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
Модуль pickle
В этом примере мы используем модуль pickle для сериализации объекта data (словарь) в байтовую строку с помощью pickle.dumps. Затем мы десериализуем байтовую строку обратно в объект с помощью pickle.loads и получаем исходный словарь.
#theory // Just Python
В этом примере мы используем модуль pickle для сериализации объекта data (словарь) в байтовую строку с помощью pickle.dumps. Затем мы десериализуем байтовую строку обратно в объект с помощью pickle.loads и получаем исходный словарь.
#theory // Just Python
Модуль asyncio для асинхронной работы с сетью и вводом-выводом
В этом примере мы используем модуль asyncio для асинхронного выполнения трех задач, которые имитируют запросы к разным URL-адресам. Мы определяем асинхронную функцию fetch_data, которая ожидает выполнения ввода-вывода (в данном случае, ожидание 2 секунды с помощью await asyncio.sleep(2)). Затем мы используем asyncio.gather для параллельного выполнения всех трех задач в функции main.
#theory // Just Python
В этом примере мы используем модуль asyncio для асинхронного выполнения трех задач, которые имитируют запросы к разным URL-адресам. Мы определяем асинхронную функцию fetch_data, которая ожидает выполнения ввода-вывода (в данном случае, ожидание 2 секунды с помощью await asyncio.sleep(2)). Затем мы используем asyncio.gather для параллельного выполнения всех трех задач в функции main.
#theory // Just Python
Асинхронные библиотеки, такие как aiohttp, для эффективной работы с сетью в асинхронном режиме
В этом примере мы используем асинхронную библиотеку aiohttp для выполнения асинхронных запросов к разным URL-адресам и получения данных в формате JSON. Мы определяем асинхронную функцию fetch_data, которая использует aiohttp.ClientSession() для создания сессии и session.get(url) для выполнения асинхронного GET-запроса. Затем мы используем await response.json() для получения данных из ответа в формате JSON.
#theory // Just Python
В этом примере мы используем асинхронную библиотеку aiohttp для выполнения асинхронных запросов к разным URL-адресам и получения данных в формате JSON. Мы определяем асинхронную функцию fetch_data, которая использует aiohttp.ClientSession() для создания сессии и session.get(url) для выполнения асинхронного GET-запроса. Затем мы используем await response.json() для получения данных из ответа в формате JSON.
#theory // Just Python
Модуль logging для логирования ошибок и событий в вашей программе
В этом примере мы используем модуль logging для логирования ошибки деления на ноль. Мы настраиваем логирование с помощью logging.basicConfig и указываем уровень логирования (level=logging.DEBUG), формат сообщений (format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s') и файл, в который будут записаны логи (filename='app.log'). Затем мы используем логирование в функции divide для записи информации об успешном делении или ошибке деления на ноль.
#theory // Just Python
В этом примере мы используем модуль logging для логирования ошибки деления на ноль. Мы настраиваем логирование с помощью logging.basicConfig и указываем уровень логирования (level=logging.DEBUG), формат сообщений (format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s') и файл, в который будут записаны логи (filename='app.log'). Затем мы используем логирование в функции divide для записи информации об успешном делении или ошибке деления на ноль.
#theory // Just Python
Модуль contextvars для работы с контекстными переменными в асинхронном коде
В этом примере мы используем модуль contextvars для работы с контекстными переменными в асинхронном коде. Мы создаем контекстную переменную user_id с помощью contextvars.ContextVar и устанавливаем ее значение с помощью user_id.set() внутри асинхронной функции greet_user. Значение переменной доступно только в рамках текущего контекста выполнения. Таким образом, при каждом вызове greet_user мы можем устанавливать и получать разные значения контекстной переменной.
#theory // Just Python
В этом примере мы используем модуль contextvars для работы с контекстными переменными в асинхронном коде. Мы создаем контекстную переменную user_id с помощью contextvars.ContextVar и устанавливаем ее значение с помощью user_id.set() внутри асинхронной функции greet_user. Значение переменной доступно только в рамках текущего контекста выполнения. Таким образом, при каждом вызове greet_user мы можем устанавливать и получать разные значения контекстной переменной.
#theory // Just Python
Asyncio.Queue для обмена данными между асинхронными задачами
В этом примере мы используем asyncio.Queue для обмена данными между асинхронными задачами producer и consumer. producer производит данные и помещает их в очередь с помощью queue.put(), а consumer забирает данные из очереди с помощью queue.get() и обрабатывает их. Когда producer завершает работу, мы помещаем специальное значение None в очередь, чтобы consumer завершил свою работу.
#theory // Just Python
В этом примере мы используем asyncio.Queue для обмена данными между асинхронными задачами producer и consumer. producer производит данные и помещает их в очередь с помощью queue.put(), а consumer забирает данные из очереди с помощью queue.get() и обрабатывает их. Когда producer завершает работу, мы помещаем специальное значение None в очередь, чтобы consumer завершил свою работу.
#theory // Just Python
Модуль asyncio.Lock для синхронизации доступа к общим ресурсам
В этом примере мы используем asyncio.Lock для синхронизации доступа к общим ресурсам, чтобы предотвратить конкурентный доступ к общей переменной из нескольких асинхронных задач. Обе задачи update_counter используют один и тот же объект lock для получения блокировки перед обновлением счетчика. Только одна задача может захватить блокировку и выполнять обновление, в то время как другая задача ожидает, пока блокировка не будет освобождена.
#theory // Just Python
В этом примере мы используем asyncio.Lock для синхронизации доступа к общим ресурсам, чтобы предотвратить конкурентный доступ к общей переменной из нескольких асинхронных задач. Обе задачи update_counter используют один и тот же объект lock для получения блокировки перед обновлением счетчика. Только одна задача может захватить блокировку и выполнять обновление, в то время как другая задача ожидает, пока блокировка не будет освобождена.
#theory // Just Python
Функция range()
В python range() – одна из встроенных функций. Она используется с циклом for для выполнения блока кода определенное количество раз.
#theory // Just Python
В python range() – одна из встроенных функций. Она используется с циклом for для выполнения блока кода определенное количество раз.
#theory // Just Python
break
В python break используется для преждевременного выхода из цикла for. Он предназначается для прерывания цикла при выполнении определенного условия. Допустим, у нас есть список чисел, и мы хотим проверить, присутствует ли число. Мы можем перебрать список чисел и, если число найдено, выйти из цикла, потому что нам не нужно продолжать перебирать оставшиеся элементы.
#theory // Just Python
В python break используется для преждевременного выхода из цикла for. Он предназначается для прерывания цикла при выполнении определенного условия. Допустим, у нас есть список чисел, и мы хотим проверить, присутствует ли число. Мы можем перебрать список чисел и, если число найдено, выйти из цикла, потому что нам не нужно продолжать перебирать оставшиеся элементы.
#theory // Just Python
Continue
Оператор continue используется внутри цикла, чтобы пропустить выполнение тела цикла for для определенного условия. Допустим, у нас есть список чисел, и мы хотим вывести сумму положительных чисел. Мы можем использовать операторы continue, чтобы пропустить цикл для отрицательных чисел.
#theory // Just Python
Оператор continue используется внутри цикла, чтобы пропустить выполнение тела цикла for для определенного условия. Допустим, у нас есть список чисел, и мы хотим вывести сумму положительных чисел. Мы можем использовать операторы continue, чтобы пропустить цикл для отрицательных чисел.
#theory // Just Python
Else
Блок else выполняется только в том случае, если цикл не завершается оператором break. Предложим, у нас есть функция для вывода суммы чисел, когда все числа четные. Мы можем использовать оператор break, чтобы завершить цикл for, если присутствует нечетное число. Мы можем вывести сумму в части else, чтобы она выводилась, когда цикл выполняется нормально.
#theory // Just Python
Блок else выполняется только в том случае, если цикл не завершается оператором break. Предложим, у нас есть функция для вывода суммы чисел, когда все числа четные. Мы можем использовать оператор break, чтобы завершить цикл for, если присутствует нечетное число. Мы можем вывести сумму в части else, чтобы она выводилась, когда цикл выполняется нормально.
#theory // Just Python
В России можно посещать бесплатные IT-мероприятия хоть каждый день: как оффлайн, так и онлайн.
Чтобы не пропустить полезные — сохраните каналы
1. Бесплатные IT мероприятия
2. IT мероприятия Москва
3. IT мероприятия Санкт Петербург
Чтобы не пропустить полезные — сохраните каналы
1. Бесплатные IT мероприятия
2. IT мероприятия Москва
3. IT мероприятия Санкт Петербург
While
Python дал возможность создать цикл while внутри другого цикла while. Предположим, вам нужно напечатать такую последовательность. 1 1 2 1 2 3 1 2 3 4 1 2 3 4 5
#theory // Just Python
Python дал возможность создать цикл while внутри другого цикла while. Предположим, вам нужно напечатать такую последовательность. 1 1 2 1 2 3 1 2 3 4 1 2 3 4 5
#theory // Just Python
Бесконечная проверка
Так как цикл while будет работать до тех пор, пока условие не станет ложным, вы должны убедиться, что это так, иначе программа никогда не завершится. Иногда это может пригодиться, когда вы хотите, чтобы ваша программа ждала ввода и продолжала непрерывно проверять.
#theory // Just Python
Так как цикл while будет работать до тех пор, пока условие не станет ложным, вы должны убедиться, что это так, иначе программа никогда не завершится. Иногда это может пригодиться, когда вы хотите, чтобы ваша программа ждала ввода и продолжала непрерывно проверять.
#theory // Just Python