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.mp4match/case в Python 3.10
Часто приходится проверять не только тип данных, но и количество, что приводит к появлению огромного числа веток
Часто приходится проверять не только тип данных, но и количество, что приводит к появлению огромного числа веток
if/else с вызовом функций isinstance, len и обращению к элементам по индексу, ключу или атрибуту. Именно для упрощения работы и уменьшения if/else был введен новый оператор match/case.Match/case сам решает проблему с проверкой типов данных, с проверкой значений и их количеством, что позволяет упростить логику и увеличить читаемость кода. И очень удобно, что можно объявлять переменные и помещать в них значения прямо в ветке case без использования моржового оператора.Метаклассы в Python
Предположим, что вы знаете разницу между классами и объектами. Тогда метаклассы не должны быть для вас слишком уж сложными. Если кратко, то они являются классами для классов (отсюда и «мета» в их названии).
Проще говоря, в то время как классы являются чертежами для объектов, метаклассы являются чертежами для классов. Класс является описанием, когда мы создаем его экземпляр, тогда как метакласс является описанием класса, и существует только когда определен класс.
Самая простая реализация метакласса, которая ничего не делает, выглядит следующим образом👆
Предположим, что вы знаете разницу между классами и объектами. Тогда метаклассы не должны быть для вас слишком уж сложными. Если кратко, то они являются классами для классов (отсюда и «мета» в их названии).
Проще говоря, в то время как классы являются чертежами для объектов, метаклассы являются чертежами для классов. Класс является описанием, когда мы создаем его экземпляр, тогда как метакласс является описанием класса, и существует только когда определен класс.
Самая простая реализация метакласса, которая ничего не делает, выглядит следующим образом👆
Форматирование текста
Модуль textwrap может использоваться для форматирования текста в ситуациях, когда требуется красивая печать. Он предлагает функциональность, аналогичную функциям заполнения абзацев, которые можно найти во многих текстовых редакторах и текстовых процессорах.
Модуль textwrap может использоваться для форматирования текста в ситуациях, когда требуется красивая печать. Он предлагает функциональность, аналогичную функциям заполнения абзацев, которые можно найти во многих текстовых редакторах и текстовых процессорах.
Как работает Python?
Этап #1. Инициализация
После запуска вашей программы, Python-интерпретатор читает код, проверяет форматирование и синтаксис. При обнаружении ошибки он незамедлительно останавливается и показывает сообщение об ошибке.
Этап #2. Компиляция
Интерпретатор транслирует (переводит) исходные инструкции вашей программы в байт-код (низкоуровневое, платформонезависимое представление исходного текста). Такая трансляция необходима в первую очередь для повышения скорости — байт-код выполняется в разы быстрее, чем исходные инструкции.
Если Python-интерпретатор обладает правом записи, он будет сохранять байт-код в виде файла с расширением
Этап #3. Выполнение
Как только байт-код скомпилирован, он отправляется на виртуальную машину
Этап #1. Инициализация
После запуска вашей программы, Python-интерпретатор читает код, проверяет форматирование и синтаксис. При обнаружении ошибки он незамедлительно останавливается и показывает сообщение об ошибке.
Этап #2. Компиляция
Интерпретатор транслирует (переводит) исходные инструкции вашей программы в байт-код (низкоуровневое, платформонезависимое представление исходного текста). Такая трансляция необходима в первую очередь для повышения скорости — байт-код выполняется в разы быстрее, чем исходные инструкции.
Если Python-интерпретатор обладает правом записи, он будет сохранять байт-код в виде файла с расширением
.pyc. Если исходный текст программы не изменился с момента последней компиляции, при следующем запуске вашей программы, Python сразу загрузит файл .pyc, минуя этап компиляции (тем самым ускорит процесс запуска программы).Этап #3. Выполнение
Как только байт-код скомпилирован, он отправляется на виртуальную машину
Python (PVM). Здесь выполняется байт-код на PVM.Все мы знаем, что Python интерпретируемый язык программирования.
Интерпретатор — это программа, которая конвертирует ваши инструкции, написанные на Python, в байт-код и выполняет их. По сути интерпретатор — это программный слой между вашим исходным кодом и железом.
Существует 2 типа интерпретаторов:
— простой интерпретатор. Он берет одну инструкцию, транслирует и сразу выполняет ее, а затем берет следующую инструкцию.
— интерпретатор компилирующего типа. Это система из компилятора и интерпретатора. Компилятор переводит исходный код программы в промежуточное представление (байт-код), а интерпретатор (виртуальная машина) выполняет этот байт-код.
CPython:
— считается эталонной реализацией языка Python:
— интерпретатор компилирующего типа (благодаря этому достигается большее быстродействие выполнения программ).
— написан на C.
— исходный код CPython находится в открытом доступе.
— его разработка ведётся группой разработчиков под руководством Гвидо ван Россума — создателя Python.
Кроме этого, у интерпретатора CPython есть особенность — он может работать в режиме диалога (REPL — read-eval-print loop). Интерпретатор считывает законченную конструкцию языка, выполняет её, печатает результаты и переходит к ожиданию ввода пользователем следующей конструкции.
@pythonnation
Интерпретатор — это программа, которая конвертирует ваши инструкции, написанные на Python, в байт-код и выполняет их. По сути интерпретатор — это программный слой между вашим исходным кодом и железом.
Существует 2 типа интерпретаторов:
— простой интерпретатор. Он берет одну инструкцию, транслирует и сразу выполняет ее, а затем берет следующую инструкцию.
— интерпретатор компилирующего типа. Это система из компилятора и интерпретатора. Компилятор переводит исходный код программы в промежуточное представление (байт-код), а интерпретатор (виртуальная машина) выполняет этот байт-код.
CPython:
— считается эталонной реализацией языка Python:
— интерпретатор компилирующего типа (благодаря этому достигается большее быстродействие выполнения программ).
— написан на C.
— исходный код CPython находится в открытом доступе.
— его разработка ведётся группой разработчиков под руководством Гвидо ван Россума — создателя Python.
Кроме этого, у интерпретатора CPython есть особенность — он может работать в режиме диалога (REPL — read-eval-print loop). Интерпретатор считывает законченную конструкцию языка, выполняет её, печатает результаты и переходит к ожиданию ввода пользователем следующей конструкции.
@pythonnation
⚡️ Задачка с собеседования | Уровень: #Easy
Условие:
Ваша цель — написать функцию, которая находит самые повторяющиеся слова в строке.
Пример:
#Задачка_с_собеседования
Условие:
Ваша цель — написать функцию, которая находит самые повторяющиеся слова в строке.
Пример:
text ('Am I want write code? Yeah! I like it') → I
text ('Hi! How are you? Hi! I am okay') → Hi
text ('test text test and test that again') → test
📌 Пишите ваше решение в комментариях👇#Задачка_с_собеседования