python_per_month | Unsorted

Telegram-канал python_per_month - Python Learning

28154

Обучающий канал по Python Ссылка для друга - https://t.me/+I7jrAQKR5xAyYTAy По всем вопросам @valentin_mascarov Реклама на бирже - https://telega.in/c/Python_per_month

Subscribe to a channel

Python Learning

Тестовое собеседование на Middle Python-разработчика в четверг

5 декабря(в четверг) в 19:00 по мск
приходи онлайн на открытое собеседование, чтобы посмотреть на настоящее интервью на Middle Python-разработчика.

Как это будет:
1. Карим, Team lead в Чойс, ex-Kaspersky будет задавать реальные вопросы и задачи разработчику-добровольцу
2. Карим будет комментировать каждый ответ респондента, чтобы дать понять чего от вас ожидает собеседующий на интервью
3. В конце можно будет задать любой вопрос Кариму

Что узнаешь на прямом эфире от ШОРТКАТ:
• Чего ждут от кандидатов на Middle позиции в Python-разработке
• Какие вопросы задают на интервью и зачем
• Как подготовиться к собесу, чтобы получить оффер

Переходи в нашего бота, чтобы получить ссылку на эфир → @shortcut_python_bot

Реклама. ООО "ШОРТКАТ", ИНН: 9731139396, erid: 2VtzquyYTrg

Читать полностью…

Python Learning

Учишь Python, но как дело доходит до собственного кода — всё, кирдык? 😥

Знакомо! На форумах только одно: «Больше практиковаться!» А толку? Ноль понимания и никакой поддержки от профи

Плавали - знаем)) Поэтому специально для тебя - чат для Python-щиков 🤝

Что получишь?

1️⃣ Сможешь задавать любые вопросы без страха и осуждения и получать ответы за минуты, а не часы поиска в инете
2️⃣ Регулярные плюшки в виде стримов от препода с 15-ти летним опытом
3️⃣ Общение с единомышленниками и заряд мотивации

➡️ А еще, забирай в закрепе БЕСПЛАТНЫЙ вводный курс по Python

Короче, всё для прокачки! Залетай к нам — ссылка на чат (тык)

Читать полностью…

Python Learning

Вопрос на собеседовании

Что такое генераторы Python, как работает метод send() в генераторах, и как его можно использовать для управления их поведением?

Ответ ⬇️
Генераторы в Python — это функции, которые используют yield для возврата значения и приостановки выполнения. Метод send() позволяет отправлять данные обратно в генератор, которые затем могут быть использованы внутри генератора при следующем возобновлении. Это делает генераторы двусторонними, позволяя не только получать значения, но и передавать данные в них.

Пример использования ⚙️

def interactive_generator():
value = yield "Начало" # Возвращаем начальное значение
while value:
value = yield f"Вы отправили: {value}" # Возвращаем обработанное значение

gen = interactive_generator()
print(next(gen)) # "Начало"
print(gen.send("Привет")) # "Вы отправили: Привет"
print(gen.send("Python")) # "Вы отправили: Python"
gen.close() # Завершаем генератор


Python Learning
👩‍💻

Читать полностью…

Python Learning

⚙️ min() и max()

В Python функции min() и max() используются для нахождения минимального и максимального значений в итерируемых объектах. Эти функции поддерживают кастомные критерии сравнения.

Python Learning 👩‍💻

Читать полностью…

Python Learning

⚙️ functools.lru_cache

В Python декоратор functools.lru_cache кэширует результаты вызовов функции, что позволяет ускорить выполнение повторяющихся вычислений. Это удобно для оптимизации функций с дорогостоящими вычислениями.

Python Learning 👩‍💻

Читать полностью…

Python Learning

⚙️ functools.partial

В Python функция functools.partial() позволяет создавать новую функцию с заранее зафиксированными значениями некоторых аргументов. Это удобно для упрощения вызовов функций с часто используемыми параметрами.

Python Learning 👩‍💻

Читать полностью…

Python Learning

⚙️ map()

В Python функция map() позволяет применить заданную функцию к каждому элементу итерируемого объекта, создавая новый объект с результатами. Это удобно для преобразования данных.

Python Learning 👩‍💻

Читать полностью…

Python Learning

⚙️set.intersection()

В Python метод set.intersection() возвращает пересечение множеств, то есть элементы, которые присутствуют во всех переданных множествах. Это удобно для нахождения общих данных.

Python Learning 👩‍💻

Читать полностью…

Python Learning

❓Знаете, как неудобно искать нужные библиотеки, переносить виртуальные окружения или запускать проекты с десятками ошибок из-за «не тех» версий?

Теперь можно всё упростить — приходите на бесплатный урок по управлению зависимостями в Python 27 ноября в 19:00 мск!

📗Откройте для себя инструменты Pipenv и Poetry, которые берут под контроль все зависимости в вашем проекте. Больше никаких сюрпризов, когда код «вдруг перестал работать»

📗Мы покажем, как легко устанавливать, настраивать и управлять пакетами для создания чистой и воспроизводимой среды. Вы узнаете, в чем отличие Pipenv и Poetry, и как их можно использовать в любых проектах на Python.

💻Представьте: ваш код работает идеально на любом устройстве. Вы экономите время и больше не теряете контроль над версиями и пакетами. Это уровень профессионалов и вы можете его достичь!

🛑Регистрируйтесь на открытый урок и получите скидку на участие в курсе «Python Developer. Basic»: https://clck.ru/3EpkmD

Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru

Читать полностью…

Python Learning

⚙️math.ceil() и math.floor()

В Python функции math.ceil() и math.floor() из модуля math используются для округления чисел вверх или вниз до ближайшего целого значения. Это полезно для контроля направления округления.

Python Learning 👩‍💻

Читать полностью…

Python Learning

⚙️str.startswith() и str.endswith()

В Python методы str.startswith() и str.endswith() проверяют, начинается или заканчивается строка на указанную подстроку. Это удобно для работы с текстом, например, валидации данных.

Python Learning 👩‍💻

Читать полностью…

Python Learning

⚙️ reversed()

В Python встроенная функция reversed() возвращает итератор, который перебирает элементы последовательности в обратном порядке. Это удобно для работы с последовательностями, когда нужен обратный порядок.

Python Learning 👩‍💻

Читать полностью…

Python Learning

Что будет выведено при выполнении кода?

Пояснение
⬇️

Статические методы вызываются напрямую через имя класса, без необходимости создавать экземпляр. Метод static_method возвращает строку "Static Method". Метод class_method получает ссылку на класс cls и использует её для возвращения строки "Class Method from MyClass".


Python Learning
👩‍💻

Читать полностью…

Python Learning

⚙️ string.Template

В Python класс string.Template из модуля string позволяет подставлять значения в строки с использованием плейсхолдеров. Это удобный способ работы с шаблонами текста.

Python Learning 👩‍💻

Читать полностью…

Python Learning

⚙️ itertools.accumulate()

В Python функция itertools.accumulate() вычисляет накопительные суммы или результаты других операций (например, произведение) над итерируемым объектом. Полезна для анализа последовательностей.

Python Learning 👩‍💻

Читать полностью…

Python Learning

👩‍💻 Задача по Python: Подсчёт частоты символов в строке

Напишите функцию, которая принимает строку и возвращает словарь, где ключи — это символы строки, а значения — количество их вхождений.

Пример:

result = count_char_frequency("hello world")
print(result)
# Ожидаемый результат:
# {'h': 1, 'e': 1, 'l': 3, 'o': 2, ' ': 1, 'w': 1, 'r': 1, 'd': 1}


Решение задачи на картинке ☝️

Python Learning 👩‍💻

Читать полностью…

Python Learning

⚙️ vars()

В Python функция vars() возвращает словарь атрибутов объекта или локальные переменные, если объект не указан. Это удобно для работы с объектами или отладки.

Python Learning 👩‍💻

Читать полностью…

Python Learning

🔥 БЕСПЛАТНЫЙ КУРС ПО ВРЕМЕННЫМ РЯДАМ И AI 🔥
Ищете практический и углубленный курс, чтобы освоить временные ряды? Мы создали курс из 5 объемных занятий. Это именно то, что нужно, чтобы прокачаться в одной из самых востребованных аналитических областей абсолютно бесплатно!

📌 Темы занятий:
1. Основы анализа временных рядов
2. Прогнозирование на основе временных рядов с помощью AI
3. Выявление аномалий в данных с помощью нейросетей
4. Применение временных рядов в рекомендационных системах
5. Тенденции и будущее анализа временных рядов с AI

Почему временные ряды? Потому что это одна из центральных тем, они отличаются тем, что:
🧬 1. Очень нужны компаниям - прям прямая необходимость
🧬 2. Очень непредсказуемые - в отличие от CV, где всё понятно, тут итоговая точность нейронки вообще непредсказуемая

🤖 Присоединяйтесь к нашему бесплатному курсу и разберитесь в этой увлекательной теме с нами!

Читать полностью…

Python Learning

⚙️ heapq.heappush() и heapq.heappop()

В Python модуль heapq предоставляет функции для работы с кучами (heap) — структурами данных для управления приоритетами. heappush() добавляет элемент в кучу, а heappop() удаляет наименьший элемент.

Python Learning 👩‍💻

Читать полностью…

Python Learning

Что будет выведено при выполнении кода?

Пояснение
⬇️

Метод __enter__ выполняется при входе в блок with, выводя Entering. Значение "Context Active" возвращается в переменную ctx и выводится. Исключение ValueError возникает, но перед этим вызывается __exit__, выводящий Exiting. Затем исключение не подавляется, и программа завершится с сообщением об ошибке.


Python Learning
👩‍💻

Читать полностью…

Python Learning

👩‍💻 Задача по Python: Уникальные элементы с сохранением порядка

Напишите функцию, которая принимает список и возвращает новый список, содержащий только уникальные элементы, сохраняя их порядок появления.

Пример:

numbers = [1, 2, 2, 3, 4, 3, 5, 1]
result = unique_order(numbers)
print(result)
# Ожидаемый результат: [1, 2, 3, 4, 5]


Решение задачи на картинке ☝️

Python Learning 👩‍💻

Читать полностью…

Python Learning

😁 Жиза?

Python Learning 👩‍💻

Читать полностью…

Python Learning

⚙️list.append()

В Python метод list.append() добавляет элемент в конец списка. Это самый простой способ динамически расширять список.

Python Learning 👩‍💻

Читать полностью…

Python Learning

Вопрос на собеседовании

Что такое __slots__ в Python, как они работают, и в каких случаях их стоит использовать?

Ответ ⬇️
__slots__ — это специальный атрибут класса, который определяет фиксированный набор атрибутов для экземпляров класса. Это уменьшает потребление памяти, так как вместо хранения атрибутов в стандартном словаре (__dict__), они хранятся в виде фиксированной структуры. __slots__ полезны, если нужно создавать большое количество объектов одного класса, где экономия памяти критична. Однако __slots__ ограничивает добавление новых атрибутов, что делает классы менее гибкими.

Пример использования ⚙️

class OptimizedClass:
__slots__ = ['name', 'age'] # Указываем фиксированные атрибуты

def __init__(self, name, age):
self.name = name
self.age = age

# Пример использования
obj = OptimizedClass('Иван', 30)
print(obj.name) # Иван
print(obj.age) # 30

try:
obj.address = 'Москва' # Ошибка: нельзя добавить новый атрибут
except AttributeError as e:
print(e) # "'OptimizedClass' object has no attribute 'address'"


Python Learning
👩‍💻

Читать полностью…

Python Learning

⚙️round()

В Python функция round() округляет число до заданного количества знаков после запятой. Это полезно для форматирования чисел и работы с математическими расчётами.

Python Learning 👩‍💻

Читать полностью…

Python Learning

⚙️collections.defaultdict

В Python класс collections.defaultdict автоматически создаёт значения для отсутствующих ключей. Это удобно для работы со словарями, где нужно избегать ошибок при доступе к несуществующим ключам.

Python Learning 👩‍💻

Читать полностью…

Python Learning

👩‍💻 Обучение программированию с нуля

Друзья, появился новый канал по обучению разных IT технологий.

Изучение Python
Изучение JavaScript
Изучение HTML/CSS
Изучение Java
Изучение C/С++
Изучение С#
Изучение SQL


👉 Подписывайся на TechVibe, будет интересно.

Читать полностью…

Python Learning

👩‍💻 Задача по Python: Объединение и сортировка двух списков

Напишите функцию, которая принимает два списка чисел, объединяет их, удаляет дубликаты и возвращает отсортированный список.

Пример:

list1 = [3, 1, 4, 1, 5]
list2 = [9, 2, 6, 5, 3, 5]
result = merge_and_sort(list1, list2)
print(result)
# Ожидаемый результат: [1, 2, 3, 4, 5, 6, 9]


Решение задачи на картинке ☝️

Python Learning 👩‍💻

Читать полностью…

Python Learning

⚙️heapq.nlargest() и heapq.nsmallest()

В Python функции heapq.nlargest() и heapq.nsmallest() позволяют получить n наибольших или наименьших элементов из коллекции. Это удобно для задач, связанных с выборкой экстремальных значений.

Python Learning 👩‍💻

Читать полностью…

Python Learning

Друзья, планирую в историях публиковать разбор задачек с собеседований и смешные мемасики.

Проголосуйте пожалуйста 🐍

/channel/boost/Python_per_month

Читать полностью…
Subscribe to a channel