🤔 Как это работает? — Python: List Comprehension

List comprehension — это мощный способ создавать списки в Python одной строкой. Давайте разберём, как работает этот синтаксис.

➡️ Как это работает:

• range(10) генерирует числа от 0 до 9.
• Для каждого числа x из range(10) выполняется выражение x**2, которое возводит x в квадрат.
• Результаты собираются в список squares.

Развернутый аналог:

squares = []
for x in range(10):
    squares.append(x**2)
print(squares) #[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

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!

Избегайте изменяемых значений по умолчанию, чтобы не создавать неожиданных побочных эффектов.

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 👩‍💻

⌛ 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.

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 👩‍💻

❓ 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)

Python Learning 👩‍💻

⚙️ 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 👩‍💻

➡️ 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 👩‍💻

⚙️ 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 👩‍💻

⚙️ 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 👩‍💻

⚙️ 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 👩‍💻

⚙️ 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 👩‍💻

#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 👩‍💻