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
⚙️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 👩💻
⚙️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 👩💻
⚙️ 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 👩💻
⌛ 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".
⚙️ 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 👩💻
⚙️ 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 👩💻
❓ Вопрос на собеседовании
Как работает функция zip() в Python, что произойдет, если переданные итерируемые объекты имеют разную длину, и как можно преобразовать результат работы этой функции обратно в оригинальные последовательности?
Ответ ⬇️
Функция zip() берет несколько итерируемых объектов и объединяет их в один итератор, который возвращает кортежи, сформированные из элементов входных последовательностей. Если переданные итерируемые объекты имеют разную длину, zip() завершает свою работу, как только самая короткая из последовательностей исчерпается.
Чтобы преобразовать результат zip() обратно в исходные последовательности, можно использовать распаковку с * (оператор звездочка), которая разделяет кортежи на отдельные списки.
Пример использования ⚙️
# Объединяем два списка
names = ['Alice', 'Bob', 'Charlie']
ages = [25, 30]
# zip объединяет элементы двух списков
zipped = zip(names, ages)
print(list(zipped)) # [('Alice', 25), ('Bob', 30)]
# Разъединяем с помощью распаковки
zipped_again = zip(names, ages) # Создаем заново, так как zip() исчерпаем
unzipped_names, unzipped_ages = zip(*zipped_again)
print(unzipped_names) # ('Alice', 'Bob')
print(unzipped_ages) # (25, 30)
👩💻 Задача по Python: Поиск первого неповторяющегося символа в строке
Напишите функцию, которая находит первый символ в строке, который не повторяется. Если все символы повторяются, функция должна вернуть None.
Пример:
print(first_unique_char("swiss")) # Ожидаемый результат: "w"
print(first_unique_char("aabb")) # Ожидаемый результат: None
⚙️ itertools.cycle
В Python функция itertools.cycle() создаёт бесконечный цикл по переданному итерируемому объекту. Это полезно для повторения элементов последовательности.
Python Learning 👩💻
🏁 Python разрабатывает API, как спорткар🏎 разгоняется до сотни — с FastAPI всё быстро, надёжно и элегантно 🏁
🛠 Если вам нужны инструменты для создания веб-приложений, которые не тормозят, не тратят лишних ресурсов и готовы к продакшену — ждём вас 26 ноября в 20:00 мск на бесплатном открытом уроке, где мы разберём, как FastAPI переворачивает мир разработки API. Узнаете всё: от маршрутизации до работы с базами данных и асинхронного программирования. А еще покажем, как создать простое API буквально за пару минут.
FastAPI — это не только скорость, но и простота в использовании. А для тех, кто хочет глубже нырнуть в разработку с Python, будет скидка на курс «Python Developer. Professional».
🔥Спикер Валентин Шилин — старший программист с опытом более 15 лет на С++, С#, JavaScript, Python, Scala, Java; аналитик данных; эксперт в обработке больших данных с помощью Scala/Spark и Hadoop Cloudera.
🔴 Зарегистрируйтесь прямо сейчас: https://clck.ru/3EZYic
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576
➡️ Masonite — мощный Python-фреймворк для веб-приложений
Masonite — это современный и простой в использовании фреймворк для создания веб-приложений. Он предлагает удобный API, поддержку архитектуры MVC и встроенные инструменты для миграций и тестирования.• Поддержка инверсии управления (IoC) для гибкого управления зависимостями.• Интеграция с популярными инструментами, такими как ORM Orator.• Удобная система маршрутизации и шаблонов.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻
⚙️ textwrap.dedent()
В Python метод textwrap.dedent() удаляет общие отступы из многострочного текста. Это полезно для упрощения форматирования строк, особенно в документации или больших блоках текста.
Python Learning 👩💻
⚙️ pathlib.Path.glob()
В Python метод Path.glob() из модуля pathlib используется для поиска файлов и директорий, соответствующих шаблону. Он мощнее, чем простое перечисление файлов, и поддерживает поиск с использованием подстановочных знаков.
Python Learning 👩💻
➡️ Memray — профилирование памяти для Python
Memray — это современный инструмент для профилирования памяти в Python, разработанный командой Bloomberg. Он позволяет детально отслеживать выделение и использование памяти в ваших приложениях, что помогает выявлять утечки и оптимизировать производительность.• Глубокий анализ: Memray отслеживает все выделения памяти, включая те, что происходят в нативных расширениях на C/C++.• Гибкие отчёты: Генерирует отчёты в виде текстовых файлов, графов и HTML-страниц для наглядного представления данных.• Поддержка многопоточности: Корректно работает с многопоточными приложениями, обеспечивая точный анализ.• Интеграция с Jupyter: Позволяет визуализировать данные профилирования прямо в Jupyter Notebook.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻
⌛ Что будет выведено при выполнении кода?
Пояснение ⬇️
В inner переменная x обозначена как nonlocal, поэтому изменение внутри inner влияет на x в outer, и функция возвращает local nonlocal.
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 👩💻
⚙️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 👩💻
👩💻 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.
👩💻 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]
⚙️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 👩💻
Друзья, планирую в историях публиковать разбор задачек с собеседований и смешные мемасики.
Проголосуйте пожалуйста 🐍
/channel/boost/Python_per_month
⌛ Что будет выведено при выполнении кода?
Пояснение ⬇️
Декоратор заменяет функцию say_hello на функцию wrapper. Когда вызывается say_hello, выполняется wrapper, который сначала выводит Before function call, затем вызывает оригинальную функцию func() (say_hello) и выводит её результат Hello!. После этого завершается фразой After function call.
🔵 Практический интенсив «Python-разработчик: основы за 2 дня» — 20-21 ноября в 19:00 мск.
О перспективах направления Python и многом другом расскажет Рафаэль Мухаметшин, Middle Бэкенд-разработчик в «ПИК Digital» с опытом в разработке более 3 лет.
На вебинаре вы:
☑️ Самостоятельно напишете Telegram-бота с карточными мини-играми.
☑️ Познакомитесь с синтаксисом языка и сферами его применения.
☑️ Поймете как продолжить обучение, какие навыки потребуются, чтобы стать backend-разработчиком на Pythоn.
☑️ Узнаете, чего ждут работодатели от junior-разработчиков и что делать, чтобы найти работу без опыта.
🎁 Приятные бонусы: полезный гайд для начинающего Python-разработчика и гайд о сленге в IT всем участникам интенсива!
Реклама. ООО "ХЕКСЛЕТ РУС". ИНН 7325174845. erid:LjN8JzRsh
⚙️ zip_longest()
В Python функция zip_longest() из модуля itertools позволяет объединять итерируемые объекты разной длины, заполняя отсутствующие значения с помощью заполнителя (fillvalue). Это полезно для работы с несоответствующими наборами данных.
Python Learning 👩💻
⌛ Что будет выведено при выполнении кода?
Пояснение ⬇️
Генератор в Python останавливает свою работу, когда достигает инструкции return или конца функции. При этом он выбрасывает исключение StopIteration. В данном коде генератор yield возвращает значения 0, 1, и 2 при каждом вызове next(). После того, как итерации закончены, вызывается return 'Done', что приводит к выбросу StopIteration, и его сообщение ('Done') может быть прочитано, если исключение перехватывается вручную. Поэтому при попытке вызова next(gen) после последнего значения происходит исключение.
Что такое виртуальная память и как она помогает эффективно распределять ресурсы? Как система может выделить больше памяти, чем на самом деле доступно на сервере? На нашем вебинаре разберем ключевые вопросы управления памятью в Linux.
Узнаете об эволюции адресации памяти и поймете, зачем используется swap и как работает OOM Killer, защищая систему от нехватки ресурсов.
Погружаясь в тонкости управления памятью, вы сможете оптимизировать свои процессы в Linux и лучше понимать поведение системы под нагрузкой.
Присоединяйтесь 14 ноября в 19:00, чтобы расширить свои знания и улучшить свои навыки работы с памятью в Linux.
Присоединяйтесь и получите скидку на участие в курсе «Computer Sciences»: https://clck.ru/3EYFXX
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru
❓ Вопрос на собеседовании
Как работает менеджер контекста (context manager) в Python, и как создать свой собственный?
Ответ ⬇️
Менеджер контекста — это механизм в Python, который автоматически управляет ресурсами, такими как файлы или сетевые соединения. Основное преимущество использования менеджера контекста — автоматическое освобождение ресурсов (например, закрытие файла), даже если произошла ошибка.
Пример использования ⚙️
Для создания менеджера контекста можно использовать:
• Ключевые слова with и open (для встроенных менеджеров контекста).
• Метод __enter__() и __exit__() (для собственных классов).
• Декоратор @contextmanager из модуля contextlib.
# Создание менеджера контекста через класс
class FileManager:
def __init__(self, filename, mode):
self.file = None
self.filename = filename
self.mode = mode
def __enter__(self):
self.file = open(self.filename, self.mode)
return self.file
def __exit__(self, exc_type, exc_value, traceback):
if self.file:
self.file.close()
# Использование собственного менеджера контекста
with FileManager('example.txt', 'w') as f:
f.write('Привет, мир!')
# Файл автоматически закрывается после выхода из блока "with"
🤔Вас когда-нибудь ставили в тупик типы данных? Почему Python иногда ведет себя так «гибко»?
🚀Узнайте, как этот фундаментальный аспект помогает создавать мощные и эффективные программы.14 ноября в 20:00 мск приглашаем вас на открытый урок по типам данных в Python.
👩💻Мы разберемся в динамической и статической типизации, покажем, чем они полезны на практике, и поможем понять, как различные типы данных влияют на работу вашего кода. Это знание — ключ к тому, чтобы уверенно писать программы.Мечтаете стать востребованным Python-разработчиком? Это ваше идеальное начало!
⏩Присоединяйтесь к нам на вебинаре, а после — на полном курсе «Python Developer. Basic», чтобы ускорить свое погружение в язык программирования и разработку. Регистрируйтесь на бесплатный урок и получите скидку на полный курс: https://meetup.otus.ru/python_basic-lesson-14-11-2024?utm_source=telegram&utm_medium=cpm&utm_campaign=python_basic&utm_term=Python_per_month&utm_content=lesson_14-11-2024_usp-python_python_text_text-headline2_aida_long_aibanner_lesson-banner_green_standart&erid=LjN8KVAA7
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576
🤓 Не можем обойти стороной новый выпуск подкаста «Деньги любят техно». Команда делает сезон про различия подходов к работе в DS-подразделениях в финтехе и в других отраслях, и второй эпизод посвящен промышленности. Если хотите успешно пройти собеседование – включайте!
Что в эпизоде:
● Чем отличается набор скиллов и необходимых знаний;
● С какими данными приходится работать, как часто нужно их обновлять, какие подходы к объединению данных из разных источников используют в финтехе и в промышленности;
● Какие задачи решают DS в обеих отраслях и похожи ли они между собой;
● Где интереснее и какие дополнительные навыки нужны для работы в обеих отраслях?
С разных сторон делятся опытом директор департамента технологий ИИ «Русала» Михаил Граденко и начальник управления моделирования партнерств и ИТ-процессов ВТБ Юлий Шамаев.
Видео-версия 👀
Аудио 🎧
⚙️ contextlib.redirect_stdout
Функция contextlib.redirect_stdout в Python временно перенаправляет вывод print() и других операций записи. Полезно, когда нужно записать вывод в файл или перехватить его для дальнейшей обработки.
Python Learning 👩💻