Глубокое (полное) копирование
Глубокая копия создает новую и отдельную копию всего объекта или списка со своим уникальным адресом памяти. Это означает, что любые изменения, внесенные вами в новую копию объекта или списка, не будут отражаться в исходной. Этот процесс происходит следующим образом: сначала создается новый список или объект, а затем рекурсивно копируются все элементы из исходного в новый.
Короче мораль такова: оба объекта становятся полностью независимы друг от друга!)
#deepcopy()
Глубокая копия создает новую и отдельную копию всего объекта или списка со своим уникальным адресом памяти. Это означает, что любые изменения, внесенные вами в новую копию объекта или списка, не будут отражаться в исходной. Этот процесс происходит следующим образом: сначала создается новый список или объект, а затем рекурсивно копируются все элементы из исходного в новый.
Короче мораль такова: оба объекта становятся полностью независимы друг от друга!)
#deepcopy()
textblob - это библиотека Python для обработки текстовых данных.
Она предоставляет простой API-интерфейс для решения общих задач обработки естественного языка (NLP), таких как тегирование части речи, извлечение именных фраз, анализ тональности, классификация, перевод и многое другое.
Перед запуском кода установите пакет:
Она предоставляет простой API-интерфейс для решения общих задач обработки естественного языка (NLP), таких как тегирование части речи, извлечение именных фраз, анализ тональности, классификация, перевод и многое другое.
Перед запуском кода установите пакет:
pip3 install textblob
#textblobuuid
В Python есть библиотека с именем UUID (универсальный уникальный идентификатор) для генерации случайного объекта длиной 128 бит. Эта библиотека генерирует уникальные идентификаторы на основе системного времени и сетевого адреса компьютера.
Объект UUID неизменяем и содержит некоторые функции для создания различных уникальных идентификаторов. UUID используется для многих целей, таких как:
- создание уникального случайного идентификатора
- MAC-адреса на основе идентификатора
- криптографических значений
- хеш-функции и тд.
В Python есть библиотека с именем UUID (универсальный уникальный идентификатор) для генерации случайного объекта длиной 128 бит. Эта библиотека генерирует уникальные идентификаторы на основе системного времени и сетевого адреса компьютера.
Объект UUID неизменяем и содержит некоторые функции для создания различных уникальных идентификаторов. UUID используется для многих целей, таких как:
- создание уникального случайного идентификатора
- MAC-адреса на основе идентификатора
- криптографических значений
- хеш-функции и тд.
Друзья, кому под силу исправить код так, чтобы он корректно работал?
Напиши в комментах, что нужно прописать вместо знаков вопросов.
Давайте узнает кто самый сильный "питонодав"😂
P.S. Последовательность ключей непринципиальна!
#исправитькод
Напиши в комментах, что нужно прописать вместо знаков вопросов.
Давайте узнает кто самый сильный "питонодав"😂
P.S. Последовательность ключей непринципиальна!
#исправитькод
yield from
Бытует мнение, что
Однако истинное предназначение немного в другом. Конструкция позволяет «вкладывать» один генератор в другой, то есть создавать субгенераторы.
Бытует мнение, что
yield from был добавлен в Python 3, чтобы объединить две конструкции: yield и цикл for, потому что они часто используются совместно, как в примере(на картинке слева).Однако истинное предназначение немного в другом. Конструкция позволяет «вкладывать» один генератор в другой, то есть создавать субгенераторы.
yield from позволяет программисту легко управлять сразу несколькими генераторами, настраивать их взаимодействие и, конечно, заменить более длинную конструкцию for+yield
Как видно из примера, yield from позволяет одному генератору получать значения из другого. Этот инструмент сильно упрощает жизнь программиста, особенно при асинхронном программировании.Ключевое слово None представляет собой константу языка
В этом коде приведено несколько примеров типа данных
Python и означает отсутствие значения. В других языках программирования, например Java, вместо него используется значение null . Однако null часто вызывает путаницу, особенно у начинающих программистов, считающих, что оно равно целочисленному значению 0 . Поэтому в языке Python используется ключевое слово None , как показано в примере, чтобы четко обозначить его отличие от числового значения 0, пустого списка и пустой строки. Любопытно, что значение None — единственное значение в типе данных NoneType .В этом коде приведено несколько примеров типа данных
None (а также показано, чем он не является). Если не указать для функции возвращаемое значение, то по умолчанию будет возвращаться None .Функция getsizeof()
Модуль sys стандартной библиотеки предоставляет функцию getsizeof(). Эта функция принимает объект (объект может быть любого типа), вызывает метод
Сегодня эту функцию испытаем на числах.
Модуль sys стандартной библиотеки предоставляет функцию getsizeof(). Эта функция принимает объект (объект может быть любого типа), вызывает метод
sizeof() и возвращает размер объекта в байтах, поэтому вы также можете сделать ваши объекты инспектируемыми.Сегодня эту функцию испытаем на числах.
Размещайте метод __init__ в самом начале
Хотя для большинства из нас это правило очевидно, но встречаются программисты, которые “прячут”
При наличии атрибутов класса метод
Хотя для большинства из нас это правило очевидно, но встречаются программисты, которые “прячут”
__init__ глубоко в теле класса с другими атрибутами. Располагать же его следует в самом начале класса до упоминания всех остальных методов, поскольку именно там его будут искать при чтении.При наличии атрибутов класса метод
__init__ размещается после них. Во избежание путаницы этого принципа следует последовательно придерживаться при определении всех классов проекта.Почему Python медленно работает?
В первую очередь причиной медленной работы Python является его динамическая природа и универсальность. Его можно использовать в качестве инструмента для решения самых разнообразных задач, хотя при этом зачастую будут доступны более оптимальные и быстрые альтернативы.
Тем не менее, всегда есть способы оптимизировать ваши приложения на Python с помощью асинхронности, инструментов профилирования и использования нескольких интерпретаторов. А для приложений, где время запуска неважно будет полезен JIT-компилятор, и соответственно интерпретатор PyPy. Для тех же частей вашего кода, где производительность критична и у вас при этом имеется много статически типизированных переменных, в качестве наиболее оптимального варианта может стать использование Cython.
В первую очередь причиной медленной работы Python является его динамическая природа и универсальность. Его можно использовать в качестве инструмента для решения самых разнообразных задач, хотя при этом зачастую будут доступны более оптимальные и быстрые альтернативы.
Тем не менее, всегда есть способы оптимизировать ваши приложения на Python с помощью асинхронности, инструментов профилирования и использования нескольких интерпретаторов. А для приложений, где время запуска неважно будет полезен JIT-компилятор, и соответственно интерпретатор PyPy. Для тех же частей вашего кода, где производительность критична и у вас при этом имеется много статически типизированных переменных, в качестве наиболее оптимального варианта может стать использование Cython.
Слабые ссылки
Слабые ссылки позволяют получать доступ к объекту, как и обычные, однако, так сказать, они не учитываются в механизме подсчета ссылок. Другими словами, слабые ссылки не могут поддерживать объект живым, если на него не осталось больше сильных ссылок.
Согласно документации, слабые ссылки нужны для организации кэшей и хэш-таблиц из «тяжелых» объектов, когда не требуется поддерживать объект живым только силами этого самого кэша; чтобы в долгоживущей программе не кончалась память из-за хранения в кэшах большого количества уже не нужных объектов.
Встроенный модуль weakref отвечает за функциональность слабых ссылок.
Слабые ссылки позволяют получать доступ к объекту, как и обычные, однако, так сказать, они не учитываются в механизме подсчета ссылок. Другими словами, слабые ссылки не могут поддерживать объект живым, если на него не осталось больше сильных ссылок.
Согласно документации, слабые ссылки нужны для организации кэшей и хэш-таблиц из «тяжелых» объектов, когда не требуется поддерживать объект живым только силами этого самого кэша; чтобы в долгоживущей программе не кончалась память из-за хранения в кэшах большого количества уже не нужных объектов.
Встроенный модуль weakref отвечает за функциональность слабых ссылок.
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Просмотр видео в терминале
Установка пакета:
video-to-ascii это питоновский пакет, который даёт возможность просматривать видео в терминале, используя таблицу ASCII.Установка пакета:
pip3 install video-to-ascii
Чтобы запустить видео пропишите слудующую команду:video-to-ascii -f название_видео.mp4