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

⚙️ Использование dataclasses для создания неизменяемых объектов

В Python 3.7 и выше можно использовать модуль dataclasses для создания простых классов данных.

🗣️ Одной из интересных возможностей является создание неизменяемых (immutable) объектов, которые не могут быть изменены после создания.

Python Learning
👩‍💻

Читать полностью…

Python Learning

Оплачиваемая стажировка и трудоустройство без опыта — ну ничего себе 😳

Все возможно с Добровольным квалификационным экзаменом! Это бесплатный проект Правительства Москвы, где ты можешь показать свои знания по специальности, запомниться потенциальным работодателям и получить оффер в престижные компании Москвы.

Тебя ждет всего три шага:
1️⃣ Пройди тест
После регистрации на сайте ДКЭ тебе будет доступно 70 профессий по 7 направлениям. Выбирай тест по своей специальности и проверь уровень своих знаний!
2️⃣ Реши кейс
Если ты успешно сдал тест, тебя пригласят на следующий этап, где ты с другими участниками в команде будешь решать реальный кейс одного из работодателей.
3️⃣ Стань победителем
Окажись в числе лучших по общему количеству баллов за оба этапа и получи шанс попасть на оплачиваемую стажировку с дальнейшим трудоустройством.

Готов проявить себя? Регистрируйся и начинай проходить тест — https://dke.moscow

Реклама. АНО "РАЗВИТИЕ ЧЕЛОВЕЧЕСКОГО КАПИТАЛА", АНО "РЧК". ИНН 7710364647. erid: LjN8KQE6B

Читать полностью…

Python Learning

➡️ Извлечение уникальных элементов из списка с сохранением порядка

🗣️ Обычно, когда нужно получить уникальные элементы из списка, используют set. Однако это нарушает порядок элементов.

Чтобы извлечь уникальные элементы, сохраняя их порядок, можно использовать следующую технику:

Используем список для обхода элементов и set, чтобы отслеживать уже встреченные элементы, избегая их дублирования.

Используем однострочный list comprehension с условием, которое добавляет элемент в результирующий список только если он ещё не был добавлен.

Python Learning
👩‍💻

Читать полностью…

Python Learning

➡️ Модификация байт-кода функции в Python с использованием модуля byteplay3

Продвинутые программисты могут использовать модификацию байт-кода для изменения поведения функции на низком уровне.

✔️ Это позволяет создавать динамические изменения в функции без её переписывания на уровне исходного кода. В Python можно использовать модуль byteplay3 для работы с байт-кодом.

🔗 Ссылочка на доку

Python Learning
👩‍💻

Читать полностью…

Python Learning

➡️ Декоратор для кэширования результатов функций с учетом аргументов

Иногда необходимо кэшировать результаты функции для повышения производительности, особенно если функция выполняет тяжелые вычисления или обращения к внешним ресурсам.

🗣️ Данный декоратор кэширует результаты функции в зависимости от переданных аргументов, что делает его гибким и эффективным.

Python Learning
👩‍💻

Читать полностью…

Python Learning

Что будет выведено при выполнении кода?

Python Learning
👩‍💻

Читать полностью…

Python Learning

Хотите научиться работать с Big Data и освоить базовые навыки аналитики? Приходите на курс «Python для анализа данных».

За 3 месяца вы научитесь работать с Python и Big Data с нуля. Программа подходит для новичков, начинающих аналитиков и специалистов из смежных профессий.

На курсе вы:
— изучите основы синтаксиса Python, освоите работу с ключевыми инструментами и библиотеками;
— погрузитесь в исследовательский анализ данных и разберётесь в основах статистики;
— научитесь проектировать и проводить AB-тестирование.

Вас поддержат действующие эксперты в аналитике данных из компаний разных отраслей. А проекты, которые вы создадите, станут частью вашего портфолио. После курса вы получите удостоверение о повышении квалификации или сертификат о прохождении.

Первые 4 темы можно пройти уже сейчас — это бесплатно. Попробуйте, чтобы понять, подходит ли вам такой формат обучения.

Начать обучение бесплатно

Читать полностью…

Python Learning

👀 Декоратор для автоматического кэширования результатов функций

Кэширование — это техника, которая позволяет значительно улучшить производительность, сохраняя результаты вызовов функций и возвращая кэшированные результаты для одинаковых входных данных.

✔️ В Python можно создать декоратор, который автоматически кэширует результаты функций.

Python Learning
👩‍💻

Читать полностью…

Python Learning

➡️ Проверка необходимой версии Python

✔️ Чтобы ваши пользователи не могли запустить скрипт в несовместимой версии, в коде стоит проверить наличие актуальной версии Python. Проведите простую проверку.

Python Learning
👩‍💻

Читать полностью…

Python Learning

Начните обучение в магистратуре в Центральном университете уже на 3-м курсе бакалавриата!

Центральный университет — современный вуз, созданный при поддержке ведущих компаний России: Т-Банка, Авито и других.

Учебу реально совместить с последними курсами бакалавриата или действующей работой. Обучение занимает 20 часов в неделю в вечернее время в первый год, а занятия проводят в центре Москвы профессоры из МГУ, МФТИ, РЭШ и практики из индустрии. Обучение в университете построено по принципам ИТ-компаний, со средой, способствующей росту и развитию.
У каждого студента будет:
личный ментор по траектории обучения;
доступ к карьерному центру с коучами и консультантами;
опыт работы в проектах 30+ компаний-партнеров уже во время обучения;
диплом гособразца.
Участвуйте в онлайн-отборе, чтобы выиграть грант на обучение до 1,2 млн рублей. Больше подробностей про университет и конкурс грантов по ссылке!

erid:2VtzqubYWmq

Реклама, АНО ВО «Центральный университет», ИНН 774341802

Читать полностью…

Python Learning

➡️ Data classes

Начиная с версии 3.7, Python поставляется с классами данных. У них есть несколько преимуществ по сравнению с обычными классами или другими альтернативами:

возврат нескольких значений или словарей;
класс данных требует минимального количества кода;
возможность сравнения классов данных;
возможность распечатать класс данных для отладки при помощи repr;
снижение вероятности ошибок в связи с требованием класса данных type hints.

Python Learning
👩‍💻

Читать полностью…

Python Learning

Знаете ли вы, что число π (пи) никогда не заканчивается и не повторяется?

А числа Фибоначчи встречаются во многих природных явлениях? 🐌


Математика — это не просто набор формул. Это язык, который описывает мир вокруг нас.

📚 Есть желание разобраться? В помощь вам — полезный канал о высшей математике. Его автор — выпускник СПБГУ, а ныне — преподаватель предмета.

Простым языком объясняет сложные вещи, даёт шпаргалки и проводит бесплатные практикумы 🔥

Приятный бонус — живые дискуссии в комментариях и ответы на любые вопросы.

Посмотрите сами 👉 @lav_math

Читать полностью…

Python Learning

➡️ wikipedia

У Wikipedia есть классное API, которое позволяет получить доступ к непревзойдённому источнику полностью бесплатной информации.

✔️ Модуль wikipedia делает доступ к этому API чуть ли чрезмерно удобным.

🗣️ Как и настоящий сайт, модуль предоставляет поддержку многих языков, разрешение многозначности страниц, получение случайной страницы и даже метод donate().

Python Learning
👩‍💻

Читать полностью…

Python Learning

⚙️ __repr__

При определении класса или объекта полезно добавлять «официальный» способ представления объекта строкой. Например:

>>> file = open('file.txt', 'r')
>>> print(file)
<open file 'file.txt', mode 'r' at 0x10d30aaf0>


✔️ Это сильно упрощает отладку. Вот всё, что вам нужно сделать:

class SomeClass:
def __repr__(self):
return "<какое-то описание>"

some_instance = SomeClass()

# выводит <какое-то описание>
print(some_instance)


Метод __repr__() позволяет определять строковое представление, предназначенное для программиста и удобное при использовании во время отладки, а метод __str__() позволяет определять понятное пользователю строковое представление, которое можно отображать в интерфейсе программы.

Python Learning
👩‍💻

Читать полностью…

Python Learning

➡️ Queue

Python поддерживает многопоточность, в использовании которой помогает стандартный модуль Queue.

✔️ Он позволяет реализовывать такую структуру данных, как очередь. Очереди позволяют добавлять и извлекать элементы согласно определённому правилу.

🗣️ Очереди «первым пришёл — первым ушёл» («first in, first out», FIFO) позволяют извлекать объекты в порядке их добавления. Из очередей «последним пришёл — первым ушёл» («last in, first out», LIFO) можно извлекать последние добавленные объекты.


⚙️ Наконец, приоритетные очереди позволяют извлекать объекты согласно порядку их сортировки.

Python Learning
👩‍💻

Читать полностью…

Python Learning

➡️ Декоратор для измерения времени выполнения функции в Python

В Python можно легко измерять время выполнения функций с помощью декораторов. Этот подход удобен для анализа производительности и оптимизации кода.

Декоратор оборачивает функцию и измеряет время ее выполнения, выводя результат на экран. Это позволяет легко оценить производительность различных участков кода.

Декоратор time_it может использоваться для любых функций, без изменения их логики, что делает его удобным инструментом для анализа производительности.

Python Learning
👩‍💻

Читать полностью…

Python Learning

➡️ Использование contextlib.contextmanager для создания контекстных менеджеров

Иногда бывает нужно создать собственный контекстный менеджер для управления ресурсами, такими как файлы или сетевые соединения.

✔️ В Python для этого можно использовать декоратор contextlib.contextmanager, что делает код простым и элегантным.

Python Learning
👩‍💻

Читать полностью…

Python Learning

⚙️ Управление временем выполнения функций с помощью тайм-аутов в Python

Иногда требуется ограничить время выполнения функции, чтобы предотвратить зависание или длительное выполнение задачи.

🗣️ В Python можно использовать модуль signal для установки тайм-аутов на выполнение кода.

Python Learning
👩‍💻

Читать полностью…

Python Learning

➡️ Использование генераторов для создания бесконечных последовательностей в Python

Генераторы в Python позволяют создавать ленивые последовательности, которые вычисляются по мере необходимости.

🗣️ Это мощный инструмент для работы с большими или даже бесконечными данными, поскольку генераторы экономят память и ресурсы. Один из интересных и необычных способов использования генераторов — создание бесконечных последовательностей.

Python Learning
👩‍💻

Читать полностью…

Python Learning

📣 Для тех, кто ищет работу на Python

Представляем вашему вниманию канал, где админы вручную просматривают, отбирают и публикуют самые свежие и интересные вакансии, связанные с этим языком программирования.

🐍 Канал специализируется исключительно на Python

📆 Вакансии публикуются каждый день

🔝 В результате отбора выкладываются только топовые вакансии!

Python Вакансии l Работа Python — подписывайтесь и следите за лучшими вакансиями по Python!

Читать полностью…

Python Learning

Что будет выведено при выполнении кода?

Python Learning
👩‍💻

Читать полностью…

Python Learning

⚙️ Ленивая инициализация свойств с помощью дескрипторов

➡️ Дескрипторы в Python позволяют управлять доступом к атрибутам объекта.

🗣️ С их помощью можно реализовать ленивую инициализацию свойств, что особенно полезно для дорогостоящих операций, которые нужно выполнять только при первом обращении к свойству


Python Learning
👩‍💻

Читать полностью…

Python Learning

⚙️ Декорируем функции

🗣️ Декоратор – это обертка вокруг функции, которая определенным образом изменяет ее поведение. Существуют варианты использования декораторов, и вы, возможно, уже применяли их раньше при работе с такими фреймворками, как Flask.

def print_argument(func):
def wrapper(the_number):
print("Argument for",
func.__name__,
"is", the_number)
return func(the_number)
return wrapper
@print_argument
def add_one(x):
return x + 1
print(add_one(1))


Внутри print_argument мы определяем функцию-обертку. Она выводит аргумент и имя вызываемой функции, выполняет фактическую функцию и возвращает ее результат, как если бы функция вызывалась «обычно».

➡️ С помощью @print_argument мы применяем наш декоратор к функции. Декоратор может быть повторно использован и для других функций.

Argument for add_one is 1
2


Python Learning
👩‍💻

Читать полностью…

Python Learning

➡️ Использование подчеркивания в REPL

Вы можете получить результат последнего выражения в Python REPL с помощью оператора подчеркивания, например, в Python REPL это выглядит следующим образом:

>>> 3 * 3
9
>>> _ + 3
12


🗣️ Прием работает и в оболочке IPython.

Python Learning
👩‍💻

Читать полностью…

Python Learning

⚙️ Обязательные аргументы

➡️ Для принудительного использования аргументов ставьте символ звездочки (*) перед ними, заставляя все аргументы стать ключевыми.

Python Learning
👩‍💻

Читать полностью…

Python Learning

➡️ PyYAML

YAML означает «YAML — не язык разметки» («YAML Ain’t Markup Language»). Это язык форматирования данных, являющийся надмножеством JSON.

🗣️ В отличие от JSON, YAML может хранить более сложные объекты и ссылаться на собственные элементы. Также там можно писать комментарии, что делает YAML подходящим для конфигурационных файлов.


✔️ Модуль PyYAML позволяет использовать YAML в Python. PyYAML позволяет хранить любые Python-объекты и экземпляры любых пользовательских классов.

🔗 Ссылочка на доку

Python Learning
👩‍💻

Читать полностью…

Python Learning

➡️ Многоточие в Python

🗣️ Многоточие Python – это последовательность из трех точек, часто используемая в естественных языках. Но чего вы, возможно, не знаете – это еще и валидный объект в Python:

>>> ...
Ellipsis


⚙️ Применяется он преимущественно в операциях нарезки матриц в NumPy. Однако можно использовать его вместо обычного pass в качестве плэйсхолдера в функции, которую еще не реализовали:

python        
def my_awesome_func():
...


✔️ Вот валидный код Python, и выглядит он теперь не так уж плохо.

Python Learning
👩‍💻

Читать полностью…

Python Learning

⚙️ sh

Python — отличный скриптовый язык. Но иногда стандартные библиотеки os и subprocess вызывают только головную боль.

✔️ Библиотека sh может стать приятной альтернативой. Она позволяет вызывать любую программу как обычную функцию, что полезно для автоматизации различных задач исключительно с помощью Python.

🗣️ Библиотека sh поддерживает только платформы Linux и macOS; для работы на Windows вам придётся поискать другой инструмент.

🔗 Ссылочка на доку

Python Learning
👩‍💻

Читать полностью…

Python Learning

⚙️ Перегрузка операторов

В Python есть поддержка перегрузки операторов — одной из тех штук, о которых говорят все настоящие computer-scientis’ы.

✔️ На самом деле идея проста. Когда-нибудь задумывались, почему Python позволяет использовать оператор + как для сложения чисел, так и для конкатенации строк? За этим как раз и стоит перегрузка операторов.

🗣️ Вы можете определять объекты, которые используют стандартные символы операторов любым образом. Это позволяет применять их в контексте объектов, с которыми вы работаете.

Python Learning
👩‍💻

Читать полностью…

Python Learning

howdoi

Зависли над какой-то проблемой и не можете вспомнить её решение? Нужно зайти на StackOverflow, но не хочется покидать терминал?

✔️ Тогда вам не обойтись без этого инструмента командной строки:

$ pip install howdoi


➡️ Задайте любой вопрос, и он постарается найти ответ на него:

$ howdoi vertical align css
$ howdoi for loop in java
$ howdoi undo commits in git


🗣️ Но будьте осторожны: он извлекает код из топовых ответов на StackOverflow и не всегда даёт полезную информацию:

$ howdoi exit vim


Python Learning
👩‍💻

Читать полностью…
Subscribe to a channel