Разъяснивший Python – Telegram
Разъяснивший Python
7.62K subscribers
2.84K photos
40 videos
30 files
2.73K links
Твой проводник в омут Python'а

Ссылка: @Portal_v_IT

Сотрудничество: @oleginc, @tatiana_inc

Канал на бирже: https://telega.in/c/python_pssss
Download Telegram
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
1
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
👍1
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
Использование any() и all() для проверки условий в списках

Когда вам нужно проверить, выполняется ли хотя бы одно условие или все условия в списке, функции any() и all() помогают сделать это просто и эффективно.

Использование any() и all() позволяет легко и эффективно проверять условия в списках и других итерируемых объектах, минимизируя необходимость в длинных и сложных циклах.

Разъяснивший Python | ChatGPT
👍1
Использование Counter для подсчета элементов в списке

Когда вам нужно подсчитать количество вхождений элементов в списке или другой коллекции, Counter из модуля collections позволяет сделать это быстро и эффективно.

Использование Counter значительно упрощает процесс подсчета вхождений элементов в коллекции, позволяя сократить код и сделать его более эффективным и понятным.

Разъяснивший Python | ChatGPT
Использование генераторов списков для фильтрации и преобразования данных

Генераторы списков (list comprehensions) позволяют компактно и эффективно создавать новые списки, фильтруя и преобразуя данные из существующих коллекций.

Использование генераторов списков позволяет упростить и ускорить создание новых списков с фильтрацией и преобразованием данных, что делает код более компактным и эффективным.

Разъяснивший Python
random.choices

Функция random.choices используется для случайного выбора элементов из последовательности с возможностью задания весов для каждого элемента. Это полезно, когда требуется сделать выборку с повторением из заданного списка элементов. population: Список или последовательность элементов, из которых производится выбор. weights — это список весов, соответствующих каждому элементу в population. Если указан этот параметр, элементы с большими весами будут выбираться чаще. cum weights — список накопленных весов. Если указан, параметр weights игнорируется. k — количество элементов, которые нужно выбрать. По умолчанию 1.

Разъяснивший Python
😢1
Использование functools.reduce для последовательного применения функции к элементам коллекции

functools.reduce — это полезная функция для свёртки (агрегирования) коллекции в одно значение. Она позволяет последовательно применить функцию к парам элементов в коллекции, сводя их к одному результату. Это особенно полезно для задач вроде суммирования, умножения или более сложных операций.

В этом примере reduce используется для умножения всех элементов списка.


functools.reduce помогает сделать код более декларативным и удобным для сложных операций над коллекциями.

Разъяснивший Python
Использование списковых включений (list comprehensions) для фильтрации и трансформации списков

Списковые включения позволяют компактно создавать новые списки, трансформируя или фильтруя элементы исходного списка. Это делает код более читаемым и эффективным.

Разъяснивший Python
👍1
Использование тернарного оператора для компактных условных выражений

Тернарный оператор в Python позволяет писать условные выражения в одну строчку, что делает код более компактным и удобочитаемым.

Использование тернарного оператора помогает сократить код и делает его более выразительным, что особенно полезно в случаях, когда необходимо коротко обработать простое условие.

Разъяснивший Python
Использование dataclasses.replace для создания копий объектов с изменёнными полями

dataclasses.replace — это функция, которая позволяет создать новую копию объекта, изменив некоторые его поля. Это особенно полезно, когда вам нужно работать с неизменяемыми объектами, но вы хотите создать их изменённые версии без необходимости переписывать код вручную.

В этом примере replace используется для изменения одного поля в объекте без изменения оригинала.


dataclasses.replace помогает сократить код и сделать его более читаемым при работе с неизменяемыми объектами.

Разъяснивший Python
СЕГОДНЯ 18 СЕНТЯБРЯ. КАК И ОБЕЩАЛ!

Вновь открываю доступ для 30 добровольцев на экспериментальное обучение! ‼️

Хочу доказать, что освоить английский язык сможет каждый.
Не важно какой у вас уровень, сколько лет, какая у вас память!

Я против глупых зубрежек, ненужной информации, из-за которых нет желания учиться.
Я против репетиторов, которые в течение нескольких лет просят большие деньги, а результата нет.

Я хочу чтобы люди были образованными, развивались и смогли свободно разговаривать на английском!

Поэтому я бесплатно расскажу про метод "Остров", который позволит выучить английский, уделяя всего 20-30 минут в день.

Если вы будете следовать этой методике, то уже через 4-5 месяцев:

→ Сможете говорить без пауз и слов-паразитов
→ Научитесь понимать 70% речи на слух
→ Разберетесь во всей грамматике раз и навсегда

Если готовы бросить себе вызов, регистрируйтесь, это бесплатно >

https://eng.int-traf.com/tg?utm_source=Instaii_tg&utm_medium=tg&utm_campaign=9it
Использование Counter для подсчёта элементов в коллекциях

Если вам нужно быстро посчитать количество вхождений элементов в списке или строке, Counter из модуля collections — это простой и мощный инструмент для этой задачи.

Использование Counter делает код более компактным и эффективным, упрощая задачи, связанные с подсчётом элементов в коллекциях, и избавляет от необходимости писать сложные циклы и дополнительные условия.

Разъяснивший Python
Использование itertools.cycle() для бесконечной итерации по списку

Когда вам нужно многократно перебирать элементы списка, функция cycle() из модуля itertools позволяет создать бесконечный цикл, который будет проходить по элементам списка снова и снова.

Использование itertools.cycle() делает код более лаконичным и избавляет от необходимости вручную перебирать элементы снова и снова, что особенно полезно в задачах, требующих бесконечной итерации по фиксированному набору данных.

Разъяснивший Python
👍1
Использование тернарного оператора для упрощения условных выражений

Когда вам нужно присвоить переменной одно из двух значений в зависимости от условия, тернарный оператор (условие ? значение_если_True : значение_если_False в других языках) позволяет сделать это в одну строку.

Разъяснивший Python
😒 На одном кодинге уже давно не вывезешь, перспектива 2024 года - Информационная Безопасность

Ловите два канала на тему ИБ и хакинга

ZeroDay - Уроки по кибербезопасности и хакингу с нуля. Вирусы, взломы, OSINT, криптография и свежие новости

Белый Хакер - программное обеспечение, утилиты, OSINT, инструменты, полезная литература и много другое. Совершенно новый формат непохожий на другие каналы.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Tortoise ORM — асинхронный ORM для Python

Tortoise ORM — это современный асинхронный ORM, ориентированный на работу с базами данных в асинхронных Python-приложениях.

Он поддерживает аннотации типов и обеспечивает простоту использования, предлагая синтаксис, похожий на Django ORM.

Ссылочка на доку

Разъяснивший Python
👎1
Быстрое создание списка с помощью list comprehension

Когда вам нужно создать новый список, применяя операцию к каждому элементу другого списка или фильтруя элементы по условию, list comprehension позволяет сделать это компактно и эффективно.

Использование list comprehension позволяет создавать списки с применением операций и условий в одной строке, делая код более элегантным и читаемым.

Разъяснивший Python