🐍 Множества в Python #tpy 

Множества — это неупорядоченные коллекции уникальных элементов. Они полезны для хранения элементов без дублирования и для выполнения операций над множествами, таких как объединение, пересечение и разность. Давайте рассмотрим основы множеств в Python.


🚩 Создание множеств

# Создание пустого множества
my_set = set()

# Создание множества с элементами
my_set = {1, 2, 3, 4, 5}

# Пример множества со строками
fruits = {"apple", "banana", "cherry"}

🚩 Основные операции с множествами

# Добавление элемента в множество
my_set.add(6)
print(my_set) # {1, 2, 3, 4, 5, 6}

# Удаление элемента из множества
my_set.remove(3)
print(my_set) # {1, 2, 4, 5, 6}

# Проверка наличия элемента в множестве
print(4 in my_set) # True
print(10 in my_set) # False

Множества в Python — мощный инструмент для работы с уникальными данными и выполнения различных операций над ними.

Информатика ЕГЭ | itpy 🧑‍💻
Поддержать автора донатом🍊

📱 Способы подключения библиотек в Python #tpy

В Python существует несколько удобных способов подключения библиотек и модулей, что делает код более гибким и удобным для чтения. Давайте рассмотрим основные из них.


1⃣ Импортирование библиотеки целиком:

Самый базовый способ — это просто импортировать библиотеку с помощью команды import. Например, мы можем подключить стандартную библиотеку math, чтобы использовать ее функции:

import math  # Импортируем библиотеку math
print(math.sqrt(16))  # Вывод: 4.0

Этот метод требует, чтобы мы каждый раз указывали название библиотеки перед использованием ее функций, что может быть неудобно в больших проектах.

2⃣ Псевдонимы для библиотек:

Чтобы сделать код более кратким и читаемым, можно использовать псевдонимы. Это достигается с помощью ключевого слова as. Вот как это делается:

import math as m  # Импортируем библиотеку math с псевдонимом m
print(m.sqrt(16))  # Вывод: 4.0

Теперь мы можем обращаться к функциям библиотеки math через m, что упрощает написание кода.

3⃣ Импортирование конкретных функций:

Если вам нужны только несколько функции из библиотеки, вы можете импортировать их напрямую. Это не только делает код более аккуратным, но и может немного оптимизировать использование памяти:

from math import sqrt, pow, gcd  # Импортируем только нужные функции
print(sqrt(16))  # Вывод: 4.0

Таким образом, вы избегаете повторного указания названия библиотеки.

4⃣ Импортирование всех функций:

Если вам нужно использовать все функции из библиотеки, вы можете импортировать их с помощью *:

from math import *  # Импортируем все функции из библиотеки math
print(sqrt(16))  # Вывод: 4.0

Этот способ также не требует указания имени библиотеки, однако он может сделать код менее очевидным и могут возникнуть конфликты имен с другими библиотеками/фунциями.

Азим вкатывается в IT | itpy 💻
Поддержать автора донатом 💵

🖥 Все методы списков в Python, которые понадобятся на ЕГЭ #tpy


🚩 .APPEND()

Метод .append() используется для добавления элемента в конец списка. Пример:

my_list = [1, 2, 3]
my_list.append(4)
my_list.append(5)
print(my_list)  # Вывод: [1, 2, 3, 4, 5]

Можно реализовать через конкатенацию (склеивание) списков:

my_list = [1, 2, 3]
my_list = [0] + my_list + [4, 5]
print(my_list)  # Вывод: [0, 1, 2, 3, 4, 5]

🚩 .REVERSE()

Метод .reverse() изменяет порядок элементов в списке на обратный. Пример:

my_list = [1, 2, 3, 4]
my_list.reverse()
print(my_list)  # Вывод: [4, 3, 2, 1]

Можно записать по другому через срез:

my_list = [1, 2, 3, 4]
my_list = my_list[::-1]
print(my_list)  # Вывод: [4, 3, 2, 1]

🚩 .COUNT()

Метод .count() возвращает количество вхождений заданного элемента в список. Пример:

my_list = [1, 2, 2, 3, 4, 2]
print(my_list.count(2))  # Вывод: 3

🚩 .REMOVE()

Метод .remove() удаляет первое вхождение указанного элемента из списка. Пример:

my_list = [1, 2, 3, 2, 4]
my_list.remove(2)  # Первая найденная двойка
print(my_list)  # Вывод: [1, 3, 2, 4]

Можно удалить элемент через его индекс используя del:

my_list = [1, 2, 3, 2, 4]
del my_list[1]  # Индекс удаляемого элемента
print(my_list)  # Вывод: [1, 3, 2, 4]

🚩 .INDEX()

Метод .index() возвращает индекс первого вхождения заданного элемента в списке. Пример:

my_list = [1, 2, 3, 2, 4]
print(my_list.index(2))  # Вывод: 1

🚩 .SORT()

Метод .sort() сортирует элементы списка по возрастанию (по умолчанию) или в обратном порядке, если передан аргумент reverse=True. Пример:

my_list = [4, 1, 3, 2]
my_list.sort()
print(my_list)  # Вывод: [1, 2, 3, 4]

my_list.sort(reverse=True)
print(my_list)  # Вывод: [4, 3, 2, 1]

Скажу честно я не любитель этого метода, считаю, что удобнее будет использовать функцию sorted():

my_list = [4, 1, 3, 2]
my_list = sorted(my_list)
print(my_list)  # Вывод: [1, 2, 3, 4]

my_list = sorted(my_list, reverse=True)
print(my_list)  # Вывод: [4, 3, 2, 1]

Азим вкатывается в IT | itpy 💻
Наш второй канал по подготовке к ЕГЭ 🧑‍💻

👩‍💻 Мастерим срезы в Python: Изучаем эффективное использование срезов в списках и строках #tpy

🚩 Извлечение подсписка:

my_list = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
subset = my_list[2:5]
print(subset)  # Вывод: [3, 4, 5]

Здесь мы извлекаем подсписок, начиная с индекса 2 и заканчивая индексом 5 (не включая). Это полезно, когда нам нужна определенная часть списка.

🚩 Извлечение каждого второго элемента:

my_list = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
subset = my_list[1::2]
print(subset)  # Вывод: [2, 4, 6, 8, 10]

В этом примере мы извлекаем каждый второй элемент, начиная с индекса 1, то есть все нечетные ИНДЕКСЫ.

🚩 Извлечение обратного порядка списка:

my_list = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
reverse_list = my_list[::-1]
print(reverse_list)  # Вывод: [10, 9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1]

Использование среза с отрицательным шагом позволяет нам легко создать список в обратном порядке.

🚩 Извлечение подстроки:

my_string = "Hello, World!"
substring = my_string[7:12]
print(substring)  # Вывод: "World"

В данном случае, мы извлекаем подстроку, начиная с индекса 7 и заканчивая индексом 12 (не включая). Это полезно для работы с текстовыми данными.

🚩 Извлечение каждого второго символа:

my_string = "Hello, World!"
substring = my_string[::2]
print(substring)  # Вывод: "Hlo ol!"

Использование среза с шагом 2 помогает нам извлекать каждый второй символ из строки.

🚩 Извлечение обратного порядка строки:

my_string = "Hello, World!"
reverse_string = my_string[::-1]
print(reverse_string)  # Вывод: "!dlroW ,olleH"

Также, как и в случае с списками, срез с отрицательным шагом позволяет легко получить строку в обратном порядке.

Использование срезов делает код более эффективным и читаемым. Практикуйтесь в их применении, и вы обнаружите, насколько они улучшают ваши навыки работы с данными в Python.

Азим вкатывается в IT | itpy 💻
Наш второй канал по подготовке к ЕГЭ 🧑‍💻

📱 Универсальная функция перевода числа из 10-ой системы счисления в b-ую #tpy

При подготовке к ЕГЭ по информатике важно уметь работать с различными системами счисления для таких номеров как 5 и 14. Сегодня разберем универсальную функцию на Python, которая позволяет перевести число из десятичной системы счисления в любую другую (от 2 до 36).

1. Импортируем необходимые символы:

from string import *

Здесь используются модули digits и ascii_uppercase, чтобы задать доступные символы для различных систем счисления.


2. Образуем строку alphabet:

alphabet = digits + ascii_uppercase

Эта строка содержит все символы, используемые в системах счисления: цифры от 0 до 9 и заглавные английские буквы от A до Z.


3. Основная функция convert:

def convert(n, b):
    r = ''
    while n > 0:
        r += alphabet[n % b]
        n //= b
    return r[::-1]

Функция convert принимает два параметра: число n в десятичной системе и основание b, в которое его нужно перевести. Внутри цикла проводится деление числа n на основание b с остатком, который используется для получения соответствующего символа из alphabet. Собранные символы переворачиваются в обратном порядке для получения правильного представления числа в новой системе.


4. Примеры использования:

n = 15552
print(convert(n, 2))  # Перевод в двоичную систему
print(convert(n, 8))  # Перевод в восьмеричную систему
print(convert(n, 16)) # Перевод в шестнадцатеричную систему
print(convert(n, 3))  # Перевод в троичную систему

Эти примеры показывают, как использовать функцию для перевода числа 15552 в различные системы счисления.

Более короткий вариант написания этой функции оставлю в комментариях к этому посту, не стесняйтесь ставить реакции на этот пост 🔥

Информатика ЕГЭ | itpy 🧑‍💻
Второй канал про теорию Python 📱

📱 Разбор регулярных выражений в Python на примере заданий из ЕГЭ по информатике #tpy

Регулярные выражения — мощный инструмент для поиска и анализа текстовых данных. В заданиях ЕГЭ по информатике (задание 24) они часто используются для поиска числовых последовательностей по определённому шаблону. Разберём основные приёмы на примерах из реальных задач.

Общая структура большинство решений строится по следующему шаблону:

from re import *

s = open('24.txt').readline()
# num — шаблон отдельного числа
# reg — шаблон всей последовательности
reg = rf'{num}([+*]{num})*'
matches = [x.group() for x in finditer(reg, s)]
maxi = max(len(x) for x in matches)
print(maxi)

Пример 1: Поиск последовательностей чисел от 7, 8, 9, 0 (№ 20813 #kege)

num = r'([789][0789]*|[0])'
reg = rf'{num}([-*]{num})*'

🔣num — число, начинающееся с 7, 8 или 9 и продолжающееся цифрами 0, 7, 8, 9, либо одиночный ноль.
🔣reg — последовательность таких чисел, разделённых символами - или *.


Пример 2: Работа с буквами и диапазоном 1–6 (№ 18619 #kege)

s = s.replace('A', ' ').replace('C', ' ').replace('D', ' ')
num1 = r'[B]([1-6][1-6]*)'
num2 = r'([1-6][1-6]*)'
reg = rf'{num1}([-*]{num2})*'

🔣Заменяются лишние символы на пробелы.
🔣Затем ищутся последовательности, начинающиеся с B, за которой идут цифры от 1 до 6, и операторы - или *.


Пример 3: Подсчёт количества чисел (№ 18285 #kege)

num = r'([1-9][0-9]*)'
reg = rf'{num}([+*]{num})*'

🔣Сначала находятся выражения вида a+b+c.
🔣Затем + и * заменяются на пробелы, и с помощью split() считается количество чисел в выражении.

Пример 4: Сумма выражений (№ 18147 #kege)

num = r'([789]+)'
reg = rf'{num}([+]{num})+'

🔣Ищутся выражения с числами из цифр 7, 8 и 9, соединённые знаком +.
🔣Затем по условию задания с помощью функции eval() находится максимальное значение такого выражения.


🚩 Общие шаблоны для задач ЕГЭ

Определение чисел:

r'([1-9][0-9]*)' - натуральные числа (без ведущих нулей)

r'([0-9]+)' - любые целые числа

r'([789][0789]*)' - числа, начинающиеся с 7,8 или 9

Операции между числами:

([+*]{num})* - повторяющиеся операции + или *

([-+*]{num})* - операции -, + или *

Специальные условия:

Окончание на определенные цифры: [05]

Начало с определенных букв: [AFD]

Регулярные выражения - это мощный инструмент, который требует практики. Разбирая подобные задачи, вы лучше поймете их синтаксис и возможности.

#⃣ Полный список разборов в одном месте

➡Информатика ЕГЭ | чатик itpy 🧑‍💻
Второй канал про теорию Python 📱

🔍 Функции all() и any() в Python: просто о полезном #tpy

В 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().


🚩 Пример с all() — Проверка простого числа

def 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

📌 Объяснение:

🔣Генераторное выражение (x % i != 0 for i in range(2, x)) создает последовательность логических значений: True, если x не делится на i, и False, если делится.

🔣Функция all() возвращает True, только если все значения в последовательности — истинны.

🔣В результате, is_prime(7) вернет True, так как 7 не делится ни на одно число от 2 до 6 — то есть, это простое число.


🚩 Пример с any() — Поиск хотя бы одного делителя

def has_divisor(x):
    return any(x % i == 0 for i in range(2, x))

print(has_divisor(9))  # Вывод: True

📌 Объяснение:

🔣Генератор проверяет, делится ли x хотя бы на одно число в диапазоне.

🔣any() вернет True, если хотя бы одно значение в последовательности — истина.

🔣В примере 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.

🔣Обе функции работают с итерируемыми объектами (списки, генераторы и т. д.) и часто используются в проверках условий.

#⃣ Вся теория для ЕГЭ в одном месте

➡Информатика ЕГЭ | чатик itpy 🧑‍💻