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List comprehensions

Python3

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F Offline
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FrankM

schrieb am zuletzt editiert von FrankM

#1
Fangen wir mal an, mit einer Übersetzung. Mein Englisch ist nicht perfekt, so muss ich ab und zu mal was nachschauen.

Quelle: deepl.com

Ok, jetzt haben wir eine Vorstellung davon, was es machen soll. Ein Beispiel wie ich das so als Anfänger gemacht habe.
```
# Delete key_list
keys_list = []

# redo keys_list
for key in backups:
    keys_list.append(key)
```
Finde ich jetzt eigentlich gut lesbar und verständlich. Aber mit List comprehensions soll es eleganter sein.

Die Listen-Abstraktion, eigentlich auch im Deutschen besser als "List Comprehension" bekannt, ist eine elegante Methode Mengen in Python zu definieren oder zu erzeugen.
Quelle: https://www.python-kurs.eu/list_comprehension.php

In meiner Datei speicher ich die Daten der Backups mit einem Key. Hier mal ein Add, aus diesem Beispiel
```
backups[(BackupList.last_key()) + 1] = BackupList(name, repository)
```
Damit man zum Beispiel einen Eintrag jetzt editieren oder auch löschen kann, muss ich den Key kennen. Mit dem obigen Beispiel erhält man jetzt alle Keys, die in dem Objekt enthalten sind.

Ausgabe
```
 ['1', '7', '8', '10', '14', '17', '18', '20']
```
Diese Daten werden in eine neue Liste keys_list geschrieben.

Das kann man dann mit List comprehensions so lösen.
```
# Delete key_list
keys_list = []

# redo keys_list
[keys_list.append(key) for key in backups]
```
In folgendem Video wird das exzellent erklärt. Unbedingt als Einsteiger anschauen.

Diese List Comprehensions können auch noch eine Condition (if) beinhalten. In o.g. Video wird das an diesem Besipiel sehr anschaulich vermittelt.

Besonders die Ergänzung, als Erklärung, mit SELECT, FROM und WHERE sollte es allen, die schon mal mit einer MySQL Dataenbank gearbeitet haben, einfacher machen.

Eine weitere sehr gute Anleitung dazu findet man auf

Just a moment...

(realpython.com)

Viel Spaß beim Coden
Im Fediverse -> @FrankM@nrw.social

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Restic UI - Webinterface for backup tool restic [MongoDB]
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Ich habe den Sonntag mal genutzt um ein wenig was einzubauen. Einmal habe ich mit datatables.net die Tabelle etwas funktionaler gestaltet. [image: 1736705735786-00a95363-1f41-4bbf-884a-34f21aea81e4-grafik.png] Man kann nun suchen, sortieren und wenn man mehr als 10 Datenpunkte hat, hat die Tabelle auch Pagination. Ein nettes Projekt, macht einiges einfacher Das nächste, ich hatte es im Video ja kurz erwähnt, mir fehlte ja noch die Restore Funktion von Restic. Ok, ist jetzt auch drin. Da die Benutzerverwaltung mittlerweile komplett eingebaut ist, werde ich demnächst meine Test Datenbanken und alles was damit zu tuen hat, aus dem Code entfernen. Brauch ich jetzt nicht mehr. Habe jetzt zwei Benutzer, einen Produktiven und einen zum Testen. Langfristig steht auch noch eine zweite Sprache auf dem Zettel. Aber, dafür muss ich Lust haben, das Thema juckt nicht so richtig
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FreeOTP+ Datenumzug nach Bitwarden Authenticator
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Portfolio - mein kleines Flask Projekt
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Hab ChatGPT nochmal nach der Installation auf einem Production Server befragt. ChatGPT Certainly! Here's a short example of the steps you can follow to deploy a Flask application on a production server using Nginx and Gunicorn: Prepare your server: Set up a server (e.g., using a cloud provider like AWS, DigitalOcean, or a dedicated server) and ensure it has a clean, up-to-date installation of a Linux distribution (e.g., Ubuntu or CentOS). Install required software: Install necessary software packages on your server. You'll need Python, pip (Python package manager), Nginx, and Gunicorn. You can use your distribution's package manager (e.g., apt for Ubuntu or yum for CentOS) to install these dependencies. Deploy your Flask application: Copy your Flask application code and any required dependencies to your server. Set up a virtual environment (optional but recommended): Create a virtual environment for your Flask application to isolate its dependencies. You can use venv or virtualenv for this purpose. Install Flask and any required Python packages within your virtual environment: pip install flask Test your Flask application: Ensure your Flask application runs correctly within your server's virtual environment. Configure Gunicorn: Create a Gunicorn configuration file (e.g., gunicorn_config.py) to specify the settings for running your Flask application. Here's a simple example: workers = 4 # Number of Gunicorn worker processes bind = '0.0.0.0:8000' # The address and port Gunicorn should listen on Start Gunicorn: Start Gunicorn with your Flask application: gunicorn -c gunicorn_config.py your_app:app Configure Nginx: Create an Nginx server block (often located in /etc/nginx/sites-available) to define how Nginx should handle incoming requests. Here's a simplified example: server { listen 80; server_name your_domain.com www.your_domain.com; location / { proxy_pass http://127.0.0.1:8000; # Pass requests to Gunicorn proxy_set_header Host $host; proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr; } } Enable the Nginx server block and restart Nginx: sudo ln -s /etc/nginx/sites-available/your_config /etc/nginx/sites-enabled/ sudo nginx -t # Test Nginx configuration sudo systemctl restart nginx Configure your DNS: Point your domain name to your server's IP address. Secure your server (optional but recommended): Set up SSL/TLS certificates for your domain to enable HTTPS. You can use Let's Encrypt for free SSL certificates. Monitor your application: Set up monitoring tools and logs to keep track of your application's performance and troubleshoot any issues. These are the basic steps to deploy a Flask application on a production server with Nginx and Gunicorn. Please note that this is a simplified example, and there are many additional considerations, such as database configuration, security, and optimization, depending on your specific application and requirements. It's also important to keep your server and software up to date and follow security best practices to ensure the stability and security of your production environment. Das werde ich doch mal ausprobieren
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Redis - Datenbank Zugriff mit Python
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Ich bin mit der Lernkurve noch nicht so richtig zufrieden. Eine Frage die sich mir stellte, geht das einfacher? Der Ursprung meiner Datenbank Struktur liegt in einem anderen Projekt, wo ich versucht habe Daten permanent in einem File zu speichern. Dazu hatte ich damals JSON genommen. Deswegen auch diese Zeilen self.project = str(db_client.json().get('settings', '$..project')[0]) or self.project Gut, ich hatte dann mal ChatGPT gefragt, wie macht man das so 'normalerweise'? es kam eine Klasse heraus, die ich dann intensiv ausprobiert habe, ein wenig umgebaut usw. So lange, bis ich der Meinung war, ok ich habe es verstanden. Jetzt nutzte der Code auch mehr Redis Funktionen, wie self.client.hset('settings', name, json.dumps(data)) Es waren jetzt folgende Funktionen drin hset hexists hdel hget Dokumentation -> https://redis.io/commands/hset/ Beim Durchlesen des Codes hatte ich jetzt mehr das Gefühl, so muss das sein In RedisInsight sieht das dann jetzt so aus. [image: 1695479582374-393195f7-1017-4285-8fca-734ee6b4bff7-grafik.png] Klasse class PortfolioSettings: def __init__(self, host='172.17.0.2', port=6379, db=0): if args.test_mode == 1: self.client = redis.StrictRedis(host=SERVER_IP, port=port, db=TEST[0]) else: self.client = redis.StrictRedis(host=SERVER_IP, port=port, db=LIVE[0]) def set_settings(self, name, data): """Init settings if db don't exist""" if not self.client.hexists('settings', name): self.client.hset('settings', name, json.dumps(data)) return True return False def edit_setting(self, name, data): """Edit an entry in settings""" if self.client.hexists('settings', name): self.client.hset('settings', name, json.dumps(data)) return True return False def delete_setting(self, name): """Delete an entry in settings""" return self.client.hdel('settings', name) def get_setting(self, name): """Get an entry in settings""" setting = self.client.hget('settings', name) return json.loads(setting) if setting else None def get_all_settings(self): """Get all entries in settings""" settings = self.client.hgetall('settings') return {k.decode(): json.loads(v) for k, v in settings.items()} Und hier die Initialisierung settings_data = PortfolioSettings() ##################### # Will only be executed if DB is not available! ##################### if not settings_data.get_all_settings(): # Settings initialisieren print("INIT") settings_data.set_settings("project", "Portfolio") settings_data.set_settings("version", "0.0.3") settings_data.set_settings("theme", "dark") settings_data.set_settings("url_list", ["https://www.onvista.de/aktien/Deutsche-Telekom-Aktie-DE0005557508"]) settings_data.set_settings("exchange_list", ['DKB','Smartbroker','BUX']) Teile der Klasse sind [KI-generiert] Ich war zufrieden und habe die Klasse dann in mein Projekt übernommen und den Code überall entsprechend angepasst.
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Python & Redis-Datenbank
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Heute dann die nächste Herausforderung. Mein JSON soll so aussehen, damit ich das entsprechend erweitern kann. Stocks {0: {'stockname': 'Deutsche Telekom Aktie', 'wkn1': '4534543534', 'wkn2': 'sfsdfsdfsfdfd', 'quantity': 100}, 1: {'stockname': 'Henkel', 'wkn1': '4534543534', 'wkn2': 'sfsdfsdfsfdfd', 'quantity': 50}} Die Daten sollen wie oben schon ausprobiert, in einer Redis Datenbank liegen. So weit auch kein großes Problem. ABER, der Zugriff auf diese Daten war dann meine nächste Hürde Ok, ich habe also mehrere Einträge im JSON File bzw. in der Datenbank. Wie komme ich da nun wieder dran. Ein paar später dann die Lösung. Wie komme ich an den einzelnen Eintrag, also über den Index?? r1.json().get('stocks', 1) Gibt als Ergebnis {'stockname': 'Henkel', 'wkn1': '4534543534', 'wkn2': 'sfsdfsdfsfdfd', 'quantity': 50} Ok, das passt schon mal. Somit kann man dann gewohnt auf die einzelnen Elemente zugreifen. print("TESTING", testing['stockname']) Ausgabe TESTING Henkel Ok, Teil 1 erledigt. Jetzt habe ich ja irgendwann mehrere Elemente in der Liste und brauch dann den letzten Index , um damit was machen zu können. Also, z.B. durch die Daten zu loopen. objkeys = r1.json().objkeys('stocks') print("Objkeys", objkeys) Ausgabe Objkeys ['0', '1'] Ok, kommt eine Liste des Index zurück. Damit kann man arbeiten Ich hatte dann zum Testen mittels einer while Schleife die Daten geladen, aber jetzt beim Tippen klingelt es und wir machen das schön mit enumerate @staticmethod def load(): data = {} for count, value in enumerate(objkeys): testing = r1.json().get('stocks', count) data[count] = { "stockname": testing['stockname'], "wkn1": testing['wkn1'], "wkn2": testing['wkn2'], "quantity": testing['quantity']} return data Somit habe ich die Daten aus der Redis Datenbank in einem Objekt und kann damit arbeiten.
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Restic UI - Stand Januar 2023
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Python - Frameworks
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Und mal hier parken https://www.youtube.com/watch?v=Tucr8Ta-kq4&t=1911s
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Python3 - VSCodium Language Settings
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Ich habe da jetzt gestern stundenlang mit rum gespielt, insbesondere Deinstallation, Neuinstallation, VSCode Installation usw. Das ging einfach nicht. Irgendwo meine ich dann gelesen zu haben, das VSCode auf python 3.9 festgenagelt ist und deswegen so einige Dinge nicht gehen. Nagelt mich darauf nicht fest, ich bin in dieser Coding Welt kein Profi. Dann fiel mir ein, das ich schon vor einigen Monaten mal kurz einen Blick in Pycharm geworfen hatte. Gefiel mir damals gar nicht. Das habe ich heute mal auf die Platte geworfen um zu schauen, ob das vernünftig mit dem o.g. Problem umgehen kann. [image: 1662928323311-6f1c3906-05a3-4126-81d4-7fdf6aa27faa-grafik.png] Puuuh, da kann man ja noch viel mehr einstellen als bei VSCode, oder mindestens ähnlich viel. Das kann einen ganz schön überfordern. Also Stück für Stück die nächsten Tage. Was ist mir positiv aufgefallen? Wenn ich VSCodium neu installiert habe, habe ich unheimlich mit Python Versionen, pipenv usw. zu kämpfen gehabt. Bis da mein Projekt wieder lief, konnte schon mal was Zeit vergehen. Mit Pycharm Ordner ausgewählt, angeklickt das man dem Coder vertraut. Noch eine Python Version ausgewählt, danach fragt er das er eine pipenv Umgebung gefunden hat und diese nutzen möchte. Ja angeklickt und fertig. Keine zwei Minuten und das Projekt lief wieder Erster Git Commit ging auch sofort und ohne Murren. Schon mal ganz viele Pluspunkte gesammelt. Was mich aktuell beschäftigt, ist der Tab Problems, da hatte ich vorher deutlich weniger. Da muss ich mich noch was einarbeiten und schauen, wo man das alles einstellen kann. Ich halte euch auf dem Laufenden.. Vielleicht fliegt ja das VSCo** Zeug runter!? Mal sehen..