🖥 Что означает some-variable ?
Двойное подчеркивание перед и после имени переменной в Python называется
Также могут использоваться "dunder" атрибуты, такие как name, module, doc, file, dict, class, all и другие, которые предоставляют информацию о модуле, классе, функции или другом объекте.
Значение, которое присваивается такой переменной, зависит от контекста использования.
Например,
Обычно используйте двойное подчеркивание только для специальных методов и атрибутов, которые имеют специальный смысл в языке Python, и не используйте такие имена для своих собственных переменных, чтобы избежать конфликтов и неожиданного поведения
Двойное подчеркивание перед и после имени переменной в Python называется
"dunder" (Double underscore)
и используется для специальных методов и атрибутов, которые могут быть вызваны автоматически. Например, init - это специальный метод, который вызывается при создании экземпляра класса. Другие примеры включают str, len, call, iter, и так далее.Также могут использоваться "dunder" атрибуты, такие как name, module, doc, file, dict, class, all и другие, которые предоставляют информацию о модуле, классе, функции или другом объекте.
Значение, которое присваивается такой переменной, зависит от контекста использования.
Например,
name
- это специальный атрибут, который содержит имя текущего модуля.Обычно используйте двойное подчеркивание только для специальных методов и атрибутов, которые имеют специальный смысл в языке Python, и не используйте такие имена для своих собственных переменных, чтобы избежать конфликтов и неожиданного поведения
👍4
➡️Что такое кеширование?
Кеширование позволяет сохранять результаты выполнения функций, избегая повторных вычислений. Это полезно, особенно если функция часто вызывается с одними и теми же данными или выполняет сложные операции.
➡️Как это сделать?
В Python есть модуль
➡️Зачем это нужно?
Кеширование ускоряет программу, сохраняя результаты вычислений функций. Это особенно полезно при работе с большими данными или сложными расчетами.
➡️Пример:
✈️Теперь вы знаете, как использовать кеширование в Python для улучшения производительности кода.
Кеширование позволяет сохранять результаты выполнения функций, избегая повторных вычислений. Это полезно, особенно если функция часто вызывается с одними и теми же данными или выполняет сложные операции.
➡️Как это сделать?
В Python есть модуль
functools
, включающий декоратор lru_cache
, который автоматически кеширует результаты функции.➡️Зачем это нужно?
Кеширование ускоряет программу, сохраняя результаты вычислений функций. Это особенно полезно при работе с большими данными или сложными расчетами.
➡️Пример:
from functools import lru_cache
@lru_cache(maxsize=20) # 20 - это максимальное количество "запоминаний"
def fibonacci(n):
if n < 2:
return n
return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)
print(fibonacci(10)) # Первый вызов - вычисляем
print(fibonacci(10)) # Результат уже закеширован
✈️Теперь вы знаете, как использовать кеширование в Python для улучшения производительности кода.
➡️Boto3 помогает разработчикам упростить работу с AWS. Она предоставляет простой и понятный способ взаимодействия с различными сервисами AWS, такими как создание и настройка виртуальных серверов, управление файловым хранилищем, отправка сообщений и многое другое.
➡️Botocore представляет собой набор инструментов и клиентских библиотек для работы с Amazon Web Services (AWS). Она обеспечивает низкоуровневый доступ к различным сервисам AWS, таким как Amazon S3, Amazon EC2 и многим другим. Botocore позволяет разработчикам создавать, управлять и автоматизировать ресурсы в облаке AWS.
⬆️Библиотека botocore также является ключевым компонентом PyPI - крупнейшего репозитория пакетов Python. PyPI предоставляет доступ к миллионам пакетов, которые можно установить и использовать в своих проектах. Botocore позволяет разработчикам использовать пакеты, связанные с AWS, и управлять ими с помощью простого и удобного
➡️Botocore представляет собой набор инструментов и клиентских библиотек для работы с Amazon Web Services (AWS). Она обеспечивает низкоуровневый доступ к различным сервисам AWS, таким как Amazon S3, Amazon EC2 и многим другим. Botocore позволяет разработчикам создавать, управлять и автоматизировать ресурсы в облаке AWS.
⬆️Библиотека botocore также является ключевым компонентом PyPI - крупнейшего репозитория пакетов Python. PyPI предоставляет доступ к миллионам пакетов, которые можно установить и использовать в своих проектах. Botocore позволяет разработчикам использовать пакеты, связанные с AWS, и управлять ими с помощью простого и удобного