⚙️ dis.get_instructions()

dis.get_instructions() возвращает пошаговую дизассемблировку байткода функции. Это полезно для глубокого понимания работы Python-интерпретатора, оптимизации и написания инструментов анализа кода.

Python Learning 👩‍💻

⚙️ types.CodeType.replace

types.CodeType.replace() (Python 3.8+) позволяет создавать изменённые копии объектов байткода (code object). Это мощный инструмент для метапрограммирования, трансформации функций и написания декораторов низкого уровня.

Python Learning 👩‍💻

⌛ Что будет выведено при выполнении кода?

Пояснение ⬇️

При делении на ноль возникает ZeroDivisionError, который перехватывается в except. Блок else пропускается, но finally выполняется всегда. Код работает корректно.

Python Learning 👩‍💻

⚙️ functools.cached_property

functools.cached_property превращает метод в лениво вычисляемое свойство, результат которого кэшируется. Это полезно для тяжёлых вычислений, которые должны выполняться только один раз на экземпляр.

Python Learning 👩‍💻

⚙️ functools.total_ordering

functools.total_ordering автоматически добавляет недостающие методы сравнения, если определить хотя бы __eq__ и один из <, <=, >, >=. Это полезно для упрощения классов с порядком.

Python Learning 👩‍💻

⚙️ time.thread_time()

time.thread_time() возвращает процессорное время текущего потока. Это полезно для точного измерения производительности одного потока, исключая время ожидания или сна.

Python Learning 👩‍💻

⚙️ itertools.pairwise

itertools.pairwise возвращает пары соседних элементов из итерируемого объекта. Это полезно для сравнения, анализа трендов и работы с графами или координатами.

Python Learning 👩‍💻

⚙️ itertools.batched

itertools.batched разбивает итерируемый объект на фиксированные группы. Это полезно для пакетной обработки данных, группировки и работы с потоками данных.

Python Learning 👩‍💻

🚫 Антипаттерн недели: Использование переменных с плавающим значением в качестве условий

В Python числа с плавающей точкой (float) могут вести себя неожиданно из-за погрешности вычислений. Это особенно критично при сравнении и использовании их в логических выражениях.

✔️ Избегайте прямого сравнения float — используйте округление или math.isclose().

Python Learning 👩‍💻

⚙️ str.removeprefix

str.removeprefix удаляет указанный префикс из строки, если он присутствует. Это полезно для очистки и нормализации данных без лишних условий и срезов.

Python Learning 👩‍💻

⌛ Что будет выведено при выполнении кода?

Пояснение ⬇️

На момент вычисления x + 3 переменная x ещё не создана, так как множественное присваивание сначала вычисляет все выражения справа. Возникает ошибка NameError.

Python Learning 👩‍💻

⚙️ dict.setdefault

dict.setdefault возвращает значение по ключу, если он существует, или добавляет ключ со значением по умолчанию. Это полезно для группировки, счётчиков и инициализации вложенных структур.

Python Learning 👩‍💻

⚙️ enumerate

enumerate добавляет индексы к элементам итерируемого объекта. Это полезно для одновременного доступа к элементу и его позиции в цикле.

Python Learning 👩‍💻

⚙️ zip

zip объединяет несколько итерируемых объектов в кортежи по элементам. Это полезно для параллельной обработки нескольких списков.

Python Learning 👩‍💻

⚙️ re.sub

re.sub заменяет все вхождения шаблона в строке на указанное значение. Это полезно для очистки и нормализации текста.

Python Learning 👩‍💻

⚙️ any

any возвращает True, если хотя бы один элемент итерируемого объекта является истинным. Это полезно для быстрых проверок условий в коллекциях.

Python Learning 👩‍💻

⚙️ all

all проверяет все элементы итерируемого объекта и возвращает True, только если все элементы — истинные (truthy). Если хотя бы один элемент ложный (False, 0, None, пустая строка или список) — результат будет False.

Это полезно для проверки условий сразу на всех элементах без написания циклов.

Python Learning 👩‍💻

Cartopy

Cartopy — это Python-библиотека, предназначенная для создания карт и обработки геопространственных данных. Она построена на базе Matplotlib и обладает широким набором функций для создания профессиональных карт.

Python Learning 👩‍💻