Разъяснивший Python – Telegram
Разъяснивший Python
7.71K subscribers
2.77K photos
40 videos
30 files
2.65K 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
Быстрое измерение времени выполнения куска кода

Иногда нужно понять, где в проекте просадка по производительности, но тянуть профилировщик — слишком долго. В таких случаях помогает простой таймер через time.perf_counter().

Он даёт высокоточную измерительную шкалу и идеально подходит для быстрого анализа производительности отдельных функций.

Итог:
time.perf_counter() — самый простой способ быстро понять, где код тормозит, без сторонних библиотек и сложных инструментов.

Разъяснивший Python
⚡️ Linux и DevOps теперь в Telegram!

Ребята делают реально классный канал про IT — просто, понятно и без воды.
О Linux, DevOps, разработке, безопасности и инструментах, которые помогают работать эффективнее.

Подписывайтесь: @recura_tech
1
Как объединить словари в Python с помощью метода dict.update()

Самый очевидный путь – найти уже готовую функцию, то есть посмотреть на то, какие есть встроенные методы у словарей. Если вы исследуете класс словарей dict, вы найдете много различных методов. Один из них — метод update(), который можно использовать для «вливания» одного словаря в другой. Он нам и нужен!

Разъяснивший Python
Как сделать запрос PUT

Нам часто требуется обновить существующие данные в API. Используя запрос PUT, мы можем обновить данные полностью. Это означает, что, когда мы делаем запрос PUT, он заменяет все старые данные новыми.

В запросе POST мы создали новый продукт с идентификатором 21. Давайте обновим старый продукт на новый, сделав запрос PUT к конечной точке products/<product_id>.

Разъяснивший Python
🤨1
Пример генератора данных из библиотеки Keras

Одно из типичных применений генераторов — это использование генератора данных в библиотеке Keras. Причина, по которой он полезен, заключается в том, что мы не хотим хранить все данные в памяти, а хотим создавать их на лету, когда это необходимо в процессе обучения. Дело в том, что в Keras модель нейронной сети обучается батчами, поэтому генератор должен выдавать строго определенные пакеты данных.

Разъяснивший Python
Декораторы в Python

Декораторы — мощный инструмент в Python. Вы можете их использовать для тонкой настройки работы класса или функции. Декораторы можно считать функцией, которая применена к другой функции. Чтобы определить функцию-декоратор для декорируемой функции, используется знак @ и после него название функции. Из этого следует, что декоратор принимает в качестве аргумента функцию, которою он декорирует.

Рассмотрим функцию square_decorator(), которая в качестве аргумента принимает функцию и в результате также выдают функцию.

Разъяснивший Python
Контекст функций

Язык Python допускает применение вложенных функций, в которых вы можете определить внутреннюю функцию внутри внешней. В Python есть несколько замечательных свойств, связанных со вложенными функциями.

Разъяснивший Python
Превращаем Python в кейлоггер за 5 строк!

Этот код предназначен только для образовательных целей! Не используйте его в незаконных целях.

Как это работает?
pynput.keyboard.Listener перехватывает нажатия клавиш.
log_key(key) записывает все нажатия в файл log.txt.
listener.join() запускает бесконечное слежение за клавиатурой.

Где это можно использовать?
Контроль собственных действий (например, восстановление случайно закрытого текста).
Создание горячих клавиш для своих приложений.
Отладка нажатий при тестировании программ.

Разъяснивший Python
Возвращение легенды: самый востребованный вебинар Зерокодера про Perplexity AI снова пройдёт в ноябре.

На бесплатном занятии ребята покажут, как:

– Собрать презентацию, визуал, игру и текст с помощью Perplexity;
– Экономить ресурсы, заменяя целую команду инструментов всего одним ИИ;
– Получать идеи для монетизации ИИ прямо в процессе работы;
– Настроить рабочие процессы с помощью Perplexity так, чтобы он реально ускорял решение задач.

Все участники получат готовый гайд с набором промптов, который сделает вашу работу и повседневные задачи проще и интереснее.

Бонус: в конце практикума расскажем, как получить годовую подписку Perplexity Pro бесплатно (обычная стоимость — $240).

P.S. Это специальный повтор вебинара от экспертов по Perplexity. Жмите на ссылку и успевайте зарегистрироваться!
Zip

Функция zip() позволяет создавать итерируемый объект, состоящий из кортежей. Zip принимает в качестве аргумента несколько последовательностей (m1, m2,…, mn), в результате чего создается итерируемый объект, состоящий из i кортежей. В каждом кортеже содержится по одному элементу из каждого контейнера. Таким образом, i-й кортеж представляет собой(m1i, m2i,…, mni)

Разъяснивший Python
Enumerate

В традиционных языках программирования вам нужна переменная цикла для перебора различных значений контейнера. В Python это упростили: вы можете получить доступ к переменной цикла вместе со значением итерируемого объекта. Функция enumerate(x) возвращает две итерируемые переменные. Одна из них изменяется в диапазоне от 0 до len(x) - 1, а другая представляет собой элементы x.

Разъяснивший Python
Как перевернуть список в Python с помощью срезов

Срезы работают аналогично функции range(), которую мы разобрали ранее.

Срез также включает в себе три параметра: start, stop и step.

Синтаксис выглядит следующим образом: [start:end:step].

Если вы хотите вывести все элементы, вы можете использовать один из двух следующих способов

Разъяснивший Python
Как формировать списки в Python

Чтобы создать новый список, сначала дайте ему имя. Затем добавьте оператор присваивания (=) и пару квадратных скобок. Внутри скобок добавьте значения, которые должны содержаться в списке.

Разъяснивший Python
Регистрация функции с помощью декораторов в Python

Самый простой тип декоратора используется для регистрации функции в качестве обработчика события. Данный шаблон очень распространен в приложениях на Python, так как он позволяет двум или более подсистемам взаимодействовать, не зная ничего друг о друге. Данный процесс известен как «несвязанный» дизайн.

Разъяснивший Python
Пример элементарных декораторов в Python

Прежде чем мы углубимся в новую территорию, давайте рассмотрим, как работают простые декораторы из первого урока. Ниже представлен пример, введенный нами в оболочку IDLE Python. Попробуйте поэкспериментировать, запустите IDLE оболочку и введите код сами.

Разъяснивший Python
Нужны ли декораторам аргументы?

Есть множество проблем, которые можно решить с помощью декораторов, и некоторые из них были рассмотрены в предыдущих уроках данного курса. Однако в некоторых ситуациях могут пригодиться и аргументы. Рассмотрим в качестве примера знаменитый декоратор app.route из веб-фреймворка Flask

Разъяснивший Python
inspect добро пожаловать за кулисы

Модуль inspect пригодится вам для использования того, что происходит за кулисами в Python. Вы так же можете вызывать его методы в них же!

Снизу пригодится метод inspect.getsource() для вывода его собственного исходного кода. Еще используется метод inspect.getmodule() для вывода модуля, в котором его утвердили.

Разъяснивший Python