Как группирововать смежные списки

Группировку смежных списков, разумеется, легко осуществить в цикле for, особенно, используя zip(), но это далеко не самый лучший способ. Чтобы сделать это проще и быстрее, напишем лямбда-выражение с zip, которое сгруппирует смежные списки.

#theory // Just Python

distance

Существует полезный класс — distance. Он определяет расстояние между двумя точками в ваших любимых единицах измерения.

#theory // Just Python

Вывод списка кортежей с помощью most_common

Метод most_common выводит список кортежей вида (элемент, число повторений). Аргумент соответствует желаемому числу кортежей. По умолчанию выводится список кортежей для всех элементов переданного списка.

#theory // Just Python

Тренарный оператор

Иногда элементы if настолько просты, что кажется излишним тратить на них строки. В этом случае имеет смысл применить тернарный оператор if/else

Интерпретатор выполняет выражение Y, если объект X – истина, и Z, если X – ложь. Не злоупотребляйте этим выражением, если X, Y, Z имеют сложную форму записи.

Тернарный оператор можно использовать не только для переменных, но и для функций

#theory // Just Python

Как удаленить дубликаты в списке

Среди регулярно используемых трюков в Python – преобразование списка во множество и обратно в список для удаления повторяющихся элементов списка

Но множества – это неупорядоченные последовательности. Часто стоит задача сохранить порядок следования элементов. Для этого удобно воспользоваться типом данных OrderedDict из модуля collections.

#theory // Just Python

Обмен значениями при помощи кортежей

Один из популярных трюков в Python – обмен значениями без создания временной переменной. Способ применим для любого числа переменных.

В правой части инструкции присваивания последовательностей допускается указывать любые итерируемые объекты. Главное, чтобы число элементов слева равнялось числу элементов справа. Такое присваивание применяется и для сложных вложенных конструкций.

#theory // Just Python

Как красиво вывести список

Обычный формат вывода списка с помощью print не очень удобен. Конечно, становится понятно, что из себя представляет список, но чаще всего пользователь не хочет видеть кавычки вокруг каждого элемента.

Метод join преобразовывает список в строку, рассматривая каждый элемент как строку. Разделителем является та строка, для которой был вызван join. Он достаточно умен, чтобы не вставлять разделитель после последнего элемента.

Дополнительный бонус: join работает линейное время. Никогда не создавайте строку складыванием элементов списка в цикле for: это не просто некрасиво, это занимает квадратичное время!

#theory // Just Python

Глобально уникальный идентификатор в Python

Стандартный модуль uuid — быстрый и простой способ сгенерировать UUID (universally unique identifier, глобально уникальный идентификатор).

Так мы создаём случайное 128-битное число, которое почти наверняка будет уникальным.

Существует более 2¹²² возможных UUID. Это более 5 ундециллионов или 5,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000.

Вероятность нахождения дубликатов в заданном наборе крайне мала. Даже при наличии триллиона UUID вероятность того, что среди них есть дубликат, гораздо меньше, чем один к миллиарду.

#theory // Just Python

Модуль newspaper3k для работы с мета-данными

Если вы ещё с ним не встречались, то приготовьтесь к тому, что модуль newspaper снесёт вам крышу.

Он даёт возможность извлекать статьи и связанные мета-данные из множества разных источников. Можно извлечь изображения, текст и имена авторов.

В нём даже есть встроенная NLP-функциональность.

Поэтому, если вы собиралисьe использовать BeautifulSoup или другую библиотеку для вебскрапинга в своём следующем проекте, лучше сэкономьте своё время и силы и установите newspaper

#modules // Just Python

Полное копирование

Глубокая копия создает новую и отдельную копию всего объекта или списка со своим уникальным адресом памяти. Это означает, что любые изменения, внесенные вами в новую копию объекта или списка, не будут отражаться в исходной. Этот процесс происходит следующим образом: сначала создается новый список или объект, а затем рекурсивно копируются все элементы из исходного в новый.

Короче говоря, оба объекта становятся полностью независимы друг от друга. Это похоже на концепцию передачи по значению в таких языках, как C ++, Java и C #.

#theory // Just Python

Функция filter() для фильтрации списков

Функция filter() используется для создания списка, состоящего из значений, для которых функция возвращает true.

Так же, как и map(), эта функция может использовать в качестве параметра пользовательские функции, а также lambda-функции.

#theory // Just Python

issubclass()

Функция принимает 2 параметра, оба должны быть классами. Если первый унаследован от второго, то функция вернет True, иначе False

#theory // Just Python

Как присвоить первое непустое значение из ряда

Следующая инструкция присвоит переменной X первый непустой (имеющий истинное значение) объект из множества объектов A, B и С или None, если все предыдущие объекты окажутся пустыми. В простейшем виде эту особенность используют для задания значения по умолчанию

Аналогичным образом логический оператор and можно применять для нахождения первого ложного значения

#theory // Just Python

Объединение списков без цикла

Как бы вы решили задачу объединения списков разной длины без обхода элементов цикла?

Пусть и менее краткий, но более эффективный способ – применение модуля itertools

Заметим, что при работе с последовательностями многие полезные решения находятся в модулях стандартной библиотеки collections (контейнерные структуры данных) и itertools (операции над последовательностями). Внимательное прочтение документации модулей освободит вас от многих часов придумывания собственных «велосипедов».

#theory // Just Python

Как отсортировать по значениям словарь

Распространена практика использования словарей в качестве таблиц для хранения данных. Сортировка данных словаря по значениям ключей, а не самим ключам, нередко ставит в тупик. Задача решается довольно просто при помощи соответствующего аргумента функции сортировки

#theory // Just Python

Антипаттерн недели: Использование вложенных циклов для обработки больших данных

Вложенные циклы при обработке больших объёмов данных значительно снижают производительность, особенно если внутри вложенного цикла выполняются сложные операции. Это приводит к избыточному времени выполнения программы.

Используйте встроенные функции и методы, такие как zip, enumerate или библиотеку numpy, чтобы сократить количество циклов.

#theory // Just Python

Антипаттерн недели: Неоптимальная фильтрация данных через циклы

Использование обычных циклов для фильтрации данных в списках или других коллекциях может быть неэффективным и затрудняет читаемость кода. Это особенно актуально, когда в Python уже есть встроенные средства для таких задач.

Используйте встроенные функции, такие как filter() или list comprehension, чтобы сделать код более читаемым и производительным.

#theory // Just Python

sys.getrefcount()

Метод sys.getrefcount() позволяет получить количество ссылок на объект. Это полезно для анализа работы сборщика мусора и управления памятью в Python.

#theory // Just Python

asyncio.gather()

Метод asyncio.gather() из модуля asyncio позволяет запускать несколько асинхронных задач одновременно и ожидать их завершения. Это удобный инструмент для работы с конкурентным выполнением задач.

#theory // Just Python

inspect.getclosurevars()

Метод inspect.getclosurevars() из модуля inspect позволяет извлечь значения замыканий из функции. Это полезно для анализа внутреннего состояния функций с замыканиями.

#theory // Just Python