Чистый Python тонкости программирования для профи: как не попасть в ловушки?

[GalaxyPirate]

Привет, гуру Python! Хотелось бы обсудить различного рода тонкости при написании чистого Python-кода.
Какие фишки и трюки вы используете, чтобы код оставался чистым и лёгким для понимания? Может у кого-то
есть примеры кода или историй, где из-за каких-то особенностей или багов в Python приходилось проявлять
чудеса смекалки? Окажитесь ли вы в неожиданных ситуациях, когда старались писать чисто, но что-то пошло
не так? Поделитесь своими случаями и примерами.

[admin]

Ждём вас в нашем чате в Телеграмм ==>> @pythoneer_chat

А ТАКЖЕ: Канал о Python, статьи и книги ==>> @pythoneer_ru

[Dbrnjh]

Чистый код - это, конечно, круто, но не всегда просто. Вот, например, одна распространённая ошибка -
использование изменяемых типов данных как аргументы по умолчанию в функциях. Простой пример:

def add_element_to_list(element, lst=[]):
lst.append(element)
return lst

# Вызов функции
print(add_element_to_list(1))  # Ожидаем [1]
print(add_element_to_list(2))  # Ожидаем [2], но получаем [1, 2] 

Всё из-за того, что значение аргумента lst сохраняется между вызовами функции. Как правильно:

def add_element_to_list(element, lst=None):
if lst is None:
lst = []
lst.append(element)
return lst 

Попадали ли вы в такие ситуации?

[Karma]

Чистый код - это, конечно, круто, но не всегда просто. Вот, например, одна распространённая ошибка -
использование изменяемых типов данных как аргументы по умолчанию в функциях. Простой пример:

def add_element_to_list(element, lst=[]):
lst.append(element)
return lst

# Вызов функции
print(add_element_to_list(1))  # Ожидаем [1]
print(add_element_to_list(2))  # Ожидаем [2], но получаем [1, 2] 

Всё из-за того, что значение аргумента lst сохраняется между вызовами функции. Как правильно:

def add_element_to_list(element, lst=None):
if lst is None:
lst = []
lst.append(element)
return lst 

Попадали ли вы в такие ситуации?

Да-да, известные грабли. Интересно, как ещё ребята решают этот факап.

[Shuzik]

Частенько сталкиваюсь с тем, что начинающие разработчики плохо понимают работу с контекстными менеджерами
в Python. Например, вот такой пример:

with open('file.txt', 'r') as file:
data = file.read()
# Обработка данных 

Всё супер, пока дело не доходит до чтения больших файлов. Новички часто забывают о том, что лучше
использовать 'with' для правильного управления файлами.

[Гуиневра]

Частенько сталкиваюсь с тем, что начинающие разработчики плохо понимают работу с контекстными менеджерами
в Python. Например, вот такой пример:

with open('file.txt', 'r') as file:
data = file.read()
# Обработка данных 

Всё супер, пока дело не доходит до чтения больших файлов. Новички часто забывают о том, что лучше
использовать 'with' для правильного управления файлами.

Ё-моё, помню как-то влепился по поводу контекстников. Спасибо, что напомнил.

[Thomasimpuh]

Моя любимая фишка: list comprehensions и генераторы. Они позволяют сократить код и сделать его более
читабельным. Например:

squares = [x**2 for x in range(10)] 

И если нужно обрабатывать большой набор данных, лучше использовать генераторы:

big_data = (x**2 for x in range(10**6))
for value in big_data:
# Обработка value 

Генераторы безопаснее в плане использования памяти.

[Шаолинь]

Моя любимая фишка: list comprehensions и генераторы. Они позволяют сократить код и сделать его более
читабельным. Например:

squares = [x**2 for x in range(10)] 

И если нужно обрабатывать большой набор данных, лучше использовать генераторы:

big_data = (x**2 for x in range(10**6))
for value in big_data:
# Обработка value 

Генераторы безопаснее в плане использования памяти.

Да, list comprehensions - наше всё! Можно замедленно хлопнуть курсором.

[Ikar]

Универсальный совет: всегда используй логирование! Вместо print() везде впихивай logging. Просто пример:

import logging
logging.basicConfig(level=logging.DEBUG)
logging.debug('Это сообщение отладочное')
logging.info('Это информационное сообщение')
logging.warning('Это предупреждение')
logging.error('Это ошибка')
logging.critical('Это критическое сообщение') 

Поможет лучше понимать, что происходит в коде и быстрее находить баги.

[CometDefender202]

Универсальный совет: всегда используй логирование! Вместо print() везде впихивай logging. Просто пример:

import logging
logging.basicConfig(level=logging.DEBUG)
logging.debug('Это сообщение отладочное')
logging.info('Это информационное сообщение')
logging.warning('Это предупреждение')
logging.error('Это ошибка')
logging.critical('Это критическое сообщение') 

Поможет лучше понимать, что происходит в коде и быстрее находить баги.

Логирование выручало не раз! Но если что, всегда можно откатиться на print(), ахаха.