Самый легкий способ мерджить словари

Слияние словарей - частое действие в программировании на Python. Существует множество способов сделать это. Но все они были уродливы до версии Python 3.9.

Начиная с Python 3.9, мы наконец-то получили самый элегантный способ объединения словарей - использование операторов объединения.

#theory // Just Python

Используем встроенные функции в Python для написания стандартной логики (ч.1)

В Python есть несколько встроенных функций, которые помогают при написании некоторых стандартных логических операций.

Например, функция map() - известная и часто используемая функция. Она получает два параметра, один из которых - функция, а другой - итератор. При выполнении функции map функция применяется к каждому элементу в итераторе.

#theory // Just Python

Используем встроенные функции в Python для написания стандартной логики
(ч.2)

Как показано в примере выше, с помощью функции map() мы можем избежать написания цикла for для выделения заглавными буквами каждого слова в списке имен.

Другая известная функция - reduce(). Как следует из ее названия, она применяет функцию к итератору и выполняет для нее операцию reduce.

#theory // Just Python

Подсчет количества элементов

Этот лайфхак полезен для подсчета всех появляющихся элементов с помощью встроенной библиотеки Python. Вместо использования циклических и условных операторов и прочей логики, просто следуйте логике этого кода.

#theory // Just Python

Наиболее частый элемент в списке

Это самый полезный лайфхак для поиска наиболее часто встречающегося элемента в списке. Представьте, что у вас есть список с кучей данных, и вам нужно найти в нем элемент с максимальной частотой употребления.

Большинство прибегает к использованию циклов для решения этой проблемы. Но вы можете упростить себе задачу, применив несколько встроенных функций.

#theory // Just Python

Списковое включение (быстрый способ)

Списковое включение — самый эффективный способ итерации любого списка. Это итерирование однострочного списка с включением в него цикла. Посмотрите приведенный ниже пример кода, чтобы понять, как это работает.

#theory // Just Python

Повторение элемента в списке

Чтобы увеличить количество строк, можно использовать звездочку *. Но этот лайфхак применим и к спискам.

#theory // Just Python

Выводим повторяющиеся элементы и количество их повторений

Функция groupby() позволяет получить повторяющиеся элементы в итераторе и сгруппировать их.

#theory // Just Python

Преобразование элементов из изменных в неизменные

Изменяемые данные (например, словари или списки)  —  это структуры, к которым могут быть добавлены новые значения.

Неизменяемые данные, в противоположность изменяемым, после создания остаются неизменными. Посмотрите, как можно преобразовать изменяемый тип данных в неизменяемый.

#theory // Just Python

Функция в одну строку

Этот метод с использованием лямбды позволит создавать лаконичные функции в одну строку. Взгляните на пример кода ниже.

#theory // Just Python

Как применить функции ко каждому элементу в списке?

Этот прием полезен в тех случаях, когда нужно применить функцию ко всем элементам списка, а не к каждому отдельно.

#theory // Just Python

Возвращение кортежа элементов из функции

Знаете ли вы, что можно осуществлять возврат нескольких значений из функции? Вот как это сделать.

#theory // Just Python

Как распечатать ежемесячный календарь?

А этот лайфхак  —  всего лишь скрытая функция Python, которая позволяет распечатывать ежемесячный календарь в формате таблицы.

#theory // Just Python

Как расчитать время выполнения?

Этот простейший “трюк” поможет рассчитать время, необходимое для выполнения программы. Используя time-модуль, вы можете точно узнать, сколько времени требуется программе для выполнения кода.

#theory // Just Python

Как транспонировать 2d-массив?

Этот лайфхак покажет, как выполнить транспонирование 2d-массива с помощью метода zip.

#theory // Just Python

Время, затраченное на выполнение части кода

Допустим, вам необходимо узнать, сколько времени занимает выполнение той или иной функции. В этом интересном фрагменте используется библиотека time для расчета времени, затраченного на исполнение части кода.

#theory // Just Python

Как делать многострочные комментарии в Python

Для размещения комментария мы используем многострочные строки (multi-line strings). Они начинаются и заканчиваются тремя кавычками (сами кавычки могут быть как двойными, так и одинарными).

#theory // Just Python

Type hints: указания типов

Типизация в Python динамическая, поэтому нам не нужно определять конкретные типы данных для переменных и параметров функций.

Да, это ускоряет процесс разработки, но нет ничего более раздражающего, чем ошибки типов, возникающие во время выполнения.

В современном стандарте Python появилась возможность добавлять определение типа на стадии разработки.

#theory // Just Python

Вложенные списковые включения

Если expression может быть любым валидным выражением Python, оно также может быть и другим list comprehension. Это полезно, когда необходимо создать матрицу

#theory // Just Python

Использование подчеркивания c REPL

Вы можете получить результат последнего выражения в Python REPL с помощью оператора подчеркивания, например, в Python REPL

#theory // Just Python