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
Функции min(), max(), sum()
Функции min(), max() — поиск минимального и максимального элемента соответственно — работают не только для числовых, но и для строковых значений.
sum() — суммирование всех элементов, если они все числовые.
#theory // Just Python
Функции min(), max() — поиск минимального и максимального элемента соответственно — работают не только для числовых, но и для строковых значений.
sum() — суммирование всех элементов, если они все числовые.
#theory // Just Python
Возможная ошибка при обработке элементов
Не меняйте количество элементов коллекции в теле цикла во время итерации по этой же коллекции! — Это порождает не всегда очевидные на первый взгляд ошибки. Чтобы этого избежать подобных побочных эффектов, можно, например, итерировать копию коллекции.
#theory // Just Python
Не меняйте количество элементов коллекции в теле цикла во время итерации по этой же коллекции! — Это порождает не всегда очевидные на первый взгляд ошибки. Чтобы этого избежать подобных побочных эффектов, можно, например, итерировать копию коллекции.
#theory // Just Python
Изменение элемента списка по индексу (ч.1)
Поскольку кортежи и строки у нас неизменяемые коллекции, то по индексу мы можем только брать элементы, но не менять их.
#theory // Just Python
Поскольку кортежи и строки у нас неизменяемые коллекции, то по индексу мы можем только брать элементы, но не менять их.
#theory // Just Python
Изменение элемента списка по индексу (ч.2)
А вот для списка, если взятие элемента по индексу располагается в левой части выражения, а далее идёт оператор присваивания =, то мы задаём новое значение элементу с этим индексом.
#theory // Just Python
А вот для списка, если взятие элемента по индексу располагается в левой части выражения, а далее идёт оператор присваивания =, то мы задаём новое значение элементу с этим индексом.
#theory // Just Python
Синтаксис среза
Следует помнить, что взяв элемент по индексу или срезом (slice) мы не как не меняем исходную коллекцию, мы просто скопировали ее часть для дальнейшего использования (например добавления в другую коллекцию, вывода на печать, каких-то вычислений). Поскольку сама коллекция не меняется — это применимо как к изменяемым (список) так и к неизменяемым (строка, кортеж) последовательностям.
#theory // Just Python
Следует помнить, что взяв элемент по индексу или срезом (slice) мы не как не меняем исходную коллекцию, мы просто скопировали ее часть для дальнейшего использования (например добавления в другую коллекцию, вывода на печать, каких-то вычислений). Поскольку сама коллекция не меняется — это применимо как к изменяемым (список) так и к неизменяемым (строка, кортеж) последовательностям.
#theory // Just Python
Изменение списка срезом (ч.1)
Важный момент, на котором не всегда заостряется внимание — с помощью среза можно не только получать копию коллекции, но в случае списка можно также менять значения элементов, удалять и добавлять новые.
Даже если хотим добавить один элемент, необходимо передавать итерируемый объект, иначе будет ошибка TypeError: can only assign an iterable
#theory // Just Python
Важный момент, на котором не всегда заостряется внимание — с помощью среза можно не только получать копию коллекции, но в случае списка можно также менять значения элементов, удалять и добавлять новые.
Даже если хотим добавить один элемент, необходимо передавать итерируемый объект, иначе будет ошибка TypeError: can only assign an iterable
#theory // Just Python
Изменение списка срезом (ч.2)
Можно менять части последовательности — это применение выглядит наиболее интересным, так как решает задачу просто и наглядно.
#theory // Just Python
Можно менять части последовательности — это применение выглядит наиболее интересным, так как решает задачу просто и наглядно.
#theory // Just Python
Именованные срезы
Чтобы избавится от «магических констант», особенно в случае, когда один и тот же срез надо применять многократно, можно задать константы с именованными срезами с пользованием специальной функции slice()()
Примечание: Nonе соответствует опущенному значению по-умолчанию. То есть [:2] становится slice(None, 2), а [1::2] становится slice(1, None, 2).
#theory // Just Python
Чтобы избавится от «магических констант», особенно в случае, когда один и тот же срез надо применять многократно, можно задать константы с именованными срезами с пользованием специальной функции slice()()
Примечание: Nonе соответствует опущенному значению по-умолчанию. То есть [:2] становится slice(None, 2), а [1::2] становится slice(1, None, 2).
#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
Выход за границы индекса
Обращение по индексу по сути является частным случаем среза, когда мы обращаемся только к одному элементу, а не диапазону. Но есть очень важное отличие в обработке ситуации с отсутствующим элементом с искомым индексом.
Обращение к несуществующему индексу коллекции вызывает ошибку.
#theory // Just Python
Обращение по индексу по сути является частным случаем среза, когда мы обращаемся только к одному элементу, а не диапазону. Но есть очень важное отличие в обработке ситуации с отсутствующим элементом с искомым индексом.
Обращение к несуществующему индексу коллекции вызывает ошибку.
#theory // Just Python
Функция sorted()
Мы может использовать функцию sorted() для вывода списка сортированных элементов любой коллекции для последующее обработки или вывода.
Функция не меняет исходную коллекцию, а возвращает новый список из ее элементов. Не зависимо от типа исходной коллекции, вернётся список (list) ее элементов;
#theory // Just Python
Мы может использовать функцию sorted() для вывода списка сортированных элементов любой коллекции для последующее обработки или вывода.
Функция не меняет исходную коллекцию, а возвращает новый список из ее элементов. Не зависимо от типа исходной коллекции, вернётся список (list) ее элементов;
#theory // Just Python
Функция reversed()
Функция reversed() применяется для последовательностей и работает по другому.
Возвращает генератор списка, а не сам список.
Если нужно получить не генератор, а готовый список, результат можно обернуть в list() или же вместо reversed() воспользоваться срезом [: :-1].
#theory // Just Python
Функция reversed() применяется для последовательностей и работает по другому.
Возвращает генератор списка, а не сам список.
Если нужно получить не генератор, а готовый список, результат можно обернуть в list() или же вместо reversed() воспользоваться срезом [: :-1].
#theory // Just Python
Методы списка .sort() и .reverse()
У списка (и только у него) есть особые методы .sort() и .reverse() которые делают тоже самое, что соответствующие функции sorted() и reversed(), но при этом:
Меняют сам исходный список, а не генерируют новый.
Возвращают None, а не новый список.
Поддерживают те же дополнительные аргументы;
#theory // Just Python
У списка (и только у него) есть особые методы .sort() и .reverse() которые делают тоже самое, что соответствующие функции sorted() и reversed(), но при этом:
Меняют сам исходный список, а не генерируют новый.
Возвращают None, а не новый список.
Поддерживают те же дополнительные аргументы;
#theory // Just Python
Устойчивость сортировки
Допустим данные нужно отсортировать сначала по столбцу А по возрастанию, затем по столбцу B по убыванию, и наконец по столбцу C снова по возрастанию.
Если данные в столбце B числовые, то при помощи подходящей функции в key можно поменять знак у элементов B, что приведёт к необходимому результату.
А если все данные текстовые? Тут есть такая возможность.
Дело в том, что сортировка sort в Python устойчивая (начиная с Python 2.2), то есть она не меняет порядок «одинаковых» элементов.
Поэтому можно просто отсортировать три раза по разным ключам.
#theory // Just Python
Допустим данные нужно отсортировать сначала по столбцу А по возрастанию, затем по столбцу B по убыванию, и наконец по столбцу C снова по возрастанию.
Если данные в столбце B числовые, то при помощи подходящей функции в key можно поменять знак у элементов B, что приведёт к необходимому результату.
А если все данные текстовые? Тут есть такая возможность.
Дело в том, что сортировка sort в Python устойчивая (начиная с Python 2.2), то есть она не меняет порядок «одинаковых» элементов.
Поэтому можно просто отсортировать три раза по разным ключам.
#theory // Just Python