Трюк в Python: Последовательность Фибоначчи

Классический способ

f1 = 0
f2 = 1
fib = []
for i in range(0, 10):
    fib.append(f1)
    temp = f1 + f2
    f1 = f2
    f2 = temp
print(fib)

Вывод: [0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34]

В первом способе используются переменные f1 и f2, которые изначально равны 0 и 1 — первым двум числам последовательности. В цикле for текущее значение f1 добавляется в список fib, после чего вычисляется следующее число как сумма f1 и f2. Затем значения переменных обновляются: f1 принимает значение f2, а f2 — вычисленную сумму. Этот процесс повторяется 10 раз, в результате чего формируется список из первых 10 чисел Фибоначчи

Компактный способ (с использованием list comprehension)

fib = [0, 1]
[fib.append(fib[-2] + fib[-1]) for _ in range(8)]
print(fib)

Вывод: [0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34]

Второй способ короче и использует list comprehension. Создается начальный список fib = [0, 1], а затем в цикле 8 раз (поскольку первые два числа уже заданы) добавляется новое число, равное сумме двух последних элементов списка (fib[-2] + fib[-1]). Таким образом, list comprehension модифицирует список "на лету", добавляя очередное число Фибоначчи на каждой итерации

✈️ Python Ninja

И не таких роняли 💪

✈️ Python Ninja

А вы знали что внутри в VS Code можно пройти курс по Git

GitByBit предлагает практический формат обучения прямо внутри VS Code: задания выполняются в рабочей среде, где каждое действие проверяется автоматически

Такой подход позволяет быстро и эффективно освоить Git, укрепить навыки работы с репозиториями и научиться уверенно управлять историей проекта без скучной теории 💯

☝️ Ссылка источник

✈️ Python Ninja

Запускаем эксперимент обычный «Hello world» на разных языках и с секундомером

Тестировали всё в один поток, в контейнерных песочницах и на старом процессоре так что цифры не про рекорды, а про сравнение между собой

У интерпретируемых языков измеряли только старт, без компиляции. Kotlin, как обычно, размахнулся полоску пришлось подрезать, чтобы она влезла в 80 символов 😅

Да, в настоящих проектах с зависимостями всё будет иначе. Но даже такой примитивный тест показывает, как по-разному ведут себя языки

✈️ Python Ninja

Нашел учебный курс по продвинутому Python

Иногда попадаются материалы, которые реально меняют взгляд на язык. Этот курс по продвинутому Python как раз из таких: он учит думать на Python, а не просто писать код

Генераторы, итераторы, корутины, дизайн кода и другие вещи, до которых редко доходят в обычных туториалах

Если кажется, что вы «и так знаете Python», этот курс быстро покажет, где знания были поверхностными ✏️

☝️ Ссылка источник

✈️ Python Ninja

Настоящая сокровищница для любителей шпаргалок — OverAPI

Сайт где собраны удобные шпаргалки по языкам программирования вроде Python, JavaScript, CSS и многим другим. Очень выручает, когда нужно быстро что-то вспомнить и не хочется лезть в длинную документацию.

Забирай пригодится ❤️

☝️ Ссылка источник

✈️ Python Ninja

Откопал полезную платформу для подготовки к собесам — «DataLemur»

Коллекция практических задач по SQL, статистике, машинному обучению и Python, предназначенных для подготовки к собеседованиям в крупных компаниях в сфере аналитики данных и data science

Практикуйся прокачивай свои скиллы и уверенно проходи интервью в Google, Amazon и других гигантах 😎

☝️ Ссылка источник

✈️ Python Ninja

Разбираем работу Counter и условных операторов

Что выведет код 🤔

✈️ Python Ninja

10 Python-однострочников, которые упростят вашу жизнь!

Python умеет удивлять! Эти однострочники решают сложные задачи в одну строку — от работы со строками до обработки данных. Держите под рукой и используйте в своих проектах!

✈️ Python Ninja

В Python заархивировать файлы можно буквально в пару строк

Вот пример:

import zipfile

files = ['file1.txt', 'file2.txt']
with zipfile.ZipFile('pycl.zip', 'w') as zipf:
    for file in files:
        zipf.write(file)

print("ZIP file created!")

Данный скрипт использует стандартный модуль zipfile для упаковки списка файлов в архив формата ZIP

Минимум кода, максимум результата 💪

✈️ Python Ninja

Как работает регистр в Python

Что выведет код? ✍️

✈️ Python Ninja

Полезная находка для ML-инженеров книга «Machine Learning Systems»

Ресурс, посвящённый инженерии систем машинного обучения, где ML рассматривается как целостная система, а не набор отдельных моделей

Учебник учит проектировать, оптимизировать и развертывать ML-решения с учётом реальных ограничений, инфраструктуры и требований продакшена

Приятный бонус книга полностью открытая: её исходники доступны на GitHub и постоянно обновляются☕️

☝️ Ссылка источник

✈️ Python Ninja

Человек Питон 🙂

✈️ Python Ninja

Совет по Python

Если нужно создать поле, которое не должно попадать в сгенерированный __init__ используй
field(init=False)

Это особенно удобно для вычисляемых атрибутов

from dataclasses import dataclass, field

@dataclass
class Rectangle:
    width: int
    height: int
    area: int = field(init=False)

    def __post_init__(self):
        self.area = self.width * self.height

Поле area не передаётся при создании объекта и всегда вычисляется автоматически

✈️ Python Ninja

Сборник практичных советов примеров и объяснений по Python

Сборник создан для разработчиков, которые уже знают основы и хотят большего. Он показывает Python с практичной стороны через короткие советы, наглядные примеры и понятные объяснения

Каждая глава это быстрый инсайт с примерами кода и объяснениями без лишней воды. Читайте выборочно, возвращайтесь к нужным темам 💪

☝️ Ссылка источник

✈️ Python Ninja

Как рисовать электрические схемы на Python

Открыл для себя schemdraw библиотека которая превращает код в аккуратные схемы: резисторы, конденсаторы, источники, логика всё через Python

Пример:

import schemdraw
import schemdraw.elements as elm

with schemdraw.Drawing():
    elm.Resistor().right().label('1Ω')
    elm.Capacitor().down().label('10µF')
    elm.Line().left()
    elm.SourceSin().up().label('10V')

Установка:

pip install schemdraw

Если вы работаете с электроникой, физикой или просто любите визуализацию этот инструмент точно пригодится

✈️ Python Ninja

Совет по Python

Как получить список ключевых слов в Python?

В Python есть зарезервированные слова, которые называются ключевыми словами (keywords). Они имеют специальное значение в языке и используются для синтаксических конструкций, таких как условные операторы, циклы, объявление функций и классов.

Модуль keyword в Python предоставляет список всех ключевых слов через keyword.kwlist.

import keyword

print(keyword.kwlist)

Output:
['False', 'None', 'True', 'and', 'as', 'assert', 
'async', 'await', 'break', 'class', 'continue', 
'def', 'del', 'elif', 'else', 'except', 'finally', 
'for', 'from', 'global', 'if', 'import', 'in', 'is', 
'Lambda', 'nonlocal', 'not', 'or', 'pass', 'raise', 
'return', 'try', 'while', 'with', 'yield']

Помните, что ключевые слова нельзя использовать в качестве имён переменных.

Почему нельзя использовать ключевые слова как имена переменных? Потому что они зарезервированы для специальных операций. Если попытаться использовать их как переменные, Python выдаст ошибку SyntaxError.

Как проверить, является ли строка ключевым словом?

Можно использовать keyword.iskeyword():

import keyword

print(keyword.iskeyword("if"))  # True
print(keyword.iskeyword("hello"))  # False

✈️ Python Ninja