⚙️ Циклы for с
В Python
➡️ Такой способ помогает легко перебирать индексы, повторять действия заданное число раз или строить простые циклы без списков.
range()
В Python
for
часто используется вместе с range()
для повторения действий. range(start, stop, step)
создаёт последовательность чисел. Если указать только одно число — это будет stop
, а start
считается равным 0.# Выводит числа от 0 до 4
for i in range(5):
print(i)
# Выводит чётные числа от 2 до 10
for i in range(2, 11, 2):
print(i)
➡️ Такой способ помогает легко перебирать индексы, повторять действия заданное число раз или строить простые циклы без списков.
👀 Типизация в Python
Python — динамически типизируемый язык, но с версии 3.5+ поддерживает аннотацию типов. Это не делает язык статически типизированным, но помогает с автодополнением, отладкой и документацией.
➡️ Пример использования:
Аннотации не обязательны, но делают код чище и понятнее, особенно в больших проектах.
Python — динамически типизируемый язык, но с версии 3.5+ поддерживает аннотацию типов. Это не делает язык статически типизированным, но помогает с автодополнением, отладкой и документацией.
➡️ Пример использования:
def greet(name: str, times: int) -> str:
return (f"Hello, {name}! " * times).strip()
print(greet("Alice", 2)) # Hello, Alice! Hello, Alice!
Аннотации не обязательны, но делают код чище и понятнее, особенно в больших проектах.
Что выведет следующий код?
Anonymous Quiz
26%
Hello
60%
Before, Hello, After
7%
Before, After
7%
Ошибка выполнения
🧠 Словари в Python: быстрое хранение данных по ключу
Словарь (dict) — структура данных, где каждому уникальному ключу соответствует значение. Полезен, когда нужен быстрый доступ к данным по имени, ID и т.д.
🔹 Ключи должны быть неизменяемыми (строки, числа, кортежи).
🔹 Доступ и изменение по ключу — за константное время.
📌 Используйте словари, когда нужен быстрый доступ к данным по метке.
Словарь (dict) — структура данных, где каждому уникальному ключу соответствует значение. Полезен, когда нужен быстрый доступ к данным по имени, ID и т.д.
user = {'name': 'Анна', 'age': 25}
print(user['name']) # Анна
# Добавление нового поля
user['email'] = 'anna@example.com'
print(user)
🔹 Ключи должны быть неизменяемыми (строки, числа, кортежи).
🔹 Доступ и изменение по ключу — за константное время.
📌 Используйте словари, когда нужен быстрый доступ к данным по метке.
🐍 Именованные аргументы в Python
В Python можно передавать аргументы по имени, а не только по позиции. Это улучшает читаемость и делает код более понятным.
📌 Используются в функциях с несколькими параметрами, особенно если есть значения по умолчанию.
✔️ Такой стиль помогает избежать ошибок и делает код само-документируемым.
В Python можно передавать аргументы по имени, а не только по позиции. Это улучшает читаемость и делает код более понятным.
📌 Используются в функциях с несколькими параметрами, особенно если есть значения по умолчанию.
def greet(name, greeting="Привет"):
print(f"{greeting}, {name}!")
greet("Анна") # Привет, Анна!
greet(name="Иван", greeting="Здравствуйте") # Здравствуйте, Иван!
✔️ Такой стиль помогает избежать ошибок и делает код само-документируемым.
Что выведет следующий код?
Anonymous Quiz
17%
foo called, Done
13%
True, foo called, Done
57%
Done
13%
Ошибка выполнения
📌 Тип данных None в Python
➡️ Пример использования:
None
— это специальное значение, обозначающее «ничего» или «отсутствие значения». Часто используется как значение по умолчанию или чтобы показать, что результат не был вычислен.➡️ Пример использования:
def greet(name=None):
if name is None:
print("Привет, гость!")
else:
print(f"Привет, {name}!")
greet() # Привет, гость!
greet("Анна") # Привет, Анна!
None
— это объект, у него свой тип NoneType
. Сравнивать нужно через is
, а не ==
.⚡️Анализируем продажи на Wildberries с помощью Python
С каждым днем все больше бизнесов выходят на маркетплейсы, а значит еще более ценными становятся аналитики, которые умеют с ними работать. Хотите за несколько часов собрать интересный кейс для своего портфолио?
Андрон Алексанян - эксперт по аналитике с 8 летним опытом и по совместительству CEO Simulative в прямом эфире проанализирует продажи на Wildberries с помощью Python.
Что будет на вебинаре:
🟠Напишем скрипт на Python, который каждый час собирает статистику о ранжировании карточки на WB по ключевым запросам;
🟠Построим наглядные визуализации для отслеживания динамики ранжирования.
Важно досмотреть вебинар до конца, чтобы узнать как упаковать этот кейс в портфолио своих проектов.
😶Зарегистрироваться на бесплатный вебинар
С каждым днем все больше бизнесов выходят на маркетплейсы, а значит еще более ценными становятся аналитики, которые умеют с ними работать. Хотите за несколько часов собрать интересный кейс для своего портфолио?
Андрон Алексанян - эксперт по аналитике с 8 летним опытом и по совместительству CEO Simulative в прямом эфире проанализирует продажи на Wildberries с помощью Python.
Что будет на вебинаре:
🟠Напишем скрипт на Python, который каждый час собирает статистику о ранжировании карточки на WB по ключевым запросам;
🟠Построим наглядные визуализации для отслеживания динамики ранжирования.
Важно досмотреть вебинар до конца, чтобы узнать как упаковать этот кейс в портфолио своих проектов.
😶Зарегистрироваться на бесплатный вебинар
❓ Зачем нужен декоратор
Декоратор
✅ Пример:
📌 В этом примере
@classmethod
в Python и когда его использовать?Декоратор
@classmethod
позволяет создавать методы, которые получают в качестве первого аргумента сам класс (cls
), а не экземпляр (self
). Это полезно для создания альтернативных конструкторов и работы с атрибутами класса.✅ Пример:
class Person:
def init(self, name):
self.name = name
@classmethod
def from_dict(cls, data):
return cls(data["name"])
data = {"name": "Alice"}
person = Person.from_dict(data)
print(person.name)
📌 В этом примере
from_dict
создает новый экземпляр класса Person
, используя данные из словаря.@classmethod
удобно использовать, когда нужно создавать объекты разными способами или работать с классом напрямую, не привязываясь к конкретному экземпляру.Что выведет следующий код?
Anonymous Quiz
32%
[1], [2], [3]
58%
[1], [1, 2], [1, 2, 3]
5%
[1, 2, 3], [1, 2, 3], [1, 2, 3]
5%
Ошибка выполнения
Функция
⚡️ Пример:
Если длины списков разные, объединение остановится на самом коротком.
zip()
в Pythonzip()
— встроенная функция, которая объединяет несколько итерируемых объектов в кортежи. Она позволяет удобно "сшивать" списки вместе.⚡️ Пример:
names = ['Анна', 'Борис', 'Виктор']
scores = [85, 90, 78]
result = list(zip(names, scores))
print(result)
# [('Анна', 85), ('Борис', 90), ('Виктор', 78)]
zip()
полезен для параллельной обработки данных и создания пар значений из разных коллекций.Если длины списков разные, объединение остановится на самом коротком.
⚡️ Что такое функции высшего порядка в Python?
Функция высшего порядка — это функция, которая принимает другую функцию в качестве аргумента или возвращает функцию в качестве результата. Это основа функционального программирования в Python.
➡️ Пример:
🗣 В этом примере apply принимает функцию square и значение, применяя функцию к значению. Это позволяет строить более гибкий и переиспользуемый код.
Функция высшего порядка — это функция, которая принимает другую функцию в качестве аргумента или возвращает функцию в качестве результата. Это основа функционального программирования в Python.
➡️ Пример:
def apply(func, value):
return func(value)
def square(x):
return x * x
result = apply(square, 5)
print(result) # 25
🗣 В этом примере apply принимает функцию square и значение, применяя функцию к значению. Это позволяет строить более гибкий и переиспользуемый код.