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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
Сортировка HTML-элементов по названию
С помощью метода find_all мы можем сортировать все элементы, которые соответствуют некоторым критериям.
#theory // Just Python
С помощью метода find_all мы можем сортировать все элементы, которые соответствуют некоторым критериям.
#theory // Just Python
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
С помощью методов select и select_one мы можем использовать некоторые селекторы CSS для сортировки элементов.
#theory // Just Python
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
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
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
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
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
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
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
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
Enum перечисления
Этот класс можно назвать удобным способом инкапсуляции списка констант, чтобы они не были разбросаны по всему коду без структуры.
#theory // Just Python
Этот класс можно назвать удобным способом инкапсуляции списка констант, чтобы они не были разбросаны по всему коду без структуры.
#theory // Just Python
Как удалить элемент из списка с помощью индекса в Python
Для удаления элемента по индексу используйте pop(). Для этого также подойдет ключевое слово del.
#theory // Just Python
Для удаления элемента по индексу используйте pop(). Для этого также подойдет ключевое слово del.
#theory // Just Python
Перебор списка с помощью цикла for
Цикл for один из самых основных элементов в Python. Список и кортеж – повторяемые объекты. Мы можем использовать цикл для перебора их элементов.
#theory // Just Python
Цикл for один из самых основных элементов в Python. Список и кортеж – повторяемые объекты. Мы можем использовать цикл для перебора их элементов.
#theory // Just Python
Использование reversed()
Функция reversed() позволяет получить обратный порядок элементов в списке.
В этом примере мы используем функцию reversed() для получения списка чисел в обратном порядке.
#theory // Just Python
Функция reversed() позволяет получить обратный порядок элементов в списке.
В этом примере мы используем функцию reversed() для получения списка чисел в обратном порядке.
#theory // Just Python
Аннотации типов (type hints) для улучшения читаемости кода
В этом примере мы используем аннотации типов для функций add и greet. Указываем типы аргументов и возвращаемое значение после двоеточия (:). Такие аннотации улучшают читаемость кода, помогают разработчику понимать ожидаемые типы данных и могут быть использованы средами разработки для статического анализа кода и автодополнения.
#theory // Just Python
В этом примере мы используем аннотации типов для функций add и greet. Указываем типы аргументов и возвращаемое значение после двоеточия (:). Такие аннотации улучшают читаемость кода, помогают разработчику понимать ожидаемые типы данных и могут быть использованы средами разработки для статического анализа кода и автодополнения.
#theory // Just Python
Модуль subprocess
В этом примере мы используем модуль subprocess для выполнения внешних команд. Мы используем функцию subprocess.run для выполнения команды и получения результатов ее работы. Метод capture_output=True позволяет перехватить вывод команды, а text=True указывает, что вывод нужно интерпретировать как текст. Метод input позволяет передать входные данные для команды.
#theory // Just Python
В этом примере мы используем модуль subprocess для выполнения внешних команд. Мы используем функцию subprocess.run для выполнения команды и получения результатов ее работы. Метод capture_output=True позволяет перехватить вывод команды, а text=True указывает, что вывод нужно интерпретировать как текст. Метод input позволяет передать входные данные для команды.
#theory // Just Python
Декораторы классов
В этом примере мы определяем декоратор add_hello, который добавляет вывод "Hello!" перед вызовом метода greet в классе MyClass. Мы применяем декоратор к методу greet с помощью @add_hello, и теперь при вызове obj.greet(), помимо обычного приветствия, будет также выведено "Hello!".
#theory // Just Python
В этом примере мы определяем декоратор add_hello, который добавляет вывод "Hello!" перед вызовом метода greet в классе MyClass. Мы применяем декоратор к методу greet с помощью @add_hello, и теперь при вызове obj.greet(), помимо обычного приветствия, будет также выведено "Hello!".
#theory // Just Python
В 2025-м можно зарабатывать, просто зная, как общаться с нейросетями.
AI-ассистенты уже стали стандартом – от фриланса и малого бизнеса до мировых корпораций уровня Google и Яндекс. А в России они становятся ещё доступнее: благодаря нейросети GigaChat можно легально и выгодно создавать AI-ассистентов, не нарушая новый закон о персональных данных.
На бесплатном эфире от Зерокодер ты узнаешь, как создать AI-ассистента за вечер — и как начать получать с этого доход.
Что будет на эфире?
– Разберём, что такое AI-ассистенты и зачем они нужны в 2025 году;
– Научимся работать в нашумевшем Cursor и расскажем, почему он доступен и полезен не только представителям IT-сферы;
– Покажем и разберем множество примеров AI-ассистентов, создавать которых теперь можно без знания кода: для себя, своих проектов или на заказ;
– Расскажем, где использовать AI-агентов в реальных задачах — от фриланса до автоматизации бизнеса.
Все участники получат готовые инструменты для работы с нейросетями. Эфир подойдет всем, кто хочет сэкономить время, монетизировать навыки и оставаться в тренде технологий 2025 года.
Один из самых свежих и бесплатных эфиров лета 2025 года ждет вас по ссылке.
AI-ассистенты уже стали стандартом – от фриланса и малого бизнеса до мировых корпораций уровня Google и Яндекс. А в России они становятся ещё доступнее: благодаря нейросети GigaChat можно легально и выгодно создавать AI-ассистентов, не нарушая новый закон о персональных данных.
На бесплатном эфире от Зерокодер ты узнаешь, как создать AI-ассистента за вечер — и как начать получать с этого доход.
Что будет на эфире?
– Разберём, что такое AI-ассистенты и зачем они нужны в 2025 году;
– Научимся работать в нашумевшем Cursor и расскажем, почему он доступен и полезен не только представителям IT-сферы;
– Покажем и разберем множество примеров AI-ассистентов, создавать которых теперь можно без знания кода: для себя, своих проектов или на заказ;
– Расскажем, где использовать AI-агентов в реальных задачах — от фриланса до автоматизации бизнеса.
Все участники получат готовые инструменты для работы с нейросетями. Эфир подойдет всем, кто хочет сэкономить время, монетизировать навыки и оставаться в тренде технологий 2025 года.
Один из самых свежих и бесплатных эфиров лета 2025 года ждет вас по ссылке.
Модуль unittest или библиотека pytest для написания и автоматического тестирования кода
В этих примерах мы используем модуль unittest и библиотеку pytest для написания и запуска тестов нашего кода. В обоих случаях мы определяем функцию add, которую хотим протестировать, и функции тестов для проверки ее работоспособности. В unittest мы создаем класс TestAddFunction и определяем в нем метод test_add, который содержит утверждения с помощью self.assertEqual. В pytest тестовая функция просто использует утверждения assert.
#theory // Just Python
В этих примерах мы используем модуль unittest и библиотеку pytest для написания и запуска тестов нашего кода. В обоих случаях мы определяем функцию add, которую хотим протестировать, и функции тестов для проверки ее работоспособности. В unittest мы создаем класс TestAddFunction и определяем в нем метод test_add, который содержит утверждения с помощью self.assertEqual. В pytest тестовая функция просто использует утверждения assert.
#theory // Just Python