Функция split() модуля re в python

Дополнительные методы для работы с файлами

Метод tell() возвращает текущую позицию “условного курсора” в файле. Например, если вы считали пять символов, то “курсор” будет установлен в позицию 5.

>>> f = open("test.txt", "r")
>>> f.read(5)
'1 2 3'
>>> f.tell()
5
>>> f.close()

Метод seek(позиция) выставляет позицию в файле.

>>> f = open("test.txt", "r")
>>> f.tell()
0
>>> f.seek(8)
8
>>> f.read(1)
'5'
>>> f.tell()
9
>>> f.close()

Хорошей практикой при работе с файлами является применение оператора with. При его использовании нет необходимости закрывать файл, при завершении работы с ним, эта операция будет выполнена автоматически.

>>> with open("test.txt", "r") as f:
...     for line in f:
...             print(line)
...
1 2 3 4 5
Work with file
Test string
>>> f.closed
True

JavaScript

JS Array
concat()
constructor
copyWithin()
entries()
every()
fill()
filter()
find()
findIndex()
forEach()
from()
includes()
indexOf()
isArray()
join()
keys()
length
lastIndexOf()
map()
pop()
prototype
push()
reduce()
reduceRight()
reverse()
shift()
slice()
some()
sort()
splice()
toString()
unshift()
valueOf()

JS Boolean
constructor
prototype
toString()
valueOf()

JS Classes
constructor()
extends
static
super

JS Date
constructor
getDate()
getDay()
getFullYear()
getHours()
getMilliseconds()
getMinutes()
getMonth()
getSeconds()
getTime()
getTimezoneOffset()
getUTCDate()
getUTCDay()
getUTCFullYear()
getUTCHours()
getUTCMilliseconds()
getUTCMinutes()
getUTCMonth()
getUTCSeconds()
now()
parse()
prototype
setDate()
setFullYear()
setHours()
setMilliseconds()
setMinutes()
setMonth()
setSeconds()
setTime()
setUTCDate()
setUTCFullYear()
setUTCHours()
setUTCMilliseconds()
setUTCMinutes()
setUTCMonth()
setUTCSeconds()
toDateString()
toISOString()
toJSON()
toLocaleDateString()
toLocaleTimeString()
toLocaleString()
toString()
toTimeString()
toUTCString()
UTC()
valueOf()

JS Error
name
message

JS Global
decodeURI()
decodeURIComponent()
encodeURI()
encodeURIComponent()
escape()
eval()
Infinity
isFinite()
isNaN()
NaN
Number()
parseFloat()
parseInt()
String()
undefined
unescape()

JS JSON
parse()
stringify()

JS Math
abs()
acos()
acosh()
asin()
asinh()
atan()
atan2()
atanh()
cbrt()
ceil()
clz32()
cos()
cosh()
E
exp()
expm1()
floor()
fround()
LN2
LN10
log()
log10()
log1p()
log2()
LOG2E
LOG10E
max()
min()
PI
pow()
random()
round()
sign()
sin()
sqrt()
SQRT1_2
SQRT2
tan()
tanh()
trunc()

JS Number
constructor
isFinite()
isInteger()
isNaN()
isSafeInteger()
MAX_VALUE
MIN_VALUE
NEGATIVE_INFINITY
NaN
POSITIVE_INFINITY
prototype
toExponential()
toFixed()
toLocaleString()
toPrecision()
toString()
valueOf()

JS OperatorsJS RegExp
constructor
compile()
exec()
g
global
i
ignoreCase
lastIndex
m
multiline
n+
n*
n?
n{X}
n{X,Y}
n{X,}
n$
^n
?=n
?!n
source
test()
toString()

(x|y)
.
\w
\W
\d
\D
\s
\S
\b
\B
\0
\n
\f
\r
\t
\v
\xxx
\xdd
\uxxxx

JS Statements
break
class
continue
debugger
do…while
for
for…in
for…of
function
if…else
return
switch
throw
try…catch
var
while

JS String
charAt()
charCodeAt()
concat()
constructor
endsWith()
fromCharCode()
includes()
indexOf()
lastIndexOf()
length
localeCompare()
match()
prototype
repeat()
replace()
search()
slice()
split()
startsWith()
substr()
substring()
toLocaleLowerCase()
toLocaleUpperCase()
toLowerCase()
toString()
toUpperCase()
trim()
valueOf()

Контроль доступа к ресурсам

Помимо синхронизации операций с потоками, также важно иметь возможность контролировать доступ к общим ресурсам, чтобы предотвратить повреждение данных. Встроенные в Python структуры данных (списки, словари и т

д.) являются поточно-ориентированными. Другие структуры данных, реализованные в Python, и более простые типы (целые числа и числа с плавающей запятой) имеют такой защиты. Для защиты от одновременного доступа к объекту используйте объект Lock

Встроенные в Python структуры данных (списки, словари и т. д.) являются поточно-ориентированными. Другие структуры данных, реализованные в Python, и более простые типы (целые числа и числа с плавающей запятой) имеют такой защиты. Для защиты от одновременного доступа к объекту используйте объект Lock.

import logging
import random
import threading
import time

logging.basicConfig(level=logging.DEBUG,
                    format='(%(threadName)-10s) %(message)s',
                    )
                    
class Counter(object):
    def __init__(self, start=0):
        self.lock = threading.Lock()
        self.value = start
    def increment(self):
        logging.debug('Waiting for lock')
        self.lock.acquire()
        try:
            logging.debug('Acquired lock')
            self.value = self.value + 1
        finally:
            self.lock.release()

def worker(c):
    for i in range(2):
        pause = random.random()
        logging.debug('Sleeping %0.02f', pause)
        time.sleep(pause)
        c.increment()
    logging.debug('Done')

counter = Counter()
for i in range(2):
    t = threading.Thread(target=worker, args=(counter,))
    t.start()

logging.debug('Waiting for worker threads')
main_thread = threading.currentThread()
for t in threading.enumerate():
    if t is not main_thread:
        t.join()
logging.debug('Counter: %d', counter.value)

В этом примере функция worker() увеличивает экземпляр Counter, который управляет Lock, чтобы два потока не могли одновременно изменить свое внутреннее состояние. Если Lock не использовался, можно пропустить изменение значения атрибута.

$ python threading_lock.py

(Thread-1  ) Sleeping 0.47
(Thread-2  ) Sleeping 0.65
(MainThread) Waiting for worker threads
(Thread-1  ) Waiting for lock
(Thread-1  ) Acquired lock
(Thread-1  ) Sleeping 0.90
(Thread-2  ) Waiting for lock
(Thread-2  ) Acquired lock
(Thread-2  ) Sleeping 0.11
(Thread-2  ) Waiting for lock
(Thread-2  ) Acquired lock
(Thread-2  ) Done
(Thread-1  ) Waiting for lock
(Thread-1  ) Acquired lock
(Thread-1  ) Done
(MainThread) Counter: 4

Чтобы выяснить, применил ли другой поток блокировку, не задерживая текущий поток, передайте значение False аргументу blocking функции acquire().

В следующем примере worker() пытается применить блокировку три раза и подсчитывает, сколько попыток нужно сделать. А lock_holder() выполняет циклическое переключение между снятием и запуском блокировки с короткими паузами в каждом состоянии, используемом для имитации загрузки.

import logging
import threading
import time

logging.basicConfig(level=logging.DEBUG,
                    format='(%(threadName)-10s) %(message)s',
                    )
                    
def lock_holder(lock):
    logging.debug('Starting')
    while True:
        lock.acquire()
        try:
            logging.debug('Holding')
            time.sleep(0.5)
        finally:
            logging.debug('Not holding')
            lock.release()
        time.sleep(0.5)
    return
                    
def worker(lock):
    logging.debug('Starting')
    num_tries = 0
    num_acquires = 0
    while num_acquires < 3:
        time.sleep(0.5)
        logging.debug('Trying to acquire')
        have_it = lock.acquire(0)
        try:
            num_tries += 1
            if have_it:
                logging.debug('Iteration %d: Acquired',  num_tries)
                num_acquires += 1
            else:
                logging.debug('Iteration %d: Not acquired', num_tries)
        finally:
            if have_it:
                lock.release()
    logging.debug('Done after %d iterations', num_tries)


lock = threading.Lock()

holder = threading.Thread(target=lock_holder, args=(lock,), name='LockHolder')
holder.setDaemon(True)
holder.start()

worker = threading.Thread(target=worker, args=(lock,), name='Worker')
worker.start()

worker() требуется более трех итераций, чтобы применить блокировку три раза.

$ python threading_lock_noblock.py

(LockHolder) Starting
(LockHolder) Holding
(Worker    ) Starting
(LockHolder) Not holding
(Worker    ) Trying to acquire
(Worker    ) Iteration 1: Acquired
(Worker    ) Trying to acquire
(LockHolder) Holding
(Worker    ) Iteration 2: Not acquired
(LockHolder) Not holding
(Worker    ) Trying to acquire
(Worker    ) Iteration 3: Acquired
(LockHolder) Holding
(Worker    ) Trying to acquire
(Worker    ) Iteration 4: Not acquired
(LockHolder) Not holding
(Worker    ) Trying to acquire
(Worker    ) Iteration 5: Acquired
(Worker    ) Done after 5 iterations

split String Example 2

The following set of examples help you understand the advanced split options in Python Programming Language. Here, we only Pass either two arguments or No argument to the String split function.

This split string statement was splitting the Str1 string based on the separator we specified (i.e., ‘,’) and prints the output. Here, the second argument restricts the split function to split one word only.

It split the Str1 string based on the separator we specified (i.e., ‘,’) and prints the output. Here, the second argument restricts the split function to split three words only.

Python String split count example 2

This time, we are splitting text using space for 5 times. Next, we used comma and space to split fruits, and it splits two times.

String split count output

Подклассы потоков

При запуске Thread выполняет базовую инициализацию и затем вызывает свой метод run(). Он в свою очередь вызывает целевую функцию, переданную конструктору. Чтобы создать подкласс Thread, переопределите run().

import threading
import logging

logging.basicConfig(level=logging.DEBUG,
                    format='(%(threadName)-10s) %(message)s',
                    )

class MyThread(threading.Thread):

    def run(self):
        logging.debug('running')
        return

for i in range(5):
    t = MyThread()
    t.start()

Возвращаемое значение метода run() игнорируется.

$ python threading_subclass.py

(Thread-1  ) running
(Thread-2  ) running
(Thread-3  ) running
(Thread-4  ) running
(Thread-5  ) running

Значения args и kwargs, передаваемые в конструктор Thread, сохраняются в private переменных. Поэтому к ним трудно получить доступ из подкласса.

Для передачи аргументов пользовательскому потоку, переопределите конструктор, чтобы сохранить значения в атрибуте экземпляра.

import threading
import logging

logging.basicConfig(level=logging.DEBUG,
                    format='(%(threadName)-10s) %(message)s',
                    )

class MyThreadWithArgs(threading.Thread):

    def __init__(self, group=None, target=None, name=None,
                 args=(), kwargs=None, verbose=None):
        threading.Thread.__init__(self, group=group, target=target, name=name,
                                  verbose=verbose)
        self.args = args
        self.kwargs = kwargs
        return

    def run(self):
        logging.debug('running with %s and %s', self.args, self.kwargs)
        return

for i in range(5):
    t = MyThreadWithArgs(args=(i,), kwargs={'a':'A', 'b':'B'})
    t.start()

MyThreadWithArgs использует тот же API, что и Thread. Но другой класс может легко изменить метод конструктора, чтобы принимать другие аргументы, связанные с назначением потока.

$ python threading_subclass_args.py

(Thread-1  ) running with (0,) and {'a': 'A', 'b': 'B'}
(Thread-2  ) running with (1,) and {'a': 'A', 'b': 'B'}
(Thread-3  ) running with (2,) and {'a': 'A', 'b': 'B'}
(Thread-4  ) running with (3,) and {'a': 'A', 'b': 'B'}
(Thread-5  ) running with (4,) and {'a': 'A', 'b': 'B'}

Как определяется длина строки Python?

Метод  len Python 3 возвращает количество символов в строке. Его можно использовать в тех случаях, когда необходимо установить минимальную или максимальную длину пароля. А также, если необходимо усечь длинные строки.

Чтобы продемонстрировать этот метод в действии, найдем длину предложения:

open_source = "Sammy contributes to open source."
print(len(open_source))

Вывод:

33

Мы инициализируем переменную open_source строковым значением «Sammy contributes to open source.». Затем передаем эту переменную в метод len() с помощью len(open_source). После этого используем  print() для вывода результата на экран.

Помните, что любой символ, заключенный в одинарные или двойные кавычки, будет учитываться методом len().

Резюме:

Поскольку Python является объектно-ориентированным языком программирования, многие функции могут быть применены к объектам Python и Python Substring. Примечательной особенностью Python является его отступы исходных операторов, чтобы сделать код более легким для чтения.

• Доступ к значениям через нарезку – квадратные скобки используются для нарезки вместе с индексом или индексами для получения подстроки.При нарезке, если диапазон объявлен , он фактически может извлечь значение из диапазона
• При нарезке, если диапазон объявлен , он фактически может извлечь значение из диапазона
• Вы можете обновить строку Python, переназначив переменную другой строке
• Метод replace() возвращает копию строки, в которой вхождение old заменяется новым.Синтаксис метода заменяет oldstring.replace(“value to change”,”value to be replaced”)
• Синтаксис метода заменяет старую строку.replace(“value to change”,”value to be replaced”)
• Строковые операторы, такие как [], , in, Not in и т. Д., могут быть применены для объединения строки, извлечения или вставки определенных символов в строку или для проверки наличия определенного символа в строке

С помощью срезов или Python Substring мы извлекаем части строк. Мы можем указать необязательный начальный индекс и необязательный последний индекс (не длину). Смещения полезны.

Если у вас все еще есть какие-либо сомнения или путаница, сообщите нам об этом в разделе комментариев ниже.

Таблица «Функции и методы строк»

Функция или метод	Назначение
S = ‘str’; S = «str»; S = »’str»’; S = «»»str»»»	Литералы строк
S = «s\np\ta\nbbb»	Экранированные последовательности
S = r»C:\temp\new»	Неформатированные строки (подавляют экранирование)
S = b»byte»	Строка байтов
S1 + S2	Конкатенация (сложение строк)
S1 * 3	Повторение строки
S	Обращение по индексу
S	Извлечение среза
len(S)	Длина строки
S.find(str, ,)	Поиск подстроки в строке. Возвращает номер первого вхождения или -1
S.rfind(str, ,)	Поиск подстроки в строке. Возвращает номер последнего вхождения или -1
S.index(str, ,)	Поиск подстроки в строке. Возвращает номер первого вхождения или вызывает ValueError
S.rindex(str, ,)	Поиск подстроки в строке. Возвращает номер последнего вхождения или вызывает ValueError
S.replace(шаблон, замена)	Замена шаблона на замену. maxcount ограничивает количество замен
S.split(символ)	Разбиение строки по разделителю
S.isdigit()	Состоит ли строка из цифр
S.isalpha()	Состоит ли строка из букв
S.isalnum()	Состоит ли строка из цифр или букв
S.islower()	Состоит ли строка из символов в нижнем регистре
S.isupper()	Состоит ли строка из символов в верхнем регистре
S.isspace()	Состоит ли строка из неотображаемых символов (пробел, символ перевода страницы (‘\f’), «новая строка» (‘\n’), «перевод каретки» (‘\r’), «горизонтальная табуляция» (‘\t’) и «вертикальная табуляция» (‘\v’))
S.istitle()	Начинаются ли слова в строке с заглавной буквы
S.upper()	Преобразование строки к верхнему регистру
S.lower()	Преобразование строки к нижнему регистру
S.startswith(str)	Начинается ли строка S с шаблона str
S.endswith(str)	Заканчивается ли строка S шаблоном str
S.join(список)	Сборка строки из списка с разделителем S
ord(символ)	Символ в его код ASCII
chr(число)	Код ASCII в символ
S.capitalize()	Переводит первый символ строки в верхний регистр, а все остальные в нижний
S.center(width, )	Возвращает отцентрованную строку, по краям которой стоит символ fill (пробел по умолчанию)
S.count(str, ,)	Возвращает количество непересекающихся вхождений подстроки в диапазоне (0 и длина строки по умолчанию)
S.expandtabs()	Возвращает копию строки, в которой все символы табуляции заменяются одним или несколькими пробелами, в зависимости от текущего столбца. Если TabSize не указан, размер табуляции полагается равным 8 пробелам
S.lstrip()	Удаление пробельных символов в начале строки
S.rstrip()	Удаление пробельных символов в конце строки
S.strip()	Удаление пробельных символов в начале и в конце строки
S.partition(шаблон)	Возвращает кортеж, содержащий часть перед первым шаблоном, сам шаблон, и часть после шаблона. Если шаблон не найден, возвращается кортеж, содержащий саму строку, а затем две пустых строки
S.rpartition(sep)	Возвращает кортеж, содержащий часть перед последним шаблоном, сам шаблон, и часть после шаблона. Если шаблон не найден, возвращается кортеж, содержащий две пустых строки, а затем саму строку
S.swapcase()	Переводит символы нижнего регистра в верхний, а верхнего – в нижний
S.title()	Первую букву каждого слова переводит в верхний регистр, а все остальные в нижний
S.zfill(width)	Делает длину строки не меньшей width, по необходимости заполняя первые символы нулями
S.ljust(width, fillchar=» «)	Делает длину строки не меньшей width, по необходимости заполняя последние символы символом fillchar
S.rjust(width, fillchar=» «)	Делает длину строки не меньшей width, по необходимости заполняя первые символы символом fillchar
S.format(*args, **kwargs)	Форматирование строки

Сигналы между потоками

Бывают случаи, когда нужно синхронизировать операции в двух или более потоках. Простой способ реализации – использование объектов Event.

Event управляет внутренним флагом, который вызывающий объект может либо устанавливать (set()) либо сбрасывать (clear()). Другие потоки могут ждать (wait()), пока флаг не будет установлен (set()),блокируя процесс, пока не будет разрешено продолжить выполнение.

import logging
import threading
import time

logging.basicConfig(level=logging.DEBUG,
                    format='(%(threadName)-10s) %(message)s',
                    )
                    
def wait_for_event(e):
    """Wait for the event to be set before doing anything"""
    logging.debug('wait_for_event starting')
    event_is_set = e.wait()
    logging.debug('event set: %s', event_is_set)

def wait_for_event_timeout(e, t):
    """Wait t seconds and then timeout"""
    while not e.isSet():
        logging.debug('wait_for_event_timeout starting')
        event_is_set = e.wait(t)
        logging.debug('event set: %s', event_is_set)
        if event_is_set:
            logging.debug('processing event')
        else:
            logging.debug('doing other work')


e = threading.Event()
t1 = threading.Thread(name='block', 
                      target=wait_for_event,
                      args=(e,))
t1.start()

t2 = threading.Thread(name='non-block', 
                      target=wait_for_event_timeout, 
                      args=(e, 2))
t2.start()

logging.debug('Waiting before calling Event.set()')
time.sleep(3)
e.set()
logging.debug('Event is set')

Метод wait() принимает время задержки. Он возвращает логическое значение, указывающее, установлено событие или нет. Поэтому вызывающий объект знает, почему был возвращен wait(). Метод isSet() можно использовать для события отдельно, не опасаясь блокировки.

В этом примере wait_for_event_timeout() проверяет состояние события без бесконечной блокировки. wait_for_event() блокирует вызов wait(), который не возобновляет свою работу до изменения статуса события.

$ python threading_event.py

(block     ) wait_for_event starting
(non-block ) wait_for_event_timeout starting
(MainThread) Waiting before calling Event.set()
(non-block ) event set: False
(non-block ) doing other work
(non-block ) wait_for_event_timeout starting
(MainThread) Event is set
(block     ) event set: True
(non-block ) event set: True
(non-block ) processing event

Узнайте, какие встроенные методы Python используются в строковых последовательностях

Строка — это последовательность символов. Встроенный строковый класс в Python представлен строками, использующими универсальный набор символов Unicode. Строки реализуют часто встречающуюся последовательность операций в Python наряду с некоторыми дополнительными методами, которые больше нигде не встречаются. На картинке ниже показаны все эти методы:

Встроенные строковые функции в Python

Давайте узнаем, какие используются чаще всего

Важно заметить, что все строковые методы всегда возвращают новые значения, не меняя исходную строку и не производя с ней никаких действий

Код для этой статьи можно взять из соответствующего репозитория Github Repository.

1. center( )

Метод выравнивает строку по центру. Выравнивание выполняется с помощью заданного символа (пробела по умолчанию).

Синтаксис

, где:

• length — это длина строки
• fillchar—это символ, задающий выравнивание

Пример

2. count( )

Метод возвращает счёт или число появлений в строке конкретного значения.

Синтаксис

, где:

• value — это подстрока, которая должна быть найдена в строке
• start — это начальное значение индекса в строке, где начинается поиск заданного значения
• end — это конечное значение индекса в строке, где завершается поиск заданного значения

Пример

3. find( )

Метод возвращает наименьшее значение индекса конкретной подстроки в строке. Если подстрока не найдена, возвращается -1.

Синтаксис

, где:

• value или подстрока, которая должна быть найдена в строке
• start — это начальное значение индекса в строке, где начинается поиск заданного значения
• end — это конечное значение индекса в строке, где завершается поиск заданного значения

Пример

Метод возвращает копию строки, преобразуя все заглавные буквы в строчные, и наоборот. 

Синтаксис

Пример

5. startswith( ) and endswith( )

Метод возвращает True, если строка начинается с заданного значения. В противном случае возвращает False.

С другой стороны, функция возвращает True, если строка заканчивается заданным значением. В противном случае возвращает False.

Синтаксис

• value — это искомая строка в строке
• start — это начальное значение индекса в строке, где начинается поиск заданного значения
• end — это конечное значение индекса в строке, где завершается поиск заданного значения

Пример

6. split( )

Метод возвращает список слов в строке, где разделителем по умолчанию является пробел.

Синтаксис

• sep: разделитель, используемый для разделения строки. Если не указано иное, разделителем по умолчанию является пробел
• maxsplit: обозначает количество разделений. Значение по умолчанию -1, что значит «все случаи»

Пример

7. Строка заглавными буквами

Синтаксис

Синтаксис

Синтаксис

Пример

8. ljust( ) и rjust( )

С помощью заданного символа (по умолчанию пробел) метод возвращает вариант выбранной строки с левым выравниванием. Метод rjust() выравнивает строку вправо.

Синтаксис

• length: длина строки, которая должна быть возвращена
• character: символ для заполнения незанятого пространства, по умолчанию являющийся пробелом

Пример

9. strip( )

Метод возвращает копию строки без первых и последних символов. Эти отсутствующие символы — по умолчанию пробелы.

Синтаксис

character: набор символов для удаления

• : удаляет символы с начала строки.
• : удаляет символы с конца строки.

10. zfill( )

Метод zfill() добавляет нули в начале строки. Длина возвращаемой строки зависит от заданной ширины.

Синтаксис

width: указывает длину возвращаемой строки. Нули не добавляются, если параметр ширины меньше длины первоначальной строки.

Пример

Заключение

В статье мы рассмотрели лишь некоторые встроенные строковые методы в Python. Есть и другие, не менее важные методы, с которыми при желании можно ознакомиться в соответствующей документации Python.

• PEG парсеры и Python
• Популярные лайфхаки для Python
• Овладей Python, создавая реальные приложения. Часть 1

Перевод статьи Parul PandeyUseful String Method

Повторные блокировки

Обычные объекты Lock не могут быть получены более одного раза даже одним и тем же потоком. Это может привести к нежелательным эффектам, если доступ к блокировке осуществляется несколькими функциями в одной цепочке вызовов.

import threading

lock = threading.Lock()

print 'First try :', lock.acquire()
print 'Second try:', lock.acquire(0)

Обе функции используют одну и ту же глобальную блокировку, а одна вызывает другую. Поэтому второй вызов завершится неудачно и будет заблокирован с использованием аргументов по умолчанию для acquire().

$ python threading_lock_reacquire.py

First try : True
Second try: False

В ситуации, когда отдельный код из одного и того же потока должен «повторно применить» блокировку, используйте RLock.

import threading

lock = threading.RLock()

print 'First try :', lock.acquire()
print 'Second try:', lock.acquire(0)

Единственным изменением в коде предыдущего примера является замена RLock на Lock .

$ python threading_rlock.py

First try : True
Second try: 1

Нумерация потоков

Можно не сохранять дескрипторы всех потоков-демонов, чтобы убедиться в их завершении до выхода из основного процесса. enumerate() возвращает список активных экземпляров Thread. Список включает в себя текущий поток. Но присоединение к текущему потоку не разрешено (это приводит к ситуации взаимной блокировки), его необходимо пропустить.

import random
import threading
import time
import logging

logging.basicConfig(level=logging.DEBUG,
                    format='(%(threadName)-10s) %(message)s',
                    )

def worker():
    """thread worker function"""
    t = threading.currentThread()
    pause = random.randint(1,5)
    logging.debug('sleeping %s', pause)
    time.sleep(pause)
    logging.debug('ending')
    return

for i in range(3):
    t = threading.Thread(target=worker)
    t.setDaemon(True)
    t.start()

main_thread = threading.currentThread()
for t in threading.enumerate():
    if t is main_thread:
        continue
    logging.debug('joining %s', t.getName())
    t.join()

Поскольку worker спит в течение случайного отрезка времени, выходные данные программы могут отличаться. Это должно выглядеть примерно так:

$ python threading_enumerate.py

(Thread-1  ) sleeping 3
(Thread-2  ) sleeping 2
(Thread-3  ) sleeping 5
(MainThread) joining Thread-1
(Thread-2  ) ending
(Thread-1  ) ending
(MainThread) joining Thread-3
(Thread-3  ) ending
(MainThread) joining Thread-2

Python split String Syntax

The syntax of the Python String split function is

• String_Value: A valid String variable, or you can use the String directly.
• Separator (Optional arg): If you forget this argument, the python split string function uses Empty Space as the separator.
• Max_Split: This argument is optional. If you specify this value then, split function restricts the list of words.

Python split function returns a List of words. For example, If we have X*Y*Z and If we use * as a separator, split function search for * from left to right. Once the split function finds *, Python returns the string before the * symbol as List Item 1 (X) so on and so forth.

If you add Max_Split argument to the above example, X*Y*Z.split(‘*’, 1), python split function search for *. Once it finds *, the split function returns the string before the * symbol as List Item 1 (X) and returns the remaining string as list item 2.

Полезные строковые операции

• f-string в Python – новый и лучший способ форматирования строки, представленный в Python 3.6.
• Подстрока в Python.
• Создать случайную строку.
• Строковый модуль в Python.
• Необработанная строка.
• Многострочная строка.
• Проверка равенства строк.
• Сравнение строк.
• Конкатенация строк.
• Нарезка строки.
• Перевернуть строку.
• Строка для datetime – strptime().
• Преобразовать String в int.
• Преобразовать строку в байты.
• Преобразовать String в float.
• Преобразовать список в строку.
• Класс шаблона строки.
• Проверить, является ли переменная String.
• Объединить строку и int.
• Удалить символ из строки.
• Как добавить строки.
• Найти строку в списке.
• Удалить пробелы из строки.

Ограничение одновременного доступа к ресурсам

Как разрешить доступ к ресурсу нескольким worker одновременно, но при этом ограничить их количество. Например, пул соединений может поддерживать фиксированное число одновременных подключений, или сетевое приложение может поддерживать фиксированное количество одновременных загрузок. Semaphore является одним из способов управления соединениями.

import logging
import random
import threading
import time

logging.basicConfig(level=logging.DEBUG,
                    format='%(asctime)s (%(threadName)-2s) %(message)s',
                    )

class ActivePool(object):
    def __init__(self):
        super(ActivePool, self).__init__()
        self.active = []
        self.lock = threading.Lock()
    def makeActive(self, name):
        with self.lock:
            self.active.append(name)
            logging.debug('Running: %s', self.active)
    def makeInactive(self, name):
        with self.lock:
            self.active.remove(name)
            logging.debug('Running: %s', self.active)

def worker(s, pool):
    logging.debug('Waiting to join the pool')
    with s:
        name = threading.currentThread().getName()
        pool.makeActive(name)
        time.sleep(0.1)
        pool.makeInactive(name)

pool = ActivePool()
s = threading.Semaphore(2)
for i in range(4):
    t = threading.Thread(target=worker, name=str(i), args=(s, pool))
    t.start()

В этом примере класс ActivePool является удобным способом отслеживания того, какие потоки могут запускаться в данный момент. Реальный пул ресурсов будет выделять соединение для нового потока и восстанавливать значение, когда поток завершен. В данном случае он используется для хранения имен активных потоков, чтобы показать, что только пять из них работают одновременно.

$ python threading_semaphore.py

2013-02-21 06:37:53,629 (0 ) Waiting to join the pool
2013-02-21 06:37:53,629 (1 ) Waiting to join the pool
2013-02-21 06:37:53,629 (0 ) Running: 
2013-02-21 06:37:53,629 (2 ) Waiting to join the pool
2013-02-21 06:37:53,630 (3 ) Waiting to join the pool
2013-02-21 06:37:53,630 (1 ) Running: 
2013-02-21 06:37:53,730 (0 ) Running: 
2013-02-21 06:37:53,731 (2 ) Running: 
2013-02-21 06:37:53,731 (1 ) Running: 
2013-02-21 06:37:53,732 (3 ) Running: 
2013-02-21 06:37:53,831 (2 ) Running: 
2013-02-21 06:37:53,833 (3 ) Running: []

Daemon потоки non-daemon

До этого момента примеры программ ожидали, пока все потоки не завершат свою работу. Иногда программы порождают такой поток, как демон. Он работает, не блокируя завершение основной программы.

Использование демона полезно, если не удается прервать поток или завершить его в середине работы, не потеряв и не повредив при этом данные.

Чтобы пометить поток как demon, вызовите метод setDaemon() с логическим аргументом. По умолчанию потоки не являются «демонами», поэтому передача в качестве аргумента значения True включает режим demon.

import threading
import time
import logging

logging.basicConfig(level=logging.DEBUG,
                    format='(%(threadName)-10s) %(message)s',
                    )

def daemon():
    logging.debug('Starting')
    time.sleep(2)
    logging.debug('Exiting')

d = threading.Thread(name='daemon', target=daemon)
d.setDaemon(True)

def non_daemon():
    logging.debug('Starting')
    logging.debug('Exiting')

t = threading.Thread(name='non-daemon', target=non_daemon)

d.start()
t.start()

Обратите внимание, что в выводимых данных отсутствует сообщение «Exiting» от потока-демона. Все потоки, не являющиеся «демонами» (включая основной поток), завершают работу до того, как поток-демон выйдет из двухсекундного сна

$ python threading_daemon.py

(daemon    ) Starting
(non-daemon) Starting
(non-daemon) Exiting

Чтобы дождаться завершения работы потока-демона, используйте метод join().

import threading
import time
import logging

logging.basicConfig(level=logging.DEBUG,
                    format='(%(threadName)-10s) %(message)s',
                    )

def daemon():
    logging.debug('Starting')
    time.sleep(2)
    logging.debug('Exiting')

d = threading.Thread(name='daemon', target=daemon)
d.setDaemon(True)

def non_daemon():
    logging.debug('Starting')
    logging.debug('Exiting')

t = threading.Thread(name='non-daemon', target=non_daemon)

d.start()
t.start()

d.join()
t.join()

Метод join() позволяет demon вывести сообщение «Exiting».

$ python threading_daemon_join.py

(daemon    ) Starting
(non-daemon) Starting
(non-daemon) Exiting
(daemon    ) Exiting

Также можно передать аргумент задержки (количество секунд, в течение которых поток будет неактивным).

import threading
import time
import logging

logging.basicConfig(level=logging.DEBUG,
                    format='(%(threadName)-10s) %(message)s',
                    )

def daemon():
    logging.debug('Starting')
    time.sleep(2)
    logging.debug('Exiting')

d = threading.Thread(name='daemon', target=daemon)
d.setDaemon(True)

def non_daemon():
    logging.debug('Starting')
    logging.debug('Exiting')

t = threading.Thread(name='non-daemon', target=non_daemon)

d.start()
t.start()

d.join(1)
print 'd.isAlive()', d.isAlive()
t.join()

Истекшее время ожидания меньше, чем время, в течение которого поток-демон спит. Поэтому поток все еще «жив» после того, как метод join() продолжит свою работу.

$ python threading_daemon_join_timeout.py

(daemon    ) Starting
(non-daemon) Starting
(non-daemon) Exiting
d.isAlive() True

Преобразование вводимые данные

Данные, введенные пользователем, попадают в программу в виде строки, поэтому и работать с ними можно так же, как и со строкой. Если требуется организовать ввод цифр, то строку можно преобразовать в нужный формат с помощью функций явного преобразования типов.

️ Важно: если вы решили преобразовать строку в число, но при этом ввели строку (например: test), возникнет ошибка:

На практике такие ошибки нужно обрабатывать через . В примере ниже пользователь будет вводить данные до тех пор, пока они успешно не преобразуются в число.

Input() → int

Для преобразования в целое число используйте функцию . В качестве аргумента передаются данные которые нужно преобразовать, а на выходе получаем целое число:

То же самое можно сделать в одну строку: .

Input() → list (список)

Если в программу вводится информация, которая разделяется пробелами, например, «1 word meow», то ее легко преобразовать в список с помощью метода . Он разбивает введенные строки по пробелам и создает список:

Обратите внимание, что каждый элемент списка является строкой. Для преобразования в число, можно использовать и цикл Например, так:

Чтение ввода с клавиатуры

Функция отвечает за ввод данных из потока ввода:

В этом примере:

1. При вызове функции выполнение программы приостанавливается до тех пор, пока пользователь не введет текст на клавиатуре (приложение может ждать бесконечно долго).
2. После нажатия на , функция считывает данные и передает их приложению (символ завершения новой строки не учитывается).
3. Полученные данные присваиваются переменной и используются дальше в программе.

всегда возвращает строку

Также у input есть необязательный параметр – это подсказка пользователю перед вводом:

Более подробное описание функции из документации:

Методы join в Python, split() и функция replace Python 3

Метод join Python объединяет две строки и разделяет их указанным символом.

Давайте создадим строку:

balloon = "Sammy has a balloon."

Теперь используем метод join в питоне, чтобы добавить пробел к этой строке. Мы можем сделать так:

" ".join(balloon)

Если мы выведем это:

print(" ".join(balloon))

то увидим, что в новой возвращаемой строке добавлены пробелы между символами правой части строки.

Вывод:

S a m m y   h a s   a   b a l l o o n .

Функция join python также может использоваться для возврата строки, которая является перевернутой исходной строкой:

print("".join(reversed(balloon)))

Вывод:

.noollab a sah ymmaS

Метод str.join() также полезен для объединения списка строк в новую единственную строку.

Создадим разделенную запятыми строку из списка строк:

print(",".join())

Вывод:

sharks,crustaceans,plankton

Если нужно добавить запятую и пробел между строковыми значениями в, можно просто переписать выражение с пробелом после запятой: «,

".join().

Также можно и разбивать строки. Для этого используется метод str.split():

print(balloon.split())

Вывод:

Метод str.split() возвращает список строк, разделенных пробелами, если никакой другой параметр не задан.

Также можно использовать str.split() для удаления определенных частей строки. Например, давайте удалим из строки букву a:

print(balloon.split("a"))

Вывод:

Теперь буква a удалена, и строки разделены там, где она располагалась.

Метод str.replace() применять для замены части строки. Допустим, что  шарик, который был у Сэмми, потерян. Поскольку у Сэмми больше нет этого шарика, изменим подстроку «has» на новую строку «had»:

print(balloon.replace("has","had"))

В скобках первая подстрока — это то, что мы хотим заменить, а вторая подстрока — это то, на что мы заменяем первую подстроку.

Вывод:

Sammy had a balloon.

Методы строк Python str.join(), str.split() и str replace Python позволяют более эффективно управлять строками в Python.