Так же полезная вещь - взять сегодняшнюю дату, чтобы это сделать нужно написать:

print(date.today())

Тип datetime объединяет типы date и time. То есть в конструктор datetime мы можем прописать год, месяц, день и так же время:

Чтобы выдернуть из datetime, например месяц и час, то мы используем такой код:

print(dt.date().month)
print(dt.time().hour)

Чтобы вывести текущий datetime:

now = datetime.now()
print(now)

Посмотрим на timedelta, с помощью которой мы можем смотреть разницу между датами:

В первом сравнении у нас разница 1 день, 1 час и 5 минут. Во втором случае -2 дня, 22 часа и 55 минут.

Так же мы можем вычислить разницу во времени между, допустим, днем нашего рождения и сегодняшним днем:

Соответственно, вот вывод о том, что delta это класс datetime.timedelta, и нам 120 лет.

Чтобы ознакомиться более подробно с датами и временем советую перейти сюда.

Поехали:

Теперь проверим наш stack:

Если вчитаться в комментарии, то станет понятно, что в итоге у нас произошло. А произошло то, что мы создали некий список из 3 чисел, вызвали pop, который вернулнам 3 и стер его из списка. Затем мы проверили, какое число у нас последнее с помощью peek, оказалось 2 - все верно. Дальше проверили, сколько в листе осталось объектов - тоже 2. Добавили в конец списка 4,5,6 и прошлись циклом по stack, который вывел нам все объекты начиная с конца. И именно с конца stack выводит объекты.

Вот простой пример, как можно реализовывать свои классы, по инстанциям которых внешнйи код может может идти в цикле. Для этого нужно реализовать два метода - __iter__ & __next__. Из __iter__ возвращаем self и в нем устанавливаем, как правило счетчик в нужную нам позицию, в нашем случае мы указываем на последний элемент. А в __next__ уже декрементеруем или инкрементируем счетчик, как нам надо, вбрасываем исключение, которое обрабатывается особым образом - оно просто останавливает итерацию, оно не убивает программу. А дальше один ща одним возвращаем элементы подправляя индекс как надо.

Отладочный модуль у нас находится в модуле, который называется pdb.

Тут мы дошли до точки остановы, и теперь мы можем опрашивать состояние нашей программы. Если мы введем Х, то получим 1, то есть отладчик может отвечать нам на запросы.

Основные команды, которые стоит выделить это команда "c" (continue), дает возможность выполнить скрипт от одной точки остановы до другой. Команда "n" (next) исполнит инструкцию всего лишь одну, но если есть подвызовы, то есть вызов функции какой-нибудь, то с помощью этой команды мы зайдем внутрь этой функции. Команда "s" (step) переходит так же на следующую инструкцию, однако эта команда если попадает на вызов функции, то она не попадет внутрь этой функции, функция просто будет исполнена. И команда "q" (quit) просто останавливает отладчик.

Сейчас мы переместились к следующей точке остановы, где определен z и к x прибавляется 1. А чтобы оставновить дебагер мы вводим q.

На самом деле команд гораздо больше, и про них можно почитать в документации.

Давайте напишем два простых скрипта.

Что вообще с этим скриптом? Если этот скрипт будет выполнен через сам Python, то есть через CMD, то интерпритатор посмотрит на __name__ и он будет равен __main__. И вывод будет 'call a converting func that you want' вот такой. else ветка будет работать тогда, когда наш скрипт был не выполнен через Python напрямую, а был заимпортирован через ключевое слово import.

Создадим еще один файлик, он будет вызывать наш конвертер:

import converter

print(converter.to_miles(10))

Теперь находясь в Anaconda Prompt мы можем проверить, что будет, если мы напрямую запустим наш конвертер и через скрипт выше:

Короче говоря if __name__ == '__main__' обрабатывает два случая, когда скрипт был запущен напрямую и когда скрипт был импортирован. В обоих случаях мы можем хотеть делать что-то разное и как раз это те блоки кода, которые потребуются нам, чтобы предпринять что-то в том или ином случае.

В Python можно создавать не только модули, но и пакеты.

Что такое модуль - по сути дела модуль это скрипт с расширением .py, который может быть использован другими скриптами с расширением .py.

А пакет - это объединенный набор модулей.

По большому счету это вся разница между модулем и пакетами. То есть пакеты существуют для того, чтобы логически объединять модули.

На самом деле с пакетами мы очень много уже работали, например, fizz_buzz и fizz_buzz_tests. Они у нас лежали в одном каталоге, и это два модуля, которые взаимодействуют между собой.

Давайте попробуем создать пакет со структурой каталогов.

Мы создали два скрипта:

Чтобы пакеты воспринимались, как пакеты нужно так же создать файлы, которые называются __init__.py в каждом подкаталоге. Просто создаем текстовый файл и меняем ему название и расширение на это. Теперь импортируем пакет, назовем его package_test и сохраним рядом с папкой MainPackage.

Теперь вызовем package_test:

Как видим - все отлично отработало.

Мы можем сделать псевдоним, то есть, если мы импортируем какой то скрипт, но хотим обращаться к нему не по его имени, то можем придумть ему другое имя через оператор as:

• Если мы хотим поискать библиотеку вне встроенного пакета нашего дистрибутива, то для этого можно воспользоваться открытым открытым репозиторием библиотек или пакетов, который называется PyPi.
• Существует так же Pip - инсталлятор , который позволяет устанавливать любую библиотеку или пакета из этого PyPi. Все, что нам нужно - знать имя пакета, чтобы его установить.

Давайте посмотрим, как это сделать.

Поискать пакеты можно напрямую на сайте PyPi.org, здесь можно напрямую пробить какое либо наименование или описание пакета, через него будет происходить поиск:

Или можем пройти в browse projects и использовать здесь фильтры ну и так далее. Короче говоря, все пакеты, что мы найдем на PyPi мы можем установить с помощью PiP.

Попробуем установить пакет, который называется ProgressBar, который позволяет пускать текстовый прогресс бар в командной строке. Для этого я выполню команду:

pip install progressbar

Как видно - у нас прошла загрузка данного пакета и он успешно установился.

Воспользуемся нашим новым пакетом:

from progressbar import ProgressBar
import time

bar = ProgressBar(maxval=10)
bar.start()

for i in range(1, 11):
    bar.update(i)
    time.sleep(1)

bar.finish()

У себя в консоли вы сможете увидеть исполнение.

Вот таким образом с помощью инсталятора PiP мы можем установить любой пакет, а затем его использовать так, как нам нужно.

В начале 2020 года начнем с темы магических методов или Dunder методы. С помощью этих магических методов мы можем переопределять кое-какое поведение.

Давайте сразу приступим к примерам:

У нас есть некая точка (Point), которая имеет координаты х и у. И вот в принципе __init__ это один из Dunder методов. Но он специализированный и предназначается для конструирования класса. Если мы создадим сначала Point и выведем его через print, то получим вот такой вывод:

А что, если мы хотим получить более красивый вывод, а не такую непонятную штуку? Мы можем переопределить Dunder метод __str__, который определяет строковое представление экземпляра класса:

Вуаля, у нас получился осмысленный ответ благодаря переопределнию __str__.

Попробуем создать новый класс:

Мы переназначили __len__, __str__ и __del__, а теперь посмотрим, как они вызываются, и что нам в итоге выведут, то ли, что мы хотели?

Вот, мы получили то, что хотели.

В итоге, если мы хотим переопределить поведение определенных функций, то мы можем переопределить их с помощью такого синтаксиса. Просто используя знакомый нам синтаксис, который мы видели уже неоднократно :) На самом деле этих методов еще больше, и все их не охватить, поэтому можете изучить их в документакции по Python.

Сегодня мы еще раз затронем тему абстрактных классов. В прошлый раз, чтобы создать абстрактный класс от которого будут наследоваться другие классы и которые будут обязаны переопределять методы определенные в абстрактном классе мы использовали обычный класс и для того, чтобы запретить вызов методов в таком классе мы возбуждали ошибки с помощью ключевого слова raise. Но у нас есть и другая возможность объявлять абстрактные классы. Этот способ несколько более красивый и продвинутый, он операется на специальный модуль и декоратор, который предназначен для того, чтобы определять абстрактные классы. Этот модуль называется ABC, что означает - Abstract Base Class. Посмотрим, как мы можем им воспользоваться:

Создадим новый класс, который будет наследовать наш абстрактный класс:

Для того, чтобы продемонстрировать то, что мы не можем создать инстанцию класса Triangle, который наследуется от абстрактного класса не переопределяя абсолютно все абстрактные методы мы закомментируем периметр и вот, что сделаем дальше:

Мы получили TypeError, потому что нельзя прописывать класс, который наследуется от абстрактного класса не переопределив все абстрактные методы. Соответственно, если мы вернем реализацию и пересоздадим, то получи

Мы говорили уже о множественном наследовании, а теперь поговорим о миксинах.Миксины являются особым видом множественного наследования, но никакого особого синтаксиса не требуют. Миксины особенны только с точки зрения симантики, и самое главное в миксинах это то, что они не создаются как базовый класс предназначенный для конкретной иерархии, то есть их можно примешивать в любой класс.

Например, создадим класс Machine:

Теперь вопрос, как подключить функционал радио к машине, именно к Car, таким образом, чтобы не добавлять его к самолету? Для этого можно использовать миксины. И вот как мы можем его сделать:

Вот таким образом мы примешали радио именно в Car и теперь може�� наслаждаться им в машине:

Как правило миксины не содержат атрибутов и методов с теми же наименованиями которые содержатся в иерархии классов к которым они примешиваются. И сами по себе миксины, не смотря на то, что это множественное наследование не подразумевает, что мы вообще строим именно Deadly Diamond of Death (ромб), про который я рассказывал в прошлом посте. Поэтому, как правило мы пользуемся множественным наследованием именно используя миксины, но миксины мы можем примешивать и к какой то иерархии классов, просто мы не выстариваем иерархии классов таким образом, чтобы возникали именно ромбы. Таким образом Python разрешает множественные наследования, но относиться следует к множественному наследованию с осторожностью, использовать классическое наследование можно, но ни в коем случае не создавать ромбы, ну и конечно же в любом количестве можно примешивать миксины, которые совершенно ничем не мешают ни наследникам, ни их базовым классам.

Мы говорили уже о множественном наследовании, а теперь поговорим о миксинах.Миксины являются особым видом множественного наследования, но никакого особого синтаксиса не требуют. Миксины особенны только с точки зрения симантики, и самое главное в миксинах это то, что они не создаются как базовый класс предназначенный для конкретной иерархии, то есть их можно примешивать в любой класс.

Например, создадим класс Machine:

Теперь вопрос, как подключить функционал радио к машине, именно к Car, таким образом, чтобы не добавлять его к самолету? Для этого можно использовать миксины. И вот как мы можем его сделать:

Вот таким образом мы примешали радио именно в Car и теперь можем наслаждаться им в машине:

Как правило миксины не содержат атрибутов и методов с теми же наименованиями которые содержатся в иерархии классов к которым они примешиваются. И сами по себе миксины, не смотря на то, что это множественное наследование не подразумевает, что мы вообще строим именно Deadly Diamond of Death (ромб), про который я рассказывал в прошлом посте. Поэтому, как правило мы пользуемся множественным наследованием именно используя миксины, но миксины мы можем примешивать и к какой то иерархии классов, просто мы не выстариваем иерархии классов таким образом, чтобы возникали именно ромбы. Таким образом Python разрешает множественные наследования, но относиться следует к множественному наследованию с осторожностью, использовать классическое наследование можно, но ни в коем случае не создавать ромбы, ну и конечно же в любом количестве можно примешивать миксины, которые совершенно ничем не мешают ни наследникам, ни их базовым классам.