‘sep’ and ‘end’ parameter in print() function python
Содержание:
Краткое введение в ООП
Объектно-ориентированное программирование (ООП) – технология разработки сложного программного обеспечения, в которой программа строится в виде совокупности объектов и их взаимосвязей.
Объединение данных и действий, производимых над этими данными, в единое целое, которое называется объектом – является одним из основных принципов ООП.
Основными понятиями являются понятие класса и объекта.
Класс является типом данных, определяемым пользователем и представляет собой структуру в виде данных и методов для работы с данными.
Формально Класс — это шаблон, по которому будет сделан объект.
Объект является экземпляром класса. Объект и экземпляр - это одно и то же.
Вот пример. Форма для изготовления печенья – это класс, а само печенье это объект или экземпляр класса, т.е. это конкретное изделие. Печенье имеет размеры, цвет, состав – это атрибуты класса. Также в классе описываются методы, которые предназначены для чтения или изменения данных объекта.
В Python характеристики объекта, называются атрибутами, а действия, которые мы можем проделывать с объектами, — методами. Методами в Python называют функции, которые определяются внутри класса.
Объект = атрибуты + методы
Examples
For..Else
for x in range(3):
print(x)
else:
print('Final x = %d' % (x))
Strings as an iterable
string = "Hello World"
for x in string:
print(x)
Lists as an iterable
collection =
for x in collection:
print(x)
Loop over Lists of lists
list_of_lists = , , ]
for list in list_of_lists:
for x in list:
print(x)
Creating your own iterable
class Iterable(object):
def __init__(self,values):
self.values = values
self.location = 0
def __iter__(self):
return self
def next(self):
if self.location == len(self.values):
raise StopIteration
value = self.values
self.location += 1
return value
Your own range generator using yield
def my_range(start, end, step):
while start <= end:
yield start
start += step
for x in my_range(1, 10, 0.5):
print(x)
Кавычки
Одинарные кавычки
Строку можно указать, используя одинарные кавычки, как например, ‘Это строка’. Любой одиночный символ в кавычках, например, ‘ю’ — это строка. Пустая строка » — это тоже строка. То есть строкой мы считаем всё, что находится внутри кавычек.
Двойные кавычки
Запись строки в одинарных кавычках это не единственный способ. Можно использовать и двойные кавычки, как например, »Это строка». Для интерпретатора разницы между записями строки в одинарных и двойных кавычках нет.
ВниманиеЕсли строка началась с двойной кавычки — значит и закончиться должна на двойной кавычке. Если внутри строки мы хотим использовать двойные кавычки, то саму строку надо делать в одинарных кавычках.
Театр »Современник»print(‘Театр »Современник»’)
Тройные кавычки
Строка, занимающая несколько строк, должна быть обрамлена тройными кавычками (» » » или »’). Например:
A note on `range`
The function is seen so often in for statements that you might think range is part of the for syntax. It is not: it is a Python built-in function which returns a sequence following a specific pattern (most often sequential integers), which thus meets the requirement of providing a sequence for the for statement to iterate over. Since for can operate directly on sequences, and there is often no need to count. This is a common beginner construct (if they are coming from another language with different loop syntax):
mylist =
for i in range(len(mylist)):
# do something with mylist
It can be replaced with this:
mylist =
for v in mylist:
# do something with v
Consider for var in range(len(something)): to be a flag for possibly non-optimal Python coding.
Printing multiple elements to the same line
We can use print to write multiple elements in a single line.
Print adds a whitespace between each object before writing it to the standard output. In Python 3, you can see a argument. It has been set to by default.
Both the below statements produce the same result.
The same thing happens with Python 2. However, there is no argument in Python 2. White space is added in between objects by default.
You can also pass in a different value to the argument in Python 3. For e.g., you could also use `|` as a separator while printing.
The above can’t be achieved with Python 2 using a print statement. However, you can use the built-in method in Python 2 to emulate the print function in Python 3.
Сериализация и распаковка нестандартных объектов
Как я упоминал ранее, используя Pickle, вы можете сериализовать свои собственные настраиваемые объекты. Взгляните на следующий пример:
import pickle
class Veggy():
def __init__(self):
self.color = ''
def set_color(self, color):
self.color = color
cucumber = Veggy()
cucumber.set_color('green')
with open('test_pickle.pkl', 'wb') as pickle_out:
pickle.dump(cucumber, pickle_out)
with open('test_pickle.pkl', 'rb') as pickle_in:
unpickled_cucumber = pickle.load(pickle_in)
print(unpickled_cucumber.color)
Как видите, этот пример почти такой же простой, как и предыдущий. Между строками 3 и 7 мы определяем простой класс, который содержит один атрибут и один метод, который изменяет этот атрибут. В строке 9 мы создаем экземпляр этого класса и сохраняем его в переменной cucumber, а в строке 10 мы устанавливаем цвет его атрибута на «зеленый».
Затем, используя те же функции, что и в предыдущем примере, мы сериализуем и отделяем наш только что созданный объект. Выполнение приведенного выше кода приводит к следующему выводу:
$ python unpickle_custom.py green
Помните, что мы можем распаковать объект только в среде, где класс Veggy либо определен, либо импортирован. Если мы создадим новый скрипт и попытаемся выделить объект без импорта класса Veggy, мы получим «AttributeError». Например, выполните следующий скрипт:
import pickle
with open('test_pickle.pkl', 'rb') as pickle_in:
unpickled_cucumber = pickle.load(pickle_in)
print(unpickled_cucumber.color)
В выводе приведенного выше скрипта вы увидите следующую ошибку:
$ python unpickle_simple.py
Traceback (most recent call last):
File "<pyshell#40>", line 2, in <module>
unpickled_cucumber = pickle.load(pickle_in)
AttributeError: Can't get attribute 'Veggy' on <module '__main__' (built-in)>
Строки
Строка – это последовательность символов. Чаще всего строки – это просто некоторые наборы слов. Слова могут быть как на английском языке, так и почти на любом языке мира.
Операции со строками
string извлекает символ в позиции i
string извлекает последний символ
string извлекает символы в диапазоне от i до j
Методы работы сос строками
string.upper() преобразует строку в верхний регистр
String.lower() преобразует в строку в нижний регистр
string.count(x) подсчитывает, сколько раз появляется x
string.find(x) позиция первой строки вхождения x
string.replace(x, y) заменяет x на y
string.strip(x) удаляет как начальные, так и конечные символы x
string.join (List) объединяет список строк
Библиотека math
Для проведения вычислений с действительными числами язык Python содержит много дополнительных функций, собранных в библиотеку, которая называется math. Для использования этих функций в начале программы необходимо подключить библиотеку, что делается командой
import math # подключение модуля библиотеки
После подключения программа получает доступ ко всем функциям, методам и классам, содержащимся в нём. После подключения можно вызвать любую функцию из подключенной библиотеки по следующему правилу: указывается имя модуля и через точку имя функции
имя_модуля.имя_функции
Например, пусть мы хотим вызвать функцию вычисления Синус угла, задаваемого в радианахimport math y = sin(5) # ошибка не подключен модуль mathx = math.sin(5) # записываем имя модуля и через точку имя функции
Можно подключать не весь модуль, а какую-то его часть. Например, программист хочет использовать только одну функцию из математической библиотеки math. Если он подключит всю библиотеку, то будет добавлено более 40 функций, которые будут занимать место. Чтобы добавить в проект какую-то часть, используют ключевое слово from
from <имя подключаемого модуля> import <название функции>
Например.
from math import sin # подключена только одна функция siny = sin(5) # операция выполненаx = cos(5) # ошибка функция cos не подключена
Ниже приведен список основных функций модуля math. Некоторые из перечисленных функций (int, round, abs) являются стандартными и не требуют подключения модуля math для использования.
self
Рассотрим пример. Пусть у нас есть объект мяч — ball , обладающий атрибутами и методами.
Атрибуты мяча могут быть:
ball.color - цвет, например, красныйball.size - размер, например, маленькийball.price – стоимость мяча
Методы нашего объекта могут выглядеть следующим образом:
ball.Move( ) - перемещение мячаball.Show( ) – вывести характеристики (атрибуты) мяча на экран
Переменная self указывает на конкретный объект экземпляра класса. Доступ к атрибутам и методам осуществляется через переменную self. Это главное назначение переменной self.
Предположим мы создали три мяча — экземпляры класса Ball: ball1, ball2, ball3.Мячи могут иметь разные характеристики, например, как в таблице.
|
Объект |
Self |
Color |
Size |
Price |
|
|
имя объекта |
адрес объекта |
||||
|
ball1 |
адрес 1 |
адрес 1 |
Красный |
Маленький |
10 |
|
ball2 |
адрес 2 |
адрес 2 |
Синий |
Средний |
20 |
|
ball3 |
адрес 3 |
адрес 3 |
Белый |
Большой |
30 |
Переменная self представляет ссылку на экземпляр класса, т.е. содержит адрес объекта. Всем методам класса автоматически передается эта ссылка.
Предположим в классе Ball имеется метод Show( ) – вывести характеристики мяча.
Special Characters in Python Print Function
The Python programming language allows you to use special characters by using escape characters. For example, within s1 (‘Hi there, \ “How are You?\”‘), we used \ character to escape double quotes within the print statement. Next, we used \ to escape ‘(single quote) in print (‘I Can\’t Do that’).
print function with special Characters output
The first print statement returns three new lines. And the last statement prints 5 new lines.
This print function example is the same as the above — however, this time, we used three empty lines in between the two strings Hi and Hello.
print function with empty lines output
In this example, we are using the New Line, Horizontal Tab, Vertical Tab, etc., in between a string to show you how they alter the output. For example, the first statement with \n prints Hi there, in the first line and How are You? in the next line.
print function with New Line, Horizontal Tab, and Vertical Tab output
Использование модуля
В следующем очень простом примере показаны основы использования модуля Pickle в Python 3:
import pickle
test_list =
with open('test_pickle.pkl', 'wb') as pickle_out:
pickle.dump(test_list, pickle_out)
Во-первых, мы должны импортировать модуль pickle, что выполняется в строке 1. В строке 3 мы определяем простой список из трех элементов, который будет обработан.
В строке 5 мы указываем, что имя нашего выходного файла pickle будет test_pickle.pkl. Используя параметр wb, мы сообщаем программе, что хотим записать (w) двоичные данные (b) внутри нее (потому что мы хотим создать поток байтов)
Обратите внимание, что расширение pkl не обязательно – мы используем его в этом руководстве, потому что это расширение включено в документацию Python.
В строке 6 мы используем метод pickle.dump(), чтобы собрать наш тестовый список и сохранить его в файле test_pickle.pkl.
Я рекомендую вам попробовать открыть сгенерированный файл pickle в текстовом редакторе. Вы быстро заметите, что поток байтов определенно не является удобочитаемым форматом.
Список
Список (list) представляет тип данных, который хранит набор или последовательность элементов. Для создания списка в квадратных скобках через запятую перечисляются все его элементы.
Создание пустого списка
numbers = []
Создание списка чисел:
numbers = # имя списка numbers, он содержит 5 элементов
Создание списка слов:
words = # имя списка words, он содержит 4 элемента
Создание списка из элементов разного типа
listNum = # имя списка listNum, список содержит целые числа и строки
Для управления элементами списки имеют целый ряд методов. Некоторые из них:
append(item): добавляет элемент item в конец списка
insert(index, item): добавляет элемент item в список по индексу index
remove(item): удаляет элемент item. Удаляется только первое вхождение элемента. Если элемент не найден, генерирует исключение ValueError
clear(): удаление всех элементов из списка
index(item): возвращает индекс элемента item. Если элемент не найден, генерирует исключение ValueError
pop(): удаляет и возвращает элемент по индексу index. Если индекс не передан, то просто удаляет последний элемент.
count(item): возвращает количество вхождений элемента item в список
sort(): сортирует элементы. По умолчанию сортирует по возрастанию. Но с помощью параметра key мы можем передать функцию сортировки.
reverse(): расставляет все элементы в списке в обратном порядке
Кроме того, Python предоставляет ряд встроенных функций для работы со списками:
len(list): возвращает длину списка
sorted(list, ): возвращает отсортированный список
min(list): возвращает наименьший элемент списка
Другие встроенные функции
abs(x) — Возвращает абсолютную величину (модуль числа).
all(последовательность) — Возвращает True, если все элементы истинные (или, если последовательность пуста).
any(последовательность) — Возвращает True, если хотя бы один элемент — истина. Для пустой последовательности возвращает False.
ascii(object) — Как repr(), возвращает строку, содержащую представление объекта, но заменяет не-ASCII символы на экранированные последовательности.
bin(x) — Преобразование целого числа в двоичную строку.
callable(x) — Возвращает True для объекта, поддерживающего вызов (как функции).
chr(x) — Возвращает односимвольную строку, код символа которой равен x.
classmethod(x) — Представляет указанную функцию методом класса.
compile(source, filename, mode, flags=0, dont_inherit=False) — Компиляция в программный код, который впоследствии может выполниться функцией eval или exec. Строка не должна содержать символов возврата каретки или нулевые байты.
delattr(object, name) — Удаляет атрибут с именем ‘name’.
dir() — Список имен объекта, а если объект не указан, список имен в текущей локальной области видимости.
divmod(a, b) — Возвращает частное и остаток от деления a на b.
enumerate(iterable, start=0) — Возвращает итератор, при каждом проходе предоставляющем кортеж из номера и соответствующего члена последовательности.
eval(expression, globals=None, locals=None) — Выполняет строку программного кода.
exec(object]) — Выполняет программный код на Python.
filter(function, iterable) — Возвращает итератор из тех элементов, для которых function возвращает истину.
format(value) — Форматирование (обычно форматирование строки).
getattr(object, name ,) — извлекает атрибут объекта или default.
globals() — Словарь глобальных имен.
hasattr(object, name) — Имеет ли объект атрибут с именем ‘name’.
hash(x) — Возвращает хеш указанного объекта.
help() — Вызов встроенной справочной системы.
hex(х) — Преобразование целого числа в шестнадцатеричную строку.
id(object) — Возвращает «адрес» объекта. Это целое число, которое гарантированно будет уникальным и постоянным для данного объекта в течение срока его существования.
input() — Возвращает введенную пользователем строку. Prompt — подсказка пользователю.
isinstance(object, ClassInfo) — Истина, если объект является экземпляром ClassInfo или его подклассом. Если объект не является объектом данного типа, функция всегда возвращает ложь.
issubclass(класс, ClassInfo) — Истина, если класс является подклассом ClassInfo. Класс считается подклассом себя.
iter(x) — Возвращает объект итератора.
len(x) — Возвращает число элементов в указанном объекте.
locals() — Словарь локальных имен.
map(function, iterator) — Итератор, получившийся после применения к каждому элементу последовательности функции function.
max(iter, * ) — Максимальный элемент последовательности.
min(iter, * ) — Минимальный элемент последовательности.
next(x) — Возвращает следующий элемент итератора.
oct(х) — Преобразование целого числа в восьмеричную строку.
open(file, mode=’r’, buffering=None, encoding=None, errors=None, newline=None, closefd=True) — Открывает файл и возвращает соответствующий поток.
ord(с) — Код символа.
pow(x, y) — ( x ** y ) % r.
reversed(object) — Итератор из развернутого объекта.
repr(obj) — Представление объекта.
print(, *, sep=» «, end=’\n’, file=sys.stdout) — Печать.
property(fget=None, fset=None, fdel=None, doc=None)
round(X ) — Округление до N знаков после запятой.
setattr(объект, имя, значение) — Устанавливает атрибут объекта.
sorted(iterable) — Отсортированный список.
staticmethod(function) — Статический метод для функции.
sum(iter, start=0) — Сумма членов последовательности.
super(]) — Доступ к родительскому классу.
type(object) — Возвращает тип объекта.
type(name, bases, dict) — Возвращает новый экземпляр класса name.
vars() — Словарь из атрибутов объекта. По умолчанию — словарь локальных имен.
zip(*iters) — Итератор, возвращающий кортежи, состоящие из соответствующих элементов аргументов-последовательностей.
Python print String Format
We are using the print function along with conversion types. Within the first print statement, we used two %s in between a string follows by a tuple with variables. It means print function replace those two %s items with those tuple values.
Here, Python print function uses the same order that we specified. I mean, first, %s is replaced by a person variable, and the second %s replaced by name variable value. Here, print(person +’ is working at ‘+ name) statement is to concat three items.
print function and string formatting output
Python print format Example
It is an example of a Python print format function. In this example, we are using the format function inside the print function. It allows us to format values. I suggest you refer to the Python format Function article.
print and format functions output
Что такое сериализация в Python?
Сериализация в Python – это процесс преобразования объектов или структур данных в байтовые потоки или строки. Поток байтов – это один байт состоит из 8 бит нулей и единиц. Эти байтовые потоки затем можно легко сохранить или передать. Это позволяет разработчикам сохранять, например, данные конфигурации или прогресс пользователя, а затем сохранять их (на диске или в базе данных) или отправлять в другое место.
Объекты в Python также можно сериализовать с помощью модуля под названием Pickle.
Одним из основных отличий маринования объектов в Python от маринования овощей является неизбежное и необратимое изменение вкуса и текстуры маринованной пищи. Между тем, маринованные объекты можно легко вернуть в их первоначальную форму. Кстати, этот процесс широко известен, как десериализация.
Pickling (или сериализацию в целом) не следует путать со сжатием. Целью Pickling является перевод данных в формат, который может быть перенесен из ОЗУ на диск. С другой стороны, сжатие – это процесс кодирования данных с использованием меньшего количества бит (для экономии места на диске).
Сериализация особенно полезна в любом программном обеспечении, где важно иметь возможность сохранить некоторый прогресс на диске, выйти из программы, а затем загрузить прогресс обратно после повторного открытия программы. Видеоигры могут быть наиболее интуитивным примером полезности сериализации, но есть много других программ, в которых сохранение и загрузка данных или прогресса пользователя имеет решающее значение.
Python print() function
The print() function in Python is used to print a specified message on the screen. The print command in Python prints strings or objects which are converted to a string while printing on a screen.
Syntax:
print(object(s))
How to Print a simple String in Python?
More often then not you require to Print strings in your coding construct.
Here is how to print statement in Python 3:
Example: 1
To print the Welcome to Guru99, use the Python print statement as follows:
print ("Welcome to Guru99")
Output:
Welcome to Guru99
In Python 2, same example will look like
print "Welcome to Guru99"
Example 2:
If you want to print the name of five countries, you can write:
print("USA")
print("Canada")
print("Germany")
print("France")
print("Japan")
Output:
USA Canada Germany France Japan
How to print blank lines
Sometimes you need to print one blank line in your Python program. Following is an example to perform this task using Python print format.
Example:
Let us print 8 blank lines. You can type:
print (8 * "\n")
or:
print ("\n\n\n\n\n\n\n\n\n")
Here is the code
print ("Welcome to Guru99")
print (8 * "\n")
print ("Welcome to Guru99")
Output
Welcome to Guru99 Welcome to Guru99
Print end command
By default, print function in Python ends with a newline. This function comes with a parameter called ‘end.’ The default value of this parameter is ‘\n,’ i.e., the new line character. You can end a print statement with any character or string using this parameter. This is available in only in Python 3+
Example 1:
print ("Welcome to", end = ' ')
print ("Guru99", end = '!')
Output:
Welcome to Guru99!
Example 2:
# ends the output with ‘@.’
print("Python" , end = '@')
Output:
Python@
Method 4: Use the logging module
We can use Python’s logging module to print to the file. This is preferred over Method 2, where explicitly changing the file streams is not be the most optimal solution.
import logging
# Create the file
# and output every level since 'DEBUG' is used
# and remove all headers in the output
# using empty format=''
logging.basicConfig(filename='output.txt', level=logging.DEBUG, format='')
logging.debug('Hi')
logging.info('Hello from AskPython')
logging.warning('exit')
This will, by default, append the three lines to . We have thus printed to the file using , which is one of the recommended ways of printing to a file.
Method 3: Explicitly print to the file
We can directly specify the file to be printed in the call to , by mentioning the file keyword argument.
For example, the below snippet prints to the file .
print('Hi', file=open('output.txt', 'a'))
print('Hello from AskPython', file=open('output.txt', 'a'))
print('exit', file=open('output.txt', 'a'))
The file now has the three lines appended to it, and we have successfully printed to !
Using a context manager
However, this method isn’t the best way to resolve this situation, due to the repeated calls to on the same file. This wastes time, and we can do better!
The better way would be to explicitly use a context manager statement, which takes care of automatically closing the file and using the file object directly.
with open("output.txt", "a") as f:
print('Hi', file=f)
print('Hello from AskPython', file=f)
print('exit', file=f)
This gives the same result as before, appending the three lines to , but is now much faster, since we don’t open the same file again and again.
Сравнение pickle и JSON
Возможно, вы слышали о JSON (нотация объектов JavaScript), который является популярным форматом, который также позволяет разработчикам сохранять и передавать объекты, закодированные в виде строк. Этот метод сериализации имеет некоторые преимущества перед сохранением. Формат JSON удобочитаем, не зависит от языка и быстрее, чем pickle.
Однако у него есть и некоторые важные ограничения
Что наиболее важно, по умолчанию только ограниченное подмножество встроенных типов Python может быть представлено JSON. С помощью Pickle мы можем легко сериализовать очень широкий спектр типов Python и, что важно, настраиваемые классы
Это означает, что нам не нужно создавать настраиваемую схему (как мы делаем для JSON) и писать сериализаторы и парсеры, подверженные ошибкам. С Pickle вся тяжелая работа будет сделана за вас.
Настраиваем многопоточность
А теперь самое интересное! Внеся всего лишь несколько изменений в код нашего сценария, мы можем ускорить процесс его выполнения:
import datetime import sys from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, wait from time import sleep, time from scrapers.scraper import connect_to_base, get_driver, parse_html, write_to_file def run_process(page_number, filename, headless): # инициализируем веб драйвер browser = get_driver(headless) if connect_to_base(browser, page_number): sleep(2) html = browser.page_source output_list = parse_html(html) write_to_file(output_list, filename) # закрываем соединие browser.quit() else: print("Error connecting to hacker news") browser.quit() if __name__ == "__main__": # устанавливаем headless mode? headless = False if len(sys.argv) > 1: if sys.argv == "headless": print("Running in headless mode") headless = True # инициализируем переменные start_time = time() output_timestamp = datetime.datetime.now().strftime("%Y%m%d%H%M%S") output_filename = f"output_{output_timestamp}.csv" futures = [] # перебираем страницы и получаем информацию о них with ThreadPoolExecutor() as executor: for number in range(1, 21): futures.append( executor.submit(run_process, number, output_filename, headless) ) wait(futures) end_time = time() elapsed_time = end_time - start_time print(f"Elapsed run time: {elapsed_time} seconds")
В модуле класс используется для создания пула потоков и асинхронного выполнения вызовов функций . Метод принимает функцию вместе с аргументами, передаваемыми при ее вызове, и возвращает результат выполнения функции . Метод используется для блокировки запущенного асинхронно кода до завершения всех выполняемых им задач.
Стоит отметить, что вы можете легко использовать в вашем коде многопроцессорность, используя класс , поскольку и , и реализуют для один и тот же интерфейс:
# перебираем страницы и получаем информацию о них
with ProcessPoolExecutor() as executor:
for number in range(1, 21):
futures.append(
executor.submit(run_process, number, output_filename, headless)
)
Запустим наш усовершенствованный парсер:
(env)$ python script_concurrent.py Elapsed run time: 38.73605298995972 seconds
Чтобы еще более ускорить процесс, мы можем запустить Chrome в headless режиме, передав в качестве аргумента в командной строке значение :
(env)$ python script_concurrent.py headless Running in headless mode Elapsed run time: 35.12011382590508 seconds
Тестируем наш код
С целью проверить функциональность нашего парсера без запуска браузера и, таким образом, не повторять GET запросы к сайту Hacker News, вы можете загрузить HTML код страницы и сохранить его в папку , а затем парсить его локальную копию. Это поможет избежать блокировки вашего IP-адреса из-за слишком быстрого выполнения большого количества запросов, в ходе отладки и тестирования функций парсинга данных, этот подход также сэкономит ваше время, поскольку вам не нужно запускать браузер при каждом запуске скрипта.
Ниже представлен код файла тестов, который находится в папке test/test_scraper.py:
from pathlib import Path
import pytest
from scrapers import scraper
BASE_DIR = Path(__file__).resolve(strict=True).parent
@pytest.fixture(scope="module")
def html_output():
with open(Path(BASE_DIR).joinpath("test.html"), encoding="utf-8") as f:
html = f.read()
yield scraper.parse_html(html)
def test_output_is_not_none(html_output):
assert html_output
def test_output_is_a_list(html_output):
assert isinstance(html_output, list)
def test_output_is_a_list_of_dicts(html_output):
assert all(isinstance(elem, dict) for elem in html_output)
Убедимся, что все работает как надо:
(env)$ python -m pytest test/test_scraper.py ================================ test session starts ================================= platform darwin -- Python 3.8.5, pytest-6.0.1, py-1.9.0, pluggy-0.13.1 rootdir: /Users/michael/repos/testdriven/async-web-scraping collected 3 items test/test_scraper.py ... ================================= 3 passed in 20.10s =================================
Код выполнялся всего 20 секунд. Попробуем имитировать работу функции , исключив отправку GET запроса.
test / test_scraper_mock.py:
from pathlib import Path
import pytest
from scrapers import scraper
BASE_DIR = Path(__file__).resolve(strict=True).parent
@pytest.fixture(scope="function")
def html_output(monkeypatch):
def mock_get_load_time(url):
return "mocked!"
monkeypatch.setattr(scraper, "get_load_time", mock_get_load_time)
with open(Path(BASE_DIR).joinpath("test.html"), encoding="utf-8") as f:
html = f.read()
yield scraper.parse_html(html)
def test_output_is_not_none(html_output):
assert html_output
def test_output_is_a_list(html_output):
assert isinstance(html_output, list)
def test_output_is_a_list_of_dicts(html_output):
assert all(isinstance(elem, dict) for elem in html_output)
Снова тестируем:
(env)$ python -m pytest test/test_scraper_mock.py ================================ test session starts ================================= platform darwin -- Python 3.8.5, pytest-6.0.1, py-1.9.0, pluggy-0.13.1 rootdir: /Users/michael/repos/testdriven/async-web-scraping collected 3 items test/test_scraper.py ... ================================= 3 passed in 0.37s =================================
Заключение
Как видите, благодаря модулю Pickle сериализация объектов Python довольно проста. В наших примерах мы выбрали простой список, но вы можете использовать тот же метод для сохранения большого спектра типов данных Python, если вы убедитесь, что ваши объекты содержат только другие выбираемые объекты.
У Pickling есть некоторые недостатки, самый большой из которых может заключаться в том, что вы можете распаковать свои данные только с помощью Python – если вам нужно кросс-языковое решение, JSON определенно лучший вариант. И, наконец, помните, что сериализованные объекты можно использовать для переноса кода, который вы не обязательно хотите выполнять.
