all() и any() в Python: просто о полезном #tpyВ задачах ЕГЭ (например, в номере 25) часто нужно проверять условия для всех или хотя бы одного элемента из набора. Python предлагает элегантные решения — встроенные функции
all() и any().all() — Проверка простого числаdef is_prime(x):
if x <= 1:
return False
return all(x % i != 0 for i in range(2, x))
print(is_prime(7)) # Вывод: True
(x % i != 0 for i in range(2, x)) создает последовательность логических значений: True, если x не делится на i, и False, если делится.all() возвращает True, только если все значения в последовательности — истинны.is_prime(7) вернет True, так как 7 не делится ни на одно число от 2 до 6 — то есть, это простое число.any() — Поиск хотя бы одного делителяdef has_divisor(x):
return any(x % i == 0 for i in range(2, x))
print(has_divisor(9)) # Вывод: True
any() вернет True, если хотя бы одно значение в последовательности — истина.has_divisor(9) возвращает True, потому что 9 делится на 3.💡 Кратко:
all() — возвращает True, если все элементы истинны.any() — возвращает True, если хотя бы один элемент истинен.Please open Telegram to view this post
    VIEW IN TELEGRAM
  ❤3❤🔥3👍3🔥2
  Давненько не было викторин!
Что выведет этот код?
  Что выведет этот код?
Anonymous Quiz
    7%
    ['B', 'C', 'D', 'A']
      
    38%
    ['A', 'B', 'C', 'D']
      
    48%
    ['A', 'BCD']
      
    7%
    ['BCD', 'A']
      
    🙏7❤4🔥4🤩2
  Пару слов об авторе канала, давайте знакомиться!
Информатика ЕГЭ | itpy
Программирование на Python | itpy
Информатика ОГЭ | itpy
Hey Student!
Please open Telegram to view this post
    VIEW IN TELEGRAM
  ❤🔥3🎉2🫡2
  Срезы (slices) - это мощный инструмент в Python, позволяющий взять часть списка или строки, указав, что именно тебе нужно.
Общий вид срезов в Python:
A[начало:конец:шаг]
начало — индекс, С КОТОРОГО начинаем (включается).конец — индекс, ДО КОТОРОГО берём (не включается).шаг — через сколько берём элементы (по умолчанию 1).s = "информатика"
print(s[0:5]) # 'инфор' (с 0 по 4 индекс)
print(s[::-1]) # 'акитамрофни' (разворот строки)
print(s[2:7]) # 'форма' (с 2 по 6 индекс)
print(s[:4]) # 'инфо' (с начала до 3 индекса)
print(s[-4:]) # 'тика' (последние 4 буквы)
print(s[::2]) # 'ифрмата' (каждая вторая буква)
nums = [4, 8, 15, 16, 23, 42]
print(nums[1:4]) # [8, 15, 16] (с 1 по 3 индекс)
print(nums[-3:]) # [16, 23, 42] (последние 3 элемента)
print(nums[:3]) # [4, 8, 15] (первые 3 элемента)
print(nums[::-1]) # [42, 23, 16, 15, 8, 4] (разворот списка)
print(nums[::2]) # [4, 15, 23] (каждый второй элемент)
а также 13, 14, 17 и других номерах
Please open Telegram to view this post
    VIEW IN TELEGRAM
  ❤🔥4🔥3
  float в Python? #tpyОтвет:
Почему так происходит:
Число 0.1 в двоичном виде - бесконечная дробь. В памяти оно хранится как ближайшее представимое значение, а не как точная десятичная дробь. 
При выполнении операций (+, -, *, /) эти малые погрешности складываются. 
Оператор == проверяет полное совпадение битов результата, поэтому даже «крошечная» разница даст False. 
import math
# Два выражения, которые математически равны
a = 0.1 + 0.2
b = 0.3
# Прямое сравнение
print("a =", a) # a = 0.30000000000000004
print("b =", b) # b = 0.3
print("a == b ->", a == b) # False!
# Сравнение с учётом допуска погрешности
# По умолчанию rel_tol=1e-09, abs_tol=0.0
print("math.isclose(a, b) ->", math.isclose(a, b)) # True
Please open Telegram to view this post
    VIEW IN TELEGRAM
  🔥4❤3❤🔥3👍1
  Если раньше для подстановки переменных в строку мы писали:
"Привет, {}!".format(name)то теперь с f-строками можно проще:
name = "Андрей"
print(f"Привет, {name}!") # Привет, Андрей!
a = 5
b = 3
print(f"{a} + {b} = {a + b}") # 5 + 3 = 8
user = "Андрей"
action = "покупка"
log = f"Пользователь {user} зашел на сайт и выполнил действие: {action}"
print(log) # Пользователь Андрей зашел на сайт и выполнил действие: покупка
Чтобы использовать
f-строку, ставь f перед кавычками и указывай переменные в {}.Please open Telegram to view this post
    VIEW IN TELEGRAM
  ❤🔥3❤2👍2
  eval() в Python #tpy📓 Многие сталкиваются с задачами, где нужно вычислить выражение, заданное в виде строки, например:
"2+3*4" или " (10 - 3) ** 2".eval()Она "преобразует" строку в код и выполняет его, возвращая результат.
expression = "2+3*4"
result = eval(expression)
print(result) # Выведет 14
expression = " (10 - 3) ** 2"
result = eval(expression)
print(result) # Выведет 49
expression = "( 2+3*4 ) * 3"
result = eval(expression)
print(result) # Выведет 42
⚠️ Важно помнить: eval() — мощный инструмент, но его использование опасно, если строка содержит неподтвержденный или вредоносный код.
На экзамене обычно не проблема, а в реальной разработке лучше избегать eval() без необходимости.✔️ В контексте ЕГЭ eval() помогает быстро выполнять вычисления из строковых выражений, что удобно при решении задачи под номером 24.
eval() — ваш быстрый помощник, но применять его нужно с осторожностью!Please open Telegram to view this post
    VIEW IN TELEGRAM
  2❤🔥1❤1🔥1
  else после for или while в Python? #useful Блок else выполняется только если цикл завершился без использования break.
🔹 Почему это удобно?:
Например, при поиске элемента в списке:
- Если элемент найден — срабатывает break, и блок else пропускается.
- Если элемент не найден — цикл завершится нормально, и else выполнится, позволяя обработать ситуацию.
# Поиск элемента в списке
numbers = [1, 3, 5, 7, 9]
target = 4
for num in numbers:
if num == target:
print("Элемент найден:", target)
break
else:
print("Элемент не найден:", target)
- Если target есть в списке, мы его найдём и выйдем из цикла через break.
- Если target отсутствует, цикл завершится нормально, и сработает блок else, сообщая, что элемент не найден.
Please open Telegram to view this post
    VIEW IN TELEGRAM
  ❤🔥1❤1🔥1
  itertools.chain #tpyКогда у тебя есть несколько списков, кортежей или других итерируемых объектов, и нужно пройти по ним, будто это один большой список —
itertools.chain делает это просто и эффективно, без создания дополнительных промежуточных структур.itertools.chain позволяет объединять итерируемые объекты "на лету", экономя память и ускоряя обработку больших наборов данных. Особенно полезно, когда работаешь с объемными файлами или потоками данных.
import itertools
list1 = [1, 2, 3]
list2 = ('a', 'b', 'c')
list3 = range(10, 13)
# Объединяем без создания новых списков
for item in itertools.chain(list1, list2, list3):
print(item, end=' ')
1 2 3 a b c 10 11 12
Теперь ты можешь обходить все эти коллекции как один поток, не тратя лишнюю память
Please open Telegram to view this post
    VIEW IN TELEGRAM
  ❤🔥2🔥1
  enumerate() в Python и почему это удобно? #tpyenumerate() в Python - позволяет одновременно проходить по итерируемому объекту и получать индекс каждого элемента - очень удобно и читаемо.- Не нужно самостоятельно создавать счетчик
- Упрощает код при необходимости знать позицию элемента
- Особенно полезна при обработке списков, кортежей, строк и других итерируемых структур
fruits = ['яблоко', 'банан', 'киви']
for index, fruit in enumerate(fruits):
print(f"{index}: {fruit}")
0: яблоко
1: банан
2: киви
Теперь мы можем работать с циклами ещё удобнее!
Please open Telegram to view this post
    VIEW IN TELEGRAM
  ❤🔥2👍1🔥1
  def create_counter():
count = 0 # Внутреннее состояние
def counter():
nonlocal count
count += 1
print("Текущий счет:", count)
return counter
my_counter = create_counter()
my_counter() # Текущий счет: 1
my_counter() # Текущий счет: 2
Каждый вызов my_counter() увеличивает внутренний счетчик, который "запомнен" внутри функции. Это и есть замыкание!
- Хранить состояние между вызовами
- Создавать "приватные" переменные
- Сделать код более модульным и безопасным
Please open Telegram to view this post
    VIEW IN TELEGRAM
  ❤3👍1
  Это обычный способ создания списков через цикл
for, но более лаконичный и читаемый.res = []
for i in range(10):
if i % 2 == 0:
res.append(i ** 2)
print(res) # [0, 4, 16, 36, 64]
res = [i ** 2 for i in range(10) if i % 2 == 0]
print(res) # [0, 4, 16, 36, 64]
[выражение for переменная in последовательность if условие]
«Добавь выражение в список для каждого элемента, если выполняется условие»
[x for x in range(1, 21) if x % 2 != 0]
[s.upper() for s in ['питон', 'егэ', 'код']]
[x for x in range(10) if x not in (3, 7)]
💭 Когда использовать?
💡 Важно: генераторы не заменяют циклы везде. Но для быстрого и чистого кода они очень полезны.
Please open Telegram to view this post
    VIEW IN TELEGRAM
  🔥2👍1
  is для сравнения строк и чисел в Python?  #tpy🔍 Для небольших чисел и коротких строк Python часто использует кэш, поэтому is может иногда возвращать True. 
Но для больших чисел или длинных строк это не гарантировано - объекты могут быть разными.
a = 256
b = 256
print(a is b) # True (кэш)
x = "hello"
y = "hello"
print(x is y) # True (кэш)
a = 1000
b = 1000
print(a is b) # False (разные объекты)
== для сравнения значений, is - только чтобы проверить, ссылаются ли переменные на один объект!Please open Telegram to view this post
    VIEW IN TELEGRAM
  🔥2🫡1
  .env, и зачем он нужен? #tpyЕсли вы когда-либо работали с проектами на
Python, Node.js или других языках, то, скорее всего, сталкивались с файлами .env. Но что они из себя представляют?В нем хранятся важные настройки: ключи API, пароли, настройки базы данных и другие конфиденциальные данные.
🔒 Почему это удобно?
- Безопасность: секретные данные не хранятся прямо в коде, их легко исключить из системы контроля версий.
- Гибкость: можно легко менять настройки между разными окружениями - тестовым, продакшеном и локальной разработкой.
- Удобство: все важные переменные сосредоточены в одном месте, их легко найти и обновить.
.env - это безопасный способ хранения конфиденциальной информации, если он используется локально и не попадает в публичные источники.⚠️ Ведь его публичное размещение - серьёзная уязвимость!
Please open Telegram to view this post
    VIEW IN TELEGRAM
  ❤🔥2👍1
  Примеры кодов для задач 9, 17, 24, 26, 27 из ЕГЭ:
for M in open('9.txt'):
    M = [int(i) for i in M.split()]
    print(M)M = [int(i) for i in open('17.txt')]
print(M)s = open('24.txt').readline()Считываем только первую строку файла.
ans = []
for M in open('26.txt'):
M = [int(i) for i in M.split()]
ans.append(M)
Сохраняем каждую строку как список чисел, а потом собираем всё в общий список.
f = open('27.А.txt').readlines()[1:]
for M in f:
    M = [float(i.replace(',','.')) for i in M.split()]
    x, y = M[0], M[1]
    print(x, y)Please open Telegram to view this post
    VIEW IN TELEGRAM
  👍1🔥1🫡1
  📎 list - это изменяемый упорядоченный список. Можно добавлять, удалять, менять элементы. Например:
fruits = ['яблоко', 'банан', 'апельсин']📎 📎 tuple - неизменяемая последовательность. Отлично подходит, когда нужно зафиксировать набор данных:
coordinates = (10, 20)📎 📎 set - множество уникальных элементов. Быстро искать, удалять дубликаты:
unique_numbers = {1, 2, 3}📎 📎 dict - словарь, отображение ключей на значения. Очень удобно для хранения пар "ключ-значение":
person = {'имя': 'Анна', 'возраст': 25}📎 ❄️ frozenset - неизменяемое множество, его нельзя менять после создания. Используется там, где нужен "жёсткий" набор данных. frozenset([1, 2, 3, 4])➡️ frozenset({1, 2, 3, 4})🔼 🔽 deque - двусторонняя очередь из модуля collections. Быстро добавлять и удалять элементы с обоих концов:
from collections import deque⚙️ d = deque() - инициализировать элементами из любого итерируемого объекта (список, кортеж и т. д.).
Технологии телеграмма не стоят на месте, поэтому обращаю ваше внимание, что мы часто используем инструмент "цитата". Кликайте на цитату выше, чтобы открыть текст для чтения
Please open Telegram to view this post
    VIEW IN TELEGRAM
  👍1🔥1