Почему значения по умолчанию разделяются между объектами
Часто ожидается, что вызов функции создаёт новые объекты для значений по умолчанию. Но это не так. Значения по умолчанию создаются лишь однажды, когда функция определяется. Если этот объект изменяется, как словарь в нашем примере, последующие вызовы функции будут использовать изменённый объект.
По определению, неизменяемые объекты (числа, строки, кортежи и None), безопасны при изменении. Изменение изменяемых объектов, таких как словари, списки, и экземпляры пользовательских классов может привести к неожиданным последствиям.
#theory // Just Python
Часто ожидается, что вызов функции создаёт новые объекты для значений по умолчанию. Но это не так. Значения по умолчанию создаются лишь однажды, когда функция определяется. Если этот объект изменяется, как словарь в нашем примере, последующие вызовы функции будут использовать изменённый объект.
По определению, неизменяемые объекты (числа, строки, кортежи и None), безопасны при изменении. Изменение изменяемых объектов, таких как словари, списки, и экземпляры пользовательских классов может привести к неожиданным последствиям.
#theory // Just Python
Как передать опциональные или именованные параметры из одной функции в другую
Получить такие параметры можно с помощью спецификаторов * и
#theory // Just Python
Получить такие параметры можно с помощью спецификаторов * и
** в списке аргументов функции; они возвращают кортеж позиционных аргументов и словарь именованых параметров. После этого Вы можете передать их в другую функцию, используя в её вызове * и **.#theory // Just Python
Как скопировать объект в Python
В общем случае, с помощью модуля copy.
Некоторые объекты можно скопировать более просто. Словари имеют метод copy.
Последовательности могут быть скопированы путём срезов.
#theory // Just Python
В общем случае, с помощью модуля copy.
Некоторые объекты можно скопировать более просто. Словари имеют метод copy.
Последовательности могут быть скопированы путём срезов.
#theory // Just Python
Как создавать функции более высокого порядка
Есть два пути: использовать вложенные функции или вызываемые объекты.
Использование вызываемого объекта - немного медленнее, и в результате получается больше кода. Однако, заметьте, что несколько функций могут разделять свою сигнатуру с помощью наследования.
Объект может сохранять свое состояние для нескольких вызовов.
#theory // Just Python
Есть два пути: использовать вложенные функции или вызываемые объекты.
Использование вызываемого объекта - немного медленнее, и в результате получается больше кода. Однако, заметьте, что несколько функций могут разделять свою сигнатуру с помощью наследования.
Объект может сохранять свое состояние для нескольких вызовов.
#theory // Just Python
Почему изменение списка 'y' изменяет также список 'x'
Вы, возможно, будете удивлены тому, что добавление в
Два факта приводят к такому результату:
• Переменные - это просто ссылки на объекты. y = x не создаёт копию списка - это просто создаёт переменную y, которая ссылается на тот же объект, что и x.
• Списки изменяемы.
#theory // Just Python
Вы, возможно, будете удивлены тому, что добавление в
y изменяет также и x.Два факта приводят к такому результату:
• Переменные - это просто ссылки на объекты. y = x не создаёт копию списка - это просто создаёт переменную y, которая ссылается на тот же объект, что и x.
• Списки изменяемы.
#theory // Just Python
Как можно узнать имя объекта
Вообще говоря, никак, поскольку объекты в действительности не имеют имён. Важно: присваивание всегда связывает имя с объектом. Это верно и для инструкций
Возможно, класс имеет имя: однако, хотя он связан с двумя именами и запрашивается через имя
#theory // Just Python
Вообще говоря, никак, поскольку объекты в действительности не имеют имён. Важно: присваивание всегда связывает имя с объектом. Это верно и для инструкций
def и class.Возможно, класс имеет имя: однако, хотя он связан с двумя именами и запрашивается через имя
B, созданный экземпляр всё ещё считается экземпляром класса A. Однако, невозможно сказать, имя экземпляра a или b, поскольку оба они связаны с одним и тем же значением.#theory // Just Python
Эффективное использование метода __imod__(self, other)
Метод imod(self, other) в Python позволяет определить поведение оператора взятия остатка с присваиванием (%=) для пользовательских классов. Это полезно для работы с числовыми данными и структурами, где операции взятия остатка и обновления значений являются обычными задачами.
Метод imod — это специальный метод, который позволяет реализовать операцию взятия остатка с присваиванием. Когда оператор %= применяется к объекту, Python вызывает этот метод, позволяя изменить объект на месте в соответствии с результатом операции.
Использование метода imod позволяет легко реализовать операцию взятия остатка с присваиванием для пользовательских классов. Это делает код более чистым и удобным для чтения, а также улучшает производительность за счет изменения объектов на месте.
#theory // Just Python
Метод imod(self, other) в Python позволяет определить поведение оператора взятия остатка с присваиванием (%=) для пользовательских классов. Это полезно для работы с числовыми данными и структурами, где операции взятия остатка и обновления значений являются обычными задачами.
Метод imod — это специальный метод, который позволяет реализовать операцию взятия остатка с присваиванием. Когда оператор %= применяется к объекту, Python вызывает этот метод, позволяя изменить объект на месте в соответствии с результатом операции.
Использование метода imod позволяет легко реализовать операцию взятия остатка с присваиванием для пользовательских классов. Это делает код более чистым и удобным для чтения, а также улучшает производительность за счет изменения объектов на месте.
#theory // Just Python
Как ускорить код при помощи векторизации?
Лучшее решение — векторизация вычислений. Простыми словами: использование функций, которые поддерживают операцию над векторами.
По сути, самым лучшим способом для ускорения любого цикла - это полный отказ от него. В примере выше для работы с функцией
Вообще, vectorize преображает функцию таким образом, что она целиком принимает весь вектор, а не ее отдельные элементы. Только знайте, что такой прием не всегда ускорит ее в значительной степени.
#theory // Just Python
Лучшее решение — векторизация вычислений. Простыми словами: использование функций, которые поддерживают операцию над векторами.
По сути, самым лучшим способом для ускорения любого цикла - это полный отказ от него. В примере выше для работы с функцией
my_func мы легко могли бы обойтись вызовом ее в цикле для каждого элемента списка, но еще проще будет использовать vectorize.Вообще, vectorize преображает функцию таким образом, что она целиком принимает весь вектор, а не ее отдельные элементы. Только знайте, что такой прием не всегда ускорит ее в значительной степени.
#theory // Just Python
Создание таблиц в терминале Python
PrettyTable - это библиотека Python, с помощью которой у вас появится возможность представить данные в виде таблицы ASCII.
Устанавливается данный модуль стандартным способом через терминал, заглавной командой pip.
Модуль не имеет особых сложностей в структуризации, наименования столбцов задается по команде fieldsname, а строки - методом addrow.
Модуль prettytable также способен влиять на различные параметры таблиц, производить сортировку данных и работать с html, при том не ограничиваться во взаимодействии с таблицами csv и sql.
#theory // Just Python
PrettyTable - это библиотека Python, с помощью которой у вас появится возможность представить данные в виде таблицы ASCII.
Устанавливается данный модуль стандартным способом через терминал, заглавной командой pip.
Модуль не имеет особых сложностей в структуризации, наименования столбцов задается по команде fieldsname, а строки - методом addrow.
Модуль prettytable также способен влиять на различные параметры таблиц, производить сортировку данных и работать с html, при том не ограничиваться во взаимодействии с таблицами csv и sql.
#theory // Just Python
Эффективное использование метода ifloordiv(self, other)
Метод ifloordiv(self, other) в Python позволяет определить поведение оператора целочисленного деления с присваиванием (//=) для пользовательских классов. Это особенно полезно для работы с числовыми данными и структурами, где целочисленное деление и обновление значений являются обычными задачами.
Метод ifloordiv является специальным методом, который позволяет реализовать целочисленное деление с присваиванием. Когда оператор //= применяется к объекту, Python вызывает этот метод, позволяя изменить объект на месте в соответствии с результатом целочисленного деления.
Использование метода ifloordiv позволяет легко реализовать целочисленное деление с присваиванием для пользовательских классов. Это делает код более чистым и удобным для чтения, а также улучшает производительность за счет изменения объектов на месте.
#theory // Just Python
Метод ifloordiv(self, other) в Python позволяет определить поведение оператора целочисленного деления с присваиванием (//=) для пользовательских классов. Это особенно полезно для работы с числовыми данными и структурами, где целочисленное деление и обновление значений являются обычными задачами.
Метод ifloordiv является специальным методом, который позволяет реализовать целочисленное деление с присваиванием. Когда оператор //= применяется к объекту, Python вызывает этот метод, позволяя изменить объект на месте в соответствии с результатом целочисленного деления.
Использование метода ifloordiv позволяет легко реализовать целочисленное деление с присваиванием для пользовательских классов. Это делает код более чистым и удобным для чтения, а также улучшает производительность за счет изменения объектов на месте.
#theory // Just Python
Пакеты в Python
Если говорить прямо - это отдельные папки, содержащие в себе модули и второстепенные папки. Их определенная роль играет не только в делении проекта на части, но и создание форм пространства наименований, дабы сама работа с модулями и пакетами была упрощенной и обозначалась точкой.
На примере выше, тип импорта from package import* подключает необходимые модули и объекты, исходя из модуля `init.py`, или следует переменной all из того же модуля.
К слову, модуль `init.py` ранее отвечал за команду создания пакетов, но с модернизацией Python, он утратил данную необходимость, оставаясь при этом важной командой, включающей необходимый модуль.
#theory // Just Python
Если говорить прямо - это отдельные папки, содержащие в себе модули и второстепенные папки. Их определенная роль играет не только в делении проекта на части, но и создание форм пространства наименований, дабы сама работа с модулями и пакетами была упрощенной и обозначалась точкой.
На примере выше, тип импорта from package import* подключает необходимые модули и объекты, исходя из модуля `init.py`, или следует переменной all из того же модуля.
К слову, модуль `init.py` ранее отвечал за команду создания пакетов, но с модернизацией Python, он утратил данную необходимость, оставаясь при этом важной командой, включающей необходимый модуль.
#theory // Just Python
Функции sleep() и time()
Чтобы понять смысл функции sleep(), разберём простой пример. Три строки выводятся в определённый промежуток времени – задержку обеспечивает sleep.
Сперва выводится первая строка, затем идёт функция sleep(), которая задерживает вывод на 2 секунды. Точно так же для следующего print мы используем sleep на 5 секунд.
Рассмотрим пример использования sleep() для создания промежутка времени. Мы используем функцию time(), чтобы узнать текущее время, и localtime(), чтобы получить текущие дату и время в конкретной местности. Кроме того, есть функция strftime() («string from time»), которая возвращает время в виде строки в указанном формате.
В результате интервал между двумя моментами времени составил две секунды.
#theory // Just Python
Чтобы понять смысл функции sleep(), разберём простой пример. Три строки выводятся в определённый промежуток времени – задержку обеспечивает sleep.
Сперва выводится первая строка, затем идёт функция sleep(), которая задерживает вывод на 2 секунды. Точно так же для следующего print мы используем sleep на 5 секунд.
Рассмотрим пример использования sleep() для создания промежутка времени. Мы используем функцию time(), чтобы узнать текущее время, и localtime(), чтобы получить текущие дату и время в конкретной местности. Кроме того, есть функция strftime() («string from time»), которая возвращает время в виде строки в указанном формате.
В результате интервал между двумя моментами времени составил две секунды.
#theory // Just Python
Смешивание математики с дробями
В последнем примере мы принесем некоторые функции из математической библиотеки и смешаем их с дробными представлениями.
#theory // Just Python
В последнем примере мы принесем некоторые функции из математической библиотеки и смешаем их с дробными представлениями.
#theory // Just Python
Округление дробей
Можно округлить дроби на количество цифр, которое мы хотим в знаменателе.
#theory // Just Python
Можно округлить дроби на количество цифр, которое мы хотим в знаменателе.
#theory // Just Python
Эффективное использование метода imatmul(self, other)
Метод imatmul(self, other) в Python позволяет определить поведение оператора матричного умножения с присваиванием (@=) для пользовательских классов. Это полезно для работы с матрицами и другими структурами данных, поддерживающими матричное умножение, делая код более выразительным и эффективным.
Метод imatmul — это специальный метод, который позволяет реализовать матричное умножение с присваиванием. Когда оператор @= применяется к объекту, Python вызывает этот метод, позволяя изменить объект на месте в соответствии с результатом матричного умножения.
Использование метода imatmul позволяет легко реализовать матричное умножение с присваиванием для пользовательских классов. Это делает код более чистым и удобным для чтения, а также улучшает производительность за счет изменения объектов на месте.
#theory // Just Python
Метод imatmul(self, other) в Python позволяет определить поведение оператора матричного умножения с присваиванием (@=) для пользовательских классов. Это полезно для работы с матрицами и другими структурами данных, поддерживающими матричное умножение, делая код более выразительным и эффективным.
Метод imatmul — это специальный метод, который позволяет реализовать матричное умножение с присваиванием. Когда оператор @= применяется к объекту, Python вызывает этот метод, позволяя изменить объект на месте в соответствии с результатом матричного умножения.
Использование метода imatmul позволяет легко реализовать матричное умножение с присваиванием для пользовательских классов. Это делает код более чистым и удобным для чтения, а также улучшает производительность за счет изменения объектов на месте.
#theory // Just Python
Реализация операции вычитания на месте для пользовательского класса
Метод isub в Python используется для реализации операции вычитания на месте (оператора -=). Этот метод позволяет изменять объект "на месте", что может быть полезно для оптимизации производительности и управления памятью.
Рассмотрим пример, в котором у нас есть класс, представляющий пользовательский список чисел. Мы хотим поддерживать операцию вычитания на месте как с обычными числами Python (int), так и с другими экземплярами нашего класса.
Этот лайфхак позволяет вашему классу поддерживать более гибкие и удобные операции вычитания на месте, что улучшает производительность и удобство использования, а также помогает избежать лишних копий данных.
#theory // Just Python
Метод isub в Python используется для реализации операции вычитания на месте (оператора -=). Этот метод позволяет изменять объект "на месте", что может быть полезно для оптимизации производительности и управления памятью.
Рассмотрим пример, в котором у нас есть класс, представляющий пользовательский список чисел. Мы хотим поддерживать операцию вычитания на месте как с обычными числами Python (int), так и с другими экземплярами нашего класса.
Этот лайфхак позволяет вашему классу поддерживать более гибкие и удобные операции вычитания на месте, что улучшает производительность и удобство использования, а также помогает избежать лишних копий данных.
#theory // Just Python
Расширение возможности операции побитового исключающего "или" для пользовательских объектов
Метод rxor в Python используется для реализации операции побитового исключающего "или" (оператора ^), когда операнд слева не поддерживает соответствующий метод xor. Этот метод полезен для работы с пользовательскими объектами, когда требуется поддерживать операцию побитового исключающего "или" с различными типами данных.
Рассмотрим пример, в котором у нас есть класс, представляющий пользовательские битовые данные, и мы хотим поддерживать операцию побитового исключающего "или" как с обычными числами Python (int), так и с другими экземплярами нашего класса.
Этот лайфхак позволяет сделать ваш класс более универсальным и поддерживать операции побитового исключающего "или" с различными типами данных, что повышает его гибкость и удобство использования.
#theory // Just Python
Метод rxor в Python используется для реализации операции побитового исключающего "или" (оператора ^), когда операнд слева не поддерживает соответствующий метод xor. Этот метод полезен для работы с пользовательскими объектами, когда требуется поддерживать операцию побитового исключающего "или" с различными типами данных.
Рассмотрим пример, в котором у нас есть класс, представляющий пользовательские битовые данные, и мы хотим поддерживать операцию побитового исключающего "или" как с обычными числами Python (int), так и с другими экземплярами нашего класса.
Этот лайфхак позволяет сделать ваш класс более универсальным и поддерживать операции побитового исключающего "или" с различными типами данных, что повышает его гибкость и удобство использования.
#theory // Just Python
Сравнение быстродействия def и lambda-функций Python. Производные функции
Иными словами — функция второго уровня вложенности служит для многократного вызова и создания во время каждого функции третьего уровня вложенности.
#theory // Just Python
Иными словами — функция второго уровня вложенности служит для многократного вызова и создания во время каждого функции третьего уровня вложенности.
#theory // Just Python
Сравнение быстродействия def и lambda-функций Python. Производные функции часть 2
А производная для функции построения графика — это же самая функция с определенными аргументами.
Мы будем проверять скорость создания и скорость выполнения разного вида функций.
Вернёмся к первому. В случае проверки скорости создания функции, функция_для_замера() будет иметь одну цель — создать внутри себя def или lambda функцию. Её мы будем вызывать множество раз, и каждый раз она будет создавать одну и ту же функцию заново.
#theory // Just Python
А производная для функции построения графика — это же самая функция с определенными аргументами.
Мы будем проверять скорость создания и скорость выполнения разного вида функций.
Вернёмся к первому. В случае проверки скорости создания функции, функция_для_замера() будет иметь одну цель — создать внутри себя def или lambda функцию. Её мы будем вызывать множество раз, и каждый раз она будет создавать одну и ту же функцию заново.
#theory // Just Python
Думаете, Биткоин золотая жила?
Чушь. В этом месяце выйдет 6 монет, который обгонят его годовой рост за неделю. Их список скоро выложат в канале Андрей Соколов.
Это блог трейдера, который за 5 лет начальные $10 тыс. превратил в $2 млн. Он находит монеты, которые взлетают в 3-5 раз в течение недели-двух и рассказывает о таких сделках в своем канале.
Все сделки, анализы и наработки публикует в своём блоге. Загляните сами. Ссылка удалится через сутки, имейте в виду 👇
Перейти в канал и посмотеть список самых перспективных монет на июнь →
Чушь. В этом месяце выйдет 6 монет, который обгонят его годовой рост за неделю. Их список скоро выложат в канале Андрей Соколов.
Это блог трейдера, который за 5 лет начальные $10 тыс. превратил в $2 млн. Он находит монеты, которые взлетают в 3-5 раз в течение недели-двух и рассказывает о таких сделках в своем канале.
Все сделки, анализы и наработки публикует в своём блоге. Загляните сами. Ссылка удалится через сутки, имейте в виду 👇
Перейти в канал и посмотеть список самых перспективных монет на июнь →