Rzadko wykorzystywane typy danych

Wstęp

Przy codziennej pracy z pythonem często korzystasz z takich typów danych jak słownik, lista, krotka czy zbiór. Ale warto pamiętać, że istnieją również inne typy danych, które często mogą Ci się przydać, a o których niekoniecznie słyszałeś. Przedstawię kilka z nich, które moim zdaniem są warte uwagi.

Counter

Typ ten przydaje się wtedy gdy chcesz np. sprawdzić ile razy występuje dany obiekt w zbiorze i dodatkowo chcesz to trzymać jako słownik. Przykład:


deque

Obiekt deque idealnie nadaje się do stosu lub kolejki. Dodawanie oraz pobieranie elementu jest zbliżone do O(1); nie ważne czy pobierasz z końca czy z początku. Jeżeli jednak chcesz dostać się do elementów po indeksach lepiej jest skorzystać z listy, która jest do tego przystosowana, więc siłą rzeczy jest szybsza. Poniżej, krótkie porównanie:


defaultdict

defaultdict przydaje się tam, gdzie chcesz stworzyć słownik w którym przy dostępie ma już mieć zdefiniowaną domyślną wartość. Zamiast martwić się sprawdzaniem czy czasem dany klucz ma zdefiniowaną wartość, sam ustawiasz jaki to ma być typ.


namedtuple

Ten typ danych jest często wykorzystywany przy pobieraniu danych z bazy lub np. z pliku csv. Ja napisałem prosty przykład jak szybko przemienić otrzymanego JSON'a w namedtuple i mieć dostęp do wartości nie po kluczu, a po atrybucie.

heapq

heapq przyda się wtedy, gdy chcesz stworzyć kopiec (kolejka priorytetowa). Przykład użycia:


bisect

Wykorzystanie modułu bisect nadaje się wtedy, gdy masz wystarczająco dużą listę, w której sortowanie jej za każdym razem nie wchodzi w grę, ale w jakiś sposób chcesz otrzymać wartość, która znajdowała by się pod indeksem 42, gdyby lista była posortowana. Prosty przykład wraz z porównaniem:

Comments

Post a Comment

Popular posts from this blog

GitLab - extends keyword

Image
In the previous post I had written about the include keyword. Now, let's dive in the extends  keyword. What can you do with this? Here is the definition from GitLab documentation: extends defines entry names that a job that uses extends inherits from. It’s an alternative to using YAML anchors and is a little more flexible and readable. So, when is it useful? It is useful when you want to be DRY and keep your setup cleanly. Let's assume that you want to build a docker image and give developers possibility to deploy the image on dev , staging and prod environments. We are going to do that without the extends keyword, and after that we will think how we can do it better. Example without the extends  keyword: As you can see, there is a lot of code which repeats itself: stage, image, when  and script . We can remove a lot of code! So, let's do that. We are going to create a hidden job .deploy  (you will not see this job in a pipeline) and the rest of the jobs will in
Read more

Managing Secrets in GitLab / Git

Image
Let's say that you have to log in via ssh into an instance, and you work with GitLab, so you want to keep the private key in GitLab somewhere. Is it secure? Let's see! Custom environment variables You can use custom environment variables. Here you can read more about them (Developers cannot change them, only Maintainers and Owners can). There are two types of variables: Variable (the runner creates an environment variable that uses the key for the name and the value for the value) File (the runner creates an environment variable that uses the key for the name. For the value, the runner writes the variable value to a temporary file and uses this path) It seems that we can use File type for our purpose. We can set up it via API or UI . So, let's do that! Go to project's Settings > CI/CD . There will be Variables section (btw, you can specify variables also per group and even for all projects (in admin panel)). Click Add Variable button and add a variable: Key:
Read more

GitLab - trigger keyword

Image
 We are going to talk about the trigger keyword today. With this feature you can define a downstream pipeline trigger. So, you can trigger a pipeline in any project (you must have access to this project of course). There are two types of downstream pipelines: multi-project pipelines child pipelines  Let's omit child pipelines and have a look at multi-project pipelines. It is very easy to use. You just need to provide a path to the project and that's it. Remember that you only can trigger a pipeline, not a job ! You can also provide more information like environment variables. As always, I am going to provide some examples, so you will understand it better. The first example: you want to trigger a pipeline in another project after the deployment of your service/s. How to do that? Here we want to trigger this pipeline (project my/run-tests ). Let's say that we want to run some tests after each deployment: We need to add the job which will trigger this pipeline in my/run-
Read more