strptime()

strptime() — это метод класса datetime, который используется для преобразования строки, представляющей дату и время, в объект datetime.

Синтаксис:

datetime.strptime(date_string, format_string)

Аргументы:
date_string: Строка, представляющая дату и время.
format_string: Строка, представляющая формат даты и времени.

#theory // Just Python

Функция uniform()

Функция uniform() из модуля random в Python используется для генерации случайных чисел с плавающей запятой в заданном диапазоне.

Синтаксис:

random.uniform(a, b)

Аргументы:

a: (обязательный) Нижняя граница диапазона.
b: (обязательный) Верхняя граница диапазона.

Возвращаемое значение:
Случайное число с плавающей запятой, равномерно распределенное в диапазоне [a, b].

#theory // Just Python

Функция permutations()

Функция permutations() из модуля itertools в Python используется для генерации всех возможных перестановок элементов из итерируемого объекта.

Синтаксис:

itertools.permutations(iterable, r=None)

Аргументы:
iterable: Итерируемый объект, например, список, строка или кортеж.
r (опционально): Целое число, указывающее длину перестановок. Если не указано, то по умолчанию генерируются все перестановки возможной длины.

#theory // Just Python

Функция groupby()

Функция groupby() из модуля itertools в Python используется для группировки элементов итератора по значению ключа. Она применяется к итератору (списку, кортежу, строке) и возвращает объект groupby, который представляет собой итератор по группам.

Синтаксис:

groupby(iterable, key=None)

Аргументы:
iterable: Итерируемый объект, который нужно сгруппировать.
key: Функция, которая извлекает ключ из каждого элемента итератора. По умолчанию используется функция lambda x: x, которая возвращает сам элемент.

#theory // Just Python

Функция attrgetter()

Функция attrgetter() из модуля operator используется для получения значения атрибута объекта. Она позволяет избежать явного указания имени атрибута, что может сделать код более читаемым и удобным.

#theory // Just Python

Декоратор lru_cache()

Декоратор lru_cache() из модуля functools в Python используется для мемоизации функций, то есть для кэширования результатов их вычислений. Это может значительно повысить производительность кода, если функция выполняет вычисления, которые требуют много времени.

Как работает lru_cache():
Декоратор lru_cache() работает по алгоритму LRU (Least Recently Used), что означает, что он кэширует последние maxsize результатов вычислений функции. Если кэш переполняется, то наименее

#theory // Just Python

Функция bisect.insort()

Функция bisect.insort() в Python используется для вставки элемента в уже отсортированный список, сохраняя его отсортированным. Она работает с помощью алгоритма бинарного поиска, что делает ее более эффективной, чем линейный поиск,

#theory // Just Python

Функция statistics.mean()

Функция statistics.mean() в Python используется для вычисления среднего арифметического набора данных. Она находится в модуле statistics, который нужно предварительно импортировать.

#theory // Just Python

Функция hypot

Функция hypot из модуля math в Python используется для вычисления евклидовой нормы, также известной как гипотенуза прямоугольного треугольника.

Синтаксис:

import math

hypot(x, y)

Аргументы:
x: Первый катет прямоугольного треугольника.
y: Второй катет прямоугольного треугольника.

#theory // Just Python

default_int_handler

default_int_handler — это функция, которая используется в качестве обработчика сигнала SIGINT по умолчанию. Она вызывается, когда пользователь нажимает комбинацию клавиш Ctrl+C, чтобы прервать работу программы.

Функциональность:
default_int_handler прерывает работу программы, генерируя исключение KeyboardInterrupt. Эта функция сбрасывает обработчик сигнала SIGINT, восстанавливая его исходное состояние.

#theory // Just Python

Функция start_new_thread

Функция start_new_thread из модуля thread в Python используется для создания нового потока выполнения. Она принимает два аргумента:

target: Это функция, которая будет выполняться в новом потоке.
args: Это кортеж, содержащий аргументы, которые будут переданы функции target.

#theory // Just Python

Функция betavariate

Функция betavariate в Python используется для генерации случайных чисел из бета-распределения. Бета-распределение - это непрерывное распределение вероятностей, которое часто используется для моделирования пропорций или вероятностей.

#theory // Just Python

Singledispatch

Singledispatch — это декоратор из стандартной библиотеки Python functools, который позволяет создавать универсальные функции с одиночной диспетчеризацией.

Универсальная функция — это функция, которая может работать с объектами разных типов.

Одиночная диспетчеризация — это метод выбора реализации функции на основе типа одного из ее аргументов.

#theory // Just Python

Декоратор total_ordering

Декоратор total_ordering из модуля functools используется для упрощения реализации «полного» сравнения объектов в Python. Он автоматически генерирует методы сравнения (__lt__, __le__, __gt__, __ge__), если в классе определены один или несколько из нихeqкже метод __eq__.

Важно:
— Декоратор total_ordering не переопределяет методы сравнения, которые уже определены в классе или его суперклассах.
— Если класс наследует от другого класса, который уже декорирован total_ordering, то необходимо явно указать методы сравнения в наследуемом классе.

#theory // Just Python

Функция gammavariate

Функция gammavariate из модуля random в Python используется для генерации случайных чисел из гамма-распределения.

Синтаксис:

random.gammavariate(alpha, beta)

Параметры:
alpha (float): Форма гамма-распределения. Должна быть больше 0.
beta (float): Масштаб гамма-распределения. Должна быть больше 0.

Возвращаемое значение:
Случайное число с плавающей запятой из гамма-распределения с параметрами alpha и beta.

#theory // Just Python

Функция lognormvariate

Функция lognormvariate из модуля random в Python используется для генерации случайных чисел из логарифмически нормального распределения.

Синтаксис:

random.lognormvariate(mu, sigma)

Аргументы:
mu (вещественное число): среднее значение логарифма случайной величины.
sigma (вещественное число): стандартное отклонение логарифма случайной величины.

Возвращаемое значение:
Случайное число из логарифмически нормального распределения с заданными mu и sigma.

#theory // Just Python

Функция vonmisesvariate

Функция vonmisesvariate из модуля random в Python используется для генерации случайных чисел, подчиненных распределению фон Мизеса, также известному как круговое нормальное распределение или распределение Тихонова.

Аргументы функции:
mu: Среднее значение угла, выраженное в радианах в диапазоне от 0 до 2π.
kappa: Параметр концентрации, который должен быть больше или равен 0. Чем больше значение kappa, тем более концентрируется распределение вокруг среднего значения.

#theory // Just Python

uniformvariate

uniformvariate – это функция из библиотеки numpy, которая используется для генерации случайных чисел из равномерного распределения.

Синтаксис:

numpy.random.uniformvariate(low, high, size=None)

Параметры:
low (float): Нижняя граница диапазона.
high (float): Верхняя граница диапазона.
size (int, optional): Размер возвращаемого массива.

#theory // Just Python

ChainMap

ChainMap — это инструмент из модуля collections, который позволяет объединить несколько словарей в один объект, доступный как единый словарь. Это удобно, когда вам нужно работать с несколькими словарями, представляющими разные области видимости или контексты, и вам нужно установить приоритеты доступа к данным.

#theory // Just Python

Функция current_thread()

Функция current_thread() из модуля threading в Python используется для получения объекта Thread, представляющего текущий поток выполнения.

В Python 3.10 и более поздних версиях она возвращает:
— «Идентификатор потока» текущего потока. Это ненулевое целое число. Его значение не имеет прямого смысла; оно предназначено как магическое число, которое можно использовать, например, для индексирования словаря потоко-специфичных данных.
— Идентификаторы потоков могут быть переиспользованы, когда один поток завершается, а другой создается.

#theory // Just Python