Правильная сортировка символов по алфавиту

Буквы сортируются не по алфавиту, а по их позиции в таблице UTF-16. Значение символа можно получить с помощью ord(x).

Символы в верхнем регистре имеют меньший код, чем в нижнем, поэтому они оказываются в начале списка при сортировке.

Создаём интерфейс командной строки

Если создаёте консольное приложение, важно, чтобы пользователи могли легко с ним работать. Для этого на помощь приходит fire.

Установка: pip install fire

Модуль использует ООП-стиль, что упрощает интеграцию в ваш проект.

Кроме того, он позволяет работать с атрибутами, переданными в него. Подробнее об этом и многом другом в документации

Работа с декораторами в Python

Декораторы — это мощный инструмент для изменения поведения функций или методов. С помощью декораторов можно добавлять функциональность, не изменяя сам код функции.

Пример:

def my_decorator(func):
    def wrapper():
        print("До выполнения функции")
        func()
        print("После выполнения функции")
    return wrapper

@my_decorator
def hello():
    print("Привет!")

hello()

С помощью @my_decorator мы оборачиваем функцию hello, добавляя код до и после её вызова.

🔧 Как "привинтить" функцию к объекту на лету с помощью `types.MethodType`

Иногда нужно добавить методу немного гибкости... прямо во время выполнения 😏
С помощью types.MethodType можно прикрепить обычную функцию к экземпляру класса, превратив её в метод — с доступом к self и всему, что ему положено.

Это особенно полезно, когда структура объекта формируется динамически, и заранее всё не пропишешь.

В этом примере функция external_function добавляется в экземпляр класса MyClass как метод. Это позволяет вызывать её как обычный метод класса, используя атрибуты экземпляра.

Что такое замыкания?

Замыкание — это функция, которая запоминает значения из окружающей её области видимости, даже после того как эта область уже ушла из стека.

Пример:

def outer():
    x = 10
    def inner():
        print(x)
    return inner

closure = outer()
closure()  # Выведет 10

В этом примере, даже после завершения работы функции outer, функция inner продолжает "помнить" переменную x.

🧵 `contextlib.nested` — управление несколькими контекстами в старом стиле

Раньше для работы с несколькими менеджерами контекста использовали contextlib.nested. Он позволял аккуратно открывать несколько ресурсов в одной конструкции.

Сейчас считается устаревшим — используйте множественные with, генераторы или ExitStack.

Если тебе нужно открыть несколько файлов (или других ресурсов), особенно в цикле, contextlib.ExitStack — твоё всё:

from contextlib import ExitStack

filenames = ["file1.txt", "file2.txt", "file3.txt"]

with ExitStack() as stack:
    files = [stack.enter_context(open(fname)) for fname in filenames]
    for f in files:
        print(f.read())

📦 Удобно, когда количество контекстов заранее не известно. Все ресурсы закроются автоматически при выходе из блока with.

Что такое генераторы?

Генераторы позволяют вам создавать итераторы "на лету", не загружая всю коллекцию в память. Генератор возвращает элементы по одному, когда они запрашиваются.

Пример:

def countdown(n):
    while n > 0:
        yield n
        n -= 1

gen = countdown(5)
for num in gen:
    print(num)

Генератор countdown создает последовательность чисел от 5 до 1, не загружая их все сразу в память.

ния на ноль будет перехвачена, и вместо аварийного завершения программы выведется сообщение об ошибке.

В Python имя переменной может состоять из одного подчеркивания: _. Хотя обычно такие имена не достаточно описательны и не должны использоваться, есть по крайней мере три случая, когда _ имеет общепринятый смысл.

Во-первых, интерактивные интерпретаторы Python используют _ для хранения результата последнего выполненного выражения:

>>> 2 + 2
4
>>> _
4

Во-вторых, руководство модуля gettext рекомендует псевдоним его функции gettext() для _(), чтобы минимизировать загромождение вашего кода.

В-третьих, _ используется, когда вам нужно придумать имена для значений, которые вам не нужны:

for _ in range(10):
    print('Hello!')

Как работает исключение `try-except`?

Блоки try и except используются для обработки ошибок. Код внутри блока try выполняется, и если возникает ошибка, она перехватывается блоком except.

Пример:

try:
    x = 1 / 0
except ZeroDivisionError:
    print("Деление на ноль невозможно!")

Здесь ошибка деления на ноль будет перехвачена, и вместо аварийного завершения программы выведется сообщение об ошибке.

pywin32 + GetSystemMetrics — получаем системную инфу в Windows

С помощью библиотеки pywin32 можно вытаскивать системные параметры прямо из Windows API. Получаем разрешение монитора.

⚙️ concurrent.futures.as_completed() — обрабатывай задачи по мере готовности

Когда запускаешь несколько задач параллельно, не всегда стоит ждать, пока завершатся все. С as_completed() можно обрабатывать результаты сразу, как только задача выполнится

Фильтрация значений False

Этот пример используется для устранения всех ложных значений из списка, например false, 0, None, " ".

Составной вывод

Простой способ — сложение (конкатенация) строк. Хорошо с одной переменной в строке, а если их больше — читается с трудом.

print('Hello ' + name + ' — ' + str(age) + ' y.o.')

Функция format() позволяет формировать понятный вывод не только для пользователя, но и для программиста.

print('Hello {} — {} y.o.'.format(name, age))

Python последовательно проставляет номера для скобок и передает им значения переменных, последовательно указанных в аргументе.

NumPy: concatenate

Функция numpy.concatenate() используется для объединения массивов вдоль существующих осей. Это позволяет объединять несколько массивов NumPy в один массив. Мы передаем последовательность массивов, которые хотим объединить, в функцию concatenate() вместе с осью. Если ось не передана явно, она принимается за 0.

Преобразование текста в речь

Этот проект на Python использует ряд новых библиотек для преобразования существующей статьи в воспроизводимый mp3-файл. Вам нужно будет установить nltk (natural language toolkit), newspaper3k и gtts.

Программа простая, поскольку мы просто передаем URL-адрес статьи для преобразования, а затем позволяем функции обрабатывать преобразование текста в речь с помощью наших недавно установленных модулей.

Как округлить число до нужного знака после запятой?

Новички часто пытаются округлять числа вручную или с помощью форматирования строк. Однако в Python есть встроенная функция round(), которая делает это просто и понятно.

Функция round(число, знаки) округляет число до указанного количества знаков после запятой. Если не указывать второй аргумент — округлит до целого. Удобно для вывода результатов вычислений, цен или процентов.

Итог:
round(x, n) — округление числа x до n знаков после запятой.
Без второго аргумента округляет до целого.
Полезно при работе с деньгами, метриками и графиками.

Метод get() у словарей и его «дефолтный» результат.

Немножко теории: метод get() возвращает значение для искомого ключа. Если ключ недоступен, возвращает значение по умолчанию.

Метод get() возвращает значение по ключу если такой ключ присутсвует в списке, если его нет, то метод возвращает дефолтное значение.

Если же мы напишем name_for_userid.get(5454) без указания «дефолтного» значения, то функция вернет None. Довольно удобно и практично.

Хочешь пройти собеседование на Python-разработчика?

👉 @easy_interview_ai_bot 👈

Тренируйся, и ты больше не будешь получать отказы!

🔍 Cartopy — инструмент для работы с картами в Python

Если вам нужно визуализировать геоданные или создать собственную карту — обратите внимание на Cartopy. Это мощная библиотека, построенная на Matplotlib, которая открывает широкие возможности для работы с географией прямо в Python.

Как замерить время выполнения кода в Python?

Когда нужно понять, насколько быстро работает фрагмент кода, новички часто используют сторонние инструменты или пробуют измерять время "на глаз". Но в Python есть простой и встроенный способ — модуль time.

С помощью time.time() можно зафиксировать время до и после выполнения кода, а затем вычесть одно из другого. Это особенно полезно при оптимизации производительности.

Итог:
+ Используем time.time() для измерения скорости.
+ Удобно для профилирования и отладки.
+ Легко встроить в любой проект.