Быстрое чтение файла и удаление пробелов с помощью strip()

Когда вам нужно прочитать файл и удалить лишние пробелы или символы новой строки из каждой строки, использование strip() внутри генератора списков — эффективный и удобный способ.

Этот лайфхак поможет вам легко и быстро очищать данные при чтении файлов, что особенно полезно в ситуациях, где требуется минимальная обработка текстовых данных.

Разъяснивший Python | ChatGPT

Использование try-except-else для безопасного выполнения кода с обработкой ошибок

Когда вам нужно выполнить код, который может вызвать исключение, и при этом вы хотите добавить логику, которая будет выполняться только в случае отсутствия ошибок, блок try-except-else помогает организовать это грамотно.

Использование try-except-else позволяет делать код более устойчивым к ошибкам, обеспечивая выполнение дополнительной логики только при успешном выполнении основного кода.

Разъяснивший Python | ChatGPT

NumPy: array_split

Ты можешь использовать array split() для разделения массивов, передав ему массив, который хочешь разделить, и количество разделений. Если в массиве меньше элементов, чем требуется, он соответствующим образом корректируется с конца.

Разъяснивший Python | ChatGPT

math.isnan

Функция math.isnan() используется для проверки, является ли значение NaN (Not a Number, не число). Эта функция возвращает True, если переданное значение является NaN, и False в противном случае.

Разъяснивший Python | ChatGPT

Loguru — удобная и мощная система логирования для Python

Loguru — это библиотека для логирования, которая значительно упрощает работу с логами по сравнению с стандартным модулем logging. Она автоматически форматирует сообщения, поддерживает ротацию логов, асинхронное логирование и фильтрацию по уровням, что делает её идеальным решением для современных проектов.

Loguru — отличный выбор для разработчиков, которым нужно быстро и просто настроить эффективную систему логирования с минимумом кода.

Ссылочка на доку

Разъяснивший Python | ChatGPT

Использование enumerate() для итерации по списку с индексами

Когда вам нужно одновременно получать и элементы списка, и их индексы в цикле, функция enumerate() делает это простым и элегантным способом.

Использование enumerate() делает код более компактным и удобным для чтения, особенно в тех случаях, когда вам нужно одновременно обрабатывать элементы списка и их индексы.

Разъяснивший Python | ChatGPT

Использование множественного присваивания для обмена значениями переменных

Когда вам нужно поменять местами значения двух переменных, Python позволяет сделать это в одну строчку с помощью множественного присваивания.

Использование множественного присваивания делает код более лаконичным и легким для понимания, упрощая задачи, которые в других языках требуют более сложных решений.

Разъяснивший Python | ChatGPT

Использование срезов списка для инвертирования его порядка

Когда вам нужно развернуть список в обратном порядке, можно использовать срезы (slicing) для быстрого и эффективного решения.

Использование срезов для инвертирования списка позволяет писать код более лаконично и эффективно, избегая необходимости в создании новых списков вручную или использования дополнительных функций.

Разъяснивший Python | ChatGPT

random.randint

Функция random.randint из модуля random используется для генерации случайного целого числа из заданного диапазона, включая оба конца этого диапазона. В отличие от некоторых других функций для генерации случайных чисел, random.randint включает как нижнюю, так и верхнюю границы диапазона. Если первое число больше второго, будет вызвана ошибка ValueError.

Разъяснивший Python | ChatGPT

Использование zip() для объединения нескольких списков

Когда вам нужно параллельно обрабатывать элементы из нескольких списков, функция zip() позволяет удобно объединить их в пары (или кортежи), что упрощает работу с ними.

Разъяснивший Python | ChatGPT

Использование functools.cache_property для кеширования свойств объектов

Начиная с Python 3.8, появился декоратор functools.cached_property, который позволяет кешировать результат вычисления свойства объекта. Это полезно, когда свойство требует сложных вычислений или обращений к ресурсам, но результат не меняется при повторных вызовах.

В этом примере свойство expensive_computation вычисляется только один раз, и при последующих вызовах возвращается закешированное значение.

cached_property делает код более эффективным, избегая повторных вычислений для неизменяемых свойств объекта.

Разъяснивший Python | ChatGPT

Использование defaultdict для упрощения работы со словарями

Когда вы работаете со словарями, в которых нужно инициализировать значения по умолчанию для новых ключей, defaultdict из модуля collections значительно упрощает этот процесс.

Использование defaultdict делает код более чистым, сокращая количество проверок на наличие ключей и обеспечивая автоматическую инициализацию значений, что особенно полезно в сложных структурах данных.

Разъяснивший Python | ChatGPT

Использование f-string для форматирования строк с вычислениями

Когда вам нужно встроить вычисления прямо в строку или форматировать вывод значений переменных, f-string (форматированные строки) — это быстрый и удобный способ сделать это.

Использование f-string позволяет упростить форматирование строк и объединить в одной строке текст с результатами вычислений, что делает код более чистым и эффективным.

Разъяснивший Python | ChatGPT

Использование with для автоматического закрытия файлов

Когда вы работаете с файлами в Python, важно правильно закрывать их после использования, чтобы освободить ресурсы. Использование конструкции with упрощает этот процесс.

Разъяснивший Python | ChatGPT

HTTPX — современный клиент для работы с HTTP-запросами

HTTPX — это библиотека для выполнения HTTP-запросов, которая поддерживает асинхронные операции, полную совместимость с requests, и предоставляет мощные возможности для работы с сетевыми запросами. Она идеально подходит для тех случаев, когда вам нужно быстро и эффективно выполнять HTTP-запросы в асинхронных приложениях.

Ссылочка на доку

Разъяснивший Python | ChatGPT

Использование списковых включений (list comprehensions) для создания списков

Списковые включения — это удобный и компактный способ создания новых списков, основанных на существующих итерируемых объектах, с возможностью применения условий и преобразований.

Использование списковых включений позволяет значительно сократить количество строк кода, делая его более читаемым и компактным, особенно при создании и обработке списков.

Разъяснивший Python | ChatGPT

Использование метода get() для безопасного доступа к значениям в словаре

Когда вы работаете со словарями, существует риск, что запрашиваемый ключ может отсутствовать, что вызовет ошибку. Метод get() помогает избежать этой проблемы, возвращая значение по умолчанию, если ключ не найден.

Использование метода get() делает ваш код более безопасным и позволяет легко обрабатывать случаи, когда ключ отсутствует в словаре, не вызывая сбоев в работе программы.

Разъяснивший Python | ChatGPT

Использование contextlib.nullcontext для временного отключения контекстного менеджера

Начиная с Python 3.7, появился contextlib.nullcontext, который используется в ситуациях, когда требуется контекстный менеджер, но не нужно выполнять никаких действий в начале и конце блока. Это удобно, когда вы хотите условно использовать контекстный менеджер или временно его отключить.

В этом примере nullcontext используется для обхода реального контекстного менеджера, если он не нужен в текущих условиях.

nullcontext помогает упростить код, где контекстный менеджер используется только в определённых случаях, сохраняя при этом структуру программы.

Разъяснивший Python | ChatGPT

Использование метода get() для безопасного доступа к значениям в словаре

Когда вы работаете со словарями и хотите безопасно получить значение по ключу, избегая ошибок, метод get() позволяет делать это просто и элегантно.

Использование метода get() делает код более надёжным и защищённым от неожиданных ошибок, связанных с отсутствием ключей в словаре.

Разъяснивший Python | ChatGPT

Использование collections.Counter для подсчета частоты элементов в коллекции

Когда вам нужно подсчитать, как часто встречается каждый элемент в списке или другой коллекции, Counter из модуля collections предоставляет простой и эффективный способ сделать это.

Использование Counter упрощает процесс подсчета частоты элементов, позволяя легко и быстро получить необходимую информацию и выполнить дополнительные операции с частотными данными.

Разъяснивший Python | ChatGPT

math.fmod

math.fmod — это функция в модуле math, которая вычисляет остаток от деления двух чисел, используя их знаки. В отличие от оператора %, который всегда возвращает результат с тем же знаком, что и делитель, math.fmod возвращает результат с тем же знаком, что и делимое.

Разъяснивший Python | ChatGPT