Строки в апострофах и в кавычках
Строки в апострофах и в кавычках - одно и то же. Причина наличия двух вариантов в том, чтобы позволить вставлять в литералы строк символы кавычек или апострофов, не используя экранирование.
#theory // Just Python
Строки в апострофах и в кавычках - одно и то же. Причина наличия двух вариантов в том, чтобы позволить вставлять в литералы строк символы кавычек или апострофов, не используя экранирование.
#theory // Just Python
Строки в тройных апострофах или кавычках
Главное достоинство строк в тройных кавычках в том, что их можно использовать для записи многострочных блоков текста. Внутри такой строки возможно присутствие кавычек и апострофов, главное, чтобы не было трех кавычек подряд.
#theory // Just Python
Главное достоинство строк в тройных кавычках в том, что их можно использовать для записи многострочных блоков текста. Внутри такой строки возможно присутствие кавычек и апострофов, главное, чтобы не было трех кавычек подряд.
#theory // Just Python
Какой приоритет у оператора "запятая"
Запятая не является оператором в Python. Поскольку запятая - не оператор, но разделитель между выражениями, если бы было введено:
#theory // Just Python
Запятая не является оператором в Python. Поскольку запятая - не оператор, но разделитель между выражениями, если бы было введено:
("a" in "b"), "a"
А не"a" in ("b", "a")
То же самое верно и для операторов присваивания (=, += и другие). Они не являются операторами как таковыми, а лишь синтаксическими разделителями в операциях присваивания.#theory // Just Python
Как можно изменить строку?
Никак, поскольку строки неизменяемы. В большинстве ситуаций, нужно просто сделать новую строку из различных частей. Однако, если так нужно, можно использовать
#theory // Just Python
Никак, поскольку строки неизменяемы. В большинстве ситуаций, нужно просто сделать новую строку из различных частей. Однако, если так нужно, можно использовать
io.StringIO, либо модуль array.#theory // Just Python
Как использовать строки для вызова функций/методов
Существует несколько приёмов.
Лучший - использование словаря, ставящего соответствие строке функцию. Его главное достоинство - строки не обязаны совпадать с названиями функций. Использование встроенной функции getattr. И использование locals или eval (не рекомендуется).
#theory // Just Python
Существует несколько приёмов.
Лучший - использование словаря, ставящего соответствие строке функцию. Его главное достоинство - строки не обязаны совпадать с названиями функций. Использование встроенной функции getattr. И использование locals или eval (не рекомендуется).
#theory // Just Python
Как удалить все символы новой строки в конце строки
Можно использовать
#theory // Just Python
Можно использовать
S.rstrip("\r\n") для удаления символов новой строки, без удаления конечных пробелов.#theory // Just Python
Почему a_tuple[i] += ['item'] не работает, а добавление работает
Это из-за того, что расширенный оператор присваивания - оператор присваивания, а также из-за разницы между изменяемыми и неизменяемыми объектами в Python.
#theory // Just Python
Это из-за того, что расширенный оператор присваивания - оператор присваивания, а также из-за разницы между изменяемыми и неизменяемыми объектами в Python.
#theory // Just Python
Примечание для словаря (dict) (ч.1)
Для того, чтобы объект мог быть ключом словаря, он должен быть хешируем. У кортежа, возможен случай, когда его элемент является не хешируемым объектом, и соответственно сам кортеж тогда тоже не является хешируемым и не может выступать ключом словаря.
#theory // Just Python
Для того, чтобы объект мог быть ключом словаря, он должен быть хешируем. У кортежа, возможен случай, когда его элемент является не хешируемым объектом, и соответственно сам кортеж тогда тоже не является хешируемым и не может выступать ключом словаря.
#theory // Just Python
Примечание для словаря (dict) (ч.2)
{} без значений создают словарь, а со значениями, в зависимости от синтаксиса могут создавать как множество, так и словарь.
#theory // Just Python
{} без значений создают словарь, а со значениями, в зависимости от синтаксиса могут создавать как множество, так и словарь.
#theory // Just Python
Проверка принадлежности элемента данной коллекции c помощью оператора in
x in s — вернет True, если элемент входит в коллекцию s и False — если не входит
Есть и вариант проверки не принадлежности: x not in s, где есть по сути, просто добавляется отрицание перед булевым значением предыдущего выражения.
#theory // Just Python
x in s — вернет True, если элемент входит в коллекцию s и False — если не входит
Есть и вариант проверки не принадлежности: x not in s, где есть по сути, просто добавляется отрицание перед булевым значением предыдущего выражения.
#theory // Just Python
Обход всех элементов коллекции в цикле for in
В данном случае, в цикле будут последовательно перебираться элементы коллекции, пока не будут перебраны все из них.
#theory // Just Python
В данном случае, в цикле будут последовательно перебираться элементы коллекции, пока не будут перебраны все из них.
#theory // Just Python
Обработка элементов (ч.1)
Порядок обработки элементов для не индексированных коллекций будет не тот, как при их создании.
У прохода в цикле по словарю есть свои особенности.
При таком обходе словаря, перебираются только ключи равносильно for elm in my_dict.keys().
#theory // Just Python
Порядок обработки элементов для не индексированных коллекций будет не тот, как при их создании.
У прохода в цикле по словарю есть свои особенности.
При таком обходе словаря, перебираются только ключи равносильно for elm in my_dict.keys().
#theory // Just Python
Обработка элементов (ч.2)
При желании можно пройти только по значениям. Но чаще всего нужны пары ключ(key) — значение (value).
Проход по .items() возвращает кортеж (ключ, значение), который присваивается кортежу переменных key, value.
#theory // Just Python
При желании можно пройти только по значениям. Но чаще всего нужны пары ключ(key) — значение (value).
Проход по .items() возвращает кортеж (ключ, значение), который присваивается кортежу переменных key, value.
#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
Метод .index()
.index() — возвращает минимальный индекс переданного элемента для индексированных коллекций (строка, список, кортеж)
#theory // Just Python
.index() — возвращает минимальный индекс переданного элемента для индексированных коллекций (строка, список, кортеж)
#theory // Just Python
Метод .clear()
.clear() — метод изменяемых коллекций (список, словарь, множество), удаляющий из коллекции все элементы и превращающий её в пустую коллекцию.
#theory // Just Python
.clear() — метод изменяемых коллекций (список, словарь, множество), удаляющий из коллекции все элементы и превращающий её в пустую коллекцию.
#theory // Just Python
Конвертация одного типа коллекции в другой
В зависимости от стоящих задач, один тип коллекции можно конвертировать в другой тип коллекции. Для этого, как правило достаточно передать одну коллекцию в функцию создания другой.
#theory // Just Python
В зависимости от стоящих задач, один тип коллекции можно конвертировать в другой тип коллекции. Для этого, как правило достаточно передать одну коллекцию в функцию создания другой.
#theory // Just Python
Особые методы сравнения множеств (set, frozenset)
set_a.isdisjoint(set_b) — истина, если set_a и set_b не имеют общих элементов.
set_b.issubset(set_a) — если все элементы множества set_b принадлежат множеству set_a, то множество set_b целиком входит в множество set_a и является его подмножеством (set_b — подмножество)
set_a.issuperset(set_b) — соответственно, если условие выше справедливо, то set_a — надмножество
#theory // Just Python
set_a.isdisjoint(set_b) — истина, если set_a и set_b не имеют общих элементов.
set_b.issubset(set_a) — если все элементы множества set_b принадлежат множеству set_a, то множество set_b целиком входит в множество set_a и является его подмножеством (set_b — подмножество)
set_a.issuperset(set_b) — соответственно, если условие выше справедливо, то set_a — надмножество
#theory // Just Python
Особые методы сравнения множеств (set, frozenset)
set_a.isdisjoint(set_b) — истина, если set_a и set_b не имеют общих элементов.
set_b.issubset(set_a) — если все элементы множества set_b принадлежат множеству set_a, то множество set_b целиком входит в множество set_a и является его подмножеством (set_b — подмножество)
set_a.issuperset(set_b) — соответственно, если условие выше справедливо, то set_a — надмножество
#theory // Just Python
set_a.isdisjoint(set_b) — истина, если set_a и set_b не имеют общих элементов.
set_b.issubset(set_a) — если все элементы множества set_b принадлежат множеству set_a, то множество set_b целиком входит в множество set_a и является его подмножеством (set_b — подмножество)
set_a.issuperset(set_b) — соответственно, если условие выше справедливо, то set_a — надмножество
#theory // Just Python