➡️ Использование модуля ast для анализа и модификации исходного кода Python

Модуль ast (Abstract Syntax Tree) позволяет анализировать и модифицировать исходный код Python на уровне его абстрактного синтаксического дерева (AST). Это мощный инструмент для тех, кто хочет динамически изменять код, строить анализаторы или трансформировать Python-программы на лету.

🗣 Этот модуль предоставляет доступ к внутренним структурам Python, что делает его полезным для статического анализа кода или автоматического изменения исходного текста программы.

✔️ ast открывает множество возможностей для тех, кто занимается метапрограммированием или созданием собственных инструментов для анализа и оптимизации Python-кода.

Python Learning 👩‍💻

os.rename()

В Python функция os.rename() используется для переименования файла или директории в операционной системе. Она входит в модуль os.

Python Learning 👩‍💻

Найдите ошибку в коде

Ошибка в этом коде заключается в том, что функция factorial() вызывает саму себя, если n равно -1. В этом случае функция будет вызывать себя бесконечно, так как n никогда не станет равно 0.

Чтобы исправить ошибку, необходимо добавить условие, которое будет проверять, равно ли n 0. Если это так, то функция должна возвращать 1, а не вызывать саму себя.

Python Learning 👩‍💻

DABL

DABL (Data Analytics in Business Language) — это библиотека Python, которая упрощает использование машинного обучения для анализа данных. Она предоставляет простой и понятный интерфейс для создания моделей машинного обучения, а также для их обучения и оценки.

Чтобы начать работу с DABL, необходимо установить библиотеку. Это можно сделать с помощью следующей команды:
pip install dabl
Код с картинки создаст модель линейной регрессии, обучит ее на обучающей выборке из трех точек и оценит ее качество на тестовой выборке из тех же трех точек.

Python Learning 👩‍💻

➡️ Использование библиотеки PyTTI для генеративного искусства с использованием нейронных сетей

PyTTI — это необычная библиотека, которая позволяет создавать произведения искусства с помощью нейронных сетей. Она применяет текстурные трансформации и использует модели машинного обучения для генерации изображений, основанных на текстовых описаниях или других данных.

• PyTTI подходит для экспериментов с искусственным интеллектом в области генерации изображений и видео.

🔗 Ссылочка на доку

Python Learning 👩‍💻

➡️ Изменение регистра строк в Python: capitalize, camelCase, snake_case, и kebab-case

Модуль преобразования строк предлагает удобные функции для изменения регистра текста. Вы можете использовать capitalize, чтобы сделать первую букву заглавной, а также преобразовывать строки в форматы camelCase, snake_case, и kebab-case для различных стилей.

✔️ Эта функция полезна для работы с именами переменных, API или форматами данных.

🔗 Почитать подробнее

Python Learning 👩‍💻

❓ Вопрос на собеседовании

Как в Python работают функции с переменным количеством аргументов (*args и **kwargs), и как это можно использовать для создания гибких функций?

Ответ ⬇️
Функции с *args принимают произвольное количество позиционных аргументов, а с **kwargs — именованных аргументов. Это позволяет передавать любое количество значений и делать интерфейс функций более гибким. *args упаковывает аргументы в кортеж, а **kwargs — в словарь.

Пример использования ⚙️

def demo_func(*args, **kwargs):
print("Позиционные аргументы:", args)
print("Именованные аргументы:", kwargs)

demo_func(1, 2, 3, name="Alice", age=25)
# Позиционные аргументы: (1, 2, 3)
# Именованные аргументы: {'name': 'Alice', 'age': 25}

Python Learning 👩‍💻

⚙️ enumerate()

Когда тебе нужно итерировать по списку с доступом к индексу элемента, используй enumerate(). Эта встроенная функция возвращает и индекс, и сам элемент в одном цикле, что удобно и лаконично.

Python Learning 👩‍💻

➡️ Разница между list.sort() и sorted() в Python

list.sort() сортирует список на месте, изменяя его, и возвращает None, тогда как sorted() создает новый отсортированный список, оставляя оригинал неизменным.

✔️ Оба метода имеют параметры key и reverse, позволяя кастомизировать сортировку.

• list.sort() используется для изменения оригинального списка. • sorted() возвращает новый отсортированный список из любого итерируемого объекта.

🔗 Почитать подробнее

Python Learning 👩‍💻

➡️ Использование библиотеки Arrow для работы с датами и временем в Python

Arrow — это библиотека для более удобной работы с датами и временем в Python. Она предоставляет простой API для создания, преобразования и форматирования объектов datetime, упрощая работу с временными зонами и временем выполнения задач.

• Arrow поддерживает естественные синтаксические конструкции и форматирование дат, а также имеет встроенные функции для манипуляции временем.

🔗 Ссылочка на доку

Python Learning 👩‍💻

⚙️ any()

В Python функция any() проверяет, есть ли хотя бы один истинный элемент в итерируемом объекте. Она отлично подходит для быстрых проверок наличия условий, например, поиска элементов в списке.

Python Learning 👩‍💻

👩‍💻 Задача по Python

Создайте функцию find_longest_substring для поиска самой длинной подстроки в строке, содержащей уникальные символы. Функция должна возвращать длину этой подстроки.

Пример:

print(find_longest_substring("abcabcbb"))  # Вернёт 3, т.к. самая длинная уникальная подстрока "abc"
print(find_longest_substring("bbbbb"))     # Вернёт 1, т.к. самая длинная уникальная подстрока "b"
print(find_longest_substring("pwwkew"))    # Вернёт 3, т.к. самая длинная уникальная подстрока

Решение задачи на картинке ☝

Python Learning 👩‍💻

Срезы

Срезы (slices) в Python — это способ получения подстроки (подсписка) из последовательности, такой как строка (str), список (list) или кортеж (tuple).

Python Learning 👩‍💻

❓ Вопрос на собеседовании

Как в Python работает метод __call__() и когда его имеет смысл использовать?

Ответ ⬇️
Метод __call__() позволяет сделать объект вызываемым, то есть, работать с ним как с функцией. Этот метод можно добавить в любой класс, чтобы экземпляр класса можно было вызвать напрямую. Это полезно, когда класс выполняет одну основную задачу и может быть использован как замена функции, сохраняя при этом внутреннее состояние и структуру.

Пример использования ⚙️

class Multiplier:
def __init__(self, factor):
self.factor = factor

def __call__(self, value):
return value * self.factor

double = Multiplier(2)
print(double(5)) # 10
print(double(8)) # 16

Python Learning 👩‍💻

⚙️ all()

В Python функция all() проверяет, соответствуют ли все элементы условию (истинны). Отличный способ убедиться, что все значения удовлетворяют требованиям.

Python Learning 👩‍💻

➡️ LiteLLM — использование любого LLM с использованием OpenAI и многое другое

LiteLLM – инструмент для гибкого и лёгкого управления LLM в Python. С ним можно быстро переключаться между моделями, контролировать затраты, интегрировать API без изменений кода и оптимизировать производительность через балансировку нагрузки.

• Поддержка единого формата для всех LLM, что упрощает интеграцию.
• Возможность управления расходами и ограничения скорости запросов для предотвращения перегрузок.

🔗 Ссылочка на доку

Python Learning 👩‍💻

🧠Узнаем сколько раз встречается каждая буква в предложении

Код представлен на картинке.

Python Learning 👩‍💻

⚙️ filter()

В Python функция filter() используется для отбора элементов, соответствующих условию. Она возвращает итератор, что делает её удобной и эффективной для обработки больших данных.

Python Learning 👩‍💻

✍️ Циклический сдвиг списка на N элементов вправо

Выше приведено решение с помощью слайсов.

Python Learning 👩‍💻

⚙️ itertools.combinations()

В Python функция itertools.combinations() генерирует все возможные комбинации элементов заданной длины из итерируемого объекта. Это полезно для задач, связанных с перебором подмножеств.

Python Learning 👩‍💻

⚙️ __del__

В Python метод __del__ служит деструктором, который вызывается при уничтожении объекта. Он позволяет выполнять завершающие действия, такие как освобождение ресурсов или запись логов, перед тем как объект будет удалён сборщиком мусора.

Python Learning 👩‍💻