Оперативная проверка уникальности элементов с помощью множества (set)

Когда вам нужно проверить, содержатся ли в списке только уникальные элементы, можно использовать множество (set). Множество автоматически удаляет дубликаты, и это может значительно ускорить проверку уникальности.

Использование множества для проверки уникальности – это эффективный способ ускорить процесс и сделать код более читаемым и компактным.

#theory // Just Python

Применение with для работы с файлами

При работе с файлами в Python вы можете использовать конструкцию with, чтобы автоматически управлять ресурсами. Это позволяет открывать файлы, выполнять операции и автоматически закрывать их, даже если возникла ошибка. Это не только упрощает код, но и предотвращает утечки памяти.

Использование конструкции with для работы с файлами – это стандартная практика, которая помогает поддерживать код в чистоте и минимизировать ошибки, связанные с управлением ресурсами.

#theory // Just Python

Path().mkdir()

Согласно официальной документации, метод .mkdir() принимает три аргумента. Мы пока сосредоточимся только на parents и exists_ok.

Оба аргумента имеют значение False по умолчанию. Аргумент parents вызывает ошибку FileNotFound в случае отсутствия родителя, тогда как exists_ok вызывает ошибку FileExists, если данный каталог уже существует.

#theory // Just Python

Path().touch()

Здесь для exists_ok тоже можно установить значение True, чтобы игнорировать ошибку FileExists и обновлять файл.

#theory // Just Python

Path().rename()

Переименовывает файл/каталог по указанному пути. Давайте рассмотрим пример, используя наш каталог /data

Если вы передадите методу несуществующий файл, он вызовет ошибку FileNotFound. То же самое относится и к каталогам.

#theory // Just Python

Что такое список в Python?

Список в Python — это встроенный тип данных, который позволяет нам хранить множество различных значений, таких как числа, строки, объекты datetime и так далее.

Важно отметить, что списки упорядочены. Это означает, что последовательность, в которой мы храним значения, важна.

#theory // Just Python

Как определить индекс элемента списка в Python

Итак, как же определить индекс элемента в Python? Давайте представим, что у нас есть элемент списка и нам нужно узнать индекс или позицию этого элемента.

Списки Python предоставляют нам метод index(), с помощью которого можно получить индекс первого вхождения элемента в список.

#theory // Just Python

Как найти индексы всех вхождений элемента в списке

А что, если искомое значение встречается в списке несколько раз и мы хотим узнать индексы всех этих элементов? Метод index() выдаст нам индекс только первого вхождения.

В этом фрагменте кода мы перебираем индексы списка в цикле for и при помощи range(). Далее мы проверяем значение элемента под каждым индексом на равенство «Math«. Если значение элемента — «Math«, мы сохраняем значение индекса в списке.

#theory // Just Python

Как искать индекс элемента, которого, возможно, нет в списке

Бывает, нужно получить индекс элемента, но мы не уверены, есть ли он в списке.

Если попытаться получить индекс элемента, которого нет в списке, метод index() вызовет ошибку ValueError. При отсутствии обработки исключений ValueError вызовет аварийное завершение программы. Такой исход явно не является хорошим и с ним нужно что-то сделать.

#theory // Just Python

Как определить локальную переменную в Python

Переменные, определенные внутри тела функции, имеют локальную область видимости. Это означает, что они доступны только внутри данной конкретной функции. Другими словами, они «локальны» для этой функции.

#theory // Just Python

Как определить глобальную переменную в Python

Когда вы определяете переменную вне функции, например, в начале файла, она имеет глобальную область видимости и называется глобальной переменной.

Доступ к глобальной переменной возможен из любой точки программы.

#theory // Just Python

Как использовать ключевое слово global в Python

По умолчанию Python думает, что внутри функции вы хотите использовать локальную переменную.

И когда мы сначала пытаемся вывести значение переменной, а затем повторно присваиваем значение переменной, к которой мы пытаемся получить доступ, Python запутывается.

#theory // Just Python

Как удалить ключ из словаря при помощи генератора

Генераторы словаря в Python — это быстрые однострочники, которые позволяют легко создавать словари.

Здесь важно понимать, что мы создаем новый словарь. Поэтому это не самый экономичный метод удаления ключа. Но если вы уверены, что ключ существует, а словарь не слишком велик, можно воспользоваться и генератором.

#theory // Just Python

Что такое строка?

Строка — это тип данных в Python. Строка записывается как последовательность символов, заключенная в одинарные или двойные кавычки.

#theory // Just Python

Что следует учитывать при использовании метода lower()

Метод lower() делает довольно простую вещь. Он создает новую строку, в которой все прописные буквы меняются на строчные. Но есть несколько моментов, о которых следует помнить при его использовании.

Строки неизменяемы

Строки являются неизменяемым типом данных. Это означает, что их нельзя поменять после создания, только перезаписать заново. Поэтому исходная строка после использования метода lower() остается неизменной.

#theory // Just Python

Метод lower() возвращает новую строку

lower() возвращает новую строку. Этот момент логически вытекает из предыдущего. Следовательно, если вы хотите использовать результат работы метода в дальнейшем, вам нужно сохранить его в новую переменную.

#theory // Just Python

Пример работы метода lower(): проверяем пользовательский ввод

Скрипт задает пользователю вопрос "What color is the sun?" («Какого цвета солнце?») и ждет от него ответа. Затем программа проверяет, совпадает ли ответ с "yellow" (желтый), и если да, то печатает "Correct!" («Правильно!»). Если пользователь введет другой ответ, программа напечатает "That is not the correct color!" («Это неправильный цвет!»).

#theory // Just Python

Почему так происходит?

Программа проверяет, совпадает ли пользовательский ответ со строкой yellow. Однако — Yellow с заглавной буквой Y — это совершенно другая строка.

Вы можете легко исправить это, используя метод lower() и внеся небольшое изменение в программу.

#theory // Just Python

Модули Dataset и DataLoader

Как и Tensorflow, PyTorch имеет несколько наборов данных, включенных в пакет (например, Text, Image и Audio). В этом руководстве будет использоваться один из таких встроенных наборов данных изображений — CIFAR10.

Эти датасеты очень распространены и широко задокументированы в сообществе ML. Они отлично подходят для прототипирования и сравнительного анализа моделей, поскольку вы можете сравнить производительность своей модели с тем, чего смогли достичь другие.

#theory // Just Python

Результат обратного распространения и обучения

Для шага обратного распространения нам нужно сначала запустить optimizer.zero_grad(). Это устанавливает градиент в ноль перед запуском обратного распространения, поскольку мы не хотим накапливать градиент за последующие проходы.

Метод loss.backward() использует потери для вычисления градиента, затем мы используем Optimizer.step() для обновления весов.

#theory // Just Python