Публикации с меткой «zip»

Today I will tell you about just one line of code:

zip(*[a.__iter__()]*3)

So, if you know, how it works, you can skip to the comments right now. :)

This statement may look short and simple but it's actually very interesting and, sometimes, useful Python construction. In a job interviews we ask people to tell how does it work. If a person gets along with it, well, this is a good sign.

Here is the example of what it does:

>>> a = [1,2,3,4,5,6,7,8,10]
>>> zip(*[a.__iter__()]*3)
[(1, 2, 3), (4, 5, 6), (7, 8, 10)]

Lets look at it piecemeal.

__iter__()

Returns iterator object for a list (or tuple or any other iterable object).

This method is used by the interpreter when he encounters a list in, for example, a for loop.

The iterator object by itself has a next() method, which returns list items one by one.

[]*3

Multiplication of a list creates a new list repeating given amount of times the items from source list:

>>> [1,2,3] * 3
[1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 3]

Important thing here: all identifiers in Python are references. It means that [a.__iter__()]*3 gives us a list of three references on the same iterator object.

A little example (note the address of listiterator object is the same):

>>> iters = [a.__iter__()]*3
>>> print iters
[<listiterator object at 0x85db0>, <listiterator object at 0x85db0>, <listiterator object at 0x85db0>]
>>> (iters[0].next(), iters[1].next(), iters[2].next())
(1, 2, 3)

*

Takes an iterable object and passes it's members to a function as non-keyword arguments.

This is one of my favourite Python features. The following lines are equivalent:

my_func(*[1,2,3])
my_func(1,2,3)

zip

zip returns a list of tuples, where the i-th tuple consists of i-th member of each function argument. For example:

>>> zip((1,2), (3,4), (4,5))
[(1, 3, 4), (2, 4, 5)]

Official Python documentation declares:

The left-to-right evaluation order of the iterables is guaranteed. This makes possible an idiom for clustering a data series into n-length groups using zip(*[iter(s)]*n).

You may have noticed the construction we are trying to understand here. So, this isn't some Perl one-liner, but an official Python feature.

Use the power of Python,
and may the Force be with you.

И снова здравствуйте :)

Давненько я не писал, и с того времени произошло много хороших вещей:

• Вышла бета Django 1.2, в ней огромное количество позитивных изменений. Такое чувство, что мне не хватало каждого из них. Взять хотя бы smart if tag, object-level permissions, session messages и улучшения интернационализации (теперь дата форматируется согласно текущей локали по умолчанию).

  Более подробно об этих изменениях вы можете прочитать на замечательном сайте Django Advent, статьи из которого, кстати, я собираюсь переводить и публиковать в этом блоге.

  Следите за обновлениями.

• На работе мы стали использовать pip, очень удобная вещь на мой взгляд.

  Вот, например, файл зависимостей из одного проекта:

  Django==1.1
  south==0.6.2
  django-debug-toolbar==0.8.1
  django-extensions==0.4.1
  django-notification==0.1.2 #0.1.3-4 has a bug in lockfile.py
  django-messages==0.4.2
  django-sphinx==2.1.2
  supercaptcha==0.1.1
  -e svn+http://django-session-messages.googlecode.com/svn/trunk@5#egg=django-session-messages
  http://github.com/sunlightlabs/django-blogdor/zipball/65adc834b3255e82ea7eb3efa484af49a7438f62
  django-markupfield==0.3.0 #blogdor use
  el-django-compress==1.0.3 # problems with installing original django-compress
  sorl-thumbnail==3.2.5
  
  # apps
  --requirement=apps/facebook_login/libs.txt
  --requirement=apps/twitter_login/libs.txt
  --requirement=apps/payment/libs.txt

• Перешли с deseb на South.

  Фактически deseb не работал у нас в команде, в самых простых случаях он помогал, но не больше. Для применения изменений на боевом сервере, я бы точно не стал его использовать.

  На South я возлагаю большие надежды. Он использует другой подход, и этот подход действительно работает! После периода "привыкания" команды, можно сказать, что он нам подходит. Любой разработчик запускает migrare и о чудо, база данных станет актуальной. Точно так же можно без опаски запускать его на сервере.

  Подробнее об этом расскажу в следующем посте.

• 27 марта в Санкт-Петербурге, я буду выступать с докладом на конференции ZFConf 2010, посвященной PHP Zend Framework, приходите, кому интересно :)

Кластеризация списка (List clusterization)

Сегодня я буду рассказывать всего-лишь об одной строчке кода:

zip(*[a.__iter__()]*3)

Если вы знаете как она работает, можете дальше не читать ;)

Не смотря на внешнюю простоту, это очень интересная (и иногда полезная) конструкция Python. На собеседованиях мы просим объяснить как она работает, если человек справляется, это хороший знак.

Полный пример работы кластеризации:

>>> a = [1,2,3,4,5,6,7,8,10]
>>> zip(*[a.__iter__()]*3)
[(1, 2, 3), (4, 5, 6), (7, 8, 10)]

Разберем эту конструкцию по частям.

__iter__()

Возвращает объект-итератор для списка (кортежа или любого другого итерируемого элемента).

Этот метод используется интерпретатором, когда список попадает, например, в цикл for.

Сам объект итератор имеет метод next(), который один-за-другим возвращает элементы списка.

[]*3

Операция умножения для списков формирует новый список, используя элементы начального заданное количество раз.

>>> [1,2,3] * 3
[1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 3]

Здесь важный момент, объектные переменные в Python это ссылки. То есть конструкция [a.__iter__()]*3 даст нам список из трех ссылок на один и тот же итератор списка. Небольшой пример:

>>> iters = [a.__iter__()]*3
>>> print iters
[<listiterator object at 0x85db0>, <listiterator object at 0x85db0>, <listiterator object at 0x85db0>]
>>> (iters[0].next(), iters[1].next(), iters[2].next())
(1, 2, 3)

*

Превращает итерируемый объект в список неименованных аргументов функции.

Одна из моих любимых возможностей Python. Следующие конструкции эквивалентны:

my_func(*[1,2,3])
my_func(1,2,3)

zip

zip возращает список кортежей, где i-тый кортеж состоит из i-того элемента каждого из агрументов функции. Например:

>>> zip((1,2), (3,4), (4,5))
[(1, 3, 4), (2, 4, 5)]

В официальной документации к функции zip описана последняя особенность, благодаря которой кластеризация работает.

The left-to-right evaluation order of the iterables is guaranteed. This makes possible an idiom for clustering a data series into n-length groups using zip(*[iter(s)]*n).

Как вы заметили, там содержится и рассматриваемая нами конструкция. Так что это не какой-нибудь однострочник на перле, а вполне официальная особенность. Пользуйтесь на здоровье.

А какие интересные конструкции Python знаете вы?