Архив рубрики: Python

Файлы __init__.py пакетов

Если вы решили использовать импортирование пакетов, существует еще одно условие, которое необходимо будет соблюдать: каждый каталог в пути, указанном в инструкции импортирования пакета, должен содержать файл с именем __init__.py, в противном случае операция импорта пакета будет терпеть неудачу. То есть в примере выше каталоги dir1 и dir2 должны содержать файл с именем __init__.py каталог-контейнер dir0 может не содержать такой файл, потому что сам он не указан в инструкции импортирования пакета. Точнее говоря, для такой структуры каталогов:
dir0dir1dir2mod.py
и инструкции импортирования, имеющей следующий вид:
import dir1.dir2.mod
применяются следующие правила:
•  dir1 и dir2 должны содержать файл __init__.py.
•  dir0, каталог-контейнер, может не содержать файл __init__.py – этот файл
будет проигнорирован, если он присутствует.
•  dir0, но не dir0dir1, должен присутствовать в пути поиска модулей (то есть он  должен  быть  домашним  каталогом  или  присутствовать  в  переменной окружения PYTHONPATH и так далее).

Таким образом, структура каталогов в этом примере должна иметь следующий вид (здесь отступы указывают на вложенность каталогов):

dir0          # Каталог-контейнер в пути поиска модулей
    dir1
        __init__.py
        dir2
            __init__.py
            mod.py
Файлы __init__.py могут содержать программный код на языке Python, как любые другие файлы модулей. Отчасти они являются объявлениями для интерпретатора и могут вообще ничего не содержать. Эти файлы, будучи объявлениями, предотвращают неумышленное сокрытие в каталогах с совпадающими именами истинно требуемых модулей, если они отображаются позже в списке путей поиска модулей. Без этого защитного механизма интерпретатор мог бы выбирать  каталоги,  которые  не  имеют  никакого  отношения  к  вашему  программному коду, только лишь потому, что в пути поиска они появляются ранее.
В общем случае файл __init__.py предназначен для выполнения действий по инициализации пакета, создания пространства имен для каталога и реализации поведения инструкций from * (то есть from … import *), когда они используются для импортирования каталогов:

Инициализация пакета
 Когда интерпретатор Python импортрирует каталог в первый раз он автоматически запускает программный код файла __init__.py этого каталога. По этой причине обычно в эти файлы помещается программный код, выполняющий действия по инициализации, необходимые для файлов в пакете.
 Например, этот файл инициализации в пакете может использоваться для создания файлов с данными, открытия соединения с базой данных и так далее. Обычно файлы __init__.py не предназначены для непосредственного выполнения – они запускаются автоматически, когда выполняется первое обращение к пакету.

Инициализация пространства имен модуля
При импортировании пакетов пути к каталогам в вашем сценарии после завершения операции импортирования превращаются в настоящие иерархии вложенных объектов. Например, в предыдущем примере после завершения операции импортирования можно будет использовать выражение dir1.dir2, которое возвращает объект модуля, чье пространство имен содержит все имена, определяемые файлом __init__.py из каталога dir2. Такие файлы создают пространства имен для объектов модулей, соответствующих каталогам, в которых отсутствуют настоящие файлы модулей.

Поведение инструкции from *
В качестве дополнительной особенности, в файлах __init__.py можно использовать списки __all__, чтобы определить, что будет импортироваться из каталог

Блог на Django. Часть 1 — установка

Всем привет, решил попробовать сделать блог на Django и рассказать «пошаговость» Вам. Первое и самое главное — без чего невозможно будет работать — это установить Python и Django. О совместимостях версий писать не буду так как все есть в гугле)

Итак начнем с установки Python-a. Так как у меня виндовс и к тому же 8.1 будет пробовать делать все под нее. Для того чтоб скачать свежую версию я воспользовался ссылкой https://www.python.org/downloads/ и на данный момент там есть версия 3.5.1, вот ее и возьму.

Во время установки я отметил галочкой пункт Add Python 3.5 to PATH, чтобы cmd его тоже распозновала.

Потом нажав Customize installtion ждем окончания установки.
Дальше нам надо установить Django, для этого переходим по ссылке https://www.djangoproject.com/download/ и в правой колонке есть ссылка для скачивания последнего релиза — ее и кликаем. Вы скачаете архив с которого нужно распаковать папку «Django-1.9.4» а потом в ее корне запустить команду python setup.py install .
Для того чтоб установить джанго я воспользовался ГИТовой консолью запустив ее с правами администратора и написал приведенную выше команду. Запуск консоли с правами администратора — обязателен !!!

Теперь проверим работоспособность нашего установленного Джанго. Для этого я выполнил в папке выше следующие команды…
в консоли запускаем python, а далее пишем следующие команды
>>> import django
>>> django.VERSION
(1, 9, 4, 'final', 0)
Если у вас отобразилась версия, поздравляю — вы установили все как надо.

Вот впринципе на этом данная статья может быть закончена, далее мы рассмотрим процесс настройки с БД. Хочу попробовать на postgreSQL, но а там как получится. А вообще выбор между MySQL & PostgreSQL.

Помогите с выбором БД, пишите в комментах какой отдать предпочтения.
Так же я в гит буду выкладывать все шаги разработки или же лучше выложить вконце один готовый вариант ?

Автор: Няшный Человек
Дата публикации: 2016-03-06T10:41:00.000+02:00

Пакеты и настройка пути поиска

Если вы используете эту возможность, имейте в виду, что пути к каталогам в инструкции import могут содержать только имена переменных, разделенные точками. Здесь нельзя использовать синтаксис путей к каталогам, специфичный для текущей платформы. Например, C:dir1.My Documents.dir2 или ../dir1 – это недопустимый синтаксис. Напротив, в настройках путей поиска модулей используется платформозависимый синтаксис – для именования необходимых каталогов-контейнеров.

Так, в предыдущем примере dir0 – это имя каталога, которое требуется добавить в путь поиска модулей и которое может иметь произвольную длину и путь, с учетом специфики используемой платформы, ведущий к каталогу dir1. Вместо того, чтобы использовать ошибочный синтаксис, как показано ниже:
import C:mycodedir1dir2mod     # Ошибка: недопустимый синтаксис

Добавьте путь C:mycode в переменную окружения PYTHONPATH или в файл .pth
(предполагается, что это не домашний каталог программы, поскольку в этом случае этот шаг не является необходимым) и используйте такую инструкцию:
import dir1.dir2.mod.
В сущности, записи в списке путей поиска модулей содержат платформозависимые пути к каталогам, которые ведут к самым левым именам в цепочках, Основы операции импортирования пакетов представленных  в  инструкциях  import,  а  сами  инструкции  import  содержат окончание пути к каталогам платформонезависимым способом.

Автор: Няшный Человек
Дата публикации: 2016-03-03T11:44:00.000+02:00

pytest продолжение

В первой части статей мы немного познакомились с основными базовыми возможностями pytest. Рассмотрели его особенностей и подходы.

В личных беседах и по почте поступил ряд вопросов и предложений, поэтому продолжению быть. В этой и последующих статьях погрузимся глубже в возможности pytest. Новый материал предлагаю выкладывать в виде поваренной книги — проблема, рецептура, ингредиенты, 5 минут готовки, наслаждение.

Последовательно выполнение тестовых сценариев


В тестировании часто бывают случаи, когда необходимо объединить несколько проверок в один большой тест и выполнить их последовательно. Причем бывает и так, что один сценарий зависит от результатов работы предыдущего (но такое лучше стараться избегать в автотестировании). 

В следующих статьях мы посмотрим как можно избежать этой ситуации пользуясь стандартными средствами пайтеста.

Например, тестируемая программа при первом запуске накатывает схему базы (sqlite чтобы не морочиться) и заполняет её некоторой служебной информацией. Допустим перед нами стоит задача «дешево» протестировать этот модуль. Сходу задачу модно разбить на 2 подзадачи — проверка создания файла базы, затем проверка схемы и в конце проверка данных.

Самый простой вариант — нумерация в названии тестов

# conftest.py
import os
import pytest
import sqlite3


def pytest_configure(config):

    config.DB_PATH = «db.sqlite»


@pytest.fixture(scope=»module»)
def creator(request):
    DB_PATH = request.config.DB_PATH
    con = sqlite3.connect(DB_PATH)
    cur = con.cursor()
    cur.executescript(«»»
        create table person(
            firstname,
            lastname,
            age
        );

        create table book(
            title,
            author,
            published
        );

        insert into book(title, author, published)
        values (
            'Dirk Gently''s Holistic Detective Agency',
            'Douglas Adams',
            1987
        );
        «»»)
    con.commit()
    con.close()
    return DB_PATH


@pytest.fixture
def cursor(request):
    class cursor:

        def __init__(self, dbpath):
            self.dbpath = dbpath
            self.conn = sqlite3.connect(self.dbpath)

        def table_exists(self, table):
            cursor = self.conn.cursor()
            cursor.execute(
                «SELECT name FROM sqlite_master WHERE type = «table»»)
            tables = cursor.fetchall()
            for each in tables:
                if table in each:
                    return True
            return False

        def getrows(self, table):
            cursor = self.conn.cursor()
            cursor.execute(«SELECT * FROM %s;» % (table))
            return cursor.fetchall()

    return cursor(request.config.DB_PATH)

# test.py
def test_1_db_exists(creator):
    assert os.path.exists(creator)


@pytest.mark.parametrize(«table», [«person», «book»])
def test_2_check_scheme(table, creator, cursor):
    result = cursor.table_exists(table)
    assert result


@pytest.mark.parametrize(«table», [«book»])
def test_3_check_rows(table, creator, cursor):
    assert cursor.getrows(table)


Спасибо документации питона за готовые примеры.

У такого подхода есть ряд недостатков.
1. В названии теста появляется нумерация — это лишняя мета информация. (Это может сказаться на тестовом отчете или билд логе CI сервера)
2. Название теста усложняется
3. Вставка нового элемента в середину приведет к смене нумерации всех последующих тестов

Вариант посложнее — маркеры


Свои маркеры мы реализовывать не будем, а используем готовый плагин pytest-ordering. В принципе вся реализация такого плагина составит не больше 100 строчек кода.

# test.py
@pytest.mark.order1
def test_db_exists(creator):
    assert os.path.exists(creator)


@pytest.mark.order2
@pytest.mark.parametrize(«table», [«person», «book»])
def test_check_scheme(table, creator, cursor):
    result = cursor.table_exists(table)
    assert result


@pytest.mark.order3
@pytest.mark.parametrize(«table», [«book»])
def test_check_rows(table, creator, cursor):
    assert cursor.getrows(table)


Наши тестовые функции преобразились, стали более понимаемы для чтения.
Из коробки плагин содержит создание цепочек выполнения, более понятные маркеры (pytest.mark.run('first'), pytest.mark.run('second')) и прочее. Более подробно в микро доку плагина.

Ссылки
[1] https://docs.python.org/2/library/sqlite3.html
[2] http://pytest-ordering.readthedocs.org/en/develop/

Автор: Евгений Курочкин

{} vs dict()


В питоне предусмотрена возможность создать словарь двумя способами — через фигурные скобки {} и через конструктор dict(). В чем разница и что лучше использовать в коде?


Код

a = dict(one=1, two=2, three=3)
b = {'one': 1, 'two': 2, 'three': 3}

Пример наглядно демонстрирует что при статическом определении атрибутов количество кода практически одинаковое (скобки больше всего лишь на 2 символа). 

Инициализация

Конструктор словаря предлагает расширенный функционал для инициализации словаря.

d = dict((str(v),v) for v in range(10))
dict(zip(['one', 'two', 'three'], [1, 2, 3]))


Скорость работы

Выполним в консоли следующие выражения

>>python -m timeit «{}»
10000000 loops, best of 3: 0.034 usec per loop

>>python -m timeit «dict()»

10000000 loops, best of 3: 0.127 usec per loop

Почему такая существенная разница в скорости? Все просто, смотрим что выдает диассемблер

>>import dis

>>def d(): t = {}

>>dis.dis(d)

  1           0 BUILD_MAP                0
              3 STORE_FAST               0 (t)
              6 LOAD_CONST               0 (None)

              9 RETURN_VALUE

>>def d(): t = dict()
>>dis.dis(d)

  1           0 LOAD_GLOBAL              0 (dict)

              3 CALL_FUNCTION            0
              6 STORE_FAST               0 (t)
              9 LOAD_CONST               0 (None)
             12 RETURN_VALUE



При вызове конструктора dict() выполняется большее количество инструкций питона.

Вывод

Если для словаря заранее известны пары ключ-словарь, то в коде лучше использовать фигурные скобки, т.к. они дают некоторый прирост скорости при создании словаря. При динамическом создании словаря придется использовать конструктор.

PS. Все выводы актуальны и для списков


Ссылки

https://docs.python.org/2/library/stdtypes.html#mapping-types-dict
http://stackoverflow.com/questions/6610606/dict-literal-vs-dict-constructor-any-preferred

Автор: Евгений Курочкин

Топ 10 вопросов по python на stackoverflow

What does the yield keyword do in Python?
What is a metaclass in Python?
How to check whether a file exists using Python
Does Python have a ternary conditional operator?
Calling an external command in Python
How can I make a chain of function decorators in Python?
What does `if __name__ == “__main__”:` do?
How can I merge two Python dictionaries in a single expression?
Sort a Python dictionary by value
How do I install pip on Windows?

Довольно ожидаемо

[1] stackoverflow.com

Автор: Евгений Курочкин