Проверка вхождения подстроки через оператор in

Во многих языках приходится использовать специальные функции для поиска подстроки. В Python это решается максимально просто с помощью оператора in.

Итог:
Оператор in — быстрый и читаемый способ проверить, содержится ли подстрока в строке.

Разъяснивший Python

Словари (dict) и работа с ними

Словари в Python - неупорядоченные коллекции произвольных объектов с доступом по ключу. Их иногда ещё называют ассоциативными массивами или хеш-таблицами.

Присвоение по новому ключу расширяет словарь, присвоение по существующему ключу перезаписывает его, а попытка извлечения несуществующего ключа порождает исключение. Для избежания исключения есть специальный метод (см. ниже), или можно перехватывать исключения.

Разъяснивший Python

Что такое списки?

Списки в Python - упорядоченные изменяемые коллекции объектов произвольных типов (почти как массив, но типы могут отличаться).
Чтобы использовать списки, их нужно создать. Создать список можно несколькими способами. Например, можно обработать любой итерируемый объект (например, строку) встроенной функцией list.

Разъяснивший Python

Строки. Функции и методы строк

При вызове методов необходимо помнить, что строки в Python относятся к категории неизменяемых последовательностей, то есть все функции и методы могут лишь создавать новую строку.

Поэтому все строковые методы возвращают новую строку, которую потом следует присвоить переменной.

Разъяснивший Python

Строки в апострофах и в кавычках

Строки в апострофах и в кавычках - одно и то же. Причина наличия двух вариантов в том, чтобы позволить вставлять в литералы строк символы кавычек или апострофов, не используя экранирование.

Разъяснивший Python

Строки в тройных апострофах или кавычках

Главное достоинство строк в тройных кавычках в том, что их можно использовать для записи многострочных блоков текста. Внутри такой строки возможно присутствие кавычек и апострофов, главное, чтобы не было трех кавычек подряд.

Разъяснивший Python

Какой приоритет у оператора "запятая"

Запятая не является оператором в Python. Поскольку запятая - не оператор, но разделитель между выражениями, если бы было введено:
("a" in "b"), "a"
А не
"a" in ("b", "a")
То же самое верно и для операторов присваивания (=, += и другие). Они не являются операторами как таковыми, а лишь синтаксическими разделителями в операциях присваивания.

Разъяснивший Python

Как можно изменить строку?

Никак, поскольку строки неизменяемы. В большинстве ситуаций, нужно просто сделать новую строку из различных частей. Однако, если так нужно, можно использовать io.StringIO, либо модуль array.

Разъяснивший Python

Как использовать строки для вызова функций/методов

Существует несколько приёмов.
Лучший - использование словаря, ставящего соответствие строке функцию. Его главное достоинство - строки не обязаны совпадать с названиями функций. Использование встроенной функции getattr. И использование locals или eval (не рекомендуется).

Разъяснивший Python

Как удалить все символы новой строки в конце строки

Можно использовать S.rstrip("\r\n") для удаления символов новой строки, без удаления конечных пробелов.

Разъяснивший Python

Почему a_tuple[i] += ['item'] не работает, а добавление работает

Это из-за того, что расширенный оператор присваивания - оператор присваивания, а также из-за разницы между изменяемыми и неизменяемыми объектами в Python.

Разъяснивший Python

Примечание для словаря (dict) (ч.1)

Для того, чтобы объект мог быть ключом словаря, он должен быть хешируем. У кортежа, возможен случай, когда его элемент является не хешируемым объектом, и соответственно сам кортеж тогда тоже не является хешируемым и не может выступать ключом словаря.

Разъяснивший Python

Примечание для словаря (dict) (ч.2)

{} без значений создают словарь, а со значениями, в зависимости от синтаксиса могут создавать как множество, так и словарь.

Разъяснивший Python

Проверка принадлежности элемента данной коллекции c помощью оператора in

x in s — вернет True, если элемент входит в коллекцию s и False — если не входит
Есть и вариант проверки не принадлежности: x not in s, где есть по сути, просто добавляется отрицание перед булевым значением предыдущего выражения.

Разъяснивший Python

Обход всех элементов коллекции в цикле for in

В данном случае, в цикле будут последовательно перебираться элементы коллекции, пока не будут перебраны все из них.

Разъяснивший Python

Обработка элементов (ч.1)

Порядок обработки элементов для не индексированных коллекций будет не тот, как при их создании.

У прохода в цикле по словарю есть свои особенности.

При таком обходе словаря, перебираются только ключи равносильно for elm in my_dict.keys().

Разъяснивший Python

Обработка элементов (ч.2)

При желании можно пройти только по значениям. Но чаще всего нужны пары ключ(key) — значение (value).

Проход по .items() возвращает кортеж (ключ, значение), который присваивается кортежу переменных key, value.

Разъяснивший Python

Несколько потребителей очереди сообщений RabbitMQ на Python: Competing consumers pattern

Показываю правила распределения сообщений по потребителям из очереди RabbitMQ и как это сделать на Python.

Перейти к просмотру [31:01]

Разъяснивший Python

Извлечение уникальных значений из списка словарей

Когда у тебя есть список словарей, и нужно получить все уникальные значения по определённому ключу — есть лаконичный способ!

Итог:
Используй set comprehension, чтобы быстро и элегантно получать уникальные значения из списков словарей.

Разъяснивший Python

Реализация операции вычитания на месте для пользовательского класса

Метод isub в Python используется для реализации операции вычитания на месте (оператора -=). Этот метод позволяет изменять объект "на месте", что может быть полезно для оптимизации производительности и управления памятью.

Рассмотрим пример, в котором у нас есть класс, представляющий пользовательский список чисел. Мы хотим поддерживать операцию вычитания на месте как с обычными числами Python (int), так и с другими экземплярами нашего класса.

Этот лайфхак позволяет вашему классу поддерживать более гибкие и удобные операции вычитания на месте, что улучшает производительность и удобство использования, а также помогает избежать лишних копий данных.

Разъяснивший Python

Генераторные фунции

Если предикатов фильтрации или обработчиков элементов списка много, то удобнее использовать генераторы. Они могут не дать прироста скорости, но помогут сэкономить память.

Генераторной фунцией в python называется функция, которая ведет себя как итератор. Для определения генераторной функции нужно использовать ключевое слово yield.

Разъяснивший Python