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

Скоростное чтение файла и удаление пробелов с помощью strip()

Когда вам нужно прочитать файл и удалить лишние пробелы или символы новой строки из каждой строки, использование strip() внутри генератора списков — эффективный и удобный способ.

Этот лайфхак поможет вам легко и быстро очищать данные при чтении файлов, что особенно полезно в ситуациях, где требуется минимальная обработка текстовых данных.

#theory // Just Python

Чем полезна zip()?

Функция zip() позволяет создавать итерируемый объект, состоящий из кортежей. Zip принимает в качестве аргумента несколько последовательностей (m1, m2,…, mn), в результате чего создается итерируемый объект, состоящий из i кортежей. В каждом кортеже содержится по одному элементу из каждого контейнера. Таким образом, i-й кортеж представляет собой(m1i, m2i,…, mni)

#theory // Just Python

Возвращение легенды: самый востребованный вебинар Зерокодера про Perplexity AI снова пройдёт в ноябре.

На бесплатном занятии ребята покажут, как:

– Собрать презентацию, визуал, игру и текст с помощью Perplexity;
– Экономить ресурсы, заменяя целую команду инструментов всего одним ИИ;
– Получать идеи для монетизации ИИ прямо в процессе работы;
– Настроить рабочие процессы с помощью Perplexity так, чтобы он реально ускорял решение задач.

Все участники получат готовый гайд с набором промптов, который сделает вашу работу и повседневные задачи проще и интереснее.

Бонус: в конце практикума расскажем, как получить годовую подписку Perplexity Pro бесплатно (обычная стоимость — $240).

P.S. Это специальный повтор вебинара от экспертов по Perplexity. Жмите на ссылку и успевайте зарегистрироваться!

Чем полезен Enumerate?

В традиционных языках программирования вам нужна переменная цикла для перебора различных значений контейнера. В Python это упростили: вы можете получить доступ к переменной цикла вместе со значением итерируемого объекта. Функция enumerate(x) возвращает две итерируемые переменные. Одна из них изменяется в диапазоне от 0 до len(x) - 1, а другая представляет собой элементы x.

#theory // Just Python

Индексация списков в Python

Списки поддерживают порядок элементов.

Каждый элемент имеет собственный порядковый номер — индекс, который можно использовать для доступа к самому элементу.

Индексы в Python (и любом другом современном языке программирования) начинаются с 0 и увеличиваются для каждого элемента в списке.

#theory // Just Python

Как формировать списки в Python

Чтобы создать новый список, сначала дайте ему имя. Затем добавьте оператор присваивания (=) и пару квадратных скобок. Внутри скобок добавьте значения, которые должны содержаться в списке.

#theory // Just Python

Регистрация функции с помощью декораторов в Python

Самый простой тип декоратора используется для регистрации функции в качестве обработчика события. Данный шаблон очень распространен в приложениях на Python, так как он позволяет двум или более подсистемам взаимодействовать, не зная ничего друг о друге. Данный процесс известен как «несвязанный» дизайн.

#theory // Just Python

Пример элементарных декораторов в Python

Прежде чем мы углубимся в новую территорию, давайте рассмотрим, как работают простые декораторы из первого урока. Ниже представлен пример, введенный нами в оболочку IDLE Python. Попробуйте поэкспериментировать, запустите IDLE оболочку и введите код сами.

#theory // Just Python

Нужны ли декораторам аргументы?

Есть множество проблем, которые можно решить с помощью декораторов, и некоторые из них были рассмотрены в предыдущих уроках данного курса. Однако в некоторых ситуациях могут пригодиться и аргументы. Рассмотрим в качестве примера знаменитый декоратор app.route из веб-фреймворка Flask

#theory // Just Python

inspect добро пожаловать за кулисы

Модуль inspect пригодится вам для использования того, что происходит за кулисами в Python. Вы так же можете вызывать его методы в них же!

Снизу пригодится метод inspect.getsource() для вывода его собственного исходного кода. Еще используется метод inspect.getmodule() для вывода модуля, в котором его утвердили.

#theory // Just Python