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
⌛ Что будет выведено при выполнении кода?
Пояснение ⬇️
Метод @property превращает radius в геттер, а метод @radius.setter добавляет проверку значения. Сначала radius возвращает 5, затем успешно устанавливается в 10. Код выполняется корректно.
Учишь Python, но как дело доходит до собственного кода — всё, кирдык? 😥
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)
🚫 Антипаттерн недели: Неоптимальная фильтрация данных через циклы
Использование обычных циклов для фильтрации данных в списках или других коллекциях может быть неэффективным и затрудняет читаемость кода. Это особенно актуально, когда в Python уже есть встроенные средства для таких задач.
✔️ Используйте встроенные функции, такие как filter() или list comprehension, чтобы сделать код более читаемым и производительным.
Python Learning 👩💻
Любимые подписчики, поздравляю вас с наступающим новым годом! Пусть в 2025 году исполнятся все ваши самые заветные желания🎄🎄🎄🎄
Читать полностью…
⚙️ tempfile.NamedTemporaryFile()
Метод tempfile.NamedTemporaryFile() из модуля tempfile создаёт временный файл, который автоматически удаляется при закрытии. Это удобно для временного хранения данных.
Python Learning 👩💻
#Вопросы_с_собеседования
Как проверить файл .py на синтаксические ошибки, не запуская его?
Утилита py_compile, позволит проверить файл .py на наличие синтаксических ошибок без его запуска.
Используется py_compile очевидно:
1. открываем командную строку/терминал.
2. переходим в каталог, содержащий файл .py, который вы хотите проверить
3. выполняем: python -m py_compile yourfile.py где yourfile.py - это имя файла, который вы хотите проверить.
Эта команда выполнит проверку файла и выведет описание любых синтаксических ошибок, которые были найдены, или пустой вывод, если ошибок нет.
Когда это может быть полезно? Например, если код большой и в процессе задействует много ресурсов, а нужно всего лишь удостовериться в его валидности.
Python Learning 👩💻
⌛ Что будет выведено при выполнении кода?
Пояснение ⬇️
Counter из collections подсчитывает количество повторений каждого элемента в data. Значение для 'apple' равно 3. Для отсутствующего ключа ('grape') возвращается 0, а не KeyError.
⚙️ weakref.ref()weakref.ref() из модуля weakref создаёт слабую ссылку на объект. Слабая ссылка не увеличивает счётчик ссылок объекта, позволяя ему быть удалённым сборщиком мусора, если больше нет сильных ссылок на него.
Python Learning 👩💻
⚙️ ast.literal_eval()
Метод ast.literal_eval() из модуля ast безопасно вычисляет выражения Python из строки. Это полезно для обработки данных из текстовых файлов или ввода, где требуется парсинг структур данных, таких как списки, словари или числа.
Python Learning 👩💻
⚙️ sys.getsizeof()
Метод sys.getsizeof() позволяет узнать размер объекта в памяти, включая дополнительные данные, связанные с этим объектом. Это полезно для анализа потребления памяти в приложении.
Python Learning 👩💻
🌐Хотите создать веб-приложение, но не знаете, с чего начать?
📖На открытом уроке «Создание веб-приложения на Django за 1 час» вы сделаете первый шаг в мире веб-разработки. Мы начнём с идеи и за час создадим работающий проект.
⚙️Настроим окружение, создадим модель данных, разберёмся с админ-панелью и выведем результат на экран. Вы увидите, что программирование на Python — это просто, если за дело берутся профессионалы!
👉Присоединяйтесь 25 декабря в 20:00 мск и получите скидку🥳 на участие в большом курсе «Python Developer. Basic»: https://clck.ru/3FMMQR
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576
➡️ Интересный факт о языке: Множественное присваивание
Множественное присваивание позволяет в одной строке присвоить значения сразу нескольким переменным. Также это позволяет легко обменивать значения между переменными без использования временной переменной.
Как это работает:• Справа от знака = создаётся кортеж значений.• Эти значения распаковываются и присваиваются переменным слева.
Python Learning 👩💻
❓ Вопрос на собеседовании
Что такое yield from в Python и как оно помогает при работе с большими наборами данных?
Ответ ⬇️
yield from используется для делегирования работы с подгенераторами в Python. Это позволяет "плоско" и эффективно обрабатывать вложенные данные, избегая лишних циклов и улучшая производительность.
Пример использования ⚙️
def flatten(nested_list):
for item in nested_list:
if isinstance(item, list):
yield from flatten(item) # Делегирует генерацию к вложенному списку
else:
yield item
nested_list = [1, [2, [3, 4], 5], 6]
for num in flatten(nested_list):
print(num)
⌛ Что будет выведено при выполнении кода?
Пояснение ⬇️
Функция generator возвращает 1 и 2 с помощью yield. При следующем вызове next(gen) выполняется return 3, вызывая StopIteration с атрибутом value равным 3. Это значение доступно через e.value.
Напоминаю, что у нас есть свой чат, где вы можете задать свой вопрос
/channel/Chat_for_Python
⚙️ sys.getrefcount()
Метод sys.getrefcount() позволяет получить количество ссылок на объект. Это полезно для анализа работы сборщика мусора и управления памятью в Python.
Python Learning 👩💻
⌛ Что будет выведено при выполнении кода?
Пояснение ⬇️
Аргумент message имеет значение по умолчанию "Hello". При вызове greet("Alice") используется значение по умолчанию, результат: Hello, Alice!. Во втором вызове передаётся ключевой аргумент message="Hi", поэтому результат: Hi, Bob!. Код выполняется корректно.
🚫 Антипаттерн недели: Использование вложенных циклов для обработки больших данных
Вложенные циклы при обработке больших объёмов данных значительно снижают производительность, особенно если внутри вложенного цикла выполняются сложные операции. Это приводит к избыточному времени выполнения программы.
✔️ Используйте встроенные функции и методы, такие как zip, enumerate или библиотеку numpy, чтобы сократить количество циклов.
Python Learning 👩💻
⚙️ abc.ABCMeta
Класс abc.ABCMeta из модуля abc используется для создания абстрактных базовых классов (Abstract Base Classes). Это позволяет определить методы, которые должны быть реализованы в подклассах, и предотвращает создание экземпляров базового класса.
Python Learning 👩💻
🤔 Как это работает? — Рекурсия на примере факториала
Рекурсия — это техника, при которой функция вызывает саму себя. Функция факториала — классический пример использования рекурсии. Давайте разберём, как это работает.
➡️ Как это работает:• Если n == 0, функция возвращает 1 (базовый случай).• В остальных случаях функция вызывает саму себя с аргументом n - 1.• Результаты этих вызовов умножаются на текущее значение n.
Развернутый аналог:
def factorial_iterative(n):
result = 1
for i in range(1, n + 1):
result *= i
return result
⚡️Слита База из 1000+ топовых IT-курсов
👩💻 Все языки: @main_it_baza
🖥 Python: @python_baza
👩💻 Frontend: @frontend_baza
👩💻 Backend: @backend_baza
🎨 Дизайн: @design_baza
📊 Архив: @archive_baza
Всё лучшее про IT бесплатно — уже на Базе 🚀
⚙️ memoryview()memoryview() — это встроенный метод Python, который позволяет работать с буфером данных без их копирования. Это полезно для работы с большими массивами данных, таких как байты или массивы, где важна производительность.
Python Learning 👩💻
⚙️ Улучшение работы со строками
Конкатенация строк через + в цикле создаёт множество временных объектов, что замедляет выполнение программы. Вместо этого используйте join().
❌ Проблема: При конкатенации строк через + создаётся новый объект строки на каждом шаге.
✔️ Решение: Используйте str.join(), который работает быстрее, так как заранее выделяет память для итоговой строки.
Python Learning 👩💻
❓Вы когда-нибудь хотели стать лучшей версией себя?
Применять SQLAlchemy эффективнее — быстрее, лучше, умнее!
23 декабря, 20:00 мск — открытый урок для Python-разработчиков.
📒Что делать, если методы, использующие SQLAlchemy и СУБД, тормозят? Когда оптимизация внутри SQLAlchemy — благо, а когда — беда? Как создать удобную панель администрирования поверх SQLAlchemy?
Спикер Дмитрий Панкрашов — ведущий разработчик в компании-партнере вендора СЭД «Директум».
🟢Регистрируйтесь прямо сейчас, чтобы не пропустить мероприятие: https://otus.pw/SrB3/
Все участники открытого урока получат скидку на курс "Python Developer. Professional"
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576
⚙️ inspect.getsource()
Метод inspect.getsource() из модуля inspect позволяет получить исходный код функции, класса или метода. Это полезно для анализа кода во время выполнения или создания инструментов для отладки и документации.
Python Learning 👩💻
⌛ Что будет выведено при выполнении кода?
Пояснение ⬇️
Класс D наследуется от B и C. Вызов d.greet() ищет метод greet согласно MRO. Порядок поиска: D -> B -> C -> A. Поэтому вызывается метод greet из класса B.
⚙️ zip()
Функция zip() в Python используется для объединения нескольких итерируемых объектов (например, списков) в один итератор кортежей. Каждый кортеж содержит элементы, которые находятся на одинаковых позициях в исходных итерируемых объектах.
Python Learning 👩💻
⚙️ sys.intern()
В Python функция sys.intern() оптимизирует хранение строк, создавая их в единственном экземпляре в памяти (интернирование). Это ускоряет сравнение строк за счёт сравнения ссылок, а не их содержимого.
Python Learning 👩💻
⚙️ sys.setrecursionlimit()
В Python функция sys.setrecursionlimit() позволяет изменить максимальную глубину рекурсии. Это полезно для задач с глубокой рекурсией, таких как обход деревьев или выполнение сложных алгоритмов.
Python Learning 👩💻
❌ Антипаттерн недели: Использование изменяемых объектов по умолчанию
Использование изменяемых объектов (например, списков или словарей) в качестве значений по умолчанию для аргументов функции может привести к неожиданному поведению.
Значение по умолчанию ([]) создаётся один раз при определении функции и используется повторно для всех вызовов. Поэтому изменения сохраняются между вызовами функции.
✔️ Как исправить:
Используйте None и создавайте новый список внутри функции:
def add_item(item, items=None):
if items is None:
items = []
items.append(item)
return items
print(add_item(1)) # [1]
print(add_item(2)) # [2] — теперь всё работает правильно!