Python Заметки

Продолжаем со свойствами классов. Теперь мы хотим иметь рабочий setter. 🔸 Вместо класса создаем свойства для его мета-класса class CMeta(type): _x = 0 @property def x(cls): return cls._x @x.setter def x(cls, value): cls._x = value class C(metaclass=CMeta): _x = 2 При этом можем изменить дефолтное значение для унаследованного класса. Плюс, как и в обычном property можно сделать getter, setter и deleter. >>> C.x 2 >>> C.x = 34 >>> C.x 34 Проверим, действительно ли сработал setter или мы просто перезаписали атрибут x >>> C._x 34 Да, всё верно! 😎 🔸 Динамический атрибут класса. Похож на прошлый пример но с дополнительной фишкой. Что он делает? Этот декоратор не только позволяет добавить свойство класса но и разделить функционал для свойства класса и свойства инстанса. Работает это через дополнительный вызов __getattr__ и __setattr__ мета-класса, где требуется проверить имя атрибута и сделать соответствующие выводы. from types import DynamicClassAttribute class CMeta(type): def __getattr__(self, item): if item == 'x': # проверка имени return 'x from class' raise AttributeError def __setattr__(self, key, value): print('set class', key, '=', value) class C(metaclass=CMeta): @DynamicClassAttribute def x(self): return 'x from instance' @x.setter def x(self, value): print('set instance x =', value) >>> C.x 'from class' >>> C().x 'from instance' >>> C.x = 2 'set class x = 2' C().x = 2 'set instance x = 2' #tricks

Вы используете свойства (@property) в классах? Удобная штука, скажу я вам! Но работают они только для инстансов класса. Вот простой пример: class A: @property def prop(self): return 10 Создаём класс и получаем значение свойства >>> a = A() >>> a.prop 10 А что будет если вызвать свойство у класса >>> A.prop <property object at 0x000...318> Эх, несвезло😢 Как сделать подобие property для класса? Есть несколько способов: 🔸 Написать свой декоратор в точности повторяющий функционал property. Это ведь не сложно🤓 Я тоже когда-то писал свою версию подобного функционала. Примеры смотрим здесь↗️ и здесь↗️. Всё это здорово, но не очень-то хочется изобретать велосипед. Есть ли что-то готовое из стандартных средств? 🔸 Если вы уже перешли на Python 3.9 то можете написать вот так: class С: @classmethod @property def x(cls): return 2+2 >>> C.x 4 Например, вот так можно динамический докстринг сделать class C: @classmethod @property def __doc__(cls) -> str: return f"A doc for {cls.__name__!r}" >>> help(C) class C(builtins.object) | A doc for 'C' ... Хорошая новость в том, что это работает из коробки, ничего дописывать не надо. Плохая новость — не получится сделать setter, по крайней мере лаконично и красиво. Например, вот так не работает: class C: _x = 0 def x_get(cls): return cls._x def x_set(cls, value): cls._x = value x = classmethod(property(x_get, x_set)) Выражение присвоения просто перезаписывает атрибут x, а не вызывает setter. >>> C.x = 1 >>> C._x 0 Чтобы setter тоже работал, нужно сделать иначе. Но об этом смотрите в следующем посте. #tricks

🤩Разбираем полезные исходники! Функция, возвращающая словарь с данными о панели задач. screen : номер монитора location : расположение на экране (внизу, слева и тд) geometry : QRect с координатами таскбара system_tray : доступен ли системный трей 🔸 Как может пригодиться? Я использую для открытия виджета по клику на значке в трее с выравниванием по таскбару. Аналогично работает попап у Dropbox клиента. 🔸 Тестил на Windows10 и Debian10. 🔸 В комплекте проверочный виджет который при создании точно перекрывает таскбар. Проверка правильности определения геометрии таскбара. Закрывается по клику. 🔸 Ещё в комплекте пример окошка, которое появляется в районе часов над таскбаром. 🔸 Есть один баг. При перекрытии тасбара в Gnome (linux) виджет не получает событий от мыши. Решения пока не нашел😕 Код забираем здесь ↗️ #source#qt

import sys print(sys.implementation) Выполнив этот код, вы увидите некий объект namespace с данными о текущей имплементации интерпретатора. Помимо того что эта информация может быть как-либо полезна давайте обратим внимание на то, что это за объект вообще? Узнаем что это за тип >>> type(sys.implementation) <class 'types.SimpleNamespace'> SimpleNamespace это простой тип для реализации неймспейса. Если не знаете что такое неймспейс, то представьте себе некий объект-контейнер, куда можно складывать другие объекты. После чего обращаться к ним через имя контейнера. То есть, к имени объекта добавляется дополнительный уровень имени, что и является пространством имён. По сути, любой модуль и класс является неймспейсом для своего содержимого (если не импортить это содержимое из модуля через "*"). Класс SimpleNamespace позволяет легко добавлять и удалять атрибуты. А также можно передать в конструктор keyword аргументы чтобы сразу создать нужные атрибуты >>> from types import SimpleNamespace >>> conf = SimpleNamespace(key1=1, key2=2) >>> conf.key1 1 >>> setattr(conf, 'key3', 3) или >>> conf.key3 = 3 >>> conf.key3 3 >>> delattr(conf, 'key2') или >>> del conf.key2 >>> conf namespace(key1=1, key3=3) Вот так можно преобразовать словарь в неймспейс: >>> keys_dict = {'k1': 1, 'k2': 2} >>> keys = SimpleNamespace(**keys_dict) >>> keys namespace(k1=1, k2=2) Обратное преобразование через vars >>> vars(conf) {'key1': 1, 'key3': 3} Как это можно использовать? ▫️ красиво оформить "константы" или конфиг. В этом случае, кстати, я бы делал ключи аперкейсом. >>> conf = SimpleNamespace( **json.load(config_file.open()) ) >>> conf.API_HOST "192.168.10.20" ▫️ быстро преобразовать словарь в подобие объекта с доступом к ключам через атрибуты. То есть вместо такой записи: shape['width'] можно будет писать так: shape.width ▫️альтернатива для namedtuple, в которой доступно изменение значения атрибутов. #tricks

https://devdocs.io/python~3.9/ Интерактивный поиск по документации Python. Просто наберите имя функции, класса или модуля и сразу получите статью. Поиск умный, может найти неточное совпадение. Например когда допустили опчепятку в слове. Попробуйте поискать по слову "mltprcsng" #basic

Порой админу проще написать огромный bash-скрипт с запросами в БД и парсингом через регулярки чем пытаться тоже самое изобразить в Python. Тоже самое верно и в обратном случае. Даже простые shell команды порой удобней записать в Python скрипт чем на bash. Правда, в обоих случаях выглядит это всё не очень. Если сталкивались с таким, то поймёте о чем я😢 Специально для вас сделал подборку библиотеки для работы с shell из Python. Чтобы ваш код оставался красивым и читабельным! ➡️ sh Переносим bash синтаксис в Python. Удобно и немногословно. Ранее я уже рассказывал про этот модуль, можно глянуть в этом посте. ➡️plumbum Аналогичен sh но со своими плюшками. Например встроенная колоризация вывода ➡️pexpect Библиотека для интерактивного взаимодействия с процессом через stdin/stdout. Нашел небольшой гайд на русском. ➡️shell_command Еще одна библиотека для вызова shell-команд. Ориентируется на безопасность вызываемого кода и заточена на удобство для админов. Бонусом ➡️envoy Обёртка вокруг subprocess делающая его использование еще проще и минималистичней. _______________ Кстати, до Python 2.6 вместо subprocess была библиотека commands. Выглядит достаточно аскетично) #libs

Иногда хочется чтобы в качестве объекта передачи данных был удобный класс но не хочется (или нет возможности) писать сераиализатор в JSON для него. Идеально было бы сделать класс, который сам умел бы сериализоваться в JSON дефолтным модулем без указания дополнительных сериализаторов. Как это сделать? Стандартный модуль JSON умеет правильно сериализовать стандартные типы. Но нам нужен кастомный класс с удобными методами и свойствами. Ответ очевиден - наследуемся от стандартного типа! В качестве базового типа возьмем словарь. Например, мне нужен класс некоего абстрактного элемента списка с именем и индексом. Тогда реализация может быть такой. class Item(dict): def __init__(self, name, index=0): super().__init__(name=name, index=index) @property def name(self): return self['name'] @name.setter def name(self, value): self['name'] = value @property def index(self): return self['index'] @index.setter def index(self, value): self['index'] = value def __setitem__(self, key, value): if key not in ['index', 'name']: raise KeyError super().__setitem__(key, value) Я добавил два свойства с простым переназначением данных в словарь. Но предполагается, что там будут проверки значений и иные вычисления. Еще хорошо бы добавить методы __str__ и __repr__. >>> it = Item('item name') >>> it.name 'item name' >>> it.index 0 Также можно добавить любые методы классу. Например я переопределил __setitem__ чтобы нельзя было задать иные ключи. >>> it['key'] = 123 KeyError Хотя, можно сделать как-то иначе. К примеру, все отличные от основных ключи записывать в отдельный ключ. def __setitem__(self, key, value): if key not in ['index', 'name']: self['meta'][key] = value else: super(Item, self).setitem(key, value) Ну а главная особенность этого класса в том, что он легко понимается стандартным модулем json (конечно, если значения ключей это тоже стандартные типы или наследованные от них) >>> json.dumps(item) '{"index": 2, "name": "item name"}' Самый очевидный пример, использование в библиотеке requests. Передавая объект в аргумент json, мы не можем повлиять на его сериализацию, то есть добавить класс-сериализатор. Там ожидается готовый словарь или иной совместимый тип. import requests requests.post(url, json=item) А вот так выглядит альтернатива с методом toJson() requests.post(url, data=item.toJson(), headers={'Content-Type': 'application/json'}) А ещё ничто не мешает нам в любой момент конвертнуть наш класс в обычный словарь >>> dict(item) {"index": 2, "name": "item name"} Не спорю, возможно есть более "умные" решения этой задачи 🤓 Но, тем не менее, аналогичным образом работает стандартный collections.namedtuple. Он тоже наследуется от стандартного tuple, расширяет его функционал и сериализуется без дополнительных средств. Для более сложных случаев можно посмотреть на библиотеку dataclasses-json, которая поможет сериализовать dataclasses. #tricks#libs

Стандартная Django админка работает стабильно но не могу сказать что она меня устраивает. Да, есть базовый набор стандартного функционала, но чего-то всегда не хватает. Может автокомплитов а может тёмной темы. 😎 Долгое время я использовал DjangoSuit, но проект заглох на невыпущенной альфе 2й версии которая в Django3 и вовсе не поддерживается. Что же можно сегодня посоветовать? На сегодняшний день у меня два фаворита: 🚀 DjangoJET 🌎 сайт 🗄 репозиторий ▶️ видео Крутая и красивая админка с кучей плюшек. ▫️автокомплиты с AJAX подгрузкой ▫️темы ▫️дашборды ▫️респонсив ▫️кастомизация панелей прямо в админке Стоит денег для коммерческих продуктов. Для опенсорса бесплатно (AGPL)! 🎷Django Jazzmin 🗄репозиторий Не такая пафосная но от этого не менее крутая админка. ▫️полностью кастомизируется ▫️много готовых тем и возможность собрать свою прямо в админке ▫️Bootsrtap Model окна вместо всплывающих окон ▫️интегрирован Select2 ▫️респонсив Знаете еще крутые админки? Напишите в комментах! #django#libs

Кроме стандартных системных ивентов аудита можно вызывать свои ивенты. Для этого используется функция sys.audit() import sys def my_hook(event, args): if event == 'mymodule.myevent': print('Catched!', args) sys.addaudithook(my_hook) sys.audit('mymodule.myevent', 1, 2, 3) Просто указываем имя ивента первым аргументом и далее любые аргументы. Такое будет полезно если вы разрабатываете серьезную библиотеку в которой вопрос безопасности стоит не на последнем месте. Дать возможность другим разработчикам добавлять свои проверки будет хорошей практикой! Хотя никто не запрещает придумать свой способ использования перехвата подобных событий. Особенно это будет знакомо тем, кто пишет приложения на PyQt. Очень уж похоже на систему сигнал/слот в режиме DirectConnection. ▫️ следует вызывать sys.audit() ПОСЛЕ проверки данных но ДО фактического применения и исполнения логики. Это поможет избежать лишней проверки данных вне основной логики и прервать операцию в нужный момент. ▫️ в имени ивента рекомендуется использовать неймспейс с именем вашего модуля. #tricks

Для Python3.8 в PEP0578 добавили функционал аудита Runtime операций. Это позволяет выполнять хуки (функции) при возникновении определённых событий в интерпретаторе. Этот функционал разработан, прежде всего, для специалистов по безопасности. Аудит позволяет перехватывать различные действия и проверять их допустимость. Полный список стандартных аудит-ивентов можно посмотреть здесь. Из названий становится ясно что мы можем перехватить. Например, мы можем перехватить факт открытия файла (open), импорта модуля (import), копирование файла (shutil.copyfile), запуск процесса (subprocess.Popen) и тд. Как минимум мы можем залогировать данное событие, как максимум, вызвать аварийное завершение программы. Примеры использования: ▫️Представим, что после разработки и долгих тестирований веб сервиса вы могли где-то оставить функцию ручного ввода данных в консоль. На продакшене такое недопустимо. С помощью аудита можно вызвать исключение перехватив ивент builtins.input ▫️С помощью ивента socket.getaddrinfo можно определить на какие сайты юзер заходил с помощью вашего приложения. ▫️Ивент exec позволит проверить загруженный объект кода перед его исполнением. Например выявить потенциально опасный код, или оставленные API ключи в строковых переменных. Как добавить свой хук? Для первого теста выполните такой код в самом начале работы приложения import sys def hook(event, args): print(f'EVENT: {event}{args}') sys.addaudithook(hook) Каждый хук вызывается для всех событий, поэтому мы можем с помощью одного хука увидеть всё что происходит в интерпретаторе. Теперь давайте посмотрим какие web-коннекты создаются при работе нашего кода. Для запросов используем requests. import sys import requests def socket_hook(event, args): if event == 'socket.getaddrinfo': print(args[0]) sys.addaudithook(socket_hook) requests.get('https://google.com') В аутпуте вы увидите домен, на который был сделан запрос. А так же: ▫️есть платформозависимые хуки (например взаимодействие с winapi) ▫️можно писать хуки на Си ▫️так как это мера для обеспечения безопасности, нет способа удалить хуки после добавления. Напоминаю, доступно в Python3.8+ #pep#tricks

8 Марта🌸 вышел альфа-релиз Python 3.10.0a6 Уже сейчас можно его скачать и попробовать новый синтаксис Switch Statement, о котором я упоминал ранее. В Python его назвали Structural pattern matching Итак, как это теперь выглядит? match QUERY: case VALUE1: return 1 case VALUE2: return 2 case VALUE3: return 3 case _: # default return 0 Для объединения нескольких значений в одном кейсе используем вертикальную черту match QUERY: case VALUE1 | VALUE2: return 3 case _: # default return 0 Также можно добавлять дополнительные проверки с if match QUERY: case VALUE1: return 1 case VALUE2 | VALUE3 if x < 5: return 2 case _: # default return 0 Выглядит как синтаксический сахар для конструкции if..elif..else. В целом не плохо, но и непривычно) #tricks

😊🌸🥂🌹😘 #offtop