 0.00017800000000001148
!amanaP :lanac a ,noep a ,stah eros ,raj a,hsac ,oloR a ,tur a ,mapS ,snip ,eperc a , ...