• 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
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤1
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.
# 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.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Нашёл элегантное решение проблемы, а через полгода снова столкнулся с такой же задачей и не помнишь, как её решал?
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
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)
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍1
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__
.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.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
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...
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
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...
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM