Декоратор lru_cache()
Декоратор
Как работает lru_cache():
Декоратор
#для_начинающих
Декоратор
lru_cache()
из модуля functools
в Python используется для мемоизации функций, то есть для кэширования результатов их вычислений. Это может значительно повысить производительность кода, если функция выполняет вычисления, которые требуют много времени.Как работает lru_cache():
Декоратор
lru_cache()
работает по алгоритму LRU (Least Recently Used), что означает, что он кэширует последние maxsize
результатов вычислений функции. Если кэш переполняется, то наименее#для_начинающих
👍13
itemgetter()
#для_начинающих
itemgetter()
— это функция из модуля operator
, которая используется для извлечения элементов из объектов, поддерживающих индексирование (например, списки, кортежи, строки).#для_начинающих
👍14
Функция bisect.insort()
Функция
#для_начинающих
Функция
bisect.insort()
в Python используется для вставки элемента в уже отсортированный список, сохраняя его отсортированным. Она работает с помощью алгоритма бинарного поиска, что делает ее более эффективной, чем линейный поиск,#для_начинающих
👍24🆒2
Функция statistics.mean()
Функция
#для_начинающих
Функция
statistics.mean()
в Python используется для вычисления среднего арифметического набора данных. Она находится в модуле statistics
, который нужно предварительно импортировать.#для_начинающих
👍21
Функция hypot
Функция
Синтаксис:
Аргументы:
#для_начинающих
Функция
hypot
из модуля math
в Python используется для вычисления евклидовой нормы, также известной как гипотенуза прямоугольного треугольника.Синтаксис:
import math
hypot(x, y)
Аргументы:
x
: Первый катет прямоугольного треугольника.y
: Второй катет прямоугольного треугольника.#для_начинающих
👍17🔥3😱1
default_int_handler
Функциональность:
#для_продвинутых
default_int_handler
— это функция, которая используется в качестве обработчика сигнала SIGINT по умолчанию. Она вызывается, когда пользователь нажимает комбинацию клавиш Ctrl+C, чтобы прервать работу программы.Функциональность:
default_int_handler
прерывает работу программы, генерируя исключение KeyboardInterrupt. Эта функция сбрасывает обработчик сигнала SIGINT, восстанавливая его исходное состояние.#для_продвинутых
👍12
👍17🤔11
Функция start_new_thread
Функция
#для_продвинутых
Функция
start_new_thread
из модуля thread
в Python используется для создания нового потока выполнения. Она принимает два аргумента:target
: Это функция, которая будет выполняться в новом потоке.args
: Это кортеж, содержащий аргументы, которые будут переданы функции target
.#для_продвинутых
👍18
Каким будет вывод этого кода?
Anonymous Quiz
3%
1
35%
A
5%
4
47%
Неверный синтаксис метода get
10%
Узнать ответ
🤔16👍9
Функция betavariate
Функция
#для_продвинутых
Функция
betavariate
в Python используется для генерации случайных чисел из бета-распределения. Бета-распределение - это непрерывное распределение вероятностей, которое часто используется для моделирования пропорций или вероятностей.#для_продвинутых
👍13😁2
Singledispatch
Универсальная функция — это функция, которая может работать с объектами разных типов.
Одиночная диспетчеризация — это метод выбора реализации функции на основе типа одного из ее аргументов.
#для_продвинутых
Singledispatch
— это декоратор из стандартной библиотеки Python functools
, который позволяет создавать универсальные функции с одиночной диспетчеризацией.Универсальная функция — это функция, которая может работать с объектами разных типов.
Одиночная диспетчеризация — это метод выбора реализации функции на основе типа одного из ее аргументов.
#для_продвинутых
👍18❤🔥1
Декоратор total_ordering
Декоратор
Важно:
— Декоратор
— Если класс наследует от другого класса, который уже декорирован
#для_продвинутых
Декоратор
total_ordering
из модуля functools
используется для упрощения реализации «полного» сравнения объектов в Python. Он автоматически генерирует методы сравнения (__lt__
, __le__
, __gt__
, __ge__
), если в классе определены один или несколько из них, а также метод __eq__
.Важно:
— Декоратор
total_ordering
не переопределяет методы сравнения, которые уже определены в классе или его суперклассах.— Если класс наследует от другого класса, который уже декорирован
total_ordering
, то необходимо явно указать методы сравнения в наследуемом классе.#для_продвинутых
👍10❤🔥1
Функция gammavariate
Функция
Синтаксис:
Параметры:
Возвращаемое значение:
Случайное число с плавающей запятой из гамма-распределения с параметрами
#для_начинающих
Функция
gammavariate
из модуля random
в Python используется для генерации случайных чисел из гамма-распределения.Синтаксис:
random.gammavariate(alpha, beta)
Параметры:
alpha (float)
: Форма гамма-распределения. Должна быть больше 0.beta (float)
: Масштаб гамма-распределения. Должна быть больше 0.Возвращаемое значение:
Случайное число с плавающей запятой из гамма-распределения с параметрами
alpha
и beta
.#для_начинающих
👍7❤🔥2
Функция lognormvariate
Функция
Синтаксис:
Аргументы:
Возвращаемое значение:
Случайное число из логарифмически нормального распределения с заданными
#для_начинающих
Функция
lognormvariate
из модуля random
в Python используется для генерации случайных чисел из логарифмически нормального распределения.Синтаксис:
random.lognormvariate(mu, sigma)
Аргументы:
mu (вещественное число)
: среднее значение логарифма случайной величины.sigma (вещественное число)
: стандартное отклонение логарифма случайной величины.Возвращаемое значение:
Случайное число из логарифмически нормального распределения с заданными
mu
и sigma
.#для_начинающих
👍11❤🔥1
Каким будет вывод этого кода?
Anonymous Quiz
28%
True
11%
False
20%
None
26%
Ошибка
14%
Узнать ответ
🤔12👍8😱2
Функция vonmisesvariate
Функция
Аргументы функции:
#для_продвинутых
Функция
vonmisesvariate
из модуля random
в Python используется для генерации случайных чисел, подчиненных распределению фон Мизеса, также известному как круговое нормальное распределение или распределение Тихонова.Аргументы функции:
mu
: Среднее значение угла, выраженное в радианах в диапазоне от 0 до 2π.kappa
: Параметр концентрации, который должен быть больше или равен 0. Чем больше значение kappa
, тем более концентрируется распределение вокруг среднего значения.#для_продвинутых
👍10