самый большой код на питоне

Как в Python реализованы очень длинные числа типа integer?

Перевод статьи подготовлен специально для студентов курса «Разработчик Python».

Но в Python сделать это проще простого:

Должно быть под капотом Python делает что-то очень красивое и сегодня мы узнаем, что именно он делает, чтобы работать с целыми числами произвольного размера!

Представление и определение

Integer в Python это структура C, определенная следующим образом:

Другие типы, у которых есть PyObject_VAR_HEAD :

Расшифровка ob_digit

Как правило в низкоуровневых языках, таких как С, точность целых чисел ограничена 64-битами, однако Python поддерживает целые числа произвольной точности. Начиная с версии Python 3, все числа представлены в виде bignum и ограничены только доступной памятью системы.

Расшифровка ob_size

Хранение

Самый наивный способ хранить числа типа integer – это хранить одну десятичную цифру в одном элементе массива, тогда операции, такие как сложение и вычитание, могут выполняться по правилам математики из начальной школы.

С таким подходом число 5238 будет сохранено так:

Такой подход неэффективен, поскольку мы будем использовать до 32-бит цифр (uint32_t) для хранения десятичной цифры, которая, по сути, колеблется от 0 до 9 и может быть легко представлена всего лишь 4 битами, ведь при написании чего-то столь же универсального как python, разработчик ядра должен быть еще изобретательнее.

Итак, можем ли мы сделать лучше? Конечно, иначе я бы не выложил эту статью. Давайте подробнее рассмотрим то, как Python хранит сверхдлинное целое число.

Путь Python

В шестнадцатеричной системе счисления, основание 16

Таким образом, Python эффективно использует почти все выделенное пространство в 32 бита на одну цифру, экономит ресурсы и все еще выполняет простые операции, такие как сложение и вычитание на уровне математики начальной школы.

В зависимости от платформы Python использует либо 32-битные целочисленные беззнаковые массивы, либо 16-битные целочисленные беззнаковые массивы с 15-битными цифрами. Для выполнения операций, которые будут рассмотрены дальше, понадобится всего несколько битов.

1152921504606846976 = 1 * (2 30 ) 2 + 0 * (2 30 ) 1 + 0 * (2 30 ) 0

Поскольку ob_digit первым хранит наименее значащую цифру, оно сохраняется как 001 в виде трех цифр.

Структура _longobject для этого значения будет содержать:

Операции над длинными числами типа integer

Теперь, когда у нас есть четкое представление о том, как Python реализует целые числа произвольной точности, настало время понять, как с ними выполняются различные математические операции.

Сложение

Целые числа хранятся «в цифрах», это означает, что сложение выполняется также просто, как в начальной школе, и исходный код Python показывает нам, что именно так сложение и реализовано. Функция с именем x_add в файле longobject.c выполняет сложение двух чисел.

Вычитание

Подобно тому, как происходит сложение, происходит и вычитание. Функция с именем x_sub в файле longobject.c выполняет вычитание одного числа из другого.

Умножение

И снова умножение будет реализовано тем же наивным способом, который мы узнали из уроков математики в начальной школе, но он не отличается эффективностью. Чтобы поддерживать эффективность, Python реализует алгоритм Карацубы, который умножает два n-значных числа за O( n log ₂ 3 ) простых шагов.

Деление и другие операции

Оптимизация часто используемых целых чисел

Это вторая статья из серии Python Internals. Первая статья была о том, как я изменил свою версию Python, сделав его двусмысленным. Она поможет вам сделать первые шаги в понимании исходного кода Python и продолжить путь к становлению разработчиком ядра Python.

Источник

Шпаргалки по Python — хитрости которые вы не используете!

Многие люди начинают переезжать с версии 2 на 3 из-за Python EOL (Поддержка Python 2.7 прекратиться с 2020 года). К сожалению, часто Python 3 выглядит как Python 2 со скобками. В статье я покажу несколько примеров существующих функций, которыми вы можете пользоваться только в Python 3, с надеждой на то, что это поможет решать ваши текущие и будущие задачи.

Есть вопросы по Python?

На нашем форуме вы можете задать любой вопрос и получить ответ от всего нашего сообщества!

Telegram Чат & Канал

Вступите в наш дружный чат по Python и начните общение с единомышленниками! Станьте частью большого сообщества!

Паблик VK

Одно из самых больших сообществ по Python в социальной сети ВК. Видео уроки и книги для вас!

Все примеры написаны в Python 3.7 и каждая функция содержит минимальную версию Python для этой функции.

F-строки (Python 3.6+)

Сложно делать что-либо без строк в Python и чтобы сохранить адекватность, вам нужно иметь структурированный способ работы со строками. Большая часть людей, работающих с Python, предпочитают метод format python.

Pathlib (Python 3.4+)

F-строки — это отличное решение, но некоторые строки, такие как пути файлов, имеют свои собственные библиотеки, которые заметно упрощают работу. Python 3 предоставляет pathlib в качестве удобной абстракции для работы с путями файлов.

Подсказки типов | Ожидание типа | Type hinting (Python 3.5+)

Спор о том, какое типизирование python лучше — статическое или динамическое — не умолкают и по сей день и у каждого есть свое мнение на этот счет. Это личное дело читателя — когда ему нужно вписывать типы, но мне кажется что вы как минимум должны знать о том, что Python 3 поддерживает подсказки типов.

Перечисления enum (Python 3.4+)

Python 3 поддерживает простой способ написания перечислений через класс Enum. Этот класс можно назвать удобным способом инкапсуляции списка констант, чтобы они не были разбросаны по всему коду без структуры.

Перечисление — это набор символических имен (членов), связанных уникальным, постоянным значением. С перечислением, члены можно сравнить по идентичности, а само перечисление может повторяться.

Встроенный LRU кэш (Python 3.2+)

Внизу показана простая функция Фибоначчи, которая, как мы знаем, выиграет от кэширования, так как выполняет одну и ту же работу несколько раз через рекурсию.

Теперь мы можем использовать lru_cache для оптимизации (эта техника оптимизации называется меморизация). Время выполнения варьирует от секунд до наносекунд.

Повторяемая расширенная распаковка (Python 3.0+)

Здесь код будет говорить сам за себя (документация):

Классы данных (Python 3.7+)

Та же реализация класса Armor при помощи классов данных.

Пространства имен (Python 3.3+)

Один из способов структуризации кода Python заключается в пакетах (папки с файлом __init__.py ). Пример ниже предоставлен официальной документацией Python.

Впрочем, как многие пользователи заметили, это может быть не так просто, как я указал в этом разделе. Согласно спецификации 420 в PEP — файл __init__.py все еще может понадобиться для обычных пакетов, удаление его из структуры папки превратит его в пакет пространства имен, который включает в себя дополнительные ограничения, официальная документация нативных пакетов пространств имен показывают хорошие примеры тому, а также в них озвучиваются названия всех ограничений.

Подведем итоги

Как и практически любой другой список в интернете, этот нельзя назвать завершенным. Надеюсь в этой статье вы нашли хотя бы одну функцию Python 3, которой вы ранее не пользовались, и это поможет вам писать более чистый и интуитивный код.

Являюсь администратором нескольких порталов по обучению языков программирования Python, Golang и Kotlin. В составе небольшой команды единомышленников, мы занимаемся популяризацией языков программирования на русскоязычную аудиторию. Большая часть статей была адаптирована нами на русский язык и распространяется бесплатно.

E-mail: vasile.buldumac@ati.utm.md

Образование
Universitatea Tehnică a Moldovei (utm.md)

Источник

Путеводитель по Python. Пишем великолепный код

Kenneth Reitz на PyCon в Австралии (2012)

Структурируйте свой проект

Под структурой мы подразумеваем решения, которые Вы приняли в отношении того, как Ваш проект сможет достичь поставленных целей. Мы должны рассмотреть как лучше использовать функциональные особенности языка Python, чтобы писать чистый и эффективный код. С практической точки зрения, понятие «структура» означает создание (написание) чистого когда в котором, логика и зависимости так же ясны как организация файлов и папок в файловой системе.

Какие функции должны быть перемещены в какие модули? Как пойдет поток данных через проект? Какие особенности и функции могут быть сгруппированы вместе и изолированы? Отвечая на подобные вопросы, Вы можете начать планировать как будет выглядеть готовый продукт.

В данном разделе мы внимательнее посмотрим на систему модулей и импортов в Python, т.к. они являются центральным элементом в обеспечении структурирования Вашего проекта. Затем, мы обсудим различные точки зрения о том, как построить код, который может быть расширен и надежно протестирован.

Структура решает

Благодаря тому, что импорты и модули обрабатываются в Python, сравнительно просто структурировать проект написанный на этом языке. Слово «просто», в данном контексте означает, что Вы не будете создавать лишних ограничений, и то, что модель импортируемого модуля легко понять. Таким образом, Вам остается сконцентрироваться на чисто архитектурной задаче, а именно трудиться над созданием различных частей Вашего проекта и их взаимодействии.

Модули

Модули в Python являются одним из основных слоев абстракции которые доступны, и, вероятно, являются наиболее нативными для языка. Уровни абстракции позволяют разделить код на части обрабатывающие соответствующие данные и содержащие какой-либо функционал.

Чтобы придерживаться стиля руководства, старайтесь давать модулям короткие имена, содержащие только буквы нижнего регистра и уверяться, что Вы не используете специальные символы, такие как точка (.) или знак вопроса (?). Так как имя файла подобное my.spam.py, Вы должны избегать. Именование таким образом будет мешать Python искать модули.

В данном примере Python ожидает найти » spam.py » в папке по имени » my «, которой не существует. Существует пример того, как точечная нотация должна быть использована в документах Python.

Помимо некоторых ограничений именования, ничего больше не требуется файлу чтобы стать Python-модулем, но механизм импорта необходимо понимать для того, чтобы использовать эту концепцию должным образом и избежать некоторых проблем.

После того, как module.py будет найден, интерпретатор Python выполнит модуль в изолированной области видимости. Любое объявление верхнего уровня в файле module.py будет выполнено, включая вложенные импорты, если таковые имеются. Объявления функций и классов сохранятся в словарь модуля.

Затем переменные модуля, функции и классы будут доступны для вызова через пространство имен модуля — центральное понятие в программировании, которое особенно мощно и полезно в языке Python.

Во многих языках, файл включается напрямую используя препроцессор чтобы найти весь код в файле и «скопировать» его в код вызывающего модуля. Это отличается от поведения языка Python, в котором подключаемый код изолирован в области видимости своего модуля, что означает, что Вы можете не беспокоиться о том, что включение кода может иметь нежелательные последствия, например, переопределение существующих функций с тем же именем.

Использование from module import func это способ точно указать функцию, которую вы хотите импортировать и поместить в глобальную область видимости. А так же это менее вредно для кода нежели » import * «, т.к. тут ясно видно что импортируется в глобальную область видимости, преимущество более простой записи import module заключается в экономии нажатий клавиш.

Источник

Python с абсолютного нуля. Учимся кодить без скучных книжек

Содержание статьи

От редакции

Не­дав­но мы про­води­ли опрос о том, какой курс по Python был бы инте­рес­нее читате­лям. Две пер­вые строч­ки с боль­шим отры­вом в нем заняли вари­анты «для хакера» и «Python с нуля». Узнав о таком положе­нии дел, мы немед­ленно заказа­ли статью о том, как начать прог­рамми­ровать на Python. Если она будет иметь успех, то может прев­ратить­ся в целую серию. Отли­чие нашего под­хода — в том, что мы объ­ясня­ем все живым язы­ком и даем нес­кучные при­меры. В общем, обу­чение в фир­менном сти­ле «Хакера»!

И, пос­коль­ку это экспе­римент, статья дос­тупна без плат­ной под­писки.

Ес­ли у тебя на ком­пе есть сов­ремен­ный дис­три­бутив Linux, то в него уже вхо­дит Python 3, а писать пер­вые прог­раммы будет удоб­но в IDLE — прос­том редак­торе кода, который при­лага­ется к Python. В Ubuntu, что­бы уста­новить его, набери в кон­соли

В Windows при уста­нов­ке Python обя­затель­но отметь на пер­вом экра­не уста­нов­щика галоч­ку Add to Path, что­бы мож­но было запус­кать python3 из коман­дной стро­ки в любом удоб­ном мес­те.

За­пус­тив IDLE, зай­ди в Options → Configure IDLE, перей­ди на вклад­ку General и пос­тавь галоч­ку на пун­кте Open Edit Window, наж­ми ОK и переза­пус­ти IDLE. Теперь мож­но писать прог­раммы, сох­ранять их и запус­кать кла­вишей F5. Ну что, пог­нали?

Переменные

А если изна­чаль­но неиз­вес­тно, какие чис­ла надо скла­дывать? Тог­да приш­лось бы спер­ва поп­росить юзе­ра ввес­ти их в кон­соли и нажать Enter. Давай так и сде­лаем:

Внут­ри ско­бочек у input ты пишешь пояс­нение для юзе­ра, что кон­крет­но его про­сят ввес­ти. Но вот беда, по умол­чанию все, что вво­дит­ся через input, счи­тает­ся не чис­лом, а стро­кой, поэто­му, преж­де чем скла­дывать количес­тво лит­ров пива, нуж­но сна­чала пре­обра­зовать вве­ден­ные стро­ки в чис­ла с помощью фун­кции int().

Во­обще, типов перемен­ных мно­го, но суть ты уло­вил — что­бы про­изво­дить с перемен­ными какие‑то дей­ствия, нуж­но их сна­чала при­вес­ти к одно­му типу — к стро­ково­му, или к чис­ловому, или еще к какому‑нибудь. Если с этим не замора­чивать­ся, Python сло­жит не чис­ла, а стро­ки и вве­ден­ные 2 и 3 лит­ра пива в сум­ме дадут не 5, а целых 23. Хорошо бы так было в реаль­нос­ти!

Вот еще при­мер­чик, рас­счи­тыва­ющий, сколь­ко тебе еще пить пиво, исхо­дя из сред­ней про­дол­житель­нос­ти жиз­ни в Рос­сии:

Условия

В осно­ве любой прог­раммы лежат усло­вия. В зависи­мос­ти от того, выпол­няют­ся они или не выпол­няют­ся, прог­рамма может пой­ти по одно­му или дру­гому пути. Пред­ставь, ты едешь на машине и смот­ришь на часы: если уже есть десять вечера, то повора­чива­ешь домой, если нет, то мож­но заехать в гос­ти. Точ­но так же работа­ет и прог­рамма: про­веря­ет какое‑то зна­чение и сво­рачи­вает туда или сюда и выпол­няет соот­ветс­тву­ющий кусочек кода.

Бло­ки кода в Python отде­лают­ся отсту­пами. Отступ на самом деле может быть любым, нап­ример некото­рые пред­почита­ют исполь­зовать вмес­то четырех про­белов кла­вишу Tab. Глав­ное — не сме­шивать в одной прог­рамме отсту­пы раз­ного типа. Если уж начал исполь­зовать четыре про­бела, то исполь­зуй по всей прог­рамме, а то Python будет на тебя ругать­ся и уни­жать.

Еще один важ­ный момент здесь — это знак равенс­тва в усло­вии. Он пишет­ся как двой­ное «рав­но» ( == ) и этим отли­чает­ся от прис­воения — оди­нар­ного «рав­но».

Фун­кция lower(), преж­де чем срав­нивать усло­вие, дела­ет все бук­вы в стро­ке малень­кими, потому что глу­пый юзер может ввес­ти сло­во YES с горящим Caps Lock, и это надо пре­дус­мотреть заранее.

На самом деле lower( ) — не прос­то фун­кция, а метод клас­са string (стро­ка). Имен­но поэто­му он вызыва­ется через точ­ку пос­ле перемен­ной, которая содер­жит стро­ку. О клас­сах и методах мы погово­рим как‑нибудь в дру­гой раз, а пока прос­то запом­ни, что некото­рые фун­кции вызыва­ются таким обра­зом.

Источник

Cython: более чем 30-кратное ускорение Python-кода

Python — это язык, который любят многие программисты. Этим языком невероятно легко пользоваться. Всё дело в том, что код, написанный на Python, отличается интуитивной понятностью и хорошей читабельностью. Однако в разговорах о Python часто можно слышать одну и ту же жалобу на этот язык. Особенно тогда, когда о Python говорят знатоки языка C. Вот как она звучит: «Python — это медленно». И те, кто так говорят, не грешат против истины.

В сравнении со многими другими языками программирования Python — это, и правда, медленно. Вот результаты испытаний, в ходе которых сопоставляется производительность разных языков программирования при решении различных задач.

Есть несколько способов ускорения Python-программ. Например, можно применять библиотеки, рассчитанные на использование нескольких ядер процессора. Тем, кто работает с Numpy, Pandas или Scikit-Learn, можно посоветовать взглянуть на программный комплекс Rapids, позволяющий задействовать GPU при проведении научных расчётов.

Все эти методики ускорения работы хороши в тех случаях, когда решаемые с помощью Python задачи могут быть распараллелены. Например — это задачи по предварительной обработке данных или операции с матрицами.

Ответ на этот вопрос даёт Cython — проект, используя который можно значительно ускорить код, написанный на Python.

Что такое Cython?

Cython, по своей сути, это промежуточный слой между Python и C/C++. Cython позволяет писать обычный Python-код с некоторыми незначительными модификациями, который затем напрямую транслируется в C-код.

Единственное изменение Python-кода при этом заключается в добавлении к каждой переменной информации об её типе. При написании обычного кода на Python переменную можно объявить так:

При использовании Cython при объявлении переменной нужно указать её тип:

Эта конструкция сообщает Cython о том, что переменная представляет собой число с плавающей точкой. По такому же принципу объявляют переменные и в C. При использовании обычного Python типы переменных определяются динамически. Явное объявление типов, применяемое в Cython — это то, что делает возможным преобразование Python-кода в C-код. Дело в том, что в C необходимо явное объявление типов переменных.

Установка Cython предельно проста:

Типы в Cython

При использовании Cython можно выделить два набора типов. Один — для переменных, второй — для функций.

Если речь идёт о переменных, то тут нам доступны следующие типы:

При работе с функциями нам доступны следующие типы:

Ускорение кода с использованием Cython

Теперь С-код готов к использованию.

Теперь всё готово к тестированию нашего сверхбыстрого C-кода. Ниже приведён код, используемый для тестирования и сравнения двух вариантов программы.

Код этот устроен очень просто. Мы импортируем необходимые файлы — так же, как импортируются обычные Python-файлы, после чего вызываем соответствующие функции, делая это так же, как если бы мы всё время работали бы с обычными Python-функциями.

Взгляните на следующую таблицу. Можно заметить, что Cython-версия программы оказывается быстрей её Python-версии во всех случаях. Чем масштабнее задача — тем больше и ускорение, которое даёт использование Cython.

Итоги

Использование Cython позволяет значительно ускорить практически любой код, написанный на Python, не прилагая к этому особенных усилий. Чем больше в программе циклов и чем больше данных она обрабатывает — тем лучших результатов можно ждать от применения Cython.

Уважаемые читатели! Используете ли вы Cython в своих проектах?

Источник