Code-Bibliothek — Capypad · Code Zeile für Zeile lesen

Python · MittelSnippet

Generator-Ausdrücke für Speichereffizienz

Im Gegensatz zu Listen-Abstraktionen verwenden Generator-Ausdrücke Klammern und liefern Elemente einzeln nacheinander. Dies ist bei großen Datensätzen deutlich speichereffizienter.

snippet.py

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import sys
 
large_list = [x for x in range(1000000)]
large_gen = (x for x in range(1000000))
 
print(sys.getsizeof(large_list)) # ~8MB
print(sys.getsizeof(large_gen))  # ~100 bytes

PerformanceDatentypen

Python · MittelSnippet

Property-Dekoratoren zur Kapselung

Der @property-Dekorator ermöglicht es, Methoden zu definieren, auf die wie auf Attribute zugegriffen werden kann. Er bietet einen sauberen Weg, Validierung und Kapselung in Klassen zu implementieren.

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class Circle:
    def __init__(self, radius):
        self._radius = radius
 
    @property
    def radius(self):
        return self._radius
 
    @radius.setter
    def radius(self, value):
        if value < 0:
            raise ValueError('Radius cannot be negative')
        self._radius = value

OOPBest Practices

Python · MittelSnippet

Listen-Abstraktion mit bedingter Logik

Listen-Abstraktionen bieten eine prägnante Möglichkeit, Listen zu erstellen. Dieses fortgeschrittene Muster enthält eine 'if'-Bedingung, um Elemente während der Transformation zu filtern.

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numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
squared_evens = [x**2 for x in numbers if x % 2 == 0]
print(squared_evens)  # Output: [4, 16, 36]

SyntaxBest Practices

Python · MittelSnippet

Ressourcenverwaltung mit Kontextmanagern

Die 'with'-Anweisung vereinfacht die Ausnahmebehandlung, indem sie Standard-Aufräumarbeiten kapselt, wie z.B. das automatische Schließen einer Datei nach Beendigung des Blocks.

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try:
    with open('data.txt', 'r') as file:
        content = file.read()
except FileNotFoundError:
    print('File not found')
# File is automatically closed here even if an error occurs

FehlerbehandlungBest Practices

Python · MittelSnippet

Entpacken mit *args und **kwargs

*args ermöglicht es einer Funktion, eine beliebige Anzahl von Positionsargumenten als Tupel zu akzeptieren, während **kwargs beliebige Schlüsselwortargumente als Dictionary akzeptiert.

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def versatile_func(required, *args, **kwargs):
    print(f'Required: {required}')
    print(f'Additional positional: {args}')
    print(f'Keyword arguments: {kwargs}')
 
versatile_func('Main', 1, 2, mode='fast', debug=True)

FunktionenSyntax

Python · MittelSnippet

Eigene Exceptions erstellen

Das Definieren eigener Exceptions macht deine Fehlerbehandlung spezifischer und lesbarer. Es ermöglicht Nutzern deines Codes, gezielte Fehler statt generischer abzufangen.

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class ValidationError(Exception):
    """Raised when input data is invalid."""
    pass
 
def check_age(age):
    if age < 0:
        raise ValidationError("Age cannot be negative")

FehlerbehandlungBest Practices

Python · MittelSnippet

Asynchrones Programmieren mit async/await

Asyncio wird für die gleichzeitige Code-Ausführung mit der async/await-Syntax verwendet. Es ist ideal für I/O-gebundene Aufgaben wie Web-Anfragen oder Datenbank-Abfragen.

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import asyncio
 
async def fetch_data():
    print("Fetching...")
    await asyncio.sleep(1)
    return {"id": 1}
 
async def main():
    result = await fetch_data()
    print(result)

Async & ConcurrencyKontrollstrukturen

Python · MittelSnippet

Klassen vereinfachen mit Dataclasses

Der @dataclass-Dekorator generiert automatisch gängige Methoden wie __init__, __repr__ und __eq__ basierend auf Typ-Hinweisen, wodurch Boilerplate-Code in datenorientierten Klassen reduziert wird.

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from dataclasses import dataclass
 
@dataclass
class Product:
    name: str
    price: float
    quantity: int = 0
 
    def total_value(self) -> float:
        return self.price * self.quantity

OOPDatentypen