User Rating: 0 / 5

Анализируем Java-проект при помощи Python

User Rating: 0 / 5

Доброго времени суток, друзья. В сегодняшней статье мы попробуем решить следующую задачу при помощи языка Python: мы напишем с вами небольшой собственный модуль (я назвал его projectinfo.py), который будет решать задачу анализа структуры различных проектов, а в качестве экспериментального проекта мы выберем простой типовой проект на языке Java и посчитаем какие Java-классы объявлены в файлах проекта, имеющих расширение .java. В основу нашего модуля войдут небольшие классы, которые решают общую задачу сбора метаданных о файлах проекта, поэтому при необходимости вы без особого труда сможете адаптировать модуль для решения задач анализа других проектов - например, на языках C#, C++ и любых других (да и в целом, совсем не обязательно, чтобы проект представлял собой обязательно программу на каком-то языке программирования. Возможно, вы сможете найти применение наработкам из текущей статьи для анализа ваших проектов, имеющих иную природу и назначение).

Итак, начнём с полного текста нашего модуля projectinfo.py:

Добавить комментарий

Работа со словарями в Python

User Rating: 0 / 5

В предыдущих статьях мы смотрели с вами, как работать со списками и кортежами в Python. В Python есть ещё одна примечательная встроенная структура данных, которая часто используется во многих скриптах - это словари (англ. dictionaries). Во многих других языках программирования словари ещё принято называть ассоциативными массивами. Словари в Python не являются последовательностями, в отличие от списков, строк и кортежей. Они индексируются при помощи ключей. В качестве ключа может выступать любой неизменяемый тип, например, строки или числа. Кортежи могут использоваться как ключи, но только если они содержат исключительно строки, числа или другие кортежи. Если кортеж содержит любой изменяемый объект, то он прямо или косвенно не может быть использован в качестве ключа для словаря. Также в качестве ключей нельзя использовать и списки, поскольку они могут быть изменены - к примеру, при замене элемента по индексу или операциями нарезки, либо методами append() и extend(). Лучше всего представить себе словарь как набор пар ключ: значение с тем требованием, что ключи должны быть всегда уникальны в пределах одного словаря.

Добавить комментарий

Как открыть страницу в браузере при помощи Python?

User Rating: 0 / 5

Добрый день, друзья. В этой статье мы рассмотрим пример того, как открыть заданную страницу (URL) в браузере при помощи языка Python. Для работы с браузерами в Python есть отдельный модуль webbrowser, который мы и будем использовать для этой цели. 

Первое, что нужно сделать - подключить модуль webbrowser в вашем скрипте при помощи оператора import:

import webbrowser

Также для нашего примера потребуется функция из модуля sys для получения информации о последнем исключении, которое может произойти в программе, поэтому также подключим его к нашему скрипту:

import sys

Дальше мы рассмотрим небольшой пример того, как можно открыть нужную вам страницу в нужном браузере, используя этот модуль. В примере мы откроем одну страницу в браузере Microsoft Edge, а вторую откроем в браузере, установленном в вашей системе по умолчанию. Перейдем сразу к коду нашего скрипта:

Добавить комментарий

Как работать с JSON в Python

User Rating: 0 / 5

В этой статье мы посмотрим, как можно работать с JSON в Python, а именно сериализовать объекты в строковое представление с JSON и десериализовать обратно в объекты Python из строки, содержащей JSON. Для работы с JSON в Python существует специальный модуль json, поэтому первое, что необходимо сделать - это подключить данный модуль к вашему скрипту/модулю:

import json

Далее нашему вниманию предстают две функции этого модуля:

  • dumps - преобразует Python-объекты (списки, словари, кортежи) в строку, содержащую JSON-представление этих объектов
  • loads - выполняет действие, обратное функции dumps: эта функция десериализует JSON из строкового представления обратно в объекты Python, к которым можно обращаться и получать данные, в соответствии с их типом

Посмотрим на следующий небольшой пример, в котором мы преобразуем в строки, содержащие JSON, различные объекты: списки, словари и кортежи:

Добавить комментарий

Модуль logging в Python. Логируем сообщения скрипта в файл

User Rating: 0 / 5

В этой статье мы познакомимся с возможностями, которые язык Python предоставляет разработчику в части логирования. Для этих целей в Python есть отдельный модуль logging, в котором есть множество полезных функций, позволяющих логировать сообщения вашего Python-скрипта на экран консоли или в отдельный файл.

Для начала работы нам потребуется подключить с помощью оператора import модуль логирования. Также в рамках нашего тестового примера мы будем использовать модуль datetime, который поставляет полезные функции для работы с датой и временем. В начале вашего скрипта/модуля (у меня это основной тестовый скрипт с именем main.py) поместите следующие строки:

import logging
import datetime
Добавить комментарий
Яндекс.Метрика