Чай из itertools
Если вы читали предыдущие посты про итераторы, то примерно представляете как они работают (если нет, ищите по тегу #generators). Итератор обычно выдает значения по одному (с помощью метода
📌tee принимает два аргумента: исходный итератор и количество новых итераторов, на которые разделится исходный. А возвращает он кортеж из новых итераторов.
Вывод:
Видно, что каждый из полученных итераторов по сути является независимой копией исходного get_iter.
Несколько замечаний:
📌Не следует пытаться итерировать исходный get_iter, иначе производные итераторы могут потерять некоторые значения.
📌tee хранит в памяти извлеченные элементы, чтобы остальные потребители могли их получить, даже если исходный итератор уже сместился. Поэтому, если элементов много либо они большие, это может серьезно повлиять на расход памяти.
#tee #iterators
Если вы читали предыдущие посты про итераторы, то примерно представляете как они работают (если нет, ищите по тегу #generators). Итератор обычно выдает значения по одному (с помощью метода
__next__, например). Это означает, что получать значения из итератора может только один потребитель. Однако, это можно исправить.📌tee принимает два аргумента: исходный итератор и количество новых итераторов, на которые разделится исходный. А возвращает он кортеж из новых итераторов.
from itertools import tee
def get_iter():
for i in range(5):
yield i
one, two, three = tee(get_iter(), 3)
print(f'next is {next(one)}')
print(f'next is {next(two)}')
for item in three:
print(f'next is {item}')
Вывод:
next is 0
next is 0
next is 0
next is 1
next is 2
next is 3
next is 4
Видно, что каждый из полученных итераторов по сути является независимой копией исходного get_iter.
Несколько замечаний:
📌Не следует пытаться итерировать исходный get_iter, иначе производные итераторы могут потерять некоторые значения.
📌tee хранит в памяти извлеченные элементы, чтобы остальные потребители могли их получить, даже если исходный итератор уже сместился. Поэтому, если элементов много либо они большие, это может серьезно повлиять на расход памяти.
#tee #iterators
Немного новостей 🗒
📌Сейчас мы плотно заняты разработкой обучающего курса о создании ботов в телеграме. Что там вообще будет? А будет там много информации о самой библиотеке pyTelegramBotAPI, об обработчиках, о клавиатурах, о базах данных конечно и о веб хуках. Лично от меня — базы данных, платежки, встраивание платежек в бота.
📌Мы планируем продавать данный курс всем заинтересованным в этом людям. Вырученные деньги пойдут на развитие канала и закупы рекламы, поскольку я уже давно этим не занимался, а надо бы. Цена не будет слишком высокой. Это будет самое оно для тех, у кого давно есть идея создания собственного бота, но с реализацией напряг.
📌Кроме того, потихоньку осваиваю data science дальше, и изучаю нейросети. Нашел для вас отличную статью (не реклама, статья правда отличная) по машинному обучению. В планах сейчас освоение нейронок на хорошем уровне + создание своего приложения.
#news
📌Сейчас мы плотно заняты разработкой обучающего курса о создании ботов в телеграме. Что там вообще будет? А будет там много информации о самой библиотеке pyTelegramBotAPI, об обработчиках, о клавиатурах, о базах данных конечно и о веб хуках. Лично от меня — базы данных, платежки, встраивание платежек в бота.
📌Мы планируем продавать данный курс всем заинтересованным в этом людям. Вырученные деньги пойдут на развитие канала и закупы рекламы, поскольку я уже давно этим не занимался, а надо бы. Цена не будет слишком высокой. Это будет самое оно для тех, у кого давно есть идея создания собственного бота, но с реализацией напряг.
📌Кроме того, потихоньку осваиваю data science дальше, и изучаю нейросети. Нашел для вас отличную статью (не реклама, статья правда отличная) по машинному обучению. В планах сейчас освоение нейронок на хорошем уровне + создание своего приложения.
#news
Замыкания с поздним связыванием.
Один из распространенных источников путаницы в Python — способ связывания переменных в замыканиях (closures).
Например, вы пишите:
Что вы ожидаете:
Что происходит на самом деле:
Создаются пять функций, и все они умножают x на 4. Почему?
📌В языке Python замыкания имеют позднее связывание
📌Значения переменных, использованных в замыканиях, определяются в момент вызова внутренней функции
🔎В нашем примере, когда вызывается любая из возвращаемых функций, значение переменной i определяется с помощью окружающей области видимости в момент вызова. К этому моменту цикл завершает свою работу и i получает итоговое значение равное четырем.
#closures
Один из распространенных источников путаницы в Python — способ связывания переменных в замыканиях (closures).
Например, вы пишите:
def create_multipliers():
return [lambda x: i * x for i in range(5)]
for multiplier in create_multipliers():
print(multiplier(2), end=" ... ")
print()
Что вы ожидаете:
Out [0]: 0 … 2 … 4 … 6 … 8 …
Что происходит на самом деле:
Out [0]: 8 … 8 … 8 … 8 … 8 …
Создаются пять функций, и все они умножают x на 4. Почему?
📌В языке Python замыкания имеют позднее связывание
📌Значения переменных, использованных в замыканиях, определяются в момент вызова внутренней функции
🔎В нашем примере, когда вызывается любая из возвращаемых функций, значение переменной i определяется с помощью окружающей области видимости в момент вызова. К этому моменту цикл завершает свою работу и i получает итоговое значение равное четырем.
#closures
Как же тогда написать правильно? А вот об этом уже в следующий раз.
Если вас не тянет сейчас изучать все эти хитрости языка Python, а грядущая учеба кажется дерьмом, то напоминаю что у нас есть отличный авторский курс по ботам, который создал я и мой коллега.
Мы в теме ботов уже давно, если кто-то помнит наш бот по ставкам на футбольные матчи (сейчас бот в стадии обновления, парсеры переписаны с нуля и без использования splinter, который дико тормозил и нагружал систему).
Курс по ботам включает в себя работу с базами данных, с веб хуками и платежной системой QIWI. Он не требует каких-то особенных знаний Python и рассчитан преимущественно на новичков. Для записи пишите в бота @bots_course_bot
P.S. На следующей неделе запланировано поднятие цен, так что поспешите.
Если вас не тянет сейчас изучать все эти хитрости языка Python, а грядущая учеба кажется дерьмом, то напоминаю что у нас есть отличный авторский курс по ботам, который создал я и мой коллега.
Мы в теме ботов уже давно, если кто-то помнит наш бот по ставкам на футбольные матчи (сейчас бот в стадии обновления, парсеры переписаны с нуля и без использования splinter, который дико тормозил и нагружал систему).
Курс по ботам включает в себя работу с базами данных, с веб хуками и платежной системой QIWI. Он не требует каких-то особенных знаний Python и рассчитан преимущественно на новичков. Для записи пишите в бота @bots_course_bot
P.S. На следующей неделе запланировано поднятие цен, так что поспешите.
For masochists only.
А как вы относитесь к математике? Знакомы ли с векторным-тензорным анализом? Удовлетворяет ли вас институтский/школьный курс, или ничего вообще непонятно? Хотелось бы вам видеть больше математики на канале, даже не применительно только к языку Python?
Я считаю что роль математики в нашей жизни очень сильно недооценена. Напишите ваше мнение в комментарии, давайте обсудим это.
А как вы относитесь к математике? Знакомы ли с векторным-тензорным анализом? Удовлетворяет ли вас институтский/школьный курс, или ничего вообще непонятно? Хотелось бы вам видеть больше математики на канале, даже не применительно только к языку Python?
Я считаю что роль математики в нашей жизни очень сильно недооценена. Напишите ваше мнение в комментарии, давайте обсудим это.
Замыкания с поздним связыванием.
Недавно мы выяснили как работает позднее связывание в замыканиях в Python. Теперь попробуем устранить проблему, которая возникала при создании замыкания.
Наиболее общее решение, возможно, станет костылем. Из-за поведения Python при определении аргументов по умолчанию для функций, вы можете создать замыкание, которое немедленно связывается со своими аргументами про помощи аргумента по умолчанию:
Либо воспользоваться functools.partial():
В таком случае,
#closures
Недавно мы выяснили как работает позднее связывание в замыканиях в Python. Теперь попробуем устранить проблему, которая возникала при создании замыкания.
Наиболее общее решение, возможно, станет костылем. Из-за поведения Python при определении аргументов по умолчанию для функций, вы можете создать замыкание, которое немедленно связывается со своими аргументами про помощи аргумента по умолчанию:
def create_multipliers():
return [lambda x, i=i : i * x for i in range(5)]
Либо воспользоваться functools.partial():
from functools import partial
from operator import mul
def create_multipliers():
return [partial(mul, i) for i in range(5)]
В таком случае,
Out [0]: 0 … 2 … 4 … 6 … 8 …#closures
Математика на Python
Python можно и нужно использовать для математических или научных вычислений. Как его можно использовать? Узнаете в моей статье.
#статья #математика
Python можно и нужно использовать для математических или научных вычислений. Как его можно использовать? Узнаете в моей статье.
#статья #математика
Telegraph
Математические вычисления в Python
Вместо введения. В течение нескольких последних лет экосистема языка Python стремительно развивалась. С помощью Python можно успешно разрабатывать не только веб-приложения и системные утилиты. С его помощью можно работать с нейронными сетями, компьютерным…
5 способов форматирования строк
1. Конкатенация.
Грубый способ форматирования, в котором мы просто склеиваем несколько строк с помощью операции сложения.
2. %-форматирование.
Самый популярный способ, который перешел в Python из языка С. Передавать значения в строку можно через списки и кортежи , а также и с помощью словаря. Во втором случае значения помещаются не по позиции, а в соответствии с именами.
3. Template-строки.
Этот способ появился в Python 2.4, как замена %-форматированию (PEP 292), но популярным так и не стал. Поддерживает передачу значений по имени и использует $-синтаксис как в PHP.
4. Форматирование с помощью метода format().
Этот способ появился в Python 3 в качестве замены %-форматированию. Он также поддерживает передачу значений по позиции и по имени.
5. f-строки.
Форматирование, которое появилось в Python 3.6 (PEP 498). Этот способ похож на форматирование с помощью метода format(), но гибче, читабельней и быстрей.
#string
1. Конкатенация.
Грубый способ форматирования, в котором мы просто склеиваем несколько строк с помощью операции сложения.
name = "Дмитрий"
age = 25
print("Меня зовут " + name + ". Мне " + str(age) + " лет.")
# Output: Меня зовут Дмитрий. Мне 25 лет.
2. %-форматирование.
Самый популярный способ, который перешел в Python из языка С. Передавать значения в строку можно через списки и кортежи , а также и с помощью словаря. Во втором случае значения помещаются не по позиции, а в соответствии с именами.
name = "Дмитрий"
age = 25
print("Меня зовут %s. Мне %d лет." % (name, age))
# Output: Меня зовут Дмитрий. Мне 25 лет.
print("Меня зовут %(name)s. Мне %(age)d лет." % {"name": name, "age": age})
# Output: Меня зовут Дмитрий. Мне 25 лет.
3. Template-строки.
Этот способ появился в Python 2.4, как замена %-форматированию (PEP 292), но популярным так и не стал. Поддерживает передачу значений по имени и использует $-синтаксис как в PHP.
from string import Template
name = "Дмитрий"
age = 25
s = Template('Меня зовут $name. Мне $age лет.')
print(s.substitute(name=name, age=age))
# Output: Меня зовут Дмитрий. Мне 25 лет.
4. Форматирование с помощью метода format().
Этот способ появился в Python 3 в качестве замены %-форматированию. Он также поддерживает передачу значений по позиции и по имени.
name = "Дмитрий"
age = 25
print("Меня зовут {}. Мне {} лет.".format(name, age)
# Output: Меня зовут Дмитрий. Мне 25 лет.
print("Меня зовут {name} Мне {age} лет.".format(age=age, name=name)
# Output: Меня зовут Дмитрий. Мне 25 лет.
5. f-строки.
Форматирование, которое появилось в Python 3.6 (PEP 498). Этот способ похож на форматирование с помощью метода format(), но гибче, читабельней и быстрей.
name = "Дмитрий"
age = 25
print(f"Меня зовут {name} Мне {age} лет.")
# Output: Меня зовут Дмитрий. Мне 25 лет.
#string
Погружение в f-строки
f-строки делают очень простую вещь — они берут значения переменных, которые есть в текущей области видимости, и подставляют их в строку. В самой строке вам лишь нужно указать имя этой переменной в фигурных скобках.
📌f-строки также поддерживают расширенное форматирование чисел:
📌С помощью f-строк можно форматировать дату без вызова метода strftime():
📌Они поддерживают базовые арифметические операции. Да, прямо в строках:
📌Позволяют обращаться к значениям списков по индексу:
📌А также к элементам словаря по ключу:
📌Причем вы можете использовать как строковые, так и числовые ключи. Точно также как в обычном Python коде:
📌Вы можете вызывать в f-строках методы объектов:
📌А также вызывать функции:
f-строки очень гибкий и мощный инструмент для создания самых разнообразных шаблонов.
Со всеми возможностями f-строк вы можете ознакомится в PEP498.
Не забывайте, что их можно использовать только в версиях Python >= 3.6
#fstring
f-строки делают очень простую вещь — они берут значения переменных, которые есть в текущей области видимости, и подставляют их в строку. В самой строке вам лишь нужно указать имя этой переменной в фигурных скобках.
name = "Олег"
age = 20
print(f"Меня зовут {name} Мне {age} лет.")
# Output: Меня зовут Олег. Мне 20 лет.
📌f-строки также поддерживают расширенное форматирование чисел:
from math import pi
print(f"Значение числа pi: {pi:.2f}")
# Output: Значение числа pi: 3.14
📌С помощью f-строк можно форматировать дату без вызова метода strftime():
from datetime import datetime as dt
now = dt.now()
print(f"Текущее время {now:%d.%m.%Y %H:%M}")
# Output: Текущее время 24.02.2017 15:51
📌Они поддерживают базовые арифметические операции. Да, прямо в строках:
x = 10
y = 5
print(f"{x} x {y} / 2 = {x * y / 2}")
# Output: 10 x 5 / 2 = 25.0
📌Позволяют обращаться к значениям списков по индексу:
planets = ["Меркурий", "Венера", "Земля", "Марс"]
print(f"Мы живем на планете {planets[2]}")
# Output: Мы живем на планете Земля
📌А также к элементам словаря по ключу:
planet = {"name": "Земля", "radius": 6378000}
print(f"Планета {planet['name']}. Радиус {planet['radius']/1000} км.")
# Output: Планета Земля. Радиус 6378.0 км.📌Причем вы можете использовать как строковые, так и числовые ключи. Точно также как в обычном Python коде:
digits = {0: 'ноль', 'one': 'один'}
print(f"0 - {digits[0]}, 1 - {digits['one']}")
# Output: 0 - ноль, 1 - один📌Вы можете вызывать в f-строках методы объектов:
name = "Олег"
print(f"Имя: {name.upper()}")
# Output: Имя: ОЛЕГ
📌А также вызывать функции:
print(f"13 / 3 = {round(13/3)}")
# Output: 13 / 3 = 4f-строки очень гибкий и мощный инструмент для создания самых разнообразных шаблонов.
Со всеми возможностями f-строк вы можете ознакомится в PEP498.
Не забывайте, что их можно использовать только в версиях Python >= 3.6
#fstring
Что выведет функция print?
class A:
pass
class B:
value = 1
class C:
value = 3
class D(A, B, C):
def __str__(self):
return str(self.value)
print(D())
В этом простом примере Python ищет необходимый атрибут в родительских классах, поскольку они перечислены слева направо. То есть, Python начнет с просмотра
Таким образом, правильный ответ — 1.
📌Более подробно об этом можно почитать тут (MRO).
A и, если A не имеет атрибута, то будет смотреть на B.Таким образом, правильный ответ — 1.
📌Более подробно об этом можно почитать тут (MRO).
Что такое itertools?
Данная библиотека является сборником полезных итераторов, повышающих эффективность работы с циклами и генераторами последовательностей объектов. Это достигается за счет лучшего управления памятью в программе, быстрого выполнения подключаемых функций, а также сокращения и упрощения кода.
При помощи простых итераций, действующих в цикле, можно наполнять контейнеры данных неким содержимым, а пользуясь генераторами списков — задавать более сложные условия для их формирования. Подключаемый модуль
Ранее мы уже немного касались
Данная библиотека является сборником полезных итераторов, повышающих эффективность работы с циклами и генераторами последовательностей объектов. Это достигается за счет лучшего управления памятью в программе, быстрого выполнения подключаемых функций, а также сокращения и упрощения кода.
При помощи простых итераций, действующих в цикле, можно наполнять контейнеры данных неким содержимым, а пользуясь генераторами списков — задавать более сложные условия для их формирования. Подключаемый модуль
itertools позволяет расширить данный функционал.Ранее мы уже немного касались
itertools (tee, islice, permutations) а так же когда разбирали различия между генераторами и итераторами (здесь первая часть).Chains 🔗
itertools.chain
Возвращает по одному элементу из первого итератора, потом из второго, до тех пор, пока итераторы не кончатся. Итоговый массив содержит все элементы данных итераторов.
📌Пример использования:
itertools.chain.from_iterable
Работает аналогично chain. Также выполняется объединение списков. Отличие заключается в том, что аргумент только один – вложенный список со списками, которые надо объединить.
📌Пример использования:
#iterators #chain
itertools.chain
Возвращает по одному элементу из первого итератора, потом из второго, до тех пор, пока итераторы не кончатся. Итоговый массив содержит все элементы данных итераторов.
📌Пример использования:
from itertools import chain
print(list(chain(['a', 'b', 'c'], range(4))))
# Output: ['a', 'b', 'c', 0, 1, 2, 3]
itertools.chain.from_iterable
Работает аналогично chain. Также выполняется объединение списков. Отличие заключается в том, что аргумент только один – вложенный список со списками, которые надо объединить.
📌Пример использования:
from itertools import chain
print(list(chain.from_iterable([['a', 'b', 'c'], range(4)])))
# Output: ['a', 'b', 'c', 0, 1, 2, 3]
#iterators #chain
Небольшой опрос, чтобы лучше понимать свою аудиторию.
Final Results
16%
Занимаюсь анализом данных
14%
Занимаюсь веб-программированием
4%
Занимаюсь тестированием/автотестированием
3%
Занимаюсь написанием ботов в телеграм
33%
Я студент, учу программирование
14%
Я школьник, учу программирование
17%
Не программист, подписался просто из интереса
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
График популярности языков программирования, основанная на количестве заданных на Stack Overflow вопросов по соответствующему языку.
В целом, приятно за возросший интерес к языку Python. Но оно и понятно, в data science и machine learning без него никуда.
Все еще сомневаетесь, что пишете на лучшем языке в мире?
В целом, приятно за возросший интерес к языку Python. Но оно и понятно, в data science и machine learning без него никуда.
Все еще сомневаетесь, что пишете на лучшем языке в мире?
Что выведет функция?
upd: вместо None я имел в виду пустой словарь {}.
def func(x, *y, **z):
print(z)
func(1,2,3)
upd: вместо None я имел в виду пустой словарь {}.
Hello World
Что выведет функция? def func(x, *y, **z): print(z) func(1,2,3) upd: вместо None я имел в виду пустой словарь {}.
Функция выведет пустой словарь {}
В момент инициализации функции, Python создает пустой словарь. Поскольку никаких именованных параметров не было передано в функцию (по сути мы передали 1 в x и (2, 3) в y), Python распечатает именно пустой словарь.
В момент инициализации функции, Python создает пустой словарь. Поскольку никаких именованных параметров не было передано в функцию (по сути мы передали 1 в x и (2, 3) в y), Python распечатает именно пустой словарь.
Forwarded from Python Lounge: работа и стажировки для программистов
Распознавание лиц и верификация пользователей по ним – будущее или уже существующая реальность? Даже больше, каждый уже может написать свою подобную программу. Это настолько просто, что требуется буквально двадцать строк кода и всего лишь полчаса времени для понимания.
Читать статью
Читать статью
Teletype
Распознание и верификация по лицу с помощью Python
Вся информация представлена исключительно в образовательных целях, бла-бла-бла.
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Streamlit позволяет создавать приложения для проектов машинного обучения с обманчиво простыми скриптами Python. Он поддерживает горячую замену, поэтому ваши обновления обновляются в процессе редактирования и сохранения файла. Все, что вам нужно, это ваш любимый редактор и браузер. Посмотрите на Streamlit в действии.
Python имеет ужасную репутацию, когда речь идет о возможности параллельных вычислений. Не обращая внимания на типичные рассуждения о его потоках и GIL (который обычно нормально работает), реальная проблема многопоточности Python не техническая, а педагогическая. Распространенные руководства о библиотеках threading и multiprocessing в целом неплохие, но тяжеловаты для понимания.
Именно по этой причине я написал статью в которой рассматриваются возможности multiprocessing, доступные каждому.
Читать статью
Именно по этой причине я написал статью в которой рассматриваются возможности multiprocessing, доступные каждому.
Читать статью
Telegraph
Multiprocessing в Python
Немного истории Модуль multiprocessing изначально был добавлен в Python 2.6. Этот модуль позволяет создавать процессы таким же образом, как при создании потоков при помощи модуля threading.