Else
Блок else выполняется только в том случае, если цикл не завершается оператором break. Предложим, у нас есть функция для вывода суммы чисел, когда все числа четные. Мы можем использовать оператор break, чтобы завершить цикл for, если присутствует нечетное число. Мы можем вывести сумму в части else, чтобы она выводилась, когда цикл выполняется нормально.
#theory // Just Python
Блок else выполняется только в том случае, если цикл не завершается оператором break. Предложим, у нас есть функция для вывода суммы чисел, когда все числа четные. Мы можем использовать оператор break, чтобы завершить цикл for, если присутствует нечетное число. Мы можем вывести сумму в части else, чтобы она выводилась, когда цикл выполняется нормально.
#theory // Just Python
While
Python дал возможность создать цикл while внутри другого цикла while. Предположим, вам нужно напечатать такую последовательность. 1 1 2 1 2 3 1 2 3 4 1 2 3 4 5
#theory // Just Python
Python дал возможность создать цикл while внутри другого цикла while. Предположим, вам нужно напечатать такую последовательность. 1 1 2 1 2 3 1 2 3 4 1 2 3 4 5
#theory // Just Python
Бесконечная проверка
Так как цикл while будет работать до тех пор, пока условие не станет ложным, вы должны убедиться, что это так, иначе программа никогда не завершится. Иногда это может пригодиться, когда вы хотите, чтобы ваша программа ждала ввода и продолжала непрерывно проверять.
#theory // Just Python
Так как цикл while будет работать до тех пор, пока условие не станет ложным, вы должны убедиться, что это так, иначе программа никогда не завершится. Иногда это может пригодиться, когда вы хотите, чтобы ваша программа ждала ввода и продолжала непрерывно проверять.
#theory // Just Python
Соединение строк
Во время написания кода нередко приходится сталкиваться с конкатенацией строк при помощи знака сложения. Создание строки из списка нескольких подстрок удобнее осуществить при помощи строкового метода join
#theory // Just Python
Во время написания кода нередко приходится сталкиваться с конкатенацией строк при помощи знака сложения. Создание строки из списка нескольких подстрок удобнее осуществить при помощи строкового метода join
#theory // Just Python
Однострочные комментарии
Чтобы добавить комментарии в код, в Python используется знак #, последующие знаки будут считаться закомментированными.
#theory // Just Python
Чтобы добавить комментарии в код, в Python используется знак #, последующие знаки будут считаться закомментированными.
#theory // Just Python
Модуль aiomultiprocess
В этом примере мы используем модуль aiomultiprocess для асинхронного параллельного выполнения задач в отдельных процессах. Мы создаем очередь queue с помощью aiomultiprocess.create_queue, создаем пул процессов с помощью aiomultiprocess.Pool() и спавним задачи worker в пуле. Затем мы кладем элементы в очередь и завершаем задачи путем помещения специальных элементов None в очередь.
#theory // Just Python
В этом примере мы используем модуль aiomultiprocess для асинхронного параллельного выполнения задач в отдельных процессах. Мы создаем очередь queue с помощью aiomultiprocess.create_queue, создаем пул процессов с помощью aiomultiprocess.Pool() и спавним задачи worker в пуле. Затем мы кладем элементы в очередь и завершаем задачи путем помещения специальных элементов None в очередь.
#theory // Just Python
String
Тип данных string представляет собой последовательность символов. Python поддерживает символы Unicode. Обычно строки представлены одинарными или двойными кавычками.
#theory // Just Python
Тип данных string представляет собой последовательность символов. Python поддерживает символы Unicode. Обычно строки представлены одинарными или двойными кавычками.
#theory // Just Python
Комментарии
Чтобы добавить комментарии в код, в Python используется знак #, последующие знаки будут считаться закомментированными. Такой вид комментирования называется однострочным.
#theory // Just Python
Чтобы добавить комментарии в код, в Python используется знак #, последующие знаки будут считаться закомментированными. Такой вид комментирования называется однострочным.
#theory // Just Python
Модуль asyncio.Semaphore для ограничения количества одновременно выполняющихся асинхронных задач
В этом примере мы используем asyncio.Semaphore для ограничения количества одновременно выполняющихся асинхронных задач. Мы создаем семафор с лимитом 2 с помощью asyncio.Semaphore(2), и каждая задача worker перед выполнением блокирует семафор с помощью async with semaphore, а по завершении освобождает его.
#theory // Just Python
В этом примере мы используем asyncio.Semaphore для ограничения количества одновременно выполняющихся асинхронных задач. Мы создаем семафор с лимитом 2 с помощью asyncio.Semaphore(2), и каждая задача worker перед выполнением блокирует семафор с помощью async with semaphore, а по завершении освобождает его.
#theory // Just Python
Asyncio.run_coroutine_threadsafe для запуска корутины из другого потока
В этом примере мы используем asyncio.run_coroutine_threadsafe для запуска асинхронной корутины my_coroutine из другого потока. Мы создаем новый цикл событий с помощью asyncio.new_event_loop(), устанавливаем его текущим с помощью asyncio.set_event_loop(loop), и затем запускаем корутину с помощью asyncio.run_coroutine_threadsafe.
#theory // Just Python
В этом примере мы используем asyncio.run_coroutine_threadsafe для запуска асинхронной корутины my_coroutine из другого потока. Мы создаем новый цикл событий с помощью asyncio.new_event_loop(), устанавливаем его текущим с помощью asyncio.set_event_loop(loop), и затем запускаем корутину с помощью asyncio.run_coroutine_threadsafe.
#theory // Just Python
Многострочные комментарии
Метод комментирования нескольких строк, немного отличаются от обычного. Просто используйте 3 одинарные кавычки до и после части, которую вы хотите прокомментировать.
#theory // Just Python
Метод комментирования нескольких строк, немного отличаются от обычного. Просто используйте 3 одинарные кавычки до и после части, которую вы хотите прокомментировать.
#theory // Just Python
Функциональное программирование для более краткого и читаемого кода
Функции высшего порядка, анонимные функции (лямбда-функции), map, filter, reduce и другие инструменты функционального программирования могут сделать ваш код более компактным и понятным.
#theory // Just Python
Функции высшего порядка, анонимные функции (лямбда-функции), map, filter, reduce и другие инструменты функционального программирования могут сделать ваш код более компактным и понятным.
#theory // Just Python
Модуль logging
Модуль logging позволяет эффективно вести логирование ваших приложений, что облегчает отладку и мониторинг. Вы можете настроить разные уровни логирования, сохранять логи в файлы или выводить их на консоль.
#theory // Just Python
Модуль logging позволяет эффективно вести логирование ваших приложений, что облегчает отладку и мониторинг. Вы можете настроить разные уровни логирования, сохранять логи в файлы или выводить их на консоль.
#theory // Just Python
Collections.namedtuple
namedtuple предоставляет удобный способ создания простых неизменяемых объектов с доступом к полям по именам. А collections.namedtuple уже для создания простых именованных кортежей.
#theory // Just Python
namedtuple предоставляет удобный способ создания простых неизменяемых объектов с доступом к полям по именам. А collections.namedtuple уже для создания простых именованных кортежей.
#theory // Just Python
Функция enumerate
Функция enumerate позволяет получить итератор, возвращающий пары (индекс, элемент). В основном она используется для одновременного перебора элементов и их индексов.
#theory // Just Python
Функция enumerate позволяет получить итератор, возвращающий пары (индекс, элемент). В основном она используется для одновременного перебора элементов и их индексов.
#theory // Just Python
Модуль pathlib
Модуль pathlib предоставляет удобные методы для создания, обхода и манипулирования путями к файлам и директориям.
#theory // Just Python
Модуль pathlib предоставляет удобные методы для создания, обхода и манипулирования путями к файлам и директориям.
#theory // Just Python
functools.partial
Модуль functools.partial позволяет создавать новые функции на основе существующих, зафиксировав определенные аргументы.
#theory // Just Python
Модуль functools.partial позволяет создавать новые функции на основе существующих, зафиксировав определенные аргументы.
#theory // Just Python
Аргументы *args и **kwargs для работы с переменным числом аргументов
Аргументы *args (позиционные аргументы) и **kwargs (аргументы-ключи) позволяют функциям работать с разным числом аргументов, что улучшает их гибкость
#theory // Just Python
Аргументы *args (позиционные аргументы) и **kwargs (аргументы-ключи) позволяют функциям работать с разным числом аргументов, что улучшает их гибкость
#theory // Just Python
Оператор zip
zip позволяет объединять элементы нескольких последовательностей и итерировать по парам.
#theory // Just Python
zip позволяет объединять элементы нескольких последовательностей и итерировать по парам.
#theory // Just Python
Список
Список – это универсальный тип данных, эксклюзивный для Python. В некотором смысле это то же самое, что и массив в C / C ++. Но самое интересное в списке в Python – он может одновременно содержать разные типы данных. Формально список представляет собой упорядоченную последовательность некоторых данных, записанных с использованием квадратных скобок ([]) и запятых (,).
#theory // Just Python
Список – это универсальный тип данных, эксклюзивный для Python. В некотором смысле это то же самое, что и массив в C / C ++. Но самое интересное в списке в Python – он может одновременно содержать разные типы данных. Формально список представляет собой упорядоченную последовательность некоторых данных, записанных с использованием квадратных скобок ([]) и запятых (,).
#theory // Just Python