❓Что такое Meta в классах Django?
Django использует метаклассы. А метаклассы — это классы, которые конструируют другие классы. Соответственно, когда Django конструирует наш класс, он делает это с помощью своего метакласса. Внутренний класс с названием Meta позволяет задать этому конструктору необходимые нам параметры.
🪅Например, мы можем перезаписать имя таблицы, используя db_table в классе Meta. А ещё изменить порядок полей нашей модели.
Django использует метаклассы. А метаклассы — это классы, которые конструируют другие классы. Соответственно, когда Django конструирует наш класс, он делает это с помощью своего метакласса. Внутренний класс с названием Meta позволяет задать этому конструктору необходимые нам параметры.
🪅Например, мы можем перезаписать имя таблицы, используя db_table в классе Meta. А ещё изменить порядок полей нашей модели.
from django.db import models
class Product(models.Model):
name = models.CharField(max_length=100)
price = models.DecimalField(max_digits=10, decimal_places=2)
created_at = models.DateTimeField(auto_now_add=True)
class Meta:
db_table = 'product_table'
ordering = ['-created_at']
➡️GeoPy — это популярная библиотека в языке программирования Python, которая используется для выполнения различных геокодинговых операций. Она позволяет разработчикам легко преобразовывать адреса в географические координаты (широта и долгота) и обратно
➡️Геокодирование и обратное геокодирование
Одна из основных функций библиотеки GeoPy — это геокодирование. Геокодирование позволяет преобразовывать текстовые адреса в географические координаты. Это может быть полезно для создания карт, отслеживания местоположения или анализа данных, связанных с конкретными локациями.
➡️Расчет расстояний и маршрутов
Еще одна полезная функция GeoPy — это возможность расчета расстояний между двумя точками на карте. Это может быть полезно для множества приложений, включая логистику, планирование маршрутов и анализ местоположения.
➡️Геокодирование и обратное геокодирование
Одна из основных функций библиотеки GeoPy — это геокодирование. Геокодирование позволяет преобразовывать текстовые адреса в географические координаты. Это может быть полезно для создания карт, отслеживания местоположения или анализа данных, связанных с конкретными локациями.
➡️Расчет расстояний и маршрутов
Еще одна полезная функция GeoPy — это возможность расчета расстояний между двумя точками на карте. Это может быть полезно для множества приложений, включая логистику, планирование маршрутов и анализ местоположения.
Forwarded from Python
1.
count(start, step): Генерирует бесконечную арифметическую прогрессию, начиная с start, с шагом step.2.
cycle(iterable): Бесконечно повторяет элементы из iterable.3.
chain(*iterables): Объединяет несколько итерируемых объектов в один последовательный поток.4.
zip_longest(*iterables, fillvalue=None):Объединяет элементы из разных итерируемых объектов, даже если их длины различаются, то недостающее количество елментом заполнится заполнителем fillvalue.
import itertools
# Создаем бесконечную последовательность с шагом 2
counter = itertools.count(start=10, step=2)
for _ in range(5):
print(next(counter)) # Выведет числа: 10, 12, 14, 16, 18
# Объединяем несколько списков в один последовательный поток
letters = ['a', 'b', 'c']
numbers = [1, 2, 3]
combined = itertools.chain(letters, numbers)
print(list(combined)) # Выведет: ['a', 'b', 'c', 1, 2, 3]
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🖥 В чем разница между итератором и генератором?
В Python и итераторы, и генераторы позволяют перебирать элементы коллекций, но работают немного по-разному.
🔘Итераторы — это объекты, которые реализуют методы
🔘Генераторы — это специальный способ реализации итераторов. Они создаются при помощи функций с ключевым словом
В Python и итераторы, и генераторы позволяют перебирать элементы коллекций, но работают немного по-разному.
🔘Итераторы — это объекты, которые реализуют методы
iter() и next(). Метод iter() возвращает сам итератор, а next() — следующий элемент коллекции. Если элементы заканчиваются, next() должен вызвать исключение StopIteration. Итераторы позволяют явно перебирать элементы коллекции, не требуя, чтобы все элементы были доступны в памяти одновременно.🔘Генераторы — это специальный способ реализации итераторов. Они создаются при помощи функций с ключевым словом
yield. Главное отличие генератора заключается в том, что значения генерируются по требованию. Каждый раз, когда генератор достигает yield, он возвращает значение и «замирает», сохраняя своё состояние до следующего вызова. Это позволяет использовать меньше памяти при итерации по длинным последовательностям.