🔝 Самые интересные статьи за последние дни:

• Эксперимент: даём ChatGPT полный доступ к компьютеру

• Правильный путь создания python-библиотеки: от создания до публикации

• Вычисления с GPU-ускорением на Python

• Полное руководство по обработке ошибок в Python

• Как мы обучили Mistral 7B русскому языку и адаптировали для объявлений Авито

👩‍💻 Что такое генераторные выражения в Python и чем они отличаются от списковых выражений?

Генераторные выражения — это компактный способ создания итераторов в Python. Они похожи на списковые выражения (list comprehensions), но возвращают по одному элементу за раз, а не создают сразу весь список. Это делает их более эффективными по памяти, особенно для обработки больших объемов данных.

➡️ Пример:

# Списковое выражение — создает весь список в памяти
squared_list = [x**2 for x in range(10)]
print(squared_list)  # [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

# Генераторное выражение — возвращает по одному значению
squared_gen = (x**2 for x in range(10))
print(next(squared_gen))  # 0
print(next(squared_gen))  # 1

🗣 Генераторные выражения экономят память и могут использоваться для последовательной обработки данных, где полный список не нужен.

🖥 Подробнее тут

📌 Фиксируй не только задачи, но и решения

Нашёл элегантное решение проблемы, а через полгода снова столкнулся с такой же задачей и не помнишь, как её решал?

👉 Совет: заведи личную базу знаний. Это может быть Notion, Obsidian или обычный Markdown-файл. Записывай туда сложные решения, редкие команды терминала, полезные ссылки. Со временем у тебя будет своя «документация» по работе.

👩‍💻 Фильтрация списка словарей

Напишите функцию, которая принимает список словарей и фильтрует его, возвращая только те словари, в которых значение указанного ключа превышает заданное значение.

Пример:

data = [
    {"name": "Alice", "age": 25},
    {"name": "Bob", "age": 30},
    {"name": "Charlie", "age": 20},
    {"name": "Diana", "age": 35}
]

result = filter_by_key(data, "age", 25)
print(result)
# Ожидаемый результат:
# [
#     {"name": "Bob", "age": 30},
#     {"name": "Diana", "age": 35}
# ]

Решение задачи🔽

def filter_by_key(data, key, threshold):
return [item for item in data if item.get(key, 0) > threshold]

# Пример использования:
data = [
{"name": "Alice", "age": 25},
{"name": "Bob", "age": 30},
{"name": "Charlie", "age": 20},
{"name": "Diana", "age": 35}
]

result = filter_by_key(data, "age", 25)
print(result)

👩‍💻 Как работает менеджер контекста (context manager) в Python?

В Python менеджеры контекста используются для управления ресурсами, такими как файлы или сетевые соединения, автоматически освобождая их после использования. Они реализуются с помощью методов __enter__ и __exit__.

➡️ В этом примере показано, как использовать менеджер контекста для работы с файлами:

with open('file.txt', 'r') as file:
    content = file.read()

Здесь файл автоматически закроется после завершения блока with, даже если внутри него возникнет ошибка.

🗣️ Менеджеры контекста полезны для автоматического управления ресурсами и обработки исключений.

🖥 Подробнее тут

👩‍💻 Деплой без стресса: автоматизируем процесс для Telegram-ботов

В статье рассказывается, как настроить автоматический деплой Telegram-бота на сервер с использованием GitHub Actions. Это поможет ускорить обновление кода и минимизировать ошибки при ручной загрузке.

Читать...

👩‍💻 Как простая задачка поставила в тупик программистов (и как они из него выбрались)

В 2010 году пользователь Stack Overflow не справился с задачей на собеседовании. Обсуждение способов решения этого задания стало одной из самых популярных тем на платформе.

Читать...