Использование itertools.accumulate для последовательных вычислений

itertools.accumulate — это функция, которая выполняет накапливающие вычисления на основе элементов и переданной функции. По умолчанию используется сложение, но вы можете передать любую другую бинарную функцию.

Это удобно для выполнения последовательных операций, таких как вычисление суммы, произведения или других кумулятивных операций.

В этом примере accumulate используется для вычисления кумулятивной суммы элементов списка.

itertools.accumulate помогает легко выполнять кумулятивные вычисления без необходимости писать цикл вручную.

Разъяснивший Python

math.isinf

Функция math.isinf() используется для проверки, является ли значение бесконечным (положительной или отрицательной бесконечностью). Эта функция возвращает True, если переданное значение является бесконечным, и False в противном случае.

Разъяснивший Python

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

Метод get() в словарях позволяет безопасно получать значения по ключу, даже если ключ отсутствует, избегая выброса ошибки. Это особенно полезно, если вы не уверены, что ключ существует, и хотите задать значение по умолчанию.

Использование метода get() делает работу со словарями более надежной и упрощает обработку данных, особенно когда отсутствуют обязательные ключи.

Разъяснивший Python

Использование модуля ast для анализа и модификации исходного кода Python

Модуль ast (Abstract Syntax Tree) позволяет анализировать и модифицировать исходный код Python на уровне его абстрактного синтаксического дерева (AST). Это мощный инструмент для тех, кто хочет динамически изменять код, строить анализаторы или трансформировать Python-программы на лету.

Этот модуль предоставляет доступ к внутренним структурам Python, что делает его полезным для статического анализа кода или автоматического изменения исходного текста программы.

ast открывает множество возможностей для тех, кто занимается метапрограммированием или созданием собственных инструментов для анализа и оптимизации Python-кода.

Разъяснивший Python

Использование оператора enumerate() для получения индексов при итерации

Оператор enumerate() позволяет не только итерироваться по элементам списка, но и получать индекс каждого элемента в процессе итерации. Это упрощает работу с данными, когда вам нужно одновременно и элемент, и его индекс.

enumerate() делает процесс итерации с доступом к индексам более удобным и эффективным, уменьшая количество кода и повышая его читаемость.

Разъяснивший Python

Просмотр содержимого внешнего файла

Часто вам может понадобиться скопировать в свой код несколько строк кода из внешнего файла. Команда %pycat избавит вас от долгой процедуры извлечения определенных данных из файла и их копирования в другой файл. Она позволяет просматривать содержимое любого файла в любом каталоге.

Разъяснивший Python

Использование библиотеки aiometer для конкурентного выполнения асинхронных задач

aiometer позволяет эффективно управлять количеством одновременно выполняемых асинхронных задач. Это полезно, когда нужно ограничить количество параллельно выполняемых задач, избегая перегрузки системы.

• aiometer — отличный выбор для случаев, когда нужно контролировать количество параллельных операций, например, при выполнении большого числа запросов к API.

Ссылочка на доку

Разъяснивший Python

Обмен переменными между блокнотами

Эта команда позволяет вам хранить любую переменную и использовать ее в различных блокнотах Jupyter.
Чтобы извлечь переменную, вам нужно ввести ту же команду с параметром ‘-r’.

Разъяснивший Python

Использование модуля contextlib.AsyncExitStack для управления асинхронными ресурсами

AsyncExitStack из модуля contextlib позволяет динамически управлять асинхронными ресурсами, такими как файлы, сетевые соединения или блокировки, создавая стек контекстных менеджеров. Это полезно, когда требуется работать с неизвестным заранее количеством контекстных менеджеров.

Этот инструмент помогает гибко работать с ресурсами в асинхронном коде, упрощая управление их инициализацией и освобождением.

AsyncExitStack позволяет добавлять и обрабатывать несколько контекстных менеджеров в асинхронном режиме, гарантируя корректное завершение работы с ресурсами.

Разъяснивший Python

Отображение графиков Matplotlib

%matplotlib inline — это самая популярная магическая команда. Она позволяет отображать в блокнотах графики Matplotlib. Эта команда активирует интерактивную поддержку Matplotlib для блокнота Jupyter.

Разъяснивший Python

Генераторы: простой способ создания итератора

Самый простой способ создания собственных итераторов в Python — это создание генератора.

В Python есть два способа создания генераторов.

Разъяснивший Python

Одновременная распаковка нескольких переменных

Python поддерживает удобный способ одновременной распаковки переменных, что позволяет присваивать значения нескольким переменным в одну строку. Это особенно полезно при работе с кортежами и списками.

Одновременная распаковка переменных позволяет сократить количество строк и упростить код, особенно при работе с кортежами, списками или результатами функций, возвращающих несколько значений.

Разъяснивший Python

PyOgre

PyOgre — это связка Python с OGRE (Object-Oriented Graphics Rendering Engine), мощным 3D-движком, написанным на C++. Она позволяет разработчикам создавать игры, демо-версии и другие 3D-приложения, используя Python.

Python — более простой и понятный язык, чем C++, что делает PyOgre более доступным для начинающих разработчиков. PyOgre позволяет использовать Python для создания сложных 3D-приложений, сохраняя при этом высокую производительность OGRE.

Разъяснивший Python

Использование оператора _ для игнорирования значений

Когда вы работаете с функциями или циклами, которые возвращают несколько значений, но не все они вам нужны, можно использовать _, чтобы игнорировать ненужные переменные. Это удобно и улучшает читаемость кода.

Использование _ делает код чище и позволяет избежать ненужных переменных, особенно при работе с функциями, возвращающими несколько значений, или в циклах.

Разъяснивший Python

Функция sample()

Функция sample() модуля random в Python возвращает случайную выборку элементов из последовательности. В первом параметре функции указываем последовательность, во втором параметре — количество элементов, которые мы хотим выбрать случайным образом.

Разъяснивший Python

Геймдизайнер – это просто! Бесплатный старт для успешной карьеры в играх.

Профессия геймдизайнера — увлекательная, востребованная и высокооплачиваемая специальность, где можно раскрыть свою творческую и инженерную стороны. Работа в этой сфере дает возможность создавать уникальные миры. И перспективу участия в разработке культовых игр, работая из дома.

На бесплатном мини-курсе от Skillbox вы освоите ключевой навык геймдизайнера — декомпозицию механик игры, поймете, какие навыки помогают создавать хиты гейм-индустрии, и узнаете почему заработная плата геймдизайнера начинается от 100 тыс.руб.

Пройдите мини-курс — и получите в подарок список конструкторов игр.

Быстрая смена значений двух переменных без временной переменной

В Python можно легко поменять значения двух переменных местами без использования дополнительной временной переменной. Это делает код более компактным и понятным.

Этот способ улучшает читаемость кода и уменьшает вероятность ошибок, связанных с использованием временных переменных для обмена значениями.

Разъяснивший Python

Использование генераторов списков для создания списков в одну строку

Генераторы списков позволяют быстро и компактно создавать новые списки на основе существующих, применяя условия и функции в одной строке кода. Это делает ваш код более лаконичным и читабельным.

Разъяснивший Python

Использование выражений-генераторов для экономии памяти

Вместо того чтобы создавать целый список в памяти, можно использовать выражения-генераторы, которые по одному возвращают элементы. Это особенно полезно при работе с большими данными, так как экономит память.

Выражения-генераторы позволяют работать с большими объемами данных без создания лишних объектов в памяти, что делает их очень полезными для оптимизации ресурсов.

Разъяснивший Python

Использование функции functools.cache для кэширования результатов

functools.cache — это полезный инструмент для кэширования результатов функций, что позволяет существенно ускорить выполнение программы при многократных вызовах с одинаковыми аргументами. Кэширование помогает избежать повторных вычислений, особенно в случае дорогостоящих операций.

Это полезно при работе с рекурсивными функциями или задачами, которые требуют повторяющихся вычислений.

Отличное решение для оптимизации кода и повышения производительности.

Разъяснивший Python

Использование set для удаления дубликатов из списка

Если у вас есть список с повторяющимися элементами, вы можете легко удалить дубликаты, преобразовав его в множество (set). Это простой способ сделать список уникальным.

Использование множества для удаления дубликатов — это быстрый и эффективный способ сократить размер списка и оставить только уникальные элементы.

Разъяснивший Python