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
Будьте осторожны с цепными операциями (ч.1)
Согласно документации, если a, b, c, ..., y, z являются выражениями, а op1, op2, ..., opN - операторами сравнения, то op1 является op2 c ... y opN z эквивалентен op1 b и b op2 c и ... y opN z, за исключением того, что каждое выражение вычисляется не более одного раза.
Из-за этого мы получаем что, False is False is False эквивалентно (False is False) and (False is False) и True is False == False эквивалентно (True is False) and (False == False) и поскольку первая часть инструкции (True is False) вычисляется как False, общее выражение вычисляется как False.
#theory // Just Python
Согласно документации, если a, b, c, ..., y, z являются выражениями, а op1, op2, ..., opN - операторами сравнения, то op1 является op2 c ... y opN z эквивалентен op1 b и b op2 c и ... y opN z, за исключением того, что каждое выражение вычисляется не более одного раза.
Из-за этого мы получаем что, False is False is False эквивалентно (False is False) and (False is False) и True is False == False эквивалентно (True is False) and (False == False) и поскольку первая часть инструкции (True is False) вычисляется как False, общее выражение вычисляется как False.
#theory // Just Python
Будьте осторожны с цепными операциями (ч.2)
Такое поведение в этом примере может показаться вам глупым но, оно фантастично с такими вещами, как a == b == c и 0 <= x <= 100. Поэтому 1 > 0 < 1 эквивалентно, (1 > 0) and (0 < 1) который вычисляется как True и Выражение (1 > 0) < 1 эквивалентно True < 1.
Итак, 1 < 1 вычисляется как False
#theory // Just Python
Такое поведение в этом примере может показаться вам глупым но, оно фантастично с такими вещами, как a == b == c и 0 <= x <= 100. Поэтому 1 > 0 < 1 эквивалентно, (1 > 0) and (0 < 1) который вычисляется как True и Выражение (1 > 0) < 1 эквивалентно True < 1.
Итак, 1 < 1 вычисляется как False
#theory // Just Python
Разница между is и ==
is оператор проверяет, ссылаются ли оба операнда на один и тот же объект (т.Е. он проверяет, совпадает ли идентификатор операндов или нет).
== оператор сравнивает значения обоих операндов и проверяет, совпадают ли они.
Это is для равенства ссылок и == для равенства значений.
256 является существующим объектом, но 257 им не является. При запуске python будут выделены числа от -5 до 256. Эти числа используются часто, поэтому имеет смысл просто иметь их наготове.
#theory // Just Python
is оператор проверяет, ссылаются ли оба операнда на один и тот же объект (т.Е. он проверяет, совпадает ли идентификатор операндов или нет).
== оператор сравнивает значения обоих операндов и проверяет, совпадают ли они.
Это is для равенства ссылок и == для равенства значений.
256 является существующим объектом, но 257 им не является. При запуске python будут выделены числа от -5 до 256. Эти числа используются часто, поэтому имеет смысл просто иметь их наготове.
#theory // Just Python
Хэш брауни (ч.1)
Уникальность ключей в словаре Python определяется эквивалентностью, а не идентичностью. Итак, даже несмотря на то, что 5, 5.0 и 5 + 0j являются различными объектами разных типов, поскольку они равны, они не могут оба находиться в одном и том же dict (или set). Как только вы вставите любой из них, попытка поиска любого отдельного, но эквивалентного ключа завершится успехом с исходным отображенным значением (вместо сбоя с KeyError)
#theory // Just Python
Уникальность ключей в словаре Python определяется эквивалентностью, а не идентичностью. Итак, даже несмотря на то, что 5, 5.0 и 5 + 0j являются различными объектами разных типов, поскольку они равны, они не могут оба находиться в одном и том же dict (или set). Как только вы вставите любой из них, попытка поиска любого отдельного, но эквивалентного ключа завершится успехом с исходным отображенным значением (вместо сбоя с KeyError)
#theory // Just Python
Хэш брауни (ч.2)
Итак, как мы можем обновить ключ на 5 (вместо 5.0)? На самом деле мы не можем выполнить это обновление на месте, но что мы можем сделать, это сначала удалить ключ (del some_dict[5.0]), а затем установить его (some_dict[5]), чтобы получить целое число 5 в качестве ключа вместо плавающего 5.0, хотя это должно быть необходимо в редких случаях.
#theory // Just Python
Итак, как мы можем обновить ключ на 5 (вместо 5.0)? На самом деле мы не можем выполнить это обновление на месте, но что мы можем сделать, это сначала удалить ключ (del some_dict[5.0]), а затем установить его (some_dict[5]), чтобы получить целое число 5 в качестве ключа вместо плавающего 5.0, хотя это должно быть необходимо в редких случаях.
#theory // Just Python
Как не использовать оператор is
Тут оба a и b ссылаются на один и тот же объект при инициализации с одинаковым значением в одной строке. Это происходит когда a и b устанавливаются в 257 значения в одной строке, 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 257 как объект. Это оптимизация компилятора, и она особенно применима к интерактивной среде. Когда вы вводите две строки в живой интерпретатор, они компилируются отдельно, следовательно, оптимизируются отдельно.
#theory // Just Python
Тут оба a и b ссылаются на один и тот же объект при инициализации с одинаковым значением в одной строке. Это происходит когда a и b устанавливаются в 257 значения в одной строке, 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 257 как объект. Это оптимизация компилятора, и она особенно применима к интерактивной среде. Когда вы вводите две строки в живой интерпретатор, они компилируются отдельно, следовательно, оптимизируются отдельно.
#theory // Just Python
Хэш брауни (ч.1)
Уникальность ключей в словаре Python определяется эквивалентностью, а не идентичностью. Итак, даже несмотря на то, что 5, 5.0 и 5 + 0j являются различными объектами разных типов, поскольку они равны, они не могут оба находиться в одном и том же dict (или set). Как только вы вставите любой из них, попытка поиска любого отдельного, но эквивалентного ключа завершится успехом с исходным отображенным значением (вместо сбоя с KeyError)
#theory // Just Python
Уникальность ключей в словаре Python определяется эквивалентностью, а не идентичностью. Итак, даже несмотря на то, что 5, 5.0 и 5 + 0j являются различными объектами разных типов, поскольку они равны, они не могут оба находиться в одном и том же dict (или set). Как только вы вставите любой из них, попытка поиска любого отдельного, но эквивалентного ключа завершится успехом с исходным отображенным значением (вместо сбоя с KeyError)
#theory // Just Python
Хэш брауни (ч.2)
Итак, как мы можем обновить ключ на 5 (вместо 5.0)? На самом деле мы не можем выполнить это обновление на месте, но что мы можем сделать, это сначала удалить ключ (del some_dict[5.0]), а затем установить его (some_dict[5]), чтобы получить целое число 5 в качестве ключа вместо плавающего 5.0, хотя это должно быть необходимо в редких случаях.
#theory // Just Python
Итак, как мы можем обновить ключ на 5 (вместо 5.0)? На самом деле мы не можем выполнить это обновление на месте, но что мы можем сделать, это сначала удалить ключ (del some_dict[5.0]), а затем установить его (some_dict[5]), чтобы получить целое число 5 в качестве ключа вместо плавающего 5.0, хотя это должно быть необходимо в редких случаях.
#theory // Just Python
Хэш-функций (ч.1)
Когда вы это делаете some_dict[5] = "Python", Python находит существующий элемент с эквивалентным ключом 5.0 -> "Ruby", перезаписывает его значение на месте и оставляет исходный ключ в покое.
#theory // Just Python
Когда вы это делаете some_dict[5] = "Python", Python находит существующий элемент с эквивалентным ключом 5.0 -> "Ruby", перезаписывает его значение на месте и оставляет исходный ключ в покое.
#theory // Just Python
Хэш-функций (ч.2)
Как Python нашел 5 в словаре, содержащем 5.0? Python делает это за постоянное время без необходимости сканировать каждый элемент с помощью хэш-функций. Когда Python ищет ключ foo в dict, он сначала выполняет вычисления hash(foo) (которые выполняются в постоянном времени). Поскольку в Python требуется, чтобы объекты, которые сравниваются равными, также имели одинаковое хэш-значение (docs здесь), 5, 5.0 и 5 + 0j имеют одинаковое хэш-значение.
#theory // Just Python
Как Python нашел 5 в словаре, содержащем 5.0? Python делает это за постоянное время без необходимости сканировать каждый элемент с помощью хэш-функций. Когда Python ищет ключ foo в dict, он сначала выполняет вычисления hash(foo) (которые выполняются в постоянном времени). Поскольку в Python требуется, чтобы объекты, которые сравниваются равными, также имели одинаковое хэш-значение (docs здесь), 5, 5.0 и 5 + 0j имеют одинаковое хэш-значение.
#theory // Just Python
Как вывести переменную и строку в Python, разделив их запятыми
Вы можете указать строку и переменную в качестве аргументов функции print(), просто перечислив их через запятую.
#theory // Just Python
Вы можете указать строку и переменную в качестве аргументов функции print(), просто перечислив их через запятую.
#theory // Just Python
В глубине души мы все одинаковые (ч.1)
При id вызове Python создал объект WTF класса и передал его id функции. id Функция берет его id (его ячейку памяти) и выбрасывает объект. Объект уничтожен. Когда мы делаем это дважды подряд, Python выделяет ту же ячейку памяти и для этого второго объекта.
Поскольку (в CPython) id в качестве идентификатора объекта используется ячейка памяти, идентификатор двух объектов одинаков.
#theory // Just Python
При id вызове Python создал объект WTF класса и передал его id функции. id Функция берет его id (его ячейку памяти) и выбрасывает объект. Объект уничтожен. Когда мы делаем это дважды подряд, Python выделяет ту же ячейку памяти и для этого второго объекта.
Поскольку (в CPython) id в качестве идентификатора объекта используется ячейка памяти, идентификатор двух объектов одинаков.
#theory // Just Python
В глубине души мы все одинаковые (ч.2)
Идентификатор объекта уникален только на протяжении всего срока службы объекта. После уничтожения объекта или до его создания что-то еще может иметь тот же идентификатор.
Как вы можете заметить, порядок, в котором уничтожаются объекты, - это то, что имеет здесь решающее значение.
#theory // Just Python
Идентификатор объекта уникален только на протяжении всего срока службы объекта. После уничтожения объекта или до его создания что-то еще может иметь тот же идентификатор.
Как вы можете заметить, порядок, в котором уничтожаются объекты, - это то, что имеет здесь решающее значение.
#theory // Just Python
В связи с нынешними ограничениями по работе Telegram, создали аналог канала в Max — Заметки Питониста
Если у вас возникают проблемы с загрузкой контента, переходите в наш дублированный канал — https://max.ru/pythontest_it
Если у вас возникают проблемы с загрузкой контента, переходите в наш дублированный канал — https://max.ru/pythontest_it
Осталось 24 часа, чтобы забрать 👇🏼
- доступ к бесплатному интенсиву "Первые деньги на вайбкодинге" (старт уже завтра 7.04 в 19.00)
- уроки по программированию с нейронками
- 50 бесплатных нейросетей, чтобы кодить без остановки
- «Библиотека промптов для заработка на вайбкодинге», которые помогут упаковать портфолио и общаться с клиентами так, чтобы покупали
Все бонусы уже ждут тебя в закрытом канале по вайбкодингу👇
Вступить в закрытый канал
Вступить в закрытый канал
Вступить в закрытый канал
- доступ к бесплатному интенсиву "Первые деньги на вайбкодинге" (старт уже завтра 7.04 в 19.00)
- уроки по программированию с нейронками
- 50 бесплатных нейросетей, чтобы кодить без остановки
- «Библиотека промптов для заработка на вайбкодинге», которые помогут упаковать портфолио и общаться с клиентами так, чтобы покупали
Все бонусы уже ждут тебя в закрытом канале по вайбкодингу👇
Вступить в закрытый канал
Вступить в закрытый канал
Вступить в закрытый канал
Беспорядок внутри порядка * (ч.1)
Причина, по которой непереходное равенство не соблюдалось среди dictionary, ordered_dict и another_ordered_dict, заключается в том, как eq метод реализован в OrderedDict классе.
А причина такого равенства в поведении заключается в том, что он позволяет OrderedDict заменять объекты напрямую везде, где используется обычный словарь.
#theory // Just Python
Причина, по которой непереходное равенство не соблюдалось среди dictionary, ordered_dict и another_ordered_dict, заключается в том, как eq метод реализован в OrderedDict классе.
А причина такого равенства в поведении заключается в том, что он позволяет OrderedDict заменять объекты напрямую везде, где используется обычный словарь.
#theory // Just Python
Беспорядок внутри порядка * (ч.2)
Хорошо, так почему изменение порядка повлияло на длину сгенерированного set объект? Ответ заключается только в отсутствии непереходного равенства.
Поскольку наборы представляют собой "неупорядоченные" коллекции уникальных элементов, порядок, в котором вставляются элементы, не должен иметь значения. Но в данном случае это действительно имеет значение.
#theory // Just Python
Хорошо, так почему изменение порядка повлияло на длину сгенерированного set объект? Ответ заключается только в отсутствии непереходного равенства.
Поскольку наборы представляют собой "неупорядоченные" коллекции уникальных элементов, порядок, в котором вставляются элементы, не должен иметь значения. Но в данном случае это действительно имеет значение.
#theory // Just Python