​​🔥 CHANGELOG.md - IT Resume [Февраль]

Февраль хоть и короткий месяц, но мы много чего успели:

0. Готовим кое-что новое и крутое 😉
1. Упростили процедуру регистрации — теперь не придется городить сложные пароли
2. Исправили 50+ багов по задачам, добавили новые разборы и решения
3. Добавили несколько задач и тестовых заданий с собеседований

А также:

+ Тот самый Глеб Михайлов застримил у нас со своими леопардами 👉🏻 https://vk.cc/cbz2Hn
+ Собрали почти 30К просмотров и 100 комментариев на Хабре и все это на одной статье 👉🏻 https://vk.cc/cbz2OY

Stay tuned! 🙂

​​💥Тотальный код ревью - разбираем решение на Python

Рассмотрим задачу:

Дан массив целых чисел nums размерности 2n. Элементы массива расположены в следующем порядке: [x1, x2, ..., xn, y1, y2, …, yn]. Необходимо преобразовать массив к виду [x1, y1, x2, y2, …, xn, yn].

Пример:

Дано: nums = [2, 5, 1, 3, 4, 7], n = 3
Результат: [2, 3, 5, 4, 1, 7]

Давайте разберем решение одного из пользователей нашей платформы и сделаем его тотальный код-ревью.

Кстати, попробуйте решить задачку сами 👉 https://vk.cc/cbz9ba

✅ Решение, которое предложил пользователь:

 class Answer:
     def shuffle(self, nums, n):
         p = []
         p1 = []

         tot = []

         for i in nums[0:n]:
             p.append(i)
    
    
         for i in nums[n:]:
             p1.append(i)
    
         for i in range(len(p)):
             tot.append(p[i])
             tot.append(p1[i])
         return tot

Отметим, что поставленную задачу этот код действительно решает. Однако многое тут можно оптимизировать.


1. Избавимся от range

Начнем немного с конца. В последнем цикле пользователь предлагает цикл по i с помощью range(len(p)).

В целом, это логично - длина массивов p и p1 одинаковая, так что ошибок здесь нет. Но это же код на Python - давайте перепишем его на питонячем!

Сцепим два списка с помощью zip и проитерируем по ним одновременно. А чтобы пополнить список tot на очередной итерации, просто используем «+=».

 for el1, el2, in zip(p, p1):
     tot += [el1, el2]

Можете проверить - результат будет такой же.


2. Избавимся от лишних циклов

Вообще говоря, столько циклов тут и не нужно. Пользователь сначала пробегает по первой части списка, занося нужные элементы в новый список p. Далее он делает аналогично с p1.

Сходу в голову приходят 2 варианта:

- Пробежаться в цикле 1 раз и добавить проверку if
- Сцепить 2 подмассива

1 вариант:

 for i, el in enumerate(nums):
     if i < n:
         p.append(el)
     else:
         p1.append(el)

Тут у нас опять 2 массива. Чтобы от них избавиться, можно заглядывать «немного вперед»:

 for i, el in enumerate(a):
     if i < n:
         tot += [el, a[i+n]]

Но и тут как будто что-то не то. Немного смущают индексы.

2 вариант:

Так давайте избавимся от них с помощью слайсинга и функции zip:

 for a, b in zip(nums[:n], nums[n:]):
     tot += [a, b]

Вот это уже получше. Мы сразу избавились от 2 лишних циклов и от 2 дополнительных списков.


3. Наведем красоту

Помимо исправлений по коду, несколько замечаний про внешнее оформление кода.

— Задание массивов лучше не растягивать на 3 строки, а оформить в виде одной:

p, p1, tot = [], [], []

— Между некоторыми блоками кода есть 2 пустые строки. Это не соответствует PEP8

​​🗣 А где вы размещаете свое резюме?

Поиск работы - занятие очень интересное 😅 Расскажите - а где вы размещаете свое резюме? Используете только сайты с вакансиями (типа ХХ) или также задействуете профильные платформы (гитхаб, линкедин, твиттер и прочие)?

Кстати, если мы забыли какой-то вариант - поделитесь в комментариях 🙂

🔥 3 уровня использования map в Python

0. Базовая информация

* Встроенная функция map(<function>, <iterable>) используется для применения функции <function> к каждому элементу итерируемого объекта <iterable> (например, списку или кортежу).

* Результат такой функции - итератор.

* Чтобы получить из итератора список с результатом - используйте функцию list():

list(map(<function>, <iterable>))

1. Классическое использование

map - это кусочек функционального программирования в Python. Поэтому чаще всего ее используют вместе с лямбда-функциями.

Задача:

Дан список, состоящий из строк. Нужно убрать пробелы из начала и конца каждой строки.

Решение:

list(map(lambda x: x.strip(), [' IT ', ' Resume ']))

# ['IT', 'Resume']

2. Продвинутое использование

А как насчет обработки сразу нескольких итерируемых объектов? Легко!

Задача:

Даны 2 списка - numbers и powers. Необходимо возвести numbers[i] в степень powers[i].

Решение:

numbers = [2, 3, 4]
powers = [0, 1, 2]

list(map(lambda x, y: x**y, numbers, powers))

# [1, 3, 16]

- - -

► Задачки по программированию и аналитике: IT Resume

🔥 Как правильно именовать объекты в Python?

1. Какие стили именования вообще бывают?

* camelCase - первая буква первого слова маленькая, остальные - большие
* PascalCase или UpperCamelCase - все первые буквы большие
* snake_case - все маленькие, слова разделены _
* kebab-case - все маленькие, слова разделены -
* UPPER_SNAKE_CASE - все большие, разделены _

2. Как выбрать стиль для конкретного объекта?

Просто руководствуйтесь общим правилом:

* модули - snake_case
* классы - PascalCase
* функции/методы - snake_case
* переменные - snake_case или camelCase
* константы - UPPER_SNAKE_CASE

3. А какими должны быть имена переменных?

* Легко читаемыми: userToken
* Не слишком длинными: не userApiAccessToken, а userToken
* Достаточными для передачи смысла: token - слишком общее название, лучше уточнить - userToken или accessToken

* Общие имена тоже можно использовать, но только если из контекста и так все ясно. Например:

 def update_user(self, data):
     [self.user[k] = data[k] for k in data.keys()]

* Сокращения можно использовать только если переменная исчезает мгновенно. Например: lambda a: a**2.

4. Как лучше - 'create\_user' или 'user\_creation'?

И тут есть парочка полезных рекомендаций:

* функции и методы → глаголы: update_user, create_record
* булевые функции/переменные отвечают на вопрос «да/нет»: isGuest, shouldClear, hasRights, canAccess
* коллекции - множественное число: random_words, users_list

5. Универсальное правило

В именовании переменных есть волшебное правило, которое покрывает абсолютно все ситуации. И состоит оно всего из 3 пунктов:

* Названия должны быть такими, чтобы однозначно было понятно, что это и что там лежит
* Стили именования должны быть согласованы: можете использовать любой стиль, главное не мешайте их между собой
* Исключения из правил есть. Всегда. Например, shouldHideMobileMenu - и никуда тут не деться

В конце концов, руководствуйтесь здравым смыслом 😉

- - - - -

► Задачки по программированию и аналитике: IT Resume

🔥 Сортировка в Python - не все так просто

Часто возникает потребность отсортировать список. Многие используют для этого метод sort:

 arr = [1, 3, 2]
 arr.sort()

 print(arr)
 # [1, 2, 3]

Но с этим методом не все так просто 😕

1. In-place сортировка

Метод sort выполняет сортировку in-place. Другими словами, вы получаете не новый отсортированный список, а измененный исходный. Сам по себе метод возвращает None. По очевидным причинам, это не всегда удобно.

 arr = [1, 3, 2]

 print(arr.sort())
 # None

 print(arr)
 # [1, 2, 3]

2. Сортировка составного списка

Если вы попробуете отсортировать составной список, то вы получите ошибку. Например:

 arr = ['s', 'p', [[1], [2, 3]], 'isok', 2]
 # TypeError: '<' not supported between instances of 'list' and 'str'

Это вполне логично, потому что как сравнить строку и список - совершенно непонятно. Поэтому метод sort в таких ситуациях нам не поможет.

3. Кастомная сортировка

Хотите написать гибкий «сортер»? Для начала определите правило сортировки.

Несколько примеров таких правил:

* Сортируем по длине каждого элемента (число - длина 1, список - определяем длину списка)
* Если элемент простой (например, число), то берем его строковое отображение. Если элемент составной (например, список), то берем строковое отображение первого элемента
* Каждый элемент отображаем в виде строки и сортируем в лексикографическом порядке
* Сортируем по типам и по-отдельности для каждого типа данных

Пример реализации последнего подхода:

 arr = ['s', 'p', [1], [2, 3], 'isok', 2]

 # создаем словарь, разбивая все по типам данных
 res = {}
 for el in arr:
     el_type = type(el)
     if el_type not in res:
         res[el_type] = []
     res[el_type].append(el)    
 
 # сортируем для каждого типа отдельно
 for k, v in res.items():
     res[k] = sorted(v)

 # формируем итоговый список
 res = [el for subarr in res.values() for el in subarr]

 print(res)
 # ['isok', 'p', 's', [1], [2, 3], 2]

Здесь уже все зависит от вашей фантазии и навыков программирования 😉

- - - - -

► Задачки по Python и не только: IT Resume

7 ошибок в коде на Python, которые flake8 вам точно подсветит 😢

Предлагаем простое упражнение: откройте любой свой код, запустите линтер (flake8) и посмотрите - какие ошибки он вам покажет. Уверены, что в большинстве случаев вы встретите 7 ошибок, описанных ниже.

Если вдруг ваш код уже вычищен, прошел code review и готов к продакшену - то просто откройте другой код :)

* trailing whitespace

Если ваша строка заканчивается не переносом строки, а пробелом - линтер вам об этом скажет.

* expected 2 blank lines, found 0

Отделили класс от другого кода не двумя строками, а одной? Непорядок.

* unexpected spaces around keyword / parameter equals

Если вы указываете аргументы по умолчанию, то вокруг знака = не должно быть пробелов.

* line too long (107 > 79 characters)

Наверняка у вас есть слишком длинные строки. Комментарии, длинные лямбда-выражения или много аргументов в функции. Flake8 вам об этом незамедлительно сообщит.

* blank line contains whitespace

Иногда в пустые строки, отделяющие части кода друг от друга, закрадываются лишние пробелы. Мелочь, но и это тоже будет подсвечено.

* block comment should start with '# '

Если вы написали однострочный комментарий - не забудьте поставить пробел после #.

* too many blank lines (3)

Все мы любим добавлять "воздуха" в код, чтобы отделять блоки друг от друга. Однако, это не всегда соответствует правилам - будьте осторожней.

Итог

Всегда ли нужно исправлять эти ошибки? Не всегда. Главное - подходить с умом и не игнорировать замечания линтера, если они действительно имеют смысл.

Кстати - хотите больше интересных материалов про code review, статический анализ и линтеры? 😏

- - - - - - - - - - -

► Тест на знание PEP8 и правил оформления кода: IT Resume

🔥 Почему COALESCE в SQL - это важно?

COALESCE - это функция, которая вычисляет по порядку каждый из своих аргументов и на выходе возвращает значение первого аргумента, который был не NULL.

Пример:

 SELECT COALESCE(NULL, NULL, 1, NULL)
 # 1

Применяется ли это на практике? Конечно! Рассмотрим 2 ситуации:

* Ситуация 1

Вы делаете email-рассылку по базе клиентов. У некоторых в поле fio стоит пропуск - таким людям придет письмо:

Добрый день, !

Несолидно, согласитесь? С помощью COALESCE эта проблема решилась бы элементарно:

 COALESCE(fio, 'дорогой друг')
 # Добрый день, дорогой друг!

* Ситуация 2

Вы делаете аналитику по товарам и используете функцию COUNT(col). На основании вашего отчета начальство потом принимает важные решения. Но вы-то забыли, что COUNT(col) проигнорирует значения NULL...

Подробно разобрали COALESCE и что у нее под капотом в нашей статье 👉🏻 Синтаксический сахар SQL: функция COALESCE.

- - - - - - - - - -

► Подборка интересных задач по SQL: IT Resume

🔥 Вакансия Python/Go Developer (Middle/Senior) в Akvelon

Наши друзья из Akvelon прислали свежую вакансию для питонистов. Выглядит соблазнительно 😏

Вилка: от 2500$ до 3700$
Опыт: от 3+ лет
Английский язык В1-В2+
Релокация с оф.трудоустройством в Сербии, Польше, Грузии или Армении.
Занятость: full-time, офис

Требования:
* Опыт работы с Go, Python, Scala, Java
* Знание GraphQL, REST, HTTP и возможности разработки поддерживаемых API
* Опыт разработки и внедрения производительных, стабильных и удобных в сопровождении интерфейсов API

Для отклика просто нажмите кнопку 👇🏻

🔥 Как конвертировать строку в число на Python?

Частенько возникает ситуация, что число вам подается на вход в виде строки (например, при загрузке данных из файлов). Особенно больно, когда речь не о целых числах, а о дробных.

И как конвертировать такую строку в число? И как проверить - поддается ли вообще строка конвертации в float? Давайте разберем по шагам.

Чистый isdigit() нам не поможет

Скорее всего, многие сразу подумали про функцию isdigit. Все бы хорошо, но она выдаст True, только если ВСЕ символы в строке - числа. А в случае с float у нас есть дробный разделитель (например, точка).

Однако, мы можем это обойти, добавив при проверке replace:

 def check(num, sep='.'):
     return num.replace(sep, '', 1).isdigit()

То есть убираем первый разделитель и проверяем - получили мы число или нет. Если получили - значит это float и его можно беспрепятственно конвертировать:

 def convert(num, sep='.'):
     if num.replace(sep, '', 1).isdigit():
         return float(num)
     return num

Что насчет try-except?

Другой вариант (пожалуй, самый очевидный) - завернуть нашу конвертацию из str в float в блок try-except. Получилось - здорово; не получилось - не и ладно.

 def convert(num):
     try:
         num = float(num)
         return num
     except ValueError:
         return num

Не сказал бы, что это самое красивое решение - но почему бы и нет.

Регулярные выражения

Для любителей писать регулярные выражения, можно пойти и по такому пути 🙂

 import re

 def convert(num):
     if re.match(r'^-?\d+(?:\.\d+)$', num) is None:
         return num
     return float(num)

Этот вариант на любителя, но почему нет.

Заключение

Есть и другие варианты - например, с помощью list comprehension + функции all. А как вы бы решили задачу? 😉

- - - - - - -

► Задача про максимальное число из 6 и 9: IT Resume

​​🔥 Топовая программа для работы с разными БД

«Какой софт использовать для работы с базой данных» - наверняка такой вопрос уже возникал у вас. Вот мы всей командой используем DBeaver. Почему - рассказываем ниже.

1. Кроссплатформенный. У нас есть люди с Windows, с MACos и даже с Linux. И на все ОС DBeaver встает без проблем.

2. Поддержка основных СУБД. Нам не приходится использовать для MySQL - одну программу, для PostgreSQL - другую, а для SQL Server - третью. Все подключения удобно настраиваются в одном месте.

3. Бесплатный. Это немаловажный фактор - если вам не хочется платить за условный DataGrip, то DBeaver - отличная альтернатива.

4. Удобный. В отличие от многих подобных программ, DBeaver довольно удобен в плане интерфейса - все интуитивно понятно расположено и находится под рукой. Хотя свои косяки у него тоже есть, глупо это отрицать.

Конечно, Heidi, Toad, Workbench, PgAdmin, DataGrip и другие программы никто не отменял. Но мы плотно сидим на DBeaver. А что вы используете? 😉

- - - - - - -

► Тест по SQL для продвинутых: IT Resume