Разница между списками

Возвращает разницу между двумя списками после применения функции к каждому элементу обоих списков.

#theory // Just Python

Наличие дублей

Проверяет, есть ли в списке повторяющиеся значения, пользуясь тем, что set()содержит только уникальные элементы

#theory // Just Python

Склеивание n строк в одну

С помощью этого фрагмента можно сильно сэкономить память. Достаточно записать строку n раз без использования циклов

#theory // Just Python

Объединение пары словарей

В Python 2 для соединения двух словарей мы использовали метод update(). В Python 3.5 процесс еще проще.

В этом же скрипте объединены два словаря. В случае пересечения используются значения из второго словаря.

#theory // Just Python

Проверка использования памяти объектом

Возвращает размер объекта в байтах.
Если указано значение по умолчанию, то оно вернется, если объект не предоставляет способа получить размер. В противном случае возникнет исключение TypeError.
Getsizeof() вызывает метод объекта sizeof и добавляет размер дополнительной информации, которая хранится для сборщика мусора, если он используется.

#theory // Just Python

Создаём генераторные выражения в Python

Для создания генераторов на скорую руку можно использовать выражения (как и для генераторов списка).

#theory // Just Python

Реверс списка и обратная строка

Скорее всего, вы используете обратную функцию для инверсионной записи списков или строк. Но знаете ли вы, как осуществить инверсию более эффективным способом?

#theory // Just Python

Использование изменяемых типов для аргументов, устанавливаемых по умолчанию

Распространенная проблема возникает при назначении изменяемых типов данных для аргументов по умолчанию.

Python оценивает значения по умолчанию для изменяемых типов данных только один раз, во время создания функции. Он не будет инициализировать значение по умолчанию для любого последующего вызова.

Вы можете не заметить ничего необычного, если выполняете только один вызов функции в своем коде, однако, если вы вызовете её второй раз, Python будет использовать значение по умолчанию, вычисленное во время первого вызова.

#theory // Just Python

Удаление специальных символов из строки с применением метода sub из пакета re

Давайте воспользуемся функцией sub из пакета re, чтобы удалить специальные символы.

Метод sub() используется для гибкой замены одних символов другими.

#theory // Just Python

Как объединить словари в Python с помощью метода dict.update()

Самый очевидный путь – найти уже готовую функцию, то есть посмотреть на то, какие есть встроенные методы у словарей. Если вы исследуете класс словарей dict, вы найдете много различных методов. Один из них — метод update(), который можно использовать для «вливания» одного словаря в другой. Он нам и нужен!

#theory // Just Python

Как сделать PATCH-запрос

Иногда нам не нужно полностью заменять старые данные. Скорее мы хотим изменить только определенные поля. В этом случае мы используем запрос PATCH.

Давайте обновим категорию (category) продукта обратно с clothing (одежды) на electronic (электронику), сделав запрос PATCH к конечной точке products/<product_id>

#theory // Just Python

Как сделать запрос PUT

Нам часто требуется обновить существующие данные в API. Используя запрос PUT, мы можем обновить данные полностью. Это означает, что, когда мы делаем запрос PUT, он заменяет все старые данные новыми.

В запросе POST мы создали новый продукт с идентификатором 21. Давайте обновим старый продукт на новый, сделав запрос PUT к конечной точке products/<product_id>.

#theory // Just Python

Пример генератора данных из библиотеки Keras

Одно из типичных применений генераторов — это использование генератора данных в библиотеке Keras. Причина, по которой он полезен, заключается в том, что мы не хотим хранить все данные в памяти, а хотим создавать их на лету, когда это необходимо в процессе обучения. Дело в том, что в Keras модель нейронной сети обучается батчами, поэтому генератор должен выдавать строго определенные пакеты данных.

#theory // Just Python

Декораторы в Python

Декораторы — мощный инструмент в Python. Вы можете их использовать для тонкой настройки работы класса или функции. Декораторы можно считать функцией, которая применена к другой функции. Чтобы определить функцию-декоратор для декорируемой функции, используется знак @ и после него название функции. Из этого следует, что декоратор принимает в качестве аргумента функцию, которою он декорирует.

Рассмотрим функцию square_decorator(), которая в качестве аргумента принимает функцию и в результате также выдают функцию.

#theory // Just Python

Контекст функций

Язык Python допускает применение вложенных функций, в которых вы можете определить внутреннюю функцию внутри внешней. В Python есть несколько замечательных свойств, связанных со вложенными функциями.

#theory // Just Python