Создание словаря из двух списков

Часто возникает задача создать словарь из двух отдельных списков, где один содержит ключи, а другой - значения.

Функция zip() создает итератор, который объединяет элементы из нескольких итерируемых объектов. Затем конструктор dict() превращает пары в словарь. Если списки имеют разную длину, результирующий словарь будет ограничен длиной самого короткого списка.

#theory // Just Python

Подсчет частоты элементов

Для анализа данных часто нужно подсчитать, сколько раз каждый элемент встречается в коллекции.

Counter - невероятно полезный класс, который я применяю почти в каждом проекте обработки данных. Он наследуется от dict, поэтому с ним можно работать как с обычным словарем, но с дополнительными методами.

#theory // Just Python

Сортировка словаря по значению

Словари в Python сохраняют порядок добавления ключей (с версии 3.7), но иногда требуется отсортировать их по значениям.

#theory // Just Python

Проверка необходимой версии Python

Чтобы ваши пользователи не могли запустить скрипт в несовместимой версии, в коде стоит проверить наличие актуальной версии Python.

#theory // Just Python

Синтаксис декоратора функции

Декоратор – это обертка вокруг функции, которая определенным образом изменяет ее поведение. Существуют варианты использования декораторов, и вы, возможно, уже применяли их раньше при работе с такими фреймворками, как Flask.

#theory // Just Python

True и False значения

В Python действует понятное правило, по которому отсутствие данных всегда приравнивается к логической лжи, а их наличие — к истине. Из-за этого ноль, пустые строки, незаполненные списки и значение None программа считает за False, а любые ненулевые числа и объекты с содержимым автоматически дают True.
Лайфхак позволяет отказаться от длинных проверок вроде if len(список) > 0. Достаточно просто написать if список, и Python сам проверит, добавлены ли в переменную хоть какие-то данные. Это сильно сокращает код и делает его чистым.

#theory // Just Python

Блоки try, except, finally

Блоки try-except-finally позволяют нам обрабатывать вещи, когда в нашем коде возникают ошибки и исключения (вместо просто сбоя)

#theory // Just Python

Команды break, continue и pass

break полностью останавливает цикл for/while. Никакой другой итерации не происходит.
continue пропускает ОДНУ итерацию. Другие итерации все еще происходят позже.
pass абсолютно ничего не делает.

#theory // Just Python

Собственные генераторы

Ключевое слово yield похоже на ключевое слово return. За исключением того, что функция не останавливается полностью после чего-то.
Функция, содержащая ключевое слово yield, становится функцией-генератором и может иметь несколько выходных данных.

#theory // Just Python

Nested list comprehensions

Помните основной синтаксис list comprehensions?

[ expression for item in list if conditional ]

Если expression может быть любым валидным выражением Python, оно также может быть и другим list comprehension.
Или, если хотите «разгладить» предыдущую матрицу.

#theory // Just Python

Форматирование именованных строк

Такую штуку используют нечасто, но если данные уже находятся в словаре, для форматирования именованных строк пригодится.

Вы даже можете использовать функцию locals(), но в последних версиях Python придется обращаться к f-строкам.

#theory // Just Python

Атрибуты класса, classmethod и staticmethod

• Посмотрим в первом приближении на атрибуты класса, как с ними работать, для чего нужны декораторы classmethod и staticmethod.

🧷 Смотреть видео

#Видео

Just Python & Скачать видео & IT каналы