📎Объединение итерируемых объектов с помощью itertools.chain #tpy

Когда у тебя есть несколько списков, кортежей или других итерируемых объектов, и нужно пройти по ним, будто это один большой список — itertools.chain делает это просто и эффективно, без создания дополнительных промежуточных структур.

↗️ Почему это круто?

itertools.chain позволяет объединять итерируемые объекты "на лету", экономя память и ускоряя обработку больших наборов данных. Особенно полезно, когда работаешь с объемными файлами или потоками данных.

✨ Пример использования:

import itertools

list1 = [1, 2, 3]
list2 = ('a', 'b', 'c')
list3 = range(10, 13)

# Объединяем без создания новых списков
for item in itertools.chain(list1, list2, list3):
    print(item, end=' ')

🪄Вывод:

1 2 3 a b c 10 11 12

Теперь ты можешь обходить все эти коллекции как один поток, не тратя лишнюю память 🚀

#⃣ Вся теория для ЕГЭ в одном месте
➡ Информатика ЕГЭ | чатик itpy 🧑‍💻

📎Что такое enumerate() в Python и почему это удобно? #tpy

🪄 Функция enumerate() в Python - позволяет одновременно проходить по итерируемому объекту и получать индекс каждого элемента - очень удобно и читаемо.

↗️ Почему это полезно?
- Не нужно самостоятельно создавать счетчик
- Упрощает код при необходимости знать позицию элемента
- Особенно полезна при обработке списков, кортежей, строк и других итерируемых структур

⏺ Пример использования:

fruits = ['яблоко', 'банан', 'киви']

for index, fruit in enumerate(fruits):
    print(f"{index}: {fruit}")

✨ Вывод:

0: яблоко
1: банан
2: киви

Теперь мы можем работать с циклами ещё удобнее! 🚀

#⃣ Вся теория для ЕГЭ в одном месте
➡ Информатика ЕГЭ | чатик itpy 🧑‍💻

👩‍💻 Генераторы списков в Python #tpy

Это обычный способ создания списков через цикл for, но более лаконичный и читаемый.

🟣Обычный способ:

res = []
for i in range(10):
    if i % 2 == 0:
        res.append(i ** 2)
print(res) # [0, 4, 16, 36, 64]

🟣Через генератором списков:

res = [i ** 2 for i in range(10) if i % 2 == 0]
print(res) # [0, 4, 16, 36, 64]

📌 Синтаксис:

[выражение for переменная in последовательность if условие]

💬 Читается как:

«Добавь выражение в список для каждого элемента, если выполняется условие»

🚩 Примеры для ЕГЭ:

🟣Все нечётные числа от 1 до 20:

[x for x in range(1, 21) if x % 2 != 0]

🟣Строки в верхнем регистре:

[s.upper() for s in ['питон', 'егэ', 'код']]

🟣Цифры от 0 до 9, кроме 3 и 7:

[x for x in range(10) if x not in (3, 7)]

💭 Когда использовать?

🕓для компактного создания списков
🕓когда нужна фильтрация (if)
🕓при преобразовании значений

💡 Важно: генераторы не заменяют циклы везде. Но для быстрого и чистого кода они очень полезны.

#⃣ Вся теория для ЕГЭ в одном месте
➡ Информатика ЕГЭ | чатик itpy 🧑‍💻

🚀 Почему нельзя использовать is для сравнения строк и чисел в Python? #tpy

💻 is - это оператор идентичности, он проверяет, ссылаются ли переменные на один и тот же объект в памяти. А == - оператор равенства, сравнивает значения.

🔍 Для небольших чисел и коротких строк Python часто использует кэш, поэтому is может иногда возвращать True.
Но для больших чисел или длинных строк это не гарантировано - объекты могут быть разными.

❌ Пример с кодом:

a = 256
b = 256
print(a is b)  # True (кэш)

x = "hello"
y = "hello"
print(x is y)  # True (кэш)

a = 1000
b = 1000
print(a is b)  # False (разные объекты)

⚠️ Используйте == для сравнения значений, is - только чтобы проверить, ссылаются ли переменные на один объект!

#⃣ Вся теория для ЕГЭ в одном месте
➡ Информатика ЕГЭ | чатик itpy 🧑‍💻

📎 Что такое файл .env, и зачем он нужен? #tpy

Если вы когда-либо работали с проектами на Python, Node.js или других языках, то, скорее всего, сталкивались с файлами .env. Но что они из себя представляют?

✨ Файл .env - это секретный шкафчик для хранения переменных окружения!
В нем хранятся важные настройки: ключи API, пароли, настройки базы данных и другие конфиденциальные данные.

🔒 Почему это удобно?
- Безопасность: секретные данные не хранятся прямо в коде, их легко исключить из системы контроля версий.
- Гибкость: можно легко менять настройки между разными окружениями - тестовым, продакшеном и локальной разработкой.
- Удобство: все важные переменные сосредоточены в одном месте, их легко найти и обновить.

🚀 .env - это безопасный способ хранения конфиденциальной информации, если он используется локально и не попадает в публичные источники.

⚠️ Ведь его публичное размещение - серьёзная уязвимость!

#⃣ Вся теория для ЕГЭ в одном месте
➡ Информатика ЕГЭ | чатик itpy 🧑‍💻

📂 Как открывать файлы в Python на ЕГЭ? #tpy

Примеры кодов для задач 9, 17, 24, 26, 27 из ЕГЭ:

0⃣

for M in open('9.txt'):
    M = [int(i) for i in M.split()]
    print(M)

▶️ Читаем файл построчно, каждую строку разбиваем на числа и сразу печатаем.


1⃣7⃣

M = [int(i) for i in open('17.txt')]
print(M)

▶️ Читаем все строки файла и превращаем в список чисел.


2⃣4⃣

s = open('24.txt').readline()

Считываем только первую строку файла.


2⃣6⃣

ans = []
for M in open('26.txt'):
    M = [int(i) for i in M.split()]
    ans.append(M)

Сохраняем каждую строку как список чисел, а потом собираем всё в общий список.


2⃣7⃣

f = open('27.А.txt').readlines()[1:]
for M in f:
    M = [float(i.replace(',','.')) for i in M.split()]
    x, y = M[0], M[1]
    print(x, y)

▶️ Пропускаем первую строку, заменяем запятые на точки и превращаем в числа с плавающей точкой.


#⃣ Вся теория для ЕГЭ в одном месте
➡ Информатика ЕГЭ | чатик itpy 🧑‍💻

🚀 Типы данных в Python, которые считаются структурами данных #tpy

🔍- Это те типы, которые позволяют хранить и организовывать коллекции элементов.

👩‍💻 Основные структуры данных в Python:

📎 list - это изменяемый упорядоченный список. Можно добавлять, удалять, менять элементы. Например:
fruits = ['яблоко', 'банан', 'апельсин'] 📎

📎 tuple - неизменяемая последовательность. Отлично подходит, когда нужно зафиксировать набор данных:
coordinates = (10, 20) 📎

📎 set - множество уникальных элементов. Быстро искать, удалять дубликаты:
unique_numbers = {1, 2, 3} 📎

📎 dict - словарь, отображение ключей на значения. Очень удобно для хранения пар "ключ-значение":
person = {'имя': 'Анна', 'возраст': 25} 📎

❄️ frozenset - неизменяемое множество, его нельзя менять после создания. Используется там, где нужен "жёсткий" набор данных. frozenset([1, 2, 3, 4]) ➡️ frozenset({1, 2, 3, 4})

🔼🔽 deque - двусторонняя очередь из модуля collections. Быстро добавлять и удалять элементы с обоих концов:
from collections import deque ⚙️ d = deque() - инициализировать элементами из любого итерируемого объекта (список, кортеж и т. д.).

Технологии телеграмма не стоят на месте, поэтому обращаю ваше внимание, что мы часто используем инструмент "цитата". Кликайте на цитату выше, чтобы открыть текст для чтения 👆

#⃣ Вся теория для ЕГЭ в одном месте
➡ Информатика ЕГЭ | чатик itpy 🧑‍💻

🚀 Что такое zip() в Python? #tpy

🪄 Это встроенная функция, которая позволяет объединить несколько итерируемых объектов (например, списки или кортежи) в один, создавая последовательность кортежей, где каждый из них содержит элементы, расположенные на одинаковых позициях.

↗️ если проще, то:

Она берет по одному элементу из каждого итерируемого объекта и создает кортеж из них.

💻 Пример с кодом:

names = ['Анна', 'Борис']
scores = [85, 90]

result = list(zip(names, scores))
print(result)

👩‍💻 Вывод:

[('Анна', 85), ('Борис', 90)]

📎 Особенности:
- Можно объединять любое количество итерируемых объектов.
- Если длины объектов отличаются, zip() остановится на минимальной длине.

🔥 Полезно для:
- параллельной обработки списков,
- создания словарей,
- объединения данных и многого другого.

#⃣ Вся теория для ЕГЭ в одном месте
➡ Информатика ЕГЭ | чатик itpy 🧑‍💻