Как посмотреть код библиотеки python
Перейти к содержимому

Как посмотреть код библиотеки python

  • автор:

Возможно ли в Python посмотреть код библиотеки?

Существует ли способ просмотреть код в библиотеке Пайтона? Например BeautifulSoup хочу посмотреть как реализованы методы find, find_all, но не найду(( использую pycharm как среду. Библиотека установлена, а как код посмотреть её методов не знаю((

Отслеживать
задан 28 авг 2022 в 21:35
Руслан Камов Руслан Камов
347 2 2 серебряных знака 15 15 бронзовых знаков

1 ответ 1

Сортировка: Сброс на вариант по умолчанию

Нажмите на клавиатуре клавишу Ctrl и подведите курсор мыши к интересующему вас методу. Вы увидите, что метод стал ссылкой. Можете щелкнуть по ней и перейти к коду.

введите сюда описание изображения

Отслеживать
ответ дан 28 авг 2022 в 23:43
731 2 2 серебряных знака 5 5 бронзовых знаков
@Namerek он использует.
29 авг 2022 в 5:28

@Namerek «использую pycharm как среду» написано же, э? А вообще в VSCode это тоже работает, насколько я помню.

29 авг 2022 в 5:33
@Namerek в вопросе об этом прямо написано
29 авг 2022 в 5:47

В PyCharm без мышки это делается через Ctrl+B. М меню Navigate есть ещё другие хоткеи для других переходов, например Ctrl+U — переход на суперметод.

Python. Исходники стандартной библиотеки

У большинства питонячих модулей хорошее описание: написано доходчиво, часто есть примеры. Но ничто не заменит исходного кода, если что-то непонятно или хочется понять, как та или иная штука реализована.

Core-разработчик Питона Реймонд Хеттингер тоже это заметил, и поэтому в документации к каждому модулю стандартной библиотеки первым делом идёт ссылка на исходники этого самого модуля на гитхабе.

Ссылка на исходники

Если вы прочитали описание функции или класса, а вопросы остались — не стесняйтесь пойти в исходный код и посмотреть, как оно там устроено. Большинство модулей отлично написаны, код понятный, в меру откомментирован.

Подписывайтесь на канал, чтобы не пропустить новые заметки ��

Учимся читать код, изучая стандартную библиотеку Python

Итак, вы уже продвинутый новичок — вы изучили основы Python и способны решать реальные задачи.

Вы уже отходите от просмотра туториалов и чтения блогов; наверно, уже ощущаете, что в них излагаются одномерные решения простых придуманных задач; вероятно, вместо решения этой конкретной задачи вы хотите совершенствоваться в решении задач в целом.

Наверно, вы слышали, что нужно нарабатывать понимание чтением и написанием больших объёмов кода. Это правда.

Но какой же код нужно читать?

«Просто читай то, что нравится». А если вы не знаете, что вам нравится? А если вам не нравится что-то правильное?

Или хуже того — если вам нравится что-то неправильное и из-за этого у вас выработаются вредные привычки?

В конечном итоге, для этого ведь необходимо понимание… Но именно его мы и стремимся обрести.

«На GitHub куча проектов — выберите понравившийся и изучайте, как его реализовали разработчики». Однако самые успешные проекты довольно объёмны — с чего начинать?

И даже если вы знаете, с чего начинать, не всегда очевидно, как разработчики пришли к своему решению.

Да, вы видите код своими глазами, но он не говорит вам о том, почему разработчики написали его так, чего они не делали и как они рассуждали о проекте в целом.

Другими словами, из самого кода неочевидно, какой была философия его проектирования, и какие варианты решений разработчики рассматривали, прежде чем остановиться на конкретной реализации.

В этой статье мы рассмотрим некоторые модули стандартной библиотеки Python.

Примечание о стандартной библиотеке

В целом, стандартная библиотека Python неидеальна для изучения «хорошего» стиля.

Хотя все её модули полезны, они не особо однородны:

  • их писали разные авторы;
  • некоторые из них старые (стиль Python 10-20 лет назад был другим);
  • им нужно было сохранять обратную совместимость (то есть невозможно провести рефакторинг багов и вносить крупные изменения в API).

Мы рассмотрим как раз некоторые из них.

Если игнорировать стиль, у стандартной библиотеки можно многому научиться, ведь она решает реальные задачи множества разных разработчиков.

Любопытно изучить различия в возможностях stdlib и её новых внешних альтернатив — разница между ними демонстрирует дефицит, который испытывают разработчики (ведь в противном случае они бы не заморачивались созданием альтернативы). Хорошим примером этого является разница между urllib и requests .

Как читать модули

Приблизительно в таком порядке:

  • Познакомьтесь с библиотекой как пользователь: прочитайте документацию, поэкспериментируйте с примерами.
  • Прочитайте соответствующее Python Enhancement Proposal (PEP). Интересное обычно содержится в разделах Abstract, Rationale, Design Decisions, Discussion и Rejected Ideas.
  • Прочитайте код; ссылка на него приведена в начале каждой страницы документации.

statistics

Модуль statistics добавляет в стандартную библиотеку статистические функции; он не создавался в качестве конкурента таких библиотек, как NumPy , а «находится на уровне построителя графиков и научного калькулятора».

Он был внедрён в PEP 450. Если вы незнакомы с этим предложением, то это очень любопытное чтиво:

  • В разделе Rationale предложение сравнивается с NumPy и самодельными решениями; он особенно хорошо демонстрирует, что и почему было добавлено в стандартную библиотеку.
  • Также там есть раздел Design Decisions, в котором объясняется, какой была общая философия проектирования; в разделах Discussion и FAQ тоже есть интересные подробности.

«Большая часть документации предназначена для читателей, понимающих базовые концепции, но которые могут не знать (например), какую дисперсию им стоит использовать [. ] Однако документация избегает скучных математических подробностей».

Код относительно прост, а когда это не так, то в нём есть комментарии и ссылки на подробные объяснения или статьи. Это может быть полезным, если вы изучаете все эти концепции и вам проще читать код, чем математическиe условные обозначения.

pathlib

Модуль pathlib обеспечивает простую иерархию классов для работы с путями файловой системы; он является высокоуровневой альтернативой os.path .

Модуль был внедрён в PEP 428. Большинство примеров используется для иллюстрации лежащей в основе модуля философии, а код оставлен в качестве спецификации.

Код хорошо читается по следующим причинам:

  • Вероятно, вы уже знакомы с этой тематикой; даже если вы не пользовались раньше pathlib , то могли работать с os.path , или с похожей библиотекой в каком-то другом языке.
  • Это хорошее объектно-ориентированное решение. Оно использует объектно-ориентированное программирование с абстрактными (читай: изобретёнными) концепциями, чтобы улучшить структуру кода и его многократное использование. Наверно, это гораздо лучший пример, чем старый Animal​–​Dog​–​Cat​–​Duck​–​speak().
  • Это хорошая тема для сравнительного изучения: pathlib и os.path решают одну задачу, однако в совершенно разных стилях программирования. Кроме того, существовало ещё одно предложение, которое было отклонено, а ещё есть не меньше пяти похожих библиотек; pathlib позаимствовал что-то от каждой из них.

dataclasses

Модуль dataclasses снижает объём бойлерплейта при написании классов, генерируя специальные методы наподобие __init__ и __repr__ . (См. в качестве введения этот туториал, потому что в нём используются гораздо более конкретные примеры, чем в официальной документации.)

Он был внедрён в PEP 557 в качестве упрощённой версии attrs . Раздел Specification схож с документацией; интересные вещи встречаются в Rationale, Discussion и Rejected Ideas.

Кроме того, это отличный пример метапрограммирования; этот аспект подробно рассматривается в докладке Реймонда Хеттингера Dataclasses: The code generator to end all code generators. [Слайды с доклада в HTML и PDF.] Если у вас возникли проблемы с пониманием кода, то сначала посмотрите доклад; для меня оказалось довольно полезным объяснение генерируемого кода.

Бонус: graphlib

Модуль graphlib был добавлен в Python 3.9, и на данный момент содержит только одну вещь: реализацию алгоритма топологической сортировки (вот описание того, что это такое, и почему он полезен).

Он появился не через PEP; однако у него есть issue со множеством комментариев от разных разработчиков ядра, в том числе Реймонда Хеттингера и Тима Питерса (известного своим «Дзен языка Python»).

Так как это, по сути, решённая задача, в обсуждениях рассматривается API: куда его вставлять, кто должен его вызывать, как представлять входные и выходные данные, как одновременно обеспечить простоту использования и гибкость.

В обсуждении пытаются примирить два различных способа использования модуля:

  • Вот граф, верни мне все узлы в топологическом порядке.
  • Вот граф, верни мне все узлы, которые можно обработать прямо сейчас (или потому, что у них нет зависимостей, или потому, что их зависимости уже обработаны). Это полезно для распараллеливания работы, например, для скачивания и установки пакетов, зависимых от других пакетов.

По сравнению с обсуждением issue, сам код очень мал — меньше 250 строк, и в основном состоит из комментариев и документации.

На правах рекламы

Серверы для разработчиков и не только! Дешёвые VDS на базе новейшего «железа» для размещения проектов любой сложности, от корпоративных сетей и игровых проектов до лендингов и VPN.

Python: Стандартная библиотека

Python поставляется с набором полезных функций, которые составляют стандартную библиотеку. Обычно в нее входят тысячи функций, которые невозможно запомнить. Поэтому программист должен знать, где найти документацию по этим функциям, а также представлять результат, который хочет получить. По этим причинам программировать без интернета сложно.

Новички часто не понимают, как и где узнавать про функции, которые нужно использовать. При этом нет способа, который поможет решить эту проблему. По мере работы разработчики становятся опытнее, пополняют свой багаж знаний и практик. Постепенно они знакомятся с более интересными функциями, которые решают их задачи по-другому.

Вот советы, которые помогут повысить уровень профессионализма:

  • Всегда отслеживайте, с каким типом данных вы работаете. Так вы найдете необходимую функцию в соответствующем разделе документации. Например, для работы со строками нужно изучать строковые функции
  • Периодически открывайте раздел со стандартными функциями по вашей тематике, изучайте сигнатуры и способы использования.
  • Чаще читайте чужой код на GitHub. Особенное внимание обращайте на код библиотек, которые используете

Если следовать этим советам и внимательно относиться к деталям, то уже скоро вы заметите, как развиваетесь и растете как профессионал.

Задание

Функция type() позволяет определить тип передаваемого аргумента. Название типа возвращается в виде строки. Например, вызов type(10) вернёт строку (int, это сокращение от integer — целое число).

print(type('wow')) #

Выведите на экран тип значения переменной motto .

Упражнение не проходит проверку — что делать? ��

Если вы зашли в тупик, то самое время задать вопрос в «Обсуждениях». Как правильно задать вопрос:

  • Обязательно приложите вывод тестов, без него практически невозможно понять что не так, даже если вы покажете свой код. Программисты плохо исполняют код в голове, но по полученной ошибке почти всегда понятно, куда смотреть.

В моей среде код работает, а здесь нет ��

Тесты устроены таким образом, что они проверяют решение разными способами и на разных данных. Часто решение работает с одними входными данными, но не работает с другими. Чтобы разобраться с этим моментом, изучите вкладку «Тесты» и внимательно посмотрите на вывод ошибок, в котором есть подсказки.

Мой код отличается от решения учителя ��

Это нормально ��, в программировании одну задачу можно выполнить множеством способов. Если ваш код прошел проверку, то он соответствует условиям задачи.

В редких случаях бывает, что решение подогнано под тесты, но это видно сразу.

Прочитал урок — ничего не понятно ��

Создавать обучающие материалы, понятные для всех без исключения, довольно сложно. Мы очень стараемся, но всегда есть что улучшать. Если вы встретили материал, который вам непонятен, опишите проблему в «Обсуждениях». Идеально, если вы сформулируете непонятные моменты в виде вопросов. Обычно нам нужно несколько дней для внесения правок.

Кстати, вы тоже можете участвовать в улучшении курсов: внизу есть ссылка на исходный код уроков, который можно править прямо из браузера.

Полезное

  • Справочник функций Python
  • Как искать техническую информацию

Определения

  • Стандартная библиотека — набор полезных функций, входящий в комплект поставки языка программирования.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *