Пользователи вызывают Деструктор для уничтожения объекта. В Python разработчики могут не нуждаться в деструкторах в той степени, в которой они необходимы в языке C ++. Это связано с тем, что в Python есть сборщик мусора, функция которого автоматически обрабатывает управление памятью.
В этой статье мы обсудим, как работают деструкторы в Python и когда пользователи могут их использовать.
Функция __del __() используется в Python как функция деструктора. Пользователь может вызвать функцию __del __(), когда все ссылки на объект будут удалены, и он станет сборщиком мусора.
def __del__(self): # the body of destructor will be written here.
Пользователи также должны учитывать, что ссылка на объекты также удаляется, когда объект выходит из ссылки или когда заканчивается код.
В следующем примере мы будем использовать функцию __del __() и ключевое слово del для удаления всех ссылок на объект, чтобы деструктор включился автоматически.
# we will illustrate destructor function in Python program # we will create Class named Animals class Animals: # we will initialize the class def __init__(self): print(‘The class called Animals is CREATED.’) # now, we will Call the destructor def __del__(self): print(‘The destructor is called for deleting the Animals.’) object = Animals() del object
The class called Animals is CREATED. The destructor is called for deleting the Animals.
В приведенном выше коде деструктор вызывается при удалении ссылок на объект или после завершения программы. Это означает, что счетчик ссылок для объекта становится нулевым не тогда, когда объект выходит за пределы области видимости.
Как написать программу на Python для управления сетевыми устройствами с помощью YANG и RESTCONF
Контекстный менеджер в Python
Менеджер контекста — это объект, определяющий контекст выполнения в операторе with.
Давайте начнем с простого примера, чтобы понять концепцию менеджера контекста.
Предположим, что у yас есть файл data.txt, в котором содержится целое число 100.
Теперь напишем программу, которая читает файл data.txt, преобразует его содержимое в число и выводит результат на стандартный вывод:
f = open(‘data.txt’) data = f.readlines() # преобразует содержимое в целое число и выводит его print(int(data[0])) f.close()
Код прост и понятен.
Однако что если в файле data.txt будут содержаться данные, которые не нельзя преобразовать в целое число? В таком случае возникнет исключение ValueError.
Например, если в файл data.txt записать строку ‘100’ вместо числа 100, вы получите следующую ошибку:
ValueError: invalid literal for int() with base 10: «‘100′»
Из-за этого исключения Python может не закрыть файл должным образом.
Чтобы исправить такое поведение, можно воспользоваться оператором try. except. finally :
try: f = open(‘data.txt’) data = f.readlines() # преобразует содержимое в целое число и выводит его print(int(data[0])) except ValueError as error: print(error) finally: f.close()
Поскольку код в блоке finally всегда выполняется, программа всегда будет правильно закрывать файл.
Как написать программу на Python для управления сетевыми устройствами с помощью YANG и RESTCONF
Это решение работает как надо, но оно слишком многословное.
Поэтому в Python есть способ автоматически закрыть файл после завершения его обработки — и он менее многословный.
Здесь в игру вступают менеджеры контекста.
Ниже показано, как использовать менеджер контекста для обработки файла data.txt:
with open(‘data.txt’) as f: data = f.readlines() print(int(data[0])
В этом примере мы используем функцию open() с оператором with . После блока with Python автоматически закроется.
Оператор with
Синтаксис
with context as ctx: # используем объект # очищаем контекст
Как это работает
- Когда Python встречает оператор with , он создает новый контекст. При желании контекст может возвращать объект.
- После блока with Python автоматически очищает контекст.
- Область видимости ctx имеет ту же область видимости, что и оператор with . Это означает, что вы можете обращаться к ctx как внутри оператора with , так и после него.
Ниже показано, как получить доступ к переменной f после оператора with :
with open(‘data.txt’) as f: data = f.readlines() print(int(data[0])) print(f.closed) # Вывод: True
Протокол контекстного менеджера
Контекстные менеджеры Python работают на основе протокола контекстного менеджера.
Протокол менеджера контекста включает следующие методы:
- __enter__() — устанавливает контекст и, по желанию, возвращать некоторый объект.
- __exit__() — очищает объект.
Если вы хотите, чтобы класс поддерживал протокол контекстного менеджера, вам необходимо реализовать эти два метода.
Предположим, что у нас есть некий класс ContextManager , поддерживающий протокол контекстного менеджера.
Вот, как можно использовать этот класс:
with ContextManager() as ctx: # что-то делаем # закончили с контекстом
Когда вы используете класс ContextManager с оператором with , Python неявно создает экземпляр класса — instance — и автоматически вызывает метод __enter__() на этом экземпляре.
Метод __enter__() может по желанию возвращать объект. Если это так, Python присваивает возвращаемый объект ctx .
Обратите внимание, что ctx ссылается на объект, возвращаемый методом __enter__() . Он не ссылается на экземпляр класса ContextManager .
Если внутри блока with или после блока with возникает исключение, Python вызывает метод __exit__() на объекте экземпляра.
Функционально оператор with эквивалентен конструкции try. finally :
instance = ContextManager() ctx = instance.__enter__() try: # что-то делаем с txt finally: # закончили с контекстом instance.__exit__()
Метод __enter__()
В методе __enter__() можно выполнить необходимые действия по настройке контекста.
При необходимости вы можете вернуть объект из метода __enter__() .
Метод __exit__()
Python всегда выполняет метод __exit__() , даже если в блоке with возникает исключение.
Метод __exit__() принимает три аргумента: тип исключения, значение исключения и объект трассировки. Все эти аргументы будут равны None , если исключение не произошло.
def __exit__(self, ex_type, ex_value, ex_traceback): .
Метод __exit__() возвращает логическое значение: True или False .
Если возвращаемое значение равно True , Python заглушит исключение.
Как можно использовать контекстный менеджер
В этой статье мы уже выяснили, что контекстный менеджер можно использовать для автоматического открытия и закрытия файлов.
Давайте разберемся, в каких случаях еще можно использовать контекстный менеджер. Вот некоторые из них:
1) Закрытие — открытие
Если вы хотите открывать и закрывать ресурс автоматически, вы можете использовать контекстный менеджер.
Например, вы можете открыть сокет и закрыть его с помощью контекстного менеджера.
2) Заблокировать — разблокировать
Контекстные менеджеры помогут вам более эффективно управлять блокировками объектов.
3) Запустить — остановить
Контекстные менеджеры помогут вам работать со сценариями, требующими запуска и остановки.
Например, можно использовать контекстный менеджер для запуска таймера и его автоматической остановки.
4) Изменить — сбросить
Контекстные менеджеры могут работать со сценариями изменения и сброса.
Например, вашему приложению необходимо подключиться к нескольким источникам данных. И у него есть соединение по умолчанию.
Вот алгоритм для подключения к другому источнику данных:
- Используйте контекстный менеджер для изменения соединения по умолчанию на новое.
- Работайте с новым соединением.
- После завершения работы с новым соединением верните его обратно к соединению по умолчанию.
Создание протокола контекстного менеджера
Ниже показана простая реализация функции open() с использованием протокола контекстного менеджера:
class File: def __init__(self, filename, mode): self.filename = filename self.mode = mode def __enter__(self): print(f’Opening the file .’) self.__file = open(self.filename, self.mode) return self.__file def __exit__(self, exc_type, exc_value, exc_traceback): print(f’Closing the file .’) if not self.__file.closed: self.__file.close() return False with File(‘data.txt’, ‘r’) as f: print(int(next(f)))
Как это работает
- Инициализируем имя файла и режим в методе __init__() .
- Открываем файл в методе __enter__() и возвращаем объект файла.
- Закрываем файл, если он открыт, в методе __exit__() .
Реализации шаблона запуска и остановки с помощью контекстного менеджера
Давайте создадим класс Timer , который поддерживает протокол контекстного менеджера:
from time import perf_counter class Timer: def __init__(self): self.elapsed = 0 def __enter__(self): self.start = perf_counter() return self def __exit__(self, exc_type, exc_value, exc_traceback): self.stop = perf_counter() self.elapsed = self.stop — self.start return False
Как это работает
- Импортируем perf_counter из модуля time .
- Запускаем таймер в методе __enter__() .
- Останавливаем таймер в методе __exit__() и верните прошедшее время.
Теперь вы можете использовать класс Timer для измерения времени, необходимого для вычисления числа Фибоначчи, равного 1000, один миллион раз:
def fibonacci(n): f1 = 1 f2 = 1 for i in range(n-1): f1, f2 = f2, f1 + f2 return f1 with Timer() as timer: for _ in range(1, 1000000): fibonacci(1000) print(timer.elapsed)
Что нужно запомнить
- Используйте менеджеры контекстов для определения контекстов времени выполнения при выполнении в операторе with .
- Для поддержки протокола менеджера контекста нужно реализовать методы __enter__() и __exit__() .
СodeСhick.io — простой и эффективный способ изучения программирования.
Источник: codechick.io
Путеводитель по мощным возможностям языка Python
Привет дружище!
Прежде чем мы перейдем к 15 важнейшим особенностям Python, давайте вкратце рассмотрим, на что он способен. Python может адаптироваться ко многим ситуациям. С момента дебюта в 1991 году его популярность резко возросла. Пользовательский интерфейс Python так же прост, как и его язык. Опираясь на эту информацию, мы можем погрузиться в 15 уникальных качеств Python.
Конструкция
Встроенная поддержка Python различных языков упрощает его внедрение в существующие рабочие процессы. Поддержка Python для использования библиотек сторонних разработчиков поощряет разработчиков пробовать новое и внедрять инновации.
Красивый на вид, наполненный увлекательным материалом для чтения
Создатели Python при разработке языка уделяли большое внимание ясности. Простая и очевидная природа структуры блоков Python способствует широкому распространению языка. Это может быть полезно как при написании кода, так и при анализе его результатов. Это отличный способ начать знакомство с миром программирования, если вы не являетесь экспертом.
Легко и естественно написанный код
По сравнению с другими языками, простая структура конструкции фраз Python облегчает кодирование и сопровождение. Поскольку он быстрее, чем большинство других языков программирования, это отличный вариант для проектов, которые, вероятно, пройдут через несколько циклов пересмотра.
Python — это язык программирования, для освоения и эффективного использования которого не требуется большого опыта или образования. На изучение основ даже у самых опытных дизайнеров уйдет не более одного-двух дней. Изучение основ не займет много времени, если вы только начинаете. В самом начале пути python разработчика не обойтись без четкого плана действий и чуткого наставника!
Оличным выбором станет курс «Python-разработчик» от Sky.pro! НА нем вы получите все основы необходимые для трудоустройства и слегкостью сможете найти для себя вакантное место для дальнейшего развития!
Бесплатно
Python может быть загружен и установлен бесплатно любым желающим. Люди, которые только начинают работать или находятся в условиях ограниченного бюджета, будут рады такой альтернативе. Аббревиатура «ORB» означает «объектно-реляционный мост». Структура Python, основанная на объектах и классах, облегчает повторное использование кода и модулизацию программ на Python. Разработчикам теперь легче, чем когда-либо прежде, создавать первоклассное программное обеспечение.
Обработка всех запросов быстро и в режиме реального времени.
Изменение среды запуска Python по умолчанию необязательно. Благодаря своей адаптивности, Python полезен в самых разных контекстах. Благодаря этим изменениям код стало легче понимать и модифицировать. Кроме того, исправление ошибок стало более быстрым и простым.
Быть независимым от помощи какого-либо хоста.
Python работает с многочисленными системами баз данных. Дизайнеры могут не начинать с нуля при добавлении поддержки новой платформы, что экономит время и силы.
Вы можете читать любое количество книг и журналов.
Практически любая задача, независимо от ее сложности, может быть решена с помощью обширной библиотеки компонентов и функций Python. Python — отличный выбор для разработчиков, которым нужно быстро создавать приложения, но у которых нет времени тратить часы на создание модулей и процедур с нуля.
Создайте для клиентов возможность приобрести ваш товар.
С помощью Python можно создавать всевозможные графические пользовательские интерфейсы, от меню до иконок. Если пользователи могут просто наводить курсор и щелкать мышью для выполнения задач, а не вводить команды в окно терминала, время и усилия, необходимые для создания графического пользовательского интерфейса приложения, могут быть сокращены. От этого выиграет как широкая публика, так и дизайнеры.
Там собирается множество людей из самых разных слоев общества.
У Python есть обширное онлайн-сообщество, куда можно обратиться за помощью, если вы застряли. Наличие такого ресурса значительно облегчило дизайнерам всех мастей получение помощи при возникновении проблем или необходимости отладки кода.
Изучение истории слов с акцентом на текущее употребление.
Теперь, когда нет необходимости «собирать» программы на Python, дизайнер может вносить изменения сразу, а не ждать, пока компилятор закончит работу. В наше время хирургические роботы часто управляются компьютерами. Python — мощный язык для автоматизации рутинных задач по разработке веб-сайтов и приложений. «Оценка веб-сайта» здесь также включает в себя «выбор релевантного контента» из Интернета. Он помогает разработчикам экономить время и силы, автоматизируя повторяющиеся действия.
Безопасность.
Встроенные в Python средства безопасности значительно упрощают защиту от таких опасностей, как утечка данных. Это особенность python. Поэтому разработчикам, которые ценят безопасность своих пользователей, стоит уделить этому вопросу особое внимание.
Вместе мы сможем изменить мир.
Python — отличный вариант для управления большими массивами данных благодаря своей скорости и гибкости. Он отлично подходит для таких целей, поскольку может выполнять обширный анализ в режиме реального времени на больших наборах данных без ущерба для эффективности или потребности в чрезмерном объеме памяти.
Широкий набор функций и адаптивность Python делают его лучшим выбором для разработки любого типа программного обеспечения. Python настоятельно рекомендуется благодаря множеству полезных возможностей. Сильные уровни читаемости, записываемости, масштабируемости и безопасности Python делают его отличным выбором для любого программиста, ищущего эффективный язык. требуют одновременного присутствия всех четырех функций. До новых встреч!
Источник: quasa.io