Библиотека Python разработчика | Книги по питону
19.1K subscribers
1.06K photos
404 videos
82 files
1.03K links
Полезные материалы для питониста по Фреймворкам Django, Flask, FastAPI, Pyramid, Tornado и др.

По всем вопросам @evgenycarter

РКН clck.ru/3Ko7Hq
Download Telegram
Когда вам нужно очистить список в Python, вы, скорее всего, используете lst = []. Однако на самом деле вы просто создаёте новый пустой список и присваиваете его переменной lst, а все другие переменные, которые ссылаются на исходный список, продолжают хранить его содержимое.

Пример:

lst = [1, 2, 3]
lst2 = lst
lst = []
print(lst2) # [1, 2, 3]


Хотя это кажется очевидным, правильное решение стало доступно только с введением метода lst.clear() в Python 3.3.

До этого для очистки списка приходилось использовать:
- del lst[:], или
- lst[:] = [].

Оба варианта работают, поскольку срезы позволяют модифицировать часть списка. Если вы берёте срез [:], он охватывает весь список.

Теперь же lst.clear() является более читаемым и современным решением.

📲 Мы в MAX

👉@BookPython
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍52🙏1
Пагинация — это стандартная задача, с которой ежедневно сталкиваются тысячи разработчиков. Если вы используете реляционную базу данных, то можно задать смещение через LIMIT, например:


SELECT *
FROM table
LIMIT 1001, 100;


Этот запрос действительно вернет 100 записей, с 1001-й по 1100-ю. Но проблема в том, что для базы данных это так же сложно, как и выборка всех первых 1001 записей. Чем дальше запрашиваемая страница, тем медленнее будет выполняться запрос.

Более оптимальным решением является использование фильтрации через WHERE, где клиент передает идентификатор последней записи текущей страницы ($last_seen_id в примере):


SELECT *
FROM table
WHERE id > $last_seen_id
ORDER BY id ASC
LIMIT 100;


Этот подход позволяет избежать сканирования всех предыдущих строк, что значительно ускоряет работу с большими объемами данных.

Если хотите разобраться подробнее, рекомендую почитать отличную статью на эту тему!

📲 Мы в MAX

👉@BookPython
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍41