Сколько может хранить переменных функция?

Python использует 2 байта для хранения локальных переменных в функциях. Теоретически это означает, что в функции может быть определено только 65536 переменных. Однако в python встроено удобное решение, которое можно использовать для хранения более 2 ^ 16 имен переменных. Следующий код демонстрирует, что происходит в стеке, когда определено более 65536 локальных переменных (Внимание: этот код печатает около 2 ^ 18 строк текста, так что будьте готовы!)

#theory // Just Python & Max

Print

Иногда print метод может выводить значения не сразу.

Это выведет wtfpython через 3 секунды из-за end аргумента, потому что выходной буфер очищается либо после обнаружения, \n либо когда программа завершает выполнение. Мы можем принудительно очистить буфер, передав flush=True аргумент.

#theory // Just Python & Max

Count

'abc'.count('') == 4. Вот приблизительная реализация count метода, которая сделала бы вещи более понятными.

Такое поведение обусловлено сопоставлением пустой подстроки ('') с фрагментами длины 0 в исходной строке.

#theory // Just Python & Max

generator expressions

Попробуем использовать генераторные выражения (для получения среза будем использовать функцию islice из itertools, которая возвращает итератор по срезу)

#theory // Just Python & Max

generator functions

Если предикатов фильтрации или обработчиков элементов списка много, то удобнее использовать генераторы. Они могут не дать прироста скорости, но помогут сэкономить память.

Генераторной фунцией в python называется функция, которая ведет себя как итератор. Для определения генераторной функции нужно использовать ключевое слово yield

#theory // Just Python & Max

Оператор walrus (:=)

В этом примере мы используем оператор walrus (:=) для одновременного присваивания значения переменной line и проверки условия внутри цикла while. Это позволяет нам сократить код, объединив операции присваивания и проверки в одну строку.

#theory // Just Python & Max

Функция partial

В этом примере мы используем функцию partial для создания новых функций double и triple на основе функции multiply, фиксируя аргумент y на значениях 2 и 3 соответственно. Теперь новые функции могут быть вызваны с одним аргументом, в то время как фиксированный аргумент уже задан.

#theory // Just Python & Max

Модуль asyncio

В этом примере мы используем модуль asyncio для создания асинхронной программы. Определяем асинхронную корутину my_coroutine, которая выполняет асинхронную операцию (в данном случае, ожидание 1 секунды). Затем определяем асинхронную функцию main, которая вызывает две корутины одновременно с помощью asyncio.gather. В конце мы используем asyncio.run для запуска основной функции main.

#theory // Just Python & Max

Контекстные менеджеры (with)

В этом примере мы используем контекстный менеджер with для автоматического открытия и закрытия файла. В блоке with мы читаем содержимое файла и выводим его на экран. После выхода из блока with файл будет автоматически закрыт, независимо от того, произошло исключение или нет.

#theory // Just Python & Max

Декоратор @property

В этом примере мы определяем класс Circle с атрибутом radius и методом area, который вычисляет площадь окружности. Мы добавляем декоратор @property перед методом area, чтобы можно было обращаться к нему как к свойству объекта circle, без явного вызова метода.

#theory // Just Python & Max

Сортировка HTML-элементов по названию

С помощью метода find_all мы можем сортировать все элементы, которые соответствуют некоторым критериям.

#theory // Just Python & Max

Сортировка HTML-элементов по CSS-селектору

С помощью методов select и select_one мы можем использовать некоторые селекторы CSS для сортировки элементов.

#theory // Just Python & Max

Создания декораторов с помощью декоратора @wraps

В этом примере мы используем модуль functools и декоратор @wraps, чтобы создать декоратор my_decorator. Декоратор @wraps применяется к внутренней функции wrapper и копирует метаданные (имя функции, документацию и др.) из декорируемой функции func. Это полезно, чтобы сохранить исходные атрибуты функции и предотвратить их затирание. В примере мы декорируем функцию my_function с помощью @my_decorator и выполняем ее.

#theory // Just Python & Max

Модуль concurrent.futures для параллельного выполнения задач

В этом примере мы используем модуль concurrent.futures для параллельного выполнения функции square над элементами списка numbers. Мы создаем пул потоков с помощью ThreadPoolExecutor и используем метод map для передачи каждого элемента из списка в функцию square. Результаты возвращаются в том порядке, в котором задачи были отправлены. Аналогично, мы можем использовать пул процессов с помощью ProcessPoolExecutor для выполнения задач в отдельных процессах.

#theory // Just Python & Max

Метод remove() - помощь в удаление элемента из списка

Списк состоит из строк и целых чисел. Есть повторяющиеся элементы: строка «Mars» и число 12. Задаём отрезок и с помощью метода remove чистим список.

#theory // Just Python & Max

Метод del

Для удаления элемента из списка можно использовать метод del с названием списка после него. Также потребуется передать индекс того элемента, который нужно удалить.

#theory // Just Python & Max

Enum перечисления

Этот класс можно назвать удобным способом инкапсуляции списка констант, чтобы они не были разбросаны по всему коду без структуры.

#theory // Just Python & Max

Как удалить элемент из списка с помощью индекса в Python

Для удаления элемента по индексу используйте pop(). Для этого также подойдет ключевое слово del.удалить.

#theory // Just Python & Max

Базовый синтаксис

Мы можем использовать цикл for для перебора списка, кортежа или строк.

#theory // Just Python & Max

Вывод строки по отдельным символам

Иногда при работе со строками нам нужны отдельные буквы. В таких случаях мы можем использовать цикл for для перебора символов и их печати.

#theory // Just Python & Max