Используйте модуль functools для функционального программирования
Модуль functools содержит несколько функций для функционального программирования, таких как reduce, partial, cached_property и другие. Например, reduce применяет функцию к элементам последовательности, последовательно сокращая ее до одного значения, partial позволяет частично применять аргументы к функции, возвращая новую функцию, которая ожидает оставшиеся аргументы.
#theory // Just Python
Модуль functools содержит несколько функций для функционального программирования, таких как reduce, partial, cached_property и другие. Например, reduce применяет функцию к элементам последовательности, последовательно сокращая ее до одного значения, partial позволяет частично применять аргументы к функции, возвращая новую функцию, которая ожидает оставшиеся аргументы.
#theory // Just Python
Используйте модуль asyncio для асинхронного программирования
Модуль asyncio предоставляет инструменты для асинхронного программирования в Python, такие как корутины, событийный цикл и другие. Асинхронное программирование позволяет выполнять несколько задач параллельно, не блокируя основной поток выполнения. Например, с помощью asyncio можно создать асинхронные серверы и клиенты, выполнять HTTP-запросы, обрабатывать сигналы и т.д.
#theory // Just Python
Модуль asyncio предоставляет инструменты для асинхронного программирования в Python, такие как корутины, событийный цикл и другие. Асинхронное программирование позволяет выполнять несколько задач параллельно, не блокируя основной поток выполнения. Например, с помощью asyncio можно создать асинхронные серверы и клиенты, выполнять HTTP-запросы, обрабатывать сигналы и т.д.
#theory // Just Python
Используйте модуль multiprocessing для многопроцессорного программирования
Модуль multiprocessing предоставляет инструменты для многопроцессорного программирования в Python, такие как процессы, очереди и т.д. Многопроцессорное программирование позволяет распараллеливать выполнение задач на несколько ядер процессора, ускоряя работу кода.
#theory // Just Python
Модуль multiprocessing предоставляет инструменты для многопроцессорного программирования в Python, такие как процессы, очереди и т.д. Многопроцессорное программирование позволяет распараллеливать выполнение задач на несколько ядер процессора, ускоряя работу кода.
#theory // Just Python
Используйте модуль contextlib для управления контекстом
В этом примере мы используем модуль contextlib для создания контекстного менеджера. Контекстный менеджер - это объект, который используется для управления контекстом выполнения определенного участка кода. Для создания контекстного менеджера мы определяем функцию my_context, которая возвращает генератор, использующий ключевое слово yield. Мы вызываем наш контекстный менеджер с помощью определенного ключевого слова.
#theory // Just Python
В этом примере мы используем модуль contextlib для создания контекстного менеджера. Контекстный менеджер - это объект, который используется для управления контекстом выполнения определенного участка кода. Для создания контекстного менеджера мы определяем функцию my_context, которая возвращает генератор, использующий ключевое слово yield. Мы вызываем наш контекстный менеджер с помощью определенного ключевого слова.
#theory // Just Python
Используйте встроенные функции и модули для ускорения разработки и упрощения кода
Python предоставляет множество встроенных функций и модулей, которые упрощают работу с файлами, базами данных, сетевыми протоколами и другими задачами. Например, для чтения и записи файлов можно использовать функции open, read и write, а для работы с базами данных можно использовать модуль sqlite3.
#theory // Just Python
Python предоставляет множество встроенных функций и модулей, которые упрощают работу с файлами, базами данных, сетевыми протоколами и другими задачами. Например, для чтения и записи файлов можно использовать функции open, read и write, а для работы с базами данных можно использовать модуль sqlite3.
#theory // Just Python
Используйте функции высшего порядка для создания более красивого и гибкого кода
Функции высшего порядка - это функции, которые принимают другие функции в качестве аргументов и/или возвращают другие функции в качестве результата. Такие функции позволяют создавать более красивый и гибкий код, который легко расширять и изменять. Например, можно создать функцию, которая принимает другую функцию в качестве аргумента и применяет ее ко всем элементам списка.
#theory // Just Python
Функции высшего порядка - это функции, которые принимают другие функции в качестве аргументов и/или возвращают другие функции в качестве результата. Такие функции позволяют создавать более красивый и гибкий код, который легко расширять и изменять. Например, можно создать функцию, которая принимает другую функцию в качестве аргумента и применяет ее ко всем элементам списка.
#theory // Just Python
Используйте многопоточность для ускорения выполнения задач
Многопоточность - это подход к программированию, в котором задачи разбиваются на более мелкие части, которые выполняются параллельно в разных потоках. Многопоточность позволяет ускорить выполнение задач на многоядерных процессорах и в операционных системах, поддерживающих многопоточность.
#theory // Just Python
Многопоточность - это подход к программированию, в котором задачи разбиваются на более мелкие части, которые выполняются параллельно в разных потоках. Многопоточность позволяет ускорить выполнение задач на многоядерных процессорах и в операционных системах, поддерживающих многопоточность.
#theory // Just Python
product
Когда программа становится сложной, неизбежно приходится писать вложенные циклы. Однако вложенные циклы делают программы более сложными для чтения и сопровождения.
К счастью, в Python всегда можно избежать вложенных циклов с помощью встроенной функции product().
#theory // Just Python
Когда программа становится сложной, неизбежно приходится писать вложенные циклы. Однако вложенные циклы делают программы более сложными для чтения и сопровождения.
К счастью, в Python всегда можно избежать вложенных циклов с помощью встроенной функции product().
#theory // Just Python
Оператор морж
Начиная с Python 3.8, появился новый синтаксис под названием «оператор морж» или walrus operator, который может присваивать значения переменным как часть более крупного выражения.
Оператор := получил свое милое название из-за глаз и бивней моржа.
#theory // Just Python
Начиная с Python 3.8, появился новый синтаксис под названием «оператор морж» или walrus operator, который может присваивать значения переменным как часть более крупного выражения.
Оператор := получил свое милое название из-за глаз и бивней моржа.
#theory // Just Python
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
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 * для мерджа списка, кортежа и множества в одну строчку
Звездочки можно использовать в качестве префиксов для распаковки их элементов. Но помимо распаковки, звездочки также можно использовать для деструктуризации присваиваний в Python. С помощью одной звездочки переменная mid получает элементы в середине в виде списка.
#theory // Just Python
Звездочки можно использовать в качестве префиксов для распаковки их элементов. Но помимо распаковки, звездочки также можно использовать для деструктуризации присваиваний в Python. С помощью одной звездочки переменная mid получает элементы в середине в виде списка.
#theory // Just Python
Используем встроенные функции в Python для написания стандартной логики
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
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
Валидные значения словаря
В словарь можно поместить что угодно – вы не ограничены числами или строками. Можете поместить списки внутрь словаря и получить доступ к вложенным значениям.
#theory // Just Python
В словарь можно поместить что угодно – вы не ограничены числами или строками. Можете поместить списки внутрь словаря и получить доступ к вложенным значениям.
#theory // Just Python
Оператор Walrus
По какой-то причине оператор "Walrus" в Python 3.8 (:=) стал довольно популярным. Он может быть полезен в ситуациях, когда вы хотели бы присвоить значения переменным внутри выражения. Например, это спасло одну строку кода и неявно предотвратило вызов some_func дважды.
#theory // Just Python
По какой-то причине оператор "Walrus" в Python 3.8 (:=) стал довольно популярным. Он может быть полезен в ситуациях, когда вы хотели бы присвоить значения переменным внутри выражения. Например, это спасло одну строку кода и неявно предотвратило вызов some_func дважды.
#theory // Just Python
Использование оператора Walrus (ч.1)
Непарентизированное "выражение присваивания" (использование оператора walrus) ограничено на верхнем уровне, следовательно SyntaxError в a := "wtf_walrus" утверждение первого фрагмента. Заключая в скобки, он работал так, как ожидалось, и назначал a.
#theory // Just Python
Непарентизированное "выражение присваивания" (использование оператора walrus) ограничено на верхнем уровне, следовательно SyntaxError в a := "wtf_walrus" утверждение первого фрагмента. Заключая в скобки, он работал так, как ожидалось, и назначал a.
#theory // Just Python
Использование оператора Walrus (ч.2)
Синтаксис оператора Walrus имеет вид, NAME:= exprгде NAME - допустимый идентификатор, а expr - допустимое выражение. Следовательно, повторяемая упаковка и распаковка не поддерживаются, что означает, (a := 6, 9) эквивалентно ((a := 6), 9) и, в конечном счете, (a, 9) (где a значение равно 6').
Как обычно, заключение в скобки выражения, содержащего = operator, не допускается. Отсюда синтаксическая ошибка в (a, b = 6, 9).
#theory // Just Python
Синтаксис оператора Walrus имеет вид, NAME:= exprгде NAME - допустимый идентификатор, а expr - допустимое выражение. Следовательно, повторяемая упаковка и распаковка не поддерживаются, что означает, (a := 6, 9) эквивалентно ((a := 6), 9) и, в конечном счете, (a, 9) (где a значение равно 6').
Как обычно, заключение в скобки выражения, содержащего = operator, не допускается. Отсюда синтаксическая ошибка в (a, b = 6, 9).
#theory // Just Python
Строки
Обратите внимание, что оба идентификатора одинаковы. Поведение в этом фрагменте связано с оптимизацией CPython (называемой интернированием строк), которая в некоторых случаях пытается использовать существующие неизменяемые объекты вместо того, чтобы каждый раз создавать новый объект.
#theory // Just Python
Обратите внимание, что оба идентификатора одинаковы. Поведение в этом фрагменте связано с оптимизацией CPython (называемой интернированием строк), которая в некоторых случаях пытается использовать существующие неизменяемые объекты вместо того, чтобы каждый раз создавать новый объект.
#theory // Just Python
Строки иногда могут быть сложными (ч.1)
Когда для a и b в одной строке заданы значения "wtf!", интерпретатор Python создает новый объект, а затем одновременно ссылается на вторую переменную. Если вы делаете это в отдельных строках, он не "знает", что уже существует "wtf!" как объект (потому что "wtf!" неявно интернирован согласно фактам, упомянутым выше). Это оптимизация во время компиляции. Эта оптимизация не применяется к версиям CPython 3.7.x (проверьте этот вопрос для более подробного обсуждения).
#theory // Just Python
Когда для a и b в одной строке заданы значения "wtf!", интерпретатор Python создает новый объект, а затем одновременно ссылается на вторую переменную. Если вы делаете это в отдельных строках, он не "знает", что уже существует "wtf!" как объект (потому что "wtf!" неявно интернирован согласно фактам, упомянутым выше). Это оптимизация во время компиляции. Эта оптимизация не применяется к версиям CPython 3.7.x (проверьте этот вопрос для более подробного обсуждения).
#theory // Just Python
Строки иногда могут быть сложными (ч.2)
Модуль компиляции в интерактивной среде, такой как IPython, состоит из одного оператора, тогда как в случае модулей он состоит из всего модуля. a, b = "wtf!", "wtf!" это один оператор, тогда как a = "wtf!"; b = "wtf!" это два оператора в одной строке. Это объясняет, почему идентификаторы различаются в a = "wtf!"; b = "wtf!", а также объясняет, почему они одинаковы при вызове в some_file.py
#theory // Just Python
Модуль компиляции в интерактивной среде, такой как IPython, состоит из одного оператора, тогда как в случае модулей он состоит из всего модуля. a, b = "wtf!", "wtf!" это один оператор, тогда как a = "wtf!"; b = "wtf!" это два оператора в одной строке. Это объясняет, почему идентификаторы различаются в a = "wtf!"; b = "wtf!", а также объясняет, почему они одинаковы при вызове в some_file.py
#theory // Just Python
Строки иногда могут быть сложными (ч.3)
Резкое изменение выходных данных четвертого фрагмента связано с методом глазковой оптимизации, известным как постоянное сворачивание. Это означает, что выражение 'a'*20 заменяется на 'aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa' во время компиляции, чтобы сэкономить несколько тактов во время выполнения. Постоянное сгибание происходит только для строк, имеющих длину менее 21. (Почему? Представьте размер .pyc файла, сгенерированного в результате выражения 'a'*10**10). Вот исходный код реализации для того же самого.
#theory // Just Python
Резкое изменение выходных данных четвертого фрагмента связано с методом глазковой оптимизации, известным как постоянное сворачивание. Это означает, что выражение 'a'*20 заменяется на 'aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa' во время компиляции, чтобы сэкономить несколько тактов во время выполнения. Постоянное сгибание происходит только для строк, имеющих длину менее 21. (Почему? Представьте размер .pyc файла, сгенерированного в результате выражения 'a'*10**10). Вот исходный код реализации для того же самого.
#theory // Just Python