While
Python дал возможность создать цикл while внутри другого цикла while. Предположим, вам нужно напечатать такую последовательность. 1 1 2 1 2 3 1 2 3 4 1 2 3 4 5
Разъяснивший Python
Python дал возможность создать цикл while внутри другого цикла while. Предположим, вам нужно напечатать такую последовательность. 1 1 2 1 2 3 1 2 3 4 1 2 3 4 5
Разъяснивший Python
🤡4
Бесконечная проверка
Так как цикл while будет работать до тех пор, пока условие не станет ложным, вы должны убедиться, что это так, иначе программа никогда не завершится. Иногда это может пригодиться, когда вы хотите, чтобы ваша программа ждала ввода и продолжала непрерывно проверять.
Разъяснивший Python
Так как цикл while будет работать до тех пор, пока условие не станет ложным, вы должны убедиться, что это так, иначе программа никогда не завершится. Иногда это может пригодиться, когда вы хотите, чтобы ваша программа ждала ввода и продолжала непрерывно проверять.
Разъяснивший Python
🤡1
Соединение строк
Во время написания кода нередко приходится сталкиваться с конкатенацией строк при помощи знака сложения. Создание строки из списка нескольких подстрок удобнее осуществить при помощи строкового метода join
Разъяснивший Python
Во время написания кода нередко приходится сталкиваться с конкатенацией строк при помощи знака сложения. Создание строки из списка нескольких подстрок удобнее осуществить при помощи строкового метода join
Разъяснивший Python
Однострочные комментарии
Чтобы добавить комментарии в код, в Python используется знак #, последующие знаки будут считаться закомментированными.
Разъяснивший Python
Чтобы добавить комментарии в код, в Python используется знак #, последующие знаки будут считаться закомментированными.
Разъяснивший Python
🤡1
Модуль aiomultiprocess
В этом примере мы используем модуль aiomultiprocess для асинхронного параллельного выполнения задач в отдельных процессах. Мы создаем очередь queue с помощью aiomultiprocess.create_queue, создаем пул процессов с помощью aiomultiprocess.Pool() и спавним задачи worker в пуле. Затем мы кладем элементы в очередь и завершаем задачи путем помещения специальных элементов None в очередь.
Разъяснивший Python
В этом примере мы используем модуль aiomultiprocess для асинхронного параллельного выполнения задач в отдельных процессах. Мы создаем очередь queue с помощью aiomultiprocess.create_queue, создаем пул процессов с помощью aiomultiprocess.Pool() и спавним задачи worker в пуле. Затем мы кладем элементы в очередь и завершаем задачи путем помещения специальных элементов None в очередь.
Разъяснивший Python
❤2👍2
String
Тип данных string представляет собой последовательность символов. Python поддерживает символы Unicode. Обычно строки представлены одинарными или двойными кавычками.
Разъяснивший Python
Тип данных string представляет собой последовательность символов. Python поддерживает символы Unicode. Обычно строки представлены одинарными или двойными кавычками.
Разъяснивший Python
🤡1
Комментарии
Чтобы добавить комментарии в код, в Python используется знак #, последующие знаки будут считаться закомментированными. Такой вид комментирования называется однострочным.
Разъяснивший Python
Чтобы добавить комментарии в код, в Python используется знак #, последующие знаки будут считаться закомментированными. Такой вид комментирования называется однострочным.
Разъяснивший Python
Модуль asyncio.Semaphore для ограничения количества одновременно выполняющихся асинхронных задач
В этом примере мы используем asyncio.Semaphore для ограничения количества одновременно выполняющихся асинхронных задач. Мы создаем семафор с лимитом 2 с помощью asyncio.Semaphore(2), и каждая задача worker перед выполнением блокирует семафор с помощью async with semaphore, а по завершении освобождает его.
Разъяснивший Python
В этом примере мы используем asyncio.Semaphore для ограничения количества одновременно выполняющихся асинхронных задач. Мы создаем семафор с лимитом 2 с помощью asyncio.Semaphore(2), и каждая задача worker перед выполнением блокирует семафор с помощью async with semaphore, а по завершении освобождает его.
Разъяснивший Python
Asyncio.run_coroutine_threadsafe для запуска корутины из другого потока
В этом примере мы используем asyncio.run_coroutine_threadsafe для запуска асинхронной корутины my_coroutine из другого потока. Мы создаем новый цикл событий с помощью asyncio.new_event_loop(), устанавливаем его текущим с помощью asyncio.set_event_loop(loop), и затем запускаем корутину с помощью asyncio.run_coroutine_threadsafe.
Разъяснивший Python
В этом примере мы используем asyncio.run_coroutine_threadsafe для запуска асинхронной корутины my_coroutine из другого потока. Мы создаем новый цикл событий с помощью asyncio.new_event_loop(), устанавливаем его текущим с помощью asyncio.set_event_loop(loop), и затем запускаем корутину с помощью asyncio.run_coroutine_threadsafe.
Разъяснивший Python
Многострочные комментарии
Метод комментирования нескольких строк, немного отличаются от обычного. Просто используйте 3 одинарные кавычки до и после части, которую вы хотите прокомментировать.
Разъяснивший Python
Метод комментирования нескольких строк, немного отличаются от обычного. Просто используйте 3 одинарные кавычки до и после части, которую вы хотите прокомментировать.
Разъяснивший Python
Функциональное программирование для более краткого и читаемого кода
Функции высшего порядка, анонимные функции (лямбда-функции), map, filter, reduce и другие инструменты функционального программирования могут сделать ваш код более компактным и понятным.
Разъяснивший Python
Функции высшего порядка, анонимные функции (лямбда-функции), map, filter, reduce и другие инструменты функционального программирования могут сделать ваш код более компактным и понятным.
Разъяснивший Python
Модуль logging
Модуль logging позволяет эффективно вести логирование ваших приложений, что облегчает отладку и мониторинг. Вы можете настроить разные уровни логирования, сохранять логи в файлы или выводить их на консоль.
Разъяснивший Python
Модуль logging позволяет эффективно вести логирование ваших приложений, что облегчает отладку и мониторинг. Вы можете настроить разные уровни логирования, сохранять логи в файлы или выводить их на консоль.
Разъяснивший Python
Collections.namedtuple
namedtuple предоставляет удобный способ создания простых неизменяемых объектов с доступом к полям по именам. А collections.namedtuple уже для создания простых именованных кортежей.
Разъяснивший Python
namedtuple предоставляет удобный способ создания простых неизменяемых объектов с доступом к полям по именам. А collections.namedtuple уже для создания простых именованных кортежей.
Разъяснивший Python
Фундаментальные шаблоны проектирования
Благодаря данной статье ты познакомишься с основными шаблонами проектирования. К ним относятся: наблюдатель, адаптер, команда, компоновщик, декоратор, фасад, фабрика, итератор, заместитель, одиночка, состояние, шаблонный метод.
Читать…
Разъяснивший Python
Благодаря данной статье ты познакомишься с основными шаблонами проектирования. К ним относятся: наблюдатель, адаптер, команда, компоновщик, декоратор, фасад, фабрика, итератор, заместитель, одиночка, состояние, шаблонный метод.
Читать…
Разъяснивший Python
Хабр
Фундаментальные шаблоны проектирования на Python
Наблюдатель (observer) Определение: паттерн наблюдатель определяет отношение «один ко многим» между объектами таким образом, что при измении состояния одного объекта происходит...
Функция enumerate
Функция enumerate позволяет получить итератор, возвращающий пары (индекс, элемент). В основном она используется для одновременного перебора элементов и их индексов.
Разъяснивший Python
Функция enumerate позволяет получить итератор, возвращающий пары (индекс, элемент). В основном она используется для одновременного перебора элементов и их индексов.
Разъяснивший Python
🤔2
functools.partial
Модуль
Разъяснивший Python
Модуль
functools.partial позволяет создавать новые функции на основе существующих, зафиксировав определенные аргументы.Разъяснивший Python
Аргументы *args и **kwargs для работы с переменным числом аргументов
Аргументы
Разъяснивший Python
Аргументы
*args (позиционные аргументы) и **kwargs (аргументы-ключи) позволяют функциям работать с разным числом аргументов, что улучшает их гибкостьРазъяснивший Python
Оператор zip
Разъяснивший Python
zip позволяет объединять элементы нескольких последовательностей и итерировать по парам.Разъяснивший Python
Список
Список – это универсальный тип данных, эксклюзивный для Python. В некотором смысле это то же самое, что и массив в C / C ++. Но самое интересное в списке в Python – он может одновременно содержать разные типы данных. Формально список представляет собой упорядоченную последовательность некоторых данных, записанных с использованием квадратных скобок ([]) и запятых (,).
Разъяснивший Python
Список – это универсальный тип данных, эксклюзивный для Python. В некотором смысле это то же самое, что и массив в C / C ++. Но самое интересное в списке в Python – он может одновременно содержать разные типы данных. Формально список представляет собой упорядоченную последовательность некоторых данных, записанных с использованием квадратных скобок ([]) и запятых (,).
Разъяснивший Python
😢1💔1
Кортеж
Кортеж – это еще один тип данных, который представляет собой последовательность данных, подобную списку. Это означает, что данные в кортеже защищены от записи. Данные в кортеже записываются с использованием скобок и запятых.
Разъяснивший Python
Кортеж – это еще один тип данных, который представляет собой последовательность данных, подобную списку. Это означает, что данные в кортеже защищены от записи. Данные в кортеже записываются с использованием скобок и запятых.
Разъяснивший Python
❤1
Collections.deque
Разъяснивший Python
Deque представляет собой двустороннюю очередь и обеспечивает быстрые вставки и удаления элементов как с начала, так и с конца:Разъяснивший Python