Way23 | Блог о программировании

Абстрактное и конкретное

В обычном значении слово "конкретное" это единичный, чаще всего материальный, объект, а "абстрактное" это отвлечённый (обобщённый) признак некоторого множества предметов. Конкретное — реально существующая вещь, а абстрактное — мысль, свойство предмета, несуществующее без предмента. Например, передо мной стоит конкретный стол. Так как раньше я видел множество других столов, я понимаю что они все имеют общий абстрактный признак — гладкая поверхность столешницы.

В диалектике слова "абстрактное" и "конкретное" применяются в другом значении. Конкретное означает предмет или явление во всей совокупности его свойств, связей с другими объектами, с учётом всех особенностей предмета. Конкретное не обязательно является материальным объектом, например, конкретным может рассматриваться капитализм как экономическая система во всей её сложности.

Абстрактное рассматривается как вещь взятая обособленно, без учёта всего контекста, вещь вырванная из конкретного и рассматриваемая отдельно. По отношению к капитализму абстрактными являются товар или категория стоимости. При рассмотрении абстрактного не учитываются все стороны конкретного из которого выделяется абстрактное, рассматриваются только свойства полезные для текущего этапа исследования.

Категории абстрактного и конкретного относительны. В одном исследовании объект может рассматриваться как конкретное, а в другом исследовании тот же самый объект будет абстрактным. Если производится исследование экономического устройства как конкретного, то производительные силы будут его абстрактным моментом. В тоже время при исследовании производительных сил как конкретного у него могут быть другие абстрактные моменты: уровень технического развития, уровень образования и т.д.

Принцип исследования от абстрактного к конкретному заключается в изучении сначала более простых абстракций, постепенному их усложнению и выходу исследования на конкретное. Для иллюстрации можно представить изучения строения автомобиля: сначала абстрактных ходовой части, двигателя, системы правления и т.д. а потом совместной работы всех этих частей в едином, конкретном автомобиле. Причём при исследовании каждого отдельного абстрактного момента подразумевается его связь с исходным целым — конкретным. Абстрактный момент не рассматривается как нечто существующее само по себе, а только как часть (или даже следствие) конкретного целого. Причина того почему система управления автомобиля именно такая какая какая есть не можем быть понята только из исследования её самой, а только в контексте развития автомобилестроения (или техники вообще). Но в тоже время чтобы понять автомобиль (как работает, как используется и т.п.) необходимо понимание его отдельных частей.

Такой "механический" пример кажется довольно очевидным. Но при применении метода восхождения от абстрактного к конкретному, к общественным явлениям только он и позволяет верно их понять. Без него такие явления как стоимость или спрос могут мыслится как отдельные (абстрактные) независимые от системы (конкретного) вещи, что приводит к различным заблуждениям.

Ссылки

Диалектическая логика: Очерки истории и теории. Ильенков Э.В. Очерк 11. Абстрактное и конкретное в диалектической логике.

Политэкономия. Потребительская стоимость

Вещь может являться или не являться потребительской стоимостью. Вещь является потребительской стоимостью если вещь кому-то нужна. Например, люди периодически хотят есть, чтобы утолить голод люди могут использовать макароны, следовательно макароны являются потребительской стоимостью.

Вместо того чтобы сказать "вещь является потребительской стоимостью" можно сказать "вещь обладает потребительской стоимостью", в данном случае, эти формулировки обозначают одно и то же.

Вещь, являющаяся потребительской стоимостью, может быть как продуктом человеческого труда (например, булка хлеба), так и продуктом природы (например, воздух или гриб, выросший в лесу).

Потребительская стоимость непосредственно связана с материальным телом вещи. Продукты питания являются потребительской стоимостью именно потому что они пригодны для употребления в пищу. Молоток полезен именно потому что состоит из определённого материала определённой формы. Следствием связи материального тела вещи и потребительской стоимости является возможность количественного выражения потребительской стоимости: два литра молока, 3 утюга или стальной молоток весящий 200 грамм.

Кроме материального тела вещи потребительская стоимость связанна с потребностями людей. Потребности людей меняются с развитием общества (потребности историчны): 1000 лет назад нефть если и использовалась, то ценилась меньше чем сейчас. С изменением потребностей людей меняется потребительская стоимость вещей.

Политэкономию интересует только является ли вещь потребительской стоимостью или не является. Вопросы "почему определённая вещь нужна людям?" и "почему одним людям определённая вещь нужна, а другим нет?" выходят за рамки политэкономии.

Ссылки

Капитал. Том 1. Глава 1. Карл Маркс.
Учение Маркса о производстве и потреблении. Исаак Рубин.

Алгоритм Flood fill на Python

Алгоритм Flood fill возвращает замкнутую область внутри массива. Кроме областей связанных с графикой, алгоритм может применяется для поиска замкнутых областей в игре Го и для сходных задач.

Алгоритм основан на рекурсии. Проверяется заданный элемент массива, затем процедура вызывается для всех соседних элементов:

Flood_fill(node)
  Если node не подходит по условиям то завершить функцию

  Обработать node

  Вызывать Flood_fill для всех соседних с node элементов

Flood_fill(node)

Если node не подходит по условиям то завершить функцию

Обработать node

Вызывать Flood_fill для всех соседних с node элементов

Реализация на Python:

F_SPACE = 0
F_WALL = 1

field = [
    [0, 1, 1, 1],
    [1, 0, 0, 0],
    [0, 0, 1, 1],
    [0, 1, 0, 0]
]

def flood_fill(field, x, y, w, h,  res):
    if x < 0 or y < 0 or x >= w or y >= h:
        return

    if field[y][x] == F_WALL:
        return

    if (x, y) in res:
        return

    res.add((x, y))

    flood_fill(field, x - 1, y, w, h, res)
    flood_fill(field, x + 1, y, w, h, res)
    flood_fill(field, x, y + 1, w, h, res)
    flood_fill(field, x, y - 1, w, h, res)

res = set()

res.clear()
flood_fill(field, 0, 0, 4, 4, res)
print(res) # {(0, 0)}

res.clear()
flood_fill(field, 1, 0, 4, 4, res)
print(res) # set()

res.clear()
flood_fill(field, 1, 1, 4, 4, res)
print(res) # {(1, 2), (3, 1), (2, 1), (1, 1), (0, 3), (0, 2)}

F_SPACE = 0

F_WALL = 1

field = [

[0, 1, 1, 1],

[1, 0, 0, 0],

[0, 0, 1, 1],

[0, 1, 0, 0]

]

def flood_fill(field, x, y, w, h, res):

if x < 0 or y < 0 or x >= w or y >= h:

return

if field[y][x] == F_WALL:

return

if (x, y) in res:

return

res.add((x, y))

flood_fill(field, x - 1, y, w, h, res)

flood_fill(field, x + 1, y, w, h, res)

flood_fill(field, x, y + 1, w, h, res)

flood_fill(field, x, y - 1, w, h, res)

res = set()

res.clear()

flood_fill(field, 0, 0, 4, 4, res)

print(res) # {(0, 0)}

res.clear()

flood_fill(field, 1, 0, 4, 4, res)

print(res) # set()

res.clear()

flood_fill(field, 1, 1, 4, 4, res)

print(res) # {(1, 2), (3, 1), (2, 1), (1, 1), (0, 3), (0, 2)}

Алгоритм легко модифицируется для случая с трёхмерным массивом или если нужно учитывать соседние элементы по диагоналям.

Discord. Переключение микрофона в режим рации

Discord работает в одном из двух режимов: активация по голосу и режим рации. В режиме активации по голосу Discord автоматически включает микрофон когда вы говорите, а в режиме рации микрофон включается при нажатии кнопки. Режим активации по голосу работает недостаточно стабильно, особенно если пользоваться колонками, а не наушниками.

Включение режима рации

Открываем настройки

Переходим в пункт Голос и видео и выбираем Режим ввода Режим рации

Настройка для кнопки активации режима рации находится ниже.

Примеры использования JSONPath в Python

Перевод статьи Python JSONPath Examples.

Что такое JSONPath?

JSONPath это язык запросов к JSON. Он очень похож на язык запросов XPath для XML. Вы формируете строку запроса и получаете нужное значение. Такое подход экономит память, так как необходимости разбазарить JSON полностью.

Библиотеки Python для JSONPath

Существует много JSONPath-библиотек для Python.

jsonpath: это портированая из Perl и JavaScript версия JSONPath.

jsonpath-rw: полностью Python-реализация JSONPath. Объект выражения JSONPath это объект первого класса, простой для анализа, преобразования, обработки, печати и расширения. Модуль jsonpath-rw-ext расширяет функционал библиотеки.

jsonpath-ng: окончательная реализация JSONPath цель которой соответствие стандарту, включая арифметические и бинарные сравнения. Эта библиотека соединяет модули jsonpath-rw и jsonpath-rw-ext и расширяет их.

Какую библиотеку использовать?

Модуль jsonpath-ng самый развитый и написан на чистом Python. Он поддерживает Python 2 и Python 3. Мы будем использовать этот модуль для примеров.

Установка модуля:

pip3.7 install jsonpath-ng

1	pip3.7 install jsonpath-ng

Читать далее Примеры использования JSONPath в Python

Области видимости в Python

Перевод статьи Understanding Python scope.

Рассмотрим функцию Python и модульный тест для неё. Что в ней неверно?

import unittest

def method_under_test(callback, value):
    """Call callback with value."""
    callback(value)

class MyTestCase(unittest.TestCase):
    def test_function_calls_callback(self):
        callback_called = False
        def callback(actual):
            callback_called = True
            if actual != 42:
                raise AssertionError('wrong value!')

        method_under_test(callback, 42)
        self.assertTrue(callback_called)

if __name__ == '__main__':
    unittest.main()

import unittest

def method_under_test(callback, value):

"""Call callback with value."""

callback(value)

class MyTestCase(unittest.TestCase):

def test_function_calls_callback(self):

callback_called = False

def callback(actual):

callback_called = True

if actual != 42:

raise AssertionError('wrong value!')

method_under_test(callback, 42)

self.assertTrue(callback_called)

if __name__ == '__main__':

unittest.main()

Запустим тест:

$ python test.py
F
======================================================================
FAIL: test_function_calls_callback (__main__.MyTestCase)
----------------------------------------------------------------------
Traceback (most recent call last):
  File "x.py", line 16, in test_function_calls_callback
    self.assertTrue(callback_called)
AssertionError: False is not true

----------------------------------------------------------------------
Ran 1 test in 0.000s

FAILED (failures=1)
$

$ python test.py

======================================================================

FAIL: test_function_calls_callback (__main__.MyTestCase)

----------------------------------------------------------------------

Traceback (most recent call last):

File "x.py", line 16, in test_function_calls_callback

self.assertTrue(callback_called)

AssertionError: False is not true

----------------------------------------------------------------------

Ran 1 test in 0.000s

FAILED (failures=1)

Выглядит так как будто функция callback не вызвана. Проверим это: если изменить аргумент для callback передаваемый в method_under_test(), вы увидите что проверка в функции callback срабатывает.

Разберёмся почему так происходит.

Читать далее Области видимости в Python

Обработка входящих в GTD

Обработка это второй этап разбора входящих в GTD (Лабиринт). Один из принципов обработки: "Никогда не перекладывайте дела обратно в корзинку".

Ключевой момент и основная сложность при выполнении этого принципа в классификации входящих. Чем яснее понимания различий между видами входящих, тем быстрее их классифицировать. Рассмотрим виды входящих из GTD:

Мусор

Самый простой случай. Ничего делать не надо.

Например, сообщение в массовом чате по которому не требуется реакции (если такое проходит часто то следует выйти из чата или отключить нотификацию).

Информация

Входящее требует занесение информации в подходящий раздел информационной системы.

Например, звонок в котором сообщили что приём к стоматологу переносится на час. При обработке входящего достаточно изменить время приёма в календаре. Конечно, если новое время свободно.

Читать далее Обработка входящих в GTD

Поверхностное и глубокое копирование в Python

Перевод статьи Python Shallow Copy and Deep Copy.

Копирование объектов в Python

Оператор присваивания = не создаёт копию объекта. Присваивание создаёт новую переменную которая дублирует ссылку на исходный объект.

Рассмотрим пример

old_list = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 'a']]
new_list = old_list

new_list[2][2] = 9

print('Old List:', old_list)
print('ID of Old List:', id(old_list))

print('New List:', new_list)
print('ID of New List:', id(new_list))

old_list = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 'a']]

new_list = old_list

new_list[2][2] = 9

print('Old List:', old_list)

print('ID of Old List:', id(old_list))

print('New List:', new_list)

print('ID of New List:', id(new_list))

После запуска программа выдаст следующее:

Old List: [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
ID of Old List: 140673303268168

New List: [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
ID of New List: 140673303268168

Old List: [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]

ID of Old List: 140673303268168

New List: [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]

ID of New List: 140673303268168

Обе переменные ссылаются на один объект, это подтверждает одинаковый идентификатор объекта 140673303268168. Так что при изменении значений в переменных new_list и old_list, изменение будет видно в обоих переменных.

Иногда нужно оставить исходное значение без изменений и модифицировать только новое. В Python, есть два способа сделать копию: поверхностное копирование и глубокое копирование.

Читать далее Поверхностное и глубокое копирование в Python

Изменяемые и неизменяемые объекты в Python

Перевод статьи Mutable vs Immutable Objects in Python.

Все значения в Python это объекты. Объекты делятся на изменяемые и неизменяемые.

Каждая переменная ссылается на экземпляр объекта. При создании, объекту присваивается уникальный идентификатор (object id) и тип объекта. Тип объекта не меняется после создания, но может изменится состояние объекта. Изменяемые объекты меняют своё состояние после создания, а неизменяемые сохраняются в том виде в котором были созданы.

Встроенные неизменяемые типы: int, float, bool, str, tuple, unicode. Встроенные изменяемые типы list, set, dict. Пользовательские классы обычно изменяемы. Для имитирования неизменяемости переопределите методы изменения и удаления значений чтобы они возвращали исключение.

Чтобы узнать ссылается ли переменная на изменяемый или неизменяемый рассмотрим подробнее функции id() и type().

Читать далее Изменяемые и неизменяемые объекты в Python

Python. Свойства

Перевод статьи Python @property.

Python поддерживает концепцию свойств упрощающих объектно ориентированное программирование. Прежде чем погрузится глубже в детали свойств, рассмотрим зачем могут быть нужны свойства.

Начальный пример

Представим что вы решили сделать класс хранящий температуру в градусах Цельсия. Он также должен реализовывать метод для конвертации температуры в градусы Фаренгейта. Реазуем класс так:

class Celsius:
    def __init__(self, temperature = 0):
        self.temperature = temperature

    def to_fahrenheit(self):
        return (self.temperature * 1.8) + 32

class Celsius:

def __init__(self, temperature = 0):

self.temperature = temperature

def to_fahrenheit(self):

return (self.temperature * 1.8) + 32

Затем создаём объект этого класса и меняем значение температуры как пожелаем:

>>> # создание нового объекта
>>> man = Celsius()
>>> # установка темпиратуры
>>> man.temperature = 37
>>> # получение значения темпиратуры
>>> man.temperature
37
>>> # конвертация в градусы Фаренгейта
>>> man.to_fahrenheit()
98.60000000000001

>>> # создание нового объекта

>>> man = Celsius()

>>> # установка темпиратуры

>>> man.temperature = 37

>>> # получение значения темпиратуры

>>> man.temperature

>>> # конвертация в градусы Фаренгейта

>>> man.to_fahrenheit()

98.60000000000001

Дополнительные десятичные разряды при конвертации в градусы Фаренгейта происходят из-за арифметической ошибки с плавающей запятой (попробуйте сложить 1.1 + 2.2 в интерпретаторе).

Когда мы присваиваем или извлекаем атрибут объекта, такой как temperature, Python ищет его в словаре объекта __dict__.

>>> man.__dict__
{'temperature': 37}

1 2	>>> man.__dict__ {'temperature': 37}

Внутри интерпретатора man.temperature становится man.__dict__['temperature'].

Читать далее Python. Свойства

Пн	Вт	Ср	Чт	Пт	Сб	Вс
« Фев
						1
2	3	4	5	6	7	8
9	10	11	12	13	14	15
16	17	18	19	20	21	22
23	24	25	26	27	28	29
30	31