Синтаксический сахар python примеры

Задачка Python на синтаксический сахар

Я молодой разраб на python и только пришел на свою первую работу. На работе руководитель ИТ отдела иногда задает задачки python нам(разрабам), одна из них — это создание списка с нулями, такой же длины, как исходный итерируемый обьект python. Итерируемый обьект может быть как списком, так и строкой, так и любым другим кастомным итерируемым обьектом.

Первое решение которое пришло в голову, это list comprehension:

#t1.py List1 = [3, 4, 5] result = [0 for i in List1]

Руководитель сказал, да, это python way, но можно оптимизировать по памяти:

#t2.py List1 = [3, 4, 5] result = [0 for _ in List1]

У меня в голове вертелось чувство что можно решить эту же задачу через рапаковку, но если Вы хотите оптимизирват по памяти, напишите генератор(но я не уверен), вот так:

#t3.py List1 = [3, 4, 5] def m(N): N = len(N) while N > 0: yield 0 N -= 1 result = list(m(List1))

Через пару минут мысли в голове собрались в пазл и я выдал решение этой задачи через распаковку:

#t4.py List1=[3, 4, 5] result = list(map(int, [*'0'*len(List1)]))

Не смотря на 3 найденых решения, руководителя все же хотелось удивить и в конце вечера, из глубин сознания, я вспомнил что можно просто умножить список из одного элемента на N и получить список из N элементов:

#t5.py List1 = [3, 4, 5] result = [0]*len(List1)

Тест времени выполнения

Давайте теперь протеституем все эти скрипты. List1 будет список из миллиона чисел, запускать тест времени будем строеным модулем cProfile, а памяти memory_profiler.

sergey@ideapad-320S:~/test_speed$ python3 -m cProfile t1.py 4 function calls in 0.028 seconds Ordered by: standard name ncalls tottime percall cumtime percall filename:lineno(function) 1 0.010 0.010 0.028 0.028 t1.py:1() 1 0.018 0.018 0.018 0.018 t1.py:2() 1 0.000 0.000 0.028 0.028 1 0.000 0.000 0.000 0.000

sergey@ideapad-320S:~/test_speed$ python3 -m cProfile t2.py 4 function calls in 0.029 seconds Ordered by: standard name ncalls tottime percall cumtime percall filename:lineno(function) 1 0.010 0.010 0.029 0.029 t2.py:1() 1 0.019 0.019 0.019 0.019 t2.py:2() 1 0.000 0.000 0.029 0.029 1 0.000 0.000 0.000 0.000

sergey@ideapad-320S:~/test_speed$ python3 -m cProfile t3.py 1000005 function calls in 0.179 seconds Ordered by: standard name ncalls tottime percall cumtime percall filename:lineno(function) 1 0.079 0.079 0.179 0.179 t3.py:1() 1000001 0.100 0.000 0.100 0.000 t3.py:3(m) 1 0.000 0.000 0.179 0.179 1 0.000 0.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000

sergey@ideapad-320S:~/test_speed$ python3 -m cProfile t4.py 4 function calls in 0.088 seconds Ordered by: standard name ncalls tottime percall cumtime percall filename:lineno(function) 1 0.088 0.088 0.088 0.088 t4.py:1() 1 0.000 0.000 0.088 0.088 1 0.000 0.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000

sergey@ideapad-320S:~/test_speed$ python3 -m cProfile t5.py 4 function calls in 0.011 seconds Ordered by: standard name ncalls tottime percall cumtime percall filename:lineno(function) 1 0.011 0.011 0.011 0.011 t5.py:1() 1 0.000 0.000 0.011 0.011 1 0.000 0.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000

Если запускать несколько раз тест времени, значения остаются такими же.

Дольше всего оказался генератор, ну оно и понятно, его еще создать нужно, и к нему постоянно обращаться нужно.

Первое и второе решение по скорости отличаются не на много, интересно что там с памятью.

Решение с распаковкой отличается в 3 раза от Python way решений.

И быстрее всего, прям в два раза относительно первых двух, сравниваем с ними, т.к. это решения Python way, оказалость пятое решение.

Тест памяти

Давайте теперь протеституем эти решения на память.

sergey@ideapad-320S:~/test_speed$ python3 -m memory_profiler t1.py Filename: t1.py Line # Mem usage Increment Occurences Line Contents ============================================================ 3 154.770 MiB 154.770 MiB 1 @profile 4 def k(): 5 154.770 MiB 0.000 MiB 1000003 result = [0 for i in a]

sergey@ideapad-320S:~/test_speed$ python3 -m memory_profiler t2.py Filename: t2.py Line # Mem usage Increment Occurences Line Contents ============================================================ 3 154.648 MiB 154.648 MiB 1 @profile 4 def k(): 5 154.648 MiB 0.000 MiB 1000003 result = [0 for _ in a] 

sergey@ideapad-320S:~/test_speed$ python3 -m memory_profiler t3.py Filename: t3.py Line # Mem usage Increment Occurences Line Contents ============================================================ 11 154.586 MiB 154.586 MiB 1 @profile 12 def k(): 13 154.586 MiB 0.000 MiB 1 result = list(m(a)) 

sergey@ideapad-320S:~/test_speed$ python3 -m memory_profiler t4.py Filename: t4.py Line # Mem usage Increment Occurences Line Contents ============================================================ 3 154.527 MiB 154.527 MiB 1 @profile 4 def k(): 5 154.527 MiB 0.000 MiB 1 result = list(map(int, [*'0'*len(a)])) 

sergey@ideapad-320S:~/test_speed$ python3 -m memory_profiler t5.py Filename: t5.py Line # Mem usage Increment Occurences Line Contents ============================================================ 3 154.484 MiB 154.484 MiB 1 @profile 4 def k(): 5 154.484 MiB 0.000 MiB 1 result = [0]*len(a) 

На самом деле, проведя тесты несколько раз, разброс у каждого решения был +- 0.2 мб, тем самым, я бы сказал, что различия занимаемой памяти у скриптов не критичны.

Источник

Python: Синтаксический сахар

Подобные конструкции index = index + 1 часто используются в Python, поэтому создатели языка добавили ее сокращенный вариант: index += 1 .

Они отличаются только способом записи. Интерпретатор превратит сокращенную конструкцию в развернутую.

Такие сокращения называют синтаксическим сахаром, потому что они делают процесс написания кода немного проще и приятнее.

Существуют сокращенные формы для всех арифметических операций и для конкатенации строк:

Задание

Реализуйте функцию filter_string() , принимающую на вход строку и символ, и возвращающую новую строку, в которой удален переданный символ во всех его позициях. Старайтесь не использовать встроенные методы работы со строкой в своем решении.

text = 'If I look back I am lost' filter_string(text, 'I') # 'f look back am lost' filter_string(text, 'o') # 'If I lk back I am lst' 

Если вы зашли в тупик, то самое время задать вопрос в «Обсуждениях». Как правильно задать вопрос:

• Обязательно приложите вывод тестов, без него практически невозможно понять что не так, даже если вы покажете свой код. Программисты плохо исполняют код в голове, но по полученной ошибке почти всегда понятно, куда смотреть.

Тесты устроены таким образом, что они проверяют решение разными способами и на разных данных. Часто решение работает с одними входными данными, но не работает с другими. Чтобы разобраться с этим моментом, изучите вкладку «Тесты» и внимательно посмотрите на вывод ошибок, в котором есть подсказки.

Это нормально 🙆, в программировании одну задачу можно выполнить множеством способов. Если ваш код прошел проверку, то он соответствует условиям задачи.

В редких случаях бывает, что решение подогнано под тесты, но это видно сразу.

Создавать обучающие материалы, понятные для всех без исключения, довольно сложно. Мы очень стараемся, но всегда есть что улучшать. Если вы встретили материал, который вам непонятен, опишите проблему в «Обсуждениях». Идеально, если вы сформулируете непонятные моменты в виде вопросов. Обычно нам нужно несколько дней для внесения правок.

Кстати, вы тоже можете участвовать в улучшении курсов: внизу есть ссылка на исходный код уроков, который можно править прямо из браузера.

Полезное

Определения

• Синтаксический сахар — это синтаксические возможности, применение которых не влияет на поведение программы, но делает использование языка более удобным для человека.

Источник

Русские Блоги

В двух словах, синтаксический сахар обеспечивает Замечательные трюки Просто средство и способ. Код, написанный таким образом, красив и прост в использовании, как сахароподобный синтаксис. Гумей сказал:Синтаксический сахар

Простой пример

Предположение: есть 2 числа, и теперь вам нужно получить наибольшее число из него. Как этого добиться?

b = 2 c = 3 if b > c: a = b else: a = c

На самом деле есть много других реализаций:

a = max(b, c) a = c > b and c or b a = c if c > b else b a = [b, c][c > b]

Это методы, которые могут удовлетворить наши потребности. Но все они ведут себя по-разному с точки зрения простоты использования, простоты, удобочитаемости и производительности. Итак, вот и проблема!

Что мы называем синтаксическим сахаром?

Некоторый распространенный синтаксический сахар

a = 1; b = 2; c = 3 b, c = c, b a < c < b < 5 '1' * 100 [1,2,3,4] + [5,6,7,8]

Вы можете увидеть эти грамматики, которые обычно не появляются на других языках. Но он магически поддерживается в Python, так что это заслуженный синтаксический язык Python.

Операция среза

Поддерживает как списки ** нарезанный ** Объект работы - очень важная причина, почему я изначально любил Python.

l = [1, 2, 3, 4, 5] l[2] l[:3] l[3:] l[2:4] l[:-1] l[:] l[::2]

еще синтаксический сахар

Python предоставляет своего рода синтаксис else, который может поддерживать выбор еще одного случая на основе исходного синтаксиса. Есть в основном для чего-то еще, пока-еще, попробовать-еще.

for else

for i in range(1): print(i) break else: print('for end')

while else

i = 1 while i: print(i) i -= 1 break else: print('while end')

try else

try: 1 / 1 except Exception as e: print('except occured') else: print('it is fine') finally: print('i am finally')

Синтаксический сахар, связанный с функцией

Мы все хорошо знакомы с функциями в Python, но у нас есть другие варианты использования функций, чем в других языках.

Динамический параметр

def example_dynamic_args(*args, **kwargs): '' 'Динамические параметры' '' print(args) print(kwargs)

Параметры этой функции немного отличаются от параметров функции. Потому что они используют разные методы при получении параметров.

example_dynamic_args(1,'2', True, name='xiaowu', age=18) l = [1,'2',False] d = example_dynamic_args(*l, **d)

Анонимная функция

Анонимные функции существуют во многих языках и обычно используются в ситуациях, когда функция временно необходима.

Используйте лямбда-выражения для реализации анонимных функций в Python. Соблюдайте лямбда-выражения выше. Его характеристики следующие:

Стоит отметить, что лямбда-выражения имеют некоторые синтаксические ограничения, другие функции должны иметь все функции. Например: поддержка динамических параметров. Вот сценарий, использующий лямбду:

in_dict = print('in_dict:', in_dict) out_dict = sorted(in_dict.items(), key=lambda x: x[1]) print('out_dict', out_dict)

Производное выражение

Производные выражения - это общий синтаксический сахар в Python, который мы можем использовать во многих сценариях обработки данных. Наиболее распространенным является выражение понимания списка, которое можно использовать для фильтрации, обработки дочерних элементов в списке и вывода нового списка. Кроме того, есть несколько выводов, которые также очень полезны.

Выражение понимания списка

in_list = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 9, 8, 7] print('array before:', in_list) массив = [i для i в in_list, если i% 2! = 0] # выражение для понимания списка print('array after:', array)

Выражение вычета генератора

in_list = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 9, 8, 7] print('array before:', in_list) массив = (i для i в in_list, если i% 2! = 0) # выражение вывода генератора print('array after:', array)

Установить выражение деривации

in_list = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 9, 8, 7] print('array before:', in_list) array = # установить выражение вывода print('array after:', array)

Словарные выражения

in_list = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 9, 8, 7] print('array before:', in_list) массив = (i: i * 2 для i в in_list, если i% 2! = 0) # выражение для выведения из словаря print('array after:', array)

Различные выводы в основном одинаковы с точки зрения синтаксиса, но различаются по типу возвращаемого объекта.

выражение выражения

Синтаксис yield также является специальным синтаксическим сахаром в Python, который можно назвать уникальным. Хотя другие языки имеют функции, которые реализуют аналогичные механизмы. yield реализован в Python ** Сопрограмма (сопрограммы) Важный фундамент для **.

def example_generator(in_list): '' 'Генератор' '' for i in in_list: yield i * 2

декоратор

Важно то, что в конце концов, декоратор является барьером для изучения Python. Это похоже на изучение Java для понимания объектно-ориентированных и дизайнерских шаблонов. Чтобы изучать Python, вы должны хорошо знать замыкания, генераторы и декораторы. Для написания высококонкурентных программ вы должны иметь знания сопрограмм.

def example_decorator(func): '' 'Декоратор' '' def inner(): func() return inner

Узнать больше

Источник