Dict to list

Методы словарей в Python

Перечислим основные словарные методы, которые помогут вам при работе с этим типом данных.

• — очищает заданный словарь, приводя его к пустому.
• — отдаёт значение словаря по указанному ключу. Если ключ не существует, а в качестве дополнительного аргумента передано значение по умолчанию, то метод вернет его. Если же значение по умолчанию опущено, метод вернет None.
• — возвращает словарные пары ключ:значение, как соответствующие им кортежи.
• — возвращает ключи словаря, организованные в виде списка.
• — подобным образом, возвращает список значений словаря.
• — удалит запись словаря по ключу и вернет её значение.
• — выбрасывает пару ключ:значение из словаря и возвращает её в качестве кортежа. Такие пары возвращаются в порядке LIFO.
• — реализует своеобразную операцию конкатенации для словарей. Он объединяет ключи и значения одного словаря с ключами и значениями другого. При этом если какие-то ключи совпадут, то результирующим значением станет значение словаря, указанного в качестве аргумента метода update.
• — создает полную копию исходного словаря.

Примеры:

STR.JOIN() ДЛЯ КОРТЕЖА В СТРОКУ В PYTHON

Поэтому в нашем первом методе мы используем функцию str.join (), также называемую функцией join. Эта функция возвращает строку, соединяя все различные элементы итерируемого объекта, разделенные разделителем строк. Это гибкий метод, который работает не только с кортежами, но и со списками.

Общий синтаксис для приведенного выше метода таков

Он имеет простой синтаксис с небольшим количеством связанных параметров. Он принимает любое итеративное значение, способное возвращать по одному элементу за раз. Теперь давайте рассмотрим один пример, который еще больше поможет нам понять эту концепцию.

#tuple declration
nameTuple = ('P','Y','T','H','O','N', 'P','O','O','L')
print(separator.join(nameTuple))

Выход:

Здесь, в приведенном выше примере, мы видим, что сначала мы объявили кортеж. В следующей объявленной строке мы указали строковый разделитель. Наконец, мы написали наш оператор печати в соответствии с синтаксисом, и мы получаем желаемый результат. Здесь, в сепараторе, мы также можем использовать”, ” но в этом случае наш выход будет “P, Y, T, H, O, N, P, O, L, L.”

Ключевое различие между строкой и байтами

Типы данных str и bytes используются в качестве объектов типа Byte в Python 2.x, но это неверно в случае Python 3.x. Критическое различие между байтами и строкой заключается в том, что строки легко читаются человеком, где байт в конечном итоге машиночитаем, и строка также преобразуется в байт перед обработкой.

Когда мы объявляем байтовый тип данных в Python, он напрямую сохраняется на диске, а строка преобразуется в байт, а затем сохраняется на диске.

Строки используются для обозначения символов, слов или предложений, тогда как байты представляют низкоуровневые двоичные структуры данных.

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.

Числовые литералы

Числовые литералы неизменяемы. Числовые литералы могут принадлежать к следующим четырем различным числовым типам.

Int(числа с целым знаком)	Long(длинные целые числа)	float(с плавающей запятой)	Complex(сложные)
Числа(могут быть как положительными, так и отрицательными) без дробной части, например: 100	Целые числа неограниченного размера, за которыми следует строчная или прописная буква L, например: 87032845L	Действительные числа с целой и дробной частью, например: -26,2	В форме a + bj, где a – действительная часть, а b – мнимая часть комплексного числа. например: 3.14j

Пример числовых литералов:

x = 0b10100 #Binary Literals
y = 100 #Decimal Literal 
z = 0o215 #Octal Literal
u = 0x12d #Hexadecimal Literal

#Float Literal
float_1 = 100.5 
float_2 = 1.5e2

#Complex Literal 
a = 5+3.14j

print(x, y, z, u)
print(float_1, float_2)
print(a, a.imag, a.real)

Выход:

20 100 141 301
100.5 150.0(5+3.14j) 3.14 5.0

Встроенные методы словаря

Встроенные методы словаря Python вместе с описанием приведены ниже.

№	Метод	Описание
1	dic.clear()	Используется для удаления всех элементов словаря.
2	dict.copy()	Он возвращает мелкую копию словаря.
3	dict.fromkeys(iterable, value = None, /)	Создает новый словарь из итерируемого объекта со значениями, равными value.
4	dict.get(key, default = “None”)	Он используется для получения значения, указанного для переданного ключа.
5	dict.has_key(key)	Он возвращает истину, если словарь содержит указанный ключ.
6	dict.items()	Он возвращает все пары ключ-значение в виде кортежа.
7	dict.keys()	Возвращает все ключи словаря.
8	dict.setdefault(key,default= “None”)	Он используется для установки ключа в значение по умолчанию, если ключ не указан в словаре.
9	dict.update(dict2)	Он обновляет словарь, добавляя в этот словарь пару ключ-значение dict2.
10	dict.values()	Он возвращает все значения словаря.
11	len()	Возвращает количество элементов в словаре
12	popItem()	удаляет и возвращает последнюю пару элементов
13	pop()	вернет значение ключа key, а также удалит его из словаря

Изучаю Python вместе с вами, читаю, собираю и записываю информацию опытных программистов.

Удаление элементов с помощью ключевого слова del

Элементы словаря можно удалить с помощью ключевого слова del, как указано ниже.

Employee = {"Name": "John", "Age": 29, "salary":25000,"Company":"GOOGLE"}  
print(type(Employee))  
print("printing Employee data .... ")  
print(Employee)  
print("Deleting some of the employee data")   
del Employee  
del Employee  
print("printing the modified information ")  
print(Employee)  
print("Deleting the dictionary: Employee");  
del Employee  
print("Lets try to print it again ");  
print(Employee)  

Выход:

<class 'dict'>
printing Employee data .... 
{'Name': 'John', 'Age': 29, 'salary': 25000, 'Company': 'GOOGLE'}
Deleting some of the employee data
printing the modified information 
{'Age': 29, 'salary': 25000}
Deleting the dictionary: Employee
Lets try to print it again 
NameError: name 'Employee' is not defined

Последний оператор печати в приведенном выше коде вызвал ошибку, потому что мы пытались напечатать словарь сотрудников, который уже удален.

Использование метода pop()

Метод pop() принимает ключ в качестве аргумента и удаляет связанное значение. Рассмотрим следующий пример.

# Creating a Dictionary 
Dict = {1: 'JavaTpoint', 2: 'Peter', 3: 'Thomas'} 
# Deleting a key  
# using pop() method 
pop_ele = Dict.pop(3) 
print(Dict)

Выход:

{1: 'JavaTpoint', 2: 'Peter'}

Python также предоставляет встроенные методы popitem() и clear() для удаления элементов из словаря. Popitem() удаляет произвольный элемент из словаря, тогда как метод clear() удаляет все элементы из всего словаря.

Методы для работы со строками

Кроме функций, для работы со строками есть немало методов:

• — возвращает индекс первого вхождения подстроки в s или -1 при отсутствии. Поиск идет в границах от до ;
• — аналогично, но возвращает индекс последнего вхождения;
• — меняет последовательность символов на новую подстроку ;
• — разбивает строку на подстроки при помощи выбранного разделителя x;
• — соединяет строки в одну при помощи выбранного разделителя x;
• — убирает пробелы с обеих сторон;
• — убирает пробелы только слева или справа;
• — перевод всех символов в нижний регистр;
• — перевод всех символов в верхний регистр;
• — перевод первой буквы в верхний регистр, остальных — в нижний.

Примеры использования:

2.2. Перебор всех ключей в словаре методом keys().

Метод keys() удобен если вы собираетесь работать с ключами в словаре. Переберем словарь и выведем все ключи в нем:

>>> year = {‘январь’: 31, ‘февраль’: 28, ‘март’: 31, ‘апрель’: 30}
>>> for key in year.keys():
…     print(key)
…январь
февраль
март
апрель

В Python перебор ключей используется по умолчанию при переборе словаря. Две записи ниже дают один и тот же результат.

>>> for key in year.keys():

>>> for key in year:

Явный вызов метода keys() может упростить чтение вашего кода. 

Начиная с Python 3.7 перебор содержимого словаря возвращает элементы в том порядке, в каком они вставлялись. Один из способов перебрать элементы в определенном порядке, вызвать функцию sorted(). 

>>> for key in sorted(year.keys()):
…     print(key)
…апрель
март
февраль
январь

В результате ключи сортируются по алфавиту.

2.МЕТОД REDUCE()

Функция reduce() определена в модуле functools Python. Он получает два аргумента, функцию и итерацию, но возвращает только одно значение. Теперь давайте рассмотрим его пример, который поможет нам лучше понять этот метод.

import functools 
import operator  
  
def convertTuple(tup): 
   .reduce(operator.add, (tup)) 
    return str
  

name = ('P', 'Y', 'T', 'H', 'O','N','P','O','O','L') (name) 
print(str)

Выход:

В приведенном выше примере сначала мы импортировали модуль functools. Далее мы импортировали оператор, который отвечает за выполнение основных математических операций. Затем мы использовали метод reduce, после чего определили кортеж. После этого мы преобразуем кортеж, как было определено ранее, для печати строки.

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.

Альтернативы словарям

Есть такой модуль, который называется . В нем представлены альтернативные словарям типы данных: , и . Они близки словарям по сути, но имеют несколько расширенный функционал.

OrderedDict

OrderedDict, можно сказать, является обычным словарем, который, однако, запоминает порядок добавления в него ключей. А, значит, у метода появляется возможность, через присвоение параметру значений или , указывать какой элемент нужно удалить: первый или последний.

defaultdict

Это подмножество словарей также, на первый взгляд, очень похоже на обычный dict. Но и тут есть свои тонкости. В частности, , при отсутствии ключа, всегда присваивает значение по умолчанию, если его пытаются извлечь. Соответственно, KeyError вы больше не увидите.

Counter

— подтип словаря, подсчитывающий и хранящий количество совпадающих неизменяемых элементов последовательности. Однако обладает и своими небезынтересными методами:

• — метод возвращает список элементов в лексикографическом порядке;
• — возвращает num элементов, которые встречаются в последовательности чаще всего;
• — метод вычитает количество элементов, присутствующих в итерируемом или map объекте из вычисляемого объекта.

Наверно вы заметили, что словари и списки (о которых, кстати, вы можете почитать в нашей предыдущей статье «Списки в Python») схожи как, внешне, так и в том, что могут изменять свой размер по необходимости.

Вообще говоря, и списки и словари — это изменяемые объекты, однако операции, провоцирующие изменения для этих типов данных, различны. Различаются они ещё и тем, что элементы словарей сохраняются по ключам, а не по позициям. Так или иначе, оба типа коллекций входят в число наиболее важных и часто применяемых на практике в языке Python.

Best practices

Как из строки выделить числа

Для извлечения чисел из строки можно воспользоваться методами строк:

Данный пример извлекает только целые положительные числа. Более универсальный вариант – регулярные выражения:

Как перевернуть строку

Существует несколько способов перевернуть строку, начиная от классического – запустить цикл в обратной последовательности, выбирая каждый символ с конца и вставляя его в новую строку, и заканчивая срезами – вариант только для Питона.

С помощью среза — самый быстрый способ:

Использование и

Как удалить последний символ в строке

Как и в предыдущем случае – чтобы убрать последний символ наиболее простым и быстрым вариантом будет использование среза:

Как убрать пробелы из строки

В случае удаления пробелов со строки может быть два варианта:

1 Обрезать строку так, чтобы удалить с нее первый и последний пробел, такой вариант может пригодиться, когда пользователь случайно поставит пробел в конце введенного текста:

2 Удалить со строки все пробелы:

Работа со строками — неотъемлемая часть создания практически любого приложения, где используется текст, и язык программирования Python предоставляет широкие возможности работы с такими данными.

Маринованные льготы

1. Скорость

Вы можете выполнить тест скорости, если это важно для вас, с помощью следующего кода:

Вы можете изменить количество повторений. Я не знаю сложности и как она увеличивается, но мне кажется, что Pickle быстрее (в моем компьютере это было в два раза быстрее).

2. Гибкость (типы объектов)

Кроме того, Pickle позволяет передавать некоторые типы данных, которые JSON вам не позволяет: вы можете определять свои собственные классы, функции и т. Д., И они могут храниться в Pickle. По сути, любой объект в Python (и это почти как сказать, что-нибудь в Python) может быть сохранен в строку Pickle.

Поиск подстроки

Перед выполнением любой задачи по очистке мы должны определить, действительно ли она нужна. В большинстве случаев вопрос сводится к поиску какого-либо символа или фразы в тексте. Python предоставляет множество функций для наших целей.

Заканчивается ли строка указанной подстрокой:

test_string.endswith('dog')
Out: True

Начинается ли строка с указанной подстроки:

test_string.startswith('dog')
Out: False

Содержит ли строка указанную подстроку:

'fox' in test_string
Out: True

Получение индекса подстроки:

test_string.find('fox')
Out: 16

Конечно, любую задачу можно решить множеством способов, особенно если мы говорим о Python. Однако мы думаем, что наше видение синтаксического анализа строк будет для вас полезным.

Методы словарей в Python

copy() – создание копии словаря. Рассмотрим на примере:

dict1 = {
'car': 'машина',
'apple': 'яблоко',
'orange': 'апельсин'
}
dict2 = dict1.copy()
print(dict2) #Выведет {'car': 'машина', 'apple': 'яблоко', 'orange': 'апельсин'}

get() – получение значения по ключу. Рассмотрим на примере:

dict = {
'car': 'машина',
'apple': 'яблоко',
'orange': 'апельсин'
}
print(dict.get('car')) #Выведет 'машина'

clear() – очистка словаря. Рассмотрим на примере:

dict = {
'car': 'машина',
'apple': 'яблоко',
'orange': 'апельсин'
}
dict.clear()
print(dict) #Выведет {}

keys() – получение всех ключей словаря. Рассмотрим на примере:

dict = {
'car': 'машина',
'apple': 'яблоко',
'orange': 'апельсин'
}
print(dict.keys()) #Выведет  dict_keys()

values() – получение всех значений элементов словаря. Пример:

dict = {
'car': 'машина',
'apple': 'яблоко',
'orange': 'апельсин'
}
print(dict.values()) #Выведет dict_values() 

items() – получение всех элементов словаря, включая ключи. Рассмотрим на примере:

dict = {
'car': 'машина',
'apple': 'яблоко',
'orange': 'апельсин'
}
print(dict.items()) #Выведет dict_items()

pop() – удаляет и возвращает значение ключа. Рассмотрим на примере:

dict = {
'car': 'машина',
'apple': 'яблоко',
'orange': 'апельсин'
}
print(dict.pop('car')) #Выведет ‘машина’
print(dict) #Выведет {'apple': 'яблоко', 'orange': 'апельсин'}

popitem() – удаляет и возвращает имя и значение ключа. Пример:

dict = {
'car': 'машина',
'apple': 'яблоко',
'orange': 'апельсин'
}
print(dict.pop()) #Выведет ('orange', 'апельсин')
print(dict) #Выведет {'car': 'машина', 'apple': 'яблоко'}

setdefault() – получение значения по ключу, если такой ключ присутствует в словаре. Когда такого ключа нет, он создается со значением None (если оно не указано в свойствах). Рассмотрим на примере:

dict = {
'car': 'машина',
'apple': 'яблоко',
'orange': 'апельсин'
}
print(dict.setdefault(‘car’) #Выведет 'машина'
print(dict.setdefault('home', 'дом') #Выведет 'дом'
print(dict) #Выведет {'car': 'машина', 'apple': 'яблоко', 'orange': 'апельсин', 'home': 'дом'}

update({}) – обновить значения по ключам, добавление новых ключей:

dict = {
'car': 'машина',
'apple': 'яблоко',
'orange': 'апельсин'
}
dict.update({'car': 'автомобиль', 'home': 'дом'})
print(dict) #Выведет {'car': 'автомобиль', 'apple': 'яблоко', 'orange': 'апельсин', 'home': 'дом'}

Преобразование байтов в строку в Python

Python предоставляет встроенный метод decode(), который используется для преобразования байтов в строку. Давайте разберемся в следующем примере.

Пример –

 
byteData = b"Lets eat a \xf0\x9f\x8d\x95!" 
# Let's check the type 
print(type(byteData)) 
str1 = byteData.decode('UTF-8') 
print(type(str1)) 
print(str1) 

Выход:

<class 'bytes'> 
<class 'str'> 
Lets eat a ! 

Объяснение –

Мы передали формат кодирования в приведенном выше коде, декодировали объект bytes в строку и распечатали ее.

Преобразование байтов в строку с кодеками

Мы также можем использовать модуль codec для преобразования байтового типа данных в строку.

Пример –

 
import codecs 
byteData = b'Lets eat a \xf0\x9f\x8d\x95!' 
codecs.decode(byteData, 'UTF-8') 

Выход:

Lets eat a  

Использование str()

Это самый простой способ преобразовать байты в строку. Давайте разберемся в следующем примере.

Пример –

 
byteData = b'Lets eat a \xf0\x9f\x8d\x95!' 
b1 = str(byteData, 'UTF-8') 
print(b1) 

Выход:

Lets eat a &! 

Необходимо передать аргумент кодировки в str(), иначе мы получим неожиданные результаты. Неправильная кодировка приводит к неправильному выводу. Например – если мы передадим метод str() с UTF-16, мы получим следующую ошибку.

 
str(b, 'UTF-16')  

Выход:

'敌❴\u2073牧扡愠\uf020趟' 

Заключение

Этот урок поможет вам работать с байтовым типом данных. Мы определили различные методы преобразования байтового типа данных в строку.

Изучаю Python вместе с вами, читаю, собираю и записываю информацию опытных программистов.

Сериализация и распаковка нестандартных объектов

Как я упоминал ранее, используя Pickle, вы можете сериализовать свои собственные настраиваемые объекты. Взгляните на следующий пример:

import pickle

class Veggy():
    def __init__(self):
        self.color = ''
    def set_color(self, color):
        self.color = color

cucumber = Veggy()
cucumber.set_color('green')

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

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

print(unpickled_cucumber.color)

Как видите, этот пример почти такой же простой, как и предыдущий. Между строками 3 и 7 мы определяем простой класс, который содержит один атрибут и один метод, который изменяет этот атрибут. В строке 9 мы создаем экземпляр этого класса и сохраняем его в переменной cucumber, а в строке 10 мы устанавливаем цвет его атрибута на «зеленый».

Затем, используя те же функции, что и в предыдущем примере, мы сериализуем и отделяем наш только что созданный объект. Выполнение приведенного выше кода приводит к следующему выводу:

$ python unpickle_custom.py
green

Помните, что мы можем распаковать объект только в среде, где класс Veggy либо определен, либо импортирован. Если мы создадим новый скрипт и попытаемся выделить объект без импорта класса Veggy, мы получим «AttributeError». Например, выполните следующий скрипт:

import pickle

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

print(unpickled_cucumber.color)

В выводе приведенного выше скрипта вы увидите следующую ошибку:

$ python unpickle_simple.py
Traceback (most recent call last):
  File "<pyshell#40>", line 2, in <module>
    unpickled_cucumber = pickle.load(pickle_in)
AttributeError: Can't get attribute 'Veggy' on <module '__main__' (built-in)>

Преобразование числовых типов

В Python есть два :  (integer) и числа с  (float). 

Бывает, вы работаете над чужим кодом и вам нужно преобразовать целое число в число с плавающей запятой (и наоборот). Или вы можете обнаружить, что использовали целое число, хотя на самом деле вам нужно число с плавающей запятой. Python имеет встроенные методы, позволяющие легко выполнить все эти преобразования.

Преобразование целых чисел в числа с плавающей запятой

Метод Python  преобразует целые числа в числа с плавающей запятой. Чтобы использовать эту функцию, добавьте в скобки целое число:

float(57)

В этом случае 57 будет преобразовано в 57.0.

Этот метод можно использовать и с переменной. Объявим  равным 57, а затем выведем новое значение с плавающей запятой:

f = 57
print(float(f))

Результат:

Используя функцию , мы можем преобразовывать целые числа в числа с плавающей запятой.

Преобразование чисел с плавающей запятой в ​​целые числа

Python также имеет встроенную функцию для преобразования чисел с плавающей запятой в целые числа: .

Функция   работает аналогично функции . Чтобы преобразовать десятичную дробь в целое число, вы можете добавить его внутрь скобок:

int(390.8)

В этом случае 390.8 будет преобразовано в 390.

Эту функцию можно использовать и с переменными. Давайте объявим  равным 125.0, а — равным 390.8, а затем применим к переменным функцию :

b = 125.0
c = 390.8

print(int(b))
print(int(c))

Результат:

При преобразовании чисел с плавающей запятой в целые числа с помощью функции  Python отсекает все, что идет после запятой. Мы можем ожидать, что 390,8 округлится до 391, но с применением только лишь функции этого не произойдет.

Преобразование чисел путем деления

В Python 3 при делении одного целого числа на другое целое число результат преобразуется в число с плавающей запятой. То есть, если разделить 5 на 2, в Python 3 вы получите число с плавающей запятой:

a = 5 / 2
print(a)

В Python 2, так как вы имели дело с двумя целыми числами, вы получите ответ в виде целого числа: 5 / 2 = 2. Прочтите «Python 2 vs Python 3: Практические соображения» для получения дополнительной информации о различиях между Python 2 и Python 3.

Зачем использовать Postman?

Сегодня Postman — супер-популярный инструмент. Им пользуются более 8 миллионов разработчиков и тестировщиков. И вот почему:

• Бесплатный. Postman — бесплатный инструмент.
• Простой в использовании. Очень просто начать пользоваться — Postman интуитивно понятный. Уже через несколько минут после скачивания и установки вы сможете отправить ваш первый запрос.
• Поддерживает разные API. С помощью Postman можно выполнять разные типы запросов к любым API (REST, SOAP, GraphQL (по тестированию GraphQL c помощью Postman у нас есть отдельная статья)
• Расширяемый. Postman можно настроить под ваши конкретные нужды с помощью Postman API.
• Интегрируемый. Можно легко интегрировать наборы тестов в ваш любимый CI/CD инструмент с помощью Newman (CLI collection runner — позволяет запускать Postman-коллекции в командной строке)
• Имеет большое комьюнити. Postman очень популярный и, как следствие, имеет большое комьюнити, которое подскажет ответы на большинство вопросов.

Strip и zfill

Еще одна важная функция — это возможность удалять из строки лишние начальные и конечные символы. Для этого у нас есть семейство функций :

• Удалить пробелы по умолчанию.
• Удалить пробелы слева или справа.
• Удалить произвольные символы.

test_string_with_spaces = '     The quick brown fox jumps over the lazy dog    '
test_string_with_spaces.strip()

Out: 'The quick brown fox jumps over the lazy dog'

test_string_with_spaces.lstrip()

Out: 'The quick brown fox jumps over the lazy dog    '

test_string_with_spaces.rstrip()

Out: '     The quick brown fox jumps over the lazy dog'

test_string.rstrip('g')

Out: 'The quick brown fox jumps over the lazy do'

Кроме того, есть полезная функция для дополнения чисел ведущими нулями:

'29'.zfill(10)

Out: '0000000029'

'xA1'.zfill(4)

Out: '0xA1'

Генерация списков, словарей и множеств

Генерация списков, словарей и множеств командами в одну строку — наиболее мощные и характерные фичи языка Python. Всё это великолепие работает и с форматированными строками. Вот список из форматированных строк, созданный на основе другого списка:

Форматированная строка может содержать и генератор списка, с этим проблем нет, — тогда она выдаст строку, состоящую из вычисленного списка, а не из команды генератора.

Со словарями и множествами дело обстоит чуть иначе — в основном из-за наличия фигурных скобок. Поэтому для того, чтобы строка была в виде словаря, а не в виде текста генератора, надо добавлять пробелы между внутренними и внешними фигурными скобками.

Преобразование строк

Строка – это последовательность из одного или больше символов (цифр, букв и других символов). Строки – очень распространённый тип данных в программировании. Существует много способов преобразования строк.

Преобразование чисел в строки

Чтобы конвертировать число в строку, используйте метод str(). Поместите число или переменную в круглые скобки.

Попробуйте преобразовать целое число, например:

Запустив метод str(12) в интерактивной оболочке Python (с помощью команды python), вы получите вывод:

Кавычки означают, что теперь 12 является строкой, а не числом.

Особенно полезно преобразовывать числа в строки, используя переменные. К примеру, можно отследить, сколько строк кода  в день пишет тот или иной пользователь. Если пользователь пишет больше 50 строк, программа отправит ему поощрительное сообщение.

Запустив этот код, вы получите ошибку:

Python не может склеивать строки с числами, потому нужно преобразовать значение lines в строку.

Теперь, запустив код, вы увидите:

Метод str() может преобразовать в строку и число с плавающей точкой. Поместите в круглые скобки число или переменную:

Попробуйте выполнить конкатенацию строки и преобразованного в строку числа:

Преобразование строк в числа

Строки можно преобразовать в числа с помощью методов int() и float()

Если в строке нет десятичных знаков, лучше преобразовать её в целое число. Для этого используется int().

Попробуйте расширить предыдущий пример кода, который отслеживает количество написанных строк. Пусть программа отслеживает, сколько строк пишет пользователь каждый день.

При запуске возникла ошибка, поскольку Python не может выполнить сложение строк. Преобразуйте строки в числа и попробуйте снова запустить программу:

Значение переменной lines_more – это число, в данном случае это 58.

Также можно преобразовать числа в предыдущем примере в числа с плавающей точкой. Для этого используйте метод float() вместо int().

К примеру, очки начисляются в десятичных значениях.

В данном случае оператор + склеивает две строки, а не складывает числа. Потому в результате получилось довольно странное значение.

Конвертируйте эти строки в числа с плавающей точкой, а затем выполните сложение.

Как видите, теперь программа возвращает ожидаемый результат.

Если вы попробуете преобразовать строку с десятичными значениями в целое число, вы получите ошибку:

Итог: Переворачивания строк в Python

Переворачивание строк — это стандартная операция в программировании (и во время интервью). В этом руководстве вы узнали о трех разных подходах к переворачиванию строк в Python.

Давайте проведем краткий обзор каждого из способов, перед тем как я дам рекомендации о каждом варианте:

Вариант 1: срез списка

Вы можете использовать синтаксис среза Python для создания перевернутой копии строки. Это хорошо работает, однако синтаксис может быть непонятным для пользователей Python.

Python

print(‘TURBO’) # ‘OBRUT’

1	print(‘TURBO’::-1)# ‘OBRUT’

• Создает переверную копию строки;
• Это самый быстрый способ переворота строки в Python

Вариант 2: reversed() and str.join()

Встроенная функция reversed() позволяет вам создать отраженный итератор строки Python (или любой другой последовательный объект). Это гибкое и простое решение, которое использует определенные продвинутые функции Python, но при этом остается читаемым благодаря четкому названию reversed()

Python

print(».join(reversed(‘TURBO’))) # ‘OBRUT’

1	print(».join(reversed(‘TURBO’)))# ‘OBRUT’

• Функция reversed() возвращает итератор, который проводит итерацию над символами в строке в обратном порядке
• Этот поток символов необходимо комбинировать в строку при помощи функции str.join()
• Этот способ медленнее среза, но более читаемый.

Вариант 3: «Крутите сами»

Использование стандартного алгоритма замены символов с предварительным портированием в Python работает, но сопровождается вялой производительностью и читаемостью, в сравнении с другими способами.

Python

def reverse_string(s):
chars = list(s)
for i in range(len(s) // 2):
tmp = chars
chars = chars
chars = tmp
return ».join(chars)

data = reverse_string(‘TURBO’)
print(data) # ‘OBRUT’

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

defreverse_string(s) chars=list(s) foriinrange(len(s)2) tmp=charsi charsi=charslen(s)-i-1 charslen(s)-i-1=tmp return».join(chars) data=reverse_string(‘TURBO’) print(data)# ‘OBRUT’

• Это намного медленнее среза и обратной итерации (в зависимости от реализации);
• Данный алгоритм не рекомендуется, только если вы не в ситуации с интервью.

Если вы думаете о том, какой из способов подходит для переворачивания строки лучше всего, мой ответ: «В зависимости от ситуации». Лично я предпочитаю подход с использованием функции reversed(), так как она объясняет саму себя и по понятным причинам быстрая.

Однако, также присутствует аргумент, где наш подход среза является в 8 раз быстрее, что может быть предпочтительно, если есть необходимость в производительности.

В зависимости от вашего случая, это может быть грамотным решением. Кроме этого, это весьма уместная ситуация для цитаты Дональда Кнута:

По этой причине, я бы не стал беспокоиться о производительности переворачивания строк в ваших программах, только если это не интегральная часть того, что делает ваш софт. Если вы отражаете миллионы строк в узком цикле, любой ценой оптимизируйте скорость.

Но для обычного приложения Python это не даст существенной разницы. Так что я выбираю наиболее читаемым (и следовательно, поддерживаемым) подходом.

В моем случае это вариант 2: reversed() + join().

Если вы хотите углубиться в вопрос, вы можете найти море информации в документации и интернете. Кстати, комментарии в разделе ниже приветствуются! Поделитесь с нами вашими любимыми техниками отражения строк.

Заключение

Как видите, благодаря модулю Pickle сериализация объектов Python довольно проста. В наших примерах мы выбрали простой список, но вы можете использовать тот же метод для сохранения большого спектра типов данных Python, если вы убедитесь, что ваши объекты содержат только другие выбираемые объекты.

У Pickling есть некоторые недостатки, самый большой из которых может заключаться в том, что вы можете распаковать свои данные только с помощью Python – если вам нужно кросс-языковое решение, JSON определенно лучший вариант. И, наконец, помните, что сериализованные объекты можно использовать для переноса кода, который вы не обязательно хотите выполнять.

Вывод кавычек и фигурных скобок

Но что, если нужно напечатать оба вида кавычек? Для начала можно попробовать старый добрый бэкслеш, или обратную косую черту. Она изолирует символ, идущий за ней, и позволяет вывести те же самые кавычки, которые оформляют основную строку.

Но внутри фигурных скобок форматированной строки бэкслеш не поддерживается. Увы. Поэтому следующий код вызовет ошибку:

Наиболее простой и разумный путь избежать этого — вычислить выражение с бэкслешем заранее и только затем передать его в форматированную строку:

Аналогично: что, если нам нужно вывести фигурные скобки в форматированной строке? Для начала стоит заметить, что фигурные скобки в f-строках не могут быть пустыми.

Однако мы можем заполнить пустые фигурные скобки другими фигурными скобками.

Главная хитрость: выражения внутри «самых внутренних» фигурных скобок вычисляются только в том случае, если у нас нечётное количество пар этих скобок.