❔Зачем нужно ключевое слово async в Python?
Ключевое слово async в Python используется для создания асинхронных функций (или корутин), которые позволяют выполнять задачи, не блокируя основной поток выполнения программы. Это особенно полезно для работы с такими операциями, как сетевые запросы, взаимодействие с базами данных или чтение/запись файлов.
Вот пример асинхронной функции:
Как можно заметить, async идёт в паре с await, который приостанавливает выполнение fetch_data до завершения asyncio.sleep(2).
Ключевое слово async в Python используется для создания асинхронных функций (или корутин), которые позволяют выполнять задачи, не блокируя основной поток выполнения программы. Это особенно полезно для работы с такими операциями, как сетевые запросы, взаимодействие с базами данных или чтение/запись файлов.
Вот пример асинхронной функции:
import asyncio
async def fetch_data():
print("Fetching data...")
await asyncio.sleep(2) # симуляция длительной операции
print("Data fetched")
return "Data"
async def main():
result = await fetch_data()
print(result)
# запуск асинхронной функции
asyncio.run(main())
Как можно заметить, async идёт в паре с await, который приостанавливает выполнение fetch_data до завершения asyncio.sleep(2).
➡️JSON (JavaScript Object Notation) - это универсальный формат для обмена данными между приложениями.
➡️Чтение JSON-данных в Python
Одной из основных операций при работе с JSON в Python является чтение данных из JSON-файла или строки. Для этого в Python есть модуль
➡️Создание JSON-данных в Python
Помимо чтения JSON-данных, в Python мы также можем создавать и записывать JSON-данные. Для этого мы можем использовать функцию
➡️Чтение JSON-данных в Python
Одной из основных операций при работе с JSON в Python является чтение данных из JSON-файла или строки. Для этого в Python есть модуль
json
, который предоставляет функции для преобразования JSON в Python-объекты и наоборот. Например, чтобы прочитать данные из JSON-файла, мы можем использовать функцию json.load()
:import json
with open('data.json') as file:
data = json.load(file)
➡️Создание JSON-данных в Python
Помимо чтения JSON-данных, в Python мы также можем создавать и записывать JSON-данные. Для этого мы можем использовать функцию
json.dump()
. Например, допустим, у нас есть словарь Python, который мы хотим преобразовать в JSON-формат и записать в файл:import json
data = {
'name': 'John',
'age': 30,
'city': 'New York'
}
with open('data.json', 'w') as file:
json.dump(data, file)
✈️Функция range() в Python - это важный инструмент для создания последовательности чисел. Хотя она часто используется в связке с циклом for, есть и другие способы, как можно использовать эту функцию.
➡️Использование range() в списковых включениях
Списковые включения - это мощный инструмент Python, который позволяет создавать списки в одну строку кода. Функция range() может быть использована в списковых включениях для создания списков, которые следуют определенной числовой последовательности. Например,
➡️Использование range() в генераторах
Генераторы в Python - это специальный тип итераторов, который позволяет генерировать элементы "на лету", экономя память. Функцию range() можно использовать в генераторах для создания последовательностей чисел. Например,
➡️Использование range() в списковых включениях
Списковые включения - это мощный инструмент Python, который позволяет создавать списки в одну строку кода. Функция range() может быть использована в списковых включениях для создания списков, которые следуют определенной числовой последовательности. Например,
[x for x in range(10)]
создаст список чисел от 0 до 9.➡️Использование range() в генераторах
Генераторы в Python - это специальный тип итераторов, который позволяет генерировать элементы "на лету", экономя память. Функцию range() можно использовать в генераторах для создания последовательностей чисел. Например,
(x for x in range(10))
создаст генератор, который производит числа от 0 до 9.